四層結(jié)構(gòu)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電梯群控算法研究及程序?qū)崿F(xiàn)

許英杰 潘廷哲 胡志男 黃景山

四層結(jié)構(gòu)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電梯群控算法研究及程序?qū)崿F(xiàn)

許英杰1潘廷哲1胡志男2黃景山1

（1.廈門大學(xué)航空航天學(xué)院 廈門 361005）（2.廈門大學(xué)物理科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 廈門 361005）

為提高電梯群控系統(tǒng)的載客效率，減少系統(tǒng)運(yùn)行能耗，提高運(yùn)行穩(wěn)定性，在傳統(tǒng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的原理上，設(shè)計(jì)了基于電梯群控模糊規(guī)則的四層模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，確定四層模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，定義模糊規(guī)則，測(cè)算隸屬數(shù)值，推導(dǎo)隸屬度函數(shù)，并且基于Matlab提出算法檢驗(yàn)方案，給出驗(yàn)證結(jié)果。最后采用結(jié)構(gòu)化編程思路在PLC中實(shí)現(xiàn)控制程序，并提出可變響應(yīng)閉環(huán)的程序?qū)崿F(xiàn)方式。

電梯群控；模糊控制；四層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；Matlab建模仿真檢驗(yàn)

AbstractIn order to improve passenger carrying efficiency of the elevator group control system，reduce system energy con?sumption and improve the stability of the operation，a four-layer neural network algorithm based on the algorithm principle of tradi?tional fuzzy neural network is designed.The implementation includes determining four fuzzy neural network structure，defining the fuzzy rules，calculating the membership value，deriving the membership function and presenting the results through Matlab pro?gram.Finally，elevator control program is designed through the structured programming method in PLC and a variable response of the closed-loop programming method is proposed.

Key Wordselevator group control，fuzzy control，four-layer neural network，Matlab modeling and simulation

Class NumberTP301.6

1 引言

城市現(xiàn)代化建設(shè)離不開電梯。隨著近年來建筑樓層逐步提高，電梯層數(shù)、梯數(shù)不斷增加，電梯使用頻率也不斷提高。確保電梯穩(wěn)定、高效、節(jié)能運(yùn)行成為電梯研究的重點(diǎn)。電梯群控系統(tǒng)（EGCS）具有隨機(jī)性、非線性，難以通過建立精確模型完成推導(dǎo)控制，需要通過研究電梯的調(diào)度特性，擇取一種最優(yōu)控制算法，并實(shí)現(xiàn)理論仿真及實(shí)踐驗(yàn)證。

2 算法選擇

電梯的算法有多種，其中研究較為完善地包括基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制算法、基于模糊邏輯的控制算法、基于遺傳算法的控制算法［1］、多目標(biāo)優(yōu)化控制算法、基于排隊(duì)論的控制算法［2］、基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制算法［3］。綜合比較，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)構(gòu)龐大，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本較多［4］，因此結(jié)果的合理性難以驗(yàn)證；……