58、边界扫描与模拟测试总线标准详解

边界扫描与模拟测试总线标准详解

1. 边界扫描标准概述

边界扫描标准如今变得至关重要。对于许多新型印刷电路板(PCB),仅使用针床测试仪已无法完成测试;而对于多芯片模块(MCM),若没有边界扫描标准则根本无法进行测试。该标准支持使用自动测试设备(ATE)进行外部测试,同时可将边界扫描链重新配置为内置自测试(BIST)的模式发生器和响应压缩器,目前正得到广泛应用。

2. 边界扫描的相关规则与限制
  • 扫描寄存器使用规则 :扫描寄存器不能既用于控制输出引脚,又直接作为输入连接到系统逻辑,这在标准中是不允许的。
  • 数据非反转要求 :数据从输入引脚流入边界扫描寄存器、从输入引脚流入片上系统逻辑以及从边界扫描寄存器流入系统逻辑时,都不能反转。
  • 单元延迟约束与测量 :时钟信号TCK下降沿与组件输出引脚变化之间的延迟可能存在偏差。由于边界扫描单元包含触发器,因此存在建立时间、保持时间以及从D到Q的传播延迟。可以通过特定方法测量引脚的建立时间、保持时间和传播延迟。同时,为节省功率并避免测试期间组件烧毁,应避免组件输出同时切换。此外,带有锁存并行输出的扫描寄存器单元在进入测试逻辑复位(Test - Logic - Reset)TAP控制器状态或该状态下的第一个TCK下降沿时,可复位为逻辑‘0’或‘1’。
3. 板级总线测试

在PCB/MCM中测试总线时,以一个有四个组件(引脚分别标记为A、B、C和D)的总线为例,A、B或C可驱动总线,D可读取总线。测试步骤如下:

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学科研项目开发,提升对姿态控制系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
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算法学习仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化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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