云控系统的发展前景怎么样？

云控制系统结合了网络化控制系统和云计算技术的优点，通过各种传感器感知汇聚海量数据，并将大数据储存于云端，在云端利用深度学习等智能算法，实现系统的在线辨识与建模，结合网络化预测控制、数据驱动控制等先进控制方法实现系统的自主智能控制。本文介绍了云控制系统的主要形式和深度形式，给出了一个云控制系统原型和一个简单的协同云控制系统，分析了云控制系统的优势和挑战，然后探讨了云控制系统的应用前景。

物联网利用局域网或互联网等通信技术，实现物联网、互通、互控，建立了一个高度互动、实时响应的网络环境。网络控制理论在物联网技术的快速发展中起着关键作用。通过传感器技术，我们可以检测到物体物理状态的变化，获得各种测量值，最终生成大量数据进行存储。随着物联网的发展，人们可以获取越来越多的数据，控制系统必须能够处理这些海量数据。控制系统中的海量数据将增加网络的通信负担和系统的计算负担。在这种情况下，传统的网络控制技术很难满足高质量、实时控制的要求

系统硬件具有高可靠性、硬件冗余、自动故障切换和意外的硬件损坏——硬件因多种原因损坏会导致服务停止，如硬盘、主板、电源、网卡、，尽管管理者可以找到这些弱点的替代方案，例如，建立一个完全冗余的环境（电源、网络、磁盘阵列等），但成本太高，工作非常复杂。云存储通过将系统映射到不同的服务器来解决潜在的硬件损坏问题。当硬件损坏时，系统会自动在另一台服务器上运行服务，以维持服务的持续性

系统升级导致的停机时间-升级传统系统时，需要关闭旧系统并更换新设备，这将导致服务暂停。云控制不依赖于单个服务器。因此，服务器硬件的更新和升级不会影响服务的提供。考虑到功能和算法复杂性的增加，可能会导致早期采购的浪费。在使用云控制时，您可以根据具体需要动态调整硬件和操作环境的配置，避免不必要的浪费，节省用户资金

云控制系统与一般信息物理系统的区别在于，云控制系统选择性地集成其控制部件，然后采用云计算处理。系统中存在从海量数据中收集的大数据。如何有效地获取、传输、存储和处理这些数据？在大延迟（主要包括服务时间和对象与云控制器之间的通信延迟）下，如何保证闭环系统的控制质量和稳定性？同时，如何保证控制性能、真实性、及时性和鲁棒性？使用什么原则来分割本地控制部分？与云交换的是什么信息？什么样的云计算？在云计算中，如何合理利用分布式计算单元，为计算单元分配合适的任务？这与一般的信息物理系统不同，在一般的信息物理系统中，如何将控制部分与云计算集成是设计的关键。