CAN网络暂态连接故障分析及诊断的研究

发布时间：2020-10-16 14:20

　　 控制器局域网(CAN)作为有效支持分布式和实时性控制的现场总线,广泛应用于车辆通信、航空系统、以及工业控制等对安全性和可靠性要求严格的领域。工业生产和设备运行过程引起的线缆疲劳、绝缘磨损或连接部件松脱等现象导致CAN网络中暂态连接(IC)故障频繁发生。IC故障会重复性的短时中断现场设备和网络之间的通信,这不仅造成系统服务质量的下降,而且对系统的可靠性和安全性带来极大的风险,因此对CAN网络发生IC故障时的性能状态实时评估及IC故障在线准确高效诊断的需求日益迫切。本论文深入分析了总线对IC故障错误响应机理,在此基础上探索了IC故障与错误响应因果关系并建立了IC故障特征参数估计方法。描述了IC故障导致的CAN网络状态转移关系,根据网络运行信息和各状态的物理意义实时评估了CAN网络的性能参数。设计了IC故障发生时数据链路层错误信息采集传感器,基于传感器测量结果提出了应用于CAN简单拓扑网络的系统性的IC故障诊断方法。通过对CAN复杂拓扑网络中IC故障可诊断性的分析,设计了实现故障完全可诊断的最优传感器布置策略并高效精准的诊断了多种类型IC故障。通过在CAN网络半物理实验平台上实施的多组实验,论证了本文所提方法和技术的有效性。本论文分六章,各章内容具体分述如下。第一章从CAN网络及IC故障特性的角度介绍了研究背景;介绍了网络故障和错误响应的建模研究,分析了现有方法在描述IC故障及其影响时的不足;介绍了网络性能评估与分析的研究现状,分析了现有方法应用于CAN网络时的缺点;介绍了网络可诊断性、暂态故障诊断及CAN网络故障诊断等方面的研究,分析了现有方法的特点和在IC故障诊断方面的不足。然后提出了本文的研究目标和研究意义,最后概述了本文研究内容及其内在联系。第二章研究了CAN网络对IC故障的错误响应特性机理及IC故障参数的实时估计。首先深入分析了错误响应机理,并在此基础上建立了错误响应的时间和概率描述模型。然后通过对错误帧个数计数过程建立随机模型表述IC故障和错误响应特性的因果关系,并完成了IC故障特性描述参数的估计。最后搭建了实验台,通过实验验证了错误响应机理模型及IC故障参数估计方法的有效性。第三章研究了IC故障对CAN网络运行性能表征参数的影响趋势及其实时定量评估。首先分析了CAN网络发生IC故障时存在的状态,并建立确定与随机Petri网模型描述了各状态之间的转移关系。然后基于网络运行信息和第二章IC故障参数的估计值计算了模型参数,且基于模型各状态的物理意义和概率分布定义和实时计算了网络的可用度参数。最后,通过实验验证了对CAN网络可用度实时评估方法的有效性。第四章对CAN简单拓扑网络的IC故障诊断展开了研究。首先设计了IC故障发生时采集总线数据链路层错误信息并生成错误事件的传感器,并分析了不同类型IC故障对应的错误事件元组模式。然后提出了包含基于上下文无关文法的诊断算法、基于贝叶斯推理的诊断算法以及基于搜索树构造的诊断算法在内的三种在理论框架、设计实现原理以及适用性方面均不同的系统性的IC故障诊断方法,并将其适用性拓展至IC故障与全局干扰并存情形。最后,对传感器进行了物理实现并搭建了实验台,通过实验验证了三种IC故障诊断算法诊断多种IC故障情形的有效性及对全局干扰的鲁棒性。第五章在第四章内容的基础上研究了CAN复杂拓扑网络中IC故障的诊断。首先分析了复杂拓扑结构特征和分布式传感器测量结果融合及错误事件元组模式表述方法。在分析初始传感器布署方法必要性基础上研究了网络对不同类型IC故障的可诊断性。其次,基于现有传感器对网络各节点生成的错误事件元组模式开发了过滤搜索算法完成支路IC故障的诊断和干路IC故障的推导。然后,结合网络拓扑结构和故障诊断结果界定对干路IC故障不能完全诊断的子网络,并提出最优传感器布置策略对子网络添加最少数目的传感器以实现其对IC故障的完全可诊断。最后,通过实验验证了过滤搜索算法诊断多种IC故障情形的有效性以及最优传感器布置策略在以最少数目传感器实现网络对IC故障完全诊断方面的有效性。第六章对本论文工作进行了总结,对研究的创新点进行了阐述,并对进一步可以开展的研究工作进行了展望。
【学位单位】：浙江大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP393.1;TP273
【部分图文】：

图１．１?ＣＡＮ节点物理层连接示意Ｗ??ＣＡＮ协议基于具有冲突检测机制的载波侦听多路访问和优先级仲裁媒体访问控制定??义了物理层和数据链路层标准。ＣＡＮ物理层电路连接如图１．１所示，各节点通过低成本的??双绞线等物理介质相连接，以短数据长度格式基于高速串厅接口实现多主站和点对点通??信。毎ｔ节点均包含控制器和收发器，控制器执行位发送和接收以及定时控制，收发器负??责节点与总线之间的信号转换，两者通过发送端口?Ｔｘ和接收端口?Ｒｘ进行数据交互。总线??采用ＣＡＮ＿Ｈ＊ＣＡＮ＿Ｌ之间的差分信号传输报文以减少噪声源的干扰，其传输２Ｖ差分??信号时逻辑状态为显性，否则为隐性，且两端的终端电阻可以防止信号反射引起的节点接??收信号质量的下降？７１。数据链路层规定了帧格式、总线仲裁机制、错误捡测处理和界定??Ｉ??

１．２．２基于统计模型的研究??研究表明网络中各故障干扰源相互独立，且在时间上服从泊松分布［２９￣３２］，这构成了??使用统计模型对故障以及对网络错误响应建模的基础。从错误表现形式上看，如图１．３所??示，网络中存在单一错误和爆发错误，爆发错误对应强干扰区域或强故障位置。为了描??述这种错误情况，在综合考虑错误频率和严重程度的基础上，建立了广义泊松模型［３３１：??Ｘ⑷＝沾，其中Ｘ⑴是时间间隔ｔ〇，?内的错误个数，ｉＶ⑴是参数为Ａ的泊松过程，??即ＰｒｆｉＶ⑴＝Ａ，｝?＝?汸表示一次故障到达产生的错误个数，其取值为：??ｆｗ．，以概率??Ｖｉ?＝?＜?（１．１）??以概率１?—（Ｖ??式中，〃为服从几何分布的离散随机变量，且尸７和＝Ａ＿）＝知‘２（１?—？参数７），厂及??ｎ的取值都需要根据网络当前环境确定。此外

ＣＡＮ网络在遭受１Ｃ故障时，根据１Ｃ故障发生位置和发送节点的不同，网络中的错??误呈现不同的类型。如图１．４所示，通过划分两种错误事件类型，可以使用广义零膨胀泊??松模型（ＧＺＩＰ）对时间窗７＾内错误个数进行建模１３８，３９１。ＧＺＩＰ模型如下式所示：??［Ｐ（ｘ?＝?〇）?＝?１?－?Ｅ?＋?Ｅ?＾￣ｆＨ??＜?２?ｉ＝１Ｔ?（１－２）??式中，Ａ，及；＾２，?／ｉ，及／／２分别表示两种错误类型的发生概率和均值，其点估计值可以通过??最大似然估计法计算：??＜?Ｎｔ??彳＋１?＝忐Ｅ邮丨Ｖ）??９－１??Ｎ＇ｆ??＜?－?Ｐｒ（ｉ＼Ｘｒ〇ｋ）?ｉ?ｅ?｛１，２｝?（１．３）??＾???Ｎｒ??
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本文编号：2843372