基于面向方面灰色GSPN的CPS建模与分析方法技术

本发明专利技术公开基于面向方面灰色GSPN的CPS建模与分析方法。本发明专利技术首先根据所建模CPS的具体情境，构建AGGSPN模型；引入灰色系统理论，利用灰化处理方法求解AGGSPN模型中的变迁激发率以及随机开关的触发概率；使用马尔科夫方法求解AGGSPN的灰稳态概率；在得到的灰稳态概率的基础上构建数学规划模型，求解最终区间灰数表示；最后利用最终区间灰数表示对该工业CPS的性能指标进行分析。本发明专利技术采用了灰色理论、马尔科夫链和数学规划的分析方法，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。确性。确性。

【技术实现步骤摘要】
基于面向方面灰色GSPN的CPS建模与分析方法


[0001]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方面灰色GSPN(广义随机Petri网)的CPS建模与分析方法。

技术介绍

[0002]信息物理系统(Cyber
‑
Physical System,CPS)是一种集合计算、通信和控制于一体的多维复杂系统，融合了离散的计算过程和连续的物理过程，并基于反馈循环实现物理世界与虚拟世界之间的信息融合以及行为交互。
[0003]在实际运行过程中，CPS利用传感器实时感知物理世界，通过控制器处理获取的信息从而生成指令，使用执行器执行生成的指令，三者之间相互配合保证了其有效性和实时性。CPS具有独特的优越性，被广泛应用于智能交通、航空航天、智能医疗等领域，更是在工业4.0中处于核心地位，成为了智能制造领域关注的焦点。
[0004]工业CPS运行在高度动态的复杂环境中，须具备较强的鲁棒性和适应性，这导致了其具有较为复杂的结构，并对其建模与精确分析提出了额外的挑战。一个结构清晰、直观易懂的模型以及对应的性能分析本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于面向方向灰色广义随机Petri网的CPS建模与分析方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤(1)、根据所建模工业CPS的具体情境，将工业CPS抽象为一个基本网和若干个方面网；步骤(2)、基本网和方面网以GSPN为基础，并引入颜色集的概念，即对其中的元素赋色，从而得到AGGSPN模型；步骤(3)、在保证模型一致性的前提下，将基本网和所有方面网编织成一个编织网；步骤(5)、使用马尔科夫方法求解AGGSPN的灰稳态概率；具体过程如下：(5.1)分析步骤(3)编织网，获取可达标识图以及对应的可达标识集S，S分为实存状态集TS和消失状态集VS，即S＝TS∪VS，其元素个数分别为K
T
和K
V
，K
S
＝K
T
+K
V
；(5.2)根据可达标识图得到嵌入式马尔科夫链EMC的转移概率灰矩阵其计算公式如下：其中由从消失状态向消失状态集转移的转移概率矩阵与从消失状态向实存状态集转移的转移概率矩阵构成；由从实存状态向消失状态集转移的转移概率矩阵与从实存状态向实存状态集转移的转移概率矩阵陶成；表示EMC由消失状态集向消失状态集的转移概率矩阵；表示EMC由消失状态集向实存状态集的转移概率矩阵；表示EMC由实存状态集向消失状态集的转移概率矩阵；表示EMC由实存状态集向实存状态集的转移概率矩阵；(5.3)将消失状态从EMC中除去，仅剩下实存状态，得到REMC转移状态矩阵用式(2)表示；其中表示元素的集合，表示GSPN从给定消失状态r出发，经任意步首次到达实存状态k的概率；(5.4)通过式(3)的线性方程组，求解REMC的实存状态灰稳定概率；其中表示一维行向量，元素表示为REMC的实存状态的灰稳态概率；(5.5)通过式(4)计算各个实存状态的平均驻留时间
(5.6)由各个状态的平均驻留时间以及对应的灰稳定概率求得系统的循环周期计算方式为式(5)；(5.7)实存状态的循环周期通过和计算得出；(5.8)模型的灰稳态概率用式(7)表示，为实存状态的驻留时间与其循环周期之比；通过式(3)
‑
(7)的GSPN稳态概率计算方法求得的复合灰数表示，再根据区间灰数运算法则，得到关于扰动灰元δ的区间灰数表示，即为AGGSPN的灰稳态概率；步骤(6)、根据AGGSPN的灰稳态概率构建数学规划模型，求解最终区间灰数表示；最后利用最终区间灰数表示对该工业CPS的性能指标进行分析。2.如权利要求1所述的基于面向方向灰色广义随机Petri网的CPS建模与分析方法，其特征在于步骤(1)具体是将工业CPS的总运行流程抽象为一个基本网，再将部分子流程细分成若干个方面网。3.如权利要求1所述的基于面向方向灰色广义随机Petri网的CPS建模与分析方法，其特征在于步骤(2)具体是：针对基本网，以总运行流程中工业CPS生产线上的工业设备状态作为GSPN的库所，以总运行流程中工业CPS生产线上的资源或者信号作为库所的token，以总...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡海洋，朱寅城，汪鼎辉，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：