CAN總線下的汽車自燃監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計

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摘要：傳統(tǒng)汽車自燃監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)，溫度值監(jiān)測誤差較大，且預(yù)警時間較長，為此，提出基于can總線的汽車自燃監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計方法。硬件設(shè)計方面，采用蜂鳴器、智能控制器、協(xié)調(diào)器等，組成系統(tǒng)總體架構(gòu)，通過CAN總線，實現(xiàn)節(jié)點間的數(shù)據(jù)通信，傳輸信息到服務(wù)器，通過終端查看數(shù)據(jù)，并設(shè)置多個I/O接口，對傳感器進行優(yōu)化；軟件設(shè)計方面，將汽車自燃特征參量反饋給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，選取樣本數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，識別汽車自燃情況的數(shù)據(jù)。實驗結(jié)果表明，設(shè)計系統(tǒng)降低了溫度值監(jiān)測誤差，且縮短了溫度閾值預(yù)警時間。

關(guān)鍵詞：CAN總線；自燃監(jiān)測；傳感器；預(yù)警時間

引言

汽車自燃具有一定隨機性，產(chǎn)生火災(zāi)后，會對車上乘客、周邊人員和車輛安全產(chǎn)生威脅，因此，對汽車自燃監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)進行研究，預(yù)防汽車自燃的發(fā)生，減少火災(zāi)損失，具有重要意義[1]。國外汽車自燃監(jiān)測預(yù)警研究較為成熟，結(jié)合通信技術(shù)和嵌入式技術(shù)，監(jiān)測與汽車自燃相關(guān)的特征量，將信息傳輸?shù)较到y(tǒng)的預(yù)警終端，采用信息融合技術(shù)，綜合處理多源信息，對監(jiān)測信息進行判斷，同時將預(yù)警等級劃分為低級和高級，比較設(shè)定閾值和監(jiān)測的物理量值，全面反映出汽車自燃的特征信息，對實時自燃情況作出決策。國內(nèi)汽車自燃監(jiān)測預(yù)警研究，同樣取得較大發(fā)展，布置協(xié)調(diào)節(jié)點和感知節(jié)點，一致性描述汽車自燃特征，融合多個物理量，并對采集數(shù)據(jù)進行量綱歸一化處理，分析汽車工況與系統(tǒng)變量之間的關(guān)系，獲取汽車自燃特性的影響因素，通過自燃監(jiān)測預(yù)警算法，從自燃起因和自燃部位等方面出發(fā)，確定煙霧濃度、熱釋放速率、溫度等參數(shù)，通過多參量自燃監(jiān)測，對可疑自燃情況進行報警[2]。結(jié)合以上理論，提出基于CAN總線的汽車自燃監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)。

1.基于CAN總線的汽車自燃監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計方法

1.1基于CAN總線的系統(tǒng)硬件設(shè)計

1.1.1基于CAN總線設(shè)計系統(tǒng)總體架構(gòu)根據(jù)汽車自燃特點，設(shè)計系統(tǒng)總體架構(gòu)。使用智能控制器，對傳感器數(shù)據(jù)進行采集和處理，搭建汽車自燃特征量的采集節(jié)點，通過CAN總線網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)節(jié)點間的數(shù)據(jù)通信，傳輸信息到服務(wù)器，然后利用協(xié)調(diào)器調(diào)整節(jié)點數(shù)據(jù)的閾值，協(xié)調(diào)器采用的內(nèi)置芯片為MM7283型芯片，在中心引腳安裝一個LED屏幕插槽，將數(shù)據(jù)顯示到LED屏幕上，實現(xiàn)數(shù)據(jù)終端采集信息的查看[3]。通過CAN總線串行通信網(wǎng)絡(luò)，同時搭載多個采集節(jié)點，將采集數(shù)據(jù)發(fā)送給終端，CAN總線選取Zigtee核心開發(fā)板，型號為T19MS7-PCB板，采用3.5V電壓供電，為所有接口提供3.5V電壓，射頻芯片為CC2827H829芯片，作為系統(tǒng)硬件部分基礎(chǔ)，支持多個傳感器的I/O接口[4]。系統(tǒng)終端選取B729M72存儲器，優(yōu)化終端電源電路，包括電源接口、驅(qū)動電路、穩(wěn)壓電容，對傳輸數(shù)據(jù)進行存儲，主控芯片型號為CC8299芯片，通過M-stack協(xié)議棧進行自定義開發(fā)，支持16KB的RAM存儲和320KB閃存，同時芯片還支持低功耗模式，配置代碼領(lǐng)取的8291微控制器內(nèi)核，以此實現(xiàn)ADC直接數(shù)據(jù)的采樣[5]。至此完成基于CAN總線系統(tǒng)總體架構(gòu)的設(shè)計。

1.1.2優(yōu)化自燃特征量采集傳感器系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計完畢的基礎(chǔ)上，在汽車易發(fā)生自燃的部位，放置與汽車自燃特征量相關(guān)的傳感器，包括BS822U73煙霧傳感器、MQ-832溫度傳感器、MQ-829CO傳感器，實時監(jiān)測車內(nèi)環(huán)境信息。其中煙霧傳感器采用金屬半導(dǎo)體，設(shè)置6個針腳，分別與高低電平、電源負極、電源正極連接，剩余針腳則用于傳感器內(nèi)部的供電加熱，模擬信號輸出，并獲取精確數(shù)值，根據(jù)數(shù)值閾值，對蜂鳴器進行驅(qū)動；CO傳感器采用二氧化硅半導(dǎo)體，設(shè)置2個能夠高低溫加熱的針腳，使導(dǎo)電率與CO濃度成正比；溫度傳感器則采用一根線傳送采集結(jié)構(gòu)，外部設(shè)置3個針腳，分別與數(shù)字信號輸出接口、電源正極和電源負極連接，同時配置一個上拉電阻，擴大傳感器可探測的溫度范圍，檢測到溫度時，輸出具有符號位的9位二進制數(shù)，并通過ADC，將二進值數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換位十進值輸出[6]。至此完成傳感器的優(yōu)化，實現(xiàn)系統(tǒng)硬件設(shè)計。

1.2系統(tǒng)軟件設(shè)計

系統(tǒng)硬件設(shè)計完畢的基礎(chǔ)上，對軟件進行設(shè)計，優(yōu)化汽車自燃監(jiān)測預(yù)警算法，對傳感器數(shù)據(jù)進行融合。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自燃預(yù)警算法，將汽車自燃特征參量，包括CO濃度、煙霧濃度和溫度值，反饋給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對汽車自燃進行識別。把BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)劃分為輸出層、隱含層和輸入層，根據(jù)三個特征量，使輸入層節(jié)點與感知節(jié)點的采集數(shù)據(jù)相一致，然后將節(jié)點輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)節(jié)點擬合傾向，確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元個數(shù)和節(jié)點個數(shù)[7]。其中隱含層節(jié)點個數(shù)計算公式為：公式中為輸出層節(jié)點個數(shù)，為輸入層節(jié)點個數(shù)，為常數(shù)。讀取200組無汽車自燃情況的數(shù)據(jù)、200組有自燃情況的數(shù)據(jù)，將以上數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)樣本，使320組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，80組數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)，標(biāo)準(zhǔn)化處理輸入數(shù)據(jù)，對傳感器采集數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練[8]。設(shè)置目標(biāo)誤差為0.002，學(xué)習(xí)速率為0.02，迭代次數(shù)為6000次，根據(jù)梯度誤差，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值進行修正，利用sim函數(shù)，輸出誤差值曲線，對自燃監(jiān)測預(yù)警算法進行模擬仿真，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為libsvm支持的格式，進而準(zhǔn)確識別汽車自燃情況的數(shù)據(jù)，判斷是否需要預(yù)警和預(yù)警等級，至此完成汽車自燃監(jiān)測預(yù)警算法的優(yōu)化，實現(xiàn)系統(tǒng)軟件設(shè)計。結(jié)合硬件設(shè)計和軟件設(shè)計，完成基于CAN總線的汽車自燃監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計。

2實驗論證分析

進行對比實驗，將此次設(shè)計系統(tǒng)記為實驗組，傳統(tǒng)汽車自燃監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)記為對照組，比較兩組系統(tǒng)的溫度值監(jiān)測誤差、和溫度閾值預(yù)警時間。

2.1實驗準(zhǔn)備

以新款捷達汽車為模板，建立實驗用仿真模型，尺寸為4.47m×1.79m×0.85m，利用CAD建立汽車的三維圖形，導(dǎo)入PyroSim軟件中，該汽車自燃物主要為合成材料、駕駛艙座椅、泄漏燃油，其自燃材料及參數(shù)具體如下表所示：設(shè)置汽車火源功率為4.8kW，環(huán)境溫度為25℃，加熱70s后停止加熱，使熱釋放速度達到峰值，然后讓外界空氣進入，增加駕駛艙內(nèi)的助燃氣體。在發(fā)動機艙內(nèi)布置傳感器，每段空間設(shè)立一監(jiān)測平面，同一平面設(shè)置15個傳感器，使相鄰平面間的橫向距離保持在0.4m，垂向距離保持在0.15m，對溫度、煙度、CO濃度、工況信息進行采集。

2.2實驗結(jié)果

將駕駛艙內(nèi)溫度監(jiān)測結(jié)果，與實際溫度變化曲線進行對比，計算不同時間段的溫度值監(jiān)測誤差，實驗對比結(jié)果如下表所示：由上表可知，實驗組溫度值的平均監(jiān)測誤差為1.342%，對照組平均監(jiān)測誤差為3.553%，相比對照組，實驗組溫度值監(jiān)測誤差降低了2.211%。當(dāng)監(jiān)測溫度達到閾值后，兩組系統(tǒng)對汽車自燃進行預(yù)警，比較預(yù)警時間，實驗對比結(jié)果如下表所示：由上表可知，實驗組溫度閾值的平均報警時間為3.541s，對照組平均報警時間為7.515s，相比對照組，實驗組溫度閾值報警時間縮短了3.974s。綜上所述，此次設(shè)計系統(tǒng)相比傳統(tǒng)系統(tǒng)，監(jiān)測溫度值更加準(zhǔn)確，同時縮短了溫度閾值的預(yù)警時間。

3.結(jié)束語

此次設(shè)計系統(tǒng)充分發(fā)揮了CAN總線的技術(shù)優(yōu)勢，降低了溫度值監(jiān)測誤差。但此次研究仍存在一定不足，構(gòu)建汽車模型為傳統(tǒng)燃油車，在今后的研究中，會對新式電動汽車、混合動力汽車等進行進一步研究，保障汽車行業(yè)安全。

參考文獻

[1]丁騰飛,朱冬梅,楊劍,等.淺析車輛自燃事故的原因及防自燃系統(tǒng)的設(shè)計[J].山東化工,2020,49(15):158+169.

[2]劉興源.基于單片機的車載智能火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)研究[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用,2019,37(05):19-20.

[3]顧江洋.基于遞階控制的車輛防自燃系統(tǒng)研究[J].湖北汽車工業(yè)學(xué)院學(xué)報,2019,33(03):47-52.

作者：梁贊 單位：重慶旅游職業(yè)學(xué)院