预测滑模控制器

抗随机欺骗攻击

针对网络化高阶全驱动多智能体在前馈和反馈通道遭受随机欺骗攻击的安全协调控制问题，引入滑模思想提升鲁棒性，并用增量高阶全驱动模型实现多步预测优化。

张大蔚 · 刘国平

IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems 2023

技术优势

抗随机欺骗攻击

滑模变量的引入增强了闭环系统对前馈和反馈通道随机欺骗攻击的鲁棒性。

优化协调控制性能

基于增量高阶全驱动模型的多步预测优化了协调控制性能。

稳定条件充分必要

给出了闭环系统稳定性和一致性的充要条件，便于控制器设计和分析。

应用场景

• 多智能体编队控制：在通信受攻击时保持多智能体编队稳定并达成一致。
• 群体机器人协同安全：提升群体机器人在恶意干扰下的协同任务执行能力。
• 航天器编队与姿态协同：用于航天器编队飞行中遭受欺骗攻击时维持队形与协同。
• 工业机器人网络化控制：保护网络化工业机器人在数据篡改下的稳定运行。