线控系统网络优化算法与基于模糊推理理论的在线诊断策略研究

线控系统对于起关键传输作用的通信系统的可靠性与实时性要求很高，研究线控系统通信参数优化算法与网络在线诊断策略，对于提高线控系统的可靠性与实时性具有重要的意义。课题研究利用混杂系统理论完成线控系统节点与通信系统建模方法，其中通信模型兼顾线控系统通信冗余机制，以及永久错误、电磁干扰错误等不同类型的错误模型，为通信参数优化设计奠定理论基础；通过非线性整数规划进行通信参数优化算法（Communication Optimization，CO算法）研究，设计合理的目标与约束函数充分描述通信参数对系统控制性能的制约关系，以得到最佳的通信参数配置结果；采用模糊推理理论，根据大量实车总线历史数据设计模糊规则库，进行线控系统网络通信健康度的有效划分，并集成于线控系统网络通信的在线诊断策略中。课题为保障线控系统通信系统的可靠、稳定、正确运行奠定相关理论与应用研究基础。

通信系统的实时性与可靠性在线控系统中起着关键作用。项目从提高实时性与可靠性两个角度对线控系统通信参数优化方法与网络在线诊断策略开展研究，对于保障线控网络系统的可靠、稳定运行具有重要指导意义。项目首先开展了线控系统节点与通信模型研究，针对时间触发网络通信特点，基于SimEvents和Stateflow建立完成一套可用于线控系统网络通信的仿真系统，可进行通信参数优化与控制性能提升的综合仿真，可以作为研究总线系统实时性与可靠性问题的基础仿真平台。其次，针对时间触发类总线的通信参数优化调度问题，从可靠性和冗余性的角度，推导FlexRay总线通信周期与系统可靠性的关系，为总线通信周期的优化选择提供了依据；设计了结合控制性能的FlexRay总线通信时槽优化调度算法，将线控系统控制链路实时性、调度表时槽占用率与系统失效概率融合到算法中进行统一考虑，在一定的位错误率情况下计算得到保障系统可靠性的冗余消息列表，并进一步的基于此消息列表对消息调度表进行优化安排，使得节点时槽占用数目最少，从而最大程度的保证了系统的实时、可靠运行。再次，研究了基于自适应神经模糊推理系统的网络健康度监控算法，以故障环境下得到的线控系统网络状态参数信号周期、丢包和错误作为样本数据输入对模糊控制规则进行离线训练，形成网络在线诊断算法，进一步通过生成查询表内嵌到控制器软件中对线控系统网络健康度进行在线诊断，并对故障原因进行初步判定。网络健康度监控算法能够在通信终止之前及时的发现网络中潜在的问题，从而提高了线控系统网络通信的可靠性。最后，完成基于FlexRay总线的线控网络系统实验平台搭建，实现了线控转向控制与通信系统基础软件，以线控转向系统为研究实例，对网络参数优化配置算法进行了实时性测试，满足控制要求；在周期突变、高斯干扰、物理故障等不同网络故障环境下对网络在线诊断算法进行了有效性测试，测试表明算法可以对网络的质量进行合理的推断与快速响应，做出健康度评测。综上所述，项目研究为提高线控系统网络的实时性、可靠性以及自诊断能力奠定了一定的研究基础。