本发明专利技术公开了面向随机混成系统的SysML组合建模语言及转换为概率混成自动机的方法。分别使用SysML和Modelica对混成系统的信息系统和物理系统进行建模，并在SysML模型中引入概率附件，并基于元模型机制建立SysML和Modelica的通信规则。由于SysML和Modelica的组合建模为半形式化模型，本发明专利技术引入转换规则和算法将其转换为形式化的自动机模型。为描述混成系统的通信功能和不确定性，采用概率混成接口自动机作为形式化模型，作为后期形式化验证的基础。本发明专利技术能够对含有通信功能以及具备不确定性的混成系统进行建模并且模型可以用作后期模型检测和可靠性验证工作。作后期模型检测和可靠性验证工作。作后期模型检测和可靠性验证工作。
【技术实现步骤摘要】
面向随机混成系统的SysML组合建模语言及转换为概率混成自动机的方法
[0001]本专利技术公开了一种面向随机混成系统的SysML组合建模语言及转换为概率混成自动机的方法，主要用于对混成系统使用SysML及其扩充建模语言进行半形式化建模后通过模型转换规则转换为形式化的自动机模型。本专利技术是一种混成系统的半形式化建模以及将其转换到形式化模型的建模转换方法。
技术介绍
[0002]混成系统是一种软硬件子系统相互之间耦合紧密的动态系统，目前广泛应用于航空电子、远程医疗、汽车电子等领域，并且通常由离散和连续两部分组成。但现有的建模语言无法同时刻画混成系统的离散和连续的两种属性，所以通常需要使用两种或两种以上建模语言进行组合建模。
[0003]SysML是一种应用广泛，表意丰富的图形建模语言，可以使信息系统的结构、行为、需求和参数(数学模型)等方面可视化，便于后期就设计内容沟通和修改，但是其缺乏描述系统连续性的能力。而Modelica是一种基于方程数学建模语言，能够规范化地建立复杂系统的数学模型，从而实现对动态系统的仿真，可以描述信息物理系统的连续行为。
[0004]但SysML和Modelica的组合建模为半形式化模型，无法直接对其进行形式化验证。所以本专利技术提出一种从半形式化模型到形式化模型的转换算法。为了描述混成系统的通信属性以及不确定性，选取概率混成接口自动机作为形式化模型。在此基础上，展开后期的形式化验证工作。
技术实现思路
[0005]混成系统不仅存在连续变化和离散迁移变化，通常还具有通信属性以及不确定性。同时为进一步对其进行形式化的验证，需要将模型转换为形式化描述。基于上述情况，本专利技术采用SysML和Modelica进行组合建模，并将其转换为概率混成加权自动机，进而提出一种新的面向随机混成系统的SysML组合建模语言及转换为概率混成自动机的方法。
[0006]本专利技术是一种面向随机混成系统的SysML组合建模语言及转换为概率混成自动机的方法，具体实施方法如下：
[0007]步骤1：选取概率混成接口自动机作为描述系统的形式化模型
[0008]概率混成接口自动机A是一个多元组其中，分别表示状态集合、初始状态集合、实数集合、初始实数集合、输入活动集合、输出活动集合、内部活动集合、标签函数集合、卫士函数集合、迁移概率矩阵以及转换关系集合。
[0009]步骤2：分别采用SysML和Modelica对混成系统的信息部分和物理部分进行建模，并基于元模型机制建立两者的对应关系。
[0010]混成系统的信息部分采用SysML的块定义图和状态机图进行描述。块定义图用于定义Block的特征以及Block之间的关系。行为状态机是一个有向图，由一组节点和一组相
应的转移函数组成。其中，节点称为状态，转移函数又称状态转移条件。行为状态机通过响应一系列事件而
″
运行
″
。Modelica是一种面向对象的语言，具有一般类的特点。由于其基于方程建立，故可以在混合微分代数方程组中描述系统的连续特性。为了更好地描述SysM[和Modelica的对应关系，本专利技术定义了一个新的包含元模型、目标元模型、源元模型类型、依赖条件、约束和优先级的六元组作为对应规则。
[0011]步骤3：根据半形式化模型与概率混成接口自动机的语法语义提出模型转换规则和算法。
[0012]根据上述步骤提出的半形式化模型和自动机的语法语义进行对比，以及SysML和Modelica模型之间的对应规则，提出相应的转换算法。
[0013]步骤4：提出由SysML模型和Modelica模型转换得到的自动机的组合规则。
[0014]根据SysML和Modelica模型转换得到的PHIA的特征，提出一种区别于传统混成自动机组合的新的自动机组合方法。
[0015]本专利技术根据混成系统的实际特性对SysML语言进行了概率属性的扩展，使其能够足以描述混成系统的离散变化、连续变化、不确定性、通信属性等性质，同时使用模型转换算法将模型转为自动机模型，为后续进一步的形式化验证和分析工作奠定基础。
附图说明
[0016]图1为面向随机混成系统的SysML组合建模语言及转换为概率混成自动机的方法
[0017]图2为SysML模型转换为PHIA_s伪代码
[0018]图3为Modelica模型转换为PHIA_m伪代码
[0019]图4为PHIA_s和PHIA_m的组合算法伪代码
[0020]图5为超车系统决策部分的状态机图
[0021]图6为完整的PHIA模型
具体实施方式
[0022]本专利技术的实施提供了一种面向随机混成系统的SysML组合建模语言及转换为概率混成自动机的方法，为使本领域技术人员更好地理解本专利技术的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细描述。通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本专利技术，而不能解释为对本专利技术的限制。
[0023]本专利技术的目的是，针对无法对复杂的混成系统进行直接的形式化建模的问题，包括对具有不确定性和通信属性的混成系统进行半形式化建模，并提出一种从初步半形式化建模转换到形式化的自动机的模型转换方法。
[0024]对于半形式化建模的方法，采取SysML和Modelica建模语言对混成系统的信息部分和物理部分进行建模，为了能够解决混成系统的不确定性和通信属性，对SysML建模语言进行了扩充，提出了SysML概率行为附件，而物理系统方面为了能够使Modelica与SysML模型建立联系，在元模型的基础上建立两者的对应关系。最终采用概率混成接口自动机的模型，其能够描述混成系统的不确定和组件通信的性质。
[0025]面向混成系统的SysML扩展建模语言及其转换为概率混成接口自动机的流程如附图1所示。具体的专利技术实施方法如下：
[0026]1.选取概率混成接口自动机作为描述系统的形式化模型
[0027]概率混成接口自动机不仅可以描述信息物理融合系统的离散与连续变化性质，还能够对系统的不确定性以及通信属性进行相应的表达。
[0028]概率混成接口自动机(Probability Hybrid Interface Automata，PHIA).概率混成接口自动机A是一个多元组其中，
[0029](1)S
A
是自动机中状态集合；
[0030](2)是初始状态集，且中至少包含一个元素；若则称P为空。
[0031](3)X
A
是自动机中实数值变量的有限集合；
[0032](4)是初始状态中实数值变量集合；
[0033](5)分别为输入活动、输出活动和内部活动集合，且两两互不相交，记所有的活动集合为R
A
，且
[0034](6)L：S
→2AP
是标签函数，它为集合S
P
中的每一个状态s分配一个具有原子命题的集合L(s)。<本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.面向随机混成系统的SysML组合建模语言及转换为概率混成自动机的方法，其特征在于：主要包含以下步骤：(1)使用SysML的状态机图和块定义图对混成系统的信息系统进行建模；使用Modelica对其中的物理系统进行建模。(2)通过元模型机制建立SysML和Modelica的联系，并定义一个包含元模型、目标元模型、源元模型类型、依赖条件、约束和优先级的六元组作为SysML和Modelic的对应规则。(3)通过概率混成接口自动机的语义和SysML
‑
Modelica组合建模的定义给出转换规则，并提出相应的模型转换算法。(4)根据SysML和Modelica模型转换后得到的概率混成接口自动机的特性，提出两种概率混成接口自动机的组合规则，最终组成为完整的概率混成接口自动机。2.根据权利要求1的所描述的面向随机混成系统的SysML组合建模语言及转换为概率混成自动机的方法，其特征在于：所描述步骤(1)使用SysML的状态机图和块定义图对混成系统的信息系统进行建模，其中：块定义图用于定义Block的特征以及Block之间的关系，例如关联(Association)、泛化(Generation)和依赖(Dependency)。其表达了Block化上的属性和操作，以及基于Block的系统层次结构或系统分类树之类的关系。关联表示Block之间拥有普通关联(Association)、组成(Composition)或聚合(Aggregation)的关系，分别用实心菱形和空心菱形表示；泛化表示Block之间的继承关系(is a)，具体形式为类与类之间的继承关系，接口与接口之间的继承关系；依赖表示Block之间的相互依赖关系(use a)，其中一个Block的变化将影响另一个Block。状态机图定义了一组行为概念，可使用SysML中的有限状态机的形式化标准对离散事件驱...
【专利技术属性】
技术研发人员：王永兴，曹子宁，李振，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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