Model-based development of energy-efficient automation systems
Dmitriy Shorin, Armin Zimmermann · Common Library Network (Der Gemeinsame Bibliotheksverbund) · 2010
Der Energieverbrauch ist ein immer wichtigeres Entscheidungskriterium, das bei der Suche nach guten architektonischen und gestalterischen Alternativen technischer Systeme einbezogen werden muss. Diese Monographie stellt eine Methodik für das modellbasierte Engineering energieeffizienter Automatisierungssysteme vor. In dieser Monografie wird ein eingebettetes System als eine Kombination der Prozessorhardware und des Softwareteils betrachtet. Im entwickelten Verfahren wird der erste Teil durch ein Betriebsmodell (operational model) beschrieben, das alle möglichen Zustände und Übergänge des betrachteten Systems darstellt. Der letzte Teil wird durch ein Anwendungsmodell (application model) repräsentiert, das den Arbeitsablauf eines konkreten für dieses System erstellten Programms widerspiegelt. Gemeinsam werden die beiden Modelle in ein stochastisches Petri-Netz umgewandelt, um eine Analyse des Systems zu ermöglichen. Die entwickelten Transformationsregeln werden vorgestellt und mathematisch beschrieben. Es ist dann möglich, die Leistungsaufnahme des Systems mittels einer Standardauswertung von Petri-Netzen vorherzusagen. Die UML (vereinheitlichte Modellierungssprache) wird in dieser Monographie für die Modellierung der Echtzeitsysteme verwendet. Die mit dem MARTE-Profil (Modellierung und Analyse der Echtzeit- und eingebetteten Systeme) erweiterten Zustandsübergangsdiagramme sind für die Modellierung und Leistungsbewertung ausgewählt. Die vorgestellte Methodik wird durch eine Implementierung der notwendigen Algorithmen und grafischen Editoren in der integrierten Entwicklungsumgebung TimeNET unterstützt. Die entwickelte Erweiterung implementiert die vorgestellte Methode zur Modellierung und Bewertung des Energieverbrauchs basierend auf den erweiterten UML-Modellen, die nun automatisch in ein stochastisches Petri-Netz transformiert werden können. Der Energieverbrauch des Systems kann dann durch die Analyse-Module für stochastische Petri-Netze von TimeNET vorhergesagt werden. Die Vorteile der vorgeschlagenen Methode werden anhand von Anwendungsbeispielen demonstriert.