云控制系统不确定性分析与控制器设计方法
云控制系统(Cloud control system,CCS)是云计算与物理系统的融合,由于云计算中资源是动态的,因此云计算的加入使得云控制系统具有很大的不确定性.本文给出一种典型的云控制系统结构,通过将不确定性划分为云端不确定性和网络端不确定性,有效简化了云控制系统不确定特性分析和建模.针对典型的时延不确定性问题,将云控制系统时延划分为云端时延和网络端时延,进行了MapReduce模型下多计算节点云端时延分析,同时进行了云控制结构下网络端时延分析,两者结合实现了云控制系统的前向通道和反馈通道的时延建模.基于所建立的云控制系统时延模型,应用极点配置方法设计了云控制器算法,包括观测器的设计和控制...
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          | Published in | 自动化学报 Vol. 48; no. 11; pp. 2677 - 2687 | 
|---|---|
| Main Authors | , | 
| Format | Journal Article | 
| Language | Chinese | 
| Published | 
            东北大学信息科学与工程学院 沈阳 110819%北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院 北京 100191
    
        01.11.2022
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| Subjects | |
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| ISSN | 0254-4156 | 
| DOI | 10.16383/j.aas.c190529 | 
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| Summary: | 云控制系统(Cloud control system,CCS)是云计算与物理系统的融合,由于云计算中资源是动态的,因此云计算的加入使得云控制系统具有很大的不确定性.本文给出一种典型的云控制系统结构,通过将不确定性划分为云端不确定性和网络端不确定性,有效简化了云控制系统不确定特性分析和建模.针对典型的时延不确定性问题,将云控制系统时延划分为云端时延和网络端时延,进行了MapReduce模型下多计算节点云端时延分析,同时进行了云控制结构下网络端时延分析,两者结合实现了云控制系统的前向通道和反馈通道的时延建模.基于所建立的云控制系统时延模型,应用极点配置方法设计了云控制器算法,包括观测器的设计和控制律的设计,从而保证了闭环系统的稳定性.对本文设计的云控制器算法进行了仿真验证,结果表明考虑时延特性的控制器设计明显提升了云控制系统的控制性能. | 
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| ISSN: | 0254-4156 | 
| DOI: | 10.16383/j.aas.c190529 |