本文關(guān)鍵詞：基于CAN總線的火災(zāi)概率分級(jí)預(yù)警系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)

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【摘要】：火災(zāi)是危害人類生命財(cái)產(chǎn)災(zāi)害中最常見的一種。因此,如何提高火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的性能,實(shí)現(xiàn)早期預(yù)報(bào)火情、及時(shí)報(bào)警、防火于未燃是火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)完成的任務(wù)。傳統(tǒng)的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)多采用多線制連接報(bào)警裝置,在實(shí)際環(huán)境中存在布線困難、費(fèi)線費(fèi)工等缺點(diǎn),并且這些報(bào)警裝置采用單一的溫度傳感器監(jiān)測(cè)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境,往往會(huì)因一些干擾因素而產(chǎn)生漏報(bào)和誤報(bào),因此本設(shè)計(jì)采用多傳感器電路進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,采用CAN總線進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸并用PSO-SVM算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后分級(jí)預(yù)警,可有效降低漏報(bào)和誤報(bào)的可能性。 本項(xiàng)目主要研究基于CAN總線的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)方法,使用TMS320F28335芯片和CAN總線設(shè)計(jì)了一套火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng),主要包括主機(jī)控制節(jié)點(diǎn)和從機(jī)監(jiān)控節(jié)點(diǎn)兩個(gè)部分。CAN總線以其可靠性高、實(shí)時(shí)性好、性價(jià)比高等優(yōu)點(diǎn)得到廣泛認(rèn)可和使用,并被認(rèn)為是最有影響的幾種總線之一�；馂�(zāi)預(yù)警系統(tǒng)采用溫濕度、煙霧、CO和火焰四種傳感器探測(cè)火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)信息,將四種物理量的變化參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合判別,以降低系統(tǒng)的誤報(bào)率。論文詳細(xì)描述了系統(tǒng)硬件、軟件和算法設(shè)計(jì)。系統(tǒng)的硬件和軟件設(shè)計(jì)采用了主從式結(jié)構(gòu),主節(jié)點(diǎn)與從節(jié)點(diǎn)的微控制器都采用了TMS320F28335系統(tǒng)芯片。為了實(shí)現(xiàn)從節(jié)點(diǎn)采集的信息能及時(shí)發(fā)送到主節(jié)點(diǎn),在主節(jié)點(diǎn)和從節(jié)點(diǎn)處都設(shè)計(jì)有CAN通信電路模塊,由TMS320F28335芯片內(nèi)置的CAN控制器和收發(fā)器SN65HVD230組成CAN通信接口。另外,主節(jié)點(diǎn)的外圍電路部分還包括時(shí)鐘電路功能模塊、SD存儲(chǔ)功能模塊、串口通信電路模塊,液晶顯示屏模塊。從節(jié)點(diǎn)的外圍電路除了CAN通信模塊、報(bào)警模塊還包括傳感器模塊電路。從節(jié)點(diǎn)溫濕度傳感器采用的是AM2301采集模塊,煙霧和CO傳感器分別采用MQ-2和MQ-7型傳感器,火焰采用的是R2868型紫外線傳感器。由于煙霧和CO傳感器采集到的現(xiàn)場(chǎng)火災(zāi)數(shù)據(jù)是模擬量,因此從節(jié)點(diǎn)處設(shè)計(jì)了A/D轉(zhuǎn)換功能模塊,使用的是8位串行TLC549轉(zhuǎn)換芯片。本文通過火災(zāi)危險(xiǎn)度和火災(zāi)危害度來確定火災(zāi)預(yù)警等級(jí),運(yùn)用一種PSO-SVM分類算法,將火災(zāi)預(yù)警分為三個(gè)等級(jí)進(jìn)行決策輸出,該算法進(jìn)一步提高了火災(zāi)探測(cè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。 本文對(duì)系統(tǒng)的可靠性和實(shí)時(shí)性進(jìn)行了分析,其仿真結(jié)果表明可以滿足火災(zāi)預(yù)警要求,達(dá)到設(shè)計(jì)的目的,具有較高的應(yīng)用價(jià)值。本系統(tǒng)具有智能化和實(shí)時(shí)性等特點(diǎn),但是還有一些部分有待進(jìn)一步完善,所以本章的最后對(duì)火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的完善和發(fā)展趨勢(shì)做了展望。
【關(guān)鍵詞】：CAN總線 火災(zāi)概率 分級(jí)預(yù)警 TMS320F28335
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP277;X932
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-7
• 目錄7-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 課題研究背景及意義9-10
• 1.2 火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的研究發(fā)展歷史及現(xiàn)狀10-11
• 1.2.1 火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)國外研究狀況10-11
• 1.2.2 火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)國內(nèi)研究狀況11
• 1.3 火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)11
• 1.4 現(xiàn)場(chǎng)總線技術(shù)在火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)中的應(yīng)用11-12
• 1.5 本文主要研究內(nèi)容及安排12-14
• 1.5.1 本文研究內(nèi)容12-13
• 1.5.2 論文章節(jié)安排13-14
• 1.6 本章小結(jié)14-15
• 第二章 系統(tǒng)研究的理論基礎(chǔ)及總體設(shè)計(jì)15-29
• 2.1 CAN總線簡介15-18
• 2.1.1 CAN總線技術(shù)的產(chǎn)生與發(fā)展15
• 2.1.2 CAN總線的位數(shù)值的表示與通信距離15-16
• 2.1.3 CAN的分層結(jié)構(gòu)16
• 2.1.4 CAN的報(bào)文傳送和幀結(jié)構(gòu)16-18
• 2.2 分類算法理論基礎(chǔ)18-22
• 2.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用模型介紹19
• 2.2.2 支持向量機(jī)算法介紹19-22
• 2.3 算法優(yōu)化理論基礎(chǔ)22-26
• 2.3.1 遺傳算法的介紹23-24
• 2.3.2 粒子群算法的介紹24-26
• 2.4 系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)26-28
• 2.4.1 系統(tǒng)的設(shè)計(jì)要求26
• 2.4.2 系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)方案26-28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 第三章 火災(zāi)分級(jí)預(yù)警系統(tǒng)硬件平臺(tái)構(gòu)建29-41
• 3.1 系統(tǒng)微處理器的簡介29-31
• 3.1.1 微處理器的特點(diǎn)29
• 3.1.2 電源電路29-30
• 3.1.3 復(fù)位電路30
• 3.1.4 JTAG仿真接口30-31
• 3.2 主機(jī)節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)31-35
• 3.2.1 CAN通信模塊設(shè)計(jì)31-32
• 3.2.2 串口電路32
• 3.2.3 時(shí)鐘電路32-33
• 3.2.4 SD存儲(chǔ)電路33-34
• 3.2.5 液晶顯示34
• 3.2.6 報(bào)警電路34-35
• 3.3 從機(jī)節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)35-39
• 3.3.1 傳感器模塊的選擇35-39
• 3.4 電源電路39-40
• 3.5 本章小結(jié)40-41
• 第四章 火災(zāi)分級(jí)預(yù)警系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)41-55
• 4.1 CCS3.3環(huán)境的介紹41
• 4.2 軟件系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)41-42
• 4.3 主機(jī)節(jié)點(diǎn)軟件設(shè)計(jì)42-50
• 4.3.1 主機(jī)節(jié)點(diǎn)巡檢從機(jī)節(jié)點(diǎn)43-44
• 4.3.2 CAN智能節(jié)點(diǎn)軟件設(shè)計(jì)44-48
• 4.3.3 SD卡存儲(chǔ)48-49
• 4.3.4 液晶顯示49-50
• 4.4 從機(jī)節(jié)點(diǎn)軟件的設(shè)計(jì)50-54
• 4.4.1 溫濕度傳感器的軟件設(shè)計(jì)50-52
• 4.4.2 煙霧傳感器的軟件設(shè)計(jì)52-53
• 4.4.3 CO傳感器的軟件設(shè)計(jì)53
• 4.4.4 火焰?zhèn)鞲衅鞯能浖O(shè)計(jì)53-54
• 4.5 本章小結(jié)54-55
• 第五章 系統(tǒng)測(cè)試及分級(jí)預(yù)警算法的研究55-61
• 5.1 火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)測(cè)試55
• 5.2 SVM算法的應(yīng)用仿真55-57
• 5.3 PSO-SVM算法的應(yīng)用仿真57-60
• 5.4 本章小結(jié)60-61
• 第六章 總結(jié)與展望61-63
• 6.1 總結(jié)61
• 6.2 展望61-63
• 參考文獻(xiàn)63-67
• 致謝67-68
• 附錄1 主節(jié)點(diǎn)68-69
• 附錄2 從節(jié)點(diǎn)69-70
• 附錄3 主從機(jī)實(shí)物圖70-71
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文71

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號(hào)：997183