摘 要：在簡要介紹選煤廠計算機集成生產系統發展現狀的基礎上，提出了基于多Agent 的，集生產過程智能控制、設備維護與生產管理與一體的選煤廠智能控制維護管理集成系統（IICMMS）。針對建立選煤廠IICMMS的需要，研究了基于現場智能節點的選煤廠分布式網絡控制系統，及其分布式智能控制系統的實現策略，以克服選煤廠廣泛使用的PLC控制系統的弱點。研究了基于多Agent 的智能控制與維護管理集成系統軟件框架，并探討了實現方法。

關鍵詞：智能控制 多Agent 系統 集成生產系統 選煤廠

1 引言

　　煤炭經冼選加工后可顯著降低灰分和硫分含量，減少煙塵、SO2等污染物的排放。目前發達國家原煤洗選率為50%～90%，我國入冼比例僅為20%～30%。而且平均廠型小、設備可靠性差、自動化程度低等因素導致選煤成本偏高，成為制約我國選煤發展的主要原因[1]。

　　自上世紀90年代以來,我國利用先進技術在選煤廠計算機集中控制、跳汰和浮選等洗選工藝過程智能控制、選煤廠綜合生產、選煤廠CIMS方面進行了系統研究和應用，建立了一批示范和應用項目，使我國選煤廠生產過程控制和生產管理提高到一個新的水平。

　　然而在目前的系統中，選煤廠過程智能控制、設備維護、生產管理的三個子系統，軟硬件是獨立設計、獨立實施，各自分離，使硬件資源和運行控制缺乏優化。選煤廠計算機控制系統仍是高度集中的結構形式。通常情況是集中控制采用PLC網絡系統，浮選、跳汰、重介等工藝過程控制采用各自獨立的微機系統。軟硬件的獨立造成數據孤島，雖可利用數據庫互聯技術（ODBC,JDBC）實現數據互訪,但這種孤立的數據仍不能實現過程間的優化。而實現這三個子系統的集成是提高選煤廠綜合生產效益的關鍵，也是進一步發展選煤廠CIMS的基礎[2]。

　　MAS對復雜系統具有無與倫比的優越性。選煤廠生產是一個復雜的工業過程，系統具有多個輸入和多個輸出變量，大部分參數具有非線性、不確定性和空間分布性，對這樣的生產過程建立智能控制、維護和管理集成系統一直是技術難點。而Agent所具有的自主性、分布性和自適應性使這一問題的解決有了新的途徑。本文運用多Agent 技術，在FMS 的基礎上實現選煤廠分布式智能控制與維護管理系統IICMMS-CP（intelligent integrated control, maintenance and management systemof coal preparation plant）。具體研究了選煤廠分布式測控網絡，分布式智能控制、維護和管理系統總體結構及實現方法，以實現選煤廠過程控制功能的分散化，實現過程智能控制、設備維護管理與生產管理的智能化、網絡化和集成化。

2、IICMMS-CP體系結構

　　IICMMS-CP系統功能上分為過程控制（IPC）、設備維護（BAM）和生產管理（PM）三部分，其中過程控制是指針對選煤過程多變量、多目標和非線性的特點，利用智能控制理論，實現重介、跳汰、浮選等選煤生產過程控制。生產管理Agent實現選煤生產任務規劃，目標優化，過程調度，統計分析等。設備維護實現設備狀態檢測，工藝參數檢測，設備故障智能判斷，設備維修管理等。

　　多Agent系統中每個Agent完成不同的功能，有自己的作用范圍，各Agent之間的協調、合作等交互方法及實現是一個復雜的問題。根據選煤廠生產過程特點，在基于多Agent的選煤廠智能控制和維護管理系統中，不僅要處理與控制、維護和管理有關的各智能體的行為，更重要的是在分布式環境下協調他們之間的相互作用。1997年，Bonasso R. P等人在自治機器人的研制中提出了3層多Agent 體系結構，1998年 Schreckenghost D等人將其應用于空間站生命支持系統智能控制，證明適用于分布式過程控制系統和決策系統。[3-5]

　　基于多Agent的 IICMMS-CP系統采用如圖1 所示的三層遞階式組織結構。底層是閉環控制和數據接口層Agent（DACM Agent）。對過程控制（IPC）、設備維護（BAM）和生產管理（PM）來說，最基本的任務是閉環控制、數據采集，因此底層Agent實現生產過程參數的基本控制，設備狀態和工藝參數的數據采集。第二層是任務層Agent（TA Agent）。本層根據上層設定的任務和規定的模型，調度底層Agent實現預定的目標。頂層是規劃與協調層Agent（MD Agent）。針對總體目標，頂層將任務分解成子任務，并在調度下層任務執行過程中，根據系統全局狀態、執行效果和人為設定值及時修改目標值和系統模型。例如，對選煤廠重介生產過程懸浮液密度和液位控制來說，根據生產管理計劃和設備狀態，由MD 層Agent設定控制目標，指定懸浮液循環系統控制模型，確定并調度TA層Agent執行密度和液位控制任務。TA層Agent根據制定的模型，將這一控制過程分解為密度、液位模糊控制，液位、密度數據采集，分流閥門開度控制等任務，并調度底層Agent執行。

　　IICMMS-CP用戶接口（UI Agent）為人工參與提供信息交互界面。通過用戶接口。操作員可以設定控制參數，修改控制模型、故障診斷模型、生產規劃模型和設備管理規劃，直接控制設備等。

[align=center] 圖1、IICMMS-CP Agent 系統組織結構[/align]

　　在上述分層遞階組織結構中，每層智能體只需向上層智能體負責，為樹狀分支的邏輯結構。但在分布式體系中，各智能體利用統一的通信協議和消息響應機制，在現場總線控制網絡環境下實現信息交互、協調和磋商。

3、IICMMS-CP分布式控制網絡環境

　　分布式智能控制與維護管理系統需要構建一個實時、分布式計算環境。在基于多Agent 的IICMMS-CP 中，各智能體具有高度的自主性和自治性，而分布式環境為各智能體之間的相互協調合作提供了一種交互機制。基于現場總線的控制系統（FCS）提供了這樣的實時、全分布式控制計算環境。 現場總線通訊協議和現場總線技術標準為各智能體之間提供了合作和互操作的交互機制。智能體由網絡設備完成，各網絡設備交互與協作實現系統的總體目標。

　　為構造分布式控制網絡環境，在“煤礦和選煤廠計算機集成生產平臺與綜合自動化系統”項目中，根據選煤廠生產環境要求和目前設備技術現狀，利用標準現場總線和分布式結構，研究開發了選煤廠分布式計算機控制網絡平臺。該平臺由現場總線網絡接口、智能I/O分站、網關、智能分站（IS）、控制分站（CS）和IICMMS-CP總站（CPS）等組成，如圖2所示。 [align=center]

圖2 選煤廠現場總線控制網絡 IS- 智能分站 CS-控制站 NG-網關 CPS-IICMMS總站[/align]

　　該平臺按實時性要求將網絡分為CAN 和工業以太網兩個網段。工業以太網通過網關強制隔離頻繁、大量數據傳輸節點，降低了以太數據傳輸時間的不確定性。在系統中，Agent被映射到各智能分站、控制分站和IICMMS-CP總站。消息傳遞通過Can-bus 現場總線和工業以太網完成。通常邏輯控制Agent 由PLC完成，數據采集Agent由智能I/O完成，其他任務Agent由IS完成，協調和調度Agent 由控制分站完成。IICMMS-CP總站執行IICMMS-CP協調Agent。一個站可運行多個和多種類型的Agent。

4、基于Agent的IICMMS-CP 系統實現

　　某大型選煤廠，年入選原煤500萬噸，采取篩分，重介及跳汰水洗工藝，煤泥水加藥濃縮、壓濾。在IICMMS-CP系統中，設備監控與維護主要設備狀態檢測。實現主要設備故障檢測與報警，設備主備輪換、工作時間累計、維修提示與管理等。生產包括優化產品結構和生產指標，制訂合理的產品結構，生產過程參數檢測。對日常生產指標進行分析，提供質量超標預警。對照國標、行業標準，進行管理和經營指標分析，給出分析結果和建議。過程智能控制實現重介工藝過程、跳汰工藝過程智能控制。

　　4.1 三層Agent結構實現模式

[align=center] 圖3 三層控制結構[/align]

　　對于IICMMS-CP智能控制、設備維護與故障診斷、生產管理決策等問題，根據上述三層結構，其實現分為如下三個部分[6,7]，如圖3所示。 　　規劃與決策（PD）：在完成控制任務時，通過分級任務規劃網絡，將一個總體目標分解成若干子目標，將每個子目標分解成若干個任務，分配完成這些任務需要的資源，指導和監視這些任務的執行過程。在故障模式判別中，根據模糊知識和推理規則，判斷故障類型，并提出維護或在線調整任務。

　　任務執行序列（TS）：將來自規劃或操作員的任務分解成子任務，并構成具體的實現任務的序列。

　　執行管理（S M）：將閉環控制模塊和數據采集模塊動態地構成一執行網絡，完成上一層指定的任務。

　　以上實現方式具有很強的魯棒性，其每一步都能及時發現錯誤并相應地進行修正。SM根據儀表數據判斷控制命令是否被成功執行，并根據結果做出反應。TS 能夠根據系統實時狀態選擇不同的策略。例如同樣是降低跳汰工藝產品灰分，可根據當前煤的粒度、可選性，選取調整床層厚度、調整給煤量、改變風水制度等，并根據控制效果調整控制策略。當一個目標失敗后，PD可以重新劃分子目標和規劃新任務。

　　在IICMMS-CP中， 利用重介、跳汰、濃縮三個TS Agent分別實現重介工藝液位、密度模糊控制，給煤機轉速控制，跳汰一段二段床層厚度模糊控制，風閥、水閥控制等控制任務。

　　4.2 Agent 間的通訊

　　對于多Agent 系統，Agent之間的通信是協作的基礎。我們利用預定義的消息系統實現各類Agent 之間的通信，并通過CAN 和TCP/IP協議傳遞。

　　我們定義了如下消息。SM 更新消息：當SM 類Agent 檢測到被監控系統狀態變化時，向系統廣播這一信息。故障和生產過程判別Agent依此推理和判別系統設備和工藝的狀態。

　　故障消息：故障和生產過程判別Agent向系統發出的故障信息，內容包含故障設備或工藝的信息，故障類型，處理建議等。

　　系統任務設置消息：通知系統要達到的目標、或需完成的任務，目前這類消息由人工發出。實現參數設定、運行特定的程序、故障恢復等。 　　故障恢復消息：對特定的故障，可以在線糾正，或對某一特定故障，進行進一步的核準，由故障判別Agent發出該消息，由Ta 和SM 執行特定的程序。

　　以上是四類廣播信息。此外，在運行過程中，各層Agent 之間會有詢問和應答信息，我們定義了HA-PM 、HA-TS、 HA-SM、PM-TS、PM-SM、TS-SM 6類詢問應答信息。由于各層處理問題方式、數據表述形式不同，我們定義了信息的結構和格式。例如，執行Agent直接與儀表和執行機構對應，處理的是數字量或開關量信息，而PA層利用模糊數和模糊推理實現故障判別，則執行Agent 在回答PA的詢問時，需要將數據字量轉變為模糊值。比如將具體的液位值，轉變為“極低”、“低”、“中”、“高”、“極高”。為實現這種信息轉變，設計了信息接口Agent。

5、結論

　　選煤廠多Agent智能控制與維護管理集成系統是在分布式控制網絡、生產過程智能控制和生產信息管理等研究和應用的基礎上提出的，其分布式層次結構、協同和并行計算的特點，適應生產過程空間分布大、過程聯系緊密、系統復雜的選煤廠實現集成控制的需要。其應用進一步提高了過程控制的可靠性和精度，提高了故障判別的準確性，提高了生產調度的智能性，為選煤廠系統集成和柔性化生產奠定了技術基礎。系統主要功能已經通過了現場調試，應用表明系統在穩定產品質量、提高生產效率、降低消耗方面具有良好的效果。

　　本文作者創新點：根據選煤廠生產特點，提出了基于Agent 技術的選煤廠生產過程智能控制、設備維護和生產調度管理集成模式，研究了系統結構與實現技術，完成了基于Agent的部分選煤工藝過程控制與優化功能，證明其方法的可行性與先進行。

參考文獻

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