电梯上高峰动态规划分区控制方法的研究

研究电梯在上高峰模式下,采用动态规划方法进行动态分区的电梯群控方法.将乘客的乘梯时间和候梯时间作为目标函数,在上高峰模式下对电梯群控的各部电梯进行最优分配,达到节能、快速和提高电梯利用率的目的.通过几种群控算法的仿真比较,验证了基于动态规划方法进行动态分区电梯群控方法的良好效果.     

多模型电梯群控的自寻优策略

本文对大量电梯实际运行数据进行分析,将电梯的运行模式分为上行高峰模式、层间交换模式、下行高峰模式和空闲模式等4种情况.根据多模型控制的思想,对不同的交通模式,设计不同权值的评价指标函数,构成多模式自寻优控制器.在多个控制策略的基础上,采用神经网络构成切换机制,给出电梯群控多模型控制器.我们在电梯群控仿真平台上进行了验证,结果显示了本文提出算法的有效性.     

电梯群控系统的最优调度仿真

在电梯群控节能优化问题的研究中,电梯群控调度是一个开放、动态、复杂系统的多目标优化问题。但是目前大多数群控系统都采用了乘客最少候梯时间的原则来派梯,并没有从电梯的能源消耗等综合因素来调度电梯,从而降低了电梯群控系统的调度性能。并且传统的调度方法在全局收敛性上不能得到很好的满足。为此提出一种蚁群算法的电梯群控系统来进行最佳电梯调度,利用乘客的候梯时间、电梯耗能和电梯拥挤度作为算法的变量数据,并且建立多目标评价函数的蚁群优化模型的控制器,通过蚁群算法进行仿真,验证了蚁群算法对电梯群控得到良好效果,并解决了电梯群控制器对电梯调度单一和全局快速收敛性的问题,为提高电梯群控调度性能提供了参考。     

电梯动态分区算法及其遗传进化研究

该文对具有不均匀楼层需求和楼层人数的电梯系统的上行高峰交通、下行高峰交通及层间交通进行分析,得到具有动态分区的电梯群控系统每个轿厢的等效往返一次运行时间RTT,并应用遗传算法来搜索能使各梯等效往返一次运行时间和乘客输送能力最优的分区方法。     

智能多模式电梯群控调度方法的研究与实现

电梯群控系统的任务是有效地运送乘客，提高电梯运行效率，改善服务质量，根据大楼不同交通流状况识别不同的交通流模式，并采用最合适的调度方法分派电梯是提高群控性能的关键，实现了一种基于模式识别的智能多模式电梯群控调度方法，该方法可以在一天中根据不同的交通流状况，提供不同的群控策略，从而使电梯服务更优，仿真实验表明了这种电梯调度方法是有效的。     

智能多模式电梯群控调度方法的研究与实现

电梯群控系统的任务是有效地运送乘客，提高电梯运行效率、改善服务质量．根据 大楼不同交通流状况识别不同的交通流模式，并采用最合适的调度方法分派电梯是提高电梯 群控性能的关键．本文实现了一种基于模式识别的智能多模式电梯群控调度方法，该方法可 以在一天中根据不同的交通流状况，提供不同的群控策略,从而使电梯服务更优．仿真实验 表明了这种电梯调度方法是有效的．     

基于现场总线的电梯群控模型及其算法

分析了几类现场总线和电梯群控的特点,提出一种基于Profibus现场总线的电梯群控模型和一系列易于在现场总线上实现电梯群控的算法。在搭建的电梯群控模型上实现了并行控制和多目标规划电梯群控算法。同时预测未来现场总线技术和现代控制方法的一个巧妙的结合方法：在线运行,离线学习。从实现的电梯群控效果和模糊神经网络算法仿真的效果来看,多目标规划算法是一个不错的电梯群控算法,但是相对于模糊群控算法来说略有不如。因此,这种在线运行,离线学习的策略将来一定能够在可靠的现场总线控制网络和运算能力相对较强的PC机之间找到一个很好的控制策略。     

电梯群控系统智能优化调度方法的研究

提出一种能够适应各种交通流模式的电梯群控智能优化调度方法．运用模糊神经网络对电梯的状态变量进行数据融合。融合出影响调度决策的电梯特征参数、通过小生境遗传算法对特征参数进行多目标优化分析，完成最优调度．仿真实验表明，该方法能够在各种交通流模式下进行相应的合理调度。     

目的层预约与多智能体协调的电梯群控调度方法

针对电梯群控调度过程中交通流和乘客目的楼层的不确定性,为克服集中式群控系统计算瓶颈问题,提出了基于目的层预约结合多智能体技术的电梯群控调度方法。首先,设计了该电梯群控调度系统的结构,分析了目的层预约的多目标评价函数;然后,提出基于模糊逻辑的电梯交通模式在线识别方案,实现实时地更新不同交通模式下对应的各控制目标的权系数;最后,结合多智能体技术具有良好的实时性和自主性的特点,将各轿厢运行控制器和群控制器映射为多个代理,通过各个代理之间协调多目标优化任务以得到平均候梯时间、平均乘梯时间及能源消耗整体最优的分布式电梯群控调度算法。     

多目标电梯群控系统的研究

为适应高层建筑和群控电梯的发展,木文对多目标的电梯群控系统进行了研究。由于系统的复杂性,所以必须采用优化调度的方法,通过分析群控系统的多目标要求,建立了多目标优化模型,提出了客流交通模式的识别方法,并给出了不同交通模式下的调度策略和群控方法,从而提高系统的性能。     

电梯群控系统的一种鲁棒离散优化调度策略

针对电梯群控调度过程中交通不确定的问题,提出一种电梯群控调度的鲁棒离散优化方法.将交通流作为不确定参数,考虑当前时刻和下一时刻交通流状况,将下一时刻交通流预测的不准确性作为不确定因素,建立电梯群控调度的鲁棒离散优化模型.针对该模型的特点,进一步提出了解决方法.仿真结果表明,该方法在电梯群控调度性能和交通模式的适应性方面得到较大改善.     

基于目的层预约的电梯群控系统建模与控制

基于目的层预约的电梯控制系统是电梯群控系统发展的新方向．首先对目的层预约形式的电梯群控系统建立电梯群控系统模型,为目的层预约思想在电梯群控系统中的研究建立仿真实验平台;然后提出一种目的层预约的多目标电梯群控策略．实验结果表明,目的层预约的电梯群控系统模型能准确描述电梯系统的动态行为,基于目的层预约思想的群控策略能有效减少乘客待梯时间和乘梯时间,提高电梯系统性能．     

基于蚁群算法的电梯群控调度优化策略研究

为了研究多台电梯的群控调度问题,并根据现有电梯调度策略的不足,建立以服务间和运行能耗为优化目标函数的调度模型,提出将电梯群控调度问题转化为离散组合优化问题,并利用蚁群优化算法求解。算法在接受众多乘客的随机请求下,能根据各电梯的运行现状,将不同层的乘客请求组合分配到相应电梯进行服务的最优调度方案,优化了群控电梯的运行模式,仿真实验证明算法能大幅度减少乘客的平均侯梯时间及缩短运行路径,证明了算法的有效性。     

基于遗传算法的层间交通模式算法研究

针对电梯群控系统层间交通模式下用户对电梯需求多样化的特点,提出了一种用于不同交通流繁重程度的层间交通模式下的调度方法,并采用遗传算法动态优化电梯调度方案,以多目标的评价函数的优化组合作为目标寻求最优派梯方案,根据电梯的运行状态和各层站的呼叫信号,构造适应度函数。在虚拟电梯群控系统环境下,对该基于遗传算法的层间交通流模式下的派梯算法进行验证、比较和分析,证明了该算法的优越性。     

基于CAN总线的电梯群控系统的设计

在分析和比较了RS485总线和CAN总线的优缺点的基础上，提出了用CAN总线构建电梯群控网络，并进行了电梯群控凋度模块的硬件、软件、及群控调度算法的设计，保证了电梯群控系统的实时性和可靠性，具有其它总线无可比拟的优越性。在保证候梯者与乘客都满意的前提下，有效地降低了能量的损耗，具有很高的实用价值。     

基于模糊BP神经网络的电梯群控系统的仿真

传统的电梯控制方法很难提高电梯控制系统的性能问题.根据电梯群控系统的特性及模糊网络理论和电梯群控系统控制目标的多样性及电梯系统本身所固有的随机性和非线性,为提高电梯运行性能,构建了电梯群控的模型.设计了多个模糊网络高斯隶属函数,实现了乘梯满意度函数、候梯满意度函数、能耗满意度函数在MATLAB上进行仿真,采用了最优函数对电梯群进行控制,通过系统验证了模糊网络的电梯群控的运行效果,达到了改善电梯服务质量、提高电梯运行效能.     

LonWorks电梯群控系统仿真平台的设计

为了提高电梯群的运行效率和服务质量,需要采用电梯群控系统来协调各电梯的运行,电梯群控系统的核心问题是电梯群控算法及其性能的测试.采用分布式设计思想,设计了一种基于LonWorks的电梯群控系统仿真平台,可以将不同的电梯群控算法程序下载到该仿真平台上测试,能比较出群控算法的性能和效率.结果表明,所设计的仿真平台能够测试电梯群控算法的优劣,是一种经济、实用、有效的实验平台.     

电梯群控系统仿真平台的设计与应用

电梯群控算法是电梯群控系统的核心部分,为了测试各种群控算法的性能,本文提出了一种基于Delphi和Matlab的电梯群控系统仿真平台的设计方法.Delphi是新一代面向对象、可视化的编程环境,而Matlab具有强大的数值计算和图形处理能力,把二者结合起来,利用DDE技术实现二者的动态数据交换.该仿真平台能够产生交通流,并根据交通流进行模式识别,模拟实际梯群的运行,并对梯群进行仿真调度,分析仿真结果.它为测试电梯群控算法、仿真电梯运行过程、进行电梯配置等工作提供了一个方便的试验平台,是研究电梯群控系统必不可少的有力工具.     

一种新的基于模糊控制的电梯群控策略

从乘客的角度出发，通过分析乘客需求，推导了乘客最大冲击次数的估算公式，提出了基于层站最长候梯时间和乘客最大冲击次数的一种新型电梯群控策略．该策略采用模糊控制设计，符合人们对电梯服务水平的语言级评价，仿真结果表明，乘客的乘梯时间和所经受的冲击次数较两种常规的群控策略有明显降低，为研究符合乘客利益的电梯群控系统奠定了基础。     

基于ABC-SA混合算法的群控电梯优化调度

为解决电梯群控系统（Elevator group control system,EGCS）时间和能耗性能不理想的问题,提出一种基于改进人工蜂群的电梯群控多目标优化调度算法。首先,针对EGCS控制目标复杂性,建立具有多评价指标的群控电梯调度模型,依据该模型的适应度值进行合理派梯选择;其次,引入模拟退火准则优化基本人工蜂群算法结构以解决算法易陷入局部最优解的问题,使用混合改进的人工蜂群算法进行多目标优化调度。仿真结果表明,所提算法在侯梯时间、乘梯时间和停靠次数三个性能指标上对比基本人工蜂群算法均有所提高,有效说明该方法在求解柔性多目标群控电梯优化调度时具有一定的优越性。