信息物理系統技術綜述

李洪陽 魏慕恒 黃潔 邱伯華 趙曄 駱文城 何曉 何瀟

計算技術、通信技術和控制技術的快速發展,引起了人類社會生活的巨大變革.隨著信息化和工業化的深度融合發展,傳統的單點技術已不能適應新一代生產裝備信息化和網絡化的需求[1].在這一背景下,信息物理系統(Cyber-physical system,CPS)順勢而出,其作為當前自動化領域的前沿研究方向,相關研究工作已經取得了初步進展.

CPS支撐信息化和工業化的深度融合,通過集成先進的感知、計算、通信、控制等信息技術和自動控制技術,構建了物理空間與信息空間中人、機、物、環境、信息等要素相互映射、適時交互、高效協同的復雜系統,實現系統內資源配置和運行的按需響應、快速迭代、動態優化[1].CPS的實現具有層次性[2],可分為單元級、系統級、系統之系統級三個層次,由感知和自動控制、工業軟件、工業網絡以及工業云和智能服務平臺四大核心技術要素構成.加強CPS技術的研究,推動CPS技術的應用對“中國制造2025”戰略的順利實施和提升我國科技實力具有重大的現實意義.

目前國內外對CPS的研究中,由于領域和著眼點的不同,研究人員對CPS有著不同的理解,由此出現了幾種CPS的外延.德國“工業4.0”旨在促使制造產業邁向高值化,以CPPS(Cyberphysical production system)打造的智能工廠即為“工業4.0”的精髓.中國工程院院長周濟在《關于中國智能制造發展戰略的思考》的報告中提及HCPS(Human-centered cyber-physical system)這一概念,強調了傳統的制造過程在智能制造戰略下將從“人–物理系統”的二元體系關系向“人–信息–物理系統”三元體系關系進行轉變.CPS在工業領域的創新應用,形成了工業信息物理系統(Industrial CPS,ICPS)[3].除了工業界的廣泛研究,CPS也得到了學術界的高度重視.本文的出發點是結合現有文獻,根據技術的應用特點對CPS的現有研究成果進行綜述,力爭達成學術界與工業界對CPS認知上的共識.

本文首先對CPS進行簡要介紹,之后根據技術的應用特點對CPS當前的研究進展進行綜述,并給出系統級和系統之系統級兩個層面的CPS的實際案例,最后進行總結,并探討CPS研究中亟待解決的問題以及未來可能的研究方向.

1 CPS概述

1.1 CPS體系結構概述

CPS通過計算、通信與控制技術的有機與深度融合,實現了計算資源與物理資源的緊密結合與協調[4].CPS的基本組成包括傳感器、控制執行單元和計算處理單元,如圖1所示.傳感器對物理系統信號進行采集,計算處理單元對采集到的數據進行計算分析,控制執行單元根據計算結果對物理系統施加控制作用.圖1中通信網絡起到數據傳輸的作用.

圖1 CPS基本組成單元[4]Fig.1 Basic units of CPS[4]

文獻[5]提出了CPS體系結構的一般性描述,它由決策層、網絡層和物理層構成.決策層對采集到的數據進行處理判斷,得出控制決策,并向網絡層傳遞監測與控制命令;網絡層對數據進行實時傳輸;物理層對物理系統數據進行采集,并接收網絡層傳來的監測與控制命令,借以對物理系統進行反饋控制.

1.2 CPS研究方向概述

CPS的智能化實現大致分為四個階段,第一階段是CPS對系統環境信息的自主感知;第二階段是在通過傳感器網絡獲得感知信息后,CPS對獲取到的信息進行適當的處理,例如剔除無用的信息,對信息進行分類等;第三階段是在建立數據庫的基礎上,對CPS進行整體系統的建模,完成認知任務;第四階段是通過整體模型與數據庫,實現最終決策與系統控制.根據以上四個階段的遞進任務,將CPS技術研究分為CPS感知設計技術、CPS信息處理技術、CPS建模與認知技術、CPS決策與控制技術.

另外,因為CPS集成了大量多樣的子系統,而且涉及網絡通信技術等.上述四項技術之外,CPS從整體設計到控制決策的每一步還需要對CPS集成設計技術、數字孿生技術和CPS安全性技術等進行研究.綜上所述,給出CPS研究方向關系圖,如圖2所示.其中中間的四個階段是CPS的分步驟設計,環形的三個技術是系統整體設計時需要考慮的技術,在圖2中以環形包圍四個分步圖的形式表示.

圖2 CPS研究方向關系圖Fig.2 Diagram of CPS research interests

2 CPS技術綜述

根據第1節提出的CPS研究方向關系圖,將從CPS感知設計、CPS信息處理、CPS建模與認知、CPS決策與控制、CPS集成設計技術、數字孿生技術和CPS安全性技術等7個方向對當前CPS的研究進展進行綜述.

2.1 CPS感知設計

結合現有文獻,將CPS感知設計分為數據獲取與傳感器布置兩部分.

CPS中的數據獲取是一項重要技術,主要對物理層中現場設備數據進行實時準確的采集獲取,并對有用的信息加以提取.當前數據獲取技術研究的核心是保證數據采集系統可以實時精確地對物理層設備進行數據采集.傳統的傳感器網絡由于缺乏實時性、同時性與容錯性,無法滿足CPS的需求,因此文獻[6]提出了一套數據采集原型系統,可以在一定程度上滿足上述要求.在無線傳感器網絡進行數據采集的過程中,網絡阻塞等不穩定的網絡條件給數據精確度帶來巨大的影響,增加了對物理層設備的狀態估計誤差.針對此現象,文獻[7]提出了一種阻塞自適應數據采集方案,此方案有效地解決了網絡阻塞問題,同時保證了數據估計的精度.IEC 61499標準用于工業CPS范圍的分布式自動化系統建模,然而此標準不支持實時的數據獲取,因此文獻[8]對該標準進行了延伸,使其支持數據的實時獲取.文獻[9]對工業數據采集系統的設計與實現進行了介紹,對該系統的功能模塊、網絡設計及軟硬件平臺的耦合性和擴展性進行了詳細說明.

無線傳感器網絡廣泛應用于CPS之中,其中傳感器布置問題得到了大量的研究.目前對CPS傳感器布置問題的研究大致可以分為兩類,一類是確定傳感器布局,使用最少數量的傳感器來達成某種指標;另一類是對傳感器進行布置以滿足某種指標.在CPS中,布置問題是一個重要且基本的問題,文獻[10]提出了QTSwE(Quantum-inspired tabu search algorithm with entanglement)算法,并應用于布置問題,使得在滿足監控需求和拓撲連通性條件下,使用的傳感器數目最少.文獻[11]研究了CPS的網關布置問題,提出了啟發式的網關布置算法和基于網格的啟發式算法,使用最小數目的網關滿足每個節點帶寬的需求.文獻[12]研究了傳感器布置問題,提出了非一致傳感器布置策略,基于此策略提出了傳感器的布置模式,滿足了傳感器覆蓋率和連接性的要求,并延長了網絡壽命.文獻[13]對智能建筑CPS中基站布置和能源控制問題進行了研究.

2.2 CPS信息處理

CPS信息處理的研究方向主要包括數據傳輸、實時性和不確定性處理三個方面.

當傳感器完成數據采集后,需要將獲取的數據發送到終端,在這個過程中數據傳輸技術尤為重要.當前,數據傳輸技術的研究重點有數據傳輸實時性和數據傳輸協議.文獻[14]提出了一種實時控制CPS數據傳輸模式,滿足了CPS跨平臺、跨網絡、實時性的要求.實時有效的數據傳輸是CPS的一項基本要求,通過研究汽車CPS時態數據傳輸的特點,文獻[15]描述了對時態數據傳輸的動靜態快照一致性需求,并提出了兩個在線算法,增強了系統在不同需求下的性能.醫療CPS要求數據傳輸協議具有可靠性和實時性,IEEE 802.15.4協議由于低功耗和低成本的特點,成為該領域的一個權威協議,但是在可靠性和實時性方面略有不足,針對此問題,文獻[16]提出了Ada-MAC協議,在可靠性和實時性上顯示了優勢.

CPS需要具有實時性,例如實時控制,實時監測等,這樣才能實時掌握物理設備的運行情況,進行合理的決策與控制.文獻[17]提出了一個新的通信策略,提高了智能電網CPS的吞吐量并保證了系統的實時性.文獻[18]研究了實時數據傳輸的最大數量問題,即在保證實時性通信的前提下,調度最大數量的機器在數據傳輸窗口中傳輸數據,提出了兩個相應的方案.文獻[19]介紹了一種新型人工胰腺裝置的分布式傳感器平臺,為遠程設備上的人工胰腺控制算法提供了實時數據訪問.

在實際中,CPS處于復雜的環境下,使得收集到的傳感器數據往往具有一定的不確定性,例如數據傳輸過程中的數據丟失現象、外界噪聲對數據的影響、某個傳感器故障帶來的影響等,因此對CPS數據不確定性問題的研究具有重要意義.在車輛CPS中,收集到的數據總是不確定和不一致的,傳統的DS證據理論可以有效處理不確定信息,然而在數據沖突時會產生反直覺的結果,因此文獻[20]提出了一個改進的方法,有效解決了汽車CPS中傳感器數據融合問題.文獻[21]對網絡化體系結構中數據不確定性進行了分析,提出了不確定性數據挖掘研究工作的重點研究內容.

2.3 CPS建模與認知

CPS使分布的物理系統通過無線通信與計算實現跨空間的結合.CPS在生產效率和成本能耗等方面具有優勢,但是也帶來了一些問題與挑戰.由于CPS包括多樣的子系統,傳統的建模方法可能無法精確地對整個CPS進行建模.同時,對于整體的CPS大系統而言,魯棒性和可靠性也需要重新考慮.與傳統系統相比,CPS對周圍環境有更敏感和更全面的感知能力,可以對狀態做出更準確的估計.但是,通信與網絡技術的引入也帶來了誘導現象,會影響系統狀態估計,甚至會進一步影響檢測與預測推演的結果.本節將從CPS建模、狀態估計、檢測、預測推演和魯棒性等方面進行介紹.

CPS中,嵌入式計算設備和物理過程與人類用戶交互十分緊密.要實現系統級的設計,需要兼顧虛擬空間、物理實體和其他設計問題.例如,連續變化的物理系統利用連續時間模型來描述,而計算過程則由離散事件模型來描述,這樣就帶來語義鴻溝問題,聯合建模成為解決該問題的一項有力的方法.文獻[22]提出了一個集成工具鏈,實現了CPS的聯合建模和聯合模擬,提出的方法不僅提供了語義鏈,而且確保了可追溯性.因為CPS的組成模型具有多樣性,文獻[22]提出的二元聯合模型依然有所局限.借用UTP(Unifying theories of programming),使該語義框架在文獻[23]中被拓展到多元聯合模型.文獻[24]將HybridSim工具鏈用于實現從多域到現有系統模塊的輸入.在汽車CPS中,現有的CPS系統設計工具仍然處于特定領域級別[25],即只有在確定物理架構后,才能執行軟件集成.文獻[26]提出了一種用于汽車CPS的功能級網絡物理聯合設計方法.

CPS結合并發展了現有的通信技術、無線網絡技術、分布式技術、人工智能等技術,成為集計算、通信與控制于一體的新一代智能系統,因此CPS對環境具有良好的認知能力.文獻[27]展示了一種環境感知的NARX(Nonlinear autoregressive model with exogenous inputs)模型,用于估計駕駛行為,并同時應用在電動汽車的能量管理中,提高了電池壽命.

通過與網絡的交互,傳統的物理傳感器、控制單元和設備的安裝可以更為靈活地實現,并具有廣闊的延展性和較低的維護成本.盡管無線控制系統具有多種優勢,但是其中存在的問題也必須得到重視,以確保系統的魯棒性和高性能.文獻[28]提出了一種無線結構控制系統的估計器切換方法,將潛在的數據丟失或傳感器失效帶來的影響最小化.文獻[29]提出了基于一致性的分布式線性濾波算法,減輕了通信噪聲的影響.文獻[30]采用可滿足性模理論方法,解決了安全狀態估計復雜性問題.文獻[31]研究了傳感器攻擊下的線性動態系統狀態估計問題.文獻[32]對傳感器測量損壞下的狀態重構問題進行了研究.

CPS實現了從傳統系統到智能系統的轉變,這意味著它必須對自我與外界環境有所感知,以診斷并推演預測它的行動.文獻[33]將一種多層損傷檢測策略應用于檢測公路標志支持桁架結構中的損傷,該檢測策略使用的振動響應數據收集于分布式無線傳感器網絡.文獻[34]提出了一個分布式方法用于檢測和分離互聯CPS的多傳感器故障,并對所提方法的性能進行了分析.文獻[35]建立了故障檢測協議,用于識別異常的傳感器并且定位故障源,該協議符合低計算復雜度和低實現難度的設計要求.

魯棒性反映了系統在干擾下仍能保持正常運行的能力.由于系統模型和環境無法完全已知,受到干擾不可避免,因此在系統設計中需要考慮魯棒性的要求.CPS可以視為多個獨立系統的集成,因而可靠性和魯棒性在各個系統的互操作性上和整個系統之系統級的層面上是至關重要的.文獻[36]說明了LOSA(Land open system architecture)中一系列基于模型的系統之系統級工程和CPS工程技術的可行性.文獻[37]將輸入–輸出動態穩定性的概念引入CPS作為魯棒性的概念,這個概念涵括了現有的連續系統和離散系統魯棒性的概念.文獻[38]研究了系統彈性中系統恢復行為這一特征,并根據該描述設計了一個可靠的彈性CPS.文獻[39]開發了針對網絡–物理環境下非線性網絡系統的分布式控制器,同時對提出的異步傳輸策略進行了魯棒性分析.

2.4 CPS決策與控制

CPS將信息技術與通信技術融入制造業,促進了新一代智能工業的發展,同時對相關領域的傳統研究方法提出了挑戰.系統的大規模化要求更高效率的任務調度與管理,智能化要求系統在具有認知能力的條件下做到更準確地預測與決策,復雜化的系統需要綜合的控制器設計與更先進的控制方法研究.本節從CPS的調度、決策與控制等方面進行介紹.

CPS通過通信與計算,包含跨空間的多種系統,使其更加需要對多并行任務的調度問題進行研究.近年的研究開始關注并行任務的實時調度設計,即任務可以在同時刻由多核并行處理.現實應用中,任務在接入共享資源時需要同步化.然而,同步化給任務調度帶來難點,例如加鎖.文獻[40]針對并行任務設計了實時聯合調度程序,并對任務集的調度性分析方法進行了研究,區別于現有方法針對的任務模型,該研究考慮了任務訪問的共享資源受到兩類自旋鎖保護.隨著應用需求的綜合化、復雜化,CPS中對于嵌入式計算系統的計算能力要求也隨之提高.GPU因可編程性、優秀的性能、低耗能等優勢在嵌入式系統的應用中獲得重要的地位.針對基于GPU的嵌入式系統,文獻[41]提出了一種運行時調度框架,可以用更為靈活的方式處理事件驅動應用程序的動態行為,即同時考慮時間與空間的搶占.

信息與通信技術的結合,使物理系統智能化,造就了CPS,推進了制造行業與人類生活的智能化.智能化的體現之一就是對于環境的感知和狀態的評估,進而能夠預測運行性能,做出準確的決策與安排.文獻[42]提出了一種基于環境感知的適應方法來改進人機交互過程的決策系統,通過選擇最適當的操作來適應操作環境中的變化,使系統能夠以類似的性能級別繼續運行.為了充分利用工廠較低層次的智能實體,同時控制整個系統,文獻[43]提出了一種基于狀態的決策方法來平衡自組織控制和整體系統管理,使用功能和能力來描述機器和模塊狀態.文獻[44]提出了一種基于分區(Compartmentalization based)的設計方法,平行處理電網設計和維護中的多種問題.不同于傳統方法只能單獨解決各自特定領域的問題,該算法將一系列的解決方案按照最優的順序安排,可以顯著降低總成本.

CPS將控制、計算和通信緊密地聯系在一起,意味著無線傳感器執行器網絡和計算機網絡都需要面臨大量且多樣的控制對象,因此單一的、獨立的控制器不再適用于CPS.文獻[45]提出了一個整體的網絡物理管理框架,采用整體式控制器為物理對象產生執行信號,并重構無線傳感器執行器網絡來維持期望的控制性能,增強了無線控制系統在網絡和物理擾動下的可靠性.文獻[46]提出了基于二次規劃的控制框架,統合了安全狀況與控制目標,安全狀況利用倒數與歸零這兩類控制屏障函數來描述,控制目標利用相應的控制李雅普諾夫函數來描述.在此之下,設計了一類應對CPS多種安全目標的綜合控制器.

控制方法在過去的幾十年中受到了廣泛的重視與研究,例如PID控制、自適應控制、模糊控制等.然而,CPS將網絡技術與通信技術引入到傳統物理系統的控制中,給已有的控制方法在應用時的魯棒性、可靠性等方面帶來了挑戰.文獻[47]提出了一種CPS自適應嵌入式控制方法,演示了強化學習適應ECS軟件屬性的適用性,此自適應在線方法的好處是降低了ECS和整體CPS的平均功耗.針對受到外源干擾的CPS,文獻[48]提出了一種自適應控制系統,針對時不變、狀態依賴的對抗性的傳感器和執行器攻擊,開發了一種自適應控制器.針對一類受到間歇DoS攻擊的非線性互聯CPS,文獻[49]研究了分散自適應輸出反饋控制問題,構建一類開關型狀態估計器,通過對輸出量的測量來獲得系統狀態.針對具有非參數不確定性和執行器故障的MIMO非線性系統,文獻[50]提出了一種PID控制方法,可以自適應調節PID增益,結構簡單,計算成本低廉,具有魯棒性和容錯能力.文獻[51]提出了一種基于模糊邏輯的CPS調度與控制方法.文獻[52]提出了一種基于模糊邏輯的分布式控制系統來控制模擬過程所需功能塊的開發.

2.5 CPS集成設計技術

CPS集成設計技術主要包括軟件和硬件的研究.

2.5.1 軟件

軟件的研究主要分為軟件架構、軟件中間件、軟件服務和軟件調度四個方面.

軟件架構聯系著物理世界與信息世界,對新產品開發、產品線開發、軟件維護以及軟件升級起著重要作用.文獻[53]提出了一種設計分布式測量系統(Distributed measurement system,DMS)和CPS的基于代理的軟件架構,此架構使用代理范式編程,可以動態地配置、更新和擴展DMS,無需重新啟動應用程序或重新啟動系統.文獻[54]提出了一種靈活應用軟件服務的信息物理控制系統軟件架構,此架構結合了基于云計算的信息物理控制系統開發的有效設計模式.

中間件是指位于操作系統和應用軟件之間的一層系統軟件.通常,CPS應用包括低層次的計算組件,例如傳感器和執行器,它們必須進行通信以執行復雜的任務.而這些計算組件可能存在于不同應用領域,中間件技術可以實現處于不同應用領域組件之間的通信.文獻[55]闡述了中間件應該具有的體系結構,提出了一種以數據為中心的中間件.文獻[56]提出了一種系統化通用中間件的方法,此方法基于面向特征的軟件開發原則,并要求更高層次的對現代中間件代數結構進行特征提取.文獻[57]對基于無線傳感器網絡的大型CPS智能中間件的構建進行了研究,彌補了低層次算法與應用程序開發過程之間的差距.

CPS是受軟件系統控制的物理實體的集成,有效地組合網絡和物理實體提供的服務以實現特定的任務仍然是一個挑戰,而傳統的基于服務的模型和結合技術不適用于CPS,因此文獻[58]提出了一種創新的物理實體面向服務模型來解決這個問題,并提出一種兩級的組合推理方法.文獻[59]提出了一種大規模CPS中規劃和執行的面向服務的體系結構,該結構提供了領域建模、規劃、執行、監視和執行服務之間的清晰分離,通過將系統目標分解為更小的子目標有助于實現系統的系統范式,從而提高所提解決方案的可伸縮性.文獻[60]提出了物理服務規范新模型,以促進CPS的實時服務組合.文獻[61]提出了一種上下文敏感的服務組合框架,大大提高了服務發現的精度和效率、工作流執行的成功率以及服務組合優化算法的性能.

在CPS網絡帶寬受限的情況下,為了提高網絡利用率,需要對調度問題進行研究.為了提高事件的時間戳在實際應用程序中的精確度,文獻[62]提出了一種用于CPS不確定時間戳的事件調度算法.為了將任務調度機制整合在一起,并同時兼顧交通突發事件和數據包丟失,文獻[63]提出了一種在云輔助CPS中變量負荷的調度算法.文獻[64]提出了一種CPS節點操作系統的混合參數調度算法,實驗結果表明,該算法有效提高了CPS節點操作系統的可預測性和可靠性.文獻[65]提出了一種CPS最佳ELSF實時調度算法,提高了系統的實時性.文獻[66]提出了一種高效的混合臨界系統調度算法,保證了嚴格的實時約束,同時將所有控制應用程序的控制質量最大化.為了提高CPS資源的利用率,文獻[67]提出了一種改進的實時任務搶占式調度算法.文獻[68]提出了一種基于消息反饋的CPS上層資源動態分配與優化調度策略.文獻[69]提出了基于蟻群算法的分布式CPS任務調度設計,提高了系統資源管理和任務調度的快速性、準確性和有效性.為了解決船舶監控視頻數據上傳的最優調度問題,文獻[70]提出了一種基于遺傳優化的船舶CPS調度方法.文獻[71]提出了一種CPS的多控制器半休眠調度算法,在一定程度上降低了實現成本,提高了系統控制性能.

2.5.2 硬件

硬件的主要研究方向為網絡設計、執行器設計和傳感器網絡三個方面.

通信網絡實現了信息的可靠傳輸,為CPS終端設備和網關提供數據承載功能.為了提高物理系統的穩定性,文獻[72]提出了一種新型的無線傳感器–執行器網絡建模框架,可以利用性能模型推導出傳感器和控制器的最優交通生成率,以保證控制系統穩定性約束的最大中斷概率,同時滿足可調度性約束.文獻[73]提出了一種具有彈性網絡和控制協同設計的體系結構,為CPS提供了抗無線信道不確定性的能力.為了提高資源利用率,并減輕網絡擁塞,文獻[74]提出了一種用于物聯網的魯棒邊緣動態網絡的設計方案.文獻[75]提出了一種CPS通信網絡的設計方案,建立了基于事件觸發的軟件模型,并通過移動機器人CPS對整個通信網絡進行了驗證.文獻[76]采用一種CPS的方法對車輛安全網絡進行了設計.

在CPS中,為了解決控制資源合理配置問題,需要對執行器進行設計.文獻[77]提出了分支定界法和貪婪算法,解決了執行器選取的廣度和最優控制問題,并通過數值仿真驗證了所提出算法的有效性.

傳感器網絡由許多在空間上分布的自動裝置組成,通過傳感器的協作實現對不同位置的物理或環境狀況進行監控.文獻[78]提出了一種利用無線傳感器網絡監測室內溫度的網絡物理設計方法,實驗證實該方法在CPS中可實現更高的能源效率.文獻[79]提出了一種基于智能無線傳感器網絡的CPS模型.在該模型中,物理系統的傳感器給網絡系統提供反饋,在此反饋的基礎上,控制系統由網絡系統激活,并在物理系統中操作執行器.文獻[80]提出了一種CPS傳感器網絡集成框架,簡化了CPS中傳感器網絡軟件和硬件的集成和管理.文獻[81]針對無線傳感器網絡提出了一種安全多路徑路由算法.文獻[82]介紹了一種用于監測大型多用途建筑物內環境條件的傳感器網絡.文獻[83]提出了一種基于傳感器網絡的智能電網CPS,滿足了智能電網在線監測的需求.

2.6 數字孿生技術

數字孿生 (Digital twin)的概念可追溯到NASA的阿波羅計劃,其中提及“至少建造兩個相同的空間飛行器用以鏡像反映空間飛行器在執行任務時的狀況[84]”.數字孿生一詞2003年由美國密歇根大學的Grieves教授在產品生命周期管理課程中提出,并在2015年撰寫的白皮書[85]中給出了詳盡說明.數字孿生是物理產品的虛擬數字形式的相等物,主要包括三個部分:1)實體空間中的物理產品;2)虛擬空間中的虛擬產品;3)用以連接實體產品與虛擬產品的數據與信息的關系.物理層面需要采集更多種且大量的關于物理產品特征的信息,虛擬層面則需要改善采集的、可用的信息,即添加大量的行為特征,用以物理產品的虛擬化及其性能測試.數字孿生的實現可以讓許多使用者在不同的地域同時獲得更為直觀的產品信息,更直接地進行比較,從而提高了效率.文獻[84]指出現有的數字孿生應用方法缺乏概念基礎,提出了一個基于Skin model shapes概念的復雜參考模型,作為設計與制造中的物理產品的數字孿生.該模型解決了模型性能問題(例如可擴展性、互操作性、可伸縮性、保真度)與產品壽命周期內的不同操作(例如組合、分解、轉換、評價).文獻[86]展示了基于云計算的CPS數字孿生的參考模型架構,該模型有助于識別系統中基礎混雜的計算互動模式的不同程度.

在現有的CPS中,數據通過制造設備采集后積極地影響生產輸出.在這些采集的數據中,代表性描述設備運行狀態的數據是通過標準協議(例如MTConnect)提供的,而其他有用的數據則可以由生產人員使用制造執行系統 (Manufacturing execution system,MES)采集.然而MTConnect的數據與MES的數據通常存在于各自獨立且昂貴的系統中.文獻[87]給出了一個安卓設備與云計算工具支持下的新MES系統,該系統結合了MTConnect數據與生產人員采集的產品數據,具有低成本、易實現的優點并十分適用于小型制造企業.

文獻[88]針對復雜的產品裝配車間提出了一個基于數字孿生的智能產品管理與控制的框架,該框架實時采集、組織并管理裝配車間的數據,而后構建了裝配車間的數字孿生,基于數字孿生與大數據驅動下對裝配車間預測,提供了裝配車間的產品管理與控制服務.文獻[89]將數字孿生方法應用于射流偏轉器.

2.7 CPS安全性技術

CPS與傳統IT系統最大的區別在于CPS是信息系統與物理系統緊密聯系的系統,這在傳統安全問題的基礎上引入了更多物理系統的因素[90],導致了CPS的安全性一旦被破壞,對應的物理系統會受到嚴重影響,因此對CPS安全性的研究意義重大.結合現有文獻,將CPS安全性技術分為攻擊技術與防御技術兩個方面.

對CPS攻擊技術的研究主要是從外界的角度出發,對攻擊行為進行設計,例如DoS攻擊[91]、數據注入攻擊和重放攻擊等.針對集中式傳感器網絡中系統的狀態估計,文獻[92]研究了DoS攻擊的調度問題,即入侵者通過優化攻擊方案,使系統狀態估計性能最差.文獻[93]研究了電網系統中最優數據注入攻擊問題,通過偽造部分儀表的數據對系統性能進行最大程度的破壞.文獻[94]對重放攻擊問題進行了研究,指出可以通過重放傳感器歷史數據來修改實時數據的方法,對系統進行攻擊.

防御技術主要可以分為三個方面,即系統受到攻擊前的防護措施、系統受到攻擊時的攻擊檢測以及系統受到攻擊后的響應機制.文獻[95]研究了電力市場中數據注入攻擊和攻擊防御問題,將此問題描述為二人零和博弈,防御者通過保護合適的測量節點使攻擊影響最小.文獻[96]研究了數據注入攻擊的檢測問題,通過Hynger工具產生候選不變量,將其與實際不變量比較來檢測攻擊的出現.文獻[97]提出了用于交流狀態估計的數據注入攻擊檢測機制.文獻[98]研究了重放攻擊下網絡化系統的彈性控制問題,提出了滾動時域控制法來解決此問題.文獻[99]對車輛無線通信網絡遭受DoS攻擊下的彈性控制問題進行了研究.

3 CPS系統案例

CPS是典型的開放智能系統,其發展的較高層次應具有開放智能系統的五個基本特征:狀態感知、實時分析、自主決策、精準執行和學習提升,即“20字箴言[100]”.目前對CPS的研究有如下特點:新概念較多、技術細節研究較多、整體技術研究較少、核心科學問題研究較少以及具備明顯CPS系統特征的實際系統(例如分布式網絡化控制的插電式充電汽車充電樁[101]和中繼系統[102])較少.本節從系統級和系統之系統級兩個方面分別給出CPS的系統案例.

3.1 基于Internet的網絡化三容水箱系統

基于Internet的網絡化三容水箱系統構建于2009年,是清華大學自動化系過程控制教研室在三容水箱這一經典硬件平臺基礎上進行的CPS的初步嘗試,其核心改動是網絡化.基于Internet的網絡化三容水箱系統由一個DTS200三容水箱系統、兩個網絡化控制系統(NetCon)、一個網絡攝像機、一臺上位機及Internet網絡組成[103].DTS200三容水箱系統外觀如圖3所示.其中T1,T2,T3是三個圓柱形水箱,各個水箱之間裝有連接管,連接管中間裝有球閥以控制水流量,T2水箱的水通過管道流向蓄水池,水泵將蓄水池里的水打入水箱T1和T2.NetCon系統主要由網絡化控制器、網絡化可視控制組態軟件和網絡可視化監控組態軟件組成.它作為網絡接口,可以用來對水箱水位進行控制.網絡攝像機用于水箱系統的監控.上位機的作用是進行實驗操作,并觀測系統的運行.網絡用來進行數據傳輸.

圖3 DTS200三容水箱系統實物圖[104]Fig.3 DTS200 three-tank system[104]

在實驗中,兩個NetCon系統 (NetCon1和NetCon2)分別位于不同地點.三容水箱系統放置于清華大學,通過NetCon1與網絡相連,進行數據交互.網絡攝像頭放置在三容水箱附近,實驗人員可以在任意位置對三容水箱進行監控.NetCon2系統放置在格拉摩根大學(現為南威爾士大學),此系統可以通過網絡對三容水箱系統進行準確地液位控制,并對系統發生的泄漏、堵塞、傳感器、執行器等故障進行及時的檢測、分離、估計及容錯處理.這種控制形式符合CPS的特征,可以說基于Internet的網絡化三容水箱系統是CPS的一個系統級應用案例[104-106].

圖4 SOMS系統架構應用部署圖Fig.4 Application deployment diagram for SOMS system architecture

3.2 智能船舶運行與維護系統

中國船舶工業系統工程研究院基于系統之系統級CPS體系架構,結合我國海洋裝備技術和應用特點,在國內首次研制以裝備全壽命周期視情使用、視情管理和視情維護為核心,面向船舶與航運智能化的智能船舶運行與維護系統(Smart-vessel operation and maintenance system,SOMS[107-108]),為用戶提供定制化服務,利用智能化運維手段,降低運行與維護成本,并進一步面向船隊、船東和船舶產業鏈,分別設計了船舶(個體)、船隊(群體)和產業鏈(社區)的CPS應用解決方案,為整個船舶產業鏈提供面向環境、狀態、集群、任務的智能能力支撐.

SOMS系統的架構可以概括為“兩端+一網+兩云”[109],即自主控制端、智能管理端、工業傳輸網絡和“本地云+遠程云”的混合云平臺四部分,涵蓋了CPS狀態感知、實時分析、科學決策、精準執行四個過程.在2017年中國船舶工業集團公司發布的全球首艘經船級社認證的智能船舶“大智號”中,SOMS系統的架構應用部署圖如圖4所示,SOMS系統通過了英國勞氏船級社和中國船級社的雙認證,成為全球首套同時滿足中國船級社智能船舶規范智能能效E、智能機艙M、智能集成平臺I符號以及英國勞氏船級社Cyber-enabled ship智能船舶規范中Cyber SAFE,Cyber MAINTAIN,Cyber PERFORM符號要求系統的民用智能船舶系統產品.

自主控制端借助感知與自動控制技術實現個體、群體、環境、活動等多目標數據的感知與獲取以及對設備、系統、單船與船隊的自動控制.云平臺借助工業云技術,采用“本地云+遠程云”的混合云架構既保證了本地計算的實時性、隱私性與安全性,又保證了遠程計算的共享性、協同性與高效性.智能管理端面向設備、系統、單船和船隊故障預測、健康管理、能效優化和輔助決策等需求,搭建了智能服務平臺.自主控制端、智能管理端和混合云平臺通過工業網絡和工業軟件技術形成數據驅動的CPS閉環賦能體系.

4 結束語

CPS是支撐信息化和工業化深度融合的綜合技術體系,加強CPS技術的研究、推動CPS技術的應用對“中國制造2025”戰略的順利實施、提升我國科技實力具有重大的現實意義.本文根據技術的應用特點對CPS當前的研究進展進行了詳細分析,并給出了系統級和系統之系統級的CPS案例.作為工業智能發展的一種支撐技術體系,CPS正朝著體系化[110]、復雜化方向發展,尤其是對賽博(Cyber)空間中自主的認知與學習能力、控制與決策能力需求以及對實體空間中實時反饋能力、精準執行能力需求日益提升.因此,對于CPS的技術發展與應用實踐提出了更高的要求,同時也存在挑戰.

1)層次化CPS平臺體系的挑戰.對于CPS應用而言,如何構建層次化的平臺體系是實踐的關鍵環節之一.目前CPS的應用平臺尚缺乏明確定義,面向產品級、系統級等不同層次的CPS應用平臺構建仍處于探索階段,尚未形成統一標準體系.

2)CPS架構設計的挑戰.盡管CPS技術在工程領域已有一些應用成果,但從主流企業實際采用的解決方案來看,架構設計仍處于探索階段,尚不成熟,也缺少一些面向CPS復雜層級應用的新型架構設計,例如引入微服務、數字孿生建模、混合事件驅動設計等.

3)數字孿生建模的挑戰.作為實現CPS的關鍵基礎之一,數字孿生建模的準確性、實時性、同步性等特性從一定程度上決定了CPS技術的應用效果.目前多采用傳統仿真方法構建應用對象的數字孿生模型,高效性與有效性有待進一步提升.

4)開放空間下賽博安全的挑戰.網絡架構、鏈路質量、傳輸安全、外界干擾、人為入侵等安全風險無處不在,尤其在開放空間下,系統缺陷和不足給CPS服務的持續性、正確性、安全性帶來巨大危險,賽博安全風險管控任重道遠.

5)CPS測試驗證技術的挑戰.對CPS的測試驗證方法與手段是CPS技術發展的重要保障和支撐.目前,CPS測試驗證技術相關的理論知識基礎比較薄弱,導致受重視程度和發展速度遠遠低于其他研究方向,CPS的測試驗證技術也是CPS未來的重要發展方向之一.