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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于多模型的飞控系统概率非概率跨域混合分析验证方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119442855B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411448961.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于多模型的飞控系统概率非概率跨域混合分析验证方法是由杨顺昆;吴梦丹;侯展意;邵麒;杨明浩设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模型的飞控系统概率非概率跨域混合分析验证方法在说明书摘要公布了：本发明涉及形式化分析与验证技术领域，具体涉及一种基于多模型的飞控系统概率非概率跨域混合分析验证方法，包括：由多种不同控制系统的典型故障案例确定初步安全性要求对所述初步安全性要求进行知识迁移，得到飞控系统安全性要求；由飞控系统已有故障案例和飞控系统文档资料确定飞控系统重点风险要求；对所述飞控系统安全性要求和所述飞控系统重点风险要求进行处理，得到非概率分析属性验证结果；对所述飞控系统安全性要求和所述飞控系统重点风险要求进行分析，得到多模型故障发生概率；得到飞控系统的分析验证结果；本发明能够提高飞控系统分析与验证的充分性和完备性。

本发明授权基于多模型的飞控系统概率非概率跨域混合分析验证方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模型的飞控系统概率非概率跨域混合分析验证方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、由多种不同控制系统的典型故障案例确定初步安全性要求，所述初步安全性要求包括通用安全性要求和专用安全性要求； 步骤S2、对所述初步安全性要求进行知识迁移，得到飞控系统安全性要求；由飞控系统已有故障案例和飞控系统文档资料确定飞控系统重点风险要求； 步骤S3、对所述飞控系统安全性要求和所述飞控系统重点风险要求进行安全性规约生成、动态仿真分析以及安全性属性验证处理，得到非概率分析属性验证结果； 步骤S4、对所述飞控系统安全性要求和所述飞控系统重点风险要求进行多种模型的故障概率分析，得到多模型故障发生概率； 步骤S5、将所述非概率分析属性验证结果和所述多模型故障发生概率共同作为飞控系统的分析验证结果； 所述步骤S3具体包括： 步骤S3-1、分析所述飞控系统安全性要求和所述飞控系统重点风险要求，通过基于STAMP理论的系统风险分析指导XSTAMPP软件进行自动化分析，生成安全性规约； 步骤S3-2、将所述安全性规约作为时间自动机软件UPPAAL的输入，基于时间自动机理论进行模型层级的动态仿真分析，得到UPPAAL的属性验证结果，结果包括通过或不通过，当属性验证不通过时，给出反例路径； 步骤S3-3、将所述安全性规约通过ESBMC软件工具进行代码层级的安全性属性验证，得到ESBMC的属性验证结果，结果包括通过或不通过； 步骤S3-4、将所述UPPAAL的属性验证结果和所述ESBMC的属性验证结果进行合并，得到最终的所述非概率分析的属性验证结果； 所述步骤S4具体包括： 步骤S4-1、将飞控系统的行为建模为Simulink模型，所述Simulink模型的输入包括系统地面状态、无线电高度、气压式高度、空速、机轮载荷以及传感器的有效标识，模型输出为地面状态和拉平状态标识； 步骤S4-2、将所述Simulink模型的输入以及各个所述输入的正确性作为事件树的底事件，将所述Simulink模型的正确输出的事件作为事件树的顶事件，依据所述Simulink模型的逻辑计算构建事件树的树状结果，得到事件树； 步骤S4-3、采用多种模型对所述事件树进行分析，得到多模型故障发生概率。

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