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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利基于加解密切换Q学习重放攻击检测的网络化切换系统的安全控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118759931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410860014.4，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权基于加解密切换Q学习重放攻击检测的网络化切换系统的安全控制方法是由李莉莉;陈亚琳;赵颖;李梦洁设计研发完成，并于2024-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于加解密切换Q学习重放攻击检测的网络化切换系统的安全控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于加解密切换Q学习重放攻击检测的网络化切换系统的安全控制方法，包括：构建切换系统模型与控制器模型，得到状态信号和模态信号；构建基于重放攻击检测的事件触发机制，包括误差检测条件，模态匹配条件和攻击检测条件；根据Q学习算法构建基于切换Q学习的重放攻击检测机制，使用事件触发机制和重放攻击检测机制处理触发时刻子系统模态信号和状态信号，得到状态估计值、模态估计值和状态估计残差范数，确定攻击的检测结果；将状态估计值和模态估计值代入控制器模型，得到安全控制器，联立安全控制器、切换系统模型、状态估计器和模态估计器的方程，得到闭环系统的方程；构建基于重放攻击检测的切换规则，根据重放攻击检测结果分析重放攻击下的闭环系统的切换行为，得到系统安全稳定的判断条件，本发明能够对是否进行重放攻击进行准确的分析，并给出确保切换系统在重放攻击下的安全控制判别条件，实现切换系统的安全控制。

本发明授权基于加解密切换Q学习重放攻击检测的网络化切换系统的安全控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于加解密切换Q学习重放攻击检测的网络化切换系统的安全控制方法，其特征在于，包括： S1：构建切换系统模型与控制器模型，得到状态信号和模态信号；具体步骤如下： S11、构建切换系统模型，如公式1所示， 1 其中，，，，，为切换系统的状态向量、控制输入、系统输出和外部扰动；是切换信号，，，，是给定常数矩阵； S12、构建控制器模型，如公式2所示， 2 其中，是控制器的模态信号，为控制器增益； S2：构建基于重放攻击检测的事件触发机制，所述事件触发机制包括误差检测条件，模态匹配条件和攻击检测条件；使用所述事件触发机制处理所述状态信号和模态信号，得到触发时刻的子系统模态信号和状态信号；具体步骤如下： S21、构建基于重放攻击检测的事件触发机制，如公式3所示， 3 其中，初始触发时刻，表示在第r次触发之后的第m-1个采样时刻处的数据到达控制器端的时间区间上得出的攻击检测结果，，，分别表示误差检测条件，模态匹配条件和攻击检测条件； S22、构建误差检测条件，如公式4所示， 4 其中，，表示采样时刻处的参数矩阵，式中与为待设计的权重矩阵，，为后的第m次采样时刻，为触发阈值；表示触发时刻的子系统状态信号；表示触发时刻的状态与其后第m次采样时刻状态之间的误差； S23、构建模态匹配条件，如公式5所示， 5 其中，表示后的第m次采样时刻的模态信号，则时刻的模态信号为； S24、构建攻击检测条件，如公式6所示， 6； S3：根据Q学习算法构建基于切换Q学习的重放攻击检测机制，所述重放攻击检测机制用于对所述子系统状态信号进行加解密，并计算加解密后子系统模态信号与状态信号的估计值和状态估计残差范数，使用所述事件触发机制和所述重放攻击检测机制处理所述触发时刻的子系统模态信号和状态信号，得到状态估计值、模态估计值和状态估计残差范数，确定重放攻击的检测结果； S4：将所述状态估计值和所述模态估计值代入所述控制器模型，得到安全控制器方程，联立所述安全控制器方程、所述切换系统模型、所述重放攻击检测机制的状态估计器和模态估计器的方程，得到闭环系统方程； S5：构建基于重放攻击检测的切换规则，所述切换规则用于根据重放攻击检测结果分析重放攻击下的闭环系统的切换行为，得到系统安全稳定的判断条件，对所述闭环系统进行安全控制。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大连海事大学，其通讯地址为：116000 辽宁省大连市甘井子区凌水街道凌海路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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