基于JADE的舰船冷却水系统多Agent控制系统

李 杰，曾凡明，陈于涛，秦久峰

(海军工程大学舰船与动力学院，湖北武汉430033)

基于JADE的舰船冷却水系统多Agent控制系统

李 杰，曾凡明，陈于涛，秦久峰

(海军工程大学舰船与动力学院，湖北武汉430033)

多Agent系统在复杂系统的智能控制中得到越来越多的应用，在多Agent系统的设计与开发过程中，采用仿真的手段可以深入分析多Agent系统的行为特性，研究不同结构体系的性能特点，提高设计效率。本文以舰船动力平台中的冷却水系统简化模型为控制对象，根据多Agent系统建模与控制理论，设计适用于舰船冷却水系统智能控制的分层多Agent控制结构。采用基于JAVA的Eclipse作为开发平台，以JADE作为仿真平台，建立多Agent系统的仿真模型。在此基础上，分析和研究不同状态下多Agent系统的协作模型和协作过程，得出动态过程中多Agent系统行为的仿真结果，为多Agent系统的设计与仿真提供了研究基础。

多Agent系统;交互协商;JADE;协作模型

0 引言

在过去的20年中，舰船动力平台在设计、运行，以及性能等方面得到很大发展，主要体现在以下几点：①实现了舰船推进系统与电力系统融合的综合全电力系统;②实现了舰船装置系统之间的资源共享和信息管理的集成机电平台;③实现了监控与信息共享，将管理与控制相结合的集成平台管理系统。随着舰船平台管理系统集成度的提高，传统智能控制的局限性日益凸显，无法实现复杂系统的智能控制。

智能Agent技术是引领时代前沿的三大控制技术之一，成功地解决了大规模复杂系统的控制难题，无论是在传统的工业上，还是在精密的高空探索上都有广泛的应用。主要特点是：基于Agent的控制系统是一个开放系统，通过Agent的重组实现对系统的控制;能够实现软件与硬件之间的一体化，建立一个虚拟平台，实现Agent之间协作和交互;体现了Agent与环境之间的交互和影响;实现了对系统的实时控制和响应，以及容错控制。

本文旨在进行智能Agent技术在舰船辅助系统中的应用研究，而采用智能Agent技术对某一简单的冷却水循环系统进行结构设计和仿真分析，通过自主决策对控制系统的控制方式和策略进行分析和仿真研究，了解MAS的控制机制，探讨Agent技术在舰船集成平台管理中的应用。

1 冷却水系统简化模型

图1为一冷却水循环系统［9］，共由3部分组成：1个资源管理中心和2个载荷。其中虚线表示冷却后冷却水的流动方向，实线表示冷却前冷却水的流动方向。资源管理中心包括阀 S1，S2，S3，S4，S5，1个热交换器和2个并行的泵，负责系统的冷却水的再次冷却和回流，确保冷却水的循环利用。在系统中，阀S10，S11，S12，S13，S14，S15为常开型连通阀;阀S1和阀S2控制冷却水的流出和回流，为常开阀;通过对各个阀门的开关的控制，实现对装置的冷却和冷却水的循环利用。

图1 冷却水系统的构成Fig.1 The structure of the cooling water system

基于这一冷却水循环系统的设计特性，本文引入Agent技术，模拟仿真这一多Agent系统在不同工作状态、不同场景下，Agents之间的交互协商过程，最终实现MAS在复杂环境下的控制策略，实现系统的智能控制和实时响应，应对系统中出现的突发事件。

2 多Agent控制结构设计

建立合理的多Agent系统结构模型，提供被控系统的控制策略，是多Agent系统智能控制的关键。基于被控系统简单具有容错能力等特点，在冷却水循环系统中，由于流出阀S1、回流阀S2和连通阀S10，S11，S12，S13，S14，S15的工作状态为常开，与实际的初始状态相同，因此在对模型的简化过程中，忽略常开型阀 S1，S2，S10，S11，S12，S13，S14，S15。结合多Agent系统的相关理论与冷却水循环系统各部分的功能，建立该冷却水循环系统的简化层次结构 (见图2)。

图2 冷却水循环系统的多Agent系统结构图Fig.2 Multi-agent control architecture of the cooling water system

该层次结构分为2层，即高层和底层。高层由资源中心Agent、载荷Agent 1和载荷Agent 2组成，底层共有8个阀Agent组成，阀Agent分别控制冷却水循环系统中相对应的阀：阀Agent 3和阀Agent 4、Agent 5实现对资源中心Agent的控制;Agent 7和阀Agent 8实现对载荷Agent 2的控制;Agent 6和阀Agent 9实现对载荷Agent 1的控制。高层负责系统的不同部分之间的交互与协商，同时由上而下实现对底层的控制;底层实现不同功能、不同区域的Agent之间的交互与协商，由下而上实现与高层之间的通信。

其中单个资源管理中心Agent可以单独运行，载荷Agent 1和Agent 2是相对独立的，满足并行结构，二者运行的前提是资源管理中心Agent的正常运行，资源管理中心Agent和载荷 Agent 1、载荷Agent 2满足顺序结构;在底层Agent中，组合阀Agent和阀Agent 3需要同时打开，满足顺序结构;阀Agent 4和阀Agent 5满足并行结构。

3 基于JADE平台的实现方法

开发平台和仿真平台是多Agent控制系统软件实现的前提。目前，基于Agent技术的开发语言有C，C++，JAVA和Matlab等。由于多Agent系统的智能控制是一种面向对象的控制，基于JAVA方法具有的面向对象性、简单和扩展性强等特点，采用JAVA语言作为编程语言，Eclipse作为开发平台。作为仿真平台，JADE提供了Agent之间信息交互的合同网和黑板协作模型，通过对通信过程中的参数进行设定，能够实现基于合同网和黑板模型的多Agent系统的智能控制，为复杂、大规模系统的智能控制提供方便。

在JADE平台中，从3个方面定义单个阀Agent的能力：①工作状态 (开或关);②各个阀允许通过的最大流量;③ 阀所处的状态 (常开或常关)。从2个方面定义资源中心Agent和载荷Agent：①报警温度;②需要的冷却水的流量。

为了研究舰船冷却水系统在不同状态、不同场景下的智能控制，引入了Agent的故障状态参数 (故障或正常)，通过Agents之间的交互协商，实现基于Agent技术的冷却水循环系统的关键任务处理和故障管理。

本文主要从正常状态和突发事件或故障管理2个方面对这一多Agent系统进行研究，构建这一系统在不同状态、不同场景下的交互和协作模型。

3.1 正常状态下的协作模型

根据JADE仿真软件的特性，构建冷却水循环系统在正常工作状态下的协作模型如图3所示。在正常工作状态下，依据系统冷却水循环系统的工作状态，分析高层资源中心Agent、载荷Agent 1和载荷Agent 2的工作需求;在底层Agent能力的基础上，结合冷却水循环系统的结构图，以合同网作为协作模型，以高层各个Agent的工作需求为目的，以FIPA-ACL作为通信语言进行多次通信协商，最终通过控制器实现这一系统的智能控制。

合同网模型理论的研究相对比较成熟，在冷却水循环系统中，通过定义交互信息的不同参数或者改变协商的约束条件，能将合同网模型相关的理论知识运用到这一系统的智能控制中，实现舰船冷却水循环系统的实时和快速响应，得到该系统的智能控制策略，实现系统在正常工作状态下的控制。

3.2 突发事件或故障状态下的协作模型

图3 正常状态下冷却水循环系统控制图Fig.3 The controling chart of the cooling water system under normal state

基于Agent的自治性、反应性和社会性，多Agent系统能够实现被控系统在复杂多变工况下的智能控制。因此研究多Agent系统不确定条件下的智能控制是多Agent系统的一大优势。在对冷却水循环系统的动态研究过程中，主要从故障状态和高温报警2个方面进行探讨这一多Agent系统的协商模型。本文以出现故障状态为例，研究冷却水循环系统的动态协商。

假设底层ValveAgent 5发生故障，需要各Agent之间的动态协商来实现这一Multi-Agent系统的智能控制。为实现这一情况下系统的动态控制，引入优先级这一概念：依据各个Agent之间的逻辑关系，设定Agents的优先级，从而实现对冷却水循环系统的故障管理与智能控制。如图4所示，在冷却水循环系统的动态协商过程中，结合表1和表2，设定各个Agent的优先级，由底层ValveAgent 5发送故障信息更新底层Agent的能力等参数，由高到低分析系统的工作需求，结合各个Agent的能力以“黑板”模型作为协作模型，以FIPA-ACL作为通信语言进行多次通信协商，最终通过控制器实现这一系统的动态协商和控制。

图4 故障状态下冷却水循环系统流程Fig.4 The controling chart of the cooling water system in abnormal state

基于“黑板”模型的冷却水循环系统的动态协商具有实时性、鲁棒性和容错能力等特点，能够应对不确定条件下冷却水循环系统的智能控制，实现系统的故障探测和诊断，提升这一系统的整体性能。

除此之外，这一多Agent系统能够实现对数据的自动保存，形成相应的数据库。在遇到某一情景时，优先调用数据库，采用案例匹配，通过控制器直接控制各个Agent的动作。因此，在不同状态、不同情景的多Agent系统智能控制过程中，采用最优的协作模型，能减少Agent之间的通信，实现冷却水循环系统的最优控制。

4 仿真设计与实现

本文采用Eclipse开发平台，结合多Agent系统的交互协商模型，研究冷却水循环系统的故障诊断与探测、自动重组的能力，采用JADE作为仿真平台，创建多Agent系统的仿真界面如图5所示。

图5 JADE软件仿真界面Fig.5 The interface of the cooling water system in JADE

4.1 正常状态下的交互协商过程

考虑正常状态下的冷却水循环系统对仅有载荷Agent工作进行仿真，得到各个Agent之间的交互协商过程如图6所示。各个Agent的初始状态参数如表1所示。当载荷Agent工作时，发送工作信息给资源中心Agent，资源中心Agent对消息进行处理，发送资源中心Agent的工作信息给底层Agent，协商控制资源中心Agent的正常运行，输出各Agent的操作信息;载荷Agent在资源中心Agent正常运行的前提下，发送工作信息给底层阀Agent 7和阀Agent 8，以载荷Agent的工作需求为目的，通过交互协商实现对载荷Agent的冷却。

图6 正常工作状态下冷却水循环系统的协作仿真Fig.6 The simulation of cooling water system in normal state

表1 正常状态下底层Agent的初始状态参数Tab.1 The initial state parameter of the reactive Agent in normal state

4.2 故障状态下的交互协商过程

如图7所示，假设在冷却水循环系统中，主用阀ValveAgent 5发生故障，各个Agent的初始状态参数如表2所示。当 ValveAgent 5发生故障时，ValveAgent 5发送故障信息给组合阀Agent，以当前的需求为约束条件，模拟组合阀Agent和ValveAgent 5、ValveAgent 6的交互通信，实现对这一冷却水循环系统的故障管理，并输出相关Agent的操作信息，满足系统的载荷需求和智能控制。

图7 故障状态下冷却水循环系统的协作仿真Fig.7 The simulation of cooling water system in abnormal state

表2 故障状态下底层Agent的初始状态参数Tab.2 The initial state parameter of the reactive agent in abnormal state

5 结语

本文从模型简化、交互理论和软件仿真3个方面对基于JADE的冷却水系统多Agent系统的结构设计进行研究，为复杂、大规模多Agent系统智能控制和决策在舰船动力系统中的应用打下了基础。

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Multi-Agent control architecture design of marine cooling water system based on JADE platform

LI Jie，ZENG Fan-ming，CHEN Yu-tao，QIN Jiu-feng
(Naval University of Engineering，College of Naval Architecture and Power，Wuhan 430033，China)

Multi-Agent system(MAS)has been applied to the inteligent control of the complex system more extensively．In the design and development of the MAS，many ways have been used to make research into the behavioral trait of MAS and the performance characteristics of the control structure aiming at high efficiency．A simplified marine cooling water system(CWS)is taken as the research object by the paper，and then a multi-Agent hierarchical control structure of the CWS is established based on the technology of the Multi-Agent．the cooperation mode and process of the CSW both under normal state and abnormal state is discussed by the use of the development platform Eclipse and the simulation platform JADE，the intelligent decision-making and control of the CSW are realized and the primary result is presented，which makes the further research of the MAS possible．

multi-agent system;interaction and cooperation;JADE;cooperation model

U664．121

A

1672－7649(2013)04－0102－05

10.3404/j.issn.1672－7649.2013.04.024

2012－06－11;

2012－07－23

博士后基金资助项目(201150M1547)

李杰(1988－)，男，硕士研究生，主要研究方向为舰船动力装置总体设计与优化分析。