基于SVM的電梯群控系統(tǒng)(EGCS)算法的研究.pdf

1、隨著城市現(xiàn)代化建設(shè)的高速發(fā)展,人們生活水平的逐步提高,城鎮(zhèn)中高層建筑和智能樓宇的不斷增加,電梯作為垂直交通運(yùn)輸工具已經(jīng)得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。在高層的商業(yè)或居住建筑的設(shè)計(jì)中為滿足需求一般都安裝了多臺(tái)電梯,在此情況下,如何根據(jù)建筑內(nèi)交通情況的變化、提高多臺(tái)電梯的協(xié)同合作能力、保證大樓內(nèi)交通的最優(yōu)輸送是非常有必要的。因此,高效率、智能化的電梯群控系統(tǒng)(Elevator Group Control System,EGCS)算法的研究已成為樓宇

2、自動(dòng)化領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)。如今國(guó)內(nèi)的多臺(tái)電梯調(diào)度水平還不理想,其中較先進(jìn)的電梯群控系統(tǒng)大多數(shù)是國(guó)外電梯公司制造,國(guó)內(nèi)自主研發(fā)和自主版權(quán)的控制方法和技術(shù)在實(shí)際中的應(yīng)用也不多。所以對(duì)EGCS進(jìn)行詳細(xì)深入的研究對(duì)國(guó)內(nèi)電梯產(chǎn)業(yè)的發(fā)展將會(huì)有巨大的促進(jìn)作用。
　　 電梯交通客流數(shù)據(jù)的偶發(fā)性、呼梯信號(hào)的隨機(jī)性、電梯群控目標(biāo)的多樣性等特性構(gòu)成了電梯群控的難點(diǎn)所在。目前,針對(duì)現(xiàn)代EGCS的研究主要集中在以下六大方面:
　　 (1)以模糊邏輯運(yùn)

3、算為研究基礎(chǔ),構(gòu)成電梯群控的模糊規(guī)則；
　　 (2)對(duì)呼梯信號(hào)集合的重組優(yōu)化,在此基礎(chǔ)上對(duì)平均候梯時(shí)間等指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)建模,進(jìn)而研究帶有自學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)控制；
　　 (3)將群控作為電梯交通動(dòng)態(tài)特性的重要組成部分進(jìn)行研究；
　　 (4)將人工智能算法引入電梯群控系統(tǒng)；
　　 (5)將電梯群控系統(tǒng)作為智能建筑整體功能研究的一個(gè)重要分支；
　　 (6)研究以計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為基礎(chǔ)的電梯群控。
　　 本

4、文結(jié)合實(shí)際的應(yīng)用項(xiàng)目,從電梯群控的關(guān)鍵問(wèn)題入手,在研究了EGCS的系統(tǒng)功能、系統(tǒng)構(gòu)成、性能指標(biāo)的基礎(chǔ)上,提出了基于支持向量機(jī)算法(SupportVector Machine,SVM)的電梯群控算法。首先闡述了電梯群控算法的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及發(fā)展趨勢(shì),對(duì)電梯群控的工作原理以及核心技術(shù)進(jìn)行了研究。其次,結(jié)合電梯交通系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性的分析,提出EGCS的性能要求以及性能指標(biāo)評(píng)價(jià)函數(shù)。接下來(lái)對(duì)電梯交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)建模,采用支持向量機(jī)算法對(duì)大樓內(nèi)當(dāng)

5、前電梯交通模式進(jìn)行辨識(shí),從而指導(dǎo)電梯群控系統(tǒng)針對(duì)不同的模式采取不同的調(diào)度策略,以提高系統(tǒng)的整體性能。針對(duì)現(xiàn)有算法中存在的缺點(diǎn)和不足,結(jié)合模糊推理,將支持向量機(jī)算法應(yīng)用到群控中,克服模糊推理缺乏學(xué)歷能力的缺點(diǎn),借助評(píng)價(jià)指標(biāo)和各種電梯交通模式,優(yōu)化EGCS的派梯策略。最后,在Windows操作系統(tǒng)環(huán)境下,以面向?qū)ο笳Z(yǔ)言Visual C＃為工具,開(kāi)發(fā)了EGCS仿真軟件,實(shí)現(xiàn)了電梯組優(yōu)化調(diào)度的動(dòng)態(tài)可視化仿真運(yùn)行,并根據(jù)電梯服務(wù)質(zhì)量的評(píng)價(jià)指標(biāo)驗(yàn)證