基于SVM的電梯群控系統(tǒng)(EGCS)算法的研究.pdf

1、隨著城市現(xiàn)代化建設(shè)的高速發(fā)展,人們生活水平的逐步提高,城鎮(zhèn)中高層建筑和智能樓宇的不斷增加,電梯作為垂直交通運輸工具已經(jīng)得到了越來越廣泛的應(yīng)用。在高層的商業(yè)或居住建筑的設(shè)計中為滿足需求一般都安裝了多臺電梯,在此情況下,如何根據(jù)建筑內(nèi)交通情況的變化、提高多臺電梯的協(xié)同合作能力、保證大樓內(nèi)交通的最優(yōu)輸送是非常有必要的。因此,高效率、智能化的電梯群控系統(tǒng)(Elevator Group Control System,EGCS)算法的研究已成為樓宇

2、自動化領(lǐng)域的一個熱點。如今國內(nèi)的多臺電梯調(diào)度水平還不理想,其中較先進的電梯群控系統(tǒng)大多數(shù)是國外電梯公司制造,國內(nèi)自主研發(fā)和自主版權(quán)的控制方法和技術(shù)在實際中的應(yīng)用也不多。所以對EGCS進行詳細(xì)深入的研究對國內(nèi)電梯產(chǎn)業(yè)的發(fā)展將會有巨大的促進作用。
　　 電梯交通客流數(shù)據(jù)的偶發(fā)性、呼梯信號的隨機性、電梯群控目標(biāo)的多樣性等特性構(gòu)成了電梯群控的難點所在。目前,針對現(xiàn)代EGCS的研究主要集中在以下六大方面:
　　 (1)以模糊邏輯運

3、算為研究基礎(chǔ),構(gòu)成電梯群控的模糊規(guī)則；
　　 (2)對呼梯信號集合的重組優(yōu)化,在此基礎(chǔ)上對平均候梯時間等指標(biāo)進行預(yù)測建模,進而研究帶有自學(xué)習(xí)的預(yù)測控制；
　　 (3)將群控作為電梯交通動態(tài)特性的重要組成部分進行研究；
　　 (4)將人工智能算法引入電梯群控系統(tǒng)；
　　 (5)將電梯群控系統(tǒng)作為智能建筑整體功能研究的一個重要分支；
　　 (6)研究以計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為基礎(chǔ)的電梯群控。
　　 本

4、文結(jié)合實際的應(yīng)用項目,從電梯群控的關(guān)鍵問題入手,在研究了EGCS的系統(tǒng)功能、系統(tǒng)構(gòu)成、性能指標(biāo)的基礎(chǔ)上,提出了基于支持向量機算法(SupportVector Machine,SVM)的電梯群控算法。首先闡述了電梯群控算法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及發(fā)展趨勢,對電梯群控的工作原理以及核心技術(shù)進行了研究。其次,結(jié)合電梯交通系統(tǒng)動態(tài)特性的分析,提出EGCS的性能要求以及性能指標(biāo)評價函數(shù)。接下來對電梯交通流數(shù)據(jù)進行數(shù)學(xué)建模,采用支持向量機算法對大樓內(nèi)當(dāng)

5、前電梯交通模式進行辨識,從而指導(dǎo)電梯群控系統(tǒng)針對不同的模式采取不同的調(diào)度策略,以提高系統(tǒng)的整體性能。針對現(xiàn)有算法中存在的缺點和不足,結(jié)合模糊推理,將支持向量機算法應(yīng)用到群控中,克服模糊推理缺乏學(xué)歷能力的缺點,借助評價指標(biāo)和各種電梯交通模式,優(yōu)化EGCS的派梯策略。最后,在Windows操作系統(tǒng)環(huán)境下,以面向?qū)ο笳Z言Visual C＃為工具,開發(fā)了EGCS仿真軟件,實現(xiàn)了電梯組優(yōu)化調(diào)度的動態(tài)可視化仿真運行,并根據(jù)電梯服務(wù)質(zhì)量的評價指標(biāo)驗證