【正文】 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。 如果看待樓宇中多部電梯僅為單部電梯的簡單的數(shù)量積累，那么勢(shì)必造成乘客時(shí)間和交通資源的浪費(fèi)。電梯的發(fā)展從計(jì)電器控制到高復(fù)雜的集成電路控制，樓宇中的交通實(shí)現(xiàn)了半自動(dòng)到全自動(dòng)的發(fā)展。首先比較當(dāng)前主流控制算法，分析電梯群控系統(tǒng)交通流模式。電梯系統(tǒng)在安全便捷的基礎(chǔ)上更追求乘坐的舒適度，向高效節(jié)能發(fā)展。促進(jìn)群控算法不斷革新，優(yōu)化建筑物中交通流的調(diào)度方案。再建立電梯群控系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型，分別在上行高峰、下行高峰、隨機(jī)客流和空閑交通模式下進(jìn)行函數(shù)分析，分配性能指 標(biāo)權(quán)重，得出相應(yīng)調(diào)度規(guī)則。電梯能更有效的發(fā)揮高層建筑 優(yōu)越性能，提高單位土地面積利用率，減緩高密度人口居住壓力。很可能某部電梯客流擁堵造成乘梯時(shí)間過長，而其它電梯卻處于空閑狀態(tài)；而乘客為快速到達(dá)目的樓層但又缺乏判斷電梯實(shí)際運(yùn)行情況同時(shí)按下多部電梯，造成呼叫信息誤輸入反而降低電梯服務(wù)質(zhì)量。很多算法剛剛探索，還有很多方法有待人們繼續(xù)尋求。本文以研究典型建筑物交通模式為基礎(chǔ)，建立數(shù)學(xué)模型。 洛陽理工學(xué)院畢業(yè) 設(shè)計(jì)（論文） 2 第 1 章 多部電梯系統(tǒng)概述 電梯群控的發(fā)展背景 電梯發(fā)展史 自 18 世紀(jì) 90 年代 Otis 公司成功安裝一臺(tái)直接連接式升降機(jī)，電梯便從此誕生了。到電梯群組控制等階段 [1]。在此期間，電梯作為人類出行的必備伙伴也更人性化，向更高效、更安全、更節(jié)能、低噪音、低誤差發(fā)展。在電梯控制理論發(fā)展的初期階段，上世紀(jì)中旬是電梯控制大多采用預(yù)選分區(qū)控，即簡單的邏輯分派指令；繼電器的時(shí)序控制，通過數(shù)字邏輯電路，固定指令對(duì)應(yīng)相應(yīng)呼叫指令。新的系統(tǒng)模型考慮了乘客等候電梯的時(shí)間，增加了系統(tǒng)預(yù)算出現(xiàn)誤差的概率以及乘客長時(shí)間等候轎廂的幾率等一系列問題?，F(xiàn)如今，電梯可以有效發(fā)揮高層建筑優(yōu)越性能，提高單位土地面積利用率，減緩高密度人口居住壓力。多部電梯控制技術(shù)從 20 世紀(jì) 50 年代興起，到目前已幾乎遍布所有大型高層建筑中。計(jì)算機(jī)技術(shù)和電子通信技術(shù)飛速發(fā)展使復(fù)雜電梯控制成為可能，多部電梯控制技術(shù)從誕生已有 30 余年， MCU 的廣泛應(yīng)用促進(jìn)復(fù)雜電梯的產(chǎn)生，使現(xiàn)代電梯具備人工智。 EGCS 也向交叉學(xué)科發(fā)展，遺傳算法、模糊控制 [5]和基于交通網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別等新興理論為群控理論注入了新的活力?？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(diǎn)方向發(fā)展。人類對(duì)智能設(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)。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(gè)系統(tǒng)可洛陽理工學(xué)院畢業(yè) 設(shè)計(jì)（論文） 6 靠性和安全性，降低潛在風(fēng)險(xiǎn)。真正實(shí)現(xiàn)“以人為本”的服務(wù)。 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(xiàn)較少、公開性差。通過學(xué)習(xí) 總結(jié)前人先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)結(jié)果，本文通主要介紹下面幾點(diǎn)：首先了解多部電梯群組控制系統(tǒng)的整體思想和設(shè)計(jì)的總體結(jié)構(gòu)，然后通過多目標(biāo)控制原理對(duì)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(duì)多部電梯群組控制系統(tǒng)整體實(shí)現(xiàn)進(jìn)行介紹。 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(jì)理論將乘客狀態(tài)加以區(qū)分。 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。從 20 世紀(jì) 70 年代開始，計(jì)算機(jī)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。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?yàn)殡娞葑鳛楦叨丝萍籍a(chǎn)品，其研發(fā)、生產(chǎn)到需要一定的物質(zhì)。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(hào)，節(jié)約使用能源是每個(gè)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。例如 ，在傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上借助計(jì)算機(jī)復(fù)雜運(yùn)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。因此也導(dǎo)致部分乘客等候轎廂時(shí)間過長和乘坐電梯時(shí)間過長現(xiàn)象頻發(fā)，同時(shí)，頻繁開關(guān)電梯、多次啟停也會(huì)增加系統(tǒng)電能消耗，導(dǎo)致 能源和資源的浪費(fèi)，增加不必要成本。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(dòng)了模糊思想 在控制理論領(lǐng)域發(fā)展。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(shí)間劃分為短、中、長等。根據(jù)實(shí)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(yùn)算速率傳統(tǒng)的取小運(yùn)算被乘法運(yùn)算取代；模糊判決層，一句模糊規(guī)律得出對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)的模糊值；去模糊化層，將上一層計(jì)算結(jié)果還原實(shí)際系統(tǒng)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)轎廂調(diào)度指令的輸出。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(dòng)網(wǎng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖 21 所示。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(shí)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)。GA 算法主要是通過先分析一個(gè)種群（ population）的基因庫普，即各臺(tái)電梯轎廂運(yùn)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(jì)算所有可能產(chǎn)生的生物個(gè)體 (individual)，即個(gè)轎廂所有運(yùn)行情況分析推理。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(jià)差算自由分為兩點(diǎn)對(duì)換變異、遺傳算子等。具體流程如圖 23 所示。在 EGCS 系統(tǒng)中應(yīng)用專家經(jīng)驗(yàn)，首先通過人工羅列各種潛在調(diào)度方式并分別對(duì)各種可能情況用最有 效的方式分配轎廂，將所有信息固化到存儲(chǔ)器中；當(dāng)有乘客按下上樓或下樓指令時(shí)，處理器迅速判斷乘客與各轎廂位置關(guān)系并在系統(tǒng)中尋找所對(duì)應(yīng)的專家算法。 Petri Net 可以有效分析隨機(jī)變量系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性能，相比傳統(tǒng)控制較難分析離散系統(tǒng)內(nèi)部各種參事因果變量關(guān)系網(wǎng)圖的方式更直觀有效。 建立好的 Petri Net 雖然只給出系統(tǒng)的靜態(tài)特性，但當(dāng) Petri Net 模型運(yùn)行起來時(shí)它就可以表示系統(tǒng)的諸多動(dòng)態(tài)性能。 Petri Net 的結(jié)構(gòu)分析法為分析 EGCS 問題提出一種新的解決方案。使電梯在安全運(yùn)行的前提下，用最少的時(shí)間、最低的能耗運(yùn)送乘客到達(dá)目地位置。電梯群控理論也就是權(quán)衡各種參數(shù)關(guān)系，找到一種適中的方法。洛陽理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 17 第 3 章 EGCS 特性分析 EGCS 結(jié)構(gòu) 單臺(tái)電梯控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 單臺(tái)電梯主要由三部分構(gòu)成：控制柜（ Controller）、變頻器（ Drive）、曳引機(jī)（ Machine）組成，這三方面控制電梯行業(yè)發(fā)展的命脈，電梯行業(yè)主要研究經(jīng)歷和科研經(jīng)費(fèi)用于上述三方面的研發(fā)，這也是廠商保持自己上場(chǎng)領(lǐng)先地位的關(guān)鍵。在結(jié)構(gòu)方面其中任何一臺(tái)電梯都是 EGCS系統(tǒng)的分化，而而在控制方面 EGCS 監(jiān)控系統(tǒng)是將它們連起來的紐帶。 控制變量的多目標(biāo)性 1. 客流的輸送能力時(shí)間 作為樓宇內(nèi)唯一的交通工具人們安裝電梯的目的在于方便乘客在各個(gè)洛陽理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 19 樓層之間快速轉(zhuǎn)換，因此運(yùn)送能力是系統(tǒng)的決定性因素。 2. 系統(tǒng)能耗要求 對(duì)于 EGCS 系統(tǒng)，采用直流變壓調(diào)速、交流變壓調(diào)速和變壓變頻調(diào)速的電機(jī)驅(qū)動(dòng)方式都會(huì)系統(tǒng)的電能消耗產(chǎn)生較大影響；同樣在變速傳動(dòng)系統(tǒng)上應(yīng)用機(jī)械傳動(dòng)和無齒輪調(diào)速在運(yùn)力同時(shí)情況下也會(huì)產(chǎn)生不同電能消耗；在速度方面因?yàn)殡娞莶捎么笮透行载?fù)載電機(jī)，所以在轎廂啟動(dòng)初期電能消耗較大，電梯頻繁啟停會(huì)使電能消耗明顯增加。乘客長時(shí)間等待轎廂卻沒來的情況下部分乘客可能選擇離開放棄等待，因此導(dǎo)致轎廂空跑現(xiàn)象增加也導(dǎo)致系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間再度增加而造成過更多系統(tǒng)不良現(xiàn)象發(fā)生。在現(xiàn)代 EGCS 系統(tǒng)中轎廂中都會(huì)安裝重力感應(yīng)系統(tǒng)，通過重力檢測(cè)裝置實(shí)時(shí)監(jiān)控電梯內(nèi)乘客 大致數(shù)量，控制中心根據(jù)各轎廂內(nèi)動(dòng)態(tài)信息及時(shí)調(diào)整調(diào)度保證擁擠度適當(dāng)。通過它是可以直接評(píng)價(jià) EGCS 系統(tǒng)服務(wù)性能，為提高系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量一般情況下應(yīng)盡量控制乘客乘坐轎廂的時(shí)間不超過90s。但是若果顯示信息與實(shí)際運(yùn)行情況不符，不僅會(huì)給乘客帶來心理上的煩躁更會(huì)導(dǎo)致乘客出行的諸多不便。 EGCS 系統(tǒng)分析需要統(tǒng)籌考慮，權(quán)衡每種參數(shù)后提出一種更有效的方案。 (2) 各樓層中哪層樓發(fā)出呼叫信號(hào)是隨機(jī)的。 (2) 在不同時(shí)間點(diǎn)上可調(diào)度轎廂非線性，因?yàn)槊繒r(shí)每刻都有可能有不同乘客發(fā)出不同的指令信息，而無數(shù)名乘客加之多部轎廂幾乎不會(huì)產(chǎn)生相同的指令系統(tǒng)。 (3) 在客流較多的情況下，乘客容易因錯(cuò)誤判斷轎廂是否會(huì)超載增加系統(tǒng)工作量，增加不必要負(fù)擔(dān)。 系統(tǒng)的性能評(píng)價(jià) 因?yàn)殡娞菔桥c人們?nèi)粘Ｉ^直接相關(guān)的交通出行工具，而人作為特定生物 群體在很多方面承受能力有限，電梯設(shè)計(jì)制造的過程中必須考慮乘客在生理和心理上對(duì)一些參數(shù)的承受能力。洛陽理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 23 其次轎廂運(yùn)行的平穩(wěn)程度也會(huì)影響到系統(tǒng)的性能指標(biāo)，如果電梯在加速時(shí)期速度有明顯跳躍現(xiàn)象會(huì)使乘客增加恐懼感降低對(duì)系統(tǒng)的信任；同樣在到達(dá)預(yù)定樓層打開轎廂門時(shí) 如果轎廂箱底與對(duì)應(yīng)樓層地板高度有較大的高度差，直接就會(huì)使人們放棄對(duì)電梯的使用。直觀來看樓宇內(nèi)呼梯乘客是隨機(jī)的，他們成離散的方式分布在時(shí)間軸上，但如果通過長時(shí)間數(shù)理統(tǒng)計(jì)就會(huì)發(fā)現(xiàn)呼梯乘客呈現(xiàn)一定的規(guī)律行。優(yōu)化EGCS 算法的目的在于改善建筑物內(nèi)部交通情況，因此對(duì)樓宇內(nèi)客流交通規(guī)律變化的分析直接決定控制方案，也是改善電梯調(diào)度的基礎(chǔ)。在普通住宅樓中絕大部分工作處于這種狀態(tài)，更好的分配方案才能使系統(tǒng)及時(shí)有效的轉(zhuǎn)化為上樓呼梯高峰交通模式、下樓呼梯高峰交通模式。在規(guī)定上班時(shí)刻的前 min5~3 內(nèi)，上樓呼梯乘客最多；而后上樓呼梯乘客急劇下降。 5 分 鐘 運(yùn) 送 能力3 0 分 鐘 運(yùn) 送能 力1 小 時(shí) 運(yùn) 送 能 力3 0 分 鐘1 小 時(shí)上 班 時(shí)間 圖 33 乘客上樓高峰交通模式達(dá)率曲線 下樓呼梯高峰交通模式 當(dāng)樓宇內(nèi)下樓呼梯乘客占所有呼梯乘客的多數(shù)則認(rèn)定 EGCS 系統(tǒng)處于下樓高峰模式。如下圖 34以一棟辦公樓某日下班時(shí) 刻一小時(shí)內(nèi)下樓呼梯乘客數(shù)量變化和轎廂運(yùn)送情況為例，觀察下樓高峰時(shí)刻前后半小時(shí)內(nèi)乘客數(shù)量變化。在早高峰之前和晚高峰之后常伴有 空閑狀態(tài)，尤其在夜晚和集中休息時(shí)間都會(huì)出現(xiàn)這種現(xiàn)象。求取最優(yōu)解的過程實(shí)際上就是找到一種權(quán)衡的控制方案，滿足沒個(gè)約束條件下輸出最有結(jié)果。 假設(shè)如下多目標(biāo)決策問題： 有 n 個(gè)決策變量 nTn ExxxxX ???? ),( 321 ， nE 為 n 維歐式空間 ， m 個(gè)約束條件： p 個(gè)目標(biāo)函數(shù)： 求評(píng)價(jià)函數(shù) ??xf 在 ? ? 0?xg 的約束條件之下，在“特定環(huán)境下的最佳結(jié)? ? ? ? ? ? ? ?? ? 0, m21 ???? TxgxgxgXG ，TxfxfxfxfxF p ))(),(),(),(()( 321 ???? ?14?? ?24?洛陽理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 28 果”，記作： ? ?34? 其中 2?p 。 通過前面介紹，系統(tǒng)中各約束方程 )(),(),(),( 321 xfxfxfxf p??不是簡單數(shù)量的累積，各個(gè)參數(shù)之間通過關(guān)系數(shù)相制約關(guān)聯(lián)。 定義一 設(shè)自變量 Rx?* ，如果對(duì)于任意的 Rx? 及一切 ， nj ??? 21 均有 ? ?74? 那么稱 *x 為多約束變量 ? ?VP 系統(tǒng)的最佳解決方案。研究多約束項(xiàng)系統(tǒng)就是要在眾多可行方案中找到最佳解決方法，對(duì)本文而言就是找到最佳的轎廂調(diào)度方案。所有次要性能指標(biāo)作為約束條件后使多變量系統(tǒng)變?yōu)閱文繕?biāo)系統(tǒng)規(guī)劃最佳可行解問題，降低了問題的復(fù)雜程度。 )()( 0xfxf ?洛陽理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 30 功效系數(shù)法 分析系統(tǒng)時(shí)要求前 k 個(gè)性能指標(biāo) )(),(),(),( 321 xfxfxfxf k??越小越好，后 kp~ 個(gè)指標(biāo) )(),(1 xfxf pk ??? 盡可能增大。 平均加權(quán)法 這種方法預(yù)先確定 p 個(gè)數(shù) ，使 ))(()( xfdxd jjj ?10 ?? jdppj jdfh/11 )()( ???? ? p,21i* ???? ? ， jxff jRxj nm? ? ? ??? ?????pj jjp ffxfxfhfh 12*1 )(),()(? ???? ?? pj jjRx fxfxfhnm 1 2*)())((i洛陽理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 31 ? ?154? 然后權(quán)系數(shù) ? ????。 有了相應(yīng)系數(shù) jd 后，作 ? ?114? 然后求 ? ? pjpj jRxRxxfdxfh /11)())(( m a xm a x ??????? ???? 的最優(yōu)解。 分層序列法 另一種求