Controllo Predittivo con Vincoli su Reti Wireless: dalla stabilità alla sicurezza

Il connubio tra reti wireless e controlli automatici è stato la chiave per molte applicazioni di successo come la domotica e l'agricoltura di precisione. Tuttavia, i sistemi di controllo con comunicazione wireless non sono oggi molto utilizzati per applicazioni che richiedono piccoli periodi di campionamento, anche se le alte velocità di trasmissione di 5G e WiFi lo permetterebbero. Questo è dovuto al fatto che i risultati teorici sulla stabilità di sistemi di controllo wireless non rispondono ai requisiti di affidabilità tipici di applicazioni industriali. Infatti, a differenza dei sistemi di controllo con comunicazioni ideali, la traiettoria ottenuta si può allontanare in maniera consistente dalla traiettoria desiderata quando si utilizzano reti wireless. Motivata da esempi pratici, la tesi propone di spostarsi dal classico concetto di stabilità ad un nuovo concetto di sicurezza. Per sicurezza si intende il soddisfacimento da parte della traiettoria di alcuni adeguati limiti fisici. Gli algoritmi esistenti garantiscono la sicurezza del sistema di controllo solo se blackout di comunicazione sono esclusi. Quest’ultimi, tuttavia, non possono essere evitati su reti 5G e WiFi e quindi nuovi algoritmi di controllo sono necessari. L'idea chiave proposta in questa tesi è di considerare due loop di controllo: un loop interno, che utilizza un controllore semplice, in grado di garantire la stabilità del sistema, e un loop esterno, che utilizza un controllore predittivo con vincoli, in grado di garantire la sicurezza del sistema anche in presenza di blackout. La tesi propone tre diverse soluzioni, una basata su Reference Governor, una basata su MPC, e una basata Reference Governor per sistemi multi-agente. Per tutte e tre le soluzioni sono garantite le proprietà teoriche richieste, tra cui la sicurezza anche con blackout e la convergenza della traiettoria al punto desiderato. Tutti gli algoritmi si sono dimostrati adatti a funzionare con WiFi e risultati sperimentali preliminari indicano i benefici dell'approccio proposto. Infine, la tesi propone un algoritmo per la scelta della potenza di trasmissione basato sulle avanzate tecniche di decodifica utilizzate da 5G e Wi-Fi. L'algoritmo è adatto sia per sistemi di controllo multi-agente sia per applicazioni più generali basati su Internet-of-Things.

The convergence of wireless networks and control theory has been the key factor for many successful applications like smart homes, smart cities, smart factories, and smart agriculture. Today, also wireless control applications with small sampling periods are feasible thanks to the latest high-speed 5G and Wi-Fi networks. However, they are still relegated to research laboratories. The reason is that, differently from systems with ideal communications, stability does not imply reliability. Temporarily large deviations from the expected trajectory are likely to occur even if stability is theoretically guaranteed, especially with high-speed wireless networks. Motivated by practical examples, we propose to move from the concept of stability to the concept of safety, defined as the satisfaction of suitable constraints. Solutions available in the literature guarantee safety of the control system over wireless only if communication blackouts are excluded. Since this is not possible with high-speed wireless networks, we study new predictive control strategies able to enforce the constraints even in presence of blackouts. The key idea is to consider two control loops: the inner control loop makes use of a simple controller, to be implemented at the plant side, able to stabilize the system, possibly used only during blackouts, while the outer control loop comprises a sophisticated predictive constrained controller, specifically designed to enforce constraints and to track reference signals despite packet loss. In this thesis, we propose three novel solutions: the first based on Reference Governor, the second based on MPC for Tracking, and the third based Reference Governor tailored for multi-agent systems. For any proposed strategy, we theoretically verify the recursive feasibility of the underlying optimization problem, the constraint satisfaction with probability 1 without any assumption on the communication network, and the convergence to the desired set-point under very mild hypotheses. All the algorithms achieve good results with real Wi-Fi networks. The solutions are both robust when the channel is bad and high-performing when the channel is good. Preliminary experimental tests show the validity of the proposed approach. The thesis concludes with a smart transmission power allocation algorithm that explicitly takes advantage of the latest wireless technologies. It is suitable both for multi-agent systems controlled by a central unit and for general monitoring applications relying on the Internet of Things.