MVB网络周期轮询算法优化与仿真研究

多功能车辆总线(MVB)主设备通过预置的周期扫描表实现对周期信息的实时调度。针对使用传统方法构建周期扫描表所造成的负载信息均匀度较差这一缺陷,在对构建周期扫描表这一组合优化问题进行数学建模的基础上,提出了一种基于免疫遗传算法的优化方案。该算法通过采用"免疫算子"能够有效避免抗体适应度的退化,达到高效求得周期扫描表最优解、周期信息负载均匀度大幅提高的目标。并在OPNET Modeler网络仿真平台中搭建了由MVB主、从设备构成的MVB网段,通过仿真验证了优化方案的有效性。     

一种改进的多功能车辆总线周期扫描表的配置方法

结合国际电工委员会IEC 61375标准中构成周期扫描表的基本规则,在分析了周期数据通信方式和报文信息特点的基础上,将总线负载均匀度加入约束条件,提出了一种改进的多功能车辆总线(MVB)周期扫描表优化算法。利用该优化算法对具体的周期扫描表用例进行配置,与传统的逐步填空法相比,可以有效提高整个周期扫描表的均匀度,以此达到提升列车网络控制系统的可靠性和实时性的目的。并且该算法能够设置优先发送的数据,人为决定特定数据在特定周期发送,有利于分析特定的数据。最后基于该优化算法,开发出一款专门的软件用于配置MVB周期扫描表。     

多功能车辆总线MVB周期扫描表配置分析

MVB(Multifunction Vehicle Bus)总线管理器需要按照周期扫描表来进行周期轮询,周期扫描表是周期数据通信时调度的依据,因此,配置好周期扫描表就可以更高效的传输数据。目的是完成周期扫描表的配置,并对配置情况加以说明。在分析了周期数据通信方式和报文定时特点的基础上,结合国际电工委员会标准IEC 61375-1中构成周期扫描表的基本规则,确定了生成周期扫描表的算法流程。同时说明了周期数据时间在超出基本周期时间65%的状况下,又如何调整周期扫描表来完成周期扫描表的配置。最后再根据MVB周期信息,以EMD(Elec-trical Middle Distance)介质为例子说明了如何配置周期扫描表。     

一种多功能车辆总线周期扫描表优化设计方案

介绍了多功能车辆总线有关介质分配的基本概念,分析了按照IEC 61375-1标准定义的基本规则所构造的周期扫描表存在的缺陷。提出了一种将数据量最大的端口数据安排在当前网络负荷最小的基本周期发送的周期扫描表优化设计方案,采用该方案生成的周期扫描表中的周期变量分布均匀,各个基本周期内网络负荷基本均衡,从而实现MVB网络实时调度的性能优化。     

多功能车辆总线周期扫描表的最优化设计

介绍多功能车辆总线中配置于主设备的周期扫描表的优化设计方法.在给出周期扫描表相关的基本概念后,讨论按照 IEC61375-1标准所构造的周期扫描表的缺陷.基本规则生成的周期扫描表的陡度较大,周期变量分布不够均匀,且没有考虑报文定时的影响.针对是否报文定时相关提出两种优化设计算法.对于报文定时无关的可以采用逐步填空法完成,并给出逐步填空法的具体步骤.该方法生成的周期扫描表的陡度达到了最优值.对于报文定时相关的周期扫描表(TPPT)构成问题,则采用混合遗传算法进行求解.建立TPPT问题的数学模型,提出TPPT问题的目标函数,及编码、选择、交叉和变异的方法.计算结果表明这两种算法可以较好的优化MVB周期扫描表的构造.     

基于蚁群算法的多功能车辆周期扫描表的优化设计

针对多功能车辆总线周期扫描表的已有设计方案存在缺点,本文对其优化设计方法进行深入研究,提出一种基于蚁群算法的优化设计方法.本文明确周期扫描表设计问题实质是典型的组合优化问题.首先,针对该组合优化问题建立数学模型,确定约束条件,提出减小周期数据报文在各个周期相中方差的优化目标.然后,针对该数学模型,利用蚁群算法生成蚂蚁行走的路径图,推导出相应的计算公式,从而寻找到最优路径,生成主帧的最优排列.最后,算法在MVB总线实例上进行验证,仿真结果表明以减小周期数据报文在各个周期相中的方差为优化目标的蚁群算法明显提高周期扫描表的均匀度和生成主帧表的效率.与国际标准IEC61375-1推荐算法进行比较,蚁群算法具有优势.     

350km/h动车组TCN网络周期轮询优化算法研究

CRH3型高速动车组周期轮询策略存在总线负载利用率不均匀、周期负载占用带宽相差较大的不足。针对此不足,对高速动车组网络控制系统周期数据的数学模型进行推导,提出一种用于350km/h动车组的周期轮询优化算法。根据MVB轮询周期表的特点,在求解过程中增加层次性的约束条件,以局部目标函数代替全局目标函数,提高了算法的运行效率。对单调速率算法、遗传算法和多约束条件均匀度优先算法的关系进行论证,表明此优化算法在多约束条件下具有极大优势。对优化算法进行可调度性分析,验证了周期轮询表优化结果的有效性。仿真结果进一步证实此优化算法实现了负载信息均匀度最优。     

基于混沌多相序列的差分混沌键控方案

在差分混沌键控方案中，由于混沌信号是非周期的，因而相关解调时得到每信息比特的能量不是恒定值，即解调结果在无键声干扰情况下也会存在偏差，从而影响通信系统的抗噪声性能。本文提出将混沌多相序列引入到差分混沌键控方案中，利用混沌多相序列的统计特性可有效解决相关解调时的偏差问题。文中给出了一类混沌多相序列的生成方案，以及该通信系统的误码特性表达式。     

基于负载均衡的MVB周期数据调度优化

针对采用单调速率(RM)调度算法构建的周期扫描表易导致多功能车辆总线(MVB)网络出现负载不均衡的问题,基于MVB网络建立以网络负载不均衡度最小为目标的优化模型;为增加算法的收敛速度,简化算法求解过程,采用基于以平均负载率为中心的预测域的免疫遗传算法对优化模型进行全局最优求解。仿真和试验结果表明:较RM调度算法和其他优化算法,采用所给出的优化模型和算法能够明显减小MVB网络负载的波动;算法具有更快的收敛速度,可以提高MVB网络的负载能力,提升控制系统的性能。     

基于粗糙集-遗传算法的铁路货运事故分析

从人员、货物、设备、管理?4?个方面分析铁路货运事故的主要影响因素,提出基于粗糙集-遗传算法的铁路货运事故分析方法。首先使用粗糙集从铁路货运事故历史数据中提取有效信息,然后采用基于遗传算法的铁路货运事故属性约简算法得到铁路货运事故决策规则表。算例结果表明该方法高效可行,能够为预防铁路货运事故发生提供科学合理的建议。