【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】無(wú)線網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)憑借其顯著的靈活性、可擴(kuò)展性與成本優(yōu)勢(shì)，已成為現(xiàn)代工業(yè)控制領(lǐng)域的關(guān)鍵使能技術(shù)。然而，工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)復(fù)雜的射頻環(huán)境與受限的頻譜資源極易引發(fā)隨機(jī)丟包與非確定性通信延遲，從而嚴(yán)重削弱系統(tǒng)的閉環(huán)控制性能。鑒于通信與控制間的深度耦合特性，單一維度的性能優(yōu)化難以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)級(jí)的全局最優(yōu)。因此，亟需構(gòu)建通信與控制協(xié)同設(shè)計(jì)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)頻譜資源與控制需求的動(dòng)態(tài)適配，從而保障工業(yè)控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性與魯棒性。
近日，中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)與系統(tǒng)研究室梁煒研究員團(tuán)隊(duì)，在無(wú)線網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)的通信和控制協(xié)同優(yōu)化方面取得重要進(jìn)展。針對(duì)工業(yè)場(chǎng)景下通信資源受限與環(huán)境高度動(dòng)態(tài)變化帶來(lái)的挑戰(zhàn)，科研團(tuán)隊(duì)提出了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的估計(jì)-控制-調(diào)度聯(lián)合設(shè)計(jì)(JECS)方法。
科研團(tuán)隊(duì)針對(duì)工業(yè)環(huán)境中的丟包問(wèn)題，為單個(gè)子系統(tǒng)設(shè)計(jì)了基于深度學(xué)習(xí)的狀態(tài)估計(jì)模型和基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的控制策略，顯著增強(qiáng)了系統(tǒng)在非可靠通信約束下的運(yùn)行穩(wěn)定性。在此基礎(chǔ)上，針對(duì)多子系統(tǒng)并發(fā)運(yùn)行的復(fù)雜場(chǎng)景，科研團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步開(kāi)發(fā)了基于Transformer架構(gòu)的中心化調(diào)度決策模型，創(chuàng)新性地引入了優(yōu)先級(jí)評(píng)分機(jī)制，顯著提升了系統(tǒng)在不同規(guī)模及資源約束下的泛化能力。
該研究成果以Joint Estimation-Control-Scheduling for Wireless Networked Control Systems via Deep Reinforcement Learning為題，發(fā)表于國(guó)際期刊IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking。沈陽(yáng)自動(dòng)化所博士研究生張雷為第一作者，導(dǎo)師為梁煒研究員。
該研究得到了遼寧省興遼英才計(jì)劃、國(guó)家自然科學(xué)基金以及遼寧省自然科學(xué)基金等項(xiàng)目的支持。(工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)與系統(tǒng)研究室)
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