1、模糊控制
模糊逻辑是一种在数学和逻辑上用来处理带有模糊不清边界对象和问题的理论,它能模仿人脑的推理能力,能够简化许多复杂的问题。
对调度餐厅传菜食梯群这样一个复杂的过程,要求配置电梯的决定能够的做出。而电梯群控系统中存在着大量的模糊信息,其信息的不确定性和不准确性是不可避免的,这使派梯系统不能获得准确数据。模糊控制就是使这种不确定性定型下来的一种技术:
将一个 量模糊化,经过模糊推理 模糊的控制量,再将这个模糊的控制量 化, 终去控制被控对象。
由于由于模糊控制具有鲁棒性强、不需要建立 模型等特点,较适合于电梯群控这种离散随机性较强的系统。其应用主要有如下几个方面:
(1)模糊推理。根据模糊规则进行推理,选出响应层站呼梯信号的 佳轿厢;(2)模糊预测。对电梯运行情况和客流进行预测,从而选出 佳运行方案;(3)交通模式识别。根据层间客流情况、密度和进出人数进行交通模式识别;(4)与神经网络结合组成模糊神经网络系统;(5)利用模糊技术在监视系统的图像理熊环口处理中确定轿厢内的乘客数;(6)根据轿厢重量传感器,利用模糊技术确定轿厢内的乘客数。
餐厅传菜梯群控系统的核心技术是模糊逻辑技术。当新的呼梯信号产生后,群控系统会根据客流情况、各轿厢的状态等因素,为呼梯信号选择一个 合适的轿厢为之服务。
2、专家系统
餐厅传菜餐梯群控管理专家系统行使模糊控制,是将有关群控管理专家的知识和经验,以某种规则形式变成知识数据加以记忆,再和电梯交通情况数据共同推出控制指令,行使对梯群进行控制和管理的功能,从而推出 优运行轿厢。
(1)知识数据库。知识数据库种的规则用条件语句形式描述,分为产生式规则和模糊规则两种形式。它们的控制格式依次为:
IF(确定条件)→THEN(实行顺序)
IF(模糊条件)→THEN(实行顺序)
(2)推断部分。推断部分包括模糊运算、选择和实行,由计算结果 预测值。
(3)交通数据。即描述电梯交通情况的变量值,如电梯所在位置、轿厢呼叫、顺向层站呼叫和候梯时间等,它们组成输入模糊集。
(4)控制指令包括发出预报指令、开关门指令和轿厢分配指令等。
(5)各台控制装置包括运行管理控制、速度控制、驱动控制和轿厢控制等。
由于专家系统应用了人工智能的技术,把一个或多个专家的知识和经验积累起来进行推理和判断,解决了许多用传统控制方法难以解决的问题,达到了较为优化的控制目标。专家系统就是 这类知识的表达、使用和获取的方法。它是一种知识信息的加工处理系统,其工作过程是一个求解和探索的过程。
3、神经网络
模糊逻辑与专家系统在电梯群控系统中的应用提高了梯群的服务质量和输送效率,但没有自学习能力的电梯群控系统是不能适应环境条件的变化而做出实时自动调整的。当客流量发生变化时,事先定好的模糊规则和专家的经验均不能取得较好的效果。
人工神经网络具有的学习能力,对解决非线性问题有着 的 性。BP神经网络模型即误差反向传播神经网络是目前应用 广泛的一种神经网络模型。
BP神经网络模型拓扑结构包括输入层、隐层和输出层。输入层包括过去交通量、现在交通量、建筑物类型及特点。隐层神经元个数应网络结构合理、训练简单和权值适宜。输出层由一个单元构成,表示下一时间间隔内交通流的预测值。它的学习过程包括正向传播和反向误差传播。
在正向传播过程中,输入信息从输入层经隐单元层逐层处理,并传向输出层,每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如输出层得不到期望输出,则转入反向传播,将误差信号沿着原来的连接通路返回。它的学习规则是使用 速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和 小。
神经网络在传菜升降机群控系统中的应用主要有如下几个方面:
(1)交通模式识别。
(2)与模糊逻辑相结合组成模糊神经网络,为电梯群控系统建立预报模型。
(3)在分区控制中进行动态分区。