带有传输受限和随机丢包的网络化控制系统的故障检测方法研究

研究了同时存在传输受限和随机丢包情况下的网络化控制系统的故障检测问题, 给出了残差发生、残差评价和误报率分析的方法. 首先, 基于确定性的系统描述, 本文给出了基于周期系统理论的残差发生方法. 接下来, 在充分利用随机丢包概率特性的基础上, 本文给出了残差评价方法. 最后, 利用切比雪夫不等式, 本文给出了故障检测误报率的计算方法. 仿真结果证实了算法的有效性.     

存在通讯限制的网络控制系统鲁棒故障检测

对一类具有随机丢包和通讯限制的网络控制系统的鲁棒故障检测问题进行研究;考虑控制器到执行器间存在通讯限制以及传感器到控制器间存在数据丢包,并将丢包用Bernoulli随机二进制分布进行描述;在此基础上建立带有故障的离散时间模型,基于所建立的模型设计故障检测滤波器,使得残差系统随机稳定,同时滤波误差系统的H∞范数满足给定的衰减水平;所设计的故障检测滤波器不但保证了残差系统对故障的灵敏,同时对系统的外部扰动输入具有鲁棒性;数值算例验证了文章所提方法是可行的.     

一类随机不确定线性系统鲁棒故障检测问题研究

将一类受乘性随机噪声影响线性系统的基于观测器的残差产生器设计归结为随机意义下的H∞-滤波问题,应用线性矩阵不等式技术．推导问题可解的充分条件,给出观测器增益矩阵的求解方法．另外,根据给定的残差评价函数和闻值,判断故障的发生并估计故障的误报率;或给定残差评价函数和容许故障误报率,通过适当的选取阈值把实际的故障误报率限定在容许的范围内．仿真算例验证了所给算法的有效性．     

基于数据驱动残差评价策略的故障检测方法

提出一种基于残差评价策略的故障检测方法,在仅有系统残差数据的基础上,不依赖于系统解析模型进行故障检测,为基于数据驱动方法进行复杂系统的故障检测提供了新的理论依据.为了提高系统故障检测的准确性,在分析故障检测漏报率和误报率的基础上,对故障检测阈值进行优化设计,并通过对车辆电源系统可能发生的励磁系统故障进行故障检测,验证了所提出方法的准确性和有效性.     

具有随机丢包的一类网络控制系统的故障检测

针对存在随机数据包丢失的网络环境,研究了一类网络控制系统的故障检测问题.考虑随机丢包同时发生在传感器与控制器以及控制器与执行器之间,将网络控制系统建模为含有4个模态的马尔可夫跳变线性系统.基于此类模型,构造了系统的残差发生器,相应的故障检测问题转化为H∞滤波问题.利用马尔可夫跳变线性系统理论,设计了故障检测滤波器,使得...     

基于模糊聚类算法的工控网络控制故障检测方法研究

针对传统大型工控网络控制故障检测过程中,没有考虑故障延时特性,从而导致的故障信号检测准确率下降,检测效率降低;为此,提出一种基于模糊算法的大型工控网络控制故障检测方法;引入模糊算法,对大型工控网络控制中的故障信号延迟进行模糊化建模,通过随机时延切换设计故障观测参数和故障观测参数的残差对大型工控网络控制系统进行故障检测,克服信号延迟弊端;实验结果表明,利用文章方法进行大型工控网络控制系统故障检测,能够有效提高故障的准确率,效果令人满意。     

考虑输出量化的控制系统传感器故障检测

针对一类考虑输出均匀量化的控制系统,研究了传感器故障下的故障检测问题。首先,从优化的角度出发,考虑残差对未知干扰的鲁棒性和对传感器故障灵敏性之间的折中问题,给出了H∞/H∞性能指标,并通过求解代数黎卡提方程得出最优残差生成器的增益矩阵;然后,利用量化误差的随机过程特性,设计了残差评价器,同时给出了所设计阈值误报率的上确界;最后,数值仿真结果显示,系统能够快速准确地检测出传感器故障,验证了所提方法的有效性。     

基于模型的闭环系统故障检测的一种新方法

针对在闭环控制系统中,如何取得产生残差的最佳信号的问题,通过对单输入单输出闭环系统各种故障的Matlab仿真研究及结果分析,提出了一种基于模型的闭环系统故障检测的新方法。该方法把控制器的输出残差和系统的输出残差结合起来检测故障,并且考虑到了在实际系统中控制器可能饱和的实际情况。这种检测故障的新方法对于实际系统可能发生的各种故障(如执行器,传感器故障)更为有效,可以提高系统检测故障的性能,减少了系统故障的漏报率。     

结合随机子空间和级联残差网络的缺陷检测

针对基于深度学习的表面缺陷检测方法中的小样本问题,提出一种结合随机子空间和级联残差网络的缺陷检测方法（RSM-MTResNet）。该方法将缺陷数据分解为多个随机子空间,在每个子空间上构建残差网络,通过级联多个残差网络得到融合特征。在NEU表面缺陷数据集上进行实验,运用了混淆矩阵和[F1]值来评估模型性能。结果表明该方法的分类准确率为97.66%,比传统CNN方法的准确率高了14.5%,[F1]值均提高10.0%以上,这证明了该方法不仅能在一定程度解决小样本问题,同时能获得较高的识别性能。     

基于抗体浓度的实时网络风险控制系统的设计与实现

系统采用人工免疫理论,通过对传统入侵检测系统Snort的实时检测结果进行分析,根据抗体浓度随网络入侵强度动态变化的特点,计算出当前网络风险值,反映出当前网络所面临的各类攻击和整体风险状况;Snort依赖规则匹配对数据包进行检测,由于检测过程未考虑当前的网络风险状况,对所有的匹配都发出报警,存在误报率过高的问题,系统针对不同攻击的危险程度设定报警阈值和丢包阈值,降低Snort的误报率;并根据风险值大小,采取通过、报警、丢包阻断等响应措施。实验表明,该系统能够准确计算出主机和网络所面临的实时风险,降低Snort误报率,并能根据风险值大小制定有效的响应措施     

Residual generation and evaluation of networked control systems subject to random packet dropout

In this paper, we address fault detection for networked control systems subject to random packet dropout. The packet dropout is assumed to be existing in the sensor-to-controller link and the controller-to-actuator link. Both parity space and observer based residual generation and evaluation approaches are proposed. In parity space based fault detection scheme, a new optimization index is proposed to deal with stochastic system parameters caused by random packet dropout, while in observer based scheme, this is accomplished by introducing a reference model. In order to evaluate performance of the designated threshold, the corresponding false alarm rate is given. The two fault detection schemes can ensure both robustness to packet dropout as well as disturbance and sensitivity to fault. An experimental study is employed to verify that the proposed method performs better than the existing approaches.     

基于软件定义网络的卫星网络容错路由机制

鉴于卫星网络对安全性和应对故障的能力有很高的要求，引入了软件定义网络（SDN）技术，在网络中放置中央控制器来增强网络对故障的应对能力。首先，基于SDN的思想设计了一种卫星网络模型，计算了三层轨道上卫星运行的参数并构建星座；然后，采用分层路由的方法，设计了一种针对卫星网络的容错路由机制；最后，在Mininet平台上进行了仿真实验，将容错路由算法（FTR）的实验结果与基于链路感知的星间路由算法（LRSR）和多层卫星网络路由算法（MLSR）的实验结果进行了对比。对比结果表明，在网络中无损坏节点和链路的情况下，FTR的路由总延时比LRSR平均降低了6.06%，说明了引入SDN集中控制的有效性；FTR的丢包率比同样以最小延时为目标的MLSR降低了25.79%，说明了在网络模型中为中轨道（MEO）卫星设计临时存储路由机制的有效性。而当网络中节点和链路的失效情况比较严重时，FTR的路由总延时比LRSR降低了3.99%，比MLSR降低了19.19%；其丢包率比LRSR降低了16.94%，比MLSR降低了37.95%，说明了FTR的容错有效性。实验结果验证了基于SDN的卫星网络路由机制具有更好的容错能力。     

An integrated trade-off design of observer based fault detection systems

In this paper, problems related to the integrated design of observer based fault detection systems are addressed. In the context of norm based residual evaluation, a trade-off between false alarm rate (FAR) and fault detection rate (FDR) is first formulated. Aiming at minimizing FAR under given FDR, an approach is then presented for the design of observer based fault detection systems. For this purpose, the well-established factorization technique is applied. Finally, study is devoted to the comparison between the existing methods and the proposed one.     

基于超融合云网络环境的持续丢包主动探测系统

业务上云在近些年已经成为趋势,而新冠疫情也加速了这一趋势.然而公有云并不适用于所有用户.尤其是出于数据隐私的考虑,很多用户尤其是政府用户更希望在后疫情时代建设他们自己的私有云或者混合云.超融合设备(HCI)是达到这一目标的有效手段.在超融合设备中,计算、网络、存储等资源都被完全虚拟化,传统的物理网络设备单元也被一段段代码所替代.此外为了获得高性能的网络转发能力,很多创新技术应运而生,其中DPDK技术是其中翘楚而被广泛应用.开发者可以利用DPDK技术实现多种多样地、定制化地网络转发应用.虚拟化技术和DPDK技术可以大大提升设备资源的利用率以及网络转发性能,降低大中小企业或者机构的数据中心或者私有云的构建难度和成本.但同时高度的虚拟化也给网络运维人员带来了巨大的挑战.这些虚拟网元对网络运维人员而言是没有实体的,虚拟网络在运维人员看来就像一个“黑盒”.当网络出现故障时(如丢包),传统的针对物理网络设备的排障手段在虚拟网络中变得不可用,这就大大增加了网络排障的时间,进而对业务的持续运行造成影响.针对这种问题,设计了一种虚拟网络持续性丢包探测系统Flowprobe,该系统旨在解决基于DPDK用户...     

IBFWA: Integrated Bloom Filter in Watchdog Algorithm for hybrid black hole attack detection in MANET

In recent days, the Mobile Ad-hoc Network (MANET) has gained more attention and popularity due to its dynamic nature. However, it is highly vulnerable to attacks due to its wireless nature and lack of central authority. This affects the overall performance of the network. To solve this problem, the Watchdog protocol was developed for attack detection. However, if it receives a false report from a misbehaving node, it fails to detect the attack. To overcome this problem, the Integrated Bloom Filter with Watchdog Algorithm (IBFWA) is proposed in this article to avoid packet loss. Here, the Certificate Authority (CA) validates the node through the process of key generation. Then, it checks whether the node is normal or attacker; if it is a black hole node, it will be blocked and communication through this node is avoided. If a node is compromised and revoked as a normal node, it is added to the network and communication through the node is enabled. The experimental results evaluate the performance of the proposed attack detection system in terms of lower node outage, residual energy, end-to-end delay, high detection probability, throughput, packet transfer rate and packet delivery ratio.     

具有双通道数据包丢失的Delta算子系统故障检测

研究同时存在双通道数据包丢失和时变时延的Delta算子网络控制系统（NCSs）故障检测问题.假定数据包丢失发生在控制器到执行器、传感器至控制器的数据传输过程中，并且利用两个相互独立的伯努利随机变量描述是否发生丢包.将上述的NCSs建模为网络切换系统，提出任意切换律下故障检测滤波器的设计方法.利用线性矩阵不等式（LMIs）方法、Lyapunov-Krasovskii泛函和平均驻留时间等得出所考虑的网络切换系统具备指数均方稳定性的充分条件.证明了所用的网络切换系统满足H_∞性能，并推导出了滤波器参数的显式表达.数值仿真结果验证了所提方法的有效性.     

基于深度残差生成对抗网络的医学影像超分辨率算法

针对医学影像超分辨率重建过程中细节丢失导致的模糊问题,提出了一种基于深度残差生成对抗网络（GAN）的医学影像超分辨率算法。首先,算法包括生成器网络和判别器网络,生成器网络生成高分辨率图像,判别器网络辨别图像真伪。然后,通过设计生成器网络的上采样采用缩放卷积来削弱棋盘效应,并去掉标准残差块中的批量规范化层以优化网络;进一步增加判别器网络中特征图数量以加深网络等方面提高网络性能。最后,用生成损失和判别损失来不断优化网络,指导生成高质量的图像。实验结果表明,对比双线性内插、最近邻插值、双三次插值法、基于深度递归神经网络、基于生成对抗网络的超分辨率方法（SRGAN）,所提算法重建出了纹理更丰富、视觉更逼真的图像。相比SRGAN方法,所提算法在峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）上有0.21 dB和0.32%的提升。所提算法为医学影像超分辨率的理论研究提供了深度残差生成对抗网络的方法,在其实际应用中可靠、有效。     

基于残差决策的自动飞行控制系统远程实时故障诊断

针对自动飞行控制系统结构复杂、关联部件众多,发生故障时诊断时间长,从而影响飞机运行效率的问题,提出一种基于飞机通信寻址报告系统(ACARS)的远程实时故障诊断方案。首先,分析自动飞行控制系统的故障特点,设计搭建检测滤波器;然后,利用ACARS数据链实时发送的自动飞行控制系统的关键信息进行相关部件的残差计算,并根据残差决策算法进行故障诊断及定位;最后,针对不同故障部件残差间的差异大、决策门限无法统一的缺点,提出基于二次差值的残差决策改进算法,减缓了检测对象的整体变化趋势,降低了随机噪声和干扰的影响,避免了将瞬态故障诊断为系统故障的情况。实验仿真结果表明,基于二次差值的改进残差决策算法避免了多决策门限的复杂性,在采样时间为0.1 s的情况下,故障检测所需时间大约为2 s,故障检测时间大幅降低,有效故障检测率大于90%。