一种通过约束收紧抵御网络攻击的高效弹性MPC方案：在车辆巡航控制中的应用
系统与控制
2023-10-16 v1 系统与控制
最优化与控制
摘要
我们提出一种新颖框架，用于设计针对网络攻击下不确定线性系统的弹性模型预测控制 (MPC)。假设周期性攻击场景，我们将遭受拒绝服务 (DoS) 攻击且带有测量噪声的系统建模为具有参数与加性不确定性的不确定线性系统。为检测异常，我们采用基于卡尔曼滤波器的方法。随后，通过对发起攻击强度的观测，我们确定系统矩阵的可能取值区间，并确立等效不确定系统的加性不确定性边界。利用一种近期的约束收紧鲁棒MPC方法，我们提出一种基于优化的弹性算法。据此，我们离线计算不同攻击强度下的不确定性边界及相应约束。然后，该数据可在在线MPC计算中高效使用。我们在自适应巡航控制 (ACC) 问题上展示了所开发框架的有效性。
引用
@article{arxiv.2310.08680,
title = {An Efficient Resilient MPC Scheme via Constraint Tightening against Cyberattacks: Application to Vehicle Cruise Control},
author = {Milad Farsi and Shuhao Bian and Nasser L. Azad and Xiaobing Shi and Andrew Walenstein},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.08680},
year = {2023}
}
备注
To Appear in ICINCO 2023