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構(gòu)件系統(tǒng)模型檢測(cè)方法研究

發(fā)布時(shí)間:2017-10-16 15:35

  本文關(guān)鍵詞:構(gòu)件系統(tǒng)模型檢測(cè)方法研究


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【摘要】:構(gòu)件系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于許多工業(yè)領(lǐng)域,全面的分析其行為和正確性具有現(xiàn)實(shí)需求和意義,F(xiàn)已有對(duì)該系統(tǒng)交互及隨機(jī)行為正確性進(jìn)行驗(yàn)證的符號(hào)化、組合和統(tǒng)計(jì)模型檢測(cè)方法。由于構(gòu)件系統(tǒng)中變量較多,容易引起驗(yàn)證的狀態(tài)空間爆炸問(wèn)題;而使用抽象技術(shù)時(shí),驗(yàn)證是不完備的。針對(duì)以上問(wèn)題,圍繞對(duì)構(gòu)件系統(tǒng)中變量的處理,本文提出了一些模型檢測(cè)方法,并將它們用于實(shí)際案例的的驗(yàn)證。本文的主要貢獻(xiàn)如下:?本文提出了基于變量劃分的符號(hào)化模型檢測(cè)方法。該方法對(duì)分離遷移表達(dá)式中的變量集合進(jìn)行劃分,將其分為值變化和值不變的兩個(gè)子集。使用該方法進(jìn)行構(gòu)件系統(tǒng)符號(hào)化模型檢測(cè)時(shí),只需要對(duì)遷移上值變化的變量進(jìn)行處理,有效地減少了時(shí)間和內(nèi)存開(kāi)銷。?本文針對(duì)組合抽象構(gòu)件系統(tǒng)不變式驗(yàn)證的不完備問(wèn)題,提出了不變式增強(qiáng)和狀態(tài)劃分兩種精化方法。不變式增強(qiáng)方法主要用于去除系統(tǒng)偽反例,并生成增強(qiáng)不變式精化原系統(tǒng)不變式;狀態(tài)劃分方法主要利用反例對(duì)抽象狀態(tài)進(jìn)行劃分,生成新?tīng)顟B(tài)對(duì)抽象系統(tǒng)進(jìn)行精化。將上述兩種精化方法融入到組合抽象方法中,本文提出了構(gòu)件系統(tǒng)抽象精化組合模型檢測(cè)算法,并證明了該算法的完備性和有效性。?為了對(duì)隨機(jī)構(gòu)件模型行為屬性進(jìn)行概率分析和檢測(cè),本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了模型翻譯和基于模塊的系統(tǒng)組合方法,其保留了原模型的概率信息和構(gòu)件系統(tǒng)的組合特性。本文使用概率變量分布離散化方法對(duì)復(fù)雜模型進(jìn)行抽象,并對(duì)抽象模型的概率模型檢測(cè)和原模型的統(tǒng)計(jì)模型檢測(cè)方法進(jìn)行比較和分析。?為了分析帶權(quán)隨機(jī)構(gòu)件系統(tǒng)期望的性質(zhì),針對(duì)已有i LTL方法只能對(duì)非周期Markov模型進(jìn)行驗(yàn)證的問(wèn)題,本文提出了對(duì)周期Markov模型的概率質(zhì)量函數(shù)(pmf)序列的時(shí)序?qū)傩赃M(jìn)行基于可行解的模型檢測(cè)方法——ip LTL。上述驗(yàn)證方法使用了抽象技術(shù),將pmf作為模型狀態(tài)。當(dāng)待驗(yàn)證屬性不成立時(shí),該方法將給出反例,即模型的初始pmf。從該初始pmf出發(fā),可以對(duì)違反屬性的系統(tǒng)運(yùn)行進(jìn)行分析。
【關(guān)鍵詞】:構(gòu)件系統(tǒng) 模型檢測(cè) 抽象方法
【學(xué)位授予單位】:清華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號(hào)】:O213
【目錄】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-9
  • 第1章 緒論9-21
  • 1.1 研究對(duì)象9-11
  • 1.2 研究目標(biāo)11-13
  • 1.3 相關(guān)研究工作13-18
  • 1.3.1 符號(hào)化模型檢測(cè)13-14
  • 1.3.2 組合模型檢測(cè)14-16
  • 1.3.3 統(tǒng)計(jì)模型檢測(cè)16-17
  • 1.3.4 概率模型檢測(cè)17
  • 1.3.5 模型檢測(cè)工具17-18
  • 1.4 研究思路18-20
  • 1.5 論文貢獻(xiàn)20
  • 1.6 論文結(jié)構(gòu)20-21
  • 第2章 構(gòu)件系統(tǒng)21-30
  • 2.1 引言21-22
  • 2.2 構(gòu)件系統(tǒng)22-24
  • 2.3 隨機(jī)構(gòu)件系統(tǒng)24-27
  • 2.4 帶權(quán)隨機(jī)構(gòu)件系統(tǒng)27-29
  • 2.5 本章小結(jié)29-30
  • 第3章 構(gòu)件系統(tǒng)符號(hào)化模型檢測(cè)30-41
  • 3.1 引言30-31
  • 3.2 符號(hào)化模型檢測(cè)31-33
  • 3.2.1 符號(hào)化模型檢測(cè)31-32
  • 3.2.2 分離遷移表達(dá)式方法32
  • 3.2.3 變量劃分方法32-33
  • 3.3 構(gòu)件系統(tǒng)符號(hào)化模型33-34
  • 3.4 構(gòu)件系統(tǒng)符號(hào)化模型檢測(cè)34-36
  • 3.4.1 構(gòu)件系統(tǒng)變量劃分34-35
  • 3.4.2 變量劃分符號(hào)化算法35-36
  • 3.5 案例及實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析36-40
  • 3.6 本章小結(jié)40-41
  • 第4章 構(gòu)件系統(tǒng)抽象精化組合模型檢測(cè)41-64
  • 4.1 引言41-43
  • 4.2 組合抽象構(gòu)件系統(tǒng)模型檢測(cè)43-48
  • 4.2.1 組合驗(yàn)證規(guī)則43-47
  • 4.2.2 組合驗(yàn)證的不完備性問(wèn)題分析47-48
  • 4.3 精化方法48-52
  • 4.3.1 不變式增強(qiáng)48-49
  • 4.3.2 狀態(tài)劃分49-52
  • 4.4 構(gòu)件系統(tǒng)驗(yàn)證框架52-56
  • 4.5 案例分析56-62
  • 4.5.1 車門控制系統(tǒng)56-57
  • 4.5.2 溫度控制系統(tǒng)57-62
  • 4.6 本章小結(jié)62-64
  • 第5章 隨機(jī)構(gòu)件系統(tǒng)概率分析和檢測(cè)64-79
  • 5.1 引言64-65
  • 5.2 PRISM建模語(yǔ)言65-66
  • 5.3 隨機(jī)構(gòu)件系統(tǒng)模型翻譯66-69
  • 5.4 構(gòu)件系統(tǒng)隨機(jī)行為分析69-77
  • 5.4.1 時(shí)鐘同步協(xié)議案例70-72
  • 5.4.2 統(tǒng)計(jì)模型檢測(cè)72-73
  • 5.4.3 模型抽象73-74
  • 5.4.4 概率模型檢測(cè)74-75
  • 5.4.5 MPEG2播放器案例75-77
  • 5.5 本章小結(jié)77-79
  • 第6章 基于可行解的隨機(jī)構(gòu)件系統(tǒng)模型檢測(cè)79-96
  • 6.1 引言79-80
  • 6.2 隨機(jī)構(gòu)件系統(tǒng)語(yǔ)義分析80-81
  • 6.3 iLTL模型檢測(cè)81-84
  • 6.4 ipLTL模型檢測(cè)84-93
  • 6.4.1 (k, d)-Markov模型及其收斂性分析84-88
  • 6.4.2 ip LTL的語(yǔ)法和語(yǔ)義88-89
  • 6.4.3 ip LTL模型檢測(cè)89-93
  • 6.5 案例分析93-94
  • 6.6 本章小結(jié)94-96
  • 第7章 結(jié)束語(yǔ)96-98
  • 7.1 工作總結(jié)96-97
  • 7.2 研究展望97-98
  • 參考文獻(xiàn)98-105
  • 致謝105-107
  • 個(gè)人簡(jiǎn)歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果107

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本文編號(hào):1043500

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