【正文】 解多約束條件系統(tǒng)常用的方法是將各個約束方程進(jìn)行排列使系統(tǒng)其層層分化，采用遞進(jìn)的方式在前一個方程的基礎(chǔ)上求解下一個方程的解。為了簡化數(shù)學(xué)模型便于系統(tǒng)分析首先分解為一個個單一的約束系統(tǒng)求解再進(jìn)行組合分析。在求解 *x 的過程中最重要的是權(quán)衡 )(1xf ?? )(xfn 中每個約束方程，例如本? ? ? ? ? ? ? ?? ?? ??????? Tn xgxgxgxgExR m21 ,| ，? ? ? ????????????RxTxfxfxfxfxf p ))(),(),(),((m a xm i nVP 321iii fxfxf /)()( ?)(maxminxfRxf ii??????)()( * xfxf jj ?? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ?? ?????? ???? ??? 0,m a x ))(),(),(),((m i nVPm21321TpxgxgxgxgTxfxfxfxfxf，洛陽理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 29 文研究的 EGCS 系統(tǒng)就是要找到時間與能耗的合理關(guān)系。正是這種制約關(guān)系要求系統(tǒng)統(tǒng)籌 考慮，權(quán)衡考慮每一個約束關(guān)系。 由于在 EGCS 系統(tǒng)中，時間、能量和滿意度百分比屬于不同量綱，為了計(jì)算有意義叫所有參數(shù)化為無量綱常數(shù)。EGCS 系統(tǒng)是一個典型的多目標(biāo)控制系統(tǒng) [15]， 提高電機(jī)效率必須考慮轎廂加速度和加速度變化率的影響；減少轎廂運(yùn)行時間就會增加轎廂內(nèi)擁擠程度降低服務(wù)質(zhì)量；減少轎廂空跑現(xiàn)象就勢必會增加呼梯乘客的等待時間和乘坐轎廂時間。在解決現(xiàn)實(shí)問題時幾乎找不到經(jīng)典臺控制理論中的簡單模型，系統(tǒng)變量參數(shù)同時收多個性能指標(biāo)的約束而各個變量之間又往往相互關(guān)聯(lián)，造成調(diào)整一個簡單參數(shù)需要通盤考慮的現(xiàn)象。此時乘客相互呼梯時間間隔相對較長且每次乘梯人數(shù)也較少，轎廂一般不會發(fā)生擁擠現(xiàn)象。在規(guī)定下班時刻的前后 min01~8 內(nèi)，下樓呼梯乘客最多；而其它時刻下樓呼梯乘客較少。雖然不能每棟建筑物呼梯乘客都如此典型，但它反映了上樓乘客的典型特點(diǎn)為接下來建立數(shù)學(xué)模型起到了很大作用。因多數(shù)人上班、休息時間大致相同，所以在早晚高峰時間容易出現(xiàn)這種現(xiàn)象。 洛陽理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 24 時 間乘客數(shù)上 行 方 向下 行 方 向 圖 32 建筑交通模式客流示例 隨機(jī)呼梯交通模式 在一棟樓宇內(nèi)大多數(shù)時間上樓呼梯乘客與下樓呼梯乘客數(shù)量相當(dāng)，一部轎廂從 1 樓到頂樓再從頂樓至 1 樓帶載乘客數(shù)量基本相同。在不分析呼梯乘客變化規(guī)律下盲目控制EGCS 系統(tǒng)，不僅會降低效率有時還會造成錯誤的調(diào)度方案造成呼梯乘客擁堵現(xiàn)象發(fā)生。 樓宇內(nèi)交通流分析 為了更好地發(fā)揮電梯作為樓宇內(nèi)交通工具的運(yùn)送能力讓調(diào)度方案有針對性的制定，在建立 EGCS 系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型之前首先分析一般大樓內(nèi)的客流交通情況。經(jīng)過試驗(yàn)分析總結(jié)人們發(fā)現(xiàn)加速度主要影響人的心里產(chǎn)生恐懼感，這只人作為生物本能自我保護(hù)的反映； 當(dāng)跨越自身心理本能保護(hù)時，根據(jù)力與加速度的關(guān)系人在較高加速度時會成承受更大的力 [14]。 指令信息初期不完整特點(diǎn) 控制系統(tǒng)雖會收到大廳和轎廂的信息指令但每次信息內(nèi)容可能反映不同的信息內(nèi)容，如大廳內(nèi)一次上行呼叫可能需要兩部甚至三步電梯進(jìn)行運(yùn)送 [13]；而一次到站出轎廂指令每次也可能不同，在不同樓層出入乘客數(shù)量不相同會導(dǎo)致轎廂在每層樓停留時間不等造成下一步調(diào)度計(jì)劃不能按預(yù)定方案進(jìn)行。 EGCS 系統(tǒng)的擾動性 EGCS 系統(tǒng)中干擾主要包括： 洛陽理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 22 (1) 在多名乘客不連續(xù)進(jìn)梯情況下，容易造成轎廂在某一樓層等待時間過長而影響整體調(diào)度系統(tǒng)。 (4) 因各棟樓宇功能特點(diǎn)不盡相同，不同建筑內(nèi)乘客交通情況也是隨機(jī)的。諸多的隨機(jī)性使系統(tǒng)不能準(zhǔn)確預(yù)判下一時刻輸入指令更無法事先安排轎廂調(diào)度方案 [12]。在多個約束變量中各個變量指標(biāo)也不是簡單的積累，它們之間相互制約往往提高一個性能指標(biāo)要考慮多個變量，這也是系統(tǒng)復(fù)雜性的體現(xiàn)。對于一些高層建筑如果乘客跨越樓層較多時可能需要花費(fèi)較長時間，為了減少這種狀況發(fā)生高層建筑一般會增加電梯數(shù)量來減少轎廂中間?？看螖?shù)過多，以此來提高系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量。通過它是可以直接評價 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)盡量控制乘客等候轎廂的時間不超過 3060s。當(dāng)時間超過 60s 時，乘客會不斷產(chǎn)生煩躁心理降低對系統(tǒng)服務(wù)的評價，所以應(yīng)盡量避免乘客長時間等待現(xiàn)象的發(fā)生。而對于同一型號電機(jī)和配套傳動裝置每次加減速度所需能源基本固定，即單次運(yùn)行電能消耗固定不變；通過不同調(diào)度方案可以有效減少各轎廂?？看螖?shù)，節(jié)約資源從而增加系統(tǒng)整體使用壽命降低成本。這也是本文將樓宇內(nèi)交通系統(tǒng)做詳細(xì)劃分的重要原因，在不同環(huán)境下盲目追求高效或一味降低能耗都會使控制系統(tǒng)調(diào) 度失控等一些列不良后果，也是本文選擇多目標(biāo)控制 EGCS的原因。 洛陽理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 18 電 梯 群 控 器電 梯 控 制 器 1 電 梯 控 制 器 N 呼 叫層 站 1 呼 叫層 站 2 呼 叫層 站 N 電 梯 1 電 梯 N 呼 叫 信 息轎廂狀態(tài)信息派梯信息 圖 31 EGCS 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖 EGCS 的特性分析 EGCS 問題實(shí)際上是對多臺電梯的進(jìn)行復(fù)雜調(diào)度問題，其系統(tǒng)復(fù)雜主要表現(xiàn)為 EGCS 系統(tǒng)所固有的乘客呼叫不確定性、停站樓層多目標(biāo)性、轎廂運(yùn)動非線性、乘客的擾動性和呼叫指令信息在運(yùn)動初期不完整等特點(diǎn)。MRD）等 [9]。因此，現(xiàn)代電梯群控技術(shù)是一種通盤的考慮關(guān)注每個可能影響方案的因素，無論哪種 EGCS 方案都是針對不同交通模式分配不同方案。因此也導(dǎo)致 EGCS 算法的多樣性。其結(jié)構(gòu)如圖 25 所示。 Petri Net 的分析方法也有多種，一般常用的有結(jié)構(gòu)分析法、可達(dá)數(shù)方法和 Petri Net 語言等。通過這種方式可以直觀的描述離散模型中各種因素的相互關(guān)系，為 EGCS 系統(tǒng)提供一種良好的建模、分析和判斷的解決途徑。專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖 24 所示。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(yàn)進(jìn)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。 a bb a交叉互換一 代 基 因序 列二 代 基 因序 列 圖 22 交叉算子兩點(diǎn)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洛陽理工學(xué)院畢業(yè) 設(shè)計(jì)（論文） 13 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(jìn)行速度測試，尋找最佳調(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。到 1940 年左右，生物學(xué)和信息學(xué)兩大重點(diǎn)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， Geic Algorithm）通過總結(jié)生物繁衍進(jìn)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(jìn)化過程 [8]。電梯群控神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)化將不同功能分為網(wǎng)際層（ Inter） ,以以太網(wǎng)及各種總線為基礎(chǔ)來實(shí)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(yùn)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(shí)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(xiàng)指令 [7]。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(diǎn)，即一個基本突觸元。 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(xiàng)重要指示，而電梯能耗直接與啟動次數(shù)、運(yùn)行距離有關(guān)。 EGCS 模糊控制算法是使用模糊邏輯對大樓內(nèi)交通模式進(jìn)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(jìn)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。目前，主流 EGCS 控制算法主要由以下幾種?？傊?， EGCS 算法能根據(jù)實(shí)際情況和乘客請求控制每一臺電梯運(yùn)行的情況，實(shí)現(xiàn)電梯最佳調(diào)度服務(wù)。 洛陽理工學(xué)院畢業(yè) 設(shè)計(jì)（論文） 9 EGCS 算法分類及特點(diǎn) 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(jì)算機(jī)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。 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(diǎn)。目前， EGCS 技術(shù)正在發(fā)展較快，現(xiàn)有多種控制方案在實(shí)際中應(yīng)用。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 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(shí)驗(yàn)。 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(jìn)，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(yùn)送效率的提高。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(jìn)一步研究探索來完善。電梯能耗大約占整棟樓宇電能消耗的 3~5 個百分點(diǎn)，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(jī)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(diǎn)。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?？梢宰詣痈鶕?jù)環(huán)境參數(shù)，選擇優(yōu)化方案實(shí)現(xiàn)全局優(yōu)化，電梯變得實(shí)用方便，真正實(shí)現(xiàn)智能化控制。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(jī)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(yuǎn)程監(jiān)控方法，這些將為電梯主要研究方向。下面以表格形式進(jìn)行比較，如表 11 所示。電梯的快速發(fā)展也促進(jìn)電梯群控理論不斷更新?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(jì)算領(lǐng)域以及新興科技領(lǐng)域邁進(jìn)。一般能使人員運(yùn)送能力增加 15~20 個百分點(diǎn)，將等候時間減少 30%~40%[4]?？偠灾?，研究優(yōu)化多 部電梯調(diào)度算法的目的是為了實(shí)現(xiàn)多部電梯相互間的協(xié)調(diào)能力、提高乘客運(yùn)送能力。自日本三菱電氣公司研發(fā)的 AI2100 以來，標(biāo)志著基于計(jì)算機(jī)與人工智能技術(shù)在電梯群組控制方面的綜合應(yīng)用 [3]。到 1971 年隨著集成電路（ IC）的廣泛應(yīng)用，復(fù)雜邏輯運(yùn)算得以實(shí)現(xiàn)，統(tǒng)計(jì)學(xué)在電梯控 制方式中發(fā)揮主導(dǎo)作用，推動多部電梯控制算法向集選控制的前進(jìn)，促使現(xiàn)代建筑邁出了智能樓宇的腳步，電梯向智能控制發(fā)展，達(dá)到了一個新的高度。到 19 世紀(jì) 50 年代，繼電器理論成熟，促使電力機(jī)械式繼電器在電梯轎廂洛陽理工學(xué)院畢業(yè) 設(shè)計(jì)（論文） 3 中廣泛應(yīng)用，這種全自動控制電梯的問 世才替代了服務(wù)員們的值守。隨電力電子發(fā)展的電機(jī)調(diào)速控制技術(shù)、隨計(jì)算機(jī)普及發(fā)展的微控制技術(shù)帶給電 梯一次又一次改革。在數(shù)百年的發(fā)展改進(jìn)中，電梯經(jīng)歷了從驅(qū)動方式到控制方法的無數(shù)次變革。電梯群控算法都是提出一種更優(yōu)良的調(diào)度方案，合理分配各影響參數(shù)對系統(tǒng)影響的權(quán)重。不同控制要求有不同控制方式。電梯的快速發(fā)展也促進(jìn)電梯群控理論不斷更新?lián)Q代以滿足人們更高的要求，使人們將電梯群控算法向多學(xué)科交叉領(lǐng)域、高復(fù)雜計(jì)算領(lǐng)域以及新興科技領(lǐng)域邁進(jìn)?，F(xiàn)代樓宇中一般多部電梯同時運(yùn)轉(zhuǎn)，為乘客提供更高效的服務(wù)。 關(guān)鍵詞： 電梯群控，算法優(yōu)化，交通模式，調(diào)度，仿真 洛陽理工學(xué)院畢業(yè) 設(shè)計(jì)（論文） II Elevators Group Control System Control Aalgorithm Optimization ABSTRACT With the emergence of the intelligent building, the elevator group control technology got rapid development. The elevator system pursuits better riding fort on the basis of safty and convenience, developing towards high efficiency and energy saving. Promoting the elevolution of group control algorithm, the elevator traffic flow scheduling scheme is optimized. Because of its characteristics of multivariable, nonlinear and randomness, elevator systems is difficult to be contro