分布式智能故障诊断：多智能体系统应用探索

"多智能体的分布式智能故障诊断是一种利用分布式人工智能思想，通过多Agent系统（MAS）解决复杂故障诊断问题的方法。该方法探讨了基于模式聚类的故障解决策略，以及如何识别和分解诊断任务。同时，研究了多Agent之间的宏观约束、关联和协作机制，设计了工作状态表示方式，并确定了Agent间的工作状态影响和通信规则。通过构建模糊关联模型，实现了局部和全局诊断决策的集成。这种分布式Agent诊断系统在实际电力企业安全监控系统的应用中，已经展现出与专家诊断相当的效果，有效提升了生产安全性。" 本文主要阐述了多智能体系统在分布式智能故障诊断中的应用，结合现代故障诊断的动态性、分布性、灵活性和实时性等特点，提出了一种新的诊断模型。首先，文章介绍了将多Agent技术引入复杂故障诊断领域的背景和意义，强调了MAS在处理不确定性问题时的优势。接着，作者分析了基于MAS的分布式智能故障诊断方法，这一方法包括了对故障诊断问题的识别和任务分解，这是通过基于模式聚类的故障求解机制实现的。 然后，文章深入探讨了多Agent之间的宏观约束和关联。这些约束和关联是确保多Agent协同工作的关键，同时也影响了它们之间的交互、协作和通讯。作者设计了应用Agent的工作状态表达机制，以便更好地理解每个Agent的状态变化和影响，以及它们之间的工作状态影响关系。 在技术实现层面，构建了一个多Agent模糊关联模型，该模型能够处理诊断过程中的不确定性和模糊性，为局部和全局诊断决策提供了一个集成的描述结构。这样的结构使得系统能根据局部信息做出决策，并通过全局视角优化整个诊断过程。 最后，作者提出了一个分布式Agent诊断系统的具体架构，并开发了原型系统。通过在电力企业安全监控系统中的实际应用，证明了该系统的有效性，其诊断结果与专家诊断相吻合，显著提高了故障诊断的准确性和生产效率。 关键词：多智能体系统（MAS）、智能故障诊断、任务分解、互操作、面向Agent编程（AOP） 这篇论文的研究对分布式故障诊断领域具有重要意义，它提供了一种利用多智能体技术提升复杂系统故障诊断效率和准确性的新途径。同时，该研究还为企业提高安全生产水平提供了理论和技术支持。