[發明專利]一種分布式多智能體協同故障檢測方法、存儲介質及設備

有效

• 申請號: 202010121096.2
• 申請日: 2020-02-26
• 公開（公告）號: CN111290277B
• 公開（公告）日: 2023-01-10
• 發明（設計）人: 李儼;尉越;田戴熒;齊竹云
• 申請（專利權）人: 鵬城實驗室
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 深圳市君勝知識產權代理事務所(普通合伙) 44268
• 代理人: 朱陽波;王永文

1.一種分布式多智能體協同故障檢測方法，其特征在于，包括步驟：

根據多智能體系統給的信息交互模式和節點特征，構建所述多智能體系統的拓撲模型、節點動力學模型以及邊動力學模型；

對所述多智能體系統的拓撲模型、節點動力學模型以及邊動力學模型進行分解和變化，構建所述多智能體系統故障檢測參考模型為：

其中分別代表節點狀態、控制輸入、輸出信息組成的向量，分別代表干擾及故障信號組成的向量，為單位矩陣，矩陣A、B、C、B_d、B_f、D_d、D_f為系統矩陣；

針對所述多智能體系統故障檢測參考模型中的每個節點設計故障的自檢算法，通過構建殘差生成器并設計門限函數對生成的殘差進行評價，獲得故障自檢結果；

根據所述故障自檢結果對所述多智能體系統故障檢測參考模型進行校正，優化節點間的協同機制，構成協同檢測網絡；

基于所述協同檢測網絡構建分布式殘差生成器，同時設計對應的門限函數對殘差進行評價，獲得故障互檢結果，結合所述故障自檢結果和所述故障互檢結果確認所述多智能體系統故障。

2.根據權利要求1所述的分布式多智能體協同故障檢測方法，其特征在于，根據所述多智能體系統給的信息交互模式和節點特征，構建所述多智能體系統的拓撲模型、節點動力學模型以及邊動力學模型的步驟包括：

采用無向圖G＝{V_N,E_M}表示多智能體系統的拓撲模型，其中，V_N＝{1,…,N}為節點集合，為邊集合，

采用線性時不變模型表示多智能體系統的節點動力學模型：

x_i(k+1)＝Ax_i(k)+Bu_i(k)+B_dd_i(k)+B_ff_i(k)

y_ij(k)＝C(x_i(k)-x_j(k))+D_d(d_i(k)-d_j(k))+D_f(f_i(k)-f_j(k))，其中，x_i(k)、u_i(k)、y_i(k)分別代表節點的狀態、控制輸入、輸出信息，d_i代表節點上的外界未知干擾信號，f_i代表節點故障信號，每個節點在k時刻發生故障的概率η＝P(f_i(k)≠0)；

構建多智能體系統的邊動力學模型：

x_ij(k+1)＝Ax_ij(k)+Bu_ij(k)+B_dd_ij(k)+B_ff_ij(k)

y_ij(k)＝Cx_ij(k)+D_dd_ij(k)+D_ff_ij(k)，

其中，x_ij(k)、u_ij(k)、y_ij(k)分別代表邊的狀態、控制輸入、輸出信息，d_ij代表與邊相關聯的外界未知干擾信號，f_ij代表邊上的故障信號。

3.根據權利要求1所述的分布式多智能體協同故障檢測方法，其特征在于，所述針對所述多智能體系統故障檢測參考模型中的每個節點設計故障的自檢算法，通過構建殘差生成器并設計門限函數對生成的殘差進行評價，獲得故障自檢結果的步驟包括：

針對所述多智能體系統故障檢測參考模型設計的殘差生成器為：

，

其中分別為狀態及輸出變量的估計值，為殘差信號，L，V為待設計的觀測器變量矩陣，W為合作矩陣，滿足W＞0，以及

將H_∞指標引入至優化算法中，通過所述殘差生成器生成殘差信號，并借助門限函數對節點當前的狀態進行判斷，得到故障自檢結果。