基于模糊控制技术的电梯群控最优调度策略研究

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1、重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要随着高层建筑的不断增多和智能建筑的快速发展，人们对建筑物内的客流运输设备电梯提出了越来越高的要求。为了提高电梯的运输能力和服务质量，一栋大楼往往需要同时安装多台电梯，如何实现多台电梯的有效控制――电梯群控，正越来越成为人们研究的热点问题。电梯群控的难点和重点在于电梯交通客流的随机性以及电梯群控系统的多目标性、不确定性、非线性、扰动性和信息的不完备性，因而无法建立被控对象的精确模型，无法很好地采用传统控制方法解决这些问题。模糊控制技术在解决非线性、不确定性问题上具有很

2、大的优势。它不需要建立所求解问题的精确数学模型，而是模仿人脑的推理能力，可以使许多复杂问题简化。所以将模糊控制技术应用到电梯群控中，就电梯群控系统的关键问题，包括乘客交通流模式的识别以及电梯群控的调度算法，展开研究，必将对我国电梯群控技术的学术研究和工程应用产生积极的推动作用。论文简要介绍了电梯群控系统的运行特性，国内外现状及存在问题；分析了将模糊控制技术应用到电梯群控调度算法中的必要性和可行性；详细剖析了描述客流特征的交通变量，提出将大楼交通构成及客流交通强度作为交通模式模糊推理的输入变量，建立

3、了识别12种客流交通模式的规则库；分析了传统电梯调度算法及其评价函数在描述电梯群控目标中存在不准确性、不完备性等问题，在此基础上，构建了新的、更加合理评价电梯调度目标的综合评价函数，将平均候梯时间少、平均乘梯时间少、能耗少、长时间候梯率低四个重要目标的加权平均值作为评价函数，并根据不同的交通模式调整加权系数，实现不同交通模式下电梯群的优化控制；对该四个控制目标的模糊推理的具体实现，包括新的输入变量选取、变量计算、变量的模糊化及各目标模糊推理规则库的建立，进行了详细的分析研究。最后，作者构建了基于泊

4、松分布大楼客流交通模型，并采用面向对象的C++编程语言所设计的模糊电梯群控系统的群控调度算法进行了仿真，仿真结果证明，同传统的集选控制系统相比，基于模糊控制技术的电梯群控系统的平均乘梯时间、平均候梯时间、长时间候梯率以及电梯能耗都有了明显的降低，充分说明了基于模糊控制技术的群控算法的有效性和可行性。关键词：模糊控制，电梯群控，交通模式识别，调度算法，综合评价函数I重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTWiththecontinuousincreasingofhighbuildingsandt

5、herapiddevelopmentofintelligentbuildings,moreandmoredemandshasbeenbroughtforwardtotheelevatorsthattransporttheguestinthebuilding.Severalelevatorsareinstalledinabuildinginordertoimprovethetransportationefficiencyandtheservicequality,nowadayspeoplepaymo

6、reandmoreattentiononhowtocontroltheelevatorsvalidly—elevatorgroupcontrolandithasbecomeahotissueinresearchrecently.Therandomicityofthetransportationandmanycharactersoftheelevatorgroupcontrolsystem,suchas,many-targets,theuncertainty,thenolinearity,thedi

7、sarrangementandshortofmaturityininformation,makeusverydifficulttocontroltheelevators,soitisverydifficultforustoestablishanaccuratemodelofcontrolledobject,andwecannotcontroltheelevatorsperfectlywithtraditionaltechnique.Fuzzycontroltechniquehasagreatadv

8、antageinresolvingthenolinearity,indeterminationproblems.Itdoesnotneedtoestablishanaccuratemodelfortheproblemsolved,butitimitatethelogicalreasoningofperson'sbrain,andcansimplifymanycomplicatedproblems.Asaresult,thefuzzycontroltechniquewasapplie