电梯群控系统的下行交通模式优化研究

《电梯群控系统的下行交通模式优化研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、天津大学硕士学位论文电梯群控系统的下行交通模式优化研究ResearchonDown-peakTrafficPatternOptimizationofElevatorGroupControlSystem领域：控制工程研究生：雷明指导教师：张国山教授企业导师：杨桂才高级工程师天津大学电气与自动化工程学院二零一五年十一月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对

2、本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日摘要随着都市化的发展和住房日益扩张，楼宇内特别是高层楼宇的交通正朝着越来越复杂的趋势发展，原来一台两台电梯就可

3、以完成的任务，现在想实现就很困难了，可能需要很多电梯组成电梯组来完成，因此很多业内人士和专家学者都对电梯群控的算法产生了兴趣。根据乘客要求的不同，电梯需要具有适应多种要求的控制系统。本文采用模糊神经网络的方法对交通模式进行识别，识别后针对一种交通模式，即下行交通模式进行优化研究，得到最优化派梯方法，大大的增加了效率，然后通过仿真验证其算法的性能。首先，阐述和说明了电梯群控的概念，回顾了其发展历史与现状并提出各种智能调度方法，并介绍了该领域最近几年的研究成果，说明了本文研究的内容安排。然后，介绍模糊控制和神经网络并将两者结合起来。通过对客流模型的分析得到几种不

4、同的客流模型，对客流模型的特征值进行提取，创建模糊神经网络并对交通模式进行识别，详述了识别过程并对结果进行分析。最后，通过确定下行高峰模式的目标函数，应用分区多目标的研究方法进行数学建模，用计算机进行仿真并对结果进行对比。本文的主要工作是应用目前比较流行的模糊神经网络技术对电梯群控系统进行更深层次的优化，使其在平均侯梯时间、平均乘梯时间和耗能方面比以往更具有优势。关键词：电梯群控，模糊神经网络，调度方案，多目标策略，交通模型ABSTRACTWiththeincreasingnumberofmoderncitiesandtherapiddevelopmento

5、fhigh-risebuildings,high-risebuildingstrafficbecomesmorecomplex,originallyoneortwoelevatorsmaycompletethetask,andnowitneedsseveralorevenadozenelevatorsthatiscomposedofanelevatorgrouptocomplete.Soalotofexpertsandscholarsareinterestedinelevatorgroupcontrolalgorithm.Accordingtothediff

6、erentrequirementsofpassengers,theelevatorneedsacontrolsystemthatadaptstoavarietyofrequirements.Inthispaper,thefuzzyneuralnetworkisusedtoidentifythetrafficpattern.Foratrafficpattern,thatis,thedown-peaktrafficpatternisoptimized.Andwegettheoptimizationmethod,whichgreatlyincreasestheef

7、ficiency,andweverifytheperformanceofthealgorithm.First,weexplaintheconceptofelevatorgroupcontrol,reviewthedevelopmenthistoryandcurrentsituation,putforwardallkindsoftheintelligentschedulingmethod,introducethefieldresearchresultsinrecentyears,andshowthecontentarrangement.Then,thefuzz

8、ycontrolandneuralnetworkar