[논문 리뷰] Design and Implementation of Data-driven Predictive Cloud Control System

Runze Gao, Yuanqing Xia외 2명|arXiv (Cornell University)|2021. 12. 29.

Cloud Computing and Resource Management인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 실시간 데이터와 예측 알고리즘을 활용하여 클라우드-에지 통신의 시간 지연을 보완함으로써 모델 기반 제어 없이도 클라우드 컴퓨팅 자원을 활용한 예측 제어를 가능하게 하는 데이터 기반 예측 클라우드 제어 시스템(DPCCS)을 제안한다. 이 시스템은 맞춤형 통신 방식을 갖춘 실용적인 클라우드-에지 플랫폼에 구현되었으며, 볼-빔 시스템에서 시뮬레이션과 실제 실험을 통해 시간 지연, 외란, PID 제어에서 데이터 기반 제어로의 전환 조건에서도 안정적이고 효과적인 제어를 입증하였다.

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.

연구 동기 및 목표

• 지역 컴퓨팅 파워가 제한된 대규모 복잡한 사이버-물리 시스템에서 모델 기반 제어의 한계를 해결하기 위해.
• 클라우드-에지 통신에서 발생하는 시간 지연과 패킷 손실 문제를 해결하여 실시간 제어를 가능하게 하기 위해.
• 데이터 기반 예측 제어를 지원하는 실용적이고 시뮬레이션하지 않은 클라우드 제어 플랫폼을 개발하기 위해.
• 신뢰성 있고 저지연 데이터 교환을 가능하게 하는 클라우드-에지 통신 체계를 설계하기 위해.
• 시뮬레이션과 실제 물리적 볼-빔 시스템에서의 실험을 통해 제안된 시스템의 효과성을 검증하기 위해.

제안 방법

• 시스템 모델링을 생략하고 입력-출력 데이터를 직접 활용하여 예측 수평 기간 동안 제어 조치를 계산하는 데이터 기반 예측 제어 알고리즘을 사용한다.
• 클라우드-에지 통신에 내재된 시간 지연을 보완하기 위해 예측 제어 시퀀스를 사용하여 안정성과 성능을 향상시킨다.
• 실용적인 클라우드-에지 통신 아키텍처를 설계하여 베이징에 위치한 에지 장치(예: 볼-빔 시스템)와 클라우드 기반 제어기(예: 텐센트 클라우드) 간의 데이터 교환을 가능하게 한다.
• 충분한 이전 데이터가 수집된 후 PID 제어기에서 데이터 기반 방법으로의 동적 전환을 지원하며, 안정적인 초기화를 보장한다.
• 지연과 패킷 손실의 영향을 완화하기 위해 에지에서 클라우드 통신 보정기(Compensator)를 구현하여 제어의 매끄러움을 향상시킨다.
• 모의 시스템과 실제 물리적 볼-빔 시스템을 모두 사용하여 시스템을 검증하였으며, 두 환경에서 일관된 성능을 보였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 실제 클라우드-에지 환경에서 시간 지연을 효과적으로 관리하고 제어 안정성을 유지할 수 있는가?
• RQ2 PID 제어에서 데이터 기반 제어로 전환할 때, 데이터 기반 제어 시스템의 성능이 전통적인 PID 제어기와 비교해 어떻게 되는가?
• RQ3 클라우드-에지 통신 보정기가 제어의 매끄러움과 시스템 안정성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 실제로 시뮬레이션하지 않은 클라우드 제어 플랫폼을 성공적으로 구축하고 데이터 기반 제어 알고리즘의 검증에 활용할 수 있는가?
• RQ5 PID 제어에서 데이터 기반 제어로의 전환 중 외란과 기준값 변화가 발생할 경우 시스템의 성능은 어떻게 되는가?

주요 결과

• 데이터 기반 예측 클라우드 제어 시스템은 PID 제어에서 전환된 후에도 참조 위치 0.2 m에서 볼-빔 시스템을 안정적으로 유지하며, 미미한 일시적 진동 외에는 큰 영향 없이 작동한다.
• 모의 실험과 실제 실험 모두에서 안정적인 성능을 보였으며, 실험 결과에서는 센서의 한계로 인한 미세한 노이즈 유발 요동이 관찰되었다.
• 클라우드-에지 통신 보정기를 포함시킨 결과, 이를 생략한 경우에 비해 출력 곡선이 훨씬 매끄럽게 나타나 제어 품질 향상이 뚜렷하게 확인되었다.
• 예측 제어와 암묵적 모델 적응 덕분에 시간 지연과 패킷 손실에도 불구하고 시스템은 안정성을 유지하고 원하는 성능을 달성한다.
• 데이터 기반 방법은 짧은 시간 창 내에서 제어 문제를 선형으로 간주함으로써 비선형 시스템 거동(예: 볼-빔 시스템)에 암묵적으로 적응하여 물리적 모델을 명시적으로 제공하지 않더라도 효과적인 제어를 달성한다.
• 충분한 입력-출력 데이터(2N + j 개 샘플)가 수집된 후 PID 제어에서 데이터 기반 제어로의 전환이 성공적으로 수행되었으며, 이는 신뢰할 수 있는 초기화를 가능하게 하였다.