Flow control for event-based cyber-physical systems

Abstract

Cyber-physical systems (CPS) gained widespread attention in recent years. In the context of Industry 4.0, they are often implemented as Networked Control Systems (NCS) that use a shared network. Past research already investigated stability, as well standard performance criteria of the control system. Based on different trigger functions of previous work, the question is addressed how their trigger conditions should be parameterized to obtain optimal results with respect to the performance. This thesis focuses on discrete-time Linear Quadratic Regulators (LQR) that operate in bandwidth-limited networks. Leveraging the quadratic nature of the problem, the optimization technique proposed uses gradient descent and heuristics based on other metrics gathered from the network. To evaluate this approach, a simulation framework is developed. The quantitative analysis shows that a proposed trigger parameter adoption policy performs very well. The overall control system performance is only marginally worse than the optimum (about 4 % on average). Compared to the naive approach of triggering at every sampling instant, performance gains ranging from 6 % to over 500 % (depending on the bandwidth limit) could be achieved. Additionally, the control system performance stays consistent, even in the presence of extreme constraints of the relative link capacity.

Cyber-physische Systeme (CPS) erlangten in den letzten Jahren große Aufmerksamkeit. Im Kontext von Industry 4.0 werden diese oft als vernetzte Regelsysteme (Networked Control Systems, NCS) implementiert, die über ein gemeinsames Netzwerk kommunizieren. Bisher wurden bereits die Stabilität sowie die Regelgüte der Systeme untersucht. Basierend auf Auslösefunktionen (Trigger) ereignisbasierter Ansätze früherer Arbeiten wird das Problem behandelt, wie Auslösebedingungen parametrisiert werden können, sodass eine optimale Regelgüte erreicht wird. Diese Arbeit konzentriert sich auf zeitdiskrete lineare quadratische Regler (LQR) in bandbreitenbegrenzten Netzwerken. Durch die quadratische Natur des Problems wird der Gradientenabstieg als Optimierungsmethode vorgeschlagen. Zusätzlich werden weitere Metriken verwendet, etwa die Paketverlustrate. Für die Bewertung dieses Ansatzes wurde eine erweiterbare Simulationssoftware entwickelt. Die quantitative Analyse zeigt, dass eine der vorgeschlagenen Anpassungen der Auslöseparameter sehr gut funktioniert. Die Regelgüte ist hierbei nur geringfügig schlechter als das Optimum, durchschnittlich um etwa 4 %. Im Vergleich zum naiven Ansatz, bei dem zu jedem möglichen Zeitpunkt getriggert wird, kann eine Steigerung der Regelgüte zwischen 6 % und über 500 % (je nach Bandbreitenbegrenzung) erreicht werden. Auch bleibt die Regelgüte bei extremen Einschränkungen der verfügbaren Bandbreite annähernd konstant.