Model based predictive networked control systems

Abstract

A ba lantılı kontrol sitemlerinin getirileri çe itlidir ve sanayinin geli imininbirçok talebine kar ılık vermektedir. Günden güne karma ıkla an sorunlarlabirlikte a ba lantılı kontrol sistemleri bir kolaylık olmaktan ziyade vazgeçilmezbir unsur olacaklardır. A üzerinden kontrol yapan sistemlerin getirileri oldu ugibi gecikmelerden ötürü olu an belirsizlikler birtakım sorunları da beraberindegetirir. Bu gecikmelerin sebebi haberle me ortamındaki zaman payla ımı ilekontrol algoritmasını hesaplamak ve dijitalden analo a çevrim yapmak içingerekli zamanın de i ken olmasıdır. Gecikmelerin sistem performansı üzerindedenge bozucu etkisi vardır. Bilgisayarların ve bilgisayar a larının süratı yakınzamanda kaydade er artı göstermi tir. En çok veriyi aktarmak üzere optimizeedilmi tir olan bilgisayar sistemlerinin gercek zamanlı karakterleri kontrol bakıaçısıyla özel bir verinin süratli transferi icin optimize edilmemi tir.Bu ko ullardaçalı abilen hatta bu ko ulları avantaja çevirerek kullanan kontrol sistemleripiyasaya çıkmaktadır.Bu çalı ma öncelikle a ba lantılı kontrol sistemleri ile ilgili tasarım ve uygulamaalanındaki güncel geli melerden bahsetmektedir. Ardından gürültülü ve idealolmayan network ko ullarında çalı abilen yeni bir a ba lantılı kontrol sistemimimarisi tanıtılmaktadır. Önerilen a ba lantılı kontrol sistemi mimarisi kontrolviedilen sistemin modelinden faydalanarak tesisin gelecekteki halini thamin ederekbu hallere de uygulanması gereken kontrol siynallerini üretmektedir. Bu sinyallereöngörülen sinyaller denmektedirler. Kontrol birimi eyleyici birimine gerçekde erlerden ve öngörülen de erlerden yola çıkılarak hesaplanan bir sinyal paketiyollamaktadır. Bu paketteki sinyaller kontrol edilecek sistemi belirli bir sürekontrol edebilecek özelliktedir fakat ideal ko ullar altında bu paketteki sinyallerinço u kullanılmamktadır. Kopukluk olması durumunda ise en son yollananpaketteki öngörülen sinyaller kullanılmaya ba lanır. Bu sayede kontrol edileceksistem a da kopukluk olması durumunda öngörülmü ekilde kontroledilebilmektedir. Bunun neticesinde sitem dengesini bozmamaktadır amakaçınılmaz olumsuzluk olarak referans sinyalinin kontrol edilen sisteme etkimesigecikir. Bu yakla ımda model kullanıldı ı için ve zaman kar ı hassas birçokalgoritma oldu u için e zamanlama çok önemlidir. Kontrol birimi ile eyleyicibirim arasında olu abilecek e zamanlama sorunların sebebi kullanılan sistemmodelinin durumu ile geçek sistemin durumunun biribirinden farklıla masıdır. Busorun eyleyici tarafında kullanılan ve gelen konrol paketlerinden güvenilmezolanları ayıklayan bir algoritma tarafından çözülmektedir. Algılayıcı birimi vekontrol birimi arasında olu abilecek e zamanlama sorunları da kontrol birimindeuygulanan algoritmanın da ıtık bir yapıda uygulanmasıyla çözülmü tür.Algılayıcı biriminden bir a paketi geldi i zaman, kontrol biriminin kullanaca ızamana ba lı de i kenler hesaplanmı olarak gelmektedirler. Bu sayede kontrolbirimi algılayıcıdan yeni bir a paketi aldı ı anda e zamanlama tamamlanmıolacaktır.Önerilen a ba lantılı kontrol sistemi mimarisi bir DC motor üzerinde simüleedilmi tir. Sitemin a üzerinde olu an verikaybına kar ı dayanıklılı ı sınanmı tırve önerilen sistemin veri kaybına kar ı dayanıklı oldu u tespit edilmi tir. Verikaybının kaçınılmaz neticesi olarak referans sinyalinin kontrol edilen sistemeuygulanmasında gecikme görülmü tür. Gürültünün de sistem üzerindeki etkisiincelenmi tir. A da olu an dü ük miktarlardaki veri kaybının sistem üzerindeetkisin az oldu u görülmü tür. Ama veri kaybının yüzdesi arttıkça sistemingeribesleme döngüsünde olu an kopukluk yüzünden kontrol birimi hatadanhaberdar olamamakta ve sistemde olu an hatalara müdahale edememektedir.Son olarak öngörü penceresinin boyutunu belirlemek için bir metotönerilmektedir. Sistemin maksimum refererans de i ikli inde yatı ma süresiviiincelenmetedir. Öngörü penceresinin yatı ma süresi kadar tutulması yapılacaki lem yükünü en az seviyede tutmaktadır. Bu metot yanlızca açık döngüde kararlısitemler için geçerlidir.viii

Advantages of networked control systems (NCS) are very diverse and NCS?saddress many of the demands of industrial development. As more and moresophisticated problems arise, networked control systems will not only become aconvenience or an advantage but they will become an indispensable necessity.However usage of networked control systems introduces different forms of time-delay uncertainty in closed-loop system dynamics. These time delays are causedby the time sharing of the communication medium as well as computation timenecessary for control algorithms and digital to analog conversions and have adestabilizing effect on system performance.Computational power of computers has increased dramatically; networks speedhas also increased. Although both the network and computer architectures havetended to improve throughput over time, their real-time characteristics have notevolved to match the requirements from a control point of view. New controlmethodologies that cope with these factors and even take advantage of them areemerging.This work first examines some current methods in design and implementation ofnetworked control systems that try to improve existing methods. Then a novelivnetworked control system architecture that runs under non ideal networkconditions with packet loss and noise is introduced. The proposed network controlsystem architecture uses a model to predict the plant states into the future andgenerate corresponding control signals, then an array of the predicted controlsignals is sent to the actuator node side of the NCS rather than a single controlsignal like in basic networked control systems. This array of signals can controlthe plant if they are applied consecutively with sampling time intervals. Howeverthis is not the case under ideal conditions, where the network is lossless. Only thefirst control signal in each array is applied to the plant as a newer packet arrivesevery sampling period. The remainder of the array of predicted control signals isonly used when packet loss occurs. This approach enables the system to becontrolled in a pre-simulated manner and stability can be maintained even withhigh packet loss probabilities. Synchronization of the network elements becomesa major problem in this approach since models are involved. Synchronizing theactuator and controller nodes is done by an algorithm that can identify controlsignal arrays that have trustable information. Also the controller has a distributedarchitecture; some parts of the controller are implemented in the sensor node. Thisis to ensure that sensor to controller synchronization is not broken.The proposed model based predictive networked control system architecturewas tested on a DC motor. The effects of packet loss were examined to reveal thatthe packet loss does not cause destabilization of the system, when packet lossoccurs and the control packet cannot be sent to the actuator node, which preventsthe changes in reference from being applied to the plant. The overall effect is theretardation of the response of the plant to the reference. Effects of noise are alsoexamined. Under low packet loss conditions noise does not have an unusual effecton the system but when packet loss increases noise cannot be tolerated becausethe feedback loop is interrupted due to packet loss.Finally a method for determining the number of predictions to be made atthe controller node (the prediction horizon) is suggested. The systems settlingtime is examined and the settling time is taken as the basis for the predictionhorizon. The transmission of a single array of control signals from the controllernode to the actuator node will enable the system to reach the desired reference.However this approach is only valid for open loop stable systems.v