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第
39
卷第
3
期
2008
年
5
月
太原理工大学学报
Vo
l. 39
No.3
May
2008
JOURNAL
OF
T
AIYUAN
UNIVERSITY
OF
TECHNOLOGY
文章编号
:1007-9432(2008)03-0257-04
基于人工兔痊算法的
Multi-Agent
故障监测诊断系统
武兵
a
熊诗波
a
林健
b
(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
z
根据复杂叔,也设备的分布式、自动化、集成化高的特点,将
Multi-Agent
技术应用于复
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,对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
中固分类号
: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→个集机、电、液为一体的复杂系统,工作在高速、
精密、自动、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,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
[IJ
。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:
Artificial
Immun
巳
Sys
tem)
本质上是依据免疫系统的机理、特征、原理开
收稿日期:
2007-09-10
基金项目:国家自然科学基金重点资助项目
(50335030)
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。
1
Multi-Agent
系统
Multi-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、交通控制等领域凶。
一个
Multi-Agent
系统
(MAS)
是一个为了解
决问题组成的松散捐合网络,该网络的能力超越了
作者简介:武兵(1
968-)
,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,
(Te
l)
0351-601455
1,
( E-mai
l)
wubing@tyut.edu.cn