本课题研究一种基于ARM微处理器的嵌入式阳极炉实时数据采集系统设计。主控板通过LPC2114的AD转换器接受来自阳极炉的实时数据,数据通过USB通信、嵌入式Internet通信、红外通信等热门嵌入式应用技术传送至监控地点,并将数据以实时的形式在LCD上显示出来。以ARM7处理器LPC2114和实时嵌入式操作系统μC/OS-II为基础建立了基于LPC2114的嵌入式开发平台,在此基础上完成整个系统功能。本文首先概述了铜液温度采集系统发展历史、研究现状及采集系统中芯片、嵌入式及神经网络的发展。然后规划了铜液温度控制系统的总体方案,整个系统划分为5个模块:最小系统模块、模拟电路模块、I2C总线扩展模块、通讯接口模块、人机交互模块;接下来对基于LPC2114的系统的软硬件设计作了详细的论述。硬件部分先对LPC2114芯片的作了简要介绍,然后具体介绍了模拟电路的设计、I2C总线扩展电路的设计、通讯接口电路的设计、人机交互接口电路的设计;软件部分首先对软件开发的平台μC/OS-II操作系统作了介绍,并对系统启动程序设计、实时操作系统μC/OS-II移植条件及其移植进行分析、详细介绍了系统主软件工作模块及工作流程。然后根据铜液温度采集系统的特点和设计要求,探讨了适应于铜液温度采集系统的采集算法。根据物理特性建立的微分方程模型,基于机理建立铜液温度采集系统的数学模型,并结合函数链神经网络和MATLAB软件,提出自适应函数链神经网络学习算法参数校正使得铜液温度采集系统能更好的适应温度的变化,仿真的结果表明:自适应函数链神经网络学习算法参数校正是行之有效的,具有自适应和自学习功能。然后介绍了采集系统的功能测试,该部分包括测试的方案和测试的结果两部分。最后总结全文。