如何使用Simulink实现一个分布式电子控制单元 (ECU) 网络

简介: 如何使用Simulink实现一个分布式电子控制单元 (ECU) 网络

此示例在 Simulink® 下使用 Vehicle Network Toolbox 为汽车上的 CAN 实现一个分布式电子控制单元 (ECU) 网络。使用的 CAN 报文在 CAN 数据库文件 canConnectivityForVehicle.dbc 中定义。

Vehicle Network Toolbox™ 提供了 Simulink 模块,用于通过 Simulink 模型在控制器局域网 (CAN) 上传输和接收实时报文。此示例使用 CAN Configuration、CAN Pack、CAN Transmit、CAN Receive 和 CAN Unpack 模块来执行 CAN 总线上的数据传输。

此示例使用了 MathWorks 虚拟 CAN 通道。但是,您可以将模型连接到其他支持的硬件。

模型说明

afdfe4b5948292a22dd5d668b02a6780_640_wx_fmt=png&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1.png

该模型由以下子系统组成:车辆动力学模型、传感器和作动器、转向信号、控制板、刹车灯和速度控制器。车辆动力学模型代表汽车(环境),其他子系统代表 CAN 总线上的各种节点。

车辆动力学模型

该子系统定义汽车的运动方程。输入是节气门体和制动踏板两个作动器的位置。输出是引擎 RPM 和车速,它们经过多路复用处理为单个信号。

传感器和作动器

05b3c0f230e890456810dddc8ceb15fb_640_wx_fmt=png&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1.png

该子系统包含节气门体和制动作动器以及 RPM 和车速传感器。作动器通过 CAN 总线接收节气门和刹车命令。作动器输出(控制)馈送到车辆动力学模型。

制动作动器还发送一个信号,通知是否执行了刹车。该信号以 100 Hz 采样并传输到 CAN 总线。来自车辆动力学模型的引擎 RPM 和车速信号输入到该子系统,并且还以 100Hz 采样并传输到 CAN 总线。

控制板

控制板是车辆和驾驶员之间的接口。用户可以使用滑块设置所需的速度 (Speed command:Value)。可以使用旋转开关操作转向信号 (Turn signal:Value)。

速度命令和转向信号状态信号传输到 CAN 总线。从 CAN 总线读取采样的车速和引擎 RPM,并将其分别显示在车速表和转速表上。

速度控制器

速度控制器向作动器发送命令以将车速驱动到要求的值。从 CAN 总线读取车速和所需的速度。节气门和刹车命令由对应的离散比例积分控制器计算。作动器命令传输到 CAN 总线。

刹车灯

刹车灯子系统从 CAN 总线接收制动作动器状态信号并相应地操作刹车灯。只要刹车启动,刹车灯就会亮起。

转向信号

转向信号子系统从 CAN 总线接收转向信号状态报文并相应地激活转向信号。当旋转开关设置为“左侧位置”时,左转向信号灯周期性闪烁,当旋转开关设置为“右侧位置”时,右转向信号灯周期性闪烁。

相关文章
|
7月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
Hadoop【基础知识 01】【分布式文件系统HDFS设计原理+特点+存储原理】(部分图片来源于网络)
【4月更文挑战第3天】Hadoop【基础知识 01】【分布式文件系统HDFS设计原理+特点+存储原理】(部分图片来源于网络)
238 3
|
2月前
|
存储 分布式计算 负载均衡
|
2月前
|
机器学习/深度学习 网络协议 安全
5G 网络的防御利器:抵御分布式拒绝服务攻击
5G 网络的防御利器:抵御分布式拒绝服务攻击
53 0
|
7月前
|
存储 分布式计算 监控
Hadoop【基础知识 01+02】【分布式文件系统HDFS设计原理+特点+存储原理】(部分图片来源于网络)【分布式计算框架MapReduce核心概念+编程模型+combiner&partitioner+词频统计案例解析与进阶+作业的生命周期】(图片来源于网络)
【4月更文挑战第3天】【分布式文件系统HDFS设计原理+特点+存储原理】(部分图片来源于网络)【分布式计算框架MapReduce核心概念+编程模型+combiner&partitioner+词频统计案例解析与进阶+作业的生命周期】(图片来源于网络)
316 2
|
4月前
|
运维 安全
基于simulink的分布式发电系统自动重合闸的建模与仿真分析
本课题研究配电系统中分布式电源接入后的自动重合闸问题,着重分析非同期重合闸带来的冲击电流及其影响。通过Simulink搭建模型,仿真不同位置及容量的分布式电源对冲击电流的影响,并对比突发性和永久性故障情况。利用MATLAB2022a进行参数设置与仿真运行,结果显示非同期重合闸对系统安全构成挑战,需通过优化参数提升系统性能。
|
4月前
|
自动驾驶 5G 调度
|
4月前
|
存储 运维 安全
多云网络部署存在挑战,F5分布式云应用简化方案解读
多云网络部署存在挑战,F5分布式云应用简化方案解读
56 0
|
7月前
|
机器学习/深度学习 算法
m基于GA-GRU遗传优化门控循环单元网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
在MATLAB 2022a中,一个基于遗传算法优化的GRU网络展示显著优化效果。优化前后的电力负荷预测图表显示了改进的预测准确性和效率。GRU,作为RNN的一种形式,解决了长期依赖问题,而遗传算法用于优化其超参数,如学习率和隐藏层单元数。核心MATLAB程序执行超过30分钟,通过迭代和适应度评估寻找最佳超参数,最终构建优化的GRU模型进行负荷预测,结果显示预测误差和模型性能的提升。
187 4
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法
基于RBF神经网络的自适应控制器simulink建模与仿真
使用MATLAB2022a,开发了一个基于RBF神经网络的自适应控制器Simulink S函数,进行了控制仿真。核心程序展示了RBF网络的权重和参数调整。测试结果显示了控制效果。RBF网络是一种三层前馈网络,利用高斯函数处理非线性系统。自适应控制器通过在线调整参数应对系统变化。网络学习分为自组织和有导师两个阶段,通过误差信号调整权重,确保系统稳定性。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法
m基于PSO-GRU粒子群优化长门控循环单元网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
摘要: 在MATLAB 2022a中,对比了电力负荷预测算法优化前后的效果。优化前为"Ttttttt111222",优化后为"Tttttttt333444",明显改进体现为"Tttttttttt5555"。该算法结合了粒子群优化(PSO)和长门控循环单元(GRU)网络,利用PSO优化GRU的超参数,提升预测准确性和稳定性。PSO模仿鸟群行为寻找最优解,而GRU通过更新门和重置门处理长期依赖问题。核心MATLAB程序展示了训练和预测过程,包括使用'adam'优化器和超参数调整,最终评估并保存预测结果。
57 0