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申请/专利权人：辽宁科技大学

摘要：基于欺骗攻击数据优化的迭代学习鲁棒安全预测控制方法，属于工业过程的先进控制领域，包括以下步骤：步骤一：在二维系统框架下，建立具有低网络延迟和欺骗攻击间歇过程的状态空间模型；步骤二：构建具有批次方向状态偏差和时间方向输出误差的二维Rosser模型；步骤三：基于所建立的二维Rosser模型和历史批次的欺骗攻击数据设计控制器；步骤四：基于Lyapunov‑Razumikhin函数，构建具有低网络延迟和欺骗攻击间歇过程的李雅普诺夫能量函数；步骤五：基于鲁棒安全不变集，给出的稳定性条件，在线求解以获得控制律增益K；本发明通过在线求解方式，实时更新控制器增益，利用历史批次的欺骗攻击数据持续改进和优化控制器，以确保系统能够有效抵御欺骗攻击。

主权项：1.基于欺骗攻击数据优化的迭代学习鲁棒安全预测控制方法，其特征在于：具体步骤如下：步骤一：在二维系统框架下，建立具有低网络延迟和欺骗攻击间歇过程的状态空间模型：具有不确定性、区间时变时滞和外界未知干扰的状态空间模型如下： 式中，表示在第κ批次离散时刻的系统状态、受到欺骗攻击的输入、输出和未知外界干扰，dm表示时滞的上界，g表示时滞步数,分别表示在第κ批次离散时刻系统的不确定状态矩阵、不确定控制输入矩阵和输出矩阵，满足Ag，B分别表示状态常数矩阵、输入常数矩阵，N，Fa和Fb分别表示已知常数矩阵，表示第κ批次离散时刻的不确定摄动，满足 式中，I表示相应维数的单位矩阵；欺骗攻击控制输入可以表示为： 式中，表示在第κ批次离散时刻的利用历史批次欺骗攻击数据训练的控制输入，表示欺骗攻击信号，满足其中，表示第κ批次离散时刻控制输入，第κ批次离散时刻欺骗攻击能量，表示在第κ批次离散时刻欺骗攻击指示器，满足： 步骤二：构建具有批次方向状态偏差和时间方向输出误差的二维Rosser模型：对于具有低网络延迟和欺骗攻击的间歇过程1，给出迭代学习控制律如下： 式中，表示在第κ批次离散时刻的迭代学习控制输入，u0表示初始值；定义沿着时间方向的输出误差为： 式中，表示在第κ批次离散时刻的输出误差，yr表示设定值；接着定义，沿着批次方向的状态偏差为： 式中，Δ表示沿批次方向的增量，f可以表示状态、输入或干扰；依据式5和6，可以得到系统的状态偏差和输出误差为： 式中，表示在第κ批次离散时刻的状态偏差，表示在第κ批次离散时刻的状态偏差，表示在第κ批次离散时刻的扩展干扰，满足表示在第κ批次离散时刻干扰增量；基于式4，引入历史批次欺骗攻击数据，得到迭代学习鲁棒安全预测控制律如下： 式中，依据8，9和10，构建具有欺骗攻击的二维Rosser模型如下： 式中，表示扩展的状态常数矩阵，表示扩展的输入常数矩阵，D表示扩展的干扰矩阵，和表示扩展的常数矩阵，表示扩展的输出矩阵，表示在第κ批次离散时刻扩展的状态矩阵，表示在第κ批次离散时刻扩展的输入矩阵，表示在第κ批次离散时刻增广的系统状态，表示在第κ批次离散时刻增广的系统状态，表示在第κ批次离散时刻增广的系统状态，表示在第κ批次离散时刻增量的系统输出；此外，欺骗攻击的概率满足如下伯努利分布： 式中，表示已知常；增量的欺骗攻击能量是有界的，满足其中δ是一个常数；步骤三：基于所建立的二维Rosser模型和历史批次的欺骗攻击数据设计控制器：由于可得增量式为： 进一步的，欺骗攻击控制律可以设计为： 式中，K表示控制律增益，m和n分别表示沿时间和批次方向的预测步数；因此，可以得到闭环的二维欺骗攻击Rosser模型： 基于闭环系统模型，给出优化问题如下： 式中，Ωx表示不变集，表示性能指标函数，Q和R分别表示状态加权矩阵和输入加权矩阵；步骤四：基于Lyapunov-Razumikhin函数，构建具有低网络延迟和欺骗攻击间歇过程的李雅普诺夫能量函数：给出具有时间方向和批次方向的Lyapunov-Razumikhin函数如下： 式中，表示Lyapunov-Razumikhin能量函数，和表示中间变量，表示在第κ批次离散时刻增广的系统状态的转置，表示在第κ批次离散时刻增广的系统状态的转置，P是一个正定矩阵，ξ表示能量函数的上界，是一个标量；此外，系统的不变集Ωx满足： 式中，表示数学期望；步骤五：基于鲁棒安全不变集，给出的稳定性条件，在线求解以获得控制律增益K：对于系统15，如果存在一个标量表示实数集合，使得如下不等式成立 则不变集Ωx是一个鲁棒安全不变集；基于鲁棒安全不变集，在线求解如下的稳定性条件，求解控制律增益K： 其中， 和Θg表示中间变量，γg表示时滞常数，G，P1和Y表示未知正定矩阵，υ，ε1，ε2是未知标量，0表示相应维数的0阶矩阵，*表示对应未知的转置；表示矩阵P1的逆矩阵，G-1表示矩阵G的逆矩阵，rmax表示迭代学习控制输入的上界；通过在线求解线求解线性矩阵不等式条件20和21，得到系统控制律增益K，确保系统能够有效抵欺骗攻击，并保持稳定高效运行。

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