电梯群控系统多目标控制策略

分析了电梯群控系统的功能和特点，采用组合优化方法将群控系统的多个目标进行加权组合，建立了基于遗传算法的多目标优化模型，并在电梯群控仿真试验台上进行了试验．根据试验结果分析了系统性能指标．     

电梯群控系统调度算法的研究

本文主要介绍了基于专家系统的算法,基于模糊控制的算法,基于神经网络系统算法以及遗传算法在电梯群控系统中的应用.     

面向多目标的电梯群控仿真系统

本仿真系统主要目标是设计、实现一个开放性的面向多目标的电梯群控仿真系统,其目的是为以后的电梯群控算法的研究构建一个仿真平台。本系统采用基于"一次编译,处处运行"的Java语言,实现了电梯群控仿真;通过调度与虚拟环境的连接,所有控制信息和运行结果都能显示在计算机屏幕上,使用方便、简单、直观;采用面向对象设计,系统的可扩展性强;通过对电梯运行状态的仿真,实现电梯运行状态实时监控。     

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。     

基于蚁群算法的电梯群控系统节能策略的优化研究

电梯群控系统的目标是分配电梯服务以满足各层客户的呼叫需求,属典型的组合优化问题,而蚁群算法常用于解决离散组合优化问题.其良好的全局优化能力与快速收敛特性适合于电梯群控.然而当前的调度算法主要集中在减少乘客的等待和乘坐时间上,却忽略了电梯群的耗能问题.为实现节能的目标,建立了能量目标函数和电梯群控系统的蚁群模型,并给出了优化方案和收敛的算法.模拟结果证明了算法的有效性.     

基于蚁群算法的电梯群控系统节能策略的优化研究

电梯群控系统的目标是分配电梯服务以满足各层客户的呼叫需求,属典型的组合优化问题,而蚁群算法常用于解决离散组合优化问题．其良好的全局优化能力与快速收敛特性适合于电梯群控．然而当前的调度算法主要集中在减少乘客的等待和乘坐时间上,却忽略了电梯群的耗能问题．为实现节能的目标,建立了能量目标函数和电梯群控系统的蚁群模型,并给出了优化方案和收敛的算法．模拟结果证明了算法的有效性．     

PC—PLC组成的电梯群控系统

介绍一种由PC与PLC组成的电梯群控系统,讲述了系统的软件设计方法和PLC与PC之间的通讯方案。     

改进GA优化BP神经网络的电梯群控策略

在遗传算法优化BP神经网络的电梯群控系统基础上,利用遗传算法对候梯时间、乘梯时间、舒适度和运行能耗等评价函数进行搜索具有全局性的进化解,通过BP神经网络按照进化解权值进行寻优,从而获得全局最优解。为提高遗传算法的效率,在遗传操作过程中采用最优个体保存策略,同时采用了交叉率和变异率能够随适应度自动改变的自适应算法,提高了达到最优解的收敛速度。得出最优派梯方案,实现电梯的多目标优化调度。     

基于多目标规划电梯群控算法的研究与设计

随着人民生活水平的提高和城市建筑的高速发展,楼宇需要配置多台电梯以提高交通服务质量和可靠性.然而,仅靠电梯数量的增加不仅不能完全满足现代楼宇的多种要求,还会带来诸如环境污染、能源损耗、运营效率低下等问题.为适应高层建筑和群控电梯的发展,对多目标的电梯群控系统进行了研究.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.应用GE PLC控制平台实现群控电梯多目标模糊综合评判算法的研究与设计,且调试结果表征了其有效性.     

电梯系统的一种建模与控制策略

为提高电梯控制系统程序代码的通用性,适用不同层数电梯的控制要求,提出了一种新颖的控制策略,建立了以层为基础的电梯运行的动态二进制数学模型,动态识别出电梯的各种呼叫状态,利用这些呼叫状态作为电梯定向和升降的状态转移条件,成功地将动态过程简化为静态处理,简化了电梯控制系统控制的复杂性.该控制方法实现容易,提高了通用性,可推广应用.     

基于知识的自适应电梯群控制策略

为获得更低的平均候梯时间和长候梯率,提出一种基于知识的自适应电梯群控制策略.该控制策略汇集了区域权重控制算法、电梯运行操作知识以及层站召唤再分配规则,基于自适应的长候梯时间阈值,对长候梯层站召唤执行再分配操作,凸现了电梯群控制策略对复杂电梯交通的自适应性.与经典THV算法、基于知识的区域权重控制算法、人工免疫动态优化算法比较,该方法能获得更低的平均候梯时间和长候梯率.同时,其自适应能力使得该控制策略更易于应用在实际电梯群控制系统中.     

基于改进粒子群算法优化电梯群控系统

给出的粒子群优化算法是一种群智能优化技术,利用群体和个体的智能行为来求解组合优化问题,并将多目标问题分别在粒子的各子种群中以内在并行的方式搜索多个非劣解,同时对各子种群粒子的适应度采用积分排序,较好地解决了电梯群控系统的多目标问题。充分弥补了传统方法解决多目标问题出现的不足。针对不同客流强度进行分析,分别得到不同平均的候梯时间和乘梯时间,结果表明采用此种改进的粒子群算法充分保证了算法的收敛速度和精度。     

基于Lon Works总线的智能群控系统

介绍了一种基于Lon Works总线的智能群控系统实现方案，该方案利用Lon Works总线构建群控网络，提高了节点和群控系统之间通信的实时性和可靠性。基于专家神经网络技术的群控软件系统从多方面增强了系统的功能，提高了系统的运行效率。     

基于模糊控制的群控电梯调度算法研究

在分析模糊综合评判决策的数学基础上,针对大多数的群控系统采用单一评价指标的厅层呼叫方式来调度电梯,建立了多目标模糊控制的数学模型。对电梯群控系统的输入量进行分析计算,选择合适的隶属函数,提出了基于多个评价指标的模糊综合评判群控算法。在不同的交通模式下对评价指标赋予不同的权重,并对综合评价函数进行计算,通过模糊推理得到合适的派梯结果,达到使乘客满意并节约能耗的目的。对所提出的群控算法进行了仿真分析。     

电梯群控系统的实现

以实际搭建的电梯模型为控制对象,提出采用数据库结构的方式来实现电梯控制的调度策略,采用最小等待时间算法在PLC中编程计算出各个重要参数,然后在上位机中调用计算,从而优化电梯,实现群控.采用柔性Flex I/O方便地解决了电梯繁多的硬接线,采用160SSC变频器驱动电梯运行,运用设备网实现了变频器故障的自动设备替换功能,提高了系统的可靠性.     

基于CANBUS的电梯群控系统的算法与实现

为了满足高层建筑和智能化建筑的需要,在研究电梯群控系统运行特点的基础上,提出了多目标的电梯群控系统算法.采用最优化理论的分析方法,分析电梯群控模型及调度策略,以及最大限度地降低系统能耗的群控系统,并基于CAN总线的技术特点,给出了群控系统的实现方案,对电梯群控理论的研究有一定的促进作用.