Providing correct-by-design controllers for CPSs is definitely crucial in many applications. Symbolic models have been introduced as an automated and provably correct framework for the synthesis of CPSs. However, the construction of symbolic models for large-scale CPSs monolithically suffers from the curse of dimensionality. In this dissertation, we propose compositional techniques based on dissipativity and small-gain type conditions. Based on those conditions, we construct symbolic models of networks composed of concrete systems using symbolic models of systems.
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Providing correct-by-design controllers for CPSs is definitely crucial in many applications. Symbolic models have been introduced as an automated and provably correct framework for the synthesis of CPSs. However, the construction of symbolic models for large-scale CPSs monolithically suffers from the curse of dimensionality. In this dissertation, we propose compositional techniques based on dissipativity and small-gain type conditions. Based on those conditions, we construct symbolic models of n...
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Translated abstract:
Bereitstellung eine priori korrekten Reglern für CPS in Anwendungen entscheidend ist. Symbolische Modelle wurden als automatisches und nachweisbar korrektes Framework zur Synthese von CPS eingeführt. Jedoch leidet die Konstruktion von symbolischen Modellen für hochdimensionale CPS auf monolithische Art unter dem Fluch der Dimensionalität. In dieser Dissertation stellen wir kompositionelle Methoden vor, die auf Dissipativität und Small-Gain-artigen Bedingungen beruhen. Indem man diese Bedingungen stellt, kann man symbolische Modelle von Netzwerken konstruieren, die Systemen zusammengesetzt sind, indem man ihre symbolischen Modelle.
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Bereitstellung eine priori korrekten Reglern für CPS in Anwendungen entscheidend ist. Symbolische Modelle wurden als automatisches und nachweisbar korrektes Framework zur Synthese von CPS eingeführt. Jedoch leidet die Konstruktion von symbolischen Modellen für hochdimensionale CPS auf monolithische Art unter dem Fluch der Dimensionalität. In dieser Dissertation stellen wir kompositionelle Methoden vor, die auf Dissipativität und Small-Gain-artigen Bedingungen beruhen. Indem man diese Bedingunge...
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