宋涵[1]2006年在《电梯群控系统智能控制的研究》文中研究说明随着城市化建设的快速发展，高层建筑不断增多，作为主要垂直运输工具的电梯得到了越来越广泛的应用，电梯群控技术也越来越受到重视。本文以提高电梯群的运行效率和服务质量为出发点，设计了基于CAN总线的电梯群控系统，实现了基于不同交通模式下多目标规划智能调度算法的设计。主要研究内容如下： 1．在深入分析和研究了电梯群控系统特点、常用群控调度原则和多目标规划问题的基础上，提出用多目标规划问题对电梯群控算法进行数学建模，综合考虑乘客的平均候梯时间、平均乘梯时间、轿厢的拥挤度和系统的能耗四个主要因素，建立了多目标评价函数，实现了基于上行高峰交通模式、下行高峰交通模式、随机层间交通模式和空闲交通模式四种交通模式下的多目标规划智能调度算法的设计。 2．在比较和分析了CAN总线与RS485总线的优缺点的基础上，提出用CAN总线构建电梯群控网络，并完成了基于CAN总线的电梯群控系统的硬件设计。 3．采用模块化程序设计思想，运用C语言编程，完成了电梯群控系统软件的设计与调试。并采用Visual Basic语言编制电梯群控系统的仿真软件，建立仿真环境，同时嵌入最小等待时间算法和多目标规划智能调度算法，进行仿真比较分析，仿真结果证明了多目标规划智能调度算法的优越性。
吕增及[2]2007年在《改进型遗传算法在群控电梯中的应用》文中研究指明随着社会的发展,高层建筑和智能化建筑的不断出现,作为垂直运输工具的电梯得到了越来越广泛的应用,人们对电梯服务质量提出越来越高的要求,单台电梯往往不能满足建筑内的交通需求,为缩短人们的候梯时间、减少能量的损耗,需要合理安装多台电梯,引入电梯群控系统,采用优化的控制策略来协调多台电梯运转,以提高电梯的运行效率和服务质量。论文回顾了电梯群控系统国内外发展现状,介绍了现有的各种电梯群控系统调度方法的优势与不足,分析了电梯交通客流的随机性和电梯群控系统的多目标性、不确定性、非线性、扰动性及信息的不完备性,论述了将遗传算法应用到电梯群控调度算法中的必要性和可行性。对乘客候梯时间、乘梯时间、拥挤度和电梯系统运行能耗等多个控制目标进行优化,采用组合优化方法将群控系统的多个目标函数进行加权组合,构造群控系统的评价函数,利用遗传算法对该评价函数进行搜索求解,得出最优派梯方案,实现电梯的多目标优化调度。为提高遗传算法的效率,在遗传操作过程中采用最优个体保存策略,同时采用了一种交叉率和变异率能够随适应度自动改变的自适应算法,提高达到最优解的收敛速度。通过对电梯群控系统交通过程的分析,建立电梯群控客流模型,采用面向对象的C++编程语言进行仿真,建立模拟仿真系统。通过模拟各个交通客流数据,仿真结果证明各指标达到要求。
张志中[3]2010年在《面向节能的电梯群控蚁群调度策略》文中研究表明在能源日趋紧张的今天,如何有效地降低电梯系统的能耗,减少电梯在运行过程中的能量损失,已经成为各大电梯公司和众多电梯研究工作者广泛关注的问题。对于电梯群控系统来说,能耗的降低关键取决于调度方法。虽然目前的群控调度方法有所改进和提高,诸如将模糊控制、专家系统、神经网络等一系列先进的智能控制理论相继应用其中,但都是通过尽量减少群控系统各电梯的总启停次数和缩短乘客的候梯时间来提高系统的运行效率,间接地减少了能量的消耗。但并没有从根本上实现节能,电梯系统的能耗仍然是建筑物能量损失的主要来源。针对这一问题,本文研究了一种面向节能的电梯群控调度方法,将系统能耗作为主要优化目标,同时引入蚁群算法,从优化调度算法的角度实现了电梯群控系统的节能。蚁群算法是一种先进的仿生优化算法,其目的是寻找最优路径,实际上就是在一个解空间内求最优解,而电梯群控调度就是在解空间内求最优调度解。因此,本文将二者巧妙结合起来,并以此为切入点,建立电梯群控系统的蚁群模型。同时,电梯群控系统是一个典型的多目标系统,本文在传统目标评价函数的基础上加入系统能耗目标子函数,利用线性加权的方式将各目标组合成一个新的评价函数,即本文提出的多目标代价函数,相当于蚁群群控算法的路径距离函数。这样一来,就将节能作为群控调度的根本目标,利用新的评价函数求出的最优调度才是真正意义上的节能调度,是面向节能的群控调度方法。最后通过OTIS电梯公司实验室成熟的群控仿真平台完成了软件实现,并且进行了仿真实验。通过与传统的群控调度算法进行比较,验证了本论文研究的电梯群控调度算法在节能方面具有优势,为今后该领域进一步的深入研究奠定了良好的基础。
王国萍[4]2005年在《多目标优化的电梯群控算法》文中研究表明随着人民生活水平的提高和城市建筑的高速发展,楼宇需要配置多台电梯以提高交通服务质量和可靠性。然而,仅靠电梯数量的增加不仅不能完全满足现代楼宇的多种要求,还会带来诸如环境污染、能源损耗、运营效率低下等问题。电梯群控系统所要解决的是一个复杂的、具有非线性和不确定性的多目标随机决策问题。因此,现代建筑多采用电梯群控技术来调度电梯群的运行,在提高系统服务质量和运营效率的同时降低能耗。本文在借鉴国内外电梯群控相关技术及研究成果的基础上,介绍了电梯群控技术的基本概念和发展历程,分析了电梯群控技术的研究现状,并阐述了本课题的研究目的和意义。电梯的客流交通模式决定了电梯群控系统的调度策略。本文首先对电梯交通模式的类别、特点进行了分析,提出了基于电梯客流统计特性的客流交通模式识别方法。本文着重介绍了一个基于多目标优化的群控呼叫派梯模型。首先分析了群控系统的多目标要求,在介绍了多目标优化数学模型的基础上,给出了群控系统的呼叫派梯算法及解决方案。由于电梯群控系统的随机性和不确定性,控制经验就显得十分重要。本文研究了电梯群控的系统特性,并设计了电梯群控基本的规则和不同交通模式下的调度策略。最后,本文介绍了电梯群控系统的设计实现及其性能测试。
杨晓鹏[5]2017年在《基于PLC电梯群控系统的设计与研究》文中研究表明随着科学技术的进步和城市化的推进,高层与智能建筑作为现代城市的标志不断涌现。作为垂直运输工具,电梯主要用来完成人或物的输送,这在建筑物内的作用不言而喻。因此对于电梯控制的研究非常有意义。伴随着生活质量提高,人们对电梯性能的要求也变得越高,比如操作简洁、乘梯舒适、节约能源等。电梯控制系统也随之经历了快速发展,从原来的单部电梯控制、相对复杂的并联运行控制,再到多部电梯智能化联合控制。电梯控制技术的发展有效的提高了电梯运行系统的稳定性,极大的改善了用户乘梯体验。本文首先介绍了电梯控制技术的发展历程及研究现状,分析了电梯控制系统的基本原理和结构,运用S7-1200 PLC和TIA Portal全自动集成开发环境搭建了电梯控制系统的运行环境。通过PLC对电梯控制程序进行模块化编程,并对重要模块详细分析,从而实现单部电梯的程序设计。其次研究了两部电梯并联控制算法,根据最快响应原则,将其程序实现。其间通过TIA Portal WINCC监控电梯运行状态:包括轿厢位置、内外呼登记、故障报警、优先调度等。并通过实时观测,根据电梯运行状态信号模拟调试,使电梯控制系统安全、高效的运行。然后,在单部电梯控制和两部电梯并联调度设计基础上,着重对群控系统展开研究。简要介绍了电梯运行中的不同交通模式以及群控系统的常用控制方式。基于群控系统的不确定性、非线性、扰动性以及多目标性等复杂特性,对控制系统做了多目标规划处理。由于电梯群控系统难于建模,运用模糊逻辑思想构造了影响控制目标主要因素的隶属函数,并在详细分析BP神经网络结构及算法原理的基础上,建立了一个以隶属度为输入、综合评价指标为输出的BP网络模型。通过MATLAB对神经网络进行了学习训练,并经过测试最终得到优化的各项权系数。最后,在PLC构建的实践仿真平台给予程序实现,结合监控画面,对群控调度算法进行仿真测试。通过分析运行数据,验证了群控调度算法的有效性和在实际PLC中应用的可行性。
胡明[6]2017年在《面向节能的电梯群控系统调度策略研究》文中研究表明随着工业现代化不断扩大和人们生活水平不断提高,电梯节能及电梯群控系统技术逐渐成为建筑节能降耗的重要部分。保证乘客的基本乘梯指标的同时降低整体能耗已经成为电梯群控技术重要方向。本文的主要内容是解决在装有电能回馈设备的电梯机房中及不确定交通流条件下,实现面向节能的电梯群控调度问题。论文以电梯能耗代价和时间代价为分析基础,以不确定交通流自动识别和转换为核心。具体在如下几方面开展研究:一、针对不确定交通流条件下乘客到达率未知的问题,本文从电梯功率、电梯能量回馈功率与轿厢内人数关系入手,利用统计学规律分析和确定交通流。同时分析单台电梯实际运行状态,从中获取电梯群能耗代价的组成部分,并推导出在装有电能回馈设备的条件下电梯群的能耗代价函数。最后在考虑电梯能耗代价的同时,给出电梯时间代价问题和做相关的分析。二、在确定交通流模式下论文分析并提出一种基于蚁群算法的电梯群调度策略。首先给出蚁群优化算法的基本概念和根据概率统计方法得到的电梯群调度模型,然后结合两者给出相应的调度算法并给出模型约束条件,在保证有序、优先级调度和稳定的前提下,给出相应的仿真模型并对算法进行仿真验证。叁、针对不确定交通流模式下的面向电梯群控调度问题,利用电梯能量回馈器参数、电梯参数和楼层参数等信息,构建了一个新的电梯群控调度模型。介绍了基本粒子群算法和大雁-粒子群算法的基本概念,之后给出在不确定交通流模式下的电梯群控调度模型,并且针对电梯群控系统能耗代价和时间代价耦合的问题,提出新的解耦方案,最终通过仿真测试。四、根据本文中的理论和模型数据,搭建了一个面向节能的电梯群控系统仿真测试平台,并对文章提出的算法的性能进行了相关的验证和测试。同时利用实际的电梯能力回馈器、电梯传感器产生的数据,设计不同群控调度算法程序,并通过了相关的测试,对未来设计实际可行的群控策略提供有效的支持。
王松青[7]2005年在《基于模糊控制技术的电梯群控最优调度策略研究》文中研究指明随着高层建筑的不断增多和智能建筑的快速发展,人们对建筑物内的客流运输设备电梯提出了越来越高的要求。为了提高电梯的运输能力和服务质量,一栋大楼往往需要同时安装多台电梯,如何实现多台电梯的有效控制――电梯群控,正越来越成为人们研究的热点问题。电梯群控的难点和重点在于电梯交通客流的随机性以及电梯群控系统的多目标性、不确定性、非线性、扰动性和信息的不完备性,因而无法建立被控对象的精确模型,无法很好地采用传统控制方法解决这些问题。模糊控制技术在解决非线性、不确定性问题上具有很大的优势。它不需要建立所求解问题的精确数学模型,而是模仿人脑的推理能力,可以使许多复杂问题简化。所以将模糊控制技术应用到电梯群控中,就电梯群控系统的关键问题,包括乘客交通流模式的识别以及电梯群控的调度算法,展开研究,必将对我国电梯群控技术的学术研究和工程应用产生积极的推动作用。论文简要介绍了电梯群控系统的运行特性,国内外现状及存在问题;分析了将模糊控制技术应用到电梯群控调度算法中的必要性和可行性;详细剖析了描述客流特征的交通变量,提出将大楼交通构成及客流交通强度作为交通模式模糊推理的输入变量,建立了识别12 种客流交通模式的规则库;分析了传统电梯调度算法及其评价函数在描述电梯群控目标中存在不准确性、不完备性等问题,在此基础上,构建了新的、更加合理评价电梯调度目标的综合评价函数,将平均候梯时间少、平均乘梯时间少、能耗少、长时间候梯率低四个重要目标的加权平均值作为评价函数,并根据不同的交通模式调整加权系数,实现不同交通模式下电梯群的优化控制;对该四个控制目标的模糊推理的具体实现,包括新的输入变量选取、变量计算、变量的模糊化及各目标模糊推理规则库的建立,进行了详细的分析研究。最后,作者构建了基于泊松分布大楼客流交通模型,并采用面向对象的C++编程语言所设计的模糊电梯群控系统的群控调度算法进行了仿真,仿真结果证明,同传统的集选控制系统相比,基于模糊控制技术的电梯群控系统的平均乘梯时间、平均候梯时间、长时间候梯率以及电梯能耗都有了明显的降低,充分说明了基于模糊控制技术的群控算法的有效性和可行性。
王平安[8]2014年在《电梯群控并行系统研究》文中指出随着城市化的发展,城市中高层建筑越来越多,为了提高服务水平和保证可靠性,一座高层建筑中经常配置多台电梯。如何实现对多台电梯进行优化控制,正越来越成为各大电梯公司和高校关注的重要课题。电梯群控系统(EGCS)控制的难点在于电梯群控系统的多目标性、不确定性、非线性、扰动行和信息的模糊性。同时又要求本身具有高的实时性、稳定性和安全性。本文研究课题来源某公司电梯群控项目,从减少乘客候梯时间和系统能耗为出发点,以8台64层电梯为研究对象,设计电梯群控并行系统,主要研究如下：首先,阐述了选题背景,介绍了近年来在国内外电梯群控系统的研究现状,详细叙述所使用的微处理器FPGA并行计算技术,并阐述了本文研究的目的和意义及本文研究研究的主要内容。其次,设计电梯群控并行系统结构的基础上,重点分析了电梯群控系统的特征、交通模式和特征值。针对电梯群控系统的随机性、非线性、扰动性、模糊性和多目标性等问题的分析,说明了电梯群控系统是个复杂的控制系统。扼要介绍了电梯运行中的上行高峰、下行高峰、均衡交通和空闲交通等不同交通模式及其特征。提出了电梯群控系统影响派梯的主要特征值。再次,针对电梯群控并行系统建立数学模型的问题结合模块化思想构造出动态优化算法、指标函数和模糊推理。其中指标函数模块分为候梯时间函数模块和系统能耗模块。在基于此并行算法模块的基础上,设计了各种交通流模式识别和调度算法,并详细设计了电梯群控并行系统动态优化实现的具体步骤。然后,设计了电梯群控并行系统的硬件和软件,并且软件进行了RTL级仿真验证。最后,为了验证本文方法的控制效果,设计了Labview上位机监控界面和matlab的群控算法仿真,并且在电梯测试平台上进行了电梯群控系统测试,验证了电梯群控并行系统的有效性和实性。
陈海啸[9]2012年在《预约型电梯群控算法及其在ARM系统的实现》文中研究说明随着高层建筑物的增多，电梯作为高层建筑物内的主要交通工具，已成为我们日常生活中一个不可缺少的重要组成部分。为了提高电梯系统的运行效率和服务质量，减少乘客的候梯时间、乘梯时间和系统能耗就必须采用合理的电梯群控系统对其进行管理和调度。本文主要研究了基于目的层预约的多智能体电梯群控算法及算法在ARM嵌入式系统的实现。在电梯群控算法上，本文针对电梯群控调度过程中交通流和乘客目的楼层的不确定性，为克服集中式群控系统计算瓶颈问题，提出了基于目的层预约结合多智能体技术的电梯群控调度方法。首先，设计了该电梯群控调度系统的结构，分析了目的层预约的多目标评价函数；然后，提出基于模糊逻辑的电梯交通模式在线识别方案，实现实时地更新不同交通模式下对应的各控制目标的权系数；最后，结合多智能体技术具有良好的实时性和自主性的特点，将各轿厢运行控制器和群控制器映射为多个代理,通过各个代理之间协调多目标优化任务以得到平均候梯时间、平均乘梯时间及能源消耗整体最优的分布式电梯群控调度算法。在电梯群控系统的实现上，本文设计了上位机+ARM9的系统结构。使用芯片S3C2440作为轿厢控制器，其具有丰富的片上资源，能更好地满足电梯运行智能性、可靠性、安全性和快速性的要求。使用开源的Linux嵌入式操作系统使系统具有更好的可靠性和实时性。并介绍了目的层预约的电梯群控系统的组成形式和Linux嵌入式操作系统的特点与移植过程。最后，完成了Qt的ARM开发环境的搭建与移植，并利用Qt开发工具实现了基于目的层预约的电梯群控算法，并完成了算法的模拟运行测试。
周玮[10]2004年在《电梯群控系统的调度算法研究》文中研究说明随着社会的发展,高层建筑和智能化建筑的不断出现,作为垂直运输工具的电梯得到了越来越广泛的应用,人们对电梯服务质量提出越来越高的要求,单台电梯往往不能满足建筑内的交通需求。为缩短人们的候梯时间,减少能量的损耗,需要合理安装多台电梯。这就引入了电梯群控系统,它采用优化的控制策略来管理多台电梯协调运转,以提高电梯的运行效率和服务质量。电梯群控系统是通过对电梯群的运行状态进行实时监测与分析,再根据不同的实际情况对各电梯进行优化调度和合理分配,进而实现电梯系统对乘客的服务质量和服务效率的改善和提高的目标。本文分析了乘客对电梯群控系统的要求和电梯群控系统的特性,总结出现有电梯群的控制模式。建立了基于模糊神经网络的交通模式识别模型,根据一定时间段内的交通流的统计信息,对交通流进行预测。然后根据预测的交通模式调用不同的群控算法分配电梯,该算法是在多目标规划的基础上建立评价函数,通过权值的设定,突出不同目标在不同交通模式下的要求。最后通过对上述模型的仿真,验证了算法的有效性。本文针对电梯群控系统的复杂特性,设计了不同交通模式下相应的调度算法。在不同的交通模式下采用最适合的群控算法,可大大提高电梯系统的性能。
参考文献：
[1]. 电梯群控系统智能控制的研究[D]. 宋涵. 浙江工业大学. 2006
[2]. 改进型遗传算法在群控电梯中的应用[D]. 吕增及. 内蒙古工业大学. 2007
[3]. 面向节能的电梯群控蚁群调度策略[D]. 张志中. 天津大学. 2010
[4]. 多目标优化的电梯群控算法[D]. 王国萍. 华中科技大学. 2005
[5]. 基于PLC电梯群控系统的设计与研究[D]. 杨晓鹏. 太原理工大学. 2017
[6]. 面向节能的电梯群控系统调度策略研究[D]. 胡明. 湖北工业大学. 2017
[7]. 基于模糊控制技术的电梯群控最优调度策略研究[D]. 王松青. 重庆大学. 2005
[8]. 电梯群控并行系统研究[D]. 王平安. 东北大学. 2014
[9]. 预约型电梯群控算法及其在ARM系统的实现[D]. 陈海啸. 浙江工业大学. 2012
[10]. 电梯群控系统的调度算法研究[D]. 周玮. 华中科技大学. 2004