Modellbasierte Software- Entwicklung eingebetteter Systeme Prof. Dr. Holger Schlingloff Institut...

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Modellbasierte Software-Entwicklung eingebetteter Systeme

Prof. Dr. Holger SchlingloffInstitut für Informatik der Humboldt Universität

undFraunhofer Institut für offene Kommunikationssysteme FOKUS

Folie 2H. Schlingloff, SS2014 – modellbasierte Software-Entwicklung eingebetteter Systeme

Fragerunde

• Wie drückt man Ziele und Strategien in SysML aus?• Wie hängen UC und SD zusammen?• In welcher Reihenfolge erfolgt die Modellierung?• Wie modelliert man Systemarchitekturen?• Was versteht man unter Deployment?• Kennen Sie eine Methodik zur Modellierung physikalischer

Zusammenhänge?• Was ist die Funktion von Events in Scicos?

Katze-und-Maus-Problem

• fängt die Katze die Maus oder nicht?(trifft die Abwehrrakete das Projektil oder nicht?)

Modellierung

• Differentialgleichungssystem für diese Variablen

Ziel (xz,yz)

KatzeGeschwindigkeit vkPosition (xk(t),yk(t))

Konstante:vk, vm, xz, yz, xm(0), ym(0), xk(0), yk(0)Geschwindigkeitsvektor Maus vm

2 = xm

xm = xz-xm(0) , ym = yz-ym(0) dmz= sqrt(xm

2+ ym2)

xm/ vm= xm/ dmz , ym/vm = ym/ dmz

Geschwindigkeitsvektor Katze vk

2 = xk

xk = xm-xk , yk = ym-yk dkm= sqrt(xk

2+ yk2)

xk/ vk= xk/ dkm , yk/ vk = yk/ dkm

MausGeschw. vmPos. (xm(t),ym(t))

Datenflussmodellierung

• Beispiel ist stark datenorientiert Kontrollfluss nur zum Abbruch

• Modellierung durch Datenflussdiagramm jede „Leitung“ entspricht einer Variablen Konstante als spezielle Variable

• Integratoren

• Rückkoppelungen

Simulationsergebnis

Abstraktion

• Hauptstärke der Modellierung besteht in der Möglichkeit, Blöcke zusammenzufassen Abstraktion von

Verhalten baumartige Navigation Parametrisierung Modulbibliotheken externe Erweiterungen Codeanbindung

• Modelltransformation und –entwicklung!

Pendel

• Aufstellen physikalischer Schwingungsgleichungen• Erstellen eines Simulationsmodells (Strecke/Regelung)• Simulation und Validierung des Modells• Codegenerierung

einfaches Pendel

• Ansatz: Trägheitskraft = Rückstellkraft m*s= -m*g*sin =s/L m*s=-m*g*sin(s/L)

• Anfangsbedingung (0) bzw. s(0)• Analytische Lösung meist schwierig / nicht nötig• Simulation: Auflösen nach der höchsten Ableitung

s=-g*sin(s/L) „tu so als wenn s gegeben wäre und male ein Diagramm“

Länge L

Masse mAuslenkung s

gesteuerte Systeme

• Randbedingungen von der Natur oder vom Auftraggeber vorgegeben

- z.B. physikalische Beschränkungen- z.B. Altsysteme, zu beachtende Restriktionen etc.

Verantwortlichkeit des Auftraggebers Modelliert z.B. in Scicos

• Steuerfunktionalität Abbildung von überwachten in gesteuerte Größen i.A. mehrdeutig, relational; Definitionsbereich von

Randbedingungen eingeschränkt, Wertebereich gibt zulässige Trajektorien an

Verantwortlichkeit des Systemingenieurs Modelliert?

Beispiel Wasserstand

• Randbedingungen 0 f(t) h 0 < f(t) < h f´(t)= k1*z(t) – k2*a(t)

• Steuerfunktionalität als Klauseln

f(t) min z(t) = 1f(t) max z(t) = 0

als partielle Funktion 1 falls f(t) min

z(t) = 0 falls f(t) max undef sonst

als AbbildungC ={(f(t), z(t)) | (f(t) min z(t) = 1) (f(t) max z(t) = 0)}

FüllstandsanzeigerZulauf

Ablauf

maxmin

in Scicos

Trajektorienbereiche

• intendierte, erlaubte und verboten

im Beispiel

• Zulauf sei kontinuierlich regelbar (0 z(t) 1)• Annahme: min = max = soll• der Füllstand sollte möglichst nahe an soll

gehalten werden intendiertes Verhalten: je näher der Füllstand bei soll

ist, desto mehr wird der Zulauf geschlossen erlaubtes Verhalten: voller Zulauf bis soll erreicht

wird, dann zu (oszilliert, ruiniert auf Dauer das Ventil) verboten: max wird irgendwann überschritten und

Ventil ist auf gesucht: „sanfte“ Regelung

FüllstandsanzeigerZulauf

Ablauf

maxmin

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