一種多代理數據分析集成的電力推進系統運行狀態穩定性分析方法

董金鑫，江蓮

（92337部隊，遼寧大連 116023）

0 引言

多代理系統源于人工智能領域，用于解決多種搜索算法的集成,目前已廣泛應用于其他領域，取得了良好效果。代理是對實際系統的抽象，它能夠在一定的環境中為滿足其目的而采取一定的自主行為[1]，可以較好地解決綜合數據分析中多方法集成難題。

電力推進系統運行狀態穩定性分析是根據特定的分析目的，選擇多種分析方法，分析主要影響因素及影響程度的過程。針對數據分析方法多樣、數據異構、層次復雜的特點，采用多代理系統作為抽象的框架，將數據分析方法封裝成代理，每個代理作為數據分析步驟中獨立的個體，圍繞數據分析目標進行數據處理，代理管理員通過方法工具包管理各個代理，制定競爭、協作、并行機制使之相互協調運行，共同完成求解過程，最終輸出分析結果。

1 基于多代理的數據分析集成方法

1.1 方法結構

多代理動態數據分析集成方法采用多代理系統作為抽象的框架，設置代理管理員并賦予其智能決策能力，代理管理員能夠通過調用方法工具包中各個算法的特征信息，依據用戶選擇制定動態集成方案；將數據分析方法封裝成代理，代理具有有限的智能性，每個代理作為數據分析過程中獨立的個體，自主完成代理管理員交付的特定任務，依據競爭、協作、并行機制與其它代理交叉、協調運行，共同完成求解過程，最終輸出分析結果。多代理動態數據分析集成方法可表示為描述為：

X={數據緩存區，代理，代理管理員，方法工具包，數據分析目標，運行機制，運行規則}

數據緩存區：用于各代理寫入和讀取中間計算數據及計算結果。

代理：封裝單一的數據分析算法。

方法工具包：記錄方法的各種特征，提供給代理管理員進行決策，得出動態集成方案。

代理管理員：根據各代理的特征制定求解過程運行方案，并根據運行機制與規則管理求解過程的運行。

數據分析目標：在求解過程初始，由代理管理員下達給各個代理。

運行機制：用于協調各代理之間運行、解決沖突提高效率的運行規范。

運行規則：代理管理員和代理自主運行的標準流程[2]。

多代理動態數據分析集成方法結構如圖1。

圖1 多代理動態數據分析集成結構圖

1.2 基于多代理的動態集成方案

多代理動態數據分析算法集成方法的特點是在多代理系統結構的基礎上設置方法工具包，代理管理員調用方法工具包中信息，得出動態集成方案，以解決動態集成的沖突及效率問題。方法工具包中記錄了每種方法的特性，精確描述每種數據分析算法的功能，定義了方法之間的區別與聯系。同時提供方法識別字段，記錄多個方法之間的上下層調用關系，避免了因用戶多項算法選擇而帶來的執行順序紊亂。用戶只須選擇數據分析相應的方法，不用考慮數據分析算法之間運行的順序與流程，數據分析算法的運行對于用戶而言是透明的，與現有技術相比減少了對用戶數據分析專業知識的限制；新添加的數據分析算法只需經過封裝，成為獨立運行的個體，封裝代理的過程對于數據分析算法而言除了需要提供數據接口外沒有特殊要求，因此具有良好的透明性、開放性。方法工具包格式如表1所示。

為了提高動態集成方案的執行效率，代理管理員通過調用方法評價表，運用數據包絡分析法計算執行方案中各方法的效率，數據包絡分析法[3]（DEA）的投入為該種方法的精度、速度、復雜程度，產出為用戶滿意度，分別計算用戶選擇的每一種方法的效率，效率值最高的為最終確定的方法，依據計算結果修改執行方案。方法評價表在系統維護時根據用戶反饋的實際情況實時更新。

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1.3 數據分析算法代理運行機制

a）協作機制

數據分析算法中有些是存在依賴關系，封裝了此類方法的代理之間相遇時，采用協作機制，共同完成一定的數據分析任務。代理1開始執行數據分析任務時，將計算過程數據輸出至緩存區，然后進入等待模式，協作代理通過讀取數據緩存區中的數據完成負責部分的計算任務，輸出結果至緩存區，原代理調用其結果完成剩余數據分析任務。原理如圖4所示。

表2 方法評價表

圖2 協作機制原理圖

a）競爭機制

數據分析算法中有些是主要圍繞同一分析目標的不同求解方法，它們之間沒有依賴關系，每種方法有自身的特點，并且在精度、復雜程度、速度等方面有不同側重。封裝了此類方法的代理之間相遇時，采用競爭機制，根據數據分析目標的需求，通過代理管理員比較每種方法的優劣，最終確定選擇哪種方法；或者通過代理管理員賦予每種方法各自的權重，多種方法一并使用，取多方法計算結果的加權平均值。原理如圖3所示。

c）并行機制

根據不同分析目的所采用的多種數據分析算法之間適用并行機制。每種方法完成特定的分析功能，分屬整個數據分析任務的一部分，相互之間不依賴也不競爭，按照用戶選擇的先后順序執行。原理如圖4所示。

2 電力推進系統運行狀態穩定性分析

2.1 電力推進系統運行狀態穩定性分析多代理結構

采用JATLite多代理系統實現平臺，使用ACL底層通信語言，構建電力推進系統運行狀態穩定性分析多代理系統。整個數據分析過程分為兩個部分，一是采用定性分析方法，提取多個運行狀態參數的主成分，確定主要參數；二是采用方差分析方法，定量分析主要參數的動態變化對電力推進系統穩定性的影響程度，分層抽象后得到組成數據分析系統的四個Agent，其體系結構如圖5所示。

圖3 競爭機制原理圖

圖4 并行機制原理圖

圖5 電力推進系統運行狀態穩定性分析多代理結構圖

上述四個代理及管理員的在數據分析過程中 的行為集如表3所示。

表3 各Agent行為集

表4 主成分列表

2.2 主成分分析代理計算過程

在電力推進系統運行狀態參數中選擇具有代表性的 14個，包含電流、電壓、溫度等。以某轉速條件下記錄的545組數據作為例，運用主成分分析法，進行主成分提取，分析結果如表4所示。當特征值小于1的主成分對于變量的解釋力度小于原變量，因此只取前4個主成分。表中數據顯示提取至第4個主成分時累積貢獻率達到95%，符合特征提取要求，即通過分析將14個變量概括為4個綜合變量。

表5 因子負荷矩陣表

各主成分的因子系數如表5所示，通過表中數據可將主成分表示成各個變量的線性組合，如第一個主成分的公式為：

2.3 方差分析代理計算過程

應用主成分分析結果，將代表電力推進分析系統運行狀態穩定性的4個綜合變量進行方差分析，得出數據分析結果如表6所示。

由表中數據可以看出，4個綜合變量的方差除主成分 2外，均值小于 10（主成分 2方差均值為13.9，與其它值較為接近），方差波動范圍較小。因此，依據統計推斷經驗，該電力推進系統在此組數據測量時段運行狀態穩定。

3 結束語

按照本文方法提取 14個變量的主成分后，計算各變量中的信息被提取出的比例，如表7所示。除前后勵磁電流尚有約15%的信息未被提取外，其余12個變量的信息均被提取至93%以上，證明該方法將14個變量概括為4個綜合變量，信息提取比較充分。方差計算結果中，4個主成分的顯著性差異值均遠遠小于 1，從統計意義上證明，方差分析結果與電力推進系統實際運行狀態穩定性情況一致。

表6 方差分析表

表7 公因子方差比

本文在電力推進系統運行狀態穩定性分析中，運用多代理數據分析方法集成技術，封裝主成分分析與方差分析算法，定性分析影響電力推進系統穩定性的主要參數，量化了影響程度，攻克了定量類算子和定性類算法交叉應用的難題，實現了海量、異類數據分析的透明、開放和高效。

[1] 焦健, 趙廷弟, 尹樹悅. 基于Agent的飛機使用可用度仿真論證[J]. 航空維修與工程, 2010, （ 1）: 51-53.

[2] 范玉順, 曹軍威. 多代理系統理論方法與應用[M].清華大學出版社. 2002: 6-7.

[3] 吳德勝. 數據包絡分析若干理論和方法研究[D]. 中國科學技術大學, 2006: 13.