基于多Agent的分布式信号流模型故障诊断方法研究-论文.pdf

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1、总第242期舰船电子工程Vo1．34No．82014年第8期ShipElectronicEngineeringl45基于多Agent的分布式信号流模型故障诊断方法研究何洪雨林志文魏国珩。胡卫(1．91872部队北京102442)(2．海军工程大学信息安全系武汉430033)摘要针对大型复杂电子设备故障诊断问题，在叙述常用智能故障诊断方法手段基础上，利用Agent技术，提出了多Agent的分布式信号流模型故障诊断方法，综合采用系统故障D矩阵，利用分布式数据采集并实时诊断，结合数据融合和冲突消解算法，最终得出相对合理的诊断结果，较好的解决了复杂电

2、子设备故障诊断难的问题。关键词多Agent；D矩阵；故障诊断中图分类号TP183DOI：10．3969／j．issn1672-9730．2014．08．039DistributedFaultDiagnosisMethodBasedonMulti-agentSignalFlowModelHEHongyuLINZhiwenWEIGuohen~HUWei(1．No．91872TroopsofPLA，Beijing102442)(2．CommunicationStation，NavalUniversityofEngineering，Wuhan4300

3、33)AbstractForlargeandcomplexelectronicequipmentfaultdiagnosisproblem，basedondescribingthemethodincorn—monlyusedmeansofintelligentfaultdiagnosisandusingthemulti-agent，thepaperpresentsamulti-agentdistributedsignalflowmodelbasedfaultdiagnosismethod．Thepaperusesacombinationofs

4、ystemfailureD-matrix，theuseofdistributedda—taacquisitionandreal-timediagnostics，combinedwithdatafusionandconflictresolutionalgorithm，andfinallygetsarela—tivelyreasonablediagnosis．Theprogramsolvescomplexelectronicequipmentfaultdiagnosisdifficultproblempreferably．KeyWordsmult

5、i-agent，D-matrix，faultdiagnosisClassNuflf~rTP183子设备故障诊断能力的形成和提高L1叫]。1引言近年来，各种技术纷纷用于大型复杂电子设备随着电子设备的技术性、复杂性和密集性程度故障诊断领域，基于多Agent的分布式诊断技术是Et益提高，以及各种信息技术、智能技术的广泛应其中的研究热点之一。文献Es]面向Agent的诊断用，其维修保障难度和要求都越来越高。对于大型策略，提出采用神经网络精确诊断的混合诊断策复杂电子设备的故障诊断，涉及地理分散的多个子略。其中初步诊断采用模糊算法求得故障隶属度系统、上万

6、个测试数据采集和上千个模块故障推最高的故障，再利用神经网络算法进行精度，确诊理，传统集中式故障诊断过程涉及数据多、数据传断区分故障的严重程度，提高了系统的诊断精度。输困难，诊断推理计算时间长、效率低，对故障诊断文献E6]设计的多Agent模型采用CORBA技术实算法和诊断推理系统结构设计的实现提出了很高现地理上分布的各个Agent可以方便地根据新的的要求。而且，由于某些复杂电子设备本身故障征故障解决情况扩充现有综合知识库。兆交叉混淆、故障因素相互制约、难以进行精确的分布式Agent技术的核心是采用面向对象的状态描述等特点，用于测试的故障检测设

7、备越来越中间件构建分布式的结构模型，并首先由区域A—复杂，但故障虚警率越来越高，严重制约了复杂电gent实现对本地测试数据的分析和初步诊断，确定收稿日期：2014年2月9日，修回日期：2014年3月13Et作者简介：何洪雨，男，硕士，工程师，研究方向：故障诊断。146何洪雨等：基于多Agent的分布式信号流模型故障诊断方法研究总第242期本地l临测的故障情况，之后利用网络接口提供的通转发；未得出诊断结果的直接转发至全局管理A—信协议，实现与其它多区域诊断数据的有机融合，gent；最后由中心集中Agent综合各区域结论推理得到·全局管理Agen

8、t：用于管理本系统各Agent装备的整体故障情况。正是由于上述分布式A—的信息，负责系统中新增和删除Agent，并发布给gent技术区域自治能力强、本地诊断效率高、