多Agent信息融合的故障診斷研究

摘要:該文介紹了將分布式多Agent系統(tǒng)應(yīng)用于信息融合對(duì)裝備進(jìn)行故障診斷的智能故障診斷技術(shù)，將多Agent技術(shù)與信息融合技術(shù)進(jìn)行了有機(jī)的結(jié)合，并對(duì)多Agent的信息融合理論和故障診斷方法進(jìn)行了研究。最后，分析了基于此技術(shù)的體系結(jié)構(gòu)。

關(guān)鍵詞:多Agent;信息融合;故障診斷;裝備

中圖分類號(hào):TP391文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1009-3044(2010)11-2721-01

Multi-Agent Data Fusion Research in Fault Diagnosis

FU Xiao， LIU Jin， ZHANG Ming-hui

(Computer Office， Aviation University of Air Force， Changchun 130022， China)

Abstract: This paper descibes the equipment intelligent fault diagnosis technology used by data fusion fault diagnosis with the Multi-Agent System. We dynamicly associate with the multi-agent system and information fusion technology， and we also research the information fusion fault diagnosis's theories and methods. At last， We study to analyze the structure based on this technology， frameworks and models.

Key words: Multi-Agen; data fusion; fault diagnosis; equipment

裝備故障診斷是根據(jù)檢測(cè)量所獲得的某些故障表征以及系統(tǒng)故障源與故障表征之間的映射關(guān)系，找出系統(tǒng)故障源的過程。為了充分利用檢測(cè)量所提供的信息，在可能的情況下，可以對(duì)每個(gè)檢測(cè)量采用多種診斷方法進(jìn)行診斷，這一過程稱為局部診斷，再將各診斷方法所得結(jié)果加以綜合，得到系統(tǒng)故障診斷的總體結(jié)果稱為全局診斷融合。因此故障診斷的過程是一個(gè)信息融合的處理過程。與此同時(shí)，若將人工智能技術(shù)應(yīng)用其中，使系統(tǒng)具備一定的智能特性，就可形成更符合實(shí)際需要的智能故障診斷系統(tǒng)，這種方法將很大程度上提高裝備故障診斷的能力。

1 多Agent信息融合故障診斷研究

通常在復(fù)雜設(shè)備操作的過程中，每天都會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)持續(xù)的增長(zhǎng)，不斷地增多，會(huì)逐漸形成難于處理的海量數(shù)據(jù)信息，而設(shè)備的故障診斷，正是要利用這些復(fù)雜的異構(gòu)的數(shù)據(jù)信息來推斷存在的錯(cuò)誤或問題，因此如何有效地利用這些海量數(shù)據(jù)對(duì)設(shè)備進(jìn)行管理優(yōu)化和故障診斷，已經(jīng)成為裝備設(shè)備運(yùn)行過程中的一個(gè)重要問題，針對(duì)這些異構(gòu)的、海量的數(shù)據(jù)，我們很難通過建立精確的模型進(jìn)行管理，因此需要利用人工智能等領(lǐng)域的知識(shí)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化的管理與分析。隨著信息化技術(shù)的發(fā)展和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，智能分布式信息系統(tǒng)和信息融合技術(shù)的優(yōu)越性日益突出，多Agent系統(tǒng)的出現(xiàn)，高效的信息融合體系的形成，都使這一復(fù)雜問題的處理成為可能。

1.1 將多Agent應(yīng)用于故障診斷

近年來隨著系統(tǒng)設(shè)備不斷趨于大型化、復(fù)雜化，使得系統(tǒng)故障產(chǎn)生的因素在不斷地增多，因此，故障診斷的方法也開始逐步趨向于分布化和智能化。其主要體現(xiàn)在:

1)分布性

由于分布式系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，診斷系統(tǒng)已經(jīng)不僅僅局限于本地的、單一的系統(tǒng)，而逐漸成為由多個(gè)分布在不同區(qū)域的子系統(tǒng)所構(gòu)成的復(fù)雜大型的系統(tǒng);在故障診斷的過程中，由于單一傳感器獲取的信息十分有限，因此常常利用多個(gè)傳感器對(duì)系統(tǒng)設(shè)備的狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)。通過多源傳感器獲取的信息量常常很大，并且具有實(shí)時(shí)性、異構(gòu)性等特點(diǎn)。

2)智能化

傳統(tǒng)的故障診斷方法在診斷分布式系統(tǒng)故障時(shí)有一定的局限性。隨著人工智能故障診斷方法的應(yīng)用，在提高診斷效率的同時(shí)也對(duì)故障診斷系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)提出了新的要求，如何設(shè)計(jì)并建立有效的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)來適應(yīng)大量信息的處理及動(dòng)態(tài)的外部環(huán)境就成為了一個(gè)非常重要的問題。

1.2 多Agent診斷模型的體系結(jié)構(gòu)

Agent理論與方法作為一門新興的人工智能技術(shù)，己在眾多領(lǐng)域中展現(xiàn)了其優(yōu)越的性能。在多Agent系統(tǒng)中包含了各種功能的傳感器，系統(tǒng)需要利用特定的功能實(shí)體來獲取這些傳感器中的信息，另外還需要對(duì)傳感器提供的眾多信息進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，然后才能對(duì)多源信息進(jìn)行融合。同時(shí)，在系統(tǒng)運(yùn)行過程中，需要對(duì)各個(gè)Agent之間的行為進(jìn)行協(xié)調(diào)，對(duì)不同的議題進(jìn)行協(xié)商，從而使多Agent系統(tǒng)能夠穩(wěn)定、高效的運(yùn)行。因此在系統(tǒng)中，可將多Agent系統(tǒng)中的Agent劃分為多種角色，如監(jiān)視Agent、融合Agent、管理Agent、交互Agent、協(xié)商Agent等角色。多Agent系統(tǒng)通過多個(gè)擔(dān)任監(jiān)視Agent的角色獲取環(huán)境中傳感器所檢測(cè)到的信息源數(shù)據(jù)，然后對(duì)這些獲取的信息進(jìn)行分析、加工和預(yù)處理，并在融合Agent中產(chǎn)生待合成的標(biāo)準(zhǔn)化的證據(jù)源，再利用多Agent信息融合方法對(duì)這些證據(jù)進(jìn)行合成，得到融合結(jié)果;管理Agent角色則對(duì)多Agent系統(tǒng)中的協(xié)商策略、融合規(guī)則、交互策略等進(jìn)行管理;協(xié)商Agent角色將對(duì)不同的議題進(jìn)行協(xié)商與協(xié)調(diào);而用戶則可以通過交互Agent角色與多Agent系統(tǒng)進(jìn)行交互式的操作。系統(tǒng)中的各個(gè)Agent均利用通信語言與交互協(xié)議相互協(xié)作，整個(gè)多Agent系統(tǒng)的角色模型如圖1所示。

2 結(jié)論

本文通過對(duì)智能故障檢測(cè)技術(shù)的分析，重點(diǎn)討論了智能故障檢測(cè)的基本理論，并研究了將多Agent分布式系統(tǒng)與信息融合相結(jié)合，并將其運(yùn)用到故障診斷研究中的模型方法。該方法具備更加自由靈活的智能體系，容錯(cuò)能力強(qiáng)，魯棒性高，充分利用了分布式系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)和信息融合處理信息的優(yōu)勢(shì)，可以更好的對(duì)故障進(jìn)行分析檢測(cè)。復(fù)雜裝備的診斷一直是高性能技術(shù)裝備面對(duì)的一個(gè)重要問題，因此該領(lǐng)域的研究是非常具有現(xiàn)實(shí)價(jià)值的。

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