CN115883280B - 基于起落架位置传感器的冗余can网络系统切换方法 - Google Patents

基于起落架位置传感器的冗余can网络系统切换方法 Download PDF

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CN115883280B CN202310221414.6A CN202310221414A CN115883280B CN 115883280 B CN115883280 B CN 115883280B CN 202310221414 A CN202310221414 A CN 202310221414A CN 115883280 B CN115883280 B CN 115883280B
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Abstract

本发明公开了一种基于起落架位置传感器的冗余CAN网络系统及切换方法,属于位置感知传感器网络技术领域,其系统包括若干传感器节点、若干CAN网络以及与若干传感器节点一一对应的若干控制单元;若干CAN网络均与控制单元连接。本发明的冗余CAN网络系统针对用于飞机起落架位置感知的传感器网络设计了多路同时工作的CAN网络,并针对传感器节点在硬件上设计了多路CAN收发和控制器,以实现每个传感器节点能根据自身所获取到的信息自主进行网络切换,从而保证传感器网络高效且稳定的运行。

Description

基于起落架位置传感器的冗余CAN网络系统切换方法
技术领域
本发明属于位置感知传感器网络技术领域,具体涉及一种基于起落架位置传感器的冗余CAN网络系统及切换方法。
背景技术
目前应用于航空飞机上的起落架和舱门等运动机构位置检测的传感器多数只能提供单一的位置信息,传感器通过线缆连接至信号控制盒,并由信号控制盒进行集中解调以及逻辑结算等功能。从当前的实际应用来看,传感器分布的位置零散导致该方案会增加机上布线难度,不利于后期维护,排故困难,整个系统的功能集中于信号控制盒,一旦信号控制盒发生故障将导致整个系统瘫痪。而采用分布式传感器网络的方案能够有效的解决这些问题,单一的传感器故障将不会影响整个网络系统的运行,具有更高的可靠性。新增传感器节点不需要重新布线便可以在网络中的任意位置加入,具有较高的扩展性。
位置感知传感器网络系统中的每一个传感器集成了信号采集、信号解调、微处理器、电源模块和互联通讯等功能模块。该智能传感器具备了一定的自主能力,可以独立完成位置信息检测、信号解调以及逻辑解算功能,通过基于CAN总线的互联网络进行信息交互,从而获取起落架和舱门等运动机构的全局信息,传感器节点可以根据全局信息去更好的诊断自身状态,并做出正确的逻辑判断。
整个传感器网络的高效工作依赖于CAN网络的稳定运行,然而在实际的应用中可能会出现网络故障而断线、网络数据收发紊乱和网络流量过大导致数据阻塞等情况,进而导致整个系统瘫痪或功能受损。起落架和舱门等运动机构对于航空飞机来说是至关重要的一部分,机上一旦出现该部分系统瘫痪或功能受损的情况,将带来严重的后果。鉴于此,本发明针对运用于起落架的分布式位置感知传感器网络系统设计了一种具有冗余的CAN网络系统,能够有效的解决因网络故障而使得整个传感器网络系统瘫痪的问题。
发明内容
本发明为了解决以上问题,提出了一种基于起落架位置传感器的冗余CAN网络系统及切换方法。
本发明的技术方案是:一种基于起落架位置传感器的冗余CAN网络系统包括若干传感器节点、若干CAN网络以及与若干传感器节点一一对应的若干控制单元;
若干CAN网络均与控制单元连接。
进一步地,若干控制单元的结构相同,均包括与CAN网络数量相同的CAN收发器、CAN控制器和主控CPU;
CAN网络通过CANH总线和CANL总线与CAN收发器连接;CAN收发器和CAN控制器连接;CAN控制器和主控CPU连接。
本发明的有益效果是:本发明的冗余CAN网络系统针对用于飞机起落架位置感知的传感器网络设计了多路同时工作的CAN网络,并针对传感器节点在硬件上设计了多路CAN收发和控制器,以实现每个传感器节点能根据自身所获取到的信息自主进行网络切换,从而保证传感器网络高效且稳定的运行。
基于以上系统,本发明还提出一种基于起落架位置传感器的冗余CAN网络系统切换方法,包括以下步骤:
S1:构建冗余CAN网络系统的切换模型;
S2:对冗余CAN网络系统的切换模型进行优化,得到冗余CAN网络系统的最优切换模型;
S3:对冗余CAN网络系统的最优切换模型进行优化求解,得到最优切换模型的可行最优解,并根据可行最优解完成冗余CAN网络系统切换。
进一步地,步骤S1包括以下子步骤:
S11:采集传感器节点的通信时长,计算传感器节点的通信迟缓函数;
S12:采集传感器节点的等待时长,计算传感器节点的等待时间函数;
S13:采集传感器节点的通信数据包,计算传感器节点的通信负担函数;
S14:采集传感器节点的CRC校验信息,计算传感器节点的数据紊乱函数;
S15:根据传感器节点的通信迟缓函数、等待时间函数、通信负担函数和数据紊乱函数,构建冗余CAN网络系统的切换模型。
进一步地,步骤S11中,传感器节点的通信迟缓函数f i (t)的表达式为:
Figure SMS_1
式中,
Figure SMS_2
表示传感器节点收到CAN网络i上一次信息的时间,T表示传感器节点的当前时间,α表示第一可调参数;
步骤S12中,传感器节点的等待时间函数g i (t)的表达式为:
Figure SMS_3
式中,
Figure SMS_4
表示传感器节点上一次向CAN网络i发送信息后第一次申请仲裁的时间,
Figure SMS_5
表示CAN网络i仲裁传感器节点当前需要发送信息至该网络需要排队等待的预计时间,β表示第二可调参数;
步骤S13中,传感器节点的通信负担函数h i (t)的表达式为:
Figure SMS_6
式中,b i 表示传感器节点主控CPU在当前时刻t的读取周期内从CAN控制器寄存空间中读取到CAN网络i的数据包字节数,γ表示第三可调参数,e表示指数;
步骤S14中,传感器节点的数据紊乱函数p i (t)的表达式为:
Figure SMS_7
式中,T c 表示预设的时间间隔值,y i (t)表示值域为{0,1}的冗余校验函数,δ表示第四可调参数。
进一步地,步骤S15中,冗余CAN网络系统的切换模型F的表达式为:
Figure SMS_8
式中,f i (t)表示传感器节点的通信迟缓函数,g i (t)表示传感器节点的等待时间函数,h i (t)表示传感器节点的通信负担函数,p i (t)表示传感器节点的数据紊乱函数,ρ f 表示通信迟缓函数的权重,ρ g 表示等待时间函数的权重,p h 表示通信负担函数的权重,ρ p 表示数据紊乱函数的权重。
进一步地,步骤S2中,最优切换模型F′的表达式为:
Figure SMS_9
式中,x=[x 1,x 2,…,x N ] T ,x=表示CAN 网络切换方案的解向量,Q(t)表示t时刻每个CAN网络的四种切换模型函数值f i (t)、g i (t)、h i (t)和p i (t)组成的切换模型矩阵,ρ表示四种切换模型函数权重值组成的权重向量,
Figure SMS_10
表示自然数集合,x 1,x 2,…,x N 表示每个CAN网络的解值。
进一步地,步骤S3中,利用遗传算法对冗余CAN网络系统的最优切换模型进行优化求解。
本发明的有益效果是:本发明的冗余CAN网络系统切换方法通过求解本发明所设计的极小值优化问题,可以实现在通信网络故障时,传感器节点能够快速切换网络;在需要排队等待发送信息时自主切换排队靠前的网络,从而更快地将信息发送至网络中;网络中通信流量过大时,主动切换至通信流量更小的网络发送信息以降低网络的通信负担;在通信网络受到干扰而导致数据紊乱时能够及时切换网络以保证通信的稳定性以及数据的可靠性。
附图说明
图1为冗余CAN网络系统的结构图;
图2为CAN控制器与主控CPU和CAN收发器交联结构图;
图3为冗余CAN网络系统切换方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例作进一步的说明。
如图1所示,本发明提供了一种基于起落架位置传感器的冗余CAN网络系统,包括若干传感器节点、若干CAN网络以及与若干传感器节点一一对应的若干控制单元;
若干CAN网络均与控制单元连接。
本发明的冗余CAN网络系统旨在解决当网络发生网络故障而断线、网络数据收发紊乱以及网络流量过大导致数据阻塞等情况时确保网络能够继续稳定有效的工作,而不影响整个传感器网络系统的运行,确保飞机起落架和舱门等运动机构稳定工作,保障飞机的安全飞行。本发明设计了一种具有冗余的CAN网络系统,该系统中存在多个同时运行的CAN网络,网络中的传感器节点根据从网络中所获取到的信息进行判断并切换合适的CAN网络进行信息交互。
本发明所设计的冗余CAN网络系统主要由硬件电路以及分布式算法两大部分构成,传感器节点在硬件电路上设计了一种能够同时收取多路CAN网络数据以及向指定CAN网络发送信息的结构。传感器节点自主切换CAN网络进行信息发送,本发明根据网络通信中常见的问题进行了建模并设计了极值优化问题,通过求解极值优化问题便可以得到最优的网络切换选择。
在本发明实施例中,如图1所示,若干控制单元的结构相同,均包括与CAN网络数量相同的CAN收发器、CAN控制器和主控CPU;
CAN网络通过CANH总线和CANL总线与CAN收发器连接;CAN收发器和CAN控制器连接;CAN控制器和主控CPU连接。
在本发明实施例中,单一传感器节点需要完成起落架位置信息采集、解调以及信息交互等基本功能,本发明对具有冗余的CAN网络系统设计了多路可以同时工作的CAN总线网络,每个传感器节点可以同时收发多路CAN网络信息。
根据实际应用需求可设计多路CAN网络,如图1所示,为2路冗余CAN网络的原理框图,每个传感器节点对应其中2路CAN网络设计了相对应的CAN收发器与CAN控制器以独立控制两个CAN网络信息的收发。其中,CAN总线收发器采用PCA82C250,PCA82C250是CAN协议控制器和物理总线的接口,它对总线提供差动发送能力,对CAN控制器提供差动接收能力,又称之为总线驱动器。CAN控制器采用SJA1000,SJA1000是一个集成了CAN核心模块、接口管理逻辑、验收滤波器和接收FIFO等功能模块的微控制器。
SJA1000是一种基于内存编址的微控制器I/O设备,它与主控CPU之间的操作通过类似于RAM一样的片内寄存器读写来实现,如图2所示,CAN控制器与主控CPU和CAN收发器的交联结构图,SJA1000是主控CPU与物理CAN总线的转换器,将并行数据与串行位流互相转换,可编程的验收滤波器可以确定主控CPU需要接收的报文,SJA1000可以存储总线接收到的数据以等待主控CPU读取,以及具备发送缓冲功能,将来自主控CPU的数据存入以等待发送至CAN网络中。多路CAN控制器的读写通过主控CPU不同的RD(读)与WR(写)端口进行对应控制,以分别读取来自不同CAN网络的数据以及发送信息到指定的网络。
在整个系统持续运行时,传感器网络系统中的每个节点通过如下步骤来实现CAN网络的冗余功能:
1、网络中传感器节点通过各路CAN收发器同时工作并收取对应网络的数据信息,并传递串行位流信息给CAN控制器;
2、CAN控制器收取到来自对应CAN收发器的串行位流数据后进入CAN核心模块进行转换,将串行位流数据转换成可供主控CPU读取的并行数据,并传递给验收滤波器;
3、验收滤波器进行验收滤波以识别当前信息是否为本节点需要的信息,若数据通过验收滤波则存入接收FIFO以等待主控CPU读取;
4、主控CPU通过不同的RD读取端口控制分别读取各路CAN控制器FIFO中存储的数据;
5、主控CPU做出逻辑判断获得当前最优的网络切换选择,主控CPU通过当前最优通信网络的WR(写)控制端口写入需要发送的信息给对应的CAN控制器;
6、CAN控制器将数据存入发送缓存器内,等待CAN网络仲裁允许发送后再通过CAN核心模块将数据转换为串行位流数据,并传递给CAN收发器将信息发送至网络中。
CAN收发器会实时采集当前网络中的串行位流数据并传递给CAN控制器,若在当前网络中下一次收取到信息前仍未回检到所需要发送的数据,主控CPU将针对该需要发送的信息重新求解步骤5的极小值优化问题,并清空当前CAN控制器的发送缓冲器内存,根据求解结果重新选择网络进行发送。
基于以上系统,本发明还提出一种基于起落架位置传感器的冗余CAN网络系统切换方法,如图3所示,包括以下步骤:
S1:构建冗余CAN网络系统的切换模型;
S2:对冗余CAN网络系统的切换模型进行优化,得到冗余CAN网络系统的最优切换模型;
S3:对冗余CAN网络系统的最优切换模型进行优化求解,得到最优切换模型的可行最优解,并根据可行最优解完成冗余CAN网络系统切换。
在本发明实施例中,步骤S1包括以下子步骤:
S11:采集传感器节点的通信时长,计算传感器节点的通信迟缓函数;
S12:采集传感器节点的等待时长,计算传感器节点的等待时间函数;
S13:采集传感器节点的通信数据包,计算传感器节点的通信负担函数;
S14:采集传感器节点的CRC校验信息,计算传感器节点的数据紊乱函数;
S15:根据传感器节点的通信迟缓函数、等待时间函数、通信负担函数和数据紊乱函数,构建冗余CAN网络系统的切换模型。
在本发明实施例中,步骤S11中,传感器节点需要向CAN网络i中发送信息时,应当首先检测当前网络i是否正常工作。在正常工作模式下,传感器节点会定时收到网络中其它节点的信息,当通信线路发生故障而导致无法传输信息时,传感器节点将无法从故障网络
Figure SMS_11
获取到数据,此时主控CPU可以根据距离上次通信间隔时长来判定网络i是否故障。
传感器节点中每路CAN网络都独立对应有CAN收发器与控制器,长时间无法收到网络i的信息也可能是传感器节点自身的CAN接口发生了故障导致网络i的信息无法传递进传感器。然而不论故障类型如何,主控CPU只关注当前时刻与上一次收到来自网络
Figure SMS_12
信息的间隔时长,当间隔时长超过限定阈值时则判定当前网络/>
Figure SMS_13
通信存在故障,传感器节点将自动切换正常工作的网络进行发送信息。综上,设计了传感器节点的通信迟缓函数f i (t)的表达式为:
Figure SMS_14
式中,
Figure SMS_15
表示传感器节点收到CAN网络i上一次信息的时间,T表示传感器节点的当前时间,α表示第一可调参数,用于调节积分参数/>
Figure SMS_16
的缩放比例,由于CAN网络通信波特率最高可达1Mbps,通信间隔时间在微秒级别,因此通过参数/>
Figure SMS_17
来进行缩放调节。
步骤S12中,CAN总线网络中所有节点均可同时向网络发起信息发送申请,总线将对发起申请的所有节点进行仲裁,根据预设的节点优先级进行排序,从而确定节点的信息发送顺序。本发明所设计的冗余CAN网络系统存在同时运行的多个CAN网络,每个传感器节点均可从任意网络中获取到信息,若节点的待发送信息在当前CAN网络i的优先级过低时,则可以考虑切换另外优先级相对更高的网络进行信息发送。因此,本发明设计了用于描述传感器节点的等待时间函数g i (t),其表达式为:
Figure SMS_18
式中,
Figure SMS_19
表示传感器节点上一次向CAN网络i发送信息后第一次申请仲裁的时间,
Figure SMS_20
表示CAN网络i仲裁传感器节点当前需要发送信息至该网络需要排队等待的预计时间,β表示第二可调参数,用于调节积分参数t的缩放比例。等待时间函数g i (t)由已等待时间与预计再等待时间两部分构成,节点将切换至函数值更小的网络发送信息。然而传感器节点在等待信息发送的过程中可能会遇到优先级更高的节点加入排队序列,即被其它节点插队导致等待时长被再次拉长,此时传感器节点将再次计算每个通信网络的等待时间g i (t),并再次选择函数值更小的网络进行排队。
步骤S13中,传感器节点在选择网络进行信息发送的过程也需要考虑当前CAN网络i的通信流量大小,当网络中的通信流量过大时,通信数据容易发生紊乱,并且在超过网络负载时通信网络将面临瘫痪。因此,传感器节点此时应当尽量避免继续向CAN网络i发送信息以增大网络的通信负担,传感器节点的通信负担函数h i (t)的表达式为:
Figure SMS_21
式中,b i 表示传感器节点主控CPU在当前时刻t的读取周期内从CAN控制器寄存空间中读取到CAN网络i的数据包字节数,γ表示第三可调参数,用于函数h i (t)的缩放调节,在实际应用中CAN总线通信波特率设定不同,网络总的可承载流量大小不同,因此根据实际应用情况调整缩放参数γ以统一不同情况下的通信负担评价标准,e表示指数。
步骤S14中,本发明所涉及的位置感知传感器用于飞机起落架的位置信息检测,CAN总线需要在机上按照主机要求进行布线,使用环境可能会存在一定程度的外部干扰而导致总线数据紊乱。CAN总线的通信协议中定义了CRC冗余校验来校验数据是否出错,因此本发明根据CRC校验设计了传感器节点的数据紊乱函数p i (t),其表达式为:
Figure SMS_22
式中,T c 表示预设的时间间隔值,y i (t)表示值域为{0,1}的冗余校验函数,δ表示第四可调参数,用于调节积分参数
Figure SMS_23
的缩放比例。函数y i (t)为值域为{0,1}的冗余校验函数,在t时刻来自CAN网络i的数据经CRC校验为正确则y i (t)取0,否则取1,即:
Figure SMS_24
函数p i (t)用于描述在某一段时间内来自CAN网络i的数据CRC校验错误程度,若p i (t)值超过设定的阈值时则认为当前CAN网络i受到了较大的干扰而导致数据收发紊乱,进而传感器节点将切换至p i (t)值更小的网络进行通信以保证系统的正常运行。
在本发明实施例中,步骤S15中,冗余CAN网络系统的切换模型F的表达式为:
Figure SMS_25
式中,f i (t)表示传感器节点的通信迟缓函数,g i (t)表示传感器节点的等待时间函数,h i (t)表示传感器节点的通信负担函数,p i (t)表示传感器节点的数据紊乱函数,ρ f 表示通信迟缓函数的权重,ρ g 表示等待时间函数的权重,p h 表示通信负担函数的权重,ρ p 表示数据紊乱函数的权重。
在本发明实施例中,步骤S2中,最优切换模型F′的表达式为:
Figure SMS_26
式中,x=[x 1,x 2,…,x N ] T ,x=表示CAN 网络切换方案的解向量,Q(t)表示t时刻每个CAN网络的四种切换模型函数值f i (t)、g i (t)、h i (t)和p i (t)组成的切换模型矩阵,ρ表示四种切换模型函数权重值组成的权重向量,
Figure SMS_27
表示自然数集合,x 1,x 2,…,x N 表示每个CAN网络的解值。
本发明共计建立了四种情况下的网络切换模型,四种切换模型函数可以独立给出当前网络在各自情况下的评价指标,然而在本发明所提出的传感器网络系统中需要综合考虑全局情况并做出最优的网络切换选择,而不是仅考虑单一指标的局部最优。本发明综合四种切换模型建立了冗余CAN网络切换算法模型,网络切换模型f i (t)、g i (t)和p i (t)是基于正弦函数建立的评价指标,在数值上具有统一性,h i (t)通过缩放参数γ进行评价指标数值的统一性调节。
求解切换模型F使目标函数获得最小值的i即为当前网络切换的最优选择,为进一步简化切换模型F的表达形式,令向量x=[x 1,x 2,…,x N ] T ,其中,x i ∈{0,1},系统选中第i个网络时x i =1,否则x i =0。则切换模型F可以表示为:
Figure SMS_28
令向量:
Figure SMS_29
Figure SMS_30
Figure SMS_31
Figure SMS_32
Figure SMS_33
则由向量
Figure SMS_34
构成矩阵/>
Figure SMS_35
Figure SMS_36
则式
Figure SMS_37
的矩阵向量表达形式为:
Figure SMS_38
对于整个冗余传感器网络系统来说,每个传感器节点通过求解上式的极值优化问题,便可得到当前传感器节点最优的网络切换选择。
在本发明实施例中,步骤S3中,利用遗传算法对冗余CAN网络系统的最优切换模型进行优化求解。
Figure SMS_39
所示的极值优化问题中待优化变量x定义域为{0,1},符合遗传算法的二进制编码形式,因此采用遗传算法对式/>
Figure SMS_40
的极值优化问题进行求解。
Figure SMS_41
为一个带约束的极值优化问题,为适用于遗传算法求解需将有约束优化模型转换为无约束模型,通过添加惩罚项的形式将式/>
Figure SMS_42
变换为:
Figure SMS_43
其中,μ为惩罚因子,根据式
Figure SMS_44
可以创建遗传算法的适应度函数为:
Figure SMS_45
Figure SMS_46
为极小值优化问题,因此在遗传算法迭代过程中应当选择适应度更小的解。
根据遗传算法的一般迭代流程,该优化问题的求解过程如下:
Step1:种群初始化
Figure SMS_47
,其中,/>
Figure SMS_48
表示第/>
Figure SMS_49
个种群的初始值;
Step2 生成适应度
Figure SMS_50
,/>
Figure SMS_51
为第/>
Figure SMS_52
个种群的适应度;
Step3 从小到大排序适应度,并选择适应度排序为前
Figure SMS_53
的个体组成新的种群:
Figure SMS_54
}
Step4 将新种群中的个体进行随机两两配对并交叉交换个体中的数据形成种群:
Figure SMS_55
Step5 种群
Figure SMS_56
,/>
Figure SMS_57
合并组成新种群/>
Figure SMS_58
,以概率/>
Figure SMS_59
对新种群/>
Figure SMS_60
进行变异;
Step6 未达到迭代停止条件(预定迭代次数)则返回Step2;
Step7 迭代结束,输出适应度最低的个体即为该极小值优化问题的可行最优解。
Figure SMS_61
表示式/>
Figure SMS_62
极值优化问题可行解种群/>
Figure SMS_63
中的一个可行解,代表了CAN网络的可行切换方案;
Figure SMS_64
表示可行解/>
Figure SMS_65
对应式/>
Figure SMS_66
的适应度,适应度/>
Figure SMS_67
越小则表示可行解/>
Figure SMS_68
越接近式/>
Figure SMS_69
的最优解(可行的最优CAN网络切换方案)。
本领域的普通技术人员将会意识到,这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理,应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合,这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (2)

1.一种基于起落架位置传感器的冗余CAN网络系统切换方法,冗余CAN网络系统,包括若干传感器节点、若干CAN网络以及与若干传感器节点一一对应的若干控制单元;
若干所述CAN网络均与控制单元连接;
若干所述控制单元的结构相同,均包括与CAN网络数量相同的CAN收发器、CAN控制器和主控CPU;
所述CAN网络通过CANH总线和CANL总线与CAN收发器连接;所述CAN收发器和CAN控制器连接;所述CAN控制器和主控CPU连接;
其特征在于,包括以下步骤:
S1:构建冗余CAN网络系统的切换模型;
S2:对冗余CAN网络系统的切换模型进行优化,得到冗余CAN网络系统的最优切换模型;
S3:对冗余CAN网络系统的最优切换模型进行优化求解,得到最优切换模型的可行最优解,并根据可行最优解完成冗余CAN网络系统切换;
所述步骤S1包括以下子步骤:
S11:采集传感器节点的通信时长,计算传感器节点的通信迟缓函数;
S12:采集传感器节点的等待时长,计算传感器节点的等待时间函数;
S13:采集传感器节点的通信数据包,计算传感器节点的通信负担函数;
S14:采集传感器节点的CRC校验信息,计算传感器节点的数据紊乱函数;
S15:根据传感器节点的通信迟缓函数、等待时间函数、通信负担函数和数据紊乱函数,构建冗余CAN网络系统的切换模型;
所述步骤S11中,传感器节点的通信迟缓函数f i(t)的表达式为:
Figure QLYQS_1
式中,
Figure QLYQS_2
表示传感器节点收到CAN网络i上一次信息的时间,T表示传感器节点的当前时间,α表示第一可调参数;
所述步骤S12中,传感器节点的等待时间函数g i(t)的表达式为:
Figure QLYQS_3
式中,
Figure QLYQS_4
表示传感器节点上一次向CAN网络i发送信息后第一次申请仲裁的时间,/>
Figure QLYQS_5
表示CAN网络i仲裁传感器节点当前需要发送信息至该网络需要排队等待的预计时间,β表示第二可调参数;
所述步骤S13中,传感器节点的通信负担函数h i(t)的表达式为:
Figure QLYQS_6
式中,b i表示传感器节点主控CPU在当前时刻t的读取周期内从CAN控制器寄存空间中读取到CAN网络i的数据包字节数,γ表示第三可调参数,e表示指数;
所述步骤S14中,传感器节点的数据紊乱函数p i(t)的表达式为:
Figure QLYQS_7
式中,T c表示预设的时间间隔值,y i(t)表示值域为{0,1}的冗余校验函数,δ表示第四可调参数;
所述步骤S15中,冗余CAN网络系统的切换模型F的表达式为:
Figure QLYQS_8
式中,f i(t)表示传感器节点的通信迟缓函数,g i(t)表示传感器节点的等待时间函数,h i(t)表示传感器节点的通信负担函数,p i(t)表示传感器节点的数据紊乱函数,ρ f表示通信迟缓函数的权重,ρ g表示等待时间函数的权重,p h表示通信负担函数的权重,ρ p表示数据紊乱函数的权重;
所述步骤S2中,最优切换模型F′的表达式为:
Figure QLYQS_9
式中,x=[x 1,x 2,…,x N]T,x=表示CAN 网络切换方案的解向量,Q(t)表示t时刻每个 CAN网络的四种切换模型函数值f i(t)、g i(t)、h i(t)和p i(t)组成的切换模型矩阵,ρ表示四种切换模型函数权重值组成的权重向量,
Figure QLYQS_10
表示自然数集合,x 1,x 2,…,x N表示每个CAN网络的解值。
2.根据权利要求1所述的基于起落架位置传感器的冗余CAN网络系统切换方法,其特征在于,所述步骤S3中,利用遗传算法对冗余CAN网络系统的最优切换模型进行优化求解。
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