ML350G4服务器电源线路图解析

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"ML350G4服务器电源线路图PS-3701-1C_10.pdf" 描述了一款戴尔ML350G4服务器的电源模块,其中涉及了电源输入、电压转换、保护电路以及控制信号等多个关键部分的设计。该文档是电源线路的详细图纸,包含各种连接器、电子元件和控制信号的标识。 ML350G4服务器电源主要由以下几个核心部分组成: 1. **输入电源接口**:通常包括RTN(返回线)端口,提供电源输入的负极连接,如J4连接器,用于连接到电源插座。 2. **电压转换**:电源模块提供多种电压输出,如12VOUT和5VSB,这些电压用于服务器内部不同组件的供电。12VOUT是主要的工作电压,而5VSB则是待机电源,即使在服务器关闭时也保持供电,以支持基本的管理功能。 3. **保护电路**:包括PFC(功率因数校正)和过压/欠压保护。PFC_OUT2和PFC_OK信号监控输入电源的功率因数,确保高效能和低谐波干扰。过压和欠压保护则通过监测+12VDET和+5VSB_DET来防止电源或设备受到损坏。 4. **控制信号**:如PSON(电源开启),DCOK(直流就绪),PGDET(电源良好检测)等,这些信号负责监测电源状态并与其他系统组件通信。例如,PSON信号用于启动电源,而DCOK表示电源已稳定并准备好为系统供电。 5. **热管理和风扇控制**:VFAN2和GND_FAN等连接器管理服务器内部的风扇,以确保散热。ACL(自动冷却逻辑)可能涉及温度传感器和风扇速度控制,以优化冷却效率。 6. **电源继电器**:如PWR-RLY和VCC-RLY,它们在电源开启和关闭过程中切换电源路径,确保安全可靠的电源传输。 7. **接地**:GND_FAN、P_GND、VCC1等标识不同的接地连接,保证电路的稳定性。 8. **电流感应**:ISEN和T202.6-R209等元件可能涉及到电流检测,用于监控电源负载和保护电路。 9. **电源输出监测**:+12VOUT_58A可能表示一个大电流的12V输出,通过R483-R468等电阻进行电流采样和监测。 10. **其他功能**:如+16VSB可能为辅助电源,提供额外的待机电压,而ACL_MB可能与主板上的自动冷却功能相关。 这个电源线路图是服务器维护和故障排查的重要参考,它揭示了电源模块如何将输入电源转换为服务器所需的多种电压,并提供了监控和保护机制以确保系统的稳定运行。对于技术人员来说,理解这个图可以帮助诊断电源问题,优化性能,以及进行必要的硬件升级或更换。

解释这段代码for (i in cancer_types){ admat<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\admat.csv"),check.names=F) positive_rna<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\positive_normalized_rna.csv"),row.names = 1, check.names = F) negative_rna<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\negative_normalized_rna.csv"),row.names = 1, check.names = F) positive_mi<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\positive_normalized_mi.csv"),row.names = 1, check.names = F) negative_mi<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\negative_normalized_mi.csv"),row.names = 1, check.names = F) normal_rna<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\normal_normalized_rna.csv"),row.names = 1, check.names = F) normal_mi<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\normal_normalized_mi.csv"),row.names = 1, check.names = F) positive_delta<-cal_delta_pcc(admat,normal_rna,normal_mi,positive_rna,positive_mi) negative_delta<-cal_delta_pcc(admat,normal_rna,normal_mi,negative_rna,negative_mi) wilcox<-delta_wilcox_test(positive_delta,negative_delta,wilcox_pval) write.csv(wilcox,str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\wilcox.csv"),quote=F,row.names=F) row.names(wilcox)<-str_c(wilcox[,1],"",wilcox[,2]) positive_delta<-na.omit(positive_delta) row.names(positive_delta)<-str_c(positive_delta[,1],"",positive_delta[,2]) negative_delta<-na.omit(negative_delta) row.names(negative_delta)<-str_c(negative_delta[,1],"_",negative_delta[,2]) positive_delta<-positive_delta[row.names(positive_delta)%in%row.names(wilcox),] negative_delta<-negative_delta[row.names(negative_delta)%in%row.names(wilcox),] negative_delta<-negative_delta ml_input<-merge(positive_delta,negative_delta,by="row.names") ml_input<-ml_input write.csv(ml_input,str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\ml_input.csv"),quote=F,row.names=F) }

2023-07-12 上传

请解释一下这段代码for (i in cancer_types){ admat<-read.csv(str_c(dir,"\\tcga_data\\",i,"\\admat.csv"),check.names=F) positive_rna<-read.csv(str_c(dir,"\\tcga_data\\",i,"\\positive_normalized_rna.csv"),row.names = 1, check.names = F) negative_rna<-read.csv(str_c(dir,"\\tcga_data\\",i,"\\negative_normalized_rna.csv"),row.names = 1, check.names = F) positive_mi<-read.csv(str_c(dir,"\\tcga_data\\",i,"\\positive_normalized_mi.csv"),row.names = 1, check.names = F) negative_mi<-read.csv(str_c(dir,"\\tcga_data\\",i,"\\negative_normalized_mi.csv"),row.names = 1, check.names = F) normal_rna<-read.csv(str_c(dir,"\\tcga_data\\",i,"\\normal_normalized_rna.csv"),row.names = 1, check.names = F) normal_mi<-read.csv(str_c(dir,"\\tcga_data\\",i,"\\normal_normalized_mi.csv"),row.names = 1, check.names = F) positive_delta<-cal_delta_pcc(admat,normal_rna,normal_mi,positive_rna,positive_mi)#"自定义cal_delta_pcc"函数计算正样本和负样本的delta值,并把数据装入positive_delta中 negative_delta<-cal_delta_pcc(admat,normal_rna,normal_mi,negative_rna,negative_mi) wilcox<-delta_wilcox_test(positive_delta,negative_delta,wilcox_pval)#自定义delta_wilcox_test函数计算结果 write.csv(wilcox,str_c(dir,"\\tcga_data\\",i,"\\wilcox.csv"),quote=F,row.names=F) row.names(wilcox)<-str_c(wilcox[,1],"_",wilcox[,2]) positive_delta<-na.omit(positive_delta) row.names(positive_delta)<-str_c(positive_delta[,1],"_",positive_delta[,2]) negative_delta<-na.omit(negative_delta) row.names(negative_delta)<-str_c(negative_delta[,1],"_",negative_delta[,2]) positive_delta<-positive_delta[row.names(positive_delta)%in%row.names(wilcox),] negative_delta<-negative_delta[row.names(negative_delta)%in%row.names(wilcox),] negative_delta<-negative_delta[,3:ncol(negative_delta)] ml_input<-merge(positive_delta,negative_delta,by="row.names") ml_input<-ml_input[,-1] write.csv(ml_input,str_c(dir,"\\tcga_data\\",i,"\\ml_input.csv"),quote=F,row.names=F) }

2023-07-12 上传