大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能診斷多Agent系統(tǒng)的研究.pdf

1、大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械是廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)的重點(diǎn)關(guān)鍵設(shè)備，如：汽輪機(jī)發(fā)電機(jī)組、水輪機(jī)發(fā)電機(jī)組、渦輪發(fā)動(dòng)機(jī)、壓縮機(jī)、通風(fēng)機(jī)、水泵等，建立大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能診斷系統(tǒng)是企業(yè)為保證設(shè)備安全運(yùn)轉(zhuǎn)的迫切需要。由于企業(yè)中大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械分布的分散性及大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能診斷的復(fù)雜性，分布式智能、具有自適應(yīng)功能的多算法“動(dòng)態(tài)融合”智能診斷是大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能診斷的理論研究和工程應(yīng)用中急需解決的問(wèn)題。多 Agent 系統(tǒng) (Multi-Agent System，簡(jiǎn)稱MAS)

2、作為分布式人工智能的一個(gè)分支，將問(wèn)題域分解為多個(gè)自治或者半自治的Agent，Agent與所處環(huán)境、人以及個(gè)體之間進(jìn)行自主交互、協(xié)商與合作表現(xiàn)出“集體智能”，以解決大規(guī)模問(wèn)題的求解。多Agent系統(tǒng)在機(jī)器人智能判別、互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎等領(lǐng)域得到了應(yīng)用。 本論文在國(guó)家科技攻關(guān)計(jì)劃項(xiàng)目《設(shè)備故障網(wǎng)絡(luò)化智能診斷系統(tǒng)》(編號(hào)：2001BA201A0610)和有關(guān)橫向課題的支持下，根據(jù)多Agent系統(tǒng)的基本理論和大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械特點(diǎn)，研究了大型旋轉(zhuǎn)

3、機(jī)械智能診斷的知識(shí)體系、多Agent系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)、個(gè)體Agent、多Agent系統(tǒng)模型與策略，建立了適用性強(qiáng)的新型的大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能診斷多Agent系統(tǒng)，在有關(guān)工程項(xiàng)目中得到了初步驗(yàn)證。 本文主要研究?jī)?nèi)容有： (1) 大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能診斷知識(shí)體系的研究。根據(jù)對(duì)多家大型企業(yè)的調(diào)研成果、ISO 18436國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)及大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能診斷的特點(diǎn)，首次將教育學(xué)中知識(shí)體系的概念及研究方法引入到大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能診斷的知識(shí)表示中，深入研

4、究了知識(shí)體系系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、內(nèi)容及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方法，以 Authorware軟件為平臺(tái)，建立了新型的、系統(tǒng)的、開(kāi)放式、模塊化的大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能診斷知識(shí)體系及軟件系統(tǒng)。兩個(gè)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)例初步驗(yàn)證系統(tǒng)作為人工診斷知識(shí)庫(kù)的作用。 (2) 大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能診斷多Agent系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)。在大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能診斷知識(shí)體系的基礎(chǔ)上，研究了大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能診斷任務(wù)分解方法，建立了多Agent系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)及個(gè)體Agent模型。在多Agent系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)

5、中，研究了多Agent系統(tǒng)的組成、各部分功能、系統(tǒng)工作機(jī)制及多Agent系統(tǒng)與知識(shí)體系系統(tǒng)之間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了由管理Agent總體協(xié)調(diào)的多個(gè)功能Agent協(xié)商決定的多種方法“動(dòng)態(tài)融合”完成診斷任務(wù)的大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能診斷多Agent系統(tǒng)。在個(gè)體Agent模型的設(shè)計(jì)中，首次提出了在現(xiàn)有BDI模型的基礎(chǔ)上引入基于興趣指標(biāo)和信心指標(biāo)的心理狀態(tài)的心智模型，建立了由心智層和行為層組成的兩層個(gè)體Agent結(jié)構(gòu)，分析了心智層和行為層的結(jié)構(gòu)及功能。

6、 (3) 大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能診斷個(gè)體Agent的研究。在現(xiàn)有BDI模型基礎(chǔ)上，提出了個(gè)體Agent心智中思維狀態(tài)具體結(jié)構(gòu)及行為流程。研究了個(gè)體Agent心智中心理狀態(tài)的影響因素，建立了基于二維模糊隸屬度的信心指標(biāo)算法及基于信心指標(biāo)和信號(hào)特點(diǎn)的CBR興趣指標(biāo)算法。使個(gè)體Agent在解決診斷任務(wù)的過(guò)程中模擬人類專家的思維方式，根據(jù)具體任務(wù)自主地選擇合適的診斷行為，完成診斷任務(wù)。 (4) 大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能診斷多Agent系統(tǒng)模型與策略的

7、研究。研究了多Agent系統(tǒng)的協(xié)商策略、診斷流程、通訊方式、通訊協(xié)議、管理Agent的功能結(jié)構(gòu)及有關(guān)算法。提出了基于診斷準(zhǔn)確率和診斷時(shí)間的效用評(píng)估算法、基于效用評(píng)估的協(xié)商策略、分區(qū)黑板和消息通訊方式相結(jié)合的通訊方式及共享本體論的通訊協(xié)議。使多Agent系統(tǒng)能模擬人類專家集體診斷方式，實(shí)現(xiàn)多個(gè)Agent之間的交互、協(xié)商及協(xié)作解決診斷問(wèn)題。 (5) 大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能診斷多Agent系統(tǒng)的工程應(yīng)用研究。在某大型鋼鐵企業(yè)現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上