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省電力ネットワークを介した制御におけるスリープ条件を考慮した制御性能の改善

机译:通过节能网络进行控制时,考虑到睡眠条件,提高了控制性能

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摘要

IoT(Internet of Things)時代の到来によりあらゆるものが通信を行うようになり,バッテリ駆動で通信を行うデバイスも増加していることから,通信の省電力化の要求が高まっている.通信を介した制御システムも増加する一方で,省電力通信を介した制御では制御性能の劣化が課題となる.通信の省電力方式は様々であるが,中でもスリープ手法は広く用いられ研究されている.スリープ期間を長くすることで高い省電力効果を得ることができるが,通信遅延や情報損失が増加し制御システムには不適である.本稿では,スリープ手法を含む制御システムにおいて高い省電力効果を得るためにスリープ期間を長くしつつ,制御性能への悪影響を低減するためにカルマンフィルタによる状態推定を用いる.さらにスリープ条件を考慮してカルマンフィルタを適切に設計することで,より正確な状態推定を可能とし,消費電力の削減と高精度な制御の両立を図る手法を提案する.シミュレーションにより提案手法の有効性を確認する.
机译:随着IoT(物联网)时代的到来,所有事物都在通信,并且通过电池驱动进行通信的设备数量也在增加,因此对通信节电的需求也在增加。随着通过通信的控制系统的数量不断增加,控制性能的下降成为通过节电通信进行控制的问题。用于通信的节电方法有很多种,但是睡眠方法已被广泛使用和研究。通过延长睡眠时间可以获得高的省电效果,但是通信延迟和信息丢失增加,这不适用于控制系统。在本文中,卡尔曼滤波器的状态估计用于减少对控制性能的不利影响,同时延长睡眠时间,以便在包括睡眠方法的控制系统中获得较高的节电效果。此外,我们提出了一种方法,该方法能够通过考虑睡眠条件而适当地设计卡尔曼滤波器来实现更准确的状态估计,并实现功耗的降低和高精度控制。仿真验证了所提方法的有效性。

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