Детайли за публикацията
(Publication details)

Оригинал (Original)
Автори: Грънчаров, А. Е., Лазов, Л. Н.
Заглавие: Изследване на възможността за определяне на работните състояния на автоматизирана стелажна система по устойчиви на външно компрометиране параметри
Ключови думи: интелигентна система, изкуствена невронна мрежа, кибер-сигурност, индустриална автоматизация, логистичен център

Абстракт: Целта на настоящата работа е да се предложат такива параметри и структура на входящия слой на невронна мрежа за интелигентна оценка на състоянието на ASRS, които се базират на външни (редундантни) измервания на работни параметри на задвижващите механизми и съответстващите им контролни команди. Това се поражда от необходимостта да се избегне техническата диагностика на трансманипулатора, извършвана по реални измервания на параметрите подадени от полевите устройства (чрез SCADA софтуер), които при потенциална кибер-атака могат да бъдат компрометирани като стойности, а вместо това да се извърши интелигентна оценка на извършваните операции така, че да се установят потенциални разлики между докладваните от SCADA системата команди и реално извършваните оперативни действия от изпълнителните механизми.

Библиография

    Издание
    Българско списание за инженерно проектиране, брой 40, стр. стр. 213-218, 2019, България, София, Машиностроителен Факултет, ISSN 1313-7530

    Autors: Grantcharov, A. E., Lazov, L. N.
    Title: Analysys of the potential of determining the working state of an automated storage and retrieval system, using externally non-compromisable parameters
    Keywords: intelligent system, artificial neural network, cyber-security, industrial automation, logistics centre

    Abstract: The purpose of this research is to suggest such parameters and structure of the input layer of an artificial neural network, for intelligent classification of the working state of an automated storage and retrieval system, which are based on external (redundant) measurements of the operational parameters of the driving mechanisms and their respective control commands. This is necessary in order to avoid doing diagnosis based the internally measured parameters, or such received from the field devices (through the SCADA software), which during a potential cyber-attack can be compromised as values. Instead an intelligent operational diagnosis can be executed, which can detect discrepancies between the values reported by the SCADA and the real operations executed by the driving mechanisms.

    References

      Issue
      Bulgarian Journal for Engineering Design, issue 40, pp. 213-218, 2019, Bulgaria, Sofia, Mechanical Engineering Faculty, ISSN 1313-7530

      Вид: пленарен доклад в национален форум, публикация в реферирано издание