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(鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院 計(jì)算機(jī)科學(xué)與應(yīng)用系，鄭州 450015)

作為新一代智能系統(tǒng)，信息物理融合系統(tǒng)(Cyber-Physical Systems, CPS)集計(jì)算進(jìn)程和物理進(jìn)程于一體，具有計(jì)算、通信與控制三大功能。通過(guò)人機(jī)交互接口和互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，用戶(hù)可遠(yuǎn)程控制目標(biāo)物理實(shí)體[1-2]。同時(shí)，CPS的通信構(gòu)件為系統(tǒng)中物理設(shè)備間的協(xié)同信息處理提供了基礎(chǔ)，這在很大程度上增加了網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的智能性。

CPS中結(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集的物理過(guò)程和數(shù)據(jù)處理的計(jì)算過(guò)程具有實(shí)時(shí)性特點(diǎn)[3-4]，與傳統(tǒng)靜態(tài)數(shù)據(jù)處理存在根本區(qū)別。數(shù)據(jù)的異源時(shí)空特性使得系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)處理模型表現(xiàn)出實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)性及分布式特點(diǎn)，而模型數(shù)據(jù)處理的動(dòng)態(tài)性可通過(guò)復(fù)雜數(shù)據(jù)融合反饋機(jī)制表現(xiàn)，這種模型的靈活適應(yīng)性和智聯(lián)性向智能信息處理研究提出了新的挑戰(zhàn)?；诖?，本文從CPS數(shù)據(jù)處理的智能化和分布式兩個(gè)角度探討CPS數(shù)據(jù)處理模型的設(shè)計(jì)。

本文結(jié)合CPS的定義和數(shù)據(jù)處理特點(diǎn)及現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議模型(如策略服務(wù)、移動(dòng)代理模型[5-7])，提出了一個(gè)基于智能代理的CPS數(shù)據(jù)計(jì)算控制模型。該模型在CPS系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)各結(jié)點(diǎn)中引入移動(dòng)智能代理實(shí)體，通過(guò)代理對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流的感知獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的特征，從而對(duì)數(shù)據(jù)流的下一時(shí)間段行為進(jìn)行有效的預(yù)測(cè)。同時(shí)，利用代理的協(xié)商特性分布式實(shí)現(xiàn)CPS網(wǎng)絡(luò)終端的交互，實(shí)現(xiàn)從CPS單個(gè)結(jié)點(diǎn)到全局網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)參數(shù)的優(yōu)化。本文著重探討了如何利用代理進(jìn)行CPS海量數(shù)據(jù)的智能化處理，重點(diǎn)分析了數(shù)據(jù)智能化計(jì)算處理過(guò)程中的信息預(yù)測(cè)自適應(yīng)調(diào)整模型。數(shù)據(jù)智能化處理的目的在于使模型具備自我推理和自我判斷的能力，因此，引入類(lèi)似專(zhuān)家系統(tǒng)的知識(shí)工程數(shù)據(jù)庫(kù)，使代理能夠根據(jù)設(shè)定的規(guī)則對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算及控制，并對(duì)設(shè)定的規(guī)則進(jìn)行自學(xué)習(xí)推理，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)計(jì)算處理智能化。同時(shí)，為了具體描述CPS智能信息處理的實(shí)際應(yīng)用，本文簡(jiǎn)要分析了CPS在智能電網(wǎng)應(yīng)用的現(xiàn)狀及可能存在的關(guān)鍵問(wèn)題。

1 CPS數(shù)據(jù)智能化和分布式處理模型

CPS是由傳感組件、通信組件和計(jì)算控制組件組成的空間分布式系統(tǒng)，系統(tǒng)各組件通過(guò)通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行協(xié)作，使得網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)實(shí)體間表現(xiàn)出很好的交互協(xié)作性。CPS在IOT(Internet of Things)的物與物互聯(lián)的基礎(chǔ)上強(qiáng)調(diào)對(duì)物的信息感知和智能控制，而智能性控制的基礎(chǔ)在于CPS對(duì)海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)處理，及其在數(shù)據(jù)處理中的自適應(yīng)交互 (包括信息的反饋、系統(tǒng)狀態(tài)預(yù)測(cè)和自愈等)。在CPS應(yīng)用中，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模巨大，拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)難以準(zhǔn)確描述，因此，本文主要針對(duì)CPS終端結(jié)點(diǎn)抽象模型結(jié)構(gòu)及智能功能進(jìn)行探討，即主要針對(duì)CPS智能控制進(jìn)行探討。

在網(wǎng)絡(luò)管理中主動(dòng)網(wǎng)模型對(duì)CPS的應(yīng)用設(shè)計(jì)提供了可選性方案。在主動(dòng)網(wǎng)技術(shù)中，設(shè)計(jì)具有特定功能的主動(dòng)網(wǎng)分組，在分組中插入特定代碼，使其成為網(wǎng)絡(luò)服務(wù)管理的“巡邏兵”，主動(dòng)網(wǎng)分組在網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)之間移動(dòng)，監(jiān)視網(wǎng)絡(luò)中的異常情況。同時(shí)，可讓主動(dòng)網(wǎng)分組攜帶處理故障的程序代碼，一旦移動(dòng)中的主動(dòng)網(wǎng)分組遇到特定的故障，便可及時(shí)調(diào)整結(jié)點(diǎn)狀態(tài)，而無(wú)需等待管理中心的處理。依據(jù)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行狀態(tài)，動(dòng)態(tài)地移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的管理中心，使其更接近網(wǎng)絡(luò)的中心點(diǎn)，減小網(wǎng)絡(luò)管理的時(shí)延，降低管理控制信息的傳遞量。這種分布式動(dòng)態(tài)主動(dòng)信息處理模式可為CPS海量信息分布式處理的實(shí)時(shí)性及CPS終端間信息的交互協(xié)作性提供保證，也是本文基于智能代理的CPS數(shù)據(jù)計(jì)算控制模型探討的基礎(chǔ)。

與傳統(tǒng)分布式計(jì)算中的RPC(Remote Procedure Call)相比，智能移動(dòng)代理作為一種網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模式的軟件實(shí)體，具有較高的靈活性，其通信運(yùn)行模式不限于RPC的終端與服務(wù)器之間，可在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)終端數(shù)據(jù)源點(diǎn)運(yùn)行系統(tǒng)服務(wù)程序，使網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的計(jì)算和通信更具有時(shí)效性。同時(shí)，為提高代理間的協(xié)作性，可在移動(dòng)智能代理之間引入專(zhuān)用代理通信組件，避免增大復(fù)雜消息傳送協(xié)議的通信負(fù)荷。具體模型設(shè)計(jì)如圖1所示。圖2是一個(gè)分布式、自治、協(xié)作的移動(dòng)智能代理網(wǎng)絡(luò)化模型，該模型顯示了CPS各終端的網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)行情況。

圖1 智能代理實(shí)體結(jié)構(gòu)圖

圖2 基于智能代理的網(wǎng)絡(luò)通信模型

2 網(wǎng)絡(luò)終端智能代理模型描述

2.1 移動(dòng)智能代理實(shí)體結(jié)構(gòu)

CPS的智能計(jì)算控制依賴(lài)于系統(tǒng)終端對(duì)數(shù)據(jù)的智能化運(yùn)算，這包括數(shù)據(jù)處理中的智能感知(自我感知)、信息的實(shí)時(shí)傳輸與反饋、運(yùn)算規(guī)則的自適應(yīng)調(diào)節(jié)和未來(lái)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)等智能化過(guò)程。圖3是智能代理實(shí)體內(nèi)部數(shù)據(jù)的智能控制過(guò)程。智能代理的數(shù)據(jù)運(yùn)算是按照感知、預(yù)測(cè)、配置三個(gè)基本步驟進(jìn)行。具體描述為：①數(shù)據(jù)感知將當(dāng)前時(shí)間片中的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)換成一個(gè)數(shù)學(xué)模型，智能代理首先通過(guò)對(duì)設(shè)備數(shù)據(jù)流進(jìn)行偵聽(tīng)，再按照一定規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，進(jìn)而得到數(shù)據(jù)流在每個(gè)時(shí)間片內(nèi)的分布特征，最后用一個(gè)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行表述并將其貯存在模式數(shù)據(jù)庫(kù)中；②智能代理通過(guò)數(shù)據(jù)知識(shí)庫(kù)分析數(shù)據(jù)流的歷史數(shù)據(jù)，根據(jù)一定規(guī)則預(yù)測(cè)下一個(gè)時(shí)間段的數(shù)據(jù)分布；③代理通過(guò)設(shè)備調(diào)整模塊，將數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果映射到相應(yīng)策略，并將策略交由設(shè)備執(zhí)行。

圖3 智能代理實(shí)體中智能控制器結(jié)構(gòu)

2.2 數(shù)據(jù)處理自適應(yīng)預(yù)測(cè)模型

CPS是一種典型的復(fù)雜系統(tǒng)，需要支持異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用系統(tǒng)的互聯(lián)和集成，因此，其數(shù)據(jù)運(yùn)算涉及到多源、異構(gòu)、海量數(shù)據(jù)的融合與集成。CPS終端需要進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和信息交互，這使得異構(gòu)、分布式的CPS環(huán)境下的數(shù)據(jù)表現(xiàn)出相異的時(shí)空性，也增加了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)挖掘的困難。

基于CPS應(yīng)用的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，可將復(fù)雜系統(tǒng)的數(shù)據(jù)描述為線(xiàn)性變化和非線(xiàn)性變化的混合體，即PL(t)=B(t)+W(t)+v(t)，其中，PL(t)為網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)終端在第L個(gè)時(shí)間周期內(nèi)的t時(shí)刻接收到的數(shù)據(jù)總量；B(t)、W(t)和v(t)分別表示數(shù)據(jù)的平穩(wěn)變化、周期性變化和隨機(jī)變化部分。由于小波分析具有較好的非線(xiàn)性數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)功能，因此，利用離散小波變換可將PL(t)變換為P(k)。P(k)=W′(B+A)+V(k),其中，B和A分別是B(t)和W(t)在小波變換中的轉(zhuǎn)換系數(shù)矩陣;P(k)和V(k)是PL(t)和v(t)在第k個(gè)周期的采樣值序列經(jīng)小波變換后的矩陣向量;W′是尺度函數(shù)系數(shù)矩陣進(jìn)行小波變換的逆陣。利用PL(t)獲得KF(Kalman Filtering)在線(xiàn)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)方程Z(k)。Z(k)=C(k)X(K)+V(k)，其中C(k)=W′，X(k)=[AB]T。依據(jù)小波隨機(jī)游走的性質(zhì)，利用小波變換系數(shù)獲得KF狀態(tài)方程X(k)，X(k)=Φ(k,k-1)X(k-1)+V(k)，其中，Φ(k,k-1)為轉(zhuǎn)移矩陣。至此，獲得了系統(tǒng)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)模型Z(k)。上述過(guò)程僅給出了基于智能代理的CPS數(shù)據(jù)自適應(yīng)調(diào)整預(yù)測(cè)模型，更詳細(xì)的過(guò)程有待在后續(xù)研究中進(jìn)一步分析。

參數(shù)B(t)、W(t)和v(t)可通過(guò)數(shù)據(jù)處理中最基本、最具影響的核心算法——Apriori算法進(jìn)行描述[8]。具體描述可采用3種數(shù)據(jù)處理模型：①界標(biāo)模型。即從整個(gè)數(shù)據(jù)歷史時(shí)域上某個(gè)稱(chēng)為界標(biāo)的位置到當(dāng)前時(shí)間這個(gè)范圍內(nèi)挖掘數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的所有頻繁項(xiàng)集[8]。較多文獻(xiàn)涉及的數(shù)據(jù)處理算法均基于此模型，但大多應(yīng)用鎖定在數(shù)據(jù)時(shí)域中的最近數(shù)據(jù)；②衰減模型。該模型對(duì)新舊事務(wù)數(shù)據(jù)考慮不同權(quán)值，權(quán)值為時(shí)間參數(shù)的遞減函數(shù)。此模型應(yīng)用的前提是系統(tǒng)歷史事務(wù)數(shù)據(jù)對(duì)當(dāng)前數(shù)據(jù)模型有一定作用，但作用隨時(shí)間推移遞減；③滑動(dòng)窗口模型。該模型依據(jù)應(yīng)用和系統(tǒng)資源限制設(shè)置滑動(dòng)窗口尺寸，數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果依賴(lài)于滑動(dòng)窗口跨度內(nèi)最近的事務(wù)數(shù)據(jù)，且滑動(dòng)窗口中數(shù)據(jù)被實(shí)時(shí)更新和維護(hù)。同時(shí)，超出滑動(dòng)窗口的數(shù)據(jù)對(duì)模型數(shù)據(jù)運(yùn)算結(jié)果的作用不明顯。CPS的計(jì)算及控制構(gòu)件可根據(jù)具體應(yīng)用選擇相應(yīng)的模型，且模型間可以相互轉(zhuǎn)換。

2.3 數(shù)據(jù)處理模型性能分析

基于智能代理的CPS數(shù)據(jù)處理模型具有分布式協(xié)同數(shù)據(jù)處理優(yōu)點(diǎn)，通過(guò)代理實(shí)體及與人之間的信息交互，操作任務(wù)能夠從系統(tǒng)中一個(gè)CPS節(jié)點(diǎn)遷移到另一節(jié)點(diǎn)，即相應(yīng)代理在處理本地操作時(shí)強(qiáng)化與其他代理的協(xié)作操作。另外，利用代理個(gè)性化數(shù)據(jù)處理的特點(diǎn)，CPS系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理突破了時(shí)空受限性。具體表現(xiàn)為：①模型的應(yīng)用使CPS數(shù)據(jù)處理具備云計(jì)算技術(shù)特點(diǎn)，通過(guò)整合各種分布式異構(gòu)計(jì)算資源獲得強(qiáng)大的計(jì)算和存儲(chǔ)能力，促進(jìn)分布式數(shù)據(jù)運(yùn)算平臺(tái)的構(gòu)建；②智能代理實(shí)體可實(shí)現(xiàn)CPS系統(tǒng)集中控制和分散控制的結(jié)合，從而使CPS系統(tǒng)達(dá)到優(yōu)化控制[9]；③CPS系統(tǒng)表現(xiàn)為自下而上的數(shù)據(jù)傳輸模式，數(shù)據(jù)從物理對(duì)象接口采集，而后不斷提升、抽象，最終達(dá)到用戶(hù)端口，該過(guò)程通過(guò)數(shù)據(jù)的持續(xù)融合，為應(yīng)用提供準(zhǔn)確、全面的事件信息，實(shí)現(xiàn)CPS系統(tǒng)中資源的高效動(dòng)態(tài)組織與協(xié)調(diào)分配，有利于解決網(wǎng)絡(luò)化大規(guī)模復(fù)雜問(wèn)題。

3 智能電網(wǎng)中的CPS應(yīng)用探討

基于智能代理的CPS數(shù)據(jù)處理模型具有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理、通信和數(shù)據(jù)承載能力，其為網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的分布式計(jì)算和管理提供了較強(qiáng)的支持。智能代理使得網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的連通性得到擴(kuò)展，增強(qiáng)了系統(tǒng)的機(jī)動(dòng)性。模型的這種優(yōu)勢(shì)使其在前沿技術(shù)的數(shù)據(jù)處理方面表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢(shì)，如智能電網(wǎng)、智能交通等。智能電網(wǎng)中的數(shù)據(jù)表現(xiàn)為多模多態(tài)性以及大量數(shù)據(jù)的時(shí)變性。此類(lèi)數(shù)據(jù)要求網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)具有較強(qiáng)的運(yùn)算控制功能及協(xié)作通信功能，而這正是CPS系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)所具備的主要功能。同時(shí)，智能電網(wǎng)具有自身的特點(diǎn)。當(dāng)電網(wǎng)處于用電高峰的緊急狀態(tài)，甚至接近大面積停電的癱瘓狀態(tài)時(shí)，需要整個(gè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)能快速在線(xiàn)決策，使系統(tǒng)回歸穩(wěn)定狀態(tài)。這不僅要求系統(tǒng)終端具有高智能的實(shí)時(shí)分布式計(jì)算功能，又要求系統(tǒng)終端節(jié)點(diǎn)具有動(dòng)態(tài)的全局優(yōu)化控制功能，即節(jié)點(diǎn)根據(jù)需要利用臨時(shí)中央節(jié)點(diǎn)向系統(tǒng)部分區(qū)域或整個(gè)系統(tǒng)發(fā)布信息。這些可通過(guò)智能代理的移動(dòng)及功能遷移進(jìn)行解決。另外，整個(gè)智能電網(wǎng)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化可通過(guò)CPS系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)的協(xié)作通信及智能決策功能實(shí)現(xiàn)。

數(shù)據(jù)采集分析、數(shù)據(jù)傳輸和設(shè)備控制是智能電網(wǎng)中數(shù)據(jù)處理的主要部分，這些可由CPS系統(tǒng)中的傳感器、執(zhí)行器和控制器實(shí)現(xiàn)，執(zhí)行器和控制器的主要功能由智能代理體中的各軟件模塊實(shí)現(xiàn)。在智能電網(wǎng)中，隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的增大，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障時(shí)，將有大量來(lái)自傳感器反饋的故障數(shù)據(jù)被傳送(傳入調(diào)度中心)，這將增大網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)通信強(qiáng)度，因此，如何提高智能電網(wǎng)的數(shù)據(jù)通信能力成為未來(lái)研究的重要問(wèn)題，這也將促進(jìn)CPS數(shù)據(jù)通信構(gòu)件的研究。對(duì)此，本文認(rèn)為，將現(xiàn)有的相對(duì)成熟的技術(shù)，如數(shù)據(jù)融合技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)編碼及壓縮感知技術(shù)等，應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳送中將是一個(gè)研究方向。另外，數(shù)據(jù)通信能否在電力網(wǎng)上數(shù)字化運(yùn)行，也是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。目前，人類(lèi)正從互聯(lián)網(wǎng)走向物聯(lián)網(wǎng)，并最終過(guò)渡到CPS，智能電網(wǎng)是CPS應(yīng)用的一個(gè)重要領(lǐng)域，相關(guān)研究及應(yīng)用將會(huì)促進(jìn)CPS更廣泛的應(yīng)用。

4 結(jié) 語(yǔ)

本文詳細(xì)描述了CPS數(shù)據(jù)特點(diǎn)，對(duì)CPS在智能電網(wǎng)系統(tǒng)中的應(yīng)用現(xiàn)狀和問(wèn)題進(jìn)行了探討，提出了一種基于智能代理的CPS數(shù)據(jù)計(jì)算控制模型。該模型的分布式系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方式和代理的智能數(shù)據(jù)計(jì)算控制過(guò)程對(duì)CPS的研究提供了有力支持。對(duì)于CPS及其實(shí)際應(yīng)用等更全面性研究仍在進(jìn)一步探索中。

參考文獻(xiàn)：

[1] 周海平.信息物理系統(tǒng)(cyber physical systems)及其對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的影響[EB/OL].(2010-03-23).http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=1132&do=blog&id=305683.

[2] Edward A.Cyber-Physical Systems-are Computing Foundations Adequate?[C]//Position Paper for NSF Workshop on Cyber-Physical Systems: Research Motivation, Techniques and Roadmap, Austin, TX, 2006:1-9.

[3] Guo S, Frey H, Kato N, et al.Special Issue on Cyber-Physical Systems(CPS)-Part I[J].IEEE Transaction on Emerging Topics in Computing, 2013, 1(1):6-9.

[4] 東方科技論壇.信息物理融合系統(tǒng)(CPS)中的數(shù)據(jù)管理關(guān)鍵技術(shù)[EB/OL].(2013-03-04).http://www.efst.sh.cn/showKnowledge.do?id=576.

[5] Wolf W.Cyber-physical systems[J].Computer, 2009, 42(3): 88-89.

[6] Dharmalingam K, Collier M.Transparent QoS Support of Network Applications Using Netlets[J].Lecture Notes in Computer Science, 2002, 2521(2002): 206-215.

[7] Wang Y, Lin H.Cooperating Intelligent Mobile Agents Mechanism for Distributed Multimedia Synchronization[C]//Proceedings of 2000 IEEE International Conference on Multimedia and Expo, New York, 2000:743-746.

[8] Agrmal R, Srikant R.Fast Algorithm for Mining Association Rules[C]// Proceedings of 20th International Conference on Very Large DataBase(VLDB), Santiago Chile, 1994: 487-499.

[9] An J, Yao J, Zhou H, et al.A Better Understanding of Event-Triggered Control from a CPS Perspective[C]//Proceedings of 2013 International Conference on Parallel and Distribution Systems(ICPADS), Seoul, Korea, 2013: 257-264.