基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的電梯群優(yōu)化控制研究.pdf

1、隨著社會的發(fā)展，高樓大廈的不斷興建，電梯已經(jīng)成為不可缺少的代步工具。在大型建筑物中，往往要安裝電梯群來更好的為人們服務，對電梯群進行優(yōu)化控制已成為社會發(fā)展的需要。電梯群控系統(tǒng)是將三臺或三臺以上的電梯作為一個整體進行管理的控制系統(tǒng)，其目的是有效地調(diào)度由盡可能少的電梯組成的電梯群。本文對電梯群控系統(tǒng)進行了研究，主要包括兩個方面的內(nèi)容：電梯交通模式識別和調(diào)度算法的研究，并在研究中引入了智能控制。
　　論文首先研究了電梯群控系統(tǒng)的特征和性

2、能評價指標。電梯群控系統(tǒng)是一個復雜的控制系統(tǒng)，表現(xiàn)為非線性、不確定性和多目標性。并且有如下衡量指標，包括時間評價指標、能耗評價指標、乘客狀態(tài)評價指標和乘客的容忍度。文中對電梯群控系統(tǒng)的特性和評價指標進行了詳細的論述。給出了交通流的基本概念及監(jiān)測方法。研究了電梯群控系統(tǒng)的構成。
　　論文還研究了應用于電梯群控系統(tǒng)中的智能控制技術，包括基于標準型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡和基于T-S模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡同時具有模糊邏輯易于表達知識和神

3、經(jīng)網(wǎng)絡自學習能力的優(yōu)點，可有效的對復雜系統(tǒng)建模。文中給出了網(wǎng)絡的結構，為交通模式識別和優(yōu)化派梯提供理論基礎。
　　然后應用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡對電梯的交通模式進行識別。研究了典型的交通模式，并給出了各種交通模式的特征。介紹了模式識別方法，并確定用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡對交通模式進行識別，給出了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的學習算法，確立了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的模型。并針對交通特點采用兩個網(wǎng)絡對交通模式進行識別，先用網(wǎng)絡Ⅰ識別上高峰、下高峰、空閑和層間模式的比例，當層間模式

4、較大時，應用網(wǎng)絡Ⅱ識別兩路、四路和隨機層間模式。用樣本訓練模糊神經(jīng)網(wǎng)絡，并用實際的交通流對網(wǎng)絡進行測試。
　　最后，對派梯原則和群控調(diào)度算法進行了研究?；谌嚎氐牟淮_定性和多目標性，提出了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的電梯群控優(yōu)化控制，控制目標選擇平均候梯時間、長候梯率和能耗指標。針對控制目標對派梯原則進行詳細的研究，并且派梯原則是以當前的交通模式為前提的，應用了交通模式識別的結果。派梯通過基于T-S模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡來實現(xiàn)，對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡進