55、内置自测试(BIST)技术详解

内置自测试(BIST)技术详解

1. BILBO 相关介绍

BILBO(Built-In Logic Block Observer)在测试电路中有着重要应用。为了提高其速度,采用了与非门(NAND gates)来替代与门(AND)和或门(OR)的实现方式。表 15.5 展示了该 BILBO 的控制线模式。

在测试配置方面,如图 15.25(a) 所示,存在三个待测试的子电路(CUTA、CUTB 和 CUTC)、两个 BILBO(BILBO1 和 BILBO2)、一个输入线性反馈移位寄存器(LFSR)以及一个用于测试硬件的输出多输入特征寄存器(MISR)。图 15.25(b) 则说明了如何利用这些测试硬件来测试电路的三个部分。

BILBO 有多种工作模式,不同模式下的硬件表现如下:
- 串行扫描模式 :图 15.26 展示了 BILBO 在串行扫描模式下的有效硬件结构。
- LFSR 模式 :图 15.27 呈现了 BILBO 在 LFSR 模式下的硬件情况。
- D 触发器模式 :图 15.28 显示了 BILBO 在 D 触发器模式下的硬件状态。
- MISR 模式 :图 15.29 给出了 BILBO 在 MISR 模式下的硬件结构,其中粗线表示启用的数据路径。

2. 随机逻辑 BIST 系统
2.1 时钟周期测试 BIST 系统(Test-Per-Clock BIST Systems)

在时钟周期测试 BIST 系统中,每个时钟周期都

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基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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