基于智能算法的電梯群控實驗系統(tǒng)研究.pdf

1、電梯群控的一個基本問題是電梯交通流預(yù)測。電梯的時間序列交通流數(shù)據(jù)具有非線性和小樣本的特征，利用最小支持向量機技術(shù)進行電梯交通流數(shù)據(jù)預(yù)測。對于電梯交通流需求的時變性、不確定性的特點，建立了基于LS-SVM的迭代學習預(yù)測模型。該模型不依賴于交通需求的分布，基于最小支持向量機技術(shù)得到的預(yù)測函數(shù)，能及時動態(tài)跟蹤電梯交通流變化，從預(yù)測結(jié)果看出基于時間序列的LS-SVM預(yù)測的正確性與有效性。針對不同的電梯交通模式采用相對應(yīng)的群控算法進行電梯優(yōu)化調(diào)度

2、計算，可以極大提高電梯群控系統(tǒng)的性能。DE算法具有較強的全局和局部搜索能力，利用差分演化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行電梯交通流量模式識別，辨識效果良好。
　　本研究進行了電梯實驗室基于CAN總線通信的電梯群控試驗臺硬件設(shè)計、通訊功能和仿真軟件設(shè)計。根據(jù)群控系統(tǒng)功能電梯群控試驗臺設(shè)計了總線通信、呼梯信號和群控與監(jiān)控幾個子系統(tǒng)。按照功能設(shè)計要求，電梯群控試驗臺由5個大類共12個控制器節(jié)點構(gòu)成。電梯群控試驗臺硬件和軟件設(shè)計符合實際電梯群控系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，