网络控制系统的研究现状与展望

第32卷第3期2003年6月

文章编号:1002-0411(2003) 03-0239-06

　信息与控制

In formation and C ontrol

V ol. 32,N o. 3　　June , 2003　

网络控制系统的研究现状与展望

黎善斌1　王　智1　张卫东2　孙优贤1

(1. 浙江大学工业控制技术国家重点实验室　杭州　310027; 2. 上海交通大学自动化系智能室　上海　200030)

摘　要:控制回路通过实时网络闭环而成的反馈控制系统称为网络控制系统. 由于控制回路网络的存在, 使得分析和设计网络控制系统变得复杂, 传统的控制理论都要重新评估后才能应用到网络控制系统中. 大量的文献从不同的角度对网络控制系统的分析和设计进行了研究. 本文旨在对网络控制系统的研究现状进行介绍, 并指出进一步研究的领域. Ξ

关键词:网络控制系统; 控制策略; 调度算法中图分类号:TP393　　　　　　文献标识码:A

STATUS AN D PR OSPECT OF NETWORKE D CONTR OL SYSTEM

LI Shan 2bin 1　W ANG Zhi 1　ZH ANG Wei 2dong 2　S UN Y ou 2xian 1

(1. National Laboratory o f Industrial Control Technology , Zhejiang University , Hangzhou 　310027;

2. Automation Department , Shanghai Jiaotong University , Shanghai 　200030)

Abstract :NCS (Netw orked C ontrol System ) is a kind of feedback control systems where the control loops are closed through real 2time control netw ork. The existence of real 2time netw ork in the feedback control loop makes analysis and design of an NCS complex. C onventional control theories must be reevaluated before they can be applied to NCS. Numerous re 2search papers have investigated analysis and design of NCS from different views. This paper aims at introdution state of arts of NCS and points out the field of further research.

K eyw ords :netw orked control system , control strategy , scheduling alg orithm

1　引言(I ntroduction)

通信与控制系统ICCS (Integrated C ommunication

and C ontrol Systems ) , 又称网络控制系统NCS (Net 2w orked C ontrol Systems ) 是一种全分布式、网络化实时反馈控制系统, 是指某个区域现场传感器、控制器及执行器和通信网络的集合, 用以提供设备之间的数据传输, 使该区域内不同地点的用户实现资源共享和协调操作[1,2]. 网络化控制是复杂大系统控制和远程控制系统的客观需求, 传感器、执行机构和驱动装置等现场设备的智能化为通信网络在控制系统更深层次的应用提供了必要的物质基础, 而高速以太网和现场总线技术的发展和成熟解决了网络控制系统自身的可靠性和开放性问题, 使之成为现实. NCS 广泛地应用于自动化制造工厂、电厂、机器人、高级的航天航空器和电气化运输工具[3,4]. 与其他的计算机控制系统(如直接数字控制系统DDC , 分布式控制系统DCS , 现场总线控制系统FCS ) 不同的是,

NCS 中所有的实时性传感器和控制数据是通过网络

传输的, 网络节点必须紧密协调工作来完成控制任务. 而DDC 中计算机是直接对过程进行控制的;DCS 中许多的实时性控制任务(传感, 计算, 执行) 是在各自的模块中完成的, 仅仅开/关信号、监控信号、警报信号等这类信息是通过网络来传输的. 从网络结构上来说,NCS 和FCS 并没有区别, 都是总线网络, 多个节点共享信道传输实时或者非实时信息. 但是从定义上看,FCS 着重点是节点之间实时或者非实时信息的传输和共享, 而NCS 强调在串行实时总线上建立闭环控制回路, 从这一点上看,NCS 对于网络的实时性要求更高, 网络结构也更加分散化. NCS 中的控制网络是一个大的范畴, 包括了现场总线, 但是不局限于现场总线, 还可以包括工业以太网、无线网络等多种形式, 这也是与网络技术的发展相适应的. 　　将通信网络引入控制系统, 连接智能现场设备和自动化系统, 实现了现场设备控制的分布化和网

Ξ收稿日期:2002-05-10

　基金项目:中法先进研究计划PRA 资助项目(S101-04) ; 国家自然科学基金资助项目(60084001)

络化, 同时也加强了现场控制和上层管理的联系. 这

种网络化的控制模式具有信息资源能够共享、连接线数大大减少、易于扩展、易于维护、高效率、高可靠性、灵活等优点. 但同时由于网络中的信息源很多, 信息的传送要分时占用网络通信线路, 而网络的承载能力和通信带宽有限, 必然造成信息的冲撞、重传等现象的发生, 使得信息在传输过程中不可避免地存在时延. 时延由于受到网络所采用的通信协议、网络当时的负荷状况、网络的传输速率和信息包的大小等诸多因素的影响, 而呈现出或固定或随机、或有界或无界的特征, 导致控制系统性能的下降甚至不稳定, 同时也给控制系统的分析、设计带来了很大的困难. 传统的控制理论在对系统进行分析和设计时, 往往做了很多理想化的假定, 如单率采样、同步控制、无延时传感和调节. 　　而在NCS 中由于控制回路中存在网络, 上述假定通常是不成立的, 因此传统的控制理论都要重新评估后才能应用到NCS 中. 大量的文献从不同的角度对网络控制系统的分析和设计进行了研究. 本文旨在对NCS 的研究现状进行介绍, 并指出进一步研究的领域.

传统的点对点控制系统比较, 网络给NCS 系统带来的问题为[5,6]:　　控制延时是某个采样时刻和对应的执行器响应时刻之差. 最简单的情况下, 控制延时为控制算法的执行时间. 在NCS 中, 控制延时依赖于很多参数, 包括计算延时和通信延时. 从控制的角度来看, 延时将使系统相位滞后, 恶化系统的性能; 从调度的角度来看, 延时将使信息不能准时到达, 丢失截止期, 甚至产生多米诺效应.

　　抖动为“在任何特定的时间间隔内, 与时间相关的、突然的、乱真的变化”, 抖动依赖于时钟的精确性、调度算法和计算机硬件结构. 从控制的角度看, 抖动表现为:控制周期的抖动, 延时抖动, 采样抖动; 从调度的角度看, 抖动表现为:输入抖动, 输出抖动, 队列抖动, 截止期抖动. 　　瞬态误差是控制信号在网络中传输时发生丢失或冲突而产生的, 它使数据和通信的延时加剧. 更严重的是, 瞬态误差有可能持续几个周期, 系统不能立即恢复正常, 时序样本不能准时到达, 这样便产生了空采样的问题; 如果控制器不能在传感器产生新样本之前及时得到样本, 在无缓存区的情况下, 旧的样本将被覆盖, 这样便产生了样本拒绝问题. 更严重的误差(即暂时中断) 使得系统以不可预测的方式运行, 如:无响应或产生误操作

.

2　问题描述(Problem Description)

一般来说,NCS 的结构图可以由图1来表示, 与

图1　典型的网络控制系统结构图

Fig. 1　A typical schematic diagram for an NCS

　　由于上述问题对信号时序会产生影响, 要保证系统的性能有必要考虑各个节点不同的触发方式. 在实时系统中, 节点的触发方式有时间驱动TT 和事件驱动ET 两种. 如果环境中存在许多零散的信号以未知的次数交换, 此时采用ET 将取得更好的性能; 反之, 如果环境中周期信号必须交换, 那么采用TT 取得的效果更好. 正是由于ET 和TT 各有优点,

在设计NCS 时, 传感器、控制器、执行器要选择合适的触发方式. 触发方式选择不当, 系统的性能也将产生极大的影响. 图2、3解释了采用不同触发方式对信号时序的影响. 图2为时间触发的时序, 传感器和控制器都采用时间驱动; 执行器采用事件驱动. 在时刻k , 控制器节点所接受的信息是不能确定的, 执行器节点接受的信息也是不确定的. 图3为事件触发

的时序, 传感器为时间驱动, 控制器和执行器为事件

) 的控制驱动. u x k -i 表示基于传感量x k -i (i =1,2, …量. 由于控制器采用了事件触发, 大大改善了时序的

失步

.

是很复杂的, 网络产生的延时不可能是恒定的. 但是, 将时变的延时转化为恒定的延时来进行研究确实是研究延时条件下NCS 稳定性问题的一种方法. 为数不多的文献对这个问题进行了讨论[1, 9～11]. 文[10]a ) 通过在传感器与控制器、控制器与执行器之间引入缓存, 从而把时变的系统变成为时不变系统; b ) 假定系统中所有的节点都是时钟控制且同步的; c ) 假定缓存的长度比系统最坏情况下的通信延时还要长. 此时, 设计问题就转化为一般的采样数据控制问题. 这种方法处理了控制延时大于一个采样周期的情况, 缺点是缓存区的引入将所有的延时人为地扩大了, 从而降低了系统的性能. 同样, 文[1, 9, 11]研究的控制器也是时间驱动的, 但是这种控制器和控制对象是不同步的; 推导出了有限维时不变离散时间系统模型, 系统的增广状态向量包含了控制器和系统输出的当前及过去值. 3. 1. 2　抖动　　大量的文献结合随机最优控制理论对NCS 中的控制延时抖动进行了研究[12-20]. 文[12, 13]采用

图2　时间驱动方式下信息传输时序图

Fig. 2　T ime 2triggered signal

sequences

图3　事件驱动方式下信息传输时序图

Fig. 3　Event 2triggered signal sequences

的控制策略为:时间驱动的传感器和控制器, 事件驱

动的执行器. 传感器和控制器启动时有很小的时间偏差Δs . 计算控制信号时, 新的传感器值到达控制

sc sc

器的概率P (τk Δs , 则说明是在新的测量数据未知的情况下对控制信号进行计算. 当控制信号到达执行器节点时, 执行器节点

3　研究现状(State 2of 2arts)

NCS 的研究涉及控制和通信网络两个方面, 对

同一个问题既可以从控制的角度来研究, 也可以从信息调度的角度来研究, 或者将这两个方面综合起来进行研究.

3. 1　控制策略的研究3. 1. 1　控制延时

　　NCS 中存在的控制延时包括:a ) 采样器和控制

sc

器之间的通信延时τ; b ) 控制器和执行器之间的通

ca c 信延时τ; c ) 控制器的执行时间τ. 不同的工业网

络具有不同的通信延时特性和实时性能[2, 7, 8], 如:Ethernet 的延时特性是不确定性的随机延时; 令牌型

总线的延时特性是确定性有界延时. 针对不同的延时特性, NCS 稳定性分析方法也有所差异.

　　一般来说, 可以将控制器的执行时间归入控制器和执行器之间的通信延时, 从而将上述三种延时

sc ca ca

简化为只有τ和τ, 最简单的情况就是假定τ和

sc τ是恒定的. 为分析此类情况下NCS 的性能, 控制

器、对象和网络通信延时可以归结在一起讨论, 从而可以把问题转变为一般的恒定延时控制问题进行研究. 然而实际上, 对于不同的网络, 它们的延时特性

立刻对控制信号进行D/A 转换. 把延时后的控制信号归入增广对象模型中的状态, 推导出了离散的增广对象模型:x k +1=A k x k +B k u k (式中A k 和B k 为具有随机特性的矩阵) , 设计了系统的LQ 最优控制器. 他们也讨论了在所有状态都不可测的情况下如何构造状态估计器. 文[14]采用了文[12, 13]的LQ 最优控制器并结合随机状态估计器进行了研究. 时序的设定与文[12, 13]采用的方法是一样的. 设计估计器的目的是为了使状态预测估计误差的方差最小. 文[14]做的假定为:a ) 时间驱动的传感器和控制器; b ) 事件驱动的控制器;c ) 控制器的计算延时恒

sc ca sc

τ定; d ) 网络延时τ、独立同分布, 概率已知; e ) τ

ca +τ

sc ca

同样的时间偏差Δs ; τ和τ具有已知的分布并且它们的界由采样周期T 决定. 同样, 对于LQC DC , 其

状态反馈和状态估计是不满足分离定理的, 而对无

延时的系统, 分离定理是成立的. 文[16]研究了具有

sc ca

随机延时的控制系统, 延时τ和τ建模成为马尔可夫链, 所有的节点都是时间驱动的. 文中借助跳变线性系统理论推导出零阶均方指数稳定性的充分必要条件. 受文[16]的启发, 文[17, 18]研究了网络中存在发送队列的最优控制问题. 文[17, 18]也应用了跳变系统理论对系统建模, 得出了无交叉的最优控制策略. 文[19]对独立随机延时和具有Markov 特性的延时条件下的LQG 问题做了研究, 给出了不同延时特性下的LQG 最优控制器和闭环系统均方稳定性的条件, 文中推导的最优控制器适用分离定理. 同

sc ca

样, 文[19]假定τ+τ

全状态控制器. 文[24]认为设计的标准K alman 滤波器是最优的观测器, 并且分离定理成立. 文[21]对传感器和控制器、控制器和执行器之间通信链路上存在随机延时或/和存在报文丢弃的NCS 进行了研究. 将系统建模成跳变线性系统, 然后应用V 2K 迭代的方法分别设计了交换式和非交换式的控制器, 这比文[17, 18]只设计非交换式控制器考虑得更加全面. 3. 2　调度算法的研究

　　在NCS 中, 控制回路的性能不仅依赖于上述控制策略的设计, 还依赖于网络资源的调度, 尤其是在目前网络资源十分有限的条件下, 对NCS 进行实时性调度分析更显得尤为重要. 目前有不少文献对控制网络的信息调度进行了研究[27,28]; 然而对NCS 实时调度研究相对来说还是一个有待于进一步研究的领域. 文[23]研究了两种调度算法:TOD (try 2once dis 2card ) 和TRT (token 2ring 2type ) . 假定有p 个传感器节

点连接到NCS , 静态调度算法简单地认为在每p 个传输中每个节点按固定的优先权只传输一次. 在最大允许时间间隔M ATI 的限制下, 控制器每τ秒必须从传感器节点接受至少一个传输信号. 因此, 在静

τ态调度下, 所有的传感器值只能在最大时间间隔p 秒内更新. T OD 调度算法采取的策略是:具有最大加

权误差的节点先传输信息. 同样,M ATI 确保每τ秒至少传输一次. 文[23]计算了不同的调度算法下使系统稳定的最大M ATI 值, 然而,T OD 算法并没有保证每p 次传输中每个节点至少要传输一次. 在后续工作文[29,30,31]进一步完善了文[23]中提出的算法. 文[25]利用RM 算法分别对多报文传输和存在报文丢失的NCS 进行了研究, 给出了报文丢失情况下NCS 的稳定性定理以及报文丢失率的界.

4　展望(Prospect)

无论是从控制策略的设计还是从网络资源的调度来看,NCS 的研究还远远不够. 目前, 还有下列问题需要开始或进一步地研究. 4. 1　事件驱动的多率采样理论

　　绝大多数的文献在对NCS 进行分析时都假定传感器、控制器和执行器的采样速率是一致的, 即研究的是单率采样系统下的情况. 然而, 对于NCS , 由于节点分散化, 不太可能也不太实际将所有的物理信号采用单一的速率进行采样. 通常, 采样器和保持器的采样时间越短, 系统得到的性能就越好. 但A/D 、D/A 转换器越快, 其成本就越高. 对于具有不同

频率的信号的系统, 既能达到较好的性能又能使系统成本较低的一种好的方法就是A/D 、D/A 转换器采用不同的速率. 因此, 多率采样是NCS 自然的选择[32]. 在分布式系统中采样一般是采用时间驱动的A/D 、D/A 转换器, 尽管这种采样方式很适合于许多

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4. 2　通过H MM 建模和估计

　　在用Markov 链对NCS 系统建模时, 都假定状态及其转移概率是已知的, 而实际上还存在Markov 链中状态未知的情况, 如何通过H M M (Hidden Markov M odel ) 来辨识Markov 状态数及其转移概率是分析和设计NCS 必须面临的问题. 用于估计H M M 参数算法的主要限制在于其复杂度和存储要求. 诸如Wiener 和K alman 此类传统的辨识和估计理论适用的是线性系统. 但是NCS 是种典型的混杂系统, 线性化有时候是不可能的. 然而, 基于H M M 的估计理论是处理混杂系统情况下辨识问题的有力工具, 将H M M 理论应用于NCS 是研究和设计NCS 的一个重要方向. 4. 3　闭环调度　　考虑到NCS 是数字化的实时控制系统, 数字化控制器从传感器周期地获取采样信号, 经过处理后发送指令给执行器, 后者直接控制受控对象. 根据香农定理, 与实时调度理论密切相关的采样周期, 通常是被控对象的阶跃响应周期的数倍. 只要任务不在长时间内超出截止期, 个别任务超出截止期的影响可以忽略. 而实时系统的平均性能和最坏性能相距甚远, 单纯从最坏性能考虑过于保守, 会造成资源的浪费. 尽管实时调度算法如RM 、E DF 等能够支持复杂任务特征(如截止期、优先级限制、共享资源、抖动等) , 然而它们都是开环的调度算法. 开环调度算法在负载能精确建模的动态或静态系统中可以取得很好的效果, 可是在不可测的动态系统中, 算法的有效性要极大地降低. 所以, 实时调度理论尚不能满足实际需求. 因此很有必要对闭环调度理论进行研究, Stankovic 研究小组对此进行了初步的探讨[36,37].

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作者简介

黎善斌(1978-) , 男, 博士研究生. 研究领域为网络控制系统, 实时理论等.

王　智(1969-) , 男, 博士后. 研究领域为网络通讯, 分布式控制, 智能控制等.

张卫东(1967-) , 男, 教授, 博士生导师. 研究领域为时滞系统, 现场总线等.