电梯交通系统(Ⅱ)──电梯交通系统运行参数表达式的改进及应用

在作者建立了描述电梯交通系统的数学模型[1]以后，出于需要，本文对描述电梯运行的几个参数表达式做了改进，这对于建立符合我国国情的电梯交通系统和积累数据，将有意义。     

电梯交通系统（Ⅱ）—电梯交通系统运行参数表达式的改进及应用

在作者建立了描述电梯交通系统的数学模型以后，出于需要，本文对描述电梯运行的几个表达式做了改进，这对于建立符合我国国情的电梯交通系统和积累数据，将有意义。     

日本三菱电梯群控系统中的电子新技术

日本三菱电机公司近十余年来先后推出了阿古塞尔、古兰特和AI2100等型号世界上先进的电梯系列，本文介绍了电子新技术在这些新型号的电梯群控系统中的应用，以作为我国在推广和提高建筑领域电子技术应用方面的参考。     

现代电梯群控系统与人工智能技术

介绍用模糊逻辑、专家系统和神经网络等人工智能技术描述电梯交通系统的动态特性，讨论了人工智能技术在现代电梯群控系统中的应用。     

电梯交通配置系统CAD的研究与开发

首先对电梯交通配置系统进行了深入的分析研究,对变量的计算公式和参数的取值进行了修订;在此基础上设计了计算机辅助电梯交通配置设计软件。     

电梯交通模式的模糊神经网络识别

交通模式识别的准确性将直接影响群控系统的整体性能,通过对各种电梯交通模式识别方法优、缺点的分析比较,考虑电梯交通模式的判断条件,结合神经网络和模糊推理,设计了一种基于模糊神经网络的电梯交通模式识别方法,该方法能够适应各种交通流模式的变化,并采用相应的电梯群控调度策略。     

基于模糊神经网络的电梯群控系统的智能调度

提出一种新的电梯群控系统（ＥＧＣＳ）的评价函数,综合考虑电梯运行的评价标准并建立了相应的模糊规则。同时把这些规则映射到模糊神经网络中进行学习,提高了调度的智能性。为保证神经网络每层权值的物理意义和改善规则间的重要性,提出了部分层学习算法,并推导了中心值、宽度学习算法。最后利用面向对象的方法实现了电梯群控系统的仿真软件,结果表明此调度策略的优越合理性。     

基于CIBSE标准对国内建筑电梯配置发展的研究

电梯是生活中最常用的主要交通工具,其能够大大提升生活质量,给人们的生活带来便利。文章以英国英国皇家注册设备工程师协会电梯委员会编写的《CIBSE Guide D:2020 Transportation Systems in Buildings》标准为基础,以国内办公和酒店为例,探讨电梯的数量计算方法和电梯对于大楼品质的影响,最终给出最合适的电梯数量布置及控制方式,以此来对大楼的品质进行提升。     

基于多传感器的电梯群控系统研究

从提高电梯的乘坐舒适度出发,设计了一种基于多传感器的电梯群控系统.该系统通过配置多个传感器,获取乘客信息,并采用多规则加权的模糊算法分配任务,使系统的设计更加人性化.     

电梯交通配置图线研究

根据作者建立的电梯交通系统整体有向图，对电梯交通分析和配置从图线上为用户提供一种切实可行的、简便的方法。它是完成最优购置和配置电梯，进行梯群模糊控制和设计专家系统时不可缺少的技术手段。     

电梯配置设计的计算机辅助分析

提出了对电梯交通计算机辅助分析的基本方法，概述了国内外电梯交通分析理论发展情况，提出了电梯交通的计算机辅助分析原理，重点介绍了分析步骤，适用于一般高层建筑物的电梯配置和运行分析，最后列举了金融大厦电梯运行的计算机辅助分析。     

基于专家系统的电梯故障检测

文章首先简要地介绍了专家系统在自动控制领域的应用,然后着重介绍了专家系统在电梯故障检测中的应用,说明专家系统能成功地解决智能控制领域的一些问题。应用实际表明,我们设计的系统很好地发挥了专家系统的智能性,使专家的知识经验、推理能力被很好的应用于电梯的故障检测,大大减少了电梯厂家电梯出厂前的调试工作量。     

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。     

电梯群控智能系统与智能控制技术

对国内外电梯群控制技术,尤其是近年来的电梯群控技术的发展状况进行综述,讨论了智能控制技术在现代电梯群控制系统中的应用,并指出需要进一步研究的几个问题。     

基于模糊神经网络的电梯群控系统调度方法研究

电梯群控系统是一个复杂的决策系统,具有多目标性、随机性和非线性等特点,难以采用精确的数学模型加以描述,因而传统的控制方法很难提高系统性能.将模糊控制技术与神经网络技术相结合,提出了一种能适应各种交通客流状况的调度方法,设计了各电梯响应呼梯信号的综合评价函数,通过神经网络的学习能力调整各评价因素(候梯时间、乘梯时间、能量消耗、拥挤度)的权重系数,从而确定最佳派梯方案.仿真实验结果表明,此方法能在各种交通客流状况下实现合理的电梯调度,验证了此方法的有效性.     

电梯群控系统的交通模式识别

介绍了应用两个模糊神经网络分两步进行电梯群控系统交通模式识别,提出了利用专家知识获取样本和训练网络的步骤,实际数据测试结果表明,该方法能准确地辨识出各种交通式所占的比例,对群控器的派梯可起到很好的指导作用,从而提高电梯群控系统的服务性能。