基于ARM的DeviceNet从站开发
为了便于读者理解和文章的完整性,本文首先对DeviceNet现场总线 标准做了简单介绍;后根据DeviceNet标准对所需求的产品的进行总体设 计,以及相应的DeviceNet网关的硬件和软件的设计和开发。最后,搭建了DeviceNet.Modbus测试系统和DeviceNet.PROFIBUS DP两套测试系统 对所开发产品进行的了功能测试。本课题按照预期设计思想完成了 DeviceNet多功能网关的软硬件的开发,并将系统程序下载到处理器中, 在测试平台下能够长时间的正常运行,达到了期望效果。 ### 基于ARM的DeviceNet从站开发 #### DeviceNet现场总线标准简介 DeviceNet作为一种被广泛采用的工业现场总线国际标准,凭借其开放性和先进性,在自动化领域得到了高度关注和认可。该标准定义了一种用于连接工业设备(如传感器、执行器和控制器)的通信协议,旨在实现这些设备之间的高效数据交换。DeviceNet支持多种通信类型,包括周期性的I/O数据传输和非周期性的服务请求。 #### 研究背景与目的 随着工业自动化技术的发展,传统串行接口(如RS232和RS485)与新型现场总线(如DeviceNet)之间的兼容性问题逐渐凸显。此外,工业现场还需要处理模拟量、数字量以及多种总线的数据交换需求。因此,本研究旨在设计一款基于ARM7处理器的多功能DeviceNet从站,以解决上述问题。 #### 系统设计与实现 本项目采用Atmel公司的32位ARM7高速处理器作为核心处理单元。ARM7处理器因其高性能和多功能特性,非常适合用作此类复杂系统的主控芯片。系统设计包含以下几个关键部分: 1. **硬件设计**: - 设计了一个集成8路数字量输入、8路数字量输出、4路模拟量输入的多功能DeviceNet从站。 - 集成了一个支持底层自定义协议的RS232接口。 - 配备了一个基于RS485的Modbus协议接口,可以在线配置。 2. **软件设计**: - 实现了DeviceNet通信协议栈,包括周期性数据传输和非周期性服务请求等功能。 - 开发了Modbus协议解析软件,以支持通过RS485接口进行数据交换。 - 实现了与OMRON PLC主站的通信软件,确保了从站与主站之间数据交互的正确性。 3. **双核处理器架构**: - 利用了双口RAM的协同处理能力,构建了一个由AVRl62(8位处理器)和ARM7(32位处理器)组成的双CPU系统。 - AVRl62负责处理PROFIBUS总线数据,而ARM7则专注于处理DeviceNet总线数据。 #### 测试与验证 为了验证系统的功能,构建了两个测试系统: 1. **DeviceNet-Modbus测试系统**:该系统主要用于测试DeviceNet与Modbus协议之间的互操作性。 2. **DeviceNet-PROFIBUS DP测试系统**:此系统用于评估DeviceNet从站在与PROFIBUS DP网络进行通信时的表现。 通过对系统的全面测试,证实了DeviceNet多功能网关的软硬件设计满足了预定的设计目标。测试结果表明,系统能够在长时间内稳定运行,实现了预期的功能。 #### 结论 本研究成功地设计并实现了基于ARM7处理器的多功能DeviceNet从站。该从站不仅解决了传统串行接口与新型现场总线之间的兼容性问题,还提供了模拟量、数字量以及多种总线数据交换的能力。通过构建的测试系统进一步验证了系统功能的完整性和可靠性。这一成果为工业自动化领域提供了一种高效可靠的解决方案。
- bgx6672013-01-25硕士研究生毕业论文。现在国内研究生论文的质量,你懂的。就这个还要10分,有点不厚道了!
- 粉丝: 1
- 资源: 18
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- android修改system.img方法最新版本
- PID控制pidarduino库源码.rar
- Win7安装Android-Studio方法详解最新版本
- C++ 智能指针家族中的黄金搭档:std::shared-ptr 与 std::weak-ptr 协同工作机制全解析
- 基于中科院seetaface2进行封装的JAVA人脸识别算法库,支持人脸识别、1:1比对、1:N比对 seetaface2
- YOLOv3 多尺度方法改进与特征融合的深度探索与实现
- 小程序修改-网易云音乐.zip
- 小程序-仿网易蜗牛读书.zip
- 小程序·云开发系列教程-基础能力DEMO.zip
- MagNet-main, 是一种用于生成对抗网络(GAN)训练的模型,主要用来提升生成图像的质量并解决生成模型中存在的一些挑战,如模式崩溃(mode collapse)和训练不稳定等问题