基于面向对象广义随机Petri网的CPS建模与分析方法技术

本发明专利技术提供一种基于面向对象广义随机Petri网的CPS建模与分析方法。首先根据所建模CPS的具体情境，将其中的设备划分为传感器、控制器、执行器三大组件，然后将三大组件抽象为对象，构建OGSPN模型，根据对象的OGSPN模型的概念与实际CPS中各组件的具体任务，扩展顶层OGSPN模型中各个对象，得到系统的OGSPN模型；之后将OGSPN模型压缩为传统GSPN，对GSPN中的参数进行模糊化处理，得到模糊GSPN，使用马尔科夫方法求解模糊GSPN的稳态概率。最后对得到的稳态概率值进行解模糊，得到最终准确的数值结果。本发明专利技术采用了模糊数学与马尔科夫链的分析方法，有效的处理了CPS中的不确定性，从而使结果具有高度的精确性。

【技术实现步骤摘要】
基于面向对象广义随机Petri网的CPS建模与分析方法
本专利技术涉及一种CPS的建模与分析方法，特别是一种基于面向对象广义随机Petri网的CPS建模与分析方法。
技术介绍
信息物理系统(Cyber-PhysicalSystem,CPS)是一种融合计算、通信和控制功能的复杂嵌入式系统，通过计算和物理进程相互影响的反馈循环，实现现实世界与虚拟世界的相互协同和交互，以增加或扩展新的功能，并提供了实时感知、动态控制和信息反馈等服务。CPS在运行的过程中，物理环境和受控对象状态的变化形成了多种事件，包括传感、决策、调控等，从而组成闭环结构，因此具备较强的事件驱动性，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。因此一般认为CPS体系架构是由应用层(应用实体环境，用户终端，人类等)，协同处理层(云计算平台，网络处理平台等)，网络层(互联网，行业专用网络，第三方网络等)和物理层(控制中心，感知中心，物理世界等)组成。具体来讲，CPS可以分为三个模块：传感器模块、控制器模块和执行器模块。CPS通过传感器获取物理环境信息，通过本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于面向对象广义随机Petri网的CPS建模与分析方法，其特征在于，步骤如下：/n步骤(1)根据所建模CPS的具体情境，将其中的设备划分为传感器、控制器、执行器三大组件；/n步骤(2)将传感器、控制器、执行器抽象为对象，构建OGSPN模型；/n步骤(3)根据对象的OGSPN模型的概念与实际CPS中各组件传感器、控制器、执行器的具体任务，扩展顶层OGSPN模型中各个对象，得到系统的OGSPN模型；/n步骤(4)将OGSPN模型压缩为传统GSPN，以便于性能分析；/n步骤(5)对压缩得到的GSPN中的参数进行模糊化处理，得到模糊GSPN；/n步骤(6)使用马尔科夫方法求解模糊GSPN的稳态概率...

【技术特征摘要】
1.基于面向对象广义随机Petri网的CPS建模与分析方法，其特征在于，步骤如下：
步骤(1)根据所建模CPS的具体情境，将其中的设备划分为传感器、控制器、执行器三大组件；
步骤(2)将传感器、控制器、执行器抽象为对象，构建OGSPN模型；
步骤(3)根据对象的OGSPN模型的概念与实际CPS中各组件传感器、控制器、执行器的具体任务，扩展顶层OGSPN模型中各个对象，得到系统的OGSPN模型；
步骤(4)将OGSPN模型压缩为传统GSPN，以便于性能分析；
步骤(5)对压缩得到的GSPN中的参数进行模糊化处理，得到模糊GSPN；
步骤(6)使用马尔科夫方法求解模糊GSPN的稳态概率；
步骤(7)对得到的稳态概率值进行解模糊，得到最终准确的数值结果。


2.根据权利要求1所述的基于面向对象广义随机Petri网的CPS建模与分析方法，其特征在于，步骤(1)根据所建模CPS的具体情境，将其中的设备划分为传感器、控制器、执行器三大组件，具体过程如下：
(1.1)将测量设备划分为传感器组件，所述的测量设备包括感应光、温度，测量长度、距离等传感器；
(1.2)将接收传感器的信息，且具有拟定与发送指令功能的设备划分为控制器组件；
(1.3)将执行具体动作，从而改变物理环境的设备划分为执行器组件。


3.根据权利要求2所述的基于面向对象广义随机Petri网的CPS建模与分析方法，其特征在于，步骤(2)构建OGSPN模型，具体过程如下：
(2.1)将传感器、控制器、执行器分别抽象为一个对象，并附上各自的输入、输出信息库所；
(2.2)在对象之间用门变迁连接，从而得到顶层OGSPN模型。


4.根据权利要求3所述的基于面向对象广义随机Petri网的CPS建模与分析方法，其特征在于，步骤(4)将OGSPN压缩为传统GSPN，以便于性能分析，具体方法如下；
OGSPN的压缩流程包含以下两步：(1)删除消息库所和门变迁；(2)移去模型中的冗余部分，其具体步骤如下：
(4.1)首先移除所有结点的所属对象属性，再删去OGSPN中模型中的所有的门变迁以及消息库所，并添加一个新的状态库所连接孤立的活动变迁，使其包含0个托肯；
(4.2)在步骤(4.1)中，若新增添的状态库所连接的活动变迁均为瞬时变迁，则该瞬时变迁代表了同种信息或同一事件在不同对象中的表示形式，或是某种相近的含义，为了使模型尽量的简化，删去此库所以及它的输出变迁，然后连接剩余的部分。


5.根据权利要求4所述的基于面向对象广义随机Petri网的CPS建模与分析方法，其特征在于，步骤(5)对压缩得到的GSPN中的参数进行模糊化处理，得到模糊GSPN；具体做法是将所有时间变迁的发生速率λi以及随机开关的概率p表示成三角模糊数，并转化为对应的α截集，其中时间变迁发生速率的模糊系数为δt，随机开关触发概率的模糊系数为δrs，具体过程如下：
(5.1)若GSPN中的活动变迁T1为时间变迁，其原本的发生速率为λ1，则为T1设置一个模糊属性数组[λt-δt+δtα，λt+δt-δtα]；
(5.2)同理，若GSPN中的活动变迁T2为一个随机开关，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡海洋，余嘉伟，李忠金，陈洁，黄彬彬，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33