[发明专利]一种欺骗攻击下事件触发DOFF量化控制器设计方法

说明书

本发明公开了一种欺骗攻击下事件触发DOFF量化控制器设计方法，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，求出正定矩阵及增益矩阵，利用阈值参数，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。本发明能够解决现有T‑S模糊系统在欺骗攻击、数据量化及网络诱导延时影响下不能稳定的问题。

技术领域

本发明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 output feedback fuzzy,DOFF)量化控制器设计方法。

背景技术

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。

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，且需要复杂前期计算以避免芝诺现象(即有限时间内的无 穷多次触发采样)。

虽然共享通信网络为网络化控制系统带来了诸多便利，但也引入了使系统 性能变差的网络诱导延时，也使系统面临网络攻击威胁。网络攻击大致分为拒 绝服务攻击和欺骗攻击，拒绝服务攻击通过阻断通信网络使数据包无法送达； 欺骗攻击通过数据篡改产生虚假数据包，欺骗攻击隐蔽性强且危害大，为本发 明研究的攻击类型。然而，现有成果重点关注如何设计事件触发机制以节约更 多系统资源，较少同时考虑欺骗攻击和网络诱导延时影响。另外，现有事件触 发控制系统分析与综合方法通常假设不存在攻击威胁，此类方法通常不能直接 适用于欺骗攻击影响下的事件触发控制系统分析。此外，现有成果研究线性系 统较多，而对非线性系统研究较少，T-S模糊系统是描述非线性系统的重要模 型。

随着数字通信网络的普及应用，网络化控制系统中数据传输需要进行量化 处理，虽然数据量化有助于高效利用网络带宽，但量化误差通常导致系统性能 恶化。然而，现有成果较少同时考虑数据量化及欺骗攻击影响。此外，现有成 果通常假设系统状态完全可测并设计状态反馈控制器，然而实际中系统状态通 常不能直接获取。

为了解决上述问题，同时考虑欺骗攻击、数据量化、网络诱导延时及对象 状态不能测量影响，本发明提出了欺骗攻击下T-S模糊系统的事件触发DOFF 量化控制器设计方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种欺骗攻击下事件触发DOFF量化控制器设计方法， 能够解决现有T-S模糊系统在欺骗攻击、数据量化及网络诱导延时影响下不能 稳定的问题，并有效节约网络带宽等系统受限资源，而且能够解除对系统状态 完全可测的假设限制。

本发明采用下述技术方案：

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；