[發(fā)明專利]基于鄰居相關(guān)狀態(tài)的分布式多智能體實(shí)時(shí)故障檢測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201610224080.8
• 申請(qǐng)日: 2016-04-12
• 公開（公告）號(hào): CN105763396B
• 公開（公告）日: 2018-02-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 方浩;李儼;陳杰
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京理工大學(xué)
• 主分類號(hào): H04L12/26
• 分類號(hào): H04L12/26;H04W24/04;H04L12/24
• 代理公司: 北京理工大學(xué)專利中心11120
• 代理人: 李愛英,仇蕾安

1.基于鄰居相關(guān)狀態(tài)的分布式多智能體實(shí)時(shí)故障檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一、針對(duì)多智能體系統(tǒng)建立基于鄰居相關(guān)狀態(tài)的多智能體系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型；數(shù)學(xué)模型中的單個(gè)節(jié)點(diǎn)只能獲得鄰居節(jié)點(diǎn)的相關(guān)狀態(tài)信息，多智能體系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型包括以下兩部分：多智能體系統(tǒng)拓?fù)淠Ｐ秃蛶в泄收系墓?jié)點(diǎn)動(dòng)力學(xué)模型；

步驟二、利用多智能體系統(tǒng)拓?fù)淠Ｐ痛_定每個(gè)節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)，進(jìn)而獲得鄰居節(jié)點(diǎn)的相關(guān)狀態(tài)信息，通過(guò)模型變換將帶有故障的節(jié)點(diǎn)動(dòng)力學(xué)模型轉(zhuǎn)換成基于相關(guān)狀態(tài)信息的故障檢測(cè)模型；

步驟三、利用所述故障檢測(cè)模型，每個(gè)節(jié)點(diǎn)求解自身鄰居節(jié)點(diǎn)的理論運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，并將其與節(jié)點(diǎn)自身觀測(cè)器測(cè)得的鄰居實(shí)際運(yùn)動(dòng)狀態(tài)作差比較，從而獲得誤差信號(hào)；

步驟四、根據(jù)多智能體系統(tǒng)性能要求設(shè)置誤差信號(hào)的警戒值，若有某個(gè)節(jié)點(diǎn)檢測(cè)到鄰居節(jié)點(diǎn)誤差信號(hào)超過(guò)警戒值，則觸發(fā)信息交互，并將該鄰居節(jié)點(diǎn)視為目標(biāo)節(jié)點(diǎn)；在目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的通信子網(wǎng)絡(luò)中傳輸各鄰居節(jié)點(diǎn)檢測(cè)到的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的誤差信號(hào)，同時(shí)通信子網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點(diǎn)按一致性協(xié)議更新各自的誤差信號(hào)，直至達(dá)成一致；

步驟五、針對(duì)更新后的誤差信號(hào)設(shè)置門限函數(shù)，若誤差信號(hào)幅值超過(guò)門限函數(shù)的限幅值，即可斷定該目標(biāo)節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障。

2.如權(quán)利要求1所述的基于鄰居相關(guān)狀態(tài)的分布式多智能體實(shí)時(shí)故障檢測(cè)方法，其特征在于，步驟二中所述基于相關(guān)狀態(tài)信息的故障檢測(cè)模型為

x‾·ji(t)=Ax‾ji(t)+Buji(t)]]>

zji(t)=Cx‾ji(t)+efji(t)]]>

其中，A∈R^n×n、B∈R^n×m、C∈R^p×n為系統(tǒng)矩陣，為節(jié)點(diǎn)i與節(jié)點(diǎn)j狀態(tài)信息之差的理論值，就代表的導(dǎo)數(shù)，u_ji(t)＝u_j(t)-u_i(t)為節(jié)點(diǎn)i與節(jié)點(diǎn)j控制量的差值，z_ji(t)為實(shí)際相關(guān)狀態(tài)信息，為誤差信號(hào)，t為時(shí)間變量。

3.如權(quán)利要求1所述的基于鄰居相關(guān)狀態(tài)的分布式多智能體實(shí)時(shí)故障檢測(cè)方法，其特征在于，一致性協(xié)議具體為：

節(jié)點(diǎn)j將其檢測(cè)的故障節(jié)點(diǎn)i的誤差信號(hào)傳輸給所有節(jié)點(diǎn)集N_ji＝N_j∩N_i中的節(jié)點(diǎn)，i∈N_j，節(jié)點(diǎn)j的鄰居節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的集合為N_j,節(jié)點(diǎn)i的鄰居節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的集合為N_i，并通過(guò)下述離散時(shí)間算法更新自身的檢測(cè)信息；

efji(k+1)=efji(k)+Σl∈Nji-wlj,i(efli(k)-efji(k))---(24)]]>

wlj,i=1max{dji,dli}+1,j≠l and l∈Nji1-Σ1max{dji,dli}+1,j=l0,otherwise---(25)]]>

其中，k為時(shí)間步長(zhǎng)，d_ji代表節(jié)點(diǎn)j在通信子網(wǎng)絡(luò)G_i中的度，d_li代表節(jié)點(diǎn)l在通信子網(wǎng)絡(luò)G_i中的度,w_lj,i∈R是權(quán)重系數(shù)，表示節(jié)點(diǎn)l檢測(cè)到的故障節(jié)點(diǎn)i的誤差信號(hào)。