CN110535822A - 一种网络化运动控制系统的多重传感器攻击辨识方法 - Google Patents

Abstract

一种网络化运动控制系统的多重传感器攻击辨识方法，先对网络化运动控制系统进行建模，确定其传递函数；将系统传递函数转化为状态空间方程；对含有多重传感器攻击的输出信号进行EMD分解；最后对攻击信号和分解分量进行傅里叶变换，对比两者的频谱特性。该方法能在系统发生多重攻击的情况下，对每个攻击信号的频率进行准确辨识，同时辨识结果可以满足实际应用的精度。

Description

一种网络化运动控制系统的多重传感器攻击辨识方法

技术领域

本发明属于网络安全技术领域，具体提供一种网络化运动控制系统的多重传感器攻击辨识方法，它能对攻击进行辨识，为系统态势评估，保障其安全运行。

背景技术

近年来，工业控制系统(industrial control system)经历了重要的发展历程，引入了工业以太网和TCP/IP等开放性通信协议，与外部网络的连接变得更为紧密与频繁，这既大幅提升了工业控制系统的智能化、信息化程度,也引发了一系列新的安全挑战。许多攻击通过互联网侵入到工控系统中，制造领域、能源领域、石油化工领域、水利领域、核工业控制系统、交通控制系统中的安全攻击事件屡见不鲜，引起了世界各国政府的高度重视。

针对受到的安全威胁,ICS主要采用入侵检测技术监控系统运行状态,实时发现可疑行为,便于安全人员及时采取应对措施,抵御已知和未知攻击。入侵检测系统(IDS，Intrusion Detection System)是一种对网络传输进行实时监视，在发现可疑传输时发出警报或者采取主动反应措施的网络安全设备，是系统防御的核心技术,众多保护技术的实施依赖于入侵检测技术的效率，即是否能够实时发现入侵行为.然而ICS具有实时性高、资源受限、更新困难等特殊性,导致传统入侵检测系无法直接应用于ICS中。

现有的大多数检测方法都是基于观测器进行攻击辨识，然而，当未知输入信号的个数超过系统的输出个数时，根据系统辨识原理，由于信号叠加效应，未知输入能观性条件不满足，因而观测器无法对每个攻击信号进行实时估计，即通过观测器无法获得每个攻击信号的幅值和频率的准确信息。

发明内容

为了克服现有检测方法存在的准确性较差的不足，本发明提供一种网络化运动控制系统的多重传感器攻击辨识方法，该方法能在系统发生多重传感器攻击的情况下，对攻击中不同频率的攻击信号进行准确辨识，并且该方法不受系统输出个数的限制，同时辨识结果可以满足实际应用的精度。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种网络化运动控制系统的多重传感器攻击辨识方法,包括以下步骤：

1)确定网络化运动控制系统传递函数；

通过系统辨识，确定网络化运动控制系统传递函数如式(1)所示：

其中G(s)为网络化运动控制系统的传递函数，K，T_s为辨识出来的参数；

2)建立网络化运动控制系统状态方程和输出方程，过程如下：

2.1)将网络化运动控制系统的传递函数转换为状态空间方程，如式(2)所示：

x(t)＝Ax(t)+Bu(t) (2)

其中A为系统的状态矩阵，B为输入矩阵,x(t)表示系统状态量，u(t)为系统输入；

2.2)网络化运动控制系统的输出方程如式(3)所示：

y(t)＝Cx(t)+f(t)+d(t) (3)

其中y(t)表示系统输出量，x(t)表示系统状态量，C表示输出矩阵，f(t)和d(t)分别表示不同频率的攻击信号；

3)对含有多重传感器攻击的输出信号进行EMD分解，过程如下；

3.1)找出原数据序列y(t)的所有极大值点和极小值点，将其用三次样条函数分别拟合为原序列的上和下包络线；令上下包络线的均值为m₁；将原数据序列减去m₁可得到一个减去低频的新序列h(t)，即h(t)＝y(t)-m₁；

3.2)用y(t)减去h(t)，得到一个去掉高频成分的新数据序列r₁；对r₁再进行上述分解，得到第二个本征模函数分量；如此重复直到最后一个数据序列r_n不可被分解；

4)对攻击信号和分解分量进行傅里叶变换，对比两者的频谱特性；

对EMD分解后得到的若干IMF以及攻击信号进行傅里叶变换，通过对比找到和攻击信号频谱特性相似的分解分量，并比较两者的频谱特性来验证该方法对攻击信号频率辨识的准确度。

本发明中，EMD方法是依据数据自身的时间尺度特征，将一个复杂信号分解为若干频率不同的简单信号，并且该方法无须预先设定任何基函数。这一点与建立在先验性的谐波基函数和小波基函数上的傅里叶分解与小波分解方法具有本质性的差别。因此，我们对输出信号进行EMD分解后，即可得到若干不同频率的本征模函数分量(Intrinsic ModeFunction，IMF)，这其中就包含了攻击信号和原始输出信号频率特性的分量。

傅立叶原理表明，任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。

本发明提供了一种网络化运动控制系统的多重传感器攻击辨识方法，通过对含有多重传感器攻击的输出信号进行EMD分解，实现对每个攻击信号频率的辨识，与现有技术相比，本发明的有益效果表现在于：即使未知输入信号的个数超过系统输出的个数，此方法也能较为准确的辨识出每个攻击信号的频率特性，这是传统观测器检测技术所无法做到的。该方法的辨识精度可以满足实际应用的要求，并且所需的相关参数可以通过低成本传感器测得。

附图说明

图1是给定初值条件下的系统状态曲线；

图2是加入传感器攻击f₁＝0.01sin(2π×50t)和d₁＝0.01sin(2π×10t)后的输出曲线；

图3是对输出曲线进行EMD分解的效果图；

图4是对攻击f₁和对应分解分量的傅里叶变换后的频谱图；

图5是对攻击d₁和对应分解分量的傅里叶变换后的频谱图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清晰，下面结合附图和实际实验对本发明的技术方案作进一步描述。

参照图1-图5，一种网络化运动控制系统的多重传感器攻击辨识方法，先对运动控制系统进行建模，确定其传递函数；将系统传递函数转换为状态空间模型；再考虑系统中的网络攻击，对含有多重传感器攻击的输出信号进行EMD分解；最后对攻击信号和对应分解分量进行傅里叶变换，对比两者的频谱特性。

本发明为一种网络化运动控制系统的多重传感器攻击辨识方法,包括以下步骤：

1)确定网络化运动控制系统传递函数；

2)建立网络化运动控制系统状态方程和输出方程；

3)对含有多重传感器攻击的输出信号进行EMD分解；

4)对攻击信号和分解分量进行傅里叶变换，对比两者的频谱特性。

进一步，步骤1)中，确定网络化运动控制系统传递函数，过程如下：

通过系统辨识，确定网络化运动控制系统传递函数如式(1)所示：

其中。K＝0.08373，T_s＝0.02433。

进一步，所述步骤2)中，建立网络化运动控制系统状态方程和输出方程，过程如下：

2.1)将网络化运动控制系统的传递函数转换为状态空间方程，如式(2)所示：

x(t)＝Ax(t)+Bu(t) (2)

其中x表示系统状态量,状态转移矩阵系统输入u(t)＝v，参考输入v＝3sin(0.2t)，输入矩阵B＝[0 3.4414]^T，其状态曲线如图1所示。

2.2)网络化运动控制系统的输出方程如式(3)所示：

y(t)＝Cx(t)+f(t)+d(t) (3)

其中y(t)表示系统输出量，x(t)表示系统状态量，输出矩阵C＝[1 0]，f₁＝0.01sin(2π×50t)和d₁＝0.01sin(2π×10t)分别表示不同频率的攻击信号，其输出曲线如图2所示。

进一步，所述步骤3)中，对含有多重传感器攻击的输出信号进行EMD分解,过程如下：

3.1)找出原数据序列y(t)的所有极大值点和极小值点，将其用三次样条函数分别拟合为原序列的上和下包络线；令上下包络线的均值为m₁；将原数据序列减去m₁可得到一个减去低频的新序列h(t)，即h(t)＝y(t)-m₁；

3.2)用y(t)减去h(t)，得到一个去掉高频成分的新数据序列r₁；对r₁再进行上述分解，得到第二个本征模函数分量；如此重复直到最后一个数据序列r_n不可被分解。EMD分解效果图如图3所示。

进一步，步骤4)中，对攻击信号和分解分量进行傅里叶变换，对比两者的频谱特性，过程如下：

输出信号经过EMD分解后得到若干频率不同的IMF，对IMF以及攻击信号进行傅里叶变换，通过对比找到和攻击信号频谱特性相似的分解分量，并比较两者的频谱特性来验证该方法对攻击信号频率辨识的准确度。其傅里叶变换后的频谱结果如图4、5所示。

本发明提供了一种网络化运动控制系统的多重传感器攻击辨识方法，通过对含有多重传感器攻击的输出信号进行EMD分解，并结合傅里叶变换实现对攻击信号频谱的辨识，与现有技术相比，本发明的有益效果表现在：即使未知输入信号的个数超过系统输出的个数，此方法也能较为准确的辨识出每个攻击信号的频率特性，这是传统观测器检测技术所无法做到的。该方法的辨识精度可以满足实际应用的要求，并且所需的相关参数可以通过低成本传感器测得。

以上结合附图详细说明和陈述了本发明的实施方式，但并不局限于上述方式。在本领域的技术人员所具备的知识范围内，只要以本发明的构思为基础，还可以做出多种变化和改进。

Claims (1)

1.一种网络化运动控制系统的多重传感器攻击辨识方法,其特征在于，所述方法包括以下步骤：

1)确定网络化运动控制系统传递函数；

通过系统辨识，确定网络化运动控制系统传递函数如式(1)所示：

其中G(s)为网络化运动控制系统的传递函数，K，T_s为辨识出来的参数；

2)建立网络化运动控制系统状态方程和输出方程，过程如下：

2.1)将网络化运动控制系统的传递函数转换为状态空间方程，如式(2)所示：

x(t)＝Ax(t)+Bu(t) (2)

其中A为系统的状态矩阵，B为输入矩阵,x(t)表示系统状态量，u(t)为系统输入；

2.2)网络化运动控制系统的输出方程如式(3)所示：

y(t)＝Cx(t)+f(t)+d(t) (3)

其中y(t)表示系统输出量，x(t)表示系统状态量，C表示输出矩阵，f(t)和d(t)分别表示不同频率的攻击信号；

3)对含有多重传感器攻击的输出信号进行EMD分解，过程如下；

3.1)找出原数据序列y(t)的所有极大值点和极小值点，将其用三次样条函数分别拟合为原序列的上和下包络线；令上下包络线的均值为m₁；将原数据序列减去m₁可得到一个减去低频的新序列h(t)，即h(t)＝y(t)-m₁；

3.2)用y(t)减去h(t)，得到一个去掉高频成分的新数据序列r₁；对r₁再进行上述分解，得到第二个本征模函数分量；如此重复直到最后一个数据序列r_n不可被分解；

4)对攻击信号和分解分量进行傅里叶变换，对比两者的频谱特性；

对EMD分解后得到的若干IMF以及攻击信号进行傅里叶变换，通过对比找到和攻击信号频谱特性相似的分解分量，并比较两者的频谱特性来验证该方法对攻击信号频率辨识的准确度。