【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及建模与仿真，具体地，涉及一种基于可视化流水线模式的仿真模型验证方法及系统。
技术介绍
1、模型验证是建模与仿真开发过程中的重要一环，是保证仿真模型可信度的核心步骤。模型验证用来确定一个仿真模型是否正确的表示了对应的真实系统。模型验证涉及到冗长的处理流程和大量的数据分析和统计技术，任何技术使用不当都会导致最终的验证结果不可信，因此对验证实施人员的专业水平要求很高，并对模型验证的顺利实施造成了很大的障碍。
2、现有的模型验证方法和工具存在诸多问题，如不支持模型验证过程各阶段的数据处理技术的智能选择，不支持验证过程的自动执行，对操作人员的专业水平要求太高，验证结果不能良好解释、可信度不高等。例如，公开号为cn111143981a的专利技术专利公开的一种虚拟试验模型验证系统及方法，公开号为cn112257332a的专利技术专利公开的一种仿真模型的评估方法及装置等都存在这些问题。
3、因此，提供一种自动化智能化的仿真模型验证方法及系统已成为本领域急需解决的重要问题。
技术实现思路
1、针对现有技术中的缺陷，本专利技术提供一种基于可视化流水线模式的仿真模型验证方法及系统。
2、根据本专利技术提供的一种基于可视化流水线模式的仿真模型验证方法及系统，所述方案如下：
3、第一方面，提供了一种基于可视化流水线模式的仿真模型验证方法，所述方法包括：
4、步骤s1：可视化构建模型验证流程；利用流水线模式思想，构建各类流水线节点，并用
5、步骤s2：配置仿真数据和参考数据，并自动计算其数据特征；
6、步骤s3：针对静态性能参数和动态性能参数分别配置数据预处理方法及参数；
7、步骤s4：配置模型结果一致性分析方法及参数；针对静态性能参数，配置统计检验方法和专家验证方法的参数；对于动态性能参数，配置时域和频域方法的参数；
8、步骤s5：执行自动验证，获取验证结果；从开始节点出发，按照流水线模式，依次执行各个节点，直到完成所有的计算，得到验证结果，若计算过程出现错误，提示具体节点存在的问题，并终止计算。
9、优选地，所述步骤s1中，利用可视化流水线模式思想，设计图形化仿真模型验证流程，具体包括：静态参数验证流程、动态参数验证流程；
10、所述流水线模式，即将复杂的任务分解为多个独立可复用的子任务，各个子任务处理特定问题；
11、所述流水线特征，即所构建的模型验证流程具有流水线的典型特点，所有节点按序排列，组成一个封闭的过程，每个节点只专注于处理具体的任务。
12、优选地，所述步骤s1中的流水线节点分为多种类型，包括流程节点、数据节点、预处理节点、分析节点；
13、所述流程节点用于标识流程的起止，所述数据节点用于保存原始数据的信息，所述预处理节点用于对原始数据的筛选，所述分析节点用于实施具体的验证操作。
14、优选地，所述步骤s1中的仿真模型验证流程需为所有的节点设计层次化数据结构；
15、针对静态性能参数验证流程，该数据结构包含数据样本个数及具体数据、样本均值和方差、总体方差、正态性属性、方差齐性属性；针对动态性能参数验证流程，该数据结构包含数据样本个数及具体数据、样本均值和方差、周期性属性、平稳性属性。
16、优选地，所述步骤s2包括：
17、在配置仿真数据时，针对静态性能参数，需要导入其样本数据，并确定其是否存在总体方差，如果存在，则设置其值；针对动态性能参数数据，直接导入其对应的时间序列数据；
18、在配置参考数据时，针对静态性能参数，需考虑两种情形：1)存在参考样本数据；2)只存在总体均值，然后针对各类情形分别设置对应的数据；确定性能参数是否存在总体方差，如果存在，则设置其值；针对动态性能参数，如果存在参考数据，则需要导入其对应的参考时间序列数据。
19、优选地，所述步骤s2中对于静态性能参数，查看已经导入的数据表，选择参数对应的一列数据，通过sql语句筛选数据，然后将其赋予数据节点；对于动态性能参数，选择时间和参数值两列数据，其中时间列有格式限制，然后同样将选择的数据赋予数据节点。
20、优选地，所述步骤s3包括：针对静态性能参数，配置奇异值处理、正态分布检验、方差齐性分析在内的相关操作的参数；
21、对于动态性能参数，配置缺失值处理、平滑滤波处理、时间对齐处理、平稳性检验和处理在内的相关操作的参数。
22、优选地，所述步骤s4包括：
23、根据奇异值处理和正态分布检验，选择构建为一个决策树，通过决策树推理，自动推荐出适合的具体方法；
24、缺失值处理具体包括均值填充和中位数填充两种方法；
25、时间对齐方法具体包括牛顿插值和三次样条插值两种方法；选择一种插值方法后，需要选择待插值时间、待插值数据和待抽取时间点。
26、优选地，所述步骤s4包括：采用基于决策树的推理机制实现具体计算方法的选择和执行，即根据各种统计方法的使用和限制条件，构建其推理决策树，然后智能化选择最适合的方法来完成仿真数据和参考数据的一致性分析工作；
27、采用的统计方法包括：z检验、student t检验、welch t检验、mannwhitney检验；针对各种方法，设置其显著性水平；
28、采用动态性能指标验证方法包括tic系数法和灰色关联法两种方法；针对tic系数法，允许用户进行智能化分段操作，然后计算每段的tic系数。
29、第二方面，提供了一种基于可视化流水线模式的仿真模型验证系统，所述系统包括：
30、验证流程可视化构建模块：用来对模型验证流程进行可视化设计；
31、模型验证执行模块：通过调用推理引擎和具体算法，完成实际的验证工作；其中，通过仿真数据库、参考数据库提供模型验证需要的数据；
32、基于决策树的推理引擎模块：用来设置推理规则，并完成推理工作；通过验证算法库，提供模型验证需要的算法。
33、与现有技术相比，本专利技术具有如下的有益效果：
34、1、本专利技术能够实现自动化模型验证的方法，这使得原本复杂的模型验证过程变得简单和容易操作，更重要的是降低了操作人员的专业水平以及操作过程中的出错率；
35、2、本专利技术提供基于决策树的推理引擎，自动推理出合适的验证方法，有助于正确合理的完成静态或动态参数的验证过程，提高验证过程的智能化和自动化水平；
36、3、本专利技术根据可视化流水线模式的思想，按序执行节点，数据顺次传递，减少数据的冗余保存，有利于处理各种数据量的情况，提升了整体计算的性能。
37、本专利技术的其他有益效果，将在具体实施方式中通过具体技术特征和技术方案的介绍来阐述，本领域技术人员通过这些技术特征和技术方案的介绍，应能理解所述技术特征和技术方案带来的有益本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于可视化流水线模式的仿真模型验证方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于可视化流水线模式的仿真模型验证方法，其特征在于，所述步骤S1中，利用可视化流水线模式思想，设计图形化仿真模型验证流程，具体包括：静态参数验证流程、动态参数验证流程；
3.根据权利要求1所述的基于可视化流水线模式的仿真模型验证方法，其特征在于，所述步骤S1中的流水线节点分为多种类型，包括流程节点、数据节点、预处理节点、分析节点；
4.根据权利要求1所述的基于可视化流水线模式的仿真模型验证方法，其特征在于，所述步骤S1中的仿真模型验证流程需为所有的节点设计层次化数据结构；
5.根据权利要求1所述的基于可视化流水线模式的仿真模型验证方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
6.根据权利要求1所述的基于可视化流水线模式的仿真模型验证方法，其特征在于，所述步骤S2中对于静态性能参数，查看已经导入的数据表，选择参数对应的一列数据，通过SQL语句筛选数据，然后将其赋予数据节点；对于动态性能参数，选择时间和参数值两列数据，其中时间列有格式限制，然
7.根据权利要求1所述的基于可视化流水线模式的仿真模型验证方法，其特征在于，所述步骤S3包括：针对静态性能参数，配置奇异值处理、正态分布检验、方差齐性分析在内的相关操作的参数；
8.根据权利要求7所述的基于可视化流水线模式的仿真模型验证方法，其特征在于，所述步骤S4包括：
9.根据权利要求1所述的基于可视化流水线模式的仿真模型验证方法，其特征在于，所述步骤S4包括：采用基于决策树的推理机制实现具体计算方法的选择和执行，即根据各种统计方法的使用和限制条件，构建其推理决策树，然后智能化选择最适合的方法来完成仿真数据和参考数据的一致性分析工作；
10.一种基于可视化流水线模式的仿真模型验证系统，基于权利要求1-9任意一项所述的基于可视化流水线模式的仿真模型验证方法，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于可视化流水线模式的仿真模型验证方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于可视化流水线模式的仿真模型验证方法，其特征在于，所述步骤s1中，利用可视化流水线模式思想，设计图形化仿真模型验证流程，具体包括：静态参数验证流程、动态参数验证流程；
3.根据权利要求1所述的基于可视化流水线模式的仿真模型验证方法，其特征在于，所述步骤s1中的流水线节点分为多种类型，包括流程节点、数据节点、预处理节点、分析节点；
4.根据权利要求1所述的基于可视化流水线模式的仿真模型验证方法，其特征在于，所述步骤s1中的仿真模型验证流程需为所有的节点设计层次化数据结构；
5.根据权利要求1所述的基于可视化流水线模式的仿真模型验证方法，其特征在于，所述步骤s2包括：
6.根据权利要求1所述的基于可视化流水线模式的仿真模型验证方法，其特征在于，所述步骤s2中对于静态性能参数，查看已经导入的数据表，选择参数对应的一列数据，通...
【专利技术属性】
技术研发人员：陆志沣，李如飞，刘飞，王宣灵，张明恩，陆营波，钱晓超，
申请(专利权)人：上海机电工程研究所，
类型：发明
国别省市：
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