LM-BP神经网络提升FlexRay车载网络控制性能

本文主要探讨了"基于LM-BP神经网络的FlexRay总线系统的预测控制"这一前沿研究领域。FlexRay总线控制系统作为一种复杂的分布式控制系统，广泛应用于现代电子技术中，尤其是在汽车电子系统中，负责实时传输传感器、控制器和执行器的数据。然而，FlexRay网络面临的主要挑战包括数据流量的不确定性、网络带宽限制导致的消息传输延迟，这直接影响了系统的控制性能、可靠性和安全性。 尽管国内外研究者已经对FlexRay车载网络控制系统进行了深入研究，例如模型预测控制、BP神经网络和模糊控制等方法，这些控制手段各有优势和局限。模型预测控制依赖于精确的数学模型，但在模型失配时可能导致控制效果不佳；传统的BP神经网络虽然具有强大的非线性映射能力，但在训练过程中容易陷入局部极小值，且收敛速度较慢；而模糊控制虽然具有一定的自适应性，但控制精度往往难以满足系统要求。 文章作者针对这些问题，提出了利用Levenberg-Marquardt (LM) 算法改进的BP神经网络作为FlexRay车载网络的预测模型。LM算法结合了梯度下降法和高斯-牛顿算法的优点，既能保证局部收敛又能保持全局优化，从而克服了传统BP神经网络的缺点，提高了预测控制的性能。通过实时采集FlexRay网络的工作状态，该方法可以在线预测未来的运行状态，并根据系统负载的变化，通过神经网络的非线性映射和预测控制的滚动优化策略进行反馈校正，实现了对车载网络系统工作的动态适应，进而提高了FlexRay网络在大负载传输数据时的控制稳定性和可靠性。 总结来说，本文的核心贡献在于研发了一种基于LM-BP神经网络的新型FlexRay总线预测控制系统，旨在提升汽车电子系统的控制性能，确保在高数据传输需求下系统的稳定运行。这种方法对于提高FlexRay网络的适应性和整体性能具有重要意义，为车辆电子架构的设计和优化提供了新的理论支持和技术方案。