流程工业多智能体系统协调控制
多智能体系统在机器人领域的应用
多智能体系统在机器人领域的应用在当今科技飞速发展的时代，机器人领域的创新成果不断涌现，为人们的生活和工作带来了诸多便利。
其中，多智能体系统的应用成为了推动机器人技术进步的重要力量。
多智能体系统是由多个相互作用、相互协作的智能体组成的集合。
这些智能体可以是不同类型的机器人，也可以是机器人与其他智能设备或系统。
它们通过信息交流和协作，共同完成复杂的任务。
在工业生产中，多智能体系统发挥着关键作用。
例如，在汽车制造工厂的装配线上，不同的机器人负责不同的工序，如焊接、喷漆、组装等。
这些机器人作为独立的智能体，能够根据预设的程序和实时的生产情况，自主地调整工作参数和节奏。
同时，它们之间还能进行信息共享和协调，以确保整个装配线的高效运行。
通过多智能体系统的应用，不仅提高了生产效率和产品质量，还降低了生产成本和人力投入。
在物流领域，多智能体系统也有着广泛的应用。
仓储机器人、搬运机器人、分拣机器人等共同构成了一个复杂的物流系统。
仓储机器人能够根据货物的存储需求，自主规划路径并将货物准确地放置到指定位置；搬运机器人则负责将货物从一个区域运输到另一个区域；分拣机器人能够快速准确地对货物进行分类和整理。
这些机器人之间通过无线网络进行通信和协作，实现了物流流程的自动化和智能化，大大提高了物流效率和准确性。
在医疗领域，多智能体系统为医疗服务带来了新的可能。
手术机器人、康复机器人、护理机器人等可以协同工作，为患者提供更精准、更高效的医疗服务。
手术机器人能够在医生的控制下，精确地完成复杂的手术操作；康复机器人可以根据患者的康复情况，制定个性化的康复训练方案；护理机器人则能够协助医护人员完成日常的护理工作，如送药、测量生命体征等。
这些机器人之间的协作，能够提高医疗服务的质量和效率，减轻医护人员的工作负担，同时为患者提供更好的治疗体验。
在家庭服务领域，多智能体系统也开始崭露头角。
扫地机器人、擦窗机器人、智能音箱等设备可以相互配合，为人们创造一个更加舒适和便捷的生活环境。
智能制造中的工业机器人系统集成与控制
智能制造中的工业机器人系统集成与控制随着科技的迅猛发展和制造业的转型升级，工业机器人在智能制造中扮演着重要的角色。
工业机器人系统集成与控制是实现工业机器人自动化操作和优化生产效率的关键环节。
本文将从工业机器人系统集成的概念、工作原理、技术要点以及未来发展趋势等方面进行探讨。
一、工业机器人系统集成的概念工业机器人系统集成是指将机器人、感知设备、执行器、控制器、通信设备等多个组成部分进行整合，形成一个完整的系统。
这个系统可以实现机器人的自动化操作、任务协作和生产流程控制。
工业机器人系统集成的主要目标是实现生产线的智能化和灵活化，提高生产效率和产品质量。
二、工业机器人系统集成的工作原理工业机器人系统集成的工作原理主要涉及三个方面：感知、决策和执行。
1. 感知：通过传感器，机器人可以获取周围环境的信息，如物体位置、形状、大小等。
这些感知数据将成为机器人决策和执行的依据。
2. 决策：在获取到环境信息后，机器人需要进行决策，确定最佳的操作方式和路径。
这一过程通常涉及机器学习、路径规划和运动控制等技术，以保证机器人能够准确、高效地完成任务。
3. 执行：根据决策结果，机器人执行相关动作，进行操作、搬运或加工等工作。
执行过程需要依靠精确的运动控制系统，通过控制器对机器人进行操作。
三、工业机器人系统集成的技术要点为了实现工业机器人系统集成的高效、稳定和可靠性，以下几个技术要点需要特别关注：1. 人机交互界面：为了提高操作人员的工作效率和舒适性，友好的人机交互界面是关键。
这可以包括触摸屏、语音识别、虚拟现实技术等，以帮助操作人员更轻松地监控和控制机器人系统。
2. 通信技术：工业机器人系统需要与其他设备进行数据传输和信息共享。
因此，良好的通信技术是集成系统的重要组成部分。
这可以包括传统的有线通信和更先进的无线通信，如物联网技术。
3. 传感与感知：准确的传感技术和感知算法是工业机器人系统集成中不可或缺的一部分。
传感器可以帮助机器人获取环境信息，而感知算法可以解析和处理这些信息，为机器人的决策和执行提供准确的依据。
多智能体系统中的分布式协同决策研究
多智能体系统中的分布式协同决策研究随着科技的不断发展和进步，人们的社会和生活方式也在不断改变和发展。
新时代的来临，让我们可以看到更多的机器人、无人机和其他智能设备，也催生了一种新的技术领域——多智能体系统。
多智能体系统是指由多个智能体（Agent）组成的系统，其中每个智能体都可以处理信息、做出决策并与其他智能体进行交互和协作。
多智能体系统应用于工业制造、交通管理、自动化控制等领域，是未来智慧城市建设的关键技术之一。
然而，在多智能体系统中，智能体之间的决策和协同是非常复杂的，如何实现分布式协同决策已成为研究的热点。
一、分布式协同决策在多智能体系统中，每个智能体都有自己的感知和决策能力，可以通过这些能力对环境进行感知和分析，做出相应的决策。
而在实际应用中，这些智能体需要相互协作，为系统整体做出最优的决策。
这就需要实现分布式协同决策。
分布式协同决策是指在多智能体系统中，每个智能体都可以根据自身观测到的信息和其他智能体的决策进行自主决策，并且不同智能体之间能够协商和合作，达成全局最优解。
在分布式协同决策中，智能体之间需要自主的分配任务、协调行动、处理信息等，最终实现全局协同。
要实现分布式协同决策，需要解决以下问题：1、信息共享在多智能体系统中，每个智能体都只能观测到自身所处的环境，无法获得所有智能体的信息。
为了实现全局最优解，需要将信息共享到整个系统中，并建立信息传递机制和通信协议。
2、任务分配在多智能体系统中，不同智能体需要承担不同的任务，如何根据智能体的能力和任务的特性进行任务分配，成为了一个关键问题。
分配策略应该考虑到算法的效率、资源消耗等多种因素。
3、动态决策在多智能体系统中，智能体需要能够对环境的变化做出相应的动态决策。
这需要智能体具有一定的自适应性，能够根据环境变化、任务需求等进行相应的决策，保持分布式协同的稳定性。
二、算法研究为了解决上述问题，有很多研究者致力于开发可行的算法来实现分布式协同决策。
创业团队的结构,行为和绩效的关系——一个框架
Management经管空间0602012年7月 组织流程群协调的目的就是将企业组织流程进行设计、监控、重组和优化，保持其运行过程中各流程能够在资源有限的条件下有序的进行，以保证企业能够拥有持久的核心竞争力。
经过组织流程群协调前后的企业组织流程变化如下图所示：图24 结语协调的本质就是管理。
而当今企业的竞争越来越是管理的竞争，优秀的管理模式将为企业带来良好的效益。
组织流程的协调管理体现在企业根据组织惯例对组织流程进行设计、监控、重组和优化的行为上。
由于在数学群论中，循环群的结构是非常清晰的，所以本文建立的企业组织流程循环群的协调模型的内部结构是非常易于研究的，为我们更好地研究企业组织能力系统的内部结构提供了更为清晰的结构框架。
创业团队的结构，行为和绩效的关系研究—— 一个分析框架暨南大学管理学院企业管理专业 赵相如摘 要：本文首先对创业团队的结构、行为和绩效做了界定和阐述，之后分别论述了创业团队结构和行为的关系，行为和绩效的关系，结构和绩效的关系，最后基于SCP提出了三者之间关系的模型。
关键词：创业团队 结构 行为 绩效中图分类号：F272 文献标识码：A 文章编号：1005-5800(2012)07(c)-060-0321世纪是以创新为主的知识经济时代。
产品和服务的创新给消费者提供了新的产品体验，甚至改变了消费者的生活方式，这种改变一直推动社会的发展。
在微观角度，创新这一职能决定了企业在市场中能否获取竞争优势，因此，创新活动对企业至关重要。
企业创新的表现形式——创业活动是一种全方位的经营，其活跃程度直接反映了经济运行的基本面。
创业的三个要素是创业者、资源和机会，创业者可以分为个人和团队，越来越多的证据表明，创业更多的是基于一个团队而非一个单独的个体[1]，团队创业的绩效也要优于个体创业的绩效。
当前风险投资者对创业项目考量的一个重要方面是：创业是由个人还是团队完成的，创业团队的结构特点是影响创业绩效的重要因素。
信息化和工业化融合管理体系 多体系融合实施指南
信息化和工业化融合管理体系多体系融合实施指南-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述信息化和工业化的融合是当前企业管理领域中一个重要的发展趋势。
随着科技的不断进步和全球化经济的发展，传统的工业化生产模式已经无法满足企业的需求，而信息化的快速发展则为企业提供了更多的机会和挑战。
信息化和工业化的融合是将信息技术应用于工业生产过程中，通过信息化手段来提高生产效率、降低成本、优化资源配置等目标的实现。
它不仅仅是简单地将数字技术应用于传统工业领域，更是通过网络、大数据、云计算等技术将信息与工业生产有机结合，实现生产效率和质量的全面提升。
管理体系的多体系融合是指企业在推行信息化和工业化融合的过程中，需要将不同的管理体系进行整合，实现各个体系之间的协同运作。
例如，企业需要将质量管理体系、环境管理体系、信息安全管理体系等进行整合，实现统一的管理和运营。
实施指南的重要性在于帮助企业有效地推进信息化和工业化融合，并确保多体系融合的顺利进行。
一个好的实施指南可以起到指导作用，明确各项工作的目标和步骤，帮助企业规划好实施过程中的关键要点。
本文将重点介绍信息化和工业化的融合以及多体系融合的管理体系，探讨实施指南的重要性，并提出多体系融合的关键要点。
通过阅读本文，读者将能够深入了解信息化和工业化融合的意义和价值，了解多体系融合的管理模式，以及如何有效地推进多体系融合的实施。
最后，本文将总结多体系融合的优势，提出未来发展的建议，并给予企业管理方面的启示。
通过本文的阅读，读者将能够深入了解信息化和工业化融合的概念和价值，了解多体系融合的实施指南，以及如何有效地推进多体系融合的实施。
希望本文能够为读者提供有益的信息和启示，促进企业在信息化和工业化融合方面取得更好的发展。
1.2 文章结构:本文将按照以下结构来论述信息化和工业化融合管理体系的多体系融合实施指南。
首先，在引言部分将概述本文的内容，并介绍文章结构。
接下来，正文部分将详细讨论信息化和工业化的融合以及管理体系的多体系融合，同时探讨实施指南的重要性和多体系融合的关键要点。
火电机组协调控制系统预测控制的仿真研究
火电机组协调控制系统预测控制的仿真研究发布时间：2022-09-26T03:50:05.897Z 来源：《中国电业与能源》2022年10期作者：罗颖[导读] 随着电网技术的不断发展，大量的火力发电机组也在进行相应的变化罗颖广东红海湾发电有限公司 516623摘要：随着电网技术的不断发展，大量的火力发电机组也在进行相应的变化，火电机组需要有良好的负荷适应能力，能够存在较强的电荷变化情况，在运行的过程中也需要对机组的各项数据进行控制。
火电机组想要能够运行就需要建立相应的控制系统，一般来说控制系统是由多个系统建立起来的，并且之间会有存在相应的联系，因此火电机组需要对控制方式进行相应的改善，只有火电机组在响应电网负荷要求时，有效的分配工作才能够保证火电机组运行的安全。
火电机组的控制系统能够有效的了解当前火电机组的运行情况，为了取得良好的控制品质，就需要对大型火电机组进行优化和完善。
关键词：协调控制系统；先进控制技术；火力发电机组前言随着电力工业的发展，高参数、大容量的火电机组已经成为了电网的主力机组，这些机组的安全可靠运行，不仅会直接决定电能的产量和质量，同时也会决定整个电能生产过程的能源消耗，因此需要保证火电机组的协调运行，从而让火电机组适应电网调峰的要求。
火电机组需要解决运行过程中的能源消耗问题，在预习的过程中尽量的减少没资源的使用，从而提高电力企业的经济效益。
火电机组主要是由锅炉和汽轮发电机组成，在运行的过程中，火电机组需要利用计算机来对各个系统进行控制，解决火电机组过程中出现的关键技术问题，从而为火电机组的运行打下基础。
一、协调控制系统的概述现代电厂是复杂的流程工业系统，有很多控制回路和子系统构成协调，控制系统是整个控制系统的最上层，能够有效的处理各项流程。
协调控制系统能够利用数学来建立相应的控制模型，并且在系统过程中提出了算法控制矩阵控制，预测控制等等控制算法作为一种先进的控制策略，协调控制系统已经在很多行业中都运用起来，并且引起了社会的广泛关注。
上海交通大学电院专业设置
自动化系模式识别与智能系统专业本学科创建于80年代初，是国内首批有权授予硕士学位、博士学位并设有博士后流动站,现为国家重点学科，是国家“211工程”、“985工程”的资助学科。
现有博士生导师６名，具有博士学位的中青年副教授10余名，国内外顾问和客座教授６名。
本学科依托图象处理与模式识别研究所，主要从事数字图象（图形）的融合、分析和渲染、文本信息处理、模式识别、机器视觉、自然语言理解、智能技术和系统等信息技术领域中前沿性的应用基础研究，具有软硬件开发工具和网络环境下的工作站，个人机及专用的图象输入输出设备。
主要承接国家科技攻关，国家自然科学基金及面向应用的开发研究项目。
现已培养博士后、博士、硕士将近300名，他们主要在国内外大学、科研机构、高新技术产业从事教学、科研及高新技术的研究开发工作。
专业研究方向图象处理与分析、模式识别与机器视觉、计算机图形学及虚拟现实、计算机网络与通信、文本信息处理、智能技术与系统、多媒体技术及应用、人工智能及演化计算专业课程设置1．学位课程自然辩证法概论、科学社会主义理论与实践、基础英语、专业英语、随机过程、矩阵理论、近世代数、数字图象处理、智能原理与系统、计算机模式识别。
2．非学位课程计算机图形学、人工神经网、多媒体技术与系统、中文信息处理、语音处理与识别、图象通信、计算机通信网、图象分形与小波变换、学术报告会学位毕业研究生适合从事的工作学位获得者业务上具有数字信息及网络技术坚实而宽广的理论基础，了解国内外在模式识别信息技术的发展动向，熟练掌握数字图象处理和智能技术的专业知识。
毕业生适合从事IT及其它高新技术产业的研究开发工作。
控制理论与控制工程专业本学科1978年开始招收研究生，是首批获得硕士及博士学位授予权的学科，1985年首批获准建立博士后科研流动站，1987年被评为国家重点学科，1995-2001年是国家“211工程”和“985工程”的资助学科，2002年再度被评为国家重点学科。
多智能体系统的应用与发展趋势分析
多智能体系统的应用与发展趋势分析多智能体系统是一种基于多个智能体之间的合作与协调完成任务的系统。
目前，多智能体系统已经在各个领域得到广泛应用，如智能交通、智能制造、智能物流、智能家居等等。
本文将分析多智能体系统的应用和发展趋势。
一、多智能体系统的应用领域1. 智能交通多智能体系统可以应用于自动驾驶技术、智能交通调度等方面，为交通管理提供更好的解决方案。
例如，我国厦门市就建立了基于多智能体系统的智能交通管理平台，实现了交通拥堵的有效缓解，缩短了行车时间。
2. 智能制造多智能体系统还可以用于制造业的生产流程控制、物流调度、质量检测等方面，提高生产效率和产品质量。
如德国的“工业4.0”便是一个基于多智能体系统的智能制造概念，其目的是通过智能化生产来降低生产成本并提高生产效率和产品质量。
3. 智能物流多智能体系统也可应用于物流领域，通过智能化物流调度和仓储管理等方式，提高物流效率和减少物流成本。
如美国亚马逊公司通过引入多智能体系统，大大提升了物流效率以及客户满意度。
4. 智能家居多智能体系统可应用于智能家居领域，通过家居设备的互联和智能控制，实现家居自动化和人机交互，提高生活品质。
如苹果公司的HomeKit便是基于多智能体系统的智能家居平台。
二、多智能体系统的发展趋势1. 多智能体系统将会越来越普及多智能体系统在各行业的应用越来越广泛，其应用前景非常广阔，未来将会被广泛应用在各个领域，如餐饮、医疗、娱乐等等。
随着多智能体系统技术的不断发展和完善，其将更加成熟和普及。
2. 多智能体系统将会更加智能多智能体系统将会不断提高自身的智能性，更好的适应人类需求。
通过人工智能等技术的应用，多智能体系统将会具有更强的自主学习、推理和决策能力，为人类生产和生活带来更多的便利和智能支持。
3. 多智能体系统将会更加安全多智能体系统应用面广泛，其安全性也非常重要。
未来多智能体系统将会采用更为高效、安全的技术方式来保障其稳定性和安全性，防范恶意攻击和侵害，保护人们生产和生活的安全。
多智能体协同控制算法研究
多智能体协同控制算法研究一、前言随着工业自动化和机器人技术的不断发展，多智能体系统在生产与制造领域中已经开始广泛应用。
这些系统能够通过多个智能体之间的协同工作，实现高效的智能控制，从而提高生产效率和产品质量。
本文将介绍多智能体协同控制算法在实践中的应用。
二、多智能体系统多智能体系统是指由多个智能体组成的系统，每个智能体具有自主决策能力和信息处理能力。
多智能体系统通常包括以下几个主要组成部分：1. 智能体：每个智能体具有自主决策和执行控制任务的能力，能够根据自身的感知和决策，与其他智能体协同工作。
2. 环境：多智能体系统运行的环境，包括外部物理环境和各个智能体之间的通信环境。
3. 通信：各个智能体之间进行信息交换和协调的通信机制。
4. 协同控制算法：通过协同的计算和控制，实现对整个系统的智能控制。
在多智能体系统中，智能体之间的相互协作和控制是实现系统高效运行的关键。
三、多智能体协同控制算法多智能体协同控制算法是指通过协同计算和控制，对多个智能体的运动进行调控和协调，以实现对整体系统行为的控制。
多智能体协同控制算法在机器人控制、智能车辆、无人机、智能家居等领域得到广泛应用。
常用的多智能体协同控制算法包括以下几种：1. 贝叶斯网络贝叶斯网络是一种基于概率模型的协同控制算法。
它通过建立多个智能体之间的概率关系，对智能体的动态决策进行调节和优化。
贝叶斯网络在机器人控制和图像识别等领域得到广泛应用。
2. 博弈论博弈论是一种将多智能体系统中的个体决策看作博弈过程，以实现协同控制的算法。
它将智能体之间的决策过程建模为博弈，通过博弈策略的制定和实施，实现智能体之间的合作和竞争，以达到最优决策。
3. 强化学习强化学习是一种基于反馈信号的学习算法，它通过智能体与环境进行交互，从环境中获取反馈信号，从而不断优化智能体的决策和行为。
强化学习在智能家居和机器人控制等领域中得到广泛应用。
4. 神经网络神经网络是一种基于人工智能的协同控制算法，它通过模拟生物神经网络的工作原理，实现智能体之间的协同和优化。
基于多智能体的自组织系统研究
基于多智能体的自组织系统研究第一章绪论随着信息技术和智能技术的不断发展，自组织系统成为了研究的热点和趋势。
多智能体技术作为自组织系统的一种重要手段，已经在工业、军事、交通、医疗等领域得到了广泛应用。
本文旨在探讨基于多智能体的自组织系统的相关概念、技术和应用。
第二章多智能体系统多智能体系统是一种由多个智能体相互交互、协调合作的系统。
在多智能体系统中，每个智能体都具有一定的感知、决策和行动能力，且可以相互通讯和协作。
多智能体系统的设计和实现是基于自组织、分布式、协同等理念，可以应用于各种领域，如机器人、网络、社会系统等。
第三章自组织系统自组织系统是一种基于局部相互作用的全局调整机制，在不需要中心调度或全局信息的情况下，系统能够自动地达到一定的稳定状态。
自组织系统具有分布式、去中心化、自适应等特点，能够应对不确定性和复杂性环境的变化。
自组织系统的研究和应用，可以为工业、城市、交通、生态等领域提供可靠和经济的解决方案。
第四章多智能体自组织系统多智能体自组织系统是一种由多个智能体通过自主协调和相互作用，实现自组织效应的系统。
多智能体自组织系统具有分布式、反应性、自治性等特点，能够应对复杂环境和多变条件下的挑战。
多智能体自组织系统的设计和实现，需要考虑智能体之间的通讯、协调和命令控制等问题。
第五章多智能体自组织系统的应用多智能体自组织系统的应用已经涉及到多个领域。
在交通领域，多智能体自组织系统可以应用于交通控制、车辆管理、智能驾驶等方面。
在工业领域，多智能体自组织系统可以应用于流程控制、生产调度、自动化物流等方面。
在医疗领域，多智能体自组织系统可以应用于医疗卫生监测、诊断和治疗等方面。
第六章多智能体自组织系统的未来发展方向多智能体自组织系统的未来发展方向将集中在以下几个方面。
首先，需要进一步深入研究多智能体自组织系统的理论模型和算法技术。
其次，需要提高多智能体自组织系统的智能化水平和控制精度。
最后，需要加强多智能体自组织系统的安全保障和可靠性。
工业光总线控制系统在流程工业中的应用研究
第６０卷 第２期２０２４年３月石 油 化 工 自 动 化ＡＵＴＯＭＡＴＩＯＮＩＮＰＥＴＲＯ ＣＨＥＭＩＣＡＬＩＮＤＵＳＴＲＹＶｏｌ．６０，Ｎｏ．２Ｍａｒ，２０２４稿件收到日期：２０２３０８２１，修改稿收到日期：２０２３１２１８。
作者简介：刘东昭（１９８７—），山东泰安人，２０１２年毕业于大连理工大学控制理论与控制工程专业，现就职于中化学科学技术研究有限公司，主要从事新材料工艺包开发和新材料中试项目建设工作，任主任工程师。
工业光总线控制系统在流程工业中的应用研究刘东昭，冯军伟（中化学科学技术研究有限公司，北京１０２４０２）摘要：传统分散控制系统信息传输过程中出现的中间断点，会影响线路阻值和信号稳定性。
提出了一种工业光总线控制系统，介绍了该控制系统中智能数据传输单元及工程设计中的注意事项，并对比了该系统与分散控制系统在建设过程中费用控制、进度控制、质量控制方面的优势，分析了利用该系统代替其他控制系统的可行性。
该系统采用现场智能ＩＯ技术，用光信号代替电信号，通过分析表明：该系统在经济性、信号稳定性、施工、设计、进度控制上都具有优势。
关键词：工业光总线控制系统；流程工业；智能ＩＯ技术；光信号中图分类号：ＴＰ２７３ 文献标志码：Ｂ 文章编号：１００７７３２４（２０２４）０２００８９０４犛狋狌犱狔狅狀犃狆狆犾犻犮犪狋犻狅狀狅犳犐狀犱狌狊狋狉犻犪犾犗狆狋犻犮犪犾犅狌狊犆狅狀狋狉狅犾犛狔狊狋犲犿犻狀犘狉狅犮犲狊狊犐狀犱狌狊狋狉狔ＬｉｕＤｏｎｇｚｈａｏ，ＦｅｎｇＪｕｎｗｅｉ（ＣｈｉｎａＣｈｅｍｉｃａｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｂｅｉｊｉｎｇ，１０２４０２，Ｃｈｉｎａ）犃犫狊狋狉犪犮狋狊：Ｔｈｅｂｒｅａｋｐｏｉｎｔｄｕｒｉｎｇｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｆｏｒｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｗｉｌｌｉｎｆｌｕｅｎｃｅｔｈｅｃｉｒｃｕｉｔｒｅｓｉｓｔａｎｃｅｖａｌｕｅａｎｄｓｉｇｎａｌｓｔａｂｉｌｉｔｙ．Ａｎｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｏｐｔｉｃａｌｂｕｓｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｄａｔａｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｕｎｉｔｉｎｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍａｎｄｍａｔｔｅｒｓｎｅｅｄｉｎｇａｔｔｅｎｔｉｏｎａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｏｎｔｈｅａｓｐｅｃｔｓｏｆｃｏｓｔｃｏｎｔｒｏｌ，ｐｒｏｇｒｅｓｓｃｏｎｔｒｏｌ，ｑｕａｌｉｔｙｃｏｎｔｒｏｌｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍｔｏｔｈｅｃｏｎｔｒｉｂｕｔｅｄｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍａｒｅｃｏｍｐａｒｅｄ．Ｔｈｅｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙｔｏｒｅｐｌａｃｅｏｔｈｅｒｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｗｉｔｈｔｈｅｓｙｓｔｅｍｉｓｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｄ．Ｔｈｅｓｙｓｔｅｍｕｓｅｓｏｎ ｓｉｔｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＩＯｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ａｎｄｔｈｅｌｉｇｈｔｓｉｇｎａｌｉｓｕｓｅｄｔｏｒｅｐｌａｃｅｅｌｅｃｔｒｉｃｓｉｇｎａｌ．Ｔｈｒｏｕｇｈａｎａｌｙｚｉｎｇ，ｉｔｉｓｉｎｄｉｃａｔｅｄｔｈａｔｔｈｅｓｙｓｔｅｍｉｓｏｆａｄｖａｎｔａｇｅｉｎｅｃｏｎｏｍｙ，ｓｉｇｎａｌｓｔａｂｉｌｉｔｙ，ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，ｄｅｓｉｇｎａｎｄｐｒｏｊｅｃｔｐｒｏｃｅｓｓ．犓犲狔狑狅狉犱狊：ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｏｐｔｉｃａｌｂｕｓｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍ（ＯＣＳ）；ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｄｕｓｔｒｙ；ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＩＯｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ；ｌｉｇｈｔｓｉｇｎａｌ 流程工业中控制系统最常用的是分散控制系统（ＤＣＳ），现场仪表４～２０ｍＡ信号或数字量信号通过单芯铜芯电缆先经过接线箱转换为多芯铜芯电缆，然后依次经过中间端子柜、安全栅柜、Ｉ／Ｏ机柜最终送至系统柜内的控制器。
智能制造中的自动化流程控制技术
智能制造中的自动化流程控制技术随着工业4.0和中国制造2025等国家战略的推进，智能制造已成为未来的发展趋势。
智能制造中的自动化流程控制技术是其中至关重要的一环。
本文将从自动化流程控制系统、控制技术和发展趋势三方面进行详细介绍。
一、自动化流程控制系统自动化流程控制系统是指通过计算机技术、自动化技术和信息技术等手段，对生产过程中的生产设备进行控制和管理，以实现生产自动化的一种集成化解决方案。
自动化流程控制系统主要由“三层结构”组成，分别是物理控制层、控制层和管理层。
物理控制层主要包括传感器、执行器和工作负荷等物理实体；控制层主要是流程控制的核心部分，包括传感器信号采集、控制器的处理与执行、以及各种工艺功能模块的控制等；管理层主要是指以信息技术为基础，实现对整个生产流程进行预测、计划、调度、控制、监控和反馈的人机界面与生产过程管理系统。
二、控制技术自动化流程控制技术是指对自动化流程控制系统中的各种设备进行控制的技术手段，主要包括以下几种：1. PLC控制技术可编程序控制器（PLC）是自动化流程控制领域最为常用的控制设备，主要是通过对输入和输出信号的处理和控制，实现对工业过程的自动化控制。
PLC控制技术具有灵活性高、可靠性好、扩展性强等优点，广泛应用于生产线、自动化设备等领域。
2. DCS控制技术分散控制系统（DCS）是一种基于现代计算机网络技术的大型实时控制系统，通常用于工厂和进程控制领域。
DCS控制技术通过建立多台工作站间的信息传递和数据交换，实现对生产过程的全面控制。
3. MES系统技术制造执行系统（MES）是一种用于生产流程管理的信息化系统，主要用于对生产过程中的物流、质量和计划等流程进行管理。
MES系统技术通过成套软件系统实现对制造过程的全过程跟踪和管理，以帮助企业提升生产效率和产品质量。
三、发展趋势未来，随着物联网、云计算技术等新技术的不断涌现，以及人工智能、大数据等新理念的不断推广，自动化流程控制技术也将不断演进和发展。
多智能体协同
分布式系统与多智能体协同
▪ 分布式系统与多智能体协同的结合
1.分布式系统和多智能体协同的结合，可以更好地发挥两者的 优势，实现更高效、更精确的任务执行。 2.在分布式系统中，多个智能体可以协同工作，通过相互通信 和协调，共同完成特定的任务，提高整体系统的性能和适应性 。
多智能体协同定义与概念
▪ 多智能体协同的应用领域
1.多智能体协同在人工智能、机器人技术、自动控制等领域得到广泛应用。 2.多智能体协同可以应用于智能制造、智能交通、智能家居等领域，提高系统的效 率、可靠性和适应性。
▪ 多智能体协同的关键技术
1.通信技术：多智能体之间需要通过通信技术进行信息交互和协调，保证协同的顺 利进行。 2.协调控制技术：多智能体协同需要解决如何协调和控制各个智能体的行为，以保 证整体最优的效果。 3.学习与优化技术：多智能体协同需要通过学习和优化技术，不断提高系统的性能 和适应性。
多智能体协同
目录页
Contents Page
1. 多智能体协同定义与概念 2. 智能体的基本模型与分类 3. 多智能体协同的关键技术 4. 协同算法与优化方法 5. 协同控制与应用实例 6. 分布式系统与多智能体协同 7. 多智能体协同的挑战与未来发展 8. 结论与展望
多智能体协同
多智能体协同定义与概念
协同控制与应用实例
▪ 协同控制在智能交通中的应用
1.交通流优化：通过协同控制，提高道路交通的流通效率和安全性。 2.自动驾驶车辆协同：实现多辆自动驾驶车辆的协同行驶和避撞。
▪ 协同控制在无人机协同中的应用
自动控制原理智能控制知识点总结
自动控制原理智能控制知识点总结一、智能控制概述智能控制是指在自动控制系统中引入人工智能技术，使系统具备自主学习、优化和决策的能力，从而提高系统的效率和鲁棒性。
智能控制依赖于对系统的建模、学习和优化算法的设计，常用的智能控制技术包括神经网络控制、遗传算法控制、模糊逻辑控制等。
二、神经网络控制1. 神经网络控制基本原理神经网络控制是一种基于生物神经网络模型的智能控制方法。
它模仿人脑的神经元之间的连接和传递方式，通过训练优化网络参数，实现对动态系统的建模和控制。
2. 神经网络控制应用领域神经网络控制广泛应用于机器人控制、工业过程控制、飞行器控制等领域。
其具有非线性建模能力强、适应性优良等特点，可以应对复杂系统和不确定性环境下的控制问题。
三、遗传算法控制1. 遗传算法控制基本原理遗传算法控制是一种基于生物进化理论的智能控制方法。
它通过模拟自然界中的遗传、交叉和变异等过程，通过优胜劣汰的方式搜索最优控制参数，从而实现对系统的优化和控制。
2. 遗传算法控制应用领域遗传算法控制常用于优化问题，如参数优化、路径规划等。
在工业生产、交通运输等领域有广泛应用，能够有效解决复杂系统无法通过传统方法求解的问题。
四、模糊逻辑控制1. 模糊逻辑控制基本原理模糊逻辑控制是一种基于模糊数学理论的智能控制方法。
它通过将模糊集合和模糊规则引入控制系统，实现对不确定性和模糊性信息的处理和决策。
2. 模糊逻辑控制应用领域模糊逻辑控制广泛应用于汽车控制、家电控制、智能交通等领域。
它能够有效处理模糊信息，应对人类智能控制中的不确定性和模糊性问题。
五、智能控制系统的设计流程1. 系统建模智能控制系统设计的第一步是对被控对象进行建模，包括系统的输入、输出和数学模型等。
2. 知识获取和表示根据具体控制问题，通过专家知识和实验数据等方式获取系统的知识，并将其表示为适当的形式，如神经网络权值、遗传算法的染色体编码等。
3. 优化算法设计根据系统的特点和控制目标，选择适当的优化算法，如神经网络的反向传播算法、遗传算法的选择、交叉和变异算子设计等。
论多智能体系统的构建与应用
论多智能体系统的构建与应用多智能体系统构建与应用的探讨随着人工智能技术的不断发展，多智能体系统在工业与科技领域逐渐增加了应用。
多智能体系统是指由多个相对独立的智能体通过协作、协商、交互等方式实现共同的目标。
简单来说，就是许多智能体共同协作实现完成一个任务。
多智能体系统的构建首先需要确定任务目标，然后将系统中的智能体分配任务。
每个智能体会根据自身的能力、约束和目标进行决策，同时将自己的行动情况与其他智能体进行协调。
在系统运行过程中，各个智能体通过通信交流来更新信息，从而动态调整自身的决策策略，最终实现任务目标。
多智能体系统适用于各领域，如制造业、交通运输、医疗保健等。
在制造业中，多智能体系统可以实现车间自动化，提高生产效率和质量。
在交通运输领域，利用多智能体系统可以实现城市交通智能化管理，减缓交通拥堵，提高交通安全。
在医疗领域，通过多智能体系统的协同作用可以提高医疗资源利用率，优化医疗流程和治疗方案。
为了实现多智能体系统的构建，需要从以下几个方面着手：首先，要确定多智能体系统的目标。
明确任务目标和系统所需的智能体数量。
其次，要设计好智能体的决策策略。
每个智能体的决策策略要以实现系统目标为导向，同时要考虑智能体之间信息共享和协调的问题。
再者，要建立智能体之间的通信机制。
不同智能体之间的信息共享是多智能体系统实现的关键。
要设计合适的信息通信接口和协议，从而使智能体之间能够高效地交流和协调。
最后，要对多智能体系统进行实时监测和控制。
通过对多智能体系统的监测和控制，可以及时识别和解决系统中智能体之间的协调问题。
除此之外，要注意多智能体系统的数据安全问题。
多智能体系统通过通信共享信息，需要保证传输过程的数据安全。
要加强智能体数据的保密性和完整性，避免数据泄露和篡改。
总的来说，多智能体系统的构建和应用是一个非常复杂的任务，需要技术人员在设计方面充分考虑各方面因素，才能使系统运行效率高、任务完成度高和系统稳定性好。
基于多智能体系统的分布式集群控制研究
基于多智能体系统的分布式集群控制研究随着科技的不断进步，多智能体系统（Multi-Agent System，MAS）在各个领域得到了广泛的应用和研究。
多智能体系统由多个智能体（Agent）组成，智能体之间通过通信和协作来实现共同的目标。
在分布式系统中，集群控制是一项重要的研究课题，它涉及到多个智能体协同处理任务，实现集群的高效运行。
本文将探讨基于多智能体系统的分布式集群控制研究，并分析其应用、挑战和未来发展方向。
首先，基于多智能体系统的分布式集群控制在许多领域具有广泛的应用前景。
例如，在无人机群控制中，多智能体系统可以实现无人机之间的协作，协同完成搜索、监测、救援等任务。
另外，在工业生产中，多智能体系统可以实现分布式的生产流程控制，减少人力资源和时间成本，提高整体生产效率。
此外，基于多智能体系统的分布式集群控制还可以应用于物流和交通管理、智能电网等领域，提升系统的安全性和鲁棒性。
然而，基于多智能体系统的分布式集群控制也面临一些挑战。
首先，多智能体系统需要高效的通信和协调机制，以确保智能体之间的信息交流和任务分配的准确性和实时性。
此外，对于大规模多智能体系统，智能体数量庞大，如何实现高效的任务分配和资源调度是一个难题。
此外，多智能体系统还需要解决决策一致性和冲突解决等问题，以确保整个系统的稳定性和可靠性。
为了解决这些挑战，未来基于多智能体系统的分布式集群控制可以从以下几个方向进行研究和发展。
首先，需要设计高效的通信和协调机制。
分布式集群控制中的智能体需要实时交换信息和协作，因此需要开发高效的通信协议和协调机制。
例如，可以采用分布式共享存储系统来实现智能体之间的信息共享和任务分配。
其次，需要研究多智能体系统的决策一致性和冲突解决方法。
在分布式环境中，智能体之间可能存在决策不一致和冲突问题，需要设计相应的算法和协议来解决。
例如，可以采用分布式一致性算法来确保智能体之间的决策一致性。
此外，需要研究大规模多智能体系统的任务分配和资源调度问题。
基于多智能体的流程工业动态调度研究
度系统主 要是利 用多智能体通过协商、协调、协作或者博弈 对 问题 进行 “ 分而治之”式的解决 ，从而克服整体式解决问 题的各种缺 点，并且 由于 多智能体松耦合的特点在这个过程
中能及 时、有效地解决各种动态 调度问题 。 但 是 目前有关多智能体技术在 生产调度领域 中的研究 ，
对 外界 环境 的刺 激做 出恰 当的反映 ，又能根 据其 内部 的信 念 、愿 望和意图进行一定的推理 ，还能提供设备的流量、各 种 贮槽储量等调度过程中的一些图表 ，并且能够和其他智能
体进行 协商来解 决问题 。
产该 产 品的工 序和 消耗 该产 品 的工序（ 如果 有） 流量 决定 的
在基于智能体隔膜烧碱生产线 的 日调度 中，由于 电解智 能体、蒸 发 Ａ智 能体 、蒸发 Ｂ智能体之 间的协商是最为重要 的 ，只要确定 了它们之 间的协商机制 ，根据智能体之 间的关
备的次序是不变的 ，可能发生变化的只是通过各个生产设备 的原料的数量 ，或者说是各个生产设备的处理量，因此本文
采 用混合式的结构设计智能体的内部结构 ，既具有反应型智 能体的特点 ，又具有认知型智能体的特点 。具体表现为既能
系就能确定其他 ３个智能体的排产情况 。所 以，这里智能体 之 间的协商主要发生在 电解智能体、蒸发 Ａ智能体、蒸发 Ｂ
智能体三者之间。 在隔膜烧碱 生产线的 日调度 中，由于产 品的产量是 由生
１ 概述
目前 ，多智能体技术…在生产调度包括流程工业 生产调 度 中的研究受到了越来越 多学者 的重视 。文献【】 ２研究了流程 工业化工企业中的 ３个多智 能体 系统 。文 献［１ 工批量 生 ３在化
如何实现智能制造技术人机协同
如何实现智能制造技术人机协同智能制造技术近年来在工业领域的应用和发展已经逐渐成为了一个热点话题。
而其中的一项技术——人机协同，更是备受重视。
人机协同不仅能提高生产效率，同时也能保证产品质量，给厂商带来更大的经济利益。
那么，如何实现智能制造技术的人机协同呢？智能制造技术与人机协同智能制造技术是依托先进的工具与科技，通过深挖工业制造中的数据价值，以数据为基础不断提升生产过程的质量和效率，实现可持续的工业发展。
而人机协同技术，则是指在智能制造领域中，人类与机器之间进行有效的协作，通过双方之间的合作实现生产过程的自适应和智能化。
在真正实现智能制造技术的过程中，人机协同是很重要的一环。
机器可以通过精确的监测与计算得到更为准确的物理数据；而人类则在于对于机器无法感知到的环境和情感方面更具有优势。
因此，通过人机协同将生产过程中人和机器的优势进行结合，可更加有效地提升生产效率和品质。
应用人机协同实现智能制造技术首先，应该提高智能装备的智能度。
一个高智能化的装备应该具备智能操作、智能检测、智能维修、智能保障等多方面的能力。
针对智能操作，例如对单个工件进行扫描和分析制定合理的工艺规程。
在智能检测方面，通过对装备关键部件设备进行高频率的实时监测，针对异常及时进行处置，并反馈到智能系统中；在智能维修和保障方面，通过智能数据分析，精确定位故障点，较快地定位并修复设备故障。
在实现高智能化的装备时，还应该考虑到合理的人机交互界面设计，使人在使用装备时感觉更加自然和方便，在生产过程中不会产生流程上的繁琐等问题。
例如，完整程度良好、文字硬件解释清晰，且对于人而言易于理解的交互方式都是更为理想的选择。
通过合理的人机交互界面的设计，将工作人员对装备的了解程度提高，减少操作的需求，提高工作效率，从而实现人机协同工作的最佳状态。
其次，可以应用工业机器人来实现智能制造技术中的人机协同。
目前，工业机器人已经不仅限于成为生产线上的单一设备，而是开始涵盖了更多方面的应用。
基于多智能体系统的控制应用
基于多智能体系统的控制应用智能化的控制系统已经成为现代工业中的常见设备，支持着很多不同的应用场景。
其中一种越来越受欢迎的系统是多智能体系统（Multiagent System, MAS），它能够编写多个智能体来交互、协调和决策，以实现更高效的控制和管理。
本文将探讨基于多智能体系统的控制应用及其优势。
一、什么是多智能体系统？多智能体系统是指多个智能体组成的系统，每个智能体都可以独立地感知周围环境并采取行动。
这些智能体相互通信和协作，共同完成任务。
每个智能体都有其特定的实体，可以是实际物理实体或虚拟实体。
他们可以进行动态配对，协调和占用资源，以使整个系统的效率和性能达到最大化。
二、多智能体系统的控制应用多智能体系统可应用于许多控制领域。
以下是一些典型的案例：1. 交通管理在交通引导方面，MAS 可以协调导航设施和车辆之间的行动。
通过网络交互和协作处理，多个智能体可以针对各种因素进行决策和规划，包括流量密度、道路状况、车辆速度、通行时间、节日事件等。
各自维护一定的约束，协同优化交通状况。
2. 工业自动化多智能体系统在能量和资源的管理上可提供较好的效果。
在自动化工厂方面，MAS 智能体可以协调多个生产线的生产过程，从而为整体工业自动化工作流程带来更多的效益。
通过智能协调和调度，MAS 能够实现生产线上时间表的优化、设备的调度以及故障排除等方面的工作。
3. 安全监管在公安部门，MAS 可以判断和响应异常情况，例如自然灾害、警报事件等。
智能体之间的协作和多源信息的整合使得MAS 可以进行快速响应和精确决策。
一旦有问题发生，MAS 将能够理解其重要性，并发出最合适的响应方式。
4. 智能家居在智能家居方面，MAS 智能体可以协调多个传感器和设备，管理家庭设备的使用以及实现家庭自动化、设备接入和控制。
例如，用户可以使用智能手机控制智能家居设备，从而控制灯光、空调、家庭影院等设备。
三、多智能体系统的优点1. 强大的分布式能力：MAS 智能体可以分布在不同地方，使用网络通信和互动进行多处理器决策，强调协作、信息共享、资源协调，从而提高决策效率。
工业自动化应用中的智能协调技术
工业自动化应用中的智能协调技术工业自动化是指利用自动化技术和信息技术实现工业生产中各种生产任务的自动化操作和控制。
随着人工智能技术的迅速发展，工业自动化中使用智能协调技术已经成为趋势。
智能协调技术可以对生产过程进行优化，提高生产效率和产品质量，帮助企业降低成本，提高竞争力。
一、概述智能协调技术是一种通过计算机、网络以及传感器等技术手段，实现不同设备、系统或者生产环节之间智能协同的技术。
在工业自动化领域，智能协调技术意味着在自动化生产过程中，针对不同的生产环节，通过智能调整和协同的方式，实现整个生产过程的自适应和优化。
二、应用案例1、智能物流智能物流是指在企业生产和供应链中的各个环节中，通过物流信息系统和智能设备的应用，实现物流流程的自动化和信息化，提高物流运作效率和服务水平。
例如，物流中心中的集成了智能物流系统的提货台能够自动识别货物，采用机械手臂进行取出和装载，实现快速、准确的操作。
2、智能制造智能制造是指通过数字化、网络化、智能化的方式，实现生产过程中自动化、协调化、智能化的技术体系。
例如，在生产线中使用智能机器人和传感器进行生产，能够在生产过程中自动调整参数和协调各个环节的配合，从而达到最优的生产效率和质量。
3、智能能源智能能源是指通过智能化技术和能源管理系统，对能源进行更加精细化管理和自动化控制。
例如，在生产过程中，能够自动调整机器的功率和运行时间，以最小化能源消耗和成本。
三、未来展望随着信息技术、人工智能技术的飞速发展，智能协调技术在工业自动化领域的应用将会越来越广泛。
未来，将出现越来越多的智能设备和系统，更多地实现自主控制和智能协同，使生产效率、产品质量和企业竞争力得到大幅提升。
四、总结工业自动化应用中的智能协调技术已经成为趋势，将会在未来得到更加广泛和深入的应用。
企业可以通过使用智能协调技术，优化生产过程，提高生产效率和产品质量，降低成本，提高竞争力。
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2008年10月系统工程理论与实践第10期 文章编号:100026788(2008)1020119206流程工业多智能体系统协调控制董 洁,尹怡欣,彭开香(北京科技大学信息工程学院,北京100083)摘要: 以典型的流程工业过程为对象,结合分布式工业过程控制的特点,分析了多智能体应用于复杂工业过程控制的可行性、必要性;提出了一种基于工业过程控制的多智能体系统的体系结构及其协调控制过程.板带热连轧机过程控制是典型的分布式过程控制对象,文章从综合控制的角度出发提出热连轧机工业生产过程多智能体系统的体系结构,给出了体系结构中各功能模块的组成及其处理过程,并重点分析了轧钢过程中精轧机组中板形和板厚控制的协调过程.关键词: 多智能体系统;分布式人工智能;热连轧中图分类号: TG14612+1 文献标志码: A An industrial process coordinated control based on multi2agent technologyDONGJie,YI N Y i2xin,PE NG K ai2xiang(In formation Engineering School,University of Science and T echnology Beijing,Beijing100083,China)Abstract: According to the characteristics of distributed industrial control process,we analyzed the feasibility andnecessity that multi2agent technology was applied to industrial com plicated control process.A multi2agent systemarchitecture based on industrial process and cooperation control of the system were described as well.S trip hot rollingprocess is a typical distributed control problem we met in metallurgy.We proposed a multi2agent structure of hot rollingprocess from the view of synthesized control.The com position and relationship of every function m odule was describedin detail.The cooperation control process of flatness and gauge was analyzed in the paper.K ey w ords: multi2agent system;distributed artificial intelligence;hot2rolling1 引言分布式智能控制是在分布的物理和信息环境中,各智能控制环节通过交互、共享、协调、协作来完成相关的控制任务.分布式人工智能,尤其是多智能体技术是研究分布式智能控制的主要方法.随着分布式控制系统研究的发展、控制系统多模式集成度的提高,以及现场总线的推广,分布式智能控制的应用领域将不断增加[1].多智能体系统研究的困难是缺少组织结构,尽管目前关于多智能体系统的协调控制研究已吸引众多学者的关注,但大多是基于agent的相互关系或优化过程,应用统计学方法进行研究[2～6].本文研究了一种基于工业控制过程的多智能体系统的体系结构及其协调控制过程.第二部分探讨了基于分布式人工智能和多智能体系统的分布式智能控制的概念和必要性;第三部分提出了一种工业控制过程多智能体系统的体系结构;第四部分给出了体系结构中各功能模块的组成及其处理过程;第五部分以冶金工业中的热连轧机过程控制为例设计其多智能体系统结构及协调控制过程;最后给出了结论.收稿日期:2007204205资助项目:国家自然科学基金(60374032) 作者简介:董洁(1972-),女,辽宁人,副教授,博士,从事智能控制及人工智能研究;尹怡欣(1957-),男,河北人,教授,博士生导师,从事人工生命与智能控制研究.021系统工程理论与实践2008年10月2 工业过程多智能体的分布式智能控制211 复杂实时动态环境下多智能体系统存在的问题在复杂实时的动态环境下,多智能体系统表现出不同的特点,对存在的主要问题分析如下:1)目前复杂工业过程控制方法单一、各种控制方法缺乏集成,从复杂系统角度看,单一智能系统没有足够的知识、资源和信息去解决复杂的问题,因而研究如何使用较多的小型系统之间的相互协调、相互协作,以解决大规模的复杂问题是必要的;2)目前对多智能体系统的研究主要是针对静态环境进行的,对智能体本身知识的描述、智能体行为、推理决策及智能体间的协作和控制等无法描述复杂的动态工业过程,需要引入时间因素,采用动态逻辑学的方法建立多智能体意图及协作模型;3)在复杂系统实时的动态环境下,多智能体系统的动态规划、实时学习、分布式问题求解机制等问题尚未得到有效的研究.针对这种情况,应从多个角度对复杂的实时动态环境下的多智能体系统进行研究;4)多智能体系统应用于复杂的工业过程,多智能体系统的联合问题求解及其对求解过程的监控是实际工业应用的关键,至今尚未看到有效的研究;5)目前,有关多智能体系统中行为的不确定性问题研究的较少,而在复杂工业过程中,存在大量的不确定性信息,因此,研究多智能体系统的不确定性推理机制,对于多智能体系统的协作及冲突解决具有重要意义;6)在时间、资源条件限制下研究多智能体系统的行为属于新的方向,尤其是研究实时性要求高的条件下多智能体系统的推理机制及知识的表达方法以及对系统的定量和定性分析是多智能体系统用于实际工业过程需要解决的关键问题;7)大多数多智能体系统采用封闭和静态结构,但许多应用问题不仅是分布的,而且是开放且动态变化的,因此目前动态开发的多智能体组织结构越来越受到重视.212 基于分布式人工智能的分布式智能控制系统的可行性工业过程是由不同生产环节和设备组成的相互关联的有机整体,从控制和系统的观点来看,是一类典型的分布式系统.分布性是工业过程的本质特性.工业过程的分布性包括物理分布和逻辑分布.物理分布包括时间分布和空间分布,而逻辑分布包括一些内在的分布特性,如功能分布、方法分布、冗余分布以及模型分布等.例如控制子系统中不同控制方法(如模糊控制、神经网络控制、PI D等)的集成,集散系统中的冗余数据与控制节点,同一环节的不同模型,都可以看成分布来处理.分布性引起协调,资源冲突(资源共享)引起协调.在对单个子系统实现智能控制后,如何使它们协调各自的行为,从而达到更高层次、更大范围的智能控制,是我们要研究的问题.分布的独立自主个体的资源有限性也揭示了协调的必要性.分布式人工智能关于智能体协调的技术,显然可以合乎逻辑地用于解决这一问题.可以说,由分布、自主到协调协作,再到多智能体系统,是技术发展的逻辑必然.而采用基于分布式人工智能的分布式智能控制系统的可行性表现为以下几个方面:1)PI D控制、专家系统及分布控制系统等方法设计的子系统,为实现系统各单元的分布协调提供了物质基础;2)计算机网络技术的发展使子系统间的交互成为可能;3)工业控制中的“现场总线”为多Agent的面向分布式智能控制提供了动力.3 多智能体系统的协调监控结构多智能体系统的结构有不同的形式,采用何种形式应与要解决的问题相协调.考虑到前面提到的工业过程的特点,提出一种分层混合式体系结构,其结构及流程图如图1所示.其中agent1可以采用某种自适应控制算法,agent2为应用专家知识或模糊系统的模型选择器,agent3为应用神经网络技术(如RBF神经图1 多智能体系统的协调监控结构网络)的神经控制器.4 轧钢自动化多智能体系统“轧钢自动化系统及控制功能开发”是我们与国内某著名钢铁集团公司联合研发的实际课题,根据实际需要提出的工业过程多智能体系统实现基于人工生命的智能控制系统的思想,对其进行了仿真研究,为实际项目的设计及运行提供了依据.411 系统简介开发项目的总体目标是为钢厂2150ASP 、1580热连轧系统实现保证产品高质量的控制功能.系统的控制范围从加热炉炉前板坯上料辊道开始,到卷取机出口侧运输链,钢卷称重完了结束[7].硬件系统结构如图2所示,两台服务器组成Cluster 集群系统.两台Alpha 服务器通过磁盘阵列共享数据,主机与磁盘阵列之间通过光纤相连.磁盘阵列采取Fiber Channel (光通道)和Mem ory Channel (内存通道)完成进程间的通信.磁盘阵列采用光纤交换机,带宽在100M 以上,以满足系统大量数据交换的要求.412 多智能体系统建模根据生产过程各环节功能和控制要求[8],将整个系统设计为一个分布式系统,每个子系统负责某些设备的运行检测和控制,该系统物理分布如图3所示.图中各子系统在设计上按多智能体系统框架进行设计.每个子系统可以是一个智能体,也可以是多个功能更细的智能体组成,形成一个分级递阶的多智能体系统,其逻辑系统组成如图4所示.该智能体系统具有三级分层递阶体系结构,处在各级中的智能体整体上来讲,所在级别越低,相对于上层而言功能越细,目标越具体,满足智能控制中“精度降低,智能提高”的分级递阶原则.系统有6个智能体组(图中只画出3个),精轧控制智能体包括跟踪修订智能体、参数预报(温度、轧制力)智能体、参数设定(压下位置、板形、张力等)智能体、精轧质量控制智能体等,粗轧控制、卷取控制略).它们处在不同的层次,组智能体之间的关联经由所在层次低的智能体组的组长智能体实现,该组长智能体同时属于关联的两个组,这与互联网系统中路由器的情形相似.组长智能体与组员智能体的显著区别在于前者除了本组组员信息之外,还包含上一层智能体组的信息,且具有反映上一层协调作用的联合目标库,组员智能体对超越本121第10期流程工业多智能体系统协调控制图2 系统硬件结构图3 轧钢过程系统图图4 轧钢过程多智能体系统组的联合行动请求和协作需有组长智能体作中介.轧钢过程多智能体系统中每一个智能体在智能体一般结构基础上加入所需的BGI 精神状态和激活方式等信息,即可形成实际的多智能体系统.221系统工程理论与实践2008年10月413 轧钢过程多智能体系统的协调控制多Agent 系统环境中每个Agent 都有不同的动机,各自实现自身的目标.Agent 之间的合作并不是一件自然的事情,合作必须通过通信和协作来完成,协作不仅能使单个Agent 以及多个Agent 所形成系统的整体行为的性能增强,Agent 及多Agent 系统解决问题的能力还能使系统具有更好的灵活性,拓宽多Agent 系统的应用.由于问题的分布性和内部相关性,多Agent 系统中合作的关键问题就是多Agent 系统之间的通信和协调机制.在开放动态的多Agent 环境下,没有任何一个Agent 有足够的能力和资源去解决整个系统的问题.具有不同目标的多个Agent 必须对其目标资源的使用进行协调,在出现资源冲突时若没有很好的协调,就有可能出现死锁,使得多个Agent 无法进行各自的下一步的工作.Agent 间的协调越多,会使多Agent 系统得到一个越为一致的整体行动.如果Agent 参加的动作中存在以任何方式的相互作用,那么一定的协调机制是必需的.图5 精轧控制多智能体组织结构根据多智能体系统常用的任务分解思想,将精轧控制多智能体分解为跟踪修订智能体、参数预报(温度、轧制力)智能体、参数设定(压下位置、板形、张力等)智能体、质量控制智能体、质量评估智能体等,其中质量控制智能体又可进一步分解为厚度控制智能体,板形控制智能体、宽度控制智能体、温度控制智能体、监控站学习智能体,如图5所示.在多智能体控制系统中,各控制Agent 具有共同的全局目标(如整个系统的稳定性或较高的性能指标),同时还有与全局目标一致的局部目标,各个Agent 通过协调协作实现全局目标.精轧控制是一个非线性、多变量、强耦合系统,而且系统各变量之间的耦合关系随负载和Π或时间而变化,这可能会引起系统结构的变化,系统某些环节还可能出现故障.对于复杂实时动态工业过程,利用信息交互合作产生决策,利用信息交互获得合作,如果Agent 仅提供正确完整的信息给其它Agent ,则Agent 之间不会产生冲突,可以导致巨大的互相增强的效果.我们希望利用协作来减少通信,达到协调控制的目的.鉴于精轧控制的复杂性,本文仅讨论板形与板厚控制智能体之间的协调控制.图6 板形2板厚系统控制仿真结果分别采用常规PI D 解耦控制的综合调节方法和基于强化学习多级协调方法(M LC AR L ,Multi Level C oordinate Alg orithm based on Rein forcement Learning )对板形和板厚的协调控制进行仿真,仿真结果如图6所示.两种方法均可以及时跟踪输入变化,具有较高的响应性能;M LC AR L 方法控制量变化较常规PI D 综合调节方法变化小,对执行机构的冲击小.321第10期流程工业多智能体系统协调控制421系统工程理论与实践2008年10月5 结论本文结合工业控制的特点,分析了多智能体应用于工业控制的可行性、必要性,同一般多智能体相比,指出了应用于工业控制的多智能体的特点.本文设计了多智能体系统的协调监控结构,并在此基础上结合具体研究课题,以轧钢过程为对象,进行了多智能体建模,给出了多智能体的组织形式,并选取典型的质量控制智能体之间的协调控制进行了仿真验证,充分说明多智能体的协调控制对提供系统的稳定性及产品的质量有着重要意义.参考文献:[1] 刘金琨,尔联洁.多智能体技术应用综述[J].控制与决策,2001,16(2):133-140.Liu J K,Er L J.Overview of application of multi2agent technology[J].C ontrol and Decision,2001,16(2):133-140.[2] Nair S,Leonard N E,M oreau L.C oordinated control of netw orked mechanical systems with unstable dynamics[C]ΠΠProc.IEEEC DC,2003.[3] Jennigs N R,Sycara K,W ooldirdge M.A roadmap of agent research and development[J].Journal of Autonom ous Agents andMult2Agent Systems,1998,1(1):7-38.[4] Binabeau E,D orgio M,G heraulaz G T.S warm Intelligence:From Natural to Artificial Systems[M].Ox ford Press,1999.[5] Ulieru M.Emergence of holonic enterprises from multi2agent systems,S oft C om puting Agents:A new perspective on dynamicin formation systems[Z].2002,187-215.[6] Dignum V,Vazquez2Salceda J,Dignum F.Introducing s ocial structure,norms 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