汽车电子微控制器

汽车电子微控制器（精选7篇）

汽车电子微控制器 篇1

3杜比实验室:数字影院3D创新产品

杜比实验室推出一系列数字影院以及3D创新产品, 其中包括杜比数字影院处理器DSS220、杜比数字影院系统软件DCSS v4.3版本、以及新一代杜比3D儿童眼镜。

杜比数字影院处理器DSS220为2个机架单位、17.7英寸深的机箱。DSS220拥有客户可进行更换的组件。DSS220利用影片库服务器提供其他在多个银幕之间共享的功能。

杜比数字影院系统软件DCSS 4.3版本改善了杜比的Web Service接口, 为杜比影院管理软件 (TMS) 提供支持, 并支持集成合作商将杜比处理器整合到他们的解决方案中。同时支持1代和2代数字放映机, 以及3D双机放映。

新一代杜比3D眼镜综合了杜比的3D专有技术、领先的眼镜设计公司的专业经验、以及3M公司最新的多层光学膜镜片, 并与现有的杜比3D数字影院系统兼容。新一代的杜比3D眼镜实现了设计风格与性能的完美平衡, 在保持卓越3D视觉效果与佩戴舒适度的同时, 它也能够重复使用。

富士通半导体发布3款MB91580系列产品, 主要针对节能汽车驱动电机控制。作为高性能32位闪存嵌入微控制器的FR家族成员, 该系列产品可广泛应用于电动汽车和混合动力汽车的驱动电机控制功能。

特征:

1. 适于高转矩响应控制过程的外设功能

需要高转矩响应的EV/HV驱动电机控制具有以下外设功能。内置这些外设功能后, 既可降低系统成本, 又可实现高速反馈控制, 达到改善电机运行和低能耗的目的。

具有高精度检测电流和电机位置的12位A/D转换器和R/D转换器。R/D转换器检测电角度, 与检测三相电流的A/D转换器同步。

安装专用计算电路, 因此可自动计算内置R/D转换器检测到的电角度的SIN (正弦) 值和COS (余弦) 值。电机的反馈控制所需信息由硬件生成。

2. FPU内置高性能CPU内核

集成在160DMIPS高性能CPU内的专用浮点运算单元利用内置外设功能生成的信息处理向量转换和PID控制运算。该特性通过实现进一步快速反馈控制, 有助于改善电机运行和降低能耗。此外, 通过抑制与电机控制有关的CPU负载, 可对系统而不是功率电机 (DC/DC转换器和电池管理等) 进行控制, 这有利于通过系统集成消减整体成本。

汽车电子微控制器 篇2

1面向汽车电子微控制器的应用现状

汽车电子微控制系统主要包括以下几个方面的内容,分别是:动力总成和混合动力系统、底盘和安全系统、高级驾驶员辅助系统、车身电子和车内网络系统、车载信息娱乐系统和仪表板系统。在汽车电子微控制器方面引入了动力总成系统,系统主要分为电机控制、传动变速箱、辅助设备等。在汽车的微控制领域应用最为广泛的是电子系统,该系统是由8位、16位和32位的控制器结合实现对汽车模拟器件的设计,对驾驶舱内部的众多部位都起到了至关重要的作用。底盘和安全系统是在具有高容量制动的微控制系统基础上实现对相关系统的支持。

2 MPC563x M在汽车电子微控制器中的应用

2.1开发模型总体设计要求与方案

汽车在制动运行的过程中,各个运行工作的单元需要在总成控制系统上实现对数据的处理,在数据处理的过程中需要保证总成控制系统的实效性、拓展性和数据的处理能力。汽车动力的控制算法涉及到大量的数学运算,所以在动力控制的过程中要提供控制算法库的接口,提高通信的可靠性。另一方面,汽车的硬件部分构成比较复杂,硬件电子设备运行环境对电磁的兼容性有很高的要求,并且平台运行的温度、电源波动性因素等都会对硬件电子的工作运行产生一定的影响。汽车电子微控制器中,性能稳定、响应及时的操作系统可以解决不同的汽车驱动单元的问题,为控制系统的二次开发也奠定了一定的基础。

2.2总体设计方案

MPC563x M在汽车电子微控制器中的应用设计主要包括硬件层模型设计与软件层模型设计,在硬件层模型和软件层模型设计之前需要设计MPC-EPCS系统(如图1)。

2.2.1硬件层模型设计

硬件层模型的设计,首先要构建硬件平台模型,然后设计ECU硬件电子控制单元。其中硬件电子控制单元设计的主要内容有:发动机控制单元、电源管理单元、自动变速箱驱动控制单元以及可扩展模拟/数字等驱动接口单元。

2.2.2软件层模型设计

软件层模型的设计是MPC563x M在汽车电子微控制器中的应用设计中最为关键的一项内容,包括底层驱动构件层和操作系统层,其中底层驱动构建又可以分为ECU抽象层、微控制器抽象层、操作系统层包括操作系统和应用层。每一个系统层都有核心的组件的操作系统,用于实现功能和组件的拓展。

2.3核心构件的设计规范

核心构件是电子微控制器中较小的系统组成,一般可以直接进行组装,不需要根据特定的要求进行改动。核心构件的主要功能是向电子控制器中的其他构件提供服务,所以构件由服务接口和无消费接口组成,接口标识均为接口网标。核心构件需要依据设计原理进行原理图的设计,然后根据原理图标注接口网标,最终保证其他接口能够准确的连接到相关的接口。

2.4 MPC563x M的应用基础

首先,要进行元器件的准确放置,硬件构件的排列可以根据其属性是否相同来确定排列的位置,在硬件构件的排列过程中不需要有过多规则的限制,可以以多种形式进行排列,例如,规则排列、不规则排列和网格排列等。每一种排列防止都有其特定的优点,不规则排列在导线的设置环节比较方便,平面的利用率较高,参数的分布范围较小,比较适用于高频电路的设计;规则排列,要按照一定的布局方式,整齐的进行走线的排列,适用于低频电路的设计;网格排列每一个过孔都设在正方形网格交点上。

其次要进行抗干扰问题的设计,在设计的过程中要充分的考虑共阻抗、电磁干扰以及如何抑制。因为功率较大的控制器件在工作运行的过程中,会散发大量的热,热量会对周围热敏感器件造成干扰,会导致电路的电性发生改变,所以要对发热元器件、温度敏感器件、大功率元器件的位置要进行合理的设计。在抗干扰问题设计过程中,经常会发生多个回路接地端相同的情况,使得回路间的电流在地线上产生压降,最终造成地线的共组干扰,解决共组干扰的具体措施是加粗接地线或者隔离相关干扰地线等。在进行电源布线的时候,产生电磁的干扰是不可避免的,利用增加线宽、去耦电容、地线环绕等是手段,降低电磁干扰。同样在信号线布线的时候也会产生一定的电磁干扰,一般会利用不同功能单元电路的隔离,合理使用屏蔽和滤波技术等技术排斥干扰,值得注意的是在干扰排除的过程中,干扰器件不能靠太近,干扰器件的距离不能小于信号波长的四分之一。

3结语

综上所述,MPC563x M系列微控制器因为具有兼容性好、运行耐温性高、闪存大等特点,并且在一定程度上解决了成本控制的问题,在汽车动力系统的微控制器系统设计中得到了广泛的应用。并且要制定开发模型总体设计要求和方案,遵循核心构件的设计规范,保证MPC563x M在汽车电子微控制器系统设计中应用的合理性和规范性。

参考文献

[1]沈忱.面向汽车电子微控制器MPC563x M的应用基础研究[D].苏州:苏州大学,2014.

汽车电子微控制器 篇3

据统计, 交通事故因制动、转向操纵和车辆技术故障等原因造成的竟高达25.9%[1]。由此引发了多种防范技术的研究[2—4], 在市场上也出现各种防止交通事故的电子产品[5,6], 像ABS、TPMS这类主动安全技术在各国倍受政府的重视。欧美早在20世纪70年代初就强制要求安装ABS[7], 但目前仍有其不足的地方。近年出现的TPMS系统 (轮胎气压监测系统) [8], 能够实时监测轮胎的温度和压力, 有效防止因为轮胎爆胎而引起的交通事故, 但不能对付制动性能下降或失灵所引起的交通事故。

因此, 研究动态汽车制动性能实时监测系统BPMS (BrakingPerformanceMonitoringSystem, ) 就显得非常有必要。利用汽车轮胎内置加速度传感器采样到的径向加速度来实现对汽车制动性能进行监测的方法研究, 在国内外均属空白。该系统与TPMS系统同属轮胎内置传感方式, 信号均需通过非接触方式向外部传送, 与传统的接触式检测方法相比具有本质上的区别。轮胎内置方式实施起来具有更高的技术难度。本文是在国家基金研究项目所进行的理论研究基础之上[9—11], 接续提出的一种新的快速算法, 对制动信号识别算法进行高效率优化处理。

1 算法依据和要求

信号采集与处理方案如图1所示。

由于轮胎在运行中的恶劣环境, 传感器传感的信号会混有较大的噪声, 不能用简单方法判断汽车制动时速度迅速下降的起始时刻, 图2是在30 km/h时制动并经ADC变换的实测信号, 干扰抖动较大。

采用均值滤波的算法, 可以很好地实现杂波的滤除[9]。文献[9]给出的平滑关系如 (1) 式所示:

$d{}_n=\frac{1}{2m+1}{\displaystyle \sum _{r=n-m}^{n+m}d}{}_r(1)$

对制动起始时刻的检测关系如 (2) 式所示:

$\begin{array}{l}L{}_i=f{}_n\left|\left(\frac{d{}_j-d{}_k}{j-k}\right)\right|,i=1,2,3,\cdots ,m;\\ m\le Q/{\rm T}\\ \left|L{}_i-L{}_{i+1}\right|>{\rm T}{}_h(2)\end{array}$

现讨论用普通8位微控制器最小资源实现以上算法的可行性。为了能够识别出制动信号, 需要计算每个采样点的平滑值。由 (1) 式可知, 在数学上需要 (2m+1) 次加法和一次除法运算。当采样点个数m值较大时, 运算时间就成为影响实时性的一个重要瓶颈。实验证明, m至少取512平滑效果才较为理想。若采样频率要求800 Hz, 即1.25 ms采样一次, 在1.25 ms内除了要完成平滑滤波运算外, 还要考虑ADC的变换时间、制动起始点的判断时间和信号向外部发射的时间等。因此, 用于平滑运算时间最多也只能取300 μs, 这就要求作一次32位的加法运算的时间最多不能超过0.3 μs, 这对于普通廉价的8位微控制器是很难达到的, 需要选用更高速或更高位数的处理器, 成本会大为增加。当m取值更大, 制动信号识别的复杂算法对处理器的运算速度和硬件指标则要求更高。

除了对运算速度要求高之外, 对数据存储空间RAM也有很高的要求。由 (1) 式可以看出, 要得到一个采样点的平滑滤波值, 需要利用到该点及其前后共 (2m+1) 个采样点的数据关系。而一个采样数据要占据10位储存空间, 在微控制器中就要分配2个字节, 显然, 每计算一个平滑点需要2× (2m+1) 个字节, 当m取512时, 那么就要占用2 k字节的RAM空间。同时, 为了对制动信号进行识别比较, 这些平滑点也需要存储, 由 (2) 式可知其所需空间为1 k字节。当识别到制动信号后, 需要将制动信号发射出去, 但由于平滑处理相对于采样过程而言有m个采样点的滞后, 这又需要2m=1 k字节的RAM空间。并且, 当采样频率为fs时, 这m个采样点的滞后时间是m/fs=640 ms的时间, 对系统的实时性影响很大。

从以上分析可知, 系统对于信号处理时间、数据存储空间和实时性的要求很高, 而且这些要求也会随着平滑处理的效果要求的增加而线性增加。

普通8位微控制器的内部资源有限, 难以直接实现关系式中信号处理的复杂算法。然而, 由于该类微控制器成本低、运用简便、稳定性好, 仍然是系统设计的首选[11]。本文围绕着信号处理时间、数据存储空间和实时性三大问题展开基于8位微控制器的快速识别算法的研究。

2 数据的逻辑存储结构

现研究的是一种新颖的数据逻辑存储结构, 并以之为基础建立信号识别算法。

图3是为了便于理解而展示的数据逻辑存储结构图, 处理后真正需要存入RAM的数据只占其中的很少的一部分。图3中每一个小方格表示一个数据段, 是数据处理和制动起始点判别的最小单元。算法的数据采用分段处理, 每一段共有P个采样点数据。假设最先采集的数据从左到右依次存入第i段的第1个空间, 那么P个点后即可填满第i段;后续数据将存入第i+1段的第1个空间, 依次类推。

采样的数据需要进行平均值运算的平滑滤波, 以便用来分析和检测制动的起始时刻。平均值运算的N个采样点的限制条件是:应该包含所涉的若干个完整的数据段, 并且前后两边平衡, 其中每一边的段数都为m, 即,

${\rm N}=2m{\rm P}‚m\text{为}\text{整}\text{数}‚(m\ge 1)(3)$

实验时取P=128, m=4, 则平均值运算取采样点为N=1 024。用di表示第i个采样点数值, i≥0;用Dk表示第k个采样点经平均值滤波后的平滑结果, 运用 (1) 式关系, 得到第k个采样点的平滑值:

$D{}_k=\frac{1}{2m{\rm P}}{\displaystyle \sum _{i=k-m{\rm P}}^{k+m{\rm P}-1}d}{}_i,k\ge m{\rm P}(4)$

记第n段的起始采样点的平滑值为An, 则:

$A{}_n=D{}_{n{\rm P}}=\frac{1}{2m{\rm P}}{\displaystyle \sum _{i=(n-m){\rm P}}^{(n+m){\rm P}-1}d}{}_i‚n\ge m(5)$

用S (j) 表示第j个数据段中所有采样点数值的总和, 即:

$S(j)={\displaystyle \sum _{i=j{\rm P}}^{(j+1){\rm P}-1}d}{}_i‚j\ge 0(6)$

将 (6) 式代入 (5) 式, 可以简化为:

$A{}_n=D{}_{n{\rm P}}=\frac{1}{2m{\rm P}}{\displaystyle \sum _{j=n-m}^{n+m-1}S}(j)‚n\ge m(7)$

判断是否属于制动起始时刻的方法, 是以平均值滤波平滑处理后的数据曲线是否有明显的下降为依据。实验证明, 采用足够多的采样点进行平均值运算, 平滑效果非常明显[9], 基本上没有突变脉冲。因此, 可以用数据段为最小识别单元, 将其两个端点的采样数值相减, 进行比较, 利用 (8) 式为判断条件。如果差值大于某一阈值Th, 就说明制动起始时刻点出现。

$A{}_n-A{}_{n+1}>{\rm T}{}_h‚n\ge m(8)$

(8) 式是对 (2) 式的具体简化, 前提条件是需要平滑滤波效果良好, 没有任何的突变脉冲。从实验结果来看, 在采样频率为800 Hz的条件下, 用1 024采样点的平均值滤波可以满足要求。在实际的识别过程中, 关注的是制动信号的起始时刻的识别, 其成立的条件是:

$\begin{array}{l}A{}_{n-1}-A{}_n\le {\rm T}{}_h‚A{}_n-A{}_{n+1}>{\rm T}{}_h‚\\ n\ge m+1(9)\end{array}$

3 有效减少算法运算量

3.1 化集中运算为分散运算

把算法的运算量分配到在每个采样点的采集过程中进行, 避免集中处理而占用太多的运行时间。基于这种思路, 把 (6) 式改写为 (10) 式:

$\begin{array}{l}S(j)=d{}_i,i=j{\rm P}‚\\ S(j)=S(j)+d{}_i,j{\rm P}<i<(j+1){\rm P},\\ j\ge 0(10)\end{array}$

可以在每采集到一个新数据di的时候进行 (10) 式的运算, 数学上最多只需一次加法运算, 基本上不会占用CPU时间, 而且不受P取值的影响就可以达到 (6) 式的效果;如果采用 (6) 式, 在采集完第j段后, 在数学上需要进行P次加法运算, 当P值较大时所占用的CPU时间量是可观的。

3.2 削减冗余运算成分

在平均值滤波运算时, 不必计算出所有采样点的平滑值, 这可以从下述的实验数据分析中加以证实。

图2的信号经 (4) 式得到比较平滑的曲线, 如图4所示。横坐标为采样点的序号, 纵坐标为模数转换器 (ADC) 的输出结果, 以lsb (Least Significant Bit, 最低有效位) 为单位。图4中曲线的水平部分为汽车制动前的正常行驶状态, 数据波动变化不大, 基本上在117～117.5 (lsb) 范围内, 抖动峰-峰值只有0.5 lsb, 相对于117 lsb来说很小。这种抖动是由于加速度传感器随着轮胎的运动, 其感应轴与重力加速度的夹角周期性变化而产生的[11], 呈现出周期性的正弦变化, 理论上属于正常现象, 不会对制动点的识别造成误判。

当制动发生时, 曲线明显下降, 其间有0.5 lsb波动也不会对曲线的平稳下降造成影响, 这样就不必对每个样点都计算它的平滑值, 在一个数据段时间间隔内只计算一个采样点的平滑值就已足够。一个数据段有P个采样点数值, 上述分段处理的方式可以使计算量减少到原来的P分之一, 而不会对信号的平滑和识别造成影响。关键的前提条件是这种平均值运算的总采样点数N必须足够大, 才能得到像图4那样或者更理想的曲线。

3.3 用求和替代平均值的除法运算

这种方式既能提高识别的精度, 且能从根本上提高识别运算的速度。如上所述, 一个数据段内只需对一个采样点计算其平滑值, 原理上可采用 (7) 式计算段首采样点的平滑值An, 而采用 (8) 式判断是否属于制动起始时刻。但实际上 (7) 式中的除法运算不仅影响到平滑曲线的大小, 而且还可能稍微影响曲线的形状。分两种情况:一种是采用浮点数运算, 对曲线的形状不会产生影响, 但会消耗太多的程序空间、数据空间和CPU时间;另一种是采用整形数运算, 其除法运算采用右移操作来替代, 能提高速度, 但却把N的取值限制为2的正整数次幂。同时, 取整过程中带来的舍入误差会对曲线的形状造成影响, 还有可能会影响到后续的识别操作, 两种运算均不可取。

解决的办法是去掉除法运算, (7) 式变为

$C{}_n={\displaystyle \sum _{j=n-m}^{n+m-1}S}(j)‚C{}_n={\rm N}\cdot A{}_n‚n\ge m$ (11)

可见, Cn与An的曲线形状是相同的, 只是在大小上不同, 有利于提高制动信号识别的精度。

将 (11) 式代入 (8) 式, 判断第n个数据段属于制动起始时刻的条件是:

$S(n-m)-S(n+m)>{\rm N}\cdot {\rm T}{}_h‚n\ge m(12)$

(12) 式是一个振奋人心的结果, 它将整个判别过程的运算量降低到最小, 在一个数据段中只需要一次减法运算。在实际程序中, 用 (10) 式和 (12) 式即可实现制动起始时刻的判别。

4 有效节省数据存储空间

4.1 只储存符合条件的数据

文中算法的分析虽然建立在图3数据逻辑存储结构的基础上, 而实际上只有符合以下条件之一的数据才需要存放到真正的物理空间:

(1) 满足 (12) 式的第i段采样数据的累加和S (i) , n-m≤i≤n+m。它是判断制动起始时刻所必需的数据, 全部段共占2m+1个数据单元存储空间。

(2) 待发送的数据。属于被检测到的制动信号, 需通过无线发射方式送到轮胎外部接收端进行处理, 而制动操作之前的信号不需要保存。制动信号识别的关键在于它的起始时刻的判断。

将 (11) 式代入 (9) 式, 得:

$\begin{array}{l}S(n-m-1)-S(n+m-1)\le {\rm N}\cdot {\rm T}h‚\\ S(n-m)-S(n+m)>{\rm N}\cdot {\rm T}h,\\ n\ge m+1(13)\end{array}$

从 (13) 式可以看出, 从第n-m-1段到第n+m-1段的数据差别不大, 关键是数据差别大的第n+m段, 这才是制动起始信号的所在段, 该段的所有数据是待发送的数据, 只需开辟P个数据单元空间加以储存。后续的数据段可采取对该段循环覆盖方式储存, 具体就是:待该段的第一个采样点发射完后, 把后续段采样到的第一个点复盖存放到该位置, 其余类推, 如此则数据空间可以减小到原来的 (m+1) 分之一。

当采样完第n+m段的最后一个点dP-1时, 若判断到 (13) 式成立, 那么就从该段的第一个数据d0开始发射, 其相对于后续段第一个采样点的延迟时间是:

$t{}_d=\frac{{\rm P}-1}{f{}_s}(14)$

如果取P=128, 则采样完128个点后可发射第一个数据点。可见, 延迟时间减少到原来的 (m+1) 分之一, 大大地提高了系统的实时性。

图5是对图2信号运算识别的结果, 即向外发射的制动数据, 证明该方法可行。

综合上面两点, 系统所需要的数据字节空间是:

$\begin{array}{l}Space=(2m+1)\cdot {\rm T}ype1+{\rm P}{\rm T}ype2+{\rm O}ther=\\ \left(\frac{{\rm N}}{{\rm P}}+1\right)\cdot {\rm T}ype1+{\rm P}\cdot {\rm T}ype2+{\rm O}ther(15)\end{array}$

(15) 式其中, Type1为每段S (i) 求和所需要的字节数, Type2为每个采样数据所需的字节数, Other为其余程序所需的数据空间, 比前两项值小得多的。

4.2 数据压缩措施

由于ADC输出的是10位数据, 而微控制器存储是以字节为单位, 直接存储则需要Type2=2字节的空间。现用一个字节保存4个采样数据中的高2位, 四个字节保存其中的低8位, 可使Type2降到1.25个字节。

Type1根据其物理意义可按 (16) 式关系压缩,

${\rm T}ype1\ge {\rm T}ype2+\frac{1}{8}\cdot \lg {}_2{\rm N}(16)$

4.3 P的取值问题

均值运算的样点数N的取值往往影响到平滑滤波的效果。通常首先选定N值, 根据 (15) 式可求得字节空间Space的理论最小值为:

$Space\ge 2\sqrt{{\rm N}\cdot {\rm T}ype1\cdot {\rm T}ype2}+{\rm T}ype1+{\rm O}ther(17)$

(17) 式中等号成立的条件是:

${\rm P}=\sqrt{\frac{{\rm N}\cdot {\rm T}ype1}{{\rm T}ype2}}(18)$

通常P的取值受制于如下两个因素:

(1) P需满足 (3) 式取整数值, 且N须是P的偶数倍。

(2) P还需满足不等式 (19) ,

${\rm P}>\frac{1}{2}\cdot {\rm T}{}_g\cdot f{}_s(19)$

(19) 式中Tg为重力加速度对传感器产生的抖动周期, fs为采样频率。 (19) 式是依据平滑数据来判断制动信号的必要条件, P值过小则对信号制动过程不敏感。

因此, 在满足以上两个因素的基础上, P取距 (18) 式最接近的值能使数据空间尽量减小;但从 (14) 式的延时时间考虑, P值越小越好。

实验证明, 当N取1 024、P取128时具有很好的识别效果, 结合Type2=1.25, Type1=2.5, Other=50, 可按 (15) 算出系统所需的RAM为233字节, 多数微控制器均能胜任。

5 实验结果

算法测试的总体结果表明, 处理快捷、节省RAM空间、实时性好, 能准确地识别出制动信号。每采集一个数据后只需进行一次加法运算, 就可实现数据的平滑滤波;每128个数据只需要进行一次减法运算, 就可实现制动起始时刻的判别, 并且不受平滑滤波等因素影响。所实现的最小化运算量, 相对于ADC读取时间和发射时间来说, 几乎可以忽略不计, 为系统的其它处理环节腾出了宝贵的CPU时间资源;整个系统所需的储存空间缩减到233字节, 不必外部RAM扩展;利用了采样的间隔时间发射数据, 其间时延仅160 ms, 满足实时性要求。

6 结 语

本文提出了基于8位微控制器的新颖数据逻辑存储结构的快速识别算法, 是从对轮胎制动性能检测的大量实验数据的分析基础上总结出来的, 能利用最小资源解决汽车制动信号的大数据量处理和识别问题。算法简单有效, 运算量小, 存储空间要求低, 实时性好, 可在普通的8位微控制器上实现, 不必提高时钟频率和扩展存储器, 大为节省系统的成本、体积和功耗。目前已成功地应用在MCS51和AVR微控制器组构的处理系统上, 能准确地识别出需要向轮胎外部发射传送的制动信号。由于本文所考虑的是最简单的路况和环境条件, 对于实际的综合环境, 还有待做更多的理论考虑和实际测试的优化工作。

摘要：为了利用最小资源解决汽车制动信号的大数据量处理和识别问题, 提出了一种基于8位微控制器的汽车制动信号快速识别算法。在保证准确识别汽车制动信号的基础上, 采取一种新颖的数据逻辑存储结构, 将运算量降低到最小, 一次采样只需进行1次加法运算, 128次采样只需1次减法运算, 即可实现信号平滑和识别, 并将数据存储空间降低到233字节, 不必扩展存储器, 大大地降低了系统成本和功耗。该算法基本上不受平滑滤波等参数的影响, 具有很好的鲁棒性, 已成功运行于MCS51和AVR微控制器组构的处理系统上。

关键词：制动,加速度传感器,微控制器,数据压缩

参考文献

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[10]潘梦鹞.汽车行驶安全性能监控技术的发展与研究.专用汽车, 2004; (4) , 23—24

汽车电子微控制器 篇4

随着汽车工业的发展,现代汽车的各种机构日趋复杂,其附属装置也越来越多,汽车仪表盘己经成为现代汽车的信息中心。最新数字电子技术和电子计算机技术在汽车发动机和车辆控制系统的广泛应用,促使生产厂家积极的扩大电子显示系统的开发和生产。在汽车仪表大批量生产过程中同时带来另一个问题,那就是生产成品的检测标定问题。如何开发出一种能自动检测标定汽车仪表的测试仪表己经成为一项重要而且极富应用意义的课题。

1.1 系统介绍

本产品是主要针对程控集成电路转速表、速度表所开发的一种专用测试仪器,用于数字式汽车仪表生产和使用过程中的标定和校准。测试仪包含上位机、下位机(包括电源模块、XC167CI主控板、液晶显示屏)、数据通讯接插件等。本文将分别介绍该系统的工作过程和原理,并详述了其设计思想和编程原理,最后形成具有实际使用价值的成品。

1.2 XC167CI单片机介绍

XC167CI是英飞凌公司的一款具有代表性的单片机,在国内工业控制领域具有广泛的应用。XCl67CI单片机集成了高性能的周边电路,构成了英飞凌(Infineon)XC166系列16位单片机高端定位,适用于各种复杂的控制场合。它最大CPU时钟频率为40MHz,有64/128/256kB片内Flash、12kB RAM、l1个16位定时器/计数器、32个捕获/比较通道、7个PWM通道、16路10位ADC、103个I/O口、7个串口(2个ASC、2个SSC、TWINCANC)等。具有如此丰富的内部资源,以它为核心,可以大大简化控制板外围电路的扩展部分,降低了系统的复杂度。

XC167CI采用哈佛结构,具有内外资源(指令存储器、数据存储器、寄存器、I/O口)统一编址,5级流水线等特性,是一种高性能、高可靠性,具备单片机和DSP的双重优点。

2 测试仪的系统结构及功能分析

汽车仪表测试仪设备(下面简称测试仪),其主要用于高性能汽车仪表(该汽车仪表系统是以电子化步进电机驱动的仪表系统,主要由车速表、转速表、油量表、水温表、液晶显示屏及报警指示符号六部分组成)在下线时对仪表的里程清零及仪表调校等一系列仪表出厂前重要的检测项目及参数标定。

2.1 测试仪的结构介绍

本测试仪主要由上位机(PC机电脑)、下位机(单片机控制、显示电路)、数据通讯接插件三个部分组成的系统。

该产品由上位机完成系统显示界面的测试参数的设定和操作,并可以通过串口或K-line对下位机进行初始化并完成系统操作、测试环境的建立,从而将系统的软硬件环境带到一个合适的状态,然后根据测试的程序要求向下位机发送各种测试指令;下位机在接收到上位机的指令后能产生仪表所需要的频率信号(转速、车速)、电阻信号(温度、油量)、各种开关量信号及与仪表有关的其他通信信号等;下位机产生的信号通过数据通讯接插件(串口或CAN口)发送给被测仪表,完成与被测仪表在测试时信号插头的连接、驱动仪表,从而完成仪表出厂前的检测项目及参数设定。该产品系统结构如图1所示

2.2 测试仪的主要功能模块

该测试仪主要由电源模块、PWM功能模块、D/A转换模块、A/D转换模块、正弦波产生模块、继电器驱动模块、CAN总线模块、串口通讯模块以及K-line控制模块等几大模块构成。

2.2.1 电源模块

该产品内置两个12V和30V的电源模块以产生该下位机控制板所需的电压,然后由LM2940S-5.0和LM1117-2.5两款芯片将+12V的电压转换成XC167CI所需要的工作电压+5V和+2.5V.当然,在电路中,从安全方面考虑,在+12V电压输入端放置了二极管,并在电压转换芯片的前后均放置了胆石电容和电解电容以对其电路进行稳压和滤波。

2.2.2 PWM模块

在本产品中,采用了PWM和方波信号来模拟车速和转速信号。虽然XC167CI有现成的PWM模块,但考虑到PWM输出通道数量的要求,我们采用了由比较捕捉模块与重载定时器来共同完成PWM和脉冲方波信号的功能,并分别于由P2.8-P2.13和P9.0-P9.5引脚输出,然后再由驱动芯片驱动输出。对于PWM的产生,是由重载定时器TRELX来控制PWM的频率,而由比较匹配寄存器CCX来控制其占空比的;对于方波信号的产生机理与PWM相似,只是方波的占空比是固定的(为1)。其由频率信号测试仪表的原理图如图2所示:

2.2.3 D/A转换模块

D/A模块是用来模拟电子点火信号(0-28.6V)和蓄电池电压信号(0-28.6V)的。由于XC167CI没有D/A转换模块,因此我们采用了12位精度的D/A转换芯片MAX538,这里,MAX538与XC167CI是通过SPI进行通讯与控制的。然后由点火、蓄电池电压驱动模块输出。详细电路如图3所示。

2.2.4 A/D模块

由上图可以看出,为了保证输出电压不超过所设定的范围,我们须对输出的电压和静态电流进行采样,然后由XC167CI中A/D模块(P5口)的固定通道持续采样、计算处理并通过电源通道1异常检测来控制芯片OPA548的开、关,从而控制蓄电池电压输出的开和关。

2.2.5 正弦波产生模块

为了输出水温和油温信号,本产品采用正弦信号来模拟。该模块采用了AD9833来产生正弦信号,电路图如图4所示。

2.2.6 继电器驱动模块及通讯等其他模块

为了模拟输出电阻信号,我们采用了3个MC1413芯片来控制16个G5V-1的继电器,从而通过控制串联的11个电阻来组合所需的电阻信号及输出通道的选择。

在本产品中,上、下位机之间是通过串口来通讯的,下位机选用了XC167CI的ASC0模块,同时,也可以通过K-line进行通讯;而下位机(测试仪)与被测试仪表间可以通过串口模块(ASC1)或CAN模块来进行通讯。

3 系统软件设计

3.1 系统运行机理

在本产品中,XC167CI在起动系统时钟以后,初始化各元件和设备,等待由上位机通过通讯口发送过来的指令,经过对上位机发送来的数据进行分析处理,从而触发相应的中断模块,并输出相应的信号。同时,对于如蓄电池电压输出之类的信号,为了确保设备等的安全,我们还对其进行了监测并判断,以作为控制该信号输出与否的依据;另外,为了对出现的故障进行监测和声光报警,我们也设置了相应的状态指示灯和故障报警系统。

3.2 程序流程图

图5为程序流程,其中下位机与上位机的通讯是靠中断触发的,并根据先前制定的通讯协议对接收到的数据进行解码,然后根据解码后的指令调用相应的输出信号函数模块。其中,为了保证PWM和方波信号的精度和范围,我们必须在其模块函数中进行函数分段处理以保证输出的信号在要求的范围内,并消除死区和失真现象。

4 结论

该测试仪在日常工作中能输出6路频率为0-50kHz可调、精度为±0.1%、电压为0-12V的信号方波;6路频率为0-6.5kHz可调(1k以内的精度±0.1%)、占空比为0-100(精度为1%)、电压为0-12V的PWM,一路频率为0-50kHz(0-1k内的精度为±1%)、电压为±12V的正弦波;2路0-2k(分段精度为1%);2路0-28.6v(精度为0.1v),功率最大为30W的电压,并能无故障的完成其他开关信号、通讯信号的发送。同时还具有显示和报警的功能。该产品如图6所示。

该产品选用XC167CI单片机作为主控芯片,经实践证明,这款高性能的单片机满足了该产品的各项功能需求,并保证了其良好的稳定性和信号精度。

摘要：本文介绍了基于高性能16位单片机XC167CI的汽车仪表测试仪,主要讲述了该产品的结构和功能,并详细介绍了其控制系统的软、硬件系统设计。

关键词：汽车仪表测试仪,XC167CI,PWM输出,CAN总线

参考文献

[1]XC167-16用户手册.infineon公司,2004.

[2]陆延丰,王海林,张春.忆恒C164CI 16位单片机[M].北京:清华大学出版社,2002.

[3]汽车组合仪表功能规范.哈飞有限公司.

[4]刘雷,王栋,张奕黄.基于XC167CI单片机的SRD系统在电动汽车上的应用[J].电子元器件应用.

[5]吴志红,彭家飞,毛明平.基于C167CS微控制器的混合动力整车主控制器研制设计与研究.

汽车电子微控制器 篇5

在此次开发微控制器与OS的过程中,不仅融合NEC的软件技术优势与NEC电子的元器件技术优势,还得到了丰田汽车、爱信AW及电装的大力协助。NEC与NEC电子还将与上述三家公司合作,争取2010年以后在丰田配备多媒体信息设备的车型上获得应用。此外,为能成为车载多媒体信息设备的业界标准,NEC与NEC电子还将继续推广此次开发成果,应用于其他汽车厂商和IT相关企业。

新一代车载信息系统平台实现了今后车载多媒体信息系统(导航、音频、信息通讯)的需求,将“人”、“社会”、“车”更紧密地结合在一起;能更迅速地支持视频、音乐、通信等新元器件及便携式设备等,从而成为可以支持用户多种需求的通用基础平台。

在该平台上,通过管理车辆控制系统及车体系统的联动控制的控制类OS (实时)以及管理导航仪、音响等与外部通信的信息类OS(多媒体)与微控制器协同作业,可以更轻松地通过丰富的用户界面为用户提供与地图、道路信息联动的车辆控制以及基于车辆运行状况记录的远程故障诊断等服务。

为缩短设计周期,确保设计资源的可延续性,同时为了帮助用户在修改及应用时更加简单,此次面向新一代车载信息系统平台所开发的微控制器和OS采用了统一架构。

该OS以名古屋大学和丰田上年度开始的联合研究的成果——“OS开发构想”为基础,由NEC实施开发。

汽车电子微控制器 篇6

Qorivva MPC5643L 32位MCU基于Power Architecture技术, 专为要求汽车安全完整性等级较高的一系列广泛汽车应用而设计, 包括电动助力转向、主动悬挂、防抱死制动系统和基于雷达的高级驾驶辅助系统 (ADAS) 。它符合所有汽车安全完整性等级 (ASIL) , 达到并满足最严格的等级ASIL D。

M P C 5 6 4 3 L M C U是飞思卡尔SafeAssure计划的一部分。该计划提供广泛的MCU、传感器和模拟IC解决方案, 并为功能安全应用设计提供支持, 包括培训、安全文档和技术支持。

飞思卡尔汽车MCU事业部副总裁Ray Cornyn表示:“飞思卡尔很早就开始成功地为汽车市场提供创新的MCU, 拥有丰富的经验。我们的SafeAssure计划简化了处理过程, 使汽车和工业OEM制造商缩短了系统符合功能安全标准所需的时间。Qorivva MCU通过exida认证再一次证明我们兑现了承诺—使客户更轻松地开发功能安全电子系统。”

根据ISO标准, 功能安全是指不存在由于电气/电子系统故障而导致的不合理风险。ISO 26262涉及整个汽车系统生命周期, 由10个部分组成, 包括有关硬件、软件、集成、开发以及生产过程等方面的条款。由于MPC5643L MCU只是汽车系统的一个组成部分, 因此exida对认为适合MCU的所有ISO 26262条款详细制定了评估范围。MPC5643L成功通过了ISO 26262标准有关MCU部分的评估和认证。

有关exida给出的ISO26262功能安全评估结果可以查阅1108-067-C R009报告。

exida主要合伙人Rainer Faller表示:“飞思卡尔MPC5643L是首款由独立的第三方权威认证机构颁发正式的ISO 26262 ASIL D级功能安全证书的控制器。我们根据ISO 26262中所有有关微控制器部分的要求和工作产品定义对该产品的设计、应用开发和生产过程进行了评估, 最后颁发此证书。飞思卡尔的这款产品非常优秀。”

Qorivva MPC5643L MCU加入了飞思卡尔产品长期供货计划 (Product longevity program) , 产品自发布之日起最短供货15年。如想查看条件和条款以及供货产品清单, 请访问:www.freescale.com/productlongevity。

供货情况

Qorivva MPC5643L MCU现在已开始由飞思卡尔供货。点击此处了解更多信息。

飞思卡尔SafeAssure计划:功能安全, 简化

飞思卡尔SafeAssure功能安全计划旨在帮助系统制造商所开发的系统更轻松地符合功能安全标准, 包括国际标准化组织 (ISO) 26262和国际电工委员会 (IEC) 61508。该计划突显出飞思卡尔解决方案-硬件和软件–都经过最优化设计, 以支持功能安全的实施, 并随附一套丰富的支持工具。欲了解更多信息, 请访问:www.freescale.com/SafeAssure。

汽车电子微控制器 篇7

几年前 , 飞思卡尔 重新把业 务重点转 移至微控 制器领域 , 而果断采 取ARM架构发展 低成本的 微控制器 产品 , 成为带动 其微控制 器业务快 速发展的 重要决策 。 由消费和 工业类应 用驱动的 基于ARM核的Kinetis MCU业务增长 , 在2014年翻一番 还要多 ; 由汽车信 息娱乐和 工业驱动 的i.MX业务增长 超过25%。 飞思卡尔 高级副总 裁兼微控 制器部总 经理Geoff Lees先生表示 , 2012 - 2013年飞思卡 尔微控制 器业务的 销售收入 增长超过40% , 全线产品 在很多市 场中都不 断赢得市 场份额 。 电子书应 用领域排 名全球第 一 ; 在整体MCU领域我们 排名全球 第二 ; 在车载信 息娱乐处 理器领域 排名第二 。

据Geoff Lees介绍 , 该公司2012年销售收 入是7.07亿美元 ,2013年销售收 入是8.26亿美元 ,而2014年的前三 个季度 , 销售收入 已经超过2012年全年的 销售总和 。 2014年的第三 季度是创 纪录的一 个季度 , 销售额达 到2.51亿美元, 这些还只 是工业 、 大众市场MCU, 包括i.MX应用处理 器方面的 营业额 , 但并不包 括汽车MCU的业务 。

2014年微控制 器在全球 范围内的 增长 , 主要来自 物联网和 智能互联 增长的贡 献 。 基于ARM架构的Kinetis系列是市 场上表现 最好的微 控制器产 品之一 , 并保持了 强劲的增 长势头 。 在这一系 列当中 ,飞思卡尔 已经拥有 超过1 000款产品 。

微控制器要适应物联网的需求

物联网的 发展 , 带动着整 个半导体 产业的变 革 , 微控制器 供应商必 须要做出 相应的改 变 , 才能在变 革中抢得 先机 。

Geoff Lees认为 ,具备连接性当然是物联 网的重要 特征 ,同时安全 性 、 可扩展性 和高能效 则是驱动 未来物联 网发展的 三个至关 重要的因 素 。

未来物联 网的安全 性 (Security) 是至关重 要的 。 许多终端 设备 ,从高端到 边缘节点 都在延续 安全性 。 物联网的 安全性保 障来源于 物理性安 全 (硬件安全 ,例如防止 黑客侵入 保护数据 安全 ), 以及软件 安全 ( 用户认证 、身份管理 、安全网络 接入等 )。 在这方面 飞思卡尔 已与很多 合作伙伴 携手 ,成立联盟 ,这些联盟 的使命是 , 将过去不 能相互连 接的微控 制器应用 变成强大 的系统化 网络连接 中的一部 分 。

未来物联 网的另一 个驱动力 是可扩展 性 (Scalability) ,不止是微 控制器本 身的可扩 展性 , 还要考虑 客户和市 场的需要 , 考虑整个 生态系统 和社区可 扩展性 。 例如 :从智能车 扩展到智 能高速公 路 ; 智能家居 扩展到智 能城市 ; 智能可穿 戴设备扩 展到智能 健康 。 飞思卡尔 的产品不 止覆盖智 能器件 , 而是覆盖 了扩展后 的整个系 统和社区 。

飞 思 卡 尔 高 级 副 总 裁 兼 微 控 制 器 部 总 经 理 Geoff Lees 先 生

高能效是 第三个重 要因素 , 飞思卡尔 的微控制 器产品在 能效 (Energy Efficiency ) 上大幅提 高 。 我们面对 的是在低 功耗方面 有广泛需 求的市场 ,这对于飞 思卡尔而 言 ,既是技术 上的挑战 , 同时也是 机遇 。我们将延 续在Kinetis和Kinetis L系列上的 低功耗领 导地位 , 继续开发 低功耗产 品并延长 电池使用 寿命 。

Geoff Lees表示 , 完整的Io T生态系统 中安全性 是核心 ,安全 、可扩展和 高能效不 断驱动Io T的发展 。

始终坚持对中国市场的承诺

当今全球 半导体产 业技术过 剩 , 而市场成 为引领增 长的重要 推动力 , 中国已经 成为最重 要的增长 引擎 , 而飞思卡 尔正在享 受着在中 国长期投 入的回报 。

Geoff Lees表示 , 飞思卡尔 多年来一直 坚持 “Define, Design, Build in China for China ” 的发展战 略 。 截至2014年 , 飞思卡尔 已经在中 国建立了5个研发中 心 , 其中4个是针对 微控制器 研发建立 的 。 此外 ,飞思卡尔 在天津建 有全球最 大的封装 测试工厂 ,拥有超过3 000名员工 。 微控制器 在天津工 厂的产能 占比最高 , 飞思卡尔 全球90% 的微控制 器产品在 天津工厂 进行封装 和测试 。

据Geoff Lees介绍 ,2014年飞思卡 尔苏州设 计中心进 行了扩建 , 校园招聘计 划吸纳了 更多的优 秀大学毕 业生 。 天津的测 试部门也 不断扩充 , 测试生产 工程师人 数大幅增 长 。 基于更多 的新产品 , 飞思卡尔 在中国开 设新的销 售办公室 服务广泛 的市场 , 目前在中 国已设有16个销售办 公室 。 在市场推 广方面 , 优化中文 网站 、 推出微博 和微信与 客户互动 , 去年和周 立功单片 机合作推 出i.MX ARM9开发板 “零利润 ”项目取得 空前成功 。

编后 : 物联网时 代的市场 是分散的 , 因此具备 宽泛产品 线的微控 制器厂商 才能满足 多样性的 市场需求 。 飞思卡尔 在微控制 器领域多 年的积累 与恰当的 市场定位 , 特别是其 在中国这 个最大市 场的长期 投入和布 局 , 相信会在 未来的竞 争中重拾 有利的地 位 。