CAN总线介绍

本文介绍了CAN总线在汽车中的比喻,它是电子控制单元间的通信神经系统。ECU如身体部位,通过CAN总线实现数据共享,现代汽车有多达70个ECU。文章详细阐述了CAN总线在物理层和数据链路层的作用,以及其优点,特别是错误处理机制,确保通信的鲁棒性。

形象的比喻

如果将汽车比作人的身体,那么CAN总线就是用于通信的神经系统

什么是ECU?

ECU(Electronic Control Unit)电子控制单元就像身体的某个部位,通过CAN总线进行通信,单元之间可以进行数据共享,ECU可以是引擎控制单元,安全气囊,音频系统等等。现代汽车有超过70个ECU,互相之间都可能有信息共享。
在这里插入图片描述
CAN总线OSI模型如下:
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以下是CAN总线在物理层和数据链路层的作用:
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CAN总线的优点:

  1. 简单、费用低;
  2. 易于访问;
  3. 有很高的鲁棒性
  4. 高效:
    标准的CAN帧结构
    在这里插入图片描述
    CAN帧必须满足许多属性才能有效,如果传输了错误的CAN帧,CAN节点将自动检测并采取相应措施,这称为CAN总线错误处理,其中CAN节点跟踪自己的“CAN错误计数器”并根据计数器更改状态(主动错误、被动错误、总线关闭)。有问题的CAN节点传输数据的能力因此被优雅地降低,以避免进一步的CAN错误和总线干扰。
    对于CAN总线的鲁棒性来说,错误处理是至关重要的。

错误处理

CAN总线进行错误处理的步骤如下图:
在这里插入图片描述

  1. CAN节点1传输了一个消息到CAN总线上,并读取它发送的每一位;
  2. 这样做之后,它发现有一个位发送的时候是显性,读的时候却是隐性;
  3. 这是一个位错误,节点1报告一个错误激活标志并告知其他节点;
  4. 实际上,这意味着节点1向总线上发送了一个6个显性位的序列;
  5. 反过来,这6个显性位被其他节点当做校验错误;
  6. 作为响应,节点2和3同时提出一个活动错误标志;
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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