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一种端边云协同的工控系统状态变量调控方法 

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摘要:一种端边云协同的工控系统状态变量调控方法,属于工控系统自动化监测与工业过程安全技术领域。为了解决针对现有的基于数据驱动的工控系统没有一种状态变量调控方法导致的不能有效发现数据轨迹发生的改变的问题,以及存在自动化监测技术与工业过程故障诊断技术的不足的问题。本发明通过终端采集注入系统采集在线数据和注入经过状态调控数据序列,通过边缘节点时数据处理和小规模实时计算,通过云服务器存储历史数据和系统模型,以及离线计算复杂公式和大矩阵;通过三者的端边云协同,在线部署过程中生成使状态轨迹偏移最大的攻击序列,或者生成状态操纵攻击序列;根据不同的序列进行数据注入。

主权项:1.一种端边云协同的工控系统状态变量调控方法,其特征在于,所述方法在针对被控工业过程的在线数据进行状态变量调控之前,需要预先对离线阶段的数据进行处理,然后基于离线阶段处理的数据,对被控工业过程的在线数据进行状态变量调控;预先对离线阶段的数据进行处理的过程包括:S100、在云服务器上构建被控过程的名义系统与残差产生器:步骤A1:获取被控工业过程的状态空间模型其中,uk、yk分别为被控工业过程的控制输入与传感器量测输出,xk为n维的状态变量,pk为过程噪声,ok为测量噪声;A,B,C,D分别为状态方程与输出方程中的系统矩阵、控制矩阵、输出矩阵以及直接传递矩阵;步骤A2:通过系统辨识的方法获得状态方程中的过程噪声项pk的协方差矩阵Q,以及输出方程中的传感器量测噪声项ok的协方差矩阵R;步骤A3:根据过程监测系统所采用的残差产生器的类型和阶数重构输出变量y的残差产生器rsk,即实际是基于输出变量残差rk构造的窗口长度为s的广义残差向量,并计算广义残差序列rsk的协方差矩阵,记作残差产生器其中,ysk、usk、psk、osk为包含s个样本的数据集,Hu,s、Hp,s为广义输入系数矩阵和广义过程噪声系数矩阵;vs表示等价向量,满足:vsΓs=0,其中,Γs为增广的能观性矩阵;S200、在云服务器上计算隐蔽性矩阵Ha:步骤B1:等价空间长度设定为s,构建广义能观性矩阵步骤B2:从矩阵Γs的左零空间中选取一个隐蔽性矩阵Ha=NullΓs,Null为求取矩阵的左零矩阵的算子;等价向量vs通过隐蔽性矩阵Ha的任意一行进行构造;S300、在云服务器上计算无异常情形下的状态最优估计:步骤C1:基于等价空间长度,利用C和A构建广义过程噪声系数矩阵Hp,s,利用A、B、C和D广义输入系数矩阵Hu,s;步骤C2:将过程噪声、量测噪声用复合噪声ζk表示,ζk=Hp,spsk+osk并将其协方差矩阵记作Σζ;基于S100获得的噪声协方差矩阵Q和R,并计算步骤C3:采集在线输入uk、输出数据yk,构造窗口长度为s的输入向量usk、输出向量ysk;计算无异常情形下的广义输出向量步骤C4:计算状态估计投影矩阵步骤C5:利用加权最小二乘法计算无异常情形下的状态最优估计基于离线阶段处理的数据,对被控工业过程的在线数据进行状态变量调控的过程包括以下步骤:S400、设定工控安防演练策略;若采用状态偏移策略,则进入S500;若采用状态变量调控策略,则进入S600;S500、在边缘节点上生成使状态轨迹偏移最大的数据序列ask;具体步骤包括:步骤E1:设定调控能量值上界,记作Ma;步骤E2:读取离线阶段计算的隐蔽性矩阵Ha和状态估计投影矩阵步骤E3:计算矩阵的主特性向量,即对应于最大特征值的特征向量γ*k;步骤E4:计算状态偏移最优序列其中表示归一化的攻击向量,Ma为调控能量值上界,进入S700;S600、在边缘节点上生成状态变量调控数据序列:步骤F1:设定虚拟状态轨迹为fk;步骤F2:采集在线控制指令输入uk、传感器量测输出数据yk,构造窗口长度为s的堆叠控制指令输入向量usk、堆叠传感器量测输出向量ysk;计算广义输出向量步骤F3:生成状态变量调控数据序列,S700、在终端采集注入系统上实施数据注入:步骤G1:从中提取子序列,将ak-s+1,ak-s+2…ak依次周期性循环赋值给子序列as,1k,as,2k…as,mk;步骤G2:在网络通信通道截获传感器传输数据并拆包;步骤G3:将子序列as,1k,as,2k…as,mk中的各个元素aik依次与第i个传感器通道中的量测值yik相加,计算得到篡改后的数据ya,ik=yik+aik;步骤G4:将篡改后的数据重新打包后在网络通信通道重新发送。

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