基于目的层引导的电梯群优化调度方法的研究

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1、大连理工大学硕士学位论文摘要传统的电梯客流信息管理模式容易造成梯群的“拥挤现象"和“超载现象”，同时会对电梯资源产生极大地干扰和浪费，在客流高峰时段这些现象尤其严重。本文针对此问题，在传统的楼宇电梯群调度系统模式基础上，引入目的层引导机制并对此新型电梯群控系统的优化调度方法进行研究。本课题研究属于楼宇自动化智能控制领域的一个研究热点。研究针对电梯群调度系统存在呼梯信息不确定性和派梯控制低效性等问题，在传统的楼宇电梯群调度系统模式基础上，引入了目的层引导系统这种改进呼梯方式的新型解决方案。将传统的呼梯和选层两种相分

2、离的输入方式改进为只进行选层呼梯的单输入方式，使获得的呼梯信息集合具有确定性和完整性。通过这种系统的引导功能可以有效的防止了所有的乘客都挤向同一个轿厢，对高峰客流的疏散、轿厢拥挤度等指标都起到了明显的改善作用。为优化控制，引入分区的概念，也就是使一部电梯只服务于某些集中在一个区域的楼层，并且服务于高层的电梯还提供分配区域最低层与门厅之间的高速往返服务，利用动态规划算法解决电梯系统的动态分区问题。根据目的层引导系统实时采集的呼梯信号，对呼梯信息集合进行优化重组，并在此基础上对呼梯信号的平均候梯时间、平均乘梯时间、长

3、时间候梯率、能源消耗等评价指标进行了预测建模，不仅能够实现对新加入的呼梯信号进行预测同时还能够准确的预测由于响应此新加入的呼梯信号而其它已被分配呼梯信号受到延迟的时间影响。将人工神经网络技术应用到电梯群控中，用评价指标作为神经网络的输入神经元构建网络模型，根据上高峰交通模式的特点进行样本学习和训练以调整网络权系数，实现派梯策略优化，使电梯系统的整体性能得到有效的提高和改善。在Windows操作环境下以VisualC++为面向对象的开发工具，仿真设计了电梯群控系统。实现了电梯组系统优化调度的可视化动态仿真运行。通过

4、对典型的上行高峰调度虚拟运行、数据分析、算法比较证明了调度系统设计在调度质量、效率和节能等方面得到了全面改善，具有实际应用价值。关键词：电梯群控；目的层引导；评价指标；神经网络基于目的层引导的电梯群优化调度方法的研究StudyonOptimizedDispatchingAlgorithmofElevatorGroupwithDestinationFloorGuidanceAbstractThetraditionalmanagementpatternofelevatortrafficinformationeasil

5、ycausesthe“CongestionPhenomenon’’and“Over—loadingPhenomenon'’．Meanwhile，itcouldgeneratehugeofinterferencesandlavishestothelimitedelevatorresogrccs，especially，whichbeseriousinthepeal(trafficcondition．Basedonthepatternofelevatorgroupdispatchingsystemoftradition

6、albuildings，thedestinationfloorguidancemechanismisproposedandtheoptimaldispatchingalgorithmstothenoveltypeofelevatorgroupcontrolsystemisstudied．Thistopicbelongstoaresearchhighlightinthefieldofintelligentcontrolofbuildingautomation．Aimingattheproblemsofuncerta

7、intytoinformationcollectionandlowefficiencytodispatchingcontrolinelevatorgroupdispatchingsystems，basedonthetraditionalelevatorgroupdispatchsystem，bringforwardanewcallelevatorschemewhichisnamedDestinationFloorGuidanceSystem(DFGS)．Theseparateinputmodesoftraditi

8、onalhallcallregistrationandthedestinationselectionareimprovedtoasingle—inputmodewhichmakestheacquiredensembleofhallcallcommunicationdeterminateandintegrated．ThroughtheleadfunctionofDFGSCa