Este artículo se centra en el diseño de un controlador de eventos de disparo para la sincronización de redes neuronales difusas T-S en un entorno de ataque engañoso. El mecanismo de disparo de eventos tradicional (ETM) determina el siguiente disparo en función del punto de muestreo actual, lo que puede conducir a la congestión de la red y problemas de ataque engañoso y estado del sistema no medible. Para mejorar la estabilidad del sistema, utilizamos un mecanismo de detección adaptativa para identificar la ocurrencia de eventos en un período de tiempo específico, y al mismo tiempo rediseñar el ataque engañoso para cubrir escenarios generales. Las mejoras concretas son las siguientes: en primer lugar, modelamos el mecanismo de ocurrencia de ataques engañosos utilizando un proceso de Bernoulli, describiéndolo como un proceso de Markov generalizado que describe varios escenarios de ataque; en segundo lugar, introducimos un mecanismo de disparo de eventos discretos dinámicos basado en la suma y el valor (SDDETM), que combina valores de medición de muestra históricos y variables dinámicas internas para determinar los eventos de disparo posteriores; por último, integramos un controlador de retroalimentación de salida dinámica (DOFC) para garantizar la estabilidad del sistema. Mediante la aplicación del algoritmo de linealización de relleno de cono (CCL), logramos el diseño conjunto de los parámetros de DOFC y SDDETM. Se verificó la eficacia de este algoritmo mediante dos ejemplos de simulación.

Mecanismo de disparo de eventos discretos dinámicos basado en la suma y el valor; Modelo difuso T-S; Ataque engañoso