Scheduling of Event-Triggered Networked Control Systems using Timed Game Automata
Institut Teknologi Sepuluh Nopember（十月初六理工学院）；Delft Center for Systems and Control, TU Delft - Delft University of Technology（代尔夫特系统与控制中心，代尔夫特理工大学）
本文提出利用时序游戏自动机网络解决网络化控制系统调度问题，通过事件触发机制和强制更新策略避免通信冲突并保证系统稳定性。
2016-10-12 cs.SY eess.SY
Controllability of Networked Sampled-data Systems
研究了具有零阶保持器的网络化采样数据系统在控制信道和传输信道上的能控性，分别考虑了单速率和多速率采样模式.分析了采样对网络化系统能控性的影响，给出了网络化系统能控性的充要条件。与单系统的采样控制不同，节点系统的病态采样可以通过适当的网络结构和内部耦合设计来消除。而对于奇异拓扑矩阵，单个节点的病态采样将导致整个系统失去可控性。此外，任何周期采样都不会影响具有特定节点动态的网络系统的可控性。结果表明，网络系统是否处于病态采样状态是由相互耦合的因素共同决定的。
2023-02-27 cs.SY eess.SY
Set-Estimation based Networked Model Predictive Control for Energy Management of Faulty Microgrids
本文讨论了部分故障微电网的潮流控制问题。在微电网控制系统中，电气层和通信层都可能发生故障。这可能对微电网的运行产生严重影响。此外，扰动总是与微电网中的故障共存，这可能进一步恶化系统性能。为了同时解决故障和干扰问题，提出了一种基于集员估计（SME）的模型预测控制（MPC）方法，该方法通过通信网络传输信息。当电气设备不工作或发生通信故障时，相应的系统状态将变得不可用。为此，SME方法被用来估计未知但有界的过程和测量干扰存在的状态。利用光伏发电量和负荷需求的预测，设计了网络化预测控制方法来调度电力调度。通过这两种方法，可以实现容错控制。此外，提出了一种偏差补偿方法来补偿预测误差。所提出的控制策略的有效性证明通过无线通信测试使用树莓派。
2021-06-07 cs.SY eess.SY
Robust stability analysis of an energy-efficient control in a Networked Control System with application to Unmanned Ground Vehicles
本文针对网络控制系统中的节能控制方案，通过线性矩阵不等式分析其鲁棒稳定性，并在电池受限的无人地面车辆上实验验证了其跟踪控制的有效性。
2024-01-22 cs.SY eess.SY math.OC
Distributed Networked Controller Design for Large-scale Systems under Round-Robin Communication Protocol
研究了连续时间大系统在Round-Robin通信协议下的分布式L2增益控制问题。在该协议中，每个子控制器连续地获得其自己的子系统的状态信息，同时在离散时刻周期性地与邻居通信。分布式控制器的设计使得闭环系统指数稳定并且满足规定的L2增益。设计条件的基础上获得的时间延迟的方法和线性矩阵不等式。最后，给出了三个数值例子来说明该方法的有效性.
2020-01-06 cs.SY eess.SY
Joint Cross-layer Optimization in Real-Time Networked Control Systems
网络化控制系统是指在通信网络上形成的一组闭环控制回路。在这篇文章中，联合操作的控制和网络的NCS的研究，其中网络服务的传感器到控制器的通信链路的多个随机线性时不变（LTI）的子系统。传感器根据观察到的植物状态对数据包进行采样，并通过共享的多跳网络发送数据包。网络具有有限的通信资源，需要将其分配给竞争链路以支持适当的控制环路操作。在这个设置中，我们制定了一个优化问题，以最大限度地减少加权和线性二次高斯（LQG）的所有循环的成本，考虑到允许的采样，控制，拥塞控制和调度策略。在控制回路和通信网络的采样频率的一些温和的假设下，我们找到了联合最优解由确定性等价控制与基于阈值的采样策略，以及一个简单的通过拥塞控制的背压型调度器。网络和控制回路之间的接口被识别为传感器节点的缓冲器状态，从控制的角度来看，这可以被解释为用于采样数据包的网络价格。我们验证了我们的理论主张，通过模拟网络控制系统，包括多个LTI随机控制回路在两跳蜂窝网络通信。
2019-10-10 cs.SY eess.SY
Deep Learning for Wireless Networked Systems: a joint Estimation-Control-Scheduling Approach
School of Electrical and Information Engineering, The University of Sydney（悉尼大学电气与信息工程学院）；School of Electrical Engineering and Robotics, Queensland University of Technology (QUT)（昆士兰科技大学电气工程与机器人学院）
针对模型未知非线性WNCS，本文提出融合AoI与信道状态、联合无模型与基于模型数据的DRL估计-控制-调度协同设计框架，显著优于分离式方案。
2022-10-03 cs.AI cs.IT cs.LG
A scheduling algorithm for networked control systems
研究了共享通信网络容量有限的网络化控制系统的调度逻辑设计问题。我们假设在\(N\)工厂中，只有\(M\:(< N)\)工厂可以在任何时刻与它们的控制器通信。我们提出了一个算法，定期分配网络的植物，使每个植物的稳定性得到保护。我们分析的主要仪器是一个切换系统表示的单个工厂在NCS。我们依赖于多个李雅普诺夫函数和图论参数来设计我们的调度逻辑。本文给出的结果是文[15]中结果的连续时间对应。我们提出了一组数值实验来证明我们的技术的性能。
2021-01-03 cs.SY eess.SY
Scheduling networked control systems under jamming attacks
本文研究了网络化控制系统的调度策略设计问题，该系统的共享网络具有有限的通信容量，控制器到被控对象的通道易受干扰攻击。我们假设在N个被控对象中，只有M（< N）个被控对象可以在任意时刻与其控制器通信，攻击序列遵循（m，k）-firm模型，即，在任意k个连续时刻中，发送到接入通信网络的一些或所有设备的控制输入至多在m（我们设计了一个新的算法，定期分配网络的植物，使每个植物的稳定性保持在允许的攻击信号。我们分析的主要仪器是一个切换系统表示的单个工厂在NCS。我们依赖于矩阵（李括号）之间的稳定和不稳定的操作模式的工厂，以保证我们的调度政策下的稳定性。
2020-02-05 cs.SY eess.SY
Stabilizing Scheduling Policies for Networked Control Systems
本文研究网络化控制系统的通信资源分配问题，通过将系统表示为加权有向图并利用满足收缩性条件的环，提出了一种能保持所有被控对象全局渐近稳定性的周期性调度策略构建方法。
2019-01-24 cs.SY eess.SY
Stability-Aware Joint Communication and Control for Nonlinear Control-Non-Affine Wireless Networked Control Systems
针对非线性控制非仿射WNCS的稳定性保障难题，提出结合深度Koopman模型与Lyapunov优化调度的通信控制联合方案，通过嵌入空间LQR控制实现稳定，实验证明其在更少传输下优于两类基线。
2025-09-02 cs.SY eess.SY
State-dependent Priority Scheduling for Networked Control Systems
University of Stuttgart（斯图加特大学）
本文研究了共享专用通信信道的网络化控制系统（NCS）的最优调度问题，提出了一种基于动态状态优先级的子最优调度策略，以实现性能界限和渐近稳定性，并通过实际网络硬件验证了该方法的可行性。
2017-03-24 cs.NI cs.SY eess.SY
Value of information in networked control systems subject to delay
本文研究了具有网络诱导时延的多环网络控制系统的传输代价和控制性能之间的折衷问题。在线性二次高斯（LQG）框架内，控制策略和组网策略的联合设计被分解为分离的优化问题。在此基础上，提出了一种可扩展的、时延相关的基于信息量的调度策略，以量化数据包传输的价值，并使子系统中的决策者能够确定传输策略.该方法继承了以往VoI度量的任务关键性，同时对信息新鲜度和网络延迟等系统参数敏感。针对网络控制系统，证明了在传输时延下，基于VoI的调度策略优于周期性触发策略和现有的基于AoI的调度策略。通过数值仿真验证了所构造的VoI在任意网络时延下的有效性。
2021-12-29 cs.SY eess.SY
AoI-based Finite Horizon Scheduling for Heterogeneous Networked Control Systems
信息年龄（AoI）测量接收器处的信息新鲜度。AoI可以提供对通信系统中的服务质量的洞察。为此，它已被用作无线通信协议的跨层度量。在这项工作中，我们采用AOI计算罚函数的集中式资源调度问题。我们考虑一个单一的无线链路共享多个，异构控制系统，其中每个子系统具有随时间变化的数据包丢失概率。子系统正在争夺网络资源，以提高其远程估计过程的准确性。为了应付无线链路的动态变化的条件下，我们定义了一个有限的地平线年龄惩罚最小化问题，并提出了一个调度器，通过寻找$H$槽到未来的最佳决策。所提出的算法有一个最坏的情况下的复杂度与$H$呈指数增长。然而，通过缩小我们的搜索空间在约束的动作集，我们能够显着降低复杂性，而不会失去最优性。相反，我们通过模拟表明，增加$H$ w.r.t.远程状态估计性能在某一$H$值之后减小。
2020-05-05 cs.IT cs.SY eess.SY
Distributed Value of Information in Feedback Control over Multi-hop Networks
最近在网络化控制系统领域的工作已经证明，用于闭环系统的介质访问控制策略和控制策略的联合设计是有益的。然而，迄今为止介绍的几个指标都未能适当地表示网络要求或捕获数据的价值。在本文中，我们提出了一个分布式的信息价值（dVoI）度量的联合设计的控制和多环系统和多跳网络中的介质访问的路由器。首先给出了确定性等价控制器最优的条件。然后，我们重新制定的联合控制和通信问题的Bellman方程。提出的多环多跳网络化控制系统的基于VoI的调度策略以分布式方式解决了相应的动态规划问题，其性能优于时间触发的周期采样策略.此外，我们表明，基于dVoI的调度策略是相互独立的，无论是循环明智的和跳明智的。最后，我们用一个数值例子来说明结果。
2021-07-16 cs.SY eess.SY math.OC
Application of Deep Reinforcement Learning to Event-Triggered Control for Networked Artificial Pancreas Systems
University of Osaka（大阪大学）
本文提出基于深度强化学习的事件触发控制器设计，通过引入基于血糖变化的规则准则，避免显式学习更新时间，提升通信效率并保持控制性能。
2026-05-15 cs.SY eess.SY stat.ML
Stabilizing scheduling logic for networked control systems under limited capacity and lossy communication networks
本文针对有限容量有损通信网络下的网络化控制系统，提出基于图环路不等式和T因子的周期性调度逻辑设计方法，证明其可保证全局渐近稳定性，并给出可行性充分条件与求解步骤。
2025-02-06 cs.SY eess.SY
Robust Stabilization of Resource Limited Networked Control Systems Under Denial-of-Service Attack
在本文中，我们考虑了一类拒绝服务（DoS）攻击，其目的是超载的通信信道。在安全问题之上，反馈回路内的连续或周期性信息传输对于系统的有效控制和稳定是必要的。此外，不确定性-源自参数变化或未建模的系统动态-在系统的稳定性中起着关键作用。为了解决这三个关键因素，我们解决了一个不确定的离散时间网络控制系统（NCS）的联合控制和安全问题的共享通信信道的可用性有限。采用基于事件触发的控制和通信策略，以减少带宽消耗。为了解决系统动力学的不确定性，鲁棒控制法推导出使用最优控制方法的基础上的虚拟标称动态与二次成本功能。利用离散时间输入到状态稳定性理论，导出了闭环系统稳定的条件和反馈信息的非周期传递规律。我们表明，所提出的控制方法经受住了一般类的DoS攻击，和稳定性分析依赖于攻击信号的特性。结果表明，并验证了一个经典的NCS间歇反应器系统的数值。
2019-09-12 cs.SY eess.SY
Model-Based Nonlinear Periodic Event-Triggered Control for Continuous-Time Systems with Sampled-Data Prediction
针对非线性连续时间网络控制系统，提出了一种基于模型的周期事件触发控制机制。在执行器处使用系统行为的采样数据预测，以减少所需的通信量，同时保持用户定义的性能水平。该预测基于非线性系统动态的可能不准确的离散化，并且可以在简单的硬件上实现。然而，保证渐近稳定性和用户定义的性能水平给出了周期性的事件触发控制（PETC）机制，而减少所需的状态信息的传输量取决于预测的质量。我们进一步讨论如何预测可以实现。所提出的PETC机制的性能与数值例子说明。本文是文[1]的公认版本，也包含了主要结果的证明。
2020-01-31 cs.SY eess.SY
Scheduling and control over networks using MPC with time-varying terminal ingredients: extended version
当控制器通过资源受限的通信网络连接到工厂时，推出方法是解决共同设计传输时间表和相应输入值的问题的有效工具。这些方法通常采用MPC，其在基础传输调度的周期长度的倍数处被激活。使用多步不变的终端区域和一个比基准周期长的预测范围，可以确保稳定性。然而，这种策略具有固有的缺点，例如高计算复杂度和低鲁棒性。我们的目标是解决这些缺点，提出了一个MPC与周期性时变终端区域和成本的推出设置，其中控制器被激活在每个时刻，并具有任意但固定的预测范围。我们认为更详细的两个具体的设置从文献中的网络控制系统，即令牌桶网络和执行器调度。对于这两种设置，我们提供的条件下，收敛的时变MPC的应用程序可以保证。在两个数值例子中，我们证明了所提出的方法的好处。
2020-02-11 cs.SY eess.SY
Decentralized Periodic Event-Triggered Control with Quantization and Asynchronous Communication
Delft Center for Systems and Control, Delft University of Technology（代尔夫特系统与控制中心，代尔夫特理工大学）
本文提出去中心化周期事件触发控制(ADPETC)，结合周期采样与异步通信，研究其在扰动下的稳定性与L2增益特性。
2017-11-10 cs.SY eess.SY
DeepCAS: A Deep Reinforcement Learning Algorithm for Control-Aware Scheduling
Paderborn University（帕德博恩大学）
本文提出DeepCAS算法，通过深度强化学习实现控制感知调度，优化子系统控制器并最小化控制损失，实验证明其优于周期性调度。
2018-06-13 cs.AI cs.SY eess.SY
Optimal Periodic Sensor Scheduling in Networks of Dynamical Systems
Syracuse University（雪城大学）；Yeditepe University（耶迪特佩大学）
本文研究动态系统网络中周期性传感器调度问题，通过优化估计精度与总传感器激活次数的平衡，提出基于估计器增益非零列的算法，采用ADMM方法求解组合优化问题。
2014-04-17 cs.SY eess.SY stat.AP
Sparse Sensing, Communication, and Actuation via Self-Triggered Control Algorithms
University of Maryland at College Park（马里兰大学帕克分校）；Lehigh University（利哈伊大学）
本文提出了一种自触发控制算法，通过惩罚反馈增益和控制输入向量的l0测度，并最大化触发时间间隔，以减少网络化控制系统中的处理器使用、通信带宽和能耗，同时提供稀疏的传感器采样、与其他子系统通信和激活输入执行器的调度。
2018-12-21 cs.SY eess.SY
Towards Event-Triggered NMPC for Efficient 6G Communications: Experimental Results and Open Problems
本文研究了模型预测控制与网络通信的协同设计，设计并实现了基于6G平台的事件触发非线性模型预测控制器，实验证明其在减少通信需求的同时能保持与周期性控制相似的性能。
2025-06-26 cs.NI cs.SY eess.SY
Scalable Traffic Models for Scheduling of Linear Periodic Event-Triggered Controllers
研究了多个事件触发控制（ETC）环路共享网络时的传输建模和调度问题。我们提出了一种方法来建立一个符号交通模型的周期性ETC（PETC），通过建设提供了一个精确的模拟这种交通。该模型是在这样一种方式，以避免组合爆炸，这是典型的符号模型在许多应用程序。它增加了早期触发动作，调度程序可以使用这些动作来缓解通信冲突。完整的网络化控制系统，然后建模为一个网络的定时游戏自动机，现有的工具可以生成一个策略，避免通信冲突，同时保持早期触发到最低限度。通过构造，我们提出的符号模型是PETC的商模型。它的构建速度相对较快，并且几乎不会生成虚假转换。最后，我们展示了一个数值例子的建模和调度。
2021-03-12 cs.SY eess.SY
Event-triggered Pulse Control with Model Learning (if Necessary)
Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所）；KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院）
本文提出了一种新型事件触发脉冲控制策略，能够在需要时学习动态模型，同时适应动态变化并替代传统周期控制中的积分部分。
2019-03-19 cs.SY eess.SY
Discrete-Time Linear Dynamical System Control Using Sparse Inputs With Time-Varying Support
本文针对网络化控制系统中稀疏输入约束下的线性系统控制问题，提出稀疏执行器调度算法及最小化平均控制能量的扩展，并开发基于卡尔曼滤波的稀疏控制器，理论分析与仿真验证其性能接近完全驱动系统。
2025-06-23 cs.SY eess.SY
A Linear Programming Framework for Optimal Event-Triggered LQG Control
本文提出了一种基于线性规划的事件触发LQG控制框架，通过引入辅助变量将调度问题转化为高效的混合整数线性规划，从而实现动态适应并优于传统周期性策略。
2025-11-29 cs.SY eess.SY
Rollout scheduling and control for disturbed systems via tube MPC: extended version
滚动控制是一种基于MPC的控制方法，其中控制器被周期性地激活以调度传感器或致动器数据的传输。其中，预先分配的业务规范充当对调度的传输的约束，确保它们以底层通信网络的容许速率被触发。在本文中，我们扩展的理论推出控制考虑有界干扰的受控对象存在的状态和输入约束。我们使用的方法从管MPC，其中的标称（未受干扰）的系统，用作预测模型，和真实的系统之间的误差保持在一个鲁棒控制不变集。该方法需要满足闭环中的\emph{maximum}传输间间隔，这是在铺开控制中不能直接获得的保证。我们的主要贡献是引入一种新的管MPC计划适用于推出控制，其中包含一个额外的约束条件的预测传输时间表。我们表明，凭借这个时间表的约束，传输间隔是有界的闭环。我们还建立了这种新的MPC计划的递归可行性，并显示系统的收敛性。
2020-08-18 cs.SY eess.SY
Current trends and future directions in event-based control
University of Stuttgart（斯图加特大学）
本文综述了事件反馈控制的现状，探讨了其在反馈回路中的效应，并指出了未来研究的开放方向。
2025-09-01 cs.SY eess.SY
Optimal Sensor Scheduling for Multiple Linear Dynamical Systems
NTU（南洋理工大学）；KTH（皇家理工学院）；SDU（山东大学）
研究多传感器调度的最优碰撞自由调度问题，通过马尔可夫决策过程建模，提出渐进周期性调度方案，并设计子最优调度策略及最优成本下界。
2016-04-14 cs.NI cs.SY eess.SY
Asynchronous Event-Triggered Control for Non-Linear Systems
针对非线性系统，提出一种基于混合动态采样器子系统的异步事件触发测量与控制（ETC）新方案，利用辅助定时器与状态相关误差阈值避免 Zeno 行为，适用于同步与异步场景。
2023-04-05 cs.SY eess.SY
An Energy-Efficient Event-Based MIMO Communication Scheme for UAV Formation Control
我们考虑的领导者-追随者的编队控制设置作为一个例子，多智能体网络控制系统（NCS）。本文提出了一种基于事件的无线通信方案与MIMO预编码器，动态适应信道和当前的控制状态。我们应用李雅普诺夫漂移的方法来优化预编码器，并定义一个事件触发策略。为了评估所提出的方案的性能，我们模拟了通过点对点MIMO衰落信道连接的两个无人机（UAV）的编队控制。与具有周期性传输和基本注水算法的基准方案相比，我们证明了我们提出的基于事件的方案消耗更少的能量，平均需要更少的频繁传输，从而更有效。
2020-05-18 cs.IT cs.SY eess.SY
