基于MAS的故障诊断任务分解和结果综合

为求解复杂过程诊断问题,在传统智能诊断基础上,将多Agent技术应用于动态分布的复杂武器系统故障诊断领域.采用一种基于MAS的分布式武器故障诊断系统方案,研究了在改进合同网协议的Agent之间的任务分配过程和结果综合,重点研究了诊断系统任务分解、任务控制策略.这种方案对于提高分布式故障诊断系统的性能,改善故障诊断的准确率和效率有很大帮助.

多Agent的故障诊断任务分解和结果综合研究

在传统智能诊断基础上,将多Agent技术应用于动态分布的复杂武器系统故障诊断领域,以求解复杂过程诊断问题。讨论了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程,采用了一种基于MAS的分布式武器故障诊断系统方案。其中重点研究了诊断系统任务分解,任务控制策略,基于改进合同网协议的Agent之间的任务分配过程和结果综合。本解决方案对设计分布式故障诊断系统有参考价值。

分布式故障诊断管理研究

复杂武器系统故障诊断是武器型号后勤保障的难题。研究复杂武器系统的故障诊断管理,能提高武器系统故障诊断的准确性和效率。采用分布式故障诊断体系结构,按照故障诊断任务流引擎规划诊断流程,使用任务分解与或树进行诊断任务分解,基于改进合同网协议安排任务分配流程,进行诊断任务分配,各诊断专家诊断结果采用模糊信息融合算法汇总诊断结果,用专家系统推导设计故障诊断单元。诊断系统综合了复杂武器系统多个故障诊断专家的判断,有效提高诊断质量。对建造分布式武器故障诊断系统有参考价值。