現(xiàn)代分布式工業(yè)監(jiān)控系統(tǒng)中網(wǎng)絡(luò)測(cè)量與控制關(guān)鍵技術(shù)的研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著現(xiàn)代分布式工業(yè)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，其結(jié)構(gòu)變得越來(lái)越開(kāi)放和復(fù)雜，而且與企業(yè)網(wǎng)、廣域網(wǎng)結(jié)合更加緊密，使得工業(yè)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的很多網(wǎng)絡(luò)特性都發(fā)生了改變。必須對(duì)工業(yè)監(jiān)控網(wǎng)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)測(cè)量、預(yù)測(cè)和控制，才能使其更好的為各個(gè)控制系統(tǒng)和監(jiān)控系統(tǒng)工作。本文研究了現(xiàn)代分布式工業(yè)監(jiān)控系統(tǒng)中網(wǎng)絡(luò)測(cè)量與控制的關(guān)鍵技術(shù)，包括監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)時(shí)延測(cè)量與分析、監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)時(shí)延的靜態(tài)與動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型、工業(yè)網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的可靠性分析、監(jiān)控網(wǎng)關(guān)的容錯(cuò)機(jī)制、控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)行為分析、流媒體監(jiān)控系統(tǒng)流量控制

2、策略、控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)資源分配機(jī)制等。 本文的主要內(nèi)容和貢獻(xiàn)如下： (1)首先介紹了研究背景和意義、現(xiàn)代工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與趨勢(shì)、工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)的變遷與遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的建立、網(wǎng)絡(luò)測(cè)量技術(shù)的現(xiàn)狀、國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究機(jī)構(gòu)介紹，然后闡述了研究現(xiàn)代分布式工業(yè)監(jiān)控系統(tǒng)中網(wǎng)絡(luò)測(cè)量與控制技術(shù)的必要性和面臨的挑戰(zhàn)。 (2)對(duì)包括網(wǎng)絡(luò)測(cè)量、網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)和流量控制在內(nèi)的一些相關(guān)研究?jī)?nèi)容進(jìn)行了綜述。從網(wǎng)絡(luò)測(cè)量的基本原理開(kāi)始，介紹了網(wǎng)絡(luò)測(cè)量的手段與分類，網(wǎng)

3、絡(luò)性能預(yù)測(cè)的基本原理與性能指標(biāo)，最后對(duì)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)中的服務(wù)質(zhì)量控制、服務(wù)質(zhì)量度量和流量控制進(jìn)行了概述。 (3)對(duì)現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)測(cè)量和預(yù)測(cè)算法做了概述和比較，在監(jiān)控網(wǎng)時(shí)延預(yù)測(cè)中引入了支持向量回歸理論。研究了監(jiān)控網(wǎng)的時(shí)延特性，提出了一種基于非線性ε-SVR的網(wǎng)絡(luò)時(shí)延靜態(tài)預(yù)測(cè)模型，以工作日為周期建立非線性回歸模型，對(duì)網(wǎng)絡(luò)測(cè)量的RTT數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。在實(shí)際實(shí)驗(yàn)與窄帶遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的測(cè)試中，該靜態(tài)模型工作效果良好，能有效的預(yù)測(cè)時(shí)段的時(shí)延，與同

4、類型方法相比預(yù)測(cè)精度更高。 (4)研究了動(dòng)態(tài)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)中時(shí)延的短期特性，對(duì)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)三種結(jié)構(gòu)的可靠性進(jìn)行了建模，并分析了每種結(jié)構(gòu)的特性。在本文提出的靜態(tài)預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步泛化時(shí)延預(yù)測(cè)模型，以控制周期為標(biāo)準(zhǔn)來(lái)建立動(dòng)態(tài)的基于非線性ε-SVR的時(shí)延預(yù)測(cè)模型，還分別探討了多種非線性核函數(shù)的預(yù)測(cè)效果。實(shí)驗(yàn)和應(yīng)用表明：與同類型動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法相比，該模型不但能夠在預(yù)測(cè)效果上達(dá)到現(xiàn)有預(yù)測(cè)水平，而且能大大提高預(yù)測(cè)速度，適應(yīng)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)的需要。

5、(5)研究了監(jiān)控網(wǎng)中各監(jiān)控系統(tǒng)之間的非合作博弈模型，提出了相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度策略。以包含多個(gè)基于不同通訊協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的混合控制系統(tǒng)為基礎(chǔ)，對(duì)各種監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行了數(shù)學(xué)抽象。提出了監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)中調(diào)度策略的非合作博弈模型，該模型能夠反映各種監(jiān)控子系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)運(yùn)行特征與相互競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。根據(jù)調(diào)度方式與監(jiān)控系統(tǒng)的特點(diǎn)設(shè)計(jì)了子系統(tǒng)的效用函數(shù)，并討論了該非合作博弈模型的有效性，證明了Nash均衡點(diǎn)的存在性和唯一性。還給出了調(diào)度優(yōu)化問(wèn)題的描述和基于遺傳算法的

6、解算方法。仿真和實(shí)驗(yàn)表明，該模型能夠有效的反映子系統(tǒng)間的資源競(jìng)爭(zhēng)，可以求得優(yōu)化的帶寬分配方案。 (6)對(duì)監(jiān)控網(wǎng)中的控制系統(tǒng)所表現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)行為進(jìn)行了研究和分類，建立了一個(gè)基于概率的帶優(yōu)先級(jí)的網(wǎng)關(guān)隊(duì)列中數(shù)據(jù)分組的排隊(duì)模型，并分析了各模型的特性與效果。繼而提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)行為識(shí)別的監(jiān)控網(wǎng)關(guān)流量控制模型。實(shí)驗(yàn)和實(shí)際應(yīng)用說(shuō)明，該模型能夠有效的識(shí)別各種控制系統(tǒng)和監(jiān)控系統(tǒng)的流量特征，在監(jiān)控網(wǎng)關(guān)上進(jìn)行合理的流量控制。而且該模型還能夠識(shí)別對(duì)等網(wǎng)構(gòu)

7、架的流量信息，為即將出現(xiàn)的基于對(duì)等網(wǎng)的遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)流量控制做了預(yù)研究。 (7)基于本文各章節(jié)的研究和創(chuàng)新，借鑒了TCPDUMP和Wkeshark等權(quán)威網(wǎng)絡(luò)測(cè)量軟件的特點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn)，研發(fā)了一套能夠適應(yīng)分布式工業(yè)網(wǎng)絡(luò)需要的、分布式的、多元聯(lián)動(dòng)的、一體化的網(wǎng)絡(luò)測(cè)量與聯(lián)動(dòng)控制系統(tǒng)，為網(wǎng)絡(luò)化控制和遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)提供更好的網(wǎng)絡(luò)工作環(huán)境。與現(xiàn)有系統(tǒng)相比，該系統(tǒng)在協(xié)議識(shí)別能力、協(xié)同控制方式、人機(jī)界面等多個(gè)方面都有改進(jìn)和創(chuàng)新。該系統(tǒng)能夠適應(yīng)各種工