网络物理系统中控制循环的压力测试——RCR报告

《ACM Transactions on Software Engineering and Methodology》：Stress Testing Control Loops in Cyber-Physical Systems—RCR Report

针对 cyber-physical systems (CPS) 控制回路测试，提出整合控制理论模型先验保证与软件测试后验验证的方法，通过生成非线性场景和元态关系（MRs）检测，验证了该方法可有效触发执行器饱和、传感器饱和等非线性现象。

　　### 解读：基于控制理论模型的CPS控制回路压力测试方法

在当今技术快速发展的背景下，Cyber-Physical Systems（CPS）作为融合软件与物理世界的系统，正逐渐成为许多关键领域的重要组成部分。CPS不仅广泛应用于工业自动化、智能交通、医疗设备等，还在航天、能源管理、智能家居等方面发挥着重要作用。由于这些系统在运行过程中涉及复杂的物理过程和软件控制逻辑，其可靠性和安全性变得尤为重要。然而，CPS的测试却面临诸多挑战，特别是在如何有效识别那些可能导致系统不可预测行为的场景方面。

本文提出了一种新的方法，旨在通过将控制理论模型提供的保证与软件测试实践相结合，提升CPS的测试效果。这一方法的核心思想是，利用控制理论模型中的设计假设，构建一种能够预测系统行为的框架，并在此基础上进行软件测试，从而发现那些超出模型预测范围的非线性现象。具体来说，该方法强调在测试过程中对系统进行压力测试，通过生成特定的测试场景来挑战这些设计假设，进而揭示系统在非线性区域的行为特征。

CPS的开发通常是一个跨学科的过程，需要控制工程师、软件工程师以及特定应用领域的专家共同参与。例如，在汽车控制系统中，不仅需要考虑车辆动力学，还需要确保软件能够正确处理各种传感器输入和执行器输出。传统的软件测试方法主要依赖于系统需求，而本文的方法则进一步引入了对控制理论模型中设计假设的测试，从而形成了一种更为全面的测试策略。这种策略的提出，源于对控制理论模型在系统运行过程中所起作用的深入理解。

在控制理论模型中，设计假设通常包括线性化假设，即假设系统的动态行为可以用线性模型来近似描述。然而，实际系统往往表现出非线性特性，特别是在高负载或极端条件下的运行。因此，为了确保系统的可靠性和安全性，有必要对这些非线性现象进行深入研究和测试。本文的方法正是基于这一前提，通过设计特定的测试场景来挑战线性化假设，从而揭示系统在非线性区域的行为。

为了实现这一目标，本文提出了三种Metamorphic Relations（MRs），这些关系用于描述系统在不同输入频率和幅度下的非线性行为特征。MRs不仅能够帮助识别系统在哪些情况下表现出非线性特性，还能够用于评估系统在不同输入条件下的响应。通过这些MRs，可以更有效地设计测试用例，确保系统在各种可能的运行条件下都能表现出预期的行为。

此外，本文还通过三个实际的测试案例来验证其方法的有效性。第一个案例是“Drone”，来源于之前的文献研究，用于评估系统在高负载条件下的非线性行为。第二个案例是“DC Servo”，基于实验室硬件，用于教育目的，研究不同配置下的系统行为。第三个案例是“Lightweight Aircraft”，由Mathworks开发，用于测试系统在复杂物理环境中的响应。通过这些案例，可以全面评估方法在不同应用场景下的适用性和有效性。

在实施该方法时，需要准备相应的软件环境和测试工具。对于Python实现的“Drone”案例，需要安装Python 3.11，并确保安装了必要的库，如numpy、scipy和matplotlib。这些库在测试过程中用于数据处理和可视化。对于Matlab实现的“DC Servo”和“Lightweight Aircraft”案例，需要安装Matlab R2022b，并确保安装了Simulink、Aerospace Blockset、Aerospace Toolbox、Control System Toolbox、Signal Processing Toolbox和Statistics and Machine Learning Toolbox等工具。这些工具在系统建模和测试过程中起到了关键作用。

为了方便用户使用，本文提供了两个独立的仓库，分别包含Python和Matlab的实现代码。这些仓库不仅包含了执行测试的主要脚本，还包含了用于数据处理和可视化的辅助脚本。对于“Drone”案例，用户可以通过克隆仓库并初始化子模块来获取系统模型。对于“DC Servo”和“Lightweight Aircraft”案例，用户可以直接使用仓库中的模型，无需额外的配置。

在测试过程中，用户需要根据不同的配置选择相应的测试用例。例如，在“DC Servo”案例中，可以注入不同的非线性特性，如输入非线性或摩擦非线性，以模拟不同的系统行为。通过调整初始化脚本中的相关参数，用户可以灵活地配置这些非线性特性，从而更全面地评估系统的性能。

测试结果的存储方式也有所区别。对于Python实现的“Drone”案例，测试结果以Python的pickle对象形式存储，便于后续的数据处理和分析。对于Matlab实现的“DC Servo”和“Lightweight Aircraft”案例，测试结果以csv文件形式存储，便于用户使用Matlab进行进一步的分析和可视化。这些存储方式不仅提高了数据处理的效率，还方便了用户在不同环境下的使用。

为了便于用户快速复现测试结果，本文提供了预计算的测试输出轨迹。这些轨迹可以直接用于生成文章中的图表，而无需重新运行完整的测试过程。用户可以通过下载Zenodo上的数据集，并将其解压后移动到相应的仓库目录中，即可使用这些预计算的测试结果。这一设计不仅节省了测试时间，还降低了测试过程的复杂性。

在实际应用中，用户需要根据具体的测试需求选择合适的测试工具和方法。对于“Drone”案例，用户可以通过运行主脚本“main-crazyflie.py”来执行完整的测试过程，并通过“plot-paper-figures.py”脚本生成文章中的图表。对于“DC Servo”和“Lightweight Aircraft”案例，用户可以通过运行相应的主脚本“main_DCservo”或“main_LWaltitude”来执行测试，并通过初始化脚本和步骤脚本来配置测试参数和执行测试过程。

总之，本文提出了一种新的CPS压力测试方法，通过将控制理论模型的保证与软件测试实践相结合，有效识别系统在非线性区域的行为。这一方法不仅提升了测试的全面性和准确性，还为CPS的开发和维护提供了重要的参考。通过实际的测试案例和详细的实施步骤，用户可以轻松地复现测试结果，进一步验证方法的有效性。