列车网络通信模式优化与可靠性分析研究

发布时间：2017-04-28 20:14

  本文关键词：列车网络通信模式优化与可靠性分析研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着我国铁路交通的迅速发展,基于列车通信网络TCN(Train Communication Network)的网络控制系统代替了原有传统的微机集中式控制方式,在高速列车上得到了广泛应用。列车通信网络是现代列车的关键技术之一,是影响列车安全、可靠运行及其旅客舒适性非常重要的因素,而现代列车的正朝着自动化、舒适化、高速化的方向发展,这意味着列车上设备将会越来越来越多,功能也越来越复杂,相应地,在列车通信网络上的数据种类会变得多样化,数据量也会不断变大,从而使列车控制更为复杂化。因此,对于目前使用的列车通信网络进行分析优化,探讨新型列车通信网络及其保证列车网络控制系统可靠性等方面的研究逐渐受到很多研究者的关注。论文的主要研究内容和工作包含以下方面：1)优化列车通信网络的数据通信。研究分析了基于TCN协议的列车通信网络的周期数据和非周期数据的通信过程,对于周期数据,使用了带自适应变异的多目标粒子群算法实现对周期性扫描表的优化,采取的优化原则是均衡总体、异化个体,在保证周期数据传输时的总线利用率情况下尽量提高非周期数据传输的实时响应能力；对非周期数据,使用粒子群算法实现对总线主的事件仲裁进行优化,主要采用分配合理的设备地址和扩展非周期数据的优先级两种方式。由于粒子群算法是离线运行产生结果,然后再配置到列车通信网络上,所以不会对网络实时运行产生任何影响。2)研究基于交换式工业以太网的列车通信网络实现。采用了以太网的交换机模型研究MVB总线,说明了MVB总线在数据通信传输方面上存在效率低、并发差的不足。使用了一个环型拓扑结构的交换式以太网研究在不同网络结构和流量参数情况下的网络时延,并给出了网络时延上限,交换机队列调度采用加权公平队列算法,结果表明,工业以太网替代MVB网络具有可行性。针对基于交换式以太网的列车通信网络实现过程中设备在交换机上的连接分布问题,提出了一个免疫粒子群算法,目标是均衡各个交换机负载和减少重要实时数据流的通信时延。另外,对交换机队列调度算法作了优化研究,提出了基于优先级的加权公平队列算法。3)分析列车网络控制系统可靠性并对系统可靠性模型进行了进一步研究。列车网络控制系统主要采用冗余技术提高其可靠性,在可靠性方框图上,列车网络控制系统由一系列k-out-of-n系统串联而成,其中主设备冗余可等效为等负担k-out-of-n系统,因此,容易得出系统可靠性计算方法。由于k-out-of-n系统在现实世界中的广泛应用,本文对其作了进一步扩展,研究了具有多阶段任务的等负担k-out-of-n系统的可靠性及其任务调度优化。
【关键词】：列车控制网络 调度优化 粒子群算法 交换式工业以太网 加权平均队列 网络仿真 可靠性 k-out-of-n系统
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U270.38;TP273
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-13
• 第1章 绪论13-33
• 1.1 列车通信网络发展概述13-21
• 1.2 列车通信网络研究现状21-32
• 1.2.1 实时系统及其任务调度22-24
• 1.2.2 基于工业以太网的列车通信网络现状24-29
• 1.2.3 列车网络控制系统可靠性研究现状29-32
• 1.3 本文研究内容及其组织32-33
• 第2章 基于TCN的列车通信网络优化研究33-59
• 2.1 TCN网络通信机制33-41
• 2.1.1 MVB通信机制35-40
• 2.1.2 WTB通信机制40-41
• 2.2 周期性数据通信优化41-50
• 2.2.1 优化设计原则41-42
• 2.2.2 问题建模42-44
• 2.2.3 算法实现44-48
• 2.2.4 配置实例48-50
• 2.3 非周期事件仲裁优化50-57
• 2.3.1 问题建模51-53
• 2.3.2 算法实现53-55
• 2.3.3 优化实例55-57
• 2.4 小结57-59
• 第3章 工业以太网应用于列车通信网络研究59-80
• 3.1 工业以太网替代多功能车辆总线的可行性研究59-66
• 3.1.1 模型比较59-62
• 3.1.2 网络实现62-64
• 3.1.3 实例64-66
• 3.2 基于交换式以太网的列车通信网络规划研究66-74
• 3.2.1 网络总体结构66-69
• 3.2.2 网络实现69-71
• 3.2.3. 实例71-74
• 3.3 交换机队列调度优化研究74-79
• 3.3.1 队列调度算法74-75
• 3.3.2 基于优先级的WFQ调度算法75-77
• 3.3.3 实例77-79
• 3.4 小结79-80
• 第4章 列车网络控制系统可靠性及其相应模型推广分析80-105
• 4.1 列车网络控制系统可靠性研究80-88
• 4.1.1 列车网络控制系统容错技术80-82
• 4.1.2 列车网络控制系统可靠性模型82-87
• 4.1.3 可靠性计算87-88
• 4.2 多阶段任务系统可靠性研究88-104
• 4.2.1 系统描述89
• 4.2.2 系统可靠性分析89-95
• 4.2.2.1 基于AFP的可靠性分析方法89-90
• 4.2.2.2 基于改进通用生成函数的AFP搜索算法90-92
• 4.2.2.3 算法时间和空间复杂度分析92-93
• 4.2.2.4 精确k-out-n：F系统的TFR模型93-95
• 4.2.3 可靠性分析应用于多阶段任务系统任务调度优化95-99
• 4.2.3.1 在阶段持续时间相关的两种情况下的系统任务调度优化95-97
• 4.2.3.2 一般情况下的多阶段任务系统的任务调度优化问题97-98
• 4.2.3.3 基于遗传算法的问题解决方法98-99
• 4.2.4 实例应用99-104
• 4.3 小结104-105
• 第5章 总结与展望105-107
• 5.1 工作总结105-106
• 5.2 研究展望106-107
• 参考文献107-118
• 攻读博士期间主要成果及其参与项目118-119
• 致谢119

【参考文献】

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 朱其新;网络控制系统的建模、分析与控制[D];南京航空航天大学;2003年

中国硕士学位论文全文数据库 前2条

1 魏俊超;ARCNET列车数据网络的研究[D];西南交通大学;2011年

2 刘承宗;LonWorks实时通讯系统的模块化设计研究[D];北京交通大学;2009年

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本文编号：333486