随着建筑高层化和智能化的发展,多轿厢电梯已成为垂直交通领域研究的前沿问题。多轿厢电梯通过在各个电梯井道内安装多个电梯轿厢,改进了传统电梯的不足,提高了电梯的运行效率,并在一定程度上减少了建筑成本及电梯能耗。本文针对多轿厢电梯控制系统的调度问题,分析了垂直交通领域中各类多轿厢电梯的调度策略、控制算法,提出了基于核主成分分析与支持向量机的混合核交通流数据识别算法,以及一种机器视觉与动态分区结合的多轿厢电梯调度方法。本论文的主要研究内容如下:(1)分析国内外多轿厢电梯的发展趋势及需要解决的问题,提出了基于混合核的交通流数据识别和基于机器视觉和区域限制的多轿厢电梯调度方法的研究方案。(2)探讨了多轿厢电梯系统与传统电梯系统组成的区别,叙述了双轿厢电梯系统、循环式多轿厢电梯系统、单井道多轿厢电梯系统、分支循环式多轿厢电梯系统和立体循环式多轿厢电梯系统的特点。(3)研究了多轿厢电梯系统六种交通模式的特点,即空闲交通模式、上行高峰交通模式、下行高峰交通模式、四路层间交通模式、两路层间交通模式和随机层间交通模式各自交通模式的客流特点,并分析了多轿厢电梯系统的特性及各个性能指标。(4)分析了多目标优化数学模型,确定了乘客平均候梯时间、平均乘梯时间、电梯能源消耗及轿厢内乘客拥挤度为优化指标,利用加权法对四个指标进行加权,并建立多轿厢电梯控制系统的综合评价函数。(5)以实际电梯的交通流数据为例,运用KPCA对数据进行预处理,通过预处理分析可将多轿厢电梯系统六种交通模式中的四路层间交通模式忽略,将处理后的交通流数据输入所训练的SVM模型进行交通模式辨别。为了证明算法的可行性,以单井道多轿厢电梯为对象,分别在算法数据处理、可行性和通用性方面对所提方法进行了验证,实验结果表明所提方法具有较高的识别准确率。(6)针对多轿厢电梯调度问题,提出了基于FastR-CNN的动态分区法,运用Fast R-CNN模型检测厅前和轿厢内人数,根据检测结果和各轿厢的运载效率进行合理派梯,并根据派梯结果重新划分轿厢的运行区域,实现合理调度。通过实验仿真,验证了该方法的有效性,可以提高多轿厢电梯的运行效率和灵活性。