一种递归神经网络的学习型电梯群控派梯算法

设计了一种借助历史数据自主学习的电梯群控调度算法,算法利用了增强学习技术在历史经验中的不断试错而获得最佳策略.以马尔可夫决策过程作为电梯派送问题的数学模型,进而将一种内在递归神经网络与增强学习中的Q-learning方法结合,所得电梯群控调度算法通过迭代得到近似的最佳状态行为值函数及对应的决策结果,实现优化派梯.通过仿真实验,在不同的交通流设置下,将所提出的派梯算法与其他几种传统派梯方法进行比较,仿真测试结果验证了该算法的有效性和优越性.

基于混合遗传算法层间交通模式下的电梯群控派梯新方法

提出一种基于混合遗传算法的层间交通模式下的电梯群控派梯算法。以乘客的平均等待时间最小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,采用本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时,引入自适应正交局部搜索算子,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际要求。

一种可调优先权的多目标派梯方法

为实时跟踪电梯群控系统层间交通模式下的交通流变化特性以及用户需求变化多样化,提出一种基于模糊调整算法的可调优先权的多目标派梯方法,并通过仿真试验表明这种权值调节方法能够在交通流及用户要求变化时动态地优化系统的整体性能,并改善各特殊楼层的服务质量。

电梯群控系统派梯算法研究

为提高电梯在实际生活中的高效节能、安全稳定等需求,详细研究了电梯群控系统派梯算法。分析影响系统派梯的四种性能指标,并根据侯梯时间、乘梯时间、电梯功耗和乘客载装率这四项指标实现函数评估,提出基于多指标赋权的群控算法。结合常规派梯原则和评估函数的衰减情况,总结多指标赋权的群控算法派梯原则。理论分析表明:基于多指标赋权的群控算法能合理的在上行高峰模式、下行高峰模式、空闲模式和随机模式完成派梯任务。

基于u COS-Ⅱ实时系统电梯目的楼层派梯控制器的开发

现代建筑的发展对智能化、自动化的要求越来越高,物业管理急需对楼宇内各类人员的进出进行更有效、安全的管理,提高电梯利用效率及合理控制。楼层派梯控制器是一款采用32位ARM处理器和嵌入式u COS-Ⅱ实时操作系统,基于一卡通平台,专为高效电梯控制管理开发的电梯控制系统。作为子系统与安防等其它进出口子系统同时集成于统一的一卡通平台,采用统一的数据库,可以做到一次发卡,兼容全部子系统。改善了现有技术模式,降低了硬件成本,提升了电梯使用寿命和利用效率,达到了节能减排的目的,提高了现代建筑智能化水平。

对电梯备用电源操作和派梯功能的诠释

在电梯的选择与使用中．我们都会涉及到备用电源操作和派梯这两个不可缺少的功能．备用电源能使乘客在停电时，安全地离开电梯。派梯使乘客候梯时间最少，电梯利用率达到最高。但这两个功能到底是什么概念．包括什么内容，如何表现7下面我们针对两个功能分别进行详尽的说明。

基于多目标优化的电梯群控调度算法的设计与研究

针对电梯控制系统目标多样性、复杂性、不确定性、非线性、时变性等要素,本文首先提出了一种粒子群-模糊控制算法融合新型混合优化算法;然后在电梯群控系统中构建了多目标优化功能函数,设计了多目标优化结构;最后,在同一条件下,分别将新型混合优化算法、粒子群算法应用到于群系统进行派梯,并分析、比较了系统在两种算法下的运行情况。结果表明,新型混合优化算法在一定程度上改善了系统的整体性能,各参数都有不同程度的改善,且与单一算法相比,其具有一定的科学有效性和优势,为群控系统的算法设计提供了一种新的视域研究方法。

电梯群控系统多目标模糊控制算法的设计

本文提出了一种多目标的模糊控制算法 ,介绍了算法的设计思想、结构以及实现 ,并给出了算法的验证。验证的结果表明 ,该算法能实现迅速有效的派梯。

群控电梯前向神经网络控制方法

通过构造用于派梯选择的评价函数 ,在建立隶属度函数的基础上 ,利用前向神经网络自学习功能获得评价函数中各个因素的最佳加权系数 ,实现最佳派梯。仿真和实际应用结果表明了本控制方法的可行性及优良效果。

电梯节能技术综述

伴随着经济持续快速增长,我国的能源与环境问题也日渐突出,电梯系统节能已是当前国际社会共同关注的话题。针对电梯的耗能情况,从电梯的曳引系统、驱动系统和派梯管理3个方面综述了电梯系统的节能分析方法和主要的节能技术,并在此基础上对电梯节能进行了展望。

基于模糊控制的智能小区电梯群控系统算法研究

研究并设计了一种基于模糊控制的多目标优化群控算法。首先对智能小区的四种交通模式进行了有效识别,然后对厅呼信号控制进行了重点研究。考虑到交通模式对三个评价指标(平均候梯时间、平均乘梯时间和能源消耗)权重的影响,本文采用综合量化评价的方法设计控制算法。通过控制相应的三个程度函数,达到乘客满意、系统节能的目的。

基于GA-RL算法的多Agent电梯群控系统

针对电梯群控系统这一类复杂的派梯优化决策问题,应用多Agent的理论与技术,建立了系统强化学习模型。提出了一种基于GA算法的多Agent强化学习方法,给出了具体算法的一般描述。建立电梯群控调度系统的虚拟仿真环境,并与其他算法进行了对比研究。仿真结果表明:该方法在提高强化学习的效率和收敛速度,改善种群结构等方面收到了很好的求解效果,为电梯群控系统的优化调度决策提供了一种较好的途径。

基于模糊控制的电梯群控系统算法的设计

提出了一种多目标的模糊控制算法,介绍了算法的设计思想和实现,并给出了算法的验证.通过验证表明,该算法能实现有效的派梯.

西门子S7-300 PLC的电梯集群控制技术应用研究

目前,中国快速增长的城市人口给电梯建设带来了巨大的挑战。为了提高电梯运行效率,提出了一种新的电梯集群控制系统。对西门子S7-300 PLC系统中央控制系统进行了创新和改进,从电梯乘客呼梯信号、客流类型及始终层进行控制系统升级,实现对客流结构模型的创造性设计。设计了电梯集群控制中的电梯防撞、入离编队和最短派梯路径策略。试验结果表明,经过创新和改进后的电梯集群控制系统的客流预测精准度达到了95.48%;在电梯多路径跟驰方面,制动时间控制在8.3~10.2 s,能够最大限度地保证电梯的运行安全。本系统提高了电梯集群控制的精准度与安全度,为我国电梯集群控制提供了一套行之有效的参考方案。

基于模糊神经网络的电梯群控算法研究

本文对常见的电梯智能群控算法进行了分析比较,重点研究了模糊神经网络算法。本文首先对大厦客流的特征进行长期统计分析,进而对电梯群交通模式进行分类,利用模糊神经网络对电梯群的交通模式进行了识别。根据系统的识别结果判定电梯群当前处于的交通模式。然后再次利用模糊神经网络对派梯算法中各电梯响应呼梯信号的可信度进行计算,选取可信度最大的电梯响应呼梯信号,最终完成派梯。

基于S7—1200的6部10层电梯群控系统设计

基于S7—1200 PLC、PLCSIM、TIAPortal等软件及硬件平台,根据电梯群控系统特性并借鉴有关文献,构建了一套全新的6部10层电梯群控系统;提出了一种易于实现集中运行和维护的电梯群控策略,采用分层定梯、优先派梯、后备随动、多目标调度来实现集群控制算法并利用电梯仿真平台进行系统仿真实验。结果表明:该群控策略下电梯远程监控系统运行稳定可靠,操作简单,能够实现高效的电梯调度。

一种新型的智能通道管理系统设计方案

办公建筑因人员数量大、来访客人多、平高峰时间段明显、电梯使用频繁等特点,通常存在人员出入不易控制、通行速度慢,访客预约登记方式单一、访客信息管理水平低、电梯运行效率低、能耗高的问题。办公大堂及电梯厅既是整个办公建筑的核心人行交通节点,也是解决上述问题的关键点。论文将提供1种以办公大堂及电梯厅通道闸为基础,整合出入口控制系统、访客管理系统、自动派梯系统的智能通道管理系统设计方案,达到提高人员出入控制安全性及快速性,增强访客管理灵活性及高效性,提高电梯运行效率及降低能耗的目的。

超高层甲级办公楼的机电设计创新应用

超高层甲级办公楼市场竞争激烈,越来越多的项目在机电设计上出现了很多创新应用以提高项目的竞争力.介绍了最新的超高层甲级办公楼的几个机电系统的创新应用,包括:电梯人脸派梯系统;人脸识别预约访客系统;变风量全空气系统;地板辐射采暖系统;智能反向寻车系统;智能化应用系统.

超高层机电技术在深圳平安金融中心的运用

超高层建筑除了有高度高的共性之外,结构形式、机电节能新技术引入也是其共同建筑特征,深圳平安金融中心作为目前深圳的第一高楼及未来的新地标建筑,在节能、智能化技术引入方面先进性自然有很多可圈可点之处,现根据超高层机电技术亮点结合实际设计谈谈机电技术在深圳平安金融中心项目的运用,并结合相应的设计理念进行阐述。

楼宇电梯配置和目标选层系统

楼宇内的电梯配置取决于上行高峰和运输能力的计算结果，以满足楼宇内运输流量的需求。基于上行，下行呼梯按钮的集选控制系统，考虑到电梯运输能力时上行高峰是最需要满足的交通工况。如果电梯可以满足上行高峰状况，电梯就具有足够的运输能力满足其他运行状况。使用安装在大厅的目标选层系统（DCS），在上行高峰的状况下，电梯的运输能力可以达到与下行高峰相近的水平。用于常规集选控制下的计算上行高峰往返行程时间的方程式是无效的。在本篇文章中，介绍了一种使用DCS控制系统来选配电梯的方法．使得电梯在任何运输状况下都提供良好的服务。