数字浪潮工业互联网先进技术丛书 面向工业网络系统的分布式协同控制 工业网络工业控制分布式控制高等院校控制科学与工程专业教

本书面向工业网络系统通信的高效性和运行的安全性实际需求，从多智能体系统建模的角度，系统的介绍面向工业网络系统分布式协同控制方法。

本书面向工业网络系统通信高效性和运行安全性的实际需求，从多智能体系统的角度，系统地介绍面向工业网络系统的分布式协同控制方法。首先介绍了工业网络系统的内涵、架构与调控问题，概述了工业网络系统的分布式协同控制方案以及相关研究现状；接着从脉冲控制、采样控制、静态事件触发控制、动态事件触发控制、完全分布式事件触发控制和安全控制等方面详细介绍了分布式调控策略与应用。本书内容自成体系，旨在向读者展示工业网络系统分布式协同控制的基础理论和最新的研究方法。
本书可为工业网络系统及其相关研究领域的科研工作者、工程技术人员提供参考，也可作为高等院校控制科学与工程、系统科学、计算机应用技术、人工智能科学与工程等学科的研究生教材与教学参考用书。

和望利，华东理工大学教授、博士生导师， 国家优秀青年科学基金获得者。研究方向包括自主协同控制、优化与智慧决策及其在无人系统、智能电网、炼油工业等的应用。发表论文100余篇，登记软著和申请专利10余件，主持科技创新2030-“新-一代人工智能”重大项目课题、上海市基础研究特区项目等10余项。荣获上海市自然科学奖一等奖和中国自动化学会第六届青年科学家奖。曾担任IEEE工业电子学会网络控制系统与应用专业委员会主席、IEEETNNLS副主编等，目前担任IEEE TII、 IEEE工业电子前沿主题期刊等副主编以及智能科学与技术学报编委。

钱锋，中国工程院院士，自动控制和过程系统工程专家，华东理工大学教授、博士生导师，国家流程制造智能调控技术创新中心首席科学家，能源化工过程智能制造教育部重点实验室主任，国家智能制造专家委员会副主任，中国仪器仪表学会副理事长。长期从事能源化工过程资源与能源高效利用的流程工业智能制造应用基础、关键技术、工业软件和系统集成研究。曾获得5项国家科技进步二等奖、16项省部级科技进步一等奖 等40余项省部级科技奖励。担任国家“973计划”项目首席科学家、国家重点研发计划首席科学家、国家自然科学基金基础科学中心项目负责人，荣获何梁何利基金科学与技术创新奖等荣誉。

韩清龙，欧洲科学院院士，IEEE/IFAC/IEAust/-CAA会士，澳大利亚斯威本科技大学副校长、杰出教授。先后获得系统与控制论领域最高奖项诺伯特.维纳奖、澳大利亚电气工程领域最高奖M. A SargentMedal、澳大利亚科研终身成就奖及工程和计算机两个领域全球高被引学者，2021年IEEE/CAA JAS诺伯特.维纳综述奖，2019年、2020年及2022年IEEE SMC学会Andrew P. Sage最佳论文奖以及2020年IEEE工业电子学会IEEE TII杰出论文奖等重要奖项。目前担任EEE/CAA JAS主编和EEE TII共同主编。

第1章 绪论 001
1.1 工业网络系统概述 002
1.1.1 工业网络系统的内涵 002
1.1.2 工业网络系统的架构 002
1.1.3 工业网络系统的调控 004
1.2 分布式协同控制 007
1.2.1 分布式脉冲控制 007
1.2.2 分布式采样控制 008
1.2.3 事件触发控制 009
1.2.4 安全控制 011
1.3 本章小结 014
参考文献 014

第2章 分布式脉冲控制 021
2.1 概述 022
2.2 同质多智能体系统的分布式脉冲控制 023
2.2.1 模型描述 023
2.2.2 分布式脉冲控制下领导者-跟随一致性分析 026
2.2.3 脉冲牵制可控性 034
2.2.4 脉冲反馈增益设计 035
2.3 网络化多智能体系统的分布式延时脉冲控制 036
2.3.1 模型描述 036
2.3.2 分布式延时脉冲控制下领导者-跟随一致性分析 037
2.3.3 脉冲间隔与网络参数设计 046
2.3.4 数值仿真 049
2.4 异质多智能体系统的分布式脉冲控制 052
2.4.1 模型描述 052
2.4.2 异质多智能体系统的有界一致分析 053
2.4.3 误差上界优化 060
2.4.4 给定误差上界下的脉冲间隔与网络参数设计 064
2.4.5 数值仿真 066
2.5 本章小结 071
参考文献 072

第3章 分布式采样控制 075
3.1 概述 076
3.2 网络化耦合负阻振荡器的分布式采样控制 077
3.2.1 模型描述 077
3.2.2 固定周期采样下主从耦合负阻振荡器的同步分析与 ?设计 079
3.2.3 随机采样下主从耦合负阻振荡器的同步分析与设计 085
3.2.4 数值仿真 093
3.3 领导者-跟随多智能体系统的分布式随机采样控制 095
3.3.1 模型描述 095
3.3.2 随机采样下领导者-跟随一致性协议设计 096
3.3.3 有向图下领导者-跟随一致性分析 099
3.3.4 无向图下领导者-跟随一致性分析 105
3.3.5 网络拓扑设计 107
3.3.6 数值仿真 110
3.4 耦合多谐振子的分布式异步采样控制 115
3.4.1 模型描述 115
3.4.2 异步通信机制 115
3.4.3 异步采样下耦合多谐振子分布式同步分析与设计 119
3.4.4 数值仿真 125
3.5 本章小结 129
参考文献 130

第4章 分布式静态事件触发控制 133
4.1 概述 134
4.2 基于周期采样事件触发机制的多智能体系统的一致性 135
4.2.1 模型描述 135
4.2.2 基于固定周期采样的事件触发控制协议设计 136
4.2.3 基于固定周期采样事件触发机制的一致性分析 139
4.2.4 基于固定周期采样事件触发机制的控制器设计 146
4.2.5 数值仿真 151
4.3 基于随机采样事件触发机制的多智能体系统的一致性 155
4.3.1 基于随机采样的事件触发控制协议设计 155
4.3.2 基于随机采样事件触发机制的均方一致性分析：强连通网络 158
4.3.3 基于随机采样事件触发机制的均方一致性分析：包含有向生成树的网络 168
4.3.4 数值仿真 172
4.4 基于组合测量事件触发机制的耦合神经网络的一致性 176
4.4.1 模型描述 176
4.4.2 基于组合测量的固定周期采样事件触发控制协议设计 176
4.4.3 基于组合测量事件触发机制的一致性分析：强连通网络 178
4.4.4 基于组合测量事件触发机制的一致性分析：包含有向生成树的网络 183
4.4.5 数值仿真 189
4.5 本章小结 193
参考文献 194

第5章 分布式动态事件触发控制 197
5.1 概述 198
5.2 基于动态事件触发机制的主从神经网络的量化同步 199
5.2.1 模型描述 199
5.2.2 基于绝对/相对输出量化信息的事件触发控制 201
5.2.3 主从混沌神经网络量化同步分析 203
5.2.4 数值仿真 212
5.2.5 基于主从混沌神经网络量化同步的图像保密通信机制 218
5.2.6 实验验证及安全性分析 221
5.3 基于动态事件触发机制的多智能体系统量化一致性 228
5.3.1 模型描述 228
5.3.2 基于均匀量化的动态事件触发一致性协议设计 229
5.3.3 基于均匀量化的动态事件触发一致性分析 231
5.3.4 数值仿真 236
5.4 基于自适应动态事件触发机制的多智能体系统的一致性 238
5.4.1 模型描述 238
5.4.2 无领导者多智能体系统的动态事件触发机制 239
5.4.3 无领导者多智能体系统的一致性分析 242
5.4.4 领导者-跟随多智能体系统的动态事件触发机制 249
5.4.5 领导者-跟随多智能体系统的一致性分析 251
5.4.6 数值仿真 252
5.5 本章小结 261
参考文献 262

第6章 完全分布式事件触发控制 265
6.1 概述 266
6.2 基于状态观测器的多智能体系统完全分布式同步事件触发控制 267
6.2.1 模型描述 267
6.2.2 基于状态观测器的完全分布式同步事件驱动机制设计 268
6.2.3 基于状态观测器的同步事件触发控制一致性分析与设计 270
6.2.4 数值仿真 277
6.3 基于状态观测器的多智能体系统完全分布式异步事件触发控制 282
6.3.1 基于状态观测器的完全分布式异步事件驱动机制设计 283
6.3.2 异步事件触发多智能体系统的一致性分析 285
6.3.3 数值仿真 292
6.4 本章小结 295
参考文献 296

第7章 安全控制 299
7.1 概述 300
7.2 数据传输通道受攻击下多智能系统的脉冲一致性 301
7.2.1 模型描述 301
7.2.2 传感器-控制器通道错误数据注入攻击下多智能体系统的脉冲一致性 303
7.2.3 控制器-执行器通道欺骗攻击下多智能体系统的脉冲一致性 310
7.2.4 数值仿真 317
7.3 序列式缩放攻击下多智能体系统的动态事件触发一致性 326
7.3.1 模型描述 326
7.3.2 序列式缩放攻击下静态事件触发安全一致性分析 331
7.3.3 序列式缩放攻击下动态事件触发安全一致性分析 339
7.3.4 数值仿真 345
7.4 随机脉冲攻击下非线性系统的几乎处处稳定性 351
7.4.1 模型描述 351
7.4.2 随机脉冲攻击策略 352
7.4.3 几乎处处稳定性分析 354
7.4.4 数值仿真 363
7.5 本章小结 366
参考文献 367

附录A 相关知识与理论 371
A.1 代数图理论 372
A.2 稳定性理论 375
A.2.1 Lyapunov稳定性理论 375
A.2.2 完全型Lyapunov-Krasovskii泛函 378
A.3 控制相关理论 380
A.3.1 量化器 380
A.3.2 Krasovskii解 381

参考文献 382

当前，人类社会来到第四次工业革命的十字路口。数字化、网络化、智能化是新一轮工业革命的核心特征与必然趋势。工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态，通过对人、机、物、系统等的全面连接，构建起覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系，为工业乃至产业数字化、网络化、智能化发展提供了实现途径，是第四次工业革命的重要基石。目前，我国经济社会发展处于新旧动能转换的关键时期，作为在国民经济中占据绝对主体地位的工业经济同样面临着全新的挑战与机遇。在此背景下，我国将工业互联网纳入新型基础设施建设范畴，相关部门相继出台《“十四五”规划和2035年远景目标纲要》《“十四五”智能制造发展规划》《“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划》等一系列与工业互联网紧密相关的政策，希望把握住新一轮的科技革命和产业革命，推进工业领域实体经济数字化、网络化、智能化转型，赋能中国工业经济实现高质量发展，通过全面推进工业互联网的发展和应用来进一步促进我国工业经济规模的增长。
因此，我牵头组织了“数字浪潮：工业互联网先进技术”丛书的编写。本丛书是一套全面、系统、专门研究面向工业互联网新一代信息技术的丛书，是“十四五”时期国家重点出版物出版专项规划项目和国家出版基金项目。丛书从不同的视角出发，兼顾理论、技术与应用的各方面知识需求，构建了全面的、跨层次、跨学科的工业互联网技术知识体系。本套丛书着力创新、注重发展、体现特色，既有基础知识的介绍，更有应用和探索中的新概念、新方法与新技术，可以启迪人们的创新思维，为运用新一代信息技术推动我国工业互联网发展做出重要贡献。
为了确保“数字浪潮：工业互联网先进技术”丛书的前沿性，我邀请杜文莉、侍洪波、顾幸生、牛玉刚、唐漾、严怀成、杨文、和望利、王喆等20余位专家参与编写。丛书编写人员均为工业互联网、自动化、人工智能领域的领军人物，包含多名国家级高层次人才、国家杰出青年基金获得者、国家优秀青年基金获得者，以及各类省部级人才计划入选者。多年来，这些专家对工业互联网关键理论和技术进行了系统深入的研究，取得了丰硕的理论与技术成果，并积累了丰富的实践经验，由他们编写的这套丛书，系统全面、结构严谨、条理清晰、文字流畅，具有较高的理论水平和技术水平。
这套丛书内容非常丰富，涉及工业互联网系统的平台、控制、调度、安全等。丛书不仅面向实际工业场景，如《工业互联网关键技术》《面向工业网络系统的分布式协同控制》《工业互联网信息融合与安全》《工业混杂系统智能调度》《数据驱动的工业过程在线监测与故障诊断》，也介绍了工业互联网相关前沿技术和概念，如《信息物理系统安全控制设计与分析》《网络化系统智能控制与滤波》《自主智能系统控制》和《机器学习关键技术及应用》。通过本套丛书，读者可以了解到信息物理系统、网络化系统、多智能体系统、多刚体系统等常用和新型工业互联网系统的概念表述，也可掌握网络化控制、智能控制、分布式协同控制、信息物理安全控制、安全检测技术、在线监测技术、故障诊断技术、智能调度技术、信息融合技术、机器学习技术以及工业互联网边缘技术等最新方法与技术。丛书立足于国内技术现状，突出新理论、新技术和新应用，提供了国内外最新研究进展和重要研究成果，包含工业互联网相关落地应用，使丛书与同类书籍相比具有较高的学术水平和实际应用价值。本套丛书将工业互联网相关先进技术涉及到的方方面面进行引申和总结，可作为高等院校、科研院所电子信息领域相关专业的研究生教材，也可作为工业互联网相关企业研发人员的参考学习资料。
工业互联网的全面实现是一个长期的过程，当前仅仅是开篇。“数字浪潮：工业互联网先进技术”丛书的编写是一次勇敢的探索，系统论述国内外工业互联网发展现状、工业互联网应用特点、工业互联网基础理论和关键技术，希望本套丛书能够对读者全面了解工业互联网并全面提升科学技术水平起到推进作用，促进我国工业互联网相关理论和技术的发展。也希望有更多的有志之士和一线技术人员投身到工业互联网技术和应用的创新实践中，在工业互联网技术创新和落地应用中发挥重要作用。

钱锋