Online Rotating PI Controller for NCS Over Communication Constraints

A new method for controlling the plant in networked control systems (NCSs) is proposed. Network time delay and packet loss are two major drawbacks in data communication networks which make NCSs unstable. Unlike previous related research works, this new proposed rotating PI controller based method has the advantage of considering time delay and packet loss effects simultaneously. Time delay is estimated online and then used for tuning the PI controller by rotating the phase plane, while packet loss sequences are modeled by Markov chain. This novel method improves the performance compared to other methods, especially when packets are dropped consecutively and network time delays are large. In fact, the results show that with the network time delay as large as 600 ms, and packet loss occurring evenly, the index of the rotating PI controller performance will be improved by approximately two and a half times compared to the performance index of classical Smith predictor. This ratio will be improved by approximately eight and a half times compared to the performance index of PI controller. Furthermore, in the case that the packet loss occurs consecutively, the results show a ratio improvement of approximately three and ten for our suggested method in comparison to Smith predictor and PI controller, respectively

Analysis of Embedded Controllers Subject to Computational Overruns

Microcontrollers have become an integral part of modern everyday embedded systems, such as smart bikes, cars, and drones. Typically, microcontrollers operate under real-time constraints, which require the timely execution of programs on the resource-constrained hardware. As embedded systems are becoming increasingly more complex, microcontrollers run the risk of violating their timing constraints, i.e., overrunning the program deadlines. Breaking these constraints can cause severe damage to both the embedded system and the humans interacting with the device. Therefore, it is crucial to analyse embedded systems properly to ensure that they do not pose any significant danger if the microcontroller overruns a few deadlines.However, there are very few tools available for assessing the safety and performance of embedded control systems when considering the implementation of the microcontroller. This thesis aims to fill this gap in the literature by presenting five papers on the analysis of embedded controllers subject to computational overruns. Details about the real-time operating system's implementation are included into the analysis, such as what happens to the controller's internal state representation when the timing constraints are violated. The contribution includes theoretical and computational tools for analysing the embedded system's stability, performance, and real-time properties.The embedded controller is analysed under three different types of timing violations: blackout events (when no control computation is completed during long periods), weakly-hard constraints (when the number of deadline overruns is constrained over a window), and stochastic overruns (when violations of timing constraints are governed by a probabilistic process). These scenarios are combined with different implementation policies to reduce the gap between the analysis and its practical applicability. The analyses are further validated with a comprehensive experimental campaign performed on both a set of physical processes and multiple simulations.In conclusion, the findings of this thesis reveal that the effect deadline overruns have on the embedded system heavily depends the implementation details and the system's dynamics. Additionally, the stability analysis of embedded controllers subject to deadline overruns is typically conservative, implying that additional insights can be gained by also analysing the system's performance

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

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 stärker werdenden Verzahnung der physikalischen Prozesse und der Software-Komponenten zum Überwachen, Steuern und Messen führt. Cyber-physische Systeme (CPS) spielen hierbei eine Schlüsselrolle, indem sie sowohl die physikalischen als auch die Software-Komponenten zu einem verteilten System zusammenfassen, innerhalb dessen Umgebungszustände, Messwerte und Steuerbefehle über ein Kommunikationsnetzwerk ausgetauscht werden. Die Verfügbarkeit von kostengünstigen Geräten und die Möglichkeit bereits existierende Infrastruktur zu nutzen sorgen dafür, 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 Dienstgüte-Schwankungen, welche aus der gemeinsamen Nutzung der vorhandenen Infrastruktur resultieren und für die Endsysteme in Form von sich ändernden Latenzen und Daten- und Paketverlustraten sichtbar werden. Regelkreise sind besonders anfällig für Dienstgüte-Schwankungen, da sie typischerweise isochrone Datenübertragungen mit festen Latenzen benötigen, um die gewünschte Regelgüte zu garantieren. Für die Vernetzung der einzelnen Komponenten, das heißt von Sensorik, Aktorik und Regler, setzt man daher klassischerweise auf Lösungen, die diese Anforderungen erfüllen. Diese Lösungen sind jedoch relativ teuer und unflexibel, da sie den Einsatz von spezialisierten Netzwerken wie z.B. Feldbussen benötigen oder über komplexe, speziell entwickelte Kommunikationsprotokolle realisiert werden wie sie beispielsweise die Time-Sensitive Networking (TSN) Standards definieren. Die vorliegende Arbeit präsentiert Ergebnisse des interdisziplinären 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 Elastizität von Regelkreisen innerhalb solcher CPS zu erhöhen, das heißt sie in die Lage zu versetzen, mit den auftretenden Dienstgüte-Schwankungen umzugehen, und ii) das Netzwerk über die Anforderungen der einzelnen Regler in Kenntnis zu setzen. Kern von CoCPN ist eine verteilte Architektur für CPS, welche es den einzelnen Regelkreisen ermöglicht, die verfügbare Kommunikations-Infrastruktur gemeinsam zu nutzen. Im Gegensatz zu den oben genannten Lösungen benötigt CoCPN dafür 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 über den sog. CoCPN-Translator. CoCPN implementiert ein Staukontrollverfahren, welches den typischen Zusammenhang zwischen erreichbarer Regelgüte und Senderate ausnutzt: die erreichbare Regelgüte steigt mit der Senderate und umgekehrt. Durch Variieren der zu erreichenden Regelgüte kann das Sendeverhalten der Regler so eingestellt werden, dass die vorhandenen Kommunikations-Ressourcen optimal ausgenutzt und gleichzeitig Stausituationen vermieden werden. In dieser Arbeit beschäftigen 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 über den CoCPN-Translator ausgetauschten Meta-Daten die notwendige Elastizität liefern und es dadurch den Reglern ermöglichen, schnell auf Änderungen der Netzwerk-Dienstgüte zu reagieren. Dazu ist es notwendig, dass den Reglern ein Modell zur Verfügung gestellt wird, dass die Auswirkungen von Verzögerungen und Paketverlusten auf die Regelgüte 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, Änderungen der Netzwerk-Dienstgüte abzubilden und ist nicht auf eine bestimmte probabilistische Darstellung der auftretenden Verzögerungen und Paketverluste beschränkt. Zusätzlich verzichtet unsere Erweiterung auf die in der Literatur übliche Annahme, dass Quittungen für empfangene Datenpakete stets fehlerfrei und mit vernachlässigbarer Latenz übertragen werden. Verglichen mit einem Großteil der verwandten Arbeiten, ermöglichen uns die genannten Eigenschaften daher eine realistischere Berücksichtigung der Netzwerk-Einflüsse auf die Regelgüte. Mit dem entwickelten Modell kann der Einfluss von Verzögerungen und Paketverlusten auf die Regelgüte prädiziert werden. Auf Basis dieser Prädiktion können Stellgrößen dann mit Methoden der stochastischen modellprädiktiven Regelung (stochastic model predictive control) berechnet werden. Unsere realistischere Betrachtung der Netzwerk-Einflüsse auf die Regelgüte führt hierbei zu einer gegenseitigen Abhängigkeit von Regelung und Schätzung. Zur Berechnung der Stellgrößen muss der Regler den Zustand der Strecke aus den empfangenen Messungen schätzen. Die Qualität dieser Schätzungen hängt von den berechneten Stellgrößen und deren Auswirkung auf die Regelstrecke ab. Umgekehrt beeinflusst die Qualität der Schätzungen aber maßgeblich die Qualität der Stellgrößen: Ist der Schätzfehler gering, kann der Regler bessere Entscheidungen treffen. Diese gegenseitige Abhängigkeit macht die Berechnung von optimalen Stellgrößen unmöglich und bedingt daher die Fokussierung auf das Erforschen von approximativen Ansätzen. Im zweiten Teil dieser Arbeit stellen wir zwei neuartige Verfahren für die stochastische modellprädiktive Regelung über Netzwerke vor. Im ersten Verfahren nutzen wir aus, dass bei hybriden System oft sogenannte multiple model-Algorithmen zur Zustandsschätzung verwendet werden, welche den geschätzten Zustand in Form einer Gaußmischdichte repräsentieren. Auf Basis dieses Zusammenhangs und einer globalen Approximation der Kostenfunktion leiten wir einen Algorithmus mit geringer Komplexität zur Berechnung eines (suboptimalen) Regelgesetzes her. Dieses Regelgesetz ist nichtlinear und ergibt sich aus der gewichteten Kombination mehrerer unterlagerter Regelgesetze. Jedes dieser unterlagerten Regelgesetze lässt sich dabei als lineare Funktion genau einer der Komponenten der Gaußmischdichte darstellen. Unser zweites vorgestelltes Verfahren besitzt gegensätzliche Eigenschaften. Das resultierende Regelgesetz ist linear und basiert auf einer Approximation der Kostenfunktion, welche wir nur lokal, das heißt nur in der Umgebung einer erwarteten Trajektorie des geregelten Systems, berechnen. Diese Trajektorie wird hierbei durch die Prädiktion einer initialen Zustandsschätzung über 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 Regelgüte erzielen können als verwandte Ansätze aus der Literatur. Der dritte Teil der vorliegenden Arbeit beschäftigt sich erneut mit dem hybriden System aus dem ersten Teil. Die im Rahmen dieser Arbeit verwendeten Netzwerk-Modelle, das heißt 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 "Zustand” des Netzwerks repräsentieren. 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 Regelgüte. Weiterhin gehen wir der Frage nach der Existenz von Reglern, die robust gegenüber solchen Fehlern und Unsicherheiten sind, nach. Dazu zeigen wir zunächst, dass sich Fehler in den Netzwerk-Modellen immer als eine polytopische Parameter-Unsicherheit im hybriden System aus dem ersten Teil manifestieren. Für solche polytopischen hybride System leiten wir dann eine sowohl notwendige als auch hinreichende Stabilitätsbedingung 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 bekanntermaßen NP-schwer, was die Anwendbarkeit der Stabilitätsbedingung stark limitiert. Daher präsentieren wir eine hinreichende Stabilitätsbedingung, die in polynomieller Zeit überprüft werden kann, da sie auf der Erfüllbarkeit von linearen Matrixungleichungen basiert. Schließlich zeigen wir, dass die Existenz eines Reglers, der die Stabilität des betrachteten polytopischen hybriden Systems garantiert, von der Erfüllbarkeit einer ähnlichen 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. Schließlich 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 müssen. Wir demonstrieren, dass insbesondere das Zusammenspiel unserer modellprädiktiven Verfahren mit dem Staukontrollverfahren von CoCPN einen zuverlässigen Betrieb der Regelkreise ohne unerwünschte Einbußen der Regelgüte auch dann ermöglicht, wenn sich die Kommunikationsbedingungen plötzlich und unvorhergesehen ändern. Insgesamt stellt unsere Arbeit somit einen wichtigen Baustein auf dem Weg zu einem flächendeckenden Einsatz von Standard-Netzen als flexible und adaptive Basis für industrielle CPS dar

Distributed Channel Access for Control Over Unknown Memoryless Communication Channels

We consider the distributed channel access problem for a system consisting of multiple control subsystems that close their loop over a shared wireless network. We propose a distributed method for providing deterministic channel access without requiring explicit information exchange between the subsystems. This is achieved by utilizing timers for prioritizing channel access with respect to a local cost which we derive by transforming the control objective cost to a form that allows its local computation. This property is then exploited for developing our distributed deterministic channel access scheme. A framework to verify the stability of the system under the resulting scheme is then proposed. Next, we consider a practical scenario in which the channel statistics are unknown. We propose learning algorithms for learning the parameters of imperfect communication links for estimating the channel quality and, hence, define the local cost as a function of this estimation and control performance. We establish that our learning approach results in collision-free channel access. The behavior of the overall system is exemplified via a proof-of-concept illustrative example, and the efficacy of this mechanism is evaluated for large-scale networks via simulations.Comment: This work has been submitted to the IEEE for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessibl

Dynamic Bayesian Collective Awareness Models for a Network of Ego-Things

A novel approach is proposed for multimodal collective awareness (CA) of multiple networked intelligent agents. Each agent is here considered as an Internet-of-Things (IoT) node equipped with machine learning capabilities; CA aims to provide the network with updated causal knowledge of the state of execution of actions of each node performing a joint task, with particular attention to anomalies that can arise. Data-driven dynamic Bayesian models learned from multisensory data recorded during the normal realization of a joint task (agent network experience) are used for distributed state estimation of agents and detection of abnormalities. A set of switching dynamic Bayesian network (DBN) models collectively learned in a training phase, each related to particular sensorial modality, is used to allow each agent in the network to perform synchronous estimation of possible abnormalities occurring when a new task of the same type is jointly performed. Collective DBN (CDBN) learning is performed by unsupervised clustering of generalized errors (GEs) obtained from a starting generalized model. A growing neural gas (GNG) algorithm is used as a basis to learn the discrete switching variables at the semantic level. Conditional probabilities linking nodes in the CDBN models are estimated using obtained clusters. CDBN models are associated with a Bayesian inference method, namely, distributed Markov jump particle filter (D-MJPF), employed for joint state estimation and abnormality detection. The effects of networking protocols and of communications in the estimation of state and abnormalities are analyzed. Performance is evaluated by using a small network of two autonomous vehicles performing joint navigation tasks in a controlled environment. In the proposed method, first the sharing of observations is considered in ideal condition, and then the effects of a wireless communication channel have been analyzed for the collective abnormality estimation of the agents. Rician wireless channel and the usage of two protocols (i.e., IEEE 802.11p and IEEE 802.15.4) along with different channel conditions are considered as well

Optimal Sequence-Based Control of Networked Linear Systems

In Networked Control Systems (NCS), components of a control loop are connected by data networks that may introduce time-varying delays and packet losses into the system, which can severly degrade control performance. Hence, this book presents the newly developed S-LQG (Sequence-Based Linear Quadratic Gaussian) controller that combines the sequence-based control method with the well-known LQG approach to stochastic optimal control in order to compensate for the network-induced effects