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基于多传感器的电梯群控系统研究

发布时间:2016-11-07  浏览量:96

电梯群控系统(EGCS, elevator group control system)的一个研究方向是如何采用优化的控制策略来协调多台电梯的运行,提高电梯的运行效率和服务质量。运行效率的提高同时也意味着减少乘客的等待时间和能源的消耗,直接影响着服务质量的好坏。这必然会考虑乘坐舒适性的问题。研究发现,影响乘坐舒适性的因素是多方面的:启动/停止时的加速度及其变化,轿箱的振动,候梯时间,运行时间,轿箱内拥挤度,在到达目的楼层期间停车开车的次数,以及轿厢内的灯光、装饰等,而候梯时间、运行时间、拥挤度和运行中停车次数是由群控调度算法所决定的,因此,在电梯群控调度策略中如何来提高乘坐舒适性是本研究的一个主要问题。
  自从三菱公司首次将模糊逻辑运用于电梯系统,智能控制方法已成为电梯群控系统中研究最多的调度算法:如采用模糊神经网络电梯调度方法,能充分利用神经网络的学习能力和信息处理能力,通过学习不断调整网络参数,实现最优控制;基于遗传算法的调度方法,根据客户要求确定控制目标并用遗传算法根据预测到的呼梯产生及分布等数据优化调度评价函数的参数[ 2~3 ] 。但这些方法仅仅考虑了技术因素,忽略了乘坐舒适性,此外,由于缺少对乘客数量的了解,当某一楼层候梯人数较多以至于一部电梯无法承受时,只有该部电梯运送部分乘客离开后,才会分配下部电梯,延长了等待时间,而且会导致多部电梯处于空闲状态,而乘客又无法得到足够的电梯。为解决上述问题,从以下两个方面来进行设计:通过配置多个传感器以获取更多的乘客信息,同时从乘坐舒适性出发,采用基于模糊推理的任务分配算法,降低拥挤度,缩短等待时间,减少停车次数。
  2 电梯控制系统的结构设计
  改进的电梯控制系统结构如图1所示。包括电梯调度控制器,主控制器,轿厢控制器,指令板和召唤板5大部分。主控制器主要实现电梯的运行控制,开关门控制及指令处理等功能。首先,在学习状态下,主控制器通过记录旋转编码器和各层感应器输入的脉冲来获取井道的高度信息和电梯的位置信息,学习完成后的运行状态下,主控制器参照记录的数据向变频器发出控制信号来控制电梯的运行,并响应用户的指令和召唤。轿厢控制器接收指令板指令和轿厢内各传感器发送的信号,并根据主控制器和用户的指令,控制轿厢中的设备。电梯调度控制器则用于接收召唤板发送的呼梯信号和乘客信息。指令板和召唤板用于接收用户的指令,同时将电梯的状态信息反馈给用户,实现人机对话。
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