CAN网络暂态性连接故障的根本原因分析方法的研究

摘要

自动化网络制造系统中，通讯网络在信息交互方面占据着重要的地位。由于数据传输和关联故障较多，网络故障的诊断定位困难，难以保证其效率和精度。控制器局域网络（CAN）可挂接节点众多，网络结构复杂，局部系统某个单元的故障将直接或间接地影响系统其他单元，从而引起整个系统网络出现更多复杂的故障。因此，CAN网络故障的根本原因分析的研究具有十分重要的意义。
　　本文首次将因果分析应用到CAN网络暂态性连接故障的根本原因分析中。探讨基于准周期事件分析和因果贝叶斯网络模型的CAN网络暂态性连接故障的根本原因分析方法。针对CAN网络中常见的暂态性连接故障，本文提出了一种数据驱动的根本原因分析方法。并通过搭建的半物理仿真系统实验平台进行验证实验，验证了所提出的方法可以快速、准确地找出引起网络故障的根本原因。
　　论文提出的CAN网络暂态性连接故障的根本原因分析方法分为定性因果分析和定量因果分析两个部分。首先，以网络上层系统状态和底层故障错误帧为对象，提出一种基于准周期模型的定性因果分析方法。通过构建准周期模型，将系统所有的状态事件和错误帧事件进行关联分析，实现了从众多系统事件中初步筛选出与故障相关的状态。
　　然后，应用因果贝叶斯网络理论进行进一步的量化分析，基于马尔科夫假设，依据证据传递和后验概率对构建的网络进行因果解释。分别给出了不同数据预处理方式并对学习结构质量进行了比较和讨论。
　　最后，通过搭建半物理仿真实验平台，实现了暂态性连接故障的注入和系统状态的仿真，针对不同错误注入速率和网络系统状态情况的实验结果验证了本文所提方法在解决CAN网络暂态性连接故障根本原因分析的有效性。

目录

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致谢

摘要

插图和附表清单

第1章 绪论

1．1 课题研究背景

1．2 国内外相关研究进展

1．2．1 网络故障诊断研究

1．2．2 CAN网络可靠性问题

1．2．3 因果分析研究现状

1．3 课题研究目标及意义

1．4 课题研究内容

1．5 本章小结

第2章 CAN总线及因果贝叶斯网络基本理论

2．1 CAN总线技术特点和DeviceNet协议

2．1．1 CAN总线技术特点及错误帧结构

2．1．2 DeviceNet协议

2．2 因果贝叶斯网络理论

2．2．1 贝叶斯网络理论

2．2．2 基于马尔科夫假设的因果分析

2．3 基于数据驱动的诊断推理技术

2．4 本章小结

第3章 基于准周期事件的因果分析研究

3．1 准周期事件因果分析提出

3．2 准周期事件因果分析实现方法

3．2．1 错误帧事件定义

3．2．2 系统状态事件定义

3．2．3 准周期模型提取方法

3．3 方法有效性实验验证

3．3．1 验证实验设计

3．3．2 实验平台系统

3．4 验证实验结果分析

3．5 本章小结

第4章 基于贝叶斯网络的量化因果分析研究

4．1 贝叶斯网络结构学习方法描述及因果解释原理

4．1．1 构建学习方法对比选取

4．1．2 贝叶斯网络结构学习方法对比选取

4．1．3 因果解释原理

4．2 贝叶斯网络构建及实验验证分析

4．2．1 贝叶斯网络构建

4．2．2 不同数据数据处理方式讨论

4．2．3 实验结果分析

4．3 本章小结

第5章 总结与展望

5．1 总结

5．2 展望

参考文献