一种基于混成时空Petri网模型上的CPS物理实体的形式化建模方法

摘要

本发明提出一种基于混成时空Petri网模型上的CPS物理实体的形式化建模方法，首先分析了信息物理融合系统（CPS）的特性后提出了一种合理的体系结构图，然后针对CPS中事件消息的时空特性和物理实体的动态变化性设计出一个新的事件表达方式。并在Petri网的基础上引入时空因素和连续变量，构造了混成时空Petri网模型，使其不仅能够描述物理实体逻辑及时间层次的行为，而且能够描述物理实体位置变迁所引起的状态变化。将其应用于实时事件CPS模型设计，从而得到一种新的CPS物理实体建模方法。该方法解决了CPS对实时性以及时空一致性的要求，并且考虑到物理环境的动态性引入连续变量，几乎适用于所有环境。为CPS的发展提供了基础。

说明书

技术领域

本模型涉及一种信息物理融合系统（CPS）的设计方法，具体为一种基于混成时空Petri网模型上的CPS物理实体的形式化建模方法。

背景技术

信息物理融合系统(CPS)是一种融合计算、通信与控制的大型复杂实时反馈系统。它强调信息世界与物理世界之间的融合，强调对环境的实时监测与控制，通过与环境的实时交互来实现或扩展系统功能，以安全、可靠和实时的方式来控制物理实体。能够达到实时感知和动态控制物理环境的CPS具有非常广泛的应用前景。CPS作为集成计算、通信与控制于一体的复杂系统，并且要求高度的实时性以及时间、空间相结合等特性使得CPS系统建模与验证成为一项巨大挑战。错误的系统建模会直接影响系统可靠性，甚至对生命安全和财产安全带来危险，随着对CPS逐渐深入的研究，迫切需要一种严谨、可靠的建模方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种新的CPS物理实体的形式化建模方法；在Petri网的基础上引入时空因素和连续变量，构造了混成时空Petri网模型，使其不仅能够描述物理实体逻辑及时间层次的行为，而且能够描述物理实体位置变迁所引起的状态变化。将其应用于实时事件CPS模型设计，最后以医疗控制系统为例，分析建模方法的可行性。

本发明采用的技术方案如下：一种基于混成时空Petri网模型上的CPS物理实体的形式化建模方法，包括一个体系结构以及提出混成时空Petri网应用于CPS的建模；

体系结构如附图，主要由以下几个部分构成：

传感器网络(SensorNetwork)：由若干传感器节点(SensorNode)及汇集节点(SinkNode)组成。传感器节点负责实时监控物理对象并获取对象的某些物理属性值，例如智能医疗中病人的血压、体温等生命特征参数。当获取的物理对象某一属性超出预定的范围，传感器节点就会立刻生成相应的CPS简单事件并将事件传给汇集节点。汇集节点收集传感器节点传送过来的事件，并将来自不同传感器节点采集的同一物理属性或来自同一传感器节点不同时间采集的同一物理属性进行融合，产生相应的融合事件，并将简单事件及融合事件发送到控制中心作进一步的处理。另一方面，汇集节点还会转发来自控制中心的控制命令到相应的传感器或控制器节点。

控制中心(ControlCenter)：即控制服务器，负责处理传感器网络传来的简单事件及融合事件，以及根据事先定义的逻辑对事件进行组合产生更复杂的复合事件，并根据事件信息产生相应的控制命令，进而向执行器网络的控制节点发布控制命令，在紧急情况下也会直接向用户发送警告信息。同时，控制中心会将事件信息及控制命令发布给信息中心。另外，控制中心还会接受通过认证的用户发来的控制命令，并将命令转发给执行器网络或传感器网络相应的控制器节点。

信息中心(InformationCenter)：即数据服务器，主要用于存放整个系统的各种事件信息，将相关的信息分类整合并得出物理对象的变化规律。另一方面负责管理用户，并响应合法用户的数据查询和分析请求。

执行器网络(ActorNetwork)：由若干执行器单元和控制节点组成，控制节点负责接受并执行控制中心发来的控制命令，以便调整与控制物理对象的某些物理属性，达到改变物理对象的目的。

用户终端(UserTerminal)：包括手机、笔记本、桌面计算机及特定终端设备等，负责提供用户与CPS之间的接口。

CPSRTnet：即CPS实时网络，用于连接系统其它各部分，为系统提供实时网络服务，保证信息的实时传输。

在这个体系结构中，系统通过传感器获取物理环境信息，并通过执行器执行指令改变物理环境。最前端设备采集单一属性，层层向上，由简单到复杂，系统设备的精密度和功能性方面层层递增直到中心设备用于协调全部系统信息。易于维护，分工明确，适用于几乎所有环境。

下面是建模部分：

首先需要对CPS中的物理实体进行分类，例如感知设备与控制设备。

在CPS实时事件模型中，以下简称事件模型，每个物理实体必须具备一些基本特征：

具有系统中唯一的身份ID，以区别其他物理实体。

具有一定的空间属性与非空间属性，空间属性指物理实体在系统的统一坐标系下的坐标位置或系统中的区域位置。非空间属性指实体所处的状态，例如静止，移动，空闲，忙碌等。

感知设备具备感知环境信息的能力，并能通过网络媒介将信息发送给信息处理单元。

执行设备能够接收信息处理设备通过网络媒介传输来的控制指令，并依据指令正确到达目的地来改变物理环境。

通过对物理实体的抽象来构造物理实体类，这里将物理实体类(EntityClass)定义为一个三元组：

EnC=(ECid，CP，OP)

ECid指物理实体类的ID，CP指这类物理实体的属性集合，OP指这类物理实体的行为集合。

每一个物理实体都属于一种物理实体类，每一个物理实体都是物理实体类的一个实例。这里将物理实体(Entity)定义为一个五元组：

En=(Eid，EnC，EP，EOP，HT)

Eid表示物理实体的ID，EnC指该物理实体所属的物理实体类，EP指该物理实体的属性集合，EOP指该物理实体的行为集合，HT指的是该物理实体所处的混成时空Petri网。

根据CPS事件所包含属性的不同，可以将CPS事件分成三种：简单事件Es(SimpleEvent)，融合事件Ef(FusedEvent)与复合事件Ec(CompositeEvent)。

简单事件由传感器节点产生，指单一物理属性P超出一定限度而直接引起的事件。

融合事件是指汇集节点将不同传感器节点对同一被监控对象所采集到同一物理属性的简单事件信息进行融合，或将同一传感器节点对同一监控对象在不同时间采集到的同一物理属性的简单事件信息进行融合后产生的融合事件。

复合事件是指由控制中心将不同的事件进行组合而产生的复杂事件。

由于CPS是一个基于事件的系统，其中所有的计算、通信和控制操作都是基于事件单元。对于事件的处理可以通过对其属性特征的处理来完成。

本文从事件的固有属性出发，同时考虑到事件组成、空间分布等特性，设计出新的事件表示方法。将事件(Event)表示为一个八元组：

E={e，P，T，L，TO，LO，O，ω}

e=(eid，t)，eid代表事件的ID，在生成事件时同时生成，是事件在整个系统中的唯一标识。t表示事件类型，也可以体现在E的下标处。

P代表事件的属性，是一个集合的形式，P={p1，p2，…，pn}。

T代表事件生成的时间。T=[t1,t2]，当t1=t2时为时间点事件，t2>t1时为时间段事件。

L代表事件生成的地点。L=[(x,y,z),r]，(x,y,z)代表事件发生的三维地点，r代表事件发生的范围半径，r=0时为点事件，r>0时为区域事件。

TO代表观察者发现事件发生的时间，TO=[to1,to2]，当to1=to2时为时间点事件，to2>to1时为时间段事件。。

LO代表观察者发现事件发生的地点，LO=[(xo,yo,zo),ro]，(xo,yo,zo)代表事件发生的三维地点，ro代表事件发生的范围半径，ro=0时为点事件，ro>0时为区域事件。

O代表观察者，即发现事件发生的传感器节点。

ω代表事件的权重值来体现事件的实时级别，会影响到事件的调度与处理。

此八元组的形式化表达很好的体现了事件的时间，空间，属性，观察者传感器等性质。

根据事件的分类，简单事件表示为Es，融合事件表示为Ef，复合事件表示为Ec。对于一个事件消息来说，所包含的属性值并非同等重要，不同的属性对事件实时性的要求也各不相同，因此需要通过属性权重来体现事件的实时性要求。这里假设各个属性的权重已知。各个属性对事件的贡献度表示为g(pi)，事件的权重值则由以下公式计算：

基于事件的权重值算法简述如下：

本文为了解决CPS固有属性的要求以及对系统模型实时性的保证，针对经典Petri网中的问题集成Petri网与时间Petri网，同时加入空间因素设计出混成时空Petri网，用于CPS实时事件模型的描述与分析。

混成时空Petri网还必须具备许多新属性才能对CPS进行建模。

(1)物理实体在时空Petri网中抽象为系统资源，因此可以用令牌的形式来表示物理实体。传统的Petri网只有一种令牌，混成时空Petri网必须对令牌进行分类，对于不同类型的物理实体需要用不同类的令牌来表示，并以一定的形式表示物理实体的存在。

(2)混成时空Petri网必须能够表示物理实体所处的位置区域，这是引入空间因素最基本的要素。物理实体与计算单元不同，位置随着时间推移并不固定，必须按照指令到达目的地进行操作。

(3)混成时空Petri网必须能够正确描述物理实体的移动过程，物理实体在混成时空Petri网中以令牌的形式表示，则可以通过令牌的转移来描述物理实体的移动过程。同时Petri网具备描述并发系统的能力，能够描述多个物理实体的并发移动过程。

(4)混成时空Petri网必须能够表示离散变量的变化。Petri网能够描述、分析确定性离散时间，混成时空petri网在这个基础上增加了对离散变量变化的描述，更好的应用在CPS的模型实例中。

通过分析以上四个问题，对于Petri网进行拓展，最后得到混成时空Petri网模型。

定义一个混成时空Petri网(HybirdSpatial-TemporalPetriNet)为一个八元组：

HSPN=(S，T，F，MO，xo，f，I，A)

S用来表示有穷、非空库所集，表示为圆形节点。

T用来表示有穷、非空变迁集，表示为方形节点。

F用来表示库所与变迁之间的有向弧集合。

M用来表示变迁过程中令牌在各个库所的分布情况，MO表示HSPN中的令牌初始分布状况。

x用来表示HSPN中连续变量，xo表示初始的连续状态矢量。

f用来表示定义在库所集上的连续变量的向量场。

I用来表示定义在变迁上的时间区间函数，[t1,t2]表示变迁即事件完成的时间要求。

A用来表示定义在库所集上的空间位置信息，可以用区域信息或坐标信息表示。

附图说明

图1为CPS体系结构示意图。

图2为医疗控制系统场景图。

图3为医疗控制系统HSPN图。

具体实施方式

采用医疗系统中的病房管理部分作为实例环境，在医疗系统中，必须时刻监控病人的各项生理指标以及系统所控制范围内的医护人员状态，当病人处于危险状态时能够及时调动医生或护士为需要的病人提供帮助，这里设计医疗控制系统来体现混成时空Petri网在实际实例中的应用。

医疗控制系统中可以通过对应的传感器设备及时的感知到系统中的医疗设备，病人，医生以及护士的位置及状态信息，用于实时监控整个系统。医疗控制系统的场景附图2所示：

这个系统中的物理实体分别有病人，医生，护士，医疗设备。而对应的传感器设备则属于传感器实体类，关于传感器实体类可形式化表示为Sensor(Sensori，CP(state，Area，move，stop)，OP(coordinate))。

病人，医生，护士和医疗设备则属于一般物理实体类，形式化表示为Thing(Thingi，CP(state，Area，move，stop)，OP(coordinate))。

其中，state表示物理实体的状态信息，Area表示物理实体所处的地理位置，在实例中用0，1，2，3，4，5分别表示服务中心和五个病房的区域位置信息。coordinate表示物理实体的行为协调信息。

各个物理实体分别定义为：

传感器实体：

(sensori，Sensor，EP(work，close，lowbattery，Area，move），EOP(coordinate)，HT)

病人实体：

(pati，Thing，EP=(rest，needdoctor，neednurse，Area，move)，EOP(coordinate)，HT)

医生实体：

(doci，Thing，EP=(idle，treatment，Area，move)，EOP(coordinate)，HT)

护士实体：

(nuri，Thing，EP=(idle，busy，Area，move)，EOP(coordinate)，HT)

医疗设备实体：

(medi，Thing，EP=(work，close，Area，move)，EOP(coordinate)，HT)

其中EP为具体物理实体的属性集合，HT为医疗控制系统物理实体混成时空Petri网模型。

在医疗控制系统中，所有实体具有动态移动性，他们各自属性中有位置信息，其中病人的状态受众多因素的影响，因此设计为一个连续变量xi1，i为病人的ID，定义70为一个预警值，当xi1低于或等于70时，病人身边需要一位医生或一位护士。定义50为危险值，当xi1低于或等于50时必须在t时间内得到医生和护士的治疗。系统中五个病房中的传感器可以发送各自区域的信息给服务控制中心，而服务中心也会根据传送来的信息分别发送控制信息给每个病房的传感器，同样也可以发送信息给系统中的医生护士以及病人。

医疗控制系统中的一个服务控制中心和五个病房区域分别对应S0到S5六个库所。以S0表示服务控制中心，S1-S5分别表示1到5号病房区域，系统中的令牌初始分布状况如图3所示，S0到S5六个库所的令牌分布情况分别表示为：

传感器令牌分布：

sensor（1，1，1，1，1，1）

病人令牌分布：

pat（0，1，1，1，1，1）

医生令牌分布：

doc（1，1，1，1，0，0）

护士令牌分布：

nur（3，0，1，1，1，0）

医疗设备令牌分布：

med（1，1，1，1，1，1）

通过分析得到医疗控制系统的混成时空petri网模型如附图3所示，在该实例模型中假设所有事件属性中代表实时要求的权重值已知，即实例图中所有变迁上所关联的时间要求已知。

在医疗控制系统模型运行中，服务控制中心会向所有的病房区域发送汇报信息的控制命令，即产生一个群询的事件，然后每个病房区域向中心发送各自区域的令牌分布状况。这里假设5号病房的传感器发现病人状态值低于70，然后传感器检测到5病房区域内没有医生或护士，同一区域内两个事件融合产生一个融合事件Ef(warn5)，中心接收事件后优先调用服务中心里处于idle状态的医生设置move目标为5号病房。该医生得到控制命令后立刻赶到5号病房，待病人状态值上升到70以上后危险警告解除。这时假设4号病人的状态值急剧下降到50以下，传感器感知到4病房区域内没有医生，同一区域内的两个事件融合产生融合事件Ef(danger4)，并发送调用医生的事件到服务中心，此时中心处已没有空闲医生，控制中心查看所有医生的位置属性和状态信息，立即向合适的医生发送move命令，move目标为4号病房，待病人状态稳定后，危险状态解除。由于医疗系统特殊的安全性要求，因此在实例系统中病房区域之间也能够产生调用令牌信息的事件。

医疗控制系统中的场景事件统计如表1所示，由于系统中的病人、医疗设备以及传感器令牌并无变化，因此系统状态中只表示了六个库所中医生令牌与护士令牌的分布变化情况。

表1医疗控制系统事件表

Table1Medicalcontrolsystemeventtable