第３ｌ卷第５期 大 连 交 通 大 学 学 报 Ｖｏ１．３１ Ｎｏ．５ ２０１０年１Ｏ月 ＪＯＵＲＮＡＬ ０Ｆ ＤＡＬＩＡＮ ＪＩＡＯＴＯＮＧ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ Ｏｃｔ．２０１０ 文章编号：１６７３—９５９０（２０１０）０５—００８２—０４ 智能测控系统的基本结构构成 刘晓东，李亚荣，杨宝清 （大连交通大学机械工程学院，辽宁大连１１６０２８） 摘要：从智能测控系统发展历程和典型应用角度出发，提出了通用智能测控系统的概念．结合拟人控制 理论，对其基本体系结构进行了系统研究，提出～般智能测控系统的基本结构：由分布在物理层、处理层、 知识层等三个层次的多模块构成，并简要探讨各模块的功能和实现的要点．该系统结构构成的研究有助于 具体智能测控系统的设计、实施、性能分析、系统评价、智能发展． 关键词：智能测控系统；系统定义；基本结构；拟人控制 文献标识码：Ａ ０ 引言 随着当代科技的发展，人类不断地创造出各 键是如何在应用系统研究的 模拟自动化 种智能测控系统．如何科学合理地分析智能测控 范畴内正式揭示一般系统的 系统结构构成体系或者评价系统的智能化程度有 原理及规律．本文采用的方 多大，使开发、设计、制造的系统具有更优的性能 法是从智能测控系统实际应 和更大的经济效益，已经引起测控行业的广泛关 用实例和发展展望出发，归 注．但是，在具体系统需求和软硬件选择的多样性 纳总结得到智能测控系统的 最优化 综合影响下，目前多形成了具有不确定性的智能 概念：为了完成某些测控工 测控系统，这在一定程度上阻碍了智能测控系统 作，将若干个检测、执行、计 智能化 的设计提升．显然，需要针对智能测控系统结构体 量、存储显示、微处理器等模 块（或装置）搭建在一起，通 图１测控系统的 系进行系统性的研究，来帮助设计人员合理地确 定系统各部分组成，设计出既有足够的精度和智 过相对应的信号传递协议、 发展过程 能度，又有合理经济性的系统． 信息传递控制机构和具有人工智能的分析处理软 件功能模块等有机地结合成一个整体，这一整体 １智能测控系统的概念 就称为智能测控系统． 智能测控系统对当代工业和科技发展有明显 智能测控系统以传统测控系统为基础，并着 的依附特点．测控系统经过几十年的发展，发生了 重运用仿生知识和拟人控制等提高系统智能化程 根本性的改变．随着微电子、计算机控制、网络通 度 ．因此相对传统测控系统，在系统综合及信 信等相关技术的发展和出现，使传统的测控系统 息获取、传递、变换、处理和利用等方面体现出以 有了质的飞跃…．测控系统的发展可以分为四个 下功能特点：操作简约化；具有自测功能；具有数 阶段，如图１所示． 据处理功能；具有友好的人机对话能力；具有处理 智能测控系统作为测控系统的高级阶段和发 和行为调控能力；具有高智能环节：决策处理功 展方向，具有一种随外界条件变化而作出一种正 能、免疫机制、进化和自我更新等． 确反应的能力．发展智能测控系统一般理论的关 收稿日期：２０１０—０２—０６ 作者简介：刘晓东（１９８２一），女，博士研究生，主要从事智能测控系统方面的研究 Ｅ－ｍａｉｌ：ｘｄ＿ｌ＠ｙａｈｏｏ．ｃｎ． 第５期 刘晓东，等：智能测控系统的基本结构构成 ８３ ２ 智能测控系统的基本结构构成 在一次测控任务中，智能测控系统为了最优 利用系统内的资源，充分发挥各自潜力，应根据具 体情况完成系统的软硬件结构分配、功能分配和 信息分配，通过系统的逻辑级和物理级实现系统 的构建．其中逻辑级包括系统的功能模块、各模块 间的通信关系、需要传递的参数等．然后将这些信 息描述映射到物理级（实际设备）上实现．据此， 需要对系统结构及其功能模块进行研究．本文在 吸收拟人控制［３１、生物控制论、人工生命、智能控 制系统等研究成果的基础上，完成了系统结构的 功能模块划分，并参照基因、细胞、器官、功能系 统、人体的关系，考虑不同需求、不同种类模块之 间的相互作用和影响，得到智能测控系统的结构 构成模型如图２所示：可视为由三个层次（物理 层（ＰＨＬ）、处理层（ＰＬ）和知识层（ＫＬ））的多模块 构成． 物理层 能量 感知 智 工处理 知识层 知识库 方法库 行为库 图２智能测控系统结构构成的３层定义 （１）感知模块 感知是行动的基础，也是智能测控的基础．包 括“感觉”（传感）和“知道与理解”（信息融合与 提取）两部分．感知模块具备多种感知能力，可充 分利用视觉、触觉、味觉、听觉等传感器及其控制 电路，高速、灵敏、可靠、简捷获取有效信号． （２）记忆模块 智能测控系统要求记忆模块能够针对不同信 息进行分类存储．存储器是记忆模块的硬件基础， 对它的选择是一个非常重要的决策．为解决高速、 大容量、低成本等要求之问的矛盾，通常采用多级 存储器体系结构． （３）智能加工处理模块 智能加工处理模块是测控系统高程度智能化 的核心实施者和表达者．相当于脑和神经的作用， 担负思考和指挥系统的机能，实现逻辑分析、理 解、推理、判断、学习与联想等一系列功能，并通过 神经系统（信息传递网络）进行传递． 实现高性能智能数据处理与控制又是智能加 工处理模块中最大的挑战，也是构建智能测控系 统的关键．目前，已发展了很多的相关技术，如神 经计算、模糊计算、进化计算等 ．但更重要的 是以数学理论和方法作为学术指导思想，将各种 方法有机结合起来，发挥各自的优势，进入更高层 次的研究．它包含两个方面的意义：一是集成，二 是融合．集成体现为系统的结构框架和功能实现 多采用集成的模式，由多模块构成，每个模块也不 再是单一的结构和技术．融合是指各模块、结构间 的连接和算法要求融合多种技术和各种信 息 ．通过各种处理模块或技术之间的综合能 够利用其互补性、冗余性，克服单一技术或结构的 不确定性和局限性，形成相对完整一致的描述，实 现系统的取长补短，构造出具有学习、自治、推理 能力的高性能智能信息处理系统． （４）资源管理模块 结合仿生学的思想，资源管理模块负责随时 利用最有效的方法调度系统的资源 Ｊ．当正常 的资源不足时，它将其它形式储存的资源转化为 立即可用的资源，提供“透支体力”时的能量来 源．这使得系统拥有高度的智能，在不影响系统运 行的前提下，可以调度系统资源，维持系统正常运 行，直到资源用光为止．当系统处于正常状态时， 不断的进行维修和诊断工作，维修影响系统正常 运行的障碍，提高系统的自我修复能力．另一方 面，当系统的执行能力减低或执行任务改变时，实 现对系统垃圾的及时清理，以保障系统的健康和 年轻．当然，通过资源管理系统对系统能量状态的 观察和描述，也可以作为系统功能诊断的一个重 要的手段． （５）表达模块 智能测控系统的表达模块通过发布消息来表 征信息结论，能在无人干预的情况下自主地完成 检测、控制或预警等功能．表达模块常以显示器、 执行器等作为硬件基础，通过相应的驱动程序实 现硬软件连接． （６）能量供应模块 能量供应模块为智能测控系统的各个功能模 块提供能量支持．电源功率的大小，电流和电压是 大 连 交 通 大 学 学 报 第３ｌ卷 否稳定等能量供应问题将严重影响系统的工作性 从整体到局部、系统到单元、宏观到微观的分析方 能、使用寿命和长期可靠性等＿】。］．另外，从系统级 考虑，能量供应还要求按一定顺序供电．因此，要 法依据系统需求选取各模块并确定模块实现的具 体功能；然后采用自底向上，从局部到整体、单元 发展出一套可靠、智能的能量供应系统和实时能 到系统、微观到宏观的综合方法实现具体的搭建 量监测、提升系统．集群技术能够提供高可用性和 高可靠性，能够用以智能测控系统电源管理设计． （７）计量标准、基准模块 计量基准和标准在测控工作中用作起始尺度 的标准，包括用以保证测量结果统一和准确的标 准物质、标准方法和标准条件。虽然测试任务千 变万化，但不论多么复杂的测试系统，其测试信号 的种类是有限的，主要包括力学、热学、光学和电 磁学等方面涉及的直接及广延物理量．系统中常 采用的计量方法有：通过传感器检定并直接传递 到系统中使用；利用系统本身模块检定和处理．其 计量的准确度、稳定度、灵敏度、可靠性、超然性和 响应特性等都是影响系统工作的重要指标． （８）知识域层 知识库包含对事物的概念、属性、规律等的认 识和普遍原理的总结，为系统提供理论基础及分 类处理标准．包括被控对象、环境和人的控制策略 有关知识以及运用这些知识的知识． 方法库包含分析处理的方法、过程、模式、结 构等，为系统信号分析与处理提供技术支持．目前 较成熟的方法是人工智能（ＡＩ）、控制论（ＣＴ）、运 筹学（ＯＲ）和信息论（ＩＴ）交叉形成的，包括以知 识表示的非数学广义模型和以数学表示的数学模 型为基础的混合控制方法． 行为库作为系统执行／拒绝的基础，应用在表 达模块中，与知识库、方法库结合，实现行为的延伸． （９）信息传递网络 信息传递和控制网络对于一个拥有“细胞” 级、“器官”级、“个体”级、“群体”级的多层次、多 规模的系统是十分重要的．而且应具有灵活的结 构形式供选取 ｊ．其中包括：总线接口级，该级的 信息是各种总线协议及网络技术；测控资源级，该 级的目的是反映具体模块本身能力和物理接口的 信息；测控过程级，需要明确各模块之间的通信关 系、需要传递的参数，然后按一定的协议将这些信 息生成对应的数据，通过建立的信息控制通道传 递给相应的工作模块使用． 智能测控系统以多学科作为理论基础，以上 述模块作为结构搭建依据，采用多种方法完成构 建，其基本框架如图３所示．首先采用自顶向下， 工作． ／， 智能测控系统 、 、 需求 ④④ 系统 建立 订 模块 互补、 综合、 融合 Ⅱ （⑩⑧…⑩） 基础 结构 图３ 智能测控系统构建的基本框架 ３ 结语 论述了智能测控系统的基本概念，并对智能 测控系统的结构模块，以及它们之间的关系进行 逐步深入的理论描述．系统的两个着眼点分别是： 体系结构（可见系统属性）和组织（实现体系结构 的操作和相连）．通过对系统结构构成的分析，不 仅有助于帮助人们对复杂测控系统取得更好的理 解和控制，从而解决许多具体的测控问题；更重要 的是能够为智能测控系统的可持续发展奠定基础． 参考文献： ［１］张召，张焕春．分布式测控系统模型的研究［Ｊ］．计算 机测量与控制，２００２，１０（２）：１０７—１１１． ［２］孟宪宇，涂序彦．广义人工生命概述［Ｊ］．计算机应用 研究，２００６（４）：４－６． ［３］白风双，尹怡欣，涂序彦，等．拟人控制系统的结构分 析［Ｊ］．微计算机信息，２００６，２２（６）：ｌ６—１９． ［４］蔡自兴．拟人控制方法［Ｍ］．北京：化学出版社，２００５： ３—２Ｏ． ［５］ＷＨＩＴＥ Ｄ Ａ，ＳＯＦＧＥ Ｄ Ａ．Ｈａｎｄｂｏｏｋ ｏｆ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｃｏｎ— ｔｒｏｌ，ｎｅｕｒａｌ，ｆｕｚｚｙ ａｎｄ ａｄａｐｔｉｖｅ ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ［Ｊ］．Ｖａｎ Ｎｏｓ— ｔｒａｎｄ，１９９２（２）：２３４—２３８． ［６］戴汝为，王珏．关于智能系统的综合集成［Ｒ］．中科院 自动化所人工智能实验室技术报告，１９９３． 第５期 刘晓东，等：智能测控系统的基本结构构成 ８５ ［７］ＳＡＣＨＥＮＫＯ，ＡＮＡＴＯＬ．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｗａｙｓ ｏｆ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｗｏｒｌｄ Ｃｏｎｇｒｅｓｓ（Ｐｌｅｎａｒｙ Ｓｐｅｅｃｈ），２００２． ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｅｏｎｔｒｏｌ ｓｙｓｔｅｍ［Ｃ］．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ—ＩＥＥＥ Ｃｏｎ— ［１０］ＢＯＲＶＹＩ，ＡＮＤＲＩＩ．Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｃｉｒｃｕｉｔｓ ｆｏｒ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｖｅｎｔｉｏｎ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ＆Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ ｉｎ Ｉｓｒａｅ１． ｏｆ ｅｎｅｒｇｙ ｏｆ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔｓ［Ｃ］．２００７ ４ｔｈ ＩＥＥＥ Ｗｏｒｋ— １９９５． ｓｈｏｐ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｄａｔａ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ ａｎｄ Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｃｏｍ— ［８］王毅，侯雄坡，钟国辉．人工智能技术在仪器与测量中 ｐｕｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍｓ：Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，ＩＤＡＡＣＳ， 的应用［Ｊ］．西安交通大学学报，２００２，３６（３）：３１８— ２００７：４２—４６． ３２７． ［１１］刘广敏，潘宏侠．基于虚拟仪器的电子设备自动测试 ［９］ＴＵ ＸＵＹＡＮ．ＡＩ，ＡＩ ，Ｒｏｂｏｔｉｃｓ［Ｃ］．ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＦＩＲＡ 系统［Ｊ］．机械管理开发，２００５（６）：２８—２９，３３． Ｂａｓｉｃ Ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｙｓｔｅｍ ＬＩＵ Ｘｉａｏ—ｄｏｎｇ，ＬＩ Ｙａ—ｒｏｎｇ，ＹＡＮＧ Ｂａｏ—ｑｉｎｇ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｄａｌｉａｎ Ｊｉａｏｔｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｄａｌｉａｎ １ １６０２８，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａ ｎｅｗ ｃｏｎｃｅｐｔ ｏｆ ｇｅｎｅｒａｌ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ａｎｄ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ａｎｇｌｅ ｏｆ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｃｏｕｒｓｅ ａｎｄ ｔｙｐｉｃａｌ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｂａｓｉｃ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅ ｋｅｙ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ ｏｆ ｂａｓｉｃ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ ａｒｅ ｓｔｕｄｉｅｄ，ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ ｗｉｔｈ ｈｕｍａｎ—ｉｍｉｔａｔｉｎｇ ｃｏｎｔｒｏｌ ｔｈｅｏｒｙ．Ｔｈｅ ｂａｓｉｃ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｉｎｃｌｕｄｅｓ ｍｕｌｔｉ—ｍｏｄｕｌｅｓ ｌｏｃａｔｅｄ ｉｎ ｐｈｙｓｉｃａｌ，ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ａｎｄ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｌｅｖｅｌｓ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，ｔｈｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ ａｎｄ ｍａｉｎ ｄｅｓｉｇｎ ｐｏｉｎｔｓ ｏｆ ｅｖｅｒｙ ｍｏｄｕｌｅ ａｒｅ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｔｈｅ ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎ ｉｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｂａｓｉｃ ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｉｓ ｈｅｌｐｆｕｌ ｔｏ ｔｈｅ ｄｅｓｉｇｎ，ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ，ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ａｎａｌｙｓｉｓ，ｓｙｓｔｅｍ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｎｔｅｌｌｅｃｔｕａｌ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ａｎｄ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｙｓｔｅｍｓ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｉｎｔｅｌｌ ｉｇｅｎｔ ｍｅａｓｕｒｅｎｌｅｎｔ ａｎｄ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｙｓｔｅｍ；ｓｙｓｔｅｍ ｃｏｎｃｅｐｔ；ｂａｓｉｃ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ；ｈｕｍａｎ—ｉｍｉｔａｔｉｎｇ ｃｏｎｔｒｏｌ （上接第８１页） Ｉｍｐｒｏｖｅｄ Ｃｏｍｐａｔｉｂｉｌｉｔｙ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｏｎ Ｊｏｉｎｔ Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ Ｊｏｉｎｔ Ｃｒｉｔｉｃａｌｉｔｙ Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ ＢＩ Ｗｅｉ—ｘｉｎｇ，ＧＵＯ Ｃｈｅｎｇ—ｙｕ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ＆Ｐｈｙｓｉｃｓ，Ｄａｌｉａｎ Ｊｉａｏｔｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｄａｌｉａｎ ｌ １６０２８，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｐｕｔ ｆｏｒｗａｒｄ ａ ｃｏｍｐａｔｉｂｉｌｉｔｙ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ＿ｊｏｉｎｔ ｃｒｉｔｉｃａｌｉｔｙ ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｔｏ ｒｅｆｌｅｃｔ ｔｈｅ ｓｔｒｕｃ— ｔｕｒａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｔｈｅ ｆａｕｌｔ ｔｒｅｅ ａｎｄ ｃｏｎｔａｉｎ ｔｈｅ ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｅｖｅｎｔ ｉｔｓｅｌｆ ｆｏｒ ｔｈｅ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｉｍｐｏｒ— ｔａｎｅｅ ｅｖｅｎｔ ｉｎ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｓｙｓｔｅｍ．Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｐｒｏｖｅｓ ｔｈｅ ｒａｔｉｏｎａｌｉｔｙ ａｎｄ ｖａｌｉｄｉｔｙ ｏｆ ｔｈｉｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｂｉｒｎｂａｕｍ ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ；ｊｏｉｎｔ ｃｒｉｔｉｃａｌｉｔｙ ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ；ｆａｕｌｔ ｔｒｅｅ
