基于成批服务模式的电梯交通配置方法

高品质的电梯交通系统既要保证系统的服务数量,又要保证系统的服务质量.针对传统电梯交通配置忽视仿真验证的情况,提出一种基于成批服务的电梯交通配置方法.该方法采用面向对象的离散事件驱动技术,描述乘客和电梯的动态行为,实现了对电梯交通配置服务质量的仿真评价,依据评价的结果对交通配置进行调整,使交通配置既考虑乘客处理能力,又兼顾服务质量.该方法完善了电梯交通配置理论.仿真试验表明该方法的有效性.     

基于马尔可夫网络排队论的电梯交通建模及应用

为优化电梯配置，分析了电梯交通流．利用马尔可夫网络排队论对电梯交通流建模，并求解该模型，然后将求解结果应用到电梯配置中，通过实例与传统的电梯配置作比较．根据两种配置结果，分别求得并分析了相应的性能指标．结果表明，基于新模型的电梯配置可有效降低乘客平均候梯时间和电梯平均载荷，从而证明了利用马尔可夫网络排队论建立电梯交通模型的可行性和优越性．     

一种集成智能的电梯群控技术

针对当前出现的多种电梯群控算法的不足，本文简要介绍了基于人工智能（Artificial Intelligence）的思想及其集成控制方法，以满足电梯客流动态随机性的要求。这种集成控制可对电梯交通模式进行识别和智能预测，从而大大减少乘客候梯时间和能量消耗．并设计了程序仿真电梯调度方法。     

马尔可夫网络排队模型在电梯配置中的应用

利用马尔可夫网络排队理论建立了电梯交通模型，在此基础上对各服务站的电梯配置交通进行计算，得到电梯的配置参数。通过与传统的电梯配置方法相比较，显示出明显的优越性，也表明了利用马尔可夫网络排队模型进行电梯配置的有效性和可行性。     

基于电梯交通实测数据的乘客O—D矩阵推算

针对简要的统计数据建立电梯交通模型的不足．提出了基于电梯交通实测数据的O-D矩阵推算方法．该方法是将极大熵原理应用于电梯交通，建立极大熵模型．并根据整数推定算法产生乘客O-D矩阵，最后给出了计算实例．     

基于电梯交通实测数据的乘客O-D矩阵推算

针对简要的统计数据建立电梯交通模型的不足,提出了基于电梯交通实测数据的O-D矩阵推算方法.该方法是将极大熵原理应用于电梯交通,建立极大熵模型,并根据整数推定算法产生乘客O-D矩阵,最后给出了计算实例.     

基于多Agent的电梯智能群控系统

给出了基于Agent的多电梯智能群控系统结构,并对其中的状态协调Agent以及调度Agent进行了深入研究,在分析电梯乘客需求的随机性与周期性特点的基础上,给出了建立客流模板的学习算法.根据乘客的现实需求和预测得出的潜在需求对梯群预测调度,给出了选择客流模板的算法和基于乘客需求预测的最大引力派梯算法.该方法能够利用预测的乘客需求,尽量减小调度的滞后性,从而减少乘客的平均候梯时间及长时间等待率.仿真结果显示了该方法的优越性.     

基于FPGA的自动升降电梯控制器设计

针对传统单片机设计的电梯控制器外围电路复杂，性能不稳的缺点，提出了基于FPGA的电梯控制器设计。控制器以FPGA芯片为核心，各种功能通过在FPGA设计工具中用VHDL语言进行描述，在集成软件环境中进行编译、调试及综合，使用专用下载电缆将程序代码下载到芯片中以实现其功能。从程序仿真图上可以看出该控制器提供6个楼层多用户的载客服务并指示电梯的运行情况。该方法不仅简化了电路设计，提高了控制器抗干扰性，而且降低了功耗，具有广阔的发展前景。     

电梯服务系统仿真设计

研究了群控系统的特点，分析了电梯乘客的泊松到达模式并据此产生乘客流数据，在此基础上，设计开发了电梯服务仿真试验系统，采用面向对象技术对软件系统进行构造，硬件系统参考实际电梯系统设计实现，试验系统的群控模块可针对不同群控策略重新构造进行仿真研究，给出了一种基于多目标控制的群控算法运行实例。     

电梯检测中电梯运行共振原因探讨

电梯在日常运行过程中,由于上下运动,经常会出现这样的问题,即轿厢有明显的振动,且还发出嗡嗡的声响。造成电梯振动的原因多种多样。就电梯检测的基本指标来说,电梯的运行必须保证乘客的舒适感,但是电梯的振动与该指标相违背,因此,需要对此采取相应的措施进行解决。对电梯检测中电梯运行共振原因进行了分析。     

一种电梯客流交通分布的求法

分析了现有电梯交通分布求法的不足，借鉴公路交通领域里OD分布的分析方法，提出了适于电梯实时调度控制和群控客流仿真所需的OD分布的求解方法．     

电梯乘客O-D矩阵推算问题的遗传算法

根据电梯交通实测数据,依据极大熵原理,建立了乘客O-D矩阵推算模型.为了求解此模型,提出了一种有效的遗传算法.结合该问题的特定领域知识,设计了乘客O-D矩阵推算问题的矩阵编码方法,根据该编码的初始化方法能保证初始种群的可行性.针对矩阵编码提出了特殊交叉算子和变异算子,以保证生成有效的新个体.通过计算实例验证了该求解算法的有效性.     

DEDS故障诊断方法在电梯中的应用

针对电梯这种复杂机电系统难以建模的特点，提出基于随机自动机的离散事件动态系统（DEDS）故障诊断方法．深入研究电梯门系统的故障机理，对各元件的典型故障进行分类，并抽象出各元件的事件集和状态集．将传感器信息和事件发生的可能性信息加入逻辑模型，得到系统的随机自动机模型．把门锁装置从门系统中分离出来，建立电梯门锁装置的随机自动机模型，构建电梯门系统和门锁装置的随机诊断器．通过随机诊断器，对门锁系统故障发生的概率进行在线估计，并对门主体系统的可诊断性进行了分析．此方法为复杂机电系统的故障诊断提供了一条有效途径．     

基于遗传算法模糊神经网络的电梯群控调度

提出了一种基于遗传算法的模糊神经网络的电梯群控调度方法，即智能多模式群控调度方法，其特点是能够适合于各种交通流模式，该文详细介绍了这种方法的设计思想、结构及其实现，并进行了仿真试验。仿真结果表明，该方法能够适应各种交通流模式的变化，实现了在各种交通模式下根据各种相应服务要求进行电梯合理调度的目标。     

基于人工免疫算法的电梯交通动态分区的优化

提出了一种利用新兴的人工免疫算法优化电梯高峰客流动态分区的新方法，实现了非连续楼层的优化计算．剖析了电梯交通的动态分区模型，设计了动态分区模型的人工免疫算法，并对之做了比较仿真研究．仿真结果表明，基于该算法的动态分区在处理客流分布不均匀的电梯交通时，表现出良好的性能．该算法能快速地找到电梯交通的最优分区或者次最优分区，具有一定的应用价值．     

基于乘客状态的电梯群控策略

提出了一种基于乘客状态的电梯群控策略.该群控策略指出一次乘梯活动是指乘客的状态由就绪状态到完成状态的完整连续过程.结合目的层预约概念,能提前获得乘客的目的层信息.这样,群控策略能为每个乘客指定最优乘坐电梯号,缩短了乘客的候梯时间和乘梯时间.乘客在乘梯活动中被分成4个状态,通过乘客状态来跟踪乘客行为.同时设计了4个工作队列,以方便派梯中心对乘客的管理.仿真实验证明该群控策略可得到很好的效果.采用群控的电梯系统与未采用群控的电梯系统相比,在效率和耗能上均有很大的改善.     

基于季节自回归单整移动平均模型的电梯交通流递归预测方法

针对电梯交通流预测提出了一种基于季节自回归单整移动平均（SARIMA）模型的递归预测方法．通过离线分析,对电梯交通流利用时间序列分析得到初始的SARIMA模型,引入异常值检测对训练数据中的异常值进行修正,利用修正的序列得到电梯交通流SARIMA模型;在线预测时,将离线得到修正的SARIMA模型转化为状态空间形式．通过Kalman滤波实时调整状态向量,实现电梯交通流的实时在线预测仿真表明该方法具有很好的预测性能,且运行时间短,满足实时性的要求．     

电梯被动安全系统的设计方法

提出了一种利用数值仿真与常规方法相结合的电梯被动安全系统设计方法．该方法利用非线性显式有限元仿真技术研究电梯、乘员、保护装置的耦合作用下电梯人机安全，并针对不同产品的功能要求和相应的电梯事故特点，以特定事故环境中的结构响应或乘员损伤为依据，评价和设计电梯被动安全系统．经试算分析，验证了该方法的可行性和优越性．