【摘 要】
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随着电梯技术和城市化水平的不断发展,人们对出行要求也越来越高。电梯作为建筑物中最方便快捷的运输设备,已成为必不可少的交通工具。目前,人们对电梯的要求不仅仅局限在顺利到达目的层,而是在保证安全的同时需要其能够减少候梯时间和乘梯时间,降低拥挤度,提高舒适度,更加智能可靠。在客流量较大的写字楼、医院、图书馆等高层建筑物或人员聚集场所,单部运行的电梯已无法满足人们的需求,需要对多部电梯同时进行控制。基于此
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随着电梯技术和城市化水平的不断发展,人们对出行要求也越来越高。电梯作为建筑物中最方便快捷的运输设备,已成为必不可少的交通工具。目前,人们对电梯的要求不仅仅局限在顺利到达目的层,而是在保证安全的同时需要其能够减少候梯时间和乘梯时间,降低拥挤度,提高舒适度,更加智能可靠。在客流量较大的写字楼、医院、图书馆等高层建筑物或人员聚集场所,单部运行的电梯已无法满足人们的需求,需要对多部电梯同时进行控制。基于此,本文以4部20层电梯组成的群控电梯系统为研究对象,在提高电梯性能的同时,扩大群控电梯的应用范围。本文首先对群控电梯的发展情况和国内外研究现状进行了分析,对电梯分类、结构、控制系统及PLC发展历程进行了介绍,并研究了群控电梯系统的特性。其次采用模糊神经网络对群控电梯系统的四种交通模式进行了识别,确定了候梯时间、乘梯时间、拥挤度和能耗的权值,为派梯提供了理论基础。在电梯控制方面,本文采用一种自适应动态搜索蚁群优化算法,在传统蚁群算法中引入路径拥堵系数重新确定转移概率规则,利用贪婪算法设定原始信息素分配规律,加入遗传算法中的变异操作选择当前迭代的最优路径,动态调整挥发因子,增强算法的搜寻能力和收敛速度。最后在编程软件STEP7上对PLC程序进行设计,通过对20组样本数据分析得出基于自适应动态搜索蚁群算法的群控电梯系统派梯效率更高,具有实际可行性。
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