10.3969/j.issn.1006-1010.20230625-0001
基于模糊神经网络的工业数据流优先级适配机制
在传统的工业现场级网络中,存在大量具有不同时延需求的业务,如何满足不同业务的时延需求存在挑战.针对在工业场景中现场级网络应如何保障系统反馈控制实时性的问题,提出了一种基于模糊推理模型的优先级适配机制.该机制通过动态调整网络中数据流的优先级,以满足各类异构业务的传输需求,保证系统反馈控制的实时性;同时,为了使其能够与时间敏感网络的优先级结合,设计了离散量化输出模型,为实现确定性网络调度提供依据.最后通过仿真,验证了该机制的实时性与有效性.
优先级适配机制、模糊神经网络、动态优先级、时间敏感网络
47
TN929.5
国家重点研发计划;国家自然科学基金;中央引导地方项目
2023-09-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
39-45