田 宇，趙昶宇

（1.海軍駐天津八三五七所軍事代表室，天津 300308；2.天津津航計算技術(shù)研究所，天津 300308）

多Agent智能故障診斷在艦載火控系統(tǒng)上的應(yīng)用

田 宇1，趙昶宇2

（1.海軍駐天津八三五七所軍事代表室，天津 300308；2.天津津航計算技術(shù)研究所，天津 300308）

對多Agent技術(shù)在艦載火控系統(tǒng)故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用作了研究，采用案例推理技術(shù)、粗糙集和D-S證據(jù)理論相結(jié)合的多Agent智能診斷方法，建立了一種艦載火控系統(tǒng)故障診斷的新模型。利用案例推理的方法對艦載火控系統(tǒng)故障知識進行了知識獲取和管理，得到艦載火控系統(tǒng)的故障特征屬性；利用粗糙集的優(yōu)勢對故障特征進行了屬性約簡和值約簡；利用D-S合成法則和診斷決策規(guī)則對沖突證據(jù)合成，得到最終的診斷結(jié)果。該故障診斷模型實現(xiàn)了利用多Agent對艦載火控系統(tǒng)故障進行綜合診斷，診斷的可靠性和準(zhǔn)確性遠遠大于利用單個特征域進行診斷的局部診斷結(jié)果，提高了艦載火控系統(tǒng)故障診斷的精度。

艦載火控；多Agent；粗糙集；D-S證據(jù)理論

故障診斷技術(shù)對于保證艦載火控系統(tǒng)的可靠性和安全性來說至關(guān)重要。為了滿足艦載火控系統(tǒng)工作的高可靠性要求，艦載火控系統(tǒng)必須建立正確的故障診斷模型。艦載火控系統(tǒng)設(shè)備量大，內(nèi)部和外部接口繁多，發(fā)生故障的形式多種多樣，傳統(tǒng)的單一智能技術(shù)的故障診斷已經(jīng)很難滿足當(dāng)前復(fù)雜系統(tǒng)診斷的全部任務(wù)要求，而且單一的診斷模型具有比較明顯的缺陷——封閉性、難以解決通用性與高效性之間的矛盾。因此，如何解決上述問題，使得智能故障診斷系統(tǒng)既有通用性和高效性，又能處理異常類故障診斷，成為現(xiàn)階段艦載火控系統(tǒng)智能故障診斷系統(tǒng)面臨的主要挑戰(zhàn)。

Agent技術(shù)是分布式人工智能技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的必然結(jié)果，通過對問題域的描述、分解和分配，將大系統(tǒng)劃分為分散的面向特定問題相對簡單的子系統(tǒng)，并協(xié)調(diào)各子系統(tǒng)并行相互協(xié)作地進行問題求解。由于空間相機系統(tǒng)龐大，故障非常復(fù)雜，診斷中還有極大的不確定因素。因此，將艦載火控系統(tǒng)的故障診斷任務(wù)分解為多個子任務(wù)，分布到各個獨立的子診斷系統(tǒng)中，每個子診斷系統(tǒng)可利用各自的知識和問題求解方法，分別或共同協(xié)作求解艦載火控系統(tǒng)的故障診斷問題，有利于克服現(xiàn)有故障診斷系統(tǒng)的不足，充分發(fā)揮各種診斷資源的優(yōu)勢，完成艦載火控系統(tǒng)的故障診斷。

本文基于案例推理技術(shù)設(shè)計了故障檢測Agent，基于粗糙集設(shè)計了故障識別Agent，基于D-S證據(jù)理論設(shè)計了決策Agent，此外，艦載火控系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)還包括管理Agent和控制計算機等。通過仿真實驗，該艦載火控系統(tǒng)集成故障診斷系統(tǒng)充分利用了各種診斷方法的優(yōu)點，診斷精度高且速度快，可自動化地對艦載火控系統(tǒng)的各種數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測與診斷推理。

1 多Agent艦載火控系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)

艦載火控系統(tǒng)故障診斷的內(nèi)容包括故障檢測、故障識別以及故障決策等方面，基于多Agent的艦載火控系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 艦載火控系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

艦載火控系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)由故障檢測Agent、故障識別Agent、故障決策Agent、管理Agent及主控計算機組成。故障檢測Agent和故障識別Agent統(tǒng)稱為故障診斷Agent。管理Agent的作用是記錄各個Agent的狀態(tài)信息、功能，并協(xié)調(diào)各個Agent之間的關(guān)系。系統(tǒng)的具體實現(xiàn)過程為：由故障診斷Agent通過接收來自傳感器的數(shù)據(jù)信息來檢測是否有故障產(chǎn)生，并通過Agent通信語言KQML將檢測結(jié)果發(fā)送給管理Agent；當(dāng)檢測到有故障產(chǎn)生時，管理Agent通知故障識別Agent進行故障的識別，需要不同功能的Agent通過KQML來通知對方自己需要什么以及能給對方什么樣的數(shù)據(jù)，從而完成了Agent之間的通信與協(xié)作；故障決策Agent將決策結(jié)果及時送給管理Agent，管理Agent與主控計算機通過光纖傳遞數(shù)據(jù)，而主控計算機又可通過1553B總線或無線通訊方式與地面監(jiān)控系統(tǒng)進行信息傳遞，完成整個系統(tǒng)的診斷過程。

2 故障檢測Agent設(shè)計

本文采用了基于案例推理的方法對艦載火控系統(tǒng)進行故障檢測，對艦載火控系統(tǒng)故障知識進行知識獲取和管理，建立了艦載火控系統(tǒng)的知識庫管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)是對知識庫中的知識進行管理和控制，完成對知識庫的各種操作，并向用戶提供檢索和查詢手段。

艦載火控系統(tǒng)的故障案例可以定義為一個四元組：

式（1）中：D={d1，d2，…，dn}，為非空有限集合，表示故障案例的描述信息，包括案例編號、故障發(fā)生時間、故障類型等；S={s1，s2，…，sn}，為非空有限集合，表示故障案例征兆屬性集；M為案例的結(jié)論信息；E為案例的輔助信息。案例檢索是位于案例推理系統(tǒng)的中心環(huán)節(jié)，案例庫索引和檢索過程的目的是建造1個結(jié)構(gòu)或過程來得到最適當(dāng)?shù)陌咐?，基于案例的推理流程圖如圖2所示。

圖2 艦載火控系統(tǒng)案例推理流程圖

通過上述案例推理方法，建立艦載火控系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)，采用正向推理和案例檢索推理相結(jié)合，可以準(zhǔn)確、有效地對艦載火控系統(tǒng)進行故障檢測。

3 故障識別Agent設(shè)計

通過案例推理方法將數(shù)據(jù)采集得到艦載火控系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù)通過特征提取獲得每個故障對應(yīng)的所有故障特征屬性。為了進一步識別故障原因和故障部位，需要對這些故障特征屬性進行故障識別。本文采用粗糙集的方法對上述故障特征屬性進行屬性約簡。令S=（U，C∪D，V，f）是一個信息系統(tǒng)，C是條件屬性，D是決策屬性，c（x）記錄x在屬性c（c∈C）上的值，C（i，j）為可辨識矩陣中第i行第j列的元素，則差別矩陣C表示為：

差別矩陣形式化如圖3所示。

圖3 差別矩陣示意圖

基于差別矩陣的屬性約簡算法得出（T為決策表，A為屬性約簡后的條件屬性集合，C為決策表T的差別矩陣，）：ak∈{cij}。

C0為核屬性集合，把核屬性集合賦給R，令R=C0；求出所有包含核屬性的條件屬性組合Q；差別矩陣變?yōu)椋–Q），B=A-R；對所有的ak∈B，計算在C中屬性頻率最大的屬性ak，并賦予aq；將aq添加到R中；重復(fù)上述過程，直至C為空。經(jīng)過上述處理后，R就是最后的約簡結(jié)果。

4 故障決策Agent設(shè)計

在利用粗糙集對艦載火控系統(tǒng)故障屬性進行約簡后，得到一組特征向量。為了提高故障診斷的精度和準(zhǔn)確性，需要利用D-S證據(jù)理論進行特征向量空間到證據(jù)推理空間的轉(zhuǎn)換，即獲得p條證據(jù)E1，E2，…，Ep，其中，Ei證據(jù)的基本信任分配函數(shù)為mi（θj|zl），（j=1，2，…，t；t為焦元個數(shù)；l=1，2，…，N）。當(dāng)獲取證據(jù)后，需要將多條證據(jù)進行合成已達到對各個故障發(fā)生概率的一致性解釋。在此基礎(chǔ)上，設(shè)立一定的決策規(guī)則來判斷某一故障的發(fā)生與否，最終完成艦載火控系統(tǒng)的故障診斷，整個流程如圖4所示。

圖4 故障決策Agent示意圖

5 結(jié)束語

本文針對艦載火控系統(tǒng)的故障診斷，提出并實現(xiàn)了集成案例推理技術(shù)、粗糙集和D-S證據(jù)理論的多Agent智能診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)充分利用了案例推理技術(shù)易于進行知識獲取的特點，粗糙集對屬性約簡的優(yōu)勢和D-S證據(jù)理論能夠處理不確定信息的表達和合成的特長，彌補了傳統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)的不足，提高了系統(tǒng)故障診斷的準(zhǔn)確度和精度，從而得到了更加客觀、可靠的艦載火控系統(tǒng)故障診斷結(jié)果。

［1］路楊，甘志華，王劍斐.基于案例推理的多故障診斷方法研究［J］.計算機應(yīng)用研究，2009，11（26）.

［2］王國胤，姚一豫，于洪.粗糙集理論與應(yīng)用研究綜述［J］.計算機學(xué)報，2009，32（07）.

［3］李文立，郭凱紅.D-S證據(jù)理論合成規(guī)則及沖突問題［J］.系統(tǒng)工程理論與實踐，2010，30（08）.

［4］卜樂平，劉開培，侯新國.采用D-S證據(jù)推理的電機轉(zhuǎn)子故障診斷［J］.振動、測試與診斷，2011，31（01）.

〔編輯：張思楠〕

TP393.08

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2017.13.146

2095-6835（2017）13-0146-03