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| 內容簡介： |
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《云控制与决策理论及其应用》系统地介绍云控制系统的理论方法及其应用。《云控制与决策理论及其应用》共11章，包括云控制系统概念及内涵:云控制系统的结构与设计；子空间预测云控制系统；云控制与边缘控制方法的融合；“控制即服务”一一云控制平台；云控制系统的实时检测与切换安全设计；云控制系统的弹性策略设计；云控制系统的防御策略设计；基于区块链的云控制系统安全机制；云控制系统多工作流调度问题研究；云控制开发与应用案例。
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| 目錄：
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目录序前言 符号和缩略词 第1章 云控制系统概念及内涵 1 1.1 从网络化控制到云控制 1 1.2 网络控制系统概述 3 1.2.1 基于模型的网络控制系统 3 1.2.2 基于数据驱动的网络控制系统 5 1.2.3 网络化多智能体系统 6 1.2.4 复杂系统的控制 9 1.3 云计算与云控制 10 1.4 云控制系统的概念 11 1.4.1 云控制系统的基本结构 14 1.4.2 协同云控制系统 18 1.4.3 边缘计算与边缘控制 21 1.4.4 云控制系统工作流调度 25 1.4.5 云控制系统安全管控机制与技术 26 1.5 云控制系统的优势 28 1.6 云控制系统发展趋势及展望 29 1.7 本章小结 29 第2章 云控制系统的结构与设计 30 2.1 云控制系统初步考虑的问题 30 2.1.1 云控制系统网络的基本结构 30 2.1.2 云控制网络架构拟采用的关键技术 31 2.1.3 网络通信协议 34 2.1.4 网关协议 35 2.1.5 网络时滞 38 2.2 球杆系统与 PID 控制 392.2.1 球杆系统 39 2.2.2 云控制系统实验 41 2.3 本章小结 44 第3章 子空间预测云控制系统 45 3.1 子空间预测控制 45 3.1.1 子空间 45 3.1.2 子空间预测控制算法 50 3.2 云控制系统实验 53 3.2.1 预测控制算法 53 3.2.2 实验结果 54 3.3 本章小结 55 第4章 云控制与边缘控制方法的融合 56 4.1 云控制系统的时延问题 56 4.2 云边控制系统 57 4.3 云控制系统和边缘控制系统的组合架构 61 4.3.1 计算卸载建模 62 4.3.2 问题描述 63 4.4 激励机制的设计 64 4.4.1 社会福利化 64 4.4.2 对偶分解方法 65 4.4.3 分布式算法设计 66 4.5 数值仿真 67 4.5.1 收敛性和性 68 4.5.2 参数对激励机制性能的影响 70 4.6 实验评估 74 4.6.1 案例 1 75 4.6.2 案例 2 76 4.6.3 案例 3 77 4.7 本章小结 78 第5章 “控制即服务”——云控制平台 79 5.1 云控制服务平台架构 79 5.1.1 管理层 80 5.1.2 服务层 82 5.1.3 网络层 82 5.1.4 边缘层 83 5.1.5 监控 83 5.1.6 安全管理 83 5.2 云控制服务平台雏形 84 5.2.1 管理平台 85 5.2.2 设备接入 85 5.2.3 用户交互 87 5.3 本章小结 88 第6章 云控制系统的实时检测与切换安全设计 89 6.1 针对网络控制系统安全的相关研究 89 6.2 云控制系统对抗分布式拒绝服务攻击简介 90 6.3 云端 MPC 91 6.4 协方差矩阵建模检测方法 92 6.5 缓和机制 94 6.5.1 验证 94 6.5.2 切换机制 96 6.5.3 本地控制器设计 96 6.6 数值仿真 97 6.6.1 仿真模型 97 6.6.2 仿真结果分析 98 6.7 本章小结 101 第7章 云控制系统的弹性策略设计 102 7.1 云控制系统弹性策略简介 102 7.1.1 DoS 攻击下通信模型 102 7.1.2 DoS 攻击下云控制系统的时延补偿模型 103 7.1.3 目标设定 106 7.2 传输者和智能攻击者的 SE 策略 107 7.2.1 智能攻击者的响应策略 107 7.2.2 传输者的响应策略 107 7.3 网络攻击下云控制系统的 H∞ 性能分析 109 7.3.1 云控制系统的稳定性和 H∞ 性能分析 109 7.3.2 估计器和控制器设计 111 7.4 跨层弹性定价机制设计 112 7.5 数值仿真 117 7.6 本章小结 122 第8章 云控制系统的防御策略设计 123 8.1 云控制系统的防御策略简介 123 8.1.1 恶意攻击下的云控制系统 123 8.1.2 物理系统的控制 124 8.2 攻防博弈问题构建 126 8.2.1 防御和攻击模型 126 8.2.2 博弈问题构建 127 8.3 Stackelberg 博弈分析 128 8.4 扩展到防御资源和保护服务单元数目受限的情况 129 8.4.1 防御资源受限情况 130 8.4.2 保护服务单元数目受限情况 130 8.5 结论验证 133 8.5.1 策略研究 133 8.5.2 方案比较 134 8.5.3 性能比较 135 8.5.4 实验验证 135 8.6 本章小结 137 第9章 基于区块链的云控制系统安全机制 138 9.1 区块链简介 138 9.2 基于区块链机制的云控制系统安全关键技术 139 9.2.1 基于区块链的云控制系统典型攻击的检测与防御机制 141 9.2.2 基于区块链的云网边端通信安全机制 141 9.2.3 基于区块链的云数据中心安全管理技术 141 9.2.4 基于区块链的云数据中心数据溯源技术 142 9.2.5 基于区块链的云网边端数据隐私防护技术 142 9.3 云控制系统区块链安全框架 142 9.3.1 基于区块链的云控制安全构架 142 9.3.2 基于区块链加密机制的云网边端数据可信采集与可信传输 144 9.3.3 多云服务的区块链资源和数据管控及协同 145 9.3.4 云控制系统区块链跨链交互 147 9.3.5 数据共享、分割与隐私防护 147 9.4 从云控制系统到云控制平台 148 9.4.1 基于区块链的安全云控制平台 148 9.4.2 区块链即服务 149 9.4.3 基于区块链的云控制技术在智能交通场景下的应用示例 149 9.5 本章小结 151 第10章 云控制系统多工作流调度问题研究 152 10.1 工作流概述 152 10.2 云计算环境下工作流调度相关理论 153 10.2.1 工作流模型 153 10.2.2 工作流调度算法 156 10.3 基于 TOPSIS 的动态多工作流调度优化算法 163 10.3.1 系统模型和问题描述 163 10.3.2 动态多工作流调度优化算法 165 10.3.3 算法测试 170 10.4 用户优先级感知与花费约束的多工作流调度算法 174 10.4.1 系统模型与问题描述 174 10.4.2 多工作流调度算法设计 176 10.4.3 算法测试 181 10.5 高可靠性的节能调度算法设计 185 10.5.1 模型与问题描述 185 10.5.2 节能调度算法设计 188 10.5.3 算法测试 193 10.6 本章小结 197 第11章 云控制开发与应用案例 198 11.1 云控制在数字孪生中的应用 198 11.1.1 数字孪生模型及其面临的难题 199 11.1.2 云控制框架下的数字孪生 201 11.1.3 本案例小结 204 11.2 智能交通信息物理融合云控制系统 205 11.2.1 智能交通信息物理融合云控制系统的提出 205 11.2.2 智能交通信息物理融合云控制系统的设计 207 11.2.3 交通流云端智能预测技术 209 11.2.4 智能交通信息物理融合云控制系统的调度 213 11.2.5 仿真实验 214 11.2.6 本案例小结 219 11.3 绿色能源互补智能电厂云控制系统 219 11.3.1 预备知识 219 11.3.2 智能电厂云控制系统的提出 222 11.3.3 智能电厂云控制系统的设计和建立 225 11.3.4 智能电厂云控制系统涉及的关键技术 226 11.3.5 云控制系统在智能电厂环境中的部署 232 11.3.6 风水光互补发电预测调度方法设计 235 11.3.7 仿真实验 240 11.3.8 本案例小结 249 11.4 制造业工业互联网智能云端协作应用 250 11.4.1 制造业工业互联网智能云端协作的提出 250 11.4.2 制造业工业互联网智能云端协作的总体架构 253 11.4.3 制造业工业互联网智能云端协作的具体实现 255 11.4.4 工业互联网智能云端协作应用示范 272 11.4.5 本案例小结 273 11.5 面向典型应用的云控制系统平台智能管理与调度关键技术 274 11.5.1 云控制系统的结构和主要特点 274 11.5.2 支持用户定制的云控制系统平台的架构设计与实现 276 11.5.3 本案例小结 283 参考文献 284 附录 A PID 云控制初级阶段开发代码 298 A.1 UDP 通信 298 A.2 PID 云控制器 299 附录 B 子空间预测云控制开发代码 301 B.1 网络时滞补偿 301 B.2 子空间预测云控制器 302 B.2.1 子空间预测控制模块 302 B.2.2 子空间预测云控制 306
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