基于多agent系统的光纤瓦斯传感监测研究

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1、武汉理工大学硕十学位论文1．1煤矿监测系统现状第1章绪论煤矿监测监控技术的开发和应用，在国内起步于80年代初期，至今已得到广泛的发展和应用11J。计算机化的在线监测系统是将现场的模拟量信号或已加工成数字量的信号直接用信号电缆输到以计算机为中心的监测系统，对机器的参数进行连续性的集中监测【2J。随着新材料技术、电子传感技术、数字通信技术、控制技术、微计算机技术、软件技术和网络技术的迅速发展，监测监控系统从其通讯方式上划分，先后经历了三个阶段：第一阶段是每个传感器需一对传输线连接到地面的星型结构；第二阶段是在一对传输线上实现多路频率分割的载波传输；第三阶段是目前应用最多

2、的中心站和分站之间的半双工时分总线方式。此外，还有中心站和分站之间的星型网络结构、环型网络结构，但这两者也分别因使用电缆多和抗故障能力差的缺点，被逐步淘汰。目前国内主要使用自主研发的多种KJ系列的煤矿监测监控系统。目前煤矿监测系统的体系结构大部分都是白中心站计算机向下，由接口装置、信号传输总线、井下分站和各类传感器、断电仪等组成，中心站计算机和各分站呈集散型积木结构13J。系统采用巡检方式完成，即中心站计算机顺序向各分站发出命令，分站接到指令后，响应中断，接受中心站下发的配置文件或执行控制输出命令，并分时把该站监测数据上传，中心站计算机对这些数据分析、处理、存档。系

3、统主要存在两方面的不足：一是由于硬件结构本身的差异，软件的修改和维护要靠专门的软件人员遵循其特有的控制算法通过编程从底层实现，极为不便【4】；二是这种中心站计算机向下的系统结构自身就存在不足之处，当被管设备数目增多，树形网络结构层次增加，集中式管理的反应时间就会越来越长，导致中心站计算机负载过重，网络开销过大。2课题来源及研究意义本课题来源于武汉市科技攻关项目：煤矿瓦斯气体光纤传感器。光纤传感武汉理T大学硕：卜学位论文技术在国际上是七十年代后期迅速发展起来的新技术。由于光纤传感器具有体积小、重量轻、电绝缘性好、无电火花、安全、抗电磁干扰、灵敏度高、便于利用现有光通信

4、技术组成遥测网等优点，对传统的传感器能起到扩展、提高的作用，在很多情况下能完成传统的传感器很难甚至不能完成的任务。光纤气体传感技术是光纤传感器技术的一个重要应用分支。近年来，它在环境监测、电力系统以及油田、矿井、辐射区的安全保护等方面的应用受到广泛重视，在强电磁干扰环境中对易燃易爆气体的监测更能显示其优越性。本文主要任务是结合这种新型瓦斯光纤气体传感器，着重解决当前煤矿安全监测中系统软件维护难，中心站计算机负载过重，网络开销过大的问题。为了解决这些问题，本文引入一个新的概念——智能代理(Agent)。这个概念起源于20世纪70年代，是一个新的研究和开发领域，其内容涉

5、及到人工智能、信息检索、计算机网络、数据库、数据挖掘、自然语言处理等领域的理论和技术，主要是人工智能(AI，ArtificialIntelligence)方面的研究。随着计算机网络以及基于网络的分布式计算技术的发展，智能代理(Agent)技术研究逐渐成为人工智能领域的一个新的研究热点，也成为分布式人工智能(DistributedArtificialIntel1igence，DAI)的重要研究方向。Agent拥有自主性，社会性，反应性，智能性等特征，非常适合于解决复杂的网络信息智能化管理。多Agent的协同工作，如设备Agent和上层管理服务Agent协同工作，使得软

6、件和硬件本身的差异相分离，大大降低了软件维护和修改的难度；同时Agent在分布式网络信息智能化管理方面的优越性在很大程度上提高了联网监测的实时性和可靠性，因此，本文提出了基于MAS的光纤瓦斯传感监测模型。通过传感器多点测量信息数据初步融合，多种传感器的协同工作和信息共享，得到较精确的甲烷浓度分布信息，为煤矿瓦斯监测提供了新的思路。1．3论文的主要内容及结构安排全文主要包含如下六个部分，各部分内容安排如下：第i章绪论，介绍本课题的来源及意义，目前瓦斯监测的发展现状以及本课题主要研究的内容。第2章主要介绍了红外光谱吸收型光纤气体传感器的原理及研究方法。2武汉理．[人学硕

7、士学位论文第3章Agent与多Agent系统，详细介绍Agent技术以及多Agent系统。第4章系统运行平台的介绍，详细介绍了本课题研究所用的Agent平台JADE系统。第5章基于MAS的光纤瓦斯传感监测模型实现，包括传感器中各Agent的设计，数据融合处理，瓦斯监测MAS体系结构阐述，系统通信结构模型分析等。第6章对光纤瓦斯传感器和温度传感器协同工作的可行性进行了实验分析。第7章对整个论文的工作做出了总结，并对后续的工作进行了简要的描述。3武汉理工大学硕十学位论文第2章红外光谱吸收型光纤气体传感器的原理方法研究2．1光纤传感器定义光纤传感器从本质上看是一种器件