基于多Ａｇｅｎｔ的遠(yuǎn)程協(xié)作故障診斷模型研究與設(shè)計

摘要：隨著Agent技術(shù)的發(fā)展，出現(xiàn)了多種基于多Agent遠(yuǎn)程協(xié)作故障診斷模型，但它們不能很好地滿足實時性要求較高系統(tǒng)的需求，因此本文以診斷Agent為基礎(chǔ)，構(gòu)建了基于多Agent的遠(yuǎn)程協(xié)作故障診斷模型，并對模型采用了層次劃分，根據(jù)各層Agent的功能，采用合同網(wǎng)協(xié)議對Agent間任務(wù)進行分配協(xié)作，提高了系統(tǒng)故障診斷速度，從而為遠(yuǎn)程故障診斷的實現(xiàn)提供了支持。

關(guān)鍵詞：多Agent；遠(yuǎn)程協(xié)作故障診斷；診斷Agent；合同網(wǎng)協(xié)議

1 前言

隨著信息技術(shù)和現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展，遠(yuǎn)程協(xié)作故障診斷系統(tǒng)對實時性、自動性、智能性和網(wǎng)絡(luò)化等性能提出了越來越高的要求。多Agent技術(shù)可以為遠(yuǎn)程協(xié)作故障診斷系統(tǒng)的實現(xiàn)提供一條有效的途徑，因此在故障診斷領(lǐng)域已經(jīng)得到了廣泛的研究和應(yīng)用。多Agent（Multi-Agent System，MAS）系統(tǒng)提供了一種解決復(fù)雜問題的分而治之的方法，它把一個復(fù)雜、龐大的問題劃分為多個子問題，由一些具有一定功能的Agent分別處理這些子問題或者可以通過成員之間的合作完成某些單個Agent難以實現(xiàn)的子問題，最終實現(xiàn)問題的求解[1]。

遠(yuǎn)程協(xié)作故障診斷模型有兩種模式，一種是基于B/S結(jié)構(gòu)；另一種是基于MAS?；贛AS的遠(yuǎn)程協(xié)作故障診斷系統(tǒng)克服了基于B/S結(jié)構(gòu)存在的缺陷，如網(wǎng)絡(luò)通信負(fù)載集中，經(jīng)常會形成網(wǎng)絡(luò)通信瓶頸，特別是對實時性支持很差等問題。文獻[3]也提出了一個基于多Agent系統(tǒng)的遠(yuǎn)程故障診斷系統(tǒng)模型，各個Agent結(jié)構(gòu)設(shè)計復(fù)雜，增加了通信Agent，各個Agent都要維護自己的資源庫，管理Agent在執(zhí)行中還生成很多Agent，這樣就增加了系統(tǒng)開銷，加大了系統(tǒng)的復(fù)雜度，提高了系統(tǒng)診斷的精度卻降低了系統(tǒng)響應(yīng)的速度。因此，本文提出了一種新的基于多Agent遠(yuǎn)程協(xié)作故障診斷模型，在該模型中管理Agent負(fù)責(zé)診斷任務(wù)和資源的分配及維護學(xué)習(xí)Agent，簡化了管理Agent的設(shè)計，取消了通信Agent，加入了交互Agent，用各Agent自己的通信接口代替通信Agent，簡化了系統(tǒng)的設(shè)計，并且各個診斷Agent可以相互合作，加快了系統(tǒng)響應(yīng)的速度。

2.基于多Agent的遠(yuǎn)程協(xié)作故障診斷模型

2.1遠(yuǎn)程協(xié)作故障診斷體系架構(gòu)

系統(tǒng)總體架構(gòu)采用分布式分層結(jié)構(gòu)，如圖1所示。該體系結(jié)構(gòu)將遠(yuǎn)程協(xié)作故障診斷系統(tǒng)分為通信接口層、邏輯層和數(shù)據(jù)診斷資源接入層[2]。

通信接口層:該層的主要功能負(fù)責(zé)遠(yuǎn)程發(fā)送過來的診斷請求，判斷是否接收該診斷請求，并向邏輯層的故障診斷協(xié)作平臺報告當(dāng)前的診斷請求狀態(tài)。如果接收該診斷請求，則該層啟用故障診斷模塊，調(diào)用數(shù)據(jù)診斷資源接入層的知識庫進行診斷，并把診斷結(jié)果存入數(shù)據(jù)診斷資源接入層控制的故障信息表中，同時向請求遠(yuǎn)程診斷的診斷終端發(fā)回診斷結(jié)果。

邏輯層：在邏輯層中設(shè)計了一個遠(yuǎn)程故障診斷協(xié)作平臺，它是本系統(tǒng)總體架構(gòu)的核心，它提供了廣域范圍內(nèi)共享數(shù)據(jù)診斷資源的平臺，控制診斷任務(wù)的分解，建立了資源共享與多故障診斷系統(tǒng)協(xié)作機制，并利用診斷獲取各種有用知識，對其進行學(xué)習(xí)、提煉，以豐富數(shù)據(jù)診斷資源中的知識庫，不斷提高本系統(tǒng)自身的診斷智能和遠(yuǎn)程服務(wù)能力。

數(shù)據(jù)診斷資源接入層：遠(yuǎn)程協(xié)作故障診斷的最大特點是診斷資源與發(fā)送診斷請求的終端在地域上的分離，無法高效利用診斷資源，使本來可利用的資源浪費掉，但是，本遠(yuǎn)程協(xié)作故障診斷系統(tǒng)設(shè)計了數(shù)據(jù)診斷資源接入層，克服了診斷資源浪費的缺點，為診斷模塊提供了統(tǒng)一的通信接口，實現(xiàn)了資源的共享和高效利用，也方便管理和維護診斷資源。

2.2基于多Agent遠(yuǎn)程協(xié)作故障診斷模型設(shè)計

根據(jù)上小節(jié)提出的系統(tǒng)總體架構(gòu)分層思想及參考文獻4所提出的參考模型，本文設(shè)計了基于多Agent系統(tǒng)的遠(yuǎn)程協(xié)作故障診斷模型，結(jié)合系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)，定義了交互Agent、診斷Agent和管理Agent，如圖2所示。下面詳述各個Agent功能。

交互Agent：當(dāng)遠(yuǎn)程終端向本遠(yuǎn)程協(xié)作故障診斷系統(tǒng)發(fā)出診斷請求時，激活通信接口層中的交互Agent，交互Agent判斷是否是本系統(tǒng)對應(yīng)的大型網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的遠(yuǎn)程終端，如果不是，交互Agent產(chǎn)生一個回應(yīng)消息，拒絕執(zhí)行遠(yuǎn)程診斷，并將這次診斷請求寫入日志中以備后來查詢判斷是否有入侵者攻擊；如果發(fā)來的診斷請求恰好是本遠(yuǎn)程協(xié)作診斷系統(tǒng)規(guī)定的系統(tǒng)內(nèi)的診斷請求，交互Agent向管理Agent報告，并將診斷請求任務(wù)提交給管理Agent，管理Agent決定該診斷任務(wù)是否需要分成各診斷子任務(wù)，并將分成的診斷子任務(wù)通過通信接口交給交互Agent，交互Agent根據(jù)各診斷子任務(wù)調(diào)用相對應(yīng)的診斷Agent，完成故障診斷，同時將診斷結(jié)果以消息的形式發(fā)回原診斷請求終端，通過通信接口把診斷結(jié)果在用戶接口模塊中顯示出來，可以供該遠(yuǎn)程協(xié)作故障診斷系統(tǒng)的用戶查看；用戶也可以輸入命令，調(diào)用交互Agent查詢故障信息。

診斷Agent：診斷Agent在交互Agent中，降低了管理Agent的控制復(fù)雜度，提高了本診斷系統(tǒng)的診斷效率。在交互Agent中的多個診斷Agent，它們互相獨立工作（在一定的條件下），有自己的推理機，采用目前比較流行的分析和推理算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Agent、遺傳算法Agent、專家系統(tǒng)Agent等智能故障診斷模型。診斷Agent接收交互Agent傳送來的診斷任務(wù)，通過交互Agent提供的通信接口查詢數(shù)據(jù)診斷資源接入層中的故障信息表，查看是否有該診斷任務(wù)的故障案例，若有案例，則將診斷結(jié)果通過自身的通信接口直接返回給交互Agent，由交互Agent對其診斷結(jié)果進行處理；若沒有案例，診斷Agent也通過交互Agent提供的通信接口調(diào)用數(shù)據(jù)診斷資源接入層中相對應(yīng)的知識庫（該知識庫的選擇由管理Agent完成），啟動自己的推理機，完成故障診斷。

在診斷Agent診斷過程中，必然會出現(xiàn)診斷不了的故障，這時該診斷Agent利用交互Agent的通信接口向管理Agent報告，管理Agent會對這種情況進行處理，最終完成故障診斷。

管理Agent：管理Agent是本遠(yuǎn)程協(xié)作故障診斷系統(tǒng)的核心，它既充當(dāng)服務(wù)Agent的角色，維護各Agent的信息，又要負(fù)責(zé)管理各個診斷Agent，在遇到復(fù)雜的診斷請求時，它還要進行任務(wù)分解與結(jié)果匯總。管理Agent在接到交互Agent送來的診斷請求時，調(diào)用自身內(nèi)部策略庫中的任務(wù)分解策略和知識庫的維護信息，對交互Agent發(fā)送的診斷任務(wù)進行評價和決策，并將合適的診斷分任務(wù)和相對應(yīng)的知識庫返回給交互Agent，交互Agent針對各分診斷任務(wù)的特點，激活合適結(jié)構(gòu)的診斷Agent進行診斷。若診斷Agent不能診斷出結(jié)果，則該診斷Agent不向交互Agent報告，直接向管理Agent報告，管理Agent采用內(nèi)部策略庫中的多診斷Agent協(xié)作策略分析當(dāng)前報告的診斷Agent，然后查看策略庫中維護的多個Agent信息，最后向多個診斷Agent發(fā)出診斷請求，要求多個診斷Agent協(xié)作共同完成診斷任務(wù)。管理Agent負(fù)責(zé)匯總多診斷Agent協(xié)作完成的診斷結(jié)果，啟動學(xué)習(xí)Agent，經(jīng)學(xué)習(xí)Agent判斷處理，將各種有用信息規(guī)整加入數(shù)據(jù)診斷資源接入層中的知識庫和故障信息表，形成一個不斷增長的經(jīng)驗知識庫和故障信息表，可以防止以后診斷Agent面對同樣的任務(wù)時繼續(xù)向管理Agent發(fā)請求，以增強系統(tǒng)診斷的高效性、環(huán)境適應(yīng)性和智能性。

3 Agent間的協(xié)作

合同網(wǎng)協(xié)議（Contract Net Protocol，CNP）[5]在處理Agent間任務(wù)分配有一定的優(yōu)勢，特別是在分層次的系統(tǒng)任務(wù)中，因此適合本遠(yuǎn)程協(xié)作故障診斷系統(tǒng)的管理Agent和診斷Agent之間的任務(wù)分配關(guān)系，二者寫作關(guān)系如圖3所示。

在該模型中，管理Agent和診斷Agent構(gòu)成了合同關(guān)系。當(dāng)診斷Agent不能診斷當(dāng)前的診斷任務(wù)時，該診斷Agent向管理Agent報告診斷結(jié)果，管理Agent接到診斷結(jié)果后，通過自身策略庫中的評價策略，結(jié)合維護診斷Agent中的信息對該任務(wù)評估，最后把分析結(jié)果以廣播形式向各個診斷Agent發(fā)出，這些診斷Agent會根據(jù)自身的情況確定自己

是否可以診斷該任務(wù)，然后向管理Agent發(fā)出報告請求分配任務(wù)，同時設(shè)置一個等待時間，防止管理Agent不予響應(yīng)時無限止地等待下去，浪費診斷資源。管理Agent對向自己發(fā)出診斷請求的診斷Agent分配任務(wù)，診斷Agent接到分配的任務(wù)后向管理Agent回報信息，這次合同協(xié)商成功。利用上述提到的合同網(wǎng)的任務(wù)協(xié)商方法可以實現(xiàn)任務(wù)的分配，提高協(xié)商過程以及任務(wù)分配的效率，可以克服一些傳統(tǒng)分配任務(wù)的缺點。

4 分析與仿真

設(shè)診斷Agent啟用推理機及完成故障診斷時間為Tk，系統(tǒng)維護各診斷Agent時間為Tv，診斷Agent存取故障信息表的時間為Tf，很明顯，如果診斷Agent調(diào)用推理算法和知識庫而不去查詢故障信息表，則有Tk>>Tf。分析文獻[3]提到的遠(yuǎn)程故障診斷系統(tǒng)模型，本地Agent完成一次故障診斷時間為：

（1）

如需請求遠(yuǎn)程診斷中心的協(xié)作診斷，則診斷時間為：

（2）

式中Td代表通信Agent處理診斷請求地址的時間，Tc代表通信Agent在不同網(wǎng)絡(luò)狀況下選取傳輸策略的計算時間，Tz代表管理Agent中綜合仲裁Agent處理時間，Ts代表管理Agent中數(shù)據(jù)挖掘Agent學(xué)習(xí)處理時間。

本文提出的多Agent遠(yuǎn)程協(xié)作故障診斷模型，診斷Agent完成一次診斷任務(wù)所需時間為(不需要任務(wù)分解)：

（3）

若向管理Agent報告，需要診斷任務(wù)分解時，則完成一次診斷需要時間為：

(4)

式中Tm表示管理Agent分解任務(wù)所需時間，n表示管理Agent分解后的任務(wù)個數(shù)，Tr表示診斷結(jié)果綜合時間，Tx表示學(xué)習(xí)Agent的學(xué)習(xí)時間。當(dāng)診斷任務(wù)分解為2-3個子任務(wù)時，隨著診斷請求的增加，系統(tǒng)中的學(xué)習(xí)機會不斷完善故障信息表(本文模型)和診斷Agent的知識庫(文獻模型)，則響應(yīng)時間的計算就會以公式(1)、(3)為主。

在分布式監(jiān)控系統(tǒng)中，設(shè)1臺診斷設(shè)備監(jiān)控8臺被監(jiān)控設(shè)備，本文所提出的多Agent遠(yuǎn)程協(xié)作故障診斷模型與文獻[3]提到的遠(yuǎn)程故障診斷系統(tǒng)模型故障診斷響應(yīng)時間如圖4所示。

從圖4可以看出，隨著診斷請求次數(shù)不斷增加，本文提出的遠(yuǎn)程協(xié)作故障診斷模型的診斷響應(yīng)時間明顯比原來模型縮短，并且曲線趨于平緩狀，顯示了本文模型的高效性。

結(jié)束語

隨著現(xiàn)代工業(yè)的不斷發(fā)展，遠(yuǎn)程故障診斷要求突破傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)的限制，多Agent技術(shù)起到極大的推動作用，使得多Agent系統(tǒng)在該領(lǐng)域得到了廣泛的研究。本文提出了一種基于多Agent的遠(yuǎn)程協(xié)作故障診斷模型，各個診斷Agent利用自己的結(jié)構(gòu)對故障進行診斷，互不影響，管理Agent采用合同網(wǎng)協(xié)議分配診斷任務(wù)，不同的Agent都有自己的系統(tǒng)接口，可以和其它Agent協(xié)調(diào)通信，提高了系統(tǒng)的靈活性和擴展性；學(xué)習(xí)Agent豐富故障信息表，縮短了故障診斷時間，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度。仿真實驗表明，本文提出的模型確實提高了系統(tǒng)的響應(yīng)速度，為今后工程的具體實現(xiàn)提供了支持。

參考文獻

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