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Estabilidad y análisis de control óptimo para un modelo de propagación de virus industrial de orden fraccional basado en el sistema SCADA

Autores: Huang, Luping; Gao, Dapeng; Feng, Shiqiang; Li, Jindong

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico
2025

Estabilidad y análisis de control óptimo para un modelo de propagación de virus industrial de orden fraccional basado en el sistema SCADA


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Confiabilidad
Accesibilidad remota
Sistemas interconectados
Amenazas de seguridad de red
Virus industriales
Análisis de control óptimo

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 24

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El aumento de la dependencia y accesibilidad remota de los sistemas industriales automatizados ha llevado a que las redes SCADA pasen de estar estrictamente aisladas a convertirse en sistemas altamente interconectados. La creciente interconectividad entre los sistemas mejora la eficiencia operativa y también aumenta las amenazas de seguridad de la red, especialmente los ataques de virus industriales. Este documento se centra en el análisis de estabilidad y el análisis de control óptimo para un modelo de propagación de virus industriales de orden fraccional basado en un sistema SCADA. En primer lugar, demostramos la existencia, unicidad, no negatividad y acotamiento de las soluciones para el modelo propuesto. En segundo lugar, se determina el número básico de reproducción, lo que sugiere las condiciones para garantizar la persistencia y eliminación del virus. Además, investigamos la estabilidad asintótica local y global de los puntos de equilibrio libres de virus y presentes de virus derivados. Como todos sabemos, no hay un método unificado para establecer una función de Lyapunov. En este documento, mediante la construcción de una función de Lyapunov apropiada y la aplicación del método de coeficientes indeterminados, demostramos la estabilidad asintótica global para todos los puntos de equilibrio posibles. En tercer lugar, formulamos nuestro sistema como un problema de control óptimo introduciendo variables de control adecuadas y derivamos las condiciones de optimalidad correspondientes. Por último, se realizan una serie de simulaciones numéricas para validar los hallazgos, seguidas de un resumen del estudio general.

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