王冲富
浙江省特种设备检验研究院 浙江 310000
摘要：社会的快速发展，促进了国家整体经济水平以及科学技术的不断提升，人们的生活质量水准也在不断提升，为了满足社会不断发展的需要，我国的建筑行业也在蓬勃发展。电梯设备作为大型建筑中必不可少的设施，给人们的生活以及工作带来了极大的便利，电梯设备在给人们的生活以及工作带来便利的同时，也有着很大的运行风险，近年来电梯安全事故频发，所以必须重视电梯设备的有效控制，电梯群控智能系统就是充分利用先进的科学技术带来的优势，促进电梯群设备控制的有效性。本文针对电梯群控智能系统与智能控制技术展开了详细的探究，首先分析了早期的电梯群控技术，然后分析了应用于电梯群控系统中的专家系统，接下来分析了电梯群控系统的大脑——神经网络，最后分析了应用于电梯群控系统中的模糊控制技术以及应用于电梯群控系统中的模糊神经网络，对于提升电梯系统的整体稳定性，发挥电梯设备的优势有很强的借鉴意义。
关键词：电梯设备；运行；群控智能系统；智能控制；设备运行
1.前言
随着大型建筑物数量不断增多，人们对于电梯设备的依赖性越来越强，传统的单台电梯已经不能满足人们的需要的，所以电梯群的使用越来越广泛，电梯群大大提升了服务质量以及工作效率，但是随着电梯群系统越来越多，暴露出来的问题也越来越多，如果仍然按照原来的控制技术控制电梯群，那么无法满足人们对于电梯群系统的要求，所以必须控制电梯群控智能系统的优化，促进智能化控制技术的有效应用。
2.早期的电梯群控技术
随着高层建筑的出现和建筑面积的扩大，需要并排设置几台电梯，以完成大楼内的垂直运输任务，这样便存在着电梯相互联接的问题。安装在一起的多台电梯，要求单梯的控制系统相互联接，且装有监控系统。在这样的系统中，厅层召唤按钮对所有并联电梯来说是共有的，监控系统确定梯群中哪一台电梯去应答厅层召唤信号。这样就形成了电梯群控系统，统一分配呼梯信号，统一调度电梯。最早的电梯群控系统使用继电接触控制，称为“自动方式选择系统”，它通过在上行、下行高峰以及平峰、双向时选择运行命令来工作。这是群控的最简单形式，称为方向预选控制，它适用于两台或三台电梯组成的梯群，每台电梯靠方向预选控制来操作。这种系统需要单一的厅层召唤系统，每个厅层设有一个上行和一个下行按钮。控制系统有效地把建筑物内的电梯分开，以提供均匀服务并在指定的停梯层停靠一台或多台电梯。使用继电接触控制可以实现电梯的无司机运行，但其控制的主要目标是实现
系统的顺序运行，运行效率较低，维护也较复杂。
3.应用于电梯群控系统中的专家系统
从20世纪60年代便出现了专家系统，它是人工智能应用方面的一个部分，而且还是比较成熟的一部分，其许多方法和概念也被引入到了控制领域，取得了很好的发展的应用，主要有数据库、知识库、知识获取、推理机和解释部分组成。知识获取主要是获取大量科学知识和专家在这方面的经验。知识表达能非常清晰的表达专家的知识和思维，从而形成的那些有用的规律被知识库吸收。数据库中把专家系统目前的一些用户使用情况的结果存入当中中，例如：每一部电梯的乘客数量和位置信号、估计电梯的工作时间以及估计乘客等待的时间等等一些问题。有用人工智能技术在专家系统中的应用，把大量专家的工作经验集总后进行推理和评判，最后得出最合理的技术解决方案，从而消除了许多以前难以解决的困难，进而使控制系统能够更加完善的工作，专家系统就是用来解决此类问题的。它是一种把知识和经验用来进行加工和处理的一种智能系统，也就是完成探索和解决问题的一个工作过程。
4.电梯群控系统的大脑--神经网络
对于神经网络的研究已经有相当长的历史，在1943年数学家Pitts和心理学家McCulloch首次提出了简单的神经网络的模型，在此后的几十年里，神经网络经历磕磕碰碰，无容置疑的BP算法、Hopfield在每个行业都有着广泛的应用，尤为突出的是在电梯群控系统的应用得到了大量专家学者的注意。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆神经网络应用于电梯群控系统中是因为它有着非线性、随机性以及难以建立高精度的数学模型的特点。同时神经网络学习具有它可以得到最优的输入—输出映射通过调整网络连接权，所以它主要适应于非线性系统和难以建模的系统中。即使随机性是电梯群控系统的一大特点，但相对于一栋楼来说，神经网络是有一定的工作周期的，然而在同一时间段中不同周期可能存在相似的工作状态，群控系统的样本是周期信息。如果周期足够小，便能有充足的过程数据来作为学习。能过识别交通流量的变化是神经网络在电梯群控系统中最成功的应用。交通流量是用来表达电梯状态的一个名词。交通流量是用起点和终点的排队情况以及乘客数和乘客周期来描述的。不同的线数图是由不同性质划分出来的。它比平均候梯和模糊控制时间网络神经减少了20%的乘客候梯时间，有效的使群聚和长时间候梯的情况减少。
5.应用于电梯群控系统中的模糊控制技术
1965年，模糊集合的概念被美国伯克利加州大学的L.A.Zadeh教授首次提出，用“隶属函数”描述了中介过程的差异，为模糊性规律提供了很好的数学工具。模糊集合论的思想在随后的研究中应用在工程控制中，从而形成了这种方法。模糊控制应用于描述的复杂性和要决策的目标相对较多，同时要解决的领域也越来越多，传统的最优解方法已经难以实现。因此往往一句群控分配的原则就行召唤。
6.应用于电梯群控系统中的模糊神经网络
6.1模糊神经网络
逻辑推理能力是模糊控制技术的特长，它不仅仅能够实现精确映射和联想，而是目前3种控制方法中最好的而且最有实际意义的方法。由于电梯交通系统中存在不确定性加上生活中对系统复杂程度要求的提高，但又无法知道系统的精确程度，因此模拟理论应运而生，从而很好的解决了这个问题，而且还能够迅速的处理精确信息与模糊信息，由于加权系数是固定在隶属函数中的，不能随着变量的改变而改变，也就是不能进行自主学习。通过环境学习来获取一定的知识从而改进自身性能是神经网络的一个最最突出的特点，其学习过程说白了就是改变加权系数的值的过程，使预定目标得以顺利的实现。因此把俩种方法结合起来使用，一起运用于神经网络技术来处理那些模糊的信息，从而解决模糊规则的自动生成，以致有效的发挥了各自的优势。
6.2模糊神经网络应用于电梯群控系统中
由于电梯交通中存在很多的不确定性，而应用模糊神经网络就可以很好地预测所出现的问题，以最少的的电梯承载最多的人流，只要的目的是：（1）最大限度的缩短人们的候梯时间（2）最大限度的虽短人们候梯次数（3提高到达终点的预报准确率，使乘客的心理压力减轻；（4）要合理分配电梯应答，缩短电梯运送乘客的时间，防止聚堆和忙闲状况的出现；（5）选择一种最佳的节约能源模式。
7.结语
现有的电梯控制技术仍存在缺点和不足。如何把更先进的技术应用于电梯群控之中，以进一步提高现有电梯系统的运行效率，满足乘客的需求，仍需要进一步探索和研究。
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论文作者:王冲富
论文发表刊物:《防护工程》2018年第8期
论文发表时间:2018/8/30
标签：电梯论文; 系统论文; 群控论文; 神经网络论文; 模糊论文; 应用于论文; 智能论文; 《防护工程》2018年第8期论文;