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    3.6Mbps稳定带宽:飞凌T536核心板8路CAN-FD技术方案解析

    飞凌嵌入式专区
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    • Forlinx
      Forlinx LV 5 最后由 编辑

      在新能源汽车电池管理系统、工业自动化控制及智能电网等高新技术领域,电池模组数据的实时采集需求正随着电池组规模化发展呈现指数级增长。以新能源汽车为例,现代大型动力电池组普遍集成数百至数千个电芯单元,每个电芯均需实现电压、温度、荷电状态(SOC)等核心参数的持续监测,由此产生的数据吞吐量呈指数级攀升。

      尽管控制器局域网(CAN)总线凭借其卓越的实时性、抗干扰能力和传输可靠性等优势,长期以来都是电池数据传输的主流协议,但在应对超大规模电池组监测场景时,传统处理器有限的CAN接口数量逐渐成为制约系统性能的瓶颈。

      1、T536核心板,8路CAN-FD支持

      替代文字
      在这样的背景下,飞凌嵌入式基于全志T536处理器设计开发的FET536-C核心板便是一款十分理想的主控选择 —— FET536-C核心板原生支持4路CAN-FD接口,并可通过4路SPI转CAN-FD接口进行扩展,直接满足8路CAN-FD并行采集的需求!

      搭载主频1.6GHz的4核A55架构CPU,使其具备线程级负载均衡能力。当面对8路CAN-FD并行接收产生的大量数据时,高性能CPU可将数据处理、中断响应等任务合理分配至不同核心,避免单一核心负载过重。

      2、多线程架构,构建高效数据链路
      飞凌嵌入式基于FET536-C核心板设计了一套【8路CAN-FD技术展示方案】,它的架构分为下位机、中位机、上位机三级,通过协同工作实现实现8路CAN-FD并行处理。以下是系统框架图以及各层功能详解:
      替代文字

      01 下位机

      下位机是系统中直接与电池接触的部分,通常被称为执行器或传感器。下位机负责采集电池的实时数据,如电池电量、内阻等数据,并将这些数据上传给中位机。本展示方案中,下位机的主要功能包括:

      数据采集:采集8路CAN-FD数据;
      模拟按键操控:按键模拟电池容量,每按一下循环增加电池容量,将电池容量信息发送至中位机。
      02 中位机

      中位机在系统中扮演着承上启下的角色,作为数据与通信中枢,一方面中位机通过下位机获取底层的电池系统数据,另一方面负责向上位机汇报数据。中位机的主要功能包括:

      数据接收:通过下位机获取8路CAN-FD通道底层的电池容量数据和单位时间发送帧数,根据帧数分别计算出每个通道的带宽数据并更新共享内存;
      数据上传:将计算出的带宽数据和电池容量数据,通过Socket发送至上位机进行分析和界面显示。
      03 上位机

      上位机,是处于整个测试系统最上层的控制设备。上位机的主要功能包括:

      数据接收:Socket连接中位机,接收来自中位机的带宽和电池容量数据;
      可视化界面显示:界面展示带宽变化曲线图和实时电池容量,供用户分析。

      3、四大优化策略,提升性能上限
      01 通道性能调优

      缓冲区扩容:扩大接收缓冲区,降低高负载丢包率;
      CPU亲和性绑定:避免资源争抢,实现负载均衡。
      02 并行处理优化

      非阻塞I/O与批量读取:避免线程阻塞,循环读取所有待处理帧;
      原子操作替代锁:获取各通道帧计数,消除锁竞争带来的性能瓶颈。
      03 通信协议增强

      CAN-FD协议适配:启用FD模式(数据段4Mbps),扩展帧、单帧承载数据量提升至64字节;
      TCP可靠传输:避免客户端断开引发进程崩溃,支持断线重连机制。

      4、效果展示,表现优异
      01 核心指标验证
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      02 实时监控效果
      8路CAN-FD通道实时带宽监控曲线,原生通道稳定在3.2-3.6Mbps,扩展通道稳定在2.9Mbps;下位机按键模拟电池容量逐渐增加或置0后再次增加,中位机快速响应接收并上传至上位机,上位机界面可以即刻展示出相应变化。

      03 应用价值
      新能源场景:支持百电芯级电池组实时监控,数据延迟<10ms;
      工业自动化:8路并行采集满足多设备协同控制需求,系统响应效率大幅度提升;
      技术前瞻性:为下一代车载ECU、智能电网边缘计算提供高带宽通信范式。

      5、总结
      【基于飞凌嵌入式T536核心板的8路CAN-FD技术展示方案】通过多核架构优化、协议栈深度调优与并行处理技术,成功破解八路CAN-FD高带宽接收难题。在新能源与工业领域数字化转型浪潮中,该技术为海量数据实时采集提供了可复用的工程化解决方案,推动嵌入式系统向高并发、低延迟方向迈进。

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