【技术实现步骤摘要】
一种欺骗攻击下事件触发DOFF量化控制器设计方法
[0001]本专利技术涉及网络化控制系统领域，尤其涉及一种欺骗攻击下 T
‑
S(Takagi
‑
Sugeno)模糊系统的事件触发动态输出反馈模糊(dynamic outputfeedback fuzzy,DOFF)量化控制器设计方法。
技术介绍
[0002]网络化控制系统将共享通信网络引入控制闭环，具有柔性高、成本低及安 装维护方便等优点，广泛应用于智能电网、智慧交通等领域。网络化控制系统 通常采用发展成熟的周期采样控制策略，为了在最坏情形下保证系统性能，采 样率通常设置较高。然而，实际中最坏情形很少发生，高采样率产生的大量冗 余数据导致网络带宽等系统受限资源浪费，极大地影响了系统性能。
[0003]不同于周期控制策略忽略系统动态进行按时控制，事件触发控制策略仅当 系统动态满足事件触发条件时进行按需控制，从而能够节约网络带宽等系统受 限资源。然而，现有事件触发器通常采用连续时间事件触发机制，该机制需要 增加专用监测硬件，且需要复杂前...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种欺骗攻击下事件触发DOFF量化控制器设计方法，其特征在于，包括以下步骤：A：建立T
‑
S模糊对象模型、离散事件触发器模型和对数量化器模型；B:建立欺骗攻击模型及DOFF量化控制器模型，并建立有机融合欺骗攻击、离散事件触发器、对数量化器及网络诱导延时参数的闭环T
‑
S模糊系统增广模型；C:设计有机融合欺骗攻击、离散事件触发器、对数量化器及网络诱导延时参数的DOFF量化控制器设计条件，求出离散事件触发器正定矩阵Ω及等价DOFF量化控制器的增益矩阵利用离散事件触发器阈值参数δ，最终得到适用于欺骗攻击及事件触发器影响下T
‑
S模糊系统的DOFF量化控制器。2.根据权利要求1所述的欺骗攻击下事件触发DOFF量化控制器设计方法，其特征在于，所述的步骤A中，T
‑
S模糊对象模型为：式中，为x(t)的导数，x(t)表示对象状态，x(t)为n维实数，u(t)表示控制输入，u(t)为n
u
维实数，y(t)表示测量输出，y(t)为n
y
维实数，t表示时间，A
i
,B
i
和C
i
表示增益矩阵；r为对象模糊规则数目，i表示对象模糊规则序号，替代式且且θ1(t),和θ
g
(t)分别表示第1个、第个和第g个前件变量，g表示前件变量数目，表示前件变量序号，表示前件变量隶属于模糊集的隶属度函数，Σ和Π分别表示累加和累乘运算。3.根据权利要求2所述的欺骗攻击下事件触发DOFF量化控制器设计方法，其特征在于，所述的步骤A中，离散事件触发器模型为：式中，δ∈(0,1)为触发器阈值参数，Ω＞0为正定矩阵，h表示采样周期，t
k
h表示第k个触发时刻，t
k
h为采样周期的t
k
倍，t
k+1
h表示第k+1个触发时刻，t
k+1
h为采样周期的t
k+1
倍，下角标k表示触发时刻序号；表示当前采样时刻，为t
k
h后第个采样周期，y(t
k
h)和分别表示t
k
h和对应的对象测量输出，min{
·
}表示最小值函数，
·
表示欧式范数。4.根据权利要求3所述的欺骗攻击下事件触发DOFF量化控制器设计方法，其特征在于，所述的步骤A中，对数量化器模型为：
其中，f1(y1(t
k
h))、和分别表示y1(t
k
h)、和对应的量化值，y1(t
k
h)、和分别表示y(t
k,n
h)的第1维、第维和第n
y
维数据，col{}表示列矩阵；进一步得到扇形界形式表示的对数量化器模型为：f(y(t
k
h))＝(1+Δ)y(t
k
h)；其中，量化器对角矩阵Δ1和分别表示第1维和第n
y
维量化模型对应的对角元素，Δ满足
‑
σI≤Δ≤σI，替代式σ＝(1
‑
ρ)/(1+ρ)，I为单位矩阵，ρ∈(0,1)表示量化密度，diag{}表示对角矩阵。5.根据权利要求4所述的欺骗攻击下事件触发DOFF量化控制器设计方法，其特征在于，所述的步骤B中，欺骗攻击模型为：其中，表示欺骗攻击函数，b(t)∈{0,1}表示伯努利分布随机变量，当b(t)＝1时，欺骗攻击处于激活状态，控制器输入被篡改，即当b(t)＝0时，欺骗攻击处于休眠状态，控制器输入未被篡改，即即为攻击影响下的DOFF量化控制器输入，为无攻击下DOFF量化控制器输入。6.根据权利要求5所述的欺骗攻击下事件触发DOFF量化控制器设计方法，其特征在于，所述的步骤B中，DOFF量化控制器模型为：式中，为x
c
(t)的导数，x
c
(t)表示控制器状态，x
【专利技术属性】
技术研发人员：李富强，郜丽赛，贾树恒，谷小青，李宝方，郑宝周，
申请(专利权)人：河南农业大学，
类型：发明
国别省市：
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