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基于模糊神经网络的电梯群控系统交通模式识别和多目标优化群控算法研究

鲍海  
【摘要】: 电梯是高层建筑中不可缺少的垂直交通运输工具,随着高层智能建筑的大量涌现,人们对电梯系统的性能提出了越来越高的要求。电梯群控系统是在建筑物内控制三部或三部以上电梯并实现优化调度从而有效的运送乘客改善服务质量的控制系统。 本文以电梯群控系统作为研究对象,在对电梯控制技术进行深入分析的基础上,以提高电梯群控系统的运行效率为出发点,以减少候梯时间、减少乘梯时间、节约能耗为目的,对电梯群控系统的派梯策略进行了深入的研究,提出了一种基于交通模式识别控制的多目标优化调度方法。 本文首先分析了电梯群控系统的特性、控制方式、性能评价指标及交通流情况。在交通模式识别方面,采用基于联结机制的模糊神经网络对交通流进行辨识,该方法对复杂的交通流具有很好的识别能力,对电梯群控器根据不同的交通状况采用相应的派梯策略可以起到很好的指导作用。 为满足在多种交通交通模式下都能适应,本文提出以减少候梯时间、减少乘梯时间、节约能源消耗为控制目标的评价函数,能够根据当前交通模式调节各控制目标权重的多目标规划群控算法。 为了测试群控算法的性能,开发了一套电梯群控系统仿真软件。将群控算法编写成程序,即可在仿真软件中进行测试。仿真结果表明,本文提出的算法是有效的。


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