基于JADE的艦船冷卻水系統多Agent控制系統

李 杰，曾凡明，陳于濤，秦久峰

(海軍工程大學艦船與動力學院，湖北武漢430033)

基于JADE的艦船冷卻水系統多Agent控制系統

李 杰，曾凡明，陳于濤，秦久峰

(海軍工程大學艦船與動力學院，湖北武漢430033)

多Agent系統在復雜系統的智能控制中得到越來越多的應用，在多Agent系統的設計與開發過程中，采用仿真的手段可以深入分析多Agent系統的行為特性，研究不同結構體系的性能特點，提高設計效率。本文以艦船動力平臺中的冷卻水系統簡化模型為控制對象，根據多Agent系統建模與控制理論，設計適用于艦船冷卻水系統智能控制的分層多Agent控制結構。采用基于JAVA的Eclipse作為開發平臺，以JADE作為仿真平臺，建立多Agent系統的仿真模型。在此基礎上，分析和研究不同狀態下多Agent系統的協作模型和協作過程，得出動態過程中多Agent系統行為的仿真結果，為多Agent系統的設計與仿真提供了研究基礎。

多Agent系統;交互協商;JADE;協作模型

0 引言

在過去的20年中，艦船動力平臺在設計、運行，以及性能等方面得到很大發展，主要體現在以下幾點：①實現了艦船推進系統與電力系統融合的綜合全電力系統;②實現了艦船裝置系統之間的資源共享和信息管理的集成機電平臺;③實現了監控與信息共享，將管理與控制相結合的集成平臺管理系統。隨著艦船平臺管理系統集成度的提高，傳統智能控制的局限性日益凸顯，無法實現復雜系統的智能控制。

智能Agent技術是引領時代前沿的三大控制技術之一，成功地解決了大規模復雜系統的控制難題，無論是在傳統的工業上，還是在精密的高空探索上都有廣泛的應用。主要特點是：基于Agent的控制系統是一個開放系統，通過Agent的重組實現對系統的控制;能夠實現軟件與硬件之間的一體化，建立一個虛擬平臺，實現Agent之間協作和交互;體現了Agent與環境之間的交互和影響;實現了對系統的實時控制和響應，以及容錯控制。

本文旨在進行智能Agent技術在艦船輔助系統中的應用研究，而采用智能Agent技術對某一簡單的冷卻水循環系統進行結構設計和仿真分析，通過自主決策對控制系統的控制方式和策略進行分析和仿真研究，了解MAS的控制機制，探討Agent技術在艦船集成平臺管理中的應用。

1 冷卻水系統簡化模型

圖1為一冷卻水循環系統［9］，共由3部分組成：1個資源管理中心和2個載荷。其中虛線表示冷卻后冷卻水的流動方向，實線表示冷卻前冷卻水的流動方向。資源管理中心包括閥 S1，S2，S3，S4，S5，1個熱交換器和2個并行的泵，負責系統的冷卻水的再次冷卻和回流，確保冷卻水的循環利用。在系統中，閥S10，S11，S12，S13，S14，S15為常開型連通閥;閥S1和閥S2控制冷卻水的流出和回流，為常開閥;通過對各個閥門的開關的控制，實現對裝置的冷卻和冷卻水的循環利用。

圖1 冷卻水系統的構成Fig.1 The structure of the cooling water system

基于這一冷卻水循環系統的設計特性，本文引入Agent技術，模擬仿真這一多Agent系統在不同工作狀態、不同場景下，Agents之間的交互協商過程，最終實現MAS在復雜環境下的控制策略，實現系統的智能控制和實時響應，應對系統中出現的突發事件。

2 多Agent控制結構設計

建立合理的多Agent系統結構模型，提供被控系統的控制策略，是多Agent系統智能控制的關鍵。基于被控系統簡單具有容錯能力等特點，在冷卻水循環系統中，由于流出閥S1、回流閥S2和連通閥S10，S11，S12，S13，S14，S15的工作狀態為常開，與實際的初始狀態相同，因此在對模型的簡化過程中，忽略常開型閥 S1，S2，S10，S11，S12，S13，S14，S15。結合多Agent系統的相關理論與冷卻水循環系統各部分的功能，建立該冷卻水循環系統的簡化層次結構 (見圖2)。

圖2 冷卻水循環系統的多Agent系統結構圖Fig.2 Multi-agent control architecture of the cooling water system

該層次結構分為2層，即高層和底層。高層由資源中心Agent、載荷Agent 1和載荷Agent 2組成，底層共有8個閥Agent組成，閥Agent分別控制冷卻水循環系統中相對應的閥：閥Agent 3和閥Agent 4、Agent 5實現對資源中心Agent的控制;Agent 7和閥Agent 8實現對載荷Agent 2的控制;Agent 6和閥Agent 9實現對載荷Agent 1的控制。高層負責系統的不同部分之間的交互與協商，同時由上而下實現對底層的控制;底層實現不同功能、不同區域的Agent之間的交互與協商，由下而上實現與高層之間的通信。

其中單個資源管理中心Agent可以單獨運行，載荷Agent 1和Agent 2是相對獨立的，滿足并行結構，二者運行的前提是資源管理中心Agent的正常運行，資源管理中心Agent和載荷 Agent 1、載荷Agent 2滿足順序結構;在底層Agent中，組合閥Agent和閥Agent 3需要同時打開，滿足順序結構;閥Agent 4和閥Agent 5滿足并行結構。

3 基于JADE平臺的實現方法

開發平臺和仿真平臺是多Agent控制系統軟件實現的前提。目前，基于Agent技術的開發語言有C，C++，JAVA和Matlab等。由于多Agent系統的智能控制是一種面向對象的控制，基于JAVA方法具有的面向對象性、簡單和擴展性強等特點，采用JAVA語言作為編程語言，Eclipse作為開發平臺。作為仿真平臺，JADE提供了Agent之間信息交互的合同網和黑板協作模型，通過對通信過程中的參數進行設定，能夠實現基于合同網和黑板模型的多Agent系統的智能控制，為復雜、大規模系統的智能控制提供方便。

在JADE平臺中，從3個方面定義單個閥Agent的能力：①工作狀態 (開或關);②各個閥允許通過的最大流量;③ 閥所處的狀態 (常開或常關)。從2個方面定義資源中心Agent和載荷Agent：①報警溫度;②需要的冷卻水的流量。

為了研究艦船冷卻水系統在不同狀態、不同場景下的智能控制，引入了Agent的故障狀態參數 (故障或正常)，通過Agents之間的交互協商，實現基于Agent技術的冷卻水循環系統的關鍵任務處理和故障管理。

本文主要從正常狀態和突發事件或故障管理2個方面對這一多Agent系統進行研究，構建這一系統在不同狀態、不同場景下的交互和協作模型。

3.1 正常狀態下的協作模型

根據JADE仿真軟件的特性，構建冷卻水循環系統在正常工作狀態下的協作模型如圖3所示。在正常工作狀態下，依據系統冷卻水循環系統的工作狀態，分析高層資源中心Agent、載荷Agent 1和載荷Agent 2的工作需求;在底層Agent能力的基礎上，結合冷卻水循環系統的結構圖，以合同網作為協作模型，以高層各個Agent的工作需求為目的，以FIPA-ACL作為通信語言進行多次通信協商，最終通過控制器實現這一系統的智能控制。

合同網模型理論的研究相對比較成熟，在冷卻水循環系統中，通過定義交互信息的不同參數或者改變協商的約束條件，能將合同網模型相關的理論知識運用到這一系統的智能控制中，實現艦船冷卻水循環系統的實時和快速響應，得到該系統的智能控制策略，實現系統在正常工作狀態下的控制。

3.2 突發事件或故障狀態下的協作模型

圖3 正常狀態下冷卻水循環系統控制圖Fig.3 The controling chart of the cooling water system under normal state

基于Agent的自治性、反應性和社會性，多Agent系統能夠實現被控系統在復雜多變工況下的智能控制。因此研究多Agent系統不確定條件下的智能控制是多Agent系統的一大優勢。在對冷卻水循環系統的動態研究過程中，主要從故障狀態和高溫報警2個方面進行探討這一多Agent系統的協商模型。本文以出現故障狀態為例，研究冷卻水循環系統的動態協商。

假設底層ValveAgent 5發生故障，需要各Agent之間的動態協商來實現這一Multi-Agent系統的智能控制。為實現這一情況下系統的動態控制，引入優先級這一概念：依據各個Agent之間的邏輯關系，設定Agents的優先級，從而實現對冷卻水循環系統的故障管理與智能控制。如圖4所示，在冷卻水循環系統的動態協商過程中，結合表1和表2，設定各個Agent的優先級，由底層ValveAgent 5發送故障信息更新底層Agent的能力等參數，由高到低分析系統的工作需求，結合各個Agent的能力以“黑板”模型作為協作模型，以FIPA-ACL作為通信語言進行多次通信協商，最終通過控制器實現這一系統的動態協商和控制。

圖4 故障狀態下冷卻水循環系統流程Fig.4 The controling chart of the cooling water system in abnormal state

基于“黑板”模型的冷卻水循環系統的動態協商具有實時性、魯棒性和容錯能力等特點，能夠應對不確定條件下冷卻水循環系統的智能控制，實現系統的故障探測和診斷，提升這一系統的整體性能。

除此之外，這一多Agent系統能夠實現對數據的自動保存，形成相應的數據庫。在遇到某一情景時，優先調用數據庫，采用案例匹配，通過控制器直接控制各個Agent的動作。因此，在不同狀態、不同情景的多Agent系統智能控制過程中，采用最優的協作模型，能減少Agent之間的通信，實現冷卻水循環系統的最優控制。

4 仿真設計與實現

本文采用Eclipse開發平臺，結合多Agent系統的交互協商模型，研究冷卻水循環系統的故障診斷與探測、自動重組的能力，采用JADE作為仿真平臺，創建多Agent系統的仿真界面如圖5所示。

圖5 JADE軟件仿真界面Fig.5 The interface of the cooling water system in JADE

4.1 正常狀態下的交互協商過程

考慮正常狀態下的冷卻水循環系統對僅有載荷Agent工作進行仿真，得到各個Agent之間的交互協商過程如圖6所示。各個Agent的初始狀態參數如表1所示。當載荷Agent工作時，發送工作信息給資源中心Agent，資源中心Agent對消息進行處理，發送資源中心Agent的工作信息給底層Agent，協商控制資源中心Agent的正常運行，輸出各Agent的操作信息;載荷Agent在資源中心Agent正常運行的前提下，發送工作信息給底層閥Agent 7和閥Agent 8，以載荷Agent的工作需求為目的，通過交互協商實現對載荷Agent的冷卻。

圖6 正常工作狀態下冷卻水循環系統的協作仿真Fig.6 The simulation of cooling water system in normal state

表1 正常狀態下底層Agent的初始狀態參數Tab.1 The initial state parameter of the reactive Agent in normal state

4.2 故障狀態下的交互協商過程

如圖7所示，假設在冷卻水循環系統中，主用閥ValveAgent 5發生故障，各個Agent的初始狀態參數如表2所示。當 ValveAgent 5發生故障時，ValveAgent 5發送故障信息給組合閥Agent，以當前的需求為約束條件，模擬組合閥Agent和ValveAgent 5、ValveAgent 6的交互通信，實現對這一冷卻水循環系統的故障管理，并輸出相關Agent的操作信息，滿足系統的載荷需求和智能控制。

圖7 故障狀態下冷卻水循環系統的協作仿真Fig.7 The simulation of cooling water system in abnormal state

表2 故障狀態下底層Agent的初始狀態參數Tab.2 The initial state parameter of the reactive agent in abnormal state

5 結語

本文從模型簡化、交互理論和軟件仿真3個方面對基于JADE的冷卻水系統多Agent系統的結構設計進行研究，為復雜、大規模多Agent系統智能控制和決策在艦船動力系統中的應用打下了基礎。

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Multi-Agent control architecture design of marine cooling water system based on JADE platform

LI Jie，ZENG Fan-ming，CHEN Yu-tao，QIN Jiu-feng
(Naval University of Engineering，College of Naval Architecture and Power，Wuhan 430033，China)

Multi-Agent system(MAS)has been applied to the inteligent control of the complex system more extensively．In the design and development of the MAS，many ways have been used to make research into the behavioral trait of MAS and the performance characteristics of the control structure aiming at high efficiency．A simplified marine cooling water system(CWS)is taken as the research object by the paper，and then a multi-Agent hierarchical control structure of the CWS is established based on the technology of the Multi-Agent．the cooperation mode and process of the CSW both under normal state and abnormal state is discussed by the use of the development platform Eclipse and the simulation platform JADE，the intelligent decision-making and control of the CSW are realized and the primary result is presented，which makes the further research of the MAS possible．

multi-agent system;interaction and cooperation;JADE;cooperation model

U664．121

A

1672－7649(2013)04－0102－05

10.3404/j.issn.1672－7649.2013.04.024

2012－06－11;

2012－07－23

博士后基金資助項目(201150M1547)

李杰(1988－)，男，碩士研究生，主要研究方向為艦船動力裝置總體設計與優化分析。