16、Simulink的基于契约语义与细化解析

Simulink的基于契约语义与细化解析

1. Simulink框图的代数表达式

Simulink中的框图是动态系统的图形化模型,由模块和连接它们的线构成。在定义其代数表达式的语法前,需要一些符号和假设。
- 符号说明
- 设 (Z_1) 和 (Z_2) 为集合,集合差 (Z_1 - Z_2 = {x | x \in Z_1 \text{ 且 } x \notin Z_2}),(\vert Z_1 \vert) 表示集合 (Z_1) 的大小。
- 设 (B = (U, X, Y, f, g, Init)) 为一个模块,定义 (V = U \cup Y),用 (W) 和 (L) 表示 (V) 的子集。
- 重命名函数 (\gamma) 是从 (W) 到 (W’) 的一一映射,其中 (W) 是 (V) 的子集,(W’) 是新变量集合。
- 假设条件 :为确保每个模块对其输出负责,假设不同模块的输出变量名集合不相交,且不同模块的内部状态名无冲突。

Simulink框图代数表达式的语法由以下BNF规则定义:

B :: = B
B[γ]
B\L
B ; B
B ∥B
Fb(B, B)

其中 (L) 是 (V) 的子集。下面对这些语法进行详细解释:
1. 模块 (B) :模块 (B) 可以是离散时间模块或连续时间模块。为方便建模,引入两个特殊模块:
- (Id = ({u}, \varnothing,

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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