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| 編輯推薦： |
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本书面向工业网络系统通信的高效性和运行的安全性实际需求，从多智能体系统建模的角度，系统的介绍面向工业网络系统分布式协同控制方法。
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| 內容簡介： |
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本书面向工业网络系统通信高效性和运行安全性的实际需求，从多智能体系统的角度，系统地介绍面向工业网络系统的分布式协同控制方法。首先介绍了工业网络系统的内涵、架构与调控问题，概述了工业网络系统的分布式协同控制方案以及相关研究现状；接着从脉冲控制、采样控制、静态事件触发控制、动态事件触发控制、完全分布式事件触发控制和安全控制等方面详细介绍了分布式调控策略与应用。本书内容自成体系，旨在向读者展示工业网络系统分布式协同控制的基础理论和最新的研究方法。本书可为工业网络系统及其相关研究领域的科研工作者、工程技术人员提供参考，也可作为高等院校控制科学与工程、系统科学、计算机应用技术、人工智能科学与工程等学科的研究生教材与教学参考用书。
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| 關於作者： |
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和望利，华东理工大学教授、博士生导师， 国家优秀青年科学基金获得者。研究方向包括自主协同控制、优化与智慧决策及其在无人系统、智能电网、炼油工业等的应用。发表论文100余篇，登记软著和申请专利10余件，主持科技创新2030-“新-一代人工智能”重大项目课题、上海市基础研究特区项目等10余项。荣获上海市自然科学奖一等奖和中国自动化学会第六届青年科学家奖。曾担任IEEE工业电子学会网络控制系统与应用专业委员会主席、IEEETNNLS副主编等，目前担任IEEE TII、 IEEE工业电子前沿主题期刊等副主编以及智能科学与技术学报编委。钱锋，中国工程院院士，自动控制和过程系统工程专家，华东理工大学教授、博士生导师，国家流程制造智能调控技术创新中心首席科学家，能源化工过程智能制造重点实验室主任，国家智能制造专家委员会副主任，中国仪器仪表学会副理事长。长期从事能源化工过程资源与能源高效利用的流程工业智能制造应用基础、关键技术、工业软件和系统集成研究。曾获得5项国家科技进步二等奖、16项省部级科技进步一等奖 等40余项省部级科技奖励。担任国家“973计划”项目首席科学家、国家重点研发计划首席科学家、国家自然科学基金基础科学中心项目负责人，荣获何梁何利基金科学与技术创新奖等荣誉。韩清龙，欧洲科学院院士，IEEE/IFAC/IEAust/-CAA会士，澳大利亚斯威本科技大学副校长、杰出教授。先后获得系统与控制论领域最高奖项诺伯特.维纳奖、澳大利亚电气工程领域最高奖M. A SargentMedal、澳大利亚科研终身成就奖及工程和计算机两个领域全球高被引学者，2021年IEEE/CAA JAS诺伯特.维纳综述奖，2019年、2020年及2022年IEEE SMC学会Andrew P. Sage最佳论文奖以及2020年IEEE工业电子学会IEEE TII杰出论文奖等重要奖项。目前担任EEE/CAA JAS主编和EEE TII共同主编。
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| 目錄：
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第1章 绪论 001
1.1 工业网络系统概述 002
1.1.1 工业网络系统的内涵 002
1.1.2 工业网络系统的架构 002
1.1.3 工业网络系统的调控 004
1.2 分布式协同控制 007
1.2.1 分布式脉冲控制 007
1.2.2 分布式采样控制 008
1.2.3 事件触发控制 009
1.2.4 安全控制 011
1.3 本章小结 014
参考文献 014
第2章 分布式脉冲控制 021
2.1 概述 022
2.2 同质多智能体系统的分布式脉冲控制 023
2.2.1 模型描述 023
2.2.2 分布式脉冲控制下领导者-跟随一致性分析 026
2.2.3 脉冲牵制可控性 034
2.2.4 脉冲反馈增益设计 035
2.3 网络化多智能体系统的分布式延时脉冲控制 036
2.3.1 模型描述 036
2.3.2 分布式延时脉冲控制下领导者-跟随一致性分析 037
2.3.3 脉冲间隔与网络参数设计 046
2.3.4 数值仿真 049
2.4 异质多智能体系统的分布式脉冲控制 052
2.4.1 模型描述 052
2.4.2 异质多智能体系统的有界一致分析 053
2.4.3 误差上界优化 060
2.4.4 给定误差上界下的脉冲间隔与网络参数设计 064
2.4.5 数值仿真 066
2.5 本章小结 071
参考文献 072
第3章 分布式采样控制 075
3.1 概述 076
3.2 网络化耦合负阻振荡器的分布式采样控制 077
3.2.1 模型描述 077
3.2.2 固定周期采样下主从耦合负阻振荡器的同步分析与 ?设计 079
3.2.3 随机采样下主从耦合负阻振荡器的同步分析与设计 085
3.2.4 数值仿真 093
3.3 领导者-跟随多智能体系统的分布式随机采样控制 095
3.3.1 模型描述 095
3.3.2 随机采样下领导者-跟随一致性协议设计 096
3.3.3 有向图下领导者-跟随一致性分析 099
3.3.4 无向图下领导者-跟随一致性分析 105
3.3.5 网络拓扑设计 107
3.3.6 数值仿真 110
3.4 耦合多谐振子的分布式异步采样控制 115
3.4.1 模型描述 115
3.4.2 异步通信机制 115
3.4.3 异步采样下耦合多谐振子分布式同步分析与设计 119
3.4.4 数值仿真 125
3.5 本章小结 129
参考文献 130
第4章 分布式静态事件触发控制 133
4.1 概述 134
4.2 基于周期采样事件触发机制的多智能体系统的一致性 135
4.2.1 模型描述 135
4.2.2 基于固定周期采样的事件触发控制协议设计 136
4.2.3 基于固定周期采样事件触发机制的一致性分析 139
4.2.4 基于固定周期采样事件触发机制的控制器设计 146
4.2.5 数值仿真 151
4.3 基于随机采样事件触发机制的多智能体系统的一致性 155
4.3.1 基于随机采样的事件触发控制协议设计 155
4.3.2 基于随机采样事件触发机制的均方一致性分析：强连通网络 158
4.3.3 基于随机采样事件触发机制的均方一致性分析：包含有向生成树的网络 168
4.3.4 数值仿真 172
4.4 基于组合测量事件触发机制的耦合神经网络的一致性 176
4.4.1 模型描述 176
4.4.2 基于组合测量的固定周期采样事件触发控制协议设计 176
4.4.3 基于组合测量事件触发机制的一致性分析：强连通网络 178
4.4.4 基于组合测量事件触发机制的一致性分析：包含有向生成树的网络 183
4.4.5 数值仿真 189
4.5 本章小结 193
参考文献 194
第5章 分布式动态事件触发控制 197
5.1 概述 198
5.2 基于动态事件触发机制的主从神经网络的量化同步 199
5.2.1 模型描述 199
5.2.2 基于绝对/相对输出量化信息的事件触发控制 201
5.2.3 主从混沌神经网络量化同步分析 203
5.2.4 数值仿真 212
5.2.5 基于主从混沌神经网络量化同步的图像保密通信机制 218
5.2.6 实验验证及安全性分析 221
5.3 基于动态事件触发机制的多智能体系统量化一致性 228
5.3.1 模型描述 228
5.3.2 基于均匀量化的动态事件触发一致性协议设计 229
5.3.3 基于均匀量化的动态事件触发一致性分析 231
5.3.4 数值仿真 236
5.4 基于自适应动态事件触发机制的多智能体系统的一致性 238
5.4.1 模型描述 238
5.4.2 无领导者多智能体系统的动态事件触发机制 239
5.4.3 无领导者多智能体系统的一致性分析 242
5.4.4 领导者-跟随多智能体系统的动态事件触发机制 249
5.4.5 领导者-跟随多智能体系统的一致性分析 251
5.4.6 数值仿真 252
5.5 本章小结 261
参考文献 262
第6章 完全分布式事件触发控制 265
6.1 概述 266
6.2 基于状态观测器的多智能体系统完全分布式同步事件触发控制 267
6.2.1 模型描述 267
6.2.2 基于状态观测器的完全分布式同步事件驱动机制设计 268
6.2.3 基于状态观测器的同步事件触发控制一致性分析与设计 270
6.2.4 数值仿真 277
6.3 基于状态观测器的多智能体系统完全分布式异步事件触发控制 282
6.3.1 基于状态观测器的完全分布式异步事件驱动机制设计 283
6.3.2 异步事件触发多智能体系统的一致性分析 285
6.3.3 数值仿真 292
6.4 本章小结 295
参考文献 296
第7章 安全控制 299
7.1 概述 300
7.2 数据传输通道受攻击下多智能系统的脉冲一致性 301
7.2.1 模型描述 301
7.2.2 传感器-控制器通道错误数据注入攻击下多智能体系统的脉冲一致性 303
7.2.3 控制器-执行器通道欺骗攻击下多智能体系统的脉冲一致性 310
7.2.4 数值仿真 317
7.3 序列式缩放攻击下多智能体系统的动态事件触发一致性 326
7.3.1 模型描述 326
7.3.2 序列式缩放攻击下静态事件触发安全一致性分析 331
7.3.3 序列式缩放攻击下动态事件触发安全一致性分析 339
7.3.4 数值仿真 345
7.4 随机脉冲攻击下非线性系统的几乎处处稳定性 351
7.4.1 模型描述 351
7.4.2 随机脉冲攻击策略 352
7.4.3 几乎处处稳定性分析 354
7.4.4 数值仿真 363
7.5 本章小结 366
参考文献 367
附录A 相关知识与理论 371
A.1 代数图理论 372
A.2 稳定性理论 375
A.2.1 Lyapunov稳定性理论 375
A.2.2 完全型Lyapunov-Krasovskii泛函 378
A.3 控制相关理论 380
A.3.1 量化器 380
A.3.2 Krasovskii解 381
参考文献 382
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| 內容試閱：
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工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，通过对人、机、物、系统等的全面连接，构建起了覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系，为工业乃至产业数字化、网络化、智能化发展提供了实现途径。在以工业互联网为基础的新智造模式的推动下，集感知、计算、通信、决策和控制等功能于一体的工业网络系统应运而生。该系统将大量具备感知与执行能力的设备和终端，通过工业互联网实现了信息系统与工业物理过程的深度融合，形成了融合工业控制和信息通信的复杂动态系统。工业网络系统调控的目标以多源感知数据建模为基础，通过智能通信、智能分析与智能认知，设计基于分布式层级架构的控制、优化和决策方案，实现工业网络系统的全局协同优化，达到生产的最优化、流程的最简化、效率的最大化。
传统的基于集中式和集散式的控制方法，主要采用一个控制中心对多个终端或设备进行集中的管理和控制，系统中各单元与控制中心进行独立通信，控制中心能够实时监测、收集并分析终端或设备的数据，易于实现系统的全局优化。随着工业系统向大型化和复杂化发展，由于传统方案布线复杂、计算量大且运行成本高、灵活性和扩展性差等不足，已无法满足现代工业智能化的发展需求，传统的控制方法正在向分布式架构转变，即在空间中广泛分布的子系统通过通信网络互联，实现全局的协同控制与优化。基于分布式的控制方案在子系统局部观测的基础上，融合了邻居子系统的观测信息，且系统针对单点故障具有鲁棒性，能够进一步实现系统的全局优化。在未来分布式智能制造的驱动下，分布式协同控制与优化将成为工业网络系统的主要调控手段。由于通信网络带宽以及工业过程设备与终端计算资源有限，如何设计高效的通信机制与控制方案，在保证协同性能的同时有效降低系统的通信能耗，已成为工业网络系统面临的主要挑战性问题之一。另外，随着工业生产网络逐渐与办公网、互联网以及第三方网络的互联互通，原本封闭可信的工业生产环境被打破，工业生产物理装置和数据采集、传输、存储等环节面临病毒、黑客等严重威胁，如何在高效通信的基础上探究工业网络系统的安全调控显得尤为迫切。
本书面向工业网络系统通信高效性和运行安全性的实际需求，从多智能体系统的角度，系统地介绍了面向工业网络系统分布式协同控制方法。首先介绍了工业网络系统的内涵、架构与调控问题，概述了工业网络系统的分布式协同控制方案以及相关研究现状；接着从脉冲控制、采样控制、静态事件触发控制、动态事件触发控制、完全分布式事件触发控制和安全控制等方面详细介绍了分布式调控策略与应用。本书内容自成体系，旨在向读者展示工业网络系统分布式协同控制的基础理论和最新的研究方法。
本书共分为7章。第1章为绪论，首先概括介绍了工业网络系统的内涵、架构和调控方法，其次从多智能体系统角度综述了面向工业网络系统的分布式协同控制方法。第2～6章讨论了面向高效通信的工业网络系统分布式协同控制，包括分布式脉冲控制、分布式采样控制、分布式静态事件触发控制、分布式动态事件触发控制以及完全分布式事件触发控制。第7章讨论了工业网络系统的安全控制方法，从攻击发生的位置、攻击序列的特征等方面介绍了最新的研究进展。
本书在创作过程中得到了许多帮助和支持，感谢华东理工大学杜文莉教授、谭帅副教授对推动书籍出版的组织和协调工作，感谢香港城市大学陈关荣教授与何永昌教授、香港大学James Lam教授、波茨坦气候影响研究所Jürgen Kurths教授、昆士兰科技大学田玉楚教授、东南大学杨绍富副教授与许文盈副教授、南京邮电大学王正新副教授对本书部分内容的贡献和建议，感谢研究生袁洋、李世芬、梁琨、杨艳萍、施莉瑜、蔡晨昊、王强、刘培林对本书部分章节的资料收集与整理。
由于作者水平有限，书中难免存在疏漏与不妥之处，敬请读者批评指正。
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