何洪雨 林志文 魏國珩 胡 衛(wèi)

（1.91872部隊 北京 102442）（2.海軍工程大學(xué)信息安全系 武漢 430033）

1 引言

隨著電子設(shè)備的技術(shù)性、復(fù)雜性和密集性程度日益提高，以及各種信息技術(shù)、智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，其維修保障難度和要求都越來越高。對于大型復(fù)雜電子設(shè)備的故障診斷，涉及地理分散的多個子系統(tǒng)、上萬個測試數(shù)據(jù)采集和上千個模塊故障推理，傳統(tǒng)集中式故障診斷過程涉及數(shù)據(jù)多、數(shù)據(jù)傳輸困難，診斷推理計算時間長、效率低，對故障診斷算法和診斷推理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計的實現(xiàn)提出了很高的要求。而且，由于某些復(fù)雜電子設(shè)備本身故障征兆交叉混淆、故障因素相互制約、難以進行精確的狀態(tài)描述等特點，用于測試的故障檢測設(shè)備越來越復(fù)雜，但故障虛警率越來越高，嚴重制約了復(fù)雜電子設(shè)備故障診斷能力的形成和提高［1～4］。

近年來，各種技術(shù)紛紛用于大型復(fù)雜電子設(shè)備故障診斷領(lǐng)域，基于多Agent的分布式診斷技術(shù)是其中的研究熱點之一。文獻［5］面向Agent的診斷策略，提出采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精確診斷的混合診斷策略。其中初步診斷采用模糊算法求得故障隸屬度最高的故障，再利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行精度，確診斷區(qū)分故障的嚴重程度，提高了系統(tǒng)的診斷精度。文獻［6］設(shè)計的多Agent模型采用CORBA技術(shù)實現(xiàn)地理上分布的各個Agent可以方便地根據(jù)新的故障解決情況擴充現(xiàn)有綜合知識庫。

分布式Agent技術(shù)的核心是采用面向?qū)ο蟮闹虚g件構(gòu)建分布式的結(jié)構(gòu)模型，并首先由區(qū)域A－gent實現(xiàn)對本地測試數(shù)據(jù)的分析和初步診斷，確定本地臨測的故障情況，之后利用網(wǎng)絡(luò)接口提供的通信協(xié)議，實現(xiàn)與其它多區(qū)域診斷數(shù)據(jù)的有機融合，最后由中心集中Agent綜合各區(qū)域結(jié)論推理得到裝備的整體故障情況。正是由于上述分布式A－gent技術(shù)區(qū)域自治能力強、本地診斷效率高、系統(tǒng)間數(shù)據(jù)傳輸數(shù)量少，裝備系統(tǒng)故障診斷虛警率低等優(yōu)點，分布式Agent技術(shù)在復(fù)雜電子設(shè)備故障診斷領(lǐng)域得到了廣泛的研究和嘗試，也發(fā)揮了重要的、不可缺的作用。

本文提出了一種多Agent的分布式信號流模型故障診斷方法，綜合采用系統(tǒng)故障D矩陣，利用分布式數(shù)據(jù)采集并實時診斷，結(jié)合數(shù)據(jù)融合和沖突消解算法，最終得出相對合理的診斷結(jié)果，較好地解決了復(fù)雜電子設(shè)備故障診斷難的問題。

2 多Agent故障診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型

針對大型復(fù)雜電子設(shè)備故障診斷特點，按照基于多區(qū)域代理（Agent）的故障診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)要求構(gòu)建大型復(fù)雜電子設(shè)備故障診斷結(jié)構(gòu)模型。

2.1 Agent結(jié)構(gòu)

擬采用故障樹模型進行被診斷對象的知識庫建模，由于故障樹模型因果推理的特點，各Agent的動作是根據(jù)輸入條件及其計算結(jié)果決定的，因此采用如圖1所示的結(jié)構(gòu)。

多區(qū)域代理（A－gent）通過信息采集器，從外部環(huán)境之中收集有用信息，A－gent通過對消息的綜合之后基于故障D 矩 陣［7～10］計 算 之后，將結(jié)果送于執(zhí)行器執(zhí)行，作用于外部環(huán)境。

2.2 多Agent描述

基于多Agent的故障診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)將包含三種類型Agent：子系統(tǒng)故障監(jiān)測Agent、故障信息交互綜合Agent和全局管理Agent，各Agent的功能描述如下。

·子系統(tǒng)故障監(jiān)測Agent：對所指定的子系統(tǒng)模塊進行實時采集和有效檢測，查詢本地故障知識庫以確定故障信息，將故障信息生成故障矩陣，通過通信協(xié)議和專用的通信信道傳遞給故障信息交互Agent和故障綜合計算Agent；

·故障信息交互綜合Agent：對監(jiān)測到的各子系統(tǒng)故障監(jiān)測Agent提交的故障信息矩陣進行匯總，經(jīng)過綜合計算分析，得出診斷結(jié)果，并進行存儲轉(zhuǎn)發(fā)；未得出診斷結(jié)果的直接轉(zhuǎn)發(fā)至全局管理A－gent；

· 全局管理Agent：用于管理本系統(tǒng)各Agent的信息，負責(zé)系統(tǒng)中新增和刪除Agent，并發(fā)布給相關(guān)Agent，當多個Agent發(fā)生競爭沖突（同一故障現(xiàn)象同時由多個Agent提交）時，向指定Agent發(fā)出授權(quán)，同時更新故障知識庫的內(nèi)容，將已定義的由故障信息交互綜合Agent提供的未知故障進行參數(shù)格式化后加入到故障知識庫中，并分發(fā)給相應(yīng)的Agent。

2.3 診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

由以上三種類型的Agent構(gòu)成大型復(fù)雜電子設(shè)備故障診斷層次結(jié)構(gòu)模型，如圖2所示。

圖2 故障診斷層次結(jié)構(gòu)模型

多個子系統(tǒng)故障檢測Agent參與大型復(fù)雜電子設(shè)備故障檢測，每個Agent根據(jù)自己的判斷方法和標準，給出相應(yīng)的測試結(jié)果，并將這些測試結(jié)果發(fā)送給故障信息交互綜合Agent，綜合信息交互Agent對這些結(jié)果采用D矩陣算法進行協(xié)同診斷和沖突消解，最終找出復(fù)雜電子設(shè)備中可能的故障節(jié)點，為維修提供參考。

利用多Agent進行故障診斷，必須使集成在同一系統(tǒng)中的各個Agent能夠彼此通信和協(xié)作，各Agent之間為了能夠通信，啟動時必須向全局管理Agent發(fā)送自己的有關(guān)信息進行注冊，并在退出時申請刪除，由全局管理Agent實現(xiàn)各區(qū)域代理的實時動態(tài)管理。

對于多個Agent之間的協(xié)作關(guān)系，若故障源單一且被多個Agent感知時，選擇耗費系統(tǒng)資源最少、診斷效果最好的子系統(tǒng)故障監(jiān)測Agent來完成診斷任務(wù)；對于復(fù)雜的故障診斷問題，則根據(jù)故障知識庫的要求將其分解，并運用多種故障診斷方法協(xié)同完成。為了完成共同診斷任務(wù)而合作的子系統(tǒng)故障監(jiān)測Agent和故障信息交互綜合Agent形成一個統(tǒng)一的聯(lián)盟，此時，全局管理Agent根據(jù)子系統(tǒng)故障監(jiān)測Agent提交的故障矩陣信息，向具有相應(yīng)能力的故障信息交互綜合Agent請求進行處理，具體的協(xié)同診斷流程如圖3所示。

圖3 復(fù)雜故障多Agent協(xié)同診斷流程

多Agent診斷的核心在于如何協(xié)調(diào)和組織多個Agent通過競爭和合作求解問題。競爭和合作是多Agent系統(tǒng)模擬人類及人類社會的基本行為。各子系統(tǒng)故障監(jiān)測Agent分別獨立對問題求解，故障信息交互綜合Agent負責(zé)尋求最佳求解方案，當結(jié)果出現(xiàn)沖突時，相互之間協(xié)調(diào)實現(xiàn)沖突消解。

3 協(xié)同診斷推理

Agent可以認為是具有感知能力、問題求解能力和與外界通信能力的智能實體，通過一種松耦合的方式進行分步并行求解。如圖4所示，全局管理Agent實現(xiàn)任務(wù)的分解、分配和診斷Agent任務(wù)執(zhí)行進程的控制，掌握所有子系統(tǒng)故障監(jiān)測Agent的外部特征，負責(zé)協(xié)調(diào)不同層之間的協(xié)作及控制問題的求解。

圖4 多Agent協(xié)同診斷機制

子系統(tǒng)故障監(jiān)測Agent負責(zé)完成全局管理A－gent分配的診斷任務(wù)，同一層次不同的監(jiān)測Agent可以包含不同的知識表達方式和推理機制，可對相同的診斷任務(wù)進行并行求解。當多個監(jiān)測Agent對同一類型的故障進行并行求解時，由于各監(jiān)測Agent的所擁有的知識和使用的推理機制不同，所得到的結(jié)果難免會有所差異，甚至相互沖突。決策Agent負責(zé)從不同的診斷結(jié)論中找出最優(yōu)，并對相互沖突的結(jié)果進行相關(guān)回溯，實現(xiàn)沖突消解。

每一個子系統(tǒng)故障監(jiān)測Agent都產(chǎn)生一個故障矩陣Ui（i＝1，…，n），構(gòu)成故障結(jié)論集，同時設(shè)定M 個標準衡量各個故障診斷結(jié)論，｛C1，C2，…，CM｝，采用動態(tài)模糊綜合評判方法求解在不同的衡量標準下的綜合評判值，從而確定最終的故障點。

4 故障點判斷

每一個子系統(tǒng)故障監(jiān)測Agent都產(chǎn)生一個故障矩陣，構(gòu)成故障結(jié)論集，運用不同的測試方法對故障進行檢測，并采用動態(tài)模糊綜合評判方法求解在不同的衡量標準下的綜合評判值，從而確定最終的故障點。Ti代表第i各故障檢測Agent，Mj代表第j各節(jié)點可能就是故障點，dij代表第i各故障測試Agent對Mj是故障點的判斷，如果dij＝1，則代表該點可能為故障點，如果dij＝0，則該故障測試則認為該節(jié)點無故障，故障D矩陣如圖5所示。

圖5 測試判斷D矩陣

確定故障節(jié)點步驟如下：

第二步，如果剩余Ti測試中，滿足?dij＝1，j∈｛a，b，c｝，則刪除Ti測試點。

第三步，從剩下的測試點中任選兩個，稱為Tx和Ty，判斷?j∈［1，m］，dxj＝dyj，記錄相等的j的值，假設(shè)有且唯一j值d，則Md也為故障點。重復(fù)該過程，直至所有兩個測試點都進行判斷過，同理此方案也可能找出其他符合上述條件的點，可能測出點記錄為Me、Mf。

第四步，如果剩余Ti測試方案中，滿足?dij＝1，j∈｛a，b，c，d，e，f｝，則刪除Ti測試點。

第五步，依此類推，在方案中任選k個點（k≤n－z，z為已經(jīng)刪除的測試點的數(shù)目），記錄相等的j的值，假設(shè)存在有且唯一j值g，則Mg也為可能故障點。重復(fù)該過程直至所有任k個點之間進行過相互比較。

第六步，得出結(jié)論，上述所有查出的故障點即為損壞節(jié)點。將判斷信息發(fā)送給故障信息交互綜合Agent。

5 結(jié)語

針對大型復(fù)雜電子設(shè)備故障診斷問題，在敘述常用智能故障診斷方法手段基礎(chǔ)上，利用Agent技術(shù)，提出了多Agent的分布式信號流模型故障診斷方法，每個Agent結(jié)合D矩陣判斷方法，判斷出損壞的節(jié)點，故障信息交互綜合Agent根據(jù)每個判斷結(jié)果進行整合處理，得出最后結(jié)論，在下一步的研究之中，將會對于D矩陣判斷進一步改進，提高判斷效率，對于多Agent判斷方案進一步優(yōu)化，使得判斷的結(jié)果更加準確。

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