新闻详情

新闻详情

首页 / 资讯中心 / 详情

硬件看门狗电路的类型与应用

发布时间:2026/11/12 2:51:42来源:尧图网络
硬件看门狗电路的类型与应用
目录1、什么是看门狗2、555定时器组成的看门狗3、4060计数器组成的看门狗4、使用专用看门狗芯片下续死机检测电路的分析与设计1、什么是看门狗顾名思义即可以看门的狗子可若不给其食物它就会叫唤。根据“百度百科”解释在由单片机构成的微型计算机系统中由于单片机的工作常常会受到来自外界电磁场的干扰造成各种寄存器和内存的数据混乱会导致程序指针错误不在程序区取出错误的程序指令等都有可能会陷入死循环程序的正常运行被打断由单片机控制的系统无法继续正常工作导致整个系统陷入停滞状态发生不可预料的后果。单片机应用中的看门狗又叫WatchDog从本质上来说就是一个定时器电路一般有一个输入和一个输出其中输入叫做喂狗输出一般连接到另外一个部分的复位端一般是连接到单片机。 看门狗的功能是定期的查看芯片内部的情况一旦发生错误就向芯片发出重启信号。看门狗命令在程序的中断中拥有最高的优先级很明显这里描述的是软件看门狗本内容主要讲解硬件看门狗。软件看门狗的优点是无需额外的硬件支持但当系统存在严重的错误时例如中断服务出错则有可能导致软件看门狗失效硬件看门狗则更为可靠。2、555定时器组成的看门狗▼U3/NE555DR 组成多谐振荡器振荡频率f 0.4642Hz如下图所示。▼当 C8 得到断续充电那么 U3/NE555DR 将持续输出低电平。输入输出THRESTRIGRESETOUTDISCHxxLL导通2/3Vcc1/3VccHL导通2/3Vcc1/3VccH不变不变x1/3VccHH截至3、4060计数器组成的看门狗▼时间计算▼若取 R1 56KR2 330KC4 330pF计算如下。那么 f 23.85kHz那么 T 0.0419mS则 TQ10 1024T 1024*0.0419ms 42.9mS故此看门狗溢出时间为 42.9mS。4、使用专用看门狗芯片1MAX705▼比较常见的有MAX705/706、MAX813L等其内部结构如下图所示。▼下图是它的实际应用当看门狗定时器溢出时WDO 变低。复位信号生效时看门狗定时器被清零WDO 恢复为高。2STWD100STWD100元件提供 SOT23-5 与 SOT323-5 两种封装形式这两种封装均以其小尺寸为特色为用户带来了空间利用上的极大便利。3TPS7B63xx-Q1▼将看门狗与 LDO 整合在一起的美国TI TPS7B63xx-Q1/HTSSOP一共有两个零件号▼引脚功能与功能框图功能引脚说明INLDO输入端OUTLDO输出端ENLDO使能端WD看门狗清零输入端/WD_EN看门狗使能端PGPower Good输出端WDO看门狗输出端▼典型应用电路4BD4271EFJ-CE2▼日本罗姆的BD4271EFJ-CE2/HTSOP-J85、总结本内容所用硬件看门狗电路均在工程中实际应用希望对你有所帮助。另外汽车电子中的LimpHome功能其本质也可理解成一种软件看门狗比如UJA1169、TLE9461等。原文件下载请移步常用的硬件看门狗电路。如若喜欢这篇文章不妨留下您宝贵的点赞这将是对我莫大的鼓励。
网站建设高端定制企业官网
RELATED

相关资讯

更多精彩内容,欢迎继续阅读

较早相关资讯

最新相关资讯

【外设】之大彩串口显示屏 2026/11/11 13:52:51

【外设】之大彩串口显示屏

大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…

阅读更多 →
无法下载Windows系统iso文件 2026/11/10 19:42:40

无法下载Windows系统iso文件

当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:

阅读更多 →
【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解 2026/11/11 9:31:44

【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解

📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…

阅读更多 →
Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ... 2026/11/11 5:36:08

Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ...

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…

阅读更多 →
PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction 2026/11/11 15:37:39

PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction

一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…

阅读更多 →
LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model 2026/11/10 17:14:10

LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…

阅读更多 →

今日资讯

本周资讯

本月资讯

看完文章仍有疑问?

联系尧图顾问,获取一对一建站咨询

立即免费咨询 📞 400-888-8888
📞 ✉