[发明专利]一种基于差异化QoS需求的工控网络流量调度方法在审

专利信息
申请号: 202210106033.9 申请日: 2022-01-28
公开(公告)号: CN114520791A 公开(公告)日: 2022-05-20
发明(设计)人: 邹志文;李哲宇 申请(专利权)人: 江苏大学
主分类号: H04L47/52 分类号: H04L47/52;H04L47/72;H04L47/80
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 212013 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 异化 qos 需求 网络流量 调度 方法
【说明书】:

发明提供一种基于差异化QoS需求的工控网络流量调度方法,使用最优差异化QoS参数提取方法在工控网络流量的QoS需求波动区间和工控网络的QoS资源波动区间确定的截取区间中提取工控网络流量的最优差异化QoS参数,使用动态带宽预留方法计算工控网络中链路可预留带宽,以粒子群算法为基础,构建最优差异化QoS参数和工控网络中链路可预留带宽构建适应度函数,从而寻找最优路径。本发明具有实时、高效、准确的优势。

技术领域

本发明属于工业控制系统中工控网络流量调度技术领域,具体涉及一种基于差异化QoS需求的工控网络流量调度方法。

背景技术

随着互联网技术的日趋成熟和“工业4.0”的提出,互联网和工业生产正进行紧密融合。工业控制系统是工业生产中的重要组成部分,其中,工控网络流量是反馈工业控制系统运行状态的重要因素。工控网络流量的合理调度可以使工业控制系统资源得到充分利用,也可以预测异常流量保证网络安全,因此,工控网络流量调度是工业控制系统中一个重要的研究方向。

现如今,随着工业控制系统的规模不断增大,工控网络流量种类变得错综复杂,对QoS参数也呈现差异化趋势,传统的流量调度方法很多遵循先来先调度原则,出现调度效率下降,实时性下降,成本增高等不利影响。

随着群智能算法和深度学习方法逐渐运用在流量调度技术领域,解决了调度效率下降,实时性下降等不利影响,通过智能寻找最优解方法就可以实现最优路径调度,但是还是会导致吞吐量下降,网络拥塞,时延上升,调度的精确性下降的问题。

发明内容

针对上述存在的问题,本发明提供了一种基于差异化QoS需求的工控网络流量调度方法,本发明结合工控网络流量差异化QoS需求的特性和工控网络可预留带宽的状况,使得流量调度时适应度函数构建更加准确,寻找最优路径的效率提高,更加匹配,具有实时、高效、准确的优势。

为了实现上述目的,本发明具体技术方案如下:

一种基于差异化QoS需求的工控网络流量调度方法,包括如下步骤:

步骤S1、采集工控网络流量:工业控制系统采集所有工控网络流量,并看作一个流量集合Ft_list={F1,F2,F3…Fk},其中,F1是第1条流量,F2是第2条流量,F3是第3条流量,Fk指第k条流量;

步骤S2、分析工控网络流量与QoS参数的映射关系;

步骤S3、获取截取区间:通过比较区间和区间的倾合度,获取截取区间,记为[W-,W+];

步骤S4、提取最优差异化QoS参数:使用最优差异化QoS参数提取方法在所述截取区间[W-,W+]上提取每条流量的最优差异化QoS参数;

步骤S5、计算工控网络中链路可预留带宽:使用动态带宽预留方法计算工控网络中链路可预留带宽;

步骤S6、构建适应度函数得到最优路径:以粒子群算法为基础,将工控网络流量看作粒子,初始粒子位置与速度,根据工控网络流量的最优差异化QoS参数和链路可预留带宽构建适应度函数,根据适应度函数更新粒子位置与速度,设置粒子位置与速度为迭代更新的结束判定条件,若符合判定条件,则输出最优解,即最优路径,否则继续执行适应度函数计算。

上述方案中,所述步骤S3中,区间和区间表示为:

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