【摘 要】
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结合态势感知的概念,重点对工控系统现场控制层数据进行分析,提出一种针对工业控制系统的态势理解算法。该算法利用FCM算法实现系统正常状态空间的建模,度量出实时状态偏离正
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所,中国科学院机器人与智能制造创新研究院,中科院网络化控制系统重点实验室,中国科学院大学
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFB2004200);中科院战略性先导科技专项项目(XDC02020200);国家自然科学基金资助项目(61773368)
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结合态势感知的概念,重点对工控系统现场控制层数据进行分析,提出一种针对工业控制系统的态势理解算法。该算法利用FCM算法实现系统正常状态空间的建模,度量出实时状态偏离正常状态的程度;此外,利用数据的时序性,通过ARIMA预测出后续时刻系统数据信息;最后使用滑动窗口技术实现对系统过去、当前和未来的数据信息融合,计算出可以表征系统实时态势的二元组,直观地呈现出系统的实时安全状况,实现当前态势理解。通过数据仿真实验,验证了算法的可执行性和有效性,该算法的输出可以为安全管理人员提供可靠的决策信息。
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