一種基于兩層混合網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的分布式估計和控制方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于兩層混合網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的分布式估計和控制方法，采用OCARI工業(yè)無線技術(shù)下的兩層混合網(wǎng)絡(luò)拓撲架構(gòu)，基于交互雙模通道感知技術(shù)和聯(lián)邦多源濾波融合理論，提出了一種新的面向工業(yè)應(yīng)用的分布式網(wǎng)絡(luò)化估計和協(xié)作控制方法，建立了全新的具體化的控制系統(tǒng)模型；為了在惡劣的工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境下，更有效的辨識無線信道，提高測量數(shù)據(jù)的可信度，提出了一種新的交互雙模自適應(yīng)濾波估計算法；第三，為了進一步提高測量數(shù)據(jù)的精度和濾波器的容錯性，采用聯(lián)邦型多源融合濾波算法對交互雙模子濾波器的估計信息進行融合；通過采用以上策略，通過執(zhí)行器間的協(xié)調(diào)機制，實現(xiàn)了全局目標控制，具有穩(wěn)定性好、實時性好、可靠性高、控制性能好的優(yōu)點。
【專利說明】一種基于兩層混合網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的分布式估計和控制方法【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及控制【技術(shù)領(lǐng)域】，涉及分布式無線網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)，特別是一種基于兩層混合網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的分布式估計和控制方法。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著現(xiàn)代工業(yè)的快速發(fā)展，生產(chǎn)規(guī)模越來越大，控制系統(tǒng)的功能、結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜，組成單元分散在廣闊的地理區(qū)域，閉環(huán)控制回路的數(shù)量急劇增加，出現(xiàn)了大規(guī)模復(fù)雜工業(yè)控制系統(tǒng)。對于這些大型系統(tǒng)，集中式控制使得整個控制系統(tǒng)信息交換困難，可靠性降低。進入21世紀以后，隨著傳感、微電子、通信以及信息技術(shù)不斷進步，出現(xiàn)了廉價、低功耗、高性能、小型化的嵌入式智能終端設(shè)備。這些大量分散部署于地理空間上的智能終端(如傳感器、執(zhí)行器、控制器等)通過共享低成本、低功耗、自組織、易部署的無線通信網(wǎng)絡(luò)交換信息，對傳統(tǒng)上分離的物理世界和信息世界能夠?qū)崿F(xiàn)深度融合，衍生出了無線網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)(Wireless networked control systems, WNCS)。盡管WNCS相比傳統(tǒng)控制系統(tǒng)優(yōu)勢明顯，但將具有帶寬、資源、計算能力、能量受限等特點的無線通信網(wǎng)絡(luò)引入對可靠性、實時性有苛刻要求的閉環(huán)控制系統(tǒng)，客觀存在的網(wǎng)絡(luò)時延和數(shù)據(jù)丟包將會對系統(tǒng)性能、穩(wěn)定性造成負面沖擊。因此在研究和設(shè)計WNCS時，必須同時考慮通信和控制問題，需要相應(yīng)地采用新方法、新理論來進行聯(lián)合設(shè)計和分析，探索適合于無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的控制策略。
[0003]同時，大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的潛在特點迫切需要分布式控制。當前，有效的容錯機制、高可靠性的分布式估計與協(xié)調(diào)控制策略、多傳感器信息融合方法等領(lǐng)域的研究工作仍然是設(shè)計WNCS問題最具挑戰(zhàn)的 研究方向。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]為克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種穩(wěn)定性好、實時性好、可靠性高、控制性能好的基于兩層混合網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的分布式估計和控制方法。
[0005]本發(fā)明為達到上述技術(shù)目的所采用的技術(shù)方案是:一種基于兩層混合網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的分布式估計和控制方法，包括以下步驟:
[0006]A、建立控制系統(tǒng)模型，將兩層混合工業(yè)無線傳感器/執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)中執(zhí)行器和傳感器間的無線通信鏈路關(guān)系用一個有向圖來描述，上層傳感器網(wǎng)絡(luò)為網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，下層傳感器網(wǎng)路為星型結(jié)構(gòu)；采用獨立同分布模型來模擬執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)中無線通信鏈路的丟包過程，使用Gilbert-Elliott模型來模擬傳感器網(wǎng)絡(luò)的無線通信鏈路；
[0007]B、采用交互雙模自適應(yīng)濾波估計算法辨識無線信道，提高測量數(shù)據(jù)的可信度；
[0008]C、采用聯(lián)邦型多源融合濾波算法對步驟B所述的交互雙模自適應(yīng)濾波的估計信息進行融合，進一步提高測量數(shù)據(jù)的精度和濾波器的精度和容錯性；
[0009]D、采用分布式協(xié)調(diào)控制算法通過上層網(wǎng)狀的執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)實施執(zhí)行器之間的協(xié)調(diào)控制，實現(xiàn)全局目標。
[0010]所述步驟A進一步包括:[0011](I)控制系統(tǒng)模型中的兩層混合網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)可進一步描述為:車間中的每個工作區(qū)可以抽象為一個胞(Cell)，每個胞內(nèi)部署了一個執(zhí)行器(內(nèi)嵌控制單元)和一組傳感器；作為本胞的協(xié)調(diào)器和融合中心，執(zhí)行器通過下層的星型傳感器網(wǎng)絡(luò)負責協(xié)調(diào)或融合胞內(nèi)的傳感器信息；通過網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)的上層執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)，每個執(zhí)行器與它的鄰居執(zhí)行器之間能夠交互信息，從而圍繞全局目標實現(xiàn)整個網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)的協(xié)調(diào)管理和控制；執(zhí)行器間的協(xié)調(diào)機制能夠提高系統(tǒng)的可靠性；當某個執(zhí)行器出現(xiàn)故障時，它的鄰居執(zhí)行器能夠成為候選設(shè)備接替它的工作直至故障消除；此外，傳感器網(wǎng)絡(luò)所采用的單跳、固定的星型拓撲結(jié)構(gòu)能夠有效提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)牡竭_率，降低網(wǎng)絡(luò)調(diào)度的復(fù)雜度，從而提高系統(tǒng)的實時性和可靠性；
[0012](2)假定在車間內(nèi)有η個胞(工作區(qū))，每個胞內(nèi)部署了一個執(zhí)行器(空調(diào))和m個傳感器；為了便于分析，將上述兩層混合工業(yè)無線傳感器/執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)中執(zhí)行器和傳感器、執(zhí)行器和執(zhí)行器間的無線通信鏈路關(guān)系用圖G來描述；首先，定義G的子圖，即執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)的圖為Ga = ，其中，全體頂點的集合乂 = {?!,...,--}是η個執(zhí)行器的集合，全體邊的集合定義為0e人&1能接收到Bi發(fā)出的信息};頂點Bi的全體鄰居頂點的集合定義為。若第i個胞內(nèi)的傳感器集合為$ ={冬...,<}，i e {I,..., η},則通過在Α中增加mXη個新的頂點S (S = S1 U S2,..., U Sn),得到整個網(wǎng)絡(luò)的圖，新的全體邊的集合定義為
能接收到傳感器4發(fā)出的測量信息}。
[0013]所述步驟B進一步包括:
[0014](I)根據(jù)傳感器實時采集到的數(shù)據(jù)，在線自適應(yīng)估計鏈路的轉(zhuǎn)移概率矩陣；
[0015](2)將更新得到的轉(zhuǎn)移概率矩陣提供給局部濾波器運行的交互雙模濾波算法，從而辨識當前時刻鏈路的狀態(tài)；交互雙模濾波算法則分為混合鏈路模型、信息Kalman濾波、更新鏈路模型概率、聯(lián)合估計四個步驟。
[0016]所述步驟D進一步包括:
[0017](I)在不考慮執(zhí)行器與其鄰居執(zhí)行器輸出的耦合作用的情況下，每個執(zhí)行器采用一種無協(xié)調(diào)的執(zhí)行器局部最優(yōu)控制算法；
[0018](2)引入一個協(xié)調(diào)因子μ “，進一步協(xié)調(diào)各執(zhí)行器的輸出，防止振蕩，保證系統(tǒng)的
全局穩(wěn)定性。
[0019]本發(fā)明的有益效果是:由于采用了一種具有網(wǎng)狀、星型兩層混合網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的工業(yè)無線技術(shù)0CARI，提出了一個解決工廠車間內(nèi)多個工作區(qū)內(nèi)工業(yè)參數(shù)的分布式估計和控制問題的有效方法，通過采用交互雙模自適應(yīng)無線通道感知估計算法，能夠在惡劣的工業(yè)環(huán)境下辨識無線通信鏈路；通過底層星型的傳感器網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)了聯(lián)邦型的多傳感器濾波融合，進一步提高了測量數(shù)據(jù)的可靠性、精度和容錯性；通過上層網(wǎng)狀的執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)實施執(zhí)行器之間的交互和協(xié)調(diào)控制，能夠?qū)崿F(xiàn)全局控制目標。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0020]下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步說明。其中:[0021]圖1是本發(fā)明中兩層混合工業(yè)無線傳感器/執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)圖；
[0022]圖2是本發(fā)明中Θ k的采樣序列圖；
[0023]圖3是本發(fā)明中的控制性能比較圖；
[0024]圖4是本發(fā)明中的轉(zhuǎn)移概率矩陣的估計曲線圖。
[0025]附圖中的標記編號說明如下:
[0026]執(zhí)行器1、傳感器2、執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)3、傳感器網(wǎng)絡(luò)4、胞5、車間6、Θ k的采樣序列7、執(zhí)行器未采用協(xié)調(diào)機制的控制性能曲線8、執(zhí)行器間采用協(xié)調(diào)機制后的控制性能曲線9、ξ 11的估計值 1 10、fw的估計值11、ξη12、ξ°°13
【具體實施方式】
[0027]本發(fā)明的實施例，如圖1、圖2、圖3、圖4所示，一種基于兩層混合網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的分布式估計和控制方法，包括以下步驟:
[0028]Α、建立控制系統(tǒng)模型，將兩層混合工業(yè)無線傳感器/執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)(IndustrialWireless Sensor and Actuator Network,簡稱IWSAN)中執(zhí)行器和傳感器間的無線通信鏈路關(guān)系用一個有向圖來描述，上層傳感器網(wǎng)絡(luò)為網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，下層傳感器網(wǎng)路為星型結(jié)構(gòu)；采用獨立同分布模型 來模擬執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)中無線通信鏈路的丟包過程，使用Gilbert-Elliott模型來模擬傳感器網(wǎng)絡(luò)的無線通信鏈路；
[0029]B、采用交互雙模(Interacting Dual Model,簡稱IDM)自適應(yīng)濾波估計算法辨識無線信道，提高測量數(shù)據(jù)的可信度；
[0030]C、采用聯(lián)邦型多源融合濾波算法對步驟B所述的IDM自適應(yīng)濾波的估計信息進行融合，進一步提高測量數(shù)據(jù)的精度和濾波器的精度和容錯性；
[0031]D、采用分布式協(xié)調(diào)控制算法通過上層網(wǎng)狀的執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)實施執(zhí)行器之間的協(xié)調(diào)控制，實現(xiàn)全局目標。
[0032]所述步驟A進一步包括:
[0033](I)控制系統(tǒng)模型中的兩層混合網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)可進一步描述為:車間中的每個工作區(qū)可以抽象為一個胞(Cell)，每個胞內(nèi)部署了一個執(zhí)行器(內(nèi)嵌控制單元)和一組傳感器；作為本胞的協(xié)調(diào)器和融合中心，執(zhí)行器通過下層的星型傳感器網(wǎng)絡(luò)負責協(xié)調(diào)或融合胞內(nèi)的傳感器信息；通過網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)的上層執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)，每個執(zhí)行器與它的鄰居執(zhí)行器之間能夠交互信息，從而圍繞全局目標實現(xiàn)整個網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)的協(xié)調(diào)管理和控制；執(zhí)行器間的協(xié)調(diào)機制能夠提高系統(tǒng)的可靠性；當某個執(zhí)行器出現(xiàn)故障時，它的鄰居執(zhí)行器能夠成為候選設(shè)備接替它的工作直至故障消除；此外，傳感器網(wǎng)絡(luò)所采用的單跳、固定的星型拓撲結(jié)構(gòu)能夠有效提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)牡竭_率，降低網(wǎng)絡(luò)調(diào)度的復(fù)雜度，從而提高系統(tǒng)的實時性和可靠性；
[0034](2)假定在車間內(nèi)有η個胞(工作區(qū))，每個胞內(nèi)部署了一個執(zhí)行器(空調(diào))和m個傳感器；為了便于分析，將上述兩層混合IWSAN中執(zhí)行器和傳感器、執(zhí)行器和執(zhí)
行器間的無線通信鏈路關(guān)系用圖α來描述；首先，定義g的子圖，即執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)的圖為Ga = ，其中，全體頂點的集合乂 =是η個執(zhí)行器的集合，全體邊的集合定義
為￡ $ {(%_,%) I α,,α; e Λ, ax能接收到Si發(fā)出的信息};頂點Si的全體鄰居頂點的集合定義為也,。若第i個胞內(nèi)的傳感器集合為，i e {1，...，η}，則通過在Qa中增加mXn個新的頂點S(S = S1 U S2，…，U Sn)，得到整個網(wǎng)絡(luò)的圖g^{AuS,￡u￡0}，新的全體邊的集合定義為&a,能接收到傳
感器s發(fā)出的測量信息}。
[0035]所述步驟B進一步包括:
[0036](I)根據(jù)傳感器實時采集到的數(shù)據(jù)，在線自適應(yīng)估計鏈路的轉(zhuǎn)移概率矩陣(Transition Probability Matrix,簡稱 TPM)；
[0037](2)將更新得到的TPM提供給局部濾波器運行的IDM濾波算法，從而辨識當前時刻鏈路的狀態(tài)；IDM濾波算法則分為混合鏈路模型、信息Kalman濾波、更新鏈路模型概率、聯(lián)合估計四個步驟。
[0038]所述步驟D進一步包括:
[0039](I)在不考慮執(zhí)行器與其鄰居執(zhí)行器輸出的耦合作用的情況下，每個執(zhí)行器采用一種無協(xié)調(diào)的執(zhí)行器局部最優(yōu)控制算法；
[0040](2)引入一個 協(xié)調(diào)因子μ “，進一步協(xié)調(diào)各執(zhí)行器的輸出，防止振蕩，保證系統(tǒng)的
全局穩(wěn)定性。
[0041]本發(fā)明的技術(shù)進一步展開詳細說明如下:
[0042]本發(fā)明設(shè)計了一個分布式估計與協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)。為了實現(xiàn)分布式、可靠的網(wǎng)絡(luò)化控制，我們將一個基于OCARI技術(shù)的兩層混合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的IWSAN部署在一個生產(chǎn)車間，通過采用如下具體技術(shù)實現(xiàn)分布式估計與協(xié)調(diào)控制:
[0043](I)建立控制系統(tǒng)模型:考慮到無線通信方式易丟包、延遲的特性，首先將兩層混合IWSAN中執(zhí)行器和傳感器、執(zhí)行器和執(zhí)行器間的無線通信鏈路關(guān)系用一個有向圖來描述，即上層傳感器網(wǎng)絡(luò)為網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，下層傳感器網(wǎng)路為星型結(jié)構(gòu)；其次采用獨立同分布模型來模擬執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)中無線通信鏈路的丟包過程，使用Gilbert-Elliott模型模擬傳感器網(wǎng)絡(luò)的無線通信鏈路；
[0044](2) IDM自適應(yīng)濾波估計算法:為了在惡劣的工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境下，更有效的辨識無線信道，提高測量數(shù)據(jù)的可信度，提出了一種新的IDM自適應(yīng)濾波估計算法；
[0045](3)聯(lián)邦型多源融合濾波算法:為了進一步提高測量數(shù)據(jù)的精度和濾波器的精度和容錯性，采用聯(lián)邦型多源融合濾波算法對子濾波器采用的步驟(2)所述的IDM自適應(yīng)濾波的估計信息進行融合；
[0046](4)分布式協(xié)調(diào)控制算法:通過上層網(wǎng)狀的執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)實施執(zhí)行器之間的協(xié)調(diào)控制，實現(xiàn)全局目標。
[0047]所述步驟(1)中，溫度控制系統(tǒng)模型的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)特征具體描述為:
[0048](1.1)控制系統(tǒng)模型中的兩層混合網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)可進一步描述為:車間中的每個工作區(qū)可以抽象為一個胞(Cell)，每個胞內(nèi)部署了一個執(zhí)行器(內(nèi)嵌控制單元)和一組傳感器。作為本胞的協(xié)調(diào)器和融合中心，執(zhí)行器通過下層的星型傳感器網(wǎng)絡(luò)負責協(xié)調(diào)或融合胞內(nèi)的傳感器信息。通過網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)的上層執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)，每個執(zhí)行器與它的鄰居執(zhí)行器之間能夠交互信息，從而圍繞全局目標實現(xiàn)整個網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)的協(xié)調(diào)管理和控制。執(zhí)行器間的協(xié)調(diào)機制能夠提高系統(tǒng)的可靠性。例如，當某個執(zhí)行器出現(xiàn)故障時，它的鄰居執(zhí)行器能夠成為候選設(shè)備接替它的工作直至故障消除。此外，傳感器網(wǎng)絡(luò)所采用的單跳、固定的星型拓撲結(jié)構(gòu)能夠有效提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)牡竭_率，降低網(wǎng)絡(luò)調(diào)度的復(fù)雜度，從而提高系統(tǒng)的實時性和可靠性。
[0049](1.2)假定在車間內(nèi)有η個胞域(工作區(qū))，每個胞內(nèi)部署了一個執(zhí)行器(空調(diào))和m個傳感器。為了便于分析，我們將上述兩層混合IWSAN中執(zhí)行器和傳感器、執(zhí)行器和執(zhí)行器間的無線通信鏈路關(guān)系用圖0來描述。首先，定義g的子圖，即執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)的圖為O1 ^ {Λ?}，其中，全體頂點的集合Z = {1...4,}是η個執(zhí)行器的集合，全體邊的集合定義為^兒B1能接收到Bi發(fā)出的信息}。頂點Bi的全體鄰居頂點的集合定義為反;I(flA)IeG若第i個胞內(nèi)的傳感器集合為S ={.?丨，}，i e {1，...，n}，則通過在^中增加mXn個新的頂點S(S = S1 U S2，…，U Sn)，得到整個網(wǎng)絡(luò)的圖Q^{A^jS,￡kj￡o}，新的全體邊的集合定義為εο ={(5./,α(.)|ο,.^ Λ, Sjj eSt, 能接收到傳感器.ν發(fā)出的測量信息}。
[0050]所述步驟⑵的IDM自適應(yīng)濾波估計算法包括以下步驟:
[0051](2.1)根據(jù)傳感器實時采集到的數(shù)據(jù)，在線自適應(yīng)估計鏈路的ΤΡΜ。
[0052](2.2)將更新得到的 TPM提供給LF運行的IDM濾波算法，從而辨識當前時刻鏈路的狀態(tài)。IDM濾波算法分為混合鏈路模型、信息Kalman濾波、更新鏈路模型概率、聯(lián)合估計四個步驟。
[0053]所述步驟(4)的分布式協(xié)調(diào)控制算法包括以下兩個步驟:
[0054](4.1)在不考慮執(zhí)行器與其鄰居執(zhí)行器輸出的耦合作用的情況下，每個執(zhí)行器采用一種無協(xié)調(diào)的執(zhí)行器局部最優(yōu)控制算法。
[0055](4.2)考慮到步驟(4.1)的無協(xié)調(diào)控制算法將導(dǎo)致執(zhí)行器間的輸出疊加，產(chǎn)生超調(diào)現(xiàn)象，使得各胞域的被控對象不但不能收斂到所期望的用戶設(shè)定值，反而還可能出現(xiàn)振蕩，從而無法保證系統(tǒng)的全局穩(wěn)定性。因此，引入一個協(xié)調(diào)因子μ u，進一步協(xié)調(diào)各執(zhí)行器的輸出。
[0056]本發(fā)明基于一種具有網(wǎng)狀、星型兩層混合網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的工業(yè)無線技術(shù)0CARI，提出了一個解決工廠車間內(nèi)多個工作區(qū)內(nèi)工業(yè)參數(shù)的分布式估計和控制問題的有效方法。通過采用IDM自適應(yīng)無線通道感知估計算法，能夠在惡劣的工業(yè)環(huán)境下辨識無線通信鏈路；通過底層星型的傳感器網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)了聯(lián)邦型的多傳感器濾波融合，進一步提高了測量數(shù)據(jù)的可靠性、精度和容錯性；通過上層網(wǎng)狀的執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)實施執(zhí)行器之間的交互和協(xié)調(diào)控制，能夠?qū)崿F(xiàn)全局控制目標。
[0057]為了提高產(chǎn)品質(zhì)量或滿足特定的工藝要求，印刷、紡織、半導(dǎo)體等許多制造產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)車間對一些環(huán)境參數(shù)(如溫度、濕度、壓力、空氣清潔度以及通風狀況等)有較為苛刻的要求。為了實現(xiàn)分布式、可靠的網(wǎng)絡(luò)化控制，我們將一個基于OCARI技術(shù)的兩層混合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的IWSAN部署在一個生產(chǎn)車間，如圖1所示，根據(jù)OCARI的特點，所考慮的IWSAN具有網(wǎng)狀和星型混合網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)，如圖1所示。具體描述如下:車間中的每個工作區(qū)可以抽象為一個胞(Cell)，每個胞內(nèi)部署了一個執(zhí)行器(內(nèi)嵌控制單元)和一組傳感器。作為本胞的協(xié)調(diào)器和融合中心，執(zhí)行器通過下層的星型傳感器網(wǎng)絡(luò)負責協(xié)調(diào)和融合胞內(nèi)的傳感器信息。通過網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)的上層執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)，每個執(zhí)行器與它的鄰居執(zhí)行器之間能夠交互信息，從而圍繞全局目標實現(xiàn)整個網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)的協(xié)調(diào)管理和控制。執(zhí)行器間的協(xié)調(diào)機制能夠提高系統(tǒng)的可靠性。例如，當某個執(zhí)行器出現(xiàn)故障時，它的鄰居執(zhí)行器能夠成為候選設(shè)備接替它的工作直至故障消除。此外，傳感器網(wǎng)絡(luò)所采用的單跳、固定的星型拓撲結(jié)構(gòu)能夠有效提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)牡竭_率，降低網(wǎng)絡(luò)調(diào)度的復(fù)雜度，從而提高系統(tǒng)的實時性和可靠性。
[0058]一、基于圖論的兩層混合IWSAN結(jié)構(gòu)描述
[0059]假定在車間內(nèi)有η個需要調(diào)控工業(yè)參數(shù)的胞域(工作區(qū))，每個胞內(nèi)部署了一個執(zhí)行器(空調(diào))和m個傳感器。為了便于分析，我們將上述兩層混合IWSAN中執(zhí)行器和傳感器、執(zhí)行器和執(zhí)行器間的無線通信鏈路關(guān)系用圖G來描述。
[0060]首先，定義0的子圖，即執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)的圖為G，
[0061 ] 其中，全體頂點的集合乂 = ，…，A }是η個執(zhí)行器的集合，
[0062]全體邊的集合定義為ε = {(乂, A) I ara, G A, &1能接收到Bi發(fā)出的信息}.[0063]頂點ai的全體鄰居頂點的集合定義為.，
[0064]若第i個胞內(nèi)的傳感器集合為在=W，} , i e {I,..., η}.[0065]則通過在G中增加mXn個新的頂點S(S = S1 U S2,..., U Sn),
[0066]得到整個網(wǎng)絡(luò)的圖g^{AuS,￡u￡0j，新的全體邊的集合定義為
εο " Ι^/,α,.) I a, G Λ, s{ g S1, a,能接收到傳感器s發(fā)出的測量信息}。
[0067]二、控制系統(tǒng)模型
[0068]本發(fā)明考慮下面的離散系統(tǒng)模型:
[0069]
【權(quán)利要求】
1.一種基于兩層混合網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的分布式估計和控制方法，其特征在于:包括以下步驟: A、建立控制系統(tǒng)模型，將兩層混合工業(yè)無線傳感器/執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)中執(zhí)行器和傳感器間的無線通信鏈路關(guān)系用一個有向圖來描述，上層傳感器網(wǎng)絡(luò)為網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，下層傳感器網(wǎng)路為星型結(jié)構(gòu)；采用獨立同分布模型來模擬執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)中無線通信鏈路的丟包過程，使用Gilbert-Elliott模型來模擬傳感器網(wǎng)絡(luò)的無線通信鏈路； B、采用交互雙模自適應(yīng)濾波估計算法辨識無線信道，提高測量數(shù)據(jù)的可信度； C、采用聯(lián)邦型多源融合濾波算法對步驟B所述的交互雙模自適應(yīng)濾波的估計信息進行融合，進一步提高測量數(shù)據(jù)的精度和濾波器的精度和容錯性； D、采用分布式協(xié)調(diào)控制算法通過上層網(wǎng)狀的執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)實施執(zhí)行器之間的協(xié)調(diào)控制，實現(xiàn)全局目標。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于兩層混合網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的分布式估計和控制方法，其特征在于:所述步驟A進一步包括: (1)控制系統(tǒng)模型中的兩層混合網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)可進一步描述為:車間中的每個工作區(qū)可以抽象為一個胞(Cell)，每個胞內(nèi)部署了一個執(zhí)行器(內(nèi)嵌控制單元)和一組傳感器；作為本胞的協(xié)調(diào)器和融合中心，執(zhí)行器通過下層的星型傳感器網(wǎng)絡(luò)負責協(xié)調(diào)或融合胞內(nèi)的傳感器信息；通過網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)的上層執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)，每個執(zhí)行器與它的鄰居執(zhí)行器之間能夠交互信息，從而圍繞全局目標實現(xiàn)整個網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)的協(xié)調(diào)管理和控制；執(zhí)行器間的協(xié)調(diào)機制能夠提高系統(tǒng)的可靠性；當某個執(zhí)行器出現(xiàn)故障時，它的鄰居執(zhí)行器能夠成為候選設(shè)備接替它的工作直至故障消除；此外，傳感器網(wǎng)絡(luò)所采用的單跳、固定的星型拓撲結(jié)構(gòu)能夠有效提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)牡竭_率，降低網(wǎng)絡(luò)調(diào)度的復(fù)雜度，從而提高系統(tǒng)的實時性和可靠性； (2)假定在車間內(nèi)有η個胞(工作區(qū))，每個胞內(nèi)部署了一個執(zhí)行器(空調(diào))和m個傳感器；為了便于分析，將上述兩層混合工業(yè)無線傳感器/執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)中執(zhí)行器和傳感器、執(zhí)行器和執(zhí)行器間的無線通信鏈路關(guān)系用圖G來描述；首先，定義P的子圖，即執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)的圖為ga ^ {Λ?:}，其中，全體頂點的集合乂 = W1是n個執(zhí)行器的集合，全體邊的集合定義為&1能接收到％發(fā)出的信息};頂點％的全體鄰居頂點的集合定義為Azrflf全{α,若第i個胞內(nèi)的傳感器集合為S =(4,...,4"} , i e {1，…，n}，則通過在^中增加mXn個新的頂點S(S = S1 U S2，…，U Sn)，得到整個網(wǎng)絡(luò)的圖a = Mu5,iufc,}，新的全體邊的集合定義為S。=I Oi e兒s{ e Si, &i能接收到傳感器發(fā)出的測量信息}。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于兩層混合網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的分布式估計和控制方法，其特征在于:所述步驟B進一步包括: (1)根據(jù)傳感器實時采集到的數(shù)據(jù)，在線自適應(yīng)估計鏈路的轉(zhuǎn)移概率矩陣； (2)將更新得到的轉(zhuǎn)移概率矩陣提供給局部濾波器運行的交互雙模濾波算法，從而辨識當前時刻鏈路的狀態(tài)；交互雙模濾波算法則分為混合鏈路模型、信息Kalman濾波、更新鏈路模型概率、聯(lián)合估計四個步驟。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于兩層混合網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的分布式估計和控制方法，其特征在于:所述步驟D進一步包括: (1)在不考慮執(zhí)行器與其鄰居執(zhí)行器輸出的耦合作用的情況下，每個執(zhí)行器采用一種無協(xié)調(diào)的執(zhí)行器局部最優(yōu)控制算法； (2)引入一 個協(xié)調(diào)因子μ“，進一步協(xié)調(diào)各執(zhí)行器的輸出，防止振蕩，保證系統(tǒng)的全局穩(wěn)定性。
【文檔編號】G05B19/418GK104020743SQ201410252183
【公開日】2014年9月3日 申請日期:2014年6月9日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月9日
【發(fā)明者】任雯, 吳龍 申請人:三明學(xué)院