通信噪声影响下多智能体分布式故障诊断方法技术

本发明专利技术公开了一种通信噪声影响下多智能体分布式故障诊断方法。该方法包括：建立智能体相关模型；智能体相关模型包括智能体系统模型、测量输出信息模型以及信息通信模型；基于智能体相关模型建立一致性协议，得到一致性协议作用下智能体自身的输出和其邻居的测量输出；基于智能体自身的输出和其邻居的测量输出，确定故障特征；基于故障特征确定故障诊断模型参数，构建故障诊断模型；通过故障诊断模型进行多智能体分布式故障诊断。本发明专利技术仅需使用智能体自身以及其邻居的监测信息，能够有效降低智能体间的通信代价，从而实现对系统故障准确高效的诊断。准确高效的诊断。准确高效的诊断。

【技术实现步骤摘要】
通信噪声影响下多智能体分布式故障诊断方法


[0001]本专利技术涉及多智能体控制
，特别是涉及一种通信噪声影响下多智能体分布式故障诊断方法。

技术介绍

[0002]在当今的技术发展与社会服务中，由于执行任务复杂度的提高，单一的智能体已无法完成越来越复杂的任务需求，需要通过多个智能体组成一个大系统或者作战平台，以获取综合的侦察和测量信息，迅速而全面的洞察整个局势，协同完成复杂任务，更快速更高效的实现连续工作。例如军用多无人机系统可以通过不同无人机所获取的信息实现整个战场态势的感知，战场贡献度较单一无人机更高。分布式方法旨在通过局部网络通信使不同的智能体共同完成某项任务，在大规模组成群体后涌现出远超个体能力的复杂能力，具有较强的灵活性和可靠性，是解决多智能体协同控制问题的一种有效策略。然而，在分布式多智能体中，由于不存在中间节点来统筹规划所有智能体的行为，受恶意攻击、通信干扰、内部元器件故障等因素影响，导致部分智能体出现故障，严重时可能导致整个系统的瘫痪。因此，对于分布式的多智能体系统而言，设计一套安全高效的故障诊断方案，能够准确的发现、定位本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种通信噪声影响下多智能体分布式故障诊断方法，其特征在于，包括：建立智能体相关模型；所述智能体相关模型包括智能体系统模型、测量输出信息模型以及信息通信模型；基于所述智能体相关模型建立一致性协议，得到一致性协议作用下智能体自身的输出和其邻居的测量输出；基于所述智能体自身的输出和其邻居的测量输出，确定故障特征；基于所述故障特征确定故障诊断模型参数，构建故障诊断模型；通过所述故障诊断模型进行多智能体分布式故障诊断。2.根据权利要求1所述的通信噪声影响下多智能体分布式故障诊断方法，其特征在于，所述基于所述智能体相关模型建立一致性协议，具体包括：根据所述信息通信模型，使用智能体系统模型中的智能体自身的输出信息和测量输出信息模型中邻居智能体的测量输出信息，建立一致性协议。3.根据权利要求1所述的通信噪声影响下多智能体分布式故障诊断方法，其特征在于，基于所述故障特征确定故障诊断模型参数，具体包括：基于所述故障特征计算故障特征相对于BRB
‑
R中每条规则的匹配度；基于所述匹配度，计算每条规则的激活权重。4.根据权利要求3所述的通信噪声影响下多智能体分布式故障诊断方法，其特征在于，所述通过所述故障诊断模型进行多智能体分布式故障诊断，具体包括：根据所述每条规则的激活权重，计算故障诊断模型的输出故障特征向量；根据所述输出故障特征向量对智能体进行故障诊断。5.根据权利要求3所述的通信噪声影响下多智能体分布式故障诊断方法，其特征在于，故障特征相对于BRB
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R中每条规则的匹配度的计算公式如下：其中，为第i个智能体的第l个故障特征转换后在第j条规则中的匹配度，R
lk
和R
l(k+1)
为智能体第l个故障特征在第k条和第k+...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨若涵，周德云，李玥，冯志超，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：