融合异步多率采样传输和采样控制的大规模网络系统能控性研究

With the development and integration of communication, control and computing technologies, networked systems usually contain a large number of autonomous nodes that interact through the transmission of information. On the one hand, the information transmitted between nodes is typically sampled data, which is limited by the communication mechanism. On the other hand, the control inputs of the nodes are also sampled-data control implemented by the computer systems. In view of the fact that the sampled-data transmission and the sampled-data control are inevitable needs for the system realization in network interconnection and computer control environment, this project will study the controllability of large-scale complex networked system under sampled-data transmission and sampled-data control. In view of the non-synchronous sampling time and multi-rate sampling period through discrete-data transmission and digital control among different nodes, a transmission multi-rate sampling networked system, a control multi-rate sampling networked system and a generalized multi-rate sampling networked system model will be established to study the effects of the sampling period in transmission, the sampling period in control, the network structure and the node dynamics on the controllability of a large-scale networked system. Moreover, non-pathological transmission sampling and control sampling schemes will be jointly designed to maintain the controllability. The completion of this project will lay a theoretical basis for the control of networked systems with sampled-date transmission and sampled-data control, and will provide some technical assurances and guidelines for the operation of industrial networked systems with comprehensive integration of information, computing and control technologies.

随着通信、控制和计算机的发展与融合，网络系统囊括大量通过信息传输进行相互作用的自主节点，这些节点一方面受通信机制的限制，传输的往往是采样信号；另一方面节点的控制输入也是通过计算机实现的采样控制。鉴于采样传输和采样控制是网络互连和计算机控制环境下系统实现的必然需要，本项目围绕大规模复杂动态网络系统在采样传输和采样控制下的能控性开展研究，针对不同节点采样传输时刻和采样控制时刻的非同步、采样周期的多频率，建立传输多率采样网络系统、控制多率采样网络系统和广义多率采样网络系统模型；研究传输采样周期、控制采样周期、网络结构和节点动力学对大规模网络系统能控性的影响，给出能控性判据；联合设计无病态采样传输和采样控制方案保证网络系统的能控性。本项目的完成将为融合采样传输和采样控制的网络系统控制奠定理论基础，为深度融合信息、计算与控制的工业网络系统运行提供一些技术实现保障和指引。

对于由大量节点组成的大规模网络系统，其个体间的交互信息及控制输入往往是离散采样信号。采样传输和采样控制下的能控性研究是网络互连和计算机控制环境下系统实现的必然需要。本项目围绕大规模复杂动态网络系统采样传输和采样控制下的能控性、能控性的鲁棒性、网络结构优化、网络演化行为分析以及网络资源管理开展研究。重点研究控制通道和采样通道在零阶保持器下的网络系统能控性，分析网络拓扑、采样率、节点动力学、内部耦合等因素对系统能控性的影响，给出多个能控性的充分条件；研究多层拓扑下的网络化采样系统的能控性，分析控制通道、层内传输通道和层间传输通道的多率采样对整个系统能控性的影响，设计层间慢速模式、多尺度模式和快速控制模式，给出多个能控性的充分条件，降低计算复杂度。进一步，研究网络结构在蓄意攻击下系统能控性的变化，给出多种指标衡量系统能控性的鲁棒性，基于机器学习开发了多个改进的网络能控性鲁棒性预测方法；设计最具破坏性的节点攻击和连边攻击策略，开发多种增边、换边算法优化网络结构使得系统具有更好的鲁棒能控性；研究网络向量表征方法，研究网络上的传播行为、博弈行为和同步行为，分析网络结构对系统行为的影响；研究移动边缘计算系统的网络通信资源分配策略，设计能量管理的在线算法及优化策略，有效降低系统运行成本。发表文章42篇，其中SCI期刊28篇，会议论文13篇，荣获2019中国电子学会“电子信息领域优秀科技论文”，上海市通信学会“第十九届学术年会优秀论文三等奖”；申请专利5项，其中授权1项；培养硕士生11名，博士生10名。研究成果荣获中国自动化学会自然科学一等奖、上海市计算机学会自然科学奖三等奖。研究结果对理解个体间信息传输和个体分散控制实施间的平衡有重要的理论意义，对设计网络系统的传输通道及反馈控制率、优化网络系统的性能有重要的指导意义，对信息、计算与控制深度融合的工业网络系统的控制优化与资源管理有重要实用价值。