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【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于网络物理系统自适应控制领域,涉及一种用于抵御网络攻击的改进动态逆自适应控制方法。
技术介绍
1、网络物理系统具有大量高度耦合的异构动态网络组件,随着嵌入式传感器、计算和通信技术的发展,它在复杂动态系统的控制中无处不在。这些系统包括安全至上的航空航天系统、电力系统、通信系统、网络系统、运输系统、大规模制造系统、综合生物系统、经济系统、过程控制系统和医疗保健系统等。广泛的网络物理系统使用开放的计算和通信平台架构,它们很容易受到对抗性的网络攻击,从而对系统性能产生严重的不利影响。因此,对于受到攻击的网络物理系统设计有效的控制方案以确保系统安全成为现代工业控制领域的重要问题之一。
2、目前,针对网络物理系统的安全控制问题已经展开了许多研究工作,被证实有效的控制方案包括但不限于自适应控制、线性二次型控制、强化学习、滑模控制和事件触发控制等。尽管对于受到网络攻击的网络物理系统的研究已经取得了许多成果,但是在该领域尚有相关问题需要进一步探索。比如,对于一类状态相关传感器攻击的研究通常假设与状态相关的传感器攻击增益是一个标量,该假设将控制方案的实际应用限制为了单个数据包传输的情形,而网络物理系统作为一个大型复杂的异构系统,其中的传感器和执行器等节点通常在地理上分布较远,控制器需要处理单个节点传输的数据,这就要求以多数据包的方式传输传感器数据,此外,多包数据传输形式也更加符合网络资源和通信能力的限制。因此,考虑一类面向应用的网络物理控制系统的设计对于其发展具有重要意义。
3、动态逆自适应控制作为一类处理不确定
技术实现思路
1、为了提升网络物理系统应对网络攻击的性能,本专利技术从网络物理系统的应用角度出发,提供了一种用于抵御网络攻击的改进动态逆自适应控制方法。通过在基本动态逆自适应控制方案的基础上结合人工基函数项、最小二乘法以及滤波技术有效抑制网络攻击对系统性能的影响,显著提升网络物理系统的稳定性与安全性。
2、本专利技术的技术解决方案是,一种用于抵御网络攻击的改进动态逆自适应控制方法,按照以下步骤实施:
3、步骤一建立传感器和执行器攻击下的网络物理系统模型;并通过模型转换将原状态的稳定控制问题转化为受损状态的稳定控制问题;此外,针对受损系统参数未知这一问题,考虑采用神经网络对未知动态进行近似。步骤如下:
4、(1)建立物理层线性动态系统模型以及网络层传感器及执行器攻击模型;
5、(2)原系统状态由于受到传感器攻击而无法反馈,而且根据传感器攻击模型可知原系统状态的稳定控制等价于受损状态的稳定控制,因此网络物理系统的安全稳定控制问题可以通过模型转换转化为受损系统状态的稳定控制问题;
6、(3)用神经网络理论对受损系统中的未知参数进行近似。
7、步骤二对受到网络攻击的网络物理系统,需要设计有效的自适应控制方案来减轻网络攻击对系统的影响,以实现网络攻击下系统的安全稳定控制,控制方案设计步骤如下:
8、(1)设计标称控制器以得到表征受控系统期望动态特性的标称对象;
9、(2)为了实现期望的系统特性,通过动态逆控制求解执行器指令;
10、(3)为了提升动态逆控制器的有效性,设计基于人工基函数的自适应补偿器;
11、(4)结合最小二乘法、人工基函数、滤波技术等设计用于更新系统未知参数的自适应律。
12、步骤三为了验证所专利技术的控制方案的性能,将所专利技术的用于抵御网络攻击的改进动态逆自适应控制方法应用于飞机姿态控制系统,通过状态响应情况,对所专利技术的自适应控制方案进行有效性评定。将通用运输机的纵向运动模型作为实例验证所专利技术的方案在网络攻击系统的稳定控制中的有效性。
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1.一种用于抵御网络攻击的改进动态逆自适应控制方法,其特征在于:将人工基函数、最小二乘法和滤波技术结合到动态逆自适应控制中的方法,能够有效抑制传感器攻击和执行器攻击对系统性能的影响,显著提升网络物理系统的稳定性与安全性。
2.根据权利要求1所述的一种用于抵御网络攻击的改进动态逆自适应控制方法,其特征在于,实现步骤如下:
【技术特征摘要】
1.一种用于抵御网络攻击的改进动态逆自适应控制方法,其特征在于:将人工基函数、最小二乘法和滤波技术结合到动态逆自适应控制中的方法,能够有效抑制传感器攻击和执行器攻击对...
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