双模式电梯群控调度算法的实现

针对电梯智能群控调度算法计算复杂,以及对硬件要求高的问题,提出了计算复杂度低、容易实现的双模式群控调度算法,以满足低性能控制器的需求。根据控制模式决策周期内的客流量不同,将电梯群控制模式分为能耗优先控制模式和最小等待时间控制模式;能耗优先模式调度算法以节能为目标,同时考虑电梯运行频率的平衡及乘客乘梯的拥挤程度;在最小等待时间控制模式下以等待时间最小为目标,利用等效时间法计算了每台电梯响应外召信号的等待时间,得出了最佳的呼梯分派策略,以贪婪调度机制对电梯群进行了调度;在上行高峰/空闲/随机层间/下行高峰交通流模式下对算法进行了仿真。仿真结果表明,该算法能满足不同客流状态下对电梯群控的需求,为中低端电梯群控应用场所提供了一种解决方法。     

基于PLC的电梯最小等候时间的集选控制算法

由于电梯系统的复杂性使得多部电梯的群控算法也比较复杂，通过分析住宅建筑电梯的运行规律，提出了一种基于最小等候时间的群控算法，该算法的目标是通过对多部电梯的合理调度使得乘客的等候时间最小。该算法比智能调度算法更简便实用，易于实现，并利用西门子S7-200小型PLC实现了双电梯的群控调度算法。     

鲁棒优化与多智能体协调的电梯群控调度

针对电梯群控调度过程中交通流不确定和优化求解复杂性的问题,提出一种混合鲁棒优化方法和多智能体协调的电梯群控调度方法。分析了电梯群控调度中的交通流不确定问题,建立了解决该不确定问题的电梯调度决策鲁棒优化模型。为了弥补模型求解复杂度过高的不足,进一步提出鲁棒优化和多智能体调度结合的混合调度决策方法。仿真结果表明,该方法能有效改善群控调度的性能,提高群控调度对交通模式的适应性。     

基于人像识别的电梯智能群控技术研究

随着高层建筑的不断增加,电梯群控管理运行模式得到了发展。对基于人像识别的电梯智能群控技术进行研究,以建筑内电梯实际运行环境为参照,结合人像识别,对候梯厅和电梯轿厢内部情况进行检测与判断,采取最短等待时间原则与分区调度算法,对电梯进行智能群控管理,并优化电梯调度。通过基于人像识别的电梯智能群控技术,可以节省能耗,使电梯在运行过程中更安全、更高效。     

基于鱼群算法的电梯群控调度算法

为了提高电梯群控系统(EGCS)运行效率,针对国内外电梯群控调度算法存在的问题,提出了一种将电梯轿厢内人数作为调度因素,综合考虑乘客平均等待时间、平均乘梯时间、电梯能耗的智能调度算法.将人工鱼群算法理论与实际的电梯群控调度问题相结合,通过对离散鱼群算法参数的优化、步长的改进,使其适用于电梯群控调度.该算法首先初始化一个鱼群,使鱼群中每条人工鱼当前的状态代表一种可行的调度方案,在经轿箱内人数调度因素缩小后的解空间范围内,让鱼群通过其觅食行为、聚群行为和追尾行为进行全局寻优.最后,把该算法与最小等待时间调度算法进行了比较.研究结果表明,乘客的平均候梯时间、平均乘梯时间、长候梯率较最小等待时间调度算法有明显降低.     

基于工业组态软件监控的电梯群控系统

介绍了基于最小等待时间为原则的调度算法的电梯群控系统,实现了多电梯运行优化控制及数据监控.设计方案具有简便易行,适应性强,成本低等特点,系统的实际运行结果验证了电梯群控调度算法的有效性.     

多目标控制电梯群控调度算法的优化

针对模糊推理获取电梯群控指标可信度时缺乏学习性的缺点,引入了人工鱼群算法用于决策函数的多元线性回归曲线的优化。呼梯信号和电梯运行信息经采集与计算,得到了厅层召唤等待时间(HCWT)、厅层召唤最大等待时间(maxHCWT)、剩余响应能力(CV)和召唤集中程度(GD)这4个输入变量,经模糊推理获取了平均候梯时间(AWT)、乘客长候梯率(LWP)和能量消耗(RNC)3个群控指标的可信度值,并以此为样本训练人工鱼群,获得了决策函数。经决策函数计算得到的群控指标可信度值,再与由客流交通模式决定的指标加权系数进行线性平均,以此作为目标评价函数进行电梯群控调度,实现了对电梯运行效率和节能的多目标控制。经电梯群控仿真平台评测,实验结果表明优化后的群控调度算法能明显改善群控指标。     

群控电梯目的地调度系统

为解决现有群控电梯外召板呼梯系统存在的响应效率低、调度不合理等弊端,实现群控系统的优化调度,将一种个性化的基于目的地调度的技术运用于电梯群控系统。开展了系统结构和工作原理的分析,建立了各模块问的关系和各模块间的通讯过程,提出了优化调度算法和调度策略。基于群控系统基本功能和目的地优化调度算法的实现,在型号为DMT80480T070—18WT的迪文公司生产的触摸屏上对事先利用触摸屏DGUS配置工具设计的按键界面进行了呼梯测试,利用OSBuilder软件编写的汇编程序进行了界面显示,在设计的群控模块上对用KeiluVision4编写的控制系统整体运行的程序进行了试验。研究结果表明,群控电梯目的地调度系统能方便乘客操作,且操作界面新颖;电梯响应实时性强,稳定性好,对现有群控技术具有重要的意义。     

基于蚁群算法的电梯群控系统研究

随着工业4.0时代的来临,工业互联网技术的飞速发展,在高层建筑中,对电梯的依赖与日俱增。传统的电梯多为单部运行,在高峰期已经满足不了人们的正常需求,电梯群控应运而生。群控系统是指统一调配3台以上的运动控制系统,电梯群控具有多目标性,动态性,扰动复杂,非线性的特点。若干电梯不同楼层之间包含着庞大的数据处理,为了避免轿厢过于拥堵和乘客侯梯时间较长的情况,结合蚁群算法在解决离散数据组合方面的显著优势和强大的全局优化能力,将蚁群算法和电梯群控的问题结合起来,能够更好的实现电梯的调度分配,提高系统的整体性能。通过Matlab以及电梯仿真软件Elevator Simulation仿真,从乘客乘梯的舒适性,平均候梯时间,耗能等方面验证蚁群算法的可行性。     

神经网络和模糊控制在电梯群控中的应用

针对电梯群控的多目标性、非线性、不确定性,综合考虑了电梯运行的评价标准、神经网络和模糊控制的特性.用神经网络的学习机制为模糊控制器自动提取模糊规则、调整模糊规则提供智能化基础,提高了电梯群控的智能性,使电梯应答更趋合理,防止群控电梯聚堆和忙闲不均情况的发生,大大减少了平均候梯时间和长候梯率.仿真实验及初步应用结果表明这种电梯调度方法是有效的.     

群控电梯目的层调度系统的设计

目前,随着高层建筑的发展,电梯在人们的生活中扮演的角色日益重要。高层建筑中的电梯往往是多台共同工作,为了对这些电梯进行调度,就需要通过群控系统来实现。目前,电梯的群控系统存在乘梯时间不明确、客流量分配不合理等问题,为解决这些问题,对群控电梯的目的层调度系统进行了设计,并探讨了调度算法。     

基于模糊神经网络的电梯群控智能调度

为提高电梯群控系统的性能,提出了一种基于模糊神经网络的电梯群控智能调度方法。采用模糊控制的电梯群控系统中,模糊控制的隶属函数参数难以确定,而这些参数又对系统性能产生很大影响。设计了一种模糊神经网络群控方法,利用神经网络来自学习模糊控制中的隶属函数,解决了模糊控制参数难以确定的问题。同时使电梯群控系统能适应交通流短期、长期等各种变化。仿真结果表明,基于该方法的电梯群控系统性能良好,平均候梯时间比基于模糊控制的电梯群控系统有较大的缩短。     

多电梯群控系统的优化

通过建立呼叫表的电梯群控系统优化方式,能够高效判断各电梯所在位置,并进行最优调度,极大地减少了判断运算的时间,并且通过最优的调度,极大程度上缩短了乘客的平均候梯时间,提高了电梯的运行效率,并且减少了电梯的能源消耗。     

基于多目标模糊控制的电梯群控策略

目前绝大多数电梯群控系统只根据一个控制目标（最小候梯时间）来调度电梯。该文提出了基于多目标模糊控制的电梯群控策略,不仅考虑了候梯时间,还考虑了乘梯时间和电梯的能量损耗,在此基础上,对建立的电梯群控模糊控制数学模型的相关参数进行处理,取得了良好的效果,为电梯群控策略的研究提供了一种新思路。     

基于模糊逻辑的预约电梯群控算法

基于传统电梯群控系统乘客乘梯时间的不可知性,提出了一种目的层预约与模糊逻辑相结合的多目标群控算法。首先设计了该电梯群控调度系统的结构,介绍并分析了电梯调度算法;然后分析了基于模糊逻辑的交通模式识别过程,同时给出了候梯时间、乘梯时间及系统能耗的计算公式和综合评价函数;最后,采用VB编写了电梯群控仿真系统。仿真结果表明,基于模糊逻辑的预约电梯群控系统提高了系统的运行效率和性能,验证了算法的可行性。     

电梯群控调度策略的蚁群优化算法及其仿真

电梯群控调度是解决多电梯多呼叫状态下达到节能省时的最优分配方案的问题.提出电梯群控调度要求及在评价函数的基础上对蚁群算法进行分析研究,并将蚁群算法应用到电梯群控调度策略中,通过仿真证明,该应用是合理有效的.     

基于模糊神经网络的电梯群控系统

针对电梯群控系统和智能控制的特点，考虑电梯运行的综合评价函数，结合人工神经网络和模糊控制各自的优点，设计了一种电梯群控调度算法。并通过仿真实现了此群控系统的可行性。     

基于PLC的楼宇群控电梯系统研究

为提高现代楼宇电梯控制系统的自动化程度和可靠性,把可编程控制器PLC与触摸屏相结合,开发出楼宇群控电梯智能监控系统.该系统将硬件电路组装在开关柜中,通过GT Designer组态软件开发设计动态楼宇电梯监控调度系统,并在全中文操作界面上,显示电梯运行工况及各种电气参数.整个系统集成度较高,能够满足楼宇群控电梯监控系统分...     

基于工业三层网络的电梯群控系统

介绍了基于工业网络的电梯群控系统,该系统采用三层网络结构即以太网(EtherNet/IP)、控制网(ControlNet)、设备网(DeviceNet)完成电梯群控,实现了多电梯运行优化控制及数据监控.提出了一种改进的以最小等待时间为原则的电梯群控算法,并试验系统的实际运行结果验证了其有效性.     

基于遗传算法的多目标电梯群控技术

针对目前大多数电梯群控系统都以单一目标为基础来调度电梯,提出了一种基于遗传算法的多目标群控算法,该算法不仅考虑了候梯时间和乘梯时间,还考虑了系统能耗.通过应用仿真系统对算法进行了验证,运行实验结果表明了此方案的可行性和优越性.