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公开(公告)号：CN113179264B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202110453365.X
申请日：2021-04-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 网络化控制系统中数据传输的攻击检测方法，它属于数据传输的攻击检测领域。本发明解决了现有方法不能对历史未出现过的攻击进行检测的问题。本发明通过建立检测通道可以实现多种攻击的检测，而且检测使用的是无监督方法，相比于使用分类器的攻击检测方法，本发明在训练模型时不需要额外的受攻击数据来训练分类器，同时对于历史未出现过的攻击也可进行有效检测。通过对传输信号与重建信号的残差分析，可以对受攻击的通道进行判断，方便快速找到受攻击通道。本发明可以应用于网络化控制系统中数据传输的攻击检测。
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公开(公告)号：CN113204921A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110522956.8
申请日：2021-05-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/02 , G06F119/04
Abstract: 飞机涡扇发动机的剩余使用寿命预测方法及系统，它属于故障预测与人工智能相结合的学科交叉领域。本发明解决了传统基于数据驱动的剩余使用寿命预测方法的预测效果不佳以及参数繁多、难以直接处理将来时刻数据的问题。本发明通过传感器收集到的历史数据，训练一种基于对时间步长的自注意力机制双向门控循环单元的深度神经网络，构建传感器数据和剩余使用寿命的映射关系，能够解决传统长短时记忆网络所面临的参数繁多、难以直接处理将来时刻数据、以及难以反映不同时刻数据重要性程度的问题；然后提取系统在线工作过程中相应的传感器数据输入到训练好的深度神经网络中，实现了系统剩余使用寿命的实时预测。本发明可以应用于剩余使用寿命预测领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113098897A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110454801.5
申请日：2021-04-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 网络化控制系统中数据非对称加密传输方法及系统，它属于数据安全传输技术领域。本发明解决了现有方法的抗窃听攻击的性能有限的问题。本发明通过设计加密密钥和解密密钥不同的加密方法，提高了窃取信息攻击者破解加密信息的难度，提升了抗窃听攻击的性能，且拥有较大的密钥空间。且通过自编码器的压缩，可以减少传输数据的数据量，提高了数据传输的效率。本发明可以应用于网络化控制系统中数据的传输。
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公开(公告)号：CN119087861A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411209232.8
申请日：2024-08-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 一种端边云协同的工控系统状态变量调控方法，属于工控系统自动化监测与工业过程安全技术领域。为了解决针对现有的基于数据驱动的工控系统没有一种状态变量调控方法导致的不能有效发现数据轨迹发生的改变的问题，以及存在自动化监测技术与工业过程故障诊断技术的不足的问题。本发明通过终端采集注入系统采集在线数据和注入经过状态调控数据序列，通过边缘节点时数据处理和小规模实时计算，通过云服务器存储历史数据和系统模型，以及离线计算复杂公式和大矩阵；通过三者的端边云协同，在线部署过程中生成使状态轨迹偏移最大的攻击序列，或者生成状态操纵攻击序列；根据不同的序列进行数据注入。
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公开(公告)号：CN116068999B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202310117874.4
申请日：2023-02-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 变工况运行的过程控制系统中虚假数据注入攻击检测方法及设备，属于工业信息物理系统和工业控制系统的攻击检测技术领域。为了解决现有的变工况运行的过程控制异步切换系统中存在因工况改变和模态不匹配导致误报高的问题。本发明首先建立被控切换系统的模型及状态空间模型，构建各个匹配模态下的观测器和各个不匹配模态下的观测器；基于各个模态下的无攻击时的离线数据驱动被控系统与观测器的离线数据，生成残差数据，并确定攻击检测报警的阈值；然后根据被控系统的模态切换信号与观测器的切换信号来确定对应采用匹配模态下的观测器或不匹配模态下的观测器生成在线残差信号，并根据攻击检测报警的阈值进行检测。
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公开(公告)号：CN114779088B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202210415333.5
申请日：2022-04-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 基于最大期望‑无迹粒子滤波的电池剩余使用寿命预测方法，本发明涉及电池剩余使用寿命预测方法。本发明的目的是为了解决现有电池容量突然的增加将对电池的剩余使用寿命预测产生很大的误差的问题。过程为：1、提取第k次工作过程中的电池容量数据；2、构建基于无迹粒子滤波的动态电池退化模型；3、采用基于最大期望算法自适应地估计电池退化模型中的过程噪声和测量噪声；过程噪声和测量噪声用于第k+1次工作过程中，构建基于无迹粒子滤波的动态电池退化模型；4、判断第k次工作过程是否发生容量再生现象；5、求解电池剩余使用寿命和电池容量的置信区间；本发明用于电池的剩余使用寿命预测领域。
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公开(公告)号：CN115456272A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211085781.X
申请日：2022-09-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/00 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/08 , G06F111/04
Abstract: 基于变分局部加权子域自适应网络的剩余使用寿命预测方法，本发明涉及剩余使用寿命预测方法。本发明的目的是为了解决迁移学习中全局域自适应方法中子域之间细粒度特征混淆所导致的剩余使用寿命预测准确率降低的问题。过程为：一、数据预处理，获得训练数据集和验证数据集；二、搭建变分局部加权子域自适应网络；三、基于训练集训练变分局部加权子域自适应网络，得到训练好的变分局部加权子域自适应网络；四、在线预测目标域数据，对目标域数据进行步骤一的数据预处理，将预处理后的目标域数据输入训练好的变分局部加权子域自适应网络，输出剩余使用寿命。本发明用于人工智能技术与工业背景下的故障预测相结合的学科交叉领域。
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