面向CPS系统仿真的建模方法研究与设计

CPS仿真建模在构建CPS系统时具有重要意义,不仅能够在系统开发过程中对系统进行验证和测试,而且是模型驱动开发中的重要环节。CPS系统通过精化和提炼可分为物理实体和计算实体,采用具有动态连续性、基于时间的运动状态行为模型构建物理实体;计算实体模型则采用基于有限状态机的离散系统行为模型进行构建。通过面向时间的状态精化对两种行为模型进行扩展,将两种扩展模型进行融合,完成CPS系统的建模仿真。分析了构建计算实体模型的统一建模语言(UML)以及构建物理实体模型的simulink/RTW建模工具的可行性,提出了基于UML框架的两种异质模型融合方法。     

信息-物理融合系统动态行为模型构建方法

信息-物理融合系统(Cyber-Physical System,CPS)特有的计算、通信、控制的联合动态性,计算与物理的多尺度融合性,系统环境及状态的时空交互性以及系统动态行为的非确定性,不但使面向CPS的模型驱动设计与验证方法在CPS系统设计中更为重要,而且也向其提出了新的技术挑战.论文在结合典型实例分析CPS系统特征及其模型构建具体挑战的基础上,研究并总结了CPS动态行为建模的主要方法:一体化建模方法从CPS系统层面描述计算过程与物理过程的交互与融合;时空交互建模方法关注CPS系统行为与时间及空间关系的语义表示;功能和实现兼容建模方法侧重刻画CPS系统的逻辑设计和物理实现的映射与支撑;而集成建模方法则重点解决多异构模型的交互方式与语义的一致表达.论文基于多异构实体的CPS系统建模框架,提出了一种CPS系统结构与动态行为的协同建模方法,并用CPS-ADL对其进行了实现和验证.     

描述CPS物理实体的时空Petri网模型

时间Petri网在经典Petri网的基础上引入了时间因素,不仅能分析逻辑层次的系统性能,还能分析时间层次的系统性能,然而包含空间因素的信息物理融合系统(cyber-physical system,CPS)的产生需要对时间Petri网进行拓展。CPS集成计算系统和物理系统,不仅能够实时感知物理环境信息,并且能够通过物理实体改变物理环境。对CPS的物理层面特点进行了深入分析,研究了CPS物理实体的属性及其位置变迁过程,提出了一种CPS物理实体的形式化建模方法。在时间Petri网的基础上引入了空间因素,构造了时空Petri网模型,使其不仅能够描述物理实体逻辑及时间层次的行为,并且能够描述物理实体位置变迁所引起的状态变化。最后以机器人控制系统为例,进一步阐述了时空Petri网模型的有效性。     

一种信息物理融合系统行为预测模型

信息物理融合系统(CPS)是一类集成了计算系统、通信网络、传感器网络、控制系统和物理系统的新型互联系统。由于CPS内部异构单元之间的通讯、协同和交互的形式错综复杂,目前尚无统一的模型进行描述和分析,因此对其行为的建模和预测是一个难点问题。首先以混杂系统、模糊集理论和人因学方法为基础,提出一种模糊时间混合Petri网,随后通过对一类典型CPS的行为进行建模和分析,实现了CPS动态行为和状态迁移的预测,最后以仿真数据验证了模型的有效性。该模型可用于分析CPS中的物理世界连续状态和信息世界离散事件之间的联系和交互,有助于研究CPS中的不确定性问题和系统组成单元之间的异步并发关系,为CPS的行为预测、状态评估和实时控制提供了有效方法。     

基于Ptolemy的自适应巡航系统建模与仿真

信息物理融合系统( CPS)是计算、通信与控制技术的融合,汽车自适应巡航控制系统是一种典型的CPS,具有广泛的应用前景。通过建立汽车纵向行驶的数学模型,并基于CPS给出自适应巡航控制系统的结构,设计系统的状态机模型。基于Ptolemy分别设计前车、测量距离和本车的计算模型,构建系统的层次模型,在子模型中采用模态模式对基于时间的模型与状态机模型相结合的混合系统行为进行建模。仿真结果表明,该方法能满足自适应巡航控制系统的要求,保证系统的安全性。     

CPS拓扑结构节点重要性排序方法

信息物理融合系统(Cyber-physical Systems,CPS)拓扑结构中节点重要性排序是CPS拓扑分析的重要方面。针对CPS内在结构特征,构建一种CPS拓扑结构模型——交互网络模型。然后结合CPS信息交互特点定义节点交互介数作为衡量具体节点重要性度量,阐明该测度能够反映节点的相对重要度,并给出了时间复杂度为多项式阶的节点重要性排序有效算法。最后构建CPS拓扑实例进行分析,并与节点介数进行对比,说明节点重要性排序能够为CPS的运行和防护提供重要参考。     

基于扩展DPN的CPS混成行为时效建模与综合评估

信息物理融合系统行为是一种由离散计算过程与连续物理动态过程深度融合并紧密交互的混成行为.在CPS设计早期对信息系统实体的信息实体的关键监控参数、实时指标,以及物理系统设施的连续行为规律进行综合评估,是这类系统进一步设计与实现的基础.基于扩展DPN语义,以某智能车CPS系统自主行进紧急避障过程为研究对象,建立了其信息物理混成行为的Petri网模型,以融合并集中体现各关键参数和指标的时序协作效应;通过对该模型的仿真运行,实现了CPS行为的在线观测与综合评估.该方法为CPS子系统关键设计指标的综合合理性评估及其组合设计提供了一种解决途径.     

基于扩展混成Petri网的CPS无人车系统建模与分析

信息物理融合系统(Cyber-Physical System,CPS)是一个集计算系统、通信系统、感知系统、控制系统和物理系统于一体的复杂系统,其行为是一种由离散计算过程与连续物理过程深度融合并紧密交互的混成行为。针对这种特性,采用混成Petri网对CPS建模,并在此基础上添加时间约束,即对离散变迁关联一个延迟时间,对连续变迁关联一个激发速率函数,同时引入抑止弧和测试弧的概念以提高Petri网的表达能力,由此提出一种新的模型——扩展混成Petri网模型。然后,对CPS应用中无人驾驶车辆系统的躲避障碍物场景进行建模,将建立的模型按照一定的规则转化为与之对应的Simulink模型,并通过Matlab仿真对系统行为及属性进行分析。     

基于AADL的CPS系统分析与设计

信息物理融合系统CPS(Cyber Physical System)的建模需要融合离散计算实体与连续物理实体,而传统的建模方法却是分别对两者进行建模,缺乏对两者相互融合的抽象。针对这种情况,利用结构分析与设计语言AADL(Architectural Analysis and Design Language)在基于模型开发上的优势,对AADL所不能支持的时空、行为、动态连续等方面进行扩展,通过比较现有元胞自动机、Modelica与AADL的区别与关联后,提出相应的变换公式将两者用AADL的形式表达。以车联网CPS系统为案例,详细描述系统的组成与建模过程,并对该模型在系统体系结构、端到端的流延迟等方面进行分析验证,证实该方案的可行性与正确性。     

一种面向煤矿的信息物理融合系统模型

信息物理融合系统(CPS)是一种综合感知、计算和管控等功能为一体的多维复杂计算机系统。文中首先介绍了CPS的概念及系统模型;然后针对煤矿安全生产缺乏信息共享和协同控制的情况,构建了具有煤矿生产监测及控制功能的煤矿信息物理融合系统模型,并阐述了该模型信息获取层、数据计算层和协同控制层共三层的体系结构。该模型的构建可以辅助矿井智能化生产和应急决策,有利于煤矿生产向智能化发展。     

CPS系统物理实体时空一致性建模与分析

CPS作为一个混合系统,是计算系统和物理系统的集中体现,注重计算进程和物理进程行为一致性分析与刻画。传统建模方式只针对物理进程和计算进程进行单一建模,难以满足CPS物理实体状态转移时空一致性的要求,在此基础上提出一种新的建模方法。将CPS时空状态转移融合成一个状态转移实时时空事件,并在时间Petri网基础上引入空间标签,建立时空Petri网模型,利用时空Petri网对物理实体状态转移过程进行分析。最后通过列车控制系统实例进一步分析了时空模型的有效性,从而例证了该方法的可行性。     

离散事件系统框架下信息物理系统攻击问题综述

信息物理系统(cyber physical system, CPS)由受控对象、传感器、执行器、监控器和通信网络组成,通信网络的使用增加了信息物理系统面临外部攻击的风险.鉴于此,综述基于离散事件系统框架处理信息物理系统攻击问题的相关研究工作.首先对信息物理系统进行简要介绍;然后对信息物理系统中的攻击进行分类;最后重点阐述信息物理系统中攻击策略的设计、攻击的检测与防御以及攻击鲁棒性监控器设计的研究现状.     

基于SHML的CPS行为建模及仿真

信息物理融合系统（cyber-physical systems，简称CPS）是深度融合了计算进程和物理进程的统一体，是集计算、通信与控制于一体的下一代智能系统，具有广阔的应用前景.CPS的行为具有混成性、随机性等特征，建模及仿真CPS的动态行为对于开发高质量的CPS系统至关重要.但是目前缺乏面向CPS的领域建模方法及建模CPS的领域建模语言，也迫切需要支持仿真CPS领域模型的仿真工具.针对以上问题，提出一种面向CPS领域的随机混成建模语言（stochastic hybrid modeling language，简称SHML）以支持建模CPS系统的行为.首先，根据CPS的领域特征定义了SHML的元模型作为其抽象语法，并定义了SHML的具体语法和操作语义；其次，基于GEMOC框架实现了SHML的可视化建模工具.此外，集成GEMOC的序列化执行引擎和Scilab的连续行为仿真引擎，实现仿真CPS的混成行为.提出了一种面向CPS领域的建模及仿真方法，设计并实现了一个集成的面向CPS行为的建模与仿真平台，为CPS的建模及仿真提供了一种有效的方法及工具支撑.     

基于仿真与数据挖掘的故障诊断方法研究

针对导弹武器系统故障信息的特点,提出了系统仿真与数据挖掘相结合的综合故障诊断方法.文中将导弹武器系统故障检测信息分为3类,即:离散交互特征信息、连续动态特征信息和离散事件特征信息.通过实例阐述了数据挖掘在导弹武器系统故障诊断中的应用.分析了基于仿真的故障诊断方法,在此基础上,结合仿真与数据挖掘各自在故障诊断方面的优势,进一步提出了基于仿真与数据挖掘的综合诊断方法,给出了方法的步骤和诊断流程.     

A co-simulation framework for design of time-triggered automotive cyber physical systems

Designing cyber-physical systems (CPS) is challenging due to the tight interactions between software, network/platform, and physical components. Automotive control system is a typical CPS example and often designed based on a time-triggered paradigm. In this paper, a co-simulation framework that considers interacting CPS components for assisting time-triggered automotive CPS design is proposed. Virtual prototyping of automotive vehicles is the core of this framework, which uses SystemC to model the cyber components and integrates CarSim to model the vehicle dynamics. A network/platform model in SystemC forms the backbone of the virtual prototyping. The network/platform model consists of processing elements abstracted by real-time operating systems, communication systems, sensors, and actuators. The framework is also integrated with a model-based design tool to enable rapid prototyping. The framework is validated by comparing simulation results with the results from a hardware-in-the-loop automotive simulator. The framework is also used for design space exploration (DSE).     

信息物理融合系统综合安全威胁与防御研究

信息物理融合系统（Cyber-physical system，CPS）是计算单元与物理对象在网络空间中高度集成交互形成的智能系统.信息系统与物理系统的融合在提升系统性能的同时，信息系统的信息安全威胁（Security）与物理系统的工程安全问题（Safety）相互影响，产生了新的综合安全问题，引入严重的安全隐患.本文介绍了CPS的概念与安全现状，给出了CPS综合安全的定义；在对现有安全事件进行分析的基础上，提出了CPS的综合安全威胁模型；从时间关联性和空间关联性的角度，对现有CPS攻击和防御方法进行了分类和总结，并探讨CPS综合安全的研究方向.     

面向智慧城市的数据驱动信息物理系统安全威胁分析模型与方法

信息物理系统（CPS）是一个集成计算、通信和物理过程的混成系统,在智慧城市中占据至关重要的地位,其安全问题面临许多挑战.本文首先建立信息物理系统安全威胁分析模型,给出CPS各个组成部件的安全威胁,然后提出了信息物理系统的威胁关联分析方法,并以智能电网为例给出实验测试结果.结果表明,该方法能实现快速大规模安全威胁建模和自动化分析,为智慧城市中的关键信息基础设施提供技术支撑.最后,本文总结了智慧城市中信息物理系统的安全威胁研究进展和未来研究方向.     

基于实体画像增强网络的事件检测方法

事件检测任务旨在从非结构化的文本中自动识别并分类事件触发词。挖掘和表示实体的属性特征(即实体画像)有助于事件检测,其基本原理在于“实体本身的属性往往暗示了其参与的事件类型”(例如,“警察”往往参与“Arrest-Jail”类的事件)。现有研究已利用编码信息实现实体表示,并借此优化事件检测模型。然而,其表示学习过程仅仅纳入局部的句子级语境信息,使得实体画像的信息覆盖率偏低。为此,该文提出基于全局信息和实体交互信息的画像增强方法,其借助图注意力神经网络,不仅在文档级的语境范围内捕捉实体的高注意力背景信息,也同时纳入了局部相关实体的交互信息。特别地,该文开发了基于共现图的注意力遮蔽模型,用于降低噪声信息对实体表示学习过程的干扰。在此基础上,该文联合上述实体画像增强网络、BERT语义编码网络和GAT聚合网络,形成了总体的事件检测模型。该文在通用数据集ACE 2005上进行实验,结果表明实体画像增强方法能够进一步优化事件检测的性能,在触发词分类任务上的F₁值达到76.2%,较基线模型提升了2.2%。