基于改进合同网的中央冷却系统多Agent智能控制研究

肖剑波, 胡大斌, 胡锦晖

(海军工程大学 动力工程学院, 武汉 430033)

船舶中央冷却系统用以冷却动力装置中的推进装置、发电机组、各个辅助设备以及其他装置,以确保整个动力系统得到合理的冷却,并维持正常、稳定的工作状态,是动力装置安全可靠运行的重要保障[1-4]．传统的中央冷却系统在正常工况条件下能实现冷却水的统一调配,但在控制功能上仍存在不足:全系统控制规划比较粗糙,未具体到单个部件的精细控制,系统重构能力有限；蝶阀和泵组需要手动控制,响应能力和实时性依赖于操作者的经验和熟练程度；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．文中针对上述不足,对某型电力推进装置中央冷却系统进行研究,将多Agent控制技术[4-6]应用于中央冷却系统,并验证了控制效果．

1 中央冷却系统控制对象

某型电力推进装置中央冷却系统由海水回路和淡水回路组成．海水回路在前后机舱各设一个中冷分站,主要部件有机舱海底门、通海阀、海水过滤器、海水冷却泵(前机舱设3个,后机舱设4个)、板式冷却器、管路及其附件等．淡水回路在前后机舱各设立一个淡水冷却泵单元,每个单元包括一台艏部设备兼停泊冷却泵、一台艉部设备冷却泵和一台备用泵[2-3]．海水回路与淡水回路的布置结构如图1．首先，海水冷却泵将舷外海水输送到中冷器,而后，在中冷器内进行海水与淡水的热交换,使淡水温度保持在一定的范围．海水经过热交换后再排出舷外．淡水冷却单元的公共冷却泵将被海水冷却后的淡水输送到所需冷却设备,再将完成冷却的淡水输送回海水冷却系统进行循环．

图1 中央冷却系统布置原理Fig.1 Schematic of arrangement of a ship′s central cooling system

该电力推进装置正常工况有4种，分别为进出港工况、航行工况、锚泊救生工况、动力定位救生工况．冷却系统要按照电力推进装置运行状态选择所需冷却设备进行冷却,例如航行工况时,前发电机舱设备、后发电机舱设备和艉部推进设备都处于运行状态,且大部分为艉部设备,因此选择启动后舱泵组,并要为上述运行中的电力设备提供冷却水．前后两个冷却泵组单元原则上按照冷却便捷性进行选择,但也可以互为备用．

2 多Agent系统的Agent划分与结构

对于多Agent智能控制系统的研究,首先要针对任务要求，结合控制需求设计一种合理的多Agent系统控制结构[7]．文中根据冷却系统的组成特点和控制需求,设计了一种多Agent混合控制结构(图2)，控制结构共分为3层：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;中间层为子系统管理层,系统可以分为8个子系统,因此设置了8个子系统管理Agent；底层Agent组成模块化的结构,能够互相进行通信,其功能是接收中层Agent信息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．

该混合控制结构将层次结构与模块结构的优点综合起来,是一种两种结构模型共存的体系结构[8-9]．它由从上到下的多级层次结构组成,上层Agent可对下层Agent进行控制,并负责其下层Agent之间的协调与管理．同时可以将该结构中每个子系统Agent看作是顶层协调控制Agent下属的一个模块,所有属于同一子系统的底层部件运行层Agent处于同一模块内,中层子系统Agent之间可以通过通用接口进行通信,同一子系统内的部件运行Agent之间可以直接进行通信．因此,这种体系结构简化了系统的任务分解过程,降低了通信网络设计的复杂性,防止单个Agent过多地进行任务投标,从而提高了协作效率，降低了通讯量．

图2 多Agent控制系统混合结构Fig.2 Hybrid structure of the multi-agent control system

3 基于改进合同网的多Agent协作模型

为提高多Agent协作的有效性，文中在经典合同网模型的基础上采用了Agent联盟[10]的协作结构,并引入了熟人机制,提出了一种改进合同网模型．

3.1 任务需求与能力值矩阵

针对不同工况条件下各子系统任务需求，定义任务需求矩阵Ti,i为任务编号,取值为1、2、3、4,分别代表航行、进出港、锚泊、动力定位4种工况．

Ti=[a1a2a3a4a5a6a7a8]ai=0或1

式中：a1表示后舱淡水冷却泵组；a2表示前舱淡水冷却泵组；a3表示艉推设备舱；a4表示后发电机舱；a5表示前发电机舱；a6表示艏侧推舱；a7表示大流量回路；a8表示小流量回路．1表示任务需要其表示的设备运行，0表示不需运行．因此,定义4种正常工况的总任务需求矩阵为:

每个正常工况都对应一个系数矩阵C．对于航行工况,C1=[1 0 0 0],则T1=C1T=[1 1 1 1 1 0 1 1]；对于进出港工况,C2=[0 1 0 0],则T2=C2T=[1 1 1 0 1 0 1 1]；对于锚泊工况,C3=[0 0 1 0],则T3=C3T=[1 1 0 0 1 0 0 1]；对于动力定位工况，C4=[0 0 0 1],则T4=C4T=[1 1 1 1 1 1 1 1].

定义子任务需求矩阵，Ri=[b1b2…bk…bn]，bk=0或1,n为子系统管理Agent下属的底层Agent个数．这是一个底层Agent管理的设备的状态组合,一个特定的状态组合能够完成一种子任务,而通常针对每个子任务,都有一个或一个以上的设备状态组合能够完成该子任务．对于每个系统工况,各个子任务的任务需求矩阵是不同的．

定义中层Agent向顶层Agent发送的能力值矩阵:

Pi=[x1x2x3x4x5x6x7],x1～x7∈Z+

每个中层Agent对于顶层Agent发送的任务矩阵都会返回一个能力矩阵,因此P1～P8分别为资源1Agent、资源2Agent、艉推舱Agent、后发电机舱Agent、前发电机舱Agent、艏侧推舱Agent、大流量回路Agent、小流量回路Agent的能力值矩阵．

x1～x7与子任务的对应关系为:

由于大流量回路Agent只能完成大流量回路任务、小流量回路Agent只能完成小流量回路任务、艉推舱Agent只能完成艉推舱设备冷却任务、后发电机舱Agent只能完成后发电机舱设备冷却任务、前发电机舱Agent只能完成前发电机舱设备冷却任务、艏侧推舱Agent只能完成艏侧推舱设备冷却任务,因此在无故障情况下,上述中层Agent的能力值矩阵为:

P3=[0 0 0 1 0 0 0]

P4=[0 0 0 0 1 0 0]

P5=[0 0 0 0 0 1 0]

P6=[0 0 0 0 0 0 1]

P7=[1 0 0 0 0 0 0]

P8=[0 1 0 0 0 0 0]

资源1Agent与资源2Agent都有能力完成子任务3,具体的能力值随着工况的不同会发生改变,改变的规则为:

当发生故障而不能完成任务时,能力值变为0．

3.2 任务分配

顶层Agent将任务分解成7个子任务,分别为提供冷却水资源、艉推舱设备任务、后发电机舱设备任务、前发电机舱设备任务、艏侧推舱设备任务、大流量回路任务、小流量回路任务．任务分解后将子任务分配到中层Agent,首先考虑熟人因素,然后再考虑任务的能力值大小,最终与各个中层Agent签订任务合约．

引入中层Agent对各个子任务的熟悉度:

式中：x为累计成功完成任务的次数；y为累计任务失败的次数.

当任务分配开始时,顶层Agent首先比较各个中层Agent对于各个子任务的熟悉度,选择熟悉度较高且不为0的至多两个中层Agent进行任务招标,再比较被招标的中层Agent的能力值,选择完成任务能力值较高的一个作为完成指定任务的对象．

3.3 协作过程举例

设定任务1为航行工况,系统进行多Agent协作,从顶层Agent发布任务到淡水冷却泵组的最终执行的过程描述如下:

3.3.1 任务识别

顶层Agent接收到操作者给予的运行任务1的命令时,获得工况系数矩阵C1=[1 0 0 0],进行任务识别,得到任务矩阵T1=C1T=[1 1 1 1 1 0 1 1]．该矩阵同时也实现了任务的分解．

3.3.2 子任务分配与合同签订

根据任务矩阵T1分析系统运行要求:

a7=1⟹高压冷却回路贯通， 子任务1；

a8=1⟹低压冷却回路贯通， 子任务2；

a3=1⟹艉推设备运行，子任务4；

a4=1⟹后发电机舱设备运行，子任务5；

a5=1⟹前发电机舱设备运行，子任务6；

a6=0⟹艏侧推舱设备不运行，子任务7.

顶层Agent将任务矩阵T1发送到各个中层Agent后,各个中层Agent针对各个子任务进行投标．资源1Agent与资源2Agent都对任务3进行投标,向顶层Agent发送的能力矩阵分别为:

资源1Agent:P1=[0 0 2 0 0 0 0]

资源2Agent:P2=[0 0 1 0 0 0 0]

顶层Agent收到标书后,根据能力值大小确定任务分配方案,对于任务3,由于资源1Agent的能力值2大于资源2Agent的能力值1,顶层Agent选择资源1Agent来完成子任务3．

资源1Agent接收了子任务3后,查询自身所管理的底层Agent的状态,如果设备正常,则底层Agent发送1到资源1Agent,如果发生故障,则发送0到资源1Agent．资源1Agent根据底层发送的状态值得出状态矩阵S,再根据S与任务矩阵R生成子任务3的子任务分配矩阵Q．

S=[s1s2s3s4s5]si∈{0,1},i=1,2,3,4,5

任务矩阵R的每一行都为一种能够完成任务的设备状态组合,设第i行的组合矩阵为Ri．

Ri=[ri1ri2ri3ri4ri5]rij∈{0,1},j=1,2,3,4,5

若Q=[s1ri1s2ri2s3ri3s4ri4s5ri5]=Ri(i的数值由小到大进行运算,等式成立后即不再进行运算),则确定Q为最终子任务分配矩阵,中层Agent将矩阵Q发送给底层Agent进行执行．

本例设置后舱淡水冷却泵组无故障,因此:

S=[1 1 1 1 1 1]

Q=[1 1 0 0 0]

底层Agent接收到各自的任务后,完成相应的动作,即后舱淡水冷却泵组大小流量电动泵启动，备用泵关闭，两个回路选择阀关闭,完成控制任务后,底层Agent将任务完成的信息反馈到资源1Agent,资源1Agent将任务完成的信息发送到顶层Agent,并改写其对于完成子任务3的熟悉度．

正常工况的多Agent系统协作流程如图3．顶层任务协调控制Agent从外界获取任务信息,首先将任务信息发送给熟人Agent,如果该Agent能够成功完成任务,则立即签订任务合同,由该Agent来完成此任务,如果该Agent反馈信息不能完成任务,则顶层Agent再将任务信息发布到其他Agent联盟,按照任务投标信息来选择最佳的Agent来完成该任务．

图3 正常工况协作流程Fig.3 Collaborative processe in normal condition

4 任务切换试验

某型电力推进装置正常运行工况为:进出港工况、航行工况、锚泊工况和动力定位工况．文中以航行工况切换到进出港工况任务切换情况进行试验分析,针对各个Agent的动作、协作过程、运行情况以及各元器件的工作状态进行观察和分析,验证该Agent系统的稳定性和有效性．

当下达切换指令时,顶层协调控制Agent接收到任务信息而被激活,将该任务分为7个部分，并下发到中间层子系统管理Agent．7个子任务分别为:① 为大流量回路提供冷却水;② 为小流量回路提供冷却水;③ 启动泵组,供应冷却水;④ 为艉推进设备提供冷却水进行冷却;⑤ 后发电机舱设备不提供冷却水;⑥ 为前发电机舱设备提供冷却水进行冷却;⑦ 艏侧推进器不提供冷却水．各子系统管理Agent接收到任务信息后被激活,并根据自身能力值发送招标信息到顶层协调控制Agent．正常工作情况下中层子系统管理Agent对7个部分的子任务的能力值如表1．当任务改变或某中层子系统管理Agent下的底层部件运行层Agent出现故障,则中层子系统管理Agent会根据其知识库重新计算其能力值．

表1 正常工作情况中层子系统管理 Agent对各子任务的能力值Table 1 Values of the middle agent for each subtask in normal condition

顶层协调控制Agent根据招标信息确定各个子任务的具体分配．根据本次试验内容,资源管理1Agent投标任务3,发送能力值矩阵P1=[0 0 2 0 0 0 0]到顶层协调控制Agent;资源管理2Agent投标任务3,发送能力值矩阵P2=[0 0 1 0 0 0 0]到顶层协调控制Agent;艉推进设备Agent投标任务4,发送能力值矩阵P3=[0 0 0 1 0 0 0]到顶层协调控制Agent;后发电机舱Agent投标任务5,发送能力值矩阵P4=[0 0 0 0 1 0 0]到顶层协调控制Agent;前发电机舱Agent投标任务6,发送能力值矩阵P5=[0 0 0 0 0 1 0]到顶层协调控制Agent;艏侧推进设备Agent投标任务7,发送能力值矩阵P6=[0 0 0 0 0 0 1]到顶层协调控制Agent;大流量管路管理Agent投标任务1,发送能力值矩阵P7=[1 0 0 0 0 0 0] 到顶层协调控制Agent;小流量管路管理Agent投标任务2,发送能力值矩阵P8=[0 1 0 0 0 0 0] 到顶层协调控制Agent;顶层协调控制Agent比较P1～P8各相同位上的数值大小(矩阵第i个元素为第i位,表示第i个子任务),按每一位数值的大小,给具有最大能力值的Agent分配相应的子任务．如资源管理1Agent与资源管理2Agent共同竞标任务3,资源管理1Agent发送的P1(3)=2,资源管理2Agent发送的P2(3)=1,因此P1(3)>P2(3),顶层协调控制Agent选择资源管理1Agent来完成任务3．其他几个子任务分配过程与此类似．

各中层子系统管理Agent接受到具体的子任务后,再将该子任务进行细分,并分配到各自的底层部件运行层Agent．以后发电机舱Agent进行子任务再分配为例进行分析．后发电机舱Agent接受到的子任务为关闭后发电机舱电磁阀,不提供冷却水．后发电机舱Agent再将此子任务分解成4个分任务,分别为:① 11号电磁阀关闭；② 12号电磁阀关闭；③ 13号电磁阀关闭；④ 14号电磁阀关闭．任务信息以矩阵方式发送给其下属4个底层部件运行层Agent,发送的矩阵为T=[0 0 0 0]．

底层部件层Agent接收到任务信息后,发送能力值矩阵到后发电机舱Agent．4个电磁阀所在的底层Agent按照次序分别向后发电机舱Agent发送矩阵B1=[1 0 0 0]，B2=[0 1 0 0]，B3=[0 0 1 0]，B4=[0 0 0 1]．后发电机舱Agent再根据发回的能力矩阵选择合适的底层Agent完成分任务1～4．其他中层子系统管理层Agent进行子任务再分配的过程与此类似．

底层Agent接收到各自的任务后,完成相应的动作并将完成信息反馈至顶层Agent,改写完成子任务的熟悉度．顶层Agent再次实现子任务分配时,根据熟悉度,确定各任务分配．

试验的协作过程如图4．

图4 航行工况切换到进出港工况协作过程Fig.4 Collaborative process when sailing condition changed to inbound or outbound condition

中央冷却系统原型试验装置有21个冷却用户,每个用户都设置了一个底层部件层Agent进行状态监视和控制．底层部件层Agent实时记录流量值,并保存到数据库文件中．从航行工况切换到进出港工况时,记录数据显示后发电机舱4个电磁阀关闭,停止了冷却水的供应,该多Agent系统有效实现了反应和控制．

5 故障恢复试验

在正常工况下,多Agent系统运行时,底层部件运行层Agent保持激活状态,时刻监控其管理设备的状态,包括运行状态、是否故障,中层和顶层Agent处于休眠状态．当系统某处发生故障时,相应管理故障设备的底层Agent将故障信息传送到其上层所属的中层子系统管理Agent进行故障处理,如果该子系统管理Agent不能处理该故障,则再将此故障信息向顶层Agent发送,由顶层Agent进行协调处理．

试验过程中故障采用软件设定实现,对电动泵和电磁阀的故障作了限制,规定电动泵与电磁阀的故障情况分别为电动泵不能启动、电磁阀堵塞．

当后舱淡水冷却泵组的大流量电动泵发生故障时,其所在底层Agent立即捕捉到故障信息,将故障信息发送到资源管理1Agent,资源管理1Agent接收到故障信息后被激活．被激活后,资源管理1Agent查看当前任务信息,根据整体任务将任务信息分成为大流量回路提供冷却水、为小流量回路提供冷却水两个子任务，发送到下层Agent进行再招标．资源管理1Agent下属有5个底层部件运行Agent:大流量电动泵Agent、备用泵Agent、小流量泵Agent、大流量回路选择阀Agent、小流量回路选择阀Agent．底层部件运行Agent之间能够进行相互通信,合作投标．根据能力值大小,资源管理1Agent发布的两个分任务的招标结果为:备用泵Agent与大流量回路选择阀Agent组合，完成为大流量回路提供冷却水的任务,小流量泵Agent依然完成为小流量回路提供冷却水的任务．任务完成分配后,各个Agent控制相应的部件完成需要的动作，大流量回路选择阀打开,备用泵打开．小流量泵维持原来的状态,继续为小流量回路提供冷却水．

进出港工况时,艉推进设备运行，前发电机舱设备运行,因此冷却用户1～10和冷却用户15～18有冷却水通过．故障试验前后的部分流量计读数记录曲线如图5．设置了后舱淡水冷却泵组的大流量泵发生故障后,大流量回路冷却的2个艉推进设备用户的流量值大幅下降,经过约5 s,流量值又恢复到故障前的水平,并略有增加．试验结果表明,该多Agent系统能够自动进行快速有效的故障处理．

图5 单个电动泵故障情况的艉推设备流量变化Fig.5 Change of flow of stern propulsion devices in the fault condition of single pump

6 结论

文中针对传统中央冷却系统控制功能的不足，将多Agent智能控制引入中央冷却系统,并对多Agent协作模型进行了研究,提出一种引入Agent联盟与熟人机制的改进合同网模型．试验研究证明,该多Agent智能控制系统能够实现对正常工况切换的自动控制,具备如下特点:① 实现了中央冷却系统的精确控制,能够控制每个设备的冷却水供应,控制舱与舱之间的管路通断；② 可以实现自动任务切换,能够自动进行设备状态及冷却水供应的切换；③ 自动故障恢复,电磁阀或者电动泵如果出现故障,系统能够自动启用备用设备,完成故障恢复，管路如果发生泄漏,系统能自动关闭泄漏段管路,启用其他管路进行故障恢复．

文中为提高舰船中央冷却系统的自动化水平和智能控制能力,提供了新的思路．研究成果同时可推广应用于其他复杂流体系统的智能控制．