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Modelado y verificación de sistemas ciberfísicos inciertos basados en procesos de decisión

Autores: Chen, Na; Geng, Shengling; Li, Yongming

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Modelado y verificación de sistemas ciberfísicos inciertos basados en procesos de decisión


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Técnicas de modelado
Sistemas ciberfísicos
Incertidumbre
Modelo de sistema
Verificación
Propiedades de los CPS

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 28

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Actualmente, existe incertidumbre en las técnicas de modelado de sistemas ciberfísicos (CPS) cuando se enfrentan a las múltiples posibilidades y distribuciones del comportamiento del sistema complejo. Esta incertidumbre conduce a la incapacidad del sistema para manejar correctamente los datos inciertos, lo que resulta en una menor fiabilidad del modelo del sistema. Además, las tecnologías existentes tienen dificultades para verificar la actividad y la seguridad de CPS después del modelado, careciendo de un enfoque dinámico de verificación y análisis para las propiedades inciertas de CPS. Este documento presenta un proceso de decisión de posibilidad generalizado como modelo de sistema. En primer lugar, se definen la sintaxis y la semántica de la lógica temporal de posibilidad generalizada con procesos de decisión. CPS inciertos se extiende mediante su modelado basado en ecuaciones diferenciales basadas en el tiempo y autómata híbrido de tiempo incierto. Después de eso, se realiza la verificación del modelo en las propiedades de la actividad y la seguridad utilizando propiedades difusas de tiempo lineal. Finalmente, se utiliza un modelo de sistema de temperatura constante híbrido frío-caliente para experimentos de simulación. Al combinar teoría y experimentos, este documento proporciona un nuevo enfoque para la verificación de CPS inciertos, abordando efectivamente el problema de explosión de estados. Juega un papel crucial en el diseño de CPS inciertos y ofrece una solución clave para la verificación del modelo en presencia de incertidumbre.

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