基于DAI的FMS智能檢測

發(fā)布日期：2011-11-25    蘭生客服中心    瀏覽：4170

      先進制造技術(shù)與系統(tǒng)中大量應用了各種人工智能技術(shù)，尤其是專家系統(tǒng)技術(shù)。但以往大都是以單機單結(jié)點應用為主，即使是一個系統(tǒng)中有多個結(jié)點采用了人工智能技術(shù)，但制造系統(tǒng)往往本身是遞階集中控制的，導致各節(jié)點的人工智能技術(shù)應用是以孤島方式存在，相互間并無明顯聯(lián)系。事實上，先進制造系統(tǒng)信息處理本質(zhì)上應是分布式的，只是在傳統(tǒng)遞階與集中控制方式下，這一特點被掩蓋了。隨著分布式處理技術(shù)的發(fā)展與應用，在先進制造系統(tǒng)的檢測監(jiān)控系統(tǒng)中應用分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence—DAI)技術(shù)已是必然，并已成為檢測監(jiān)控系統(tǒng)實現(xiàn)智能化的核心技術(shù)[1～3]。
　　  本文以柔性制造系統(tǒng)(FMS)為對象，討論DAI技術(shù)在FMS檢測監(jiān)控技術(shù)中的應用。由于FMS固有的復雜性，它是先進制造系統(tǒng)的典型代表，因此這里所討論的技術(shù)也可直接應用于各類先進制造系統(tǒng)。
1　FMS智能檢測監(jiān)控系統(tǒng)建模
　　圖1為一實際FMS(BQ—FMS)平面布置圖，其主要組成：2臺加工中心、1輛有軌自動導引小車(AGV)、1臺換刀機器人、1臺工件清洗機、中央刀庫、工件交換站、托盤緩沖站、FMS控制器等部分。BQ—FMS加工的零件包括：表尺座、油路板、變速盒、閥體、行星齒輪架等。





　　在圖3中，監(jiān)控模塊、診斷模塊由于只由狀態(tài)表驅(qū)動，其擁有知識也只和本Agent有關。而融合、協(xié)調(diào)、控制模塊和其它Agent有關，故系統(tǒng)中Agent的數(shù)量和對象變化時，它是要相應改變的。但在實際應用中，我們只接受其它Agent送過來的其自身對其狀態(tài)的響應信息，而非原始信息，故數(shù)量較少，復雜性也大為降低，結(jié)合下一節(jié)的方法，就可解決多Agent應用的知識更新問題。
　　在該DAI系統(tǒng)中，采用了多Agent系統(tǒng)實現(xiàn)方法，各Agent之間的信息交互方法十分重要�？捎玫姆椒ㄒ埠芏啵瑸榱撕喕O計，采用公共黑板方式。
2　融合、協(xié)調(diào)、控制策略
 　在FMS每一個監(jiān)控子系統(tǒng)(Agent)中，監(jiān)控、診斷、控制等模塊都是基于知識的子智能行為體，或者可以說是一種更小和更簡單的子Agent，但它們的實現(xiàn)方法有差異。監(jiān)控和診斷模塊是根據(jù)本Agent采集的設備狀態(tài)信息，由子系統(tǒng)狀態(tài)表直接驅(qū)動進行，由于強調(diào)實時性，并簡化設計，采用專家系統(tǒng)思想，利用IF—THEN規(guī)則形成描述知識和指導推理，每一條IF—THEN規(guī)則除含有診斷信息外，還含有該規(guī)則相對應的本Agent調(diào)度、控制策略。如前所述，這一策略還不是該Agent最終執(zhí)行的調(diào)度策略。下面著重介紹融合、協(xié)調(diào)、控制模塊的運行機理與控制策略。
　　(1)首先本模塊要進行狀態(tài)信息融合，信息來源為本Agent的狀態(tài)表、監(jiān)控與診斷模塊提供的特征與控制信息、另2個相關Agent發(fā)來的狀態(tài)信息。
　　(2)根據(jù)融合后的信息及監(jiān)控診斷模塊提供的初步控制策略，在本模塊擁有的知識的支持下，確定本Agent實際應采用的運行、調(diào)度與控制策略。作為一特定工程背景，知識系統(tǒng)設計時仍可采用IF—THEN規(guī)則形式，只不過這里的每一條規(guī)則要考慮Agent B、Agent C的影響，下面以Agent A為例，形式為
　　IF　Agent A處于A1(A1表示加工中心正常加工)
　　AND　Agent B處于B1(B1表示機器人運行正常)
　　　　Agent C處于C1(C1表示AGV運行正常)
　　THEN DO　事件0(事件0表示進行正常加工)
　　ELSE 1 IF　Agent B處于B2(B2表示機器人不能運送刀具)
　　　　　Agent C處于C1
　　　　　DO　事件1(事件1：當前工件的當前工序完成后停止加工)
　　ELSE n IF　Agent B處于Bn
　　　　　　　Agent C處于Cn
　　　　　　　DO\事件n
　　最終本Agent的動作是Agent A、Agent B、Agent C綜合影響的結(jié)果。
　　(3)這里存在一個問題，即Agent A影響了Agent B和Agent C,則B和C內(nèi)部又要進行協(xié)調(diào)、控制，反過來Agent B影響Agent A和Agent C,Agent C影響Agent A和Agent B，不斷循環(huán)，極限情況下會出現(xiàn)不穩(wěn)定。同時由多Agent構(gòu)成的FMS檢測監(jiān)控子系統(tǒng)的實時性也大幅下降。這是多Agent系統(tǒng)不允許的，也是DAI系統(tǒng)在工程中能否有效應用須解決的關鍵問題。針對BQ—FMS檢測監(jiān)控，我們采用如下方法綜合進行解決。
　　(1)對Agent間相互影響采用循環(huán)次數(shù)控制，當次數(shù)多于設定值時自行停止。
　　(2)在多Agent中引入一主控Agent(MainAgent)，由它決定這種循環(huán)是否應該結(jié)束。這里對加工系統(tǒng)進行監(jiān)控的AgentA可設定為MainAgent。
　　(3)采用時間來約束，這是一種類似“Watchdog(看門狗)”的技術(shù)方法。
　　(4)由各Agent的知識系統(tǒng)對其循環(huán)協(xié)調(diào)過程的穩(wěn)定性進行判定。若其它Agent狀態(tài)變化某一時刻不引起本Agent狀態(tài)變化，則穩(wěn)定。這樣逐步增加穩(wěn)定Agent數(shù)，最終是DAI系統(tǒng)中每個Agent都穩(wěn)定。該方法是多Agent達到穩(wěn)定狀態(tài)的關鍵。
3　試驗系統(tǒng)組成
　　基于多Agent的BQ—FMS檢測監(jiān)控系統(tǒng)可采用圖4所示的2種方法組建。
　　圖4a中各Agent的聯(lián)系通過智能串行通訊卡實現(xiàn)，通訊方式是點對點或用現(xiàn)場總線。智能通訊卡可直接接入MainAgent(如用PCL744通訊卡)，這樣公共黑板宜放在MainAgent上。對于3個Agent的簡單情況也可直接用PC機的2個串口，兩兩相連解決。在圖4b中采用客戶/服務器結(jié)構(gòu)，各Agent連在計算機網(wǎng)絡上，公共黑板可以存在任一Agent中，更好的方法是直接放在服務器上，這樣各Agent都可高效存取黑板，同時檢測監(jiān)控系統(tǒng)也方便地和FMS其它分系統(tǒng)實現(xiàn)信息集成。
4　結(jié)論
　　由于用分布式人工智能(DAI)技術(shù)研究與開發(fā)FMS檢測監(jiān)控系統(tǒng)真實、有效地反映了FMS檢測監(jiān)控信息處理的特點，是實現(xiàn)FMS檢測監(jiān)控系統(tǒng)智能化的技術(shù)基礎。采用多Agent方法建立FMS檢測監(jiān)控系統(tǒng)的模型具有直觀、簡便、易于實現(xiàn)的特點。所采用的融合、協(xié)調(diào)和控制方法，知識表示與推理機制是實現(xiàn)該系統(tǒng)的關鍵。

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