基于CAN總線的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)調(diào)度研究

其中，y（k）為當前周期的輸出值，y（k-1）為上一周期的輸出值，r（k），u（k）分別為給定值和控制器的輸出值，T_d=0.035s，K=1.5，ε=0.1，定義傳感器的采樣周期T_m=10ms，數(shù)據(jù)計算、傳感器數(shù)據(jù)采集和執(zhí)行器的動作所產(chǎn)生的時間延時均為0.1ms。

在偏差絕對值小于設(shè)定值ε（偏差比較?。r采用PID算法，即在PD算法的基礎(chǔ)上加入積分環(huán)節(jié)：

其中積分時間常數(shù)T_i=0.15，I（k），I（k-1）分別為當前周期和前一周期的積分分量，在引進積分分離PID控制算法前后，網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的控制效果如圖2所示。

圖2積分分離PID控制算法效果圖

由圖可見，采用一般PID控制算法時超調(diào)量超過45%，采用積分分離PID控制算法時超調(diào)量不超過5%，采用積分分離PID控制算法使得控制系統(tǒng)的動態(tài)性能有了很大改善。

3．2仿真結(jié)果

以建立的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)仿真平臺為基礎(chǔ)，進行網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的仿真，研究網(wǎng)絡(luò)調(diào)度對控制系統(tǒng)性能的影響。設(shè)定CAN總線的波特率為250Kbps，丟包率為0，使用一般的混合調(diào)度算法（MTS）進行仿真，其仿真結(jié)果如圖3所示。圖3（a）是四個控制子系統(tǒng)的方波響應(yīng)，圖3（b）是從網(wǎng)絡(luò)調(diào)度（Schedule）窗口所看到的前三個采樣周期的網(wǎng)絡(luò)調(diào)度狀況。

圖3應(yīng)用混合調(diào)度算法時的仿真結(jié)果

由圖3（a）可知，由于網(wǎng)絡(luò)延時較大，其中兩個控制子系統(tǒng)的動態(tài)響應(yīng)較差，超調(diào)量超過14%，調(diào)節(jié)時間超過0.2s。在圖3（b）網(wǎng)絡(luò)調(diào)度狀況圖中，縱坐標表示節(jié)點號。根據(jù)CAN協(xié)議，節(jié)點號較小的節(jié)點具有較高的優(yōu)先級，控制器節(jié)點1具有最高的優(yōu)先級，傳感器節(jié)點9具有最低的優(yōu)先級。節(jié)點7、節(jié)點9的網(wǎng)絡(luò)等待延時都較大（超過2ms），這是造成其中兩個控制子系統(tǒng)動態(tài)性能較差的原因。隨著網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的增多，最低優(yōu)先級節(jié)點所在的控制子系統(tǒng)的動態(tài)性能會變得更差。

用本文所提出的改進的混合調(diào)度算法進行仿真，僅修改調(diào)度算法，其他條件不變，取即，方波輸入時的四個控制子系統(tǒng)響應(yīng)及網(wǎng)絡(luò)調(diào)度狀況如圖4所示。

圖4應(yīng)用改進的混合調(diào)度算法時的仿真結(jié)果

由圖4（a）可知，當用改進的混合調(diào)度算法進行網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的仿真時，超調(diào)量不超過5%，調(diào)節(jié)時間不超過0.13s，無靜差。網(wǎng)絡(luò)調(diào)度窗口的網(wǎng)絡(luò)狀況圖4（b）表明，網(wǎng)絡(luò)沖突還會出現(xiàn)，但網(wǎng)絡(luò)延時較小。節(jié)點7和節(jié)點9的信息傳輸時刻和MTS算法相同，但是前兩次的采樣數(shù)據(jù)都由于時延太長而被拋棄，只有第三次的采樣數(shù)據(jù)被成功傳送。即使再增加節(jié)點，傳感器節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)却龝r延不超過1ms，比一般MTS算法大大減小。

4結(jié)論

本文作者創(chuàng)新點：本文提出了一種改進的混合調(diào)度算法，在不改變實際采樣周期的情況下減少了網(wǎng)絡(luò)控制的時延，建立了基于CAN總線的多節(jié)點網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)仿真平臺，仿真結(jié)果證明了該算法在信息調(diào)度中的有效性。網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的信息調(diào)度算法對系統(tǒng)的實時性有著重要影響，設(shè)計合適的調(diào)度算法能夠?qū)⒕W(wǎng)絡(luò)傳輸延時限制在一定的范圍內(nèi)，本文僅在特定條件下對網(wǎng)絡(luò)調(diào)度算法進行改進，對于適合各種條件的通用的信息調(diào)度算法需要進一步研究。