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1、電梯作為現(xiàn)代高樓大廈的重要交通工具,在生活中得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。為了提升電梯的運(yùn)行效率,需要多臺(tái)電梯來(lái)完成群控和調(diào)度,然而傳統(tǒng)的電梯群控方法往往存在呼梯不便,候梯時(shí)間長(zhǎng),功耗控制不力等問(wèn)題。
本課題以大廈群控電梯為研究對(duì)象,通過(guò)對(duì)群控電梯的多種交通流模式,包括上行高峰模式、下行高峰模式、2路交通模式、4路交通模式、平衡的層閭交通模式以及空閑交通模式的特點(diǎn)及相應(yīng)機(jī)制的分析,利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)交通模式進(jìn)行特征識(shí)別,確定了網(wǎng)絡(luò)結(jié)
2、構(gòu),并對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了訓(xùn)練。在此基礎(chǔ)上,考慮乘客平均候梯時(shí)間、乘客平均乘梯時(shí)間、長(zhǎng)時(shí)間候梯率、系統(tǒng)能耗等因素,確定了目標(biāo)評(píng)價(jià)函數(shù)。最終選取呼梯響應(yīng)時(shí)間、最大響應(yīng)時(shí)間、響應(yīng)能力、聚集度和總利用率作為評(píng)價(jià)指標(biāo)參數(shù)輸入量,通過(guò)對(duì)輸入變量模糊化處理,建立了各因素的模糊推理機(jī)制,最終完成了基于多模式群控算法的電梯分配。最后,結(jié)合現(xiàn)有的仿真方法,利用Matlab仿真軟件建立客流發(fā)生器和群控算法模型,并基于此仿真模型以4臺(tái)20層電梯為例,對(duì)所提出的群
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