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| 內容簡介： |
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本书讨论了大量的理论进展以及每个领域的挑战。一些进展源于应用领域的具体挑战，另一些进展带来了新的发展机会。全书分为两部分。部分介绍了当前CPS的3个典型领域（医疗、能源、无线传感器网络），这些应用领域推动了CPS的技术革命。第二部分介绍了CPS发展中使用的多学科理论基础。本书可作为高等院校信息物理系统相关课程的教材，也可作为CPS应用领域相关从业者的参考书。
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| 目錄：
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目 录
第一部分 CPS应用领域
第1章 医疗CPS3
1.1 引言4
1.2 系统描述与操作场景5
1.2.1 虚拟医疗设备7
1.2.2 临床场景8
1.3 关键设计驱动与质量属性9
1.3.1 发展趋势9
1.3.2 质量属性以及MCPS领域的挑战12
1.3.3 MCPS的高可信度开发14
1.3.4 按需医疗设备及其安全保障21
1.3.5 智能报警以及医疗决策支持系统28
1.3.6 闭环系统34
1.3.7 安全案例40
1.4 医疗从业者的影响48
1.4.1 MCPS开发者角度49
1.4.2 MCPS管理者角度50
1.4.3 MCPS用户角度50
1.4.4 患者角度51
1.4.5 MCPS监管机构角度51
1.5 总结和挑战52
参考文献53
第2章 能源CPS61
2.1 引言62
2.2 系统描述与操作场景63
2.3 关键设计驱动与质量属性65
2.3.1 关键系统原则67
2.3.2 架构1的性能目标73
2.3.3 未来的方向78
2.4 可持续性SEES的网络范例79
2.4.1 在SEES中基于物理的CPS组合82
2.4.2 在SEES中基于DyMonDS的CPS标准86
2.4.3 交互变量自动建模与控制94
2.5 从业者的意图96
2.5.1 性能目标的IT演化96
2.5.2 分布式优化96
2.6 总结与挑战97
参考文献100
第3章 基于无线传感器网络的CPS103
3.1 引言104
3.2 系统描述与操作场景105
3.2.1 媒介访问控制107
3.2.2 路由109
3.2.3 节点定位111
3.2.4 时钟同步113
3.2.5 电源管理114
3.3 关键驱动设计与质量属性115
3.3.1 物理感知115
3.3.2 实时感知116
3.3.3 运行时验证感知118
3.3.4 安全感知120
3.4 实践意义122
3.5 总结与挑战124
参考文献125
第二部分 CPS基础理论
第4章 CPS的符号化合成133
4.1 引言134
4.2 基础技术135
4.2.1 预备知识135
4.2.2 问题定义135
4.2.3 合成问题的解决144
4.2.4 符号模型构建148
4.3 高级技术152
4.3.1 构建符号模型154
4.3.2 连续时间控制器156
4.3.3 软件工具157
4.4 总结与挑战158
参考文献159
第5章 反馈控制系统中的软件和平台问题165
5.1 引言166
5.2 基础技术167
5.2.1 控制器定时167
5.2.2 资源效率控制设计169
5.3 高级技术171
5.3.1 减少计算时间171
5.3.2 降低采样频率172
5.3.3 基于事件的控制173
5.3.4 控制器的软件结构174
5.3.5 计算资源共享176
5.3.6 反馈控制系统的分析与仿真178
5.4 总结与挑战192
参考文献193
第6章 混合系统的逻辑正确性197
6.1 引言198
6.2 基础技术200
6.2.1 离散验证200
6.3 高级技术221
6.3.1 实时验证221
6.3.2 混合验证227
6.4 总结与挑战231
参考文献232
第7章 CPS的安全237
7.1 引言238
7.2 基础技术239
7.2.1 网络安全需求239
7.2.2 攻击模型240
7.2.3 应对策略245
7.3 高级技术248
7.3.1 系统理论248
7.4 总结与挑战256
参考文献256
第8章 分布式CPS的同步259
8.1 引言259
8.1.1 CPS的挑战261
8.1.2 一种降低同步复杂度的技术···261
8.2 基础技术262
8.2.1 软件工程263
8.2.2 分布式一致性算法264
8.2.3 同步锁步执行266
8.2.4 时间触发架构267
8.2.5 相关技术268
8.3 高级技术270
8.3.1 物理异步、逻辑同步系统270
8.4 总结和挑战282
参考文献283
第9章 CPS的实时调度289
9.1 引言290
9.2 基础技术291
9.2.1 固定时间参数的调度291
9.2.2 内存效应300
9.3 高级技术301
9.3.1 多处理器多核调度301
9.3.2 适应可变性和不确定性313
9.3.3 其他资源的管理318
9.3.4 间歇任务调度323
9.4 总结和挑战325
参考文献325
第10章 CPS模型集成331
10.1 引言332
10.2 基础技术333
10.2.1 因果关系334
10.2.2 时间语义域335
10.2.3 计算过程的交互模型336
10.2.4 CPS DSML建模语言的语义337
10.3 高级技术338
10.3.1 ForSpec语言339
10.3.2 CyPhyML系统建模语言的语法342
10.3.3 语义的形式化344
10.3.4 形式化的语言集成349
10.4 总结和挑战356
参考文献357
关于作者361
关于有贡献的作者363
Contents
PART I Cyber-Physical System Application Domains 1
Chapter 1 Medical Cyber-Physical Systems 3
1.1 Introduction and Motivation 4
1.2 System Description and Operational Scenarios 5
1.2.1 Virtual Medical Devices 71.2.2 Clinical Scenarios 8
1.3 Key Design Drivers and Quality Attributes 9
1.3.1 Trends 9
1.3.2 Quality Attributes and Challenges of the MCPS Domain 12
1.3.3 High-Confidence Development of MCPS 14
1.3.4 On-Demand Medical Devices and Assured Safety 21
1.3.5 Smart Alarms and Clinical Decision Support Systems 28
1.3.6 Closed-Loop System 34
1.3.7 Assurance Cases 40
1.4 Practitioners’ Implications 48
1.4.1 MCPS Developer Perspective 49
1.4.2 MCPS Administrator Perspective 50
1.4.3 MCPS User Perspective 50
1.4.4 Patient Perspective 51
1.4.5 MCPS Regulatory Perspective 51
1.5. Summary and Open Challenges 52References 53
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| 內容試閱：
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前 言美国国家科学基金会（National Science Foundation, NSF）将信息物理系统（Cyber-Physical System, CPS）定义为构建并依赖于计算算法与物理组件（即信息组件和物理组件）的无缝连接的工程系统。这种整合意味着，要理解CPS的行为，我们不仅要关注信息部分或物理部分，还要考虑两部分的相互协作。例如，当系统检测到撞车事故将要发生时就需要确定汽车安全气囊的行为。只保证充气指令是否被安全气囊执行是不够的，还需要验证这些指令的执行与物理过程是否是同步完成的。具体而言，20毫秒之内执行可以确保司机撞上方向盘之前安全气囊完全充气。CPS中信息、物理部分之间的无缝整合涉及多个方面。这个简单例子就涉及软件逻辑、软件执行时间和物理过程。
虽然充气气囊这个例子包含了CPS的重要部分，但它并未涉及CPS最具挑战的部分。充气气囊的信息组件和物理组件都十分简单，它们之间的交互可以简化到仅区分软件完成时间和事故中司机撞上方向盘的时间这种情况。但是，随着软件和物理过程复杂度的增加，它们之间整合的复杂度也将显著提高。在大型CPS中（如商用飞机），多个物理和信息组件的整合以及各部分之间的权衡就变得十分具有挑战性。例如，在波音787梦幻客机上添加额外锂电池就必须要先满足一系列限制条件。这不仅需要满足在不同操作模式下特定电池配置（在特定处理速度和电压下与软件进行交互）的功耗需求，还需要明确为维持所需电压系统应何时以及如何对电池充放电，同时也需要检测充放电配置以确保电池不会过热（在787航行经历中电池过热曾导致起火），并且这种检测要与系统散热部分的设计衔接。更重要的是，所有这些方面都需要经过联邦安全管理局（Federal Aviation Administration, FAA）严格标准的认证。
由于单一系统复杂度的增加，CPS面临着更多的挑战。尤其是人们正在研究无人干预情况下的CPS间交互。这与互联网的开始十分类似。互联网开始时是两台电脑之间简单地连接。但当全世界的电脑无缝地连接起来，在网络上开发出大量的服务时，真正的革命出现了。这种连接不仅允许将大量的服务交付到世界各地，而且使收集和处理大量的信息（“大数据”）成为可能。我们可以利用大数据探索人群的趋势，当大数据与社交网络（如Facebook和Twitter）相结合时，甚至可以探索人群的实时趋势。在CPS中，这场革命才刚刚开始。通过智能手机上的GPS应用收集的行驶信息，我们可以去选一条低拥堵线路。虽然这种技术仍然需要人为调节，但是在某种程度上这符合智能公路的发展方向。这方面的成果近期层出不穷，例如在多个涉及自动汽车的项目中，汽车不仅知道如何自动驾驶，并且可以和同一路线上的其他非自动汽车进行交互。
CPS的出现在CPS作为一个特定的学科领域出现之前，包含信息组件和物理组件的系统就已经存在。但这两个组件之间的交互十分简单，理论支撑基础也分散于计算机科学和物理科学之中。它们独立发展，没有交集。例如，在热弹力、空气动力学和机械应力学等学科中，验证性能的技术是独立于计算机技术（如逻辑时钟、模型检测、类型系统等）的进步而发展的。实际上，这些进步是从一些行为中抽象出来的，这些行为对某一学科领域很重要，但与其他学科领域相关性不大。例如，编程语言和逻辑验证模型的本质是只考虑指令的顺序，不受时间本身的影响。这种本质与车辆运动和房间温度控制这类物理变化过程中时间的重要性形成鲜明对比。
早期计算和物理科学之间交互的具体实现大多是成对的简单交互模型。例如实时调度理论和控制理论。调度理论加入了计算元素的时间，这样可以验证与物理过程交互的响应时间，从而确保整个过程不超过计算部分的预期并且可以进行修正。另一方面，控制理论将控制算法和物理过程结合起来，并且分析算法是否可以使系统保持在期望区域内。然而控制理论采用连续时间模型，在这一模型下计算瞬间发生，它使用附加延迟来考虑包含调度时间在内的计算时间，这使确定计算周期和提供调度接口成为可能。
随着领域之间交互复杂度的增加，人们研究了新的技术去模拟这种交互。例如，混合系统是一种状态机，在这个状态机中，状态用于模拟计算和物理状态，转换用于模拟计算动作和物理变化。虽然这种技术提高了描述复杂交互的能力，但分析往往是比较棘手的。通常情况下，模型复杂度阻碍了系统实际维度的分析。此外，随着相关学科数量的增长（如泛函、热力学、空气动力学、机械、容错），为了确保任意学科的假设和它的模型不因其他学科的模型而失效，我们需要分析它们之间的交互。例如，为了防止过热而降低处理器速度的动态散热管理（Dynamic Thermal Management, DTM）系统，会因实时调度算法设定的处理器速度而失效。
CPS的发展动力在CPS蓬勃发展的今天，我们面临的挑战是能否深入理解CPS的行为和发展技术，从而评估CPS的可靠性、保密性和安全性。这实际上是CPS科学界的核心动力。因此，CPS是由两个相辅相成的因素驱动的：应用和理论基础。
应用CPS的应用可以让研究者与从业者相互协作，以便更好地理解问题和挑战，提供能经受住实践检验的方案。如医疗设备，CPS研究人
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