profibusDP的ST-300和ET200S的以太网连接

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1、论基于profibusDP的ST-300和ET200S的以太网连接摘要近年來，工业以太网技术有了长足的进步，在管理层、控制层和现场层之间实现纵向的一网到底成为一种趋势。对于现场级的工业应用来说，数据传输的响应时间和延迟必须有确定的上限，但是以太网采用带冲突检测的载波侦听多路访r口］(CSMA/CD)介质访问机制，具有本质上的不确定性。目前针对工业以太网实时性能的研究釆用理论推导结合仿真分析的方法或是使用普通以太网设备做性能测试，不能完全反映工业现场的真实情况。针对目前工业以太网实时性能研究的不足之处，本文设计工业以太网测试平台的技术方案,使用西门子工业控制设备搭建PROFINET工业以

2、太网测试平台，完成系统集成和安装调试工作，并分析了延迟、10Cycle等实时性能指标的测试方法。木文分析了profibusDP的ST-300和ET200S的以太网连接，在只有实时数据和实时数据混杂非实时数据传输两种情况下建立延迟吋I'可的数学模型。进而设计了延迟和10Cycle的测试方案，分别使用线形和树形两种拓扑结构，测试网络拓扑和非实时数据包的长度对延迟的影响，并対测试结果进行分析和比较。然后结合实际测试结果和理论计算探讨如何合理设置10Cycleo根据实际的测试结果我们提出了工业以太网的组网原则，针对两级树形拓扑工业以太网，通过权重参数的设置同时考虑主干网总流量最小和子网负荷差异

3、最小两个优化目标，建立最优子网划分问题的数学模型。进而改进了遗传算法的适应度函数和选择算子，应用遗传模拟退火算法求解最优的子网划分。仿真结果表明，优化后主干网的总流量减少了48%,各子网负荷分布均衡，减少了实时数据帧通过交换机转发的次数，可以有效改善网络的实时性能。关键词：工业以太网；PROFINET；测试平台；延迟时间模型；实时性能测试；子网划分。第1章绪论1.1引言自动化技术从创立以来就处于不断发展当中，现场总线的使用为工业通信新，将白动化系统由集中控制转变为分散控制。但是来自市场等多方面的压力需要制造商更好地提高牛产力、降低成本、减少产品的生命周期等，然而目前的现场总线系统己经达

4、到了它们性能的极限。由于以太网技术由于具有成本低、通信速率和带宽高、兼容性好、广泛的技术支持基础和强大的持续发展潜力等诸多优点，于是以太网技术越来越多的被引入到工业控制领域。如今以太网从企业信息管理层向下延伸直接应用于工业现场设备间的通信己经成为一种趋势，使用以太网技术贯穿工业网络的各个层次，实现从现场层到管理层设备的一致通信己经成为工业自动化领域的共识。1.2工业以太网技术的优点相对于现场总线技术，工业以太网具有如下优点1.通信速率高现场总线的最大传输速率仅为12Mbps,而目前以太网已经广泛使用百兆全双工的通信速率，千兆以太网技术也逐渐发展成熟。显然，以太网的速率要比传统现场总线要

5、快的多，完全可以满足工业控制网络不断增长的带宽要求。'(2)成本低廉以太网技术的发展非常成熟，得到硬件开发与生产厂商的广泛支持，市场上有多种硬件产品供用户选择。山于规模化生产的效应，很多。此外，由于以太网技术己经应用多年，以太网网卡的价格较之现场总线网卡要便宜人们在以太网的设计，应用等方面积累了很多经验，大量的软件资源和设计经验可以显著降低系统的开发利培训费用，降低系统的整体成本，同时也加快了系统的开发和推广速度。(3)开放性，可与IT技术结合随着Intemet的发展，以太网己渗透到各个角落。使用工业以太网技术可以实现办公自动化网络与工业控制网络的信息无缝集成，建立现场层、控制层与管理

6、层之间的一致性通信。这样我们可以从中央管理部门通过Internet网络执行上层管理任务，共同管理在不同地点的自动化设备、实现生产策略、规划市场措施。1.3工业以太网面临的问题以太网技术进入工业控制领域，同样也存在一些问题［8,91,其中主要的是-(1)实时性问题工业现场级的应用对实时性有很高的要求，如果控制对象的工艺要求一个数据包在2ms内由源节点送达目的节点，就必须在2ms内送到，否则就达不到工艺的要求，甚至有可能引发事故。以太网采用载波监听多路访问/冲突检测(CarderSenseMultipleAccesswithCollisionDetection,CSMA/CD)的介质访问方

7、法，网络中的节点要发送报文时，首先监听网络，如网络忙，则等到其空闲为止，否则将立即发送。如果两个或更多的节点监听到网络空闲并同时发送报文时，报文将在网络上发生碰撞。因此节点在发送报文时，必须继续监听网络，当检测到两个或更多报文之间出现碰撞时，节点立即停止发送，等待一段随机时间，然后尝试重新发送数据。这种情况下数据传输的响应和时延是不可预测的，很难满足工业控制领域对实时性的要求。如何保证数据传输的实时性是以太网技术进入工业现场应用的关键性问题。(