一种支持复杂系统指标关联融合与验证的方法及系统

本发明涉及复杂装备系统工程，尤其涉及一种支持复杂系统指标关联融合与验证的方法及系统。

背景技术：

1、基于模型的系统工程(model-based system engineering，mbse)是从概念设计阶段开始对建模的正式应用，以支持系统需求、设计、分析、校核与验证活动，持续贯穿到开发以及后续的生命周期阶段。随着系统规模的不断扩大及复杂度的逐步提高，系统层级划分不断增加，系统所涉及的指标日益庞杂，系统各个层级指标的耦合程度高，指标间的关系繁复错杂，通常需要使用多种不同的建模语言来构建模型，而各个使用不同建模语言构建的模型底层语义语法异构。因此，难以使用单一建模工具统一构建多层级异构指标模型，难以实现多层级异构模型指标要素之间耦合关系的描述，在后续评估验证过程中，工程师在设计过程中难以捕获准确的指标依赖关系，难以实现多层级异构模型指标要素的管理与追溯验证，难以保证指标设计的有效性和系统设计的准确性。

2、针对上述难题，现有技术通过尽可能地支持多种通用建模语言的方法来覆盖多层级指标模型的构建，通过追溯矩阵来实现多层级指标模型要素之间的关联追溯描述和追溯验证。现有的mbse工具虽然可以支持特定建模语言下构建多层级模型，通过构建追溯矩阵来构建多层级指标之间的关联关系并支持对多层级指标开展追溯验证。但是，对于目前日益庞杂的复杂系统，需要使用多种异构建模语言来描述多层级指标，并且需要实现多层级异构指标要素间关联关系的构建与验证。在这一方面，现有的建模工具难以支持复杂系统多层级多领域异构指标模型的构建，难以支持多层级多领域异构指标模型要素间关联关系的表达，难以支持多层级多领域异构指标模型要素的追溯验证，难以满足复杂系统指标设计和验证的需求。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种支持复杂系统指标关联融合与验证的方法及系统，能够解决难于实现复杂系统多层级异构指标模型的构建、多层级异构指标模型要素间关联关系的表达以及对多层级异构指标进行追溯验证的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种支持复杂系统指标关联融合与验证的方法，包括以下步骤：

3、s1、基于卫星通信系统的领域知识以及系统需求，梳理系统的多层级指标；对卫星通信系统指标按照使命任务-体系-系统进行逐层分解，得到系统指标体系；依据系统指标体系，构建多层级指标模型来统一描述各层级指标的构成与分解关系；

4、s2、根据已构建的系统多层级指标模型，梳理多层级指标之间的相互关联关系，得到指标关联谱系；基于指标关联谱系与多层级指标模型，构建指标追溯矩阵，实现多层级指标关联关系的表达；

5、s3、通过将已构建的系统多层级指标模型以及指标关联追溯模型转化为本体知识模型，实现系统指标的关联融合。

6、优选的，包括数据层、功能层及应用层；

7、数据层用于向功能层提供数据支撑数据层；其中，数据层被用于封装建模语言karma数据、设计结构矩阵dsm数据以及owl本体数据；

8、功能层包括：模型构建模块、指标关联追溯模型构建模块和指标关联融合与追溯验证模块；功能层通过获取数据层的数据，构建卫星通信系统使命任务指标模型、体系层级指标模型和系统层级指标模型；

9、应用层包括：卫星通信系统使命任务-体系-系统多层级指标模型构建模块、卫星通信系统使命任务-体系-系统多层级指标关联关系表达模块和卫星通信系统使命任务-体系-系统多层级指标模型关联融合与追溯验证模块；应用层用于与用户进行直接交互，在功能层的基础上，通过用户界面，支持用户进行使命任务-体系-系统多层级指标模型构建、指标间关联关系表达以及对构建的多层级指标模型进行关联融合与追溯验证。

10、优选的，在数据层中，具有以下功能：

11、(1)建模语言karma数据为功能层的模型构建模块中的使命任务指标模型构建子模块、体系层级指标模型构建子模块、系统层级指标模型构建子模块以及对卫星通信系统使命任务-体系-系统指标模型进行本体知识模型构建时提供数据支撑；

12、(2)设计结构矩阵dsm数据为功能层的指标关联追溯模型构建子模块构建指标关联追溯模型、对卫星通信系统使命任务-体系-系统指标模型进行本体知识模型构建时提供数据支撑；

13、(3)owl本体数据为功能层对卫星通信系统使命任务-体系-系统指标模型进行本体知识模型可视化、本体知识模型量化分析和本体知识模型推理查询提供数据支撑。

14、优选的，在功能层中，模型构建模块包括：使命任务指标模型构建子模块、体系层级指标模型构建子模块和系统层级指标模型构建子模块；

15、模型构建模块的体系层级指标模型设计子模块、系统层级指标模型设计子模块和子系统层级指标模型设计子模块，根据分析得出的卫星通信系统指标体系，分别梳理使命任务要素组成、体系层级指标要素组成和系统层级指标要素组成；基于卫星通信系统的领域知识以及建模规范，分别构建使命任务指标模型、体系层级指标模型和系统层级指标模型，得到卫星通信系统使命任务-体系-系统多层级指标模型。

16、优选的，模型构建模块的配置为基于卫星通信系统的使命、系统需求、领域知识、建模规范，对卫星通信系统指标按照使命-体系-系统进行逐层级分解；基于指标分解结果，构建卫星通信系统使命任务指标模型、卫星通信系统体系层级指标模型和卫星通信系统分系统层级指标模型。

17、优选的，在功能层中，指标关联追溯模型构建模块包括：指标关联追溯模型构建模块和一致性检查模块；

18、指标关联追溯模型构建模块中的指标关联追溯模型构建子模块，基于卫星通信系统使命任务-体系-系统指标模型中体系层级指标模型、系统层级指标模型和子系统层级指标模型之间的关联关系、设计结构矩阵dsm数据，构建指标关联追溯模型；指标关联追溯模型表达卫星通信系统使命任务-体系-系统多层级指标模型中体系层级指标模型、系统层级指标模型和子系统层级指标模型要素之间的关联关系，将指标关联追溯模型输出到模型一致性检查子模块；

19、模型一致性检查子模块根据卫星通信系统的使命任务指标模型、体系层级指标模型和系统层级指标模型，对指标关联追溯模型中的模型要素以及与模型要素对应的各层级模型要素进行一致性检查；其中，与模型要素对应的各层级模型要素是指卫星通信系统的使命任务指标模型、体系层级指标模型和系统层级指标模型中的元素；通过模型一致性检查子模块的一致性检查，保证指标关联追溯模型中的模型要素与各层级模型要素一致。

20、优选的，指标关联追溯模型构建模块的配置为针对卫星通信系统使命任务-体系-系统统一模型中使命任务指标模型、体系层级指标模型、系统层级指标模型之间的关联关系，构建指标关联追溯模型，并对多层级指标模型进行一致性检查。

21、优选的，在功能层中，指标关联融合与追溯验证模块包括：本体知识模型构建子模块、本体知识模型量化分析子模块和本体知识模型推理查询子模块；

22、本体知识模型构建子模块，用于将使命任务-体系-系统多层级指标模型和指标关联追溯模型转化为本体知识模型，调用本体知识模型构建子模块内置的模型到本体代码生成器，将多层级指标模型和指标关联追溯模型导出为owl格式的本体文件；

23、本体知识模型量化分析子模块，用于分析本体知识模型组成要素的规模和体量；调用本体知识模型量化分析子模块内置的本体模型量化分析器来计算和统计本体知识模型中各类要素的数量，增强知识理解；调用本体知识模型量化分析子模块内置的本体模型量化分析展示器来将量化分析结果可视化展示在前端界面；

24、本体知识模型推理查询子模块，用于检索使命任务-体系-系统多层级指标模型要素之间的关联关系，调用本体知识模型推理查询子模块内置的本体模型推理查询器，用户可以编辑推理查询脚本，查询多层级指标模型中的某个指标要素所关联的其他指标要素，并将其输入本体模型推理查询器中，得出推理查询结果。

25、优选的，指标关联融合与追溯验证模块的配置为将卫星通信系统使命任务-体系-系统指标模型和指标关联追溯模型转换为本体知识模型；对本体知识模型中的指标要素进行量化分析和可视化；对本体知识模型中的指标要素进行追溯验证。

26、优选的，在应用层中，具有以下功能：

27、(1)卫星通信系统使命任务-体系-系统多层级指标模型构建模块，用于通过用户界面，接收用户创建、编辑和构建的使命任务指标模型、体系层级指标模型和系统层级指标模型；

28、(2)卫星通信系统使命任务-体系-系统多层级指标关联关系表达模块，用于支持用户通过用户界面创建指标关联追溯模型，描述多层级指标模型中的指标要素之间的关联关系；

29、(3)卫星通信系统使命任务-体系-系统多层级指标模型关联融合与追溯验证模块，用于支持用户通过用户界面将多层级指标模型和设计结构矩阵导出为本体知识模型，并实现本体知识模型的可视化，前端本体知识模型量化分析结果的展示，支持用户进行推理查询，实现多层级指标的追溯验证。

30、因此，本发明采用上述一种支持复杂系统指标关联融合与验证的方法及系统，有益效果如下：

31、(1)本发明是在多架构建模语言karma的基础上开发的，能够结合复杂系统的领域特征定制建模语言，支持复杂系统多层级多领域异构指标模型的一体化描述，从而实现复杂系统多层级指标的统一形式化表达；

32、(2)本发明支持通过构建指标关联追溯模型来实现多层级多领域异构指标模型要素之间关联追溯关系的表达，能够克服因多层级多领域异构模型底层语义语法异构而导致指标间关联关系表达困难的难题，形式化描述了复杂系统各层级指标间关联追溯关系，提高了系统指标设计的可追溯性；

33、(3)本发明能够支持多层级多领域异构指标模型要素的管理和追溯验证，通过将复杂系统多层级多领域异构指标模型和指标关联追溯模型转化为本体知识模型，实现了系统多层级多领域指标的关联融合；基于本体知识模型，支持指标的管理和追溯验证，从而保证复杂系统指标设计的准确性和指标的有效性。

34、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。