基于CBR与多Agent的分布式故障诊断系统研究

摘要

现代故障诊断系统是一个动态的、分布的、柔性的和不确定的复杂系统。多Agent能够利用并行分布式处理技术和模块化设计思想，把复杂系统划分成相对独立的Agent子系统，通过Agent之间的合作与竞争来完成对复杂诊断问题的求解。同时考虑到某些故障诊断领域已积累了丰富的诊断案例，因此本文将基于案例推理（Case Based Reasoning, 简称CBR）与多Agent技术结合起来研究，并应用于分布式故障诊断系统。 首先，介绍了分布式故障诊断系统研究现状，概述了现代人工智能诊断方法原理，简要介绍了CBR方法、Agent技术以及多Agent系统，并以此为基础建立了基于CBR与多Agent的分布式故障诊断系统结构模型。其次，详细的分析了该结构模型中的各个功能Agent；研究了基于投票方案的多CBR Agent协作诊断的机理；研究了多Agent分布式故障诊断系统中三种分布式信任管理方法：基于数字签名的Agent身份的相互鉴别、基于访问控制表控制Agent对系统资源的访问及基于角色的授权访问；介绍了该结构模型中案例检索Agent的安全保护方法。再次，将该结构模型应用于民用飞机故障诊断系统，研究了民用飞机故障诊断系统中CBR关键技术的实现方法：将灰色理论应用于故障案例的相似度计算、采用了基于差异驱动的案例改写方法。最后，在JADE平台上实现了采用合同网方式的多个CBR Agent分布式协作诊断，开发完成了民用飞机故障诊断系统，CBR推理方法及Agent技术相结合的使用，使得该系统具有集体的智能性、较好的健壮性与容错性。