基于Agent协作机制的过程系统控制研究

论文摘要

随着工业生产规模的扩大和生产工艺技术的改进,所需控制的对象越来越复杂,常伴有时变和不确定性,难以用已有的数学解析方法精确描述被控对象特性;另一方面,控制性能要求却很高,控制目标呈多层次、多样化的特点。这一切都使传统控制理论遇到了严重挑战,必须发展新的控制理论。沿着控制理论和技术的发展历史可以看出,其产生、存在和发展的条件必然与当时的物质和技术基础相适应。计算机技术、人工智能技术和信息论的迅速发展,为控制理论和技术进行变革性发展提供了条件。本文正是在这样的背景下,针对复杂的过程对象,着重研究基于Agent的智能控制系统的实现方法。本文以Agent协作机制为出发点,将结果共享的协作策略应用于关联过程系统中。运用Agent理论将系统划分为若干Agent,一方面每个Agent独立控制自身回路,另一方面系统的各Agent之间采用结果共享的协作策略,获得系统的局部和全局信息,通过控制系统仿真得到了良好的控制效果。最后在实验室DCS、PLC装置平台下的实例研究,结果表明,基于Agent的控制结构有效地解决了关联对象控制系统中不同回路间的解耦和协调问题,是实现复杂过程系统控制的一种可行方案。另外,本文还把研究多人决策问题的博弈理论引入到多Agent之间的协作行为中,提出了基于不完全信息静态博弈的多Agent之间的协作模型,并对协作算法的实现进行了探讨。本文的研究面向生产需求,探讨将人工智能控制领域的先进理论应用于工业过程控制的途径,研究工作为丰富复杂工业过程系统的控制方法提供了有价值的结果。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 本课题背景及意义
• 1.2 MAS研究与发展现状
• 1.2.1 多Agent理论研究现状
• 1.2.2 多Agent应用研究现状
• 1.2.3 MAS研究中的问题
• 1.3 工业过程控制系统的发展状况及存在问题
• 1.4 本文的主要工作及安排
• 第二章 Agent与MAS的基本理论
• 2.1 Agent的基本理论
• 2.1.1 Agent概念
• 2.1.2 Agent与一些相关概念的比较
• 2.1.3 Agent属性及其分类
• 2.1.4 Agent的结构
• 2.2 MAS的基本概念
• 2.2.1 MAS定义
• 2.2.2 MAS特点
• 2.3 本章小结
• 第三章 MAS中的协作
• 3.1 多Agent之间协作的基本机制
• 3.1.1 任务分担的协作
• 3.1.2 结果共享的协作
• 3.2 基于不完全信息静态博弈的多Agent协作
• 3.2.1 不完全信息静态博弈
• 3.2.2 基于不完全信息静态博弈的多Agent协作模型
• 3.2.3 全局均衡策略的求解
• 3.3 本章小结
• 第四章 基于Agent的关联过程控制策略研究与仿真
• 4.1 应用背景简述
• 4.1.1 关联过程系统描述
• 4.1.2 传统解耦控制方法的局限性
• 4.2 基于Agent结果共享协作的关联过程控制策略
• 4.2.1 协作模型
• 4.2.2 协作机制设计
• 4.3 仿真研究
• 4.3.1 前馈补偿解耦控制
• 4.3.2 基于Agent理论的分布式智能控制
• 4.3.3 系统的能量消耗
• 4.4 本章小结
• 第五章 基于Agent的关联过程系统控制实例
• 5.1 引言
• 5.2 实验平台介绍
• 5.3 系统硬件与软件的配置
• 5.3.1 DCS硬件组态和软件组态
• 5.3.2 SCX语言程序开发
• 5.3.3 PLC硬件组态和软件组态
• 5.3.4 Step7程序开发
• 5.4 基于Agent的关联过程系统控制策略实现
• 5.4.1 模型的确定
• 5.4.2 被控对象参数开环测试
• 5.4.3 控制Agent参数整定
• 5.4.4 Agent间协调与合作过程
• 5.5 实验结果
• 5.6 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 工作总结
• 6.2 研究展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学术论文目录