Optimal Dynamic Transmission Scheduling for Wireless Networked Control Systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Wireless networked control systems (WNCSs) have the potential to revolutionize industrial automation in smart factories. Optimizing closed-loop performance while maintaining stability is a fundamental challenge in WNCS due to limited bandwidth and nondeterministic link quality of wireless networks. In order to bridge the gap between network design and control system performance, we propose an optimal dynamic transmission scheduling strategy that optimizes the performance of multiloop control systems by allocating network resources based on predictions of both link quality and control performance at run time. We formulate the optimal dynamic scheduling problem as a nonlinear integer programming problem, which is relaxed to a linear programming problem. We further extend the optimization problem to balance control performance and communication cost. The proposed optimal dynamic scheduling strategy renders the closed-loop system mean-square stable under mild assumptions. Its efficacy is demonstrated by simulating a four-loop control system over an IEEE 802.15.4 wireless network simulator—TOSSIM. The run-time network reconfiguration protocol tailored for optimal scheduling is designed and implemented on a real wireless network consisting of IEEE 802.15.4 devices. Hybrid simulations integrating a real wireless network and simulated physical plant control are performed. Simulation and experimental results show that the optimal dynamic scheduling can enhance control system performance and adapt to both constant and variable wireless interference and physical disturbance to the plant.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle