基于多Agent数据协调的无线智能抄表系统设计

林 涛，李 辉，郭 晓，赵宏科，陈 恩

（河北工业大学 控制科学与工程学院，天津 300130）

手工操作的抄表收费方式不但费时费力费用过高还存在安全隐患。随着无线网络技术的飞速发展与成熟，将其应用于抄表系统可使抄表工作变得方便、快捷。传统的无线抄表系统大多是利用分布式器件（如采集器）采集数据，然后把数据传至上位机，由上位机进行处理。这种方式存在一定的问题：由于所有的数据都交由上位机统一处理，一旦出现某种干扰阻止它运行，就会造成整个抄表系统数据错误或丢失；并且，由单一的主机处理所有数据限制了整个抄表系统的规模，大量的数据同时传输将会导致网络通信过载，从而导致整个系统的实时性差，系统节点之间难以实现互操作。如果出现可疑数据，系统很难判定是数据在传输过程中产生，还是表具本身故障所致。

Agent是具有智能和较高自治能力的实体，对动态变化作出适当反应，Agent能够模拟人类的行为，且具有良好的智能性、协调性、适应性[1-2]。由于Agent的这些特性，设计了一种基于多Agent技术的无线抄表系统，实现了采集节点独立采集分析数据，并且重点研究了系统对错误数据的判别及协调功能，在物业中心Agent和采集器Agent加入递推算法和最小二乘法，使系统能够快速解决可疑数据的问题，保证了无线抄表系统的安全、可靠。

1 MAS系统

Agent理论和技术起源于20世纪80年代，随着计算机软、硬件技术飞速发展，Agent理论得到了强大的技术支持，使Agent的实现能力不断增强，应用逐渐扩展到了工业、农业、医疗、交通等领域[3]。Agent是具有智能和较高自治能力的实体。相对于传统技术而言，它不仅可以在目标的驱动下实现目标，还可感知、适应环境，对动态变化作出适当反应；Agent能够模拟人类的行为，且具有良好的智能性、协调性、适应性等特性，特别是在满足分布式应用方面的优势受到越来越多的关注。

多 Agent系统 MAS（multi-Agent system）是分布式人工智能的拓展，是由多个Agent组成的一种分布式自主系统。MAS中的每个Agent拥有解决不同问题的不完全信息和能力，不存在全局控制。数据是分散的，计算过程是异步的。它旨在于把一个复杂的系统分散成若干个易于管理的小系统，这些小系统可以相互通信、相互协作，从而实现信息、知识的共享。

在开放的MAS系统中，每个Agent都具有自主性，在求解过程中会按自己的目的、知识与能力进行活动，由于封闭世界假设对MAS不成立，因此不能用演绎逻辑的方法解决矛盾，必须引入协调机制[4]。MAS协调是指具有不同目标的多个Agent对其目标、资源等进行合理安排，以协调各自行为，最大限度地实现各自目标。对于无线抄表系统而言，通过MAS协调机制，调节每个Agent的能力，降低复杂系统的难度，使复杂系统变得易于实现。MAS有3种结构形式[5-6]：纯分布式结构、黑板结构和联邦式结构。笔者采用黑板结构实现设计无线抄表系统。黑板结构中的黑板是一个公共数据存储区，各个Agent通过对黑板的直接读写来完成数据共享。

2 系统网络拓扑结构及硬件组成

抄表系统中的通信主要是末端节点（水表）与物业中心的通信，本文设计采用SI4432和GPRS相结合的方式实现通讯。本系统中共存在3种设备：水表、带有SI4432的采集器、带有SI4432和GPRS的集中器。其中采集器用来采集水表数据，也是多Agent系统中重要的组成部分，集中器作为远程设备之间的中继器来进行通信，能够用于拓展网络的范围。无线抄表系统拓扑结构如图1所示。

图1 无线抄表系统拓扑结构Fig.1 Topological structure of wireless meter reading system

本系统的网络拓扑分为3层。系统中的每个节点都是一个独立的Agent。集中器Agent与物业中心Agent之间采用GPRS通讯，集中器Agent与采集器Agent之间采用SI4432无线通讯。物业中心Agent是系统的核心，其知识库中存有系统的全局知识，它能够接受来自表具的数据，然后根据知识库内的知识判定数据的正误，将正确的数据贴入黑板，以供协调时所用。集中器Agent靠集中器地址进行识别，有自己的知识算法及数据库。采集器Agent负责采集数据，并传送给集中器，同时对数据进行存储。抄表方式有2种：一种是定时通讯，采集器定时采集表具数据，上报给物业中心；另一种是即时通讯，操作人员不定时读取某个表具数据。

系统集中器上的GPRS模块选用华为的MG323芯片，与采集器通讯使用的是SI4432无线通讯模块，采集器与集中器采用SI4432无线模块通讯，将Agent嵌入到系统的各个节点形成多Agent的无线抄表系统。

3 MAS数据协调机制及通讯协议

图2为MAS数据协调机制流程图。

图2 MAS数据协调机制流程图Fig.2 Data flow chart of MAS coordinateon mechanism

通信协议是通信双方为实现信息交换而制定的规则，本系统通讯协议的设计基于188协议，无线通讯时，为了防止杂波的干扰，在188协议的基础上进行了个人的定义，通信数据是成帧成包发送的，数据包格式为：前导码、起始符、表具类型、同步字（采集器的地址）、控制字、数据长度、数据标识位、数据、校验、结束符。前导码、起始符是同步的每一包数据的引导头；数据标识是系统的控制指令，本系统的控制命令有很多种，除设置类以外其他的3种比较重要分别是：抄表命令AA、错误重发命令BB、系统协调命令CC；校验码是每包数据的校验标志，采用求和的校验方式，确保通讯正确；结束符是整个通讯包结束的标志。这里给出即时抄表指令为：

FE FE FE FE 68 80 BB BB BB BB 03 08 AA 99 99 99 99 99 99 99 99 CS 16

其中：4个BB为采集器地址；7个99为表具地址；AA代表抄表。

4 系统数据协调的实现

本系统采集的数据为用户用水量，该类数据具有一定的规律。针对这一特点，物业中心采用递推算法判断新的采样数据是否符合历史规律；对于需要协调的数据，集中器Agent采用最小二乘法进行协调，通过数据拟合，得出合理的实时数据。

递推算法是一种通过已知条件，利用特定关系得出中间推论，直至得到结果的算法[7]。表1为某用户4月份上半月的用水量，描点画图，绘制出随时间累计用水量的曲线。

表1 某小区4月份的用水量表Tab.1 Water consumption of a district in April

根据采样数据，绘制用水量与时间的关系图如图3所示。

图3 用水量y与时间x关系图Fig.3 Half a month curve of water cumulative consumption

图中，圆点是用户的实际用水数据，将2014-4-1的凌晨作为0，每小时加1获得，通过线性回归，得出实际数据的趋势线，很明显该用户趋势曲线为直线，用水基本均匀，没有出现过异常数据，用待定系数法求出趋势线表达式为

此线性公式即为用水量的理想线性规律。然而用户水量不可能严格符合这一线性关系，因此需要根据历史用水量设置一个偏差，同样运用描点画图的方法，绘制时间与每单独半个月用水量曲线如图4所示。

图4 半个月累计用水量及每天用水量与时间曲线Fig.4 Half a month cumulative water consumption and daily water consumption curve

显然用户半年内抛去粗大误差，最大偏差为0.6978，则设定用水量递推公式为

例如在第12天的9：00采集数据，即x=11×24+9代入上式中，得到181.2133＜y＜182.6088。而采集到的实际数据为181.657，在此范围内，说明此数据是正确的；若一旦超出了这一范围，则判定数据是可疑的，继而系统自动进入重发或协调模式。

需要说明的是用户的趋势线及允许偏差值并不是一成不变的，物业中心的知识库可以根据用户的历史数据动态地改变用户的趋势线及允许偏差，例如：用户的某次采样数据超出了其允许偏差，但是由用户正常用水造成（有外来居住人员），不存在表具错误和数据传输错误，这种情况下，系统将会更改趋势线及允许偏差。

当已判定某个数据为错误数据时，用最小二乘法对其进行数据拟合，使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小，最小二乘法的判定效果主要取决于多重可决系数R2和残差，多重可决系数R2是趋势线的可用度，范围在0～1之间，越接近1相似度越高，残差则波动范围越小越好[8]。本文中采取的变量是集中器Agent从黑板中读取问题节点最近多少次的历史数据，最终得出n为多少时取得合理的实时数据。

由于本系统的数据大体上满足线性关系，所以设定经验公式为

其中：

5 结语

多Agent的无线抄表系统末端节点具有的独立存储和处理数据的功能，既减轻了上位机的工作负担，也减少了系统的通信负载；同时在无线抄表正常工作的基础上，对可疑数据进行了分析，通过递推算法和最小二乘法，使系统快速判别数据是否正确，如果错误则对错误数据进行协调纠正；系统对数据实施的重发或协调模式，保证了系统数据的准确性和安全性，并能实现对表具的预警；所采集的数据或者拟合后的数据与实时数据的偏差可以忽略不计，保证了系统的实时性和稳定性。

[1] 杨继东，朱瑞龙，苗淼.基于多Agent的无线网络水表抄表系统应用研究[J].测控技术，2014，33（1）：99-103.

[2] Sun Hongbin，Yuan Shenfang.Technologyofstructuredamage monitoring based on multi-agent[J].Journal of Systems Engineering and Electronics，2010，21（4）：616-622.

[3] 吕岩.基于智能Agent的无线抄表网络应用技术研究[D].沈阳：沈阳建筑大学，2009.

[4] 史忠植.高级人工智能[M].北京：科学出版社，2006.

[5] 朱茵，唐祯敏，钱大琳.基于多智能体技术的交通管理系统的研究[J].中国公路学报，2002，15（3）：82-85.

[6] Huaglory T.Multi-agent autonomic architecture and its application in e-medicine[C]//Washington，DC：IEEE Computer Society，2003.

[7] 迟铁，马斌，张万江，等.基于多Agent的无线抄表系统设计[J].现代建筑电气，2010（2）：18-22.

[8] 马斌，迟铁，戴敬，等.针对多Agent的无线网络中数据协调方法研究[J].沈阳建筑大学学报：自然科学版，2011，27（1）：184-189.■