Made available in DSpace on 2014-06-12T17:35:26Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2469_1.pdf: 9007648 bytes, checksum: 62c40e7e2139e238509354c049e4228b (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 / Petróleo Brasileiro S.A. / Neste trabalho são apresentadas a descrição em linguagem VHDL e a implementa ção em FPGA de um amplificador sensível à fase (lock-in) e de um módulo de comunica ção CAN para o desenvolvimento de um sensor inteligente inspirado na família de padrões IEEE 1451. O amplificador sensível à fase é utilizado para detecção e condicionamento de sinais. Sua implementação em formato digital possibilita a utilização de técnicas de processamento digital de sinais. A síntese do amplificador utilizou apenas 6% dos recursos lógicos da FPGA escolhida, possibilitando a implementação de vários amplificadores em paralelo, na mesma FPGA. O módulo CAN implementado é capaz de se comunicar em rede com outros módulos CAN, disponíveis comercialmente. A utilização lógica do módulo CAN implementado foi comparada à do módulo HurriCANe, desenvolvido pela ESA. O funcionamento dos circuitos foi verificado com êxito a partir de simulações e de testes realizados após a implementação em FPGA. A interligação do módulo CAN ao amplificador lock-in foi realizada com sucesso, sendo ocupados apenas 14% dos recursos da FPGA

É apresentada uma metodologia para descrever o mapa de desempenho (ou mapa de consumo de combustível) de um motor de combustão interna como função de suas condições de operação (rotação e torque) baseados em medições embarcadas. É utilizada para este levantamento a combinação de medições via GPS (para a velocidade longitudinal e inclinação de pista) e OBD-II para aquisição de sinais da rede CAN, como rotação do motor e consumo de combustível. É desenvolvida uma metodologia para o cálculo do torque líquido do motor baseado na medição de velocidade e aceleração longitudinal do veículo com uma margem de incerteza de 2% a 5% no cálculo do torque em condições normais de operações. É realizado um detalhamento da origem das incertezas para avaliar a contribuição individual de cada parâmetro. Um modelo de regressão polinomial é utilizado para descrever o mapa de consume de combustível do motor cujos coeficientes característicos são determinados experimentalmente através da metodologia proposta para cinco veículos diferentes a fim de comprovar a eficácia da metodologia. Os coeficientes de correlação variam de 0.797 a 0.997, sendo que em três de cinco veículos o coeficiente de correlação é maior que 0.910, comprovando a robustez da metodologia. / It is presented a methodology to describe the engine performance map (or the engine fuel map) for an internal combustion engine as a function of its operating conditions (engine speed and torque) based on on-board measurements. It is used a combination of GPS measurements for vehicle speed and road grade together with a OBD-II acquisition system in order to acquire information provided by CAN network, such as engine speed and fuel consumption. A methodology to calculate the engine torque based on speed and acceleration measurements is shown with an average uncertainty in the range of 2% to 5% for torque calculation in normal operating conditions. It is presented a detailed breakdown of the contribution of individual parameters in torque calculation uncertainty. A polynomial regression model to describe the engine fuel map is presented and the coefficients for this model is calculated based on on-road measurements for 5 different vehicles to prove the accuracy of the proposed methodology. The correlation coefficients obtained for these measurements are within the range of 0.797 to 0.997 and three out of five vehicles with correlation coefficient higher than 0.910, proving the methodology robust.

Made available in DSpace on 2016-12-12T17:29:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Stefano Romeu Zeplin.pdf: 1038072 bytes, checksum: 77fd8afffaeb9e705456a7a90e109dd1 (MD5) Previous issue date: 2004-04-30 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / In recent years, there has been a major adoption of digital signal processors (DSPs) technology in a variety of embedded control applications. Typical industrial applications include high-performance servo drivers in applications like machine tools and robotics. Beyond the processing power, modern automation technology is characterized by increasing decentralization of data processing. But, the necessity of communication between the different systems has also led to the development of medias more efficient as Controller Area Network (CAN Network), that was initially created by Robert Bosch in the mid-1980s for automotive applications as a method for enabling robust serial communication. In this work, the development of the communication between embedded systems based in the two layers of CAN network is argued. For in such a way, a CAN network using DSPs was developed and, for validation of the work, an application of the network in Automatic Guidance Vehicles (AGVs) was developed. Where some of its more elementary functions, which had been emulated in the net formed for DSPs, through the development of specific libraries had been selected. / Nos últimos anos, cresceu a adoção da tecnologia dos processadores digitais de sinais (DSPs) em uma variedade de aplicações de controle embarcado. Além do poder deprocessamento, a tecnologia de automação moderna é caracterizada também pelo crescimento da descentralização do processamento de dados. Mas, a necessidade de comunicação entre os diferentes sistemas tem levado também ao desenvolvimento de meios de comunicação mais eficientes, como a Rede CAN (Controller Área Network), que foi inicialmente criada pela empresa Bosch, no meado dos anos 80, como um sistema para propiciar uma comunicação serial robusta para aplicações automotivas. Neste trabalho discute-se o desenvolvimento da comunicação entre sistemas embarcados baseados nas duas camadas da rede CAN. Para tanto, foi desenvolvida uma rede CAN utilizando-se DSPs, onde o modelo utilizado já tem um controlador CAN incorporado, e, para validação do trabalho, foi desenvolvida uma aplicação da rede para utilização em um Veículo Guiado Automaticamente (Automatic Guidance Vehicles - AGV). Para essa aplicação foram selecionadas algumas funções mais elementares de um AGV, as quais foram emuladas na rede formada por DSPs através do desenvolvimento de bibliotecas específicas.

É apresentada uma metodologia para descrever o mapa de desempenho (ou mapa de consumo de combustível) de um motor de combustão interna como função de suas condições de operação (rotação e torque) baseados em medições embarcadas. É utilizada para este levantamento a combinação de medições via GPS (para a velocidade longitudinal e inclinação de pista) e OBD-II para aquisição de sinais da rede CAN, como rotação do motor e consumo de combustível. É desenvolvida uma metodologia para o cálculo do torque líquido do motor baseado na medição de velocidade e aceleração longitudinal do veículo com uma margem de incerteza de 2% a 5% no cálculo do torque em condições normais de operações. É realizado um detalhamento da origem das incertezas para avaliar a contribuição individual de cada parâmetro. Um modelo de regressão polinomial é utilizado para descrever o mapa de consume de combustível do motor cujos coeficientes característicos são determinados experimentalmente através da metodologia proposta para cinco veículos diferentes a fim de comprovar a eficácia da metodologia. Os coeficientes de correlação variam de 0.797 a 0.997, sendo que em três de cinco veículos o coeficiente de correlação é maior que 0.910, comprovando a robustez da metodologia. / It is presented a methodology to describe the engine performance map (or the engine fuel map) for an internal combustion engine as a function of its operating conditions (engine speed and torque) based on on-board measurements. It is used a combination of GPS measurements for vehicle speed and road grade together with a OBD-II acquisition system in order to acquire information provided by CAN network, such as engine speed and fuel consumption. A methodology to calculate the engine torque based on speed and acceleration measurements is shown with an average uncertainty in the range of 2% to 5% for torque calculation in normal operating conditions. It is presented a detailed breakdown of the contribution of individual parameters in torque calculation uncertainty. A polynomial regression model to describe the engine fuel map is presented and the coefficients for this model is calculated based on on-road measurements for 5 different vehicles to prove the accuracy of the proposed methodology. The correlation coefficients obtained for these measurements are within the range of 0.797 to 0.997 and three out of five vehicles with correlation coefficient higher than 0.910, proving the methodology robust.