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电梯调度算法研究111
电梯调度算法研究
摘要
随着我国经济的不断发展,建筑行业也得到了突飞猛进,特别是高层以及智能建筑不断涌现,因而垂直运输工具电梯得到了越来越广泛的应用。
当前人们对电梯服务质量越来越高,单台电梯无法满足人们需要,因此在楼层间往往设置多台电梯,为了减少能力损耗以及缩短人们等待的时间,因此本文深入分析电梯调度算法,采用优化控制策略从而优化多台电梯的协调运行,提高服务质量和运行效率。
本文首先阐述了乘客对电梯群控系统的要求,电梯群控系统的特征,如非线性、不确定性、多目标以及扰动等特性,针对电梯的特征,详细分析了电梯群的控制模式。
然后统计了一段时间的客流状况,从而完成整体流量状况的预测,根据预测情况优化了电梯调度算法,该算法是在多目标规划的基础上建立评价函数,通过权值的设定,突出不同目标在不同交通模式下的要求。
最后通过仿真的方式,验证了算法的有效性。
本文针对电梯群控系统的复杂特性,设计了相应的调度算法。
通过设计的调度算法能够很好的提高整个系统特性。
关键词:
电梯群控,调度算法,多目标规划,仿真分析
目录
第一章绪论3
1.1引言3
1.2课题研究背景及意义3
1.3国内外研究现状3
第二章电梯群控系统的特征分析5
2.1乘客对电梯群控系统的要求5
2.2电梯群控系统的系统特性5
2.2.1非线性5
2.2.2不确定性5
2.2.3多目标性5
2.2.4扰动性6
2.3电梯群的控制模式6
第三章多目标规划电梯调度算法及仿真分析7
3.1多目标规划电梯调度算法分析7
3.1.1多目标规划建模7
3.1.2多目标规划调度算法实现8
3.2仿真分析10
3.2.1调度算法仿真分析10
3.2.2电梯运行仿真分析12
第四章总结16
参考文献17
致谢18
第一章绪论
1.1引言
随着我国经济的不断发展,建筑行业也得到了突飞猛进,特别是高层以及智能建筑不断涌现,因而垂直运输工具电梯得到了越来越广泛的应用。
随着人们对电梯服务质量的提高,单台电梯无法满足人们需要,因此在楼层间往往设置多台电梯,为了减少能力损耗以及缩短人们等待的时间,因此需要对电梯调度算法进行优化,通过设置合适的控制策略,从而满足对多台电梯的优化协调运作,提高电梯的服务质量以及相关的运行效率等。
1.2课题研究背景及意义
随着人们对电梯服务质量的提高,单台电梯无法满足人们需要,因此在楼层间往往设置多台电梯,为了减少能力损耗以及缩短人们等待的时间,因此需要对电梯调度算法进行优化。
一般设置的多台电梯之间能相互联动,此外还具有一定的监控能力,但是采取上述策略优势还无法满足一定时间段内的运用,对于电梯群的协调调度,需要根据具体的上下方向停站次数、客流量以及其他情况进行详细判断,因而出现对电梯群控系统。
设计的电梯群控系统首先要能够根据实际情况,不断的对调度方案就行优化和分配,从而提高人们的服务质量。
本文主要针对电梯调度算法进行研究,因此首先需要确定明确的控制目标,即降低整个系统的能耗以及提高服务质量,因此存在以下几个目标:
1、需要等待的时间短,2、能耗低,3、输送人员能力强。
当前国内运行的大多数多台电梯控制水平还有很大的发展空间,也面临了不少问题,需要深入分析解决。
当前我国的电梯群控调度算法还不够完善,以往的完整算法出于保密的要求因而还没有公开,因此本文还无法详细分析社会上运用的诸多电梯的算法那,本文针对查阅相关资料得到的数据对群控算法进行深入分析和研究,因而具有重要的现实意义。
1.3国内外研究现状
电梯群控系统最早于1949年应用的在纽约联合国大厦上,首次采用继电器逻辑构成的调度系统,从预选控制向后来的分区控制不断转化,随着计算机技术的飞速发展,计算机技术完全能够胜任电梯群控系统,如当时的很多国际知名公司相继出台了本公司的算法,如:
奥的斯公司推出的相对时间因子群控算法,三菱公司推出的综合分散度群控算法,日本日立公司推出的时间最小/最大群控算法等。
我国起步相当较晚,到1990年才开始研究人工智能和电梯群控算法。
特别是近些年,主要引进西方相关的技术,在此基础上,不断推出本土国产的产品,我国虽然也在不断研发相关技术以及引进国外产品,但是我国在核心技术领域仍然没有取得突破性进展,因而扔落后于国外相关技术。
当前随着人工智能技术不断发展,国内外很多相关研究人员将神经网络、专家系统、模糊控制等运用到电梯群控算法当中,从而进一步完善电梯的算法,实现多目标优化控制。
如采用的模糊控制算法,有相关的经验人员确定控制规则和隶属函数,通过专家的经验实现对每一种派梯方案的控制;采用的模糊控制使用模糊逼近的方法来确定电梯群控系统呼梯分配法中的重要参数—区域权重,从而完成最后函数评价值,实现多台电梯的控制,上面的几种控制方法建立相关数据需要进行大量实验总结,因而进行修改完善相对比较麻烦。
由于电梯群控具有非线性、随机等特性,因此难以建立较为精确的数学模型,由于采用神经网络方法通过调整网络连接权来得到近似最优输入—输出映射,因而得到了较为广泛的关注。
但神经网络方法也存在一定的问题,如收敛性能不佳,结构庞大需要学习的时间长等,从当前的发展趋势来看,高性能、损耗低、智能化控制系统是当前的发展方向。
第二章电梯群控系统的特征分析
设计的电梯群控系统主要服务对象是相关的乘客人员,因此需要满足乘客的需求,由于乘客的要求是多方面的,因此实际的调度是一个非常复杂的问题,具有非线性、不确定性、多目标性以及信息的不完备等特点。
因此本文针对乘客的要求实现电梯群控调度算法的优化。
2.1乘客对电梯群控系统的要求
乘客对于电梯运行的好坏主要的参考指标便是对电梯的评价,作为交通运输工具,首先需要确保安全性能,这样才会形成人们的信赖感。
乘客的要求一般分为两种类型:
一种为生理上的,另一种为心理上的,生理上要求电梯运动时不会超出人们的承受能力上,即通常讲到的重力加速度效益,生理方面主要指承受能力方面。
一般来讲人们对于重力加速度效应方面与人体健康、年龄大小、时间地点等因素都存在一点的关系,心理要求往往不易进行判断。
通常来讲,办公大楼一般等候电梯的时间不应超过30s,住宅楼的等候时间不应超过60s,候梯时间往往对心理上产生一定影响。
2.2电梯群控系统的系统特性
电梯群控系统设计到多台电梯协调运行,由于自身的特点因此实现最佳的调度特性十分困难,下面详细分析其相关的几个方面复杂性:
1、非线性,2、不确定性,3、多目标性,4、扰动性。
2.2.1非线性
电梯交通系统一般都是非线性的:
1、在不同时间段内,拖同一个组厅进行呼叫,轿厢的分配并不是完全一致的,因此在分配过程中是不连续的;2、由于受到资源等限制,实际分配的轿厢受到数目等条件限制;3、当轿厢的人员接近要求的容量时,运行中的的轿厢不会停止;4、在运行过程中频繁变换运动方向。
2.2.2不确定性
电梯交通系统一般存在大量的不确定性:
1、各个楼梯层的人员是无法进行估计的,2、呼梯信号的产生也存在很多不确定性;3、使用电梯的目的也是不确定的;4、外界环境变化对建筑物内存在的一些事物也产生一定的影响。
由于列举出的几个重要不确定因素对准确预测轿厢到达目的层时间会产生巨大干扰,因此无法针对某一特定情况给出最佳的控制方案。
2.2.3多目标性
设计的电梯群控调度算法,主要用来服务多台电梯稳定的运行,从而尽可能多的满足乘客的服务需求,对每一个电梯运行事件进行分析,可以发现无论在时间上还是空间上,每一个事件都是离散独立的,因此要求实现的控制目标包含:
节能、服务质量以及数量,因此控制具有多目标的特性。
2.2.4扰动性
当电梯运行时,还会不可避免的受到诸多不确定因素的干扰,如:
1、由于乘客登记错误,因此造成在不必要楼层停站,2、由于发生的一些错误,导致整个轿厢无法正常的开启和关闭,因此会对系统的正常运行产生一定影响,3、由于登记错误,产生了不必要的停站等。
2.3电梯群的控制模式
电梯系统发展至今,控制策略和方法多种多样,根据实际的需求,因此在实际中存在很多的控制模式,主要有:
1、优化控制,2、协调控制,3、预测控制,4、模糊控制。
本文重点分析模糊控制模式。
模糊控制:
由于电梯运行系统存在诸多不确定因素以及非线性鞥特,因此不能详细的描述其属性模型,例如:
乘客到达的目标层数、各个楼层居民人数等,都是很难把握预测的。
正是电梯这种特性,因此基于模糊描述的控制方式从而设计模糊控制控制策略。
该方法主要模仿人类的相关思维,此外还要参考专家以及研究人员的经验,从而制定相应的模糊控制规则,将控制规则进行形式化处理后,然后存到相应的电能中,得出模糊隶属函数,从而获得较为精确的控制信号实现最终的控制效果。
本文首先建立了基于模糊神经网络的交通模式识别模型,统计一段时间内相关的客流量,从而完成整个时间段内的预测数据。
然后根据预测的交通模式,从而调用不同的群控算法从而更加有效的分配电梯,通过该算法,能够很好的实现多目标运行,通过权值的设定,建立相应的评价函数,从而满足在不同目标下各种要求。
当处于高峰交通模式下,由于人员的分散,因此在下行时,往往在高层就已经达到满载状态,因此此时可以通过分区服务的方式进行改善,从而提高整个电梯群的运送能力,最后通过仿真进行了上述方法的验证。
第三章多目标规划电梯调度算法及仿真分析
3.1多目标规划电梯调度算法分析
3.1.1多目标规划建模
一般处理实际问题,往往很难用一个目标进行衡量,因此换句话说,需要用彼此不能同一化的两个或两个以上的目标才能确定一个方案的好坏,一般将具备两个或两个以上的目标函数规划问题称之为多目标规划。
一般,设存在n个决策变量
,其中P表示存在P个目标函数,
为n维欧式空间。
个约束条件为(s.t.)。
包含1个等式条件和m个不等式条件,因此有如下表达式:
(3.1)
在实际的工程当中,一般将遇到的问题进行简化处理,作为极值问题进行解决,因此遇到的多目标函数的数学模型表达式为:
(3.2)
将可行域表示为
则可以将式3.2进行简化和改写:
(3.3)
在处理实际问题时,由于目标的由量纲都不相同,因此进行数学处理之前,需要先对各个目标规范化处理。
如带纲量的目标函数
,则有
其中的
,得到的
就是进行的无纲量规范化目标,
在式3.3中,各个目标函数,如
之间都是相互制约和影响的,在一定情况下无法达到最优解状态,当处于某一点时,可能上述函数存在一个最佳状态点,而其他函数去是劣点。
因此实际的处理过程中,要求各个函数相互协调,从而获得最佳的整体方案。
3.1.2多目标规划调度算法实现
对电梯群控系统运行性能另外一个影响因素是交流通,交流通与建筑的用途存在密切联系,如设计的办公大楼的电梯控制系统,一般交通流主要下面几个模式:
2路交通模式、4路交通模式、上行高峰交通模式、下行高峰交通模式、空闲交通模式、平衡的层间交通模式等。
当交通模式不同时,选择的调度算法也是不同的,因此为了提升整个电梯的运行性能,需要根据具体情况选择合适的算法,从而更好的提升服务质量和服务效率。
下面详细分析不同交通模式下使用的不同调度算法,一般都可以通过各个评估函数不同的权重从而不断有效电梯运行性能和体验感觉。
下面介绍两个典型的交通模式:
1.上行高峰交通模式算法
上行高峰期客流最突出的特点在于相关的客流量是从基站处出发的,因此下行的乘客数量相当较少,持续的时间也较短,由于进入的乘客较短,因此需要等候较长时间的,此外乘梯时间也会相应的变长。
因此如果电梯处于上行高峰运行时,一般的轨迹为:
首先将电梯停在门厅处,然后将住在高层的乘客送到目的地,当乘客全部下梯后,迅速回到门厅处。
接送下一批的乘客。
当电梯处于下行返回到基站的过程中,能够有效的排除其他非基站的呼叫信号,从而返回基站处不受相关信号干扰。
在上行高峰客流量比较大的时候,一般应当取消对下召唤请求的分配。
该算法的步骤和参数计算与正常客流模式算法相同,调度算法描述如下:
(1)基站上呼请求
if基站有空闲梯then派此空闲梯
elseif有下行的梯then根据客流量,派适量台去基站
elseif无下行的梯then查找上行任务将执行完的若干梯,派去基站
(2)非基站上呼请求
if有上行且将经过呼叫层的梯and未满载
{
if有梯在该层有内选then派该梯去响应
elseif没有梯在该层有内选then派较近的梯去响应
}
elseif上行梯全部已过
then查找下行梯中最快到达基站的梯等待它从基站上来响应(下行梯应尽
量返回基站,不应被上行呼叫截停
(3)下呼请求
if有下行且将经过呼叫层的梯
{
if有梯在该层有内选then派该梯去响应
elseif没有梯在该层有内选then派较近的梯去响应
}
else
查找上行梯中响应该呼叫时间最短的(已经路过了的下行梯应尽快返回基站)在乘客的配合和谅解情况下,我们希望群控系统将基站的召呼设置为各目的层召唤,按目的层区分指示乘客相应的轿厢,这样可以减少电梯的停靠次数,大幅度提高电梯的输送能力。
2.下行高峰交通模式算法
下行高峰期客流最突出的特点,上电梯的乘客数量相对较少,而下站的乘客很多,而且下站点分布并不均匀,各层均需要停站。
当处于下行高峰的时候,设计的群控系统需要预测电梯满载后对召呼产生的影响。
当电梯正处于下行高峰时,一般召唤都是分布在各个楼层之间,当电梯向下运行时,一般电梯都处于满载状态,因此会对下部楼层的乘客乘坐电梯产生一定的影响,使下部召唤等候的电梯时间变长。
因此处理这种情况,一般将电梯停留在不同高度的楼层间,从而快速响应乘客的需求。
通采取的策略是使用分区服务的方式,从而提升整个楼层的电梯运送能力,群控系统往往根据实际的交通状况从而采取相应的控制算法。
下行高峰调度算法设计优先考虑乘客的下行呼叫请求,从而防止下行乘客过于堵塞,一般在在各个区间的算法存在如下描述:
(1)下呼请求
if有下行且将经过的梯
{
if有梯在该层有内选then派该梯去响应
elseif没有梯在该层有内选then派较近的梯去响应
}
else
查找已过下行梯和上行梯中响应该呼叫时间最短的梯去响应
(2)上呼请求
if有上行且将经过呼叫层的梯
{
if有梯在该层有内选then派该梯去响应
elseif没有梯在该层有内选then派较近的梯去响应
}
else
通过上述相关的运行算法和程序,因此首先需要查找下行电梯响应最快的方式,能够较好的处理下行时较多的客流,一般采取的措施是取消电梯基站以外发出的召唤指令从而减少不必要的停靠时间,加快运送能力。
当旅客长时间处于等待状态时,由于受到外界相关因素的干扰会同时等级上下行的信号,从而导致电梯出现不必要的停留时间,从而增加整个电梯运行和等待的时间。
电梯群控系统是一个多目标控制系统,各个目标间也存在相互矛盾,因此设计时往往一个目标达到要求,另一个却没有。
如有的时候过的的追求低能耗,反而导致增加了等待时间,优势追求最短的等待时间,却导致乘坐电梯时间加长,因此上述很多目标都是相互干扰的,设计时要综合考虑各种因素从而相互平衡协调。
上述几个目标都要根据具体运行状态确定,不同要求下各控制规则的重要性程度也不同,本文设计的控制规则是根据不同的权重来最终得到的。
3.2仿真分析
3.2.1调度算法仿真分析
群控算法仿真一般包含下面几个部分:
1、规则及策略的制定,2、评价函数计算模块的设计,3、客流到达时间计算的准确度,4、召唤处理涉及到的相应模块,5、召唤以及合理的分配等。
相应控制流程图如3.1所示。
一般召唤到达的具体时间要根据电梯所处的楼层数,运行方向,轿内召唤指令等状态信息综合后从而做出最后的判断,根据电梯处于相应的运行区间从而决定召唤分配。
一般调度处理还要综合考虑:
1、电梯的运行区间,2、运行方向,3、电梯返基站、向中间层站运动状态等情形。
从上面的详细分析可以看到,设计的群控模块其实就是电梯的调度算法模块,与设计其他一般模型是相同的,需要先确定模块的输入和输出值,然后在确定中间具体的计算过程。
1.输入:
根据群控模块的功能和任务,可以将输入集表示为
图3.1群控算法流程
输入集中参数分为两部分,一部分为静态参数,系统初始化时就可以获取;一部分为动态参数,是不停变化的,需要通过数据采集单元实时读取。
具体说明如下:
(1)静态参数
N:
本系统内电梯总数
K:
本系统所在大厦楼层总数
h:
每层楼高度。
电梯系统中一般用脉冲计数来表示。
(2)动态参数
OutCall数组为外呼数组,记录外呼请求信号所在楼层以及呼叫方向。
ElvStatus为电梯状态结构体,定义了电梯运行的状态参数:
包括电梯所在楼层,运行方向,门厅状态,运行速度、开关门时间以及内选信号等。
ElvStatus结构定义如下:
typedefstruct{
BYTEElvN;//电梯号
BYTECFloor;//电梯所在楼层
BYTECDirection;//电梯的行驶状态:
停止/上行/下行/关机
BYTECDoorStatus;//门状态:
开门中/关门中/开门/关门
BYTEInCall[N];//内选信号数组,记录电梯内呼请求
boolIsFull;//电梯是否满载
floatVel//电梯速度,一般有2个速度
floatOtime;//电梯开门时间参数
floatCtime;//电梯关门时间参数
floatUpDowntime;//乘客上下时间参数
}ElvStatus,*LPElvStatus;
2.输出:
得到输入状态集后,群控模块最终要确定的是每个厅外呼叫请求信号的响应梯,所以可以将输出集表示为:
Y=ElvNumElvNum为分配的电梯号
3.中间流程:
群控为呼叫楼层召唤选择服务梯的过程如下:
(1)输入交通状况
当某层某梯的召唤按钮被按下后,群控模块记录该层站召唤信号;同时,获得各台轿厢的即时运行状态。
(2)预测运算
按照输入的交通状况计算下列各项的预测值:
·各台轿厢到达每一呼叫层站所需的时间
·客流输送量
·系统的能耗
(3)输出服务梯号
根据上面相关的预测结果,从而选择一条比较合适的轿厢,然后返回,从而能够准确的预测分配信号。
整个电梯群控系统中,最为核心的环节就是电梯群控算法部分,通过计算机仿真技术主要目的是查漏补缺从而不断完善电梯系统,总结电梯运行规则、规律。
通过仿真能够及时发展缺陷,从而进行完善补充。
3.2.2电梯运行仿真分析
当电梯处于模拟运行状态时,一般包含下面几个运行流程:
选向、关门、启动、加速、运行、层楼处理、召唤响应、减速、停靠、清号、开门等。
相关的质量信号有响应召唤、返基站及返中间站等,各个电梯按照要求的的速度进行运行。
以集选或独立控制方式进行召唤的处理及运行,开关门设定的时间与实际是完全一样的电,设计的模块设计的开关门、减速、停靠及消号的时间均会对最后的仿真结果产生一定影响。
当存在多部电梯运行时,各自的运行是相互独立的,下面通过图3.2表示电梯运行状态。
图3.2电梯运行状态图
设计时,考虑将传统软件工程和面向对象软件方法相结合来实现。
由于每台电梯的参数、运行原理以及运行过程都是相同的,所以建立一个电梯类,电梯的所有参数、运行函数、响应事件都在此类中实现。
仿真时,当存在4台电梯,那就就需要创建4台电梯的运行实例,分别模拟电梯运行过程、状态变量的生成、相关的运行信息等,按照之前约定好的通信协议进行封装成帧,然后上传到群控软件当中,此外还要能够接受相应的传群控软件的分配命令帧,从而较好的完成外呼信号的分配处理操作,经过上面几个步骤,就完成了整个电梯运行模型的规划,能够视为实际的电梯从而完成最后的电梯调度算法的调试工作。
(1)电梯运行参数
电梯运行模型应模拟实际电梯的运行过程,生成以下参数:
(1)大厦内电梯台数;
(2)各梯的楼层位置;
(3)各梯的运行状态,分为关机、停止、上行、下行四种;
(4)各梯门状态,分为开门中,关门中,开门到位,关门到位;
(5)各梯的厅外招叫信号,可能是集中召唤也可能各梯有独立召唤板;
(6)各梯的内选信号;
(7)各梯梯速,一般电梯有为三速电梯:
加速速度,正常速度,减速速度;
(8)其他的参数,如开门、关门时间、电梯载重、乘客上下时间等。
将上面的涉及的参数分成两个部分进行说明,动态和静态参数,通过动态参数能够模拟电梯运行的实际过程,如电梯处于何种状态等。
通过景甜参数能够及时的对模型初始状态的运行加以设定,从而静态参数维持很多,如电梯台数、运行速度,等。
一般通过电梯的运行过程从而获取电梯的,具体步骤如下:
(1)先确定客流交通模式
(2)初始化电梯参数
(3)内选信号和外呼召唤信号的产生
(4)模拟电梯运行过程
(2)仿真流程
通过以上分析,电梯模型的仿真流程如图3.3所示。
图3.3电梯运行过程仿真流程
(3)电梯运行状态显示
一般电梯运行状态主要显示如下信息:
1、电梯所处的楼层,2、电梯的运行方向,3、轿厢内的人数数量,3、各个楼层的召唤状态等。
通常使用表格的形式完成显示,当存在多台电梯运行,能够同时显示4台电梯运行状态,很直观的获取召唤信息、电梯位置等,此外相关研究人眼也可以谁的画面获取相应数据,对相应的设计优化提高借鉴。
图3.4电梯运行状态显示
第四章总结
本文根据电梯群控的非线性、不确定以及多目标特性,详细对电梯调度算法进行了分析和研究,并通过仿真系统进行了验证,主要完成了以下工作:
1.深入分析了本课题的研究背景及研究意义,讨论了电梯调度算法国内外研究现状。
2.详细阐述了乘客对电梯群控系统的要求,电梯群控系统的特征,如非线性、不确定性、多目标以及扰动等特性,针对电梯的特征,详细分析了电梯群的控制模式。
3.最后针对多目标规划进行了建模,优化了相关的调度算法,最后通过仿真,详细分析了调度算法的性能以及电梯运行的性能,通过优化电梯调度算法,能够很好的实现运行状态显示、数据计算等功能。
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