[发明专利]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

说明书

本发明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。

技术领域

本发明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。本发明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。

背景技术

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。

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。

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。所以本发明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。

发明内容

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，本发明采用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。

本发明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：

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

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。

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。

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，本发明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。

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。

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。