電梯群控技術的現(xiàn)狀與發(fā)展方向

黃雯雯

摘 要 在簡要介紹電梯群控技術的基礎上，對群控技術的現(xiàn)狀、電梯群控調(diào)度所使用的技術進行討論，并對電梯群控技術的未來發(fā)展方向進行展望。

關鍵詞 電梯群控技術；現(xiàn)狀；發(fā)展趨勢

中圖分類號：TU857 文獻標識碼：A 文章編號：1671-7597（2014）02-0082-01

電梯是城市物質(zhì)文明水平的重要標志物，而隨著我國高層建筑的迅猛發(fā)展，電梯已經(jīng)成為一種應用極為廣泛和普遍的垂直交通運輸工具，人們對于電梯的要求不再僅限于使用性能，服務質(zhì)量正在逐步成為評價電梯優(yōu)劣的關鍵指標。以往的研究結果表明，電梯交通系統(tǒng)的設計關鍵就是要同時滿足乘客對于舒適性、安全性的生理要求以及等待時間、乘梯時間盡可能短的心理要求，為了減少能源消耗，縮短候梯所需時間，一般需要進行多部電梯的安裝，對于多部電梯的調(diào)度系統(tǒng)，就是我們所說的電梯群控系統(tǒng)。

1 電梯群控技術的現(xiàn)狀分析

國內(nèi)采用的電梯群控系統(tǒng)大多由國外電梯制造商提供，自主研發(fā)的電梯群控系統(tǒng)在技術水平和性能上與國外依然存在較大的差距，主要體現(xiàn)在國內(nèi)企業(yè)僅能生產(chǎn)速度不足3 m/s的電梯，所以產(chǎn)品主要用于中低層建筑，這一現(xiàn)狀也在很大程度上對國內(nèi)電梯群控系統(tǒng)的設計開發(fā)形成了制約。從技術研究的角度看，國外的先進控制技術主要掌握在少數(shù)幾家大型電梯制造公司手中，雖然在一般技術方面，國內(nèi)的研究成果基本能夠達到國外水平，但是在核心技術上與國外依然存在巨大的差距，所以如何盡快掌握這些關鍵性技術，無論是對國內(nèi)電梯業(yè)還是其他相關產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，都具有重要的戰(zhàn)略意義。

2 電梯群控系統(tǒng)的調(diào)度

電梯群控器是電梯群控系統(tǒng)的核心所在，其功能通過調(diào)度算法加以實現(xiàn)，因此對于算法的研究一直以來都是電梯群控系統(tǒng)研究中的重點與難點課題。

2.1 電梯群控調(diào)度策略

電梯群控調(diào)度策略包括分區(qū)、控制策略兩種類型。分區(qū)策略的優(yōu)勢在于能夠集中服務，提高電梯的輸送能力，主要適用于交通高峰期，有利于乘客候、乘梯時間的最大程度壓縮，大型高層建筑大多采用該策略。該策略包括三種形式：靜態(tài)分區(qū)，固定分配某一組電梯為相鄰若干區(qū)域提供服務；動態(tài)分區(qū)，根據(jù)客流分布對分區(qū)的區(qū)域進行動態(tài)調(diào)整；規(guī)劃時間分區(qū)，根據(jù)以往經(jīng)驗對電梯服務區(qū)域進行預測性的安排。控制策略通過模糊理論、專家系統(tǒng)的方法對高峰時間的交通狀況進行處理，在判定當前的主導交通模式后采用針對性的控制策略。

2.2 電梯群控調(diào)度方法

1）專家系統(tǒng)技術。作為人工智能的早期分支，專家系統(tǒng)技術是對知識的表述、使用、獲取進行研究的方法，對于無法通過數(shù)學模型完成準確描述的電梯群控系統(tǒng)而言，專家系統(tǒng)無疑具有重要的參考與借鑒意義。在應用專家系統(tǒng)時，首先要做的就是以以往的交通數(shù)據(jù)為依據(jù)對交通流進行預設，隨后通過SA法對候梯時間最短的最優(yōu)運行的大規(guī)模組合問題進行解析，將仿真結果與計算結果進行對比，最后將與最優(yōu)運行對應的分配方案歸納為一般規(guī)則。

2）模糊控制技術。模糊邏輯控制主要通過對IF-THEN模式的巧妙運用來實現(xiàn)對不確定變量以及語言變量進行處理目標的方法，其主要特點是符合東方人的思維特征且無需進行數(shù)學模型的構建，所以在韓國、日本等國得到了非常廣泛的應用。在與人工神經(jīng)網(wǎng)絡相結合后，模糊規(guī)則的模糊隸屬函數(shù)的自動生成、模糊規(guī)則的自動提取問題得到了有效解決，并最終使模糊系統(tǒng)發(fā)展成為自適應系統(tǒng)。

3）神經(jīng)網(wǎng)絡技術。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一種智能化的數(shù)據(jù)處理方法，具有數(shù)據(jù)非線性處理的能力，它通過對人腦思維的模擬，借助已知樣本完成對網(wǎng)絡的訓練，使網(wǎng)絡存儲變量間表現(xiàn)為非變量關系，再通過存儲的網(wǎng)絡信息實現(xiàn)對未知樣本的預測或分類。借助人工神經(jīng)網(wǎng)絡，最佳層站召喚分配方法、對于候梯時間分布的預測和生成均得到了有效實現(xiàn)。

4）遺傳算法技術。遺傳算法技術是通用的全局優(yōu)化算法，具有并行性強、操作簡單等特點。在電梯群控中，遺傳算法的應用主要包括直接對電梯進行實時調(diào)度、對調(diào)度算法的參數(shù)進行調(diào)整，協(xié)助調(diào)度算法三種類型。為了確保系統(tǒng)所得結果非劣，在對遺傳算法進行應用的過程中，應采用最佳個體保存策略；在交通環(huán)境改變時，可通過“恢復多樣性”操作使系統(tǒng)對外界環(huán)境變化的適應能力得到提升。

5）智能體強化學習技術。對未知環(huán)境具有很好的適應能力是智能體的最主要特征，而學習能力則是智能體的關鍵屬性。根據(jù)反饋的差異，機器學習領域的學習技術分為強化、監(jiān)督、非監(jiān)督三種類型，其中，強化學習是一種輸入環(huán)境反饋并以此適應環(huán)境的學習方法。

總的來說，電梯系統(tǒng)調(diào)度的最終目標就是舒適、快捷、安全的將乘客送往目的層，主要控制目標包括以下六個方面。

1）最大程度降低乘客候梯率。

2）最大程度縮短乘梯時間。

3）轎廂到達預報的準確率得到最大提升。

4）加速、減速盡可能平穩(wěn)，一般控制在2 m/s以內(nèi)。

5）對電梯應答進行合理分配，避免忙閑不均的情況出現(xiàn)。

6）盡可能降低能源消耗。為了實現(xiàn)以上控制目標，電梯群控系統(tǒng)必須積極引進先進的控制技術，使系統(tǒng)性能始終保持在最佳狀態(tài)。

3 電梯群控制系統(tǒng)的未來發(fā)展趨勢

在未來的設計開發(fā)工作中，研究的重點將集中在以下幾個方面。

1）通過對多種智能技術的整合來保障和提升系統(tǒng)性能。實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊控制、專家系統(tǒng)在電梯控制中的有效結合，推動電梯控制的智能化轉(zhuǎn)變，并針對控制功能開發(fā)相應的智能控制模塊，是世界電梯業(yè)發(fā)展的潮流與趨勢。

2）進行更加完整的專家知識庫的構建。群控制規(guī)則的完全性、準確性在很大程度上依賴于電梯群控調(diào)度的優(yōu)劣，而經(jīng)驗基礎與大量的數(shù)據(jù)則能夠推動電梯群調(diào)度準則的完善和充實，所以，對于群控規(guī)則專家?guī)鞂⒊蔀槲磥戆l(fā)展的必然趨勢，對于電梯系統(tǒng)隨機性的適應以及電梯系統(tǒng)整體性能的提升都將從中獲益。

3）群控系統(tǒng)自適應學習能力的提升。想要提高電梯系統(tǒng)的運行性能，群控系統(tǒng)必須具備根據(jù)電梯群運行狀態(tài)、差異性的客流模式進行智能化的參數(shù)優(yōu)化與策略調(diào)整的功能，同時將由此產(chǎn)生的新知識儲存和積累起來，以幫助系統(tǒng)能夠在不斷的運行過程中自我完善。

參考文獻

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