论文摘要
针对复杂工艺过程和被控对象对实时、高精度、高可靠性检测的要求,传统单一传感器、单点检测已无法满足应用需求。于是,诞生于军事应用的多传感器数据融合技术开始广泛用于工业生产应用。传感器数据融合是把传感器所提供的局部环境的不完整信息加以综合,产生比单一传感器更精确、更完整、更可靠的描述和判决,是一种涉及到信息、计算机、自动化的复合型技术,是一个正处于发展中的研究方向[1]。微控制器由于性能和运算能力有限,其采用算术平均值滤波法获取相对较合适的结果值已不再胜任需要对大量目标参数进行多点测量场合。且在大量强干扰和传感器本身失效的情况下会产生错误数据,影响和破坏生产过程的正常执行。因此,将传感器数据融合技术用于工业生产,不失为一种克服上述弊端的有效方法。本课题将数据融合技术、32位ARM9嵌入式微处理器和经实时化改造了的Linux操作系统相结合,开发了一个面向工业测控系统应用、具有一定自适应能力的通用多/单传感器数据融合系统嵌入式平台。该平台具备标准的数据传输接口和方便操作的图形用户接口(GUI),同时也可通过与上位机通信并采用网络技术将实时数据记录在远程数据库中,以供后期查讯、分析。因此,该平台能为测控系统提供一个高性能的手段和装备,既能够取得比传统测控方法更为精确的、更实时的测量数据,又能发挥出嵌入式设备在工业控制领域的独到优越性。本文分析和研究了传感器数据融合技术及其在ARM嵌入式系统平台的实现方法。阐述了研究背景、目的及意义,介绍了数据融合理论的发展过程、研究现状、基本概念和理论方法。分析了目前主流的数据融合算法基本理论,并选择适合工业测控系统应用且满足嵌入式设备运行条件的数据融合算法,将有效性检验功能加入到数据融合算法,设计实现了单传感器的数据融合算法以维持大量传感器失效情况下数据测量,提出了传感器网络自动修正方案,分析了几种常用的Linux实时化改造方法,在通用Linux操作系统基础上嵌入了实时化模块并移植到基于ARM9的嵌入式平台中,最终形成一个传感器数据融合系统样机。
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摘要Abstract第一章 绪论1.1 论文的研究背景1.2 课题研究的目的及意义1.3 本课题国内外研究概况1.4 论文的主要的工作1.5 本文结构第二章 数据融合基本理论2.1 数据融合相关概念2.1.1 数据融合的定义2.1.2 数据融合的功能和结构模型2.2 常见数据融合算法2.2.1 算术平均值滤波2.2.2 基于自适应加权的数据融合算法2.2.3 卡尔曼滤波2.2.4 贝叶斯推理2.2.5 神经网络2.2.6 常见算法的优略性分析2.3 本章小结第三章 数据融合方案设计3.1 工业领域的数据融合需求分析3.2 数据融合方案设计步骤3.2.1 操作系统的选择及实时化3.2.2 分布图法数据有效性检验方案3.2.3 多传感器数据融合设计3.2.4 单传感器数据融合设计3.2.5 传感器自动反馈修正算法的设计3.3 本章小结第四章 数据融合系统的设计与实现4.1 数据融合平台主机搭建4.1.1 Linux 内核的下载与实时化4.1.2 Linux 内核裁剪与移植4.1.3 图形环境Qtopia 的编译与移植4.2 ZigBee 无线传感器网络的搭建4.2.1 ZigBee 数据包与通信流程设计4.2.2 新增传感器节点动态入网4.2.3 ZigBee 通信调试4.3 GUI 的设计4.3.1 Qtopia 框架设计4.3.2 Qtopia 的功能模块设计4.3.3 图形界面的仿真调试4.4 数据融合接口设计与模块化4.4.1 数据融合的接口调用4.4.2 传感器反馈修正算法的数据定义与接口4.4.3 数据融合方案的模块化4.5 嵌入式平台与上位PC 机通信4.5.1 通信方式的选定与设计4.5.2 数据库表的设计4.5.3 实时显示及过往记录查询界面设计4.6 平台展示4.7 本章小结第五章 系统的测试评估5.1 本系统适用范围5.2 系统测试5.2.1 实时性能测试5.2.2 数据融合结果测试5.3 优略性分析5.4 本章小结结束语参考文献附录A 部分代码附录A.1 数据融合部分数据结构及接口声明附录A.1.1 数据融合模块附录A.1.2 传感器数据包封装及接口附录A.2 ZigBee 模块数据传输部分的代码附录A.2.1 传感器Coodinater 节点数据接收附录A.2.2 传感器Router 节点数据发送附录A.3 上位PC 机端的AsySocket 封装类附录A.4 Qtopia 编译连接脚本在学研究成果致谢
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