Supervisory Control of Concurrent Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Iordache, Marian Valentin/ Antsaklis, Panos J.

出品人:

页数:302

译者:

出版时间:2006-6

价格:$ 168.37

装帧:HRD

isbn号码:9780817643577

丛书系列:

图书标签:

• 并发系统
• 监督控制
• 控制理论
• 形式化方法
• 系统建模
• 可控性
• 可观测性
• Petri网
• 状态空间
• 分布式系统

《跨越边界：现代工业自动化与分布式决策》 第一章：序言与研究范畴的界定 本书旨在深入探讨当代复杂工业系统在面对异构性、高动态性和分布式决策需求时所涌现出的核心挑战与创新解决方案。我们聚焦于那些超越传统集中式控制范畴，依赖于多主体协作、局部自治以及跨层级信息交换的制造、能源与交通系统。本书的写作并非基于对特定并发系统监管理论的直接评述，而是着眼于构建一个更具前瞻性的框架，用以理解和设计那些内生地表现出并行性、竞争性资源的工业实体。 我们首先需要明确界定“现代工业系统”的内涵。它不再是单一的、中央控制单元主导的流水线，而是由数百甚至数千个相互依赖的、具有自身运行逻辑的单元构成的网络。这些单元可能包括智能传感器网络、可重构的生产模块、能源存储单元以及面向服务的执行器。因此，对这些系统的“控制”不再是简单的指令下达，而更多地体现为状态的协调、资源的动态分配以及对突发事件的鲁棒响应。 本书的核心出发点在于认识到，控制的复杂性已经从时间同步问题，转移到了信息异构性与决策自治性的平衡问题上。 我们将避开对特定同步机制的细致数学建模，转而关注如何设计出在信息不完全、通信延迟不确定的环境下，仍能维持整体系统性能的架构模式。这要求我们必须跨越传统的控制学科边界，吸收分布式计算、复杂网络理论乃至博弈论中的相关洞察。 第二章：分布式异构资源的管理哲学 本章探讨的是在高度分布化的工业环境中，如何实现对异构资源的有效管理。这里的“异构”不仅仅指硬件平台的多样性（如PLC、PAC、SCADA系统与边缘计算节点），更重要的是指数据模型、通信协议乃至控制目标本身的不一致性。 我们引入“语义互操作性”的概念，探讨如何在不强制所有组件采用统一底层协议的前提下，实现高层次的流程协同。这涉及到对中间件和集成层的深入分析，重点关注那些能够动态映射和转换不同系统间数据意义的机制，例如基于本体论的描述或语义缓存技术。 资源管理不再是静态分配，而是动态谈判的结果。我们分析了基于价值的网络模型，其中每个资源节点根据其当前负载、预期贡献和系统整体优先级，为其提供的服务标定一个动态“价格”。这种机制允许系统在无需中央调度的情况下，自发地将任务路由到最经济、最及时的执行者手中。这避免了因中央调度单元成为单点故障而导致的系统瘫痪。 此外，本章还对边缘智能的崛起进行了探讨。在现代系统中，决策的粒度已经下沉到物理设备附近。我们考察了如何将决策智能嵌入到物理层，使其能够利用本地传感器数据，在毫秒级别内对局部异常做出反应，同时只将聚合的、高价值的信息上报至更高层级的协调模块。这种自底向上的智能涌现，是对传统自顶向下控制范式的根本性挑战。 第三章：面向鲁棒性的多态适应性设计 现代工业系统，尤其是在关键基础设施领域，面临着来自环境（如气候变化、电网波动）和人为因素（如网络攻击、操作失误）的持续扰动。本章关注的重点是系统如何展现出多态适应性（Polymorphic Adaptability），即系统能够根据识别到的扰动类型，动态地切换到与其最匹配的运行模式，而非仅仅进行参数微调。 我们探讨了基于拓扑重构的系统弹性。当系统中的一个关键功能模块发生故障或性能下降时，系统不再试图“修复”该模块，而是利用软件定义网络（SDN）的原理，动态地重新路由信息流和控制路径，将故障模块隔离，并快速激活备用或冗余路径。这种设计理念强调的是系统连接性的可塑性，而非组件本身的绝对可靠性。 书中深入分析了基于风险评估的动态安全边界维护。在面对网络渗透或恶意注入攻击时，系统必须具备的能力是快速识别攻击的意图和范围，并收缩其操作边界以防止损害扩散。我们分析了如何利用实时行为基线建模，来区分“不可预测的正常波动”与“结构性的恶意行为”，并据此触发不同级别的隔离和降级策略。 本章的重点在于强调冗余的意义已从“物理备份”转向“功能多样性”。一个鲁棒的系统需要拥有多个在设计原理上有所区别的子系统，确保即使某种设计缺陷（如算法漏洞或特定物理模型局限性）被利用，其他基于不同原理的子系统仍能维持关键功能。 第四章：人机协同在复杂决策中的角色重塑 随着自动化程度的提高，操作人员的角色不再是实时干预，而是转向高层次的系统监督、异常模式识别以及复杂情景的仲裁。本章探讨了如何设计有效的人机界面和交互协议，以支持这种角色转变。 我们分析了“信任的建立与维持”在自动化系统中的重要性。如果自动化系统过度保守或反应不当，操作员的信任度会迅速下降，可能导致在关键时刻的过度干预或完全不干预。因此，系统必须提供高度透明且可解释的决策过程，即便是在分布式环境中，也要能够追溯决策链条。我们探讨了事后可解释性（Post-hoc Explainability）工具的应用，用以帮助分析师理解系统为何在特定时刻选择了复杂的重路由策略。 本章还关注复杂情景下的情景感知（Situational Awareness）。在分布式系统中，单个操作员可能同时监控多个相互影响的子系统。我们研究了如何利用先进的可视化技术，将海量、异构的实时数据，转化为少数几个高度提炼、并能预示未来冲突的“关键态势指标”。这些指标帮助操作员将注意力集中于可能引发系统级失稳的交互点，而不是淹没在海量局部告警中。 最后，我们论述了“受控退化”的设计范式。当系统资源严重受限或面临不可恢复的外部冲击时，系统应具备的能力是主动选择最不重要的功能进行降级或关闭，以确保核心安全和关键业务流的存续，并清晰地向操作员通报当前系统的降级状态和剩余能力。 第五章：面向未来的开放性与可演进性 本书的最后部分展望了在工业物联网（IIoT）和信息物理系统（CPS）的持续演进背景下，控制与管理架构所面临的长期挑战。核心议题在于系统的“可演进性”（Evolvability）。 传统的控制系统设计往往是“封闭的”和“一次性固化”的。然而，面对不断出现的新技术、新的安全威胁和新的业务需求，系统必须能够“在线”地集成新的控制模块或替换旧的执行单元，而不必进行大规模的停机重建。 我们探讨了基于微服务架构的控制层设计，即将传统的控制逻辑拆解为松耦合、独立部署和升级的服务单元。这要求对状态管理进行彻底的去中心化处理，确保单个服务的更新不会破坏依赖它的其他服务的上下文一致性。 此外，本章还探讨了数据驱动的系统级优化。在系统运行稳定后，海量的运行数据成为宝贵的反馈资源。我们考察了如何利用强化学习等方法，对整个系统级别的调度策略进行持续的、非侵入式的优化，实现性能的持续提升，而无需重新设计底层物理模型。这种“在运行中学习”的能力，是未来工业系统保持竞争力的关键。 本书旨在为研究人员和实践工程师提供一个超越传统模型预测控制（MPC）和状态反馈控制范畴的视角，着重于应对当今复杂工业系统所固有的分布式、异构性、高动态性和对鲁棒性与适应性的严苛要求。

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