本技术提出了一种高速列车在遭受DoS攻击时的安全行驶控制技术与系统。该技术涵盖了设置伪偏导数步长、权重、控制律步长、权重、调节因子及控制输入等多个关键参数,以确保列车在网络攻击下仍能安全稳定运行。
背景技术
随着全球高速铁路网络的快速发展,高速列车已成为现代交通体系中的关键组成部分,其高效、舒适和环保的特点深受人们喜爱。然而,随着信息技术的广泛应用,高速铁路系统也面临着日益严重的网络安全威胁。若高速列车遭受到拒绝服务(Denial-of-Service,DoS)攻击,可能使得列车控制系统被恶意操控,导致列车出现超速、急停等其他不可预测的行为,严重影响列车的运行安全。除此之外,DoS攻击可能会使信号系统和通信系统等功能失效,这可能导致列车晚点、停运或需要紧急疏散乘客等严重后果。在网络攻击下,所造成的设备损耗、系统维护等,都会对铁路部门造成不少的经济损失。传统的安全防护措施往往依赖于预先定义的模型和规则,对于新型攻击和未知威胁的识别和防御能力有限。因此,探索一种能够适应未知攻击模式、具备自适应能力的控制策略,对于保障高速列车在遭受DoS攻击时的安全行驶具有重要意义。
当前高速列车的跟踪控制方法大多数都是集中式控制,针对电力动车组尤其是可变编动车组,则更加强调各个车厢的自主能力。可变编动车组采用模块化设计,一方面要求每一节车厢都可以自主运行,还要求可以由多个车厢自由地编组形成列车的车体。高速列车的各个车厢都可以自主的运行,所以将高速列车的运行视为一个多智能体系统的协作行为,整辆列车被描述为一个纵向编队形式的多智能体系统。
传统的控制系统设计往往依赖于精确的数学模型,但在高速铁路系统中,由于系统复杂性和环境多变性的存在,建立精确的数学模型变得十分困难。因此,无模型自适应控制(MFAC)方法逐渐受到研究者的关注。无模型自适应控制不依赖于精确的数学模型,而是通过在每个工作点处建立非线性系统等价的动态线性数据模型,利用被控系统的I/O数据在线估计系统参数,从而实现未知非线性系统的无模型自适应控制。这种方法的优点在于其灵活性和适应性,使其能够在不确定和变化的环境中保持系统的稳定性和性能。在DoS攻击的背景下,基于无模型自适应控制的高速列车安全行驶策略显得尤为重要。通过实时监测和分析系统的输入输出数据,无模型控制方法能够及时发现潜在的DoS攻击威胁,并自适应地调整控制策略以应对攻击。这种自适应能力使得系统能够在受到DoS攻击时保持稳定运行,确保列车的安全行驶。
实现思路