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J-GLOBAL ID:202002212063948081   整理番号:20A0903999

カスケードHブリッジインバータにおける偽データ注入軽減のための改良モデル予測制御【JST・京大機械翻訳】

Improved Model Predictive Control for Mitigating False Data Injection on Cascaded H-Bridge Inverters
著者 (5件):
資料名:
巻: 2019  号: APPEEC  ページ: 1-5  発行年: 2019年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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スマートグリッドのサイバーセキュリティは電力システムの重要な問題になっている。電力電子機器の制御に対する潜在的なサイバー攻撃の軽減は,全体的な送電網の回復力を高めるための制御装置設計における重要な関心事である。本論文において,新しいモデル予測制御(MPC)を,偽データ注入(FDI)攻撃を考慮したマルチレベルカスケードHブリッジインバータのために提案した。FDI攻撃は,攻撃信号がサイバー物理システム(CPS)におけるセンサに注入されるとき,悪い攻撃シナリオである。FDI信号は,一般的に使用されるKalmanフィルタ(KF)ベースの状態推定を効果的に浸透させ,インバータの制御を危険にすることができることを示した。提案した方式では,FDI攻撃を軽減するために,k最近傍(KNN)アルゴリズムを用いた。提案したKNNベースMPC方式を種々のタイプの攻撃信号でテストした。結果は,提案した方式が悪意のあるFDI攻撃の顔においてロバストな性能を示すことを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (5件):
分類
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音声処理  ,  医用画像処理  ,  符号理論  ,  NMR一般  ,  専用演算制御装置 
タイトルに関連する用語 (5件):
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