基于矩阵状浆和障�证书的数据驱动安全验证

确保网络化-物理系统 (CPS) 的安全性是一个关键挑战，尤其是在系统模型难以获得或由于不确定性、建模误差或环境扰动而无法完全可信的情况下。传统的模型方法依赖精确的系统动力学，这在现实场景中可能不可得。为此，我们提出了一种数据驱动的安全验证框架，利用矩阵状浆和障�证书直接从噪声数据验证系统安全性。我们不依赖单一不可靠的模型，而是构建一组捕获所有与观察数据一致的可能系统动力学的模型，确保真实系统模型始终包含在该模型集合中。该模型集合使用矩阵状浆进行紧凑表示，从而实现高效的计算和不确定性传播。通过将该表示集成到障�证书框架中，我们在不要求显式系统模型的情况下建立了严格的安全保证。数值实验表明，该方法在具有未知模型的动力系统上有效验证安全性，展示了其在实际 CPS 应用中的潜力。