一种基于粒子群算法的双子电梯群控制系统研究.docx

一种基于粒子群算法的双子电梯群控制系统研究一种基于粒子群算法的双子电梯群控制系统研究张金杨导语：采用粒子群优化算法进展了双子电梯群全局控制算法设计，由楼层视频图像的人数统计模块自动计算候梯人数，由系统生成包含乘客候梯、乘梯信息的数据流并结合不同交通形式自主选择自适应变异粒子群算法或者混合粒子群算法；完成了候梯数据、算法选择及操纵、系统总流程设计。摘要：采用粒子群优化算法进展了双子电梯群全局控制算法设计，由楼层视频图像的人数统计模块自动计算候梯人数，由系统生成包含乘客候梯、乘梯信息的数据流并结合不同交通形式自主选择自适应变异粒子群算法或者混合粒子群算法；完成了候梯数据、算法选择及操纵、系统总流程设计；通过仿真将数据与梯群多目的优化控制指标进展比对，结果说明两种改良型粒子群算法对控制目的具有更好的效果，验证了算法的有效性和可应用性。关键词：双子电梯；粒子群算法；控制系统；电梯群1.引言随着经济的腾飞和城市当代化都市程度的进步，作为经济实力和科技兴旺程度象征的城市高层/超高层地标建筑涌现于视野当中，由此对建筑物中垂直交通工具的效劳质量提出了更高的要求。据统计1-2，高层/超高层建筑中电梯耗电量约占建筑总能耗的6%-15%，其能耗问题不容无视；电梯井道面积占其核心总面积的31%以上，极大减少实际可用面积，降低了建筑使用价值。如迪拜塔客流繁重，内部装有56部超高速电梯，电梯井道造价高达数千万元/m2。为打破电梯制约城市向空中开展这一瓶颈，被电梯行业视为终极梦想的双子电梯(TwinElevator)应运而生。ThyssenKrupp集团于2002年度制造出世界首部双子电梯系统，目前已成功应用于德国斯图加特大学、俄罗斯联邦大楼、西班牙巴伦西亚海洋中心、首尔Trumpf技术中心、法兰克福MainTriangel大楼、大连星海假日酒店等工程。因其自身构造特点，比传统电梯运力更高，运行规那么也更为复杂。怎样实现双子电梯系统的高效调度，实现双子电梯群优化控制，进步高速、超高速电梯乘运质量和运行效率，降低能耗，已成为国内外电梯行业的研究重点和热门。国内对双子电梯研究极少目前能搜索到的国内各类文献共18篇，本文将粒子群智能控制算法应用于双子电梯群控系统研究，以减小与国外技术差距，为我国双子电梯系统工程化调度提供理论根底，推动我国电梯群控技术开展。2.粒子群优化算法美国Kennedy与Eberhart3受鸟类捕食行为的启发，按照离食品间隔最短的单鸟飞行轨迹和鸟群协作，首次提出粒子群优化算法ParticleSwarmOptimization，PSO。粒子群算法的是将鸟抽象成为搜索空间中只有位置和速度的粒子，在可解空间内初始化代表每一个可能解的一群粒子，用位置点可理解为粒子本身、决定飞行方向和间隔的速度和适应度设计函数值来表达其特征。粒子每一次迭代都要跟踪当前一代之内飞过的最优位置的个体极值和种群在当前这一代内经历过的最优位置的全局极值来更新自身的位置和速度，进而逐渐逼近最优位置，找到优化问题的最优解。PSO算法通过位置与速度模型，与传统群体进化算法相比防止了复杂的遗传操纵，可动态地跟踪当前的搜索情况并及时调整搜索策略；算法需调整的参数较少，构造简单，进而可以更快地搜索到全局最优解。粒子群优化算法具有构造简单、收敛速度较快、参数设置少、算法适应性强等优点。目前，粒子群算法已被广泛应用于信号处理、多目的优化、视频图像处理和智能机器人等领域，但目前国内外专家学者很少利用粒子群算法实现电梯群控系统的优化调度。3.基于粒子群的双子电梯全局控制算法设计基于粒子群算法的双子电梯群控系统主要分为候梯客流数据生成模块、控制算法模块、运行控制模块和运行结果统计模块，通过这些子模块互相协调和实时通讯最终完成双子电梯群控系统的可靠运行和高效控制。3.1粒子群控制算法操纵流程在粒子群算法电梯群控系统优化中，每个粒子代表一种派梯方案，每个粒子编码分为上行和下行两局部，粒子的维数取决于当前正在处理的呼梯信号数，可以自行设定为固定值。算法首先根据客流实时数据所产生的呼梯信息为每个呼梯任务随机地分配一部电梯，即随机产生一定规模的初始种群。在分析群控系统性能评价指标的根底上，用加权系数法或专家打分法对各电梯性能指标的评价函数进展线性组合，得到粒子群算法的适应度函数，经计算得到种群中各个粒子即各派梯方案的适应度值其值的大小代表粒子的优劣，适应度值越大，粒子所对应的派梯方案越好。在选出个体极值与全局极值之后并更新粒子，生成下一代粒子群，经判定算法计算直至知足迭代终止条件，最终输出最优派梯方案；否那么，对惯性权重进展重新设置，更新初始粒子群，循环直至粒子群平均适应度值到达设定目的值或进化代数到达最大值；最终实现对双子电梯群的全局优化控制。3.2候梯客流数据生成采用基于视频图像的候梯人数统计模块确定各楼层候梯人数，并以为乘客到达门厅候梯的规律服从泊松分布，通过乘客到达率、单位时间内呼梯概率等参数设置代入客流生成函数，经过起始密度向量和蒙特卡罗抽样生成包含乘客到达时间、呼梯信号楼层和目的楼层的实时候梯客流数据候梯客流数据生成流程如图1所示。图1候梯客流数据生成3.3两种改良型粒子群算法传统粒子群算法随系统迭代次数的不断依次增加，在粒子种群趋于收敛集中的同时，各粒子的位置向量也越来越相近，由此可能会陷于部分最优解附近无法跳出。因此，为保持多样性，并得到优化的适用于双子电梯运行规那么的最正确派梯方案，进步双子电梯群控系统的控制效果，可使用两种改良型粒子群优化算法：自适应变异粒子群算法与混合粒子群算法。当为上下行交通形式或为乘梯客流密度超过较大设定值得的层间形式时，采用混合粒子群算法；当为层间形式客流较小时不超过专家设定值时，采用自适应变异粒子群算法。其中4-5，自适应变异特性粒子群算法在每次子粒子更新后，会以一定概率重新初始化粒子群中的某些粒子，这样可以增大粒子的可解搜索空间。混合粒子群算法是将遗传智能算法与粒子群智能算法相结合，引入遗传算法的穿插算子和变异算子概念。其中，穿插操纵首先将粒子一对一两两配对，之后随机产生两个穿插位，把处于两个配好对的粒子的穿插位置上的元素进展互换以得到两个新粒子。为保存优秀子个体粒子，仅当穿插产生的新子粒子的适应度值大于原来的源父粒子，才进展粒子更新，否那么仍保存源父粒子。变异操纵那么采用两位交互变异方法，首先在任意一个粒子上随机地选择两个变异位置，随后将这两个变异位置的对应元素对换即完成变异操纵。与穿插操纵一样，只保存变异后适应度值大的新子粒子进展更新如图2所示。为进步智能算法的系统全局搜索才能，变异概率取值不宜过小。图2两种改良粒子算法断定流程图3.4双子电梯群控系统全局设计运行控制模块负责模拟电梯的运行，其中包括曳引机和门机的加减速、开关门、匀速运行、停靠等功能，并可实时监控轿厢的位置和运行状态。运行结果统计模块负责在轿厢每次停靠门厅的经过中记录乘客的进梯和离梯时刻、进出乘客数等，并可以计算得到乘客的候梯时间和乘梯时间，并且电梯每停靠一次那么计算一次停靠次数，为系统化评价双子电梯群控系统性能提供数据根据。双子电梯群控系统全局总流程图如图3所示。图3双子电梯群控系统全局设计流程图4.基于视频图像的候梯人数自动统计装置设计群控系统根据候梯客流数据提供效劳，但目前无法自动生成候梯人群数据，依靠人工统计方式工作量大，可行性低。本文提出一种基于视频图像分析的候梯人数自动检测装置，根据收集的视频图像进展解析完成对目的人体的提取与识别，完成人员计数。该装置弥补了红外线等传感器人员计数的缺陷，进步了数据准确率，进一步优化了主动、节能、高效的控制策略，研究的实际意义和社会意义明显。该装置主要由视频图像收集、图像处理和数据结果输出三大模块组成6。视频图像处理模块为该检测统计装置的核心模块，其性能决定了装置整体处理速度和精度等主要工作性能指标。候梯门厅的背景、装饰、灯光、颜色复杂多样等因建筑风格不同而迥异，事物动静交织，因此要运用适宜处理算法去除背景、及时完成背景更新、前景边沿分割完成目的提取等问题。将候梯区分区，采用覆盖范围较大的配置CCD镜头的半球型广角云台一体化摄像机，当人员候梯密度大于设定阙值时自动调整摄像机镜头对敏感区保持一定的冗余重合度，以进步视频图像收集率，减小误差。选择具有抗死机性能，支持DC12V/AC24V输出自动匹配控制协议等功能的智能解码器；通过其输出端传输到实现多种特殊交互与逐帧检索功能的视频效劳器中进展编码压缩并发送；由上位机通过天线接收收集的视频数据并通过软件来支持。基于动态序列视频图像帧间信息的图像处理经过均以运动检测作为根底，这也是系统核心图像处理模块首要步骤。选择基于背景减法的运动检测处理，将图像前景信息与背景信息完全别离，选择阈值背景前景分割法解决阴影问题和处理经过中的扰动误差，以到达完全去除背景信息，将当前帧中的运动目的信息完好提取的目的。在组合复杂算法的处理下提取背景和人肢体模型并判定人数，自动计数并存贮，主动响发送候梯人数数据；传输控制信息选用HTTP/TCP协议、传输实时数据选用RTP/UDP协议。检测装置工作流程如图4所示。图4.候梯人数检测装置工作流程图5.结语在Matlab环境下将传统粒子群算法、自适应变异粒子群算法、混合粒子群算法与沿用传统的最小候梯时间算法分别设置不同客流数据在上行形式、下行形式和层间形式三种典型交通形式下进展双子电梯群控系统仿真，根据仿真得到的乘客平均候梯时间、长候梯时间发生率和停车次数，结果说明，两种改良型粒子群算法对控制目的具有更好的控制效果，验证了算法的有效性和可应用性，并使得双子电梯群控系统可根据不同的交通形式运用不同的控制算法，进而改善了电梯的效劳质量与运行效率。由于世界范围内对双子电梯的研究尚处于起步阶段，本文的研究主要还处于理论层面，在工程理论中应用有待验证。参考文献 1张进基于粒子群算法的双子电梯群控制系统研究D.哈尔滨工业大学，2021. 2王苏华新型电梯曳引机驱动与控制系统设计与实现D.南京理工大学，2021. 3李庆超基于遗传算法的双子电梯群复合控制系统研究D.哈尔滨工业大学，2021. 4黄招彬永磁同步电梯曳引系统的性能优化方法研究D.华南理工大学，2021. 5刘蓉自适应粒子群算法研究及其在多目的优化中应用D.华南理工大学，2020. 6林沁视频中的大规模人群密度与异常行为分析D.厦门大学，2021.作者简介：张金杨1976-，女，硕士，高级工程师。