關(guān)新平 陳彩蓮 楊博 華長(zhǎng)春 呂玲 朱善迎

隨著信息技術(shù)的發(fā)展,大量具備感知與執(zhí)行能力的設(shè)備和終端融入工業(yè)系統(tǒng),通過信息獲取、傳輸、處理和控制等相互作用,構(gòu)成了融合控制和信息通信的多維動(dòng)態(tài)系統(tǒng),即工業(yè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng).這類系統(tǒng)將自動(dòng)控制技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等先進(jìn)技術(shù)進(jìn)行高度融合,通過網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了信息系統(tǒng)與工業(yè)物理過程的協(xié)同,形成了自治的工業(yè)系統(tǒng),達(dá)到了生產(chǎn)的最優(yōu)化、流程的最簡(jiǎn)化、效率的最大化,對(duì)促進(jìn)工業(yè)制造的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化融合發(fā)展至關(guān)重要.

1 工業(yè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)

工業(yè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)集泛在感知、適變傳輸、協(xié)同控制等功能為一體,具有結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)化、控制現(xiàn)場(chǎng)化和功能分散化等突出優(yōu)點(diǎn),是實(shí)現(xiàn)工業(yè)信息物理系統(tǒng)智能化和互聯(lián)化的核心.

1.1 感知---傳輸---控制的一體化設(shè)計(jì)

要想實(shí)現(xiàn)“感知—傳輸—控制一體化”設(shè)計(jì),首先應(yīng)綜合考慮感知、傳輸、控制的協(xié)同設(shè)計(jì)架構(gòu).傳統(tǒng)控制理論通常假設(shè)通信與信息傳輸是完美的,主要考慮如何利用反饋信息達(dá)到特定的控制目標(biāo),而通信理論則不關(guān)注傳輸信息的內(nèi)容和用途,主要考慮如何將信息從源端可靠地傳輸?shù)浇K端.控制與通信機(jī)制的分離設(shè)計(jì),嚴(yán)重制約了網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)整體性能的提升.此外,惡劣的工業(yè)環(huán)境導(dǎo)致了系統(tǒng)狀態(tài)的不可觀測(cè)和部分控制指令信息的丟失.由于不完整信息將嚴(yán)重影響控制性能,因此亟需研究面向工業(yè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的感知、傳輸、控制聯(lián)合優(yōu)化設(shè)計(jì)[1-2].

網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)必須滿足工業(yè)系統(tǒng)對(duì)敏捷精確協(xié)同控制和實(shí)時(shí)可靠泛在通信的需求,綜合利用控制、通信和感知計(jì)算理論,將控制優(yōu)化理論與通信網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方法相結(jié)合,形成具有自適應(yīng)于系統(tǒng)動(dòng)態(tài)和網(wǎng)絡(luò)能力的新一代工業(yè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng).因此,構(gòu)建感知—傳輸—控制一體化框架,有助于清晰地表示三者之間相輔相成、相互制約的耦合關(guān)系,為揭示三者間的相互作用和提升工業(yè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)整體性能奠定基礎(chǔ).

1.2 感知---傳輸---控制一體化面臨的挑戰(zhàn)

1)資源受限條件下的異構(gòu)終端難以融合

一方面,復(fù)雜工業(yè)環(huán)境導(dǎo)致終端感知數(shù)據(jù)出現(xiàn)不可避免的時(shí)空偏差;另一方面,硬件資源的限制導(dǎo)致分布在不同物理空間的終端僅能獲得監(jiān)測(cè)對(duì)象的局部信息,這些局部信息之間不僅存在差異,甚至是矛盾的.多終端的協(xié)作感知有利于擴(kuò)展時(shí)間和空間的覆蓋范圍,提高狀態(tài)/參數(shù)的感知準(zhǔn)確性.需要指出的是,工業(yè)環(huán)境通常需要監(jiān)測(cè)大量參數(shù),以熱軋產(chǎn)線為例,監(jiān)測(cè)的參數(shù)涉及環(huán)境溫度、設(shè)備溫度、電機(jī)狀態(tài)、鋼板厚度和寬度、軋制壓力等,多達(dá)百級(jí).部署的監(jiān)測(cè)終端具有不同的測(cè)量及功能屬性,呈現(xiàn)出明顯的異構(gòu)特性.如何刻畫并統(tǒng)一表達(dá)異構(gòu)終端下的感知模型成為關(guān)鍵.另外,監(jiān)測(cè)終端一般采用電池供電,且難以對(duì)電量進(jìn)行有效補(bǔ)充,能量耗盡將導(dǎo)致終端無法獲得狀態(tài)信息.因此,不僅需要考慮終端自身的感知、濾波、去噪等功能,還需要考慮終端間的協(xié)作.適應(yīng)不同的終端功能、系統(tǒng)動(dòng)態(tài)和能量有效性,這是異構(gòu)終端分布式感知的關(guān)鍵和難點(diǎn).

2)復(fù)雜多變的通信環(huán)境

工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境存在嚴(yán)重的電磁干擾.工業(yè)電網(wǎng)、高頻振動(dòng)、電弧等對(duì)無線通信干擾嚴(yán)重,工業(yè)生產(chǎn)與監(jiān)控系統(tǒng)中大量的異構(gòu)通信設(shè)備共享有限的無線資源也會(huì)造成嚴(yán)重的同頻干擾.此外,廠房中遍布的金屬器械等會(huì)對(duì)無線信號(hào)造成衰落和陰影等影響[3].如此復(fù)雜動(dòng)態(tài)變化的工業(yè)環(huán)境將不可避免地影響無線傳輸?shù)膶?shí)時(shí)性和可靠性.在實(shí)際工業(yè)應(yīng)用中,由于信息容量的限制,網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的組成單元之間在單位時(shí)間內(nèi)只能交換有限的信息.頻譜等通信資源的限制,使得端到端的數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延較大,導(dǎo)致數(shù)據(jù)在傳輸過程中存在過時(shí)甚至丟失等現(xiàn)象.信息論表明,通過增加編碼長(zhǎng)度可漸近達(dá)到香農(nóng)容量,從而提高通信可靠性,但會(huì)增加通信時(shí)延.不確定、不完整、過時(shí)的反饋信息給系統(tǒng)的穩(wěn)定性及估計(jì)、控制性能造成極大影響,進(jìn)而給工業(yè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中控制指令和反饋信息的實(shí)時(shí)可靠的按需傳輸帶來了新的挑戰(zhàn).

3)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下信息和控制交互耦合

隨著工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)向大型化和復(fù)雜化方向發(fā)展,生產(chǎn)過程呈現(xiàn)出多子系統(tǒng)緊密耦合的特征,耦合關(guān)系復(fù)雜,非線性特征明顯.通信網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展,使得子系統(tǒng)間的物質(zhì)、能量以及信息流通愈發(fā)頻繁.局部攝動(dòng)、交互時(shí)延、鏈路動(dòng)態(tài)等不確定性均會(huì)通過物理的耦合及網(wǎng)絡(luò)的連接由此及彼地傳播,嚴(yán)重影響了系統(tǒng)性能.因此,對(duì)生產(chǎn)過程的控制和優(yōu)化,除了需要考慮單個(gè)生產(chǎn)裝置或局部子系統(tǒng)性能外,更需兼顧整個(gè)系統(tǒng)的全局優(yōu)化.傳統(tǒng)的控制結(jié)構(gòu)和模式已經(jīng)受到極大的挑戰(zhàn)[2].設(shè)計(jì)子系統(tǒng)間的協(xié)同機(jī)制是滿足網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)整體控制性能要求的關(guān)鍵.然而,受限于感知手段以及系統(tǒng)建模技術(shù),許多關(guān)鍵狀態(tài)和參數(shù)不可測(cè),系統(tǒng)內(nèi)和系統(tǒng)間的耦合信息無法精確獲得,直接影響到各子系統(tǒng)之間的協(xié)同策略以及各控制器的具體實(shí)現(xiàn).如何克服不確定性,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下協(xié)同控制成為一大難題.

2 感知---傳輸---控制一體化的研究

工業(yè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)感知—傳輸—控制一體化研究的主要內(nèi)容及各內(nèi)容間的內(nèi)在聯(lián)系,體現(xiàn)了感知、傳輸、控制三者之間相互依賴和相互制約的關(guān)系,如圖1所示.本文圍繞此一體化框架從以下3個(gè)方面展開綜述:非理想通信下異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)分布式融合估計(jì)、面向感知和控制的適變傳輸和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的復(fù)雜系統(tǒng)協(xié)同控制.其中,感知過程為控制提供信息支撐,傳輸過程負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)感知信息實(shí)時(shí)可靠的交互,控制過程為保證系統(tǒng)穩(wěn)定高效運(yùn)行提供控制決策.

2.1 非理想通信下異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)分布式融合估計(jì)

在感知層面,面向控制的無線網(wǎng)絡(luò)感知,目的是對(duì)存在大量冗余且被噪聲污染的觀測(cè)量進(jìn)行預(yù)處理,以降低網(wǎng)絡(luò)負(fù)載并提高感知的準(zhǔn)確性與控制的穩(wěn)定性.功能有限的單個(gè)傳感終端利用信息與通信技術(shù)可形成功能強(qiáng)大的多終端協(xié)同感知,核心是解決信息融合估計(jì)問題.關(guān)于一般的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)融合估計(jì)問題,已有的研究結(jié)果主要分為分布式的融合估計(jì)[1]和中心式的融合估計(jì)[4-5]兩類.分布式方法依賴終端間的協(xié)同合作,首先要確定終端之間的信息傳遞的方式,即協(xié)同策略.現(xiàn)有的協(xié)同策略主要有增量式策略、擴(kuò)散式策略和一致式策略,大多假設(shè)較為理想的通信環(huán)境[6-10].

圖1 工業(yè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)感知–傳輸–控制一體化框架Fig.1 Integration framework of sensing,transmission and control for industrial network systems

對(duì)于非理想通信環(huán)境下的分布式融合估計(jì)問題,研究尚處于起步階段.Zhao等[11]研究了加性噪聲信道下的自適應(yīng)估計(jì)問題,提出了擴(kuò)散式的分布式估計(jì)算法,并刻畫了估計(jì)誤差的穩(wěn)態(tài)界.在此文獻(xiàn)的研究基礎(chǔ)上,Zhang等進(jìn)一步考慮了終端間的通信存在Markovian隨機(jī)丟包的情況,提出了一致式的分布式估計(jì)算法,分析了其隨機(jī)收斂性及收斂速度[12-13].除了無線信道的動(dòng)態(tài)變化和噪聲影響,有限的通信帶寬是影響網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下狀態(tài)估計(jì)的另一個(gè)主要因素.有效的方法是在終端處進(jìn)行必要的量化和壓縮.文獻(xiàn)中常見的量化方法有均勻量化、對(duì)數(shù)量化和隨機(jī)量化[14-15].Xie等[16]提出了基于動(dòng)態(tài)量化器的擴(kuò)散式融合估計(jì)算法,并建立了算法的均方有界性和估計(jì)誤差的穩(wěn)態(tài)界;文獻(xiàn)[17-18]分別研究了均勻量化器和對(duì)數(shù)量化器對(duì)一致式估計(jì)算法性能的影響,分析了算法的均方收斂性.需要指出的是,上述研究工作無論是均勻量化器、對(duì)數(shù)量化器還是隨機(jī)量化器皆會(huì)存在穩(wěn)態(tài)的量化誤差,該誤差依賴于初值的選取和量化步長(zhǎng)的選擇,無法消除.為解決此問題,Li等[19]提出了動(dòng)態(tài)量化的概念,能保證一致性估計(jì)算法的漸近收斂,然而量化器的設(shè)計(jì)需要精細(xì)的多參數(shù)調(diào)參,依賴全局信息,且每個(gè)終端需配備多個(gè)解碼器,其個(gè)數(shù)依賴于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),擴(kuò)展性較差.基于上述考慮,Zhu等[20]提出了基于滑動(dòng)平均的一致式分布式估計(jì)算法,該算法采用常規(guī)的隨機(jī)量化器,易于設(shè)計(jì),并能夠有效克服量化誤差的影響,估計(jì)性能在有限步內(nèi)達(dá)到并超過了中心式的估計(jì)算法性能,并將該結(jié)果推廣到一般的加性量化模型,建立了算法收斂的重對(duì)數(shù)律[21].針對(duì)同一問題,Kar等在文獻(xiàn)[22]中將一致性策略引入到最小二乘估計(jì)算法中,討論了噪聲、隨機(jī)鏈路失效、量化誤差等對(duì)一致式估計(jì)算法的影響,并利用隨機(jī)逼近理論研究了估計(jì)的漸近無偏性和相容性.然而這些研究?jī)H適用于同構(gòu)網(wǎng)絡(luò),即所有終端具有相同的功能屬性,無法適用于存在多類終端的工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景,且對(duì)通信環(huán)境的刻畫仍過于理想,離真實(shí)的工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景尚有距離.

在異構(gòu)終端建模方面,Zhu等提出了一種終端的異構(gòu)性模型[23-24].一方面,依據(jù)終端的功能差異,建立異構(gòu)感知模型.對(duì)于未知狀態(tài)θ∈RJ,感知終端i的量測(cè)如下:

其中,Hi∈RJi×J為終端i的觀測(cè)矩陣,ni(t)為測(cè)量噪聲.注意到測(cè)量矩陣Hi依終端而變化,即感知終端具有不同的測(cè)量屬性.另外,對(duì)任意i,維數(shù)Ji?J,即對(duì)于單個(gè)感知終端,θ不可觀.為保證終端間協(xié)同能夠?qū)崿F(xiàn)有效估計(jì),Zhu等引入?yún)f(xié)同可觀的概念,即可逆.

另一方面,引入了通信終端以增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)連通性,減少感知終端間的通信距離,建立了終端的角色異構(gòu)模型,其中感知終端i∈IS觀測(cè)未知狀態(tài)并進(jìn)行融合估計(jì),通信終端i∈IR負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)聚合和轉(zhuǎn)發(fā).

感知終端的融合估計(jì)為

通信終端的數(shù)據(jù)聚合為

其中,f(·)表示感知終端的融合估計(jì)策略,依賴于終端i當(dāng)前的狀態(tài)xi(t),自身測(cè)量值yi(t)以及鄰居信息;注意到受通信約束的限制,終端i接收到的鄰居j的信息zij(t)并不是其狀態(tài)xj(t);g(·)為通信終端的聚合策略,僅依賴于接收到的鄰居信息.f(·)和g(·)的具體形式依實(shí)際需求設(shè)計(jì).例如f(·)可取為融合“新息”更新和一致性策略的結(jié)構(gòu)[1].

其中,ρ(t)＞0為抑制觀測(cè)及通信噪聲的影響而引入,bi(t)為補(bǔ)償因子,對(duì)通信約束進(jìn)行補(bǔ)償.終端i接收到的鄰居j的信息為zij(t)=αj(t)hij(t)xj(t)+vij(t),這里αj(t)為鄰居j的放大轉(zhuǎn)發(fā)系數(shù),hij(t)為信道增益,vij(t)為通信噪聲.g(·)取加權(quán)平均的形式.

綜上,終端的異構(gòu)性如圖2所示,每個(gè)終端僅依賴鄰居信息進(jìn)行更新和迭代.感知終端首先感知環(huán)境,獲得狀態(tài)的觀測(cè)值以及鄰居終端的估計(jì)值,進(jìn)行更新,并將更新后的估計(jì)值發(fā)送給鄰居終端;通信終端在接收到信息后,進(jìn)行聚合并廣播.

圖2 終端異構(gòu)性模型示意圖[25]Fig.2 A schematic view of node heterogeneity[25]

由于通信終端無進(jìn)一步信息處理的能力,導(dǎo)致信息的轉(zhuǎn)發(fā)在多跳網(wǎng)絡(luò)下易形成回路,從而導(dǎo)致式(2)難以分布式求解.為此,Zhu等在文獻(xiàn)[23]提出了代數(shù)圖變換的方法,通過“刪邊—賦權(quán)—分割”將通信終端的模型分析轉(zhuǎn)化為具有吸收態(tài)的Markov鏈的穩(wěn)態(tài)解問題,依據(jù)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湟子趯?shí)現(xiàn).進(jìn)而利用隨機(jī)逼近理論分析了估計(jì)的漸近無偏性和一致性.另外,還設(shè)計(jì)了連續(xù)時(shí)間形式的融合估計(jì)算法,給出了確保無偏最優(yōu)估計(jì)的參數(shù)設(shè)計(jì)準(zhǔn)則,將誤差方程統(tǒng)一到It隨機(jī)分析的框架,建立了隨機(jī)穩(wěn)定的充分條件[24].在此基礎(chǔ)上,文獻(xiàn)[25]進(jìn)一步考慮了信道衰落和通信噪聲等工業(yè)通信環(huán)境的影響,提出了通信約束的補(bǔ)償機(jī)制,設(shè)計(jì)了異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的分布式融合估計(jì)算法,利用隨機(jī)逼近理論分析了其無偏性及一致性.

2.2 面向感知和控制的適變傳輸

單純從數(shù)據(jù)傳輸?shù)慕嵌葋碚f,已有大量相關(guān)工作研究如何提高端到端的無線傳輸?shù)目煽啃?例如TDMA正交傳輸機(jī)制和多路徑傳輸?shù)?文獻(xiàn)[26]提出了一種基于重傳的可靠性機(jī)制,可以實(shí)現(xiàn)無匯聚節(jié)點(diǎn)的端到端數(shù)據(jù)包可靠傳輸.考慮到單跳網(wǎng)絡(luò)的長(zhǎng)傳輸距離會(huì)導(dǎo)致傳輸信號(hào)的嚴(yán)重路徑損耗,Marina等[27]基于尋找多跳無環(huán)鏈路分離的多路徑,提出按需要的路由選擇算法.文獻(xiàn)[28-29]進(jìn)一步考慮多路徑選擇中的節(jié)點(diǎn)能量、占空比及節(jié)點(diǎn)緩存等因素,分別提出了基于多目標(biāo)的和全局位置信息的路由選擇算法.文獻(xiàn)[30]考慮到冗余路由在提高端到端信息傳輸可靠性方面的優(yōu)勢(shì),提出了最小化系統(tǒng)代價(jià)并提高可靠性的多目標(biāo)冗余分配問題,并將此問題轉(zhuǎn)化成模糊非線性規(guī)劃問題進(jìn)行求解.從工業(yè)應(yīng)用角度考慮,現(xiàn)有多路徑方案大多要求實(shí)時(shí)收集網(wǎng)絡(luò)信息或依賴于全局位置信息的獲取.另外,缺乏對(duì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)過程引發(fā)的傳輸時(shí)延增大等問題的考慮,具有較大的局限性.

面向感知和控制的可靠傳輸機(jī)制設(shè)計(jì)應(yīng)聚焦通過無線網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化與調(diào)度來提高信息傳輸?shù)目煽啃浴⒔档凸?jié)點(diǎn)通信能耗、提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率,為保證資源動(dòng)態(tài)情況下的感知和控制性能奠定基礎(chǔ).

現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的控制/估計(jì)主要關(guān)注網(wǎng)絡(luò)信道不確定誘導(dǎo)的數(shù)據(jù)丟包和通信時(shí)延等的影響.文獻(xiàn)[31-35]將信道的不確定性建模成隨機(jī)丟包過程.為刻畫隨機(jī)丟包對(duì)估計(jì)性能的影響,通常采用誤差協(xié)方差矩陣的平均有界性作為系統(tǒng)穩(wěn)定性的衡量指標(biāo).對(duì)于單個(gè)感知終端將量測(cè)經(jīng)不可靠信道傳輸?shù)竭h(yuǎn)端融合中心的估計(jì)問題,Sinopoli等[36]證明了Kalman濾波器是最小均方誤差估計(jì),并理論證明了存在臨界丟包概率λc,只要丟包概率小于λc,即可保證估計(jì)誤差協(xié)方差陣平均有界.隨后,大量的研究工作都集中于如何精確刻畫λc的值[37].文獻(xiàn)[38]對(duì)這方面的研究進(jìn)行了綜述.

對(duì)于工業(yè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的傳輸來說,更關(guān)心的是如何降低λc,提高傳輸?shù)目煽啃?保證感知和控制性能.由于頻譜資源和終端能力是制約控制性能提升的兩大主要因素,在這方面,已經(jīng)有一些相關(guān)的研究.針對(duì)帶寬受限、頻譜稀缺導(dǎo)致的信息丟失問題,文獻(xiàn)[39]借助認(rèn)知無線電技術(shù)獲取更多的頻譜資源,通過增加帶寬,提高感知數(shù)據(jù)的傳輸可靠性,進(jìn)而提升網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的估計(jì)準(zhǔn)確性.文獻(xiàn)[40]考慮到發(fā)射設(shè)備能量受限的問題,提出采用能量獲取技術(shù)補(bǔ)充終端的能量,同時(shí)結(jié)合剩余能量和估計(jì)性能進(jìn)行動(dòng)態(tài)的功率調(diào)節(jié),在保證估計(jì)算法收斂的條件下,最小化整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能耗.Leong等[41]針對(duì)長(zhǎng)傳輸距離和大路徑損耗導(dǎo)致的信息丟失問題,引入通信終端,利用通信終端的聚合和轉(zhuǎn)發(fā)功能,減少感知終端與遠(yuǎn)端融合中心的通信距離,進(jìn)而降低無線信道衰落對(duì)估計(jì)性能的影響,同時(shí)提高感知終端的壽命.在此基礎(chǔ)上,Cheng等[42]進(jìn)一步將其拓展到多跳的情形,研究了面向狀態(tài)估計(jì)的多跳數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制,通過合理的路由設(shè)計(jì),使得端到端的傳輸時(shí)延滿足狀態(tài)估計(jì)的穩(wěn)定性需求.

然而,現(xiàn)有文獻(xiàn)主要是聚焦于如何通過設(shè)計(jì)控制器來保證控制性能.僅有少量工作在控制器設(shè)計(jì)的同時(shí)考慮通信網(wǎng)絡(luò)調(diào)度和設(shè)計(jì)等.為了降低對(duì)通信資源的需求,通常采用增大控制間隔、采樣間隔或采取機(jī)會(huì)式傳輸調(diào)度方法.具體地,Cao等[43]提出了一種基于模擬退火算法的在線優(yōu)化策略,通過優(yōu)化控制間隔來提高通信網(wǎng)絡(luò)約束下的控制性能;文獻(xiàn)[44]模塊化地設(shè)計(jì)了控制回路的采樣時(shí)間,針對(duì)該采樣時(shí)間觸發(fā)的控制系統(tǒng),設(shè)計(jì)了deadline約束的多跳數(shù)據(jù)包傳輸協(xié)議,進(jìn)一步提升了控制系統(tǒng)性能.文獻(xiàn)[45]通過機(jī)會(huì)式調(diào)度控制指令數(shù)據(jù)包的傳輸,在保證控制性能的基礎(chǔ)上,減少了數(shù)據(jù)包的傳輸數(shù)量,從根本上減少了對(duì)通信網(wǎng)絡(luò)的資源需求.Knorn等[46]考慮到工業(yè)復(fù)雜環(huán)境下終端通常難以更換電池,借助能量獲取技術(shù)來降低有限的電池能量對(duì)控制性能的約束,并通過自適應(yīng)地功率分配,降低可用能量的動(dòng)態(tài)性對(duì)數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃杂绊?以提高控制性能.

對(duì)于網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng),Schenato等[47]指出,控制系統(tǒng)的性能不僅依賴于控制器設(shè)計(jì),同時(shí)還嚴(yán)重受制于通信網(wǎng)絡(luò)及外部的通信環(huán)境.對(duì)于工業(yè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),這一論斷同樣成立,而且更為嚴(yán)峻,有以下三方面原因.1)工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)中的感知數(shù)據(jù)具有多優(yōu)先級(jí)、頻譜資源有限、節(jié)點(diǎn)能量有限等特殊性.2)面對(duì)復(fù)雜多變的工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境,無線傳輸技術(shù)需要引入適變性和智能化,以解決有限頻譜、能量與動(dòng)態(tài)異構(gòu)需求之間的矛盾.3)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)具有顯著的多業(yè)務(wù)異構(gòu)QoS(Quality of service)需求特征,例如,過程自動(dòng)化過程數(shù)據(jù)的傳輸時(shí)效性一般為毫秒級(jí)到秒級(jí),需要很高的傳輸實(shí)時(shí)性和可靠性,為其分配較高的優(yōu)先級(jí);而設(shè)備環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的時(shí)效性相對(duì)要長(zhǎng),一般在秒級(jí)或分鐘級(jí)以上,具有較低的優(yōu)先級(jí).面向此類系統(tǒng)的傳輸機(jī)制尚未形成清晰的研究思路及解決方案,更遑論面向感知和控制的傳輸機(jī)制.這需要對(duì)控制器和通信機(jī)制進(jìn)行聯(lián)合設(shè)計(jì).

Lyu等[48]通過主動(dòng)調(diào)度有限網(wǎng)絡(luò)資源以從傳輸上解決影響控制/估計(jì)性能的外部網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,提出了基于改進(jìn)Kalman濾波的收斂性分析方法,構(gòu)建了無偏估計(jì)收斂性與傳感器觀測(cè)數(shù)據(jù)的映射關(guān)系.

其中,Pr(ri(k)=1)表示感知終端i的成功傳輸概率,ξ1(k-1)和ξ2(k-1)與k-1時(shí)刻的估計(jì)誤差相關(guān).式(3)給出了存在觀測(cè)信息丟失情況下狀態(tài)估計(jì)收斂的必要條件.基于此,文獻(xiàn)[48]利用認(rèn)知無線電技術(shù),研究了面向工業(yè)系統(tǒng)狀態(tài)感知的傳輸機(jī)制.對(duì)于多優(yōu)先級(jí)數(shù)據(jù)共存的問題,為監(jiān)測(cè)系統(tǒng)狀態(tài)的感知終端分配冗余的無線資源,設(shè)計(jì)了多信道多優(yōu)先級(jí)傳輸策略,以保證狀態(tài)估計(jì)的收斂性.與此同時(shí),對(duì)設(shè)備健康監(jiān)測(cè)終端,進(jìn)行時(shí)隙、頻譜、功率多域資源聯(lián)合優(yōu)化和按需傳輸調(diào)度,實(shí)現(xiàn)了降低數(shù)據(jù)包沖突概率,達(dá)到減少傳輸時(shí)延、提高數(shù)據(jù)傳輸率和資源利用率的目的.

2.3 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的復(fù)雜系統(tǒng)協(xié)同控制

從控制層面來講,基于無線網(wǎng)絡(luò)感知與適變傳輸?shù)墓I(yè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)協(xié)同控制,其目的是利用系統(tǒng)終端設(shè)備獲取的測(cè)量信息,綜合感知設(shè)備運(yùn)行的復(fù)雜環(huán)境、受限硬件資源、信息傳輸時(shí)滯、系統(tǒng)交互耦合等因素,針對(duì)具有大規(guī)模、高復(fù)雜、多耦合特性的工業(yè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),設(shè)計(jì)具有整體優(yōu)化特性的多子系統(tǒng)協(xié)同控制器,實(shí)現(xiàn)不同空間多子系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行,使得系統(tǒng)整體性能得以高效提升.

圖3是一個(gè)典型的工業(yè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)耦合模型,具有子系統(tǒng)內(nèi)級(jí)聯(lián)連接,子系統(tǒng)間關(guān)聯(lián)耦合的特點(diǎn).對(duì)于此類系統(tǒng)的控制研究,已有的研究結(jié)果主要分為集中控制[49]和分散控制[50-51]兩大類.

集中控制對(duì)所有子系統(tǒng)進(jìn)行統(tǒng)一的控制和管理,主要有調(diào)用返回模型(Call-return model)和管理者模型(Manager model)兩類.Tan等[49]采用模型預(yù)測(cè)控制方法,提出一種在輸電網(wǎng)中協(xié)調(diào)不同的分布式電源逆變器并行操作的集中控制方案,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)輸電網(wǎng)整體的能源管理.對(duì)于單個(gè)級(jí)聯(lián)子系統(tǒng)的集中控制,采用感知信息,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的鎮(zhèn)定,其關(guān)鍵問題是克服時(shí)滯和不確定性對(duì)控制器設(shè)計(jì)造成的影響.上世紀(jì)80年代末提出的反演遞推(Backstepping)方法被認(rèn)為是級(jí)聯(lián)系統(tǒng)反饋控制最有效的方法之一.然而直接將反演遞推方法用于非線性時(shí)滯系統(tǒng),設(shè)計(jì)控制器,容易陷入循環(huán)迭代錯(cuò)誤.有鑒于此,文獻(xiàn)[52]基于可測(cè)信息重構(gòu)不可感知信息,進(jìn)而基于重構(gòu)的系統(tǒng)狀態(tài)信息,提出了補(bǔ)償反演遞推策略,為虛擬控制輸入變量引入補(bǔ)償因子,避免了循環(huán)迭代問題.文獻(xiàn)[53]利用Razumikhin引理,實(shí)現(xiàn)對(duì)非線性和多狀態(tài)時(shí)滯的整體處理,具有更強(qiáng)的泛化能力和魯棒性.

圖3 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下復(fù)雜系統(tǒng)協(xié)同控制Fig.3 A schematic view of cooperative control of complex systems in network environments

相比于集中控制,分散控制只需要自身子系統(tǒng)的狀態(tài)信息,不需要全局子系統(tǒng)信息[54].對(duì)于大規(guī)模系統(tǒng)來說,這極大地降低了對(duì)通信的需求.但另一方面,由于只能利用自身子系統(tǒng)信息,采用分散控制方法設(shè)計(jì)控制器時(shí),必須考慮網(wǎng)絡(luò)耦合關(guān)系和結(jié)構(gòu)特征.如何設(shè)計(jì)與結(jié)構(gòu)特性相匹配的控制策略至關(guān)重要.這方面已經(jīng)有很多研究成果[50].文獻(xiàn)[55-56]將系統(tǒng)的不確定性界融入到控制器設(shè)計(jì)中,實(shí)現(xiàn)了時(shí)滯關(guān)聯(lián)系統(tǒng)的指數(shù)鎮(zhèn)定.上述研究成果大多假設(shè)系統(tǒng)的耦合呈現(xiàn)線性或部分線性的形式,而且系統(tǒng)的狀態(tài)完全可知.

非線性特征明顯、信息與控制的交互耦合等特征使得網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的分散控制極為困難.僅有較少的研究成果.文獻(xiàn)[57]針對(duì)關(guān)聯(lián)系統(tǒng)中存在的非線性耦合和不匹配非線性擾動(dòng),通過引入虛擬耦合將可用信息分離出來,設(shè)計(jì)分散輸出反饋控制器,實(shí)現(xiàn)對(duì)非線性關(guān)聯(lián)系統(tǒng)的漸近鎮(zhèn)定.Hua等[58]基于級(jí)聯(lián)—關(guān)聯(lián)的分解思想,提出了級(jí)聯(lián)遞推和關(guān)聯(lián)分散的協(xié)同設(shè)計(jì)方法.1)為每個(gè)子系統(tǒng)設(shè)計(jì)分散級(jí)聯(lián)觀測(cè)器來重構(gòu)不可感知的狀態(tài).針對(duì)觀測(cè)器和誤差系統(tǒng)構(gòu)成的復(fù)合系統(tǒng),設(shè)計(jì)冗余的虛擬控制,從而有效克服了網(wǎng)絡(luò)耦合時(shí)滯和非線性關(guān)聯(lián)的影響.2)針對(duì)子系統(tǒng)間關(guān)聯(lián)項(xiàng)未知的情形,利用自適應(yīng)方法在線辨識(shí),學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)特征,進(jìn)而給出了網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)分散控制器設(shè)計(jì)策略,實(shí)現(xiàn)多關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)的分散協(xié)同控制.該方法將計(jì)算復(fù)雜度由O(Nni)降為O(ni),其中N為網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中所有子系統(tǒng)的個(gè)數(shù),ni為第i個(gè)子系統(tǒng)的維數(shù),大大簡(jiǎn)化了控制器設(shè)計(jì).近年來,關(guān)聯(lián)系統(tǒng)的未建模、執(zhí)行器控制方向未知、隨機(jī)擾動(dòng)、狀態(tài)不可測(cè)、強(qiáng)耦合等問題均得到了較好解決[51,59].

主從遙操作系統(tǒng)是一類控制與信息緊密交互耦合的典型網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),如圖4所示.主端子系統(tǒng)將控制信息經(jīng)通信網(wǎng)絡(luò)傳輸給從端,從端子系統(tǒng)操作被控對(duì)象并將力反饋等信息通過網(wǎng)絡(luò)回傳給主端.主從系統(tǒng)最主要的性能是穩(wěn)定性和透明性,即從端對(duì)主端的位置軌跡精確跟蹤,主端通過從端得到工作環(huán)境中力的精確反饋.對(duì)傳輸同步要求高的主從網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),不對(duì)稱時(shí)延和時(shí)延抖動(dòng)是影響其性能的核心因素.

圖4 主從遙操作系統(tǒng)Fig.4 A master-slave teleoperation system

波變換方法是研究主從遙操作系統(tǒng)的一類重要方法,基本思想是將主從端的速度信息與力信息適當(dāng)疊加后進(jìn)行傳輸,基于散射原理來克服網(wǎng)絡(luò)時(shí)滯的影響[60].但是波變換理論嚴(yán)格要求網(wǎng)絡(luò)時(shí)延為對(duì)稱且定常,這對(duì)于實(shí)際網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)很難實(shí)現(xiàn).文獻(xiàn)[61-62]跳出波變換的框架,對(duì)于時(shí)變時(shí)滯情形,設(shè)計(jì)了比例—微分(PD)型控制器,并建立了系統(tǒng)穩(wěn)定性的條件、時(shí)滯上界與控制器參數(shù)的關(guān)系.但文獻(xiàn)[61]僅適用于控制器參數(shù)為標(biāo)量的情形.Hua和Liu設(shè)計(jì)了PD控制和直接力反饋控制兩種模式,確定了保證位置跟蹤精度的前向和反向傳輸時(shí)滯的上界,同時(shí)提升了同步性能和透明性能[62].為了消除位置跟蹤偏差,Tian等[63]提出了一種基于能量監(jiān)測(cè)器的切換信道主從控制.該方法采用能量監(jiān)測(cè)器來判定主從端是由人操作還是與環(huán)境接觸,進(jìn)而決定是否關(guān)閉力通道.通過信道的切換,有效提高了位置跟蹤精度與力覺臨場(chǎng)感.除了上述單主—單從的結(jié)構(gòu),亦有許多工作研究了單主—多從和多主—多從結(jié)構(gòu)的遙操作協(xié)同控制.特別地,文獻(xiàn)[64]研究了單主—多從且從端有網(wǎng)絡(luò)連接的網(wǎng)絡(luò)遙操作控制問題,針對(duì)網(wǎng)絡(luò)時(shí)滯和執(zhí)行器飽和的限制,設(shè)計(jì)了分布式控制器,實(shí)現(xiàn)了多從端子系統(tǒng)的編隊(duì)控制,并建立了系統(tǒng)的吸引域.上述研究工作為網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下復(fù)雜系統(tǒng)的協(xié)同控制奠定了良好的基礎(chǔ).

2.4 感知---通信---控制聯(lián)合設(shè)計(jì)

關(guān)于聯(lián)合設(shè)計(jì)方面的研究尚處于襁褓之中.對(duì)于感知—通信—控制一體化設(shè)計(jì),本文做了初步探索,所提出的工業(yè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的分層架構(gòu)如圖5所示.工業(yè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中感知終端的計(jì)算和通信能力有限,直接將感知數(shù)據(jù)傳送到融合中心將消耗大量的能量和頻譜資源,大量的數(shù)據(jù)同時(shí)傳輸會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的沖突和碰撞,進(jìn)一步惡化信息交互的可靠性和實(shí)時(shí)性.針對(duì)此問題,提出在工業(yè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中部署邊緣估計(jì)終端,負(fù)責(zé)對(duì)原始感知數(shù)據(jù)的預(yù)處理和信息轉(zhuǎn)發(fā).基于邊緣計(jì)算的中心式的融合估計(jì),一方面可以減少感知終端的通信開銷,另一方面可以去除冗余信息,提高資源有效性,有利于進(jìn)一步提升異構(gòu)傳感網(wǎng)的協(xié)同感知能力.

圖5 工業(yè)網(wǎng)路系統(tǒng)的分層架構(gòu)Fig.5 A hierarchical architecture for industrial network systems

由于感知終端的感知范圍有限且相鄰終端的感知信息的相關(guān)性較高,根據(jù)地理位置將所有終端進(jìn)行分簇,并且為每個(gè)簇部署一個(gè)邊緣估計(jì)終端.所有邊緣估計(jì)終端構(gòu)成中間層,利用邊緣計(jì)算技術(shù)對(duì)接收到的原始感知數(shù)據(jù)進(jìn)行信息提取與融合,以去除冗余信息,提高感知精度.隨后,邊緣估計(jì)終端將局部估計(jì)值傳遞到融合中心.

文獻(xiàn)[65]提出了工業(yè)無線環(huán)境下信息傳輸與狀態(tài)估計(jì)的聯(lián)合設(shè)計(jì)架構(gòu),設(shè)計(jì)了能夠自適應(yīng)于網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度方案的高效估計(jì)算法,降低了網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)因素對(duì)估計(jì)收斂性與準(zhǔn)確性的影響.同時(shí),綜合考慮多傳感器間通信資源的相互競(jìng)爭(zhēng)以及信息傳輸可靠性與估計(jì)性能的內(nèi)在聯(lián)系,提出了一種能夠折衷估計(jì)準(zhǔn)確性和資源有效性的多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化方法.不僅保證了無線控制系統(tǒng)中估計(jì)的收斂性和資源分配的公平性,同時(shí)可提高狀態(tài)估計(jì)的準(zhǔn)確性和頻譜—能量的有效性,提升了系統(tǒng)整體性能和資源利用率.

文獻(xiàn)[66-67]針對(duì)通信—控制聯(lián)合設(shè)計(jì)問題,深入分析工業(yè)無線網(wǎng)絡(luò)中帶寬受限、傳輸速率、時(shí)延等網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)限制因素對(duì)控制性能的影響,以最小化工業(yè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的感知—傳輸—控制總代價(jià)為目標(biāo),開展資源受限的自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度與LQR(Linear quadratic regulator)控制律聯(lián)合設(shè)計(jì)的研究.

考慮到傳輸調(diào)度策略和有限的無線資源對(duì)估計(jì)和控制性能的影響,本文定義了函數(shù)Fw,k(pw,m(k),aw,m(k),hw,m(k))來表示信息傳輸?shù)目煽啃?由此可見,信息傳輸?shù)目煽啃杂山K端發(fā)射功率、傳輸信道增益以及信道數(shù)目決定.信息傳輸可靠性直接影響控制律的設(shè)計(jì),進(jìn)而影響控制的穩(wěn)定性,最終將影響整體系統(tǒng)的運(yùn)行代價(jià).考慮到控制律的設(shè)計(jì)不會(huì)對(duì)傳輸調(diào)度的制定產(chǎn)生影響,以及估計(jì)性能只依賴于傳輸調(diào)度策略,因此,將控制律與傳輸調(diào)度分離設(shè)計(jì),估計(jì)算法與控制律分離設(shè)計(jì).對(duì)于初始狀態(tài)誤差有限且估計(jì)誤差協(xié)方差收斂的系統(tǒng),有限時(shí)域的最優(yōu)控制律是標(biāo)準(zhǔn)的LQR控制器,即每個(gè)子系統(tǒng)的最優(yōu)的控制律為uw(k)=K(k)(k|k),其中增益可根據(jù)LQR控制計(jì)算.

基于LQR的控制代價(jià)函數(shù)為

其中,

式中,C1:為保證無沖突傳輸,在每個(gè)時(shí)隙一信道只能分配給一個(gè)簇頭用于傳輸;C2:在所有被信道上的發(fā)射功率總和不能超過其最大功率;C3:在估計(jì)信息存在連續(xù)丟包的情況下,保證系統(tǒng)穩(wěn)定的條件.如果系統(tǒng)不存在連續(xù)丟包,那么此條件可以移除;C4:信道分配指示變量為0-1整數(shù);C5:終端的發(fā)射功率為正數(shù).

由于此優(yōu)化問題的目標(biāo)函數(shù)為非線性函數(shù)在有限時(shí)域內(nèi)的時(shí)間累積代價(jià)總和,限制為非凸的,且優(yōu)化變量存在整數(shù),因此該問題為混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題.對(duì)于時(shí)間累積問題來說,需要利用非因果的未來信息來求全局最優(yōu)解,計(jì)算復(fù)雜度很大,因此可以利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃技術(shù)將多時(shí)隙優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為一系列單時(shí)隙優(yōu)化問題,利用各時(shí)隙之間的關(guān)系,逐個(gè)進(jìn)行求解.對(duì)于某個(gè)時(shí)隙的子問題來說,采用子問題分解迭代求解法和半定規(guī)劃的分塊坐標(biāo)下降法近似求解算法獲取次優(yōu)解[66].

2.5 工業(yè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)一體化設(shè)計(jì)在熱軋流程中的應(yīng)用

本節(jié)以熱軋工藝過程為例,分析熱軋工藝發(fā)展對(duì)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)一體化設(shè)計(jì)的需求,并簡(jiǎn)述已有的部分成果.

圖6 工業(yè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在熱軋流程中的應(yīng)用Fig.6 Application of industrial network systems to hot rolling process

熱軋流程由多道工藝過程組成,按工序一般可劃分為五個(gè)部分:加熱區(qū)、粗軋區(qū)、精軋區(qū)、冷卻區(qū)和卷取區(qū),如圖6所示,將坯料依次經(jīng)過不同工藝設(shè)備的加工處理,最后形成符合規(guī)格要求的成品.熱軋流程有嚴(yán)格的工序要求,而且工藝過程復(fù)雜度高且工業(yè)生產(chǎn)線的布置、工藝設(shè)備的空間物理位置設(shè)置和工序的銜接等都是精心設(shè)計(jì)的.由此可見，熱軋生產(chǎn)過程是一個(gè)典型的級(jí)聯(lián)—關(guān)聯(lián)耦合的復(fù)雜物理系統(tǒng).通過部署大量的傳感器來獲取更多過程數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對(duì)軋制過程軋件溫度等參數(shù)的全生命周期管理,提高產(chǎn)品力學(xué)性能和組織性能的預(yù)報(bào)水平,以適應(yīng)鋼鐵生產(chǎn)中小批量、高質(zhì)量的軋制需求,提高軋制工業(yè)信息化水平,改善熱軋生產(chǎn)控制,保障生產(chǎn)安全.為提高軋制水平,需要實(shí)現(xiàn)從感知、傳輸?shù)娇刂频囊惑w化設(shè)計(jì),以感知支撐控制,以傳輸保證數(shù)據(jù)的可靠實(shí)時(shí)到達(dá),以控制實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的優(yōu)化決策.

在感知層面,Zhu等[68]從網(wǎng)絡(luò)層面探究了分布式融合估計(jì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞囊?基于網(wǎng)絡(luò)覆蓋度、網(wǎng)絡(luò)連通性以及估計(jì)性能要求,提出了網(wǎng)絡(luò)部署及拓?fù)鋬?yōu)化的新方法,為熱軋流程監(jiān)控的網(wǎng)絡(luò)部署提供了必要的理論指導(dǎo).對(duì)于中間的路由層,Xue等[69]針對(duì)工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)存在電磁干擾等惡劣通信環(huán)境,提出了實(shí)時(shí)路由策略TREE,保證了熱軋生產(chǎn)線的感知信息實(shí)時(shí)可靠地傳輸,進(jìn)而有效地解決了無線網(wǎng)絡(luò)在工業(yè)應(yīng)用中的挑戰(zhàn),使得無線技術(shù)適合工業(yè)領(lǐng)域并為實(shí)際應(yīng)用做好了準(zhǔn)備[70].在此基礎(chǔ)上,Chen等[71]首次將基于樹的廣播策略與分布式信息融合分散式一致性估計(jì)相結(jié)合,并將融合估計(jì)算法應(yīng)用于熱軋產(chǎn)線的鋼板溫度的估計(jì)及跟蹤問題,提升了異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的估計(jì)有效性和準(zhǔn)確性,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了對(duì)鋼板溫度的精確估計(jì)和連續(xù)跟蹤.

3 結(jié)論與展望

隨著控制科學(xué)、通信科學(xué)、計(jì)算科學(xué)的快速發(fā)展,交叉學(xué)科不斷取得新的進(jìn)展,工業(yè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)也將得到長(zhǎng)足發(fā)展.新的感知—傳輸—控制一體化范式會(huì)不斷涌現(xiàn),協(xié)同優(yōu)化控制的方法和實(shí)現(xiàn)方式也會(huì)越來越豐富,應(yīng)用范圍將不斷擴(kuò)大.可以預(yù)見,通過網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)各個(gè)環(huán)節(jié)的優(yōu)化與協(xié)調(diào)來實(shí)現(xiàn)工業(yè)系統(tǒng)的優(yōu)化控制將成為一個(gè)重要的研究方向,而且工業(yè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在生產(chǎn)過程智能化和信息化中將發(fā)揮越來越重要的作用.

本文最后提出一些重要但尚待解決的問題及未來值得深入探索的研究方向.

1)在感知層面,已有部分研究成果提出了網(wǎng)絡(luò)感知模型,為分布式估計(jì)過程和信息交互過程建立了統(tǒng)一架構(gòu).但是,隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中控制與信息的交互耦合特征變得格外顯著,而且信息的獲取與傳輸往往會(huì)在多種網(wǎng)絡(luò)中跨網(wǎng)交互和傳輸,導(dǎo)致其與控制層面的耦合將變得更加復(fù)雜.因此,估計(jì)算法中“新息”更新與信息交互的依賴關(guān)系尚未得到廣泛的研究.

2)在傳輸層面,感知信息與控制指令的傳輸性能隨著無線環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化而變化,給時(shí)延約束下的可靠傳輸帶來巨大的考驗(yàn).面對(duì)工業(yè)復(fù)雜環(huán)境下,如何利用有限的資源為網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)提供實(shí)時(shí)可靠的信息交互尚未得到充分解決.

3)在控制層面,控制對(duì)象的性質(zhì)與結(jié)構(gòu)隨網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴(kuò)展而發(fā)生變化,對(duì)反饋控制提出新的挑戰(zhàn).面對(duì)新的耦合特征,橫向級(jí)聯(lián)、縱向關(guān)聯(lián)的結(jié)構(gòu)分解模式需要協(xié)同考慮控制器設(shè)計(jì)復(fù)雜度與結(jié)構(gòu)分解方式的關(guān)系.將對(duì)象的控制需求與面向控制的信息感知和傳輸相結(jié)合,進(jìn)行聯(lián)合設(shè)計(jì)和優(yōu)化是非常具有挑戰(zhàn)性的研究方向,目前部分研究工作僅僅做了初步的研究,尚需進(jìn)一步深化.