Anschlussprojekte | Sonderprojekte

Förderbeginn 01.01.2017

Vernetze Regelung über Kommunikationskanäle mit großen Totzeiten

Prof. Dr. Sandra Hirche
Technische Universität München
Lehrstuhl für Informationstechnische Regelung

Prof. Dr. Miroslav Krstic
University of California, San Diego
Department of Mechanical and Aerospace Engineering


Cyber-physische Systeme (CPS) wie zum Beispiel in intelligenten Produktionsanlagen und Energienetzen sowie in autonomen Fahrzeugen sind charakterisiert durch Regelkreise, die über einen mit mehreren Nutzern geteilten Kommunikationskanal geschlossen sind. Dies stellt neue Herausforderungen an den Entwurf von Regelungs- sowie Kommunikationssystemen für solche vernetzten Regelungssysteme. Im Rahmen dieses Forschungsprojektes werden wir Regelkreise betrachten deren drahtlose Sensoren sich den resourcen-limitierten Kommunikationskanal untereinander teilen um den Regelkreis zwischen den Sensoren und den Reglereinheiten zu schließen. Ein Mediumzugriffsmechanismus (MAC) entscheidet, welche Datenpackete über das Kommunikationsnetz weiter gegeben werden und welche nicht. Es ist bekannt, dass MAC-Protokolle zu einer hohen Ende-zu-Ende-Latenz beitragen, deren Länge von der Netzauslastung abhängt. Latenyen im geschlossenen Regelkreis führen zu Qualitätseinbußen und können sogar Instabilität verursachen. Ziel dieses Projekts ist der Entwurf von Methoden für den gemeinsamen Entwurf von drahtlosem Resourcen-Management im Sinne der Mediumzugriffsregelung und vernetzer Regelung mit expliziter Berücksichtigung der Zeitverzögerung.

Abschlussbericht
Cyber-physische Systeme (CPS) wie intelligente industrielle Produktionslinien (Industrie 4.0), intelligente Energienetze und autonome Fahrzeuge zeichnen sich durch Regelkreise aus, die über einen gemeinsamen Kommunikationskanal geschlossen werden. Dies stellt neue Herausforderungen an den Entwurf von Regelungs- und Kommunikationssystem.

Wir betrachten einen Rückkopplungsregelkreis, bei denen drahtlose Sensoren ihre Daten über einen ressourcenbegschränkten Kommunikationskanal senden, um den Regelkreis zwischen den Sensoren und den Regler zu schließen. Das Medienzugriffsprotokoll (MAC) entscheidet, wann welche Datenpakete über das Kommunikationsnetzwerk weitergeleitet werden. Es ist bekannt, dass MAC-Protokolle zu einer hohen Ende-zu- Ende-Latenz beitragen, deren Länge von der Netzwerklast abhängt. Die Latenz in einem geschlossenen Regelkreis beeinträchtigt die Regelgüte erheblich und kann sogar zu Instabilität führen.

Eines der am häufigsten in der technischen Praxis verfolgten Ziele besteht darin, den Ausgang eines Systems zu maximieren, zum Beispiel die Regelgüte. Im Gegensatz zu den meisten Methoden der adaptiven Regelung, kann die Extremwertsuche, auch bekannt als selbstoptimierende Regelung oder Extremwertregelung, den Ausgang ohne Kenntnis auf dem optimalen Wert halten ohne der Kenntnis der zugrundeliegenden Eingangs-Ausgangs-Abbildung.

In diesem Projekt haben wir einen allgemeinen skalaren stochastischen Extremum- Seeking-Algorithmus für Systeme mit (großer) konstanter Latenz entwickelt. Die gegebene Problemstellung erfordert das Maximieren oder Minimieren beliebig hoher Ableitungen des Ausgangs einer unbekannten dynamischen Strecke in der Gegenwart sowohl bekannter als auch konstanter Totzeiten. Mit Hilfe des Newton-Verfahrens findet unser entwickelter Ansatz die zum gewünschten Extremum korrespondierende Nullstelle, während gleichzeitig die beliebig große Zeitverzögerung durch einen Prädiktor kompensiert wird. Wie auch bei anderen Extremum-Seeking-Algorithmen sind wir auf perturbations-basierte Schätzungen der Ableitungen angewiesen. Im Gegensatz zum klassisch deterministischen Ansatz beschäftigen wir uns allerdings mit stochastischen Perturbationen. Durch Nutzung eines Riccati Filters zur Schätzung der Inversen der Hessematrix bzw. der zweiten Ableitung wird eine einstellbare Konvergenzrate gewährleistet. Außerdem erhofft man sich eine Performanzsteigerung durch stochastischer an Stelle deterministischer Perturbation, insbesondere für höhere Ableitungen. Lokale exponentielle Stabilität des mathematisch reduzierten Systems wird bewiesen und die Funktionionalität des entwickelten Algorithmus' anhand zahlreicher Simulationen belegt.

Ergebnis und Ausblick: Es wurde ein Regler entwickelt, der einen stochastischen Extremum-Seeking-Algorithmus in Anwesenheit von konstanten Ausgangsverzögerungen stabilisiert.

Dieses Projekt war ein Meilenstein in der Verallgemeinerung von adaptiven Algorithmen für Suchen nach Extrema unter Verwendung stochastischen Perturbationen. In naher Zukunft werden wir eine Publikation zu dem oben genannten Thema veröffentlichen und einen vollständigen Stabilitätsbeweis im Sinne der Erwartung vorlegen.