一种多Agent的故障检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种多Agent的故障检测方法及装置，根据传感器序列确定状态转移函数作为局部映射,根据状态转移函数构建多Agent传感器数据采集模型，从而持续的保证智能制造的产品加工过程中对于传感器采集到的数据故障检测的可靠性，使传感器进行故障检测的工作状态保持稳定，有效率地使用多Agent技术通过传感器系统来侦测复杂制造系统的故障点对于复杂制造系统的影响范围及时确认是否发生了故障、何处发生了故障；通过提高传感器的精确的监测精度，以便在安全管理过程中赢得时间及时实施维修或故障处理，或者通过维护使故障不会继续恶化和蔓延。

A Multi-Agent Fault Detection Method and Device

The invention discloses a multi-agent fault detection method and device. The state transition function is determined as a local mapping according to the sensor sequence, and the multi-agent sensor data acquisition model is constructed according to the state transition function, so as to continuously guarantee the reliability of the data fault detection collected by the sensor in the process of intelligent manufacturing, and to enable the sensor to carry out fault detection. Stable working state, efficient use of multi-agent technology through sensor system to detect the impact of fault points on complex manufacturing system, timely confirm whether or not a fault has occurred and where a fault has occurred; by improving the accuracy of sensor monitoring, in order to win time in the process of safety management and timely implement maintenance or fault treatment, or Through maintenance, the failure will not continue to deteriorate and spread.

【技术实现步骤摘要】
一种多Agent的故障检测方法及装置
本公开涉及故障检测
，具体涉及一种多Agent的故障检测方法及装置。
技术介绍
在智能制造过程中，故障检测技术所应用到的多Agent技术为多代理人的启发式(heuristic)求解法，其为寻求有效而稳定路径的算法。在复杂制造系统的故障检测过程中，复杂制造系统的智能制造设备依其结构而建构不同状态转移(statetransition)机率，每个Agent皆可在故障点的点间移动，而所移动的距离由该点周遭的故障频率的变化量来决定。Agent移动方向的机率由Agent群最佳化算法中，透过Agent行经所滞留的费洛蒙与是否近似边缘的测量因子两项因素决定。Agent尽可能地不重复选择其所经过的故障点，而多Agent的移动的终止条件为固定之移动步数。最后经过迭代演绎，透过费洛蒙延续留存与蒸发的更新计算可求得故障的影响范围，将多Agent技术应用到复杂的智能制造的产品加工过程中对于传感器采集到的数据故障检测的可靠性判断和检测结果的修正是一种很好的手段。
技术实现思路
本公开提供一种多Agent的故障检测方法及装置，根据传感器序列确定状态转移函数作为局部映射,根据状态转移函数构建多Agent传感器数据采集模型，从而持续的保证智能制造的产品加工过程中对于传感器采集到的数据进行故障检测的可靠性，使传感器进行故障检测的工作状态保持稳定。为了实现上述目的，根据本公开的一方面，提供一种多Agent的故障检测方法，所述方法包括以下步骤：步骤1,根据传感器序列确定状态转移函数；步骤2，根据状态转移函数构建多Agent传感器数据采集模型；步骤3，对多Agent传感器数据采集模型进行调整；步骤4，根据信息失真对多Agent传感器数据采集模型的状态转移函数的调整；步骤5，通过多Agent传感器数据采集模型进行故障检测。进一步地，在步骤1中，所述传感器序列包括多个传感器，传感器包括光电编码器、直线光栅、接近开关、温度传感器、霍尔传感器、电流传感器、电压传感器、压力传感器、液位传感器、旋转变压器、感应同步器、速度传感器,传感器采集的数据包括传感器采集的位置、直线位移和角位移、速度、压力、温度。进一步地，在步骤1中，根据传感器序列确定状态转移函数的方法为，当传感器序列为{s0,s1,s2,…,si,…,sk}整数形式的离散集，根据传感器的传感器当前状态及其相邻传感器的状态确定下一时刻传感器状态的状态转移函数，状态转移函数可以记为：f：其中，sit为t时刻的传感器的状态组合，为t时刻的相邻传感器状态组合，sit+1为下一时刻的传感器状态组合，称f为多Agent传感器数据采集模型的局部映射。进一步地，在步骤2中，根据状态转移函数构建多Agent传感器数据采集模型的方法为，多Agent传感器数据采集模型是一个动态系统，它在时间上的变化是离散的，即时间t是一个整数值，而且连续等间距。假设传感器采集时间的间距dt＝1，若t＝0为初始时刻，那么t＝1为其下一时刻，将每个传感器作为单独的数据采集端，传感器的状态代表每个传感器的当前采集数据的概率分布状态，概率分布状态的集合服从(0,1)均匀分布；每个传感器依据其相邻的状态(包括自己)定期改变它自身的状态，uj(t)表示在第t个阶段传感器j的状态，Ni表示传感器的所有相邻的集合，#Ni表示相邻的数目，传感器j在下一个阶段的状态，即多Agent传感器数据采集模型可以用公式表示为：进一步地，在步骤3中，对多Agent传感器数据采集模型进行调整的方法为，当某传感器受相邻传感器和工作性质的影响，其行为响应从S(i,j)(t)变化到稳定值S(i,j)(t+1)，如果变化过程没有时间延迟，即响应立刻发生，那么，响应的时间步长为1毫秒；如果有时间延迟，那么，时间延迟为短时，响应的时间步长为2毫秒，时间延迟为长时，响应的时间步长为3毫秒。因此，当延迟时间为短时，状态转移函数调整为：S(i,j)(t+1)＝S(i,j)(t+1)/2，当延迟时间为长时，状态转移函数调整为：S(i,j)(t+1)＝S(i,j)(t+1)/3。行为响应为传感器在响应的时间步长内做出的数据采集与传输的响应。进一步地，在步骤4中，根据信息失真对多Agent传感器数据采集模型的状态转移函数的调整的方法为，设α表示影响逐渐减弱的程度，α＝{q|0≤q≤0}，其中，α在时间阶段t时为1，然后逐渐减少，直至某个时间阶段t+r时减少到0为止，当在t+r时时间阶段α不能减少到0，则信息失真，r值为人工设置设定，默认设置为1000毫秒。α的取值为：于是状态转移函数调整为：S(i,j)(t+1)＝α*S(i,j)(t+1)。进一步地，在步骤5中，通过多Agent传感器数据采集模型进行故障检测的方法为，如果当传感器当前采集到的数据在之前所采集到的数据的概率分布x，以前采集到的数据的对比数学期望为y，x<0.5，那么y＝0；如果x>＝0.5，那么y＝1，如果x<0.3，那么y＝0；如果x>＝0.3并且x<0.6，那么y＝0.5；如果x>＝0.5，那么y＝1，接下来，把计算结果y作为输入，通过多Agent传感器数据采集模型的采集过程如下：循环进行上述过程进行故障检测，uj(t+1)为下一时刻即第t+1个阶段传感器j的状态。本专利技术还提供了一种多Agent的故障检测装置，所述装置包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序运行在以下装置的单元中：状态转移确定单元，用于根据传感器序列确定状态转移函数；采集模型构建单元，用于根据状态转移函数构建多Agent传感器数据采集模型；采集模型调整单元，用于对多Agent传感器数据采集模型进行调整；状态转移调整单元，用于根据信息失真对多Agent传感器数据采集模型的状态转移函数的调整；故障检测单元，用于通过多Agent传感器数据采集模型进行故障检测。本公开的有益效果为：本专利技术提供一种多Agent的故障检测方法及装置，有效率地使用多Agent技术通过传感器系统来侦测复杂制造系统的故障点对于复杂制造系统的影响范围及时确认是否发生了故障、何处发生了故障；通过传感器的精确监测，以便在安全管理过程中赢得时间及时实施维修或故障处理，或者通过维护使故障不会继续恶化和蔓延。附图说明通过对结合附图所示出的实施方式进行详细说明，本公开的上述以及其他特征将更加明显，本公开附图中相同的参考标号表示相同或相似的元素，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，在附图中：图1所示为一种多Agent的故障检测方法的流程图；图2所示为一种多Agent的故障检测装置图。具体实施方式以下将结合实施例和附图对本公开的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本公开的目的、方案和效果。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。如图1所示为根据本公开的一种多Agent的故障检测方法的流程图，下面结合图1来阐述根据本公开的实施方式的一种多Agent的故障检测方法。本公开提出一种多Age本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多Agent的故障检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1,根据传感器序列确定状态转移函数；步骤2，根据状态转移函数构建多Agent传感器数据采集模型；步骤3，对多Agent传感器数据采集模型进行调整；步骤4，根据信息失真对多Agent传感器数据采集模型的状态转移函数的调整；步骤5，通过多Agent传感器数据采集模型进行故障检测。

【技术特征摘要】
1.一种多Agent的故障检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1,根据传感器序列确定状态转移函数；步骤2，根据状态转移函数构建多Agent传感器数据采集模型；步骤3，对多Agent传感器数据采集模型进行调整；步骤4，根据信息失真对多Agent传感器数据采集模型的状态转移函数的调整；步骤5，通过多Agent传感器数据采集模型进行故障检测。2.根据权利要求1所述的一种多Agent的故障检测方法，其特征在于，在步骤1中，所述传感器序列包括多个传感器，传感器包括光电编码器、直线光栅、接近开关、温度传感器、霍尔传感器、电流传感器、电压传感器、压力传感器、液位传感器、旋转变压器、感应同步器、速度传感器,传感器采集的数据包括传感器采集的位置、直线位移和角位移、速度、压力、温度。3.根据权利要求1所述的一种多Agent的故障检测方法，其特征在于，在步骤1中，根据传感器序列确定状态转移函数的方法为，当传感器序列为{s0,s1,s2,…,si,…,sk}整数形式的离散集，根据传感器的传感器当前状态及其相邻传感器的状态确定下一时刻传感器状态的状态转移函数，状态转移函数可以记为：其中，sit为t时刻的传感器的状态组合，为t时刻的相邻传感器状态组合，sit+1为下一时刻的传感器状态组合，称f为多Agent传感器数据采集模型的局部映射。4.根据权利要求1所述的一种多Agent的故障检测方法，其特征在于，在步骤2中，根据状态转移函数构建多Agent传感器数据采集模型的方法为，多Agent传感器数据采集模型是一个动态系统，它在时间上的变化是离散的，即时间t是一个整数值，而且连续等间距，假设传感器采集时间的间距dt＝1，若t＝0为初始时刻，那么t＝1为其下一时刻，将每个传感器作为单独的数据采集端，传感器的状态代表每个传感器的当前采集数据的概率分布状态，概率分布状态的集合服从(0,1)均匀分布；每个传感器依据其相邻的状态定期改变它自身的状态，uj(t)表示在第t个阶段传感器j的状态，Ni表示传感器的所有相邻的集合，#Ni表示相邻的数目，传感器j在下一个阶段的状态，即多Agent传感器数据采集模型可以用公式表示为：5.根据权利要求1所述的一种多Agent的故障检测方法，其特征在于，在步骤3中，对多Agent传感器数据采集模型进行调整的方法为，当某传感器受相邻...

【专利技术属性】
技术研发人员：张彩霞，王向东，
申请(专利权)人：佛山科学技术学院，
类型：发明
国别省市：广东,44