多Agent诊断求解方法研究

• 作者: 夏敬华 张世琪 葛红宇 陆宝春
• 来源期刊: 南京理工大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 模式聚类 故障原型 关联模型
• 年，卷（期）: 2000,（4）
• 页码范围: 345-349
• 页数: 5页
• 分类号: TH165.3|TP182
• 字数: 2720字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9830.2000.04.015

摘要

该文首先建造了一种包括多诊断Agent的诊断系统结构.为提高诊断Agent求解效率,对诊断Agent内部的故障模式进行聚类,将故障模式聚集成多个故障原型,使诊断只在特定空间上进行求解,避免搜索过程的盲目性和无关性;在此基础上,设计了一种基于故障原型的诊断Agent内部序贯诊断算法.另外考虑到诊断对象固有的关联性特征造成的多Agent间的诊断耦合,提出了以故障原型为依据建立Agent间关联模型的方法.基于故障原型的序贯诊断算法和Agent关联模型使Agent的内部诊断和Agent间的协作行为得以有效地联系.文中最后通过一个化工过程诊断实例对提出的多Agent诊断求解方法进行了验证.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆宝春	南京理工大学制造工程学院	93	555	11.0	18.0
2	张世琪	南京理工大学制造工程学院	49	419	12.0	18.0
3	夏敬华	南京理工大学制造工程学院	12	118	7.0	10.0
4	葛红宇	南京理工大学制造工程学院	3	12	2.0	3.0