本文關鍵詞：基于LZW算法的發(fā)動機參數(shù)實時采集系統(tǒng)的實現(xiàn)

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【摘要】：隨著現(xiàn)代汽車技術日益發(fā)展,人們生活水平的顯著提高,汽車電子設備不斷增加,人們對汽車性能的要求也越來越高,作為汽車最重要的部件發(fā)動機,它的運行狀況和汽車的正常行駛安全有著密切關系。因此,對汽車發(fā)動機運行狀態(tài)各種參數(shù)的實時監(jiān)測勢在必行。由于發(fā)動機運行狀態(tài)參數(shù)種類較多,采集頻率較高,數(shù)據(jù)量龐大。在網(wǎng)絡傳輸過程中,容易發(fā)送網(wǎng)絡擁塞,為了降低網(wǎng)絡擁塞發(fā)生的概率,提高傳輸速率,所以本文設計了基于LZW數(shù)據(jù)壓縮算法的發(fā)動機參數(shù)實時采集系統(tǒng)。主要內(nèi)容如下:(1)設計了基于CAN總線的高速發(fā)動機參數(shù)采集硬件模塊。以MC9S08DZ60為主芯片,搭配其他外圍電路,完成對發(fā)動機運行狀態(tài)參數(shù)的實時采集。(2)設計了CAN通信接口模塊。由于上位機不能對采集完的信號直接接收,而CAN模塊的功能就是作為實現(xiàn)上下位機通信的橋梁,上位機通過CAN模塊與CAN總線上的ECU的CAN節(jié)點進行數(shù)據(jù)通信,實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸。(3)設計了基于改進的LZW壓縮算法的數(shù)據(jù)壓縮模塊。LZW算法壓縮模塊包括兩個部分:數(shù)據(jù)預處理和改進的LZW數(shù)據(jù)壓縮;根據(jù)發(fā)動機運行狀態(tài)參數(shù)的數(shù)據(jù)特點,對LZW算法的字典初始化、字典的查找方式和字典大小設置進行優(yōu)化,減少了數(shù)據(jù)傳輸流量,降低了信號空間,有效的緩解了數(shù)據(jù)庫存儲壓力。最后,系統(tǒng)測試表明:發(fā)動機參數(shù)采集系統(tǒng)安全可靠,數(shù)據(jù)壓縮效果良好。
【關鍵詞】：CAN總線 實時采集 無損壓縮 LZW算法
【學位授予單位】：江蘇大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U464
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-13
• 1.1 課題背景及研究意義9-11
• 1.1.1 課題研究背景9
• 1.1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.2 論文主要研究內(nèi)容11
• 1.3 論文組織結(jié)構(gòu)11-13
• 第二章 發(fā)動機運行狀態(tài)參數(shù)采集系統(tǒng)主要技術13-28
• 2.1 數(shù)據(jù)壓縮13-18
• 2.1.1 有損壓縮算法14
• 2.1.2 常見的無損壓縮算法14-18
• 2.2 數(shù)據(jù)壓縮的性能評價指標18-19
• 2.3 CAN總線技術簡介19-26
• 2.3.1 CAN總線的工作原理21
• 2.3.2 CAN總線的幀格式21-26
• 2.3.3 CAN報文傳送26
• 2.4 SAEJ1939協(xié)議26-27
• 2.5 本章小結(jié)27-28
• 第三章 發(fā)動機參數(shù)采集系統(tǒng)設計28-45
• 3.1 無線數(shù)據(jù)模塊硬件設計28-36
• 3.2 無線數(shù)據(jù)模塊軟件設計36-44
• 3.2.1 串行外圍器件接口36-37
• 3.2.2 數(shù)據(jù)處理模塊37-38
• 3.2.3 CAN模塊接口電路軟件設計38-44
• 3.4 本章小結(jié)44-45
• 第四章 數(shù)據(jù)壓縮模塊45-53
• 4.1 數(shù)據(jù)預處理45-46
• 4.2 LZW壓縮模塊46-49
• 4.2.1 LZW編碼原理46-48
• 4.2.2 LZW解碼原理48-49
• 4.3 LZW算法改進49-50
• 4.3.1 字典初始化改進49-50
• 4.3.2 字典的查找方式50
• 4.3.3 字典大小的改進50
• 4.4 算法測試50-52
• 4.5 本章小結(jié)52-53
• 第五章 系統(tǒng)測試53-62
• 5.1 系統(tǒng)簡介53
• 5.2 測試方案53
• 5.3 無線數(shù)據(jù)模塊測試方案53-61
• 5.3.1 硬件調(diào)試53-55
• 5.3.2 LZW壓縮算法測試55-61
• 5.4 本章小結(jié)61-62
• 第六章 結(jié)論62-64
• 參考文獻64-67
• 致謝67-68
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文和科研項目68

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本文編號：1011482