基于多智能体的煤矿事故仿真方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于多智能体的煤矿事故仿真方法及系统，其中方法包括：构建智能体实体和虚拟仿真环境；选择预设模型和预设知识，进行智能体模型计算，形成模型计算结果；进行智能体实体行为计算，选择智能体实体行为；利用智能体行为经验学习规则进行智能体实体行为配置，执行智能体实体行为，更新虚拟仿真环境的环境变量，仿真场景构建模块基于智能体的行为状态信息和更新后的环境变量更新当前时刻的虚拟仿真环境。并对行为选择参数进行更新，采用更新后的行为选择参数进行相邻下一时刻的智能体实体行为计算。本发明专利技术能够模拟各种环境下的煤矿事故，从而为及时发现煤矿事故隐患提供丰富的信息。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及仿真技术，尤其涉及一种煤矿事故仿真方法和系统。
技术介绍
煤矿生产系统是一个由人、机、环境组成的复杂系统，存在着能量载体或危险物质，物的故障、物理性环境因素以及组织管理因素等各种危险源，均可能导致发生瓦斯煤尘爆炸、突水、井下火灾、顶板事故、瓦斯突出、机电事故等。此外，各种危险因素具有动态性、 随机性和模糊性。对煤矿事故的控制，归根到底就是对煤矿存在的各类危险源进行辨识、评价和控制。危险源理论的研究和发展影响着事故控制和安全管理水平，对煤矿安全生产具有重要意义。煤矿事故发生的原因是多方面的，除了与矿井本身的自然条件、开采工艺、管理水平、安全意识及人员素质等有很大关系外，技术装备信息化水平仍然是极为关键的因素。目前有很多矿井已装备了监测系统，但是由于煤矿井下工作场所是动态变化的，影响事故发生的危险因素也是不断变化的，现有的监测设施仅仅是监测部分安全参数，难以预测分析事故可能发生的地点、时间及波及区间，也不能根据预测到的数据采取相应的措施，最终造成安全事故难以显著下降、危害程度不能有效控制、事故原因难以调查清楚。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术中存在的问题，提供一种煤矿事故仿真方法及系统，能够虚拟各种环境下的煤矿事故，从而为及时发现煤矿事故隐患提供丰富的信息。本专利技术提供了一种基于多智能体的煤矿事故仿真方法，包括根据收集到的基础数据、智能体概念模型和环境参数构建智能体实体和虚拟仿真环境；选择预设模型和预设知识，将所选择的预设模型和知识结合所收集的基础数据和环境参数值，进行智能体模型计算，形成模型计算结果；根据预设智能体行为规则和所述模型计算结果，进行智能体实体行为计算，选择智能体实体行为；利用智能体行为经验学习规则进行智能体实体行为配置，执行智能体实体行为， 更新所述虚拟仿真环境的环境变量，将智能体的行为状态信息和更新后的环境变量发送给仿真场景构建模块，使得仿真场景构建模块基于智能体的行为状态信息和更新后的环境变量更新当前时刻的虚拟仿真环境；利用进行智能体实体行为配置时生成的配置信息更新行为选择规则中的行为选择参数，利用更新后的行为选择参数进行相邻下一时刻的智能体实体行为计算，选择智能体实体行为，进行智能体实体行为配置，执行相邻下一时刻的智能体实体行为，更新所述虚拟仿真环境的环境变量，将相邻下一时刻的智能体的行为状态信息和更新后的环境变量发送给仿真场景构建模块，使得仿真场景构建模块基于智能体的行为状态信息和更新后的环境变量更新相邻下一时刻的虚拟仿真环境。本专利技术还提供了一种基于多智能体的煤矿事故仿真系统，包括智能体生成模块，用于根据收集到的基础数据、智能体概念模型和环境参数构建智能体实体；仿真场景构建模块，用于根据收集到的基础数据、智能体实体和环境参数构建虚拟仿真环境；模型计算模块，用于选择预设模型和预设知识，将所选择的预设知识模型结合所收集的基础数据和环境参数值，进行智能体模型计算；行为选择模块，用于根据预设智能体行为规则进行智能体实体行为计算；行为配置模块，利用智能体行为经验学习规则进行智能体实体行为配置，执行智能体实体行为，更新所述虚拟仿真环境的环境变量，并将环境变量发送给所述仿真场景构建模块；利用进行智能体实体行为配置时生成的配置信息更新行为选择规则中的行为选择参数，使得所述行为选择模块利用更新后的行为选择参数进行相邻下一时刻的进行智能体实体行为计算，选择智能体实体行为后，进行智能体实体行为配置，执行相邻下一时刻的智能体实体行为，更新所述虚拟仿真环境的环境变量，并将所述环境变量发送给所述仿真场景构建模块。上述系统还可以包括事故隐患辨识模块，用于对仿真过程数据和最终结果进行综合量化分析，确认煤矿事故与各种影响要素之间微观和宏观的联系，进而对目前煤矿可能面临的事故风险进行预测，在应急能力提升和隐患控制方面，给决策者以辅助决策。本专利技术提供的煤矿事故仿真方法及系统，根据收集到的与待仿真的事故相关的基础数据、智能体概念模型和环境参数值构建智能体实体和虚拟仿真环境，执行每一时刻的智能体行为，并依据智能体行为的执行更新虚拟仿真环境的环境变量，将当前时刻的虚拟仿真环境显示，实现了煤矿事故的仿真。并且，利用当前进行智能体实体行为配置时生成的配置信息更新行为规则中的行为选择参数，利用更新后的行为选择参数进行相邻下一时刻的智能体实体行为计算，这样可以采用当前时刻的事故发展情况与相邻下一时刻的事故发展情况相关联，真实地反映事故的演变状态。附图说明图1所示为本专利技术基于多智能体的煤矿事故仿真方法的技术思路示意图；图2所示为本专利技术涉及到的基于智能体的煤矿事故建模的示意图；图3所示为本专利技术煤矿事故仿真系统的结构示意图；图4所示为本专利技术煤矿事故仿真方法的流程图；图5所示为本专利技术煤矿事故模拟的流程示意图；图6所示为本专利技术灾难源智能体的行为执行过程示意图；图7所示为本专利技术涉及到的事故数据分析过程的示意图；图8所示为本专利技术涉及到的指挥演练工作流程图。具体实施例方式多智能体(Agent)仿真是近年来出现的一种较新的仿真方法，在许多领域得到了广泛的应用，尤其与复杂性研究关系密切。多智能体仿真是一类微观仿真技术，它利用分布式人工智能领域的最新研究成果，依靠计算机强大的计算能力，采用自下而上的思路，对复杂系统建立模型，其中的微观个体可以具有丰富的属性和接近真实的决策逻辑和行为特征，通过个体之间以及个体与环境之间的相互作用，涌现出系统的宏观特性，从而在微观和宏观之间建立起联系的桥梁。多智能体仿真建模灵活、自然，个体属性和行为不受限制，特别适合对由具有一定智能性的微观个体组成的复杂系统进行研究，受到生物学、经济学、社会学等学科的重视，成为一种新颖的研究工具。因此，可以利用多智能体(multi-agents)在复杂系统建模研究方面的优势，通过个体智能行为的自治、推理、通讯和协作机制，从个体之间或个体与环境之间的交互而隐现出个体层面上不可预见的宏观行为，从而对煤矿安全事故进行过程仿真和风险预测。根据现场数据和历史数据，从宏观和微观的两个层次模拟各类智能体(包括灾难源、现场人员、设备等)在事故紧急状态下精确地行为过程，既可以对以前发生的事故进行过程重现， 也可以对可能发生的事故进行过程预演。作为危险辨识与风险预测的重要支撑工具，仿真结果可以用于事故原因的深入分析，煤矿危险源及危险程度的量化评估，并对现有的应急措施的有效程度进行判断，从而有利于制定合理的、科学的、高效的应急方案，大大提高煤矿对安全突发事件的应变能力。本专利技术基于分布式思想，采用自底向上的方法，利用分散的微观智能模型来模拟整个煤矿环境的复杂系统，在真实模拟煤矿事故中各类Agent实体的微观行为之后，再将这些个体通过相互作用集合来反映整个事故发生的宏观规律，实现由简单元素互相作用而形成的复杂现象。图1所示为本专利技术煤矿事故仿真方法的技术思路示意图。在对实际煤矿系统进行观察时应同时收集微观数据和宏观数据。微观数据和关于个体的先验知识是提出假设、建立微观模型的基础。宏观数据反映系统的宏观特性，部分微观和宏观数据用于模型验证，用来推断仿真系统和真实系统的微观-宏观联系是否一致。采用多Agent视角建立概念模型。通过提出一系列的假设，将所研究的煤矿系统抽象为一个多Agent系统，基本步本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：薛霄，王淑芳，安吉宇，王俊峰，侯艳芳，
申请(专利权)人：河南理工大学，
类型：发明
国别省市：