基于ARM的智能调节器研究与实现

论文摘要

目前广泛用于工业领域的智能调节器大多基于单片机设计，由于单片机的计算速度与存储容量的限制，没有实时数据与历史数据记录功能，必须借助其他图形记录设备才能实现被控变量的显示记录功能和调节器的参数整定功能，给应用带来一定的不便。本文探讨研究了将嵌入式技术应用于工业调节器的设计，除了保持传统调节器的基本功能外，使调节器具有PC机风格的人机界面，能以数据表格方式和曲线方式记录显示实时数据和历史数据，支持调节器参数的人工整定和自动整定，使调节器的实用性能得到较大提高。研究的基于嵌入式技术的调节器，硬件系统以32位ARM微处理器S3C44B0X为硬件核心，配接数据输入/输出电路、彩色LCD显示接口电路、触摸屏接口电路、通信电路、电源电路等，构成完整的调节器硬件系统。软件系统以μClinux操作系统为核心，设计了部分硬件电路的驱动程序和上层应用程序。文中介绍了μClinux的裁剪、移植过程， BootLoader的移植过程，基于Nand-Flash的JFFS2文件系统的建立过程，MiniGUI的移植过程，对调节器的算法进行了研究和讨论。由于本设计采用了ARM7处理器和功能强大的μClinux操作系统，所以较之以单片机为核心的智能调节器具有处理速度快、实时性好、支持多任务操作系统的特点，弥补了单片机系统的不足。利用MiniGUI系统实现图形化人机界面。改善了传统调节器人机交互界面简单、显示信息量小、观测不直观、不便于参数整定等问题。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究的背景与意义
• 1.2 智能调节器的研究现状及发展趋势
• 1.3 研究内容
• 第二章 调节器硬件系统设计
• 2.1 调节器结构及工作原理
• 2.2 调节器硬件电路总体设计
• 2.2.1 微处理器选型
• 2.2.2 存储器控制器
• 2.2.3 电源模块
• 2.2.4 存储器模块
• 2.2.5 数据输入模块
• 2.2.6 数据输出模块
• 2.2.7 复位模块
• 2.2.8 通信模块
• 2.2.9 显示模块
• 2.2.10 JTAG 模块
• 第三章 μClinux 系统的移植
• 3.1 BootLoader 的移植
• 3.1.1 设置异常向量表
• 3.1.2 有关寄存器设置
• 3.1.3 初始化外部存储器
• 3.1.4 初始化堆栈指针
• 3.1.5 C 程序空间初始化
• 3.1.6 引导系统内核
• 3.2 μClinux 内核移植
• 3.2.1 解压μClinux 移植包
• 3.2.2 建立交叉编译环境
• 3.2.3 μClinux 到 S3C44B0X 的移植
• 3.2.4 μClinux 内核配置
• 3.2.5 μClinux 内核编译
• 3.3 基于 Nand-Flash 的 JFFS2 文件系统的建立
• 3.3.1 常用开源 Flash 文件系统
• 3.3.2 JFFS2 文件系统移植
• 3.3.3 添加 mtdx 和 mtdblock 设备
• 3.3.4 配置内核
• 3.3.5 配置用户选项
• 3.3.6 创建和拷贝 JFFS2 镜像文件
• 3.3.7 挂载 JFFS2 分区
• 3.3.8 JFFS2 自动挂载
• 第四章 设备驱动设计
• 4.1 设备驱动
• 4.2 设备驱动主要组成
• 4.2.1 注册设备
• operations 结构'>4.2.2 定义 file_operations 结构
• 4.3 A/D 转换驱动设计
• 4.3.1 注册设备号
• operations 结构'>4.3.2 定义 file_operations 结构
• 4.3.3 编写 open（）函数
• 4.3.4 编写 release（）函数
• 4.3.5 编写 ioctl（）函数
• 4.3.6 初始化程序
• 4.3.7 读取 A/D 转换数值子程序
• 4.3.8 编写 read（）函数
• 第五章 基于 MiniGUI 的应用程序设计
• 5.1 MiniGUI 简介
• 5.2 基于 Framebuffer 的 LCD 驱动程序的实现
• 5.2.1 Framebuffer 驱动的添加
• 5.2.2 FrameBuffer 设备文件的添加
• 5.3 MiniGUI 编程
• 5.3.1 MiniGUI 窗口编程
• 5.3.2 MiniGUI 菜单编程
• 5.3.3 MiniGUI 控件编程
• 第六章 调节器算法研究与实现
• 6.1 PID 控制简介
• 6.1.1 模拟 PID 控制原理
• 6.1.2 数字 PID 控制原理
• 6.2 增量式数字 PID 算法
• 6.3 PID 算法改进
• 6.3.1 积分分离法
• 6.3.2 微分平滑法
• 6.4 PID 参数整定
• 6.4.1 试凑法
• 6.4.2 临界比例法
• 6.5 采样周期的确定
• 6.6 模糊自整定 PID 控制算法
• 6.6.1 模糊自整定 PID 控制原理
• 6.6.2 输入输出量模糊化
• 6.6.3 模糊规则确定
• 6.6.4 模糊控制调整表的推导
• 第七章 结论与展望
• 7.1 结论
• 7.2 展望
• 参考文献
• 致谢