中壓環保型設備運行狀態的分布式遠程監測與診斷技術研究

2 分布式故障診斷的協調優化

　　在基于多智能體組的中壓環保型設備分布式運行監測與診斷體系結構中，產品管理智能體和資源調度智能體之間利用TCP/IP協議進行通訊，而資源調度智能體和現場管理智能體之間利用網絡通訊協議進行通訊，現場管理智能體與中壓環保型設備之間利用OPC標準進行通訊，基于多智能體分布式故障診斷體系結構的通信模型結構如圖5所示。

　　中壓環保型設備分布式運行監測與診斷結構是基于協同智能體的通信，對預設任務的完成狀態和中壓環保型設備運行狀態進行監控，并發布給產品管理智能體。基于多智能體的分布式故障診斷系統優化運行如圖6所示。

　　資源調度智能體與現場管理智能體通信方式表述為①描述現場管理智能體向資源調度智能體獲取信息;②描述現場管理智能體向資源調度智能體請求查找產品管理智能體;③描述現場管理智能體尋找現場管理智能體，同時反饋現場管理智能體獲得信息;④描述產品管理智能體向現場管理智能體發布執行任務;⑤描述現場管理智能體收到產品管理智能體的執行任務后做出反應。因此，資源調度智能體與現場管理智能體可以實現任務發布與信息共享。

　　粒子群優化算法是Kennedy和Eberhart于1995 年提出的，它源自群體任務理論，受鳥群或魚群任務的啟發，通過個體間的信息傳遞方式，使整個團體朝同一方向和目標而去^[12-13]。粒子群優化算法(PSO)是進化技術的一種，源自對鳥群捕食任務的研究，它本質上是屬于迭代的隨機搜索算法，具有并行處理特征，魯棒性好，易于實現，原理上可以以較大的概率找到優化問題的全局最優解，且計算效率較高，已成功地應用于求解各種復雜的優化問題。

　　多智能體系統里，將每個智能體 都隨機初始化在總的格子數為Lsize×Lsize的環境中，且每個智能體占一個格子。格子中的數據代表智能體所在環境中的位置信息，每一個智能體自身包含PSO算法中每個粒子的速度和位置兩個數據信息。Lsize是一個正整數，格子總數相當于PSO算法中的種群規模。每個智能體感知的環境信息來自自身所處的局部環境，并可以參考感知到的局部環境信息進任務作決策和完成任務。因此，局部環境對于每個智能體就顯得十分重要。

　　首先將各個智能體隨機分配到空間中對其位置與速度進行初始化，之后為每個智能體隨機分配一定數目的鄰居，每個智能體與這些鄰居一同構成PSIMA的局部環境。在為各個智能體配置鄰居粒子過程中，可參考不同優化問題適應性地選取鄰居粒子數目。將算法應用于環保工程經濟負荷分配，在實驗中結合問題的復雜程度，綜合考慮了尋優效率與尋優結果之間的平衡，保證在較少時間內取得很好的最優解，通過數次實驗確定隨機鄰居數目為20。在不同的具體優化問題中，可通過減少隨機鄰居數目減少算法運行時間，也可通過增加隨機鄰居個數提高問題最優解。

　　每個智能體可以與更多的智能體鄰居進行信息交互，突破了MAPSO中信息傳遞的限制，隨著每次迭代的進行，每個智能體獲得的信息量更大。同時，由于本文選擇的鄰居范圍也不特定，因此每個智能體通過信息交互獲得的有效信息更多，更容易快速學習進任務作決策，協作功能更突出，也使得整個系統收斂更快，效果更好。

　　在PSIMA算法中，每個智能體要更新自己的位置，但與PSO的不同之處在于更新之前首先要先和局部環境中的鄰居粒子進行競爭與合作，所以每個鄰居粒子就要先計算各自適應值。假設智能體在智能體α的20個鄰居中擁有最小的適應值，且。若智能體α滿足：

(1)

　　它是一個優質粒子，否則為劣質粒子。如果智能體 是一個優質粒子，它在解空間的位置保持不變。反之，智能體α在解空間的位置進行調整：

　　即便智能體α是劣質粒子，它仍然在保留了自己原本有用信息的基礎上充分吸收了最優鄰居粒子智能體 的有益信息，進一步減小了自身的適應值。

　　中壓環保型設備分布式運行監測與診斷結構中時采用企業內部和企業外部不同協同機制對執行任務進行監控，達到預設任務的狀態追溯?；诙嘀悄荏w的分布式故障診斷體系結構中各智能體通過協同與共享執行任務，其故障診斷運行框架如圖7所示。

　　中壓環保型設備分布式運行監測與診斷運行框架包括：

　?、佻F場管理智能體可以完成執行任務的信息采集、采樣組態設置、超限報警、數據顯示、信號采集等;

　?、诂F場管理智能體通過自身的自我適應任務具備自治能力，實現數據可管理、在線監測、在線診斷等;

　?、廴粼谝欢ǚ秶鷥痊F場管理智能體無法排除故障，需要利用數據庫傳輸模塊和瀏覽器向資源管理智能體發出協同請求信息，同時講信息收集到遠程故障診斷中心;若在一定范圍內資源管理智能體無法收到排除故障的信息，則資源管理智能體將實現自治，同時進入協同待請求狀態;

　?、苓^程故障診斷智能體對歷史數據進行分析，以及故障診斷與檢測，包括時域和頻域分析、頻譜分析、全息譜分析、細化分析、時域波形分析、軸心軌跡分析、信號濾波解調、高通絕對值解調、時延域分析、故障模式分析、故障溯源等。

3 結論

　　針對中壓環保型設備的故障診斷方式與控制策略單一的問題，本文首先分析當前中壓環保型設備故障診斷方式與方法，通過中壓環保型設備故障診斷內在機理分析，在系統闡述智能體特性、結構、功能基礎上，研究多智能體體系與結構，建立基于多智能體的中壓環保型設備分布式運行監測與診斷體系結構，并在此基礎上基于遺傳算法建立分布式故障診斷體系結構的通信模型，探索分布式故障診斷協同優化機理;最后研究建立多智能體的分布式故障診斷運行機制，為提高中壓環保型設備控制能力，為分布式狀態采集與分析、以及智能判斷評估提供參考，擴展環保工程分布式故障診斷理論的發展和應用。

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　　本文來源于《電子產品世界》2018年第1期第37頁，歡迎您寫論文時引用，并注明出處。