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QUICK REVIEW

[论文解读] Supervisory Control Synthesis of Discrete-Event Systems using Coordination Scheme

Jan Komenda, Tomáš Masopust|Data Archiving and Networked Services (DANS)|Jul 16, 2010
Petri Nets in System Modeling参考文献 8被引用 3
一句话总结

本文提出了一种针对具有全局安全规范的离散事件系统(DES)的协调控制框架,引入了‘条件可控性’作为使用协调器和本地监督器实现精确控制合成的必要且充分条件。该文提出了一种计算本质最大条件可控子语言的程序,该子语言在特定条件下与本质最大可控子语言一致,从而在模块化系统中实现最优且非阻塞的控制。

ABSTRACT

Supervisory control of discrete-event systems with a global safety specification and with only local supervisors is a difficult problem. For global specifications the equivalent conditions for local control synthesis to equal global control synthesis may not be met. This paper formulates and solves a control synthesis problem for a generator with a global specification and with a combination of a coordinator and local controllers. Conditional controllability is proven to be an equivalent condition for the existence of such a coordinated controller. A procedure to compute the least restrictive solution is also provided in this paper and conditions are stated under which the result of our procedure coincides with the supremal controllable sublanguage.

研究动机与目标

  • 解决在分散控制下具有全局安全规范的离散事件系统监督控制合成的挑战。
  • 开发一种协调控制架构,通过协调器和本地监督器实现全局规范的精确实现。
  • 识别在协调控制框架中实现全局规范的必要且充分条件。
  • 提供一种可计算的程序,用于合成本质最大条件可控子语言。
  • 研究条件可控性与监督控制理论中经典可控性之间的关系。

提出的方法

  • 引入条件可控性概念作为先前充分条件的改进,确保在协调架构中实现精确控制合成。
  • 定义包含协调器的协调控制框架,协调器可观察并控制共享事件,实现本地子系统之间的通信。
  • 使用自然投影将全局规范分解为本地和协调器组件,确保观察器属性和OCC(观察器与条件可控性)属性。
  • 将监督控制理论中的本质最大可控子语言计算技术应用于协调系统,但针对条件可控性进行调整。
  • 通过本地与协调器监督器的同步积计算整体控制器,确保可控性与允许性。
  • 通过一个详细示例验证该方法,其中本质最大条件可控子语言与本质最大可控子语言一致。

实验结果

研究问题

  • RQ1在何种条件下,可通过包含协调器和本地监督器的协调控制架构精确实现全局规范?
  • RQ2在实践中,如何计算本质最大条件可控子语言?
  • RQ3在何种情况下,本质最大条件可控子语言与本质最大可控子语言一致?
  • RQ4投影必须满足哪些结构和行为属性(例如,观察器、OCC),以使协调方案有效?
  • RQ5该协调控制框架能否处理经典分散方法失效的非相互可控系统?

主要发现

  • 条件可控性被确立为在协调控制框架中实现精确控制合成的必要且充分条件。
  • 给定规范的本质最大条件可控子语言始终存在,并可通过系统化程序计算得出。
  • 在所提供的示例中,本质最大条件可控子语言与本质最大可控子语言一致,实现了最大允许性。
  • 该方法成功处理了经典分散控制失效的情况,例如当本地系统不相互可控时。
  • 通过合理的协调器设计和监督器合成,该方法确保了可控性并避免了阻塞。
  • 该框架实现了最优控制合成,且无需全局系统知识,从而降低了计算复杂度。

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本解读由 AI 生成,并经人工编辑审核。