基于简化合并的Petri网过程识别网络物理系统中的数据流错误

《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》：Identifying Data-Flow Errors in Cyber-Physical Systems Based on the Simplified Merged Process of Petri Nets

数据流错误检测在复杂Cyber-Physical系统（CPS）中至关重要，本研究提出基于Petri网合并过程（MP）的简化方法（SMP），通过α-删除规则解决状态空间爆炸问题，有效识别冗余和丢失数据流错误，提升CPS可靠性。

　　

摘要：

在信息物理系统（CPS）中，数据流错误非常普遍。尽管已经提出了基于业务流程建模符号（BPMN）的各种CPS建模方法，但由于缺乏正式规范，数据流的验证变得复杂。Petri网等正式技术常用于识别数据流错误。然而，由于其交织的语义特性，这些技术存在状态空间爆炸问题。作为Petri网的一种展开方法，合并过程（MP）技术能够很好地表示并发关系，从而可以用来解决这个问题。然而，生成MP是复杂的，并且会带来较大的开销。通过为带数据的Petri网（PND）设计和应用α删除规则，本文简化了MP的生成过程，得到了简化的MP（SMP），然后使用SMP来识别数据流错误。我们的方法包括将BPMN转换为PND，再构建其SMP。开发的算法用于识别数据流错误，例如冗余数据和丢失数据。所提出的方法提高了在CPS中识别数据流错误的效率和准确性。预计该方法可以防止由数据流错误引起的问题，例如医疗事故和某些实际CPS中的经济损失。通过多个CPS的测试，证明了该方法的实际可行性和高效性。其与现有技术的显著优势得到了体现。

引言

信息物理系统（CPS）是一种将物理设备与网络计算紧密结合的系统，以实现物理实体的实时感知和控制[1]、[2]。它已被广泛应用于智能家居、智能交通和医疗服务等领域。此外，CPS技术已成为制造系统中的关键推动者[3]–[5]，通过实时感知和控制物理实体，促进了智能和自动化在生产过程中的集成。必须确保系统的可靠性、安全性和效率。然而，随着CPS规模的扩大，保证这些属性变得极具挑战性[6]、[7]。复杂的CPS开发容易出错，可能导致重大的社会、环境和经济损失。因此，确保CPS设计的正确性以及无误差运行是工业界和学术界的主要研究重点。