随着物联网和实时和嵌入式系统等相关技术在汽车、轨道交通、航空航天以及智能工厂等场景下的广泛使用,其复杂性和安全性等相关问题受到人们的广泛关注。它们需要经过严格的建模、分析和验证来保证系统的安全性和正常的工作性能。同时,对于大多数物联网设备和实时与嵌入式系统来说,它们工作环境总是大相径庭的,既有能在冬季零下五十摄氏度和夏季五十度情况下工作的汽车,也有在太空中受到极端辐射或者极端高低温的航天器。它们时时刻刻都需要面对着各种极端环境的考验,但任然需要满足正常的工作需求,因此它们需要经过严格的验证以保证工作的稳定性。然而,在不同的工作环境下,这些系统的运行速度通常是不同的,我们称之为执行时间的不确定性。例如,CPU在温度适中时运行速度是最快的。同时,对于一些周期性的时序行为,在完成设计之前,它们的周期可能是不确定的,称之为周期的不确定性。在实时和嵌入式系统中,电压的上升沿和下降沿被用来确定时钟周期,但当电压存在瞬时变化时,时钟周期可能会存在误差,这被归纳总结为周期漂移和周期抖动。上述的执行时间的不确定性、周期的不确定性、周期漂移和周期抖动这些不确定的时序行为广泛存在于各种实时和嵌入式系统中,它们需要进行严格的分析和验证,从而确保能够满足正常的工作要求。为了对上述不确定的时序行为进行建模,并充分利用逻辑时间的可伸缩性的特点,本文将采用在基于逻辑时间的时钟约束语言CCSL中引入参数的方法来对其进行扩展。同时为解决参数化的CCSL约束的语法语义晦涩难懂的问题,并降低工程师们使用该方法的难度,我们将采用不确定的任务模型对实时和嵌入式系统中的时序行为和时序行为之间的关系进行建模,然后归纳总结了不确定的任务模型转化为参数化的CCSL约束的方法和算法。因此,工程师们仅仅只需要关注于使用不确定的任务模型对实时和嵌入式系统进行建模,而相应的转化为参数化的CCSL约束的方法都可以自动化地实现。接下来,我们提出了将参数化的CCSL约束转化为SMT公式的方法,并使用量词消去的方法来降低了原始SMT公式的复杂度。经过实验验证,使用量词消去方法后提高了该CCSL约束的求解效率。最后,我们将我们的方法应用于简单的生产者消费者模型和2015年提出的FMTV(时间验证的形式化方法)挑战的工业案例,结果表明,参数化的CCSL约束可以有效地对具有不确定性的时序行为的任务模型进行建模,分析和验证。