Алгоритмы демпфирования и управления через сеть системой подвески автомашины тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Юнесс Сарем

• Юнесс Сарем
• кандидат наук
• 2021

Оглавление диссертации кандидат наук Юнесс Сарем

Введение

Глава1. Автомобильные системы связи — внутритранспортные сети

1.1. Сетевая система управления (ССУ)

1.2. Автомобильные системы

1.3. Типовые подсистемы

1.4. Автомобильные коммуникационные технологии

1.5. Свойства автомобильных сетей

1.6. Способы организации взаимодействия между подсистемами

1.7. Сеть контроллеров CAN

Вывод по первой главе

Глава2. Исследование функционирования сетевой полуактивной системы демпфирования колёсной машины

2.1. Обзор литературы по системам подвески

2.2. Математическое моделирование полуактивной подвески для

модели 1/4 автомобиля

2.3. Алгоритмы управления полуактивной системой подвески

2.4. Регулятор амортизатора NSAR

2.5. Сетевая система полуактивной подвески

2.6. Реализация реальной сетевой системы

2.7. Моделирование сетевой системы управления полуактивной подвеской и полученные результаты

Вывод по второй главе

ГлаваЗ. Сетевая система активной подвески

3.1. Математическая модель активной подвески

3.2. Методы управления, используемые в системе активной подвески

3.3. Сетевая система активной подвески

3.4. Моделирование и результаты

Вывод по третьей главе

Стр.

Глава4. Применение сетей Петри в сетевой системе управления подвеской автомобиля

4.1. Сети Петри

4.2. МОДЕЛИРОВАНИЕ С ПОМОЩЬЮ СЕТЕЙ ПЕТРИ

4.3. Модель сетей Петри для обработки сигналов с датчиков

4.4. Сообщение об ошибке (Error Frame) в модели на основе сети Петри

4.5. Приоритетный доступ к шине в виде сети Петри

4.5.1. Моделирование ССУ на основе сетей Петри

4.6. Сравнение между протоколом «ведущий/ведомый» с топологией типа «звезда» и многомастерным протоколом топологией типа «шина»

с помощью сетей Петри

4.6.1. Сеть с топологией типа «звезда» и протоколом «ведущий -ведомый»

4.6.2. Сеть с топологией типа «общая шина» и протоколом CAN

Вывод по четвертой главе

Общие выводы и заключение

Основные выводы и заключение

Список использованных источников

Приложение

Перечень основных сокращений и условных обозначений

ССУ - Сетевые Системы Управления

СУС -Система с управлением через сеть

СП - Сети Петри

МР демпфер - Магнитореологический демпфер NSAR - Предлагаемый регулятор амортизатора

MIN - MAX - Минимаксный алгоритм

ПИД - Пропорционально-интегрально-дифференцирующий регулятор

LQR - Линейно-квадратичный регулятор

ЭБУ - Электронные Блоки Управления

ВП - Время передачи (шаг квантования по времени)

СС - Скорость Сети (пропускная способность сети)

Введение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритмы демпфирования и управления через сеть системой подвески автомашины»

Актуальность темы работы.

Управление современными автомобилями реализуется с использованием средств электроники, обеспечивающих безопасность, помощь водителю и информационно-развлекательных устройств становятся стандартом для новых образцов автомобилей. В современных транспортных средствах обычно используется ряд различных сетевых протоколов для интеграции вышеперечисленных систем и средств. Внедрение большого количества датчиков для обеспечения функционирования систем помощи водителю и появившиеся связанные с этими датчиками требования к высокой пропускной способности, ускорили начало разработок более быстродействующих и адаптируемых технологий автомобильной сетевой связи. Одной из подсистем такого сетевого транспортного средства является подсистема подвески. Системы управления подвеской представляют собой классический пример распределённых архитектур встроенных систем управления. Управление активной или полуактивной системой подвески требует наличия информации о состоянии, которая может быть получена с помощью набора датчиков, расположенных в разных частях транспортного средства. Эта информация далее обрабатывается контроллером для того, чтобы рассчитать управляющие силы от различных исполнительных устройств, приводов, управляемых демпферов. Таким образом, реализуется система управления через сеть (СУС).

Определяющей особенностью СУС является то, что она соединяет киберпространство с физической средой, позволяя выполнять несколько различных задач, удалённых на значительном расстоянии.

Усложнение процесса проектирования и анализа характеристик СУС вызвано включением коммуникационной сети в контур управления с обратной связью, поскольку это приводит к возникновению дополнительных задержек в контурах управления, а также повышению вероятности потери пакетов данных. Необходимо учитывать, что в зависимости от приложения задержки могут значительным образом сказываться на снижении показателей производительности

и качества функционирования системы. Кроме того, наиболее критичной и важной проблемой, связанной с проектированием СУС, является соблюдение требований, предъявляемых к надежности и безотказности системы.

Анализ и синтез сетевой системы управления требуют интеграции и координации связи, вычислений и управления. Следовательно, при проектировании СУС может возникнуть ряд затруднений, которые не могут быть надлежащим образом решены с помощью традиционных подходов и / или существующих распределённых парадигм управления. К таким затруднениям можно отнести: коммуникационные проблемы, проблемы выбора соответствующего математического аппарата, проблемы синтеза законов управления, топологии и производительности сетевых соединений.

Фактически, на данный момент существует не так много исследований, в которых делается акцент на выбор таких параметров сети как скорость, время передачи, используемые протокол передачи данных и топология сети, а также выбора регулятора, который наиболее подходит для сетевой системы управления; чаще всего в большинстве работ рассматриваются только некоторые из перечисленных выше моментов. Решением этих проблем занимались Магомедов М.М., Воронов Е.М., Лобусов Е.С., Сейдж , Эйкхоф П., Дейч А.М., Гудсон Р.Е., Жилейкин М.С. и др.

Наличие в составе систем управления сетевых соединений приводит к необходимости использовать способы описания, отличные от традиционных, т.е. возникает необходимость описывать функционирование такой сетевой системы управления единым математическим аппаратом, объединяющим существенно разнородные явления.

Таким аппаратом, позволяющим рассматривать сетевую систему управления, может выступать аппарат сетей Петри. Сети Петри и, особенно, их модификации обладают большими потенциальными возможностями. С помощью данного аппарата оказывается возможным моделировать динамику процессов, вводя понятие состояние сети, решать задачи достижимости заданного состояния, проверять свойство элементов сети; возможность моделирования таких

процессов, как синхронизация, последовательность, взаимное исключение, параллелизм и т.д. Все это позволяет считать сети Петри в их модифицированном варианте одним из предпочтительных способов описания, исследования и моделирования систем управления, содержащих сети. Существующие СУС имеют ряд недостатков, в частности, один из них связан с тем, что настройка СУС производится на уже реальном объекте без предварительного тщательного анализа, при котором учитывается и изменение профиля дороги. Это позволяет существенно сократить время настройки.

Объект исследования - динамическая система подвески автомобиля совместно с наличием сетевой связи между элементами системы.

Предмет исследования - сетевая технология в системе управления демпфированием подвески колесной машины.

Цель работы: разработка и исследование алгоритмов демпфирования и управления через сеть полуактивными системами подвески автомашин.

Для достижения постановленной цели решаются следующие основные задачи:

1. Провести сравнительный анализ используемых сетевых технологий и выделить наилучшую сеть для применения в системе управления подвеской колесной машины.

2. Разработать сеть для описания доминирующих элементов подвески колесной машины, позволяющую исследовать комплексную модель системы.

3. Разработать регулятор для системы управления подвеской колесной машины с учетом влияния эффекта демпфирования.

4. Для учета влияния дорожного профиля на качество управления подвеской колесной машины разработать алгоритм моделирования профиля дороги с учетом динамических параметров машины и рельефа дороги.

5. Разработать процедуру отработки сетевой системы на базе аппарата сетей Петри.

6. Создать полунатурную модель полуактивной системы управления подвеской для проведения детальных исследований.

Научная новизна

1. Результаты сравнительного анализа коммуникационных технологий, применяемых в современном автотранспорте и обоснование выбора сетевого стандарта CAN для использования в динамических системах транспортного средства, в частности в системе динамической подвески автомобиля.

2. Предложена 3-х этапная процедура анализа динамических свойств подвески, позволяющая разработать алгоритм управления, обеспечивающий желаемое качество системы, учесть особенности функционирования реальной сети, сравнить различные законы управления, снизить затраты на проектирование и последующую эксплуатацию и модернизацию.

3. Разработана модифицированная сеть Петри для описания доминирующих элементов подвески колесной машины, позволяющая получить и исследовать объединённую алгоритмическую модель всей системы.

4. Разработан регулятор для СУС подвески колесной машины с текущей идентификацией параметра демпфирования и изменением параметра демпфера в соответствии с интегралом от текущего рассогласования между желаемым и текущим значениями демпфирования.

5. Предложен алгоритм имитации профиля дороги, который принципиально отличается от используемых стационарных формирующих фильтров возможностью воспроизводить нестационарные процессы, связанные с разгоном, торможением или текущим изменением профиля.

6. Разработана имитационная модель системы подвески, состоящая из узлов и модели шины CAN, с возможностью в процессе моделирования изменять такие параметры, как скорость сети, время передачи, приоритетность доступа узлов к шине, а также полунатурная модель полуактивной системы управления подвеской с включением физической шины CAN, позволяющая провести исследования с различными регуляторами.

Практическая ценность

Создание процедуры отработки функционирования системы подвески автомобиля с управлением через сеть, опирающейся на современные математические платформы и аппаратные средства и включающей три

последовательных этапа теоретический, имитационный и полунатурный -обеспечивающих возможность разработать варианты законов управления, выполнить их сравнительный анализ на имитационных моделях и учесть реальные свойства сети при полунатурном моделировании, варьируя такие параметры сети как скорость передачи, приоритеты узлов, что обеспечивает достоверность и надёжность получаемых результатов. По сравнению с существующими вариантами разработанная СУС обеспечивает эффективность демпфирования неровностей дорожного покрытия, соответствующую непрерывным аналогам реализации.

Внедрение результатов работы

Создана и внедрена в учебный процесс лабораторная работа по исследованию СУС.

Материалы диссертации использованы в учебном процессе факультета «Информатика и системы управления» МГТУ им. Н.Э. Баумана в курсе лекций «Управление в технических системах».

Достоверность полученных результатов и выводов обеспечивается глубокой теоретической проработкой известных подходов, использованием апробированных методов, корректностью математических выводов при разработке СУС, а также согласованностью полученных результатов с данными полунатурного моделирования с известными данными, опубликованными в открытой печати.

Методы исследования. Для исследований применялись методы теории управления и теории случайных процессов, теории сетей Петри, а также вычислительные методы, математическое и полунатурное моделирование.

Апробация работы

Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на ряде конференций:

1. The 13th International Symposium "Intelligent Systems — 2018" (Санкт-Петербург, 2018 г).

2. XLIII академических чтениях по космонавтике (Москва, 2019 г).

3. XLIV академических чтениях по космонавтике (Москва, 2020 г).

В заключение, автор диссертации считает своим долгом выразить искреннюю благодарность и глубочайшую признательность своему научному руководителю — доценту Е.С.Лобусов, внесшему неоценимый вклад в подготовку материалов диссертационной работы, принимавшему участие во всех проводимых исследованиях и оказывавшему помощь на всех этапах выполнения диссертации и представления ее к защите. Также хотелось бы выразить слова благодарности в адрес коллектива кафедры ИУ1 Московского Государственного Технического Университета имени Н.Э. Баумана за внимание, оказанное моей научной работе.

Публикации

Основные результаты работы по теме диссертации опубликованы в четырех научных работах автора, из них две — в изданиях, рекомендованных ВАК РФ и два — в журнале БД SCOPUS.

Структура и объем диссертационной работы

Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, общих выводов по работе, списка используемой литературы, включающего 102 наименования. Общий объем составляет 155 страниц, в том числе 56 рисунков и 9 таблиц.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Результаты сравнительного анализа свойств и характеристик различных видов коммуникационных технологий, применяемых в современных автомобилях и обоснование выбора сетевого стандарта CAN для использования в динамических системах транспортного средства, в частности в системе динамической подвески автомобиля.

2. Модификация классической сети Петри, позволяющая формировать объединённую непрерывно- событийную модель динамической системы подвески, включающей описания отдельных элементов и частей системы подвески- измерителей, преобразователей сигналов, закона управления, исполнительных устройств, и, особенно, самой сети с включением её основных свойств.

3. Методика отработки функционирования системы с управлением через сеть, опирающейся на современные математические платформы и аппаратные средства и включающей три последовательных этапа -теоретический, имитационный и полунатурный- обеспечивающих возможность исследования различных законов управления на имитационных моделях и учитывающей реальные свойства сети при полунатурном моделировании.

4. Регулятор для ССУ подвески колесной машины с текущей идентификацией параметра демпфирования, снабженный процедурой сравнения его с заданным желаемым значением и изменением параметра демпфера в соответствии с интегралом от текущего рассогласования.

5. Алгоритм моделирования профиля дороги, который отличается от используемых стационарных формирующих фильтров возможностью воспроизводить нестационарные процессы, связанные с разгоном, торможением или текущим изменением профиля. В основе данного алгоритма лежит разбиение всей дороги на участки фиксированной длины и аппроксимация профиля на каждом участке многочленом 3- го порядка со случайными коэффициентами.

6. Оригинальный комплекс полунатурного моделирования на базе использования и адаптации аппаратных средств National Instruments, позволивший провести более детальное исследование функционирования динамической системы подвески с учётом физически реализуемой шины CAN при различных параметрах сети, оценить влияние и обоснованно выбрать эти параметры.

Глава1. Автомобильные системы связи — внутритранспортные сети

Основным направлением исследований и разработок в современных промышленных и коммерческих системах является интеграция вычислений, средств связи и алгоритмов управления в различные уровни машинных/заводских операций и информационных процессов [1]. Традиционным подходом к обмену информацией и управляющими сигналами является использование прямой (двухточечной) связи (англ. Point-to-Point Protocol — протокол связи «точка-точка»), которая представляет собой провод, соединяющий центральный (управляющий) компьютер с каждым датчиком или исполнительным

Такой вид связи успешно реализуется на протяжении десятилетий. Тем не менее, двухточечное соединение является сложным и дорогостоящим, а обслуживание и диагностика всей системы затруднены из-за большого количества разъемов и кабелей [2]. С развитием сетевых технологий наблюдается переход к распределенным сетям на предприятиях, в потребительском сегменте и в автомобилестроении. Эту тенденцию можно проследить по многим предлагаемым или уже введенным новым сетевым стандартам, таким как CAN (англ. Controller Area Network — сеть контроллеров ) [3] для автомобильной и промышленной автоматизации; BACNET (англ. Building Automation and Control network — автоматизация зданий и сеть управления) [4] для автоматизированных систем управления зданиями; PROFIBUS (англ. Process Field Bus — шина полевого уровня) [5] и промышленная шина (англ. fieldbus— полевая шина) для управления технологическими процессами.

В этой главе будет представлен обзор используемых в настоящее время автомобильных коммуникационных технологий, включая некоторые известные автомобильныесетевые протоколы и, в частности,особенности сетевого протокола CAN.

1.1. Сетевая система управления (ССУ)

На производственных предприятиях, в системах отопления, вентиляции и кондиционирования (ОВиК), (HVAC,акроним от англ. Heating, Ventilation,

&AirConditюnmg) [6], транспортных средствах, самолетах [7] и космических аппаратах [8] используются последовательные сети связи (коммуникационные сети) для обмена информацией и сигналами управления между пространственно -распределенными компонентами системы такими как управляющие компьютеры, контроллеры и интеллектуальные устройства ввода/вывода (например, «умные» датчики и исполнительные механизмы) [9]. Каждый из компонентов системы, непосредственно подключенных к сети, обозначается как узел [ 10].

Сетевой системой управления (ССУ), а более определённо системой с управлением через сеть СУС называют систему управления, в которой контур управления замкнут через канал связи (проводной или беспроводной).

Определяющей особенностью ССУ является то, что обмен информацией между компонентами системы управления (датчиками, контроллером, исполнительными механизмами и т.д.) осуществляется по сети.Данные по сетипередаются в виде информационных пакетов (пакетов данных).

По сравнению с обычными двухточечно взаимосвязанными системами управления, основными преимуществами ССУ являются модульная и распределённая архитектурасистемы (например, распределенные вычисления и обработка), простое и быстроевнедрение в производство (за счетсокращение количества проводов и мощных средств настройки), легкость диагностики и обслуживания системы, а также повышенная адаптивность системы к изменяющимся внешним условиям [11] [12].

Включение сети связи в контур управления с обратной связью делает анализ и проектирование ССУ довольно сложным. Традиционная теория управления в большинстве случаев вводит предположения об идеальности функционирования системы, часто опуская важные особенности работы ССУ [13 ] [14]. Но многие ученые работали над анализом, проектированием, моделированием и управлением ССУ [15] [16].

Основной целью анализа и проектирования ССУ является эффективное использование конечной пропускной способности шины при сохранении хорошегокачества функционирования замкнутой системы (длительность

переходного процесса, интегральная ошибка, максимальное перерегулирование управляемой переменной, время нарастания). Кроме того, исследования в области ССУ отличаются от исследований традиционных систем с постоянной или ограниченной временной задержкой, так какиз-за переменного характера(вариативности),вызванных сетью временных задержек, состояниеССУможетизменяться во времени, что делает ееанализ и проектирование весьма непростой задачей [17].

Ограниченный ресурс сети (или ограничение конечной пропускной способности; т. е. только один узел может получить доступ к сети в один и тот же момент времени) приводит к конкуренции между различными компонентами системы, что является одной из основных причин задержки и искажения сигнала [18]. Обычно вызванная сетью задержка изменяется во времени случайным образом, отрицательно влияя на времявыполнениязамкнутогоциклаи устойчивость ССУ. Характеристики вызванных сетью задержек и искажения сигналов в основном определяются протоколом, используемым в ССУ [19].

Другим существеннымисточникомпоявления временных задержек является процесс вычислений [20], выполняемый на микропроцессорах или управляющем вычислителе.

Таким образом, при осуществлении управления вССУвозникаютследующие два основных фактора.

Временные задержки, вызванные задержками связи между узлами и временные задержки, вызванные вычислениями [21] [22]. Задержки связи возникают, когда отдельные узлы(такие как датчики, контроллеры и исполнительные механизмы) обмениваются данными посредством общих средств связи. Вычислительные задержки появляются из-за того, что процессорам требуется определенное время для обработки данных.

Временные задержки могут значительно снизить эффективность системы управления и даже привести к ее неустойчивости. Они могут быть как постоянными сограниченнием или случайными в зависимости от сети, выбранного порядка доступа узлов к сети и выбранного оборудования

(аппаратных средств). И в зависимости от того, как синхронизируются узлы, т.е.датчики, приводы и контроллеры, можно по-разному настроить работу ССУ. Известны схемы управления с несколькими отличающимися настройками синхронизации,способ настройки зависит от того, управляется ли узел с помощью событий или по времени. Под событийным управлением [23 подразумевается, что узел начинает работу, когда происходит некоторое событие, например, когда он получает информацию от другого узла по сети передачи данных. Управление по времени [24] означает, что узел активируется в указанное время, например, его выполнение может осуществляться периодически с выбранным тактом

Рис. 1.1. ССУ с задержками в контуре управления

Таким образом, в ССУ возникает три вида задержек (Рис.1.1):

• Задержка связи между датчиком и контроллером тда.

• Вычислительная задержка в контроллере тк.

• Задержка связи между контроллером и приводом Хкп.

На практике [25], однако, задержки связи по линиям датчик-контроллер и контроллер-привод неодинаковы и в процессе передачи информации по сети имеют различную длительность на разных сетевых устройствах. Отсюда исследование и проектирование ССУ следует проводить на основе характеристик вызванных сетью задержек, принимая во внимание параметры сети [2 6], [27].

Возникновение неисправностейв сети является ещё одним важным фактором. Он связан с тем, что врезультате сбоя в работе узла или конфликта между несколькими сообщениями, передаваемыми в ССУ, возможна потеря сетевых пакетов данных. Это может привести к нарушению

согласованностиданных, обрабатываемых различными процессорами, а следовательно, управляющие приложениябудут принимать решения в соответствии с неверными данными [28].

1.2. Автомобильные системы

Современный автомобиль содержит множество электронных устройств (подсистем), таких как передние системы безопасности, системы управления трансмиссией, датчики и средства диагностики. Эти подсистемы совершенствовались с течением времени, опираясь на различные коммуникационные сервисы, предоставляемые всевозможными сетевыми технологиями [29] [30].

Первоначально специальные кабели соединяли все автомобильные подсистемы. Рулевое управление и торможение осуществлялось с помощью гидравлики и механики. Однако по мере усложнения автомобильных систем стали появляться новые инженерные решения. С увеличением числа автомобильных подсистем, основанных на электронике, увеличивалось и количество кабелей, необходимых для их соединения. Для уменьшения объема, занимаемого кабельной проводкой, была предложена концепция промышленных сетей [31].

Промышленная сеть (англ. «fieldbus»— полевая шина) [32] — это последовательная шина, позволяющая обмениваться сообщениями между узлами, подключенными к шине.

При использованиипромышленной сети кабели заменяются последовательной шиной, соединяющей электронные блоки управления (ЭБУ) [33] [34], снижая как общий вес, так и стоимость автомобильной системы. Сегодня большинство ЭБУ обмениваются информацией («общаются») друг с другом посредством полевых шин. Внедрение ЭБУ имощных компьютерных средств, привело к созданию более совершенных автомобильных подсистем.

Таким образом, основное преимущество этой концепции заключается в том, что при совместном использовании полевой шиныколичество кабелей в автомобильных системах существенно сокращается.

Требования к системам коммуникации автомобиля

Требования к автомобильным коммуникациям во многом зависят от подсистем, использующих автомобильную сеть. На данный моментприменяются несколько различных технологий построенияпромышленныхсетей для того, чтобы удовлетворить определенные требования к связи, среди которых стоит выделить отказоустойчивость, детерминизм, ширину полосы пропускания, адаптивность и безопасность.

• Отказоустойчивость. В случае, если система ведет себя не так, как описано в ее спецификации, говорят о сбоях, ошибках или неисправностях. Неисправность влечет за собой возникновение ошибки, которая может привести к сбою (отказу). Отказоустойчивые [35] [36] (как правило, с повышенными требованиями к безопасности) системы связи построены таким образом, чтобы оставаться устойчивыми к неисправным цепямсхемы, разрывам, отказам линий связи и т. д., и проектируются с использованием избыточных аппаратных и программных архитектур. Кроме того, они должны обеспечивать возникновение ошибок, используя, например, шинные предохранители, чтобы предотвратить существование таких сбоев.

• Детерминизм. Детерминированная коммуникационная сеть гарантируетвы по лнение требований к работе в режиме реального времени, задержка передачи должна быть предсказуема и малой.В такой сетивремя передачи сообщения[37] является известным. Многие наиболее важные для безопасности автомобильные системы и подсистемы имеют строгие требования к работе в режиме реального времени (детерминизму), т. е. сообщения должны быть отправлены в заранее определенные моменты времени (или в пределах точных временных интервалов) для заданной функциональности подсистемы. Примером может служить система подушек безопасности, поскольку она должна сработать точно в нужное время, чтобы выполнить свое предназначение, а не слишком рано или поздно [38] [39].

• Пропускная способность. Высокая пропускная способность также требуется во многих автомобильных подсистемах [37]. Однако необходимо соблюдать компромисс между требуемой пропускной способностью, стоимостью

обеспечения такой пропускной способности и степенью интеграции подсистем. Во многих случаях предпочтительнеевыбирать более дешевую шину с меньшей пропускной способностью из-за высоких требований, предъявляемых к ее стоимости. Однако новейшие автомобильные коммуникационные технологии обеспечивают хорошую пропускную способность, позволяя подсистемам автомобиля работать совместно с высокой степенью системной интеграции [38].

• Адаптивность.Адаптивность можно рассматривать, например [37], как, способность обрабатывать сообщения, инициируемые событиями и наступлением определенного времени; возможность справляться с различной нагрузкой и / или количеством потоков сообщений в сети, масштабируемость и расширяемость сети. В сетях множественного доступа с временным разделением (TDMA) (англ. TimeDivisionMultipleAccess) [39] [40] процесс передачи всех сообщений должен быть предопределен в автономном режиме, в то время как в сетях множественного доступа с контролем несущей (CDMA) (англ. Carrier Sense Multiple Access) [40] он разрешается в онлайн режиме. Второй подход считается более приемлемым, чем первый. Некоторые сетевые технологии позволяют комбинировать способы TDMA и CSMA передачи сообщений.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Юнесс Сарем, 2021 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Huo, Z., Fang, H., and Ma, C. Networked control system: state of the art // Fifth World Congress on Intelligent Control and Automation (IEEE Cat. No. 04EX788) (Vol. 2). IEEE. 2004, June. pp. 1319-1322.

2. Hespanha, J. P., Naghshtabrizi, P., and Xu, Y. A survey of recent results in networked control systems // Proceedings of the IEEE, 95(1). 2007. pp 138-162.

3. Lian, Fengli. Analysis, design, modeling, and control of networked control systems. 2002. pp. 2873-2873.

4. Bimali, S. Networked control system: Theory and simulations // Doctoral dissertation, Ph. D. dissertation, Wichita State University. 2005. pp. 28-37.

5. Tipsuwan, Y., Chow, M. Y. Control methodologies in networked control systems // Control engineering practice, 11(10). 2003. pp 1099-1111.

6. Alur, R., Arzen, K. E., Baillieul, J., and Henzinger, T. A. Handbook of networked and embedded control systems // Springer Science & Business Media. 2007. pp 1019.

7. Wang, Fei-Yue, and Derong Liu. "Networked control systems." Theory and Applications //Springer-Verlag. 2008. pp 150-160.

8. Asif, S., and Webb, P. Networked control system-an overview // Foundation of Computer Science. 2015, April. pp 50-60.

9. Murray, R. M. An introduction to networked control systems // California Institute of Technology. 2006. pp 170-180.

10.Yang, T. C. (2006). Networked control system: a brief survey // IEEE Proceedings-Control Theory and Applications, 153(4). 2006. pp 403-412.

11.Lian, F. L., Moyne, J., and Tilbury, D. Network design consideration for distributed control systems // IEEE Transactions on Control Systems Technology, 10(2). 2002. pp 297-307.

12.You, K., Xiao, N., and Xie, L. Overview of networked control systems. In Analysis and Design of Networked Control Systems // Springer, London. 2015. pp. 1-7.

13.Nilsson, J. Real-time control systems with delays. 1998. pp 50-65.

14.Urban, M., Blaho, M., Murgas, J., and Foltin, M. Simulation of Netw orked Control Systems via TrueTime // Technical Computing Prague. 2011. pp 10-16.

15.Cloosterman, M. B., Van de Wouw, N., Heemels, W. P. M. H., and Nijmeijer, H. Stability of networked control systems with uncertain time-varying delays // IEEE Transactions on Automatic Control, 54(7). 2009. pp 1575-1580.

16.Chow, M. Y., and Tipsuwan, Y. Network-based control systems: A tutorial. // IECON'01. 27th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society Cat. No. 37243, Vol. 3, IEEE. 2001, November. pp. 1593-1602.

17.Walsh, G. C., and Ye, H. Scheduling of networked control systems // IEEE control systems magazine, 21(1). 2001. pp 57-65.

18.Branicky, M. S., Phillips, S. M., and Zhang, W. Stability of networked control systems: Explicit analysis of delay // Proceedings of the 2000 American Control Conference. ACC, IEEE Cat. No. 00CH36334, Vol, IEEE 4. 2000, June. pp. 23522357.

19.Zhivoglyadov, P. V., and Middleton, R. H. Networked control design for linear systems. // Automatica, 39(4). 2003. pp 743-750.

20.Gao, H., Meng, X., and Chen, T. Stabilization of networked control systems with a new delay characterization // IEEE Transactions on Automatic Control, 53(9). 2008. pp 2142-2148.

21.Garcia-Rivera, M., and Barreiro, A. Analysis of networked control systems with drops and variable delays. //Automatica, 43(12). 2007. pp 2054-2059.

22.Jianyong, Y., Shimin, Y., and Haiqing, W. Survey on the performance analysis of networked control systems // 2004 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, IEEE Cat. No. 04CH37583, Vol. 6, IEEE. 2004, October. pp. 5068-5073.

23.Yepez, J., Marti, P., & Fuertes, J. M. Control loop performance analysis over networked control systems. // IEEE 2002 28th Annual Conference of the Industrial Electronics Society. IECON 02, Vol. 4. IEE. 2002, November. pp. 2880-2885.

24.Sun, Z., Xiao, L., and Zhu, D. Analysis of networked control systems with multiple-packet transmission // Fifth World Congress on Intelligent Control and Automation, IEEE Cat. No. 04EX788, Vol. 2. 2004, IEEE June. pp. 1357-1360.

25.Nesic, D., Teel, A. R. Input-output stability properties of networked control systems // IEEE Transactions on Automatic Control, 49(10). 2004. pp 1650-1667.

26.Zheng, Y., Fang, H., and Wang, H. O. Takagi-Sugeno fuzzy-model-based fault detection for networked control systems with Markov delays // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics), 36(4). 2006. pp 924-929.

27.Zhang, P., Ding, S. X., Frank, P. M., and Sader, M. Fault detection of networked control systems with missing measurements. // 2004 5th Asian Control Conference, IEEE Cat. No. 04EX904, Vol. 2, IEEE. 2004, July. pp. 1258-1263.

28.Wang, Y., Ding, S. X., Ye, H., and Wang, G. A new fault detection scheme for networked control systems subject to uncertain time-varying delay // IEEE Transactions on signal processing, 56(10). 2008. pp 5258-5268.

29.Fang, H., Ye, H., and Zhong, M. Fault diagnosis of networked control systems. Annual reviews in control, 31(1). 2007. pp 55-68.

30.Ye, H., and Wen, L. Robust fault detection filter design of networked control systems // IEEE Access, 7. 2019. pp 141144-141152.

31.Tuohy, S., Glavin, M., Hughes, C., Jones, E., Trivedi, M., and Kilmartin, L. Intra-vehicle networks: A review // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 16(2). 2014. pp 534-545.

32.Nolte, T., Hansson, H., and Bello, L. L. Automotive communications-past, current and future // 2005 IEEE Conference on Emerging Technologies and Factory Automation, Vol.1, IEEE. 2005, September. pp. 8-pp.

33.Wolf, M., Weimerskirch, A., and Paar, C. Secure in-vehicle communication // Embedded Security in Cars, Springer, Berlin, Heidelberg. 2006. pp. 95-109.

34.Nogami, T., Higuma, M., Amari, Y., Yamaoka, F., and Sasaki, M. Chassis Control Systems for Safety, Environmental Performance, and Driving Comfort // Hitachi Review, 63(2). 2014. pp 122.

35.Kissai, M., Monsuez, B., and Tapus, A. Current and future architectures for integrated vehicle dynamics control // 2017, June. pp 70-80.

36.Leen, G., and Heffernan, D. Expanding automotive electronic systems // Computer, 35, 1. 2002. 88-93.

37.Shinde, A. S., and Dharmadhikari, V. B. Controller area network for vehicle automation. 2012. pp 96-110.

38.Rajamani, R. Vehicle dynamics and control // Springer Science & Business Media. 2011. pp 30-40.

39.Ueki, N., Kubo, J., Takayama, T., Kanari, I., and Uchiyama, M. Vehicle dynamics electric control systems for safe driving // Hitachi Review, 53(4). 2004. pp 223.

40.Jazar, R. N. Vehicle roll dynamics // Vehicle Dynamics: Theory and Application. Springer, Boston, MA. 2008. pp. 665-725.

41.Johansson, K. H., Torngren, M., and Nielsen, L. Vehicle applications of controller area network // Handbook of networked and embedded control systems. Birkhauser Boston. 2005. pp. 741-765.

42.Provencher, H. Controller Area Networks For Vehicles // Faculty of Engineering and Applied Science University of Ontario Institute of Technology. 2012. pp 50-60.

43.Tsou, T. H. An Implementation of Controller Area Network Bus Analyzer Using Microblaze and Petalinux // Western Michigan University, Master's Theses, 174. 2013. pp 12-22.

44.Prodanov, W., Valle, M., Buzas, R., and Pierscinski, H. A mixed-mode behavioral model of a controller-area-network bus transceiver: a case study // 2007 IEEE International Behavioral Modeling and Simulation Workshop. IEEE. 2007, September. pp. 67-72.

45.Davis, Robert I., Alan Burns, Reinder J. Bril, and Johan J. Lukkien. Controller Area Network (CAN) schedulability analysis: Refuted, revisited and revised // Real-Time Systems 35, no. 3. 2007. pp 239-272.

46.Sheikh, Imran. Improving the performance and reliability of systems which employ the 'Controller Area Network' protocol through low-level changes to the controller implementation // PhD diss., University of Leicester. 2011. pp 150-170.

47.Cook, J. A., and J. S. Freudenberg. Controller Area Network (CAN) // EECS 461. 2007. pp 1-5.

48.Singh, Vikash Kumar, and Kumari Archana. Implementation of CAN Protocol in Automobiles Using Advanced Embedded System // International Journal of Engineering Trends and Technology (IJETT) 4, no. 10. 2013. pp 30-40.

49.Varghese, Leslin. Implementation of controller area network for automotive applications // PhD dissertation, National Institute of Technology Rourkela. 2008. pp 15-25.

50.Bril, Reinder J., Johan J. Lukkien, Rob I. Davis, and Alan Burns. Message response time analysis for ideal controller area network (CAN) refuted // proc. of the 5 th Int. Work. on Real-Time Net.(RTN'06). 2006. pp 5-10.

51.Zhang, Ruoshi. Model-based Design And Analysis Of Automotive Systems Using Time-triggered Controller Area Networks // The University of Texas at Arlington in Partial Fulfillment, Master dissertation. 2015. pp 30-40.

52.Hegde, Bharatkumar. Modeling of Vehicle Controller Area Network for Control Systems Simulation // PhD dissertation, The Ohio State University. 2014. pp 27-35.

53.Aly, Ayman A., and Farhan A. Salem. Vehicle suspension systems control: a review // International journal of control, automation and systems 2, no. 2. 2013. pp 4654.

54.Bhuyan, Atanu and Rababah, Mahmoud. Passive Suspension Modelling and Analysis of a Full -Car Model // IJASET,V 3. 2013. pp 250 - 261.

55.Krishnan, A. A comparison between passive & semi active suspension systems // International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology 2, no. 6. 2013. pp 2412-2416.

56.de Jesus Lozoya-Santos, Jorge, Olivier Sename, Luc Dugard, Rubén Morales-Menéndez, and Ricardo Ramirez-Mendoza. A LPV quarter of car with semi-active suspension model including dynamic input saturation // IFAC Proceedings Volumes 43, no. 21. 2010. pp 68-75.

57.Zhang, Hongkun, Hermann Winner, and Wenjun Li. Comparison between skyhook and minimax control strategies for semi-active suspension system // World Academy of Science, Engineering and Technology 55. 2009. pp 618-621.

58.Bhise, Ankita R., Rutuja G. Desai, R. N. Yerrawar, A. C. Mitra, and R. R. Arakerimath. Comparison between passive and semi-active suspension system using matlab/Simulink // IOSR Journal of Mechanical and Civil Engineering 13, no. 4. 2016. pp 1-6.

59.Lozoya-Santos, Jorge de Jesús, Ruben Morales-Menendez, and Ricardo A. Ramírez Mendoza. Control of an automotive semi-active suspension // Mathematical Problems in Engineering 2012. 2012. pp 29-44.

60.de Jesus Lozoya-Santos, Jorge, Ruben Morales-Menendez, Juan C. Tudón-Martínez, Olivier Sename, Luc Dugard, and Ricardo Ramirez-Mendoza. Control strategies for an automotive suspension with a MR damper // IFAC Proceedings Volumes 44, no. 1. 2011. pp 1820-1825.

61.M Жилейкин М.М., Федотов И.В. Алгоритм комплексного оптимального управления демпфированием в подвеске колесных машин// Известия ВУЗов "Машиностроение", №7, 2017, стр. 46- 52.

62.Kale, P. R, SR Lapalikar. Performance Evaluation of Quarter Car Semiactive Suspension Model with Skyhook Control Two State Mr Damper Using Matlab-Simulink // PARIPEX - INDIAN JOURNAL OF RESEARCH, V 2, Issue: 3. 2013 March. pp 79-81.

63.Abramov, Sergey, Samjid Mannan, and Olivier Durieux. Semi-active suspension system simulation using SIMULINK // International Journal of Engineering Systems Modelling and Simulation, 1(2/3). 2009. pp 101 - 114.

64.Shiao, Yaojung, Chun-Chi Lai, and Quang-Anh Nguyen. The analysis of a semi-active suspension system // Proceedings of SICE Annual Conference 2010, IEEE. 2010. pp 2070-2082.

65.Лобусов Евгений Сергеевич, Юнесс С. Алгоритм оценки степени демпфирования колёсной машины Автоматизация // Современные технологии, Т 73, № 5. 2019. С 199 - 206.

66.Жилейкин М.М. Повышение быстроходности многоосных колесных машин путём адаптивного управления упруго - демпфирующими элементами системы подрессоривания, Специальность 05.05.03 - Колесные и гусеничные машины // Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. Москва. 2012. С 120 - 129.

67. Eng. Ahmad Alenezi. Active Suspension Control based on a Full-Vehicle Model // IOSR Journal of Electrical and Electronics Engineering (IOSR-JEEE), Volume 9, Issue 2. 2014, Mar - Apr. PP 06-18.

68.Ikenaga, Scott, Frank L. Lewis, Javier Campos, and Leo Davis. Active suspension control of ground vehicle based on a full-vehicle model // Proceedings of the 2000 American Control Conference. ACC (IEEE Cat. No. 00CH36334), vol. 6, IEEE. 2000. pp 4019-4024.

69.Kumar, M. Senthil, and S. Vijayarangan. Design of LQR controller for active suspension system // Indian journal of engineering and materials sciences, vol 13, 2006, June. pp 173-179.

70.Gaid, M. Ben, Arben Cela, and Remy Kocik. Distributed control of a car suspension system // Proceedings of the 5th EUROSIM Congress on Modeling and Simulation. 2004. pp. 854-859.

71.Ata, Abdullahi B., and Atef A. Kunya. Half Car Suspension System Integrated With Pid Controller // Proceedings 29th European Conference on Modelling and Simulation, Bulgaria. 2015, May. pp 190 - 206.

72.ROSHEILA BINTI DARUS. MODELING AND CONTROL OF ACTIVE SUSPENSION FOR A FULL CAR MODEL // Master report, University Technology, Malaysia. 2008 May. pp 19 - 26.

73.Ahmed, Abd El-Nasser S., Ahmed S. Ali, Nouby M. Ghazaly, and GT Abd El-Jaber. PID controller of active suspension system for a quarter car model // International Journal of Advances in Engineering & Technology 8, no. 6. 2015. pp 899.

74.Riduan, Aizuddin Fahmi Mohd, Noreffendy Tamaldin, Ajat Sudrajat, and Fauzi Ahmad. Review on active suspension system // SHS Web of Conferences, vol. 49, p. 02008. EDP Sciences. 2018. pp 190 - 200.

75.Nolte, Thomas. Share-driven scheduling of embedded networks. Department of Computer Science and Electronics // Malardalen University, 2006. pp 39 - 46.

76.Youness, S. F., and E. C. Lobusov. Networked control for active suspension system // Procedia Computer Science 150. 2019. pp 123-130.

77.Kumar, Manoj, Ajit Kumar Verma, and Ajit Srividya. Response-time modeling of controller area network (CAN) // International Conference on Distributed Computing and Networking. Springer, Berlin, Heidelberg. 2009. pp. 163-174.

78.Reisig, Wolfgang. Understanding petri nets: modeling techniques, analysis methods, case studies // Heidelberg, Springer. 2013. pp. 63-74.

79.Masri, Aladdin, Thomas Bourdeaud'hui, and Armand Toguyeni. A component-based approach based on High-Level Petri Nets for modeling Distributed Control Systems // International Journal on Advances in Intelligent Systems, Volume 2, Numbers 2&3, 2009. 2009. pp 335-353.

80.Lekidis, Alexios, Marius Bozga, Didier Mauuary, and Saddek Bensalem. A modelbased design flow for CAN-based systems // iCC 2013, CAN in Automation. 2013. pp 06-8 - 06-15.

81.Lenka, Arundhati, and Chakradhar Das. A Review of Petri Net Modeling of Dynamical Systems // Indian Journal of Computer Science and Engineering (IJCSE) 3, no. 4. 2012. pp 605-622.

82.Halder, A., and A. Venkateswarlu. A study of petri nets modeling analysis and simulation // Department of Aerospace Engineering Indian Institute of Technology Kharagpur, India. 2006. pp. 67-84.

83.Holloway, Lawrence E., Bruce H. Krogh, and Alessandro Giua. A survey of Petri net methods for controlled discrete event systems // Discrete Event Dynamic Systems 7, no. 2. 1997. pp 151-190.

84.Hofestädt, Ralf. Advantages of Petri-net modeling and simulation for biological networks // Journal of Bioscience, Biochemistry and Bioinformatics 7, no 4. 2017. pp 221-229.

85.Jensen, Kurt, and Lars M. Kristensen. Coloured Petri nets: modelling and validation of concurrent systems // Springer Science & Business Media. 2009. pp. 13-24.

86.Júlvez, Jorge, C. Renato Vázquez, Cristian Mahulea, and Manuel Silva. Continuous Petri nets: controllability and control // Control of Discrete-Event Systems, Springer, London. 2013. pp. 407-428.

87.Wu, Weimin, Hongye Su, Jian Chu, and Haifeng Zhai. Control synthesis for a class of controlled petri nets // IFAC Proceedings Volumes 35, no 1. 2002. pp 229-234.

88.Holloway, Lawrence E., and B. H. Krogh. Controlled Petri nets: A tutorial survey // 11th International Conference on Analysis and Optimization of Systems Discrete Event Systems, Springer, Berlin, Heidelberg. 1994. pp. 158-168.

89.Kleijn, H. C. M., and F. M. Spieksma. Coverability and Extended Petri Nets // Leiden Institute of Advanced Computer Science Mathematisch Instituut Universiteit Leiden. 2013. pp. 30-40.

90.David, René, and Hassane Alla. Discrete, continuous, and hybrid Petri nets // Springer, Vol. 1. Berlin. 2005. pp. 63-74.

91.Billington, Jonathan. High-level Petri Nets-Concepts, Definitions and Graphical Notation // Final Draft International Standard ISO/IEC 15909, no. 4. 2002. pp. 9-87.

92.Kubátová, H. Modeling by Petri Nets // Acta Polytechnica 45, no. 2. 2005. pp 5-13.

93.Wang, Jiacun. Petri Nets for Dynamic Event-Driven System Modeling // Hand book of Dynamic System Modeling 1. 2007. pp. 13-17.

94.Taleb-Berrouane, Mohammed, Faisal Khan, and Paul Amyotte. Bayesian Stochastic Petri Nets (BSPN)-A new tool for dynamic safety and reliability analysis // Reliability Engineering & System Safety 193. 2020. pp 106587.

95.Girault, Claude, and Rüdiger Valk. Petri nets for systems engineering: a guide to modeling, verification, applications // Springer Science & Business Media. 2013. pp. 163-174.

96.Peterson, James Lyle. Petri net theory and the modeling of systems // Prentice Hall PTR. 1981. pp. 82-94.

97.Bause, Falko, and Pieter S. Kritzinger. Stochastic Petri nets: An introduction to the theory // ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review 26, no. 2. 1998. pp 2-3.

98.Iglesias, Andres, and Sinan Kapcak. Symbolic computation of Petri nets // International Conference on Computational Science. Springer, Berlin, Heidelberg. 2007. pp 235-242.

99.Bukowiec, Arkadiusz, and Marian Adamski. Synthesis of macro Petri nets into FPGA with distributed memories // International Journal of Electronics and Telecommunications 58, no 4. 2012. pp 403-410.

100. Lobusov, E. S., and S. Yuness. Using Petri nets for network control system research // AIP Conference Proceedings, vol. 2171, no. 1, AIP Publishing LLC, 2019. pp 110007-1 - 110007-7.

101. Юнесс Сарем, Лобусов Евгений Сергеевич. Применение сетей Петри для исследования сетевых систем управления Инженерный журнал: наука и инновации, № 7. DOI: 10.18698/2308-6033-2019-7-1885. 2019. C 89-99.

102. http ://www. spetri-net-simulator.software.informer .com2.0#review (дата обращения 23.01.2020).

Приложение

П1. Результаты моделирования сетевой системы управления полуактивной подвеской

Ускорение подрессоренной массы для двух методов управления: МШ/МАХапёШАЯ.

Ускорение подрессоренной массы при использовании контроллера NSAR для двух скоростей сети: 125 Кбит/с и 500 Кбит/с и времени передачи, составляющем 1 мс.

Ускорение подрессоренной массы при использовании контроллера NSAR для скорости сети, составляющей 125 Кбит/с; значениях времени передачи, равных 1 мс и 2 мс.

Ускорение подрессоренной массы при использовании контроллера MIN/MAX для двух скоростей сети: 125 Кбит/с и 500 Кбит/с и времени передачи, равном 1 мс.

LÜ

IN 5

LH

— 1

1 1 \ b ^ , S X - 1 - - К-

— IV'' ' Му • | f

1

Время(сек)

Ускорение подрессоренной массы при использовании контроллера MIN/MAX для скорости сети, составляющей 125 Кбит/с; значениях времени передачи 1 мс и 2 мс соответственно.

Коэффициент демпфирования, полученный с использованием контроллера NSAR, для двух скоростей сети: 125 Кбит/с и 500 Кбит/с и времени передачи, равном 1 мс.

Значение прогиба подвески, полученное с использованием контроллера NSAR, для двух скоростей сети: 125 Кбит/с и 500 Кбит/с и времени передачи, равном 1 мс.

Коэффициент демпфирования, полученный с использованием контроллера MIN/MAX, для двух скоростей сети: 125 Кбит/с и 500 Кбит/с и времени передачи, равном 1 мс.

Значение прогиба подвески, полученное с использованием контроллера MIN/MAX, для двух скоростей сети: 125 Кбит/с и 500 Кбит/с и времени передачи, равном 1 мс.

Параметры скорости сети, настраиваемые с использованием библиотеки ХКЕТ и базы данных ХКЕТ в программе ЬаЬУ1Е"^

Настройка параметров времени передачи с использованием библиотеки ХКЕТ и базы данных ХКЕТ в среде ЬаЬУТЕ'^

ЭР MIXNET_example ■ NI-XNET Database Editor File Edit Options Help

g Q Networks »

gi^CAN_Cluster + Е5Й5 CANCydicFrame L + ]= CANCydicF rameZ + EE CANEventFrame 1 + s CANEventFrameZ + ¡¡s InstrumentPanel

- it CAN_Demo_BoK_ClustEr + H SET_BAR_GRAPH_MQDE + EE SET_EIAUD_RATE + H SET_CDB_TRANSMrr + EESET_FUNC_GEN_FREQ + H SET_FUNC_GEN_OÛTPLiï" + Es SET_LCD_COriTRAST + uni SET_LCD_DISPLAY + H SET_PERIODIC_RATE jeWAVEFORMOJAWOJWIUCtejl + Eus WAVEFORM 1_SAW1_FR0M_CDB

CAN Frame Properties

Name TransmissionFluids

Arbitration Id

¿82

Z9bitID?n Payload Length Timing Type Transmit "lime

6 bytes

Event Data

Is

I/O Mode CAN

Frame Overview

7 6 5 + 3 2 1 0

7 6 5 » 3 2 1 0

7 6 5 ( 3 2 1 0

7 6 5 t 3 2 1 0

7 6 5 t 3 2 1 0

7 6 5 ( 3 2 1 0

15 H 13 12 11 11 3 S

Другие параметры и свойства сетевой базы данных.

5? NIXNET_example - NI-XNET Database Editai File Edit Options Help

В Networks i

g^LcAN_Ouster

+ si CANCyditf rame 1 + s- CANCyditframeZ + si CANEventFrame L + si CANEventFrame Z + si InstrumentPanel - si TransmissionFluids M GlutchPressure FR TransmissionFilterPressure Щ TransmissionQilLevel E3 TransmissionOilPressure

El Jyt CAN_Demo_Boï_Ûuster + Si SET_BAR_GRAPH_MODE + Si SET_BAUD_RATE + Si SET_CDB_"TRANSMIT + Si SET_FUNC_GEN_FREQ + Si SET_FUNC_GEM_OUTPLiï + Si SET_LCD_CONmAST + Si SET_LCD_DISPLAY + Si SET_PERIODIC_RATE + Si WAVEFORMO JAWO .SWITCHES _FI

, — .^ '^ : 'L41 С rt^rtJ 1 FDTM ГПК

Signal Properties

Name TransmissionOilTemp

Signal Type

Start Bit 32

Mode Value О

Scaling Factor Scaling Offset Maximum Minimum Default Value Unit

0,03125

NumBits 16 Data Type Byte Order

Unsigned

Little Endian

Frame Overview

:

:

■

■

■

■ ■ ■ ■ ■ ■ ■

7 e 5 4 3 2 1 0

15 14 13 12 11 11 3 3

■ ■ ■ ■ ■ ■

■ ■■ ■

Ниже более детально расписаны используемые в процессе моделирования компоненты:

> PXI-8513: Интерфейсный модуль PXI CAN (Рис 2.12.6).

1-портовый, программно-определяемый модуль PXI интерфейса CAN — PXI- 8513 является программно-настраиваемым интерфейсом для локальной сети контроллеров (CAN) для разработки приложений с драйвером NI- XNET.

> NI- XNET — программно-настраиваемые интерфейсы для локальной сети контроллеров (CAN), обеспечивают максимальную гибкость при разработке сетей CAN с бортовыми трансиверами, обеспечивающими максимальную скорость/гибкость, безотказность при работе с однопроводной низкоскоростной сетью CAN или внешними трансиверами.

> PXIe-8133: Контроллер PXI (Рис 2.12.а) — встроенный контроллер PXI, четырехъядерный процессор, 3.06 ГГц. РХ1е-8133 — встроенный контроллер на базе IntelCore i7 для систем PXI и Compact PCI. Используется для модульных приборов и оборудования сбора данных. PXIe-8133 включает порт 10/100/1000 BASE-TX (Gigabit) Ethernet и четыре высокоскоростных порта USB, интегрированный жесткий диск и другие периферийные устройства ввода-вывода.

П2. Результаты моделирования сетевой системы управления активной подвеской

^ Матрицы А, В и Ь

А = [Аг А2АъА4А5А6А7А8А9АюАпАиА1ЪА14]

Аг А2 Аз А.4

0 1 0 0

+ К5Г ) -2(ВзГ +В5Г )/т5 2(аК5Г - ЪК5Г)/т5 2(аВзГ - ЪВ5Г)/т5

/т„

0 0 0 1

2(аК5Г - ЪК5Г) 2(аВ5Г - ЪВ5Г) -2( а2К5Г + Ъ2К5Г ) -2(а2ВзГ +Ъ2В5Г )/1 уу

/1 УУ /1УУ /1 УУ

0 0 0 0

0 0 0 0

0 0 0 0

^ /ти /ти - аК5Г /ти - аВ5Г /ти

0 0 0 0

^ /ти /ти - аК5Г /ти - аВ5Г /ти

0 0 0 0

К5Г /ти В5Г /ти ЪК5Г /ти ЪВ5Г /ти

0 0 0 0

К5Г /ти В5Г /ти ЪК5Г /ти ЪВ5Я /ти

А5 Аб А7

0 0 0 0

0 0 % /т5 В5/ /т5

0 0 0 0

0 0 -аК^ /1 уу - аВ5[/1 уу

0 1 0 0

2( % -ы 2(В5Г /21хх ыВ5Г/21XX

+ ^/21XX + ВБГ ^/21XX

0 0 0 1

ыК^ /ти ыВ5Г /ти -(К5/ + Ки )/ти -В^ /ти

0 0 0 0

-™К5Г /ти -™ВзГ /ти 0 0

0 0 0 0

/ти ыВ„г /ти 0 0

0 0 0 0

-™К5Г /ти -ыВ5Г /ти 0 0

Alo All Al2 Al3 Al4

о о о о о о

Ksf |ms Bsf /ms Ksr /ms Bsr /ms Ksr /ms Bsr /ms

о о о о о о

— aKsf ßyy — aBsf ßyy bKsr|lyy bBsr| lyy bKsr| lyy bBsr| lyy

о о о о о о

—wKsf /2 lxx —wBsf /21У У wKsr /2 ¡УУ wBsr /2 ¡УУ —wKsr /2¡УУ —wBsr / 21

о о о о о о

о о о о о о

о i о о о о

— (Ksf + Ku )/mu —Bsf /mu о о о о

о о о i о о

о о — ( Ksr + Ku )/mu Bsr /mu о о

о о о о о i

о о о о — (Ksr + Ku )/mu Bsr /mu

B L

Ffl Ffr Frl F 1 rr g Zrfi Zrfr Zrrl Zrrr

о о о о i о о о о

l/ms l/ms l/ms l/ms о о о о

о о о о о о о о

—a | lyy a/lyy b/Iyy b/lyy о о о о

о о о о о о о о

w / 21 УУ —w / 21У У w / 21У У —w / 21У У о о о о

о о о о о о о о

—l /mu о о о i Ku /mu о о о

о о о о о о о о

о —l/mu о о i о Ku /mu о о

о о о о о о о о

о о —l Mu о i о о Ku /mu о

о о о о о о о о

о о о — l/mu i о о о Ku /mu

•S Пояснения к сетевой модели, используемой при проведении

экспериментов:

Эксперименты были реализованы на платформе MATLAB® / Simulink совместно с применением инструментов библиотеки SimEvents®, предназначенной для дискретно-событийного моделирования.

Для моделирования систем с дискретными состояниями SimEvents предоставляет инструменты, которые включают в себя объекты, очереди, методы маршрутизации, генераторы событий, серверы и инструменты управления сигналами. В этом разделе приложения представлены различные компоненты набора инструментов SimEvents и определена их роль при моделировании сети CAN.

Сущность (англ. entity), согласно определению библиотеки SimEvents, аналогична физическому объекту, определяемому своими свойствами или набором информации, которую он несет. Сущность может перемещаться внутри системы моделирования с помощью очередей, серверов, шлюзов, коммутаторов (переключателей) и т. д. Сущность связана с определенными атрибутами, которых хранятся до тех пор, пока используется объект. Создать объект можно посредством блока-генератора сущностей (основанный на времени или основанный на событии генератор сущности); выбор соответствующего блока определяет тип объекта. Каждая сущность, как и физический объект, должна быть учтена при моделировании. После того, как объект сформирован и прошел через блоки обработки сущностей, он оказывается в терминаторе/приемнике сущности (англ. entityterminator или entitysink), который либо принимает, либо удаляет объект.

Атрибуты (англ. Attributes) — это свойства или данные, связанные с сущностями, т. е. некоторая информация, содержащаяся в объекте. Примером атрибута могут служить данные, передаваемые в сообщении CAN, в то время как само сообщение CAN является сущностью. Специальный блок задания атрибутов (Set Attribute) позволяет связать несколько атрибутов с одной сущностью. Атрибут может быть связан как с внутренней, так и с внешней сущностью

(хранящейся во внешнем файле). Типичным внешним атрибутом могут быть данные в сообщении CAN, а внутренним атрибутом — постоянный идентификатор CAN-сообщения (CAN ID). С помощью блока Get Attribute атрибут точно так же может быть извлечен из объекта.

Шлюзы (англ. Gateways) — это блоки, которые преобразуют сигнал, основанный на времени, в сигнал, основанный на событии, и наоборот. Наличие шлюзов является требованием платформы моделирования и не имеет значения в контексте рассматриваемого симулятора сети. Каждый раз, когда сигнал времени из среды Simulink должен быть передан в модель SimEvents или когда сигнал, основанный на событии, должен быть отправлен в Simulink, ему необходимо пройти через шлюз.

Очереди (англ. Queues) представляют собой блоки, которые используются для хранения сущностей. Объект хранится в очереди либо в ожидании прохождения через последующий блок, поскольку тот в данный момент занят другим объектом, либо потому что коммутатор заблокировал путь к следующему блоку. В библиотеке SimEvents доступны три типа очередей: FIFO (англ. First In, First Out — «Первым пришел — первым ушел»),

LIFO (англ. Last In, First Out — «последним пришел — первым ушел») и приоритетная очередь.

В рамках сети CAN очереди хранят сообщения до их передачи по сетевой

шине.

Маршрутизация (англ. Routing). Блоки маршрутизации помогают распределять пути следования и направлять сущности в системах моделирования дискретных событий. В SimEvents присутствуют несколько методов маршрутизации, каждый из которых играет существенно отличную от других роль.

Входной переключатель (англ.1при Switch): несколько путей ведут к входному коммутатору, но только один выходит. Внутри блока задается правило, по которому определяется, какой входной путь должен быть выбран в данный момент, такую процедуру можно рассматривать как прямое подключение. При

этом все остальные пути, ведущие к входному блоку, блокируются, и никакие сущности не могут пройти через него.

Выходной переключатель (англ. Output Switch): несмотря на то, что данный блок является противоположностью входного переключателя, он имеет определенные особенности. Только один путь поступает на вход блока, который может направить объект по любому из выходных путей. Основание для выбора выходного пути для конкретного объекта, может быть указано в самом блоке или быть задано в атрибуте или внешнем сигнале. Механизм маршрутизации, который может быть вызван с помощью атрибута, чрезвычайно полезен при реализации сортировки объектов. В случае сетей CAN каждый узел получает все сигналы, имеющиеся в сети, но работает только с теми сигналы, которые обладают соответствующим CAN-идентификатором. Таким образом, выходной переключатель позволяет отфильтровать сообщения по CANID.

Объединитель путей (англ.PathCombmer): объекты могут поступать в блок по нескольким различным путям, а затем объединяться в единый выходной поток. Объединитель путей очень похож на входной порт, но он не осуществляет выборочную блокировку каких-либо входных путей. Однако, он блокирует все входные пути в случае, если выходной путь заблокирован.

Серверы (англ. Servers) используются для представления процесса, выполнение которого занимает конечное время. Сущности поступают в блок-сервер и по прошествии определенный промежуток времени выпускаются через выходной порт. Сервер может использоваться для имитации транспортных задержек, времени обработки информации и количества независимых обработчиков входной сущности. Кроме того, в контексте сетей CAN с помощью серверов могут быть смоделированы задержки передачи. В SimEventsпредусмотрены три типа серверных блоков. Блок «Infinite Server» может принимать бесконечное количество объектов на входе и выдавать их через определенный период времени на выходной порт. Это говорит о наличии бесконечного количества путей, по которым может перемещаться сущность.

Блок «N-Server» имеет N путей, а блок один сервер «Single Server» имеет только один путь и моделирует работу одиночного обслуживающего сервера. Одиночный сервер принимает только одну сущность, задерживает ее на какое -то время обслуживания и выпускает через выходной порт. В течение всего этого периода входной порт находится в заблокированном состоянии. Если к концу указанного временного интервала выходной путь будет заблокирован, то объект будет оставаться внутри сервера до тех пор, пока выходной порт не станет свободным. Одиночный сервер нужен для имитации шины CAN, поскольку в одно и то же время она может быть занята только одним CAN-сообщением. Этот блок также позволяет моделировать задержку передачи данных по сети.

Генераторы (англ. Generators). Генераторы — это класс блоков в библиотеке SimEvents, которые генерируют объекты или выборки на основе дискретных событий. Генераторы сущностей, как следует из названия, создают объекты, которые затем используются для перемещения атрибутов по всей системе. Генераторы сущностей бывают двух типов: на основе времени и событий. Генератор сущностей, основанный на времени, создает сущность через заданные периодические интервалы времени. Временной интервал может быть определен внутри блока или регулироваться некоторым внешним сигналом. Генератор сущностей на основе событий управляется внешним сигналом. Блок может быть сконфигурирован таким образом, чтобы создавать объект каждый раз, когда внешний сигнал удовлетворяет определенному критерию.

Генераторы вызовов функций производят сигнал запуска для выполнения функции при наступлении определенного события. Событие, управляющее генератором вызова функции, может представлять собой наступление времени выполнения с заданной периодичностью повторения или некоторым внешним событием. Выполнение функции имеет высший приоритет в системе, что похоже на приоритетность вызова внешней функции при выполнении более крупной программы. Генераторы сигналов, к примеру, содержат основанный на событии генератор случайных сигналов (англ. Event Based Random Signal Generator) Наступление события побуждает блок сгенерировать случайное число. Генератор

случайных чисел может быть сконфигурирован таким образом, чтобы иметь заданное распределение и требуемые параметры выдаваемых случайных чисел. На рисунке ниже представлены компоненты модели.

^ Матрицы^ и Я, а также значения параметров ПИД-регулятора КР, К7иКв

б =9000*

[665 000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 10 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 1 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 1 90 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 90 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 90 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 90]

R = [G.1GGG G G G

G G.1GGG G G G G G.1GGG G

G G G G.1GGG]

^p=1GGG;^7=2GGG;^d=3GGG.

П3. Моделирование ССУ на основе сетей Петри

^ Первый раздел приложения показывает последовательность переходов в модели сети Петри кадра ошибок в сетевой системе управления полуактивной подвеской. Запущенный в данный момент переход выделяется серым цветом.

Появление ошибки и обнаружение ее датчиком № 1

Кадр ошибки, отправленный датчиком № 1, готов к записи на шину

Сообщение об ошибке находится на шине и все узлы готовы его прочитать

Все узлы прочитали сообщение об ошибке и готовы переслать его

Краткое отображение ретранслирования кадра ошибки

Датчик № 2 готов к повторной отправке исходного сообщения

Исходное сообщение записано на шину и все узлы готовы прочитать его

Все узлы прочитали исходное сообщение

^ Вторая часть данного приложения демонстрирует последовательность переходов в сетевой модели Петри с приоритетами доступа к шине в сетевой системе управления полуактивной подвеской. Два узла (датчики №1 и №2) одновременно готовы получить доступ к шине, но приоритет датчика №1 выше, чем у датчика №2.

Два сообщения готовы к записи на шину в одно и то же время (позиции Sl и S2)

Два узла осуществляют мониторинг шины и определяют приоритет сообщений (арбитражный процесс)

Датчик № 1 получает возможность доступа к шине ввиду наибольшего приоритета

Сообщения с датчика № 1 готово к записи на шину, в то время как сообщение с датчика № 2 будет какой-то период времени находиться в буфере ожидания

Сообщение с датчика № 1 на шине (показано двумя метками)

Датчик № 1 повторно пробует записать свое сообщение, а все узлы читают сообщение

датчика № 1

Сообщение с датчика № 2 готово к записи на шину

Сообщение с датчика № 2 на шине (показано двумя метками)

Все узлы прочитали сообщение с датчика № 2

Контроллер подготовил свое сообщение и собирается записать его на шину

Сообщение контроллера на шине (показано двумя метками)

Все узлы прочитали сообщение контроллера

^ Третий раздел данного приложения содержит наименования позиций, изображенных на (Рис.4.10) и их значения.

Таблица 9

Наименовани позиции Значение Наименование позиции Значение

ZR Приемник датчика Z ZS Передатчик данных, снятых с датчика Z

TetaR Приемник датчика Theta TetaS Передатчик данных, снятых с датчика Theta

PhiR Приемник датчика Phi PhiS Передатчик данных, снятых с датчика Phi

ZflR Приемник датчика ZFL ZflS Передатчик данных, снятых с датчика ZFL

ZfrR Приемник датчика ZFR ZfrS Передатчик данных, снятых с датчика ZFR

ZrlR Приемник датчика ZRL ZrlS Передатчик данных, снятых с датчика ZRL

ZrrR Приемник датчика Zrr ZrrS Передатчик данных, снятых с датчика ZRR

CCR Приемник центрального контроллера CCS Передатчик центрального контроллера

CCA Регистр центрального контроллера CCC Вычислитель центрального контроллера

Продолжение Таблицы 9

Наименовани позиции Значение Наименование позиции Значение

АсЙ1 Гидравлический привод на передней левой стороне автомобиля АсШ Гидравлический привод на задней левой стороне автомобиля

АсЙг Гидравлический привод на передней правой стороне автомобиля Ас1гг Гидравлический привод на задней правой стороне автомобиля