电梯永磁电机曳引机速度性能优化控制研究

现行的电梯永磁曳引机大都或通过增加外围辅助硬件,或采用高精度的驱动装置来提高电梯运行舒适度。显然上述控制策略都增加了控制难度和制造成本。为了降低电梯制造成本,同时又不影响运行舒适度,提出了一种基于缓存选层信号优化的电梯转子转速估测策略。针对经典同步电机模型强耦合、高阶次及非线性等特征,导致卡尔曼滤波器存在求解难、滤波差等问题,建立新型的降阶扩展卡尔曼模型,简化求解过程,提高滤波效果。在用降阶卡尔曼滤波器估计转速时,引进遗传算法对其测量噪声和内部噪声分别优化处理,有效地降低滤波器对噪声的敏感性。通过将基于缓存选层信号优化的转速估测策略与经遗传算法优化的滤波器相结合,准确地估计出了转子转速、磁通角等关键信息,且能够在抱闸释放瞬间输出理想的电磁转矩,从而提高了乘梯舒适性。最后,在仿真结果部分验证了所提策略的有效性。

电梯群控系统调度算法研究

电梯群控系统要求在节能和候梯时间尽可能短的情况下,将随机来的客户运送到目标楼层,这使得电梯群控系统的调度算法至关重要。为达到此目的,状态事件分析方法和多智能体技术被应用在电梯群控系统调度算法的研究中。多智能体系统的黑板模式由群控制器和单梯智能体构成。电梯群轿厢内选层信号和轿厢外呼梯信号存储在任务分配表中,作为黑板;群控制器除对轿厢外呼梯信号进行预分配外,还协调单梯智能体有序访问任务分配表;而各个单梯智能体在单梯运行的不同时刻调用三个决策算法,以在响应轿厢内选层信号的同时,通过拉任务的方式快速响应轿厢外呼梯信号。文中所述调度算法能动态优化呼梯信号的分配,使得呼梯信号被最先响应,且梯内有停层要求的单梯响应既减少了候梯时间,又达到了节能的要求。