基于人工智能的电梯群控算法的研究.pdf

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东北大学硕士学位论文基于人工智能的电梯群控算法的研究姓名：

王晗申请学位级别：

硕士专业：

控制理论与控制工程指导教师：

杨卫国20070301东北大学硕士学位论文摘要基于人工智能的电梯群控算法研究摘要随着现代化城市的快速发展和高层建筑的日益增多，高层建筑内交通变得越来越复杂，常常需要几台甚至几十台电梯组成电梯群来运送乘客，电梯群控算法的研究已成为国内外研究的热点之一。

对于一个复杂的、具有多种要求的电梯群控系统，本文采用多种智能算法相结合对交通流迸行分析，以识别当前系统的交通流模式，从而根据不同的模式采用不同的派梯方法。

针对现有算法中存在的不足，将遗传算法应用到群控系统中，提高电梯群的运行效率、降低能量损耗，并通过仿真试验验证了算法的先进性、有效性。

首先，回顾了电梯群控系统的国内外发展现状，介绍了现有的各种电梯群控系统的优点与不足，提出了基于遗传算法的电梯群控算法；并在评估电梯群控系统的四种性能指标和分析派梯过程中系统容易变化的因素后，建立了电梯群控的多目标评价函数。

然后，提出了一种基于遗传算法的径向基函数（砌强）神经网络的电梯群控系统的交通流模式的识别方法。

文章采用径向基函数神经网络来识别电梯群控系统的交通流模式，用k一均值聚类算法确定网络径向基函数的中心和宽度；用一次最小二乘法来计算权值矩阵，并用遗传算法优化神经网络的隐层结构。

试验表明，该方法收敛速度快、识别精度高。

接着提出了一种基于遗传算法的层间交通模式下的电梯群控派梯算法。

以多目标的评价函数的优化组合作为目标寻求最优派梯方案，根据电梯的运行状态和各层站的外呼信号，构造了适应度函数。

在进化初期阶段，采用标准遗传算法在解空间中全局搜索，当种群收敛到最优解附近对，弓I入自适应局部搜索算子，以提高算法的局部搜索能力，仿真结果表明，该算法克服了标准遗传算法后期收敛速度慢的缺点，同时较好地满足了电梯群控系统的实时要求。

最后，建立了电梯群控系统的虚拟仿真环境，模拟实际系统的运行，验证各种算法的性能指标。

关键词：

电梯群控；遗传算法；RBF神经网络；交通流模式-一东北大学硕士学位论文ResearchofElevatorGroupControlAlgorithmBasedOllArtificialIntelligenceAbstractWiththedevelopmentofmodemcity,moreandmoskyscraperisbuiltinthecitytodayItisindispensabletotransportpassengerswithelevatorgroupcomposedofseveralliftsAccordingly，theeon打ollingalgorithmofelevatorgrouphasalreadybecomethefocusofresearchathomeandabroadForacomplicatedelevatorgroupcontrolsystemt雹ocs）becauseofmanykindsofdemands，inthispapermanyintegratedintelligentallocationelevatoralgorithmsaleadoptedtoanalyzetrafficflowandproceedtopattern-recognitionoptimallyConsequently,avarietyofalgorithmsofallocatingelevatora托adoptedaccordingtodifferentpatternsTomanydisadvantagesofcurrentmethods，thispaperpresentsanalgorithmofallocatingelevatorbasedonGATheapproachincreasesrunningefficiencyofelevatorgroup，andreducesenergy-consumingSimulationexperimentvalidatestheadvancedperformanceandeffectiveperformanceofthemethodFirstly,WereviewedthedevelopmentandcurrentstatusofEGCSindomesticandinternational，andintroducedadvantagesandshortcomingsofvarietyofEGCSWealsoestablishevaluationfunctionofmultiobjectforEGCS，whichisbasedonevaluatingfourperformanceindexesandanalyzinguncertainfactorsinthecourseofallocatingelevatorSecondly,weproposedan&vvmethodoftrafficpatternidentificationforelevatorgroupcontrolsystembasedonGenericAlgorithmsandKBFneuralnetworkInthepaper,elevatortrafficflowisrecognizedbyRBFnetwork；thecentersandwidthsofRBFarespecifiedwithK-meansclusteringalgorithms；thenetworkweightmatrixissolvedbyleast-square；thenthestructureofthehiddenlayerofRBFnetworkisoptimizedbygenericalgorithmsCompmersimulationdemonstratesthattheconvergencespeedofthisalgorithmisfastandtherecognitionispreciseTh埘lyacontrolalgorithmofelevatorgroupsystemwithinter-floor饷氆cpatternbasedOnhybridizedgeneticalgorithmisproposedinthisalgorithm,Wesearchanoptimalallocatingmethodbasedonthegoalfunctionofthemulti-targetmajorizedfunctionWeestablishedtheadaptivefunctionaccordingtotherunningstateofelevatorandthehall-caUsignalamonglayersAttheearlystageoftheevolution,weusestandardgeneticalgorithmtosearchglobalsolutionspaceWhenthepopulationisconvergentaroundtheresult，wecanputI东北大学硕士学位论文AbsWacttheadaptivesearchintothealgorithmtoimprovethelocalsearchabilitySimulationresultsdemonstratedthatthemethodconquerspreferablythedisadvantageofthestandardgeneticalgorithmthathasslowconvorgeilcespeed砒alatextimetherebyitmeetsthereal-thnecontrolofEGCSFinally,avirtualenvironmentisestablishedtosimulateactualEGCSandvalidateperformanceindexesofthemethodspresentedinthispaperKeywords：

EGCS；GeneticAlgorithm；RBFNeuralNetwork；TrafficFlowPattern一独创性声明本人声明所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。

论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。

与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示诚挚的谢意。

学位论文作者签名：

签字日期：

2007年毒月r日学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：

即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。

本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。

（如作者和导师同意网上交流，请在下方签名：

否则视为不同意）学位论文作者签名：

觚导师签名：

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_咏r签字日期：

Mr东北大学硕士学位论文第一章绪论第一章绪论在现代社会和经济活动中，电梯不仅是代步的工具，也是城市物质文明的一种标志。

摩天大楼的高度限制，不仅是建筑技术上的困难，一个重要的因素是其受到电梯提升高度的限制，因此电梯技术的发展水平体现了社会的科学进步水平。

信息化时代的到来，推动了智能建筑的发展。

人们对电梯的服务质量也提出了越来越高的要求，单台电梯已经不能满足建筑物内的交通需要，合理安装多部电梯成为首选，因此出现了电梯群控系统（ElevatorGroupControlSystem，简称EGCS）。

所谓电梯群控系统是指将建筑物中的多部电梯根据大楼的功能及楼层人口分布状况组成电梯群，由微机控制系统统一管理电梯群的召唤和指令信号，根据系统设定的优化目标和建筑物中的实际交通状况产生最优派梯决策的控制系统。

由于电梯群控系统能够有效地改善客流调度及运输效果而一直受到国际电梯业的高度重视，而作为电梯群控系统的核心一群控算法的研究更是一个引人注目的课题。

人工智能的出现使人们在研究方向上做出了一定的转变，从过去研究电梯交通系统的统计特性到如今更多地利用人工智能技术来研究电梯交通系统的动态特性【l】，其目的是更好地提高电梯群控系统的运行效率。

11电梯群控技术的发展状况111早期电梯群控技术最早的电梯群控系统使用继电接触控制，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$4t21。

它适用于两台或三台电梯组成的梯群，每台电梯靠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。

对于简单的由两台电梯组成的梯群，可以将其粗略地分区使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，东北大学硕士学位论文第一章绪论区域的数目和每个区域的位置和范围，取决于各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。

但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重视【3】。

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，这样便存在着电梯群的调度问题。

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。

在该系统中，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。

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。

112现代电梯群控技术电梯作为一种广泛使用的垂直交通运输工具，近年来在技术上获得了快速的发展。

电梯产品的性能和使用可靠性的提高，在很大程度上满足了人们对高层建筑中垂直运输设备的需求，当前电梯的运行速度已达到lOms以上。

驱动控制技术的进步，使电梯能够在高层和超高层建筑中将乘客安全、快速、平稳、舒适地送往任何一个目的层。

对于电力驱动的电梯来说，近年来最明显的莫过于驱动和控制技术的发展，即调速驱动技术和微处理器控制技术【4】。

在调速驱动技术的发展上，目前直流和交流并存。

直流驱动舒适感好，平层精度高，且多采用无齿轮曳引，因此在高速电梯的驱动系统中直流调速仍是一种主要的驱动方式；变频变压（、n，、伍）驱动控制可采用交流电机对中低速到高速驱动进行控制，能够满足系统在高速运行下的动态调节要求，使电梯系统提高效率，节省能源。

电梯的微处理器控制技术是指采用专门设计的微处理器系统对单梯和群梯进行控制。

由于微处理器的应用，取代了老一代的继电器，使得工作的可靠性和使用寿命大大提高，同时其丰富的软件系统实现了电梯的控制功能、运算功能以及信号传输功能等等，可以满足电梯的各种控制需求。

在一组群梯同时工作的情况下，微处理器群控系统实现一2东北大学硕士学位论文第一章绪论了根据不同的交通流量模式进行切换调度，对每一个呼梯信号进行计算，以最合理的方式调度每一台电梯，以达到电梯上下往返一周的运行时间最短，保证乘客以最短的时间到达目的层站。

此外，微处理器系统可以对群梯的运行进行监控，对出现的故障进行显示，以保障群梯安全有效地运行。

在控制过程中，群控系统收集所有层站的信号并与每台电梯的控制系统的数据进行交换。

一般按各种最佳调度原则的算法处理不同的交通流量模式，存入计算机内，当各种交通流量模式出现时群控系统切换到相应的交通流量状态，决定群梯的调度与分配，如上行高峰状态、下行高峰状态、双向客流、四向客流等。

微处理器控制主要包括：

驱动系统控制、信号传输、轿厢顺序控制等三个组成部分：

（1）驱动系统控制主要实现数字调节、数字给定和数字反馈。

数字化调节器可以对交流或直流电梯的闭环调速进行数字调节，利用软件实现各种规律的变化，提高系统的控制精度和响应时间。

由于硬件的简化，系统的可靠性得到提高。

数字化速度给定曲线可以按位移控制原则、时间控制原则和实时计算原则来实现。

数字化反馈是指在轿厢接近平层时引入位置控制，以保证停层的准确度。

其速度和位置检测元件广泛采用光电式数字脉冲传感元件。

（2）信号传输包括并行传输和串行传输两种方式，其主要目的是实现呼梯信号的登记与显示，与主机进行通讯。

其他任务包括按层显示、开门控制及保护、语言合成等。

（3）轿厢顺序控制微处理器系统收集多种信号后，按软件确定的控制原则进行逻辑判断，确定轿厢的操作顺序和工作方式。

微处理器控制具有自学习功能和自诊断功能。

自学习功能是指在电梯运行过程中自动记录并计算停站次数、楼层间距、减速点位置，使调试简化，提高运行效率，保证控制质量；自诊断功能是指微处理器具有辨别系统内部出错的能力，可贮存、显示、打印输出和提供异常信息，便于故障检修及维护保养。

用于电梯控制的软件，其功能可达数百种，这是传统的继电器方式所不可能达到的。

12电梯群控智畿系统电梯群控智能系统的发展大约已有半个世纪的时间，最早是由日本Toshiba公司提出的51，它是指三台或三台以上的电梯作为一个群体，应用人工智能技术进行控制和管理。

1949年，纽约联合国大厦首次使用了继电器逻辑组成的电梯群控系统，经历了由当3东北大学硕士学位论文第一章绪论初的预选控制到后来的分区控制。

随着计算机技术的迅速发展，国际上各大电梯公司相继推出了一些控制算法，如：

日本Mitsubishi公司的综合分散度群控方法、Hitachi公司的时间最小最大群控方法、瑞士schindlef公司的综合服务成本群控方法以及美国Otis公司的相对时间因子群控方法等。

电子技术的发展使得复杂控制成为可能。

电梯群控系统采用计算机控制技术已有三十多年，计算机技术的发展推动了人工智能技术在电梯群控系统中的应用。

随着高楼大厦的不断堀起，人们对大厦中的电梯服务系统要求更高，同时对系统性能的要求也趋向多元化，现代群控系统的研究内容在不断地扩大，目前电梯群控智能系统的一个理想发展方向是采用优化的控制策略来协调多台电梯的运行，提高电梯的运输效率和服务质量。

电梯系统智能化不仅是在概念上缩短人们的候梯时间，减少能量损耗，还要更多地考虑到乘客的心理候梯时间，对即将要发生的情况做出评价和决策。

这些综合因素包括乘客心理因素以及环境因素等，对应到乘客候梯时间、乘客乘梯时间、拥挤度和能耗等优化目标，因此群控系统的作用是对多元目标进行优化控制。

目前，电梯群控系统中主要采用了专家系统、模糊控制删、人工神经网络以及遗传算法等）k-r智能技术flo14,15】。

（1）专家系统的应用在电梯控制中，电梯群控系统的特性不能完全用数学模型进行精确描述，控制经验就显得十分重要，因此专家知识对电梯群控系统的性能具有很大作用。

专家系统在群控系统中应用较早，富士通的FLEX系列，日立的CIP52000系列【161，三菱的AI-2100系列【m，都使用了专家系统。

专家系统的功能就是有效地将一些电梯专家的知识和经验直接融合到系统的派梯优化过程中，从而对系统运行产生积极影响。

由于专家经验及知识的局限性以及知识表达的不全面性，使得控制规则并不完善，因此用这种方法并不能很好地适应各种建筑物对电梯群控系统的不同要求。

（2）模糊控制的应用模糊控制建立在人类思维模糊性的基础上，是目前控制领域所采用的控制方法中最有实际意义的智能控制方法之一。

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基于模糊理论的近似方法。

实际中经常根据群控原则来响应厅层召唤，而群控原则大多是一些模糊概念，例如：

乘客候梯时间的长短、厅层客流量的大小、轿厢内乘客人数的多少以及电梯响应召唤的快慢等，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，这时就可以采用模糊数学中的隶属函数将4东北大学硕士学位论文第一章绪论复杂的模糊问题转化为简单清晰的形式求解。