中壓環(huán)保型設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的分布式遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與診斷技術(shù)研究

王金躍 陸海強(qiáng) 錢(qián)進(jìn) 包偉峰 汪興旺 楊健標(biāo)

摘要：為提高環(huán)保工程中壓環(huán)保型設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與診斷能力，針對(duì)環(huán)保工程中壓環(huán)保型設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)方式與控制策略單一的問(wèn)題，本文首先分析當(dāng)前工業(yè)過(guò)程分布式故障診斷方式與方法，研究多智能體體系與結(jié)構(gòu)，建立基于多智能體的環(huán)保工程中壓環(huán)保型設(shè)備分布式遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與診斷體系結(jié)構(gòu)，分析分布式故障診斷體系結(jié)構(gòu)特點(diǎn)、框架以及策略；并在此基礎(chǔ)上，基于遺傳算法建立分布式故障診斷體系結(jié)構(gòu)的通信模型，探索分布式故障診斷協(xié)同優(yōu)化機(jī)理；最后研究建立多智能體的分布式故障診斷運(yùn)行機(jī)制，為判斷設(shè)備的運(yùn)行狀況、分析設(shè)備的故障原因、提供科學(xué)檢修的依據(jù)、降低設(shè)備維修和維護(hù)成本、提供決策信息與保證生產(chǎn)安全提供參考，擴(kuò)展環(huán)保工程分布式故障診斷理論的發(fā)展和應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：故障診斷；分布式；中壓環(huán)保型設(shè)備；多智能體

DOI： 10.3969/j.issn.1005-5517.2018.1.007

引言

針對(duì)電力工程中壓環(huán)保型設(shè)備的故障診斷方式與控制策略單一的問(wèn)題，本文首先分析當(dāng)前電力工程中壓環(huán)保型設(shè)備故障診斷方式與方法，通過(guò)電力工程中壓環(huán)保型設(shè)備故障診斷內(nèi)在機(jī)理分析，在系統(tǒng)闡述智能體特性、結(jié)構(gòu)、功能基礎(chǔ)上，研究多智能體體系與結(jié)構(gòu)，建立基于多智能體的電力工程中壓環(huán)保型設(shè)備遠(yuǎn)程運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷體系結(jié)構(gòu)，分析分布式故障診斷體系結(jié)構(gòu)特點(diǎn)、框架以及策略，并在此基礎(chǔ)上基于遺傳算法建立分布式故障診斷體系結(jié)構(gòu)的通信模型，探索分布式故障診斷協(xié)同優(yōu)化機(jī)理；最后建立多智能體的分布式故障診斷運(yùn)行機(jī)制，研究基于多智能體的電力工程中壓環(huán)保型設(shè)備遠(yuǎn)程運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷應(yīng)用，為判斷設(shè)備的運(yùn)行狀況、分析設(shè)備的故障原因、提供科學(xué)檢修的依據(jù)、降低設(shè)備維修和維護(hù)成本、提供決策信息與保證生產(chǎn)安全，提供保障支持，提高工業(yè)過(guò)程控制能力，為分布式狀態(tài)采集與分析，以及智能判斷評(píng)估提供參考，擴(kuò)展環(huán)保工程分布式故障診斷理論的發(fā)展和應(yīng)用。

1 中壓環(huán)保型設(shè)備分布式遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)測(cè)體系

1.1 分布式中壓環(huán)保型設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)

分布式中壓環(huán)保型設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)由分散過(guò)程監(jiān)控單元、集中管理單元、通信單元構(gòu)成。在實(shí)際應(yīng)用中，分布式中壓環(huán)保型設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)的構(gòu)成方式比較靈活多變，通過(guò)采用管理計(jì)算機(jī)模塊，也可通過(guò)通用工業(yè)服務(wù)器、工業(yè)控制計(jì)算機(jī)和可編程控制器建實(shí)時(shí)現(xiàn)場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集和控制，并采用數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)傳遞到管理監(jiān)控級(jí)的計(jì)算機(jī)里面[6-8]。

分布式中壓環(huán)保型設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)由組織管理層、任務(wù)控制層和底層設(shè)備層構(gòu)成。分布式現(xiàn)代工業(yè)過(guò)程控制系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)組織管理層負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品信息的收集、存儲(chǔ)、分發(fā)和總結(jié)，最終具備整體調(diào)度和優(yōu)化控制，同時(shí)可以實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部局域網(wǎng)連接，為分布式中壓環(huán)保型設(shè)備質(zhì)量管理、資源管理進(jìn)行連接。管理計(jì)算機(jī)作為分布式中壓環(huán)保型設(shè)備的控制器構(gòu)成了分布式中壓環(huán)保型設(shè)備的任務(wù)控制層，通過(guò)企業(yè)內(nèi)部局域網(wǎng)提供組織管理層所需要的產(chǎn)品信息，同時(shí)通過(guò)控制方式和機(jī)制控制任務(wù)，實(shí)現(xiàn)分布式中壓環(huán)保型設(shè)備的優(yōu)化運(yùn)行。底層設(shè)備層則由不同的生產(chǎn)設(shè)備聯(lián)合組成。分布式中壓環(huán)保型設(shè)備的各子模塊具有獨(dú)立特性與協(xié)同特性。分布式中壓環(huán)保型設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)控制結(jié)構(gòu)如圖1所示。

中央集中管理單元和車(chē)間操作單元想要聯(lián)系與配合，全部控制任務(wù)由組織管理層通知給任務(wù)控制層和底層設(shè)備層。如果出現(xiàn)異常，分布式中壓環(huán)保型設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可能出現(xiàn)局部或者全部故障信息。

1.2 基于多智能體的分布式控制

智能體理論是分布式領(lǐng)域與人工智能研究領(lǐng)域的重要研究問(wèn)題之一，已被認(rèn)為是設(shè)計(jì)和構(gòu)建分布式工程以及智能應(yīng)用的新一代發(fā)展方向。智能體定義是一種特定狀態(tài)，能夠獲取外界環(huán)境，同時(shí)可以利用自身功能與機(jī)理對(duì)獲取信息進(jìn)行加工與處理，完成既定任務(wù)的軟件或者硬件實(shí)體。智能體集成不同的方法以及封裝不同的機(jī)能，可以利用協(xié)作方式與其他智能體進(jìn)行信息場(chǎng)地與通訊，通過(guò)相互之間協(xié)作可以完成綜合目標(biāo)，優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，聯(lián)合實(shí)現(xiàn)既定的任務(wù)[9-11]。多智能體系統(tǒng)是基于多個(gè)智能體相互協(xié)作來(lái)完成預(yù)設(shè)的任務(wù)的體系結(jié)構(gòu)。針對(duì)不同的研究問(wèn)題提出了不同的智能體的定義與模型，其中主要流行與認(rèn)可的是wooldridge等人提出的智能體的弱性描述和強(qiáng)性描述方法。

分布式中壓環(huán)保型設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)的信息共享采用基于OPC接口標(biāo)準(zhǔn)的通信方式，避免不同控制系統(tǒng)的差異性和兼容性，提升了系統(tǒng)的擴(kuò)展能力和兼容能力。分布式中壓環(huán)保型設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)協(xié)同機(jī)制，不僅方便控制系統(tǒng)的實(shí)施，并且為智能體提供了封裝模式與方法，有效將現(xiàn)有的軟硬件模塊打包成某一個(gè)智能體結(jié)構(gòu)。通過(guò)智能體結(jié)構(gòu)間協(xié)同完成預(yù)設(shè)任務(wù)。基于多智能體結(jié)構(gòu)的分布自治思想、分層優(yōu)化模式和協(xié)同工作機(jī)理，建立一種基于多智能體結(jié)構(gòu)的分布式中壓環(huán)保型設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)體系結(jié)構(gòu)，如圖2所示。

多智能體系統(tǒng)是由若干個(gè)智能體組合而成的松散耦合的協(xié)作網(wǎng)絡(luò)。這些智能體能夠感知環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)中其他智能體交互信息。通過(guò)對(duì)自身信息的更新和與其他智能體間的競(jìng)爭(zhēng)與合作來(lái)完成對(duì)實(shí)際復(fù)雜問(wèn)題的求解，體現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)的智能性。

基于多智能體結(jié)構(gòu)的中壓環(huán)保型設(shè)備分布式遠(yuǎn)程運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與診斷體系包括以下智能體：產(chǎn)品管理智能體、資源調(diào)度智能體、現(xiàn)場(chǎng)管理智能體、過(guò)程故障診斷智能體，人機(jī)接口智能體和過(guò)程管理智能體，各智能體的基本功能和結(jié)構(gòu)如下：

（1）信息采集與傳送智能體

信息采集與傳送智能體是實(shí)現(xiàn)全局產(chǎn)品管理，實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)產(chǎn)品管理與控制，不同智能體的協(xié)同與管理，中壓環(huán)保型設(shè)備制的優(yōu)化運(yùn)行，管理各智能體的信息發(fā)布與權(quán)限管理；為資源計(jì)劃接口智能體獲取產(chǎn)品管理信息，達(dá)到智能體的信息共享；實(shí)現(xiàn)與資源調(diào)度智能體協(xié)同管理，具備產(chǎn)品過(guò)程信息監(jiān)督功能，對(duì)系統(tǒng)管理智能體的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，具備產(chǎn)品過(guò)程信息宏觀監(jiān)督功能：與系統(tǒng)管理智能體傳遞運(yùn)行信息，具備設(shè)備過(guò)程信息監(jiān)控功能；與其他智能體的通訊等功能。

（2）人機(jī)接口智能體

人機(jī)接口智能體主要實(shí)現(xiàn)信息采集以及與傳送智能體信息共享，獲取設(shè)備運(yùn)行據(jù)息，分析運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)。同時(shí)實(shí)現(xiàn)分布式遠(yuǎn)程運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與診斷，與企業(yè)已有的資源計(jì)劃系統(tǒng)或者產(chǎn)品控制系統(tǒng)的信息交互對(duì)接，為用戶瀏覽資源計(jì)劃接口智能體獲得的執(zhí)行任務(wù)通過(guò)接口。人機(jī)接口智能體完成用戶與控制系統(tǒng)的通訊與對(duì)接，形成多智能體架構(gòu)的通信機(jī)理與運(yùn)行模式。

（3）系統(tǒng)管理智能體

系統(tǒng)管理智能體是信息采集與傳送智能體和人機(jī)接口智能體的中介，主要負(fù)責(zé)協(xié)同與協(xié)調(diào)現(xiàn)場(chǎng)管理智能體功能。系統(tǒng)管理智能體實(shí)現(xiàn)與采集與傳送智能體信息共享息，接受靜態(tài)任務(wù)和宏觀任務(wù)，資源調(diào)度智能體的歸屬現(xiàn)場(chǎng)管理智能體實(shí)現(xiàn)管理與協(xié)調(diào)，完成產(chǎn)品管理智能體預(yù)設(shè)的任務(wù)，實(shí)現(xiàn)任務(wù)的監(jiān)控，并配備相應(yīng)的制造資源，具體由現(xiàn)場(chǎng)管理智能體完成。同時(shí)資源調(diào)度智能體從現(xiàn)場(chǎng)管理智能體獲得中壓環(huán)保型設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息并傳送給其他智能體，對(duì)預(yù)設(shè)任務(wù)的完成狀態(tài)和中壓環(huán)保型設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控，并發(fā)布給系統(tǒng)管理智能體，實(shí)現(xiàn)預(yù)設(shè)任務(wù)的評(píng)判、優(yōu)化，如圖3所示。

（4）過(guò)程監(jiān)測(cè)診斷智能體

過(guò)程故障診斷智能體由協(xié)作智能體完成將通訊信息傳遞給其它平行結(jié)構(gòu)中的其他智能體，再傳遞給目標(biāo)智能體。多智能體體系框架內(nèi)的智能體根據(jù)某一種方法，例如就近原則、單元原則等，形成不同的智能體水平結(jié)構(gòu)，每個(gè)水平結(jié)構(gòu)同時(shí)包含由多個(gè)智能體。多個(gè)智能體相互協(xié)作，合理分配任務(wù)，可以有效獲取工業(yè)過(guò)程的故障信息，同時(shí)按照既定目標(biāo)，可以完成綜合設(shè)定的目標(biāo)。

過(guò)程故障診斷智能體實(shí)現(xiàn)對(duì)中壓環(huán)保型設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，不僅實(shí)現(xiàn)智能體件信息共享，同時(shí)完成任務(wù)的分解，對(duì)分解預(yù)設(shè)任務(wù)進(jìn)行控制與運(yùn)作，具備產(chǎn)品信息的快速獲取、分析和存儲(chǔ)，故障模式分析、故障溯源等。過(guò)程故障診斷智能體可以實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品信息狀態(tài)評(píng)測(cè)和判斷，并對(duì)早起異常信息做出預(yù)警預(yù)測(cè)，現(xiàn)場(chǎng)管理智能體的結(jié)構(gòu)如圖4所示。

多智能體系統(tǒng)內(nèi)部智能體間進(jìn)行通信，完成求解問(wèn)題，也是能夠形成推斷和決策動(dòng)作功能的具有智能思維與智能任務(wù)的實(shí)體，其具有自治性、反應(yīng)性、主動(dòng)性、社會(huì)性、進(jìn)化性五個(gè)基本特征。

2 分布式故障診斷的協(xié)調(diào)優(yōu)化

在基于多智能體組的中壓環(huán)保型設(shè)備分布式運(yùn)行監(jiān)測(cè)與診斷體系結(jié)構(gòu)中，產(chǎn)品管理智能體和資源調(diào)度智能體之間利用TCP/IP協(xié)議進(jìn)行通訊，而資源調(diào)度智能體和現(xiàn)場(chǎng)管理智能體之間利用網(wǎng)絡(luò)通訊協(xié)議進(jìn)行通訊，現(xiàn)場(chǎng)管理智能體與中壓環(huán)保型設(shè)備之間利用OPC標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行通訊，基于多智能體分布式故障診斷體系結(jié)構(gòu)的通信模型結(jié)構(gòu)如圖5所示。

中壓環(huán)保型設(shè)備分布式運(yùn)行監(jiān)測(cè)與診斷結(jié)構(gòu)是基于協(xié)同智能體的通信，對(duì)預(yù)設(shè)任務(wù)的完成狀態(tài)和中壓環(huán)保型設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控，并發(fā)布給產(chǎn)品管理智能體。基于多智能體的分布式故障診斷系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行如圖6所示。

資源調(diào)度智能體與現(xiàn)場(chǎng)管理智能體通信方式表述為①描述現(xiàn)場(chǎng)管理智能體向資源調(diào)度智能體獲取信息；②描述現(xiàn)場(chǎng)管理智能體向資源調(diào)度智能體請(qǐng)求查找產(chǎn)品管理智能體；③描述現(xiàn)場(chǎng)管理智能體尋找現(xiàn)場(chǎng)管理智能體，同時(shí)反饋現(xiàn)場(chǎng)管理智能體獲得信息；④描述產(chǎn)品管理智能體向現(xiàn)場(chǎng)管理智能體發(fā)布執(zhí)行任務(wù)；⑤描述現(xiàn)場(chǎng)管理智能體收到產(chǎn)品管理智能體的執(zhí)行任務(wù)后做出反應(yīng)。因此，資源調(diào)度智能體與現(xiàn)場(chǎng)管理智能體可以實(shí)現(xiàn)任務(wù)發(fā)布與信息共享。

粒子群優(yōu)化算法是Kennedy和Eberhart于1995年提出的，它源自群體任務(wù)理論，受鳥(niǎo)群或魚(yú)群任務(wù)的啟發(fā)，通過(guò)個(gè)體間的信息傳遞方式，使整個(gè)團(tuán)體朝同一方向和目標(biāo)而去[12-13]。粒子群優(yōu)化算法（PSO）是進(jìn)化技術(shù)的一種，源自對(duì)鳥(niǎo)群捕食任務(wù)的研究，它本質(zhì)上是屬于迭代的隨機(jī)搜索算法，具有并行處理特征，魯棒性好，易于實(shí)現(xiàn)，原理上可以以較大的概率找到優(yōu)化問(wèn)題的全局最優(yōu)解，且計(jì)算效率較高，已成功地應(yīng)用于求解各種復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題。

多智能體系統(tǒng)里，將每個(gè)智能體都隨機(jī)初始化在總的格子數(shù)為L(zhǎng)size×Lsize的環(huán)境中，且每個(gè)智能體占一個(gè)格子。格子中的數(shù)據(jù)代表智能體所在環(huán)境中的位置信息，每一個(gè)智能體自身包含PSO算法中每個(gè)粒子的速度和位置兩個(gè)數(shù)據(jù)信息。Lsize是一個(gè)正整數(shù)，格子總數(shù)相當(dāng)于PSO算法中的種群規(guī)模。每個(gè)智能體感知的環(huán)境信息來(lái)自自身所處的局部環(huán)境，并可以參考感知到的局部環(huán)境信息進(jìn)任務(wù)作決策和完成任務(wù)。因此，局部環(huán)境對(duì)于每個(gè)智能體就顯得十分重要。

首先將各個(gè)智能體隨機(jī)分配到空間中對(duì)其位置與速度進(jìn)行初始化，之后為每個(gè)智能體隨機(jī)分配一定數(shù)目的鄰居，每個(gè)智能體與這些鄰居一同構(gòu)成PSIMA的局部環(huán)境。在為各個(gè)智能體配置鄰居粒子過(guò)程中，可參考不同優(yōu)化問(wèn)題適應(yīng)性地選取鄰居粒子數(shù)目。將算法應(yīng)用于環(huán)保工程經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配，在實(shí)驗(yàn)中結(jié)合問(wèn)題的復(fù)雜程度，綜合考慮了尋優(yōu)效率與尋優(yōu)結(jié)果之間的平衡，保證在較少時(shí)間內(nèi)取得很好的最優(yōu)解，通過(guò)數(shù)次實(shí)驗(yàn)確定隨機(jī)鄰居數(shù)目為20。在不同的具體優(yōu)化問(wèn)題中，可通過(guò)減少隨機(jī)鄰居數(shù)目減少算法運(yùn)行時(shí)間，也可通過(guò)增加隨機(jī)鄰居個(gè)數(shù)提高問(wèn)題最優(yōu)解。

每個(gè)智能體可以與更多的智能體鄰居進(jìn)行信息交互，突破了MAPSO中信息傳遞的限制，隨著每次迭代的進(jìn)行，每個(gè)智能體獲得的信息量更大。同時(shí)，由于本文選擇的鄰居范圍也不特定，因此每個(gè)智能體通過(guò)信息交互獲得的有效信息更多，更容易快速學(xué)習(xí)進(jìn)任務(wù)作決策，協(xié)作功能更突出，也使得整個(gè)系統(tǒng)收斂更快，效果更好。

在PSIMA算法中，每個(gè)智能體要更新自己的位置，但與PSO的不同之處在于更新之前首先要先和局部環(huán)境中的鄰居粒子進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)與合作，所以每個(gè)鄰居粒子就要先計(jì)算各自適應(yīng)值。假設(shè)智能體β在智能α的20個(gè)鄰居中擁有最小的適應(yīng)值，且β=（β1，β2，…，βn）。若智能體α滿足：

f（α）≤f（β）

（1）

它是一個(gè)優(yōu)質(zhì)粒子，否則為劣質(zhì)粒子。如果智能體是一個(gè)優(yōu)質(zhì)粒子，它在解空間的位置保持不變。反之，智能體α在解空間的位置進(jìn)行調(diào)整：