Повышение качества сетевого управления технологическими процессами

Емельянов А.Е., Суханова Н.В. Повышение качества сетевого управления технологическими процессами // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2021. Т. 21, № 5. С. 646–652. doi: 10.17586/2226-1494-2021-21-5-646-652

Предмет исследования. Современные системы управления для передачи данных используют цифровые сетевые каналы. Такие системы обладают случайными задержками и потерями пакетов данных. Предметом исследования является изучение влияния буферизации данных на качество управления технологическими процессами для систем с ограниченным объемом буфера для пакетов данных путем имитационного моделирования и компенсация этого влияния с помощью упредителя Смита. Отличительной особенностью предлагаемого решения является компенсация случайного запаздывания. Метод. Для повышения качества сетевого управления технологическими процессами предложено использовать упредитель Смита. Упредитель Смита включает в себя модель объекта и буфер для пакетов данных. Буфер служит для формирования случайного времени задержки. Его работа определяется режимом передачи данных по сетевому каналу. Основные результаты. Моделирование функционирования сетевой системы управления выполнено в среде Simulink системы Matlab. Новизна разработанной имитационной модели заключается в том, что в основу разработки положено моделирование времени разрыва информационного потока данных. Моделирование проводилось для объемов буферов пакетов данных от 1 до 5 и вероятности передачи данных от 0,9 до 0,4. Результаты исследования показали, что использование упредителя Смита для компенсации случайного запаздывания существенно повышает качество переходных процессов сетевых систем управления. Практическая значимость. Показано, что использование упредителя Смита существенно повышает качество сетевых систем. Разработанные имитационные модели могут быть использованы при проектировании новых сетевых систем управления, а также при модернизации уже используемых на практике систем.

1. Reyes-Yanes A., Martinez P., Ahmad R. Real-time growth rate and fresh weight estimation for little gem romaine lettuce in aquaponic grow beds // Computers and Electronics in Agriculture. 2020. V. 179. P. 105827. https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105827

2. Narushin V.G., Romanov M.N., Lu G., Cugley J., Griffin D.K. Digital imaging assisted geometry of chicken eggs using Hügelschäffer's model // Biosystems Engineering. 2020. V. 197. P. 45–55. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2020.06.008

3. Povarov V., Danilov A., Burkovsky V., Gusev K. Data support system for controlling decentralised nuclear power industry facilities through uninterruptible condition monitoring // MATEC Web of Conferences. 2018. V. 161. P. 02012. https://doi.org/10.1051/matecconf/201816102012

4. Akashi S., Ishii H., Cetinkaya A. Self-triggered control with tradeoffs in communication and computation // Automatica. 2018. V. 94. P. 373–380. https://doi.org/10.1016/j.automatica.2018.04.028

5. Li H., Yan W., Shi Y. Triggering and control codesign in self-triggered model predictive control of constrained systems: With guaranteed performance // IEEE Transactions on Automatic Control. 2018. V. 63. N 11. P. 4008–4015. https://doi.org/10.1109/TAC.2018.2810514

6. Zietkiewicz J., Horla D., Owczarkowski A. Sparse in the time stabilization of a bicycle robot model: Strategies for event- and self-triggered control approaches // Robotics. 2018. V. 7. N 4. P. 77. https://doi.org/10.3390/robotics7040077

7. Hua M-D., Hamel T., Morin P., Samson C. Introduction to feedback control of underactuated VTOL vehicles: a review of basic control design ideas and principles // IEEE Control Systems. 2013. V. 33. N 1. P. 61–75. https://doi.org/10.1109/MCS.2012.2225931

8. Hua M.-D., Hamel T., Morin P., Samson C. Control of VTOL vehicles with thrust-tilting augmentation // Automatica. 2015. V. 52. P. 1–7. https://doi.org/10.1016/j.automatica.2014.10.129

9. Nguyen L.-H., Hua M.-D., Hamel T. A nonlinear control approach for trajectory tracking of slender-body axisymmetric underactuated underwater vehicles // Proc. 18th European Control Conference (ECC). 2019. P. 4053–4060. https://doi.org/10.23919/ECC.2019.8795880

10. Hua M.-D., Trumpf J., Hamel T., Mahony R., Morin P. Nonlinear observer design on SL(3) for homography estimation by exploiting point and line correspondences with application to image stabilization // Automatica. 2020. V. 115. P. 108858. https://doi.org/10.1016/j.automatica.2020.108858

11. You K-Y., Xie L-H. Survey of recent progress in networked control systems // Zidonghua Xuebao/Acta Automatica Sinica. 2013. V. 39. N 2. P. 101–118. https://doi.org/10.3724/SP.J.1004.2013.00101

12. Chen X., Hao F. Periodic event-triggered state-feedback and output-feedback control for linear systems // International Journal of Control, Automation and Systems. 2015. V. 13. N 4. P. 779–787. https://doi.org/10.1007/s12555-013-0318-z

13. Kravets O.Ja., Choporov O.N. The problems and peculiarities of modelling integrated systems of heterogeneous traffic service // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Математика и физика. 2018. Т. 11. № 5. С. 581–587. http://dx.doi.org/10.17516/1997-1397-2018-11-5-581-587

14. Kravets O.J., Ryzhkov A.P., Krasnovskiy E.E. Modelling heterogeneous data transmission systems based on queueing system networks // International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering. 2020. V. 9. N 4. P. 6393–6399. https://doi.org/10.30534/ijatcse/2020/323942020

15. Kravets O.J., Shaytura S.V., Minitaeva A.M., Atlasov I.V. Analysis of routing processes in telecommunication networks with unsteady flows using Markov processes // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2020. V. 862. N 5. P. 05205. http://dx.doi.org/10.1088/1757-899X/862/5/052005

16. Provotorov V.V., Raijhelgauz L.B., Fedotov A.A., Makarova S.N., Kravets O.J. Outrunning planning by network management in Industry 4.0 concept // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2020. V. 862. N 4. P. 042011. https://doi.org/10.1088/1757-899X/862/4/042011

17. Wu H., Lou L., Chen C.-C., Hirche S., Kuhnlenz K. Cloud-based networked visual servo control // IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2013. V. 60. N 2. P. 554–566. https://doi.org/10.1109/TIE.2012.2186775

18. Liu K., Selivanov A., Fridman E. Survey on time-delay approach to networked control // Annual Reviews in Control. 2019. V. 48. P. 57–79. https://doi.org/10.1016/j.arcontrol.2019.06.005

19. Zhao Y.-B., Liu G.-P., Kang Y., Yu L. Packet-Based Control for Networked Control Systems: A Co-Design Approach. Springer, 2017. 184 p. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-10-6250-6

20. Zhang D., Shi P., Wang Q.-G., Yu L. Analysis and synthesis of networked control systems: A survey of recent advances and challenges // ISA Transactions. 2017. V. 66. P. 376–392. https://doi.org/10.1016/j.isatra.2016.09.026

21. Kravets O.J., Choporov O.N., Bolnokin V.E. Mathematical models and algorithmization of monitoring control an affiliated network in maintenance service distributed organizations // Quality - Access to Success. 2018. V. 19. N 167. P. 68–72.

22. Kravets O.J., Abramov G.V., Beletskaja S.J. Generalization of the mechanisms of cross-correlation analysis in the case of a multivariate time series // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2017. V. 173. N 1. P. 012009. http://dx.doi.org/10.1088/1757-899X/173/1/012009

23. Куцакин М.А., Лапко А.Н., Лебеденко Е.В., Рябоконь В.В. К вопросу проверки адекватности имитационной модели системы децентрализованного управления процессом сетевого планирования на основе интеллектуальных автономных агентов // Информационные системы и технологии. 2019. № 1(111). С. 30–36.

24. Лебеденко Е.В., Минайчев А.А. Модель системы обработки мультисервисных данных высокоскоростных магистральных каналов с нестационарной нагрузкой // Телекоммуникации. 2017. № 8. С. 27–29.

25. Abramov G.V., Emelyanov A.E., Ivashin A.L. Identification of applicability area of mathematical model of network control system functioning in asynchronous mode during data transfer via multiple access channel // Proc. of the WMSCI 2011: The 15th World Multi-Conference on Systemics, Cybernetics and Informatics. 2011. V. 3. P. 199–202.

26. Abramov G.V., Emel'yanov A.E., Kolbaya K.Ch. Distribution law evaluation for demand service time in information system with multiple access to the data link // Automation and Remote Control. 2012. V. 73. N 1. P. 181–185. http://dx.doi.org/10.1134/S000511791201016X

27. Abramov G.V., Avcinov I.A., Emelyanov A.E., Sukhanova N.V. Application of computer simulation models in the study of the impact of data buffering on the quality of control in network systems // Journal of Physics: Conference Series. 2019. V. 1278. N 1. P. 012004. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/1278/1/012004

28. Pheng S., Xiaonan L., Lav R., Wang Z., Jiang Z. Robust speed control for networked DC motor system // International Journal of Advanced Computer Science and Applications. 2020. V. 11. N 5. P. 10–17. https://doi.org/10.14569/IJACSA.2020.0110502

29. Wu Y., Wu Y., Zhao Y. An enhanced predictive control structure for networked control system with random time delays and packet dropouts // Proc. 3rd International Conference on Information Science and Control Engineering (ICISCE). 2016. P. 834–838. https://doi.org/10.1109/ICISCE.2016.182

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License