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1 概述

集散控制系统（DCS）和现场总线控制系统（FCS）已经发展到相当成熟的地步,但是他们仍然存在着缺陷和不足。因此需要建立具有良好的柔性、系统重构能力、容错能力和快速反应性的网络化测控系统。分布式人工智能技术（DAI）, Agent理论、现场总线与单总线的集成技术为设计和实现这种系统提供了一条切实有效的途径。

基于此点出发,本章提出一种基于总线技术的智能化数据采集系统。在该系统中,每个测控单元都被构造成具有自主性和自适应能力的Agent,通过多个Agent之间的协同工作来提高整个系统的可靠性、稳定性和工作效率。这样该现场总线测控系统就具有了信息感知、分布性、并发性、主动性和自适应性的特性。

近来,Agent技术己被认为是进行分布式工业系统建模的一种重要方法,是设计与实施分布式智能测控环境的最自然的手段,是构建下一代测控系统的重要技术之一。

2 系统的多Agent模型

该系统主要由系统管理Agent、控制Agent和感知与执行Agent三部分组成,它们都是具有独立工作能力的自治体或半自治体,通过协作完成系统分配给它或它们的任务,构成一个具有并发性与分布性的MAS （Multi-Agent System）系统。事实上,对于MAS环境下的检测监控系统应是一种具有敏捷性的多Agent系统,由于任务的不同分解与分配以及其它不可预测因素的出现,使得这种多Agent体系能够随时改变组织配置,实现系统的重构,而一旦任务结束,临时组建的系统则立即解散。基于上述思想,图1从系统的组成结构和通信方式定义了该分布式的系统模型。在此系统中,管理Agent是一个综合状态识别系统,它完成对系统总体运行状态的监控,提供对各监控对象的实时监测、评价与决策功能。

图1 系统的结构图

控制Agent和感知与执行Agent为具有自主性和自适应能力的Agent,但它们之间并没有严格的一一对应关系,而是由管理Agent根据任务的需要临时召集组成动态的节点Agent。其中,感知与执行Agent是运行在控制现场的智能设备,是管理Agent在执行任务时信息的主要来源,也是Agent感知能力的基本体现。它们负责现场信号的采集和预处理,提取传感器信号的特征形成监控变量,并确定信号发往何处。同时该Agent接收来自控制Agent的指令,转化为与现场设备匹配的开关量和模拟量输出;控制Agent是系统的核心部件,具有自主决策的能力。此外,在这种多Agent系统中,任务的来源是多方面的。既可以是来自某一控制层次的命令,也可以是来自另一多Agent体系中管理Agent的协作请求。

3 系统工作过程

正常情况下,系统的工作过程如图2所示。

图2 系统工作原理图

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关键词： Lonworks 数据采集系统 现场总线