提出一种具有自适应预测时域的输入重构弹性自触发模型预测控制(self-triggered model predictive control,ST-MPC)算法,平衡机器人系统网络安全和资源受限之间的矛盾.首先,基于自触发非周期采样特征和虚假数据注入(false data injectio...提出一种具有自适应预测时域的输入重构弹性自触发模型预测控制(self-triggered model predictive control,ST-MPC)算法,平衡机器人系统网络安全和资源受限之间的矛盾.首先,基于自触发非周期采样特征和虚假数据注入(false data injection,FDI)攻击模型设计输入重构机制,确保机器人系统可快速重构,能削弱FDI攻击影响的可行控制序列.其次,结合输入重构机制设计关键数据选取条件和预测时域调节机制,从实现最大化触发间隔和降低优化问题复杂度两个方面降低资源消耗.然后,基于输入重构和预测时域调节机制设计弹性ST-MPC镇定控制算法,并推导FDI攻击下算法的可行性和闭环系统稳定性条件.最后,通过仿真实验验证所提出算法能够在抵御FDI攻击前提下保持较好的控制性能及资源利用率.展开更多
针对定速地形跟随飞行全局离线规划方案数据存储量大、机动飞行油耗大等问题,提出基于级联模型预测控制(cascaded model predictive control,CMPC)的能量协调在线轨迹规划与跟踪方案。首先,利用飞行器纵向质点运动学模型设计模型预测控...针对定速地形跟随飞行全局离线规划方案数据存储量大、机动飞行油耗大等问题,提出基于级联模型预测控制(cascaded model predictive control,CMPC)的能量协调在线轨迹规划与跟踪方案。首先,利用飞行器纵向质点运动学模型设计模型预测控制(model predictive control,MPC)在线轨迹规划器。从能量分配原理出发确定速度变化规律,对于飞行时总能量不变而导致能量分配不合理的情况,引入虚拟控制量实现总能量动态调节,完成能量协调策略设计。其次,引入地形粗糙度概念描述地形起伏程度,基于此提出规划器自适应时域方案,对于不同地形实现预测时域动态调节。结合MPC轨迹跟踪控制器,并利用真实地形数据进行仿真实验。实验结果表明,所提方案可在与全局离线规划方案航迹差异不大的前提下,实现在线轨迹规划,显著降低油耗,提高航程极限,完成复杂地形的机动飞行任务。展开更多
文摘提出一种具有自适应预测时域的输入重构弹性自触发模型预测控制(self-triggered model predictive control,ST-MPC)算法,平衡机器人系统网络安全和资源受限之间的矛盾.首先,基于自触发非周期采样特征和虚假数据注入(false data injection,FDI)攻击模型设计输入重构机制,确保机器人系统可快速重构,能削弱FDI攻击影响的可行控制序列.其次,结合输入重构机制设计关键数据选取条件和预测时域调节机制,从实现最大化触发间隔和降低优化问题复杂度两个方面降低资源消耗.然后,基于输入重构和预测时域调节机制设计弹性ST-MPC镇定控制算法,并推导FDI攻击下算法的可行性和闭环系统稳定性条件.最后,通过仿真实验验证所提出算法能够在抵御FDI攻击前提下保持较好的控制性能及资源利用率.
