基于模糊神经网络的电梯群控调度算法.pdf
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武
汉
职
业
技
术
学
院
学
报
二
○
一
九
年
第
十
八
卷
第
六
期
︵
总
第
一
百
零
四
期
︶
在现代化城市中袁 电梯作为重要的垂直交通工
具被广泛应用袁在客流量密度大的高层建筑内袁通常
将多台电梯安装在一起,构成电梯群控系统遥 电梯群
控系统的调度问题, 实质上是一个在变化环境下的
在线调度尧 资源配置及随机最优控制的组合优化问
题
[1]
遥 由于电梯群控系统控制目标的多样性,同时由
于电梯本身所固有的随机性和非线性, 仅通过传统
的控制方法很难提高电梯的性能, 容易出现电梯扎
堆现象,导致乘客候梯和乘梯时间长袁而且电梯的启
停频繁,造成能量浪费
[2]
遥 目前针对电梯群控算法的研
究主要集中于乘客等待时间或行程时间等指标袁面向
节能的群控算法研究还比较少,最近服务原则和期望
到达时间的群控规则在实际中得到广泛应用
[3]
袁随着
人工智能技术的普及应用袁 研究人员提出了多种基
于人工智能技术的群控算法袁 包括基于模糊逻辑的
群控算法
[4-6]
尧基于强化学习的群控算法
[7]
和遗传算法
[8-9]
等遥 现有研究多采用所有乘客的平均等待时间作
为优化目标袁 虽然可以将平均等待时间控制在一个
合理水平但是并不能保证每一个乘客的等待时间的
合理性袁往往出现部分乘客等待时间超长的情况
[10-
11]
袁此外随着能源环境问题的日益凸显袁节能降耗也
成为电梯群控算法设计的一个重要目标遥 因此,笔者
提出了一种基于模糊神经网络的电梯群控算法袁该
算法综合考虑 3 个控制目标:平均候梯时间尧平均乘
梯时间尧系统能量的损耗遥 把三个控制目标作为优化
对象袁建立基于模糊逻辑的群控系统神经网络模型遥
一尧模糊神经网络
渊一冤终合评价函数构建
电梯群控系统是一种典型的离散事件动态系
统,具有非线性尧不确定性尧扰动性遥 本文以高层写字
楼内 3 部 16 层电梯作为研究对象袁每部电梯的额定
载重为 1000Kg袁额定载客人数为 13 人遥 根据不同时
间段内的交通客流变化, 将电梯交通模式分为三类:
上行高峰交通模式尧 下行高峰交通模式和空闲交通
模式遥 当电梯工作在上行和下行高峰交通模式时袁以
降低乘客候梯时间尧乘梯时间为优先目标袁当电梯工
作在空闲交通模式时袁以降低能耗为优先目标遥 据此
基于模糊神经网络的电梯群控调度算法
王学智
1
，林秀玲
2
（1.湖北水利水电职业技术学院 机电工程系,湖北武汉 430070；
2.武汉船舶职业技术学院 建筑工程学院,湖北武汉 430050）
摘 要：为了提高电梯的运行效率，降低能耗，设计了一种基于模糊神经网络的电梯群控调度算法，
算法利用模糊逻辑处理群控系统的输入数据，实现输入数据的归一化
，利用神经网络的并
行计算能力综合优化系统评价参数
。采集了样本数据
并对该算法进行了仿真测试
，仿真结
果验证了该算法的有效性
。
关键词
：
电梯群控；模糊逻辑；神经网络
；调度算法；激发函数；
中图分类号
：
G124 文献标识码
：
A 文章编号
：
1671-931X （2019） 06-0104-05
收稿日期：2019-12-10
作者简介：王学智(1978- 冤袁男袁河北涞水人袁湖北水利水电职业技术学院副教授袁研究方向院检测技术与自动化装置曰林秀玲(1979- 冤袁女袁山东
威海人袁武汉船舶职业技术学院讲师袁研究方向院暖通空调电气控制遥
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