多传感器简易数据信息采集系统

合集下载

第三章数据采集系统基本原理

第三章数据采集系统基本原理
一、差动放大器输入电路
A1和A2的输出分别为V1和V2,它们可表示为

放大器A3具备输入平衡条件,它的输出V0表示为
闭环增益为:
由于该电路具有很高的输入阻抗和共模抑制比,许多数字地震仪的输入电路都采用了该形式的电路。
二、低噪声前置放大器
⒈对前置放大器的噪声要求
在没有信号输入(放大器入口接地)的情况下,由于内部噪声源的存在,放大器仍有输出信号,该信号即为放大器的噪声。把放大器电路输出端测得的噪声有效值 除以该电路的增益K,即得到放大器的等效输入噪声 。
图3-14DFS-Ⅴ高切滤波器电路
截止频率
fc(Hz)
R1(Ω)
R2Ω)
R3(Ω)
R4(Ω)
R5(Ω)
R6(Ω)
R7(Ω)
R8(Ω)
R9(Ω)
32
15128
15128
9416
18370
18370
46066
9550
26460
41640
64
7564
7564
4708
9185
9185
23033
4775
13230
第三章数据采集系统基本原理
第一节数据采集系统基本组成
⒈传感器:将被测的物理量转换成电压信号送至仪器输入电路。
⒉仪器输入电路:传感器与仪器之间的匹配电路,它作为传感器的输出负载必须具有足够高的输入阻抗,同时它的输出信号作为仪器的输入信号,要求它具有非常小的输出阻抗。仪器输入电路对共模干扰信号具有很强的抑制能力,即具有很高的共轭抑制比。
采样道
序号
道地址代码CAE
道地址译码器输出
04
02
01
0
1

单片机单总线多传感器温度智能检测系统设计说明

单片机单总线多传感器温度智能检测系统设计说明

单总线单总线多传感器温度智能检测系统摘要本系统设计了一种基于单总线的温度检测系统。

针对智能温度控制,将智能传感器检测与单片机控制相结合,设计了基于单片机的温度检测系统的设计方案。

通过单总线温度传感器和单总线模数转换器采集现场数据。

采用DS18B20数字传感器对温度进行采样和转换,增强了电路的可靠性,提高了测量精度。

环境信息通过液晶显示器实时显示,通过RS-485网络将数据传输至上位机,通过上位机数据采集处理进行远程控制。

数据采集的精度最高可达 16 位,并可进行编程。

单总线技术组网非常方便,维护也非常简单,为当今的数据采集系统提供了一种新的解决方案。

关键词:单总线; DS18B20; MCS-51目录摘要I摘要错误!未定义书签。

第 1 章引言11.1学科背景11.2学科发展历程11.3本文内容2第二章方案论证与选择32.1MCU系统方案32.2传感器的选择52.2.1温度传感器52.3显示52.4通讯方式的选择6第 3 章系统硬件设计83.1AT89S52单片机83.1.1 AT89S52单片机管脚排列83.1.2单片机最小系统原理图93.2PT12864M液晶显示器93.2.1模块管脚说明103.2.2接口时序103.2.3具体说明介绍113.31-WIRE 总线技术113.3.1单总线技术概述113.3.2单总线接口硬件结构123.3.3单总线芯片序列号123.3.4单总线通讯信号类型133.3.5单总线通信初始化143.3.6单总线通信的ROM命令143.4单总线温度传感器DS18B20153.4.1概述153.4.2引脚图图163.4.3部件结构163.4.4工作原理173.4.5功能指令183.5RS485通讯原理183.5.1 MAX1487简介: 183.5.2传输速率和传输距离193.6电源设计19第 4 章系统软件设计214.1主程序214.2各子程序的设计234.2.1液晶驱动器234.2.2单总线驱动234.2.3读取温度程序234.3软件过滤和数据验证244.4通信协议简介254.5PC数据采集程序25结论26至27参考29_ _28第一章介绍1.1 学科背景在当代社会的生产生活中,温度检测系统被广泛应用于社会生产生活的各个领域。

物联网环境中的多传感器数据融合

物联网环境中的多传感器数据融合

物联网环境中的多传感器数据融合随着物联网(Internet of Things, IoT)的发展,越来越多的传感器被用于收集环境数据。

这些传感器可以在不同的位置和时间进行数据采集,从而形成了大量的多源数据。

然而,这些数据来源的差异性和不确定性给数据处理和分析带来了挑战。

因此,多传感器数据融合成为了物联网环境中的重要任务。

多传感器数据融合是将来自不同传感器的数据进行整合,以提供更全面、准确和可靠的环境信息。

通过将多个传感器的数据相互关联和处理,可以获取更全面的环境状态,并提供更高质量的决策支持。

多传感器数据融合可以用于各种应用场景,如智能家居、智能城市、智能交通等。

在物联网环境中,多传感器数据融合需要解决以下几个关键问题。

首先,数据标准化和格式统一是多传感器数据融合的基础。

不同传感器采集的数据可能以不同的格式和标准存储,因此,需要将这些数据进行标准化和格式统一,以方便数据的融合和处理。

通过采用统一的数据格式,可以更好地进行数据的整合和分析。

其次,数据质量评估和校正对于多传感器数据融合非常重要。

不同传感器的精度、灵敏度、测量范围等可能存在差异,因此需要对数据进行质量评估和校正,以减小传感器之间的差异性。

通过校正数据的偏差和误差,可以提高数据的准确性和可信度,并消除因数据质量差异引起的错误判断。

第三,多传感器数据融合需要选择合适的数据融合算法。

常见的数据融合算法包括加权平均、优势融合、模型融合等。

不同的算法适用于不同的应用场景和数据类型。

选择合适的数据融合算法可以提高融合结果的准确性和稳定性。

另外,多传感器数据融合还需要考虑传感器之间的空间和时间相关性。

传感器的布置和采集数据的时间相互关联会影响数据融合的结果。

因此,需要结合传感器的位置和时间信息,考虑空间和时间相关性,从而更好地融合数据。

此外,多传感器数据融合还需要考虑数据的实时性。

在某些实时应用场景下,数据的实时更新和融合对于及时响应环境变化至关重要。

基于无线传感器网络技术的智能交通信息采集系统研究

基于无线传感器网络技术的智能交通信息采集系统研究

基于无线传感器网络技术的智能交通信息采集系统研究作者:钟吉源来源:《中国新技术新产品》2013年第23期摘要:本文通过介绍无线传感器体系结构及特点,提出了一种基于无线传感器网络技术的智能交通信息采集系统,并对系统进行试验测试,以供实践参考。

关键词:无线传感器;网络技术;智能交通;试验测试中图分类号:TP27 文献标识码:A1 无线传感器网络体系的结构及特点无线传感器网络是运用无线通信的方式将大量的廉价传感器节点进行汇聚,并最终形成的一个自组织的网络系统。

主要目的是感知网络覆盖区域中存在的对象信息,并对其进行采集、处理,然后再发送给观察者。

通常典型的无线传感器网络系统,其组成部分主要包括互联网、传感器节点、通信卫星、汇聚节点以及管理节点等。

无限传感器网络系统具体工作步骤为:首先在监测区内部或附近部署大量传感器节点,以便监测周边环境,然后收集相关数据信息,用无线收发装置收集到的数据信息输至汇聚节点处的数据处理中心。

输送时选择多跳路由的方式。

然后再将数据中心的数据信息通过汇聚节点输送至用户端,用户才能够通过管理节点实现对传感器网络的配置与管理以及对目标区域的监测。

2 无线传感器网络系统的设计2.1 层次型网络体系结构层次型网络体系,是以无线传感器网络系统的结构为基础模型,然后根据目前交通智能化要求而设计出的一种交通监测体系。

其主要组成内容为传感器节点、汇聚节点、基站和终端用户。

层次型网络体系的主要运行方法是:部署大量的传感器节点在目标监测区域内及其周边地区,对其周围的的交通数据信息进行全面有效的收集;通过相应的收发装置将收集到的数据信息输送到汇聚节点的数据处理中心,并进行相应的处理,再将其传送至基站,进行数据的接收、汇总和分析处理,最终用互联网将输送至高速公路监控中心,实现对交通数据信息实时监测,如图1所示。

2.2 无线传感器节点的设计无线传感器网络的智能交通信息采集中,传感器节点的设计要点是,以模块化组成整个节点系统。

一种基于多传感器的智慧农业管理系统

一种基于多传感器的智慧农业管理系统

仅可以实时监控农作物的环境信息,还可以对其生长环境进行1 前言智慧农业是一种农业现代化的种植方式,极大提高了人们调控,从而达到增产增收、改善品质、调节生长周期及提高经的生活水平,在全国各地得到了迅速的推广和应用。

其中,温济效益的目的。

室大棚中的温度、湿度、光照度、土壤湿度、CO2浓度等环境因目前,我国大多数蔬菜、水果等农业生产主要依靠人工经子对农作物的产量、质量有很大的影响,需要随时监测和控验尽心管理,缺乏系统的科学指导,凭经验施肥灌溉,大部分制。

传统的人工控制方式,不仅投入成本高,还难以达到科学化肥和水资源没有被有效利用而随地弃置,导致大量养分损失合理种植的要求,严重影响作物的种植产量和质量,且不能使并造成环境污染,对农业可持续性发展带来严峻挑战。

因此农作物在反季节很好的生长。

智慧农业则可以很好的解决这个问业设施栽培技术的改革创新,对于农业现代化进程具有深远的题,它可以对空气温湿度、土壤温湿度、光照、二氧化碳浓影响。

随着栽培技术的不断更新,智能农业种植已在农业生产度、风速风向、雨量等现场参数进行实时采集,无线传输至监中占有重要地位。

要实现高水平的设施农业生产和优化设施生控服务器,管理者可随时通过电脑或智能手机了解大棚的实时物环境控制,需要建立准确完善的无线传感器网络,利用实状况,并根据大棚现场内外环境因子的变化情况将命令下发到时、动态的农业物联网信息采集系统,实现快速、多维、多尺现场执行设备,保证大棚农作物处于一个良好的生长环境,提度的信息实时监测,并在信息与种植专家知识系统基础上实现升农作物的产量和质量。

农田的智能灌溉、智能施肥与智能喷药等自动控制。

因此,本随着生活水平的不断提高,人们对农业产品的要求也越来文提出一种基于多传感器的智慧农业管理系统。

越高。

由于农作物的种类繁多,生长地偏僻且广阔,因此其生[1]长的环境信息难以获取及控制。

国内外许多研究者针对这一问[2-4]题进行研究。

随着科技的发展,物联网技术已经应用到各个领域。

《2024年基于PLC控制的多传感器物料自动分拣系统设计》范文

《2024年基于PLC控制的多传感器物料自动分拣系统设计》范文

《基于PLC控制的多传感器物料自动分拣系统设计》篇一一、引言随着工业自动化和智能化技术的不断发展,多传感器物料自动分拣系统已成为现代物流、仓储、制造等领域的重要技术手段。

这种系统通过PLC(可编程逻辑控制器)控制,结合多种传感器技术,实现了对物料的快速、准确分拣。

本文将详细介绍基于PLC控制的多传感器物料自动分拣系统的设计,包括其工作原理、设计思路、系统构成以及实施应用等方面的内容。

二、系统工作原理及设计思路基于PLC控制的多传感器物料自动分拣系统的工作原理主要分为三个部分:传感器数据采集、PLC逻辑控制以及执行机构动作。

首先,系统通过多种传感器对物料进行数据采集,包括形状、大小、重量、颜色等特征信息。

然后,PLC根据传感器采集的数据进行逻辑判断和决策,控制执行机构对物料进行分拣。

最后,分拣后的物料被送至指定位置,完成整个分拣过程。

设计思路方面,首先要明确系统的需求和目标,确定分拣物料的种类、数量以及分拣的准确性和速度要求。

其次,根据需求选择合适的传感器和PLC控制器,并进行硬件设计。

再次,根据硬件设计编写PLC控制程序,实现逻辑控制和动作执行。

最后,进行系统调试和优化,确保系统的稳定性和可靠性。

三、系统构成基于PLC控制的多传感器物料自动分拣系统主要由以下几个部分构成:1. 传感器系统:包括形状传感器、大小传感器、重量传感器、颜色传感器等,用于对物料进行数据采集。

2. PLC控制系统:是整个系统的核心,负责接收传感器数据、进行逻辑判断和决策,并控制执行机构进行动作。

3. 执行机构:包括机械臂、电机、气缸等,根据PLC的指令进行动作,实现物料的分拣和传送。

4. 输送系统:用于将物料输送到分拣区域,以便传感器进行数据采集。

5. 控制系统软件:包括PLC程序和上位机监控软件,用于实现对系统的控制和监控。

四、实施应用基于PLC控制的多传感器物料自动分拣系统在实际应用中具有广泛的应用场景。

例如,在物流仓储领域,该系统可以实现对包裹、货物等物料的快速、准确分拣,提高物流效率;在制造业中,该系统可以实现对零部件、半成品等物料的自动化分拣和加工,提高生产效率和质量。

多传感器信息融合技术ppt课件

多传感器信息融合技术ppt课件

15
五、信息融合方法的实际应用
未完待续......
16
14
5)其他内容,如空间信息融合、面向通用知识的融合、 信息融合中的智能数据库技术和精细化处理研究等。 6)确立具有普遍意义的信息融合模型标准和系统结构 标准。 7)将信息融合技术应用到更广泛的新领域。 8)改进融合算法以进一步提高融合系统的性能。 9)开发相应的软件和硬件,以满足具有大量数据且计 算复杂的多传感器融合的要求。
3混合型 混合型信息融合结构吸收了分散型和集中型信息融合结构的优 点,既有集中处理,又有分散处理,各传感器信息均可多次利用。 这一结构能得到比较理想的融合结果,适用于大型的多传感器信息 融合,但其结构复杂,计算量很大。
10
4反馈型 当系统对处理的实时性要求很高的时候,如果总是试图 强调以最高的精度去融合多传感器信息融合系统的信息,则 无论融合的速度多快都不可能满足要求,这时,利用信息的 相对稳定性和原始积累对融合信息进行反馈再处理将是一种 有效的途径。当多传感器系统对外部环境经过一段时间的感 知,传感系统的融合信息已能够表述环境中的大部分特征, 该信息对新的传感器原始信息融合具有很好的指导意义。
5
(一)、多传感器信息融合的融合层次
1像素层融合 它是最低层次的融合,是在采集到的传感器的原始信息层 次上(未经处理或只做很少的处理)进行融合,在各种传感器的 原始测报信息未经预处理之前就进行信息的综合和分析。其优 点是保持了尽可能多的战场信息;其缺点是处理的信息量大, 所需时间长,实时性差。
6
2特征层融合 属于融合的中间层次,兼顾了数据层和决策层的优点。 它利用从传感器的原始信息中提取的特征信息进行综合分析和 处理。也就是说,每种传感器提供从观测数据中提取的有代表 性的特征,这些特征融合成单一的特征向量,然后运用模式识 别的方法进行处理。这种方法对通信带宽的要求较低,但由于 数据的丢失使其准确性有所下降。

智能传感器系统多传感器信息融合技术PPT幻灯片课件

智能传感器系统多传感器信息融合技术PPT幻灯片课件
4
传统的信号采集往往由单一的传感器来完成,即使采 用多个(种)传感器也仅是从多个侧面孤立地反映目 标信息。实际上,在大多数情况下,必须同时处理多 个信号,而这些信号一般又来自多个信号源,即多传 感器。但是多传感器也带来了信息冗余甚至矛盾。所 以必须通过对各种传感器及其观测信息的合理支配与 使用,将其采集的信息依据某种优化准则组合,产生 对观测环境一致性的解释和描述,因此迫切要求对信 息进一步处理。
10
Bayes估计是融合静态环境中多传感器低层数据的 一种常用方法。其信息描述为概率分布,适用于具有 可加高斯噪声的不确定性信息。假定完成任务所需的 有关环境的特征物用向量f表示,通过传感器获得的数 据信息用向量d来表示,d和f都可看作是随机向量。信
息融合的任务就是由数据d推导和估计环境f。假设p(f,
是状态、特征和属性等; 2)高层处理:决策级融合,输出的是抽象结果。
第五章 一、多传感器信息融合技术
1
多传感器信息融合技术
概 述 传感器信息融合的分类和结构 传感器信息融合的一般方法 传感器信息融合的实例
2
概述
多传感器信息融合是对来自于不同传感器的信 息进行分析和综合,以产生对被测对象统一的 最佳估计。 研究目标:从工程上实现多个传感器信息处理 的全过程。高度集成、高度融合、高度智能将 成为信息融合系统的发展主线。 信息融合的目的:通过数据组合推导出更多的 信息,得到最佳协同作用效果;即利用多个传 感器共同或联合操作的优势,提高传感系统有 效性,消除单个或少量传感器的局限性。
7
3、融合:当将传感器数据组之间进行相关或将 传感器数据与系统内部的知识模型进行相关, 而产生信息的一个新的表达式。
4、相关:通过处理传感器信息获得某些结果, 不仅需要单项信息处理,而且需要通过相关来 进行处理,获悉传感器数据组之间的关系,从 而得到正确信息,剔除无用和错误的信息。 相关处理的目的:对识别、预测、学习和记忆 等过程的信息进行综合和优化。
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

http://www.paper.edu.cn - 1 - 多传感器简易数据信息采集系统 程婷婷,赵正芳,徐小民,单伟振 中国矿业大学信电学院,江苏徐州 (221008) E-mail:zhaozhengf@126.com 摘 要:传感器采集信号已广泛应用于环境监控系统,以使人们能够实时实地的得到当前的环境状况,为此,设计了多传感器简易数据信息采集系统。本系统采用AT89S51单片机作为处理器,主要对外界环境温度、湿度、气压信息进行采集和预处理,然后经由串口发送到嵌入式处理器PXA270进行多传感器信息融合。实现了数据采集功能,完成了信息收集。 关键词:温度,湿度,气压,传感器,AT89S51单片机 中图分类号:TN957.52

1. 引言 在现实生活中,为了达到对环境实现精确监测监控的目的,需要实时采集来自现场的各种传感器信号,如压力传感器,温度传感器以及湿度传感器等[2]。如何实现对现场的各种传感器实时采集并作相应的参数越限事后处理将显得尤为必要。本文应用AT89S51单片机作为处理器建立了多传感器信息采集系统,实现了对来自现场的温度、湿度、气压信息的实时采集,具有对各种传感器的参数上限值进行在线整定和报警的功能。 Liod嵌入式平台由深圳市武耀博德信息技术有限公司采用采用业界领先的Intel XScale PXA270 嵌入式处理器,推出的功能完善、性能优异的嵌入式开发系统平台[1]。

2.系统硬件设计 2.1系统设计思路 温度传感器采用DS18B20 ,这个传感器是1-wire数字温度传感器 直接通过一根线连到单片机上,然后完成数据采集。湿度传感器是个可变电容,电容阻抗根据湿度的变化而变化,但是单片机不能直接测量电容的变化量。因此通过555电路将电容的变化量转化为频率的变化量,单片机通过测定频率后通过运算得到湿度的测量值。对气压传感器上电后,气压传感器输出一个差分的电压信号,电压信号随着气压的改变而改变。电压信号经过AD7715 16位A/D转换芯片将电压信号转换成数字量采集到单片机中 进而得到气压值。将温度湿度气压传感器采集到的数据送给单片机,单片机处理后送到嵌入式系统。8051 系列微处理器基于简化的嵌入式控制系统结构被广泛应用于从军事到自动控制再到PC 机键盘上的各种应用系统。而ATMEL公司的AT89S51单片机价格低,可以完全达到本系统的要求,因此本系统采用AT89S51单片机作为底层多传感器数据采集模块的核心。 本系统单片机控制电路如图1所示。本电路为了达到和上位机多波特率、无差错的串口通信,因此采用11.0592M的晶振;复位电路采用上电复位和按键复位相结合电路;P1.0~P1.2三个I/O口接发光二极管,用来指示多传感器的工作状态;P1.7口接温度传感器DS18B20的数据信号线,用来采集环境温度信息;外部中断INT0口接湿度传感器HS1101的频率转换电路,用来采集环境湿度信息;P2.4-P2.7口接气压传感器PS500,用来采集环境大气压力信息; http://www.paper.edu.cn - 2 - 图1单片机控制电路 2.2 模块的设计 2.2.1温度采集模块 本系统采用美国DALLAS公司的产品可编程单总线数字式温度传感器DS18B20实现温度信号的采集。DS18B20具有很多优点:直接输出数字信号,省去了后继的信号放大及A/D转换部分;外围电路简单,成本低;单总线接口,只有一根信号线与CPU连接,且每一只都有自己唯一的64位系列号存储在其内部ROM存储器中,故在一根信号线上可以挂接多个DS18B20,便于系统以后的扩展。DS18B20的测量范围从-55~125℃,且在-10~85℃之间精度位±0.5℃,完全满足环境温度监测的要求[5]。其硬件电路设计如图2所示。

图2 温度采集模块硬件电路 2.2.2湿度采集模块 测量空气湿度的方式很多,其原理是根据某种物质从其周围的空气中吸收水分后引起的物理或化学性质的变化,间接地获得该物质的吸水量及周围空气的湿度。本系统采用电容式湿度传感器HS1101测量环境湿度。其在电路构成中等效为一个可变电容,其电容量随着所测空气湿度的增大而增大。而一般电容不能直接转换成可被单片机测量的数字信号,因此我们必须要进行信号调理。将该湿敏电容置于555振荡电路中[3],将电容值转换为与之呈反比

的电压频率信号,可直接被单片机采集。本系统采用频率输出电路。其硬件电路设计如图3所示。集成定时器NE555芯片外接电阻RH_R1、RH_R2与湿敏电容HS1101,构成了对HS1101的充电回路。NE555的引脚7端通过芯片内部的晶体管对地短路又构成了对HS1101http://www.paper.edu.cn - 3 - 的放电回路,并将引脚2、6端相连引到片内比较器,便成为一个典型的多谐振荡器,即方波发生器,RH_R3是防止短路输出的保护电阻,RH_C1用于平衡温度系数,RH_C2用于电源滤波。

图3湿度采集模块硬件电路 2.2.3 气压采集模块 本系统采用北大青鸟元芯公司的压力传感器PS500采集环境大气压力信息。PS500型压力传感器具有成本低,绝压,稳定性好等特点。PS500型压力传感器输出的是电压信号,我们要测试大气压力必须对电压信号进行A/D转换。A/D转换芯片选用16位A/D转换芯片AD7715。其硬件电路设计如图4所示。其中基准源由稳压管通过可变电阻分压提供,引脚DIN与单片机P2.7相连,DOUT与单片机P2.6相连,DRDY与P2.5相连,SCLK与P2.4相连。PS500输出的模拟信号采用差分输入的方式,所以将AIN(—)接地,AIN(+)接输入的模拟信号,即采样反馈电压。AD7715的读取数据流程图见单片机软件设计部分。当输出电流稳定时,ADC的采样值即为气压传感器的输出电压测量值,经过单片机进行处理后直接发送到Liod嵌入式平台。

图4 气压采集模块硬件电路 http://www.paper.edu.cn

- 4 - 2.3 单片机与嵌入式平台串口通信模块 本系统Liod主板利用全功能串口和传感器采集串口模块进行通信,其硬件电路设计如图5所示。

图5传感器采集串口电路 由于此全功能串口在系统开发的过程中充当调试串口,用此串口时必须在烧写内核时屏蔽此串口的调试功能,然后才能作为传感器采集串口。

3.系统软件设计 3.1 单片机数据采集核心编程 单片机数据采集子系统以AT89S51为控制核心[4]。本系统使用C语言对单片机编程。C语言有很好的结构性和模块化,更容易阅读和维护,而且模块化编写的程序有可移植性,功能化的代码能够方便的从一个工程移植到另一个工程,从而减少了开发时间。单片机主程序流程图如图6所示:

3.2 温度采集模块软件编程 DS18B20无论是初始化还是读写操作都有较为严格的时序要求。初始化主机需将总线拉低至少480us且等待DA18B20发挥的存在脉冲。DS18B20将在收到复位脉冲后15~60us后将总线拉低60~240us作为存在脉冲,故主机需等待15~60us读取存在脉冲。读写时序分别把盘扩“写1”、“写0”时序和“读1”、“读0”时序。所有读写时序必须经过至少60us且在各个读写时序之间要有1us的恢复时间[9]。温度采集流程图如图7所示。

3.3 湿度采集软件模块编程 湿度采集软件模块主要采集湿度传感器转换电路的频率信号。采集频率的方法利用外部中断0用来计数频率脉冲,1S钟内计数脉冲个数即为频率信号;定时器0用来精确定时1S钟。其湿度采集程序流程如图8所示: http://www.paper.edu.cn - 5 - 图6单片机主程序流程图 图7 温度采集模块流程图 单片机主程序流程图 开始

关中断,初始化定时器, 中断其存器

调用温度采集子程序, 采集环境温度

调用湿度采集子程序, 采集环境湿度

调用气压采集子程序, 采集环境大气压力

调用串口通信子程序,向 上位机发送各种传感数据

结束

单片机主程序流程图 开始 复位

发匹配ROM命令 传送64位ROM码 发温度转换命令 转换完成 复位 发匹配ROM命令

传送64位ROM码 发读暂存器命令 读数据到内存

返回主程序 http://www.paper.edu.cn

- 6 - 图8 湿度采集程序流程图 图9 气压采集程序流程图 从本系统的需求来看,由于对时间的要求比较严格,必须是1s钟定时,因此定时器0的中断优先级应高于外部中断0的优先级。

3.4 气压采集模块软件编程 气压数据采集的方法是将PS500压力传感器输出的电压信号经过AD7715转换芯片[10],变为数字信号,进而经过运算测出外界大气压力。气压采集程序流程图如图9所示。从A/D转换器读到的数据为气压采集传感器输出电压的数字量,当标准大气压力15psi下,我们测量的电压值为145mV。此电压值变化规律是145mV/15psi。由此我们推倒出气压传感器输出电压和大气压力的数学关系表达式为:

P测 = V测/145×15 (psi) 其中P测代表当前环境大气压力,V测代表当前环境大气压力下气压传感器输出电压值。习惯上气象台一般以百帕(Hpa)作为大气压力单位,于是我们将psi换算成百帕(Hpa),其换算关系式为: 1psi=6.895×104HPa

综上,我们已经获得当前环境大气压力值。

3.5 串口通信软件模块 51单片机串口通信选用串口通信方式1进行通信,波特率为9600bps,晶振是11.0592M。定时器1选用方式2,SMOD设置为1,定时常数=0XFA。在串口通信模块中,为了使Liod嵌入式平台能够识别接收的到底是那个传感器信息,我们对数据格式进行了预先定义如下:

相关文档
最新文档