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时间:2019-03-13
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1、2?犬《:1裡大學DALIANUNIVERSITYOFTECHNOLOGY工睡位正文MASTERALDISSERTATIONM基于模糊神经网络控制的电梯群控系统研究工程领域作者姓名指导教师—2015¥6答辩日期____5_____专业学位硕士学位论文基于模糊神经网络控制的电梯群控系统研究StudyonElevatorGrouontrolBasedonpCFuzzyNeuralNetwork作者姓名:王清霞工程领域:电气工程学号:41309021
2、指导教师:刘凤春完成日期:2015.3.26大違理工大摩DalianUniversityofTechnology大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果-。尽我所知,除文中巳经注明引用内容和致谢的地方外,本论文不包含其他个人或集体巳经发表的研究成果,也不包含其他巳申请学位或其他用途使用过的成果一。与我同工作的同志对本研究所做的贡献均已在沧文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处。,本人愿意承担相关法律责任学位论文题目:善、谷”辦技对舍
3、、作者签名:日期:感年月日^書大连理工大学专业学位硕士学位论文摘要本文研究的是电梯群控系统的智能算法。研究方向是利用模糊神经网络实现电梯群控系统的智能调度派梯,节约时间和能耗,提升服务质量。一些常用的电梯群本文首先概述了电梯的发展历史和国内外研宄现状,分析列举了控系统智能算法,如模糊逻辑、人工神经网络、专家系统、遗传算法等等。通过分析对比各电梯群控算法的优缺点,最后本文选用了模糊神经网络的方法。根据电梯交通客流特征值确定大厦电梯群当前的交通模式,根据不同交通模式,设置不同的权值参数,再一呼梯信号的可信度利用模糊神经
4、网络计算各电梯响应某,最终响应呼梯信号完成派梯。本文通过对大厦实际客流进行了长期统计,将统计数据进行细致的分析,并根据总结出的客流特征,对交通客流进行了分类,进而对电梯群交通模式进行了分类,分为上行高峰交通模式、下行高峰交通模式、空闲交通模式、中间层繁忙模式、单中间层繁忙模式和双中间层繁忙模式。利用模糊神经网络对电梯群的交通模式进行了识别。根据系统的识别结果判定电梯群当前处于的交通模式。然后再次利用模糊神经网络对派梯算法中各电梯响应呼梯信号的可信度进行计算,选取可信度最大的电梯响应呼梯信号,最终完成派梯。本文利用MATLAB软件进行
5、了仿真实验,取得了较好的实验效果。关键词:电梯群控糊逆辑工神经网络模糊神经网络;模;人;;仿真--1基于模糊神经网络控制的电梯群控系统研究StudyofElevatorGroupControlBasingonFuzzyNeuralNetworkAbstractThisaeristhestudyoftheintellientalorithmofelevatorroucontrolsstem.Theppgggpyresearchdirectionistheuseoffuzzyne
6、uralnetworktorealizetheintellientelevatorrouggpcontrolsystemdisatching,tosavetimeandenergyconsumption,improvetheservicepquality.Thisaeroutlinestheelevatordevelomenthistorandresearchsituationathomeandpppyabroadanalsislistsecommonlusedintellient
7、elevatorroucontrolsstem,ysomyggpyalorithmssuchasfuzzloicartificialneuralnetworkexertsstemeneticalorithmg,yg,,py,ggandsoon.Throuhanalyzingandcomaringtheadvantagesanddisadvantaesofeachgpgelevatorgroupcontrolalgorithm,finallywechoosethemethodof
8、fuzzy
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