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公开(公告)号：CN109581877B
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN201910046322.2
申请日：2019-01-18
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于ESO的磁悬浮球滑模变结构控制方法，包括以下步骤：步骤1，对磁悬浮球系统的机理模型在平衡点处进行线性化处理；步骤2，构建磁悬浮球系统的扩张状态空间模型；步骤3，设计用于观测和估计速度状态和未知扰动的ESO，利用扰动信息对控制器进行补偿；步骤4，判定ESO的稳定性；步骤5，构建磁悬浮球系统的误差系统；步骤6，设计滑模面函数，求等效控制律；步骤7，采用幂次趋近律构建滑模变结构控制器，求出滑模控制律以及最终控制律。本发明对小球的速度状态以及未知的外部扰动进行观测和估计，采用滑模变结构控制器对系统进行控制，并将扰动估计值作为控制器的补偿量，增强了系统的鲁棒性和抗干扰性能。
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公开(公告)号：CN109873833A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910201517.X
申请日：2019-03-11
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于卡方距离KNN的数据注入攻击检测方法，包括以下步骤：步骤1，提取特征数据，从机器人轨迹跟踪系统中采集所需的特征数据；步骤2，获取虚假数据；步骤3，建立训练样本集与测试样本集；步骤4，通过基于卡方距离的KNN检测算法对测试样本集进行分类；步骤5，根据检测结果，评价其分类精度C，对K值进行调整得到合理情况下的最好分类效果。本发明采集系统特征数据后，对数据进行了预处理，采用了基于卡方距离的KNN算法进行数据检测，分类准确率高，且适用于多分类问题，卡方距离的度量方法考虑了每个特征量之间的相对距离，更加具有实际意义，很好地解决了网络攻击的数据注入对工业控制系统的影响。
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公开(公告)号：CN109670302A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811554681.0
申请日：2018-12-19
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于SVM的虚假数据注入攻击的分类方法，包括以下步骤：第一步，提取特征数据，从网络化倒立摆系统中采集所需的特征数据；第二步，获取虚假数据，定义所注入的虚假数据的形式，并为虚假数据附上false_label为-1的标签；第三步，获取测试集与训练集的数据，继续构建数据集，为正常数据附上label为1的标签，将上述数据整合，得到所需训练集和测试集；第四步，通过SVM训练得到模型，最后计算分类的准确率。本发明在对初始数据进行获取后，采用了SVM进行分类，运行速度快，误差小，效率高，很好地解决了网络攻击中虚假数据注入对信息物理系统的影响。
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公开(公告)号：CN115533893A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211023343.0
申请日：2022-08-25
Applicant: 浙江工业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 一种利用可浮动标准球体的机器人TCP标定方法，包括如下步骤：通过双目立体视觉测量可浮动标准球在无外力状态下球心在机器人基坐标系中的坐标；控制机器人以不同姿态使TCP与标准球体接触三次以上，接触时记录机器人关节转角信息，并测量接触时标准球体下降的高度；根据测量所得的机器人关节转角信息、标准球无外力状态下坐标及接触时标准球体下降高度，结合机器人的结构参数，建立目标函数，通过非线性优化求解，计算出TCP在机器人法兰盘坐标系中的坐标，并评估标定精度。该标定方法不需要机器人TCP点多次与同一固定点重合，将点‑点重合要求弱化为点‑面重合的同时，避免了TCP与外界的撞击。当机器人TCP出现较小偏移时，还可实现自主标定。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109581877A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201910046322.2
申请日：2019-01-18
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于ESO的磁悬浮球滑模变结构控制方法，包括以下步骤：步骤1，对磁悬浮球系统的机理模型在平衡点处进行线性化处理；步骤2，构建磁悬浮球系统的扩张状态空间模型；步骤3，设计用于观测和估计速度状态和未知扰动的ESO，利用扰动信息对控制器进行补偿；步骤4，判定ESO的稳定性；步骤5，构建磁悬浮球系统的误差系统；步骤6，设计滑模面函数，求等效控制律；步骤7，采用幂次趋近律构建滑模变结构控制器，求出滑模控制律以及最终控制律。本发明对小球的速度状态以及未知的外部扰动进行观测和估计，采用滑模变结构控制器对系统进行控制，并将扰动估计值作为控制器的补偿量，增强了系统的鲁棒性和抗干扰性能。
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公开(公告)号：CN110740127A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201910914487.7
申请日：2019-09-26
Applicant: 浙江工业大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 一种基于改进的自适应卡尔曼滤波的偏差攻击的估计方法，包括以下步骤：第一步，查看网络化控制系统正常运行时的数据，同时确定服务器端与客户端的IP地址，编写Lua脚本，监听目标信道；第二步，通过系统辨识方法获取增益矩阵；第三步，编写篡改数据脚本，在上述的监听Lua脚本中继续添加数据处理内容，针对目标数据，实施偏差攻击；第四步，在基于递归最小二乘的自适应Kalman滤波方法上加入了滑动窗口，即采用改进的自适应卡尔曼滤波估计攻击注入的偏差值。本发明的通过网络入侵，篡改倒立摆系统的通讯数据，改变倒立摆的稳定位置；利用改进的自适应卡尔曼滤波，准确估计出注入的偏差攻击值。
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公开(公告)号：CN109670302B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201811554681.0
申请日：2018-12-19
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F21/55 , G06V10/764
Abstract: 一种基于SVM的虚假数据注入攻击的分类方法，包括以下步骤：第一步，提取特征数据，从网络化倒立摆系统中采集所需的特征数据；第二步，获取虚假数据，定义所注入的虚假数据的形式，并为虚假数据附上false_label为‑1的标签；第三步，获取测试集与训练集的数据，继续构建数据集，为正常数据附上label为1的标签，将上述数据整合，得到所需训练集和测试集；第四步，通过SVM训练得到模型，最后计算分类的准确率。本发明在对初始数据进行获取后，采用了SVM进行分类，运行速度快，误差小，效率高，很好地解决了网络攻击中虚假数据注入对信息物理系统的影响。
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公开(公告)号：CN110740127B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201910914487.7
申请日：2019-09-26
Applicant: 浙江工业大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 一种基于改进的自适应卡尔曼滤波的偏差攻击的估计方法，包括以下步骤：第一步，查看网络化控制系统正常运行时的数据，同时确定服务器端与客户端的IP地址，编写Lua脚本，监听目标信道；第二步，通过系统辨识方法获取增益矩阵；第三步，编写篡改数据脚本，在上述的监听Lua脚本中继续添加数据处理内容，针对目标数据，实施偏差攻击；第四步，在基于递归最小二乘的自适应Kalman滤波方法上加入了滑动窗口，即采用改进的自适应卡尔曼滤波估计攻击注入的偏差值。本发明的通过网络入侵，篡改倒立摆系统的通讯数据，改变倒立摆的稳定位置；利用改进的自适应卡尔曼滤波，准确估计出注入的偏差攻击值。
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公开(公告)号：CN109873833B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201910201517.X
申请日：2019-03-11
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于卡方距离KNN的数据注入攻击检测方法，包括以下步骤：步骤1，提取特征数据，从机器人轨迹跟踪系统中采集所需的特征数据；步骤2，获取虚假数据；步骤3，建立训练样本集与测试样本集；步骤4，通过基于卡方距离的KNN检测算法对测试样本集进行分类；步骤5，根据检测结果，评价其分类精度C，对K值进行调整得到合理情况下的最好分类效果。本发明采集系统特征数据后，对数据进行了预处理，采用了基于卡方距离的KNN算法进行数据检测，分类准确率高，且适用于多分类问题，卡方距离的度量方法考虑了每个特征量之间的相对距离，更加具有实际意义，很好地解决了网络攻击的数据注入对工业控制系统的影响。
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