畢業設計_電梯轎廂結構及傳動系統設計(完整版)

　　

【正文】 ....................................................... 30 附件 中英文翻譯 ................................................. 31 致 謝 ............................................................ 42 天津工業學 2021 屆本科畢業生畢業設計 1 第一章 緒論 前言 在 1949 年至 1979 年的 30年中，我國總共生產安裝電梯約 1 萬臺。曳引機由電動機、聯軸器、制動器、減 速箱、機座、曳引輪等組成，它是電梯的動力源。自由度，使轎廂和對重只能沿著導軌作升降運動。它是由轎廂架和轎廂體組成。 （ 6） 電力拖動系統 電力拖動系統由曳引電機、供電系統、速度反饋裝置、調速裝置等組成，對電梯實行速度控制。控制屏安裝在機房中，由各類電氣控制元件組成，是天津工業學 2021 屆本科畢業生畢業設計 4 電梯實行電氣控制的集中組件。 交流拖動電梯更是得到迅速的發展，己由以前的變級調速 (ACVP)發展成為調壓調速 (ACVV)及調頻調壓調速 (ACVVVF)，使得電梯的速度、加速度、加加速度控制更加符合人們的生理要求，電梯的舒適感大為改善。 天津工業學 2021 屆本科畢業生畢業設計 5 （ 2） 電梯群控系統將更加智能化 電梯智能群控系統將基于強大的計算機軟硬件資源，如基于專家系統的群控、基于模糊邏輯的群控、基于計算機圖像監控的群控、基于神經網絡控制的群控、基于遺傳基因法則的群控等。這種技術將減少電梯的安裝周期和費用，提高電梯的可靠性和控制精度，更好地解決電 氣設備的兼容性，有利于把電梯歸納到大樓管理系統或智能化管理小區系統中。補償裝置用來補償曳引繩運動中的張力和重量變化，使曳引電動機負載穩定，轎廂得以準確停靠。鋼絲繩懸吊在 曳引 輪上，一端懸掛轎廂，另一端懸吊對重裝置，由鋼絲繩和曳引輪槽之間的摩擦力產生曳引力驅動轎廂做上下運動。的繞繩方式稱為單繞，或稱半繞；曳引繩繞曳引輪和導向輪一周后才被引向轎廂 和對重的繞繩方式稱為復繞，或稱全繞。摩擦系數 ? 取 ，則當量摩擦系數 ： 2 1 6 in1 8 095) in1( ????????? ??f (36) ?? ?? ?? ee f (37) 所以， fveccT T ??? 212 1,曳引能力足夠。 減速器的 選擇 目前速度不大于 ，其主要優點是： （ 1） 傳動平穩，運行噪聲低： （ 2） 結構緊湊，外形尺寸小； （ 3） 傳動零件少，因而減少了維修和更換零件的次數； （ 4） 具有較好的抗沖擊載荷特性。 天津工業學 2021 屆本科畢業生畢業設計 14 如圖 35 為 直流 電磁制動器的機械原理 圖 圖 34為電磁制動器原理圖 電磁鐵 閘瓦片 制動彈簧 制動力矩的計算 制動力矩由兩部分組成：靜力矩和動力矩。 假設摩擦制動器的制動力是恒定的，因而可以把制動期間的運動看成是勻減速的，則角速度可由下式計算： bttn???30?? (327) 式中： tn 電動機在制動開始瞬間的轉速 (r/min)。 電梯鋼絲繩一般是圓形股狀結構，主要由鋼絲、繩股和繩芯組成。12?Sf 對于二繩的曳引驅動： 。 鋼絲繩端接裝置的形式有：金屬或樹脂填充的繩套、自鎖緊楔形繩套、繩夾、手工編織捻接接頭等。 圖 41為通用電梯結構 示意圖 各類電梯的轎廂基本結構相同，由于用途不同，在具體結構及外形上有一定差異 客梯的轎廂一般寬大于深，這樣設計的目的是為了方便人員的出入，有利于提高運行效率 貨梯的轎廂一般深大于寬或寬深相同，這主要是考慮裝卸貨物的方便。 如圖 42 轎廂架的基本結構： 圖 42 轎廂架的基本構件 1— 上梁； 2— 立柱； 3— 拉條； 4— 底梁 (2） 轎廂體 轎廂體 形態像一個大箱子，由 轎頂 、轎壁、 轎底 及轎門等組成，轎底框架采用規定型號及尺寸的槽鋼和角鋼焊成，并在上面鋪設一層鋼板或木板。 (3)轎廂頂的構造和強度要求 由于在安裝、檢修和營救的需要，轎廂頂有時需要站人，我國有關技術標準規定，轎頂要能承受三個攜帶工具的檢修人員 (每人以 100kg 計 )時，其彎曲撓度應不大于跨度的 1/1000。為了增大轎壁阻尼，減小振動，通常在壁板后面粘貼夾層材料或涂上減振粘子。 為了防止由于轎廂內人員過多引起超載，轎廂的有效面積應予以限制。 (1)對重裝置的種類及其結構 對重裝置，一般分為無對重輪式 (曳引比為 1： 1的電梯 )和有對重輪 (反繩輪 )式 (曳引比為 2:1的電梯 )兩種。 平衡系數選值原則是：盡量使電梯接近最佳工作狀態。尤其當電梯的提升高度超過30m 時，這二側的平衡變化就更大 ，因而必須增設平衡補償裝置來減弱其變化。 天津工業學 2021 屆本科畢業生畢業設計 24 導軌 的設計 導軌 功能是限制轎廂和對重的活動自由度，使轎廂和對重只沿著各自的導軌作升降運動，使兩者在運行中平穩，不會偏擺 ， 有了 導軌 ，轎廂只能沿著左右兩側的豎直方向的導軌上下運行。 T型導軌的主要規格參數，是底寬 b、高度 h和工作面厚度 k。一般的電梯，都裝有自動開啟，由轎門帶動的，層門上裝有電氣、機械聯鎖裝置的門鎖。 根據客戶的功能要求，以及設計要求， 我們選擇門的形式為中分式。目前乘客電梯多采用變頻門機機構。同時設置一種保護裝置，當乘客在門的關閉過程中被門撞擊或可能會被撞擊時， 保護裝置將停止關門動作使門重新自動開啟。 當電梯額定速度很低時 (如小于 )，轎廂和對重底下的緩沖器也可以天津工業學 2021 屆本科畢業生畢業設計 27 使用實體式緩沖塊來代替，其材料可用橡膠、木材或其它具有適當彈性的材料制成。對重安全鉗若速度大于 ，也應用漸進式安全鉗。擺錘 式限速器一般用于速度較低的電梯。Scientific American。 Tsitsiklis, 1996) applies naturally to the case of autonomous agents, which receive sensations as inputs and take actions that affect their environments in order to achieve their own goals. RL is based on the idea that the tendency to produce an action should be strengthened (reinforced) if it produces favorable results, and weak end if it produces favorable framework appealing from a biological point of view, since an animal has builtin preferences but does not always have a teacher to tell it exactly what action it should take in every situation. If the members of a group of agents each employ an RL algorithm, the resulting collective algorithm allows control policies to be learned in a decentralized way. Even in situations where centralized information is available, it may be advantageous to develop control polisci in a decentralized way in order to simplify the search through policy space. Although it may be possible to synthesize a system whose goals can be achieved by agents with conic objectives, this paper focuses on teams of agents that share identical objectives corresponding directly to the goals of the system as a whole. To demonstrate the power of multiagent RL, we focus on the difference problem of elevator group supervisory control. Elevator systems operate in highdimensional continuous state spaces and in continuous time as discrete event dynamic systems. Their states are not fully observable, and they are nonstationary due to changing 天津工業學 2021 屆本科畢業生畢業設計 32 passenger arrival rates. We use a team of RL agents, each of which is responsible for controlling one elevator car. Each agent uses article neural works to store its actionvalue estimates. We pare a parallel architecture, in which the agents share the same works, with a decentralized architecture, in which the agents have their own independent works. In either case, the team receives a global reward signal that is noisy from the perspective of each agent due in part to the effects of the actions of the other agents. Despite these difficulties, our system outperforms all of the heuristic elevator control algorithms known to us. We also analyze the policies learned by the agents, and show that learning is relatively robust even in the face of increasingly inplete state information. These results suggest that approaches to decentralized control using multiagent RL have considerable promise. In the following sections, we give some additional background on RL, introduce the elevator domain, describe in more detail the multiagent RL algorithm and work architecture we used, present and discuss our results, and finally draw some conclusions. 2. Reinforcement Learning Machine learning researchers have focused primarily on supervised learning, where a “ teacher” provides the learning system with a set of training exa