列车通信网络特性仿真研究分析

论文摘要

通信网络是列车的神经系统,实现各种通信控制设备的互联,完成对列车设备的监视、控制和诊断。列车通信网络性能好坏对列车安全、可靠和稳定的运行有着十分重要意义。目前,对列车通信网络特性的研究方法主要是通过对实际网络进行测试,或者搭建网络试验平台进行研究,这不仅需要较长的研发、测试时间,而且增加研究成本。然而,搭建相应列车通信网络仿真模型,不仅能够对网络性能进行分析,还能够对列车通信网络设计进行优化。目前,国内外对列车通信网络仿真研究较少,仿真模型不够完善。本文主要针对实际地铁列车通信网络搭建了仿真模型,并进行了仿真研究；论文还对基于工业以太网的列车通信网络进行了仿真分析。首先,本文概述了列车通信网络技术,对CAN总线和工业以太网的仿真研究现状进行了分析。介绍了常用的网络仿真软件,主要分析了网络仿真软件OPNET的基本特性和仿真原理。论文对多种列车通信网络的拓扑结构及其特性进行了分析,结合仿真软件和列车网络结构特点,选取了网络仿真工具。其次,较为详细的介绍CAN总线技术,针对南京地铁地南延段列车通信网络,搭建了基于OPNET的网络拓扑模型。模型分别从网络域、节点域和进程域三个层次进行搭建。根据实际地铁列车的通信网络特性,对仿真模型参数进行分析,通过仿真研究,结果与列车实际特性基本吻合。在模型验证基础上,首先对列车网络正常工作时的网络特性进行了研究分析；而后,论文分析列车通信设备状态与设备报文发送特性对网络的影响。通过分析,CAN总线在传统的、数据量较小的通信网络中具有很好的实时性和可靠性。最后,对基于工业以太网的高速列车通信网络进行了研究分析,搭建了基于OPNET的仿真模型。通过对列车通信网络数据特性分析,对其进行分类并建立了数学模型。分别在100M和1000M工业以太网列车通信网络条件下对视频监控数据、设备状态数据流、命令控制数据流以及故障数据流等进行了模拟研究,分析了各种数据流对网络性能的影响。同时,论文对网络在最坏情况时,在不同带宽工业以太网的特性进行对比分析,仿真结果表明,1000M工业以太网理论上满足列车通信网络实时性和可靠性要求。经分析,高带宽工业以太网为大数据量、多智能化设备的高速列车网络通信的实现提供了解决方案。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题的研究背景
• 1.2 列车通信网络技术及研究现状
• 1.2.1 CAN总线列车通信网络
• 1.2.2 工业以太网列车通信网络
• 1.2.3 研究现状和研究意义
• 1.3 本文的研究工作
• 第2章 仿真软件及列车通信网络技术分析
• 2.1 仿真软件
• 2.1.1 网络仿真软件OPNET
• 2.1.2 其他网络仿真软件
• 2.2 CAN总线技术
• 2.2.1 总线性能特点
• 2.2.2 总线分层结构
• 2.2.3 数据传输机制及数据帧结构
• 2.2.4 错误类型和界定
• 2.2.5 故障状态转换
• 2.3 工业以太网技术
• 2.3.1 工业以太网应用前景
• 2.3.2 以太网通信实时性分析
• 2.3.3 以太网实时性改进方案研究分析
• 2.4 列车通信网络结构及其分析
• 2.4.1 列车通信网络结构
• 2.4.2 仿真软件选取及其仿真结构分析
• 2.5 本章小结
• 第3章 基于CAN总线的南京地铁南延段列车通信网络仿真研究
• 3.1 南京地铁延段列车通信网络拓扑结构研究分析
• 3.2 南京地铁南延段列车通信网络建模及仿真
• 3.2.1 通信设备节点建模
• 3.2.2 进程域建模
• 3.2.3 通信网络拓扑结构建模
• 3.3 地铁列车网络特性仿真分析
• 3.3.1 地铁列车通信网络正常状态特性分析
• 3.3.2 改变列车通信设备状态对网络性能的影响分析
• 3.3.3 改变报文发送特性对网络影响的仿真分析
• 3.3.4 列车通信网络的部分统计特性分析
• 3.4 结论分析
• 3.5 本章小结
• 第4章 基于工业以太网的高速列车通信网络仿真研究
• 4.1 高速列车通信网络数据流特性研究
• 4.1.1 列车通信网络的实时性要求
• 4.1.2 列车通信网络数据分类研究
• 4.1.3 搭建列车通信数据流数学模型
• 4.2 基于工业以太网的列车通信网络拓扑结构分析
• 4.2.1 工业以太网和现场总线相结合的列车通信网络
• 4.2.2 工业以太网列车通信网络
• 4.3 基于以太网的高速列车通信网络建模与分析
• 4.3.1 高速列车通信网络模型搭建
• 4.3.2 仿真环境配置
• 4.4 高速列车通信网络仿真特性分析
• 4.4.1 列车在100M工业以太网时网络特性分析
• 4.4.2 列车在1000M工业以太网时网络特性分析
• 4.4.3 100M与1000M工业以太网性能对比分析
• 4.5 结论分析
• 4.6 本章小结
• 结论及工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文