水下信息物理系统探测–通信–控制一体化: 挑战与进展

水下信息物理系统是集计算、通信和控制于一体的水下智能系统, 包括水下探测与采集、通信与组网、控 制与决策等过程. 目前, 水下信息物理系统探测–通信–控制一体化理论体系尚处于构建之中, 相关研究正面临诸多 亟待解决的难题. 为此, 本文简述了水下信息物理系统的内涵与主要特征, 分析了水下探测–通信–控制一体化研究 面临的挑战与关键问题; 综述了水下立体探测、通信组网、协同控制等关键技术的研究进展; 对水下信息物理系统 探测–通信–控制一体化未来值得深入探究的研究方向进行了总结与展望.     

工业控制以太网对外的数据安全传输

工业控制以太网作为一种特殊的网络．直接面向生产过程，肩负着工业生产运行一线测量与控制信息传输的特殊任务。但是．越来越频繁的工业控制系统入侵事件，如2010年的伊朗布舍尔核电站、2011年美国伊利诺伊州城市供水系统事件为我们敲响了警钟，黑客攻击正在从开放的互联网向封闭的工控网蔓延。     

工业控制系统中模拟信号的传输

在工业控制系统中 ,模拟信号的传送及采集过程容易受电磁干扰。介绍几种抑制电磁干扰的办法 ,并简要论述了从本质上解决电磁干扰的技术途径     

网络系统的安全决策与控制:容错博弈研究综述

安全决策与控制是保证控制系统稳定安全运行的核心支撑技术,现代网络系统在物理层面、信息层面、个体决策和监管层面分别会岀现部件损坏、网络攻击和恶意决策等完全不同类型的异常行为.鉴于此,首先总结各类异常行为的特点,指出网络系统安全决策与控制的目标与难点,强调容错博弈控制相较于其他容错控制和博弈方法的特色和优势;其次,聚焦于4个层面上的各类异常行为及其特点,阐述容错博弈控制的基本问题和思想,立足于跨层调节的思路,详细总结各类容错博弈控制的最新研究成果及其特性;再次,以集群飞行器系统作为典型对象阐述容错博弈控制的应用前景;最后,对容错博弈控制在现代网络系统中的研究方向进行展望.     

具有多传输通道系统的网络化预测控制

本文研究了一类具有多传输通道网络化系统的控制问题,基于网络化预测控制方法,提出了一种改进型的分布式预测补偿方式,从而更有效地利用反馈数据来提高控制系统的性能.对闭环网络化预测控制系统进行分析,得到其稳定性条件,特别地,在模型精确已知和多传输通道的时延为定常的情况下,该条件将会退化为本地控制的闭环系统稳定性条件.上述结论的好处是网络化预测控制系统中状态观测器和控制器的设计可以参考本地控制.通过球杆系统算例验证本文所提方法的正确性和有效性.     

IEC 61499-工业控制技术发展的新阶段

IEC61499是即将颁布的如何使用功能块进行分布式工业过程测控系统（IPMCS）设计的国际标准。文章描述了这一标准的历史由来、基本概念、现状及发展趋势。其中重点论述了功能导体的基本类型、表达形式及其状态机器设计等相关问题，并给出了一个应用实例。     

工业控制计算机的管理和维护

简要介绍了工业控制计算机的日常管理和维护方法,只有制定正确的管理和维护措施才能保证系统长周期安全稳定运行。     

基于感知时间和传输时间的认知无线网络单信道选择联合优化模型

为了确保认知无线网络中次用户对主用户的干扰低于预定值的同时,最大化次用户系统的吞吐量,减少次用户丢失频谱机会的次数,提出单信道模式下次用户感知时间和传输时间被联合优化的算法。在单信道模型中,次用户以混合接入策略与主用户共享一条信道,通过综合考虑对主用户的干扰和次用户频谱机会丢失两个因素,对传输时间和感知时间进行联合优化。经过与固定的感知时间和传输时间算法仿真分析对比,验证了算法的有效性。     

基于在线集成学习技术的工业控制网络入侵防范技术探讨

目前,冶金、煤炭、电力、石化、核能、航空、铁路、水处理、地铁等国家基础设施普遍采用工业控制网络系统。这些系统具有网络层次多（设备层、控制层、管理层）、接入复杂（有线/无线接入、本地/远程接入、长时/临时接入）、设备类型多（智能仪表、过程控制系统电脑、制造管理系统电脑）、用户计算机水平层次高低不同（工人、硬件工程师、软件工程师、管理办公室人员）等特点。当前国际网络安全形势表明,如何对具有这些特点的工业控制网络进行有效防护是目前信息安全领域重点关注的问题之一。文章首先对工业控制网络的信息安全与入侵防范技术现状进行了分析,指出如何研究具有在线自适应更新能力的人工智能入侵防范系统是当前发展趋势之一;然后对当前机器学习的研究热点“在线集成学习”技术进行了综述;最后给出了将在线集成学习技术用于工业控制网络入侵防范系统所涉及到的研究内容。     

基于传输误差的网络控制系统调度方法

提出一种基于网络传输误差的控制系统调度方法,分析经典的静态和动态调度策略,给出通信网络的可调度性判据和网络调度下的控制性能稳定性约束。针对不可调度情况,使用网络监测得到网络传输误差,调整传感器的采样周期和在控制器进行数据包补偿的方法,并通过仿真实验验证该方法的有效性。     

用于非线性动力系统控制问题的自组织神经网络自适应方法

本文提出一种用自组织自学习适应思想解决非线性动力系统控制问题的新方法。在每个小区域感受野,可以把非线性系统近似展开为线性,由神经元执行控制。各神经元的凝视点,感受野和功能由自组织自学习自适应方法进行调节。大量仿真结果验证了本方法的正确性和实用性。     

Encoding-Decoding-Based Control and Filtering of Networked Systems:Insights,Developments and Opportunities

In order to make the information transmission more efficient and reliable in a digital communication channel with limited capacity, various encoding-decoding techniques have been proposed and widely applied in many branches of the signal processing including digital communications, data compression, information encryption, etc. Recently, due to its promising application potentials in the networked systems (NSs), the analysis and synthesis issues of the NSs under various encoding-decoding schemes have stirred some research attention. However, because of the network-enhanced complexity caused by the limited network resources, it poses new challenges to the design of suitable encoding-decoding procedures to meet certain control or filtering performance for the NSs. In this survey paper, our aim is to present a comprehensive review of the encoding-decodingbased control and filtering problems for different types of NSs. First, some basic introduction with respect to the coding-decoding mechanism is presented in terms of its engineering insights, specific properties and theoretical formulations. Then, the recent representative research progress in the design of the encodingdecoding protocols for various control and filtering problems is discussed. Some possible further research topics are finally outlined for the encoding-decoding-based NSs.      

Stability and Control of Collective Systems

In this paper, decentralized, distributed feedback control laws are presented for cooperative robotic systems whose task is to localize unknown sources. The control laws follow from a second order representation of the source field. The stability of the proposed feedback control laws for the individual robots, and for the entire robot collective, is demonstrated using Lyapunov's direct method and a vector Lyapunov approach. Additional feedback control laws are proposed to achieve an additional level of coordination. In particular, control laws that achieve desired formations surrounding a localized source are developed.     

一类非匹配不确定性非线性系统子波网络稳定自适应控制

针对一类非匹配不确定性非线性系统,提出一种基于子波网络的稳定自适应跟踪控制方案,对子波网络逼近误差界进行自适应处理,不需要逼近误差界的先验信息,仿真结果表明所提出的方案是有效的。     

BITBUS总线计算机工控网

工控网是计算机网络的重要应用方面。论文介绍一种新式的工控网设计方案:主站与从站间采用BITBUS总线为传输媒介,各从站与远程站采用电力载波和同轴电缆互为备份信道。主站采用热备份,主站与前置机间和从站机器中共采用三种总线。主站和从站采用实时多任务分布式系统进行管理,三种语言编程,因此整个工控网方案形式新颖。技术先进,可靠性高和便于扩充。适合推广应用于工控领域。     

企业信息网与工业控制网的集成技术

介绍了企业信息网与工业控制网集成的相关技术,阐述了工业数据库在信息网与控制网集成中的作用,实例介绍了利用工业历史数据库KingHistorian实现信息网与PLC控制网之间高效数据交换的集成方法。实践表明,该集成方法安全可靠,简单易行,实用性强。     

城市路网交通分散协调控制

针对城市路网交通系统规模大和非线性、不确定性强等特点，利用模糊神经网络设计了一种新的实时分散协调控制算法．把城市区域和市内快速公路作为一个路网大系统，子系统为路网中的各个交叉口；每个子系统都有一个模糊神经网络控制器，该控制器根据它自己和相邻子系统的交通流信息来动态管理相序及绿灯时间．控制器由3个模块组成：相序选择模块、绿灯判断模块和相位切换模块．控制器的控制目标是保持快速公路主线密度均衡和区域内各车辆平均延误时间最短．仿真研究表明，该算法能有效处理各种路网交通环境．     

非线性系统的神经网络鲁棒自适应跟踪控制

针对一类具有未知非线性函数和未知虚拟系数非线性函数的二阶非线性系统,提出了一种神经网络鲁棒自适应输出跟踪控制方法.用李雅普诺夫稳定性分析方法证明了本文的神经网络自适应控制器能够使受控系统内的所有信号均为有界.选择的神经网络权值调整规律可以防止自适应控制中的参数漂移.     

工业控制网络的研究现状及发展趋势

工业控制网络在工业通信及先进制造领域起到关键性作用。回顾了工业控制网络的发展历程,重点分析了工业以太网的实时通信技术,针对通信实时性的强弱性质将目前主流工业以太网进行了分类研究,将其划分为软实时、硬实时以及同步硬实时3类,重点探讨了各自的实时通信机制。同时阐述了正在进入工业控制领域的实时异构网络及无线网络,最后讨论了工业控制网络研究的技术难题,并提出了新的发展方向。