[論文レビュー] Design and Implementation of Data-driven Predictive Cloud Control System

Runze Gao, Yuanqing Xia+2 more|arXiv (Cornell University)|Dec 29, 2021

Cloud Computing and Resource Management被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、リアルタイムデータと予測アルゴリズムを活用してクラウド・エッジ間通信の時間遅延を補償する、モデルフリー制御を可能にするデータ駆動型予測クラウド制御システム（DPCCS）を提案する。このシステムは、独自の通信方式を備えた実用的なクラウド・エッジプラットフォームに実装されており、ボール・ビーム系を用いたシミュレーションおよび実験において、摂動やPID制御からデータ駆動型制御への切り替えに対しても安定的かつ効果的な制御を実現した。

ABSTRACT

Nowadays, the rapid increases of the scale and complexity of the controlled plants bring new challenges such as computing power and storage for conventional control systems. Cloud computing is concerned as a powerful solution to handle the complex large-scale control missions using sufficient computing resources. However, the developed computing ability enables more complex devices and mass data being involved and thus the applications of model-based algorithms are constrained. Motivated by the above, we propose an original data-driven predictive cloud control system. To achieve the proposed system, a practical data-driven predictive cloud control platform rather than only a numerical simulator is established and together a cloud-edge communication scheme is developed. Finally, the verification of simulations and experiments as well as discussions demonstrate the effectiveness of the proposed system.

研究の動機と目的

• 局所的な計算能力が限られている大規模で複雑なサイバーフィジカルシステムにおけるモデルベース制御の限界を克服すること。
• クラウド・エッジ間通信における時間遅延およびパケット損失の課題を、リアルタイム制御において克服すること。
• データ駆動型予測制御を支援する実用的でシミュレーションでないクラウド制御プラットフォームを構築すること。
• 信頼性の高いバインディングと低遅延データ通信を実現するクラウド・エッジ間通信方式を設計すること。
• シミュレーションと物理的ボール・ビーム系における実験の両方を通じて、提案手法の有効性を検証すること。

提案手法

• システムのモデル化を省略し、入出力データを直接用いて予測時間窓内で制御入力を計算するデータ駆動型予測制御アルゴリズムを採用する。
• クラウド・エッジ間通信に内在する時間遅延を補償するために予測制御シーケンスを用い、安定性と性能を向上させる。
• 実用的なクラウド・エッジ通信アーキテクチャを設計し、エッジデバイス（例：北京に設置されたボール・ビーム系）とクラウドベースの制御装置（例：騰訊クラウド）間でのデータ交換を可能にする。
• 十分な履歴データが収集された段階で、PID制御からデータ駆動型手法への動的切り替えを可能とし、安定な初期化を確保する。
• エッジ側にクラウド通信補償器を実装し、遅延およびパケット損失の影響を軽減することで、制御のなめらかさを向上させる。
• システムは、シミュレーテッドモデルと物理的ボール・ビーム系の両方で検証され、両環境で一貫した性能を示した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 データ駆動型予測クラウド制御システムは、実世界のクラウド・エッジ環境において、時間遅延を効果的に管理し、制御安定性を維持できるか？
• RQ2 初期段階でPID制御が実行された後、データ駆動型制御に切り替えた際、その性能は従来のPID制御と比べてどのように異なるか？
• RQ3 クラウド・エッジ間通信補償器の導入が、制御のなめらかさおよびシステム安定性に与える影響は何か？
• RQ4 実用的でシミュレーションでないクラウド制御プラットフォームを構築し、データ駆動型制御アルゴリズムの検証に使用できるか？
• RQ5 PID制御からデータ駆動型制御への切り替え中、摂動およびリファレンス変更が加わった場合、システムの性能はいかがなるか？

主な発見

• データ駆動型予測クラウド制御システムは、PID制御から切り替えた後も、0.2 mのリファレンス位置にボール・ビーム系を安定的に保持し、わずかな一時的な振動しか発生させない。
• システムはシミュレーションおよび実験の両方で安定した性能を示し、センサの限界によるノイズ由来のわずかなノイズノイズ（ぶつれ）が実験結果に観察された。
• クラウド・エッジ間通信補償器の導入により、それなしの場合と比較して出力カーブが著しくなめらかになり、制御品質の向上が明確に示された。
• 予測制御と暗黙的なモデル適応のおかげで、時間遅延およびパケット損失があってもシステムは安定し、望ましい性能を維持した。
• データ駆動型手法は、短い時間窓内で制御問題を線形として扱うことで、物理的モデルを明示的に必要とせずに非線形なシステム挙動（例：ボール・ビーム系）に暗黙的に適応し、効果的な制御を実現した。
• 十分な入出力データ（2N + j サンプル）が収集された段階で、PID制御からデータ駆動型制御への切り替えが成功裏に実行され、信頼性の高い初期化が可能となった。