Stability and implementation of model based predictive networked control system

Digital control systems that have computer nodes which communicate over a data loss and random delay prone common network are called Networked Control System (NCS). In a typical NCS, the sensor, controller and the actuator nodes reside in different computers and communicate with each other over a network. Random delays and data loss of the communication network can endanger the stability of the NCS and retransmission of data is not feasible in control applications since it adds delay to the system. The aim of this thesis is to verify that the distributed NCS method called Model Based Predictive Networked Control System (MBPNCS) can be implemented using an observer and that it can control an open loop unstable plant. MBPNCS compensates for missed and late data by implementing an intelligent predictive control scheme based on a model of the plant. MBPNCS does not use retransmission and does not guarantee timely delivery of data packets to each computer node since this solution is not feasible on every control application and every communication medium. Instead, MBPNCS offers a control solution that can work under random network delay and data loss by the use of a predictive architecture that predicts plant state estimates and respective control signals from actual plant states. In this thesis, MBPNCS is described along with an introduction to a theoretical stability criterion. This is followed by an implementation of MBPNCS with two different plants. First, MBPNCS is implemented with an observer based DC motor plant to demonstrate the system’s efficiency with an observer. Next, MBPNCS is implemented with an inverted pendulum to demonstrate the system’s efficiency with an open loop unstable plant. Finally, two separate MBPNCS’s are implemented over a common network to demonstrate the systems efficiency and feasibility in industrial applications. The results show that considerable improvement over performance is achieved with respect to an event based networked control system

Modele dayalı öngörülü ağ baglantılı kontrol sistemi

Ağ bağlantılı kontrol sistemlerinin endüstriyel alandaki ihtiyaçları karşılayan çeşitli avantajları vardır. Uygulamalar karmaşıklaştıkça ağ bağlantılı kontrol sistemlerinin kullanımının kaçınılmaz hale gelmesi beklenmektedir. Ancak haberleşme ağının neden olduğu belirsiz gecikmeler ve veri kayıpları, çevrim dinamiklerini olumsuz etkilemekte ve kararsızlıklara sebep olabilmektedir. Bu çalışmada veri gecikmesi ve kaybı ile algılayıcı gürültüsü gibi ideal olmayan durumlarda da çalışabilen bir ağ bağlantılı kontrol sistem mimarisi tanıtılacaktır. Yapı olarak, kontrol edilen sistemin bir modelinin, kontrolörün de içinde bulundurulması sayesinde haberleşme ağının neden olduğu kayıplar ve gecikmelerin kompanze edilmesi sağlanmaktadır. Model sayesinde, öngörülmüş kontrol çıktıları hesaplanıp haberleşme gerçekleşemediği durumlarda sistemin bunlarla kontrolü sayesinde yüksek derecede veri kayıplarında bile kararsızlıg˘ın önlenmesi amaçlanmaktadır. Önerilen yöntemde kontrol edilen sistemin durumu ile kontrolör içindeki modelin durumunun eşleştirilmesi önemli bir problem haline gelmektedir. Bu yapı bilgisayar, kontrol ve haberleşme dallarının özelliklerini kullanarak her birinin eksiğini tamamlamaya yönelik olup, çeşitli kontrol metotlarıyla kullanılmaya açıktır. Önerilen Modele Dayalı Öngörülü¨ Ağ Bağlantılı Kontrol Sistemi (MODOAKOS) benzetim yolu ile bir doğru akım motorunun kontrolüne uygulanmıştır. Normal ağ bağlantılı kontrol sistemin kararlılığını bozucu gecikme ve kayıplar varken bile önerilen sistem altında kontrol uygulandığında kararlı çalışma bozulmamış ancak referans girişine olan cevabın geciktiği gözlenmiştir

Control over imperfect networks: model based predictive networked control systems

Networked control systems are digital control systems in which the functionality of the sensor, control and actuator reside in physically different computer nodes which communicate over a network. Although it is necessary to put an upper bound to the latency from sensing to actuation in a digital control system, the performance of a basic networked control system is threatened by the data loss and unpredictable delays of the communication network. We have proposed model based predictive networked control systems (MBPNCS) in which such losses are compensated by using a model of the plant within the controller node which, based on the actual or estimated state of the plant, makes a series of control estimates into the future, and sends all of them to the actuator node at once. This way the stability of the plant is maintained even under communication delay and data loss. The system is designed to eliminate the necessity of acknowledgments signifying the success of transmission, since such signals are, in general, also unreliable. In this paper we describe MBPNCS, then introduce a stability criterion. This is followed by computer simulations and experiments involving the speed control of a DC motor