1.一种重放攻击下网络化无人船舶的故障检测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:结合无人船舶的实际运行情况,简化无人船舶的动力学模型,包括运动学方程和动力学方程;
步骤2:根据步骤1的简化无人船舶的动力学模型,建立海洋深度未知情况下的无人船舶的动力学模型,并将其转化为状态空间模型,得到隶属度函数未知的T‑S模糊系统的状态方程及测量方程;
步骤3:基于重放攻击的先验信息,对步骤2中的测量方程进行修正;
步骤4:根据步骤3修正后的测量方程构建相应的切换型故障检测滤波器;
步骤5:根据步骤2中测量方程与步骤4中的故障检测滤波器测量方程构造残差,并获得误差系统;
步骤6:设计一种滤波器的切换方法及滤波器增益的求解计算方法,求解得出步骤4构建的故障检测滤波器的增益矩阵,并使得步骤5构造的残差对扰动具有鲁棒性,并对故障具有敏感性;
步骤7:根据步骤6中求解得到的故障检测滤波器的增益矩阵与步骤4构造的残差,设计残差评价函数Jr(t);
步骤8:根据实际需求,基于步骤7得到的残差评价函数,制定阈值及报警策略,即实时检测得到的残差评价函数值大于预先设定的残差评价函数阈值,则报警;否则不报警,从而完成故障检测。
2.如权利要求1所述的故障检测方法,其特征在于,步骤1的具体过程为:传统的网络化无人船舶的动力学模型如下,具体包括运动学方程和动力学方程,运动学方程:动力学方程:
其中,η(t)为地球坐标系下无人船舶的位置信息,ψ(t)为航向角信息,ξ(t)为船舶自身F信息,矩阵M,N,G分别代表船舶的惯性矩阵、阻尼矩阵及系泊力矩阵;τ(t)代表可能出现故F障的船舶的控制输入,τ(t)=τ(t)+fa(t),τ(t)代表控制输入,fa(t)代表故障;
无人船舶的动力学模型简化为:
运动学方程:
动力学方程:
N(t)为阻尼矩阵的N的实时值。
3.如权利要求2所述的故障检测方法,其特征在于,步骤1中,无人船舶的位置信息η(t)包含坐标信息(xp(t),yp(t))和航向角信息ψ(t),η(t)=col{xp(t),yp(t),ψ(t)},船舶自身信息ξ(t)包含了无人船舶的纵荡速度u(t)、横荡速度v(t)和艏摇速度r(t),ξ(t)=col{u(t),v(t),r(t)}。
4.如权利要求1所述的故障检测方法,其特征在于,步骤2的具体过程为:‑1 ‑1 ‑1
令A(t)=‑M N(t),B=M ,Bω=M G,x(t)=ξ(t)‑ξref,其中ξref为参考轨迹,设海洋深度θ(t)的模糊集合为 则T‑S模糊系统为,Plant Rule IFθ(t)isθiTHEN
y(t)=Cx(t)+Dω(t)
其中,i为第i个模糊子系统,ω(t)为多源干扰及系泊力带来的影响,g(t,x)为包含了船舶自身的有界未知非线性特性,矩阵Ai,B,Bω,Fi,C,D均为已知的系数矩阵;y(t)为系统的测量方程;
则隶属度函数未知的T‑S模糊系统的状态方程及测量方程为,y(t)=Cx(t)+Dω(t)
其中,Qi(θ(t))为不同模糊规则下对应的隶属度函数。
5.如权利要求1所述的故障检测方法,其特征在于,步骤2中, 即θ(t)隶属度函数hi(θ(t))的和为1,且
6.如权利要求1所述的故障检测方法,其特征在于,步骤3的具体过程为:重放攻击主要出现在传感器到岸基检测系统之间,其对测量方程造成影响的具体数学表达形式为:其中,α(t)是满足伯努利分布的连续型随机变量,其期望为 τ(t)为时变时延,其上界为τM。
7.如权利要求1所述的故障检测方法,其特征在于,步骤4构建的切换型故障检测滤波器的具体形式为:其中,xf(t)、yf(t)为切换型故障检测滤波器的状态向量及输出向量,其维数与步骤3中的x(t)、y(t)相同, 为待设计的切换参数;矩阵Afi,Bfi,Cfi为待设计的故障检测滤波器的增益矩阵。
8.如权利要求1所述的故障检测方法,其特征在于,步骤5的具体过程为:根据步骤2中测量方程与步骤4中的故障检测滤波器测量方程构造残差,令则误差增广系统为:
其中,
。
9.如权利要求1所述的故障检测方法,其特征在于,步骤6的具体过程为:(1)基于具有稳定性同时对扰动的鲁棒性及对故障的敏感性的设计原则,需保证误差增广系统渐进稳定的同时具有随机H∞性能μ1及随机H‑性能μ2,使得对于所述的扰动信号ω(t)和故障信号fa(t),下式成立,(2)当具备H∞性能μ1及H‑性能μ2两项指标的故障检测滤波器存在时,则通过制定的求解条件,直接求得含其增益信息的矩阵 及相关矩阵N,M,通过如下运算,得到故障检测滤波器的增益矩阵Af1,Af2,Bf1,Bf2,Cf1,Cf2:
10.如权利要求1所述的故障检测方法,其特征在于,步骤7中残差评价函数Jr(t)具体形式为:其中,t为检测时长;
步骤8故障检测的具体过程为:
设定残差评价函数的阈值形式:
多区域互联光伏发电系统的故障检测的策略为:实时检测得到的残差评价函数值大于残差评价函数的阈值,则报警;否则不报警;其表达式为: