CN113189913A - 一种基于自适应触发机制的能源物联网安全控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于自适应触发机制的能源物联网安全控制方法,建立基于能源物联网的数学模型;融合自适应事件触发机制,建立系统触发模型;建立基于系统模型的复杂网络攻击模型;综合能源物联网攻击模型和自适应事件触发模型,建立基于网络攻击下的能源物联网模型;利用李雅普诺夫稳定性理论,得到确保系统均方指数稳定的充分性条件;联列并求解线性矩阵不等式获取状态反馈控制器增益。本发明在考虑了复杂网络攻击对系统数据传输影响的同时引入自适应事件触发机制来降低对于系统带宽的要求,保证电力信息物理融合的安全性和稳定性,提高了数据传输效率。
Description
技术领域
本发明属于能源物联网控制领域,具体是一种复杂网络攻击下基于自适应触发机制的能源物联网控制方法。
背景技术
能源对于当今社会经济政治的发展扮演着重要的角色,能源的安全关乎着整个国民经济生产发展。因此各国都在快速推进发展能源物联网,目前能源物联网自动化、智能化水平不断提高。能源物联网目前主要的结构是三层,包含应用层,网络层和物理层,其中物理层包括传感器、执行器等物理设备,负责感知物理环境信息和执行系统控制命令;传输层负责通过网络传输传感器的反馈信息及应用层的控制命令;应用层则是包括决策控制单元在内的控制系统,通过逻辑计算实现用户、感知和控制系统之间的逻辑耦合。能源物联网应用范围不断扩大,应用场景不断增加,控制区域逐渐增长,结构日趋复杂,这也使得能源物联网面临的严重的网络攻击风险,系统不可控的因素逐渐增加,面临着严重的安全威胁问题。
在物理层中,传感器会采集大量的数据,大量的数据中包含着极少部分的有效数据,剩下的数据都是无效的会占用本就有限的通信带宽,将数据输入自适应事件触发机制,看数据是否满足触发条件,满足触发条件则发送,不满足则是无效条件则不发送,此外自适应触发机制还可以通过系统自身的状态自适应调整事件触发参数,使得在降低数据传输量的同时提高传输数据的有效性。
在网络层中,面临着网络攻击威胁,这些攻击发生存在着随机性,即不清楚何时发生何时结束,另外网络攻击的种类多样,也使得针对性的防御策略收效甚小。网络攻击的随机性,多种性使得系统面临着严重的网络安全威胁。在多种、随机网络攻击发生下,研究系统的稳定性具有重要的意义。
发明内容
针对当前能源物联网面临网络攻击的问题,本发明的目的是提供一种复杂网络攻击背景下基于自适应触发机制的能源物联网安全控制方法;在考虑了复杂网络攻击对系统数据传输影响的同时引入自适应事件触发机制来降低对于系统带宽的要求,保证电力信息物理融合的安全性和稳定性,提高数据传输效率。
为了实现上述目的,本发明采取了如下技术方案:
一种复杂网络攻击环境下基于自适应触发机制的能源物联网安全控制方法,包括以下步骤:
S1-1:结合现有的研究和成果,建立基于能源物联网的数学模型;
S1-2:基于提出的能源物联网数学模型,融合自适应事件触发机制,建立系统触发模型:
定义h和tkh是采样周期和和最新的传输时刻,下一时刻表示为:
其中σ(t)是自适应事件触发机制的触发参数,满足如下条件:
S1-3:对于系统面临的复杂网络攻击威胁,建立基于系统模型的复杂网络攻击模型;
S1-4:综合能源物联网攻击模型和自适应事件触发模型,建立基于网络攻击下的能源物联网模型;
步骤S1-1~S1-4中对所述系统进行建模,具体为:
其中是x(t)的初始值,A和B是系统的参数矩阵;x(t)是系统状态向量,xA(t)是通过系统自适应事件触发机制获得的系统状态向量,α(t)是一个满足伯努利随机分布的变量,表示能源物联网系统的故障发生概率;xR(t)是重放网络攻击模型,系统遭受该攻击时会重发发送数据源;K是设置的系统控制器增益,Ti-1,1表示第i-1个DoS攻击休眠区间,Ti-1,0表示第i-1个DoS攻击活跃区间。
S1-5:利用李雅普诺夫稳定性理论,得到确保系统均方指数稳定的充分性条件,具体步骤如下:
1)稳定构建李雅普诺夫函数为:
2)对于自适应事件触发参数σ,给定的矩阵L1、S1、L2、S2;
3)判断是否存在正定矩阵P1、P2、Q1、Q2、Z11、Z12、Z21、Z22、Ω,使得矩阵Φ<0;
4)如果存在,则确定参数并结束;若不存在,则返回2)调整参数,并重复2)~4)。
S1-6:联列并求解线性矩阵不等式获取状态反馈控制器增益,具体如下:
自适应事件触发参数σ(t),给定的矩阵L1、S1、L2、S2、G、K,如果存在正定矩阵
本发明的有益效果
本发明考虑了复杂网络攻击对网络的影响,建立了复杂网络攻击下的能源物联网模型;为了优化带宽,提高数据传输效率降低带宽负载,在事件触发机制的基础上提出来自适应事件触发机制;基于本发明新建立的系统模型,利用线性矩阵不等式和李雅普诺夫稳定性理论得到了控制器增益,保证系统稳定的同时减低了网络带宽的要求。
附图说明
图1是本发明的流程图。
具体实施方式
以下案例仅作为演示,旨在更清晰的表述本发明的技术方案,不能以此来限制本发明的适用范围。除另有说明,本发明使用的专业术语或者学术表达应为本发明所属领域的通常意义。
图1是本发明的网络控制系统安全控制器设计流程图,流程图主要用来表明控制器的设计步骤,步骤如下:
S1-1:结合现有的研究和成果,建立基于能源物联网的数学模型;
S1-2:基于提出的能源物联网数学模型,融合自适应事件触发机制,建立系统触发模型;
S1-3:对于系统面临的复杂网络攻击威胁,建立基于系统模型的复杂网络攻击模型;
S1-4:综合能源物联网攻击模型和自适应事件触发模型,结合步骤S1-1~S1-3设计了基于网络攻击下的能源物联网模型;
S1-5:利用李雅普诺夫稳定性理论,得到确保系统均方指数稳定的充分性条件;
S1-6:联列并求解线性矩阵不等式获取状态反馈控制器增益。
S1-1:结合现有的研究和成果,建立基于能源物联网的数学模型。
能源物联网使用如下线性状态方程描述:
其中,A和B是系数矩阵,x(t)和u(t)分别是系统状态向量和控制输入向量,相应的状态反馈控制器为
u(t)=Kx(t) (5)
其中,K为待设计的控制器增益。
S1-2:基于提出的能源物联网数学模型,融合自适应事件触发机制,建立系统触发模型。
定义h和tkh是采样周期和和最新的传输时刻,下一时刻表示为:
ε用于调整的σ(t)收敛速度。
当采样数据满足如下条件时,则将采样数据传输到通信网络中,否则丢弃该采样数据。
ek(t)TΩek(t)≤σ(t)xT(th+bh)Ωx(th+bh)bh) (8)
ek(t)=x(th)-x(th+bh)。
S1-3:对于系统面临的复杂网络攻击威胁,建立基于系统模型的复杂网络攻击模型。
网络攻击下控制器的输入为:
x(t)=δ(t)[α(t)xR(t)+(1-α(t))xA(t)]t)] (9)
其中xR(t)是重放攻击,xR(t)=xA(tr)表示被重复发送的tr时刻数据,xA(tr)是经过正常通过混合触发机制的系统状态,α(t)是一个伯努利随机变量用来表示设备故障的随即发生:当α(t)=0时,系统设备正常运行,传输数据无误;当α(t)=1时,网络欺骗攻击没有发生系统正常运行。
Ti-1,1表示第i-1个DoS攻击休眠区间,此时系统输入未遭受DoS攻击影响,DoS攻击未造成系统输入丢失;Ti-1,0表示第i-1个DoS攻击活跃区间,此时系统遭受DoS攻击影响,DoS攻击造成系统输入堵塞,未能正常接收数据。
S1-4:综合能源物联网攻击模型和自适应事件触发模型,结合步骤S1-1~S1-3设计了基于网络攻击下的能源物联网模型。
结合(5)和(9),在网络攻击的影响下和自适应事件触发机制的情况下,系统输入为:
u(t)=K{δ(t)[α(t)xR(t)+(1-α(t))xA(t)]}1)
则系统模型表示为:
S1-5:利用李雅普诺夫稳定性理论,得到确保系统均方指数稳定的充分性条件。
θ(t)∈{1,2},对于自适应事件触发参数σ(t),给定的矩阵L1、S1、L2、S2,判断是否存在正定矩阵P1、P2、Q1、Q2、Z11、Z12、Z21、Z22、Ω,使得矩阵Φi<0,则上述考虑了复杂网络攻击下自适应事件触发能源物联网是均方指数稳定的,其中:
S1-6:联列并求解线性矩阵不等式获取状态反馈控制器增益。
控制器增益的表达式为:
Claims (5)
1.一种基于自适应触发机制的能源物联网安全控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1-1:建立基于能源物联网的数学模型;
S1-2:根据基于能源物联网数学模型,融合自适应事件触发机制,建立自适应事件触发模型;
S1-3:对于系统面临的复杂网络攻击威胁,建立基于系统模型的复杂网络攻击模型;
S1-4:综合复杂网络攻击模型和自适应事件触发模型,建立基于网络攻击下的能源物联网模型;
S1-5:利用李雅普诺夫稳定性理论,得到确保系统均方指数稳定的充分性条件;
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