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。     

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。     

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。     

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。     

基于S7-1200 PLC的多目标电梯群控系统算法分析

现代化电梯的智能化水平要求日益提高,电梯群控系统设计如何优化联动以满足不同时间载客需求尤显重要。基于最短乘梯时间调度原则,根据实际工程的需求优化参数,通过最优的电梯群控算法实现在高峰期对3部10层电梯进行智能调度控制。以博途软件为开发平台,通过PLC编程及仿真调试,实现了调度控制智能化的目标,控制系统不仅明显地缩短了乘客乘坐电梯的时间,还降低了电梯的能耗,使得电梯更为智能和节能。     

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。     

基于模糊控制的电梯群控系统算法设计

为了适应当前建筑物和电梯技术的高速发展,在电梯群控系统运行特点的基础上,采用模糊控制的分析方法,提出基于模糊控制的电梯群控系统算法,提高了电梯的利用率,减少乘客的平均等待时间.主要阐述群控电梯模糊控制系统的工作原理及结构,分析算法的思想,计算流程及其实现,同时,给出必要的评价函数及计算公式.     

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.     

基于交通流模型的预约电梯群控算法研究

针对传统电梯群控系统乘客乘梯时间的不可知性及随之导致的梯群服务效率低、能耗大等问题,对电梯群控系统的结构、呼梯方式、派梯算法等方面进行了研究,提出了一种含有目的层预约设备的电梯群控系统,目的层预约设备可得到含有目的层信息的确定呼梯信号,利用交通流作为输入,构建并训练了模糊神经网络,实现了交通流模型的识别。最后,基于VB和Matrix VB编写了电梯群控系统的仿真系统,并进行了仿真计算。研究结果表明,基于交通流模型的目的层预约电梯群控算法能在不同交通模式下采用不同的群控策略,实现了不同交通模式下电梯群的优化控制,提高了系统的运行效率和性能,验证了算法的有效性与可行性。     

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。     

光散射法测试粒径的一种优化反演组合算法

在目前常用的激光粒度仪反演算方法的优点和缺点基础上,为了实现各种方法的稳定性与准确性的统一,提出一种基于退火演化算法和遗传算法组合的随机反演方法,该方法具有更强的全局收敛性,也具有对粒径分布形状不敏感、抗噪声能力强等优点。该算法能对具有单峰及双峰分布形式的颗粒尺寸进行精确求解,并获得合理的颗粒粒径分布结果。     

间歇过程PSO SQP混合优化算法研究*

针对SQP算法在求解具有复杂约束的间歇过程优化时容易陷入局部极值点的问题,本文提出一种PSO-SQP混合优化算法。该算法首先采用外点罚函数法将间歇过程有约束的优化问题转换为无约束的优化问题,利用PSO强大的全局搜索能力对其进行求解,并把搜索结果作为SQP搜索初始点,以此弥补SQP全局搜索弱的缺点,再利用SQP良好的局部收敛性和较强的非线性收敛速度对原优化问题进行精细搜索,弥补了PSO局部搜索弱的缺点,通过不断的迭代最终获得优化问题的全局最优解。该算法充分利用了SQP和PSO的优缺点,增强了其对复杂约束优化问题的求解能力。将本文提出的算法用于连续搅拌化学反应系统温度控制中,仿真结果表明产物浓度能够充分逼近期望值,且反应器的温度轨迹收敛,从而验证了该算法的有效性和实用价值。     

基于联合作业序列的遗传算法求解第二类装配线平衡问题

分析了可行作业序列与联合作业序列对求解装配线平衡问题的影响,以及两种序列之间的区别和联系,并针对第二类装配线平衡问题,提出一种基于联合作业序列的遗传算法.该算法依据作业顺序图生成初始群体和构造交叉算子、变异算子,保证只在可行作业序列中搜索最优解,从而提高了算法运算效率和计算结果的精度;联合作业能够为工作站释放更多的空间...     

基于遗传算法的激光打孔路径优化

针对目前激光打孔过程中存在的问题,采用遗传算法对激光打孔路径进行优化.建立了路径优化目标函数模型,对激光打孔路径优化总体设计,遗传算法的实现所需要的适应度函数、选择算子、交叉算子、变异算子等遗传操作进行了说明,并通过实例说明,采用遗传算法对激光打孔路径进行优化,可以显著地提高激光打孔加工效率.     

Time-optimal trajectory planning based on improved adaptive genetic algorithm

This paper investigates a trajectory planning algorithm to reduce the manipulator's working time.A time-optimal trajectory planning (TOTP) is conducted based on improved adaptive genetic algorithm (IAG...     

Implementation of an adaptive feed speed 3D NURBS interpolation algorithm

NURBS (non-uniform rational B-spline) interpolation algorithms have been provided in modern CNC (computer numerical control) systems. However, most of them focus on a constant feed speed without considering the contour accuracy. In order to deal with this problem, an adaptive feed speed interpolation algorithm for 3D NURBS parametric curves with confined chord errors is proposed. When the instantaneous radius of the curvature is small enough, the proposed interpolation algorithm automatically reduces the feed speed to meet the specified chord error. In the other situation it uses the second-order Taylor’s expansions approximation interpolation algorithm to obtain a constant feed speed so that the contour accuracy in the CNC system is guaranteed. Experimental results were provided to verify the feasibility and precision of the proposed interpolation algorithm. __________ Translated from Computer Integrated Manufacturing System, 2006, 12 (3) (in Chinese)     

基于遗传算法的圆度公差评定法与采用最小二乘法评定的比较

根据提出的计算模型,对基于遗传算法的圆度误差评定和传统上采用最小二乘法的评定算法进行了比较分析,根据方法本身的特点和计算结果,分析了二者的不同点以及在工程应用中的适用场合.所构造的模型包括边界控制点和区域随机点,其中边界控制点模拟了由圆度误差最小区域条件所定义的最大内切圆和最小外切圆,而区域随机点模拟了实际情况下测试点的随机性和不确定性.计算结果表明基于遗传算法的圆度评定法精度较高,优于基于最小二乘法的评定算法.     

基于精英选择自适应变异遗传算法的膜系优化设计

将改进的遗传算法——精英选择自适应变异遗传算法(EGAAM)用于光学薄膜的膜系优化设计。EGAAM采用了独特的自适应变异操作,该操作既使得群体保持了多样性,防止过早收敛,又加快了群体收敛速度。EGGAM对初始条件不敏感,并且可以确定膜层厚度边界,确保了设计结果的制备方便。通过减反膜、分光膜的实例优化设计表明,在相同设计条件下,用EGAAM可以得到比传统遗传算法更好的设计结果。理论与实例表明EGAAM用于膜系优化设计是高效和可靠的。     

基于鱼群算法的UPFC定容研究

针对统一潮流控制器(UPFC)的容量正确选择问题,介绍了一种由UPFC安装的收益和成本函数确定其容量的方法,提出了利用一种较新的智能算法—鱼群算法以寻找最优补偿电压(标幺值),进行UPFC安装容量的寻优,从而确定UPFC的容量。为了比较鱼群算法的寻优特点,利用遗传算法与其进行了比较。最后以IEEE 14节点系统为算例,通过鱼群算法对目标函数进行了寻优,经过Matlab仿真,得到了收益与UPFC串联侧注入电压幅值的关系曲线及其迭代过程情况。经过分析,算例结果表明,鱼群算法具有克服局部极值、取得全局极值的能力;该算法中仅使用目标问题的函数值,对搜索空间有一定的自适应能力;其具有对初值与参数选择不敏感、鲁棒性强、简单易实现、收敛速度快等优点。     

采用FPGA技术实现DDA插补算法的研究

在Xilinx ISE开发平台上,运用硬件描述语言VHDL设计了DDA直线插补程序与DDA圆弧插补程序,并使用ModelSIM6.1进行功能仿真,选用Xilinx公司Spartan-3E系列的器件进行下载配置,硬化实现了DDA插补算法.