网络化的控制系统简介(NCS)
作为一个搞物联网应用的，最近才接触到NCS这个概念。有点东西，赶紧记录一下。
NCS由通过网络连通的控制环路组成，控制信号和反馈信号会在控制器和本地系统间交换。典型的方块图如下：
其中，本地（Plant）信号是通过传感器(Sensor)进行采集的，然后通过模数转换器转换成数字信号，经过网络到达控制器。控制器根据传感器的输出决定控制，将信号通过网络下发到数模转换器变成模拟信号，经过执行器（Actuator）操作设备。NCS分为开环控制系统和闭环控制系统，这里只看相对复杂的闭环系统。由于控制指令是通过网络下发的，这就是N这个前缀的由来。
NCS的优劣
NCS有一些强大的优势，使得它被标榜为“下一代控制系统”。其中的关键指标有：
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降低了系统的复杂度。由于有了网络，各个系统的数据也都能放在一起看。实际就是能源管理系统。
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高效共享数据。设备间的参数可以通过网络共享，就可以设计更好的控制算法。就是用能分析。
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更智能的决策。有了上面这些信息，人就能做出更智慧的决策。
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省去不必要的线路。有了网络，有了无线，就不用有线了。就是无线传感网。
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可以轻易扩大网络规模：只要增加网络里的传感器、执行器、控制器就好了。因为无线，容易更换也容易维护。
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可以远程控制。
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使用范围广阔。可以在分布式电力系统、机器人、无人机、无人驾驶、空间探索、地质探索、工业自动化、远程调试、高危环境、航天器等等各种场景使用。
不过NCS也有一些突出问题：
- 无法决定上数时间。由于有网络，数据到达的时间无法精确控制，所以比较难实现均匀采样。
- 数据完整性不能保证。因为网络原因，可能会丢数。
- 通讯延迟。原因不言而喻，影响就是控制指令不能被立即执行。
- 网络的复杂性。节点数一上来复杂度就上来，就可能影响数据堵塞。所以节点达到数以万计的NCS也是很难建设的。
NCS的设计
控制指令最先是仿真处理器上产生的，主要通过频域分析和拉普拉斯变换做数据分析，精确度有限、带宽有限、数据漂移、有噪声，管理非线性误差能力不足。对于已知的延迟可以在控制时使用著名的史密斯预测器处理。
后来CPU出现了，可以用数字控制器代替模拟处理器了。但是通过离散电信号控制模拟量设备必然导致时序紊乱。另外还必须引入逻辑进行数模转换。采样定理和z变换成为了数字控制系统的标配。z变换假定采样时均匀的，这样对于数字控制器，定时采样也成了标配。在数字控制早期，CPU算力和内存都很稀缺，所以控制器的复杂度和电力的使用都要最小化。定时采样假设是否最好，结论并不明显。所以1962年有人写了文章使用了适应性采样：《Adaptive sampling frequency for sampled-data control systems》，采样频率会根据错误率调整。随着计算成本的下降，适应性采样逐渐没了市场。
从计算侧着手，1973年发表的《Scheduling algorithms for multiprogramming in hard real-time environment》提出了实时调度建模和分析，实时调度是基于一系列限制性假设的，其中之一是任务的周期性。尽管后来越来越多的假设来限制实际问题，不过周期性一直最流行。另外网络拓扑会随着时间改变，因为受控设备会换位置。所以总体上控制系统在动态环境是高度适应性的。尤其无线通信允许网络的快速部署来远程控制，但网络也有问题，上面也都提到了。这些问题都会影响数字控制器。下图是控制性能和采样率的平衡：
图中有三根线，分别是本地控制（Continuous Control）、数字控制（Digital Control）、网络控制（Networke Control）。可见网络控制的性能只在B和C间不错，超过C也会下降。
下表是传统控制系统和网络化系统的区别汇总：
