【導(dǎo)讀】智能樓宇的普及，使電梯群組控制技術(shù)得到飛速發(fā)展。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。電梯系統(tǒng)因自身具有多變量、非線性和隨機(jī)性等特。點(diǎn)，用傳統(tǒng)方法較難控制。首先比較當(dāng)前主流控制算法，分析電梯。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。最后將系統(tǒng)模型用MATLAB系統(tǒng)仿真，驗(yàn)證系統(tǒng)調(diào)度方案，證明多目標(biāo)

　　

【正文】 ?？看?數(shù)，干擾控制中心正常調(diào)度安排。 指令信息初期不完整特點(diǎn) 控制系統(tǒng)雖會(huì)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(huì)導(dǎo)致轎廂在每層樓停留時(shí)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。這種現(xiàn)象也導(dǎo)致控制系統(tǒng)無法對(duì)相應(yīng)信息進(jìn)行預(yù)判，甚至?xí)?dǎo)致初期調(diào)度方案出現(xiàn)錯(cuò)誤。 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。例如人們對(duì)加速度很敏感，當(dāng)轎廂加速度超過 2/5~3 sm 時(shí)正常人在心理上都會(huì)有明顯的不適反應(yīng)；但如果加速度過低勢(shì)必會(huì)導(dǎo)致轎廂加速時(shí)間增大，使乘客乘坐時(shí)間增加降低運(yùn)力，其外經(jīng)過前文介紹電機(jī)在加速時(shí)期電能消耗明顯增多而加速度降低同樣會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)產(chǎn)生更多能源消耗。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(shí)，根據(jù)力與加速度的關(guān)系人在較高加速度時(shí)會(huì)成承受更大的力 [14]。一般電梯在設(shè)計(jì)生產(chǎn)時(shí)為了提高運(yùn)力都會(huì)選定承受范圍的最大值，但不會(huì)超過 2/ sm 的加速度，而加速的變化速率更限制在 3/2 sm 內(nèi)。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。因此要使電機(jī)動(dòng)力系統(tǒng)平穩(wěn)調(diào)速防止速度抖動(dòng)，更要控制轎廂在各預(yù)定外置的準(zhǔn)確程度在 mm4? 之內(nèi)。 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(duì)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。每棟建筑物都有各自的功能特點(diǎn)，因此也導(dǎo)致了內(nèi)部人員流動(dòng)呈現(xiàn)不同規(guī)律性；而即使是同一棟大樓在不同時(shí)間 點(diǎn)上因工作需要不同都會(huì)產(chǎn)生不同的呼梯乘客 [15]。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。在大的時(shí)間范圍內(nèi)一棟建筑物內(nèi)的人員基本是穩(wěn)定的，而人員的作息在大范圍內(nèi)有時(shí)規(guī)律的，所以為了更好地實(shí)現(xiàn) EGCS 系統(tǒng)調(diào)度就要找出呼梯乘客的活動(dòng)規(guī)律。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(huì)降低效率有時(shí)還會(huì)造成錯(cuò)誤的調(diào)度方案造成呼梯乘客擁堵現(xiàn)象發(fā)生?？偨Y(jié)樓宇內(nèi)呼梯乘客交通規(guī)律是分析系統(tǒng)問題的過程，有了更好的問題分析才能降低系統(tǒng)的難 度從而得出更優(yōu)化的系統(tǒng)方案。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)。根據(jù)調(diào)查統(tǒng)計(jì)記錄某一棟高層建筑的客流交通情況，如圖 32 所示。 洛陽理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 24 時(shí) 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(shí)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。這種模式也是系統(tǒng)較為繁忙的時(shí)期，各個(gè)轎廂要權(quán)衡每位上樓和 下樓乘客的時(shí)間。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。 上樓呼梯高峰交通模式 當(dāng)一棟樓宇內(nèi)上樓呼梯乘客占所有呼梯乘客的半數(shù)以上則認(rèn)定 EGCS系統(tǒng)處于上樓高峰模式。因多數(shù)人上班、休息時(shí)間大致相同，所以在早晚高峰時(shí)間容易出現(xiàn)這種現(xiàn)象。例如在一棟辦公樓內(nèi)所有員工上班時(shí)間固定，那么通過長時(shí)間數(shù)理統(tǒng)計(jì)呼梯乘客就會(huì)呈現(xiàn)很強(qiáng)的規(guī)律性。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。在洛陽理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 25 這種狀態(tài)下 EGCS 處于系統(tǒng)最繁忙時(shí)期，如果調(diào)度安排不合理很可能造成底層樓內(nèi)呼梯乘客不能及時(shí)上樓造成時(shí)間延誤現(xiàn)象。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。如下圖 33 以一棟辦公樓某日上班時(shí)刻一小時(shí)內(nèi)上樓呼梯乘客數(shù)量變化圖為例，觀察高峰時(shí)刻前后半小時(shí)內(nèi)乘客數(shù)量變化和轎廂運(yùn)送情況。 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。因多數(shù)人生活規(guī)律、作息時(shí)間基本一致，所以在上下班高峰時(shí)間容易出現(xiàn)這種現(xiàn)象。在規(guī)定下班時(shí)刻的前后 min01~8 內(nèi)，下樓呼梯乘客最多；而其它時(shí)刻下樓呼梯乘客較少。與上樓呼梯高峰交通模式相似每棟建筑物呼梯乘客都有很大的隨機(jī)性不能都如此典型，但它反映了下樓乘客的典型特點(diǎn)為接下來建立相應(yīng)數(shù)學(xué)模型起到了很大作用。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。 洛陽理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 26 下 班 時(shí) 間1 小 時(shí)1 0 分 鐘 時(shí)間 圖 34 乘客上樓高峰到達(dá)率曲線 轎廂待命交通模式 當(dāng)樓宇內(nèi)呼梯乘客相對(duì)其它時(shí)刻較少很少時(shí)系統(tǒng)便進(jìn)入轎廂待命交通模式，所有工作單元處于空閑休息狀態(tài)。此時(shí)乘客相互呼梯時(shí)間間隔相對(duì)較長且每次乘梯人數(shù)也較少，轎廂一般不會(huì)發(fā)生擁擠現(xiàn)象。在這種狀態(tài)下要盡可能減少轎廂活動(dòng)數(shù)量和次數(shù)，防止轎廂空跑現(xiàn)象發(fā)生提高系統(tǒng)電能利用效率。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。 洛陽理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 27 第 4 章 多目標(biāo)算法及在 EGCS 中應(yīng)用 多目標(biāo)優(yōu)化問題概述 從經(jīng)典控制理論到現(xiàn)代控制理論人們開始認(rèn)識(shí)到現(xiàn)傳統(tǒng)經(jīng)典控制理論較難解決工程中非線性、多變量等一些棘手問題問題，這也促進(jìn)現(xiàn)代控制理論的豐富發(fā)展。在解決現(xiàn)實(shí)問題時(shí)幾乎找不到經(jīng)典臺(tái)控制理論中的簡(jiǎn)單模型，系統(tǒng)變量參數(shù)同時(shí)收多個(gè)性能指標(biāo)的約束而各個(gè)變量之間又往往相互關(guān)聯(lián)，造成調(diào)整一個(gè)簡(jiǎn)單參數(shù)需要通盤考慮的現(xiàn)象。像這種同時(shí)受多個(gè)變量約束的復(fù)雜系統(tǒng)是典型的多輸入多輸出系統(tǒng)，求解此類 系統(tǒng)稱為多目標(biāo)規(guī)劃問題。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。經(jīng)前面介紹 EGCS 系統(tǒng)同時(shí)受到呼梯乘客等待轎廂時(shí)間、乘坐轎廂時(shí)間和電機(jī)系統(tǒng)電能消耗等多種參數(shù)約束。EGCS 系統(tǒng)是一個(gè)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(shí)間就會(huì)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(shì)必會(huì)增加呼梯乘客的等待時(shí)間和乘坐轎廂時(shí)間。 多目標(biāo)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型 一般多目標(biāo)最優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型的構(gòu)成，首先是決策變量，其 次是目標(biāo)函數(shù)，最終是要的是約束條件和相應(yīng)參數(shù)權(quán)重。 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 。 nEx? ， 如果令 ? ?44? 則 ? ?VP 問題可近似表述為： ? ?54? 稱 ? ?VP 為標(biāo)準(zhǔn)模型。 由于在 EGCS 系統(tǒng)中，時(shí)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)。例如，對(duì)量綱的目標(biāo) )(xfi ，令 ? ?64? 其中 ，則 )(xfi 便是無量 綱的規(guī)范化目標(biāo)了。 通過前面介紹，系統(tǒng)中各約束方程 )(),(),(),( 321 xfxfxfxf p??不是簡(jiǎn)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)。例如當(dāng) )(1xf 取得最佳結(jié)果時(shí) )(2xf 、 )(xfn 很可能處于較差結(jié)果。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(gè)約束關(guān)系。 算法中變量的相互關(guān)系 要求解多目標(biāo)規(guī)劃問題時(shí)，需定義多目標(biāo)規(guī)劃問題在各種意義下的解，并研究這些節(jié)之間的關(guān)系。 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。 說明存在 *x 滿足各約束方程，并且取得 ? ?VP 獲得較好的控制方案。在求解 *x 的過程中最重要的是權(quán)衡 )(1xf ?? )(xfn 中每個(gè)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(shí)間與能耗的合理關(guān)系。 定義二 設(shè) Rx?0 ，如果不存在 Rx? ，使得 ? ?84? 那么稱 0x 為多約束變量 ? ?VP 系統(tǒng)的可行解決方案。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。 多約束條件問題常用方法 因?yàn)槎嗉s束條件系統(tǒng)是典型多向量問題，而所有多向量系統(tǒng)的可行方案會(huì)有無限個(gè)，研究多變量多變量的 意義就是尋找其中一種滿足各個(gè)約束條的最佳方案。為了簡(jiǎn)化數(shù)學(xué)模型便于系統(tǒng)分析首先分解為一個(gè)個(gè)單一的約束系統(tǒng)求解再進(jìn)行組合分析。 約束法 作為分析多約束條件復(fù)雜系統(tǒng)常用的解法 —— 約束法的主要解決辦法是先分析系統(tǒng)最主要的控制指標(biāo)要求而把其余系統(tǒng)相關(guān)的性能指標(biāo)看作為約束條件。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。對(duì)于本文的 EGCS 系統(tǒng)我們就可以把其視為求取等候轎廂時(shí)間最少的單一目標(biāo)系統(tǒng)求解問題，而乘坐轎廂時(shí)間和電機(jī)的能量消耗則放在次要位置作為 輔助的輔助條件。 分層序列法 另一種求解多約束條件系統(tǒng)常用的方法是將各個(gè)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(gè)方程的基礎(chǔ)上求解下一個(gè)方程的解。通過一層層分析復(fù)雜系統(tǒng)只是簡(jiǎn)單系統(tǒng)的組合，將其采用適當(dāng)方法分解后更便于分析計(jì)算。 )()( 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。這種方法就是分析相應(yīng)對(duì)每個(gè)約束條件質(zhì)量的影響，即令 ? ?94? 滿足 ? ?104? 而且達(dá)到最滿意時(shí)， 1?jd ；最差時(shí)， 0?jd 。 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。 理想點(diǎn)法 先求 p 個(gè)單約束方程的 最優(yōu)值，結(jié)果記為 *jf ，即 ? ?124? 作評(píng)價(jià)函數(shù) ? ?134? 再求相應(yīng)單目標(biāo)規(guī)劃 ? ?144? 的最優(yōu)解集 hR 。 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) ? ????