Modellbasierte Software-Entwicklung eingebetteter Systeme

Präsentation zum Thema: "Modellbasierte Software-Entwicklung eingebetteter Systeme"—  Präsentation transkript:

1 Modellbasierte Software-Entwicklung eingebetteter Systeme
Prof. Dr. Holger Schlingloff Institut für Informatik der Humboldt Universität und Fraunhofer Institut für offene Kommunikationssysteme FOKUS

2 Wochenquiz Was sind BDDs, IBDs? Gemeinsamkeiten & Unterschiede?
Wozu werden Zusicherungsdiagramme verwendet? Wie kann man Strategien formalisieren? Welche Vorgehensmodelle kennen Sie? Welche Sichten auf ein eingebettetes System werden modelliert?

3 A Development Process Model
Read the requirements specification Put all information into an abstract class diagram of the subject domain Identify all actors in a use case diagram Define sequences of interaction for the use cases in sequence diagrams Put sequence diagrams in activity diagrams / state machines Derive a system class model Design a communication diagram to define concrete interaction Derive a design class model Derive an implementation class model Generate code

4 Example: Extended Care System
System to connect patients and health care people Main purpose: provide quick help in the case of an emergency e.g., a fall to the ground, cardiac arrest, apnea or general immobility scenario: collapse of the patient (e.g., while walking) Correctness: call help iff help is needed if help is needed, a call must be issued there must not be false emergency calls Idea sensors attached to the body recognize abnormal condition (e.g., powerful acceleration, change in the barometric altitude, higher heart rate, ...) sensors exchange and consolidate their measurement results call an emergency service provider for further processing the alarm

5 System Structure of the ECS
Components Ventricular Assist Device (VAD) blood pump with controller and control laptop has to be protected from misusage Body Area Network (BAN) different sensor nodes attached to the body wireless communication, ad-hoc networking, leader election not a medical device (not used for diagnosis or therapy) Telematics Systems (TMS) telematic module, server, client software online monitoring, alert handling, data logging data protection

6 Challenges Requirements specification
Design and evaluation of system architectures Interface definitions Not handled: early validation security analysis testing and testability functional safety

7 Boundaries of the System
modeled by a ibd (context diagram) service provider as part of the environment

8 Goals and Requirements
Modeled via requirements diagrams

9 Use Cases Main use cases of the system

10 Scenario “Collapse”

11 Structural Investigation of Requirements
Information to be exchanged in a class model

12 Functional Decomposition
Deployment of functionality onto nodes

13 Architecture Package diagram for the distribution

14 Towards an Implementation
Sensor behavior as activity / state machine diagrams

15 A Concrete Interaction Scenario
SD

16 3.2 physikalische Modellierung
1. Identifikation der relevanten Umgebungsgrößen 2. Repräsentation durch mathematische Variablen 3. Eigenschaften / Relationen der Variablen festlegen die relevanten Variablen sind im Allgemeinen zeitabhängig  Funktionen über der Zeit! Zustand: Wert aller Funktionen zu einem gegebenen Zeitpunkt Trajektorie: Veränderung des Zustandes in der Zeit Festlegung: überwachte und geregelte Variablen („monitorierte“ und „kontrollierte“ Größen)

17 Beispiel Füllstandsregelung
Füllstands- anzeiger Zulauf Ablauf max min Variable Typ Beschreibung Wertebereich Einheit Bemerkung f m Füllstand 0-100 mm z c Zulauf 0-1 prozentuale Öffnung a Ablauf nicht zugänglich min konstant Minimalfüllstand 86 max Maximalfüllstand 95 Randbedingungen Füllhöhe ändert sich als Funktion von Zu- und Ablauf Überlauf wenn voll, kein Auslauf wenn leer informelle Anforderungen für Steuerung des Zulaufs Füllstand soll zwischen min und max gehalten werden Wenn f < min, Zulauf einschalten Wenn f > max, Zulauf ausschalten Stellvertretend für Heizungsthermostat, Batterieladegerät, Dämmerungslicht, …

18 Modellierung mit Scicos
Idee Flussdiagramme (wie ibd) Blöcke tragen mathematische Semantik (wie par) Verbindungen signalisieren Ströme Kontinuierliche Daten wie Strom, Spannung, Fluid, Masse, … Diskrete Daten wie Events Umformung der Eingangsströme in Ausgangsströme Industriestandard: Simulink Alternative Scicos / Xcos Aufbauend auf numerischer Mathematik-Software Scilab des INRIA Modellierung durch Zusammenschalten von Blöcken IDE: ScicosLab

19 Beispiel Wassertank f´(t)= k1*z(t) – k2*a(t) 0 ≤ f(t) ≤ max