周凱，周洋洋，趙昶宇

（1.中國人民解放軍92678 部隊(duì)，天津 300202；2.海軍駐天津八三五七所軍事代表室，天津 300308；3.天津津航計(jì)算技術(shù)研究所，天津 300308）

UPS 的出現(xiàn)在很大程度上解決了企業(yè)和個(gè)體家庭中用電設(shè)備的供電質(zhì)量問題，在現(xiàn)階段已成為分布式計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中不可或缺的配套設(shè)備。UPS 電源系統(tǒng)的智能化、網(wǎng)絡(luò)化、高頻化、數(shù)字化和模塊化的不斷發(fā)展，導(dǎo)致UPS 電源系統(tǒng)的組成和功能性能也日益復(fù)雜，一旦UPS 電源系統(tǒng)出現(xiàn)故障，其故障表現(xiàn)形式和故障產(chǎn)生的原因也會(huì)各式各樣。因此，尋找一種合適的方法實(shí)現(xiàn)對(duì)UPS 電源系統(tǒng)的智能故障診斷已變得日益迫切。

Agent 技術(shù)的最大特點(diǎn)是通過與環(huán)境和其他Agent之間的相互協(xié)作將復(fù)雜問題或者大系統(tǒng)進(jìn)行分解和分配，并自主地將復(fù)雜問題或大系統(tǒng)劃分為多個(gè)相對(duì)簡單且面向特定問題的子系統(tǒng)，便于問題的求解。將多Agent 技術(shù)與故障診斷相結(jié)合，并應(yīng)用于UPS 電源系統(tǒng)中，可以充分發(fā)揮多Agent 技術(shù)在故障定位和診斷方面的優(yōu)勢(shì)，解決了當(dāng)前UPS 電源系統(tǒng)故障診斷不深入、不徹底的問題，實(shí)現(xiàn)了對(duì)UPS 電源系統(tǒng)全面準(zhǔn)確的故障診斷。

由于D-S 證據(jù)理論特別擅長對(duì)不確定信息的處理，該技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于故障診斷和決策分析等領(lǐng)域。將BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與D-S 證據(jù)理論相結(jié)合，保證了D-S 證據(jù)理論對(duì)不同故障征兆的基本概率分配的確定性，并充分發(fā)揮BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力、非線性表達(dá)能力和分類能力，提高對(duì)UPS 電源系統(tǒng)故障診斷的準(zhǔn)確率。同時(shí)，采用粗糙集理論對(duì)采集到的故障樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行屬性約簡和值約簡，盡可能減小BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入規(guī)模，提高BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂能力，并縮短算法的計(jì)算時(shí)間。

本文采用多Agent 技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)UPS 電源系統(tǒng)的智能故障診斷。其中，案例推理Agent 完成UPS 電源系統(tǒng)的故障檢測(cè)，粗糙集Agent 和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Agent對(duì)UPS 電源系統(tǒng)進(jìn)行了故障識(shí)別，D-S 證據(jù)理論Agent實(shí)現(xiàn)了UPS 電源系統(tǒng)的故障決策。上述基于多Agent技術(shù)的UPS 電源故障診斷系統(tǒng)具有診斷精度高、速度快的特點(diǎn)，能滿足用戶的診斷需求，具有較好的診斷效果和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

1 基于多Agent 技術(shù)UPS 電源系統(tǒng)故障診斷體系結(jié)構(gòu)

UPS 電源系統(tǒng)故障診斷的內(nèi)容包括案例推理Agent、粗糙集Agent、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Agent 以及D-S 證據(jù)理論Agent 等，基于多Agent 的UPS 電源系統(tǒng)故障診斷體系結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

圖1 UPS 電源系統(tǒng)故障診斷體系結(jié)構(gòu)圖

UPS 電源系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)分為故障檢測(cè)、故障識(shí)別和故障決策3 個(gè)環(huán)節(jié)。UPS 電源系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)的工作原理是：接收傳感器發(fā)送的數(shù)據(jù)信息，通過案例推理Agent 來檢測(cè)系統(tǒng)當(dāng)前是否存在故障，并將檢測(cè)結(jié)果通知管理Agent。若案例推理Agent 檢測(cè)到系統(tǒng)存在故障后，管理Agent 告知粗糙集Agent 和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Agent 對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別處理，并完成粗糙集Agent 和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Agent 之間的相互通信和協(xié)作。管理Agent 將故障識(shí)別的結(jié)果傳遞給D-S 證據(jù)理論Agent，經(jīng)D-S 證據(jù)理論對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行推理決策后，將最終的決策/診斷結(jié)果告知管理Agent。管理Agent 通過數(shù)據(jù)總線將診斷結(jié)果發(fā)送給UPS 電源控制系統(tǒng)計(jì)算機(jī)，完成UPS 電源系統(tǒng)的故障診斷過程。

2 案例推理Agent 設(shè)計(jì)

UPS 電源系統(tǒng)通常由整流器、旁路系統(tǒng)、逆變器、計(jì)算機(jī)主控系統(tǒng)和電源系統(tǒng)等組成。由于UPS 電源系統(tǒng)組成較為復(fù)雜，任一電子元器件的損壞均有可能導(dǎo)致UPS 電源系統(tǒng)無法正常工作。因此，需要相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜覍?duì)UPS 電源系統(tǒng)創(chuàng)建故障案例庫，故障案例庫包括故障描述信息、故障案例征兆集、故障結(jié)論信息和案例輔助信息。其中，故障描述信息通常包含故障發(fā)生時(shí)間、故障現(xiàn)象、故障模式等，故障案例征兆集包括故障特征向量和故障特征權(quán)重向量，故障結(jié)論信息包括故障解決措施、故障手冊(cè)以及結(jié)果評(píng)價(jià)等，案例輔助信息包括故障所屬系統(tǒng)、故障所屬部件、案例標(biāo)識(shí)和編號(hào)、成功匹配次數(shù)和學(xué)習(xí)質(zhì)量等。

UPS 電源故障診斷系統(tǒng)通常對(duì)電壓值和電流值的頻率、相位以及幅值等信號(hào)量進(jìn)行采集和監(jiān)測(cè)，包括逆變器輸出端電壓值、輸出平衡的監(jiān)測(cè)、市電監(jiān)測(cè)、旁路市電監(jiān)測(cè)、逆變器電流監(jiān)測(cè)、負(fù)載監(jiān)測(cè)以及電池電壓監(jiān)測(cè)等。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)UPS 電源系統(tǒng)的故障檢測(cè)，需要將上述采集到的信號(hào)量/故障征兆進(jìn)行初步的故障決策，判斷當(dāng)前系統(tǒng)是否發(fā)生故障?；诎咐评砑夹g(shù)的故障決策表由條件屬性和決策屬性構(gòu)成，條件屬性包含每個(gè)故障案例中所有的故障征兆及其故障征兆取值，由這些故障征兆可能產(chǎn)生的故障模式則為該故障案例對(duì)應(yīng)的決策屬性。通過建立條件屬性-決策屬性對(duì)應(yīng)關(guān)系表，可以實(shí)現(xiàn)UPS 電源系統(tǒng)的故障檢測(cè)功能。

3 粗糙集Agent 設(shè)計(jì)和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Agent設(shè)計(jì)

3.1 粗糙集Agent 設(shè)計(jì)

利用粗糙集在知識(shí)分類和知識(shí)約簡方面的優(yōu)勢(shì)，將其應(yīng)用在UPS 電源故障診斷系統(tǒng)的故障識(shí)別上。通過案例推理Agent 技術(shù)檢測(cè)并獲取到UPS 電源系統(tǒng)的若干故障特征向量，利用粗糙集理論對(duì)這些故障特征向量進(jìn)行屬性約簡和值約簡，并完成對(duì)故障特征向量的分類，實(shí)現(xiàn)對(duì)UPS 電源系統(tǒng)故障的初步識(shí)別[1]。

UPS 電源系統(tǒng)中利用粗糙集進(jìn)行故障特征向量的屬性約簡和值約簡的步驟如下：①基于粗糙集計(jì)算每個(gè)UPS 電源系統(tǒng)故障樣本的屬性重要度和依賴度，去除冗余屬性；②計(jì)算粗糙集區(qū)分矩陣和核屬性，利用區(qū)分矩陣導(dǎo)出區(qū)分函數(shù)，根據(jù)區(qū)分函數(shù)獲取并建立析取范式的每個(gè)合取項(xiàng)，得到故障樣本的屬性約簡集合；③基于啟發(fā)式值約簡算法，將故障樣本約簡后的屬性集合和UPS 電源系統(tǒng)決策屬性構(gòu)建成決策表，利用啟發(fā)式信息對(duì)該決策表進(jìn)行“去冗余信息”操作，并將約簡后的新表作為初始決策表。篩選并刪除決策表記錄中的冗余屬性值，對(duì)所有記錄的屬性值不斷進(jìn)行約簡得到近似最小的決策規(guī)則集，完成對(duì)UPS 電源系統(tǒng)故障樣本所有特征向量的終極約簡。

3.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Agent 設(shè)計(jì)

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性映射能力、自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力、泛化能力以及容錯(cuò)能力，利用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)UPS 電源系統(tǒng)的故障樣本進(jìn)行深度數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)訓(xùn)練，建立故障特征和故障之間的映射，實(shí)現(xiàn)對(duì)UPS 電源系統(tǒng)的故障再識(shí)別[2]。由于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練精度和算法執(zhí)行時(shí)間與訓(xùn)練樣本集的大小密切相關(guān)，經(jīng)過粗糙集屬性約簡和值約簡后將最小的故障樣本集作為BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，優(yōu)化了BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果，極大地提高了訓(xùn)練精度和算法的執(zhí)行效率。

UPS 電源系統(tǒng)中利用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行樣本故障特征訓(xùn)練的步驟如下：①初始化BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層、隱含層和輸出層；②將粗糙集屬性約簡和值約簡后以最小的故障樣本來訓(xùn)練該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，使其滿足誤差精度要求；③通過訓(xùn)練獲取BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種參數(shù)，并計(jì)算得到每種故障特征到故障模式的基本概率分配。

4 故障決策Agent 設(shè)計(jì)

UPS 電源系統(tǒng)常見的故障問題描述如表1 所示。

表1 UPS 故障問題描述說明

在UPS 電源系統(tǒng)的故障診斷中，利用D-S 證據(jù)理論對(duì)多個(gè)故障征兆進(jìn)行信息融合，實(shí)現(xiàn)對(duì)UPS 電源系統(tǒng)故障診斷結(jié)果的決策。但是D-S 證據(jù)理論對(duì)不同故障征兆的基本概率分配僅憑專家的經(jīng)驗(yàn)獲得，而BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以直接獲取不同故障征兆的基本概率分配，將BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S 證據(jù)理論相結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)UPS電源系統(tǒng)更加客觀準(zhǔn)確的故障診斷。

UPS 電源系統(tǒng)中利用D-S 證據(jù)理論進(jìn)行故障決策的步驟如下：①計(jì)算每條證據(jù)的信度函數(shù)和似然函數(shù)，通過D-S 合成規(guī)則進(jìn)行融合；②根據(jù)UPS 電源系統(tǒng)故障診斷特點(diǎn)，制定診斷決策規(guī)則；③根據(jù)診斷決策規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)融合后的信度區(qū)間進(jìn)行決策分析，獲得診斷結(jié)果。

UPS 電源系統(tǒng)故障決策的處理流程如圖2 所示。

圖2 故障決策Agent 示意圖

5 結(jié)論

本文針對(duì)UPS 電源系統(tǒng)故障診斷的特點(diǎn)，建立了案例推理、粗糙集、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及D-S 證據(jù)理論的多Agent 智能綜合診斷系統(tǒng)。該故障診斷系統(tǒng)充分發(fā)揮各個(gè)Agent 技術(shù)領(lǐng)域的優(yōu)點(diǎn)，有效彌補(bǔ)了傳統(tǒng)故障診斷技術(shù)的不足，不僅提高了UPS 電源系統(tǒng)故障診斷的效率，而且能夠獲得更加客觀、準(zhǔn)確的診斷結(jié)果，實(shí)現(xiàn)了UPS 電源系統(tǒng)的智能故障診斷。