CN111367250A - 具有边缘计算功能的复杂分布式网络控制系统及控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于自动控制技术领域，公开了一种具有边缘计算功能的复杂分布式网络控制系统、控制方法及存储介质，该系统基于分布式集散网络。根据系统特点，将每个控制网络节点设置边缘计算，底层采用逻辑控制器，网络侧完成数据计算，存储等；利用双核CPU分核技术或两个CPU，分别运行逻辑控制程序和边缘数据计算程序共同构成边缘控制器。服务器接收边缘控制器发送的数据库或计算结果，并进行数据的处理与存储；用户端可调用服务器数据库展现，分析。由于采用了分布式的网侧计算，提高了系统的计算能力，能够在线系统辨识，数据挖掘等智能优化，减少了数据传输量，改善了系统的实时性。可断网的情况下继续运行，提高了系统的鲁棒性。

Description

具有边缘计算功能的复杂分布式网络控制系统及控制方法

技术领域

本发明属于自动控制技术领域，尤其涉及一种具有边缘计算功能的大型复杂分布式网络(FCS)控制系统及控制方法。

背景技术

目前，工业现场基本采用PLC为控制器，PLC为逻辑控制器，内部依然为二进制表达方式，无法胜任较多数据的浮点，高级AI算法和数据库存储任务。特别是在工业4.0及智能制造等新工业背景下。PLC的优势是逻辑计算，稳定性好。其缺点是不能进行数据有效处理和存储。

在FCS控制系统中，底层的设备信息及传感数据通过逻辑控制器网络汇集至服务器中，服务器根据数据内容，分析计算后，将优化后的调整任务在下发至底层控制器中，底层控制器为逻辑控制器，这样频繁的数据传输，会造成网络延时，降低系统的实进性，特别对应急保护等实时性要求较高的控制任务造成灾难性的后果，这也是FCS无法完全替代DCS最主要的原因。

另外FCS采用网络和现场总线进行控制任务的交换与分发，当某区域或主网出现故障断网后，服务器将无法采集到数据，无法下发任务而使整个系统瘫痪，无法工作。这也是FCS无法大规模应用的另一个原因。

发明内容

为了解决现有技术存在的问题，本发明提供了一种具有边缘计算功能的复杂分布式网络控制系统、控制方法及存储介质。

本发明是这样实现的，一种具有边缘计算功能的复杂分布式网络控制系统，所述具有边缘计算功能的复杂分布式网络控制系统包括：

边缘控制器，用于运行逻辑控制程序和边缘数据处理程序，将PLC控制器、PC、网关，运动控制、I/O数据采集、现场总线协议、机器视觉、设备联网集成于一体，进行设备运动控制、数据采集，在网络边缘侧完成计算存储，并将处理后的数据发送服务器；

服务器，用于接收边缘控制器发送的数据，并进行数据的处理与存储；

用户展现端，用于对服务器存储及处理的数据进行在操作与分析。用户展现端为人机对话窗口，实现操作员对整个控制系统的操控，调用服务器存储历史数据，展现各种图表，分析和优化生产过程。

进一步，所述边缘控制器的底层采用逻辑控制，在网侧完成计算；

所述逻辑控制程序采用IEC61131-3语言标准，运行CODESYS逻辑控制程序对现场实际设备进行逻辑控制，状态监控，传感数据采集；

边缘计算程序运行WINDOWS或linix操作系统，由高级语言开发边缘计算程序。

进一步，所述边缘控制器包括一体式边缘控制器，所述一体式边缘控制器包括双核处理器；在第1个核运行CODESYS逻辑控制程序，第2个核运行WINDOWS或linix操作系统下高级语言程序。

进一步，所述边缘控制器包括分体式边缘控制器，所述分体式边缘控制器的底层为逻辑控制器PLC，边缘侧为ARM，DSP或PC，所述逻辑控制器PLC与ARM，DSP或PC通过网络联结实现逻辑控制和边缘计算任务。

所述边缘控制器为多个，均通过数据网络路由设备与服务器连接。

本发明的另一目的在于提供一种分布式网络控制方法包括：

根据在线设备数据，通过逻辑控制程序进行采集，并由边缘计算读取，边缘计算通过读取逻辑控制器中的数据，进行工程量的转换，分别对数据进行分析，计算和存储，克服了目前PLC普遍无法进行大量数据分析计算和存储的缺点。将结果同步到服务器数据库中；可运用高级AI算法，将结果发送到PLC，PLC根据数据处理结果，调整执行机构动作，控制运行过程。

结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明的系统基于分布式集散网络。根据系统特点，将每个控制网络节点设置边缘计算，底层采用逻辑控制器，网络边缘侧完成数据计算，存储等，由逻辑控制和边缘计算构成的控制器叫做边缘控制器。本发明边缘控制器，在原有的基础上增加了高级语言开发能力，构建了一体式和分体式边缘控制器，使其具有更高级智能化，成为一个独立的小系统，替代原有的控制器后，与原服务器数据交换量减少，提高了系统的实时性。当网络出现故障时，各小系统在不需要重新调度的情况下可以断续工作，不会造成整个系统瘫痪。为FCS大量应用，替代DCS提供了可能。边缘计算为分布式架构，是去中心化。同区块链一样，数据安全性得到保障，不会因为网络故障而丢失数据。各网络节点的边缘计算，提高了系统的智能化处理能力，边缘计算在FCS中构成了分布式计算，为运行大型的高级智能化算法提供了基础。能够提高其智能化水平。因此本发明中对传统的FCS系统，改善了系统的实时性，改善了系统的鲁棒性，当网络故障回恢复后，服务器和边缘控制器数据会重新同步，系统进入新常态，系统有自愈能力。其中实时性，鲁棒性和智能化水平和DCS相比较是FCS较大的缺点，特别是实时性和鲁棒性是限制FCS应用的最主要的原因。引入边缘计算后，使FCS和DCS相比较有了更优的性能。为智能制造提供更加理想的技术方案。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的具有边缘计算功能的复杂分布式网络控制系统示意图。

图2是本发明实施例提供的具有边缘计算功能的复杂分布式网络控制系统原理图。

图3是本发明实施例提供的某工业园区循环处理中心的应用的图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明中，FCS(Fieldbus Control System,FCS)网络及现场总线控制系统，是DCS的发展结果。改变了DCS数据及IO采集方式。

边缘控制器是IT和OT之间的一个物理接口，实际就是PLC+PC。在完成工作站或生产线的控制功能基础上，提升工业设备的接口能力和计算能力，提高工业设备的适用性。

IEC61131-3由国际电工委员会(IEC)于1993年12月所制定IEC 61131标准的第3部分，用于规范可编程逻辑控制器(PLC)，DCS，IPC，CNC和SCADA的编程系统的标准。

CODESYS是一种功能强大的PLC软件编程工具，它支持IEC61131-3标准IL、ST、FBD、LD、CFC、SFC六种PLC编程语言，用户可以在同一项目中选择不同的语言编辑子程序，功能模块等。

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种具有边缘计算功能的复杂分布式网络控制系统、控制方法及存储介质，下面结合附图对本发明作详细的描述。

图1是本发明实施例提供的具有边缘计算功能的复杂分布式网络控制系统，包括：

边缘控制器，用于运行逻辑控制程序和边缘数据处理程序，将PLC控制器、PC、网关，运动控制、I/O数据采集、现场总线协议、机器视觉、设备联网集成于一体，进行设备运动控制、数据采集，还用于在网络边缘侧完成计算存储，并将处理后的数据发送服务器。

服务器，用于接收边缘控制器发送的数据，并进行数据的处理与存储。

用户展现端，用于对服务器存储及处理的数据进行在操作与分析。用户展现端为人机对话窗口，实现操作员对整个控制系统的操控，调用服务器存储历史数据，展现各种图表，分析和优化生产过程。

在本发明中，边缘控制器的底层采用逻辑控制，在网侧完成计算。

所述逻辑控制程序采用IEC61131-3语言标准，运行CODESYS逻辑控制程序对现场实际设备进行逻辑控制，状态监控，传感数据采集。

边缘计算程序运行WINDOWS或linix操作系统，由高级语言开发边缘计算程序。

在本发明中，边缘控制器包括一体式边缘控制器，所述一体式边缘控制器包括双核处理器；在第1个核运行CODESYS逻辑控制程序，第2个核运行WINDOWS或linix操作系统下高级语言程序。

在本发明中，边缘控制器包括分体式边缘控制器，所述分体式边缘控制器的底层为逻辑控制器PLC，边缘侧为ARM，DSP或PC，所述逻辑控制器PLC与ARM，DSP或PC通过网络联结实现逻辑控制和边缘计算任务。

所述边缘控制器为多个，均通过数据网络路由设备与服务器连接。

本发明提供一种分布式网络控制方法包括：

根据在线设备数据，通过PLC进行采集，并由边缘计算读取，边缘计算通过读取PLC中的数据，进行工程量的转换，分别对数据进行分析，计算和存储。将结果同步到服务器数据库中；可运用高级AI算法，将结果发送到PLC，PLC根据数据处理结果，调整执行机构动作，控制运行过程。

图2是本发明实施例提供的具有边缘计算功能的复杂分布式网络控制系统原理图。

下面结合具体实施例对本发明作进一步描述。

实施例1

在本发明中，边缘控制器，底层采用逻辑控制，边缘侧采用高级语言，使其同时具有PLC和PC两种功能，具体实现方法分为两种形式，一体式边缘控制器和分体式边缘控制器。

一体式边缘控制器采用双核CPU,利用分核技术，一个核运行逻辑控制程序，具体实现逻辑控制程序采用CODESYS工具开发底控制程序，完成逻辑控制对实际I/O端口操作，实现对现场设备和传感数据采集任务。另一个核运行WINDOWS或linix操作系统，边缘计算程序采用高级语言开发工具或组态软件，实现具体的算法，数据库及存储任务。

分体式边缘控制器采用两个CPU，其中一个CPU运行逻辑控制程序，具体采用PLC实现逻辑控制程序，完成逻辑控制下对实际I/O端口操作，实现对现场设备和传感数据采集任务。另一个CPU运行WINDOWS或linix操作系统，具体实现采用工业PC，ARM，DSP等具有可运行高级语言的计算和存储设备。边缘计算程序采用高级语言开发工具或组态软件，实现具体的算法，数据库及存储任务。

用边缘控制器代替FCS网络节点中的逻辑控制器，构成边缘计算的FCS控制系统。边缘控制器完成该节点网内的现场设备控制，传感数据采集，控制算法运行，数据库储存等，形成了可独立运行的小系统，在整个工艺过程中可在不需要调度的情况下根据输入参数情况自动按设定参数运行。因此可断网。

本发明的边缘控制器根据在线设备数据，通过逻辑控制器进行采集，并由边缘计算读取，边缘计算通过读取PLC中的数据，进行工程量的转换，分别对数据进行分析，计算和存储。将结果同步到服务器数据库中；并运用高级AI算法，将结果发送到PLC，PLC根据数据处理结果，调整执行机构动作，控制运行过程。具体实施举例：某生产线中的分拣系统，摄像头为图像传感器，执行机构为气缸，推动不同的推杆完成分拣的目的，货物由输送机构陆续进入摄像范围，边缘计算采用AI图像识别算法，根据标准分出不同类型的货物，计算货物位置，当符合第一标准的货物被识别并位移到第一类货物分拣口时，边缘计算程序将结果下发逻辑控制器，逻辑控制器启动执行机构，具体为气动阀门，推杆动作，完成分拣动作。

实施例2

本发明提供一种运行分布式计算的系统辨识的方法，具体实施举例：某生产过程有N个工艺过程，为了优化生产工艺，需要各工艺紧密结合，合理调度，提高生产效率。可以将每个子工艺设置为一台边缘控制器，每个边缘控制器为独立小系统。可将某一参数设为质量标准值，根据具体工艺内容，将前一级输出确定为后一级的目标优化，各小系统分别优化本工艺内的性能，大系统在小系统之间不断迭代，最后形成大系统的优化。可提高其智能水平。

实施例3

在本发明中，一体式边缘控制器的实现包括：

传统的控制系统基本都采用PLC为节点控制器，边缘计算对数据的本地处理能力提出了很高的要求，传统的PLC控制器已无法胜任这样的工作，边缘控制器需要兼具PC和PLC功能。这样的控制器可以将PLC控制器、PC、网关，运动控制、I/O数据采集、现场总线协议、机器视觉、设备联网等多领域功能集成于一体，同时实现设备运动控制、数据采集、运算和与云端相连，以及在边缘侧协同远程工业云平台实现智能产线控制等。具体实现，采用双核双线程的处理器。通过分核分系统技术，就可以在第1个核运行可编程逻辑控制器(CODESYS)，第2个核用来运行边缘计算(Windows或linux)，这种独立核心运行的设计，同时保证Windows开放性与CODESYS实时性，即使Windows系统发生死机也不会影响PLC的运行。这也是边缘控制器最大的特点之一。CoDeSys是一种功能强大的PLC软件编程工具，它支持IEC61131-3标准IL、ST、FBD、LD、CFC、SFC六种PLC编程语言，用户可以在同一项目中选择不同的语言编辑子程序，功能模块等，完成面对现场的感知和执行机构的控制。

WINDOWS或linux运行环境下可以运行高级语言，完成边缘侧的数据处理。将CoDeSys逻辑控制开发运行环境和WINDOWS或linux运行环境同时集成在一个工业计算机内，两者同时运行，互不干扰。启动时boot引导主核加载WINDOWS或linux；然后WINDOWS或linux；操作系统根据配置引导CoDeSys从核运行；WINDOWS或linux操作系统根据事先定义的方案建立通信方法。两套系统分别运行在不同的CPU核心上，从物理上解决了不同功能系统的耦合问题；保证了不同操作系统的相对独立性。

实施例4

在本发明中，分体式边缘控制器的实现包括：

分体式边缘控制器，实际上是两套硬件，底层为逻辑控制器PLC,边缘侧为ARM,DSP或PC。两者之间的数据传输通过网络联结。

实施例5

在本发明中，提供一种大型复杂网络控制系统边缘计算模型包括：

将控制系统划分为几个区，每个区设置边缘控制器，数据在边缘侧完成处理后同步到服务器或云端。这样就减少了服务器的计算负荷，减少了网络数据交换量，提高了实时性。

由于在网络边缘侧完成了计算，相当于某区有了单独的大脑，当网络由于故障断开时，依然可以自动执行，系统不会崩溃，当网络恢复正常后，只需要将数据库同步即可。这也是限制FCS大规模应用的主要原因，提高了系统的鲁棒性。

由于在边缘侧设置了很多计算单元，提升了整个系统的计算能力，可进行分布式计算大型高级算法，进行在线系统辨识，神经网络，数据挖掘等智能优化，使系统会不断的进化，提升其稳定性和智能水平。

下面结合应用效果对本发明作进一步描述。

本发明具体涉及自动控制技术领域。边缘计算是云计算的补充，云计算为中心化，边缘计算为分布式，是去中心化。边缘计算的分布式架构意味着随着延迟的降低，它能够提高弹性，降低网络负载，并且更加容易实现可扩展。

本发明中，采边缘计算方法，设计一种新的FCS控制系统，每个控制网络节点底层采用逻辑控制语言，节点网络边缘采用高级语言，构成了边缘控制器。这种控制器兼具PC和PLC功能，将PLC和PC结合，克服了单一逻辑控制的缺点，具体逻辑控制及传感数据采集由底层逻辑控制器完成，网侧可由具PC功能的计算机，ARM，DSP等，数据在本地完成计算处理任务，运行高级语言，本地网侧边缘计算只需要和服务器数据同步即可，边缘计算的数据处理从数据源就已经开始了，一旦完成了数据处理，只需要发送需要进一步分析的数据。这大大减少了组网需求和集中式服务的瓶颈，减少数据传输量，提高了系统的实时性。

此外对于其他的边缘位置或者在设备上缓存数据的潜力，用户可以避免中断并提高系统的弹性。这减少了扩展集中式服务的需求，因为它们需要处理的流量相对较少，可以节省成本、降低设备复杂性和管理。边缘控制器是IT和OT之间的一个物理接口，在完成工作站或生产线的控制功能基础上，提升工业设备的接口能力和计算能力，提高工业设备的适用性。将这样的边缘控制器代替现有的PLC控制器，如果控制器与服务器网络断开，由于数据处理在网络边缘侧完成，控制器还可以继续工作，不会造成系统瘫痪，并且由于数据存储为分布式，服务器故障后，数据也不会丢，故障解除后只需要重新同步即可。这样系统的鲁棒性提高了。

边缘计算作为云计算的一项重要补充，在构建互联工厂中的作用正越来越受到重视。本身就是分布式架构，边缘计算实现了数据在网络边缘侧的分析、处理与储存，是去中心化，减少了对控制中心服务器的依赖，也提高了数据的安全性。不管是因为云计算中心本身，还是网络传输受限，或者是担心数据安全，边缘计算是时下构建智能化工厂过程中对现有网络控制系统的优化。

本发明由于在边缘侧设置了很多计算单元，由于采用了分布式边缘计算方式，对整个系统的计算能力得到大幅提升，可运行分布式大型高级算法，如神精网络，AI高级智能算法等。可进行在线系统辨识，数据挖掘等智能优化，使系统会不断的进化，提升其稳定性和智能水平。因此提高了其智能化水平。

下面结合具体应用实施例对本发明作进一步描述。

应用例

如图3所示。以某园区循环处理中心生产线为例，共有11道工艺，分别将每个工艺或或几简单数据量小的工艺化分为一个区，每个区设有边缘控制器，与数据交换设备共同构成光纤工业以太网环网，控制中心设有操作计算机和服务器，以AAO生化及MBR膜池为例，其工艺原理包括：

AAO工艺是厌氧好氧除磷系统和缺氧好氧脱氮系统相结合，是生物脱磷除氮的基础工艺。MBR是一种将高效膜分离技术与传统活性污泥法相结合的一种新型高效污水处理工艺，独特的MBR平片膜组件被放置于曝气池中，通过好氧曝气和生物处理后的水，再由泵通过滤膜过滤之后抽出，利用膜分离设备把生化反应池中的活性污泥和大分子有机物截留，省去了二沉池，活性污泥浓度大大提高。MBR是利用膜组件进行固液分离特点，可分别控制污泥停留时间(SRT)和水力停留时间(HRT)，从而对于那些难以降解的物质在反应器中不断的降解和反应，实现良好的处理效果。MBR工艺系统结合了生物学处理工程和膜分离工程的各自优势。MBR工艺中最主要的组成部分是膜组件，它是通过不同形式组装而成的基本单元，相当于传统生物处理系统中的二沉池，膜组件具有较高的过滤精度，膜组件的分离区一般为0.01μm～0.1μm,替代了二沉池，当污水经过膜组件的生物降解后，生物反应器内的混合液在膜的两侧压力差的作用下，对于不易被微生物降解的有机物和大分子溶质就会被生物膜截留，完成了大分子溶质与处理出水的分离。就是AAO通过生化反应脱磷除氮，利用MBR膜进行分离。

底层数据采集和被控对像控制由PLC完成，数据处理，报表及存储由边缘计算完成。具体过程如下，根据在线仪表数据，通过PLC进行采集，并由边缘计算读取，具体数据有污泥浓度，SV30，进水COD，氨氮，总氮，总磷，SS，出水COD，氨氮，总氮，总磷，SS，流量，液位，回泥量计算等，边缘计算通过读取PLC中的数据，进行工程量的转换，根据AAO及MBR生化反应机理，分别对数据进行分析，计算和存储。将结果同步到服务器数据库中。根据反应机理，可运用高级AI算法，将结果发送到PLC，PLC根据数据处理结果，及时调整执行机构动行，控制流量，曝气等生化反应过程。

在线数据不需要上传服务器，直接将处理完成的数据上传，如转换完的工程量，各参数变化及本地数据库上传服务器，服务器计算完成后，根据整个系统情况产生调度和调整，在下发到控制器，减少了服务器的计算负荷，减少了网络数据交换量，提高了系统的实时性，特别是对应急保持非常重要。

当网络出现故障时，本地的边缘计算依然会自动处理数据，指挥控制器正常工作，本系统会继续按断网前的服务器调度正常运行，当网络恢复时，只需要将边缘计算中的数据同步到服务器的数据库中，不会因为断网而系统瘫痪。为FCS广泛应用提供了可能。

各单元设置的边缘计算，提高了系统的计算能力，为分布式计算提供了基础，各分区将优化结果汇总到服务器，服务器和操作站可根据各单元结果进行调度和大系统优化，采用更高级的智能算法，使系统具有更高的智能化水平。不断进化完善。

应当注意，本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种具有边缘计算功能的复杂分布式网络控制系统，其特征在于，所述具有边缘计算功能的复杂分布式网络控制系统包括：

边缘控制器，用于运行逻辑控制程序和边缘数据处理程序，将PLC控制器、PC、网关，运动控制、I/O数据采集、现场总线协议、机器视觉、设备联网集成于一体，进行设备运动控制、数据采集，还用于在网络边缘侧完成计算存储，并将处理后的数据发送服务器；

服务器，用于接收边缘控制器发送的数据，并进行数据的处理与存储；

用户展现端，用于对服务器存储及处理的数据进行在操作与分析。

2.如权利要求1所述的具有边缘计算功能的复杂分布式网络控制系统，其特征在于，所述边缘控制器的底层采用逻辑控制，在网侧边缘完成计算和存储；

所述逻辑控制程序对现场实际设备进行逻辑控制，状态监控，传感数据采集；

边缘计算由高级语言开发边缘计算程序。

3.如权利要求1所述的具有边缘计算功能的复杂分布式网络控制系统，其特征在于，所述边缘控制器包括一体式边缘控制器，所述一体式边缘控制器包括双核处理器；在第1个核运行逻辑控制程序，第2个核运行操作系统下高级语言程序。

4.如权利要求1所述的具有边缘计算功能的复杂分布式网络控制系统，其特征在于，所述边缘控制器包括分体式边缘控制器，所述分体式边缘控制器的底层为逻辑控制器PLC，边缘侧为ARM，DSP或PC，所述逻辑控制器PLC与ARM，DSP或PC通过网络联结实现逻辑控制和边缘计算任务。

5.如权利要求1所述的具有边缘计算功能的复杂分布式网络控制系统，其特征在于，所述边缘控制器为多个，均通过数据网络路由设备与服务器连接。

6.一种如权利要求1～5任意一项所述具有边缘计算功能的复杂分布式网络控制系统的分布式网络控制方法，其特征在于，所述分布式网络控制方法包括：

根据在线设备数据，通过逻辑控制程序进行采集，并由边缘计算读取，边缘计算通过读取逻辑控制器中的数据，进行工程量的转换，分别对数据进行分析，计算和存储，克服了目前PLC普遍无法进行大量数据分析计算和存储的缺点。将结果同步到服务器数据库中；运用高级AI算法，将结果发送到PLC，PLC根据数据处理结果，调整执行机构动作，控制运行过程。

7.一种接收用户输入程序存储介质，所存储的计算机程序使电子设备执行权利要求6所述的分布式网络控制方法。

8.一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品，包括计算机可读程序，供于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施如权利要求6所述的分布式网络控制方法方法。

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