電梯群控系統的研究畢業論文-資料下載頁

　　

【正文】 if fc==fo WT(i)=0。 elseif fcfo if fcfo==1 m11=0。 else edge1=fo+1。 edge2=fc1。 Nstop=histc(DJNH,[edge1,edge2])。 m11=Nstop(1)+Nstop(2)。 %梯內指定停靠次數 end m12=randint(1,1,[1,fcfo1])。 %上升過程中隨機停靠次數 m12=round(m12/2)。 mw=m11+m12。 WT(i)=abs(fcfo)*TimeRun+mw*TimeStop。 else FMAX=16。 %上行可達最遠端 FMIN=1。 %下行可達最遠端 edge1=fo+1。 edge2=FMAX。 Nstop=histc(DJNH,[edge1,edge2])。 m11=Nstop(1)+Nstop(2)。 %梯內指定停靠次數 m12=randint(1,1,[1,(FMAXfo)m11+(15)+(fc2)])。%上升中隨機停靠次數 m12=round(m12/2)。 mw=m11+m12。 WT(i)=(abs(FMAXfo)+abs(FMAXFMIN)+abs(fcFMIN))*TimeRun+mw*TimeStop。 end case {4} %同向下行 if fc==fo WT(i)=0。 elseif fcfo FMAX=1。 %下行可達最遠端 FMIN=16。 %上行可達最遠端 edge1=FMAX。 edge2=fo1。 Nstop=histc(DJNH,[edge2,edge1])。 m11=Nstop(1)+Nstop(2)。 %梯內指定停靠次數 m12=randint(1,1,[1,(fo1)m11+(15)+(FMIN1fc)])。%上升隨機停靠次數 m12=round(m12/2)。 mw=m11+m12。 WT(i)=(abs(FMAXfo)+abs(FMAXFMIN)+abs(fcFMIN))*TimeRun+mw*TimeStop。 else if fofc==1 m11=0。 else edge1=fo1。 edge2=fc+1。 Nstop=histc(DJNH,[edge1,edge2])。 m11=Nstop(1)+Nstop(2)。 %梯內指定停靠次數 end m12=randint(1,1,[1,fofc1])。 m12=round(m12/2)。 mw=m11+m12。 WT(i)=abs(fcfo)*TimeRun+mw*TimeStop。 end case {2} %異向電梯上行 if fc==fo WT(i)=0。 elseif fcfo | fcfo FMAX=16。 %上行可達最遠端 Nstop=histc(DJNH,[fo+1,FMAX])。 m11=Nstop(1)+Nstop(2)。 %梯內指定停靠次數 m12=randint(1,1,[1,(FMAXfo)m11+(FMAXfc)1])。 m12=round(m12/2)。 mw=m11+m12。 WT(i)=(abs(FMAXfo)+abs(FMAXfc))*TimeRun+mw*TimeStop。 end case {3} %異向電梯下行 if fc==fo WT(i)=0。 elseif fcfo | fcfo FMAX=1。 %下行可達最遠端 edge1=fo1。 edge2=FMAX。 Nstop=histc(DJNH,[edge1,edge2])。 m11=Nstop(1)+Nstop(2)。 %梯內指定停靠次數 m12=randint(1,1,[1,(fo1)m11+(fc2)])。 m12=round(m12/2)。 mw=m11+m12。 WT(i)=(abs(FMAXfo)+abs(FMAXfc))*TimeRun+mw*TimeStop。 end end %計算乘梯時間 if do==1 %電梯上行 FMAX=16。 edge1=fo+1。 edge2=FMAX。 Nstop=histc(DJNH,[edge1,edge2])。 m21=Nstop(1)+Nstop(2)。 %梯內指定停靠次數 m22=randint(1,1,[1,FMAXfom21])。 m22=round(m22/2)。 mr=m21+m22。 RT(i)=(abs(FMAXfo))*TimeRun+mr*TimeStop。 else %電梯下行 FMAX=1。 edge1=fo1。 edge2=FMAX。 Nstop=histc(DJNH,[edge1,edge2])。 m21=Nstop(1)+Nstop(2)。 %梯內指定停靠次數 m22=randint(1,1,[1,fo1m21])。 m22=round(m22/2)。 mr=m21+m22。 RT(i)=(abs(FMAXfo))*TimeRun+mr*TimeStop。 end %計算能量消耗 E(i)=mw+mr。 end averageWT= sum(WT)/NUMBER2。 %此分配方案的平均候梯時間 averageRT= sum(RT)/NUMBER2。 %此分配方案的平均乘梯時間 averageE=sum(E)/NUMBER2。 %此分配時間的平均能耗消耗 仿真結果 電梯調度方案評價函數優化曲線 最優個體適應度值最優派體方案：Zbest=1 2 3 1 4 1 4最優適應度值：Fbest=5 總結與展望 總結全文，本論文的主要研究內容有以下三個方面： 在分析了電梯群控系統的特性和多目標規劃問題的基礎上，對電梯群控系統進行數學建模，綜合考慮侯梯者的侯梯時間WT(i)，乘客的乘梯時間RT(i)和電梯運行的能量損耗E(i)三個主要控制目標，提出了多目標優化算法； 研究了粒子群算法的原理、多目標粒子群算法及其改進的方法； 使用Matlab對電梯群控系統在隨機層間模式下進行了編程仿真。電梯群控系統的研究是一個復雜的研究課題，由于研究時間及本人知識的局限性，所研究的內容還不夠完善，還有很多需要改進的方面，需要進一步補充和探討。主要有以下幾個方面： 本文所提出的電梯群控系統是特定條件下進行的仿真，并沒有完善的考慮隨機客流及隨機交通模式下電梯群控系統評價函數側重的改變。2．由于多目標粒子群優化本身的局限性，使得在電梯群控系統對該算法的調用過程中，有時會出現分布性和收斂性相對較差的問題，所以在這方面還有待進一步提高。 參 考 文 獻[1] 梁正峰，王磊．一種基于多規則加權的群控電梯模糊控制算法[J]，電氣傳動自動化，2005，27(4)：1417． [2] 梁延東．電梯控制技術．北京：中國建筑工業出版社，1997．[3] 楊禎山，邵誠．電梯群控技術的現狀與發展方向叨．控制與決策．2005，20(12)：1321．1331． [4] Hitoshi Aoki．Group supervisory control system assisted byartificial intelligence[J]．Elevator World．1990，47(5)：7080． [5] 朱德文．現代電梯群控系統和人工智能技術[J]．基礎自動化，1998，5(6)：46～51．[6] 畢曉亮，朱昌明，葉慶泰．面向對象的電梯群控模型仿真[J]，中國學術期刊文摘，2001，12，1591．1593．[7] 王松青．基于模糊控制技術的電梯群控最優調度策略研究[D]，重慶：重慶大學，2005．[8] Kuoming Chang,Tzonglin Wu．More analyses for the service performance of elevator group systems[J]，SAMS，2002，42(4)：539557．[9] 林琳．群控電梯多目標智能最優調度算法的研究[D]，沈陽：東北大學2005．[10] R．C．Eberhart，J．Kennedy．h new optimizer using particle swarm theory．Proc．the Sixth Int．Symposium on Micro Machine and Human Science．Nagoya，Japan，1995：39—43．[11] 宗群,童玲,薛麗華 電梯群控系統智能優化調度方法的研究[J].控制與決策 2004(08)。[12] William J．Palm III．Matlab7基礎教程．黃開枝(譯)．清華大學出版社．2002：45．54．[13] 張錚，楊文平，石博強，李海鵬．MATLAB程序設計與實例應用．北京：中國鐵道出版社．2003：78．90．[14] 郭圣權，范誦忠．電梯乘客交通模型仿真．建筑機械化．1989，4(10)：33—35．[15] Barney G C．電梯交通分析設計與控制[M]．彭克榮，張惠僑等譯．1993：107．124．[16] 周瑋．電梯群控系統的調度算法研究．華中科技大學碩士論文．2004年5月：4146．[17] 王國萍，朱明富，雷科．多目標的電梯群控系統算法分析[J].自動化技術與應用，2005，24(3):68.[18] Jinlei Zhang，Junping He，Feng Hu．Design of Elevator Group Control Simulation TestBed Based on PCPLC．Technology(Natural Science Edition)．2009，V01．32 No．1：10311040[19] 曾建平，陸載德．電梯群控系統的活動掃描法仿真[J]．系統仿真學報．1995，12．[20] 謝康林，傅勁游．神經模糊邏輯控制系統隸屬函數和推理規則的確定．