摘 要：網(wǎng)絡(luò)控制是計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)和控制技術(shù)融合發(fā)展所形成的一個(gè)新領(lǐng)域，網(wǎng)絡(luò)調(diào)度對(duì)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的性能有著重要影響。本文在介紹了網(wǎng)絡(luò)的可調(diào)度性分析方法和基本調(diào)度算法之后，提出了一種改進(jìn)的混合調(diào)度算法（MTS），并利用TrueTime工具箱構(gòu)建了基于CAN總線的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)仿真平臺(tái)。通過(guò)比較改進(jìn)前后的MTS算法對(duì)電動(dòng)機(jī)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)影響的仿真實(shí)驗(yàn)，證明了該算法的有效性，改進(jìn)后網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的性能有了很大提高，超調(diào)量大大減小，調(diào)節(jié)時(shí)間縮短。 關(guān)鍵詞：CAN總線；調(diào)度；網(wǎng)絡(luò)控制 1 引言 網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)（NCS）又稱網(wǎng)絡(luò)化的控制系統(tǒng)，即在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)的控制系統(tǒng)。對(duì)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，由于系統(tǒng)中的信息源較多，信息的傳送要分時(shí)占用網(wǎng)絡(luò)通信線路，而網(wǎng)絡(luò)的承載能力和通信帶寬有限，從而使得信息在傳輸過(guò)程中不可避免地存在時(shí)延，并且該時(shí)延可能是固定的、時(shí)變的，甚至是隨機(jī)的。從控制的角度來(lái)看，這種時(shí)延會(huì)使系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)變得更加復(fù)雜。解決網(wǎng)絡(luò)延時(shí)問(wèn)題有兩種途徑：一是設(shè)計(jì)控制算法時(shí)充分考慮網(wǎng)絡(luò)延時(shí)的影響，這是控制器設(shè)計(jì)問(wèn)題；二是在不考慮延時(shí)的情況下設(shè)計(jì)控制器，依靠改進(jìn)調(diào)度算法保證信息傳輸?shù)膶?shí)時(shí)性，確?？刂葡到y(tǒng)的穩(wěn)定和性能，這屬于信息調(diào)度問(wèn)題。 本文以CAN總線為研究對(duì)象，經(jīng)過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)可調(diào)度性和調(diào)度算法的分析，提出了一種改進(jìn)的混合調(diào)度算法（MTS），并利用TrueTime網(wǎng)絡(luò)控制工具箱進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的仿真，分析調(diào)度算法對(duì)控制系統(tǒng)性能的影響，取得了較理想的效果。 2 調(diào)度算法 傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)控制理論假設(shè)對(duì)象輸出為等距采樣，即周期性地在kT[sub]m[/sub]時(shí)刻進(jìn)行采樣，其中T[sub]m[/sub]為采樣周期。這樣的假設(shè)可以得到線性時(shí)不變數(shù)據(jù)采樣系統(tǒng)，并可大大簡(jiǎn)化對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性等性能的分析。然而，由于網(wǎng)絡(luò)傳輸延時(shí)及其不確定性的存在，等距采樣在NCS中不一定能得到保證。對(duì)于NCS，一般要求滿足的主要指標(biāo)之一是延時(shí)的限定，即信息必須在限定的時(shí)間內(nèi)成功地被傳送，信息傳輸?shù)臅r(shí)間特性必須滿足系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求。網(wǎng)絡(luò)調(diào)度主要集中在一個(gè)節(jié)點(diǎn)多久可以傳送一次信息，以及傳輸信息的優(yōu)先級(jí)。判斷網(wǎng)絡(luò)傳輸是否滿足該主要指標(biāo)的過(guò)程及傳輸?shù)谋ＷC叫可調(diào)度性分析。 2．1 可調(diào)度性分析 信息的最糟糕響應(yīng)時(shí)間即最長(zhǎng)等待時(shí)間是可調(diào)度與否的一個(gè)重要參數(shù)，它定義為從信息進(jìn)入發(fā)送節(jié)點(diǎn)的傳輸隊(duì)列到被目標(biāo)節(jié)點(diǎn)正確接收所需的最長(zhǎng)時(shí)間。對(duì)任意一條信息S[sub]m[/sub]，它的最長(zhǎng)等待時(shí)間R[sub]m[/sub]: （1） 其中 J[sub]m[/sub]——信息S[sub]m[/sub]的擾動(dòng)時(shí)間，即信息被排隊(duì)的最早和最晚時(shí)間差； I[sub]m[/sub]——信息S[sub]m[/sub]的等待延遲時(shí)間； C[sub]m[/sub]——信息S[sub]m[/sub]的傳送時(shí)間。 要保障CAN總線信息傳輸?shù)膶?shí)時(shí)性，一條進(jìn)入傳輸隊(duì)列的信息必須在下一條信息到來(lái)之前發(fā)送出，如果信息未及時(shí)傳送出去，會(huì)被下一條信息所覆蓋。因此，信息的傳送必須滿足 （2） 其中D[sub]m[/sub]為信息的截止期，表示信息從產(chǎn)生到被正確接收的最大允許時(shí)間。 如果每一條信息都滿足了此條件，我們就說(shuō)網(wǎng)絡(luò)是可調(diào)度的，網(wǎng)絡(luò)調(diào)度算法選擇的目的是保證網(wǎng)絡(luò)的可調(diào)度性。 2．2 基本調(diào)度算法 CAN總線利用數(shù)據(jù)幀中的標(biāo)識(shí)符表示信息的來(lái)源和優(yōu)先級(jí)。標(biāo)識(shí)符既可以靜態(tài)設(shè)定，也可以動(dòng)態(tài)設(shè)定，即利用標(biāo)識(shí)符可以實(shí)現(xiàn)靜態(tài)或者動(dòng)態(tài)的信息優(yōu)先級(jí)。在滿足可調(diào)度性的實(shí)時(shí)調(diào)度算法中，目前常用的是優(yōu)先級(jí)驅(qū)動(dòng)的實(shí)時(shí)調(diào)度算法，它可分為靜態(tài)優(yōu)先級(jí)調(diào)度算法和動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)調(diào)度算法。在靜態(tài)優(yōu)先級(jí)調(diào)度算法中，任務(wù)調(diào)度的優(yōu)先級(jí)在調(diào)度過(guò)程中固定不變，如固定優(yōu)先級(jí)調(diào)度算法（FP）和單調(diào)速率算法（RM）。RM根據(jù)信息的周期分配信息的優(yōu)先級(jí)，信息的周期越小，則優(yōu)先級(jí)越高。在動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)調(diào)度算法中，任務(wù)調(diào)度的優(yōu)先級(jí)隨各控制任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間或截止時(shí)間動(dòng)態(tài)變化，任務(wù)優(yōu)先級(jí)不僅僅與任務(wù)自身有關(guān)系，而且與系統(tǒng)中其他任務(wù)有關(guān)，如最早時(shí)間限優(yōu)先算法（EDF）和截止期單調(diào)算法（DM）。DM根據(jù)信息的截止期分配信息的優(yōu)先級(jí)，信息的截止期越小，則優(yōu)先級(jí)越高。 2．3 改進(jìn)的混合調(diào)度算法的提出 根據(jù)動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)調(diào)度具有高利用率的特性，文獻(xiàn)[6]提出按照任務(wù)的絕對(duì)截止期為信息分配標(biāo)識(shí)號(hào)，并設(shè)計(jì)出一種混合調(diào)度算法（MTS）。MTS算法是一種介于靜態(tài)優(yōu)先級(jí)調(diào)度算法和動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)調(diào)度算法之間的折中算法。MTS算法的核心思想是將信息的絕對(duì)截止時(shí)間編入標(biāo)識(shí)符中，充分利用信息的標(biāo)識(shí)符反映信息截止期的變化，對(duì)高優(yōu)先級(jí)的信息使用EDF算法，對(duì)低優(yōu)先級(jí)的信息使用FP算法。由于在CAN總線中每個(gè)信息必須有唯一的標(biāo)識(shí)號(hào)，MTS把標(biāo)識(shí)號(hào)分成優(yōu)先級(jí)域、截止期域、節(jié)點(diǎn)域三個(gè)域，使標(biāo)識(shí)號(hào)既反映截止期的變化，又能保證唯一性。在一個(gè)典型的系統(tǒng)中，由于截止期隨著時(shí)鐘的改變而改變，因此所有信息截止期域的內(nèi)容應(yīng)該及時(shí)更新，而且還要與時(shí)鐘同步。為了解決上述問(wèn)題，MTS算法采用分布式時(shí)鐘同步算法，并把時(shí)間分為幾個(gè)區(qū)間，根據(jù)截止期所在的時(shí)間區(qū)間進(jìn)行截止期域內(nèi)容的編碼。 然而，對(duì)于由多臺(tái)電動(dòng)機(jī)組成的多處理器網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)，由于處理器的增多，以及一個(gè)采樣周期內(nèi)需要利用網(wǎng)絡(luò)傳送信息的節(jié)點(diǎn)增多，延時(shí)增大，這時(shí)一般的MTS算法并不適用。為提高網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性，這里對(duì)MTS算法進(jìn)行改進(jìn)。設(shè)原采樣周期為T[sub]m[/sub] ，令 （3） 其中N為大于1的自然數(shù)，以T[sub]N[/sub]為周期進(jìn)行采樣，然而在每n次采樣中僅有一次采樣數(shù)據(jù)被通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送。設(shè)在從t[sub]0[/sub]開(kāi)始的一個(gè)采樣周期內(nèi)， 時(shí)刻為采樣時(shí)刻，在任意一個(gè)采樣時(shí)刻進(jìn)行采樣的數(shù)據(jù)被成功發(fā)送，則在時(shí)刻將不再采樣。在經(jīng)過(guò)這樣的改進(jìn)后，網(wǎng)絡(luò)延時(shí)仍然存在，但信息的截止期D[sub]m[/sub]大大減小。信息傳送的等待時(shí)間如果超過(guò)截止期，數(shù)據(jù)將被拋棄，并重新采集數(shù)據(jù)等待發(fā)送，從而提高網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。由于在一個(gè)周期內(nèi)最多進(jìn)行N次采樣，因此處理器的處理速度需要相應(yīng)提高，單片微處理器速度的大幅度提高及數(shù)字信號(hào)處理器的出現(xiàn)解決了這一問(wèn)題。 3 基于CAN總線的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)仿真 TrueTime工具箱是Dan Henriksson和Anton Cervin等學(xué)者開(kāi)發(fā)的一種基于Matlab的網(wǎng)絡(luò)控制仿真工具箱，它為網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的研究提供了很好的研究工具。 3．1 網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)仿真平臺(tái)的構(gòu)建 利用TrueTime工具箱，構(gòu)建由一臺(tái)計(jì)算機(jī)通過(guò)CAN總線控制四臺(tái)直流電動(dòng)機(jī)的多處理器網(wǎng)絡(luò)控制仿真系統(tǒng)，分析調(diào)度算法對(duì)控制性能的影響，仿真原理圖如圖1所示。 [align=center] 圖1 網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)仿真原理圖[/align][/align] 被控直流電動(dòng)機(jī)用以下的傳遞函數(shù)表示： （4） 在普通PID數(shù)字控制器中引入積分環(huán)節(jié)的目的主要是為了消除靜差、提高精度，但在電機(jī)啟動(dòng)或停止時(shí)，會(huì)造成PID運(yùn)算的積分積累，最終引起系統(tǒng)較大的超調(diào)，甚至引起系統(tǒng)的震蕩，所以實(shí)際應(yīng)用中宜采用積分分離PID控制算法。 設(shè)在偏差絕對(duì)值不小于某設(shè)定值 （偏差比較大）時(shí)采用PD算法，即 其中， y（k）為當(dāng)前周期的輸出值， y（k-1）為上一周期的輸出值，r（k），u（k）分別為給定值和控制器的輸出值，T[sub]d[/sub]=0.035s， K=1.5， ε=0.1，定義傳感器的采樣周期T[sub]m[/sub]=10ms，數(shù)據(jù)計(jì)算、傳感器數(shù)據(jù)采集和執(zhí)行器的動(dòng)作所產(chǎn)生的時(shí)間延時(shí)均為0.1ms。 在偏差絕對(duì)值小于設(shè)定值 ε（偏差比較?。r(shí)采用PID算法，即在PD算法的基礎(chǔ)上加入積分環(huán)節(jié)： 其中積分時(shí)間常數(shù)T[sub]i[/sub]=0.15，I（k），I（k-1）分別為當(dāng)前周期和前一周期的積分分量，在引進(jìn)積分分離PID控制算法前后，網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的控制效果如圖2所示。 [align=center] 圖2 積分分離PID控制算法效果圖[/align] 由圖可見(jiàn)，采用一般PID控制算法時(shí)超調(diào)量超過(guò)45%，采用積分分離PID控制算法時(shí)超調(diào)量不超過(guò)5%，采用積分分離PID控制算法使得控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能有了很大改善。 3．2 仿真結(jié)果 以建立的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)仿真平臺(tái)為基礎(chǔ)，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的仿真，研究網(wǎng)絡(luò)調(diào)度對(duì)控制系統(tǒng)性能的影響。設(shè)定CAN總線的波特率為250Kbps，丟包率為0，使用一般的混合調(diào)度算法（MTS）進(jìn)行仿真，其仿真結(jié)果如圖3所示。圖3（a）是四個(gè)控制子系統(tǒng)的方波響應(yīng)，圖3（b）是從網(wǎng)絡(luò)調(diào)度（Schedule）窗口所看到的前三個(gè)采樣周期的網(wǎng)絡(luò)調(diào)度狀況。 [align=center] 圖3 應(yīng)用混合調(diào)度算法時(shí)的仿真結(jié)果[/align] 由圖3（a）可知，由于網(wǎng)絡(luò)延時(shí)較大，其中兩個(gè)控制子系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)較差，超調(diào)量超過(guò)14%，調(diào)節(jié)時(shí)間超過(guò)0.2s。在圖3（b）網(wǎng)絡(luò)調(diào)度狀況圖中，縱坐標(biāo)表示節(jié)點(diǎn)號(hào)。根據(jù)CAN協(xié)議，節(jié)點(diǎn)號(hào)較小的節(jié)點(diǎn)具有較高的優(yōu)先級(jí)，控制器節(jié)點(diǎn)1具有最高的優(yōu)先級(jí)，傳感器節(jié)點(diǎn)9具有最低的優(yōu)先級(jí)。節(jié)點(diǎn)7、節(jié)點(diǎn)9的網(wǎng)絡(luò)等待延時(shí)都較大（超過(guò)2ms），這是造成其中兩個(gè)控制子系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性能較差的原因。隨著網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的增多，最低優(yōu)先級(jí)節(jié)點(diǎn)所在的控制子系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能會(huì)變得更差。 用本文所提出的改進(jìn)的混合調(diào)度算法進(jìn)行仿真，僅修改調(diào)度算法，其他條件不變，取 即 ，方波輸入時(shí)的四個(gè)控制子系統(tǒng)響應(yīng)及網(wǎng)絡(luò)調(diào)度狀況如圖4所示。 [align=center] 圖4 應(yīng)用改進(jìn)的混合調(diào)度算法時(shí)的仿真結(jié)果[/align] 由圖4（a）可知，當(dāng)用改進(jìn)的混合調(diào)度算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的仿真時(shí)，超調(diào)量不超過(guò)5%，調(diào)節(jié)時(shí)間不超過(guò)0.13s，無(wú)靜差。網(wǎng)絡(luò)調(diào)度窗口的網(wǎng)絡(luò)狀況圖4（b）表明，網(wǎng)絡(luò)沖突還會(huì)出現(xiàn)，但網(wǎng)絡(luò)延時(shí)較小。節(jié)點(diǎn)7和節(jié)點(diǎn)9的信息傳輸時(shí)刻和MTS算法相同，但是前兩次的采樣數(shù)據(jù)都由于時(shí)延太長(zhǎng)而被拋棄，只有第三次的采樣數(shù)據(jù)被成功傳送。即使再增加節(jié)點(diǎn)，傳感器節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)却龝r(shí)延不超過(guò)1ms，比一般MTS算法大大減小。 4 結(jié)論 本文作者創(chuàng)新點(diǎn)：本文提出了一種改進(jìn)的混合調(diào)度算法，在不改變實(shí)際采樣周期的情況下減少了網(wǎng)絡(luò)控制的時(shí)延，建立了基于CAN總線的多節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)仿真平臺(tái)，仿真結(jié)果證明了該算法在信息調(diào)度中的有效性。網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的信息調(diào)度算法對(duì)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性有著重要影響，設(shè)計(jì)合適的調(diào)度算法能夠?qū)⒕W(wǎng)絡(luò)傳輸延時(shí)限制在一定的范圍內(nèi)，本文僅在特定條件下對(duì)網(wǎng)絡(luò)調(diào)度算法進(jìn)行改進(jìn)，對(duì)于適合各種條件的通用的信息調(diào)度算法需要進(jìn)一步研究。 參考文獻(xiàn) [1] Martion Andersson, Dan Henriksson, Anton Cervin . 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