CN113741309A - 一种基于观测器的双动态事件触发控制器模型设计方法 - Google Patents

一种基于观测器的双动态事件触发控制器模型设计方法 Download PDF

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CN113741309A CN202111085244.0A CN202111085244A CN113741309A CN 113741309 A CN113741309 A CN 113741309A CN 202111085244 A CN202111085244 A CN 202111085244A CN 113741309 A CN113741309 A CN 113741309A
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Abstract

本发明公开了一种基于观测器的双动态事件触发控制器模型设计方法,首先建立离散网络控制***模型,并基于观测器建立控制器模型,然后分别在传感器‑观测器网络和观测器‑控制器网络上引入动态事件触发机制,获取动态事件触发机制下观测器和控制器的输入;接着基于欺骗攻击和DoS攻击对网络传输数据造成的影响建立网络攻击模型,并在上述基础上建立基于观测器的双动态事件触发控制器模型;基于Lyapunov稳定性理论,获取确保网络控制***指数均方稳定的充分性条件,并通过求解线性不等式矩阵,获取观测器增益和控制器增益。本发明通过引入双动态事件触发机制,可以有效节省带宽,分别考虑欺骗攻击和DoS攻击,使得建立的双动态事件触发控制器模型具有一定的稳定性。

Description

一种基于观测器的双动态事件触发控制器模型设计方法
技术领域
本发明涉及离散网络控制技术领域,主要涉及一种基于观测器的双动态事件触发控制器模型设计方法。
背景技术
在实际控制***中,特别是通过无线通信网络进行监控时,网络组件(如传感器和控制器)可能会限制传感、处理和计算能力。无线网络的带宽在某些情况下也可能是有限的,例如水下通信环境中的低比特率。为了减少频繁占用的计算和网络资源,提出了多种不同的事件驱动的方案,使事件驱动控制一个有前途的解决方案存在的受限资源。事件触发方案通常是这样一种控制策略,既能提高计算和网络资源的使用效率,又能保持满意的闭环***性能。
通常通过有限带宽的无线网络介质彼此通信的传感器由具有低计算能力的低成本设备构成。这种有限的通信/计算能力可能成为使用复杂加密进行安全传输的绊脚石,这使得攻击者有可能从传感器传输中提取信息。通过破坏/修改某些重要数据,黑客的目的是影响控制性能,或在执行控制时将设备引导到攻击者的预期操作点。因此,安全挑战最近已成为新兴的研究课题,并已有了有关各种网络攻击的一些初步研究成果,例如,拒绝服务(DoS)攻击、欺骗攻击和重放攻击。因此,研究欺骗攻击和DoS攻击的离散网络控制***基于观测器的双动态事件触发控制也是一个具有挑战性的问题。
发明内容
发明目的:针对上述背景技术中存在的问题,本发明提供了一种基于观测器的双动态事件触发控制器模型设计方法,在考虑双动态事件触发机制和随机发生的欺骗攻击和DoS攻击情况下,建立了一个新的基于观测器的网络控制***,可以有效的减少网络负载。
技术方案:为实现上述目的,本发明采用的技术方案为:
一种基于观测器的双动态事件触发控制器模型设计方法,包括以下步骤:
步骤S1、建立离散网络控制***模型,并基于观测器建立控制器模型;
所述离散网络控制***模型如下:
Figure BDA0003265399840000021
其中,xk∈Rm为***状态变量,yk∈Rp为测量输出,zk∈Rq为控制输出,uk为控制输入,ωk为外部扰动,且服从ωk∈L2[0,∞),A,B1,B2,C,D1,D2,E是常数矩阵;
所述控制器模型建立如下:
Figure BDA0003265399840000022
其中
Figure BDA0003265399840000023
为***状态xk的观测值,
Figure BDA0003265399840000024
代表控制器的真实输入,
Figure BDA0003265399840000025
代表测量输出信号到达观测器时的真实输入,Ac,Lc是观测器的预期增益,Kc为控制器的预期增益;
步骤S2、分别在传感器-观测器网络和观测器-控制器网络上采用动态事件触发机制;
当满足以下条件时,测量输出yk和***状态xk的观测值
Figure BDA0003265399840000026
被分别事件触发器1和事件触发器2释放到传感器—观测器网络和观测器—控制器网络当中,并由网络分别传输至观测器和控制器中:
Figure BDA0003265399840000027
Figure BDA0003265399840000028
其中
Figure BDA0003265399840000029
Figure BDA00032653998400000210
Figure BDA00032653998400000211
是当下的观测器状态
Figure BDA00032653998400000212
和上一次事件触发器2释放的观测器状态
Figure BDA00032653998400000213
之间的误差;
Figure BDA00032653998400000214
是当下的测量输出yk和上一次事件触发器1释放的测量输出
Figure BDA00032653998400000215
之间的误差;Ω12为正定矩阵,σ12和θ12为给定的正向标量,λ12∈(0,1),且满足λiθi≥1(i=1,2);在动态事件触发机制下,观测器输入为
Figure BDA00032653998400000216
控制器的输入为
Figure BDA00032653998400000217
步骤S3、基于欺骗攻击和DoS攻击对网络传输数据造成的影响建立网络攻击模型;
步骤S4、基于欺骗攻击、DoS攻击和双动态事件触发机制,设计基于观测器的双动态事件触发控制器模型;
步骤S5、基于Lyapunov稳定性理论,获取确保网络控制***指数均方稳定的充分性条件;
步骤S6、求解线性不等式矩阵,获取观测器增益和控制器增益。
进一步地,所述步骤S3中网络攻击模型建立如下:
首先,受到欺骗攻击后,观测器输入变为:
Figure BDA0003265399840000031
其中
Figure BDA00032653998400000313
为受到欺骗攻击传输的错误信号,αk为满足伯努利分布的随机变量,其概率分布为:
Figure BDA0003265399840000032
经过DoS攻击后,控制器输入变为:
Figure BDA0003265399840000033
其中βk为满足伯努利分布的随机变量,其概率分布为:
Figure BDA0003265399840000034
进一步地,所述步骤S4中基于观测器的双动态事件触发控制器模型设计如下:
设定观测误差为
Figure BDA0003265399840000035
下一个***状态观测误差ek+1如下:
Figure BDA0003265399840000036
设定
Figure BDA0003265399840000037
则基于观测器的双动态事件触发控制器模型如下描述:
Figure BDA0003265399840000038
Figure BDA0003265399840000039
其中
Figure BDA00032653998400000310
Figure BDA00032653998400000311
Figure BDA00032653998400000312
进一步地,获取确保网络控制***指数均方稳定的充分性条件具体如下:
设定标量γ,
Figure BDA0003265399840000041
和μi>0(i=1,2,3),观测器增益矩阵Ac和Lc,控制器增益矩阵Kc,当存在正定矩阵P>0,使得下列不等式成立时,则表示网络控制***在H水平下指数均方稳定:
Figure BDA0003265399840000042
其中:
Figure BDA0003265399840000043
Figure BDA0003265399840000044
Figure BDA0003265399840000045
Figure BDA0003265399840000046
Figure BDA0003265399840000047
Figure BDA0003265399840000048
Figure BDA0003265399840000049
Figure BDA00032653998400000410
Figure BDA00032653998400000411
Figure BDA00032653998400000412
Figure BDA00032653998400000413
进一步地,所述步骤S6中,求解线性不等式矩阵,获取观测器增益和控制器增益具体步骤包括:
给定标量γ,
Figure BDA00032653998400000414
和μi>0(i=1,2,3),存在正定矩阵P>0,使得下列不等式成立,则基于观测器的双动态事件触发控制器模型为H水平指数均方稳定:
Figure BDA0003265399840000051
其中:
Figure BDA0003265399840000052
Figure BDA0003265399840000053
Figure BDA0003265399840000054
Figure BDA0003265399840000055
Figure BDA0003265399840000056
31=[∈1Θ311Θ32 0 ∈1Θ34 0 0 0],
41=[∈2Θ41 0 -∈2Θ43 0 0 0 0],
Figure BDA0003265399840000057
Figure BDA0003265399840000058
71=[∈2B2T 0 0 -∈2B2T 0 0 0 0],
Figure BDA0003265399840000059
Figure BDA00032653998400000510
Figure BDA00032653998400000511
Figure BDA00032653998400000512
Figure BDA00032653998400000513
此时,观测器的增益矩阵为:
Figure BDA00032653998400000514
控制器的预期增益为:
Figure BDA00032653998400000515
Figure BDA0003265399840000061
有益效果:
本发明提供的基于观测器的双动态事件触发控制器模型设计方法,首先建立离散网络控制***模型,并基于观测器建立控制器模型,然后分别在传感器-观测器网络和观测器-控制器网络上引入动态事件触发机制,获取动态事件触发机制下观测器和控制器的输入;接着基于欺骗攻击和DoS攻击对网络传输数据造成的影响建立网络攻击模型,并在上述基础上建立基于观测器的双动态事件触发控制器模型;基于Lyapunov稳定性理论,获取确保网络控制***指数均方稳定的充分性条件,并通过求解线性不等式矩阵,获取观测器增益和控制器增益。本发明通过引入双动态事件触发机制,可以有效节省带宽,分别考虑欺骗攻击和DoS攻击,使得建立的双动态事件触发控制器模型具有一定的稳定性。
附图说明
图1是本发明提供的基于观测器的双动态事件触发控制器模型设计方法流程图;
图2是本发明实施例中的模型框架图;
图3是本发明实施例中***状态示意图;
图4是本发明实施例中***状态观测误差示意图;
图5是本发明实施例中动态事件触发机制和静态事件触发机制的触发时刻示意图;
图6是本发明实施例中欺骗攻击对传输信号的影响示意图;
图7是本发明实施例中DoS攻击对传输信号的影响示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作更进一步的说明。
如图1所示为本发明提供的基于观测器的双动态事件触发控制器模型设计方法流程图,具体步骤如下:
步骤S1、建立离散网络控制***模型,并基于观测器建立控制器模型。
本发明设计的离散网络控制***模型如下:
Figure BDA0003265399840000062
其中,xk∈Rm为***状态变量,yk∈Rp为测量输出,zk∈Rq为控制输出,uk为控制输入,ωk为外部扰动,且服从ωk∈L2[0,∞),A,B1,B2,C,D1,D2,E是常数矩阵;
所述控制器模型建立如下:
Figure BDA0003265399840000071
其中
Figure BDA0003265399840000072
为***状态xk的观测值,
Figure BDA0003265399840000073
代表控制器的真实输入,
Figure BDA0003265399840000074
代表测量输出信号到达观测器时的真实输入,Ac,Lc是观测器的预期增益,Kc为控制器的预期增益;
步骤S2、分别在传感器-观测器网络和观测器-控制器网络上引入动态事件触发机制;
当满足以下条件时,测量输出yk和***状态xk的观测值
Figure BDA0003265399840000075
被分别事件触发器1和事件触发器2释放到传感器—观测器网络和观测器—控制器网络当中,并由网络分别传输至观测器和控制器中:
Figure BDA0003265399840000076
Figure BDA0003265399840000077
其中
Figure BDA0003265399840000078
Figure BDA0003265399840000079
Figure BDA00032653998400000710
是当下的观测器状态
Figure BDA00032653998400000711
和上一次事件触发器2释放的观测器状态
Figure BDA00032653998400000712
之间的误差;
Figure BDA00032653998400000713
是当下的测量输出yk和上一次事件触发器1释放的测量输出
Figure BDA00032653998400000714
之间的误差;Ω12为正定矩阵,σ12和θ12为给定的正向标量,λ12∈(0,1),且满足λiθi≥1(i=1,2);;在动态事件触发机制下,观测器输入为
Figure BDA00032653998400000715
控制器的输入为
Figure BDA00032653998400000716
步骤S3、基于欺骗攻击和DoS攻击对网络传输数据造成的影响建立网络攻击模型。
首先,受到欺骗攻击后,观测器输入变为:
Figure BDA00032653998400000717
其中
Figure BDA00032653998400000718
为受到欺骗攻击传输的错误信号,αk为满足伯努利分布的随机变量,其概率分布为:
Figure BDA0003265399840000081
经过DoS攻击后,控制器输入变为:
Figure BDA0003265399840000082
其中βk为满足伯努利分布的随机变量,其概率分布为:
Figure BDA0003265399840000083
步骤S4、基于欺骗攻击、DoS攻击和双动态事件触发机制,设计基于观测器的双动态事件触发控制器模型。具体地,
设定观测误差为
Figure BDA0003265399840000084
下一个***状态观测误差ek+1如下:
Figure BDA0003265399840000085
设定
Figure BDA0003265399840000086
则双动态事件触发控制器模型如下描述:
Figure BDA0003265399840000087
Figure BDA0003265399840000088
其中
Figure BDA0003265399840000089
Figure BDA00032653998400000810
Figure BDA00032653998400000811
步骤S5、基于Lyapunov稳定性理论,获取确保***指数均方稳定的充分性条件。
设定标量γ,
Figure BDA00032653998400000812
和μi>0(i=1,2,3),观测器增益矩阵Ac和Lc,控制器增益矩阵Kc,当存在正定矩阵P>0,使得下列不等式成立时,则表示网络控制***在H水平下指数均方稳定:
Figure BDA0003265399840000091
其中:
Figure BDA0003265399840000092
Figure BDA0003265399840000093
Figure BDA0003265399840000094
Figure BDA0003265399840000095
Figure BDA0003265399840000096
Figure BDA0003265399840000097
Figure BDA0003265399840000098
Figure BDA0003265399840000099
Figure BDA00032653998400000910
Figure BDA00032653998400000911
Figure BDA00032653998400000912
下面给出具体证明过程:构建Lyapunov函数如下:
Figure BDA00032653998400000913
计算导数如下:
Figure BDA00032653998400000914
其中
Figure BDA0003265399840000101
Figure BDA0003265399840000102
Figure BDA0003265399840000103
Figure BDA0003265399840000104
Figure BDA0003265399840000105
在k∈[ik,ik+1)和k∈[tk,tk+1)时分别有:
Figure BDA0003265399840000106
Figure BDA0003265399840000107
且欺骗攻击的发送的错误信号
Figure BDA0003265399840000108
满足
Figure BDA0003265399840000109
综合可得:
Figure BDA00032653998400001010
其中
Figure BDA00032653998400001011
Figure BDA00032653998400001012
通过使用Schur定理,可以得出当ωk=0,***指数均方稳定。
对于非零的ωk,选取相同的Lyapunov函数,可得:
Figure BDA00032653998400001013
其中
Figure BDA0003265399840000111
Figure BDA0003265399840000112
上加上
Figure BDA0003265399840000113
得到
Figure BDA0003265399840000114
两边从0到T积分,可得:
Figure BDA0003265399840000115
令T→+∞,可得:
Figure BDA0003265399840000116
通过使用Schur定理,可以得出,***在H水平下指数均方稳定。
步骤S6、通过求解线性不等式矩阵,获取观测器增益和控制器增益。具体地,
给定标量γ,
Figure BDA0003265399840000117
和μi>0(i=1,2,3),存在正定矩阵P>0,使得下列不等式成立,则双动态事件触发控制器模型为H水平指数均方稳定:
Figure BDA0003265399840000118
其中:
Figure BDA0003265399840000121
Figure BDA0003265399840000122
Figure BDA0003265399840000123
Figure BDA0003265399840000124
Figure BDA0003265399840000125
31=[∈1Θ311Θ32 0 ∈1Θ34 0 0 0],
41=[∈2Θ41 0 -∈2Θ43 0 0 0 0],
Figure BDA0003265399840000126
Figure BDA0003265399840000127
71=[∈2B2T 0 0 -∈2B2T 0 0 0 0],
Figure BDA0003265399840000128
Figure BDA0003265399840000129
Figure BDA00032653998400001210
Figure BDA00032653998400001211
Figure BDA00032653998400001212
此时,观测器的增益矩阵为:
Figure BDA00032653998400001213
控制器的预期增益为:
Figure BDA00032653998400001214
Figure BDA00032653998400001215
下面给出具体证明过程:
Figure BDA00032653998400001216
定义
Figure BDA00032653998400001217
T=P1Kc
对于
Figure BDA00032653998400001218
存在P1=(VT)-1S-1MSVT,使得
Figure BDA00032653998400001219
对∑2左乘右乘
Figure BDA00032653998400001220
得到
Figure BDA0003265399840000131
Figure BDA0003265399840000132
Figure BDA0003265399840000133
Figure BDA0003265399840000134
将∑3中所有的
Figure BDA0003265399840000135
Figure BDA0003265399840000136
代替,得到结论。
下面通过编写Matlab程序求解线性矩阵不等式求解控制器增益并绘制仿真曲线,用仿真实例证明本发明的有效性:
设置***参数为:
Figure BDA0003265399840000137
Figure BDA0003265399840000138
Figure BDA0003265399840000139
设置动态事件触发参数为:
λ1=λ2=0.8,θ1=θ2=10,σ1=0.1,σ2=0.7,
Figure BDA00032653998400001310
欺骗攻击和DoS攻击参数为
Figure BDA00032653998400001311
Γ=diag{0.7,0.7},非线性函数
Figure BDA00032653998400001312
考虑扰动输入为:ωk=e-0.2k,***初始条件和状态观测值如下:
x0=[0.5 0 -0.5]T,
Figure BDA00032653998400001313
使用matlab的LMI工具箱得出观测器和控制器的增益为:
Figure BDA00032653998400001314
Figure BDA00032653998400001315
Figure BDA00032653998400001316
如图3所示本发明提供的网络控制***状态图,***状态观测误差ek+1如图4,从图3和图4可以得出,设计的基于观测器的控制器性能良好。
图5分别展示了动态事件触发机制和静态事件触发机制的触发时刻,可以明显看出,动态事件触发比静态事件触发更加节约网络资源。
图6和图7分别展示了欺骗攻击和DoS攻击对传输信号的影响。可以明显看出,在上述双重网络攻击的影响下,***依然能达到指数均方稳定。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出:对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于观测器的双动态事件触发控制器模型设计方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S1、建立离散网络控制***模型,并基于观测器建立控制器模型;
所述离散网络控制***模型如下:
Figure FDA0003265399830000011
其中,xk∈Rm为***状态变量,yk∈Rp为测量输出,zk∈Rq为控制输出,uk为控制输入,ωk为外部扰动,且服从ωk∈L2[0,∞),A,B1,B2,C,D1,D2,E是常数矩阵;
所述控制器模型建立如下:
Figure FDA0003265399830000012
其中
Figure FDA0003265399830000013
为***状态xk的观测值,
Figure FDA0003265399830000014
代表控制器的真实输入,
Figure FDA0003265399830000015
代表测量输出信号到达观测器时的真实输入,Ac,Lc是观测器的预期增益,Kc为控制器的预期增益;
步骤S2、分别在传感器-观测器网络和观测器-控制器网络上引入动态事件触发机制;
当满足以下条件时,测量输出yk和***状态xk的观测值
Figure FDA00032653998300000116
分别被事件触发器1和事件触发器2释放到传感器-观测器网络和观测器-控制器网络当中,并由网络分别传输至观测器和控制器中:
Figure FDA0003265399830000016
Figure FDA0003265399830000017
其中
Figure FDA0003265399830000018
Figure FDA0003265399830000019
Figure FDA00032653998300000110
是当下的观测器状态
Figure FDA00032653998300000111
和上一次事件触发器2释放的观测器状态
Figure FDA00032653998300000112
之间的误差;
Figure FDA00032653998300000113
是当下的测量输出yk和上一次事件触发器1释放的测量输出
Figure FDA00032653998300000114
之间的误差;Ω1,Ω2为正定矩阵,σ1,σ2和θ1,θ2为给定的正向标量,λ1,λ2∈(0,1),且满足λiθi≥1(i=1,2);在动态事件触发机制下,观测器输入为
Figure FDA00032653998300000115
控制器的输入为
Figure FDA0003265399830000021
步骤S3、基于欺骗攻击和DoS攻击对网络传输数据造成的影响建立网络攻击模型;
步骤S4、基于欺骗攻击、DoS攻击和双动态事件触发机制,设计基于观测器的双动态事件触发控制器模型;
步骤S5、基于Lyapunov稳定性理论,获取确保网络控制***指数均方稳定的充分性条件;
步骤S6、求解线性不等式矩阵,获取观测器增益和控制器增益。
2.根据权利要求1所述的基于观测器的双动态事件触发控制器模型设计方法,其特征在于,所述步骤S3中网络攻击模型建立如下:
首先,受到欺骗攻击后,观测器输入变为:
Figure FDA0003265399830000022
其中
Figure FDA0003265399830000023
为受到欺骗攻击传输的错误信号,αk为满足伯努利分布的随机变量,其概率分布为:
Figure FDA0003265399830000024
经过DoS攻击后,控制器输入变为:
Figure FDA0003265399830000025
其中βk为满足伯努利分布的随机变量,其概率分布为:
Figure FDA0003265399830000026
3.根据权利要求2所述的基于观测器的双动态事件触发控制器模型设计方法,其特征在于,所述步骤S4中基于观测器的双动态事件触发控制器模型设计如下:
设定观测误差为
Figure FDA0003265399830000027
下一个***状态观测误差ek+1如下:
Figure FDA0003265399830000028
设定
Figure FDA0003265399830000029
则基于观测器的双动态事件触发控制器模型如下描述:
Figure FDA00032653998300000210
Figure FDA0003265399830000031
Figure FDA0003265399830000032
其中
Figure FDA0003265399830000033
Figure FDA0003265399830000034
Figure FDA0003265399830000035
4.根据权利要求3所述的基于观测器的双动态事件触发控制器模型设计方法,其特征在于,所述步骤S5中,获取确保网络控制***指数均方稳定的充分性条件具体如下:
设定标量γ,
Figure FDA0003265399830000036
和μi>0(i=1,2,3),观测器增益矩阵Ac和Lc,控制器增益矩阵Kc,当存在正定矩阵P>0,使得下列不等式成立时,则表示网络控制***在H水平下指数均方稳定:
Figure FDA0003265399830000037
其中:
Figure FDA0003265399830000038
Figure FDA0003265399830000039
Figure FDA00032653998300000310
Figure FDA00032653998300000311
Figure FDA0003265399830000041
Figure FDA0003265399830000042
Figure FDA0003265399830000043
Figure FDA0003265399830000044
Figure FDA0003265399830000045
Figure FDA0003265399830000046
Figure FDA0003265399830000047
5.根据权利要求4所述的基于观测器的双动态事件触发控制器模型设计方法,其特征在于,所述步骤S6中,求解线性不等式矩阵,获取观测器增益和控制器增益具体步骤包括:
给定标量γ,
Figure FDA0003265399830000048
和μi>0(i=1,2,3),存在正定矩阵P>0,使得下列不等式成立,则基于观测器的双动态事件触发控制器模型为H水平指数均方稳定:
Figure FDA0003265399830000049
其中:
Figure FDA00032653998300000410
Figure FDA00032653998300000411
Figure FDA00032653998300000412
Figure FDA00032653998300000413
Figure FDA00032653998300000414
31=[∈1Θ311Θ32 0 ∈1Θ34 0 0 0],
41=[∈2Θ41 0 -∈2Θ43 0 0 0 0],
Figure FDA0003265399830000051
Figure FDA0003265399830000052
71=[∈2B2T 0 0 -∈2B2T 0 0 0 0],
Figure FDA0003265399830000053
Figure FDA0003265399830000054
Figure FDA0003265399830000055
Figure FDA0003265399830000056
Figure FDA0003265399830000057
此时,观测器的增益矩阵为:
Figure FDA0003265399830000058
控制器的预期增益为:
Figure FDA0003265399830000059
Figure FDA00032653998300000510
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