基于信息价值的工业网络控制系统数字孪生
信号处理
2024-04-24 v1
摘要
本文研究了一个场景，其中传感器部署在工业网络控制系统中，旨在为远程操作的自动导引车（AGV）构建数字孪生（DT）模型。位于云平台上的DT模型估计和预测系统状态，随后制定在物理世界中执行的最优调度策略。然而，获取对高效状态估计和控制计算至关重要的数据是一个重大挑战，主要由于网络资源有限、部分观测以及需要为DT估计保持一定置信水平等约束。我们提出了一种基于信息价值（VoI）的算法，与扩展卡尔曼滤波器无缝集成，提供多项式时间解决方案，选择最具信息量的传感代理子集用于数据。此外，我们提出了一种替代解决方案，利用图神经网络精确确定AGV的位置，精度高达5厘米。我们在工业机器人实验室环境中的实验验证取得了有希望的结果，突显了高精度DT模型在实践中的潜力。
引用
@article{arxiv.2404.14960,
title = {Digital Twin of Industrial Networked Control System based on Value of Information},
author = {Van-Phuc Bui and Daniel Abode and Pedro M. de Sant Ana and Karthik Muthineni and Shashi Raj Pandey and Petar Popovski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.14960},
year = {2024}
}