电梯群控系统调度策略研究(2) - 图文

中 北 大 学

毕业论文开题报告

学 生 姓 名： 学 院、系： 专 业： 论 文 题 目：

指导教师:

2012年 3 月 13 日

李伟强

学 号： 0805054149

信息与通信工程学院 电气工程系

自动化

电梯群控系统调度策略的研究

张文华

毕 业 论 文 开 题 报 告

1．结合毕业论文情况，根据所查阅的文献资料，撰写2000字左右的文献综述： 文 献 综 述 1. 研究背景及意义 电梯作为高层智能大厦主要垂直交通工具，电梯的服务质量和服务效率的提高对建筑的有效利用和性能发挥将产生极为重要的影响。为提高服务质量和服务效率，电梯的群控技术由单台电梯的独立控制发展到多台电梯的协调控制，进行合理的调度和管理，亦即电梯群控。电梯群控系统EGCS（Elevator Group Contorl System）是指将建筑物中的多台电梯根据大楼的功能以及楼层人数分布情况组成梯群，由微机控制系统统一管理电梯群的召唤信号，根据系统设定的优化目标和建筑物中的实际交通情况，产生最优派梯决策的控制系统[1]。对于电梯群控系统的协调调度，要根据轿厢内的人数、上下方向的停站次数、层站以内轿厢内的呼梯信号以及轿厢所在位置等因素来分析客流的变化情况，自动选择最适宜客流的情况的输送方式。应用电梯群控系统的服务性能，比如缩短响应时间、服务时间、降低系统运行能耗等[2]。 2. 国内外研究现状 2.1 国外电梯群控系统的研究现状 早在1949年，纽约联合国大厦首次使用继电器逻辑组成的电梯群控系统称为“自动方式选择系统”，它通过在上行，下行高峰以及平峰、双向时选择运行命令来工作。这是群控的最简单形式，称为方向预选控制，它适用于两台或者三台电梯组成的梯群，每台电梯通过方向预选控制来操作。这种系统需要单一的厅层召唤系统，每个厅层设有一个上行和下行按钮。控制系统有效地把建筑物内的电梯分开，以提供均匀服务并在指定的停梯层停靠一台或者多台电梯。使用继电器接触控制可以实现电梯的无司机运行，但其控制的主要目标是实现系统的顺序运行，运行效率低，维护也较复杂。 在简单的两台电梯组成的梯群中，粗略的分区[3]指两台电梯分别服务于交替的楼层。

可用静态和动态两种方法将厅层召唤进行分区。静态分区时，一定数目的厅层组合在一起构成一个区域；也可将相邻的上行厅层召唤安排到若干向上需求区域，相邻的下行厅层召唤安排到若干独立的向下需求区域，由此定义方向区域。动态分区时，区域的数目和每个区域的位置和范围，取决于每个轿厢运行的瞬间状态、位置和方向。动态区域是在正常的电梯运行期间定义的，按事先定义好的规则产生新的分区，并且是不断连续变化的。分区控制缩短了电梯的单台运行周期，运行效率有所提高。动态分区的算法比较复杂，因此主要以静态分区法为主。近年来，动态分区法[4]的研究受到了重视。 随着集成电路的发展和应用，1970年以后，厅层呼叫分配系统开始发展起来。当一个新的厅层呼叫产生时，选择一部合适的电梯来响应呼叫，该呼叫就分配给电梯了。这就把群控系统和单台电梯控制系统简单的组合在一起了了，提高了整个系统的可靠性和服务质量。这种系统使用了集成电路，可以进行一些更加复杂的逻辑运算，但对于候梯时间的计算却无法精确进行。厅层呼叫分配系统在后来的十几年里十分流行，目前国内的部分群控电梯使用这种系统。 20世纪70年代中期，群控系统开始使用计算机技术。计算机的应用使人们可以利用各种人工智能技术研究电梯交通系统的动态特性，提高高层建筑物内交通系统的垂直运输效率，充分发挥智能化大楼的综合功能。 1970年，日立公司使用计算机开发出一种能学习的电梯系统[5]。日历公司在统计特性分析的基础上推出了预测控制系统[6]，以解决下行高峰时乘客等待时间问题。同时退出的CIP/IC系统可提供文字信号，应答在电梯厅层候梯的乘客的呼梯信号。计算机群控系统使用等待时间预报控制，电梯到达各个楼层的时间预报精确性进一步提高，但其使用的等周期运行方式不能令人满意，长时间候梯仍是需要解决的问题。 1976年，三菱公司推出了QS＇75系统[7]，使用呼叫分配的方法解决等周期中遇到的问题，缩短了平均候梯时间。1979年，东芝公司推出了C-800系统。可以随着住户的人数变化而改变控制策略。同期，日立公司也推出了CIP-系列，利用实时候梯时间的直接预报进行厅层呼叫分配。带有计算机的群控系统提供了良好的功能，能更准确地预报电梯的运行状态，降低长时间等待的几率。 20世纪80年代初，全面评价系统加入到呼叫分配系统，如等待时间，长等待几率、预报误差几率等被作为评价指标。与以前的系统相比，这一代的群控系统极大地降低了[8]平均等待时间和长等待几率。1984年，日立公司推出了CIP-52000系统，使用人工智能控制技术[10]，可根据建筑中不同时刻的客流变化而产生最优的控制参数。由于该系统可随不同季节、一周中的不同日子以及建筑的差异和使用要求的变化而改变，系统的平均候梯时间减少了20%，同时也满足了节能的需求。随着人工智能控制技术的发展，电梯群控系统开始应用模糊控制、人工神经网络、专家系统、遗传算法、动态规划方法、Petrinet技术、随机过程等先进的控制技术。 2.2 国内电梯群控系统的研究现状 国内电梯群控技术的研究始于20世纪90年代，较发达国家相对较晚，但发展趋势很快，国内的一些大学对电梯群控技术纷纷展开研究并取得了成果。研究内容主要有以下几个方面： （1）电梯交通配置方法及其软件的研究。针对不同的服务模式采用不同的评价方法，确定优化的电梯交通配置。 （2）仿真环境的研究。为研究电梯群控调度方法、交通流量仿真、电梯交通配置优化而开发的一种软件幻境[11]。 （3）基于模糊逻辑、神经网络、专家系统及人工免疫技术的交通模式识别[12][9]。其中具有典型意义的是利用专家知识，采用二步模糊神经网络确定交通模式的研究。 （4）采用随即理论和细胞自动机理论的电梯群控系统建模[13]。应用排队论的Ek/M/n模型描述电梯群控系统的行为，从而获得系统的性能指标，为群控系统的评价以及上高峰马尔可夫决策的实施提供支持；运用细胞自动机理论进行建模是一种新方法，由细胞自动机模型仿真电梯运动行为，对派体队列进行派梯控制，构造了基于细胞自动机的电梯群控系统模型，再用OD矩阵法对客流进行建模分析，为群控系统建模提供了新思路。 （5）遗传算法及模糊神经网络技术在电梯群控中的应用研究[14]。其中遗传算法与模糊神经网络结合构成一种智能多模式调度方法：模糊表达与网络学习能力，是算法能根据各种单一模式算法产生样本数据，得到与单一模式群控算法相应服务指标相同或相近的效果，从而实现根据不同的交通模式合理调度电梯。而文献[15]是基于领域知识和遗传算法的滚动优化方法，采用逐步优化的策略，先利用呼梯分配方法得到一个次优解，然后利用遗传算法进行校正。这些方法都很有研究意义。 3， 粒子群优化算法基本原理 粒子群优化算法PSO主要是通过每个粒子当前的状和在飞行过程中所经历过的最好位置，以及整个群体所经历过的最好位置来计算粒子下一步运动的方向和速度【16】和位置的更新公式如下： Vid=W×Vid+c1×r1(Pid-Xid)+c1×r1(Pgd-Xgd) (1) Xid=Xid+Vid (2) 式（1）、(2)中：d=1,2,?,D,D代表第d维搜索空间； i=1,2,?,m,m是该群体中粒子总数； Vid为迭代粒子i飞行速度矢量的第d维分量； Pid为粒子i个体最好位置plest的第d维分量； Pgd为群体最好位置gbest的第d维分量； C1、C2为权重因子； r1、r2为随机数，产生[0,1]的随机数； W为惯性权重函数。

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