基于稀疏自编码器的工控系统态势理解算法

摘要：

态势感知对提高工控系统的安全性有着重要作用.结合深度学习理论,提出基于稀疏自编码器的工控系统态势理解算法.算法使用稀疏自编码器对工业控制系统现场控制层数据降维,提取有效特征;随后使用K-means聚类算法对系统正常安全态势建模;最后通过对比工业控制系统现场控制层实时监控数据进行分析,对系统当前安全态势进行判断.将上述方法应用于田纳西-伊斯曼过程数据集进行验证,结果表明,所提方法可以准确有效地提出系统当前安全态势.

关键词：稀疏自编码器、态势理解、工业控制系统、田纳西-伊斯曼过程

所属期刊栏目：40

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;北京市教育委员会科技计划一般项目

在线出版日期：2023-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：368-372