研究论文

从闭环控制模型中挖掘需求

作者:

亚历山大唐泽,

Jyotirmoy五世。德希穆克,

桑吉特A。塞希亚作者信息和声明

HSCC’13：第16届混合系统国际会议论文集：计算和控制

页43-52

https://doi.org/10.1145/2461328.2461337

出版:2013年4月8日出版历史

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摘要

基于软件的工业控制系统的正式验证面临的一个重大挑战是，系统需求通常是不精确的、非模块化的、不断发展的，甚至是完全未知的。我们提出了一个从工业规模控制系统的闭环模型中挖掘需求的框架，如Simulink建模语言中指定的框架。我们算法的输入是一个用参数信号时态逻辑表示的需求模板，这是一种表示时态公式的形式，其中具体的信号或时间值被参数替换。我们的算法是反例引导归纳合成的一个实例：根据系统的仿真轨迹合成中间候选需求，并使用反例对借助证伪工具获得的候选需求进行细化。当找不到反例时，算法终止。挖掘有许多使用场景：挖掘的需求可以用于验证模型的未来修改，可以用于增强对遗留模型的理解，还可以通过模拟指导错误查找过程。我们提出了两个需求挖掘的案例研究：一个简单的汽车变速器控制器和一个发动机的工业气道控制模型。

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引用人

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https://doi.org/10.109/LCSYS.2024.3397844
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https://doi.org/10.109/FDL63219.2024.10673843
李D蔡M维西莱C特隆·R(2023)通过神经网络学习信号时序逻辑实现可解释分类2023年美国控制会议（ACC）10.23919/ACC55779.2023.10156357(1907-1914)在线发布日期：2023年5月31日
https://doi.org/10.23919/ACC55779.2023.10156357
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发布于

封面图片ACM会议

HSCC’13：第16届混合系统国际会议论文集：计算和控制

2013年4月

378页

国际标准图书编号：9781450315678

内政部：10.1145/2461328

课程主席：
凯琳·贝尔塔
美国波士顿大学
,
弗兰乔·伊万契奇
美国NEC实验室

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发起人

IEEE信号处理协会
SIGBED:ACM嵌入式系统特别兴趣小组

出版商

计算机协会

美国纽约州纽约市

出版历史

出版：2013年4月8日

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2013年HSCC

赞助商：

SIGBED公司

HSCC’13：计算与控制

2013年4月8日至11日

宾夕法尼亚州，美国费城

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王S阴X李斯（Li S）阴X(2024)基于反事实经验重播的信号时序逻辑任务的可追踪强化学习IEEE控制系统信件10.1109/LCSYS.2024.3397844年10月10日8(616-621)在线发布日期：2024年
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https://dl.acm.org/doi/10.1145/3178126.3178132
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