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《长春工业大学》 2010年
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基于ARM的动态压力记录分析仪的研究与开发

王岩  
【摘要】:随着压力设备的广泛应用以及复杂性的增加,传统的压力仪表和采用的人工记录的方法已经不能适应现代化生产的需要,智能压力仪器越来越受到人们的重视。本文设计和研究了基于ARM (Advanced RISC Machines)的智能压力仪,可学习和分析采集的工业制件压力信号,从而检测出工业制件是否合格。 本文首先分析了人工神经网在压力记录和分析时的应用。采用神经网络可使系统训练和学习样本,从而对要识别的压力信号进行分类判断。其次,对压力仪的系统任务调度进行了分析和改进。从实时调度算法的功能角度提出了,为实时嵌入式工业系统选择和设计调度算法需要遵循的原则和理由。并在此原则指导下,选择了周期单调算法和操作系统μC/OS-Ⅱ调度机制相结合作为本系统的主调度算法。在操作系统μC/OS-Ⅱ平台上,实现了周期,非周期以及特殊实现时限的任务调度。然后,对神经网络模型进行仿真和参数分析,绘制出相应的图线。并且对任务调度方式做了测试。最后,总体介绍了基于ARM的嵌入式压力仪的平台构架,分析操作系统中主要功能模块的实时特性与需求。系统包括处理器和资源,系统运行的语言支持,以及系统任务的调度机制。在嵌入式压力仪的软硬件设计方面,系统地介绍了控制系统的结构。然后详细介绍了系统的硬件设计。并介绍了基于μC/OS-Ⅱ实时操作系统的软件设计和μC/GUI的移植,以及嵌入式压力仪的系统任务调度的实现函数。对系统的抗干扰措施做了介绍。 论文完成了在嵌入式ARM平台上的智能压力仪的设计和研究,实现了在此特定嵌入式系统中采用人工神经网络进行智能控制,并且采用混合调度机制优化了压力仪的任务调度。
【学位授予单位】:长春工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TH812

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