基于petri网理论的afdx性能分析

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1、基于Petri网理论的AFDX性能分析  【摘要】AFDX网络通过对传统的以太网技术进行了改进,凭着其可扩展性,双冗余管理,通信网络延迟的可确定性等优越的网络通信性能,已率先在大中型飞机领域应用,我国的大飞机已确定用AFDX系统。本文以随机Petri网为工具,对AFDX网络进行建模仿真,通过仿真计算出AFDX网络负载和系统的延迟时间两个重要的性能指标,通过对两个指标的性能曲线进行分析,有助于进一步理解航电系统事件消息在AFDX网络中的传输机制,为综合航电系统的设计和完善提供重要的理论依据。  【关键词】AFDX网络;随机Petri网;网络负载;延迟时间;性能分析  1AFDX系统简介  AF

2、DX(AvionicsFullDuplexSwitchedEthernet)全称为航空电子全双工交换式以太网,简称AFDX。它是为在航空子系统之间进行数据交换而定义的一种协议(IEEE802.3和ARINC664Part7)标准,是基于ARINC429和1553B基础之上的一种总线通信协议规范(ARINC664)。  一个AFDX系统主要组成包括:航电子系统,AFDX端系统,AFDX互连网络(包括交换机、虚拟链路)。  2Petri网简介4  Petri网是对信息处理系统进行描述和建模的数学工具之一。作为数学工具,Petri网可以通过建立状态方程、代数方程和其他数学方法来描述系统的行为。作为

3、图形工具,Petri网除了具有类似流程图、框图和网图的可视化描述功能外,还可通过标记(token)的流动来模拟实际系统的动态行为,因此可将Petri网作为动态的图形工具。  一个PN的结构元素包括:位置(place)、变迁(transition)、弧(arc)和标记(token)。  3AFDX建模  对消息传输进行建模时,要考虑到消息传输过程中的各种时延:  (1)消息传输耗时;(2)交换机技术时延;(3)接收端系统技术时延;(4)VL最大允许抖动;(5)消息产生间隔,及消息帧间的间隔所建模型如下:  在图1中,分别利用确定时间变迁T1和指数变迁T3产生N条周期消息和K条事件消息,且T3>

4、T1,即消息传输以周期消息为主,在周期消息的传输过程中不断插入事件消息。利用瞬时变迁T2、T4处的禁止弧可保证消息的单条传输特性;当P2、P4中同时有标记,即同时存在周期消息和事件消息时,T5处的禁止弧可保证事件消息具有较高优先级,即先传输事件消息。周期消息、事件消息传输过程相同,需通过VL抖动T5和T6后,进入消息传输过程,经过交换机技术时延、传输耗时以及接受端系统技术时延等,完成一条消息的传输,再进行下一条消息的传输。  4模型仿真与性能分析  1)仿真时,设定周期消息产生周期T1取为10ms;事件消息产生为指数分布,即其产生间隔服从指数分布,设定其平均实施延时delay=1/λ=100

5、ms,其它时延参数设置分析如下:4  此处,选取平均数据帧长度791字节,即L取为791,Nbw=100Mbit/s,可得到VL最大允许抖动为0.10488ms,取其与最小值40μs之间的均值0.07244ms。  (2)T8表示交换机处理消息技术时延,其最大值为0.1ms,取其均值0.05ms。  (3)T9表示消息传输耗时与帧间隔之和,其中AFDX网络所能传输的平均帧长为811字节(791字节数据帧+12字节帧间隔+7字节前导字+1字节起始定界符),则传输耗时=0.06488ms;而每两帧之间的间隔为12字节,即帧间隔=0.00096ms,则T9=0.06584ms。  (4)T10表示

6、接收端系统技术时延,其最大值为0.15ms,取其均值0.075ms。  2)两个性能指标设置如下:  (1)网络负载  网络负载为网络中实际传输量与最大可能允许传输量之间的比值。在本文的仿真过程中,令负载load=E{#P7}其中,E{#P7}表示位置P7处的平均标记数  (2)延迟时间  延迟时间定义为信源处信息启动时间与吸收点处执行时间二者之间的差值。在本模型仿真时,可理解为周期(事件)消息在其产生周期时间内的平均延迟时间,令周期消息delay1=E{#P1}*0.26328ms,事件消息delay2=E{#P3}*0.26328ms其中,E{#P1}和E{#P3}分别表示位置P1和P3

7、处的平均标记数4  5总结  本文模型的建立是基于传输网络简化的基础上,有些地方的设置会与实际情况不相符,例如只有一台交换机,且不考虑交换机的排队过程等。在实际情况中,交换机内部各种操作模式,以及消息的排队过程,这些都会使得网络更加复杂。  此次所建的模型,虽然没有完全反映AFDX网络真实情况下的消息传输过程,但通过这个简单的模型以及其仿真分析过程,也可以对AFDX网络有一个简单的了解,对其网络传输性能更加理

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