复杂网络攻击下基于自适应事件触发机制的神经网络量化控制方法

    公开(公告)号:CN112286051A

    公开(公告)日:2021-01-29

    申请号:CN202010991262.4

    申请日:2020-09-20

    IPC分类号: G05B13/04

    摘要: 本发明公开了复杂网络攻击下基于自适应事件触发机制的神经网络量化控制方法,包括如下步骤:步骤一,建立神经网络模型并初步设计控制器模型;步骤二,建立自适应事件触发方案AETS;步骤三,引入量子化机制,采用对数量子器减少具有线性量化电平的冗余数据;步骤四,分别考虑重放攻击、欺骗攻击、DoS攻击情况下对网络传输数据造成的影响,建立复杂网络攻击模型;步骤五,设计了神经网络量化控制器;步骤六,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;步骤七,联列并求解线性矩阵不等式获取状态反馈控制器增益K。本发明采用了动态调整触发条件的AETS,节省了有限的通信资源采用量化机制,节省了有限的带宽。