基于模糊理论与多智能体水电机组在线故障诊断研究

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1、水力发电第36卷第3期2010年3月基于模糊理论和罗智能俸的水电机组在线故障诊断研究杨志荣．周建中(华中科技大学电气与电子工程学院．湖北武汉430068)摘要：针对水电机组现有在线监测方式的缺陷，设计了一种基于多智能体的故障诊断系统模型。与经典MAS故障诊断系统相比，该模型将任务控制与任务分解融合于一个Agent子系统中，提高了控制信号的传输率并简化系统：状态监测子系统直接从监控现场提取异常特征信号以提高故障监测的灵敏性：在故障诊断子系统中设计了多Agent并行r_『=作结构以满足系统诊断实时性与高可靠性的要求；采用基于java语言的JAFMAS软件构建开发平台建立多A．g

2、ent协调机制实验结果表明了该方法的有效性关键词：故障诊断：智能体；模糊矩阵：水电机组ResearchofOn-lineHydropowerUnitsFaultDiagnosisBasedonFuzzyTheoryandMulti-AgentYangZhirong，ZhouJianzhong(SchoolofElectricalandElecttonicEngineering，HuazhongUniversityofScienceandTechnology，WuhanHubei430068)Abstract：AMAS—-basedfaultdiagnosissystemmo

3、delwasdesignedforimprovingexistingdefectsofhydropoweruniton——linemonitor．ComparingtoclassicalMAS—basedfhuhdiagnosissystem，itintegratesthetaskcontrolanddecompositioninana—gentsubsystem．Thissystemcanincreasethetransmissionrateofcontrolsignalandsimplifythesystem，increasesensitivityoffaultmoni

4、toringasgettingabnormalsignalsdirectlyfromsite，andmeettherequirementonreal—timeandsensitivityoffaultmonitoringafterusingamulti-Agentparallelstructure．TheJAFMASsoftwarebasedonjavawasusedtobuildaplat-formformulti—agentcoordination．KeyWords：faultdiagnosis；intelligentagent；fuzzymatrix；hydropow

5、ergeneratingunit中图分类号：TV737文献标识码：A文章编号：0559—9342(2010)03-0072—03针对上述缺点．研究人员一直在寻求新的诊断0引言模型来提高水电机组故障诊断的准确性与可靠性随着社会现代化程度的不断提高，电力需求量近年来．基于Agent理论的人工智能技术逐渐被引日趋增大．．水电作为无污染、可再生能源倍受青睐。入故障诊断领域并日趋成熟。基于Agent理论的然而随着水电机组单机容量增大，水电机组结构日Multi—AgentfMAS1模型具有较强的自主性、交互益复杂．故障诊断难度不断增加。冈此，研究可靠性、合作性、可变性、适应性、自发性等

6、特点llI，且实用的水电机组故障诊断方法得越来越重要。H鲁棒性和容错能力强．这些特点正好弥补水电机组前我国水电机组故障诊断研究主要存在以下儿个难故障诊断的上述缺点本文将MAS技术引入水电机题：①多故障并发时系统诊断实时性较差；②处组故障综合诊断．并利用模糊数学理论建立了诊断理强耦合性故障能力差．即便系统得到诊断结果，模型其可靠性也差：③大量诊断专家系统都是根据实际专家的经验及现场大量实验数据总结得出的．当有收稿日期：2009—08—20新型故障发时．这些专家系统不能进行及时有效作者简介：杨志荣(1969一)，男，湖北武汉人，博士研究生，主的更新以至于无法x,tN故障进行诊断

7、要从事水电机组故障诊断研究．囫WaterPowerVo1．36．No．3弟36雹弟3旯Ij个仞志宋，寺：量于俣糊埋化刊水电1=}b组仕残似}】早哪计I呵l=1水电机组在线故障诊断模型i综合诊断Lj决策形成Agent{1．1水电机组故障诊断系统模型][本文提H；的故障诊断模型主要巾数据采集Agent、系统稳定赴~!UAgent空蚀监洲Agent调速系统监测Agent状态测Agent、任务控制与分解Agent、故障诊断Agent、交互Agent、通讯Agent和多Agent服务器等几部分成系统T作过程如下：(1)数据信