基于多Agent的實時自適應數據判讀方法

王 靜，王春梅，智 佳，楊甲森，陳 托

(1.中國科學院 國家空間科學中心，北京 100190； 2.中國科學院大學 計算機與控制學院，北京 100049) (*通信作者電子郵箱wangj711@yeah.net)

基于多Agent的實時自適應數據判讀方法

王 靜1,2*，王春梅1，智 佳1，楊甲森1，陳 托1

(1.中國科學院 國家空間科學中心，北京 100190； 2.中國科學院大學 計算機與控制學院，北京 100049) (*通信作者電子郵箱wangj711@yeah.net)

針對目前已有數據判讀方法在有效載荷地面集成測試中不適應測試環境變化、實時判讀不連續、錯誤率高的問題，提出一種基于多Agent框架的實時自適應判讀(MARAD)方法。首先，依據“感知-決策-執行”的設計理念，構建四個具有獨立任務又互相協同工作的智能Agent，以適應測試環境的改變；其次，采用面向活動建模的方式，以C語言集成產生式系統(CLIPS)作為推理機，取消判讀規則對測試序列的依賴，保證判讀過程的連續性；最后，在判讀規則中引入容錯機制，在不改變正確性的前提下減少誤判和漏判。測試驗證結果表明，在判讀數據相同的條件下，MARAD方法的實時判讀結果與已有的狀態模型方法的三次事后判讀的均值結果相比，參數漏判率均為0%，但活動誤判率降低10.54個百分點；與人工判讀相比，參數漏判率降低5.97個百分點，活動誤判率降低3.02個百分點，且無需人員參與判讀。所提方法能夠有效提高判讀系統的自適應測試環境能力、實時判讀的持續性和正確性。

有效載荷；自適應判讀；多Agent框架；面向活動建模

0 引言

在有效載荷地面集成測試實驗中，測試數據和遙測參數是反映操作指令及設備狀態正確性的重要依據，對數據的有效判讀是測試實驗中的關鍵環節。

目前專家學者們提出一系列實現自動判讀的方法[1-3]，均是通過采用某種建模形式如基于有限狀態機(Finite State Machine， FSM)、Petri網或函數模型等對有效載荷設備的狀態遷移過程建模，再依據建立的模型或領域專家知識獲得模型中各狀態對應的參數的連續變化規律，構建自動判讀知識庫和判讀規則以實現自動判讀。

上述基于狀態遷移建模的各類自動判讀方法均具有明顯的優勢，但將其應用到實際有效載荷地面集成測試中，需要實測環境滿足十分苛刻的要求，如：

1)測試序列必須使載荷設備的狀態變化與模型中的狀態變化規律一致；

2)測試過程中出現的故障在參數表現上不具有傳播性；

3)每一狀態下的參數預估值都必須正確。

上述要求往往難以達到，因為實際測試中，往往會出現非預期的測試情況，如：

1)測試序列臨時更改(增加、刪除、替換或某一指令未正確執行等)，引起設備的狀態遷移順序發生變化；

2)載荷方提供的先驗知識與實際工作值不符；

3)判讀過程先于設備狀態更改進行；

4)設備滿足遷移規則，但相關數據并未直接達到預期值，即漸變型，且無統一規律。

當上述任一狀況出現時，采用目前的方法，一方面會誤判當前的參數(或指令)，另一方面，由于誤判導致狀態遷移失敗，從而影響后續參數的判讀，以致判讀系統失去作用，只能終止此次測試序列的執行，或后續測試過程通過人工判讀實現。在有效載荷集成測試中，1)～4)的情況會多次出現，提高判讀方法對測試環境的適應能力，可以減少不必要的測試中斷，降低人工判讀成本。

多Agent技術作為軟件自適應研究的重要分支之一，以其多個具有自治性、主動性和反應性的智能Agent的協作在眾多領域被廣泛引用[4-7]，其思想為解決有效載荷地面集成測試中的數據判讀問題提供了良好的方案。鑒于此，本文基于多Agent技術對現有數據判讀方法進行改進，提出一種基于多Agent框架的實時自適應判讀(Multi-Agent-based Real-time self-Adaptive Discrimination, MARAD)方法，以滿足有效載荷集成測試中對數據判讀的需求。

1 自適應判讀系統框架設計

MARAD方法從兩大方面提高判讀系統的自適應性：

一是系統結構上，根據一般自適應系統“感知-決策-執行”的設計理念，構建判讀Agent實現實時判讀，感知環境變化，決策Agent應對測試環境變化作出決策，知識庫Agent根據決策作相應執行，此外，還設計日志Agent記錄判讀結果和決策結果，便于查看。

二是實現技術上，主要基于4種關鍵技術：1)采用面向活動建模來構建知識庫Agent，摒棄現有面向狀態建模的方式，取消判讀規則對測試序列的依賴；2)在判讀規則中引入容錯機制，適應測試延遲變化，降低誤判；3)應用CLIPS工具作為推理機，編寫規則，實現自動推理；4)添加決策算法，應對測試環境的變化。

MARAD方法的系統結構如圖1所示，包含4個Agent：

1)判讀Agent(Discrimination Agent, DA)。

作為感知器，實現實時判讀。數據接收與處理模塊接收衛星仿真平臺實時發送的參數和活動數據，處理后加入推理機，根據判讀規則判斷參數及活動執行的正確性，其判讀結果發送給日志Agent(Log Agent, LA)和決策Agent(Decision Making Agent, DMA)。

判讀規則包含實時參數判讀規則和活動判讀規則，前者用于判斷實時參數數據是否在預期范圍內，后者用于判斷載荷設備的活動是否執行正確。判讀規則中所需的知識從知識庫Agent(Knowledge Base Agent, KBA)中獲取。

2)知識庫Agent(KBA)。

存儲判讀相關的知識，并執行決策。其中知識庫主要包括兩部分：

a)實時判據。指導判讀Agent(DA)對當前參數數據進行正確性判斷的依據。

b)活動信息。有效載荷系統的活動模型數據，用于指導判讀Agent(DA)判斷活動執行的正確性與否。活動信息與活動模型一致，只有當更改活動模型時，活動信息才會發生更改。

決策接收與執行模塊接收決策Agent(DMA)發送的決策信息，并予以執行。

3)日志Agent(LA)。

存儲判讀系統的工作日志，包含兩部分：

a)判讀日志。記錄判讀Agent(DA)發送的參數和活動的判讀結果，并將活動信息及執行結果單獨保存，用于當測試系統重啟或其他情況時，快速恢復實時判據。

b)決策日志。記錄決策Agent(DMA)的策略內容，便于事后查看及對知識庫中活動模型作出調整。

4)決策Agent(DMA)。

感知測試環境并作出決策。數據接收與處理模塊接收判讀Agent發送的活動信息，與決策規則一起經推理得出相應的策略，發送給知識庫Agent執行，同時發送給日志Agent備份。決策規則可根據需求自定義添加。

圖1 MARAD系統結構

2 關鍵技術

2.1 面向活動建模方法

有效載荷數據最重要的特點在于數據的動態變化性，目前的數據判讀方法均依賴載荷狀態變化得到參數變化規律，然而，測試過程中任何細微的調整都可能破壞數據原有的變化軌跡，導致數據判讀系統不能發揮完整的作用。要解決這一問題：一種方法是將參數的所有可能的變化軌跡都添加到規則庫中；另外一種是面向活動建模，描述載荷設備的活動對參數值的改變量，不考慮連續變化。前者適用于指令較少的情形，否則就會產生組合爆炸。實際中指令數目至少上百條，采用后者更合適。

面向活動的建模方法中，將有效載荷設備的指令操作用活動模型A描述，A={A1,A2,…,Ap}(p∈N)為所有活動的集合，Ai=(V,P)(i=1,2,…,p)，其中：

1)V為活動Ai的屬性集合，V={T=ta|f:Xa→ta}。其中：Xa表示活動的屬性變量，ta表示對應屬性變量Xa的取值，f表示活動Ai的屬性Xa與取值ta之間的一一映射，Xa的定義域可根據需要自定義，MARAD系統中定義為：{活動ID,活動跟描述,作用對象}。

2)P表示活動Ai正確執行后對有效載荷下行參數產生的影響，是一組有序對的集合P={(y1,y2,…,yl)|g:(AID;X1,X2,…,Xl)→(y1,y2,…,yl)}。其中：AID表示該活動的唯一標識即活動ID，X1,X2,…,Xl表示該活動影響的參數的屬性項序列， (y1,y2,…,yl)為對應屬性項的值，由于一個活動可以影響多個參數，故映射g表示(AID;X1,X2,…,Xl)到(y1,y2,…,yl)的一對多映射關系，X1,X2,…,Xl的選取依據判讀需求自定義，MARAD系統中定義為：{序號,幀ID,參數ID,描述,類型,預期值,變化函數,波動上限,波動下限}。

以某衛星的有效載荷系統中的部分活動為例，展示其活動模型如表1所示。

表1 某有效載荷子系統的活動模型

從表1可以看出，活動模型將活動與參數數據關聯，判讀的實時判據只與當前所執行的活動有關，與測試序列執行的順序無關，測試過程中對測試序列的調整不會影響判讀。KBA中的活動信息部分來源于活動模型。

活動模型中數據的來源方法有兩種：1)分析載荷設計方提供的數據而得；2)通過預測試獲得，即在集成測試開始之前，先將各個載荷執行一遍所涉及的活動，通過程序自動獲得與各活動執行相關的參數及改變量。兩種方法各有利弊，方法1)由人工完成，通常比較節省時間，能應對復雜的活動類型(漸變型、關聯型等)，但容易有遺漏；方法2)一般不易遺漏，但比較耗時，難于處理復雜類型，且需要載荷設計人員確認每一活動執行后設備狀態的正確性，正確的狀態才能得到正確的數據。

2.2 容錯機制

一方面，由于判讀過程中會存在不同步的情況，例如，模擬發送計算機發送指令并通知到判讀系統，若數據解析稍有延遲，則判讀系統就會因接收到未執行指令時的參數而判定指令執行錯誤，從而出現誤判；另一方面，由于有些特殊參數的變化是漸變類型，其穩定值的出現比普通參數耗時久，容易出現誤判。

為適應此類情況，降低誤判率，在DA的判讀規則中添加容錯機制，即設定一個容錯變量C，用于指導判讀次數。C值的選定與數據采集頻率有關，頻率越高，值越大。目前一般的數據采集頻率為0.5 s/次，可設置C=10。而針對漸變型變量，為保證判讀的正確性，可根據其值變化速率，賦予特有的值，添加到活動模型中P成分的“變化函數”一項，如C′=2C，其中C′表示新的容錯變量。當參數實際數據與預期數據不同的次數超過C或其倍數時，才判定指令“執行出錯”，中間判讀過程展示“執行中”。以漸變型參數的判讀為例，說明容錯機制的有效性。

設備2初始俯仰方位角均為0°，轉動范圍為[-90°，90°]，轉速為6°/s，設置C=10，參數02P2(幀ID+參數ID)的變化函數C′=7C得C02P2=70。表2中列出在發送T203指令后，MARAD方法與狀態建模方法(即目前已有的面向狀態遷移建模的方法)對02P2參數依次判讀的結果。從表2可以看出，由于數據的漸變性，當指令發送后，參數值并非一次性達到預期值-7，此時，沒有容錯機制的常規方法就會判定指令執行錯誤，并且不更改02P2參數的當前判據，以至于當第4次接收到的參數02P2達到預期值-7時，依舊判錯。

表2 容錯機制對判讀過程影響對比

2.3 判讀規則與推理

MARAD中的推理機采用“C語言集成產生式系統”(C Language Integrated Production System, CLIPS)內核實現，CLIPS是美國國家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration, NASA)于1985年開發的一種用于編寫基于規則的通用專家系統的開發工具[8-10]，最初用于美國航天控制領域，具有很高的可靠性。CLIPS的推理算法采用先進的Rete算法[11-12]，推理效率高。CLIPS具有其特定的語言格式，為提高判讀的效率，設計判讀規則時考慮以下3點。

1)事實(fact)自定義格式簡潔統一。

輸入數據包括參數和活動，其判讀過程需要以fact的形式加入CLIPS中，為提高判讀效率，對接收的所有參數和活動采用統一的處理，設計如下。

a)參數fact自定義模板。

(deftemplate raw-data (slot userfrm (type SYMBOL NUMBER)) (slot parameter (type SYMBOL NUMBER)) (slot value (type NUMBER)))

b)活動fact自定義模板。

(deftemplate raw-ctrl (slot tcname (type SYMBOL NUMBER)))

2)規則優先級設置。

判讀規則分為兩大類：參數判讀和活動判讀，而活動判讀也是基于對參數的判讀，因此，當一條參數fact輸入后，能同時匹配兩個規則，為避免判讀混亂，對判讀規則設置優先級，活動判讀的優先級高于參數判讀。

3)活動判讀規則分類。

活動判讀要依據活動模型中參數的類型設計不同的規則。表1中列出的〈活動-參數〉類型有如下幾種。

增量型 活動執行后，參數有固定增量(區間)，如表1中〈T101- 00P1〉；

定值型 活動執行后，參數為固定值(區間)，如表1中〈T102- 01P1〉；

無值型 活動執行后，無參數值，無需進行該參數判讀，如表1中〈T201- 02P1〉；

漸變定值型 活動執行后，參數在一段時間后達到固定值，如表1中〈T203- 02P2〉。

此外還有一些比較特殊的〈活動-參數〉類型，如關聯型，主備份切換加電，設T1為切主份，T2為切備份，T3為加電，T1、T2執行后對參數無影響，而T3執行后，對電流的影響與其之前執行的是T1還是T2有關。此類型需要設置一個保存區，用于覆蓋保存之前執行的T1或T2的活動信息。

以增量型為例給出規則如下。

(defrule DA::judgeIncreCtrl (declare (salience 400)) ?t<-(tc-incre (tcname ?tcname)(userfrm ?frm)(parameter ?para)(sum ?sum)) ?v<-(object (is-a incre-ctrl)(tcname ?tcname)(userfrm ?frm)(parameter ?para) (ivalue ?iv)(ilrange ?ilr)(ihrange ?ihr)(compnum ?cnum)(num ?num)) ?p<-(object (is-a reserv-data)(userfrm ?frm)(parameter ?para)(pvalue ?pv)(lrange ?lr)(hrange ?hr)) ?x<-(object (is-a predict) (userfrm ?frm)(parameter ?para)(isvalid ?isv)) ?r<-(raw-data (userfrm ?frm)(parameter ?para)(value ?val))=>

(bind ?pval (+ ?pv ?iv)) (bind ?l (+ ?lr ?ilr)) (bind ?h (+ ?hr ?ihr)) (bind ?max (+ ?pval ?h)) (bind ?min (+ ?pval ?l))

(if(<=?min ?val ?max) then (retract ?t ?r) (send ?x put-isvalid F) (printout LA (str-cat ?tcname "&" ?num "/" ?sum "&T&" ?frm "&" ?para "&[" ?min "," ?max "]&" ?val "&RULEjudgeIncre")) (assert-string (str-cat "(" result " (TorF T)(tcname " ?tcname ")(userfrm " ?frm ")(parameter " ?para ")(value " ?pval ")(lrange " ?l ")(hrange " ?h "))")) else ( if (> ?cnum ?*comptime*) then (retract ?t ?r) (send ?x put-isvalid F) (printout LA (str-cat ?tcname "&" ?num "/" ?sum "&F&" ?frm "&" ?para "&[" ?min "," ?max "]&" ?val "&RULEjudgeIncre")) (assert-string (str-cat "(" result " (TorF F)(tcname " ?tcname ")(userfrm " ?frm ")(parameter " ?para ")(value " ?val ")(lrange " 0 ")(hrange " 0 "))")) else (retract ?r) (send ?v put-compnum (+?cnum 1)) )))

2.4 決策算法

DMA根據DA判讀的結果制定決策，決策算法流程如圖2所示。

圖2 決策算法流程

以表1中的03P4和00P1兩個參數的判讀過程為例，說明該決策機制應對測試環境變化的有效性。設有效載荷執行如表2所示的測試序列，測試過程中出現：1)第一次T304未執行；2)設備1的總電流00P1的實際值約為4.0±0.5，與提供的數據有差別。表3中給出MARAD方法與常規判讀方法的判讀過程。

由表3可知，當第一次T304未執行時，兩種方法都給出“執行錯誤”的判讀結果，與此同時，MARAD方法對該參數的判據作出調整，更改為實際值0；在T304第二次執行正確時，MARAD方法能夠給出正確的判斷結果，而常規方法會繼續判定執行錯誤，參數00P1同理。

3 系統實現與驗證

采用Visual Studio 2012工具開發了MARAD系統，并嵌入CLIPS6.30版本DLL，部署在判讀計算機上。應用某衛星的有效載荷分系統集成測試的測試數據進行驗證，搭建系統測試驗證平臺如圖3所示，衛星平臺仿真計算機模擬執行測試序列，解析載荷數據包，并將活動(指令)及解析數據發送給判讀計算機，數據管理服務器存儲數據包源文件及解析后的參數、日志等，各設備間借助交換機通過網絡連接。

知識庫及判讀規則在系統中以配置文件的形式存在，更改知識庫及擴充判讀規則無需更改系統的其他程序。系統判讀完成后生成日志報告，便于載荷人員查看和修改知識庫。

以某一涉及4臺有效載荷設備，104條指令活動和201個數據參數的測試序列為例進行測試驗證，測試用例中加入實測時的常見干擾因素，如活動未執行、測試暫停與再執行(包含修復過程)、載荷方提供數據不符、參數漸變、測試序列變更等，并將測試結果與目前提出的可實現自動判讀的狀態模型方法及工程應用中普遍采用的人工判讀方法進行比較，以說明MARAD方法的優越性。其中狀態模型方法以基于FSM模型的方法為例參與比較，由于狀態模型方法不具有自適應性，實時判讀效果較差，對比意義不大，故采用事后判讀的方式，數據可回放多次。

表3 決策機制對判讀過程的影響對比

圖3 有效載荷MARAD系統測試平臺

測試條件及結果對比如表4所示，其中參數漏判率(Parameter Missing Rate, PMR)及活動誤判率(Activity False-positive Rate, AFR)的計算公式分別為：

由表4可以看出，MARAD方法與狀態模型方法相比，都無需人員參與判讀，且無參數漏判；而在處理方式上，MARAD能夠應對實測環境的變化，處理實時的數據判讀，狀態模型方法則采用事后判讀，需多次回放數據以更新知識庫，提高判讀準確率；在活動判讀結果上，由于狀態模型方法的誤判率不固定且隨著回放次數增加而逐次降低，故取前三次回放測得的誤判率的均值，結果表明，MARAD方法實時判讀的活動誤判率比狀態模型方法事后判讀的三次回放的均值結果仍下降了10.54個百分點，而在參數漏判率方面，由于兩種方法的知識庫中都包含所有需判讀的參數信息，故均不存在參數漏判的問題。

表4 三種判讀方法測試結果對比

MARAD方法與人工判讀方法相比，采用的都是實時判讀方式，但：MARAD方法無需人員參與判讀，而人工判讀方法則需要4人(一般情況下，一臺有效載荷設備需要至少一人判讀)；在參數漏判率方面，人工判讀方法的漏判率5.97%，而MARAD方法則無漏判；在活動誤判率方面，MARAD方法比人工判讀方法下降了3.02個百分點。

測試結果分析表明，MARAD方法優于狀態模型方法和人工判讀方法，具有良好的環境適應能力，能夠保證實時測試過程中判讀的連貫性，且具有較高的判讀準確率，可滿足有效載荷地面集成測試的判讀需求。

4 結語

本文設計并實現了可應用于有效載荷地面集成測試中的實時自適應判讀系統，該系統基于多Agent框架及自適應設計的理念，改進目前已有方法對實際測試環境的非預期變化的不適應性、判讀不連續及錯誤率高等不足，具有如下優勢：

1)依據“感知-決策-執行”的系統設計，能夠應對實測中測試序列調整、數據提供有誤等干擾因素，確保判讀在測試中的連續性。

2)面向活動建模，使得判讀過程獨立于測試序列；判讀規則加入容錯機制，降低誤判率。

3)判讀規則及決策規則可擴充，提高了系統的通用性和可擴展性，日志文件記錄決策信息，為載荷人員查看及調整知識庫提供了依據。

實例分析及測試驗證表明該方法具有明顯的優越性，能夠滿足有效載荷地面集成測試中對實時數據判讀的需求，可以應用于工程實用。接下來將繼續優化活動模型的自動獲取方法，以提高系統使用的便捷性。

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WANGJing, born in 1990, Ph. D. candidate. Her research interests include automatic testing.

WANGChunmei, born in 1965, B. S., research fellow. Her research interests include automatic testing.

ZHIJia, born in 1984, M. S., engineer. His research interests include space data processing.

YANGJiasen, born in 1979, Ph. D. candidate, associate research fellow. His research interests include intelligent measurement and control.

CHENTuo, born in 1986, M. S., engineer. His research interests include computer software, database processing.

Multi-Agent-basedreal-timeself-adaptivediscriminationmethod

WANG Jing1,2*, WANG Chunmei1, ZHI Jia1, YANG Jiasen1, CHEN Tuo1

(1.NationalSpaceScienceCenter,ChineseAcademyofSciences,Beijing100190,China;2.SchoolofComputerandControlEngineering,UniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100049,China)

Concerning the problem that existing data discrimination methods can not adapt to changeable test environment and realize continuous real-time discriminating process with low error rate when applied in ground integrated test of payload, a Multi-Agent-based Real-time self-Adaptive Discrimination (MARAD) method was proposed. Firstly, based on the design principle of "sensing-decision-execution", four Agents which had own tasks but also interact and cooperate with each other were adopted in order to adapt the changeable test situation. Secondly, an activity-oriented model was constructed, and the C Language Integrated Production System (CLIPS) was used as an inference engine to make the discrimination rules independent of test sequences and assure the continuity of discrimination. Finally, fault-tolerant mechanism was introduced to the discrimination rules to decrease fault positive rate without changing the correctness. With the same test data, compared with the state modeling method with the average result of three times after discriminating, MARAD method has the same parameter missing rate 0% but decreases the activity false-positive rate by 10.54 percentage points; compared with the manual method, MARAD method decreases the parameter missing rate by 5.97 percentage points and activity false-positive rate by 3.02 percentage points, and no person is needed to participate in the discrimination. The proposed method can effectively improve the environment self-adaptability, real-time discriminating continuity and correctness of the system.

effective payload; self-adaptive discrimination; multi-Agent framework; activity-oriented modeling

TP311.1

:A

2016- 12- 20;

:2017- 02- 16。

王靜(1990—)，女，山東威海人，博士研究生，主要研究方向：自動測試； 王春梅(1965—)，女，北京人，研究員，博士生導師，主要研究方向：自動測試； 智佳(1984—)，男，山西太原人，工程師，碩士，主要研究方向：空間數據處理； 楊甲森(1979—)，男，山東聊城人，副研究員，博士研究生，主要研究方向：智能測量與控制； 陳托(1986—)，男，湖北天門人，工程師，碩士，主要研究方向：計算機軟件、數據庫處理。

1001- 9081(2017)07- 2034- 05

10.11772/j.issn.1001- 9081.2017.07.2034