一种数据驱动的ACPS建模与可靠性验证方法研究

The data of ACPS (Automotive Cyber Physical Systems) reflect the important characteristics of automobiles, and it is one of hot spots in current research to improve the overall performance of automobile by effective use of data design system. On the basis of the great differences in the structure and the collection method of ACPS data, it is a very important issue on how to filter the data and play its due role. This topic focuses on modeling and verification based on data. First, we research the preprocessing technology and construct the state space of system through calculating the embedding dimension and time delay. Secondly, a modeling method with feedback mechanism is introduced to reduce the difference between the discrete data and continuous model by iteration. Finally, the topic researches the relationship between correlation dimension and vehicle reliability on the modularity data. This project will solve several theoretical and key technical problems about ACPS and provide a reference for future data-driven modeling and verification technology.

ACPS（汽车信息物理系统，Automotive Cyber Physical Systems）数据能反映汽车的重要特征，有效利用数据设计系统以提高汽车的整体性能是目前的研究热点之一。鉴于ACPS数据在结构和采集方式上均存在较大差异，如何筛选数据并让其发挥应有的作用是一个非常重要的问题。本课题着眼于数据驱动的建模与验证问题：研究预处理技术，通过计算获得精确的嵌入维度与时间延迟构建系统的状态空间；提出建模方法的同时引入反馈机制，通过迭代不断缩小离散数据与连续模型之间的误差，建立系统精确模型；将系统数据模块化，研究关联维度与汽车可靠性之间的关系。课题研究将解决关于ACPS的若干理论和关键技术问题，为未来基于数据驱动的建模及验证技术提供参考与借鉴。

ACPS(Automotive Cyber Physical Systems)在开发过程中面临量变到质变的挑战，且涉及大量的原始数据。这些数据不仅是汽车客观状态的反应，且对系统的设计、验证提供了重要参考。鉴于ACPS数据在结构和采集方式上均存在较大差异，如何筛选数据并让其发挥应有的作用是一个非常重要的问题。本课题着眼于数据驱动的建模与验证技术，首先解决了系统数据空间的重构问题，通过引入嵌入维度与时间延迟的概念，将数据空间重新划分成多个矩阵；其次提出了一种新的数据驱动的建模方法，从离散的数据空间建立系统的连续模型，该方法引入反馈机制缩小数据与连续模型之间的误差，具备一定的健壮性；最后研究可靠性与关联维度的关系，通过计算关联维度的异常值判断系统的可靠性。上述研究成果可望应用于大数据、建模等领域，为未来基于数据驱动的建模及验证技术提供理论指导和有力支撑。项目资助期间，项目负责人在国际重要期刊上发表了多篇论文，并作为副主编完成一部专著。