CoCPN-ng – Cooperative Cyber-Physical Networking: Next Generation
Automatisierungstechnik, Mechatronik, Regelungssysteme, Intelligente Technische Systeme, Robotik
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Die fortschreitende Digitalisierung in der industriellen Automatisierung ermöglicht einen immer flexibleren, intelligenteren und autonomeren Betrieb von Produktions- und Fertigungslinien. Diese Entwicklung wird begünstigt durch die breite Verfügbarkeit von kostengünstiger und leistungsfähiger Standard-Netzwerkinfrastruktur, was die Möglichkeit bietet, diese auch für den Austausch von Sensordaten, Systemzuständen oder Steuergrößen zu nutzen. Die für diese Infrastruktur typischen Dienstgüte-Schwankungen führen jedoch zu variierenden Kommunikationsbedingungen und Nutzdatenraten für alle Endsysteme. Insbesondere Regelungsanwendungen sind besonders anfällig für die daraus resultierenden variablen Latenzen und Paketverlustraten. Für einen zuverlässigen Betrieb von Regelungsanwendungen sind daher Ansätze unabdinglich, die eine gewünschte Regelgüte auch unter variablen Kommunikationsbedingungen garantieren können. Dies steht im Gegensatz zu klassischen Ansätzen, welche entweder auf speziell entworfene Netze setzen, wie z.B. Feldbusse, oder speziell aufeinander abgestimmte Regelungsanwendungen und Kommunikationsprotokolle erfordern, um jeweils die Annahmen und Erwartungen von Seiten der Regelungsanwendungen zu erfüllen. Solche Ansätze sind dabei sowohl komplex als auch unflexibel, etwa weil sie eine enge Kopplung zwischen Regelungsanwendung und Kommunikationssystem erfordern oder da ein erheblicher Aufwand erforderlich ist, um zeitliche Anforderungen der Regelungsanwendungen zu erfüllen. CoCPN setzt deshalb auf ein anderes Konzept und implementiert eine Kooperation zwischen elastischen Regelungsanwendungen und dem Kommunikationssystem. Diese Kooperation wird dabei leichtgewichtig und verteilt in Form eines bidirektionalen Datenaustauschs über den sog. CoCPN-Translator realisiert, sodass eine enge Kopplung vermieden wird. Elastische Regelungsanwendungen sind robust gegenüber Schwankungen der Netz-Dienstgüte und in der Lage, ihr eigenes Sendeverhalten durch Vorgabe einer Ziel-Regelgüte anzupassen. Diese Eigenschaft wird vom Staukontrollverfahren CoCC genutzt, um Stausituationen im Netz und dadurch Einbrüche in dessen Dienstgüte zu verhindern. Die Grundidee von CoCC ist dabei, die verfügbare Bandbreite so zwischen den Regelungsanwendungen zu verteilen, dass alle die gleiche Regelgüte erzielen können. Das neuartige Konzept von CoCPN zeigt vielversprechende Ergebnisse: In Simulationszenarien konnten Stausituationen auch bei sehr hoher Auslastung einzelner Übertragungsabschnitte vermieden werden. Darüber hinaus konnten bei der Koexistenz mit anderen Anwendungen keine unerwünschten Interferenzen zwischen den Datenströmen der Regelungsanwendungen und denen der anderen Anwendungen beobachtet werden.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- Sequence-Based Stochastic Receding Horizon Control Using IMM Filtering and Value Function Approximation, Proceedings of the 58th IEEE Conference on Decision and Control, 2019, pp. 6424–6430
Florian Rosenthal and Uwe D. Hanebeck
(Siehe online unter https://doi.org/10.1109/CDC40024.2019.9029717) - Stability Analysis of Polytopic Markov Jump Linear Systems with Applications to Sequence-Based Control over Networks, IFAC-PapersOnLine 53 (2020), no. 2, 3104–3111, 21st IFAC World Congr
Florian Rosenthal and Uwe D. Hanebeck
(Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.1030) - Cooperative Congestion Control for Cyber-Physical Systems, Proceedings of the 2021 10th Mediterranean Conference on Embedded Computing, 2021, pp. 125–128
Markus Jung and Martina Zitterbart
(Siehe online unter https://doi.org/10.1109/MECO52532.2021.9460239) - Hop-By-Hop: Advancing Cooperative Congestion Control for Cyber- Physical Systems, Proceedings of the 2021 IEEE 46th Conference on Local Computer Networks, 2021, pp. 511–518
Markus Jung and Martina Zitterbart
(Siehe online unter https://doi.org/10.1109/LCN52139.2021.9524887)
