【正文】 別等新興理論為群控理論注入了新的活力。他們各有優(yōu)點，適用于不同環(huán)境下電梯控制[6]。下面以表格形式進行比較，如表11所示。表11 EGCS調(diào)度算法比較表控制方式突出特點模糊控制縮短乘客等候轎廂時間神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)減小乘客等候電梯的時間，減少乘客乘坐電梯的時間，防止轎廂空跑專家系統(tǒng)對系統(tǒng)時間、能源方面均有提高目的層控制提高系統(tǒng)反應(yīng)速度，減小乘客等候電梯的時間，減少乘客乘坐電梯的時間，降低乘客長時間等待轎廂情況遺傳算法減小乘客等候電梯的時間，減少乘客乘坐電梯的時間，解決隨機性難題模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有針對性的提供系統(tǒng)調(diào)度方案，減少乘客乘坐電梯的時間模糊專家系統(tǒng)有效緩解轎廂內(nèi)的擁擠程度，提高客流交通運行效率，減少乘客乘坐電梯的時間Petri net技術(shù)針對EGCS系統(tǒng)多目標(biāo)性、輸入隨機性制定調(diào)度算法，減少乘客乘坐電梯的時間，降低乘客長時間等待轎廂情況，有效緩解轎廂內(nèi)的擁擠程度 今后EGCS算法的發(fā)展趨勢電梯的普及為樓宇交通帶來了極大方便，同時也促進EGCS理論不斷更新?lián)Q代以滿足人們更高的要求?？偨Y(jié)EGCS理論電梯群控理論發(fā)展歷史過程，未來電梯將向更加節(jié)能化、整體化、網(wǎng)絡(luò)化、人性化、智能化的控制特點方向發(fā)展。不再簡單的以安全高效為基本要求，電梯向高速高效、綠色環(huán)保發(fā)展。在傳動方面電梯未來無齒輪化，通過控制調(diào)速直接驅(qū)動轎廂；在控制柜方面將告別人員值守控制，采用無機房控制方式；在電路原理等特性方面，更多考慮電磁兼容干擾問題和應(yīng)用遠程監(jiān)控方法，這些將為電梯主要研究方向。 智能化新興科技是促使人類向前不斷發(fā)展進步的直接動力，科技創(chuàng)新的推廣推動智能設(shè)備在各個領(lǐng)域普及應(yīng)用，改善人們?nèi)粘Ｉ睢Ｈ祟悓χ悄茉O(shè)備的研發(fā)是持續(xù)發(fā)展的話題，智能設(shè)備的發(fā)展為人們提供更優(yōu)質(zhì)、更舒適的服務(wù)?；趶姶蟮挠布蛙浖Y源，電梯向具備自適應(yīng)能力，自我完善學(xué)習(xí)能力發(fā)展?？梢宰詣痈鶕?jù)環(huán)境參數(shù)，選擇優(yōu)化方案實現(xiàn)全局優(yōu)化，電梯變得實用方便，真正實現(xiàn)智能化控制。 網(wǎng)絡(luò)化通過以太網(wǎng)、藍牙等通信技術(shù)，將電梯與整體樓與控制系統(tǒng)聯(lián)系起來，也可以實現(xiàn)遠程無線控制。更好地解決電路電子通信方面的電磁兼容性問題和乘客轎廂呼叫狀態(tài)預(yù)知判斷等一系列問題，能有效的提高整個系統(tǒng)可靠性和安全性，降低潛在風(fēng)險。 人性化電梯作為服務(wù)性設(shè)備，以滿足乘客的需求為目的，力求用更有效的調(diào)度方式提更優(yōu)質(zhì)的乘梯環(huán)境。隨著電梯技術(shù)普及，人們可根據(jù)市場需求、個人愛好定制電梯，并指定控制方案。更側(cè)重商品系統(tǒng)的開發(fā)。真正實現(xiàn)“以人為本”的服務(wù)。 節(jié)能化隨著人們環(huán)保意識的加強，電梯作為大型能源消耗設(shè)備，其控制方案中能源優(yōu)化不容忽視。電梯能耗大約占整棟樓宇電能消耗的3~5個百分點，因各棟大樓高度、面積、客容量和作用均不相同加之乘客的隨機性較大，電能耗比有所變化隨著樓宇向更高花發(fā)展，節(jié)能減耗也逐漸成為電梯發(fā)展的重點。綠色環(huán)保的設(shè)計方案也被吸收到電梯控制中，優(yōu)化電梯驅(qū)動系統(tǒng)和控制方式可以有效減少能耗。 論文研究意義及章節(jié)安排 電梯已有數(shù)百年的歷史，雖然國內(nèi)外研究學(xué)者、專業(yè)也分別提出了各種電梯群控方案，但關(guān)鍵技術(shù)參考文獻較少、公開性差。一些先進群控算法被國際巨頭所壟斷。同時，多部電梯群組控制理論也不斷向前發(fā)展，有些方面仍存在不足，更要通過進一步研究探索來完善。多部電梯群組控制的宗旨是提高樓宇內(nèi)的交通服務(wù)質(zhì)量，同時減少不必要的電能消耗。通過學(xué)習(xí)總結(jié)前人先進經(jīng)驗和數(shù)據(jù)結(jié)果，本文通主要介紹下面幾點：首先了解多部電梯群組控制系統(tǒng)的整體思想和設(shè)計的總體結(jié)構(gòu)，然后通過多目標(biāo)控制原理對多部電梯群組控制系統(tǒng)建立數(shù)學(xué)模型，并求解最優(yōu)解，由此提出一種提高系統(tǒng)整體服務(wù)質(zhì)量的調(diào)度策略，最后對多部電梯群組控制系統(tǒng)整體實現(xiàn)進行介紹。論文各章節(jié)介紹：第1章 緒論介紹單部電梯、多部電梯群組控制的發(fā)展歷程，EGCS研究設(shè)計的必要性等，并且論述了研究優(yōu)化多部電梯群組控制調(diào)度響應(yīng)算法課題的意義。第2章 當(dāng)前主流EGCS技術(shù)比較EGCS向優(yōu)化策略協(xié)調(diào)多部轎廂方向發(fā)展,其中控制策略走向多元化交叉學(xué)科和新興科技領(lǐng)域邁進，早期的預(yù)約層控制被模糊神經(jīng)控制、Petri Net等現(xiàn)代控制方法取代，帶來的是乘客運送效率的提高。本章詳細分析各種新興現(xiàn)代控制方法的優(yōu)點。第3章 分析特性指標(biāo)介紹樓宇內(nèi)影響乘梯服務(wù)質(zhì)量的參數(shù)，用統(tǒng)計理論將乘客狀態(tài)加以區(qū)分。第4章 本文對EGCS算法的建模對EGCS系統(tǒng)建立數(shù)學(xué)模型,確定各常量、變量值,分析求解多變量最優(yōu)解，優(yōu)化電梯調(diào)度方案。第5章 系統(tǒng)仿真分析動態(tài)仿真一般存在的問題,對系統(tǒng)方案就行仿真實驗。驗證多目標(biāo)控制算法在多部電梯群組控制中能有效提高電梯服務(wù)質(zhì)量。課題將要研究的這種EGCS方案的目的是減小乘客等候電梯幾率降低轎廂的電能消耗。因此首先分析當(dāng)前國內(nèi)外學(xué)者控制方案，從而比較得出一種電梯優(yōu)化調(diào)度方案。對系統(tǒng)建立數(shù)學(xué)模型,分別以等待時間、候梯率、能源效率等為優(yōu)化結(jié)果。第2章 當(dāng)前EGCS技術(shù) 當(dāng)前主流EGCS技術(shù)的多樣性概述現(xiàn)代建筑日趨高層化、智能化，而高層建筑必依賴于先進的樓宇交通系統(tǒng)，因此促使電梯群控理論飛速發(fā)展，同時智能電梯也成為現(xiàn)代城市的典型標(biāo)志之一。從20世紀(jì)70年代開始，計算機技術(shù)促使MCU的發(fā)展并開始廣泛應(yīng)用于多部電梯群組控制理論中，促使EGCS理論飛速提升。通過新型MCU高速運算可以將各種AI技術(shù)用于研究多部電梯群組控制交通系統(tǒng)的動態(tài)特性，減少候梯率，提高高層建筑運輸效率，真正實現(xiàn)樓宇的智能化[11]。目前，EGCS技術(shù)正在發(fā)展較快，現(xiàn)有多種控制方案在實際中應(yīng)用。EGCS目的性較強，而生活中有多種電梯，如摩天大廈中穿越云層的觀光電梯；大型無人工廠的全自動貨運電梯；醫(yī)院專用的醫(yī)用電梯；以及商業(yè)住宅樓中最常見的住宅電梯和特定環(huán)境專用電梯等。不同控制要求有不同控制方式，例如，醫(yī)用電梯主要以安全高效為核心其次才考慮能耗的問題，而一些貨用電梯則以能源最低消耗為主；在技術(shù)層面上，因為電梯作為高端科技產(chǎn)品，其研發(fā)、生產(chǎn)到需要一定的物質(zhì)。因此目前電梯群控技術(shù)基本掌握在少數(shù)電梯巨頭廠商中，其核心控制算法公開性較差這也導(dǎo)致EGCS理論的多樣性的原因。 EGCS算法綜述對現(xiàn)代電梯性能的衡量不再簡單地考慮安全的可靠性和乘坐的舒適性這兩點。目前電梯在乘坐的安全性和舒適性方面的技術(shù)已經(jīng)基本成熟，而人們?nèi)找鎸ψ约簳r間的注重也要求電梯調(diào)度更優(yōu)化，減少候梯時間和乘梯時間。比外，在能源日益匱乏的情況下各國政府都提出節(jié)能減排口號，節(jié)約使用能源是每個行業(yè)必然要求，優(yōu)化EGCS算法也更要優(yōu)化電能利用，減少開關(guān)門次數(shù)和啟停頻率。在此基礎(chǔ)上研究電梯的各種控制方法提高電梯的控制精度以保障電梯在運行中的絕對安全具有較大的意義。 EGCS算法分類及特點EGCS算法就是將一棟建筑內(nèi)的各部電梯通過中央處理設(shè)備連接起來，一般計算機先采集乘梯信息，通過內(nèi)部算法得出一種最有調(diào)度方案。電梯的快速發(fā)展也促進EGCS理論不斷更新?lián)Q代以滿足人們更高的要求，使人們將EGCS算法向多學(xué)科交叉領(lǐng)域、高復(fù)雜計算領(lǐng)域以及新興科技領(lǐng)域邁進。例如，在傳統(tǒng)經(jīng)驗基礎(chǔ)上借助計算機復(fù)雜運算的專家系統(tǒng)控制方法；依靠生物科學(xué)演化原理和近代生命科學(xué)發(fā)展而來的遺傳算法；根據(jù)人類腦科學(xué)和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)發(fā)展的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。EGCS調(diào)度方法較多，很多算法剛剛探索，還有很多方法有待人們繼續(xù)尋求?？傊?，EGCS算法能根據(jù)實際情況和乘客請求控制每一臺電梯運行的情況，實現(xiàn)電梯最佳調(diào)度服務(wù)。多臺電梯分別控制即互不連接，很容易造成電梯集體在某樓層停留現(xiàn)象，工作效率較低。因此也導(dǎo)致部分乘客等候轎廂時間過長和乘坐電梯時間過長現(xiàn)象頻發(fā)，同時，頻繁開關(guān)電梯、多次啟停也會增加系統(tǒng)電能消耗，導(dǎo)致能源和資源的浪費，增加不必要成本。智能建筑和現(xiàn)代控制理論的飛速發(fā)展促進EGCS技術(shù)的產(chǎn)生，借助計算機實復(fù)雜雜運算的現(xiàn)代EGCS理論能夠較好地解決多部電梯群組系統(tǒng)本身固有的乘客呼叫非線性和不確定性等特點。目前，主流EGCS控制算法主要由以下幾種。 模糊控制方法及特點模糊控制（Fuzzy Control）是在神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域根據(jù)人類大腦思維方式發(fā)展的一種新型控制思想[5]。上世紀(jì)50年代，“隸屬函數(shù)”第一次被人們發(fā)現(xiàn)并應(yīng)用于控制領(lǐng)域，通過這種方法能有效的描述不同輸入?yún)?shù)的中介過渡過程，推動了模糊思想在控制理論領(lǐng)域發(fā)展。促使人們把這種方法用于智能控制領(lǐng)域，有效解決多變量系統(tǒng)非線性不確定性等問題。EGCS模糊控制算法是使用模糊邏輯對大樓內(nèi)交通模式進行總結(jié)規(guī)劃，將分析的結(jié)果在經(jīng)歷篩選優(yōu)化過程，形成控制中心可以處理的簡單數(shù)據(jù)，再進一步推斷出相應(yīng)指令所對應(yīng)的轎廂數(shù)量、速度等信息的控制。因電梯控制系統(tǒng)中作為輸入量的人數(shù)、乘梯區(qū)間、個批次乘客幾個時間等都有很大的不確定性，處于一種模糊狀態(tài)，所以應(yīng)用這種控制方法能有效優(yōu)化EGCS調(diào)度方案，建立一種良好的數(shù)學(xué)模型。群組電梯模糊控制采用了三階劃分方法，將擁擠程度劃分為高、中、低；乘客等候轎廂時間劃分為短、中、長等?？刂埔?guī)則如表21所示。表21 EGCS在模糊下基本調(diào)度算法比較表乘客對服務(wù)滿意程度采樣時間短中長擁擠度很擠很滿意很滿意一般擁擠很滿意一般不滿意寬松一般不滿意不滿意電梯作為大功率電能消耗產(chǎn)品，能耗也是一項重要指示，而電梯能耗直接與啟動次數(shù)、運行距離有關(guān)。用同樣的方法，把他們家里類似于上表的模糊關(guān)系。根據(jù)實際情況選取高斯隸屬函數(shù)，確定各參數(shù)值，建立系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)化結(jié)構(gòu)圖，分別為乘客呼叫輸入層；由隸屬函數(shù)建立的模糊化層；推理演算層，為提高運算速率傳統(tǒng)的取小運算被乘法運算取代；模糊判決層，一句模糊規(guī)律得出對應(yīng)節(jié)點的模糊值；去模糊化層，將上一層計算結(jié)果還原實際系統(tǒng)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)轎廂調(diào)度指令的輸出。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在生理學(xué)和腦科學(xué)發(fā)展刺激下，根據(jù)模仿人的大腦神經(jīng)系統(tǒng)產(chǎn)生的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)應(yīng)用于生物醫(yī)學(xué)、仿人機器等領(lǐng)域，尤其在為個人及公共服務(wù)領(lǐng)域控制效果良好。它的控制思路是將一塊小的微型處理器單元看作為一個節(jié)點，即一個基本突觸元。每個突觸元都相當(dāng)于一個簡單的多輸入多輸出系統(tǒng)，同時劃分為不同邏輯層，每層有相應(yīng)數(shù)量的邏輯節(jié)點，彼此獨立，而不同層間的節(jié)點采相互聯(lián)系，是層層遞進的處理關(guān)系。被建立在網(wǎng)絡(luò)突觸基礎(chǔ)之上的神經(jīng)網(wǎng)，用的是一種網(wǎng)絡(luò)樹枝總線結(jié)構(gòu)構(gòu)成的特定活動網(wǎng)。基于EGCS系統(tǒng)乘客呼叫信息的不確定性、轎廂運動的非線性和目的樓層的多目標(biāo)性等固有因素，利用網(wǎng)絡(luò)總線技術(shù)構(gòu)建完整的電梯控制網(wǎng)絡(luò)，在有效的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控下，對電梯實行動態(tài)控制。電梯群控神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)化將不同功能分為網(wǎng)際層（Internet）,以以太網(wǎng)及各種總線為基礎(chǔ)來實現(xiàn)數(shù)據(jù)交換、處理的任務(wù)；決策網(wǎng)絡(luò)層（Control Network），所有參與群組調(diào)度電梯在同一個MCU的監(jiān)控下，將轎廂運行狀態(tài)和各樓層呼叫信息通過專用總線與控制器連接，一般為CAN（ Controller Area Network）總線網(wǎng)絡(luò)連接，實現(xiàn)分配呼叫，使多部電梯協(xié)調(diào)工作；設(shè)備層（Device Network），此層為多部電梯協(xié)同合作的最底層，通過可靠性高的現(xiàn)場總線作為主體驅(qū)動電梯轎廂各項指令[7]。去電梯群控網(wǎng)絡(luò)為三階前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分別為輸入層、隱層和輸出層組成，個層次通過簡單線性關(guān)系多次復(fù)合，近似表示復(fù)雜函數(shù)關(guān)系。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖21所示。圖21 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖在處理多部電梯控制問題時，通常采用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它也是中應(yīng)用最廣泛的一種，通過層層遞進的方法求取乘客滿意度函數(shù)的最小值。有效建立非線性數(shù)學(xué)模型，通過自主學(xué)習(xí)和適應(yīng)未知信息，及時修正網(wǎng)絡(luò)中各參數(shù)值，處理多輸入多輸出結(jié)構(gòu)精確度較高，適合電梯群控這種復(fù)雜系統(tǒng)。 遺傳算法控制技術(shù)從上世紀(jì)開始，生物科學(xué)蓬勃發(fā)展，其研究成果不斷滲透到其他學(xué)科。到1940年左右，生物學(xué)和信息學(xué)兩大重點學(xué)科產(chǎn)生交集，生物模型開始用于IT控制領(lǐng)域中，遺傳算法（GA，Genetic Algorithm）通過總結(jié)生物繁衍進化原理而建立的搜索最優(yōu)解的方法，采用模擬自然界物種進化過程[8]。物種的多樣性因為每個個體實際上都帶有特定的染色體(chromosome)，通過基因重組組成一個新的帶有獨特性的的實體，這也是生物的進化和繁衍。GA算法主要是通過先分析一個種群（population）的基因庫普，即各臺電梯轎廂運行情況及各樓層乘客呼叫情況信息錄入；再根據(jù)遺傳基因（gene）編碼計算所有可能產(chǎn)生的生物個體(individual)，即個轎廂所有運行情況分析推理。GA算法推算可能情況是將可能發(fā)生所有事件用羅列法展開，對應(yīng)相應(yīng)呼叫信息列舉所有可能的轎廂調(diào)度方案。生物特性信息通過基因存在于染色體中，即基因?qū)嶓w集合內(nèi)包含電梯數(shù)量、樓層高度、呼叫層站等一些基本信息。將待解決問題與自言選擇、遺傳機制的方法進行比較，為解決不確定性、非線性的復(fù)雜系統(tǒng)模型提供了一種新的解決思路。涉及交叉算子和選擇遺傳算法控制參數(shù)即可建立數(shù)學(xué)模型，價差算自由分為兩點對換變異、遺傳算子等。交叉算子如圖22所示。圖22 交叉算子兩點對換變異結(jié)構(gòu)圖在EGCS系統(tǒng)中，遺傳算為減少系統(tǒng)反應(yīng)速度節(jié)約乘客等候轎廂時間通常采用高效并行的全局搜索方法，分別對不同調(diào)度方案進行速度測試，尋找最佳調(diào)度方案。主要步驟有：參數(shù)編碼，將電梯數(shù)量與樓層數(shù)量排列、編碼，分配相應(yīng)染色體；群體設(shè)定，群體中每個單元隨機產(chǎn)生，群體中每個單元隨機產(chǎn)生，遺傳算法采用高速處理設(shè)備，搜索出較優(yōu)個體；評價函數(shù)，主要包括電梯群控系統(tǒng)的決策變量、當(dāng)前乘客所在樓層、人數(shù)、去往方向及當(dāng)前電梯運行方向等；適應(yīng)調(diào)度函數(shù)，通過前面的搜索找出更有機會繁衍下一代的個體，及適應(yīng)的強的函數(shù)。具體流程如圖23所示。圖23 遺傳算法結(jié)構(gòu)圖 專家系統(tǒng)控制技術(shù)專家系統(tǒng)是將專門一類知識進行總結(jié)已組建知識庫，存儲于決策系統(tǒng)內(nèi)部，加以合理的推理，得出一種控制方案。專家系統(tǒng)通過高性能MCU大容量存儲功能將前輩豐富經(jīng)驗進行總結(jié)記錄，固定了針對特定問題直接調(diào)用的控制指令。它是在高速電路和存儲器小型化基礎(chǔ)上發(fā)展的控制方法，將人類大腦中豐富經(jīng)驗進行程序化總結(jié)，方便的解決某一類特定問題節(jié)省資源。在EGCS系統(tǒng)中應(yīng)