Robust and Resilient Distributed MPC for Cyber-Physical Systems Against DoS Attacks
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, considering the ubiquitously existing cyber attacks in cyber-physical systems (CPSs), we present a robust and resilient distributed model predictive control (MPC) strategy for CPSs with multi-agent architecture under denial-of-service (DoS) attacks to achieve the goal of cooperative regulation with all agents' states being regulated to their equilibrium. Each agent in the CPSs is subject to external disturbances, and the communication channels among agents might be affected by randomly occurring DoS attacks. To tackle these issues, firstly, a novel robustness constraint is designed to handle the uncertainties in the MPC algorithm. By adding this constraint, the state of the nominal system can be confined in a shrinking and tighter range compared to the classical MPC approach, thus resulting in enhanced robustness against uncertainties. Furthermore, a lengthened sequence transmission strategy is proposed to mitigate the effect of the lack of information in the communication channels induced by DoS attacks. At each time instant, the controller of each agent utilizes the predicted state information to compensate for the transmission block-out from one agent to another. Moreover, recursive feasibility for the control framework and the closed-loop stability for the overall system are guaranteed by theoretical analysis. Finally, simulation and comparison studies demonstrate the effectiveness of the proposed robust and resilient distributed MPC strategy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».