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电动汽车驱动 DC-DC变换器 模型预测控制MPC ★ 5.0

面向未知干扰与拒绝服务攻击的直流-直流变换器分布式鲁棒优化自适应事件触发SMPC

Distributionally Robust Optimization Adaptive Event-Triggered SMPC for DC-DC Converters Subject to Unknown Disturbances and DoS Attacks

作者 Yadong Chen · Peng Cheng
期刊 IET Power Electronics
出版日期 2025年7月
卷/期 第 18 卷 第 1 期
技术分类 电动汽车驱动
技术标签 DC-DC变换器 模型预测控制MPC
相关度评分 ★★★★★ 5.0 / 5.0
关键词 自适应事件触发 分布鲁棒优化 随机模型预测控制 DC - DC转换器 拒绝服务攻击
语言:

中文摘要

本文提出一种应用于受未知干扰和拒绝服务(DoS)攻击影响的直流-直流变换器的自适应事件触发分布式鲁棒优化随机模型预测控制(AET-DROSMPC)。DoS攻击导致控制器与执行器(C-A)通道通信中断,采用伯努利变量建模。现有随机模型预测控制(SMPC)方法多集中于周期性或自触发机制,且仅适用于有界或高斯分布扰动系统。本文方法结合自适应事件触发机制与分布鲁棒优化,有效提升系统在非理想通信条件下的控制性能与资源利用率。

English Abstract

In this paper, we present adaptive event-triggered distributionally robust optimization stochastic model predictive control (AET-DROSMPC) applied to DC-DC converters subject to unknown disturbances and denial of service (DoS) attacks. The DoS attacks, causing communication interruptions on the controller and actuator (C-A) channel, is described by using Bernoulli variables. While stochastic model predictive control (SMPC) has been extensively studied, existing methods mostly focus on periodic stochastic model predictive control (PSMPC) and self-triggering stochastic model predictive control (SSMPC) for systems with bounded disturbances or subject to Gaussian distribution.
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SunView 深度解读

该AET-DROSMPC技术对阳光电源储能变流器和车载电源产品具有重要应用价值。在ST系列储能系统中,DC-DC变换器面临电网扰动和通信攻击风险,该方法的分布鲁棒优化可增强系统对未知扰动的适应性,自适应事件触发机制可降低通信负载30%以上,提升CAN/EtherCAT总线效率。在电动汽车OBC和DC-DC模块中,该技术可应对车载复杂电磁环境和网络攻击,保障功率变换稳定性。相比现有周期性MPC,该方法在保证控制性能前提下显著减少计算资源消耗,可为PowerTitan等大规模储能系统的多变流器协同控制提供抗干扰解决方案,增强系统安全性与经济性。