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1、基于人工免疫算法的Multi-Agent故障监测诊断系统第39卷第3期2008年5月太原理工大学JOURNALOFTAIYUANUNIVERSITY0FTECHN0L0GYVo1.39No.3Mav2008文章编号:1007—9432(2008)03—0257-04基于人工免疫算法的Multi—Agent故障监测诊断系统武兵,熊诗波,林健(太原理工大学a.机械电子工程研究所;b.网络中心,山西太原030024)摘要:根据复杂机电设备的分布式,自动化,集成化高的特点,将Multi—Agent技术应
2、用于复杂机电设备的故障监测,提出了一个基于层次模型的监测系统构架.各监测Agent中采用实值反向选择免疫算法,对设备运行中的异常情况进行识别.应用该系统N-某选煤厂电机系统进行在线监测,提高了系统监测的智能化,自适应能力,并具有良好的可扩展性.关键词:故障监测;Multi—Agent系统;人工免疫系统;实值反向选择算法中图分类号:TP266文献标识码:A随着现代大型设备越来越复杂,设备故障诊断及设备维护的重要性日益突出.大型机电系统一般是一个集机,电,液为一体的复杂系统,工作在高速,精密,自动,
3、重载条件下,对设备可靠性要求很高.这样的系统一旦出现故障,将导致巨大的经济损失,并可能引起严重的后果.而依靠单一智能技术的故障诊断已难于满足复杂系统诊断的全部任务要求,因此,现代制造企业要求对设备产生的故障能够实时,快速地诊断,并能够快速修复,以尽可能地减少故障带来的生产上的损失.大型系统的集成化,复杂化和网络化趋势越来越明显,一般会由许多具有不同功能的子系统构成,对这类复杂诊断对象的检测方法也不尽相同,且各系统之间又会有不同程度的关联.为此,首先应根据系统分解理论,将其分解为不同层次的子系统,
4、然后才能找出故障产生和传播途径,故障与征兆之间的关系_】].为了能够实时,全面地了解设备运行状况以及检测故障产生部位和程度,既要对各子系统进行相对独立的监测,又要互相交流信息,学习和积累知识.将Multi—Agent技术应用于大型复杂机电设备的故障监测,可以充分利用Multi-Agent系统的分布式,智能性,自适应和可扩展性等特点.人工免疫系统(AIS:ArtificialImmuneSys—tern)本质上是依据免疫系统的机理,特征,原理开发的,并能解决工程问题的计算或信息系统.免疫系统是一种
5、复杂的分布式信息处理学习系统,其具有的分布式,自适应,容错,无教师学习,识别和记忆等性能,在复杂系统的故障监测与诊断中具有很大的潜力,为故障诊断领域的发展开辟了崭新的途径.为了适应复杂系统的分层和模块化特点,笔者将人工免疫与Multi—Agent技术相结合用于故障监测系统,这样既能够利用Multi—Agent系统的分布式,智能性和可扩展性好等特点,又能够发挥人工免疫系统的自适应,自学习和识别记忆等优势,从而提高大型设备故障诊断和预测的自适应能力,实时性和准确性.1Multi—Agent系统Mul
6、ti-Agent技术主要研究一组自治的Agent在分布式开放的动态环境下,通过交互,合作,竞争,协商等智能行为完成复杂的控制或任务求解.由于它更能体现人类的社会智能,更加适合开放的,动态的社会环境,因而引起了各领域研究人员的浓厚的兴趣,并已广泛应用于科学计算,计算机网络及软件系统,柔性制造系统,电子商务,企业管理和电力系统,交通控制等领域_2].一个Multi—Agent系统(MAS)是一个为了解决问题组成的松散耦合网络,该网络的能力超越了收稿日期:2007-09一lO基金项目:国家自然科学基金
7、重点资助项目(50335030)作者简介:武兵(1968一),男,河北吴桥人,博士研究生,主要从事复杂机电系统智能故障诊断理论和方法研究,(TeI)0351—6014551,(E-mail)wubing@tyut.edu.cn258太原理工大学第39卷其中每一个实体的能力或知识,共同工作以找出问题的答案[3].换句话说,一个MAS就是一组Agent相互合作共同完成问题解决的系统.MAS通常用于问题复杂,数据分散以及异步计算的情况,此时由大量的Agent处理分布式的任务,各自自主运行并且相互作用.
8、利用Multi-Agent技术,系统的体系结构不仅要具备一般分布式系统所具有的资源共享,宜于扩展,可靠性强,实时性好的特点,更重要的是要建立一种体系结构能使各Agent通过相互的协调,相互协作来解决大规模的复杂问题;同时克服Agent之间的行为冲突以及建立一个庞大知识库所造成的知识管理和扩展的困难,使系统对环境和外部干扰具有很强的鲁棒性,可靠性和自适应,自组织能力.MAS的一个主要研究方面是架构设计,其中心问题是各独立Agent的义务和行为,Agent之间的协作活动和采用的通信协议,即各个Age
