基于LonWorks技术的智能节点设计

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基于LonWorks技术的智能节点设计

[摘  要]采用Echelon公司的电力线收发器PLT-22和东芝公司的神经元芯片3150设计一种基于LonWorks网络控制技术的智能节点。试验结果表明：在现有220V市电网上可进行数据的传输实现对现场温度的远程监测。 [关键词]智能节点 LonWorks 神经元芯片 监测温度 1. 引言 LonWorks网络控制技术是近年来迅速发展起来的现场总线控制技术，其集计算机、网络、控制于一体，集成了ISO/OSI的全部七层协议，同时具有通信和控制功能，并支持双绞线、同轴电缆、电力线、射频、红外线、光纤等多种通讯媒介，且工作温度范围宽（-40℃～85℃），组网灵活，开放性好，已在工业、楼宇、运输、能源等自动化领域得到广泛应用。本文设计的智能节点就是运用LonWorks技术的种种优势在电力线上实现数据的可靠、准确、快捷的传输。该方式节省了通讯线路的基建投资和日常的维护费用，也不占用日益紧张的频率资源，具有一定的经济可行性，应用前景十分广泛。 2. 节点硬件设计 LonWorks技术是一种控制网络层次上的技术，因此节点的开发离不开对网络的整体考虑。根据控制策略的不同，节点的开发会有所不同。但对于一个控制网而言，不外乎由传感器、执行器、获取和传输数据的网络、执行控制逻辑的控制和程序等构成。而对于组成网络重要部分的节点而言，所完成的任务无非是获取和传输数据，并根据所获取的数据信息来执行相应的控制逻辑。因此，一个典型的LonWorks现场总线节点就是以神经元芯片为核心，外加收发器，扩展内存（只适用于3150芯片），外围I/O电路，复位及服务电路和电源供应电路等。其组成结构如图1所示。 2.1神经元芯片及内存扩展 节点的核心——神经元芯片（Neuron chip）是一个带有多个处理器、读写/只读存储器（RAM和ROM）以及通信和I/O接口的单芯片系统。在每个神经元芯片的ROM中包含一个能够执行LonTalk协议的神经元芯片固件，节点就依照固件中的LonTalk协议与网络上其它的节点进行通信。现在市场上的Neuron芯片主要分为3120与3150两个系列，其中3150系列因可进行内存扩展设计方便而广为使用。东芝公司的Neuron 3150,其内部只有512字节EEPROM和2KROM，现使用一片32K8FLASH内存芯片作为3150的全部扩展内存。FLASH芯片的低16K装入系统固件，并必须使用EPROM 编程器写入。而其高16K用来装入应用代码和数据。图2给出内存扩展电路。 2.2 收发器及服务、复位电路 电力线收发器PLT-22是美国Echelon公司为实现在电力线上进行数据传输而专门开发的调制解调芯片，其内核为数字信号处理器（DSP），并采用了BPSK技术。PLT－22的数据传输采用双频模式，其中132.5KHz为主载，如果主频被噪声干扰，则会自动采用115KHz的付载频传输数据，从而利用双载波频率的自动调整解决因断续的噪声干扰、阻抗变化和信号衰减等原因造成的电力线通信的恶劣情况。这一点对于在干扰源多、噪声大的电网上进行数据传输尤为适用。 在LonWorks节点的配置、安装和维护中，服务管脚发挥着不可小视的作用。作为输出它驱动一个LED，当节点有故障时，LED可以通过显示一定的信号给予提示。对于LED所给出的信号以及其所表示的状态，常见的情况如下： 1.从上电起，若LED全亮或是全暗，则说明节点有硬件故障 2.在上电或复位时，若LED先亮后暗，然后持续亮，则可能是节点无应用程序或是应用程序和固件不匹配 3.LED闪动时，则意味着节点还没有配置 对于一个节点而言，一个上电复位电路是必须的，此处用DS1233作为低压保护器件LVI（Low Voltage Interrupt），并加了一个手动复位安钮以便在网络通信出现阻塞时用来复位。 2.3 外部I/O设备 Neuron芯片有11个双向可编程I/O口、34种可选工作模式，支持电平、脉冲、频率等信号，可与各种传感器配合实现各种参数的测量和控制。其中包括串行I/O方式。数据速率可由软件设置为600，1200，2400和4800bps，且其工作方式为半双工。设计采用串行1200bps、半双工的工作方式,其外部I/O设备分为显示与温度采集、转换两部分。 显示部分：参考美国Echelon公司提出的典型节点设计选用MC14489B LED驱动芯片驱动四盏LED，Neuron芯片的IO3管脚作为MC14489的片选端口，IO8管脚为时钟端口,IO9为控制字输入端。图3列出了显示电路。 温度采集、转换部分：以LM35DZ用于温度的采集，LM35DZ采集范围是0~100度（摄氏度），每10mv/1度。A/D转换采用MAX186 12位数据采集芯片。它集成了8通道多路开关、大带宽跟踪/保持电路和SPI串行接口，具有转换速率高，功耗极低的特点。此器件可使用单一+5V电源或±5V电源进行工作，其模拟输入可由软件设置为单极性/双极性和单端/差分工作方式。现采用主控模式（neurowire master），即Neuron芯片的IO8管脚作为时钟信号，IO6控制字输出端口（Data in），IO10是控制字输入端口（Data out）。 电路如图4所示。 2.4 硬件抗干扰 Lon Works网络节点的工作现场往往是处在非常复杂的电磁环境中，节点各部分与周围其它电子设备之间，都不可避免地存在各种形式的电磁干扰和静电放电。为了保证通信的准确无误，延长硬件使用寿命，该节点在设计上结合LonWorks电路自身特点，采用有关接地、屏蔽和滤波的适当处理，进而有效减小电磁干扰的影响。针对收发器PLT－22，设计时运用了一系列耦合电路，以隔离工频电路。对于电磁干扰，尽量保证强噪声源（如时钟电路等）远离收发器PLT－22。 3. 节点软件设计 Neuron芯片中的软件可以分为三个主要部分：系统映射（System Image）、应用映射（Application Image）和网络映射（Network Image）。系统映射包括Lontalk协议、NeuronC的应用函数库和任务调度程序（Task Scheduler）。在芯片3150中，系统映射储存在扩展ROM中。因在芯片中，系统映射和网络映射是由相应的开发系统自动生成的。对开发人员而言，它们是隐性的，就可以使开发人员把主要的精力放在应用程序的开发上，以减少系统开发的工作量。Neuron软件的编写采用的是一种专门为神经元芯片设计的、基于标准C编程语言——Neuron C，其直接支持神经元芯片的固件（Fireware），并具有一些新特点，如网络变量（network variables）。 在节点的应用程序中，网络变量可由如下的语法声明： networkinput/output [netvar-modifier] [class] type [connection-info] identifie 当一个节点中的输出网络变量发生变化时，与其相联的其他节点的所有输入网络变量也同时更新它们的值。这样，节点与节点之间的通信就隐性的完成而不需要用户的干预。网络变量的使用大大简化了分布式系统的开发工作。开发者不必考虑通信中信息缓存、节点寻址、请求、应答、重试处理等一些低层次的细节工作。网络变量的采用，使得网络通信就像通常应用程序调用其中的一个普通变量一样，极大地方便了节点编程。此外在节点的应用程序中，没有C语言中常见的主函数（main function），而是由一种系列的when语句组成。When语句包含一个表达式，当其为TRUE时，则执行相应的任务，如下所示： when （timer-expires（led timer）） {//Turnofftheend io-out （ io-led，OFF）； } 在上面这个例子中，当时钟led timer结束时，相应的LED将被关闭。多个when语句可与单个任务相联，但when语句不可嵌套。When语句可以设定优先级，优先级高的when语句优先进行条件判断。它们的逻辑控制是由任务调度器完成。 现借用Neuron 芯片与MAX186接口程序片段管窥Neuron C新特点： IO8 neuron ware master select（IO4）MAX186；// IO8时钟引脚，IO6数据输出，IO10数据输入；主模式，片选信号IO4 // IO4 output bit MAX186-CS = 1；//选择IO4为位输出 // when （ timer_expires (clock_1) ）;// 定时/计数器clock_ 1满事件驱动 // Io_out (MAX186_cs, 0) ; // 选中 MAX186 // Io_out (MAX186,10001111) ;// 送MAX186控制字：通道0，单极性，单端输入，外部时钟模式 // In_put = io_in（MAX18612，&in_put,16）;// 输入转换结果 // Io_out (MAX186_cs,1) ; //MAX186cs无效，结束信号采集 // 系统程序流程图如图6所列。 4.结论 本文设计的节点实现了通过电力线对远端节点现场温度信息的监视，并可在节点端进行本地温度和远端温度的切换显示。智能节点的开发设计是实现分散式智能控制网络系统的重要环节，根据用户的不同要求可以实现很多功能如防火、防盗、人体感应、门禁等报警功能，形成网络监控管理功能，实现家庭安防系统智能化，并能实现工业网络仪表智能化。 参考文献 [1] 阳宪惠. 现场总线技术及应用. 清华大学出版社. 1999 [2] 孙君曼. 马莉. 基于现场总线Lonworks技术的智能节点的开发与设计. 计算机自动测量与控制. 2001，10 [3] 杨育红. LON网络控制技术及应用. 西安电子科技大学出版社. 1999 [4] 汤同奎. Lonworks现场总线应用研究. 上海交通大学出版社. 2000 [5] Echelon 公司. Parallel I/O Interface to the Neuron Chip [6] Echelon Corp. Neuron chip data book. Februrary，1995

李小路

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