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Switching LPV Approach for Analysis and Control of TCP-based Cyber-Physical Systems under DoS Attack
Cyberphysical systems (CPSs) integrate controllers, sensors, actuators, and
communication networks. Tight integration with communication networks makes
CPSs vulnerable to cyberattacks. In this paper, we investigate the impact of
denial of service (DoS) attack on the stability of cyber physical systems by
considering the transmission control protocol (TCP) and extract a sufficient
stability condition in linear matrix inequality (LMI) form. To this end, we
model the TCP-CPS under DoS attack as a switching LPV time delay system by
using the Markov jump model. Then, we design parameter dependent stabilizing
controller for CPS under DoS attack, by considering the network parameters
Robust Controller for Delays and Packet Dropout Avoidance in Solar-Power Wireless Network
Solar Wireless Networked Control Systems (SWNCS) are a style of distributed control systems where sensors, actuators, and controllers are interconnected via a wireless communication network. This system setup has the benefit of low cost, flexibility, low weight, no wiring and simplicity of system diagnoses and maintenance. However, it also unavoidably calls some wireless network time delays and packet dropout into the design procedure. Solar lighting system offers a clean environment, therefore able to continue for a long period. SWNCS also offers multi Service infrastructure solution for both developed and undeveloped countries. The system provides wireless controller lighting, wireless communications network (WI-FI/WIMAX), CCTV surveillance, and wireless sensor for weather measurement which are all powered by solar energy
Feedback control of quantum state reduction
Feedback control of quantum mechanical systems must take into account the probabilistic nature of quantum measurement. We formulate quantum feedback control as a problem of stochastic nonlinear control by considering separately a quantum filtering problem and a state feedback control problem for the filter. We explore the use of stochastic Lyapunov techniques for the design of feedback controllers for quantum spin systems and demonstrate the possibility of stabilizing one outcome of a quantum measurement with unit probability
Stochastic Control for Cooperative Cyber-Physical Networking
Die stetig fortschreitende Digitalisierung erlaubt einen immer autonomeren und intelligenteren Betrieb von Produktions- und Fertigungslinien, was zu einer stĂ€rker werdenden Verzahnung der physikalischen Prozesse und der Software-Komponenten zum Ăberwachen, Steuern und Messen fĂŒhrt. Cyber-physische Systeme (CPS) spielen hierbei eine SchlĂŒsselrolle, indem sie sowohl die physikalischen als auch die Software-Komponenten zu einem verteilten System zusammenfassen, innerhalb dessen UmgebungszustĂ€nde, Messwerte und Steuerbefehle ĂŒber ein Kommunikationsnetzwerk ausgetauscht werden. Die VerfĂŒgbarkeit von kostengĂŒnstigen GerĂ€ten und die Möglichkeit bereits existierende Infrastruktur zu nutzen sorgen dafĂŒr, dass auch innerhalb von CPS zunehmend auf den Einsatz von Standard-Netzen auf Basis von IEEE 802.3 (Ethernet) und IEEE 802.11 (WLAN) gesetzt wird. Nachteilig bei der Nutzung von Standard-Netzen sind jedoch auftretende DienstgĂŒte-Schwankungen, welche aus der gemeinsamen Nutzung der vorhandenen Infrastruktur resultieren und fĂŒr die Endsysteme in Form von sich Ă€ndernden Latenzen und Daten- und Paketverlustraten sichtbar werden.
Regelkreise sind besonders anfĂ€llig fĂŒr DienstgĂŒte-Schwankungen, da sie typischerweise isochrone DatenĂŒbertragungen mit festen Latenzen benötigen, um die gewĂŒnschte RegelgĂŒte zu garantieren. FĂŒr die Vernetzung der einzelnen Komponenten, das heiĂt von Sensorik, Aktorik und Regler, setzt man daher klassischerweise auf Lösungen, die diese Anforderungen erfĂŒllen. Diese Lösungen sind jedoch relativ teuer und unflexibel, da sie den Einsatz von spezialisierten Netzwerken wie z.B. Feldbussen benötigen oder ĂŒber komplexe, speziell entwickelte Kommunikationsprotokolle realisiert werden wie sie beispielsweise die Time-Sensitive Networking (TSN) Standards definieren.
Die vorliegende Arbeit prĂ€sentiert Ergebnisse des interdisziplinĂ€ren Forschungsprojekts CoCPN:Cooperative Cyber-Physical Networking, das ein anderes Konzept verfolgt und explizit auf CPS abzielt, die Standard-Netze einsetzen. CoCPN benutzt einen neuartigen, kooperativen Ansatz um i) die ElastizitĂ€t von Regelkreisen innerhalb solcher CPS zu erhöhen, das heiĂt sie in die Lage zu versetzen, mit den auftretenden DienstgĂŒte-Schwankungen umzugehen, und ii) das Netzwerk ĂŒber die Anforderungen der einzelnen Regler in Kenntnis zu setzen. Kern von CoCPN ist eine verteilte Architektur fĂŒr CPS, welche es den einzelnen Regelkreisen ermöglicht, die verfĂŒgbare Kommunikations-Infrastruktur gemeinsam zu nutzen. Im Gegensatz zu den oben genannten Lösungen benötigt CoCPN dafĂŒr keine zentrale Instanz mit globaler Sicht auf das Kommunikationssystem, sodass eine enge Kopplung an die Anwendungen vermieden wird. Stattdessen setzt CoCPN auf eine lose Kopplung zwischen Netzwerk und Regelkreisen, realisiert in Form eines Austauschs von Meta-Daten ĂŒber den sog. CoCPN-Translator. CoCPN implementiert ein Staukontrollverfahren, welches den typischen Zusammenhang zwischen erreichbarer RegelgĂŒte und Senderate ausnutzt: die erreichbare RegelgĂŒte steigt mit der Senderate und umgekehrt. Durch Variieren der zu erreichenden RegelgĂŒte kann das Sendeverhalten der Regler so eingestellt werden, dass die vorhandenen Kommunikations-Ressourcen optimal ausgenutzt und gleichzeitig Stausituationen vermieden werden.
In dieser Arbeit beschĂ€ftigen wir uns mit den regelungstechnischen Fragestellungen innerhalb von CoCPN. Der Schwerpunkt liegt hierbei auf dem Entwurf und der Analyse von Algorithmen, die auf Basis der ĂŒber den CoCPN-Translator ausgetauschten Meta-Daten die notwendige ElastizitĂ€t liefern und es dadurch den Reglern ermöglichen, schnell auf Ănderungen der Netzwerk-DienstgĂŒte zu reagieren. Dazu ist es notwendig, dass den Reglern ein Modell zur VerfĂŒgung gestellt wird, dass die Auswirkungen von Verzögerungen und Paketverlusten auf die RegelgĂŒte erfasst.
Im ersten Teil der Arbeit wird eine Erweiterung eines existierenden Modellierungs-Ansatzes vorgestellt, dessen Grundidee es ist, sowohl die Dynamik der Regelstrecke als auch den Einfluss von Verzögerungen und Paketverlusten durch ein hybrides System darzustellen. Hybride Systeme zeichnen sich dadurch aus, dass sie sowohl kontinuierlich- als auch diskretwertige Zustandsvariablen besitzen. Unsere vorgestellte Erweiterung ist in der Lage, Ănderungen der Netzwerk-DienstgĂŒte abzubilden und ist nicht auf eine bestimmte probabilistische Darstellung der auftretenden Verzögerungen und Paketverluste beschrĂ€nkt. ZusĂ€tzlich verzichtet unsere Erweiterung auf die in der Literatur ĂŒbliche Annahme, dass Quittungen fĂŒr empfangene Datenpakete stets fehlerfrei und mit vernachlĂ€ssigbarer Latenz ĂŒbertragen werden. Verglichen mit einem GroĂteil der verwandten Arbeiten, ermöglichen uns die genannten Eigenschaften daher eine realistischere BerĂŒcksichtigung der Netzwerk-EinflĂŒsse auf die RegelgĂŒte.
Mit dem entwickelten Modell kann der Einfluss von Verzögerungen und Paketverlusten auf die RegelgĂŒte prĂ€diziert werden. Auf Basis dieser PrĂ€diktion können StellgröĂen dann mit Methoden der stochastischen modellprĂ€diktiven Regelung (stochastic model predictive control) berechnet werden. Unsere realistischere Betrachtung der Netzwerk-EinflĂŒsse auf die RegelgĂŒte fĂŒhrt hierbei zu einer gegenseitigen AbhĂ€ngigkeit von Regelung und SchĂ€tzung. Zur Berechnung der StellgröĂen muss der Regler den Zustand der Strecke aus den empfangenen Messungen schĂ€tzen. Die QualitĂ€t dieser SchĂ€tzungen hĂ€ngt von den berechneten StellgröĂen und deren Auswirkung auf die Regelstrecke ab. Umgekehrt beeinflusst die QualitĂ€t der SchĂ€tzungen aber maĂgeblich die QualitĂ€t der StellgröĂen: Ist
der SchĂ€tzfehler gering, kann der Regler bessere Entscheidungen treffen. Diese gegenseitige AbhĂ€ngigkeit macht die Berechnung von optimalen StellgröĂen unmöglich und bedingt daher die Fokussierung auf das Erforschen von approximativen AnsĂ€tzen.
Im zweiten Teil dieser Arbeit stellen wir zwei neuartige Verfahren fĂŒr die stochastische modellprĂ€diktive Regelung ĂŒber Netzwerke vor. Im ersten Verfahren nutzen wir aus, dass bei hybriden System oft sogenannte multiple model-Algorithmen zur ZustandsschĂ€tzung verwendet werden, welche den geschĂ€tzten Zustand in Form einer GauĂmischdichte reprĂ€sentieren. Auf Basis dieses Zusammenhangs und einer globalen Approximation der Kostenfunktion leiten wir einen Algorithmus mit geringer KomplexitĂ€t zur Berechnung eines (suboptimalen) Regelgesetzes her. Dieses Regelgesetz ist nichtlinear und ergibt sich aus der gewichteten Kombination mehrerer unterlagerter Regelgesetze. Jedes dieser unterlagerten Regelgesetze lĂ€sst sich dabei als lineare Funktion genau einer der Komponenten der GauĂmischdichte darstellen. Unser zweites vorgestelltes Verfahren besitzt gegensĂ€tzliche Eigenschaften. Das resultierende Regelgesetz ist linear und basiert auf einer Approximation der Kostenfunktion, welche wir nur lokal, das heiĂt nur in der Umgebung einer erwarteten Trajektorie des geregelten Systems, berechnen. Diese Trajektorie wird hierbei durch die PrĂ€diktion einer initialen ZustandsschĂ€tzung ĂŒber den Optimierungshorizont gewonnen. Zur Berechnung des Regelgesetzes schlagen wir dann einen iterativen Algorithmus vor, welcher diese Approximation durch wiederholtes Optimieren der System-Trajektorie verbessert. Simulationsergebnisse zeigen, dass unsere neuartigen Verfahren eine signifikant höhere RegelgĂŒte erzielen können als verwandte AnsĂ€tze aus der Literatur.
Der dritte Teil der vorliegenden Arbeit beschĂ€ftigt sich erneut mit dem hybriden System aus dem ersten Teil. Die im Rahmen dieser Arbeit verwendeten Netzwerk-Modelle, das heiĂt die verwendeten probabilistischen Beschreibungen der Verzögerungen und Paketverluste, werden vom CoCPN-Translator auf Grundlage von im Netzwerk gesammelten Status-Informationen erzeugt. Diese Status-Informationen bilden jedoch stets nur Ausschnitte ab und können nie exakt den "Zustandâ des Netzwerks reprĂ€sentieren. Dementsprechend können die resultierenden Netzwerk-Modelle nicht als fehlerfrei erachtet werden. In diesem Teil der Arbeit untersuchen wir daher den Einfluss möglicher Fehler in den Netzwerk-Modellen auf die zu erwartende RegelgĂŒte. Weiterhin gehen wir der Frage nach der Existenz von Reglern, die robust gegenĂŒber solchen Fehlern und Unsicherheiten sind, nach. Dazu zeigen wir zunĂ€chst, dass sich Fehler in den Netzwerk-Modellen immer als eine polytopische Parameter-Unsicherheit im hybriden System aus dem ersten Teil manifestieren. FĂŒr solche polytopischen hybride System leiten wir dann eine sowohl notwendige als auch hinreichende StabilitĂ€tsbedingung her, was einen signifikanten Beitrag zur Theorie der hybriden Systeme darstellt. Die Auswertung dieser Bedingung erfordert es zu bestimmen, ob der gemeinsame Spektralradius (joint spectral radius) einer Menge von Matrizen kleiner als eins ist. Dieses Entscheidungsproblem ist bekanntermaĂen NP-schwer, was die Anwendbarkeit der StabilitĂ€tsbedingung stark limitiert. Daher prĂ€sentieren wir eine hinreichende StabilitĂ€tsbedingung, die in polynomieller Zeit ĂŒberprĂŒft werden kann, da sie auf der ErfĂŒllbarkeit von linearen Matrixungleichungen basiert. SchlieĂlich zeigen wir, dass die Existenz eines Reglers, der die StabilitĂ€t des betrachteten polytopischen hybriden Systems garantiert, von der ErfĂŒllbarkeit einer Ă€hnlichen Menge von Matrixungleichungen bestimmt wird. Diese Ungleichungen sind weniger restriktiv als die bisher in der Literatur bekannten, was die Synthese von weniger konservativen Reglern erlaubt.
SchlieĂlich zeigen wir im letzten Teil dieser Arbeit die Anwendbarkeit des kooperativen Konzepts von CoCPN in Simulations-Szenarien, in denen stark ausgelastete Netzwerk-Ressourcen mit anderen Anwendungen geteilt werden mĂŒssen. Wir demonstrieren, dass insbesondere das Zusammenspiel unserer modellprĂ€diktiven Verfahren mit dem Staukontrollverfahren von CoCPN einen zuverlĂ€ssigen Betrieb der Regelkreise ohne unerwĂŒnschte EinbuĂen der RegelgĂŒte auch dann ermöglicht, wenn sich die Kommunikationsbedingungen plötzlich und unvorhergesehen Ă€ndern. Insgesamt stellt unsere Arbeit somit einen wichtigen Baustein auf dem Weg zu einem flĂ€chendeckenden Einsatz von Standard-Netzen als flexible und adaptive Basis fĂŒr industrielle CPS dar
Anytime Control using Input Sequences with Markovian Processor Availability
We study an anytime control algorithm for situations where the processing
resources available for control are time-varying in an a priori unknown
fashion. Thus, at times, processing resources are insufficient to calculate
control inputs. To address this issue, the algorithm calculates sequences of
tentative future control inputs whenever possible, which are then buffered for
possible future use. We assume that the processor availability is correlated so
that the number of control inputs calculated at any time step is described by a
Markov chain. Using a Lyapunov function based approach we derive sufficient
conditions for stochastic stability of the closed loop.Comment: IEEE Transactions on Automatic Control, to be publishe
Recommended from our members
Performance-Driven Robust Identification and Control of Uncertain Dynamical Systems
The grant DEFG02-97ER13939 from the Department of Energy has supported our research program on robust identification and control of uncertain dynamical systems, initially for the three-year period June 15, 1997-June 14, 2000, which was then extended on a no-cost basis for another year until June 14, 2001. This final report provides an overview of our research conducted during this period, along with a complete list of publications supported by the Grant. Within the scope of this project, we have studied fundamental issues that arise in modeling, identification, filtering, control, stabilization, control-based model reduction, decomposition and aggregation, and optimization of uncertain systems. The mathematical framework we have worked in has allowed the system dynamics to be only partially known (with the uncertainties being of both parametric or structural nature), and further the dynamics to be perturbed by unknown dynamic disturbances. Our research over these four years has generated a substantial body of new knowledge, and has led to new major developments in theory, applications, and computational algorithms. These have all been documented in various journal articles and book chapters, and have been presented at leading conferences, as to be described. A brief description of the results we have obtained within the scope of this project can be found in Section 3. To set the stage for the material of that section, we first provide in the next section (Section 2) a brief description of the issues that arise in the control of uncertain systems, and introduce several criteria under which optimality will lead to robustness and stability. Section 4 contains a list of references cited in these two sections. A list of our publications supported by the DOE Grant (covering the period June 15, 1997-June 14, 2001) comprises Section 5 of the report
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