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Cet article étudie les problèmes de contrôle résilient pour des systèmes non linéaires partiellement connus soumis à des injections malveillantes sur les signaux d'entrée de contrôle. Le modèle d'injection est supposé être continuellement Lipschitz et dérivable concernant un signal borné inconnu, et le signal est produit par un système dynamique à gain L₂ fini inconnu. Tout d'abord, basé sur une technique d'identification par réseaux de neurones et des techniques de programmation dynamique adaptive, un nouveau contrôleur avec deux systèmes dynamiques fictifs, en tant que collaborateurs des systèmes en boucle fermée résistant aux attaques, est proposé. De plus, un cadre d'interaction coopérative entre les systèmes dynamiques virtuels et les systèmes en boucle fermée est développé, et par le biais de la théorie du contrôle optimal et des méthodes de fonction de Lyapunov, il est prouvé que le contrôleur résilient robuste conçu dans le cadre garantit que les états du système attaqué sont uniformément finalement bornés. Contrairement à l'approche présentée, l'impact des attaques n'est pas pris en compte dans les résultats existants, et la stabilité pour les systèmes non linéaires partiellement connus pourrait ne pas être garantie. Deux exemples illustratifs valident la méthode présentée.
Huang et al. (Fri,) ont étudié cette question.