11、嵌入式自适应系统的验证与验证方法

嵌入式自适应系统的验证与验证方法

1. 引言

嵌入式自适应系统（Adaptive Embedded Systems）在现代航空、汽车和其他关键行业中扮演着至关重要的角色。这些系统不仅需要在实时环境中高效运行，还需要具备高度的安全性和可靠性。特别是在自适应飞行控制系统中，神经网络的应用使得系统能够根据实时数据进行自我调整，以应对复杂多变的飞行条件。然而，这也带来了验证系统性能充分性的挑战。传统的验证方法往往难以应对这些自适应系统的动态特性。因此，开发一种非传统的方法来验证嵌入在线自适应飞行控制系统中的神经网络的性能充分性显得尤为必要。

2. 验证框架概述

为了确保嵌入式自适应系统的安全性、稳定性和性能，我们开发了一种综合性的验证框架。该框架主要包括两个关键组件：在线过滤器（新颖性检测器）和运行时稳定性监控器。这两个组件协同工作，确保系统的实时性能和安全性。

2.1 在线过滤器（新颖性检测器）

在线过滤器的主要功能是检查输入数据的有效性，并控制输出。具体来说，它通过以下几个步骤实现：

1. 输入有效性检查 ：在线过滤器首先对输入数据进行验证，确保其在预定义的范围内。这一步骤通过设定阈值和边界条件来实现，以防止异常输入数据影响系统的正常运行。

2. 新颖性检测 ：在线过滤器使用支持向量数据描述（SVDD）算法来定义给定应用领域的名义性能区域。通过训练 SVDD 模型，系统可以自动区分故障行为和正常系统事件。这一过程确保了即使在实时操作中，也能及时发现潜在的故障。