智能控制技术在电梯群控系统中的应用

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摘要：随着社会的发展与进步，重视智能控制技术在电梯群控系统中的应用对于现实生活中具有重要的意义。本文主要介绍智能控制技术在电梯群控系统中的应用的有关内容。

关键词智能；控制；电梯；群控；系统；技术；应用；

中图分类号： TU857文献标识码： A 文章编号：

引言

随着高层楼宇的增加，电梯越来越多的走进了人们的生活，对人们生活的影响越来越大。为了让电梯更好地服务人们，各种电梯新技术不断地发展起来。电梯的智能群控技术就是近几十年来发展起来的一项新技术。电梯群控指的是将布置在一栋楼宇里相邻的几部电梯统一调度，将每个楼层的召唤信号集中用群控主机来控制，群控主机根据电梯运行情况和客流情况将召唤信号分配到合适的电梯，调度电梯运行。群控改变了各台电梯互不协调、独自运行的局面，可以提高整个电梯系统的运行效率，减少乘客的候梯时间和乘梯时间，提高电梯系统的服务质量。电梯的智能群控指的是将智能控制技术运用到电梯群控中，并将人工智能技术运用到电梯的调度策略中，使得电梯的群控系统能够适应于不同的电梯配置以及楼宇内的不同时刻的交通变化，具有一定的“智能"。

一、早期的电梯群控技术

随着高层建筑的出现和建筑面积的扩大,需要并排设置几台电梯,以完成大楼内的垂直运输任务这样便存在着电梯相互联接的问题。安装在一起的多台电梯 要求单梯的控制系统相互联接，且装有监控系统。在这样的系统中，厅层召唤按钮对所有并联电梯来说是共有的，监控系统确定梯群中哪一台电梯去应答厅层召唤信号。这样就形成了电梯群控系统，统一分配呼梯信号，统一调度电梯。最早的电梯群控系统使用继电接触控制.称为“自动力一式选择系统”。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，称为力一向预选控制。它适用于两台或二台电梯组成的梯群，每台电梯靠力一向预选控制来操作。这种系统需要中一的厅层召唤系统，每个厅层设有一个上行和一个下行按钮。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多台电梯。使用继电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，运行效率较低，维护也较复杂。

简单的两台电梯组成的梯群，粗略的分区是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。静态分区时一定数日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分区域。相邻的下行厅层召唤安排到若干独立的向下需求区域，山此定义力一向分区域。动态分区时分区域的数日和每个区域的位置和范围，取决于各个轿湘运行的瞬问状态、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器简单地联系在一起，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，但对候梯时间预测的计算却无法精确进行。它在后来的十几年里非常流行，目前国内的部分群控电梯使用这种系统。

二、专家系统在电梯群控系统中的应用

始于20世纪60年代的专家系统是人工智能应用领域比较成功的分支之一。它的概念和方法被引入到控制领域,在很多方面取得了可喜的进展和成功的应用。电梯群控专家系统是由知识库、数据库、推理机、解释部分及知识获取部分组成。通过知识获取部分来获取电梯专家的知识及经验,经过“知识表达”表达专家的思维与知识,形成一定的控制规则存入到知识库中。数据库中存放的是专家系统当前工作已知的一些情况、用户提供的事实以及由推理得到的中间结果,例如:电梯呼梯信号分布情况、各部电梯位置信号、乘客人数、预测乘客的等待时间及预测电梯的运行时间等。由于专家系统应用了人工智能的技术,把一个或多个专家的知识和经验积累起来进行推理和判断,解决了许多用传统控制方法难以解决的问题,达到了较为优化的控制目标。专家系统就是研究这类知识的表达、使用和获取的方法。它是一种知识信息的加工处理系统,其工作过程是一个求解和探索的过程。

例如 三 菱 公 司 的A I22100、富 士 通 公 司 的FL EX、东芝公司的CIP25200等系列。在应用专家系统时,首先根据过去的交通数据预设交通流,使候梯时间最小的最优运行作为大规模组合问题;其次是用SA ( Simulated Annealing)法求解此大规模组合问题;最后将求出的最优运行与原来系统的运行进行仿真比较,并将成为最优运行的分配方法归纳为一般性的规则。但是,对于复杂多变的电梯系统,专家的知识和经验存在局限性,控制规则并不完善,所以单纯使用专家控制方法并不能很好地适应不同大楼的模型要求,控制效果还有待完善。现在,专家系统和其它控制技术融合在一起,使电梯群控技术有了进一步的提高。

三、神经网络在电梯群控系统中的应用

神经网络的研究已有较长的历史,自从心理学家McCulloch和数学家Pit t s在1943年首次提出了一个简单的神经网络模型以后的几十年,神经网络历经沉浮,但多层网络B P算法、Hopfield网络模型等仍然在各个领域得到了广泛的发展,特别是与这一学科交叉的前沿技术领域引起了学者们的关注。神经网络应用在电梯群控系统中的原因是:电梯群控系统具有随机性、非线性,难以建立精确的数学模型,而神经网络学习的主要优点在于它可以通过调整网络连接权来得到近似最优的输入 —输出映射,因此适应于难以建模的、非线性动态系统。虽然电梯群控系统具有随机性,但对于任何一幢大楼,都可以近似为有一定的工作周期(一天或一个星期),在不同周期的同一时间段会存在相似的系统状态和系统输入,群控系统可以以一定的采样周期信息作为样本,只要周期足够小,就可以有充足的过程数据用于学习。神经网络在电梯群控系统中最成功的应用就是可以识别交通流量的变化。交通流量是表明电梯状态的一个概念。它可由乘客数、乘客出现的周期及起始点和终点的排队情况来描述。这种交通流量可以划分为许多性质不同的线数图,日立公司开发出的带有神经网络的电梯群控装置EJ21000 FN ,能适应各种建筑物的交通条件变化。与模糊群控相比,神经网络群控减少了10 %的平均候梯时间,减少了20 %的长候梯率,防止了群聚和长候梯。

四、模糊控制技术在电梯群控系统中的应用

1965年,美国伯克利加州大学的L . A . Zadeh教授首次提出模糊集合的概念,引入了“隶属函数”来描述差异的中介过渡,开始为研究模糊性规律提供了数学工具。在以后的研究过程中,人们把模糊集合论的思想应用于控制工程领域,形成了这种智能控制方法。模糊控制是建立在人类思维模糊性的基础上,是目前控制领域中所采用的3种控制方法中最有实际意义的方法。电梯交通系统中存在着大量的不确定性,当系统的复杂程度很高而系统的状态又不易精确预测时,制定控制系统的精确模型就很困难,因此许多系统都应用了模糊理论的近似方法。厅层召唤分配给适合服务的电梯过程是一个多目标决策过程。由于决策的目标多,描述比较复杂,同时解的可行域大,用规则方法求严格的最优解目前尚难实现。因此实际上经常根据群控分配原则召唤。群控原则大多是一些模糊的概念,例如:乘客候梯时间的长短、厅层客流量的大小、电梯响唤的快慢等。这些模糊概念难以用明确的数量界限定义,也难以用普通的逻辑规则综合考虑,但可以利用模糊模型代表模糊知识,用模糊推理方法进行求解。模糊知识一般以模糊规则的形式给出。自从三菱公司首次把模糊逻辑用于电梯系统后,此种方法获得了广泛的应用。模糊控制系统的结构框图如图1所示。

这种系统的特点是由专家决定隶属函数及控制规则,并用其来确定以后的电梯群控器的行为。以这种方式运用专家知识,控制器可以更好地处理系统中的多样性、随机性和非线性。其存在的问题是隶属函数中的加权系数的调整和确定需要大量的仿真试验,而控制规则一旦输入,修改起来需要花很多时间和精力。这也是目前的控制界专家和学者需要解决的问题。

结束语

由于电梯群控系统本身存在着大量的不确定性、随机性和非线性,传统的控制算法控制目标单一,已不能满足乘客的需要。因此将智能控制中的专家系统、模糊控制、神经网络有机结合起来应用到电梯控制中,使电梯控制向智能化方向发展,是当今世界电梯业发展的潮流。

参考文献

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