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《贵州大学》 2019年
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高速车载网络FlexRay自适应控制器的研究

张育贵  
【摘要】:随着计算机网络和汽车工业的高速发展,汽车电子在潜移默化中已经渐渐渗透到汽车的各主要系统中,汽车内部逐渐形成了以共享网络为媒介,以电为信号的网络控制系统。FlexRay网络控制系统是一种由许多电子设备共同构成的复杂控制系统,由于网络资源的有限性和网络流量的不规则性,系统中复杂多变的控制任务以分时复用的方式共享网络资源,会造成数据传输的延时与堵塞,降低了FlexRay总线网络系统的稳定性,不能保证系统的安全性与可靠性。本文针对FlexRay车载网络控制系统在大负载下传输数据时系统的控制性能和稳定性下降,不能保证FlexRay网络控制系统的安全性与可靠性,提出了一种基于神经网络的FlexRay车载网络预测控制器的设计方法。通过采样当前时刻汽车车载网络的工作状态,根据系统中不断变化的负载来自适应调节网络的任务工作量,以达到调控车载网络控制系统的目的。神经网络预测控制器是使用非线性神经网络模型来预测系统在未来的性能,控制器的功能是通过计算得到相应的控制输入,通过控制输入来优化控制系统在将来一段时间内的性能,在MATLAB/Simulink中的仿真结果表明,该方法具有非常好自适应性和学习能力,提高了FlexRay车载网络控制系统的性能与稳定性。针对如何充分、合理地利用有限的带宽资源,得到最优的带宽利用率,对FlexRay静态段参数的数学模型和静态消息帧长度相差很大造成大量带宽浪费的情况,分别提出了MATLAB的优化函数和将部分较长的消息分割成两个长度相同的消息的分配方法。
【学位授予单位】:贵州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP183;U463.6

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