电梯群控技术的现状与发展方向

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  摘 要:随着社会的发展,高层建筑越来越多,其对于电梯的依赖程度越来越大。甚至很多时候,一个单元中所安装的电梯并非一部,其通过多台电梯为人们提供服务,这就形成电梯群。为了更好地提升电梯群控技术,让其发挥更大效能,对其群控技术现状及未来发展进行分析研究就显得非常重要。基于此,本文就电梯群控技术的现状与发展方向进行讨论,以供参考。
  关键词:电梯群;群控技术;现状分析;发展方向
  前言:随着我国社会的发展和进步,科学技术的应用和探索,电梯已经成为人们随处可见的重要工具,成为物质文明的标志之一。尤其在高层建筑中,电梯的应用已经成为其中的重要组成,其对于居民来说,其所带来的快捷性、方便性是其他工具所不具备的。很多时候,我们可以看到建筑中对于电梯的应用并非一部,其往往由多部电梯组成,这就构成电梯的群落性,电梯群的应用满足了人们高效率的需求。同时,需要引起人们注意的便是电梯群控技术的当前发展还有很大的提升空间,人们还需要在其未来发展走向引导下对其予以深入研究。
  一、电梯群控的技术现状
  1.遗传算法技术
  操作简单是遗传算法技术的主要可取之处,其可以完成同时运行多项任务的要求。其主要是对自然界的各种生物物种进行模仿,研究其遗传过程来达到更好的探究效果,从而得出相应的结论。其主要是通过优胜劣汰的方式挑选最佳方案,在电梯群控技术中便表现为遗传算法技术。其主要是通过参数算法的形式来对电梯进行调度运行,让其不仅能够满足单一环境的需要,而且可以在环境发生变化时候做出相应的调整策略。
  2.模糊逻辑技术
  模糊逻辑算法是建立在美国人用隶属函数关系来表示数据差异状况基础理论之上所形成的,其概念是模糊逻辑技术工作原理主要出发点。通过模糊逻辑技术的应用,能够对电梯诸如运输人力、货运等交通方式进行分门别类划分,能够依照不同的类比来对电梯的控制策略予以优化,从而让电梯提供更好的服务,能够提升电梯管理水平。其应用最大程度的发挥了电梯专业人员的管理作用,能够让电梯工作运行依照专家理论知识进行调整应用。模糊逻辑算法虽然是通过数学函数关系理论发展而来的,但其本身并不需要构建数学模型,该技术还能进一步拓展,发展成与神经网络技术相融合的前沿技术,通过函数理论进一步演变,使得生成的技术转化为自动生成函数、自动提取问题的智能适应机构。
  3.神经网络技术
  神经网络技术具备特殊的网状结构,其技术起源于对人脑的研究,其技术在非线性问题的处理能力上较强,并具有高度的智能性。神经网络技术,在参考了人类大脑构造和思考方式基础上,对储存的信息进行合理分配。由于网络上储存的信息是复杂多变的,其规律性不强,线性关系不明显,这让其在复杂情况下使用用途大大增加。由于神经网络技术要接受外界数据的输入和处理,就要求其对外界的变化具有较强的应变性,对信息和数据的处理要及时和正确。神经网络技术可以完美的测试电梯运行情况,通过模型的建立来合理分配电梯的运行模式。
  二、电梯群控技术的发展方向
  1.结合多种智能技术提供系统性能
  电梯群控系统中最常用的技术类型分别为模糊逻辑技术、神经网络技术、遗传算法技术等技术类型。这些技術类型特点鲜明,各有各自的优势和缺陷。比如,神经网络技术接受外部的信息后,系统的运算反应时间较长;模糊逻辑本身不是数学模型建立的,所以推导结果含糊不精准。因此,电梯群控制技术的发展,要注重结合这几个技术的优点,将优点捏合到一起,将缺陷通过其他控制技术类型的优点进行弥补,从而让控制技术自身系统能够根据实际情况和突发状况采取一系列智能化的控制方式。
  2.构建专家知识库
  电梯群控规则是有一定的范围的,群控调度的效果是由电梯群控的准确性和完全性来直接控制的。因此,遗传算法系统、神经网络和模糊控制等方法的结合,采取一些相关的专家知识库建立都能够对电梯群控技术的发展起到积极促进作用,这些知识库的建立能丰富专家经验和完善控制规则,调整电梯系统,改善系统的随机性,保障电梯总体性能。
  3.提高适应学习能力
  高度的智能化也是未来的电梯群控系统的一个发展方向,其电梯群控技术完全能够根据建筑物内部构造特点、电梯的布局、电梯的实际运行状態、人员的实时流动方向等参数进行自身的智能调整,优化电梯的运行状态。要想实现这样的想法,其控制系统必须要有较强的适应能力和自我学习能力,通过多种控制技术的融合,在电梯不断运行中积累信息,完成存储和相关信息处理,不断自我补充和学习,从而更好的做好相应情况的应变。
  结语:
  我国当前的电梯群控技术还有很大的提升空间,其对于国外技术的依赖程度还较高。因此,相关人员要对此技术予以深入研究和探讨,极力开发属于我们自己的核心技术,并吸取国外的先进经验,推动电梯群控技术不断向着更好方向发展。
  参考文献:
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