电梯群控系统（精选六篇）
电梯群控系统 篇1
关键词：高层楼宇建筑,PLC,智能群控电梯
随着高层建筑建设高度不断增加和建设面积规模的不断扩大, 尤其是人们生活节奏的不断加快, 对电梯综合服务质量水平也提出了更高的要求。单台电梯独立运行模式不仅会造成电梯系统出现空载、不必要停站等不利工况, 同时还会造成巨大的电能资源浪费、延长乘客候梯时间, 大大降低了电梯综合调度效率, 降低了高层建筑综合服务水平, 已不能满足现代智能高层楼宇在垂直交通运输方面的需求。为了满足高层建筑物内垂直运输服务功能, 尽量减少乘客候梯时间, 许多高层建筑往往采取几台、甚至几十台电梯同时联动, 通过PLC控制器结合相关群控运算规则, 合理对所有联动电梯进行综合调度, 以提高电梯综合运行效率, 有效提高高层楼宇建筑综合服务水平[1]。
一、高层楼宇电梯群控系统设计
从上述分析可知, 电梯群控系统要同时控制几十台电梯进行协调运行, 是一个相当复杂的多目标协调控制系统, 不仅需要对几百个甚至上千个呼梯、控制、监控等信号进行同步收发, 而且还要进行实时系统分析处理, 以获得对应的控制目标决策。就目前工程中常用的电梯群控系统来看, 虽然其实现方式有很多种, 但是基本逻辑控制结构却十分相似。高层楼宇电梯群控系统的基本拓扑结构简图如图1所示:
从图1可知, 电梯1到电梯n是整个控制系统重要被控单元, 也是实现高层建筑垂直运输的主要载体。电梯将自身运行状态、电梯轿内呼梯信号等信息通过相关信息通道传输给电梯群控系统中单元电梯控制模块, 再通过信号总线传输给电梯群控控制模块。在电梯群控系统中, 电梯群控控制模块所获得的数据信息与监控系统通过相应通信通道进行实时数据共享, 监控人员在电梯调度中心就能及时了解各单元电梯运行状态和系统综合运行工况信息, 有效提高电梯群控系统综合服务效率水平[21]。
1、单元电梯控制模块
单元电梯控制模块是单台电梯的核心控制部件, 主要由下位机单元电梯PLC组成, 可以完成单元电梯的独立上下运行、加速、减速等基本垂直运输功能, 同时还可以接收来自电梯群控控制模块的相关控制决策命令, 以减少乘客呼梯等待时间, 提高高层建筑群控电梯智能服务水平。
2、监控系统
监控系统是整个群控电梯运行状态的直观显示系统, 不仅可以监视电梯群中各单元电梯系统的实时运行状态, 同时还可以监视电梯运行过程中的安全状态信息, 以便工作人员及时掌握群控电梯系统实时运行工作状态, 及时发现系统中可能存在的安全隐患, 有效提高群控电梯的故障排除效率。
3、电梯群控控制模块
电梯群控控制模块是整个高层楼宇电梯群的综合调度中心, 主要由上位机电梯群控PLC组成。从图1可知, 电梯群控控制模块不仅可以实时采集安装在各楼层电梯外部的呼梯信号, 而且还可以根据电梯当前运行位置、电梯运行方向、轿厢内负荷重量、客流量等各种因素进行综合分析, 并形成相应控制命令信号传输给对应单元电梯控制模块, 对轿外呼梯信号做出合理分配。以PLC为核心的电梯群控控制模块还可以通过可视化人机互通界面, 接受相关运行管理人员的操作指令和系统参数设置, 以满足用户各功能需求。
二、智能群控电梯系统功能分析
高层楼宇智能群控电梯系统是根据乘客呼梯需求, 对所有正常运行的电梯群进行统一控制和协联调度。电梯群作为高层建筑物中必备的垂直交通工具, 除了要具备基本垂直运输功能外, 还需要具备多种人性化服务功能。
1、电梯群联动调度功能
电梯群控PLC功能单元的核心任务就是根据系统所采集到的实时数据信息, 利用相应群控优化算法, 及时分析形成相应调度决策, 以满足乘客综合服务需求。电梯群控PLC必须与各单元电梯进行实时通信, 以获取各单元电梯实时运行状态和轿厢内的呼层信号, 同时还要与群控优化运算模块进行实时调度信息共享, 以获得对应控制决策, 有效提高电梯群综合调度性能水平。
2、优化控制
由于高层楼宇中需要进行群控的电梯数目较多, 电梯群控PLC在实际运行过程中需要采集的信息量非常大, 且受实际运行电梯数量的限制, 不可能在接收到每一个门厅的呼梯信号后就有合适的电梯分配, 这就需要PLC利用内部数据处理单元进行快速分析处理, 根据乘客所处的楼层, 合理调度离呼梯楼层最近且满足接受呼梯信号的电梯响应乘客的呼梯请求。群控电梯联动调度, 实际上就是一个为满足乘客呼梯请求多目标寻优规划问题。通过多目标智能寻优算法, 获得最优调度决策, 提高群控电梯综合服务水平[3]。
3、群控电梯故障报警和记录
群控电梯安全可靠性能一直被认为是电梯运行综合服务水平高低的重要评价指标, 同时电梯故障也是影响电梯安全可靠运行最为核心的因素, 所以系统必须具备自动巡检电梯可能存在的安全隐患、实时显示电梯故障信息、并利用声光报警装置完成实时报警提示等功能, 对于用户和电梯运行管理人员来说就显得非常必要。人性化服务是提高人们生活水平的基础保证条件, 利用可视化故障显示和智能判断功能模块, 可以有效提高群控电梯综合服务水平。
三、结束语
以PLC为控制核心的高层楼宇智能群控电梯系统, 不仅具有开发周期短、逻辑结构清晰、运行安全可靠等优点, 同时其综合运行管理维护方便、人性化服务水平较高, 特别适合于高层楼宇多台电梯联动智能控制方面的应用。
参考文献
[1]王学武:《基于CAN总线的电梯控制系统设计》, 《工业仪表与自动化装置》, 2009, (1) :30-37。
[2]赵硕、唱江华等:《基于Lonworks技术的电梯控制系统的设计》, 《微计算机信息》, 2008, 4-10。
基于SOPC的电梯群控系统的设计 篇2
电梯群控系统是一种典型的离散事件动态系统, 不仅对群控算法有很高的要求, 而且对系统的实时性、可扩展性和可移植性也有很高的要求。电梯群控系统设计的核心技术关系着建筑交通的可靠性和稳定性。设计不仅要在硬件上采取措施, 还要选择合适的软件工具, 以提高程序代码执行的效率。SOPC (System on a Programmable Chip, 片上可编程系统) 是SOC (System on Chip) 发展的新阶段, 代表当今电子设计的发展方向。它基于FPGA (Field Programable Gate Array) 芯片, 将处理器、存储器、I/O口等系统需要的模块集成在一起, 完成整个系统的主要逻辑功能, 具有设计灵活、可裁剪、可扩充、可升级及软件、硬件在系统可编程的功能。本文电梯群控系统设计正是基于SOPC技术, 硬件以ALTERA公司的Cyclone II系列FPGA作为载体, 把Altera公司的软核NiosⅡ嵌入到FPGA中, 将很大一部分的原来的硬件设计工作变成对FPGA内部IP核 (Intellectual Property Core, 具备有一定知识产权的设计模块) 的组合开发, 简化了原有的电路板级的开发工作, 增加了系统的可靠性。软件开发套件则选择Quartus II 6.0和Nios II 6.0集成开发环境, 根据系统应用的需求, 利用C语言和VHDL语言编写实现特定功能程序。系统间的信息通讯采用CAN总线技术, 对电梯实时信号的采集、及时处理后给出电梯最优调度。
2总体设计和系统架构
本文以四台电梯组成的电梯群控系统作为对象进行研究。图1为电梯群控系统基本结构框图, 主要有6个组成部分:群控控制模块、单梯控制模块、信息通讯模块、外呼系统、执行系统和电梯轿厢。群控控制模块通过信息通讯模块采集来自外呼系统、电梯轿厢的状态实时信号, 依据一定的群控原则进行实时运算后, 将命令输出给各电梯控制模块, 电梯控制模块再将命令传递给各自的执行系统, 使每台电梯获得最优调度;群控控制模块、单梯控制模块均在FPGA中实现, 模块之间的通信则通过CAN总线。
本系统分为三层:系统硬件、操作系统和电梯群控算法, 系统层次结构如图2所示。
系统硬件是系统的物理层, 提供软件的运行平台和通信接口。系统的硬件以ALTERA公司的Cyclone系列FPGA为核心, 芯片采用EP1C6Q240C8, 采用带有SPI (Serial Peripheral Interface) 接口的独立CAN控制器MCP2510芯片作为其标准外设, 方便电梯实时信号的采集。
中间层是操作系统, 采用μC/OSII。μC/OSII是一个基于抢占式的实时多任务内核, 可固化、可剪裁、具有高稳定性和可靠性。这一层提供任务调度以及接口驱动, 同时, 通过硬件中断来实现系统对外界的通信请求的实时响应, 如对电梯梯动信号、呼梯信号的采集控制、对串口通信的控制等, 这种方式可以提高系统的运行效率。
顶层是电梯群控算法的实现。本系统基于模糊神经网络算法, 该算法同时具有模糊逻辑易于表达人类知识和神经网络的分布式信息存储和自学习能力的优点, 可根据不同的客流量模式进行交通模式识别, 进而对整个建筑中的电梯群进行派梯, 并对派梯策略随时调整, 该算法高效地对采集到的呼梯信号、电梯梯动状态进行处理和匹配, 减少乘客的候梯时间和乘梯时间, 提高电梯系统的服务质量。该算法采用C语言在Nios II的集成开发环境中实现, 群控算法模块如图3所示。有必要提到的是, 单梯控制模块采用VHDL语言在QuartusII设计软件中实现, 每台电梯控制所要实现的操作是相同的, 因此只需编写一个实现单梯控制的IP模块, 采用复用技术复用到单梯控制器中, 这样就节约了系统的开发周期和成本。
3系统硬件设计
3.1 SOPC技术与Nios II处理器
SOPC是ALTERA公司在2000年提出来的一种灵活、高效的SOC解决平台。SOPC基于FPGA芯片, 将系统需要的部件集成在一起, 完成整个系统的主要功能, 具有设计灵活、软硬件在系统可编程的功能。用户可以根据自己的实际要求, 并利用IP核资源组合构建出不同的应用系统, 从而实现软硬件协同设计。
Nios II处理器是ALTERA公司于2004年推出的通用32位RISC CPU, 它能满足任何应用32位嵌入式微处理器的需要。用户可以获得超过200 DMIPS的性能 (DMIPS全称叫Dhrystone MIPS, 是用来计算同一秒内系统的处理能力, 它的单位以百万来计算, 也就是MIPS。这句话的意思就是, 这个处理器测整数计算能力为200×100万条指令/秒) 。Nios II处理器具有32位处理器的基本结构单元 (32位指令大小, 32位数据和地址路径, 32位通用寄存器和32个外部中断源) , 设计者可以根据系统需求的变化来调整嵌入式系统的特性, 以选择满足性能和成本的最佳方案。Nios II系列可支持用户自定义指令, 而Nios II ALU则直接与用户自定义的指令逻辑相连。由于设计者能为系统中使用的每个Nios II处理器创建多达256个专用指令, 因此, 能够调整系统硬件以增强对实时软件算法的处理能力。ALTERA公司同时还推出了Nios II集成开发环境和一些常用的免费IP核, 以方便设计者的软件开发。另外, 设计者能够用ALTERA Quartus II开发软件中的SOPC Builder系统开发工具很容易地创建专用的处理器系统, 并能够根据系统的需求添加Nios II处理器核的数量。
3.2系统硬件结构
系统的硬件结构如图4所示。本系统的硬件选用ALTERA的Cyclone II器件, Cyclone II系列器件是ALTERA低成本Cyclone系列的第二代产品, Cyclone II FPGA的成本比第一代Cyclone器件低30%, 逻辑容量大3倍多。Cyclone II器件容量有4608～68416个逻辑单元, 还具有新的增强特性, 包括多达1.1Mbit的嵌入存储器、多达150个嵌入18×18乘法器、锁相环、支持外部存储器接口及差分和单端I/O标准。根据系统的实际要求由SOPC Builder配置的处理器核心包括Nios II处理器、片内存储器、SPI、DMA控制器、并行I/O接口、Avalon总线、定时器等。配置好这些模块后, 便可进行系统生成, 然后将这个系统下载到FPGA中实现。SOPC Builder在系统生成过程中可生成HDL源文件和BDF文件。SOPC Builder为定制的Nios II核心模块创建的一个符号就存放在BDF文件中, 用户可以在Quartus软件中使用该符号。
该系统通过带有SPI接口的CAN控制芯片MCP2510和CAN收发器82C250获取来自CAN总线上的电梯实时信号, 电梯实时信号被采集进入数据寄存器后, 通过DMA存入内存, Nios II再对电梯实时数据进行处理后, 生成交通模式特征模板, 在神经网络学习模式下, 存入片外Flash中;在交通模式识别模式下, 与存储在Flash中的交通模式特征模板进行匹配, 进而确定模式识别结果, 依据处理结果转入该模式识别下的群控控制算法, 最终给出最优的派梯结果。
4系统软件设计
本群控系统的群控算法采用C语言在Nios II IDE中实现, Nios II集成开发环境是Nios II系列嵌入式处理器的基本软件开发工具。所有软件开发任务都可以Nios II IDE下完成, 包括编辑、编译和调试程序。Nios II IDE提供了一个统一的开发平台, 用于所有Nios II处理器系统。仅仅通过一台PC机、一片ALTERA的FPGA以及一根JTAG下载电缆, 软件开发人员就能够往Nios II处理器系统写入程序以及和Nios II处理器系统进行通信。
单梯控制采用VHDL硬件描述语言在QuartusII设计软件中实现。Quartus II是ALTERA提供的FPGA/CPLD开发集成环境, Quartus II在21世纪初推出, 是ALTERA前一代FPGA/CPLD集成开发环境MAX+plus II的更新换代产品, 其界面友好, 使用便捷。在Quartus II上可以完成设计输入、HDL综合、布线布局 (适配) 、仿真和下载和硬件测试等流程, 它提供了一种与结构无关的设计环境, 使设计者能方便地进行设计输入、快速处理和器件编程。Quartus II还提供了完整的多平台设计环境, 能满足各种特定设计的需要, 也是SOPC设计的综合性环境和SOPC开发的基本设计工具。
系统核的群控系统控制流程图, 如图5所示。该算法流程主要是层间交通模式控制算法程序流程, 其他几种与其类似, 故不再列出。图5对模式识别的结果采用滚动判别法, 只要检测到相应的交通模式的模式标志位被置“1”, 则停止模式识别转入该模式下的群控控制算法。对具体的一个厅召唤, 程序采用模糊神经网络算法进行优化计算, 给出虚拟派梯分配结果, 根据实时信息进行滚动优化, 直到该厅召指令被轿厢合理的响应为止。
5结束语
本文提出了一种基于SOPC的电梯群控系统实现方法, 使用SOPC技术进行系统设计具有开发周期短、设计灵活、可把若干外部模块综合设计到一片高密度FPGA中等优点, 同时设计更小巧、成本更低、更便于系统升级。此外, 采用Nios II的定制指令来提高系统性能, 实现硬件算法加速的优点, 使以Nios II处理器为核心的系统能够快速地完成大量数据处理。随着电子设计的进一步发展, SOPC技术在电梯群控系统设计实现中会有更广阔的应用。
摘要：本文介绍了一种基于SOPC的电梯群控系统的设计。电梯群控系统硬件部分以FPGA为核心, 信息通信采用CAN总线通讯方式。而软件部分则运用C语言和VHDL语言编程方式完成, 采用模块化设计思想, 模块之间相互独立, 便于软件修改和提高电梯群控系统的可扩展性。
关键词：电梯群控,FPGA,CAN,VHDL
参考文献
[1]徐光辉, 程东旭等著.基于FPGA的嵌入式开发与应用.电子工业出版社, 2007.5
[2]Frank Vahid等.嵌入式系统设计.骆丽等译.北京航空航天大学出版社, 2004
[3]王黎明, 夏立等著.CAN现场总线系统的设计与应用.电子工业出版社, 2008.3
[4]Nios II Custom Instruction User Guide.http://www.altera.com/
电梯群控系统 篇3
电梯是随着高层建筑的兴建而发展起来的一种垂直运输工具。多层厂房和多层仓库需要有货梯;高层住宅需要有住宅电梯,百货大楼和宾馆需要有客梯。在当今社会,电梯是城市不可缺少的交通运输工具。
传统的电梯是微处理器芯片与大规模集成电路作为电梯控制系统[1]。由于元器件众多,大规模集成电路抗干扰较差,所以传统电梯故障率较高,并且维修繁琐。西门子S7-1200PLC是工业级的,可靠性高,可以满足电梯的高频次运行,电梯的安全性和可靠性能够得到有力的保证。
1 电梯控制系统方案设计
S7-1200[2]控制器使用灵活、功能强大,可用于控制各种各样的设备以满足您的自动化需求。S7-1200设计紧凑、组态灵活且具有功能强大的指令集,这些特点的组合使它成为控制各种应用的完美解决方案。CPU将微处理器、电源、输入和输出电路、内置ROFINET、高速运动控制、模拟量模块组合到一个设计紧凑的外壳中来形成功能强大的控制器。
电梯硬件控制系统连接图如图1,S7-1200主从站采用CPU1214C,信号输入输出采用SM1223,通信模块采用CM1241。上位机通过以太网与PLC相连进行数据交换、状态监控。控制变频器输出一定的频率让电机转动,然后变频器通过曳引机及PG反馈到PLC,形成一个反馈。这样方便控制速度,让人体感觉更加舒适。
2 电梯控制系统硬件设计
2.1 S7-1200与MM440[3]变频器的连接图
PLC通过USS协议与变频器MM440通信,USS(Universal SerialInterface,即通用串行通信接口)是西门子专为驱动装置开发的通信协议,USS用于对驱动装置进行参数化操作,即更多地面向参数设置。USS其协议简单、硬件要求较低,实现一般的通信控制比较方便。
S7-1200与MM440接线图如图2,CM1241的PE端口与MM440端口需屏蔽/保护接地,此方式连接可抑外界制信号的干扰。CM1241的3、8端口与MM440的29、30端口需用西门子PROFIBU S网络紫色电缆线连接,电缆的屏蔽层须双端接地(接PE),可以保护通信口不致因共模电压差损坏或通信中断。电缆的屏蔽层要尽量大面积接PE。在靠近插头、接线端子处用专用工具将裸露的屏蔽层压紧在PE接地体上。CM1241的6、3、8、5端口之间的电阻为PROFIBUS的内置偏置和终端电阻,偏置电阻用于在复杂的环境下确保通信线上的电平在总线未被驱动时保持稳定。MM440的1、29、30、2端口之间的电阻为终端电阻,终端电阻用于吸收网络上的反射信号。一个完善的总线型网络必须在两端接偏置和终端电阻。S7-1200与MM440的通信线与动力线需分开布线,紧贴金属板安装也能改善抗干扰能力,驱动装置的输入/输出端需要采用滤波装置。
2.2 电梯的驱动系统
驱动系统是电梯运行的重要部件,同时也是电梯安全快速运行的心脏。西门子专用电梯变频器,根据楼层呼叫信号的要求设置合适的变频器的升频和降频的速度来控制电梯。
(1)曳引机:使用的是三相鼠笼异步电机与梯启动加速和减速的快慢,使电梯安全平稳运行。
(2)制动器:在电梯无呼叫信号或者停电时候制动器保持无动作,电梯停止;当电梯收到呼叫信号后制动器才打开,允许电梯运行。
2.3 电梯控制系统的硬件配置
电梯控制系统的硬件配置如表1所示。
3 电梯控制系统的软件设计
S7-1200的编程软件为Step7Professional V13[4],博途(TIAPortal)是未来西门子全集成自动化系列用于工程、编程和调试自动化设备和驱动系统的基础,包括用于SIMATIC控制器的全新工程师站以及用于人机界面和过程可视化应用的专业软件。
电梯输入信号分为呼叫、开关门和传感信号,电梯输出信号分为呼叫指示灯、楼层指示和控制信号。11层电梯外呼叫信号20个、内呼叫信号11个;传感信号为开关门2个、开关门到位2个、红外光幕信号1个、超重感应器1个、1到11层站门锁开关11个、轿门锁开关1个、上下平层传感器2个、上下端的第1与第2限位开关4个,检修开关1个,电梯输入信号为56个。11层的内外呼叫指示灯31个;楼层数码管指示7个、上下行指示2个、电机启动信号1个、上行方向接触器2个、开关门继电器2个、电梯高低速运行2个、三级制动减速接触器3个、故障指示灯1个、箱体照明1个、风扇1个,电梯输出信号为53个。两部电梯的输入端口共计112个,电梯输出端口共计106个。
两部11层电梯控制程序由S7-1200梯形图语言编写,两部11层电梯控制程序流程图如图3,1#与2#电梯的开关门、内呼叫、电梯的启动与停止由独立子程序完成,1#与2#电梯的外呼叫信号由程序进行群控数据处理后[5,6,7],再分配给对应的电梯,电梯运行采用高低速,电梯启动与即将停止采用低速运行,呼叫楼层与当前层差值为N(1≤N≤10);楼层差值在2与N-1之间,电梯高速运行。
在轿厢门和厅门的关闭过程中,如果其与物体发生碰撞,与红外光幕信号传感器就会发出信号,使电梯门停止关闭并重新打开,防止轿厢门夹到人。
4 电梯系统的运行对象与监控画面
监控画面由上位机软件WINCC[9,10]制作,两部独立的PLC进行运行监控如图4。监控画面包括电梯运行方向指示,楼层显示。电梯轿内控制包括楼层呼叫按钮,上下行方向指示,楼层显示,报警按钮,开关门按钮组成。1#电梯处于5楼开门状态,内呼叫信号为2楼和9楼;2#电梯处于11楼开门状态,内呼叫信号为4楼和8楼;外呼叫信号为8楼和9楼的上信号3。
5 结束语
整个系统以可编程控制器为主要控制装置,安全可靠,采用变频器控制,速度可达到稳定、准确、快速等控制要求。电梯具有结构严谨、维护容易、有效率高等优点。电梯控制器采用的是德国西门子设备,安全可靠。设计的电梯可靠性高,采取了许多保护措施,在顾客的安全使用和人生安全方面有很大的优越性。具有一定的工程应用价值。
参考文献
[1]陈继光.电梯控制原理及应用[M].北京:北京邮电大学出版社,2012:41-44.
[2]李方园.图解西门子S7-1200PLC从入门到实践[M].北京:机械工业出版社,2011.
[3]西门子公司.西门子MM440变频器使用大全[S].
[4]STEP7Professional V11.0SP2系统手册[S].2011.
[5]周静.基于PLC的电梯群控系统[D].上海:上海交通大学,2009.
[6]闫冬梅.电梯群控系统调度策略[D].沈阳:东北大学,2003.
[7]江万可.电梯群控系统[D].大连:大连理工大学,2008.
[8]付丽君,周崇.电梯群控系统的最优调度仿真[J].计算机仿真,2012,29(4):264-267.
[9]Simens AG.wincc组态手册[Z].2010.
基于模糊逻辑的预约电梯群控算法 篇4
关键词：电梯群控,目的层预约,模糊逻辑,调度算法
0 引 言
电梯群控系统采用优化的控制策略来协调多台电梯的运行,以提高电梯的运输效率和服务质量[1]。由于电梯群控系统乘客数量、内外呼所在楼层、目的楼层等的不可预测性,导致电梯控制系统变得十分庞大,调度算法日趋复杂,仅仅通过传统的控制方法很难提高电梯群控系统的性能。
与传统的电梯控制系统相比,目的层预约的电梯群控系统在各个层站增设目的层预约设备,取代了传统电梯上下方向的外召形式。这样,群控系统在乘客进入电梯之前就可以获得其目的楼层的信息。近年来,芬兰通力公司[2]和日本三菱公司[3]曾分别推出带目的层预约的群控系统,对目的层预约模式的群控策略的研究目前在国内外还处于起步阶段。
模糊控制技术不仅能处理精确的信息,同时也能处理模糊信息和其他不明确的信息,能比较合理地识别出电梯交通模式。日本三菱公司在1988年率先在电梯群控系统中应用模糊控制技术后,其他各大电梯公司陆续进行了基于模糊控制技术的电梯群控系统开发与应用,并取得了一定的成果,Fujitec公司的FLEX-8820和FLEX-8830[4]利用了30多种不同的评价指标完成了多级决策。
因此,本研究提出一种目的层预约与模糊逻辑相结合的多目标群控算法。
1 电梯调度系统基本结构
本系统包括一台群控器、各层站外召LCD(每个楼层一台)和若干台电梯组成。其中,层站外召部分(触摸屏智能LCD显示器LDJ-ZU070/T)可同时实现键盘和显示的功能,乘客可在目的层选择单元完成登记;群控器进行有关计算并负责处理派梯;各单梯控制器完成门机控制和轿箱内称重信号的测量,并对群控器发出的命令作出响应,控制相应轿厢的运行;RS-485完成相应单元之间的数据传递。本系统采用主从式的通讯方式,使用群控器对各单梯控制器进行轮流监控,并进行集中调度。整个系统的基本结构如图1所示。
2 算法分析
2.1 多目标综合评价函数的建立
电梯群控调度算法的执行过程,其实就是一个求解评价函数的过程。此处的3个主要评价指标[5]分别为:乘客候梯时间TW、乘客乘梯时间TR、和电梯的能源消耗SC。
根据以上分析,建立评价函数并对其进行无量纲化处理:
式中 WTi(i=1,2,3)—权系数,满足WTi∈(0,1)且WT1+WT2+WT3=1,其值由交通模式识别模块给出。
由此可以确定最优评价函数为:
(1) 乘客候梯时间评价函数TW(i)。
TW(i)为第i台电梯响应新召唤的乘客候梯时间,包括轿厢运行时间Tr(i)和轿厢停靠时间Ts(i)。Tr(i)用电梯匀速运行一个楼层的时间Tr1和到达召唤层所经过的层站数Fr(i)的乘积来表示,Ts(i)用轿厢的每层站的平均开/关门时间Ts1与各停靠层乘客进出时间Tp(i)之和和到达召唤层所停的层站数Fs(i)的乘积来表示:
TW(i)=Tr(i)+Ts(i)=Tr1×
Fr(i)+[Ts1+TP(i)]×Fs(i) (2)
(2) 乘客乘梯时间评价函数TR(i)。
对于普通的电梯群控系统,乘客的乘梯时间是不能进行提前预测的,而目的层预约的电梯群控系统则可以对乘客乘梯时间进行预测。乘客的乘梯时间包括乘客进入电梯后的轿厢运行时间T′r(i)和轿厢停靠时间T′s(i),T′r(i)用Tr1和召唤层到目的层所经过的层站数F′r(i)的乘积来表示,T′s(i)用Ts1与Tp(i)之和和到达召唤层所停的层站数F′s(i)的乘积来表示。
TR(i) = T′r(i)+T′s(i) = Tr1×F′r(i) +
[Ts1+ TP(i)]×F′s(i) (3)
(3) 电梯能耗评价函数SC(i)。
电梯运行过程中的能耗主要发生在减速和启动阶段。这里用加减速运行能耗SCst、匀速运行能耗SCa和开/关门能耗SCd来表示:
SC(i)=(SCst+SCd)×Fs(i)+SCa×Fr(i) (4)
2.2 电梯交通模式识别
本次设计所引用的客流数据是通过计算机仿真方法得到的。电梯乘客的到达过程是一个复杂的随机过程,乘客到达看作多队列、多服务台的排队系统,因而将乘客的到达过程看成一种近似泊松过程是十分合理的[6,7]。交通模式的识别过程如图2所示。
(1) 输入量的定义。
模糊逻辑交通模式识别各输入量的定义如下(一般取5 min)[8,9]:
进入客流到达率λinc:进入建筑物乘客人数占建筑物总客流人数的百分比;
外出客流到达率λout:离开建筑物乘客人数占建筑物总客流人数的百分比;
层间交通客流到达率λinter:建筑物层间交通乘客人数占建筑物总客流人数的百分比;
相对交通强度u4:乘客进入、外出、以及层间交通的总到达率与上行最高峰时期的乘客总到达率相比,得到的数值,称为相对交通强度。
即:
u4=100×(λinc+λout+λinter)/HC (5)
式中 HC—电梯群的客流输送能力,可以认为近似等于进入高峰的最大五分钟乘客到达率。
用以下公式可得到3种不同客流,即进入客流(u1)、外出客流(u2)、层间客流(u3)各自所占的比例[10]:
(2) 输入量的模糊化。
交通构成占总交通的百分比隶属函数和交通强度的隶属函数图形分别如图3、图4所示。
(3)模糊推理。
根据3种交通量构成和交通强度,由Max-Min推理可以得到9条判别不同交通类型的规则,如表1所示;27条判别不同交通模式的规则,选择合并后可得到本研究所要的24条规则,如表2所示(共有15种交通模式)。
(4) 权系数的选择。
乘客对电梯服务的第一要求就是候梯时间TW要短,因此无论在哪种交通模式下,TW的权值都应该相对较大。在上行高峰交通模式下,几乎所有乘客的起始层都在基层,所以应当以减少乘客的平均乘梯时间为主要控制目标,因此应当赋予TW、TR一个较大的权值。同理,下行高峰交通模式应当以减少乘客的TW为主要控制目标。而在平衡层间交通类型时,由于乘客召唤的起始层和召唤方向都不确定,此时应当考虑各交通类型占的比例的大小,综合考虑TW、TR、SC的权系数,以使系统的总体性能提高。
根据以上分析,并借助专家知识,不同交通模式下各控制目标的权系数值如表3所示。
3 算法的实现和仿真
系统的调度算法流程图如图5所示。当有新的层站呼梯信号时,群控系统首先根据客流信息确定当前的交通模式,进而确定该交通模式所对应的各评价函数的权系数WT1、WT2、WT3的值;然后根据乘客登记的目的楼层、呼叫所在的当前楼层和各电梯现在的运行状态(运行方向、运行楼层、登记成功的乘客呼叫队列、电梯运行速度、开关门时间),计算出各电梯的TW(i)、TR(i)和SC(i);再将TW(i)、TR(i)和SC(i)加权平均输出作为目标P(i),选取P(i)值最小的电梯作为响应该层站召唤的电梯,并将结果发送到各层LCD作为提示。
算法的执行步骤如下:
(1) 读取系统初始化时参与群控的电梯数量n、总楼层数F、电梯匀速运行一个楼层所需时间Tr1、每层站的平均停靠时间Tr1、每层站的平均开关门时间Ts1、电梯的加减速运行能耗SCst、匀速运行能耗SCa和开关门能耗SCd等信息;
(2) 读取各台电梯的状态信息:当前运行方向、当前所在楼层、已分配的内外召信息;
(3) 读取并记录智能LCD上被登记的目的楼层;
(4) 采用模糊逻辑确定交通模式并确定WT1、WT2、WT3的取值;
(5) 计算各台电梯的TW(i)、TR(i)和SC(i),并经比较算出max[TW(i)]、max[TR(i)]和max[SC(i)];
(6) 根据式(1)计算出各台电梯的评价函数值P(i),并派P(i)值最小的电梯去响应。
本次设计选用了VB[11]编制电梯仿真软件系统,该仿真软件系统包括电梯参数设置、仿真算法参数设置、电梯动态运行仿真等几大功能模块,该软件模拟了电梯群控系统,并对不同群控算法的应用效果进行了比较。该系统根据仿真的客流,模拟运行一段时间后,自动获得平均候梯时间、平均乘梯时间、电梯总的候梯次数以及系统能耗,以此来评价群控算法的优劣。
在本次仿真中,设置电梯数量为4台,每台电梯的最高楼层为20,单层匀速运行时间为2 s,平均开关门时间为4 s,每个乘客的进出时间为0.75 s,启停能耗设为50 kJ/次,匀速能耗设为30 kJ/层;设置完以上参数后,接着设置各电梯的初始状态以及客流分布情况;然后开始仿真。电梯动态仿真主界面如图6所示。
经过多次仿真,和同等条件下对最小等待时间算法的比较结果,如表4所示,其仿真结果表明基于模糊逻辑的预约群控算法的平均候梯时间、平均乘梯时间和停梯次数分别减少了20%、17%和12%。
4 结束语
本研究详细地分析了基于模糊逻辑的预约电梯群控算法,与传统算法相比,该系统能更精确地获得乘客人数,计算出乘客乘梯时间,并在此基础上通过乘客侯梯时间、乘梯时间和电梯能耗这3个评价指标,达到提高电梯群服务质量和节能的目的。通过仿真试验证明了该算法的有效性。但是,模糊控制的性能取决于专家技能,单纯的模糊控制对环境的适应性不是非常理想。在以后的工作中,笔者也将会在此基础上增加系统的自学习功能,使得交通模式的识别变得更加准确。
参考文献
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多模型电梯群控的自寻优策略 篇5
关键词：多模型,电梯群控,自寻优
随着城市化进程的不断加快, 高层建筑物的数量与日俱增。电梯作为高层建筑物中最主要的人货运输渠道, 与千千万万使用者息息相关。这些建筑中的电梯数量多又相对集中, 使用频率高, 因此, 合理化电梯群控方法有着重大的现实意义。现阶段, 可以用以电梯群控的智能控制方法类型多样, 主要思路是在考虑客流分布的基础上将电梯群控模型化成若干个区域, 并在派梯的过程中充分的考虑电梯的各类运行模型, 利用优化算法来设计最佳的派梯方案。
1 电梯群控系统概述
一般情况下, 我们将大于等于三部以上的电梯组成称为电梯群, 将控制派梯大于等于三部以上电梯的系统称之为电梯群控系统。因为电梯的调度存在随机性、动态性, 以及非线性, 这也给派梯工作的落实增加了难度。合理的派梯方案不仅可以提升高层建筑物的运输效率, 给乘客带来更好的服务感受, 更能够最大程度的节约电梯的运行成本, 降低能耗。
从系统硬件角度分析, 电梯群控系统包括四部分:机房、轿厢、层站、井道底坑。从系统架构角度分析, 电梯群控系统包括三大模块:呼梯登记模块、优化调度模块、运行管理模块 (图1) 。值得注意的是, 无论哪一个模块出现问题, 电梯都会进入自发的“保护程序”, 并以此来保护乘客的生命财产安全。
2 多模型电梯群控系统分析
虽然现阶段并不存在统一的电梯交通模型划分规则, 电梯交通的种类界定也未有定论, 但通过研究各类方法, 却能够发现所有的定义模型都“大同小异”。因此, 为了方便研究多模型电梯群控系统, 我们将之分为如下四种:上行高峰模式、下行高峰模式、层间交换模式、空闲模式。
2.1 上行高峰模式
上行高峰模式多发生在写字楼的上班高峰期, 在这种模式下, 乘客多由基站进入轿厢并在不同楼层离开电梯, 而在顶层或是接近顶层的区域很少会有下行客流, 而层间乘客为避免高峰期, 往往选择步行。基于此, 上行高峰模式可以被描述成:
其中n是电梯台数;上行呼梯客流总量为Pu;下行呼梯客流总量为Pd;总候梯客流为V;电梯额定载客量E;表示楼层区域内试图进入轿厢并上行至目标层的总人数;表示楼层区域内试图进入轿厢并下行至目标层的总人数;表示在区域范围离开轿厢的总人数;T为顶层区域;D为基层区域。
2.2 层间交换模式
与上行高峰模式相比, 层间交换模式比较简单, 此时电梯的主要作用是交换层间人员, 客流量也相对较少, 出现的时间可能是上、下午时段。基于此, 层间交换模式可以被描述成:
2.3 下行高峰模式
在下行高峰模式下, 乘客多由乘客多由顶层或是接近顶层的区域进入轿厢并在基站离开电梯, 而在基层或是接近基层的区域很少会有上行客流呼叫, 层间乘客为避免高峰期, 往往选择步行。基于此, 下行高峰模式可以被描述成:
2.4 空闲模式
在空闲模式下, 电梯处于休眠状态, 偶有人员呼叫电梯, 客流量比单部电梯额定客容的15% 还要低。电梯空闲模式的时间主要集中于夜间或是人员流动稀少时间。基于此, 空闲模式可以被描述成:。
3 自寻优控制及优化派梯的策略
自寻优控制是在某些条件下, 探寻最优或是最满意工作状态的运行方式, 并最终获得预期的、满意的控制结果的一个动态的过程。在此过程中, 需要对被控对象进行不断的搜索, 选择最佳的运行状态, 优化自行控制对象, 使之尽可能的在动态的环境中趋向于“最优点”。在电梯群运行的过程中, 各种数据都处在不断变化的情况之下, 换句话说也就是具备极强的时变性特点以及非线性特点, 这些特点都给正常派梯带来了难度。因此, 为了提升派梯的效率以及质量, 应在充分考虑实际情况的基础上探寻最优的控制点, 合理的运用自寻优控制策略, 为电梯群控系统提供有效的派梯方案。通过计算候梯时间, 乘梯时间以及系统能耗, 来衡量一个群控方案的优劣。
3.1 平均候梯时间
平均候梯时间是从乘客按下电梯外呼按钮到某部轿厢停车之间的时间的平均值, 是衡量群控方案优劣的重要指标, 因此, 想要实现优化派梯, 应优化楼层的外呼信号, 降低平均候梯时间, 尤其是上行高峰模式以及下行高峰模式下的平均候梯时间。
3.2 平均乘梯时间
平均乘梯时间是乘客进入轿厢到达目标层之间的时间的平均值。采取有效的措施降低平均乘梯时间能够有效的降低乘客处于封闭轿厢中的不适感, 对于优化派梯也有着极强的现实意义。
3.3 系统能耗
电梯的能耗由五部分组成, 分别是:轿厢内部的照明系统以及通风系统、控制显示系统、拽引系统、驱动系统以及门机系统。在电梯的实际使用过程中, 电梯能耗的五部分遵循一定的规律, 如, 轿厢内部的照明系统以及通风系统能耗不会发生太大的变化;驱动系统的能耗比较稳定;门机系统的能耗取决于电梯的开关门次数;拽引系统能耗的大小取决于电梯的行程。因此, 想要降低某个固定电梯的能耗应从降低拽引系统能耗以及降低门机系统能耗两个角度出发, 不仅节约了能源以及电梯运行的成本, 更降低了电梯的损耗, 增加了电梯的使用寿命。基于此, 我们可以将派梯的过程定义为与平均候梯时间、平均乘梯时间以及系统能耗相关的函数, 具体如下示:其中AWT是平均候梯时间;ART是平均乘梯时间;RC是系统能耗。值得一提的是, 对于不同的电梯系统而言, 因为电梯的运行模式侧重点不一样, 所以派梯的评价函数比如会有所区别, 故而应在上述派梯评价函数的基础上进行适当的调整, 合理的删减变量, 并最终设计出最优的派梯方案。
4 结束语
电梯已经是人们生产、生活过程中不可或缺的一部分, 研究不同的电梯运行模式, 探究多模型电梯群控的自寻优策略具有极大的意义。本文围绕四种电梯运行模式提出了针对性的优化措施, 希望能优化电梯运输, 为人们提供优质的电梯乘坐服务。
参考文献
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电梯群控系统 篇6
电梯群控系统(EGCS)用来管理多部电梯[1](3台或3台以上),作为一个有机整体,使用1个自动控制系统调度每一台电梯的运行,目的是提高垂直交通系统的运行效率[2]。
提高电梯群控系统效率,系统客流的分析是关键之一,只有正确把握电梯群控系统面临的客流状况,才能正确的进行梯群调度。国内外有学者通过遗传算法不断搜索寻优的方法来自动适应交通客流的变化,这种方法不事先确定电梯群控交通模式[3,4],虽然能自动优化出最佳派梯,但由于系统算法的复杂性,群控系统实时性差。有学者采用支撑矢量机进行电梯群控交通流预测,并取得了较好的效果[5,6];也有学者采用基于马尔科夫链的群控电梯上行高峰派梯方法[7],但是它们都处于实验室仿真阶段,真正实用有效的方法还有待于进一步研究。
本研究提出一种基于贝叶斯决策理论的实用新型电梯群控系统交通模式识别的方法。
1 电梯群控系统的交通模式
对电梯群控系统而言,建筑物的类型是系统的一个重要变量,不同用途的建筑物类型,群控系统所面临的客流模式或者说交通模式是不一样的。笔者曾经不考虑建筑物类型,以梯群中各梯的运行状态的组合作为电梯模式的划分,发现这种情况比较适合于群控组电梯比较少的情形,否则会发生电梯状态组合的“爆炸”,且存在控制算法实现困难等缺点。因此,本研究就以独家公司办公大楼来分析讨论群控电梯模式识别。电梯群控系统的交通模式一般分为[8]:①客闲状态;②平常状态;③上行高峰状态;④分区上行高峰状态;⑤下行高峰状态;⑥分区下行高峰状态;⑦午饭交通状态;⑧特殊动作状态;⑨乘客服务状态。独家公司办公大楼群控电梯交通模式可简化为:①、②、③、⑤、⑦、⑧。
2 电梯群控系统交通模式识别
2.1 电梯群控系统交通模式空间的确定
模式识别就是试图确定一个样本的类别属性,即把某一样本归属于多个类型中的某一个类型[9]。通过上述交通模式的分析,独家公司办公大楼群控电梯交通模式空间可确定为:
U={ω1,ω2,ω3,ω4,ω5,ω6} (1)
其中,ωj(1≤j≤6)为群控电梯系统的模式空间中的交通模式,分别定义为:
(1) ω1为空闲交通模式—大楼的客流稀少,乘客的到达间隔很长;
(2) ω2为平常交通模式—上行和下行乘客数量大致相同,并且各层之间的交通需求基本均衡;
(3) ω3为上行高峰交通模式—全部或者大多数乘客在建筑物的门厅进入电梯且上行;
(4) ω4为下行高峰交通模式—全部或者大多数乘客乘电梯下行到门厅离开电梯;
(5) ω5为午饭交通模式—上下行的乘客都很多;
(6) ω6特殊交通模式—主要的客流是朝着某一(二)层去或从某一(二)层而来,而该层不是门厅。
2.2 电梯群控系统交通模式识别特征空间Γ确定
在电梯群控系统模式识别当中,还必须确定模式识别特征空间Γ。在进行模式识别的时间段里,首先必须得到一些直接的测量数据,如群控组外呼信号和内呼信号等,然后必须对这些信息进行综合,以得到可用于交通模式辨别的特征值。为使问题简化,在可能的情况下应尽量减少特征值的数量。本研究根据对每种交通模式定义的分析,将特征空间Γ定义为:
Γ={x1,x2,x3,x4,x5}T (2)
式中 x1—一个时间段内总的客流量(总的乘客数);x2—进门厅的乘客数;x3—出门厅的乘客数;x4—最大特殊楼层客流量;x5—次大特殊楼层客流量。
以上5个特征值xi(1≤i≤5)实际上是对内外呼梯指令采样后的统计结果,这也是电梯群控系统模式识别过程中对采样数据的预处理过程。这些特征值能基本反映一个时间段的交通特征,对于辨别交通模式是合适的。一般选取5 min作为交通统计和模式识别的时间间隔。通过对上述特征的进一步分析可知,上高峰、下高峰和空闲模式的辨别与最大和次大特殊楼层客流量x4和x5无直接关系,而特殊交通模式和平常交通模式只与x4和x5有直接关系。
2.3 电梯群控交通模式识别分类器的设计
要完成电梯群控交通模式识别,模式分类器的设计也是必须的。用模糊数学来进行模式识别时,由于模糊数学的方法没有学习的功能,使得分类器的优化设计及修改模糊规则很不方便。而用神经网络进行模式识别时,学习样本制定比较困难,网络学习很麻烦。因此,本研究采用贝叶斯决策法进行电梯群控交通模式识别分类器的设计。电梯群控系统交通模式识别贝叶斯分类器的设计,实际上是要建立一个贝叶斯鉴别函数,它使电梯群控系统各交通模式之间有一个清晰的界—决策面,使得特征空间Γ中的一个特征向量归属于ωj(1≤j≤6)。
根据贝叶斯决策理论,必须首先知道电梯群控交通模式空间中各模式的概率,即必须事先知道概率P(ωj),(1≤j≤6),且undefined。具体地,依据每种电梯交通模式在24小时中所占的时间比例,就可以确定概率P(ωj)。
其次,对于特征空间Γ中反映电梯交通模式的具体特征向量x,在进行贝叶斯决策时,还必须知道每一种交通模式下的条件概率undefined。将一昼夜的时间按5 min为单位划分为m等分,则m=288,这样对所有采样到的特征值序列x进行预处理后,都可以将本研究所提出的6种交通模式的条件概率密度近似定义为正态分布。其实,特征值x是时间的函数,即x=f(t),所以对采样到的特征值x进行预处理的方法是,依据规则F(规则F是电梯专家的经验知识)将取自不同时间段的特征值量化为x′,这样x与x′形成了一一对应关系,即undefined与undefined之间形成一种映射关系。同时根据电梯专家的经验知识,确定条件概率undefined的条件概率密度函数值。这样,根据不同时间段的条件概率密度函数值就可以生成电梯不同交通模式的条件概率密度函数。上述过程本研究通过电梯上行高峰交通模式来进一步说明。一般来说,早上7:45~9:00是上班高峰时间,那么以5 min为时间间隔进行特征值提取,假设提取到的特征值如下所示:
x1=(5 5 0 0 0)Λt∈(7:45,7:undefined;
x2=(8 7 0 0 1)Λt∈(7:50,7:undefined;
x3=(12 11 1 0 0)Λt∈(7:55,8:undefined;
x4=(15 12 1 2 0)Λt∈(8:00,8:undefined;
……;
x12=(7 4 2 0 1)Λt∈(8:55,9:undefined。
经过上述步骤对特征向量的预处理后(该预处理中的量化是一种局部线性量化的方法),再结合电梯专家的知识经验就可以获得电梯上行高峰交通模式的条件概率密度函数,如图1所示。对于其他电梯交通模式采用类似的处理,对所有电梯交通模式的这种处理实际上是电梯模式识别分类器的“有师”自学习过程。这样用贝叶斯公式就可以求得对于一个具体的特征向量x,属于电梯上行高峰交通模式概率:
undefined
基于最小错误率的贝叶斯决策的决策规则或鉴别函数可表示为:
如果undefined,则x∈ωj (4)
因此,根据上述鉴别函数,如果知道电梯群控系统各种交通模式在特征向量x下的概率,就可以进行决策判断x属于哪一种电梯的交通模式。
2.4 电梯群控模式识别分类器的优化和临界决策
对于一个通过自学习设计完成的分类器,必须对其进行优化处理,否则会导致分类设计的失败。对分类器的优化实际上就是对分类器的训练过程,从特征空间Γ中取出大量的特征值对分类器进行模式识别训练,直到分类器的识别错误率为最低。
临界决策面在电梯群控交通模式识别当中可以表示为:
undefined
式中 i,j—电梯的两种交通模式,i≠j。
在本研究中,临界决策错误概率表示为P(e),则要求概率P(e)必须极小化。电梯的6种交通模式将特征空间Γ分为6个领域,分别为R1,R2,…,R6,则P(e)可表示为:
undefined
从上式可以看出,P(e)的值实际上就是电梯各种交通模式在决策面左右的重叠面积,因此要使P(e)的值极小化,则在特征向量的预处理过程中必须使电梯各种交通模式下的概率密度函数尽量地离散,使模式间的重叠面积尽量小,保证模式识别尽可能的正确。另外,如果的确碰到完全意义上的决策面判决,则模式识别为上一时间段的电梯交通模式。因此,本研究所采用的电梯群控交通模式识别方法也称基于最小错误概率的贝叶斯决策。
3 仿真实验和结果分析
本研究通过实验手段对电梯群控系统交通模式识别方法进行了仿真实践。笔者利用BP电梯控制器及其内嵌的虚拟井道信号系统构成单台电梯并组成4台群控电梯;另外,设计了专门的群控控制器和利用VB编程语言设计了呼梯指令模拟,用来产生内外呼梯指令(如图2所示)。通过呼梯指令模拟,可以人为产生本研究阐述的6种交通模式,以检验提出的基于贝叶斯决策的电梯群控模式识别的准确性和群控派梯的效率。
群控系统进行仿真实验的仿真参数设置,如表1所示。在本仿真中,群控电梯的派梯采用传统的最小长候梯算法,算法目标是降低乘客的乘梯服务时间(包括候梯时间和乘梯时间)。
电梯群控系统性能比较如表2、表3所示。从表2的数据来看,和无交通模式识别的群控系统相比较,基于贝叶斯决策交通模式识别下的群控系统在平均候梯时间和乘客乘梯时间两项电梯群控系统评价指标分别提高26.3%和22.3%,但电梯启动次数性能指标或电梯能耗指标略有下降,总体上不影响群控系统性能的提高。从表3的数据看,和基于支撑矢量机模式识别的群控系统性能相比较,基于贝叶斯决策交通模式识别的群控系统在平均候梯时间和乘客乘梯时间两项电梯群控系统评价指标分别提高19%和12.5%,且能耗也有所降低。从表2的数据与表3的数据还可以看出,提高电梯群控系统效率,客流模式识别是十分必要的,因为无论是哪一种模式识别方法下的群控系统,都比无客流分析的系统效率要高。
4 结束语
对电梯群控系统客流进行分析,并让群控系统自动适应客流的变化的研究对提高电梯群控效率是十分重要的。本研究提出的基于贝叶斯决策的电梯群控模式识别方法,通过仿真实验证明,该识别方法科学、合理,并且和其他的客流分析方法相比,能更好的提高电梯群控的效率。
摘要：为了提高电梯群控系统运行效率,针对国内外电梯群控交通模式识别研究存在的问题,提出了用贝叶斯决策理论对其交通模式进行识别。论述了电梯群控系统交通模式、交通模式鉴别的特征参数、交通模式识别分类器的设计及优化,并实现了电梯群控性能的提高。仿真研究结果表明,基于贝叶斯决策的电梯群控系统交通模式识别方法科学、合理,能提高群控电梯的运行效率。
关键词：贝叶斯决策,电梯群控系统,交通模式,模式识别
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