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论智能控制技术在现代电梯群控系统中的应用    日期:2019-07-15

当今,智能化大楼每天层次不穷的出现,高层建筑也是如此,因此,人们对电梯的服务质量要求也就越来越高,传统的单台电梯已经达不到人们的需要和交通需求,为了让人们等候的时间不再那么漫长,同时也是节能,安装一个数量的且能对电梯进行优化控制也就成为了一个需要解决的问题。想法解决这个问题,电梯群控系统也就应运而生了。电梯群控制的工作特点是运用比较完善的控制系统进行一对多控制,也就是一个电梯群控系统控能同时控制多台电梯进行工作,这样工作效率得到大大的提高,服务的质量也就提高了。然而也出现了一个问题,那就是人们需要越来越多的电梯,因此电梯群控系统暴露出来的问题也越来越受人们的关注。电梯群控系统有四个特点:随机性、非线性、不确定性和控制目标多样性。电梯群控系统网络越来越复杂和庞大的原因就在于此,再按照原来落后的控制技术就无法满足现状人们对电梯群控系统的要求了。然而现在人工智能控制技术越来越完善和先进,人们研究电梯控制系统的动态特性就可以采用专家形同,神经网络和模糊控制技术,从而使电梯控制群系统的效率大大提高。

  一、应用于电梯群控系统中的专家系统

  从20世纪60年代便出现了专家系统,它是人工智能应用方面的一个部分,而且还是比较成熟的一部分,其许多方法和概念也被引入到了控制领域,取得了很好的发展的应用,主要有数据库、知识库、知识获取、推理机和解释部分组成。知识获取主要是获取大量科学知识和专家在这方面的经验。知识表达能非常清晰的表达专家的知识和思维,从而形成的那些有用的规律被知识库吸收。数据库中把专家系统目前的一些用户使用情况的结果存入当中中,例如:每一部电梯的乘客数量和位置信号、估计电梯的工作时间以及估计乘客等待的时间等等一些问题。有用人工智能技术在专家系统中的应用,把大量专家的工作经验集总后进行推理和评判,最后得出最合理的技术解决方案,从而消除了许多以前难以解决的困难,进而使控制系统能够更加完善的工作,专家系统就是用来解决此类问题的。它是一种把知识和经验用来进行加工和处理的一种智能系统,也就是完成探索和解决问题的一个工作过程。

  二、电梯群控系统的大脑——神经网络

  对于神经网络的研究已经有相当长的历史,在1943年数学家Pitts和心理学家McCulloch首次提出了简单的神经网络的模型,在此后的几十年里,神经网络经历磕磕碰碰,无容置疑的BP算法、Hopfield在每个行业都有着广泛的应用,尤为突出的是在电梯群控系统的应用得到了大量专家学者的注意。神经网络应用于电梯群控系统中是因为它有着非线性、随机性以及难以建立高精度的数学模型的特点。同时神经网络学习具有它可以得到最优的输入—输出映射通过调整网络连接权,所以它主要适应于非线性系统和难以建模的系统中。即使随机性是电梯群控系统的一大特点,但相对于一栋楼来说,神经网络是有一定的工作周期的,然而在同一时间段中不同周期可能存在相似的工作状态,群控系统的样本是周期信息。如果周期足够小,便能有充足的过程数据来作为学习。

  能过识别交通流量的变化是神经网络在电梯群控系统中最成功的应用。交通流量是用来表达电梯状态的一个名词。交通流量是用起点和终点的排队情况以及乘客数和乘客周期来描述的。不同的线数图是由不同性质划分出来的。它比平均候梯和模糊控制时间网络神经减少了20%的乘客候梯时间,有效的使群聚和长时间候梯的情况减少。

  三、应用于电梯群控系统中的模糊控制技术

  1965年,模糊集合的概念被美国伯克利加州大学的L.A.Zadeh教授首次提出,用“隶属函数”描述了中介过程的差异,为模糊性规律提供了很好的数学工具。模糊集合论的思想在随后的研究中应用在工程控制中,从而形成了这种方法。模糊控制应用于描述的复杂性和要决策的目标相对较多,同时要解决的领域也越来越多,传统的最优解方法已经难以实现。因此往往一句群控分配的原则就行召唤。

  四、应用于电梯群控系统中的模糊神经网络

  1、模糊神经网络

  逻辑推理能力是模糊控制技术的特长,它不仅仅能够实现精确映射和联想,而是目前3种控制方法中最好的而且最有实际意义的方法。

  由于电梯交通系统中存在不确定性加上生活中对系统复杂程度要求的提高,但又无法知道系统的精确程度,因此模拟理论应运而生,从而很好的解决了这个问题,而且还能够迅速的处理精确信息与模糊信息,由于加权系数是固定在隶属函数中的,不能随着变量的改变而改变,也就是不能进行自主学习。通过环境学习来获取一定的知识从而改进自身性能是神经网络的一个最最突出的特点,其学习过程说白了就是改变加权系数的值的过程,使预定目标得以顺利的实现。因此把俩种方法结合起来使用,一起运用于神经网络技术来处理那些模糊的信息,从而解决模糊规则的自动生成,以致有效的发挥了各自的优势。

  2、模糊神经网络应用于电梯群控系统中

  由于电梯交通中存在很多的不确定性,而应用模糊神经网络就可以很好地预测所出现的问题,以最少的的电梯承载最多的人流,只要的目的是:(1)大限度的缩短人们的候梯时间(2)大限度的虽短人们候梯次数 (3提高到达终点的预报准确率,使乘客的心理压力减轻;(4)要合理配电梯应答,缩短电梯运送乘客的时间,防止聚堆和忙闲状况的出现;(5)选择一种最佳的节约能源模式。

  结语

  由于不确定性、随机性、和非线性始终存在于电梯群控系统之中,而且传统的控制算法控制的目标也是很单一的,完全无法满足现代乘客对于它们的需要。因此把智能控制系统当中的模糊系统、神经网络和专家系统已最有效地方式邮寄的集合起来应用到电梯控制之中。从而使电梯群控系统更加成熟,进而服务于全人类。

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