17、UML模型约束建模与模型到文本转换的可追溯性

UML模型约束建模与文本转换可追溯性

UML模型约束建模与模型到文本转换的可追溯性

1. UML模型约束建模

在UML模型的约束建模中,有几个关键方面需要关注。首先是模型的细化评估。存在这样一个模型,它并不确保每个同时被构造型为 «isRefinable» 和 «unit» 的动作都有一个支持细化的类,反之亦然。其中,构造型为 «match» 的依赖关系是有向的。在该模型里,仅保证每个被构造型为 «isRefinable» 和 «unit» 的动作有一个有效的类。若要验证对称关系,需声明另一个模型来检查C_Unit是否与K_Unit匹配。

为了支持这种评估方法,使用了一个工具。该工具会将规则评估结果以图的形式呈现,图中的节点代表模型元素。以过滤器模型及其细化模型为例,考虑可能导致错误评估的情况以突出约束传播。比如,给处理单元Adder添加一个名为p5的额外输出端口,同时保持细化模型不变。评估结果图显示,模型不满足规则,顶层节点AFilter无效,这是由于约束从节点p5传播到AFilter所致。输出端口p5有效,因为它无法与操作匹配,导致从K_Unit到p5的非存在条件不满足,进而使K_Filter无效。

接下来是组合操作。在一个过度简化的控制器系统中复用之前的过滤器,该过滤器产生的值会触发控制过程在空闲状态和控制状态这两个状态之间的变化。整个建模系统存在异构交互,一方面是具有数据驱动语义的过滤器,另一方面是具有事件驱动语义的有限状态机模型。为了实现它们之间的交互,引入了触发元素,该元素使用新的构造型 «Adapter» 进行建模,它扩展了Action元类。

组合定义方面,基于组件的建模方法为元素组合提供了思路。把可连接元素定义为被构造型为 «in» (涵盖所需服务概念)或 «out» (涵盖提供服务概

感应异步电机转子磁场定向控制基于模型参考自适应观测器(MRAS)+模数最优法整定电流环和对称最优法整定速度环的无感算法(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了感应异步电机转子磁场定向控制的无感算法,结合模型参考自适应观测器(MRAS)实现转速和磁链的在线估计,省去机械传感器,提升系统可靠。控制系统采用经典的双闭环结构,其中电流环通过模数最优法进行PI参数整定,以获得快速响应和良好稳定;速度环则采用对称最优法进行调节器设计,增强抗干扰能力和动态能。整个控制策略在Simulink环境中完成建模仿真,验证了其在无位置传感器条件下仍能实现高能调速的可行。; 适合人群:自动化、电气工程及相关专业的研究生、高校科研人员以及从事电机控制、电力电子运动控制领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究无速度传感器电机控制技术,特别是MRAS在转速辨识中的应用;②掌握模数最优法对称最优法在电流环和速度环PI参数整定中的设计流程工程实践;③通过Simulink仿真平台复现先进控制算法,服务于教学实验、科研项目或工业原型开发。; 阅读建议:建议读者结合Simulink模型同步学习,重点关注MRAS观测器的构建原理、PI参数整定的理论推导仿真验证环节,同时可进一步拓展至参数鲁棒分析实际硬件实现。
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