摘  要： 為了在復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下能更合理地分配網(wǎng)絡(luò)資源，提出了利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)調(diào)度器產(chǎn)生的歷史和當(dāng)前數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，預(yù)測(cè)調(diào)度器下周期可能產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，進(jìn)而對(duì)下一調(diào)度周期的死區(qū)大小進(jìn)行調(diào)整。實(shí)驗(yàn)仿真表明，所設(shè)計(jì)的反饋調(diào)度器能進(jìn)一步改善網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的性能，進(jìn)一步提高應(yīng)對(duì)負(fù)載變化的能力。
關(guān)鍵詞： 網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)；調(diào)度；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

　網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)中的各個(gè)控制單元通過網(wǎng)絡(luò)交換信息，以分時(shí)復(fù)用的方式共享網(wǎng)絡(luò)資源[1]。在網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用中，網(wǎng)絡(luò)帶寬資源往往會(huì)受到限制[2]，工作負(fù)載也會(huì)發(fā)生變化[3]，因此，系統(tǒng)的控制質(zhì)量QoC（Quality-of-Control）也就會(huì)受到共享網(wǎng)絡(luò)引入的不確定時(shí)延的影響，甚至可能導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定[4]。
在網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)中，總線網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)主要的共享資源，所有節(jié)點(diǎn)都要通過網(wǎng)絡(luò)完成信息的交互。節(jié)點(diǎn)信息傳輸量的變化會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的變化，而且總線的帶寬還受到限制，頻繁的負(fù)載變化會(huì)嚴(yán)重影響控制系統(tǒng)的性能。動(dòng)態(tài)死區(qū)反饋調(diào)度器DDFS（Dynamic Deadband Feedback Scheduler）[5]是一種動(dòng)態(tài)的資源調(diào)度方法，集合了死區(qū)反饋控制和優(yōu)先級(jí)分配兩個(gè)調(diào)度算法，可以在線動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)死區(qū)和改變節(jié)點(diǎn)優(yōu)先級(jí)，實(shí)現(xiàn)了控制與調(diào)度的協(xié)同設(shè)計(jì)，提高了網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)總體的QoC。死區(qū)調(diào)度器依據(jù)各子系統(tǒng)信號(hào)傳送任務(wù)的實(shí)際錯(cuò)過率改變位于子系統(tǒng)傳感器輸出端的死區(qū)大小，達(dá)到控制網(wǎng)絡(luò)流量和減少任務(wù)錯(cuò)過率的目的。任務(wù)錯(cuò)過率反映了網(wǎng)絡(luò)可用資源的緊張程度。
　如果死區(qū)調(diào)度器能根據(jù)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行情況提前預(yù)測(cè)錯(cuò)過率，而不必等時(shí)限錯(cuò)過以后再調(diào)整死區(qū)的大小，就可以更好地調(diào)度網(wǎng)絡(luò)資源。本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練包傳輸?shù)臅r(shí)限錯(cuò)過率（Deadline Miss Ratio）的歷史數(shù)據(jù)。在網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)中，包傳輸?shù)臅r(shí)限錯(cuò)過率能反映網(wǎng)絡(luò)擁塞程度。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)下一周期的時(shí)限錯(cuò)過率作出預(yù)測(cè)，死區(qū)反饋調(diào)度器根據(jù)BP網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)值對(duì)節(jié)點(diǎn)的死區(qū)大小進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，實(shí)現(xiàn)更好地調(diào)度網(wǎng)絡(luò)資源。
1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)[6]，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)采用誤差反向傳播算法。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層和輸出層組成，各層之間存在連接權(quán)值，其大小反映了各神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)元之間的連接強(qiáng)度[7]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于BP算法的多層感知器，能處理非線性信息，可以用在系統(tǒng)模型辨識(shí)、預(yù)測(cè)或控制中，是多層并行網(wǎng)絡(luò)，其具有以下一些重要能力[8]：
　（1）非線性映射能力。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)和存儲(chǔ)大量輸入和輸出模式映射關(guān)系，并且不需要事先了解描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。只需要提供足夠多的樣本模式給BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，它便能完成由n維輸入空間到m維輸出空間的非線性映射。在工程上及許多技術(shù)領(lǐng)域中經(jīng)常遇到這樣的問題：對(duì)某系統(tǒng)已經(jīng)積累了大量相關(guān)的輸入-輸出數(shù)據(jù)，但仍未掌握其內(nèi)部蘊(yùn)含的規(guī)律，因此無法用數(shù)學(xué)方法來描述該規(guī)律。這一類問題的共同特點(diǎn)是：難以得到解析解；缺乏專家經(jīng)驗(yàn)；能夠表示和轉(zhuǎn)換為模式識(shí)別或非線性映射問題。在處理這類問題上，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有無可比擬的優(yōu)勢(shì)。
?。?）泛化能力。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程把樣本中的非線性映射關(guān)系存儲(chǔ)在權(quán)值矩陣中，當(dāng)向網(wǎng)絡(luò)輸入訓(xùn)練時(shí)未曾見過的非訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)時(shí)，經(jīng)過訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)仍能給出正確的輸入-輸出關(guān)系的能力，這種能力稱為泛化能力。
?。?）容錯(cuò)能力。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)允許輸入樣本中有個(gè)別誤差甚至是較大的誤差，因?yàn)閷?duì)權(quán)矩陣的調(diào)整過程是從大量的樣本中提取統(tǒng)計(jì)特性的過程，反映正確規(guī)律的知識(shí)來自全體樣本，個(gè)別樣本的誤差不能左右對(duì)權(quán)矩陣的調(diào)整。
2 基于BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的動(dòng)態(tài)死區(qū)反饋調(diào)度器
　在網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)調(diào)度中，用死區(qū)反饋調(diào)度的方法降低網(wǎng)絡(luò)流量，減小網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載[9]。根據(jù)動(dòng)態(tài)死區(qū)控制和優(yōu)先級(jí)分配相結(jié)合的反饋調(diào)度策略設(shè)計(jì)出的動(dòng)態(tài)死區(qū)反饋調(diào)度器，在網(wǎng)絡(luò)負(fù)載較輕時(shí)充分利用資源，在網(wǎng)絡(luò)負(fù)載重時(shí)實(shí)現(xiàn)控制質(zhì)量的逐漸降低以應(yīng)對(duì)負(fù)載變化的環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)帶寬的限制[5]。網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)中，包傳輸?shù)臅r(shí)限錯(cuò)過率可以反映網(wǎng)絡(luò)擁塞程度。當(dāng)有包的傳輸錯(cuò)過時(shí)限時(shí)，網(wǎng)絡(luò)處于較高的利用率，一些任務(wù)無法在規(guī)定時(shí)間完成。任務(wù)時(shí)限錯(cuò)過率是反饋調(diào)度的理想被控量，基于時(shí)限錯(cuò)過率的反饋調(diào)度在不知道網(wǎng)絡(luò)利用率上限的時(shí)候，能將網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際利用率控制在盡可能高的程度[10]。動(dòng)態(tài)死區(qū)反饋調(diào)度器根據(jù)當(dāng)前反饋的任務(wù)時(shí)限錯(cuò)過率對(duì)下一調(diào)度周期的死區(qū)大小進(jìn)行調(diào)整，以控制網(wǎng)絡(luò)流量。如果利用歷史和當(dāng)前的時(shí)限錯(cuò)過率預(yù)測(cè)下一周期的任務(wù)錯(cuò)過率并做出死區(qū)調(diào)整，就能更好地調(diào)度網(wǎng)絡(luò)資源，進(jìn)而改善網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的性能。利用BP網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)功能，提出基于BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的動(dòng)態(tài)死區(qū)反饋調(diào)度器（BP-DDFS）。圖2為BP-DDFS結(jié)構(gòu)圖，BP-DDFS內(nèi)部的兩個(gè)子系統(tǒng)通過共享網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成NCS，被控對(duì)象為伺服電機(jī)。BP-DDFS的內(nèi)部由死區(qū)調(diào)度器和節(jié)點(diǎn)優(yōu)先級(jí)調(diào)度器組成，死區(qū)調(diào)度器依據(jù)各子系統(tǒng)信號(hào)傳送任務(wù)的實(shí)際錯(cuò)過率，改變子系統(tǒng)傳感器輸出端的死區(qū)大小，控制網(wǎng)絡(luò)流量；節(jié)點(diǎn)優(yōu)先級(jí)調(diào)度器依據(jù)各系統(tǒng)的QoC實(shí)測(cè)值，給QoC較低的子系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)分配較高的優(yōu)先級(jí)，讓更需要傳輸測(cè)量信號(hào)的節(jié)點(diǎn)優(yōu)先，改善網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的性能。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)器（BP-NN Predictor）對(duì)下一周期的時(shí)限錯(cuò)過率做出預(yù)測(cè)，從而讓死區(qū)反饋調(diào)度器根據(jù)BP網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)值對(duì)節(jié)點(diǎn)的死區(qū)大小進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，實(shí)現(xiàn)更好地調(diào)度網(wǎng)絡(luò)資源，能進(jìn)一步提高網(wǎng)絡(luò)應(yīng)對(duì)負(fù)載變化的能力。

　盡管BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究與應(yīng)用已經(jīng)取得了巨大成功，但是在網(wǎng)絡(luò)的開發(fā)設(shè)計(jì)方面至今還沒有一套完善的理論作指導(dǎo)。實(shí)際應(yīng)用中的主要設(shè)計(jì)方法是在充分了解待解決問題的基礎(chǔ)上將經(jīng)驗(yàn)和試探相結(jié)合，通過多次試驗(yàn)，最終選出一個(gè)較好的方案。本文主要研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入對(duì)NCS性能的影響，重點(diǎn)并不在于其設(shè)計(jì)。所設(shè)計(jì)的BP-DDFS是利用TrueTime工具包在MATLAB仿真平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)的，所以可以運(yùn)用MATLAB中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，建立高效、準(zhǔn)確、快速的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
　選用1個(gè)3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來設(shè)計(jì)預(yù)測(cè)器。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)器的輸入量是時(shí)限錯(cuò)過率，輸出量是預(yù)測(cè)的下一調(diào)度周期的時(shí)限錯(cuò)過率。定義BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)器的輸入節(jié)點(diǎn)為5個(gè)，隱節(jié)點(diǎn)為10個(gè)，隱層的傳遞函數(shù)為logsig，輸出節(jié)點(diǎn)為1個(gè)。首先運(yùn)行基于DDFS的系統(tǒng)，每隔1個(gè)調(diào)度器周期采樣一次任務(wù)時(shí)限錯(cuò)過率，將所得到的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)器的學(xué)習(xí)樣本。接著對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，得到預(yù)測(cè)時(shí)限錯(cuò)過率和實(shí)際時(shí)限錯(cuò)過率，如圖3所示。

　從圖3可以看出，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的時(shí)限錯(cuò)過率與實(shí)際的時(shí)限錯(cuò)過率相差不大，因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被訓(xùn)練得適度，有較好的泛化能力。
3 仿真實(shí)驗(yàn)
　在DDFS的基礎(chǔ)上添加BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)器，NCS中的兩個(gè)相同的子系統(tǒng)通過CAN型總線連接。子系統(tǒng)的采樣頻率都定為10 ms，控制器采用PID算法。網(wǎng)絡(luò)上存在一個(gè)干擾節(jié)點(diǎn)，其作用是產(chǎn)生高優(yōu)先級(jí)的包傳送任務(wù)，占用一定比例的網(wǎng)絡(luò)使用率。干擾流量以隨機(jī)的方式產(chǎn)生，但可以保持所設(shè)定的網(wǎng)絡(luò)占用率，可以設(shè)定為占用70%的帶寬。時(shí)限錯(cuò)過率Mth為3%，仿真運(yùn)行時(shí)間為6 s，BP-DDFS調(diào)度周期為50 ms。
　實(shí)驗(yàn)將BP-DDFS方法與動(dòng)態(tài)死區(qū)反饋調(diào)度方法對(duì)系統(tǒng)性能的影響進(jìn)行了對(duì)比。圖4是子系統(tǒng)2分別在BP-DDFS和DDFS調(diào)度下QoC的表現(xiàn)。從圖4可以看出，DDFS加入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)器后，子系統(tǒng)2的控制品質(zhì)得到了進(jìn)一步提高。

　在增大系統(tǒng)的干擾流量的情況下，網(wǎng)絡(luò)資源急劇減少。此時(shí)，子系統(tǒng)2的控制表現(xiàn)如圖6所示。在DDFS的調(diào)度下，子系統(tǒng)2超調(diào)量變大，在一些情況下甚至不穩(wěn)定；而在BP-DDFS的調(diào)度下，子系統(tǒng)2仍是穩(wěn)定的。加入BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)器后，系統(tǒng)的控制性能得到了明顯改善。

　與DDFS相比，BP-DDFS能進(jìn)一步改善網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的性能。這是由于DDFS中的死區(qū)調(diào)度器是根據(jù)當(dāng)前的時(shí)限錯(cuò)過率做出死區(qū)調(diào)整，而BP-DDFS是根據(jù)歷史和當(dāng)前的時(shí)限錯(cuò)過率對(duì)下一調(diào)度周期的錯(cuò)過率先進(jìn)行預(yù)測(cè)，其中的死區(qū)調(diào)度器根據(jù)預(yù)測(cè)值提前調(diào)整死區(qū)大小，而不用等時(shí)限錯(cuò)過發(fā)生以后再調(diào)整。圖7是兩種調(diào)度算法的時(shí)限錯(cuò)過率比較，可以看出，BP-DDFS能更好地調(diào)節(jié)時(shí)限錯(cuò)過率，從而更好地調(diào)度了網(wǎng)絡(luò)資源。

　本文提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的動(dòng)態(tài)死區(qū)反饋調(diào)度器（BP-DDFS），對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言，其展示了一種新的應(yīng)用，對(duì)于調(diào)度而言，其提出了一種新的解決方案。BP-DDFS利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)功能，對(duì)任務(wù)時(shí)限錯(cuò)過率進(jìn)行預(yù)測(cè)，再根據(jù)預(yù)測(cè)值對(duì)死區(qū)提前調(diào)整，從而更好地調(diào)度了網(wǎng)絡(luò)資源。仿真實(shí)驗(yàn)表明，與DDFS相比，BP-DDFS能進(jìn)一步改善網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的性能，進(jìn)一步提高應(yīng)對(duì)負(fù)載變化的能力。
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