【摘 要】
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分析了TTCAN网络平台对于周期性消息及非周期性消息的调度策略,分别对其进行改进,并通过遗传算法对系统矩阵周期调度表进行优化,之后利用Simulink中的Stateflow工具针对一般
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分析了TTCAN网络平台对于周期性消息及非周期性消息的调度策略,分别对其进行改进,并通过遗传算法对系统矩阵周期调度表进行优化,之后利用Simulink中的Stateflow工具针对一般工业控制系统建立了TTCAN网络调度仿真平台,并对仿真平台进行优化,优化后的仿真平台较好地提高了网络系统带宽利用率,增大了总线通信量,降低了各传感器节点周期性消息的响应时间和非周期性消息的延时时间,从而改善了网络平台的通信实时性能.
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