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Enregistrement W4396560408 · doi:10.1049/cth2.12675

Fuzzy functional observer‐based sliding mode control for T‐S fuzzy cyber‐physical systems subject to disturbances and deception attacks

2024· article· en· W4396560408 sur OpenAlexaff
Baopeng Zhu, Wei Xiong, Shihua Li, Lei Guo, Xisong Chen

Notice bibliographique

RevueIET Control Theory and Applications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Security and Resilience
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDeceptionFuzzy logicObserver (physics)Control theory (sociology)Subject (documents)Cyber-physical systemComputer scienceFuzzy control systemControl (management)Sliding mode controlArtificial intelligencePsychologySocial psychologyPhysicsNonlinear system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper is concerned with the fuzzy functional observer‐based sliding mode control for T‐S fuzzy cyber‐physical systems subject to disturbances and deception attacks. First, the deception attack is modeled by an exogenous system with state dependent nonlinearity. Second, a fuzzy learning functional observer with fuzzy logic systems learning unknown nonlinear function, whose parameters can be directly found, is designed to estimate the partly unavailable states, deception attacks and lumped disturbances simultaneously. Then, a fuzzy sliding mode control is designed to compensate the effect of deception attack and reject the disturbances. Furthermore, some sufficient conditions are given to guarantee that the closed‐loop fuzzy system is exponential convergent. Finally, a numerical example is given to illustrate the validity of the proposed method.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,802
Score d'incertitude au seuil0,597

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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