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1.
轮胎智能监测系统的研究 总被引:7,自引:7,他引:7
研究了汽车轮胎的智能监测系统.并介绍了一种实现轮胎温度压力直接监测系统的方法。对于整个系统的硬件组成及软件设计做了细致的阐述。提出了一种基于Microchip公司的PlC单片机的轮胎智能监测模块的设计方案.以及基于PTR2000无线收发模块的无线通讯方案。该系统可随时测定每个轮胎内部的实际温度和瞬压.可有效避免爆胎事故的发生。 相似文献
2.
CAN总线在汽车轮胎监测系统中的应用设计 总被引:2,自引:1,他引:2
针对当前独立的汽车轮胎监测系统存在的弊端提出一种新的实现方案,动态监测汽车各轮胎的参数,并把动态参数通过CAN总线传输到汽车驾驶室仪表上,实现汽车轮胎故障预警功能.该方案增加了系统的可靠性、灵活性,扩展了汽车轮胎压力监测系统的使用场合,在大型车辆的安全系统中有很高的实用价值. 相似文献
3.
汽车胎压监测系统发射模块设计 总被引:2,自引:0,他引:2
温瑞 《自动化技术与应用》2008,27(7):80-82
汽车轮胎压监测系统(TPMS)可以对轮胎眙内气压、温度提供预警,以保障行车安全。本文以英飞凌公司的传感器SP12为核心开发出TPMS的发射模块,介绍汽车胎压监测系统发射器的电路设计和解决方案。 相似文献
4.
据统计,轮胎气压异常是导致汽车发生交通事故的主要因素,而事实已经证明轮胎压力监测系统TPMS(Tire Pres?sure Monitoring System),能有效的监测轮胎的实时气压状况,并在轮胎气压出现异常时对驾驶者做出预警,以保障行车安全。然而,目前市场上应用的轮胎压力监测系统需要接入汽车的总线网络并通过汽车仪表盘来完成胎温胎压数据的显示,这样就造成实时监测数据的更新延迟,而不能保证驾驶人员有足够充裕的时间来应对轮胎气压出现的问题。为了解决这个问题,介绍设计的一种不依附于汽车总线网络和仪表盘的多无线传感模式的轮胎压力监测系统,主要包括总体方案、硬件设计、软件设计、预测控制算法、测试结果。经试验和测试表明:此轮胎压力监测系统监测能快速高效的监测轮胎的实时气压和温度,并降低了轮胎压力监测系统的造价成本,有很强的实用性。 相似文献
5.
阐述了汽车轮胎压力直接监测系统设计中的无线数据传输问题。由于Infineon公司的无线发射芯片TDK5110和接收芯片TDA5210在数据传输的抗干扰方面的一些优良性能,设计的硬件电路选用了此两种芯片,并给出了设计的电路图及其实现流程。该设计系统能够实时有效地监测轮胎内的压力温度,避免了由于轮胎压力问题而发生事故的可能。 相似文献
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8.
直接式TPMS轮胎压力监测系统设计 总被引:6,自引:0,他引:6
金爱武 《单片机与嵌入式系统应用》2005,(8):61-63
着重介绍实现轮胎压力监测系统(TPMS)的电路设计和相关技术问题。TPMS系统由压力传感器模块和中央接收机组成。压力传感器SP12、微控制器和433MHz收发一体射频IC(nRF401)组成的压力传感器模块,完成轮胎压力的采集和发射任务。接收机接收压力信息,并进行处理。 相似文献
9.
基于MEMS压力传感器的外置式数字胎压监测系统 总被引:1,自引:0,他引:1
轮胎压力监测报警系统(Tire Pressure Monitoring System)(TPMS)是汽车安全领域重要电子装置,近年来已开始获得广泛应用,但传统的TPMS产品多为内置式,安装在轮胎内,安装和维护时需要拆卸轮胎造成很大不便,同时轮胎里的金属轮辋对位于胎内的压力传感器和无线发射装置有很强的屏蔽作用,信号衰竭很快,要保证信号传输到位于驾驶室内的接收器,必须提高发射功率,从而大大缩短发射器的电池使用寿命.针对这些技术问题,提出了一种新型外置直接式数字胎压监测系统,它的胎压监测节点核心器件MCU选用Infineon的专用压力处理器芯片SP30,该芯片内置MEMS压力传感器可通过外连气门芯直接测量胎内气压,再通过无线方式与上位接收器进行无障碍无线传输通信, 避免了信号屏蔽, 延长了电池和产品的使用寿命以及安装成本.给出了新型外置直接式TPMS产品的具体硬件设计、软件流程和通信协议.测试表明该系统的无线信号传输可靠、抗干扰能力强、轮胎位置识别准确、反应灵敏、安装与维护方便及组态灵活等特点、有着广泛的市场应用前景. 相似文献
10.
针对TPMS轮胎自动定位中利用场强技术结合双轴加速度实现轮胎自动定位,提出一种利用双轴加速度传感器进行左右轮胎识别的算法,利用该算法结合胎压监测芯片SP40PLUS和加速度传感器设计了TPMS发射模块,并优化了加速度采样频率和识别方向所需的采样点数,最后利用优化的采样频率和采样点数设计了系统控制程序,并且系统控制程序会根据程序运行的不同阶段进入胎压监测芯片相应的省电模式以减少电流消耗。实验结果表明,该算法能够准确快速的识别左右轮胎,在进行的100组数据测试中,该算法对左右轮胎的识别成功率为100%,识别时间会随着车速的增加不断缩短并且在9km/h时的识别时间仅为2.1s。 相似文献