基于混成时空Petri网的CPS建模及验证

发布时间：2017-08-03 14:34

  本文关键词：基于混成时空Petri网的CPS建模及验证

  更多相关文章： 信息物理融合系统(CPS) 混成时空Petri网 时间自动机(TA) UPPAAL

【摘要】：信息物理融合系统(CPS)是一类集成了计算过程、通信网络、物理过程、传感器网络以及控制系统的大型,复杂的实时反馈系统。由于CPS内部异构单元之间的通讯、交互和协同的形式错综复杂,因此需要建立一个完善的模型对CPS进行描述和分析。这依赖于良好的建模方法以及完善的仿真和验证工具。Petri网是对离散变量以及并行系统的数字表示,是一种用令旗牌流水动的方式来表达系统动作态变化的网格络,适用于描写述异常步并且发的计算机系统模型。传统的Petri网是一种简易单的过去程模样型,无法描述系统在时间方面以及空间层面的内容。因此论文构造了混成时空Petri网模型(HSPN),使其不仅能够描述物理实体逻辑以及时间层次的行为,而且能够描述物理实体位置变迁所引起的状态变化。贝叶斯网络(Bayesian network)是一种基于概率论与图论的数学模型,便于计算机的处理,适合应用于CPS中的决策与判断机制。UML作为可视化描述结构和行为的标准语言,在实时系统中发挥了比较重要的作用。UML时序图不仅能细致的描述对象间的状态转换,同时也能够展现交互次序以及其中的时间细节。CPS的系统复杂度及可靠性要求远高于一般的传统系统,因此使用传统的应用验证技术并不合适。UPPAAL是基于时间自动机的一个实时系统验证的工具,具有很强的仿真和验证能力,符合CPS系统建模的验证要求。但需要利用UML时序图将HSPN模型转换为与其语义等价的一组TA模型。再使用模型验证工具UPPAAL对此混成时空Petri网的模型进行验证。论文选取CPS最重要的研究领域之一的医疗信息物理融合系统(MCPS)作为建模对象。在充分分析CPS体系结构的基础上构造了一个合理的MCPS的体系结构,并提出一种混成时空Petri网的建模方法对MCPS进行建模分析。利用贝叶斯网络对于不确定性推理的数据分析能力,作为MCPS的内部诊断机制,通过UML时序图对MCPS的典型事件进行描述,并转换为TA模型,通过UPPAAL工具进行仿真与验证。对MCPS模型的仿真与验证结果表明论文中采用的混成时空Petri网建模方法保证了CPS对于高可靠性与实时性的要求,同时体现了物理实体在时间与空间上的连续变化。证明了这是一种可行的,安全的建模机制,是对MCPS描述与分析十分有效的方法。
【关键词】：信息物理融合系统(CPS) 混成时空Petri网 时间自动机(TA) UPPAAL
【学位授予单位】：南昌航空大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP202;TP301.1
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 引言8-12
• 1.1 研究背景及意义8-9
• 1.2 研究内容9-10
• 1.3 本文组织结构10-12
• 第2章 CPS建模仿真研究现状12-20
• 2.1 CPS主要特征及建模挑战12-14
• 2.1.1 CPS主要特征12-13
• 2.1.2CPS建模挑战13-14
• 2.2 CPS主要建模方法14-19
• 2.2.1 一体化建模方法14-17
• 2.2.2 异构模型融合建模方法17-18
• 2.2.3 事件驱动建模方法18-19
• 2.3 本章小结19-20
• 第3章 基于事件CPS的形式化表达20-27
• 3.1 CPS体系结构20-21
• 3.2 CPS物理实体建模21-23
• 3.2.1 物理实体分类22-23
• 3.2.2 物理实体建模23
• 3.3 事件消息建模23-26
• 3.3.1 CPS事件定义24
• 3.3.2 CPS事件分类24
• 3.3.3 CPS事件形式化24-25
• 3.3.4 事件权重值算法25-26
• 3.4 本章小结26-27
• 第4章 混成时空Petri网模型27-38
• 4.1 Petri网27-32
• 4.1.1 Petri网概述27-28
• 4.1.2 Petri网特征28-29
• 4.1.3 Petri网的基本结构29-31
• 4.1.4 Petri网的基本性能31-32
• 4.2 混成时空Petri网32-33
• 4.2.1 混成时空Petri网的属性32-33
• 4.2.2 混成时空Petri网的定义33
• 4.3 实例建模33-37
• 4.4 本章小结37-38
• 第5章 基于HSPN的MCPS建模与验证38-50
• 5.1 MCPS体系架构38-39
• 5.2 基于贝叶斯理论的MCPS决策机制39-40
• 5.2.1 MCPS的诊断过程39-40
• 5.2.2 贝叶斯在医疗诊断系统的应用40
• 5.3 时间自动机40-41
• 5.4 UPPAAL及需求规范41-44
• 5.4.1 UPPAAL概念41-42
• 5.4.2 UPPAAL的验证规范42-43
• 5.4.3 HSPN模型到TA模型的转换43-44
• 5.5 基于HSPN的MCPS建模与验证44-49
• 5.5.1MCPS转换为UML时序图44-46
• 5.5.2 MCPS的仿真46-49
• 5.6 本章小结49-50
• 第6章 总结50-52
• 6.1 本文工作总结50-51
• 6.2 未来工作展望51-52
• 参考文献52-56
• 攻读硕士学位期间参与课题情况56-57
• 攻读硕士期间发表论文及软件著作权情况57-58
• 致谢58-59

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本文编号：614881