Развитие метода объектно-ориентированного анализа для задач проектирования гибридных систем управления

• Автор: Колесов, Юрий Борисович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 252 с. : ил.

Оглавление.
Введение

1. Объектноориентированный анализ при разработке сложных СУ.

1.1 Выделение объектов и их связей

1.2 Определение желаемого поведения системы.

2. Требования к инструментальным средствам моделирования сложных СУ.

2.1 Требования к входному языку

2.2 Требования к проведению вычислительного эксперимента.

2.3 Требования к интегрированной среде.

3. Общая характеристика работы

3.1 Актуальность темы.

3.2 Цели исследования.
3.3 Методы исследования.
3.4 Научная новизна.
3.5 Практическая значимость.
3.6 Достоверность результатов.
3.7 Реализация результатов работы.
3.8 Апробация работы
3.9 Структура и объем работы
3. Положения, выносимые на защиту
Глава 1. Анализ существующих подходов к объектноориентированному моделированию гибридных систем.
1. Существующие подходы к моделированию гибридных систем
1.1 Гибридное поведение в модели сложной СУ.
1.2 Гибридные модели в инструментальных средствах для
больших ЭВМ.
1.3 Гибридные модели в современных инструментах моделирования.
1.4 Гибридные модели на базе формализма гибридный автомат.
2. Существующие языки объектноориентированного моделирования
2.1 Бшнй а и НЕДИС
2.2 ОЬдеяМай
2.3 Ото1а
2.4 Мос1еПса
2.5 Объектноориентированное моделирование карт состояний.
2.6 Инструменты блочного моделирования
2.7 Анализ существующих языков ООМ применительно к системно
аналитическому моделированию
3. Выводы
Глава 2. Математические модели гибридной системы.
1. Математические модели непрерывной системы.
1.1 Математические модели непрерывной изолированной системы.
1.2 Компонентные модели непрерывных систем.
1.3 Пустая непреры вная система
1.4 Преобразование описания непрерывной системы к вычислимой
форме.
Математические модели гибридного автомата
2.1 Последовательный гибридный автомат
2.2 Обобщенный гибридный автомат
2.3 Гибридное время
2.4 Эквивалентный последовательный гибридный автомат
2.5 Иерархический гибридный автомат
2.6 Принцип синхронной композиции гибридных автоматов
2.7 Правила интерпретации синхронного параллельного гибридного
автомата
2.8 Явная синхронизация гибридных автоматов с помощью сигналов.
3. Выводы.
Глава 3. Язык объектноориентированного моделирования гибридных
систем.
1. Объекты и классы.
2. Пакеты и проект
3. Переменные.
4. Типы данных
4.1 Скалярные типы
4.2 Регулярные типы.
4.3 Комбинированный тип запись
4.4 Явно определяемые типы
4.5 Сигналы.
4.6 Автоматическое приведение типов.
5. Система уравнений
6. Карта поведений
7. Структурная схема
7.1 Объекты.
7.2 Связи.
7.3 Регулярная структура
7.4 Переменная структура
8. Правила видимости
9. Наследование классов.
9.1 Добавление новых элементов описания.
9.2 Переопределение унаследованных элементов
. Полиморфизм
. Язык управления экспериментом
. Функциональный стиль моделирования.
. Использование пассивных объектов.
. Выводы.
Глава 4. Архитектура программных средств автоматизации моделирования
гибридных систем.
1. Общая структура
2. Средства редактирования математической модели
3. Средства генерации программы модели
4. Интегрированная среда
5. Исполняющая система
5.1 Определения базовых классов.
5.2 Численные библиотеки
5.3 Блок продвижения модельного времени.
5.4 Алгоритм продвижения гибридного модельного времени
5.5 Реализация условных уравнений.
5.6 Реализация функции временной задержки в гибридной модели.
5.7 Процессы обновления диаграмм
5.8 Процесс синхронизации с реальным временем.
5.9 Процесс останова по условию.
5. Интерактивное взаимодействие с пользователем
6. Распределенные модели гибридных систем.
7. Комплексный моделирующий стенд.
8. Выводы.
Глава 5. Применение результатов диссертации и направления дальнейших
исследований.
1. Сравнение пакета Vii i с другими пакетами
гибридного моделирования.
2. Применение пакетов семейства Vii
2.1 Применение для научных исследований.
2.2 Применение в учебном процессе.
2.3 Применение при разработке систем управления.
3. Основные направления дальнейших исследований.
4. Выводы.
Заключение.
Литература


Пользователи пакета подразделяются на две категории: разработчики библиотек готовых моделей и обычные пользователи, работа которых сводится к составлению схем из типовых блоков и параметрическая настройка блоков. Пакеты первой группы условно назовем «промышленными». Совсем другая технология характерна для предварительных исследований, выполняемых отдельными учеными или проектировщиками. Библиотеки готовых моделей используются весьма ограничено. Исходным материалом служат плохо формализованные «сырые» модели, то есть модели, чьи свойства еще не вполне осознаны. Это означает, что необходимо уметь организовывать и поддерживать непрерывную обратную связь между исследователем и исследуемой моделью. Несмотря на большие достижения в области автоматического синтеза систем с заданными показателями, на практике разработка новой технической системы - это прежде всего просмотр большого числа пробных вариантов. Назовем пакеты второй группы «исследовательскими», подчеркивая этим, что они уступают по количеству уникальных возможностей промышленным, зато более просты для освоения и доступны отдельному исследователю при решении относительно несложных задач из практически любой прикладной области. Под «несложными» будем понимать не простые задачи, а задачи посильные одному разработчику, не являющемуся специалистом в области программирования и вычислений. ЗО-анимации, в том числе интерактивной. Активный вычислительный эксперимент позволяет максимально быстро оценивать моделируемый вариант системы, имитировать различные отказы и т. Например, наличие интерактивной анимации в модели системы управления лифтами, рассматриваемой в [], сразу позволило бы после недолгой «игры» с кнопками управления вывить множество логических ошибок в первых версиях модели. Из сказанного ясно, что инструмент системно-аналитического моделирования ССУ в основном можно отнести к «исследовательским» пакетам. Имеется еще один аспект применения инструментальных средств системно-аналитического моделирования - техническое образование. Проектирование современных сложных СУ требует помимо фундаментального и технического образования еще и некоторой минимальной инженерной практики, которая традиционно приобретается в первые годы работы молодого специалиста на предприятии. Предприятие по существу получает «полуфабрикат» инжснера-проектировщика и «доводит» его до профессионального уровня. Кроме того, опыт показывает, что далеко не все инженеры склонны и способны к комплексному проектированию сложных систем. Частично такая практика может приобретаться уже в ВУЗ’е, если студентам предоставляется возможность в ходе учебного проектирования создавать на персональном компьютере визуальные макеты сложной СУ. Возможность сразу наблюдать поведение созданной системы замыкает обратную связь в учебном процессе и учит находить инженерные компромиссы. Таким образом, появляется возможность выявлять студентов, склонных к работе проектировщика. На основании анализа свойств сложных СУ и особенностей процесса их проектирования можно сформулировать следующие требования к инструментальным средствам моделирования. Анализ ряда известных современных программных средств автоматизации моделирования динамических систем (зарубежных, таких как MatLab [], VisSim [], MSC. Easy5 ( www . Dymola [], а также отечественных, таких как МВТУ [], Stratum [,3,], ИСМА []) показывает, что ни один из этих инструментов в полной мере не отвечает этим требованиям. Общая характеристика работы. Актуальность темы. Принятый настоящее время в качестве стандарта языка объектно-ориентированного моделирования язык UML предлагает для фиксации результатов анализа ряд графических нотаций - диаграмм. Все эти диаграммы, отражающие различные аспекты разрабатываемой системы, являются (за исключением диаграммы состояний) неформальными и семантика выполняемых действий задается на уровне комментариев. В то же время для систем со сложной динамикой полноценный объектно-ориентированный анализ должен включать объективное тестирование сценариев желаемого поведения, а также параметрический синтез и оптимизацию. Для выполнения этих задач необходима компьютерная модель всей проектируемой системы в целом на уровне абстракции процессов управления.