基于人工智能的工业实时通信网络性能改进及评价

来源 :华北电力大学(北京) 华北电力大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jacobyuanwei
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工业通信网络是企业自动化系统的核心技术,对工业自动化领域的发展起着举足轻重的作用。随着Internet技术和网络业务的飞速发展,网络性能越来越成为人们关注的焦点。因此,有必要,也必须对工业通信网络性能进行全面的分析和评价,以改善和提高网络性能,适应各种工业应用的不同需求。本文以CAN总线通信系统为研究对象,对CAN通信网络的实时通信性能进行研究。首先,利用MATLAB/Simulink软件中的Stateflow工具箱,建立CAN总线通信仿真模型,通过运行此仿真模型,得到CAN通信网络各性能指标(吞吐率、平均信息时延、通信冲突率、网络利用率、网络效率及负载完成率),并对吞吐率及总线传输速率对总线通信性能的影响进行了分析。分析结果与CAN总线通信控制协议特征一致,证明了基于Stateflow工具箱建立的CAN总线通信控制协议模型是有效可行的。与此同时,基于这种静态优先级调度算法的CAN协议的缺点也被显现出来。接下来,建立了CAN通信网络性能评价指标体系,并基于BP神经网络构建CAN通信网络性能评价模型,最终通过对模型的训练及检测,结果证实了应用BP神经网络进行CAN总线通信性能评价的有效性及准确性。最后,从实时系统调度算法入手,对动态优先级调度算法进行了深入地研究,提出了将EDF动态调度算法应用于CAN通信网络模型,在Stateflow仿真环境中建立基于EDF调度算法的CAN总线通信仿真模型。通过仿真模型,得到其数据发送成功率,并与采用静态优先级调度算法的CAN通信网络结果进行对比分析,结果证明将该动态调度算法应用于CAN总线通讯调度活动中可以有效的改善CAN协议的固有缺点,提高数据发送成功率,增强系统的通信能力,使系统实时性能更优。
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