基于Multi-agent的分布式电梯故障诊断系统的研究

采用基于分布式人工智能的思想,将多Agent技术引入电梯故障诊断领域,分析了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程;研究讨论了基于MAS的分布式智能故障诊断系统中Agent之间的调度协同求解方法和机制;给出了知识共享与重用的方法;建立了一种分布式多Agent诊断系统结构及其原型系统;通过在电梯故障诊断的应用仿真,提高了故障诊断的实时性、准确性和整体性能。     

多Agent信息融合的故障诊断研究

该文介绍了将分布式多Agent系统应用于信息融合对装备进行故障诊断的智能故障诊断技术,将多Agent技术与信息融合技术进行了有机的结合,并对多Agent的信息融合理论和故障诊断方法进行了研究。最后,分析了基于此技术的体系结构。     

多智能体的分布式智能故障诊断

基于分布式人工智能的思想 ,将多Agent技术引入复杂故障诊断领域 ,分析了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程 ;讨论了基于模式聚类的故障求解机制及对诊断问题任务辨识、分解 ;研究了多Agent宏观上的约束和关联 ;设计了应用Agent工作状态的表达机制 ;确定了应用Agent间的工作状态影响关系及多Agent间的交互、协作和通讯 ;构建了多Agent模糊关联模型 ;给出了多Agent诊断系统局部诊断决策与全局诊断决策的集成描述结构 ;建立了一种分布式Agent诊断系统结构及其原型系统 .在某电力企     

基于多Agent的某型导弹故障诊断系统任务规划研究

针对基于多Agent的故障诊断系统任务规划问题,研究并给出了该系统任务描述方式和基于系统结构的任务分解方法以及针对诊断的任务分配方案;将诊断Agent的领域知识库建立在该武器系统3个分系统下的各基本结构级上,该方案综合考虑了故障的位置、参数类型和故障诊断率等信息,分配具有针对性,使系统基本实现了故障诊断任务的智能分配;同时这种分配方式的可扩展性、可修改性和灵活性较强,该方法在基于多agent的某型车载导弹故障诊断系统中得到了很好的应用。     

基于多Agent的分布式故障智能诊断原型系统研究

近年来，基于多Agent的分布式故障系统已成功地应用于众多领域，本文将多Agent技术应用于故障诊断领域研究，以开发故障智能诊断的多Agent系统，提出了基于原型系统 的基本框架和系统实现途径及方法，其中着重研究了基于多Agent理论的诊断问题分布式任务分解与控制问题，以及诊断Agent之间的协调合作问题，原型系统的研究，为实际应用系统的研制开发提供了理论指导和方法依据。     

多Agent故障诊断模型及协同技术研究

针对复杂故障诊断领域中多Agent系统应用存在的问题,提出了一种多Agent协同故障诊断模型,同时对多Agent间协作的关键技术提出了改进的黑板模型与消息传送结构相结合的通信机制等,并以三相异步电机轴承故障诊断为应用实例,充分验证了该方法的可行性和有效性。     

基于多Agent的智能监测与诊断技术

由于Agent系统是一个具有自主性、反应性、主动性和社会性的基于硬件和软件的计算机系统,其具有强的环境适应性,能够提高故障诊断的准确率,文中把Agent技术引入智能故障诊断之中。本文以诊断Agent为基础,构造了基于多Agent的监测与诊断模型,并对协作诊断中的任务分解策略、通信机制和诊断结果的综合等关键技术进行了分析,同时对模型实现中的软件机制进行了研究,从而为智能监测诊断的实现提供了支持。     

基于MAS的复杂系统分布式求解策略与推理研究

针对复杂的连续生产线系统监测与故障诊断的动态、分布、实时和不确定特性，将多Agent及相关智能技术引入复杂故障诊断领域，提出了一种嵌套式基于消息传递的多Agent组织模型，分析了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程；研究了模型系统的动态适应性和稳定性；设计了实时诊断Agent工作状态的表达机制；讨论了Agent间的协调协作机制及融合方法；给出了多Agent诊断系统诊断决策的集成描述结构；提出了任务分解与分配调度算法，以充分发挥Agent的社会性和基于场景的特点，使得在复杂系统的问题求解中能提供更为可靠的诊断结果，而且还能节约资源提高诊断效率．将其应用于某安全监控系统中，取得了与专家相似的诊断结果，克服了以往监控诊断系统存在的弊端，提高了企业的安全运行效率．与传统诊断方法相比，体现了Agent技术在复杂分布式问题求解领域的特有优势和良好前景．     

基于多Agent的故障诊断方法集成体系结构

将多种不同的故障诊断方法有效集成,进一步提高诊断系统的综合性能,是智能故障诊断技术发展的必然趋势。以复杂航空装备远程故障诊断中心为应用背景,从物理拓扑结构、逻辑模型、软件体系结构等三个方面,对基于多Agent的故障诊断方法集成体系结构进行了研究,并对集成诊断系统实现的关键问题进行了探讨,从而为实际应用系统的研制提供了理论指导和方法依据。     

基于MAS变电站远程故障诊断模型

将多Agent技术引入到变电站复杂故障诊断领域中,设计了一种智能故障诊断模型,实现了对知识库的有效管理和扩展,构造了扩展BDI的故障诊断Agent结构,对远方运行设备进行了实时监控以及并行分布式处理,为无人值守变电站的综合自动化系统,采用新技术、新方法开发保障电力系统安全经济的运行奠定了重要的参考价值。     

基于多Agent的设备更新决策协同系统研究

分析了设备更新决策流程,指出了一些现有设备更新决策支持系统的不足,应用智能Java Agent模板设计与实现了一个基于多Agent的设备更新决策协同系统,详细地介绍了系统的体系结构以及应用智能Java Agent模板实现基于多Agent的设备更新决策协同系统的方法.     

基于多Agent的汽车起重机故障诊断模型

该文提出一种基于多Agent的可重构能力强、实时性好、智能程度高、便于实际应用的分布式智能故障诊断系统模型,并详细阐述该模型诊断工作过程。模型根据汽车起重机各子系统并行感知故障的情况,动态地组建Agent诊断组,共同完成诊断任务。在某工程机械企业的远程监控与维护系统应用中,该模型能快速、准确地进行故障成因分析,给出合理的决策意见,取得了与专家相似的诊断结果,提高了企业的安全运行效率。     

基于多Agent的智能故障诊断系统研究

对多Agent技术在故障诊断领域的应用作了研究，介绍了结构型和功能型多Agent故障诊断系统的总体结构，并讨论了构造基于多Agent故障诊断系统的关键问题，为实际应用系统的开发提供了理论指导。     

基于Multi-agent的飞机智能故障诊断与监控系统设计

在对飞机故障进行分析的基础上,以Agent为基本单元,建立了飞机智能故障诊断模型,并对诊断任务的分解、飞机智能诊断与监控系统的结构、智能诊断与监控功能的实现方法等进行了分析和研究,设计了飞机故障诊断与监控系统仿真实验方案,对实验准备,实验过程进行了详细的介绍;仿真实验结果表明,基于智能Agent的飞机故障诊断与监控系统,提高了诊断效率及诊断结果的准确性,增加了诊断系统的灵活性和快速性及对故障的监控能力.     

基于MAS的多AGV自动化立体仓库系统设计

结合多台AGV的烟叶配方自动化立体仓库系统的设计,在Multi—Agent系统（MAS）和智能AGV的相关研究的基础上,探讨了在自动化立体仓库系统中应用AGV作为执行智能体实现多智能体协作的自动化仓库系统。采用MAS方法建立了自动化仓库系统模型,并详述了规划Agent和AGV—Agent的实现。该系统的设计提高了企业生产效率,对相关实际应用具有重要意义。     

基于多Agent的坦克火控系统故障诊断方法

提出了一种基于PX I自动测试系统的多Agent结构的坦克火控系统故障诊断方法。给出了在多Agent框架下的故障诊断任务的分配方法和基于模糊群体决策的故障诊断结果的综合。应用实例表明该方法有效提高了诊断结果的准确性,克服了传统单一故障诊断方法诊断能力弱、某些情况准确率较低的不足。     

智能信息处理-面向Internet的分布式人工智能技术

多Agent系统和应用是当前分布式人工智能的研究热点。介绍了Agent的特性和结构,并举例说明了基于多Agent技术的智能信息检索系统的构成和应用。     

多Agent环境下过程设备的分布式智能决策支持

以化工企业过程设备为对象,论述了利用多Agent技术建立的过程设备分布式智能决策支持系统.系统以基本的状态监测Agent为基础,将人工智能与专业知识相结合,建立设备预决算、寿命预测、故障诊断、检修计划、设备管理等多Agent,并构建多Agent之间的通信和协调机制.系统充分利用企业底层的生产信息,依靠多Agent的优势,及时制定合理的维修策略,延长设备的使用寿命,从而达到降低设备全寿命周期费用的效果.     

基于共生进化策略的集成智能故障诊断系统研究

智能故障诊断技术作为人工智能技术在故障诊断领域的应用,为保障工程技术系统的可靠性和安全性开辟了新的途径.但随着系统设备和功能的日益复杂化,发生故障的机率以及由此带来的损失越来越大,现有单一、固定的故障诊断方法却难以满足复杂系统诊断的全部要求.针对故障诊断系统中现有集成故障诊断推理模型的不足,借鉴生物在生态环境中的共生策略,文章提出了一种基于共生进化策略的集成诊断策略,讨论了相关技术问题,采用多Agent技术,给出了相应的集成化诊断系统模型框架.     

一种基于多Agent远程分布式故障诊断系统模型

简要介绍了Agent与多Agent的相关知识,并以军用通信系统为例,分析了远程分布式故障诊断的系统结构,并提出了一种基于多Agent远程分布式故障诊断模型,对其系统工作流程进行了简要介绍。