一种基于粒子群算法的双子电梯群控制系统研究.docx
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1、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
2、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
3、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
4、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
5、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
6、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
7、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
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