14、组件可靠性建模:错误行为与传播分析

组件可靠性建模:错误行为与传播分析

1. 扩展协议状态机

1.1 协议状态机(PSM)基础

协议状态机(PSM)是在分类器上下文中定义的一种专门的行为状态机。它用于指定在何种状态和条件下可以调用分类器的哪些操作,仅描述分类器的合法使用情况。PSM 的特点如下:
- 无具体行为实现 :转换或状态中不允许有操作,状态也没有进入、退出和执行活动。
- 允许的结构 :允许复合状态和并发区域,但不允许历史伪状态。
- 协议转换 :捕获上下文分类器的合法转换,有前置条件、触发器和后置条件。它表明在特定条件(前置条件)下可以调用关联操作,执行完成后若满足后置条件则可到达目标状态。
- 运行到完成语义 :PSM 继承了行为状态机(BSM)的运行到完成语义,即转换上的操作不可中断,转换期间不接受其他事件。例如,若在调用操作执行期间激活了故障,转换将无法完成,且无法捕获嵌套调用。
- 单向通信 :由于其限制,PSM 只能捕获单向通信。例如,在图 2(d) 中,可使用 PSM 对连接到 AlarmService 组件的提供接口的通信进行建模,但只能捕获该接口的传入调用,且每个接口都需要单独的 PSM。

1.2 UML 中的端口

在 UML 中,端口是分类器的属性,可与组件关联,用于指定组件与其环境以及组件与其内部部分之间的交互点。端口可以关联所需和提供的接口组合,因此可以指定向其他组件提供的服务以及所需的服务。在案例研究中,假设每个组件只

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学科研项目开发,提升对姿态控制系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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