9、MATLAB/Simulink中的定时路径条件与结构契约

MATLAB/Simulink中的定时路径条件与结构契约

1. MATLAB/Simulink中的定时路径条件

在MATLAB/Simulink环境中,信息流动的安全性至关重要。当改变操作模式时,尽管采取了确保无干扰的操作模式,但信息流动仍可能发生,这就违反了机密数据和公共数据流之间无干扰的安全策略。

有一种方法可以从Simulink模型中提取定时路径条件,这些条件有诸多用途:
- 降低模型复杂度。
- 作为信息流分析(IFA)工具,用于判断模型中任意模块之间路径的存在性。

具体操作步骤如下:
1. 寻找输入输出路径 :确定模型输入和输出之间的路径。
2. 确定信号时序依赖 :明确这些路径上信号的时序依赖关系。
3. 提取路径条件 :从路径上的路由模块中提取条件。
4. 识别控制流关系 :识别模块之间的控制流关系,借助约束求解工具判断路径是否存在。

以机密和公共数据共享缓冲区为例,该方法在信息流分析中展现出了实用性,既能检测也能排除安全策略违规情况。

2. 结构契约的引入

随着现代集成微电子系统功能和性能的提升,设计复杂度不断增加,设计要求也变得更加多样和复杂。为应对这一挑战,基于组件的设计(CmpBD)和基于契约的设计(CBD)概念应运而生。

2.1 基于组件的设计(CmpBD)

CmpBD遵循封装、分而治之以及关注点分离的原则,将组件视为设计元素,其内部行为被封

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
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