摘 要：現(xiàn)場總線綜合了數(shù)字通信技術(shù)、計算機技術(shù)、自動控制技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和智能儀表等多種技術(shù)手段，其數(shù)據(jù)通信具有較高的可靠性、實時性和靈活性。在現(xiàn)場總線控制網(wǎng)絡(luò)中，系統(tǒng)的各種設(shè)備通過多個節(jié)點連接到一根公共總線上，使得各個節(jié)點之間可以實現(xiàn)點對點的對等通訊和系統(tǒng)中信息資源的共享，同時大大減少系統(tǒng)中的連接線。因此，為了實現(xiàn)低成本的遠(yuǎn)距離、大規(guī)模、分散目標(biāo)的測控系統(tǒng)，本文采用現(xiàn)場總線技術(shù)（Lonworks）和單總線構(gòu)建該混合式數(shù)據(jù)采集與處理系統(tǒng)。
關(guān)鍵字：現(xiàn)場總線；Lonworks；數(shù)據(jù)采集

1 概述

集散控制系統(tǒng)（DCS）和現(xiàn)場總線控制系統(tǒng)（FCS）已經(jīng)發(fā)展到相當(dāng)成熟的地步,但是他們?nèi)匀淮嬖谥毕莺筒蛔恪Ｒ虼诵枰⒕哂辛己玫娜嵝浴⑾到y(tǒng)重構(gòu)能力、容錯能力和快速反應(yīng)性的網(wǎng)絡(luò)化測控系統(tǒng)。分布式人工智能技術(shù)（DAI）, Agent理論、現(xiàn)場總線與單總線的集成技術(shù)為設(shè)計和實現(xiàn)這種系統(tǒng)提供了一條切實有效的途徑。

基于此點出發(fā),本章提出一種基于總線技術(shù)的智能化數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。在該系統(tǒng)中,每個測控單元都被構(gòu)造成具有自主性和自適應(yīng)能力的Agent,通過多個Agent之間的協(xié)同工作來提高整個系統(tǒng)的可靠性、穩(wěn)定性和工作效率。這樣該現(xiàn)場總線測控系統(tǒng)就具有了信息感知、分布性、并發(fā)性、主動性和自適應(yīng)性的特性。

近來,Agent技術(shù)己被認(rèn)為是進(jìn)行分布式工業(yè)系統(tǒng)建模的一種重要方法,是設(shè)計與實施分布式智能測控環(huán)境的最自然的手段,是構(gòu)建下一代測控系統(tǒng)的重要技術(shù)之一。

2 系統(tǒng)的多Agent模型

該系統(tǒng)主要由系統(tǒng)管理Agent、控制Agent和感知與執(zhí)行Agent三部分組成,它們都是具有獨立工作能力的自治體或半自治體,通過協(xié)作完成系統(tǒng)分配給它或它們的任務(wù),構(gòu)成一個具有并發(fā)性與分布性的MAS （Multi-Agent System）系統(tǒng)。事實上,對于MAS環(huán)境下的檢測監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)是一種具有敏捷性的多Agent系統(tǒng),由于任務(wù)的不同分解與分配以及其它不可預(yù)測因素的出現(xiàn),使得這種多Agent體系能夠隨時改變組織配置,實現(xiàn)系統(tǒng)的重構(gòu),而一旦任務(wù)結(jié)束,臨時組建的系統(tǒng)則立即解散。基于上述思想,圖1從系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)和通信方式定義了該分布式的系統(tǒng)模型。在此系統(tǒng)中,管理Agent是一個綜合狀態(tài)識別系統(tǒng),它完成對系統(tǒng)總體運行狀態(tài)的監(jiān)控,提供對各監(jiān)控對象的實時監(jiān)測、評價與決策功能。

圖1 系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖
控制Agent和感知與執(zhí)行Agent為具有自主性和自適應(yīng)能力的Agent,但它們之間并沒有嚴(yán)格的一一對應(yīng)關(guān)系,而是由管理Agent根據(jù)任務(wù)的需要臨時召集組成動態(tài)的節(jié)點Agent。其中,感知與執(zhí)行Agent是運行在控制現(xiàn)場的智能設(shè)備,是管理Agent在執(zhí)行任務(wù)時信息的主要來源,也是Agent感知能力的基本體現(xiàn)。它們負(fù)責(zé)現(xiàn)場信號的采集和預(yù)處理,提取傳感器信號的特征形成監(jiān)控變量,并確定信號發(fā)往何處。同時該Agent接收來自控制Agent的指令,轉(zhuǎn)化為與現(xiàn)場設(shè)備匹配的開關(guān)量和模擬量輸出;控制Agent是系統(tǒng)的核心部件,具有自主決策的能力。此外,在這種多Agent系統(tǒng)中,任務(wù)的來源是多方面的。既可以是來自某一控制層次的命令,也可以是來自另一多Agent體系中管理Agent的協(xié)作請求。

3 系統(tǒng)工作過程

正常情況下,系統(tǒng)的工作過程如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)工作原理圖
當(dāng)來自任務(wù)源的任務(wù)傳給管理Agent以后,任務(wù)處理模塊首先對任務(wù)進(jìn)行分解,然后通過知識庫查詢其所管理的控制Agent能否完成分解后的所有子任務(wù)。如果能夠完成則進(jìn)行任務(wù)分配并啟動系統(tǒng);如果不能完成則放棄任務(wù)的執(zhí)行并通知任務(wù)源。系統(tǒng)啟動后,控制Agent召集相關(guān)的感知與執(zhí)行Agent處理分配給自己的任務(wù),并通過自身的交互機制實現(xiàn)與其它控制Agent的協(xié)作以及信息和資源的共享。當(dāng)某個控制Agent發(fā)生故障時,管理Agent的監(jiān)控模塊首先根據(jù)檢測到的故障信息做出相應(yīng)的診斷決策,然后通知任務(wù)處理模塊將該控制Agent的控制權(quán)限轉(zhuǎn)交給其它控制Agent或者進(jìn)行任務(wù)的重新分配,從而使整個系統(tǒng)仍能正常運行。這樣就實現(xiàn)了依靠各Agent之間的協(xié)作來提高整個系統(tǒng)的可靠性,而不是通過單個設(shè)備的可靠性和關(guān)鍵部件的冗余。

4 系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)

本文采用現(xiàn)場總線作為系統(tǒng)的通信平臺,構(gòu)建一個開放的,具有互操作性的實時現(xiàn)場總線數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。實現(xiàn)該測控系統(tǒng)的具體方案如下：

考慮到系統(tǒng)降低成本的要求,結(jié)合現(xiàn)有總線控制系統(tǒng)的特點,作者利用現(xiàn)場測控設(shè)備、Lonworks節(jié)點和其網(wǎng)絡(luò)設(shè)備組成現(xiàn)場測控網(wǎng)絡(luò)。在此,我們只要在設(shè)計每個Agent的時候,給每個模塊加上Neuron芯片,通信線路只需普通的雙絞線即可,這樣便可以實現(xiàn)各Agent之間的任意通信。同時以單片機系統(tǒng)作為硬件支撐,用MCS51語言作為軟件開發(fā)工具,使其與新型傳感器和執(zhí)行機構(gòu)構(gòu)成相應(yīng)的智能Agent。主要完成對測控對象的基本控制,通過臨時的現(xiàn)場節(jié)點采集所需要的監(jiān)控信息,進(jìn)行感知處理,并通過總線傳到管理Agent進(jìn)行總體數(shù)據(jù)分析、處理和故障診斷。動態(tài)節(jié)點Agent之間遵循Lontalk協(xié)議,采用網(wǎng)絡(luò)變量實現(xiàn)各節(jié)點的連接。節(jié)點間的數(shù)據(jù)通信采用窗口協(xié)議以顯示報文進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,并通過網(wǎng)絡(luò)變量來管理,這樣就實現(xiàn)了節(jié)點Agent間的相互操作,并采用類KQML的通訊模式實現(xiàn)Agent間的信息和知識的共享。

4.1控制Agent

控制Agent的主要功能是完成自身的控制算法,并根據(jù)任務(wù)需要與其它Agent組成動態(tài)的多Agent合作系統(tǒng)。控制Agent所需要的控制命令和數(shù)據(jù)均通過Lon總線傳輸。控制Agent只帶有Lonworks接口芯片和外部擴展EZPROM,并無任何其它外設(shè)。

本文采用神經(jīng)元芯片TMP3150與AT89c51單片機連接構(gòu)成Lon總線接口電路,二者之間采用并行通訊方式。單片機AT89c51的P0口與3150的IO0～I(xiàn)O7,相連作為8位的數(shù)據(jù)總線;AT89c51的P3.2與3150的IO8相連,作為單片機請求發(fā)送數(shù)據(jù)的信號線和接收3150控制命令的應(yīng)答線;P3.3與IO9相連,作為神經(jīng)元芯片接收數(shù)據(jù)的應(yīng)答信號線;P3.4與I010。相連,用作3150發(fā)送控制命令的信號線。這樣選取P3.2和P3.3。作握手信號,保證了單片機與3150的嚴(yán)格同步。同時,為了避免系統(tǒng)受到干擾時死機,在單片機每次等待應(yīng)答信號時都加入了一個延時。若延時結(jié)束還未收到應(yīng)答信號,那么單片機就跳到初始狀態(tài)。該Agent的電路原理如圖3所示：

圖3 控制原理圖
4.2感知與執(zhí)行Agent