45、形式化验证与建模方法的创新探索

形式化验证与建模方法的创新探索

1. 连续行为建模的 Event - B 扩展

1.1 机器运行与转换规则

在处理连续行为建模时,有一种特殊的机器运行机制。其运行始于一个初始模式转换,该转换会设置系统的初始状态。此后,柔顺转换(pliant transition)和模式转换交替进行,且最后一个转换(若存在)为柔顺转换,其持续时间可能有限也可能无限。

具体来说,每个非最终柔顺转换在执行期间会触发一个模式转换(模式转换会抢占柔顺转换);而最终柔顺转换要么无限持续(非终止),要么在某一时刻变得未定义(有限终止)。

1.2 时间处理方式

时间变量声明

由于时间与其他变量性质不同,若在系统模型中明确提及时间,需向诸如 Rodin 之类的工具指明时间变量的名称。一种便捷的做法是使用 “TIME t” 声明。在初始化事件中,时间值可与系统模型的其他部分关联,例如可设置 “WHEN t = 0” 这样的保护条件。

时钟变量使用

另一种处理时间的方式是利用一个或多个时钟。时间变量和时钟变量的区别在于,时钟相对于(真实)时间可能运行得快或慢,因此在使用时钟的柔顺事件期间必须指定其导数,并且时钟还可通过模式事件(特别是在初始化期间)进行重置。时钟变量可声明为 “CLOCK clk”。

1.3 语义与证明义务

与传统的 Event - B 一样,其语义通过证明义务(PO)来表达:
- 事件可行性 :模式事件通过常规的证明义务来保证可行性,柔顺事件则通过证明在某个区间内存在微分方程(DE)的解来确保可行性。
-

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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