Análisis y optimización del control basado en observador de modo deslizante seguro en sistemas descriptores no...

Área de la Ciencia:

• Ingeniería de Sistemas de Control
• Ciberseguridad
• Inteligencia Artificial

Sus antecedentes:

• Los sistemas ciberfísicos (SC) son vulnerables a ataques de sensores y actuadores, especialmente bajo restricciones de comunicación.
• Los sistemas descriptores no lineales requieren estrategias de control robustas para mantener la estabilidad y el rendimiento durante amenazas ciberfísicas.
• Los marcos de seguridad existentes a menudo tienen dificultades con el control adaptativo y la optimización en escenarios de ataque complejos.

Objetivo del estudio:

• Proponer un marco de control resiliente para sistemas ciberfísicos descriptores no lineales bajo restricciones de comunicación y ataques ciberfísicos.
• Desarrollar un observador adaptativo de modo deslizante difuso (SMO) para estimar los estados comprometidos del sistema con variables de premisa desajustadas.
• Diseñar un controlador de modo deslizante (SMC) que garantice la admisibilidad del bucle cerrado y la alcanzabilidad de la superficie deslizante, optimizado utilizando el algoritmo de optimización del pájaro secretario (SBOA).

Principales métodos:

• Integración de modelos difusos Takagi-Sugeno (T-S) con un mecanismo activado por eventos (ETM) basado en Q-learning.
• Desarrollo de un observador adaptativo de modo deslizante difuso (SMO) y un controlador de modo deslizante (SMC).
• Aplicación del algoritmo de optimización del pájaro secretario (SBOA) para optimizar las ganancias del controlador y del observador para abordar problemas de optimización no convexos.

Principales resultados:

• El marco de control propuesto equilibra eficazmente la eficiencia operativa con una protección robusta contra amenazas ciberfísicas.
• El SMO difuso adaptativo estima con precisión los estados comprometidos del sistema, incluso con variables de premisa desajustadas.
• Las simulaciones en un sistema de camión-remolque validaron la eficacia del enfoque para mantener la estabilidad y el rendimiento del sistema bajo diversas condiciones de ataque.

Conclusiones:

• El marco de control resiliente desarrollado mejora significativamente la seguridad de los sistemas ciberfísicos no lineales en entornos de red.
• La integración de la lógica difusa, Q-learning y el control de modo deslizante, optimizado por SBOA, proporciona una solución novedosa para la seguridad adaptativa.
• Este trabajo contribuye a la protección de los SC contra ataques ciberfísicos sofisticados, garantizando la operación confiable del sistema.