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公开(公告)号：CN114397875A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210032503.1
申请日：2022-01-12
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于随机控制的自动化生产线欺骗攻击检测方法及系统。在训练阶段，随机产生生产线不同设备的控制指令，使设备按照控制指令执行，并产生设备的真实运行/等待时间；通过线性回归方法识别生产线所有设备各自的真实运行/等待时间和接收到的控制指令之间的关系；在攻击检测阶段，随机产生不同设备的控制指令和预期运行/等待时间，并使生产线的预期操作周期不变，最后根据生产线上传的不同设备的运行数据计算设备真实和预期的运行/等待之间的累积偏差，从而实现攻击检测。借助本发明提供的技术方案，能够在保持生产线运行效率的前提下实现针对欺骗攻击的检测，检测过程不易受外界干扰，且检测准确率较高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114397875B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210032503.1
申请日：2022-01-12
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于随机控制的自动化生产线欺骗攻击检测方法及系统。在训练阶段，随机产生生产线不同设备的控制指令，使设备按照控制指令执行，并产生设备的真实运行/等待时间；通过线性回归方法识别生产线所有设备各自的真实运行/等待时间和接收到的控制指令之间的关系；在攻击检测阶段，随机产生不同设备的控制指令和预期运行/等待时间，并使生产线的预期操作周期不变，最后根据生产线上传的不同设备的运行数据计算设备真实和预期的运行/等待之间的累积偏差，从而实现攻击检测。借助本发明提供的技术方案，能够在保持生产线运行效率的前提下实现针对欺骗攻击的检测，检测过程不易受外界干扰，且检测准确率较高。
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公开(公告)号：CN115357504B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202211034504.6
申请日：2022-08-26
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F11/362 , G06F11/3668
Abstract: 本发明公开了一种基于RAPID语言形式语义的机器人控制程序调试方法及装置，该方法包括：对RAPID语言官方提供的语法格式进行分析，并重构为符合K框架规定的传统巴克斯范式；根据RAPID语言的特性以及调试时待观察的程序状态，定义运行配置格式；基于RAPID语言的语法和运行配置，使用K框架定义RAPID语言形式语义RAPID‑FS；基于RAPID‑FS，使用K框架调试机器人控制程序。本发明改变了机器人编程语言缺少形式语义的现状，且为机器人控制程序开发者提供了一种方便、直观的调试功能。
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公开(公告)号：CN115357504A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211034504.6
申请日：2022-08-26
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于RAPID语言形式语义的机器人控制程序调试方法及装置，该方法包括：对RAPID语言官方提供的语法格式进行分析，并重构为符合K框架规定的传统巴克斯范式；根据RAPID语言的特性以及调试时待观察的程序状态，定义运行配置格式；基于RAPID语言的语法和运行配置，使用K框架定义RAPID语言形式语义RAPID‑FS；基于RAPID‑FS，使用K框架调试机器人控制程序。本发明改变了机器人编程语言缺少形式语义的现状，且为机器人控制程序开发者提供了一种方便、直观的调试功能。
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公开(公告)号：CN112050782B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202010895795.2
申请日：2020-08-31
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于功率的工业机械臂异常运动在线检测方法，该方法基于工业机械臂异常运动在线检测系统实现，该系统包括位置数据采集模块、功率数据采集模块和异常检测模块；两个数据采集模块获取机械臂正常运行时的位置、功率采样数据作为模型初始化样本；异常检测模块利用样本数据拟合工业机械臂的泛化动力学模型实现功率消耗模型的特异化，并进一步根据由功率消耗模型得到的预测功率与实际消耗功率间的累积偏差或瞬时偏差是否超过指定阈值实现异常检测及模型更新。本发明方法能够在不干预机械臂正常运行的条件下对虚假数据注入、重放、中间人等旨在通过篡改数据实现的隐蔽攻击进行在线检测。
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公开(公告)号：CN112050782A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010895795.2
申请日：2020-08-31
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于功率的工业机械臂异常运动在线检测方法，该方法基于工业机械臂异常运动在线检测系统实现，该系统包括位置数据采集模块、功率数据采集模块和异常检测模块；两个数据采集模块获取机械臂正常运行时的位置、功率采样数据作为模型初始化样本；异常检测模块利用样本数据拟合工业机械臂的泛化动力学模型实现功率消耗模型的特异化，并进一步根据由功率消耗模型得到的预测功率与实际消耗功率间的累积偏差或瞬时偏差是否超过指定阈值实现异常检测及模型更新。本发明方法能够在不干预机械臂正常运行的条件下对虚假数据注入、重放、中间人等旨在通过篡改数据实现的隐蔽攻击进行在线检测。
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