电梯群控系统智能优化调度策略的研究

论文摘要

随着高层智能建筑的大量涌现,人们对电梯系统的交通运输服务质量提出了更高的要求。电梯是高层建筑物中最主要的垂直交通工具,而电梯群控系统必须能够最大化电梯的运输能力并且给乘客带来较高的服务质量。无论是在商用还是民用的现代化建筑物中,电梯群控系统必须能够更加有效地控制电梯群中的电梯。分析了电梯群控系统的特性、控制方式、性能评价指标及交通流情况,并建立起交通流分析模型,该模型可以生成任一交通模式下的客流数据,为群控系统提供仿真环境。在交通模式识别方面,采用基于联结机制的模糊神经网络对交通流进行辨识,该方法对复杂的交通流具有很好的识别能力,对电梯群控系统控制器根据不同的交通状况采用相应的派梯策略可以起到很好的指导作用。采用自调节模糊逻辑控制器作为电梯群控系统的控制器。控制器可以根据电梯群控系统的交通流变化的情况自动的调节控制器的隶属度函数并且选择最合适的模糊规则集,这样使得该控制系统具备了自调节的功能。控制器通过查询系统的性能指标数据,根据平均候梯时间(AWT)数据来合理的改变隶属度函数和选择合适的模糊规则集,使得控制器的输出总是可以被用来修正控制器的动作。最后,控制器做出的这些修正会保证系统的控制指标AWT是尽可能的小的。这样就可以获得或者保持令人满意的控制器性能。通过仿真实验,与传统的调度算法所获得的电梯群控系统性能指标进行比较,可知基于自调节模糊控制器的调度算法获得了最短的平均候梯时间和平均乘梯时间。这表明本文采用的调度策略获得了更佳的控制性能。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 电梯群控技术的发展概况
• 1.2 电梯群控系统的智能优化方法
• 1.3 电梯群控技术的发展趋势及存在的问题
• 1.4 本文的主要工作
• 第2章 电梯群控系统的理论基础
• 2.1 电梯群控系统概述
• 2.2 电梯群控系统调度问题复杂性分析
• 2.2.1 电梯群控系统的多目标性
• 2.2.2 电梯群控系统的不确定性和非线性
• 2.2.3 电梯群控系统的扰动性和信息不完备性
• 2.3 电梯群控系统交通模式
• 2.3.1 上行高峰交通模式
• 2.3.2 下行高峰交通模式
• 2.3.3 层间交通模式
• 2.3.4 空闲交通模式
• 2.3.5 两路交通模式
• 2.4 电梯群控系统的性能评价指标
• 2.4.1 时间评价指标
• 2.4.2 能耗评价指标
• 2.4.3 乘客状态评价指标
• 2.4.4 乘客容忍度评价指标
• 2.5 电梯群控系统的基本调度原则
• 2.5.1 分区调度原则
• 2.5.2 搜索式调度原则
• 2.5.3 启发式调度原则
• 2.5.4 固定程序调度原则
• 2.5.5 基于待机时间评价方式的调度原则
• 2.6 本章小结
• 第3章 基于模糊神经网络的电梯群控系统交通模式识别
• 3.1 电梯群控系统的交通模式识别
• 3.1.1 电梯交通模式识别问题的提出
• 3.1.2 电梯交通模式识别的研究方法
• 3.1.3 电梯交通模式识别的特征提取
• 3.2 电梯群控系统的交通流分析模型
• 3.2.1 乘客到达时间模型
• 3.2.2 乘客的起始密度向量和起始-目的矩阵
• 3.2.3 乘客的起始楼层和目的楼层
• 3.2.4 交通流仿真
• 3.3 基于模糊神经网络的电梯群控系统交通模式识别
• 3.3.1 交通模式特征的提取
• 3.3.2 确定网络结构
• 3.3.3 训练网络
• 3.3.4 测试网络
• 3.3.5 仿真研究
• 3.4 本章小结
• 第4章 基于自调节模糊控制器的电梯群控系统调度策略
• 4.1 电梯群控系统的调度策略
• 4.2 基于模糊逻辑的电梯群控系统
• 4.3 自适应控制器
• 4.4 自调节模糊逻辑控制器
• 4.4.1 模糊化模块
• 4.4.2 知识库
• 4.4.3 模糊推理机
• 4.4.4 反模糊化模块
• 4.4.5 自调节模块
• 4.5 基于自调节模糊逻辑控制器的电梯群控系统调度策略
• 4.5.1 自调节模糊逻辑控制器的输入变量的计算
• 4.5.2 电梯群控系统模糊控制器的自调节机制
• 4.5.3 仿真实验和结果分析
• 4.6 本章小结
• 第5章 总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士期间发表的论文