Resumen

El tema central de los sistemas ciberfísicos (CPSs) es la cuestión de seguridad contra diversos ataques. En este artículo, se integra la teoría de control óptimo, el aprendizaje por refuerzo (RL) y las redes neuronales (NNs) para ofrecer una breve descripción de estrategias de control robusto óptimo para un sistema de energía de referencia. En primer lugar, se consideran los modelos del sistema de energía de referencia con ataques a actuadores y sensores. En segundo lugar, investigamos el problema de control óptimo para el sistema nominal y revisamos los métodos de RL de vanguardia junto con la implementación de NN. En tercer lugar, proponemos varias estrategias de control robusto para diferentes tipos de ataques ciberfísicos a través del diseño de control óptimo, y se derivan pruebas de estabilidad mediante la teoría de Lyapunov. Además, en este artículo se estudia el análisis de estabilidad con el error de aproximación de NN, que rara vez se discute en los trabajos anteriores. Finalmente, se presentan

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Seguridad; Ataques; Control; Sistemas ciberfísicos; Redes neuronales; Aprendizaje por refuerzo
• Keywords:Security; Attacks; Control; Cyberphysical systems; Neural networks; Reinforcement learning