基于神经网络和模糊控制的车载厢体风机智能控制系统的设计与实现

摘要

本文设计并实现了一种基于神经网络和模糊控制的车载厢体风机智能控制系统。 首先，介绍了课题的研究现状、课题的研究目标、论文的主要工作及特色，以及论文的章节安排。 然后，对本论文中的关键技术进行详细的介绍。分别详述了神经网络BP算法、模糊控制、远程通信和嵌入式系统的基本概念、基本原理及其应用。 根据风机控制系统的功能要求，介绍了系统硬件设计与实现和系统软件设计与实现。本文设计并实现了基于神经网络和模糊控制的车载厢体风机智能控制系统，该系统以AT89C55WD为硬件平台，以μC/OS-Ⅱ为实时操作系统。不同于一般的基于单片机的系统，该系统是一种多任务的风机控制系统。针对多点温度，该系统在μC/OS-Ⅱ支撑平台上，创建和启动多项任务对这些温度进行连续检测，并依据参数变化采用模糊策略自动调整风机的工作状态。μC/OS-Ⅱ的运用，使系统具有较好的实时性、可扩展性和多任务处理能力；模糊控制策略的运用，使系统能较好地适应于温度参数的非线性和时变性；通过USB通信接口将数据和状态信息上传到上位机显示、存储，并采用前馈神经网络BP算法，分析温度的变化趋势，调整风机相应控制参数，使系统有效保护风机，延长风机寿命；通过无线接口在工作现场接受便携机或者PC机命令；同时本文提出了基于“伪固定”IP地址的远程传输概念，以便中央服务器能集中各路数据，对温度数据做进一步集中分析。 最后是对车载厢体风机智能控制系统的厢体温度均衡度和风机工作强度进行测试，并对测试结果进行比较分析和总结。 本系统已经进入测试阶段，测试结果表明该系统已经达到了设计要求，对保护风机和延长风机寿命起到了较好的效果。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1车载厢体风机控制的研究现状

1.2嵌入式系统的现状与发展趋势

1.3本文的研究目标

1.4本文的主要工作及特色

1.5本文的章节安排

第二章关键技术研究

2.1神经网络BP算法

2.1.1 BP神经网络

2.1.2传统温度问题描述及BP神经网络设计

2.2模糊控制

2.2.1模糊控制概述

2.2.2隶属函数

2.2.3精确输入的模糊化

2.2.4模糊控制规则和模糊推理

2.3基于伪固定IP远程通信

2.3.1宽带路由器共享上网的工作原理

2.3.2伪固定IP地址

2.4嵌入式系统

2.4.1嵌入式系统概述

2.4.2车载厢体风机嵌入式控制系统

第三章系统硬件设计与实现

3.1总体设计

3.1.1系统工作的基本原理

3.1.2系统硬件设计的主要目标

3.1.3系统硬件设计方案

3.2各单元电路的结构与原理

3.2.1 AT89C55WD MCU概述

3.2.2数字温度传感器DS18B20

3.2.3多通道D/A转换

3.2.4看门狗

3.2.5键盘输入

3.2.6 LCD显示

3.2.7扩展并行接口

3.2.8扩展数据存储器接口

3.2.9 USB接口芯片PDIUSBD12

3.2.10无线接口芯片nRF2401

3.3风机控制系统实现

第四章系统软件设计与实现

4.1软件设计的主要目标

4.2软件需求

4.3 uC/OS-Ⅱ的结构及其特点

4.4软件开发平台

4.5软件设计方案

4.6 uC/OS-Ⅱ在 AT89C55WD上的移植

4.6驱动程序的设计与实现

4.6.1数字测温驱动程序

4.6.2 D/A转换驱动程序

4.6.3看门狗驱动程序

4.6.4键盘输入驱动程序

4.6.5 LCD显示驱动程序

4.6.6 USB驱动程序

4.6.6无线接口驱动程序

4.7神经网络BP算法的设计与实现

4.7.1神经网络BP算法流程图

4.7.2风机控制系统中温度预测的BP网络建立

4.7.3 BP网络预测结果

4.8模糊控制算法的设计与实现

4.8.1模糊控制模块的结构

4.8.2输入变量的隶属度函数

4.8.3模糊控制规则

4.9上位机程序的设计与实现

4.9.1远程通信的实现

4.9.2下位机相关参数在上位机显示的实现

第五章系统应用及性能分析

5.1系统应用

5.2性能分析

5.2.1厢体温度均衡度分析

5.2.2风机工作强度分析

第六章结束语

6.1工作总结

6.2进一步的工作

参考文献：

攻读硕士学位期间公开发表的论文

致谢