近年来随着嵌入式技术、计算技术和网络技术的飞速发展,应用系统不仅仅要求满足其基本的功能需求,而是更加地注重整个系统物理资源的合理分配以及整体性能的优化。传统的嵌入式系统注重计算单元的设计与分析,CPS（Cyber-Physical System）则将更加关注计算、通信与物理系统之间的交互以及物理资源的合理分配与优化调度,从而使整个系统具有更快的响应速度、执行精度以及更高的效率与可靠性。CPS根据物理系统的运转规律与需求进行计算与通信传输,将计算、控制、通信三者进行有机的融合且深度交互,进而实现了Cyber（信息）与Physical（物理）间的信息交互功能。CPS应用非常广泛,包括:自动化制造过程、数字医疗、汽车电子、航空航天、智能电网和智能交通等等,它在改变传统系统设计理念的同时,也将推进未来人类生活与生产方式的进步。面向CPS的典型工业应用系统,本文以协同优化为主线,以基于模型的优化控制为基础,分别从CPS实时网络分析、理想模型下CPS协同优化控制、网络延时下CPS协同优化方法三个方面展开研究,提出了一系列面向CPS系统设计新方法。论文的主要研究内容包括:1.本文面向基于AFDX（Avionic Full Duplex Switched Ethernet）的CPS实时网络,提出了一种基于网络演算的实时网络定量分析方法。AFDX（航空电子全双工交换以太网）是一个面向航空CPS的新型网络,其可以很好地解决可靠实时数据传输的问题。针对实时性评估是CPS网络设计中一个重要方面,本文在SP-FIFO（Fix Priority-First-In-First-Out）组合调度策略下给出了网络延迟在最坏的情况下的上界,并进一步研究了延迟分布建模过程并给出了使用随机网络演算的概率延迟上界。实验分析表明该方法可以定量分析网络实时性与确定性问题,有效验证了本文解决方案的有效性。2.本文面向CPS典型应用智能楼宇,在理想网络化CPS模型（信息与物理部分弱耦合）下提出了一种基于能源预测管理控制的热量协同控制方法。该策略结合了模型预测控制和预算调度分析,能减少能量峰值消耗,同时确保温度舒适。首先,给定温度舒适常量下的能量预算,并通过预算调度分析进行优化,需要解决一个有约束的线性规划问题。其次,多温控设备的最优化调度和协作控制能有效降低能量峰值需求。实验基于热动力学模拟了八个房间的办公楼,实验结果验证了所提出的协同控制策略性能。3.本文面向CPS典型应用智能楼宇,在随机网络延时CPS模型下热量协同控制方法,旨在消除CPS系统中信息与物理之间的耦合效应,即网络温控系统中随机网络传输延迟（信息部分）与功耗峰值（物理部分）之间的强耦合。首先分析了网络延迟的影响,然后提出利用松散的时序同步机制并在连续的温控设备操作序列之间增加空白间隙,以保证功耗峰值在预算之内,接着使用基于网络模型预测控制（Networked-MPC）方法控制温控设备的协同操作。最后,通过一个智能楼宇示例的动态温度模拟对提出的CPS协同控制机制进行了评估,结果表明所提出的解决方案可以在存在随机网络延迟的情况下有效地降低功耗峰值。