一种多代理数据分析集成的电力推进系统运行状态稳定性分析方法

2014-03-27董金鑫江莲

船电技术 2014年4期

董金鑫，江莲

（92337部队，辽宁大连 116023）

0 引言

多代理系统源于人工智能领域，用于解决多种搜索算法的集成,目前已广泛应用于其他领域，取得了良好效果。代理是对实际系统的抽象，它能够在一定的环境中为满足其目的而采取一定的自主行为[1]，可以较好地解决综合数据分析中多方法集成难题。

电力推进系统运行状态稳定性分析是根据特定的分析目的，选择多种分析方法，分析主要影响因素及影响程度的过程。针对数据分析方法多样、数据异构、层次复杂的特点，采用多代理系统作为抽象的框架，将数据分析方法封装成代理，每个代理作为数据分析步骤中独立的个体，围绕数据分析目标进行数据处理，代理管理员通过方法工具包管理各个代理，制定竞争、协作、并行机制使之相互协调运行，共同完成求解过程，最终输出分析结果。

1 基于多代理的数据分析集成方法

1.1 方法结构

多代理动态数据分析集成方法采用多代理系统作为抽象的框架，设置代理管理员并赋予其智能决策能力，代理管理员能够通过调用方法工具包中各个算法的特征信息，依据用户选择制定动态集成方案；将数据分析方法封装成代理，代理具有有限的智能性，每个代理作为数据分析过程中独立的个体，自主完成代理管理员交付的特定任务，依据竞争、协作、并行机制与其它代理交叉、协调运行，共同完成求解过程，最终输出分析结果。多代理动态数据分析集成方法可表示为描述为：

X={数据缓存区，代理，代理管理员，方法工具包，数据分析目标，运行机制，运行规则}

数据缓存区：用于各代理写入和读取中间计算数据及计算结果。

代理：封装单一的数据分析算法。

方法工具包：记录方法的各种特征，提供给代理管理员进行决策，得出动态集成方案。

代理管理员：根据各代理的特征制定求解过程运行方案，并根据运行机制与规则管理求解过程的运行。

数据分析目标：在求解过程初始，由代理管理员下达给各个代理。

运行机制：用于协调各代理之间运行、解决冲突提高效率的运行规范。

运行规则：代理管理员和代理自主运行的标准流程[2]。

多代理动态数据分析集成方法结构如图1。

图1 多代理动态数据分析集成结构图

1.2 基于多代理的动态集成方案

多代理动态数据分析算法集成方法的特点是在多代理系统结构的基础上设置方法工具包，代理管理员调用方法工具包中信息，得出动态集成方案，以解决动态集成的冲突及效率问题。方法工具包中记录了每种方法的特性，精确描述每种数据分析算法的功能，定义了方法之间的区别与联系。同时提供方法识别字段，记录多个方法之间的上下层调用关系，避免了因用户多项算法选择而带来的执行顺序紊乱。用户只须选择数据分析相应的方法，不用考虑数据分析算法之间运行的顺序与流程，数据分析算法的运行对于用户而言是透明的，与现有技术相比减少了对用户数据分析专业知识的限制；新添加的数据分析算法只需经过封装，成为独立运行的个体，封装代理的过程对于数据分析算法而言除了需要提供数据接口外没有特殊要求，因此具有良好的透明性、开放性。方法工具包格式如表1所示。

为了提高动态集成方案的执行效率，代理管理员通过调用方法评价表，运用数据包络分析法计算执行方案中各方法的效率，数据包络分析法[3]（DEA）的投入为该种方法的精度、速度、复杂程度，产出为用户满意度，分别计算用户选择的每一种方法的效率，效率值最高的为最终确定的方法，依据计算结果修改执行方案。方法评价表在系统维护时根据用户反馈的实际情况实时更新。

1.3 数据分析算法代理运行机制

a）协作机制

数据分析算法中有些是存在依赖关系，封装了此类方法的代理之间相遇时，采用协作机制，共同完成一定的数据分析任务。代理1开始执行数据分析任务时，将计算过程数据输出至缓存区，然后进入等待模式，协作代理通过读取数据缓存区中的数据完成负责部分的计算任务，输出结果至缓存区，原代理调用其结果完成剩余数据分析任务。原理如图4所示。

表2 方法评价表

图2 协作机制原理图

a）竞争机制

数据分析算法中有些是主要围绕同一分析目标的不同求解方法，它们之间没有依赖关系，每种方法有自身的特点，并且在精度、复杂程度、速度等方面有不同侧重。封装了此类方法的代理之间相遇时，采用竞争机制，根据数据分析目标的需求，通过代理管理员比较每种方法的优劣，最终确定选择哪种方法；或者通过代理管理员赋予每种方法各自的权重，多种方法一并使用，取多方法计算结果的加权平均值。原理如图3所示。

c）并行机制

根据不同分析目的所采用的多种数据分析算法之间适用并行机制。每种方法完成特定的分析功能，分属整个数据分析任务的一部分，相互之间不依赖也不竞争，按照用户选择的先后顺序执行。原理如图4所示。

2 电力推进系统运行状态稳定性分析

2.1 电力推进系统运行状态稳定性分析多代理结构

采用JATLite多代理系统实现平台，使用ACL底层通信语言，构建电力推进系统运行状态稳定性分析多代理系统。整个数据分析过程分为两个部分，一是采用定性分析方法，提取多个运行状态参数的主成分，确定主要参数；二是采用方差分析方法，定量分析主要参数的动态变化对电力推进系统稳定性的影响程度，分层抽象后得到组成数据分析系统的四个Agent，其体系结构如图5所示。

图3 竞争机制原理图

图4 并行机制原理图

图5 电力推进系统运行状态稳定性分析多代理结构图

上述四个代理及管理员的在数据分析过程中的行为集如表3所示。

表3 各Agent行为集

表4 主成分列表

2.2 主成分分析代理计算过程

在电力推进系统运行状态参数中选择具有代表性的 14个，包含电流、电压、温度等。以某转速条件下记录的545组数据作为例，运用主成分分析法，进行主成分提取，分析结果如表4所示。当特征值小于1的主成分对于变量的解释力度小于原变量，因此只取前4个主成分。表中数据显示提取至第4个主成分时累积贡献率达到95%，符合特征提取要求，即通过分析将14个变量概括为4个综合变量。

表5 因子负荷矩阵表

各主成分的因子系数如表5所示，通过表中数据可将主成分表示成各个变量的线性组合，如第一个主成分的公式为：

2.3 方差分析代理计算过程

应用主成分分析结果，将代表电力推进分析系统运行状态稳定性的4个综合变量进行方差分析，得出数据分析结果如表6所示。

由表中数据可以看出，4个综合变量的方差除主成分 2外，均值小于 10（主成分 2方差均值为13.9，与其它值较为接近），方差波动范围较小。因此，依据统计推断经验，该电力推进系统在此组数据测量时段运行状态稳定。

3 结束语

按照本文方法提取 14个变量的主成分后，计算各变量中的信息被提取出的比例，如表7所示。除前后励磁电流尚有约15%的信息未被提取外，其余12个变量的信息均被提取至93%以上，证明该方法将14个变量概括为4个综合变量，信息提取比较充分。方差计算结果中，4个主成分的显著性差异值均远远小于 1，从统计意义上证明，方差分析结果与电力推进系统实际运行状态稳定性情况一致。