电力推进装置中央冷却系统多Agent智能控制试验研究

邵钰蟒，吴杰长，陈于涛，钱贵中

(1.海军工程大学 动力工程学院，湖北 武汉430033;2.中国人民解放军92995 部队，山东 青岛266100)

0 引 言

随着舰船动力平台技术水平的不断发展，电力推进装置包含越来越多的电器设备，其功率密度越来越高，发热量也越来越大。同时，电力推进装置存在不同的运行工况，其冷却需求变化较大。为了在各种运行工况下对电力推进装置进行有效冷却，将冷却水进行统一分配和管理的中央冷却系统得到了越来越多的应用，已成为电力推进装置正常工作的重要保障之一。

目前的中央冷却系统自动控制内容包括冷却水温度的调温阀自动控制和管路系统阀门、冷却泵的远距离遥控，控制系统智能依赖于操作人员的经验，还没有充分考虑在不确定和高威胁度环境中，运行任务和工况突然变化后的系统状态快速切换，以及系统故障发生后的自动故障恢复能力。

另一方面，随着分布式人工智能、计算机技术和网络技术的发展，多Agent 技术在近年来得到迅速发展，为解决大规模复杂系统的动态分布式控制问题提供了一种新的思路和方法［1－3］。前期工作中已经完成了复杂动力管路系统多Agent 智能控制结构的原型设计［4］，但针对电力推进装置中央冷却系统的智能控制结构需要进行实例化设计，控制系统的性能还有待进一步的试验验证。

本文以电力推进装置中央冷却系统为控制对象，针对多Agent 智能控制结构有效性的试验验证问题开展研究。分析中央冷却系统的运行特点、主要运行工况和智能控制需求，设计并建立相应的多Agent智能控制试验研究平台，确定试验测试内容，对多Agent 智能控制系统的性能和效果进行验证分析。

1 电力推进装置中央冷却系统

某型船电力推进装置的冷却采用中央冷却系统。这种冷却系统将推进装置的各个所需冷却设备都连接起来组成一个整体，并实现冷却水的统一供应与回收循环［5］。其原理如图1所示。该中央冷却系统主要由海水冷却部分和淡水冷却部分组成，基本原理是用海水冷却淡水，淡水冷却各个电力设备。每个泵组都是由一个大功率泵、一个小功率泵和一个备用泵组成。淡水冷却回路分为3个部分:1)高压冷却回路，冷却尾推设备和后发电机舱设备;2)低压冷却回路，冷却前发电机舱设备和首侧推舱设备;3)回水回路。该船正常工况有4 种，分别是进出港工况、航行工况、锚泊工况、动力定位工况，正常工况时该电力推进装置运行状态如表1所示。

根据图1所示的电力推进装置中央冷却系统原理图，本文将中央冷却系统的淡水冷却部分作为试验研究对象。该冷却系统实现了冷却水的统一调配，但在控制功能上仍存在以下不足:

1)整个系统控制效果较粗，未具体到单个部件的精细控制，系统重构能力有限。

2)蝶阀和泵组需要手动控制，控制的智能因素在于操作者，响应能力和实时性依赖于操作者的经验和熟练程度。针对快速变化的战场环境，和任务效率要求，急需提高控制系统的自动化程度和智能水平。

3)现有系统的故障恢复和战损重构的能力较弱，局部工作能力的损失会导致整个大系统的全部工作能力损失。

表1 电力设备运行情况和泵组选择情况Tab.1 Operation of electrical equipment and pump selection

图1 电力推进装置中央冷却系统原理图Fig.1 Central cooling system of electric propulsion apparatus

图2 电力推进装置淡水冷却回路图Fig.2 Fresh water cooling circuit of electric propulsion apparatus

2 多Agent 智能控制试验台设计与实现

2.1 试验台设计

针对中央冷却系统智能控制需求，本文将电力推进装置中央冷却系统淡水冷却部分进行二次设计。如图2所示中间为2 组淡水冷却泵组，每个泵组由一个大功率泵、一个小功率泵和一个备用泵组成，大功率泵冷却对象为尾部推进舱设备和后发电机舱设备，小功率泵的冷却对象为前发电机舱设备和首侧推舱设备，备用泵作为任意一个泵故障时代替使用。前后2 套淡水冷却泵组也可以互为备用，即如有一套泵组完全无法工作则可以由另一套来完成所需冷却资源的提供。图中每个设备由一个供水电磁阀和一个流量计组成，试验时如果有水流过流量计产生读数，便视为该设备已经被冷却，流量值的大小可反映冷却量的大小。

试验装置数据采集由2 部分组成，一部分是电磁阀和电磁泵的开关量输出，另一部分是流量计流量的模拟量输入。电磁阀和电磁泵的开关量输出采用了PCL 板卡采集控制，流量计的流量输入采用了ADAM－4150 模块采集实现。数据处理是在PC 工控机上用VC+ +开发控制系统软件来实现。该试验装置在功能上能够实现各个正常工况的自动切换，能够对突发故障进行自动处理，如泵故障不能运行。根据设计建立了桌面试验装置如图3所示。

在试验测试内容方面，本文根据电力推进装置冷却系统的实际情况，拟定了试验内容:

1)模拟正常运行工况下的电力推进装置各个设备的运行情况，并试验智能控制系统能否按照控制要求自动实现工况的切换;

2)设置单个泵发生故障或者单个设备发生故障，试验系统的响应和系统故障恢复的效果;

3)设置多个故障，如多个泵的并发故障或者泵的故障和管路破损同时发生，试验系统的自动故障处理的能力。

图3 桌面试验装置Fig.3 Desktop test apparatus

2.2 多Agent 智能控制结构与协作模型

以试验装置为控制对象，本文多Agent 系统采用层次化的控制结构［6］。层次化结构将系统按层次分解，每一层的决策权和该层的控制权集中在其上层Agent 中，由其控制和协调下层Agent 行为，Agent的自治性由上而下依次减弱［7］，底层Agent 仅能实现对执行机构的管理和控制。控制结构共分为3 层如图4所示，最高层为任务规划分配层，设置一个Agent，其功能为任务的分解、发布，以及与中层Agent 协商产生最终任务执行方案;中间层功能为任务接收和子任务再分配，设置8个Agent，分别为2个冷却水资源Agent、尾推Agent、后舱Agent、前舱Agent、首推Agent和2个管路Agent。每个资源Agent 管理2个阀Agent和3个泵Agent，尾推Agent 管理10个设备Agent，后舱Agent、前舱Agent 分别管理4个设备Agent，首推Agent 管理3个Agent，2个管路Agent 分别管理8个阀Agent。这些被管理的Agent 即底层Agent，其功能是接收并根据自身情况与中层Agent 协商，产生最终执行的方案，并执行控制要求。

在图4的多Agent 系统分层结构的基础上，要实现多Agent 系统的交互协作，才能达到控制要求。本文采用了合同网的协作模型［8］。以航行工况为例，顶层任务分配Agent 将航行工况的任务分解为7个任务，分别为冷却水资源的提供、尾推进设备运行、后机舱设备运行、前机舱设备运行、首侧推进设备停止、管路1 保证流通、管路2 保证流通。顶层Agent 将任务分解之后发布给中层的8个Agent，中层Agent 查询自身附属的底层Agent的能力，判断能否完成特定的分任务，并将能力值反馈给顶层Agent。设定中层Agent 对各个分任务的能力参数如表2所示。因此航行工况从顶层Agent 到中层Agent的交互协商过程如图5所示。

图4 多Agent 系统控制系统分层结构图Fig.4 Framework of the Multi－Agent control system

表2 中层Agent 能力参数Tab.2 The objective evaluation of different methods

图5 航行任务的合同网协作流程图Fig.5 The contract net collaboration flowchart of sailing task

3 试验结果与分析

本试验装置中的多Agent 智能控制系统是将分层控制结构和合同网的协作模型用程序实现，并通过硬件驱动，控制效果的验证主要通过任务切换和发生故障时设备的响应状况和流量计读数变化状况来判定。

3.1 任务切换试验分析

系统初始状态设置为:6个泵都关闭，所有电磁阀都关闭。按顺序启动各个任务工况，记录前后的设备状态和流量变化情况。部分试验数据如表3所示。表中泵1、泵2、泵3、阀34、阀35 是后舱淡水冷却泵组的设备，泵4、泵5、泵6、阀36、阀37 是前舱淡水冷却泵组的设备。设备1 流量值是随机选取尾部推进舱的10个设备中的一个，设备12流量值是随机选取后舱的4个设备中的一个，设备16 流量值是随机选取前舱的4个设备中的一个，设备20 流量值是随机选取首侧推进舱的3个设备中的一个。系统通过合同网协作方法，产生控制方案，并由底层Agent 执行动作。从表中数据可得，由初始状态到启动任务1 工况时，泵1的状态由关闭变成打开，泵2的由关闭变成打开，设备1、设备12和设备16 都有流量值，说明尾推、后舱、前舱设备都已经正常运行，首侧推舱设备未运行，系统达到了控制效果。由表中数据可得，当由任务1 切换到任务2、任务2 切换到任务3、任务3 切换到任务4时，系统也能自动运行，达到控制效果。

表3 泵、部分阀和流量计流量读数数据记录表(流量单位:ml/min)Tab.3 Pump，some valve and flow meters data recording(flow unit:ml/min)

3.2 故障恢复试验分析

本文试验研究设置了2 种故障情况，一种是单个泵的故障，一种是泵组的整体故障。当单个泵发生故障时，系统将启用其泵组内的备用泵来完成故障处理;当泵组整体发生故障时，系统将自动切换到另一个泵组运行。故障情况的试验部分数据记录见表3。

从表中可见，在运行任务1 工况时，发生故障1，即泵1 发生故障，此时多Agent 智能控制系统通过内部交互协作，得出控制方案并执行，关闭了泵1，打开了选择阀34 (阀34的功能是选择备用泵提供的冷却资源流向管路1 或者管路2)，打开了备用泵。设备1、设备12、设备16、设备20的流量值显示尾推设备、后发电机舱设备、前发电机舱设备都已得到了冷却。当泵组整体发生故障时，即在故障1的情况下，泵2 也发生了故障，导致后舱淡水冷却泵组不能工作，此时，多Agent 智能控制系统自动响应并进行故障恢复为关闭泵1、关闭泵2、打开泵4、打开泵5。各设备流量显示运行正常。因此，在故障条件下系统也能达到控制要求。

4 结 语

本研究将多Agent 智能控制系统应用到舰船电力推进装置中央冷却系统中，针对主淡水回路建立了试验研究平台，包括以桌面试验装置为核心的硬件结构和面向试验装置的多Agent 智能控制软件体系。通过试验验证了多Agent 智能控制系统在任务切换和故障恢复时有效性，为多Agent 系统应用到更大型、更复杂的舰船动力装置打下了基础。

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