7、电学基础:电压、电流测量及相关保护装置解析

电学基础:电压、电流测量及相关保护装置解析

1. 电源适配器与电压电流测量基础

电源适配器可连接到任何标准的 120V 交流电源插座,将交流电转换为直流电,为各种设备(如键盘)供电。在实际应用中,电压和电流的测量通常使用电压表和电流表。不过,更常见的是使用将电压表、电流表和欧姆表集成在一起的多功能仪器——万用表。万用表有数字和模拟两种类型,本文主要关注数字万用表(MMD)。

1.1 万用表的端子标识

常见的万用表有一组标有 V +、A 和 COM 的端子。V + 端子用于测量电压和电阻,A 端子用于测量电流,COM 是所有测量的公共端子。部分万用表会将 V + 和 A 端子合并为一个标有 V + A 的端子,还有些仪器会将 V + 标为 +,COM 标为 -。

1.2 万用表的功能选择

MMD 通常配有功能选择器(或一组按钮),可用于选择要测量的量,如直流电压、交流电压、电阻、直流电流和交流电流。在进行测量前,必须先选择所需的功能。选择器上有相应的符号,例如表示直流电压,表示交流电压,Ω 表示电阻等。当选择直流电压测量时,仪器会测量并显示其 V +(或 +)和 COM(或 -)端子之间的电压;选择直流电流测量时,会测量流入其 A(或 +)端子并从 COM(或 -)端子流出的电流。需要注意测量值的符号,MMD 一般具有自动极性功能,可自动确定符号。

1.3 电压和电流的测量方法

1.3.1 电压测量

由于电压是两点之间的电位差,因此测量电压时,需将电压表的探头跨接在要测量电压的组件两端。若测量的电压表读数为正,则红色探头接触的点相对于黑色探头连接的点为正;反之则为负。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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