FluidNC项目:解决MKS DLC32 v2.1控制器固件刷写失败问题
2025-07-07 15:16:52作者:申梦珏Efrain
问题背景
在使用FluidNC项目为MKS DLC32 v2.1控制器刷写固件时,用户可能会遇到设备不断重启并显示错误信息"rst:0x10 (RTCWDT_RTC_RESET),boot:0x1b (SPI_FAST_FLASH_BOOT)"的情况。这表明设备无法正常加载固件,进入了无限重启循环。
问题分析
MKS DLC32 v2.1是一款基于ESP32-WROOM芯片的控制器板。当出现上述错误时,通常意味着:
- 固件未正确刷写或损坏
- 设备未能进入正确的bootloader模式
- 电源或连接问题导致刷写过程不稳定
解决方案
方法一:使用Web Installer工具
- 访问FluidNC Web Installer页面
- 选择正确的处理器类型(ESP32-WROOM)
- 选择固件版本和配置(如WiFi功能)
- 在开始刷写前,确保设备进入bootloader模式
方法二:手动进入bootloader模式
由于MKS DLC32 v2.1板没有专门的BOOT0按钮,需要通过以下方式进入bootloader模式:
- 在J2接口上找到SDA和GND引脚
- 使用跳线帽或导线短接这两个引脚
- 保持短接状态,然后给设备上电或复位
- 此时设备应显示"waiting for download"信息
- 进行固件刷写操作
- 完成后移除跳线并重启设备
方法三:优化刷写环境
- 尝试仅使用USB供电,断开外部电源
- 更换高质量的USB数据线
- 确保电源稳定无干扰
- 在刷写前先执行完整的擦除操作
技术细节
MKS DLC32 v2.1使用的CH340 USB-Serial芯片在抗干扰能力上不如CP2102等更高级的芯片,这可能导致在以下情况下出现问题:
- 电源质量差,存在较大噪声
- USB连接线质量不佳
- 外部电源与USB供电同时使用时产生干扰
最佳实践建议
- 刷写前先使用专用工具执行完整擦除
- 保持设备与电脑的直接连接,避免使用USB集线器
- 在稳定的电源环境下操作
- 如果多次尝试失败,考虑更换硬件或联系供应商
总结
MKS DLC32 v2.1控制器刷写FluidNC固件时可能出现的问题通常可以通过正确进入bootloader模式、优化刷写环境和确保稳定连接来解决。理解ESP32的启动机制和MKS特定硬件的设计特点,有助于更高效地完成固件刷写工作。
对于持续存在的问题,可能需要考虑硬件本身的质量问题,建议与供应商沟通解决。FluidNC团队为这类低成本硬件提供了大量无偿支持,用户如果从中受益,可以考虑赞助该项目以支持其持续发展。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C032
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
427
3.28 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
340
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
233
266
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
668
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
45
32