从形式方法到数据驱动的未知大规模网络安全证书
系统与控制
2025-08-14 v1 系统与控制
摘要
本文提出一种基于数据的方案，置于组成性框架内，以处理噪声数据，为大规模互联网络（其中数学动态未知）设计分布式鲁棒安全控制器。尽管网络维数高且其未知模型的内在复杂性导致问题难以求解，我们的方法通过（i）将网络视为由更小子系统组成的组合，以及（ii）从每个子系统轨迹中收集噪声数据，从而为每个子系统设计控制子屏障证书（CSBC）及其对应的本地控制器来有效应对这些挑战。为实现这一点，我们的方案仅需要来自每个未知子系统的噪声扰动的单个输入-状态轨迹，直到指定的时间范围内，并满足某种秩条件。随后，在小增益组成推理下，我们组合这些来自噪声数据的 CSBC，并为未知网络制定控制屏障证书（CBC），以确保其在无限时间范围内的安全，并提供正确性保证。我们提出一种数据依赖的二次规划（SOS）优化方案，用于计算 CSBC及子系统的本地控制器。我们展示了尽管使用 SOS 优化设计 CBC 及其安全控制器的计算复杂度随网络维数多项式增长，但我们的数据驱动方法的组成性方法将其显著降低为子系统数量的线性尺度。我们在多个涉及未知模型和多种互连拓扑的物理网络上演示了我们数据驱动方法的能力。
引用
@article{arxiv.2508.09520,
title = {From Formal Methods to Data-Driven Safety Certificates of Unknown Large-Scale Networks},
author = {Omid Akbarzadeh and Behrad Samari and Amy Nejati and Abolfazl Lavaei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.09520},
year = {2025}
}