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1、.大学本科学生毕业设计论文智能楼宇中电梯群的控制研究及优化学 生：科学 号：20215154指导教师：欣专 业：自动化大学自动化学院二0一三年六月Graduation Design(Thesis) of Chongqing UniversityIntelligent buildings Elevator Group Control Research and OptimizationUndergraduate: Zhao KeSupervisor: Yang *inMajor: AutomationSchool of AutomationChongqing UniversityJune 2021
2、1.摘 要随着社会的快速开展和建造技术的不断提高，城市中的高层建筑和智能化建筑越来越多。而电梯做为最重要的垂直交通运输工具，其作用愈加突出，也得到了极大的重视。为了缩短人们的候梯时间、乘梯时间，并降低能源消耗，就需要使用电梯群控系统EGCS对多台电梯进展统一调度控制。本文首先简要介绍电梯群控系统的根本概念以及国外的研究现状，并阐述电梯群控系统的构造设计思想，确定大概的研究方向。构造设计主要包含两个方面，即电梯交通模式识别模块和派梯决策模块。交通模式识别用模糊神经网络实现，经过推理计算，得出各种交通流所占的比例，以确定当前的主要交通模式。在此根底上，建立综合评价函数，通过模糊逻辑推理，并根据专家
3、经历分配评价函数的权值，以函数值最大的电梯去响应呼梯信号，完成派梯决策。在计算过程中，主要用到了Matlab中的神经网络工具箱和模糊控制工具箱，大大简化了计算。在文章的最后，运用Matlab对系统进展仿真，并对结果进展分析，以验证电梯群控系统性能的优越性。关键词：电梯群控系统，模糊神经网络，交通模式识别，模糊逻辑1.ABSTRACTWith the rapid development of society and build technology unceasing enhancement,more and more high buildings and intelligent buildin
4、gs in the city.But the elevator as one of the most important vertical transportation tools, its increasingly prominent role, also received great attention.In order to cutdown waiting time, reduce energy using, we need put many elevators together andcontrol them together in reason, and this optimizat
5、ion dispatch systems to all theelevators name elevator group control systems (EGCS).This paper first introduces the basic elevator group control system concepts and research status, and e*plains the structure of elevator group control system design, determine the appro*imate research directions.Stru
6、ctural design mainly includes two aspects, namely, elevator traffic pattern recognition module and dispatching decision module.Traffic Pattern recognition with fuzzy neural network to achieve, to calculate the proportion of various traffic flows to determine the current mode of transport. On this ba
7、sis, the establishment of a prehensive evaluation function, by the fuzzy logic reasoning, and the evaluation function based on e*pert e*perience the weight assigned to the ma*imum value of the function call the elevator to respond to the signal, to plete dispatching decisions.In the calculation proc
8、ess, mainly used in Matlab neural network toolbo* and fuzzy control toolbo*, which greatly simplifies the calculations.In the last article, the use of Matlab , the simulation of the system, and the results were analyzed to verify the performance of elevator group control system superiority.KeyWords:
9、 elevatorgroupcontrolsystems,fuzzyneuralnetwork, trafficpattern recognition, fuzzy logic1.目录中文摘要IABSTRACTII1 绪论11.1研究背景11.2 群控系统的开展及研究现状11.3 多种控制方案的分析比较21.4 研究容及方法31.5 本章小结42分析研究对象52.1 电梯群控系统的构造52.2 电梯群控系统的特点62.3 电梯群控系统的性能要求62.4 本章小结73 电梯交通模式识别83.1 电梯交通模式分类83.2 基于模糊神经网络的交通模式识别93.2.1 模糊神经网络的根本构造93.2.
10、2 模糊神经网络的学习算法123.2.3 用模糊神经网络来识别交通模式123.3 本章小结134 群控算法设计144.1 构造综合评价函数144.1.1 权重系数确实定144.1.2 计算模糊输入量154.1.3 模糊化输入变量164.2 模糊推理的规则构成174.3 本章小结195 仿真结果与分析205.1 交通模式识别的仿真实现205.2 电梯调度的仿真实现225.3 空闲模式的仿真225.4 本章小结256 总结与展望26致28参考文献291.1绪论1.1研究背景随着城市建立事业的飞速开展，高层建筑的出现和建筑面积的不断扩大，电梯的使用变得尤为重要，人们对电梯的效劳质量也提出了越来越高的
11、要求。单台电梯往往已经不能满足建筑物的交通需求，许多摩天大楼需要几台，甚至几十台、几百台电梯来效劳。然而，多台电梯如果仅仅是并列的各自独立操作，不仅会造成过多的空载和不必要的启停次数，使得乘客的候梯时间和乘梯时间过长，降低效劳质量，而且还会带来诸如环境污染、能源浪费、运营效率低下等问题。为了更好的完成大楼的运输任务、缩短人们的候/乘梯时间以及减少能量的损耗，合理调度多台电梯的运行，实现多台电梯的群控，就变得非常必要了。因此，出现了电梯群控系统(Elevator Group Control System，EGCS)，并且获得了迅猛的开展，已经被广泛应用于各种建筑物中。所谓电梯群控系统是指：综合考
12、虑大楼的交通模式、各时刻的交通流量、各楼层的乘客轿、外呼梯信号等因素，对一栋楼宇里布置在一起的多台电梯进展统一调度，每个楼层的召唤信号集中由群控主机来控制，采用*种电梯群控算法去调度电梯运行。1.2群控系统的开展及研究现状电梯群控系统的开展可分为三个阶段1：第l阶段：1949年-1971年，采用继电器顺序控制2，控制方式是时间间隔控制方式和分区控制方式。时间间隔控制，即电梯群控系统根据不同的交通模式以适当的时间间隔从端站发出轿厢，就像公共汽车一样运行，而不依赖于层站的呼梯信号而工作。这种方式可适当解决顶峰期间梯群中的各个轿厢沿井道均布的问题。缺点是：轿厢花费太多的时间在端站候梯等待分配间隔周期
13、，轿厢在端站等候也常常是无用的，且轿厢频繁地在端站楼层无目的地运行也不利于节能。分区控制方式是将电梯群进展分区，使其效劳于不同的楼层区域，以到达减少电梯停层和电梯运行时间的目的。由于动态分区的算法比较复杂，主要还是以静态分区为主。这种群控系统存在线路复杂、可靠性低、故障率高等缺点。第2阶段:1971年-1975年，采用硬件为集成电路、调度方式为候梯时间的控制方式。当有呼叫信号时，群控系统可以根据交通情况以及各轿厢的状态进展一些逻辑计算，选择适宜的电梯响应效劳。使用集成电路，简化了硬件的复杂性，提高了系统的可靠性，是电梯群智能控制的重要根底。但是这一系统对于预测候梯时间所必须的较复杂的数值计算还
14、不完善。第3阶段：1975年至今，计算机广泛应用于电梯群控系统，标志着现代电梯群控阶段的开场。电梯群控系统利用计算机将原来常用的控制算法通过计算机软件程序来实现。由于必然受到算法固有逻辑关系的限制，因此不是最优的方法。呼梯分配系统中增加了综合评价系统，采用了包括候梯时间、乘梯时间、长候梯率及预测误差率等多因素作为评价指标，并参加了对交通系统需求的学习功能，抑制了系统对于时变的交通量适应性差等缺点。1988年，人工智能技术开场应用到电梯群控系统中，开展到现在包括：专家系统技术、模糊逻辑技术、神经网络技术、模糊神经网络技术、进化算法(如遗传算法、免疫算法)等技术，使得电梯群控系统的智能化程度进一步
15、提高，系统更加完善，但仍在进一步开展之中。在我国，从90年代开场陆续有学者和专家开场研究电梯群控系统，这相对国外来说起步是比较晚的。目前，国一些高校及科研机构也开场参加到对群控系统的研究中，并且取得了一些有理论价值的成果，但仅仅只有理论成果是不够的。当前我国还不能制造出具有自主知识产权的电梯产品，主要还是靠引进国外的产品，如何消化吸收国外的相关成果并在此根底上进展创新形成自己的特色是此后一段时间我国对电梯群控系统研究的主要方向。1.3 多种控制方案的分析比较目前，国外广泛采用的控制策略主要包括模糊控制、专家系统、神经网络、遗传算法等人工智能技术。每一种控制策略各有其优点，但受制于本钱等因素，又
16、各有其局限性3：(1) 专家系统是一个或多个专家知识和经历积累起来进展推理和判断的系统，是由知识库、数据库、推理机、解释局部及知识获取局部组成，形成一定的控制规则存入知识库中，它可以解决许多不能完全用数学作准确描述而要靠经历解决的问题。根据当前输入的数据或信息，利用知识库的知识，按一定的推理策略控制派梯。但对于复杂多变的电梯系统，专家系统有它的缺乏之处：它主要适用于一些相比照拟简单的、楼层比较低的建筑物；专家设想的条件要与实际建筑物根本一样，才能获得预期的效果；对于复杂多变的电梯系统，专家的知识和经历存在局限性等；控制规则数受限制，规则数多则显得复杂，难以控制；少则控制性能下降。(2) 神经网络是依据人类和动物大脑的工作
