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。     

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。     

特征加权模糊聚类在电梯群控中的应用

为实现群控电梯的智能控制,对衡量电梯效率的平均候梯时间、平均乘梯时间和系统能耗三个变量进行数据处理,进而采用特征加权模糊C均值聚类算法对群控电梯数据进行分类,建立上行高峰模式、下行高峰模式、层间交互模式和空闲模式4种标准模式,将新的电梯采集数据通过模糊模式识别中贴近度的方法与标准模式相匹配,为后续的电梯群控提供依据,此方法与原有的模糊C均值聚类相比,有效改善聚类效果。该算法在某群控电梯模型上进行实验,取得良好的效果。仿真结果表明了其有效性。     

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.     

基于贝叶斯决策理论的电梯群控交通模式识别

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。     

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。     

一种新型的电梯节能群控系统

研究设计了一种新的电梯群控系统,尝试在减少乘客候梯时间的同时,降低电梯的能耗。实验结果表明,此系统在减少乘客的候梯时间的同时,也明显降低了电梯的能耗,保证在乘客能够容忍的候梯时间内完成任务。     

基于马尔可夫排队论的上高峰阈值策略的研究

电梯随机服务系统中的上高峰时期，进行阈值研究，有利于减少乘客的候梯时间和电梯的的停车次数。阈值是在高峰期的情况下电梯在门厅的停留策略，也即电梯每次服务的最小乘客数。利用马尔可夫排队论来求取阈值，并研究阈值随着乘客到达率增加而变化的规律，在确定好使用分区还是不分区的调度策略之后，再加上阈值策略，在群控系统中会取得很好的调度效果。仿真试验证明了该方法的有效性。     

基于以太网和CAN总线的电梯群控系统的设计

在分析了RS485总线优缺点的基础上。提出采用以太网和CAN总线共同构建电梯群控系统的通讯网络,并进行了电梯群控调度模块的硬件、软件的设计,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。     

高层电梯的智能控制策略及其程序设计

指出了当前高层电梯采用顺向控制的缺点,提出了电梯采用PLC控制,根据呼叫楼层至轿厢停层位远近、各层人员的流动情况及候梯者的候梯时间等因素综合确定电梯智能控制的控制策略,给出了程序设计流程,电梯采用了智能控制后,缩短了轿外候梯者综合等候时间及电梯的运行距离,提高了电梯运行的效率。     

基于迁移学习的数控机床节能控制决策方法

为降低机床等待过程的能耗,提出了基于迁移学习的数控机床节能控制决策方法。通过分析机床的节能控制条件,提出了机床等待过程的5种节能控制策略。考虑生产过程数据的多样性与复杂性,建立了融合深度置信网络与迁移学习的机床节能决策方法,电梯零部件制造车间的案例分析表明该方法的机床节能决策误差仅为3.2%,机床等待过程总能耗降低了52.5%。     

一种预测集中召唤电梯待机功能的研究

介绍一种可以预测集中召唤楼层的功能,它利用电梯运行的历史数据对未来某个时间需要电梯停靠的楼层进行预判。当到达某个特定时间时,根据保存的历史数据,判断某个集中召唤楼层需要的电梯台数以及分配模式,达到节约等候电梯的时间,增加峰值运载量,提高电梯利甩率的效果。     

数据驱动的机床等待过程节能方法研究

为了降低机床等待过程中的能耗,提出了一种实时数据驱动的机床等待时间预测与节能控制方法。首先,建立了射频识别驱动的生产进度评估方法,并以生产进度数据作为输入,构建了基于堆栈降噪自编码的机床等待时间预测模型;其次,依据预测的机床等待时间,提出了机床状态切换方法,以降低机床能耗;最后,通过一个电梯零部件制造车间的案例分析,表明该方法的预测误差仅为4.1%,同时将机床等待过程能耗降低了57%,实现了制造车间的节能减排。     

基于速度控制方式的电梯变频控制策略研究

针对传统的以时间为原则的电梯速度控制方式存在的低效率和低舒适性问题,采用了以相对距离为原则的速度控制方式对电梯速度进行变频控制。在电梯变频控制策略研究中,选用抛物线—直线形理想速度曲线为标准曲线,对不同距离所需采用的速度曲线进行了理论设计,以获得高效率和高舒适性的速度曲线;在硬件设计中,通过微机,并采用了串行通讯的方式和电梯主控制器以及电梯变频器进行通讯;在软件设计中,对抛物线理想速度曲线的速度值进行了分段分表保存,然后在运行中通过查表的方式实时获得准确速度值,并对电梯进行了速度控制。研究结果表明,和传统的以时间为原则的速度控制方式相比,采用这种以相对距离为原则的速度控制方式明显减少了电梯的爬行距离,提高了电梯的高效性和舒适性。