【摘要】：現(xiàn)代機(jī)電系統(tǒng)自動(dòng)化水平日益提高,系統(tǒng)的規(guī)模逐步擴(kuò)大,系統(tǒng)構(gòu)成更加復(fù)雜,其子系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)程度越來越密切,同時(shí),故障發(fā)生的可能性大大增加,表現(xiàn)方式也各式各樣,并且一個(gè)故障源可能引起鏈?zhǔn)椒磻?yīng),導(dǎo)致更大故障發(fā)生,這些特點(diǎn)給系統(tǒng)的故障診斷帶來了前所未有的困難。另一方面,對(duì)于大型復(fù)雜機(jī)電設(shè)備的安全穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)、故障的早期預(yù)測(cè)、推行預(yù)知維修管理、減少由于故障和維修帶來的經(jīng)濟(jì)損失成為現(xiàn)代企業(yè)追求的目標(biāo)。為此,找到合適的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷方法是科技工作者重要的研究方向。 本文研究的大型復(fù)雜機(jī)電設(shè)備,其故障的多樣性、突發(fā)性、漸進(jìn)性以及并發(fā)性等特點(diǎn)決定了對(duì)它的故障診斷是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng)工程。采用各種相互獨(dú)立的診斷系統(tǒng),已經(jīng)不能適應(yīng)實(shí)際設(shè)備的診斷需求,特別是由多臺(tái)裝備組成的分布式復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)。目前,隨著分布式人工智能的發(fā)展,基于多Agent的系統(tǒng)為大規(guī)模復(fù)雜診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)提供了一條很好的途徑,使得診斷系統(tǒng)朝智能化、網(wǎng)絡(luò)化的方向發(fā)展。 論文提出了一個(gè)多Agent分布式故障診斷問題協(xié)作求解的模型FMAS,該模型融多Agent消息傳遞、相互協(xié)作和智能診斷機(jī)制為一體。在該模型中,各個(gè)具有診斷功能的獨(dú)立Agent并行地執(zhí)行本地的診斷任務(wù),同時(shí)和其他診斷Agent交換相關(guān)的信息,各Agent之間相互核對(duì)校正,相互協(xié)同,這樣就可以和多個(gè)人類專家一樣合作完成總體的故障診斷任務(wù)。論文詳細(xì)描述了多Agent框架中各Agent的角色和功能,并討論了其在實(shí)際應(yīng)用中的部署方法,給出了面向診斷對(duì)象的部署方案和方法。 為了更好地共享和交換診斷知識(shí)和有關(guān)信息,針對(duì)多Agent協(xié)商過程的不確定性,研究了多Agent診斷網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成和協(xié)同診斷方法。在多個(gè)Agent系統(tǒng)中,協(xié)作不僅能提高單個(gè)Agent以及由多個(gè)Agent所形成系統(tǒng)的整體行為的性能,增強(qiáng)Agent及Agent系統(tǒng)解決問題的能力,還能使系統(tǒng)具有更好的靈活性。本文采用合同網(wǎng)協(xié)議來完成多Agent間的協(xié)作,并針對(duì)經(jīng)典合同網(wǎng)協(xié)議中的不足進(jìn)行了改進(jìn),提出了一種改進(jìn)的動(dòng)態(tài)合同網(wǎng)協(xié)議P-CNP來完成多任務(wù)并發(fā)狀態(tài)的協(xié)作。實(shí)驗(yàn)證明了改進(jìn)的合同網(wǎng)協(xié)議提高了系統(tǒng)效率,不僅擴(kuò)展了經(jīng)典協(xié)作的理論和方法,也進(jìn)一步增強(qiáng)了其在實(shí)際中的應(yīng)用能力。P-CNP被用于多個(gè)Agent之間的通信,保證了診斷系統(tǒng)的及時(shí)性。仿真結(jié)果和實(shí)驗(yàn)分析用于證明論文提出方法的有效性。 在診斷方法方面針對(duì)多Agent信息的沖突性,研究了多Agent的信息融合,提出了一種多層時(shí)空域D-S證據(jù)理論信息融合故障診斷模型(MT-TS-DS),結(jié)合Agent技術(shù)來實(shí)現(xiàn)分布式故障診斷。該方法把故障診斷過程分為兩層,局部時(shí)間域診斷結(jié)果融合和全局空間域診斷結(jié)果融合。對(duì)于同一被診斷對(duì)象,時(shí)間域的融合可以避免同一測(cè)點(diǎn)由于時(shí)間不同帶來的診斷不確定性,空間域的融合可以使得各個(gè)測(cè)點(diǎn)的診斷結(jié)果相互參照,增加診斷最終結(jié)果的可靠性。不同測(cè)點(diǎn)和同一測(cè)點(diǎn)的不同的時(shí)間段可以采用不同的特征提取方法(時(shí)域分析、小波分析等)和多種智能故障診斷方法(如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等),這也避免了單一方法運(yùn)用造成的診斷偏差。多Agent信息融合技術(shù)的使用,使得分布式故障診斷系統(tǒng)具有集體的智能性、較好的健壯性與容錯(cuò)性。 以某選煤廠的大型機(jī)電設(shè)備為背景,對(duì)該選煤廠關(guān)鍵設(shè)備的診斷進(jìn)行了研究。采用文章中提出的多Agent故障診斷架構(gòu)和故障診斷方法,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于FMAS的選煤廠機(jī)電設(shè)備診斷系統(tǒng)。詳細(xì)闡述該系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的各個(gè)環(huán)節(jié),詳細(xì)分析了系統(tǒng)軟件的實(shí)現(xiàn)方法。對(duì)傳感器布置、系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、軟件功能等方面作了描述,并用具體實(shí)例說明了如何綜合利用該系統(tǒng)進(jìn)行分布式智能故障診斷。
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：TH165.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2794866