基于CAN总线的网络控制系统调度研究

    

    其中， y（k）为当前周期的输出值， y（k-1）为上一周期的输出值，r（k），u（k）分别为给定值和控制器的输出值，T_d=0.035s， K=1.5， ε=0.1，定义传感器的采样周期T_m=10ms，数据计算、传感器数据采集和执行器的动作所产生的时间延时均为0.1ms。

    在偏差绝对值小于设定值 ε（偏差比较小）时采用PID算法，即在PD算法的基础上加入积分环节：

    

    其中积分时间常数T_i=0.15，I（k），I（k-1）分别为当前周期和前一周期的积分分量，在引进积分分离PID控制算法前后，网络控制系统的控制效果如图2所示。
 
 

图2 积分分离PID控制算法效果图

    由图可见，采用一般PID控制算法时超调量超过45%，采用积分分离PID控制算法时超调量不超过5%，采用积分分离PID控制算法使得控制系统的动态性能有了很大改善。

3．2 仿真结果

    以建立的网络控制系统仿真平台为基础，进行网络控制系统的仿真，研究网络调度对控制系统性能的影响。设定CAN总线的波特率为250Kbps，丢包率为0，使用一般的混合调度算法（MTS）进行仿真，其仿真结果如图3所示。图3（a）是四个控制子系统的方波响应，图3（b）是从网络调度（Schedule）窗口所看到的前三个采样周期的网络调度状况。
                             
 

图3 应用混合调度算法时的仿真结果

    由图3（a）可知，由于网络延时较大，其中两个控制子系统的动态响应较差，超调量超过14%，调节时间超过0.2s。在图3（b）网络调度状况图中，纵坐标表示节点号。根据CAN协议，节点号较小的节点具有较高的优先级，控制器节点1具有最高的优先级，传感器节点9具有最低的优先级。节点7、节点9的网络等待延时都较大（超过2ms），这是造成其中两个控制子系统动态性能较差的原因。随着网络节点的增多，最低优先级节点所在的控制子系统的动态性能会变得更差。

    用本文所提出的改进的混合调度算法进行仿真，仅修改调度算法，其他条件不变，取 即 ，方波输入时的四个控制子系统响应及网络调度状况如图4所示。
     
 

图4 应用改进的混合调度算法时的仿真结果

    由图4（a）可知，当用改进的混合调度算法进行网络控制系统的仿真时，超调量不超过5%，调节时间不超过0.13s，无静差。网络调度窗口的网络状况图4（b）表明，网络冲突还会出现，但网络延时较小。节点7和节点9的信息传输时刻和MTS算法相同，但是前两次的采样数据都由于时延太长而被抛弃，只有第三次的采样数据被成功传送。即使再增加节点，传感器节点的网络传输等待时延不超过1ms，比一般MTS算法大大减小。

4 结论

    本文作者创新点：本文提出了一种改进的混合调度算法，在不改变实际采样周期的情况下减少了网络控制的时延，建立了基于CAN总线的多节点网络控制系统仿真平台，仿真结果证明了该算法在信息调度中的有效性。网络控制系统的信息调度算法对系统的实时性有着重要影响，设计合适的调度算法能够将网络传输延时限制在一定的范围内，本文仅在特定条件下对网络调度算法进行改进，对于适合各种条件的通用的信息调度算法需要进一步研究。

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