基于嵌入式实时系统的汽车检测线测控系统研究

基于嵌入式实时系统的汽车检测线测控系统研究

论文摘要

随着我国机动车数量的迅速增长,为了保证机动车安全运行,全自动车辆综合性能检测线已成为一种必然趋势。为了节省汽车综合检测线的费用、场地、人员和提高汽车的检测效率,当前汽车检测设备正从单机单功能向单机多功能的综合检测台方向发展。这样不仅可以节约费用,而且减少设备安装的占地面积。同时,先进的传感器和嵌入式控制系统可以分析和存储大量数据,而且可以通过人机界面显示和打印数据。检测设备综合化、检测线浓缩化是目前汽车检测线测控系统领域的发展方向。本文将嵌入式实时系统、CAN总线和多传感器信息融合技术集成在一起,设计开发了汽车检测线的集中/分布式实时数据的采集系统。提出三级分布式汽车检测线测控系统,开发基于μC/OS-II实时操作系统的汽车技术状态检测体系。研究适合于汽车技术状态检测平台的实时多任务调度算法,解决优先级反转和死锁问题。基于嵌入式实时系统的汽车检测线测控系统,可以减少检测线中工控机和布线的数量,可以准确、实时的完成汽车综合性能数据的检测任务。

论文目录

  • 提要
  • 第1章 绪论
  • 1.1 选题的背景及意义
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.2.1 检测控制方式
  • 1.2.2 数据采集方式
  • 1.3 技术背景
  • 1.3.1 嵌入式系统概述
  • 1.3.2 嵌入式软件结构
  • 1.3.3 实时多任务操作系统概述
  • 1.3.4 多传感器数据融合
  • 1.3.5 CAN总线
  • 1.4 本文研究的目标及主要内容
  • 1.4.1 研究目标
  • 1.4.2 主要内容
  • 第2章 嵌入式实时系统中优化调度算法
  • 2.1 嵌入式实时系统概述
  • 2.1.1 实时系统概念
  • 2.1.2 实时系统分类
  • 2.1.3 实时系统的设计问题
  • 2.2 处理器与操作系统的选择
  • 2.2.1 操作系统的选择
  • 2.2.2 处理器的选择
  • 2.3 防止优先级反转与死锁的调度算法
  • 2.3.1 优先级反转
  • 2.3.2 优先级死锁
  • 2.3.3 资源访问控制协议
  • 2.4 μC/OS-Ⅱ调度算法
  • 2.4.1 任务特性与调度机制
  • 2.4.2 实时任务调度算法
  • 2.4.3 调度算法的不足
  • 2.5 基于μC/OS-Ⅱ的优化调度算法
  • 2.5.1 实时任务空间的调度优化
  • 2.5.2 分时任务空间的优化
  • 2.5.3 实验模型及分析
  • 2.6 小结
  • 第3章 基于CAN的嵌入式汽车检测线测控系统研究
  • 3.1 基于CAN的汽车检测线设计
  • 3.1.1 总框架设计
  • 3.1.2 工位机设计
  • 3.2 CAN总线应用层通信协议
  • 3.2.1 总线协议
  • 3.2.2 基于iCAN的汽车检测线测控系统协议
  • 3.3 基于CAN的汽车检测线任务设计
  • 3.3.1 任务设计
  • 3.3.2 触发方式
  • 3.3.3 任务的可调度型分析
  • 3.3.4 任务优先级安排
  • 3.3.5 整体框架结构
  • 3.4 下位机的CAN总线收发模块设计
  • 3.4.1 CAN控制器SJA1000
  • 3.4.2 基于SJA1000 的CAN节点设计
  • 3.4.3 软件设计
  • 3.4.4 下位机协议的制定
  • 3.5 基于32 位ARM7 的CAN节点设计
  • 3.5.1 基于LPC2294 的ARM节点设计
  • 3.5.2 软件设计
  • 3.6 小结
  • 第4章 μC/OS-Ⅱ在ARM与C58 系列单片机中的移植
  • 4.1 嵌入式实时操作系统的移植
  • 4.1.1 移植条件
  • 4.1.2 测试移植代码
  • 4.1.3 Bootloader代码设计
  • 4.2 μC/OS-Ⅱ系统在LPC2294 中的移植
  • 4.3 μC/OS-Ⅱ系统在P89C58 中的移植
  • 4.4 μC/OS-Ⅱ在基于 89C58 单片机的汽车转向盘操纵力与转角快速检测仪中的应用
  • 4.5 小结
  • 第5章 多传感器信息融合技术在汽车检测线中的应用与优化
  • 5.1 汽车综合性能检测中的不确定性
  • 5.1.1 汽车检测过程中的不确定性
  • 5.1.2 多传感器信息融合在汽车检测中的适用性
  • 5.2 基于自适应加权融合算法的数据融合技术
  • 5.2.1 模型设计
  • 5.2.2 算法描述
  • 5.3 多功能汽车车轮侧滑检测台
  • 5.3.1 侧滑检测原理
  • 5.3.2 机械装置
  • 5.3.3 基于多传感器信息融合的侧滑台测控系统
  • 5.4 基于ARM控制器与BP神经网络的侧滑台
  • 5.4.1 人工神经网络
  • 5.4.2 BP网络的训练
  • 5.4.3 侧滑台数据算法模型设计
  • 5.5 实验及结果分析
  • 第6章 抗干扰设计
  • 6.1 数据采集系统中抗干扰设计
  • 6.2 软件抗干扰设计
  • 6.3 硬件可靠性设计
  • 第7章 全文总结与展望
  • 7.1 论文的主要工作与结论
  • 7.2 不足与展望
  • 攻读博士学位期间发表论文及其他成果
  • 致谢
  • 参考文献
  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 相关论文文献

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