（控制理论与控制工程专业论文）高层建筑电梯群控调度算法研究.pdf

摘要 随着社会的发展，高层建筑逐渐成为城市景观的同时，也带来了 一系列安全问题，其中最主要的就是高层建筑如何应对火灾等紧急情 况的威胁。高层建筑一旦发生火灾，人员疏散是一个棘手的问题。因此 高层建筑电梯的应急疏散作用也必将纳入电梯群控系统之中。 将模糊控制技术应用于电梯群控系统中，就电梯群控系统的关键 问题，包括高层建筑电梯正常工作及应急疏散两种工作状态下乘客交 通流模式的识别以及调度策略进行了研究。简要介绍了电梯控制技术 的发展，国内外对电梯群控系统研究的现状及存在的问题，高层建筑 的应急疏散系统的研究与发展。详细剖析了描述客流特征的交通变量， 将大楼交通构成及客流交通强度作为交通模式模糊推理的输入变量， 建立了识别客流交通模式的规则库；对电梯的两种工作状态进行了分 析，提出了针对高层建筑群控系统两种工作模式的总体结构；分析了 传统电梯调度算法及其评价函数在描述电梯群控目标中存在不准确 性、不完备性等问题，构建了更加合理评价电梯调度目标的综合评价 函数，将平均候梯时间少、平均乘梯时间少、能耗少、长时间候梯率 低四个重要目标的加权平均值作为评价函数，并根据不同的交通模式 调整加权系数，实现不同交通模式下电梯群的优化控制；对该四个控 制目标的模糊推理的具体实现，包括输入变量的选取、变量的计算、 变量的模糊化及各目标模糊推理规则库的建立，进行了详细的分析研 究；结合应急疏散的特点，提出了高层建筑应急疏散固定分区与模糊 优化相结合的调度算法，对疏散方式及疏散调度策略进行了研究。 利用m a t l a b 的面向对象编程技术，对所设计的模糊电梯群控系 统的群控调度算法进行了仿真。仿真结果证明，同传统的集选控制系 统相比，基于模糊控制技术的电梯群控系统的平均乘梯时间、平均候 梯时间、长时间候梯率以及电梯能耗都有了明显的降低，充分说明了 基于模糊控制技术的群控算法的有效性和可行性。 关键词：模糊控制；应急疏散；交通模式识别；调度算法；综合评价 函数 a b s t r a c t a l o n gw i t hs o c i e t y sd e v e l o p m e n t ，t h eh i g h r i s e c o n s t r u c t i o n b e c o m e st h eu r b a n l a n d s c a p ea tt h es a m et i m e , a l s oh a sb r o u g h tas e r i e so f s e c u r i t yp r o b l e m ，h o wa n dm o s tm a i ni st h eh i g h - r i s ec o n s t r u c t i o nt o d e a lw i t ht h ef i r ea n ds oo ne m e r g e n c yc a s et h et h r e a t 。o n c et h el 羹g h - r i s e c o n s t r u c t i o nh a st h ef i r e , t h ep e r s o n n e ld i s p e r s a li sat h o r n yq u e s t i o n t h e r e f o r et h e h i g h - r i s ec o n s t r u c t i o ne l e v a t o r s e m e r g e n c yd i s p e r s a l f u n c t i o nw i l la l s ow i l lc e r t a i n l yt oi n t e g r a t ei nt h ee l e v a t o rg r o u pc o n t r o l s y s t e m 硼埭f u z z yc o n t r o lt e c h n i q u ew a sa p p l i e dt oe l e v a t o rg r o u pc o n t r o l ， a n dt h er e s e a r c hw a sm a d eo nt h e s ek e yp r o b l e m si n c l u d e i n g ，e l e v a t o r s n o r m a lw o r k i n ga n de m e r g e n c ye v a c u a t i o nw o r k i n g ，i d e n t i f y i n gt h e p a s s e n g e r st r a n s p o r t a t i o np a t t e r na n dt h ea l g o r i t h mo fe l e v a t o rg r o u p c o n t r o l s ，t h ep a p e ri n t r o d u c e dt h ed e v e l o p m e n to ff u z z ye l e v a t o rg r o u p c o n t r o ls y s t e ma n dt h ed o m e s t i ca n do v e r s e a ss t u d ya c t u a l i t yb r i e f l xt h e p a p e r a l s oa n a l y z e st h er e s e a r c ha n dd e v e l o p m e n to fh i g h - r i s ec o n s t r u c t i o n e m e r g e n c ye v a c u a t i o ns y s t e m t h ep a p e ra n a l y s i s e st h et r a f f i ca r i a b l e n e s s d e s c r i b e dt r a f f i cc h a r a c t e r s ，a n dt h e nt h et r a f f i cc o m p o n e m ta n dt h et r a f f i c i n t e n s i t ya r er e g a r d e da st h ei n p u tv a r i a b l e n e s so ff u z z yr e a s o n i n g 。t h e f u z z yr e a s o n i n g r u l e s i d e n t i f y i n g 舰艏cp a t t e r n s w a ss u m m a r i e d a n a l y s i s e st h et w os t a t eo fe l e v a t o rw o r k i n ga n dt w ow o r k i n gm o d e lo f t h ew h o l es t r u c t u r e ；t h ep a p e ra n a l y z e sd e t a i l e d l yt r a d i t i o n a la t t e m p e r i n g a l g o r i t h mt h a ti ss h o r to ft h ev e r a c i t ya n dt h em a t u r i 锣e t c ，t h e nam o r e r e a s o n a b l en e we v a l u a t i o nf u n c t i o ni sb u i l tu p 。mw e i g h ta v e r a g eo ft h e m o s ti m p o r t a n tf o u re v a l u a t i o nt a r g e t s ，i n c l u d i n gt h el o wa v e r a g ew a i t i n g t i m e , t h el o wl o n g - t i m ew a i t i n gp e r c e n t ，t h el o wr i d i n g p o w e rc o n s u m e ， t h el o wa v e r a g er i d i n gt i m ea c ta st h ee v a l u a t i o nf u n c t i o n t h ep a p e r m a k e sad e t a i l e ds t u d yo nr e a l i z i n gt h ef u z z yr e a s i n go ft h e s ef o u rc o n t r o l t a r g e t s ，i n c l u d i n gt h ec h o i c eo fi n p u tv a r i e t y , t h ei n p u tv a r i e t yc a l c u l a t i o n , t h e c h o i c qo fm e m b e rf u n c t i o n ，a n dt h ef u z z yr u l et a b l ee t c e m e r g e n c y e v a c u a t i o n ，ad i s p a t c h i n gm e t h o dc o m b i n i n gs t a t i c d i v i s i o na n d m u l t i o b j e c t i v eo p t i m i z a t i o na l g o r i t h m b a s e do n f u z z yc o n t r o l i s p r o p o s e d a n d t h e h i g h r i s e c o n s t r u c t i o n e m e r g e n c ye v a c u a t i o n c h a r a c t e r i s t i c sa sw e l l 勰t h ea l g o r i t h md e s i g na r ep r e s e n d m a t l a bu s i n gt h e o b j e c t o r i e n t e dp r o g r a m m i n gt e c h n o l o g y , d e s i g n e db yf u z z y e l e v a t o r g r o u pc o n t r o ls y s t e mg r o u p c o n t r o l a l g o r i t h mf o rt h es i m u l a t i o n ，t h es i m u l a t i o nr e s u l to ft h ef u z z ye l e v a t o r g r o u pc o n t r o ls y e t e ms h o w se v i d e n td e c r e a s eo nt h ea v e r a g ew a i t i n gt i m e , t h el o n g t i m ew a i t i n gp e r c e n t ，t h er i d i n g - p o w e rc o n s u m e ，t h ea v e r a g e r i d i n gt i m ec o m p a r e dt ot r a d i t i o n a lc e n t r a l i z i n g s e l e c tc o n t r o ls y s t e m i t s h o wg r e a ts u p e r i o ra n df e a s i b i l i t yf o rf u z z ye l e v a t o rg r o u pc o n t r o ls y s t e m k e y w o r d s ： f u z z yc o n t r o l ，e m e r g e n c ye v a c u a t i o n , i d e n t i f i c a t i o no f t r a f f i cm o d e ，a t t e m p e ra l g o r i t h m , s y n t h e s i z i n ge v a h a b l ef u n c t i o n i i i 原创性声明 本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工 作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的 地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包 含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共 同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。 3 矿 作者签名：么巍鏖亟日期：2 生砬月芝日 学位论文版权使用授权书 本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有 权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文，允 许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容， 可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文同时授权中国科学技 术信息研究所将本学位论文收录到愚 f l 小时输送铯力 编薹縻 _ ，3 0 分钟 一 l j 1 t k s d r l - 盘时陶 图2 - 1 上行高峰交通模式下来客到达率曲线 2 下行高峰交通模式 当主要的( 或全部的) 客流是下行方向，即全部或者大多数乘客是从大楼的各 层乘电梯下行n f - j 厅离开电梯，这种状况被定义为下行高峰交通模式。在一定程 度上说，发生在下班时刻的下行高峰是早晨上行高峰的反向。在午间休息开始时 形成的下行高峰强度较弱，而傍晚下班时的下行高峰比早晨的上班高峰更强烈， 此时下行高峰的强度比上行高峰要强5 0 ，持续的时间长达1 0 分钟之久。 1 4 中南大学硕士学位论文第二章高层建筑电梯群控系统特性分析及客流交通模式 下行高峰交通模式的交通特征是客流强度很大，由各层站向底层端站的乘客 很多，而层站间互相往来以及向上的乘客很少。在该交通模式中常出现向下的轿 厢在高区楼层已经满载的情况，使低区楼层的乘客等待电梯的时间增加。为了有 效消除这种现象，系统必须将梯群投入分区运行状态。下行高峰状态乘客离开率 曲线如图2 - 2 所示。 一 l 小时 下臻时问 1r 、 琵笏厂 图2 - 2 下行高峰模式下乘客离开率曲线 3 二路交通模式 当主要的客流是朝着某一层或从某一层而来，而该层不是门厅，这种状况被 定义为二路交通状况。二路交通状况多是由于在大楼的某一层设有茶点部或会议 室，在一天的某一时刻该层吸引了相当多的到达和离开呼梯信号。所以二路交通 状况发生在上午和下午休息期间或会议期间。二路交通状况时，电梯系统应加强 对特定楼层的客流输送能力，应派剩余空间比较大的轿厢来服务电梯系统应对 这种特定楼层交通进行记忆和学习，对此类楼层的呼梯给予更多的重视程度或优 先权。对此类楼层服务的轿厢的可用空间给予较高的权值。 4 四路交通模式 当主要的客流是朝着某两个特定的楼层而来，而其中的一个楼层可能是门厅， 这种交通状况被定义为四路交通状况。当中午休息期间，会出现客流上行和下行 两个方向的高峰状况。午饭时客流主要是下行，朝门厅和餐厅。午休快结束时， 主要是从门厅和餐厅上行所以四路交通多发生在午休期间。四路交通又可分为 午饭前交通和午饭后交通模式。此两类交通模式和早晨与晚上发生的上行、下行 高峰不同，虽然主要客流都为上行和下行模式，但此两类交通模式同时还有相当 比例的层间交通和相反方向的交通。各交通量的比例还与午休时间的长短，餐厅 的位置和大楼的使用情况有关。四路交通时不但要考虑主要交通客流，还要考虑 其他客流，与单纯的上、下行高峰期不同。 1 5 中南大学硕士学位论文第二章高层建筑电梯群控系统特性分析及客流交通模式 5 平衡的层间交通模式 当上行和下行乘客数量大致相同，并且各层之间的交通需求基本平衡时，此 时的交通模式是处于一种普通的双向层间交通状况，它存在于一天中的大部分时 间，乘客通常要求最小的候梯时间和乘梯时间。平衡的层间交通模式的客流交通 特征是客流强度为中等或较繁忙。一定数量的乘客从底层端站到大楼内各层，另 一部分乘客从大楼中各层站到底层端站外出同时还有相当数量的乘客在楼层之间 上下往返，上下客流几乎相等。 6 空闲交通模式 空闲交通模式通常发生在假日、深夜、黎明等情况下，此时大楼的客流稀少、 乘客的到达间隔很长，在这种状况下群控系统中仅仅有部分电梯进行工作，而其 余电梯轿厢则空闲等候。空闲的交通模式的客流交通特征是客流量极少，而且是 间歇性的。此时更多地应该考虑电梯系统的能耗问题，尽量减少电梯的起停次数 和开启数量，同时利用电梯不同运行方式对能量使用的不同方式，节约大厦能源。 2 2 2 高层建筑应急情况下的疏散方式 高层建筑发生火灾或其他应急情况时，应急疏散要考虑电梯与楼梯的结合，因 为发生应急情况时，由于逃生人群密集、拥挤，而且人们心理都处于焦急、慌张 的情况下，单单靠电梯疏散不但不能体现电梯的优势，相反全部的疏散时间不但 不会缩短，而是增加到使用楼梯疏散的2 5 倍。因此利用电梯疏散需要确定一个合适 的起始楼层，只有在某个楼层以上的人利用电梯疏散才会显示出电梯比楼梯快的 优势。同时电梯在应急模式下应该具有一些特殊功能，比如要确定电梯在什么情 况下，在哪些部位实现自动运行；电梯在疏散时自动超越某些还没有直接面临火 灾危险的楼层，优先疏散位于更危险位置人员的功能；将某些电梯自动锁定在失 火楼层以下2 , - - 3 层，防止电梯进入起火区域等1 7 1 【l 钉。 2 3 本章小结 本章首先对电梯群控系统的特性，包括多目标性、不确定性、非线性、扰动 性和信息的不完备性进行了分析。在此基础上对大楼交通客流的构成及其分布特 性、以及影响大楼电梯配置的因素进行了详尽的分析，并分析了电梯在应急情况 下的疏散方式。这些对象知识是以后进一步深入研究的基础。 1 6 中南大学硕士学位论文第三章模糊控制技术 第三章模糊控制技术 3 1 模糊控制发展概况 模糊控制是智能控制的重要组成部分之一它是以模糊集合论、模糊语言变 量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术它突破了人类固有的二值 逻辑，不需要根据机理与分析建立被控对象的数学模型，而是力图将人们关于某 个问题的成功与失败的经验进行加工，总结出知识，从中提炼出用自然语言来表 达控制系统的行为规则，更加接近于人的思维方法和推理习惯阳1 ；它不仅能够处 理精确的信息，特别能够处理模糊的信息或其他不明确性信息。它与经典控制系 统所用的定量分析方法本质是不同的。模糊数学诞生于1 9 6 5 年，它的创始人是美 国的自动控制专家扎德尔( z l 九z a d e h ) 教授，他首先提出用隶属函数来描述模 糊概念，创立了模糊集合论但是在当初的十年中，除了极少数的专家外，模糊 理论并未受到世人的瞩目1 9 7 4 年，英国学者曼达尼( e h m a m d a n i ) 首先将模糊 理论用于锅炉和蒸气机的控制i 并在实验室内作了成功的实验，这不仅验证了模 糊理论的有效性，也开创了模糊控制这一新的领域。1 9 8 4 年，国际模糊系统学会 ( i f s a ) 正式成立，并于1 9 8 5 年在西班牙召开了第一次国际年会。目前在美国，美 国国防部已开始致力于神经网络和模糊逻辑的研究，模糊理论和应用研究得到了 很多高校的重视，加利福尼亚大学可以说是模糊理论和应用研究的圣地，在美国 有很多模糊技术专业公司，如渡边模糊技术( t o g a ii n f r a l o g i c ) 公司，推出了 在c 语言环境下用于开发模糊系统的f u z z y - c 编译器。在欧洲模糊逻辑的研究主要 集中在模糊控制上，1 9 9 1 年在汉诺威工业博览会上展出了一辆模糊控制的无人驾 驶模型汽车，德国在开发模糊逻辑工具软件方面有出色表哺1 8 0 年代后期以来， 在日本采用模糊控制技术的家电产品大量上市，模糊技术在地铁机车、机器人、 过程控制、故障诊断、交通管理、医疗诊断、声音识别、图像处理等领域的普遍 应用，掀起了一股模糊热。当前，模糊理论在应用正向深度和广度迸一步发展， 发展的速度越来越快，研究成果大量涌现，已经成为世界各国科技竞争的重要领 域之一。 模糊控制与常规控制方法相比有以下优点柏4 1 ： ( 1 ) 模糊控制完全是在操作人员控制经验基础上实现对系统的控制，无需建立 1 7 中南大学硕士学位论文第三章模糊控制技术 数学模型，是解决不确定性系统的一种有效途径。 ( 2 ) 模糊控制具有较强的鲁棒性，被控对象参数的变化对模糊控制的影响不明 显，可用于非线性、时变、时滞系统的控制。 ( 3 ) 由离线计算得到控制查询表，提高了控制系统的实时性。 ( 4 ) 控制的机理符合人们对过程控制作用的直观描述和思维逻辑。 3 2 模糊控制的基本原理 模糊控制系统是一种以模糊数学为理论基础，以传感器技术、计算机技术和 自动控制理论作为技术基础的一种新型自动控制理论和控制方法。模糊控制系统 与计算机控制的现代控制系统的根本区别是前者采用了模糊控制器，模糊控制器 是模糊控制系统的核心。它是基于模糊控制器的结构、所采用的模糊规则、合成 推理算法以及模糊决策的方法剐蜘模糊控制器的原理如图3 1 所示 数字量 输入 模糊量 化处理 模糊控制 规则 3 2 1 输入变量的模糊化 模糊推理 ( 决策) 图3 1 模糊控制器的原理 繁警h 输出处理il 模糊控制器的输入变量可以是模糊量，也可以是精确量m 1 。当为精确量输入 时，必须要对输入变量进行模糊化处理。人们头脑中的概念、思维、推理和判断 都是以语言的形式来描述和表达的，由于语言具有模糊性，这样就可以应用自然 的模糊性语句来描述某些模糊性的事物和现象。为了对模糊的自然语言形式化和 定量化，进一步刻画模糊的程度，引入了模糊算子，于是就可以将精确量以语言 表达的模糊程度加以量化。在模糊控制理论中，利用隶属函数来反映某一精确量 隶属于某一语言量的模糊程度，称为隶属度脚蜘隶属函数是对模糊概念的定 量描述，我们遇到的模糊概念不胜枚举，然而确定反映模糊概念的模糊集合的隶 属函数，却无法找到统一的模式。 1 确定隶属函数的原则 隶属函数的确定过程，本质上说应该是客观的，但每个人对于同一模糊概念 的认识理解又有差异，因此，隶属函数的确定又带有主观性。一般是根据经验或 统计进行确定，也可由专家、权威给出，但隶属函数的确定一般应遵循以下基本 原则： 中南大学硕士学位论文第三章模糊控制技术 ( 1 ) 表示隶属函数的集合必须是凸模糊集合 ( 2 ) 变量所取隶属函数通常是对称和平衡的。 ( 3 ) 隶属函数应当符合人们的语言顺序，避免不恰当的重叠。 除以上三条基本原则外，模糊控制系统隶属函数的选择通常应当遵循： ( 1 ) 论域中的每一个点应该至少属于一个隶属函数的区域，同时，它一般应 该属于至多不超过两个隶属函数的区域。 ( 2 ) 对同一个点，没有两个隶属函数会同时有最大隶属度。 ( 3 ) 两个隶属函数重叠时，重叠部分任何点的隶属函数的和应该不大于1 2 确定隶属函数的方法 对于同一模糊概念，不同的人会建立不完全相同的隶属函数，尽管形式不完 全相同，只要与实际情况相一致，能反映同一模糊概念，在解决和处理实际模糊 信息的问题中仍然殊途同归目前常用的确定隶属函数的方法大致有以下几种憎1 l ( 1 ) 模糊统计法 这种方法应用了概率统计的基本原理，以调查统计试验结果所得出的经验曲 线作为隶属函数曲线，根据曲线找出相应的函数表达式其基本思想是：对于模 糊统计实验，在论域j 【，中给出一个元素而再考虑7 个有模糊集合j 属性的普通集 合彳，以及元素x 对的归属次数a j 对么的归属次数和椭比值就是统计出 的元素x 对彳的隶属函数 儿g ) ：陆堕魁 ( 3 1 ) 4 。 刀 ( 2 ) 典型函数法 根据问题的性质，应用一定的分析与推理，选用某些典型的函数作为隶属函 数例如矩形分布、梯形分布、正态分布、柯西分布等。 ( 3 ) 例证法 该法是l a z a d e h 教授于1 9 7 2 年提出的，基本思想是从已知的模糊子集j 的有限个儿g ) 的值，估计出整个论域上彳的隶属函数。 ( 4 ) 主观经验法 当论域离散时，根据个人主观经验，直接或间接给出元素隶属程度的具体值， 由此确定隶属函数，具体有以下几种： 1 ) 专家评分法：综合多数专家的评分来确定隶属函数的方法。 2 ) 因素加权综合法：若模糊概念有若干个因素相互作用而成，而每个因素本 身又是模糊的，则可综合各因素的重要程度选择隶属函数。 3 ) 二元排序法：通过多个事物之间两两对比来确定某种特征下的顺序，由此 1 9 中南大学硕士学位论文 第三章模糊控制技术 来决定这些事物对该特征的隶属函数的大致形状 3 模糊化 将精确量( 数字量) 转化为模糊量的过程称为模糊化( f u z z i f i c a t i o n ) 。在确定 了隶属函数后，精确量的模糊化可以有两种方式： ( 1 ) 若) ( 0 为x 的准确值，通常将x 模糊化为一个单点模糊集，在) ( o 处的隶属度为 l ，而其它点的隶属度为0 ，如图3 2 ( a ) 所示。 ( 2 ) 当x 为随机变量时，可将x 的隶属度取为等腰三角形，其中，等腰三角形 的高度为1 ，底边宽度为2 a ，仃表示随机变量的标准差，如图3 2 ( b ) 所示 3 2 2 模糊推理 i i ( x ) l 】( o x ( a 图3 2 模糊化曲线 x o - 0) ( x o + o x ( b l 推理就是根据已知的一些命题，按照一定的法则，去推断一个新的命题的思 维过程和思维方式，即从已知条件求未知结果的思维过程就是推理。数理逻辑给 出了精确推理的严格方法。但是，在客观世界中，很多问题是具有模糊性的，传 统的形式逻辑和近代的数理逻辑都无法解决这类问题。解决模糊性问题需要用模 糊推理。 在实际应用中，我们采用i f t h e n 模糊规则来表示控制器输入与输出 关系：i fxi saa n dyi sbt h e nzi sc 即输入变量x 的的模糊度为a ，输 入变量y 的模糊度为b ，则输出变量z 的模糊度为c 模糊推理运算普遍采用的 是m a x m i n 推理。主要步骤是： ( 1 ) 分别求出输入量的隶属度即模糊化； ( 2 ) 当有多个输入量时，同一规则中( 对于a n d ) 取输入量隶属度最小值作为 前件部的隶属度( 即：规则的强度) ； ( 3 ) 前件部隶属度与后件部隶属度函数进行m i n 运算，得到各规则的结论； ( 4 ) 对所有规则的结论取m a x 运算，得到模糊推理的结果。 中南大学硕士学位论文 第三章模糊控制技术 3 2 3 解模糊化 ?通过模糊推理得到的结果是一个模糊集合或者隶属函数，但在实际使用中， 特别是在模糊逻辑控制中，必须要得到一个确定的值才可以。在推理得到的模糊 集合中取一个相对最能代表这个模糊集合的单值的过程就称为解模糊或模糊判 决。解模糊可以采用不同的方法，使用不同的方法，结果也是不同的，下面分别 介绍常用的三种方法m 1 ( 1 ) 重心法 所谓重心法( 又称为面积中心法) 就是取模糊隶属度函数曲线与坐标轴围成面 积的重心作为代表点，即 、 薯p ( z 皿p _ ( z 皿 ( 3 2 ) 式中， 儿( z ) 是输出的隶属函数。理论上应当计算输出范围内一系列连续点的 重心，但实际上是计算输出范围内整个采样点( 若干离散值) 的重心理论上用重 心法比较合理，但是计算比较复杂，因而在实时性要求比较高的系统不采用这种 方法。 ( 2 ) 最大隶属度法 这种方法最简单，它取模糊集合或者隶属函数中隶属度最大的那个值作为输 出，但是这种方法没有考虑其它隶属度较小的值的影响，代表性不好，因而往往 用于比较简单的系统。不过，采用该方法要求隶属函数曲线一定是正规的凸模糊 集合( 即只有一个峰值) 。如果该隶属函数曲线是梯形平顶的，那么具有最大隶属 度的元素不止一个，这时要对所有取最大隶属度的元素求其加权平均值。 ( 3 ) 系数加权平均法 系数加权平均法的输出执行量 = k t 五k i 。( 3 3 ) 式中，系数毛的选择要根据实际情况而定，不同的系数决定了系统具有不同的响 应特性，当该系数选择毛= 鳓k ) 时，即为重心法。在模糊逻辑控制中，可以通 过选择和调整该系数来改善系统的响应特性，因而该方法具有一定的灵活性。 3 3 模糊控制器的设计 在前面模糊控制理论的基础上，我们可以总结出设计模糊控制器的一般步骤。 模糊控制器的设计包含以下几项内容“船1 ： ( 1 ) 根据系统需求，选择合适的输入输出变量( 即控制量) ； 2 1 中南大学硕士学位论文第三章模糊控制技术 ( 2 ) 设计模糊控制器的控制规则； ( 3 ) 确立模糊化和去模糊化的方法； ( 4 ) 选择模糊控制器的输入变量和输出变量的论域，并确定模糊控制器的参数 ( 如量化因子、比例因子) ； ( 5 ) 编制模糊控制算法的应用程序； ( 6 ) 合理选择模糊控制算法的采样时间。 3 4 本章小结 本章主要介绍了模糊控制的一般原理，包括变量模糊化的方法、原理，模糊 推理的方法、以及解模糊化的方法，并对一般模糊控制器设计的步骤进行了总结， 为后面模糊控制技术在电梯群控中的应用奠定了基础。 中南大学硕士学位论文第四章高层建筑群控电梯总体结构及交通模式识别 第四章高层建筑群控电梯总体结构及交通模式识别 高层建筑内的电梯在正常工作状态下用于人员的垂直运输，有很高的运营效 率，而在大楼发生火灾等应急情况时，如果在火灾的初期能够快速的疏散人员， 可以避免更大的人员伤亡：尽管目前高层建筑发生火灾时能否逃生只是一个运气 问题，但是随着防灾减灾技术的提高，通过加强轿厢的本体和配套设施的安全水 平，保证电梯及其前室、竖井免受烟、火和水的侵袭等措施，电梯的应急疏散作 用也必将纳入电梯群控系统之中，因此本文就高层建筑的电梯在正常工作状态及 应急状态的群控系统的结构及算法进行分析研究。 4 1 高层建筑电梯工作状态分析 高层建筑的电梯群不仅在正常工作时担负客流的运输任务，更要在应急情况 下用于人员的疏散1 。电梯正常工作与应急工作是电梯的两个工作模式。 高层建筑正常工作时，根据交通流将( 单位时间上行乘客数量与下行乘客数量) 进行交通模式识别。根据流出、流入以及层间交通流的状况和客流的交通强度进 行交通模式识别，在不同的交通模式下，选择采用与之对应的最适合的评价函数， 并作为厅层召唤分配的依据。一座典型办公大楼在一天内的客流有4 种不同交通模 式，即上行高峰交通模式、下行高峰交通模式、随机层间交通模式、空闲交通模式。 在不同的交通流模式下有不同的要求，例如，在上下班高峰期选择电梯以减小乘客 等待时间为主，而节约能量为辅：在晚上乘客少，则以节约能量为主咖1 为体现不 同要求，控制目标根据不同的运行模式分配以不同的权重。 电梯的应急工作模式则是通过固定分区与优化控制相结合，以达到有序、迅 速的人员疏散目的。如果大楼发生火灾等应急情况，火灾报警控制器将信号传给 群控器，此时电梯转入应急疏散控制模式。由于传统的控制方法中，每部电梯都可 以服务于每个楼层，使得电梯可能接到的要响应的呼梯比较分散，从而使得它在行 驶期间内将有大量的停站，导致运行时间增加。采用分区控制方法可以解决传统方 法中存在的问题。 所谓分区控制是指将所有楼层分为一些区域，每个区域由一部或一组电梯来 服务瞄1 。一个区域由建筑物内相邻的一定数量的楼层所组成。服务于某个区域的 电梯也提供往返于门厅的服务，而区域和门厅之间的楼层，电梯将不作停留。这样 中南大学硕士学位论文第四章高层建筑群控电梯总体结构及交通模式识别 每部电梯的服务楼层将比较集中，同时它服务的乘客也比较集中，有利于减少停站 次数和缩短运行区间，使乘客的候梯时间、乘梯时间和能源的消耗达到比较均衡的 性能。 发生火灾等应急情况时，高层建筑应急疏散由于疏散目的层明确，人员集中， 人流量大，固定分区可以很好的将人群进行分流，分别疏散，还可以与楼梯疏散 相结合 s l l 5 2 。 因此应急情况群控策略采用固定分区与优化控制相结合的方法( 固定分区是 指区域的划分方法固定不变，也就是说每个区域所包含的楼层是固定不变的，每个 区域的楼层数可以相同，也可以不同) 群控目标以减小乘客等待时间，减少乘客 的侯梯时间和合适的轿厢拥挤度为主，分配不同的权重。 高层建筑电梯主程序流程图如图4 1 图4 1 高层建筑电梯主程序流程图 中南大学硕士学位论文第四章高层建筑群控电梯总体结构及交通模式识别 疏散模式固定分区原则如下： ( 1 ) 着火层以上区域，从着火层上面2 3 层开始到楼顶。是高层建筑发生火 灾时处于较危险的区域，特别是靠近着火层的附近的楼层，应该优先疏散位于这 个位置的人员。该区域楼层及人员的多少决定了配置电梯的数量。 ( 2 ) 包括着火层在内的区域，从着火层下一层到着火层上2 3 层。是发生火灾 时最危险的区域，特别是着火层及其以上2 3 层，应该尽快的疏散处于这个区域 的人员。 “ ， ( 3 ) 着火层以下区域，从着火层以下一层到底层。是相对安全的区域，如果楼 层较少，可用楼梯疏散；如果楼层较多，可以安排数量合适的或空闲电梯配合楼 梯疏散超高层建筑如果设有避难层，也可以先将一部分人员疏散到避难层，或 者着火层以下的某一层。 4 2 高层建筑电梯群控系统结构 高层建筑群控电梯系统结构框图如图4 2 所示，由交通信息采集模块，交通 模式识别模块，厅层召唤分配模块及应急召唤分配模块组成旧1 。 应急派梯方案正常工作派梯方案 图4 2 高层建筑群控电梯系统结构框图 交通信息采集模块主要对电梯的状态进行监测和交通信息的数据采集。进行 交通模式识别的基础是对当前交通流进行比较准确的监测，以便从中获取交通模 中南大学硕士学位论文第四章高层建筑群控电梯总体结构及交通模式识别 式的特征值。 可以通过电梯底部的称重传感器，以检测轿厢的负载状况，大致获得客流的 信息；光电检测或红外检测，可以比较精确的检测乘客的进出状况；目的楼层呼 梯设备，通过对呼梯的记录准确地对客流的强度和流向进行跟踪；计算机视觉设 备，通过图像识别技术的应用，也可准确的获取客流信息阳1 。这些技术的应用， 可以准确的监测客流情况，经过统计即可抽取出识别交通模式的特征量。 交通模式识别模块则根据乘客交通状况，采用模糊推理，识别当前乘客的交 通模式，并选择出适合当前电梯召唤任务的最合适的交通模式。 厅层召唤分配模块则是在选定的交通模式下，对各电梯的综合评价指标进行 计算，选择出最合适的电梯服务召唤。 应急召唤分配模块则是电梯群控系统得到火灾报警信号后，根据着火层位置 进行固定分区并在每个分区内对各电梯的综合评价指标的计算，从中选择合适的 电梯服务，以期尽快疏散人员懈1 。 。电梯群控系统调度方案的性能如何，主要是由交通模式识别模块和召唤分配 模块决定的。辨识交通模式决定了召唤分配的目标控制原则，是合理进行召唤分 配的基础；而召唤分配则是控制目标的具体实现过程，这两部分是电梯群控的核 心组成部分，本课题主要的研究部分是交通模式识别部分和厅层召唤分配以及应 急召唤分配这两个部分，将在下面加以讨论。 4 3 基于模糊控制的交通模式识别 交通模式是指某一时间段内相对固定的建筑物中人流物流往来情况，主要以 流出、流入以及层间交通流的状况和客流的交通强度为依据划分 在不同的交通模式下，采用基于模糊控制的多目标优化算法，选择不同的目 标权重，作为厅层召唤分配的依据，可以有效提高整个电梯群控系统的性能，即 提高其服务的效率( 运输能力) 和质量( 服务时间) ，实现对不同交通流识别的准确性 直接影响整个系统的性能，它是实现电梯最优调度的基础隅1 。 乘客的交通模式很难用一个精确的模型进行描述，交通特征很难用精确的方 式定义其程度，而适合于用一些模糊语言进行描述，因此在f e g c s 中采用模糊 逻辑进行推理5 7 刚刚。 4 3 1 输入量的选择 为了更加准确的辨识交通模式， 采用的输入变量即交通构成百分比， 特别是识别不同时刻的交通流的变化，本文 并引入交通强度，同时运用模糊逻辑推理， 中南大学硕士学位论文第四章高层建筑群控电梯总体结构及交通模式识别 交通模式辨识输入变量的具体作法如下： 一 进入乘客百分比1 1 1 。在一定时间段内，取5 分钟，即进入乘客数占总乘客数 目的百分比；总交通乘客数是每个楼层上下两个方向所有乘客的总和。进入交通 乘客百分比等于进入乘客到达率与此时总的乘客到达率之比，即 = 坠型l ( 4 1 ) 。九+ l + 离开乘客百分比“，：在一定时间段内，取5 分钟，离开乘客数占总乘客数的 百分比；即离开乘客到达率与此时总的乘客到达率的比值，即 2 窖0 尝 ( 4 2 ) 丸+ k + 勺 层间交通乘客百分比“3l 在一定时间段内，取5 分钟，层问交通乘客数占总 乘客数的百分比；即层间交通乘客到达率与此时总的乘客到达率的比值，即 圹寿 住3 ， 材，= t = - 一 4 j j 丸+ k + 。 式( 4 1 ) 、( 4 2 ) 、( 4 3 ) 中，丸，k ，砧分别代表乘客进入、离开、层 间客流的到达率，即 气= 篙燃 住4 ， 2 趸羽瓣蕊蕊 k 毛4 j 。= 喾黼 他5 ， 互一 i 1 1j 。钳 建筑物客流总人数 一7 = 篙燃 他6 ， 2 趸厕藕蕊溉 m 内j 由式( 4 1 ) 、( 4 + 2 ) 、( 4 3 ) 可知，在任何建筑物、任何交通时刻，有等式( 4 7 ) ”i 4 - u 2 + 蚝= 1 0 0 ( 4 7 ) 相对交通强度：客流交通强度与进入最高峰交通强度的比值。在进入最 高峰时，乘客的5 分钟到达率很高，交通流量接近于电梯的临界处理容量，交通强 度也处于其临界值。此时乘客的5 分钟最大到达率与电梯群系统的载客率丸大致 相等，乘客的相对交通强度 旷坠堡。业竺 ( 4 8 ) “j = = o o 一 l 哩b 夕 k 其中九是电梯群的载客率，它可以近似等于进入高峰最大五分钟乘客到达率唧1 。 中南大学硕士学位论文第四章高层建筑群控电梯总体结构及交通模式识别 4 3 2 输入量的模糊化 为了便于计算，我们在求三种交通构成百分比“。，”：，“，时，一般取其整数 、盹，= 降莩2 誊5 他9 ) 。0 ，) = 0 一3 0 2 0 7 0 一 2 0 0 矿蚝( 3 0 篓3 眍( 5 0 ( 4 1 0 ) 矿5 0 吩 7 0 矿蚝7 0 f0 ， 矿 ( 6 5 以“) = 掣矿6 5 u ， 7 5 ( 4 1 1 ) 【l i j 啦7 5 式中，i = 1 2 ，3 ，分别表示进入交通、离开交通、层间交通构成。 对于同一建筑物，在不同的交通类型时其乘客的交通强度的峰值是不同的。 但其上行高峰时的交通流量大致也可以反映层间交通高峰及离开交通高峰的流 量，它们之间是成比例的关系。一般而言，在混合交通类型期间，乘客到达率峰 值大约是上行高峰的1 1 到1 2 倍；在交通类型为层间交通时，乘客到达率峰值大 约为上行高峰的8 0 一9 0 ；而在下行高峰期间，乘客到达率峰值大约是上行高 峰的1 5 到1 8 倍交通强度的隶属函数曩，脚，他的一般表达式为 轻0 。) = 盯g 。”咖) = 中0 。) = 仃g 。“咖) = ，1 矿 u 4 q 譬i fa j ( u 4 ( 岛 ( 4 1 2 ) 岛_ 口| f 岛 甜。0 一口，i f “4 口， i i i f 口l 包 ，1 f 岛u 4 c f ( 4 1 3 ) 竿兰fc ，“4 ( d l 哦i f “。吐 中南大学硕士学位论文第四章高层建筑群控电梯总体结构及交通模式识别 f o i f q 强。4 = 仃4 “卸0 2 忙了- _ q c a - i 矿f c 甜s 4 u 4 d ( d ，f ( 4 1 4 ) 式中，“懈是指交通构成类型，而q 包q t 和q ，岛，c ，矾，1 1 4 u 2 ，以及 i f 指模糊设置。 表示当前相对交通强度值，而q ，岛，q ，t 的值的大小分别表示当前交通模式 的交通强度隶属于模糊逻辑“强一、。中 、“低一的临界值。 不同交通构成类型，乘客的到达率的峰值也是不相同，因而辨识不同交通类 型的交通强度模糊值时，q ，6 f ，q ，d i 的值要分别进行定义。 界限a ，岛，c f ，d ，对于模糊集元素( 交通流量大； 在进入客流时为( 5 0 ，8 5 ，1 0 0 ，1 3 0 ) ； 在层间客流时为( 6 0 ，9 0 ，1 1 0 ，1 4 0 ) ； 在离开客流时为( 7 0 ，1 0 0 ，1 5 0 ，1 8 0 ) 界限a f , b t ，c 。，d 。对于模糊集元素 交通流量中) ： 在进入客流时为( 1 0 ，4 0 ，5 5 ，8 5 ) ； 在层间客流时为( 1 5 ，4 5 ，6 0 ，9 0 ) ； 在离开客流时为( 2 0 ，5 0 ，7 0 ，l o o ) 。 界限a i , 2 j i ，q ，d i 对于模糊集元素 交通流量小 ： 在进入客流时为( 一，一，1 0 ，4 0 ) ； 在层间客流时为( 一，一，1 5 ，4 5 ) ： 在离开客流时为( 一，一，2 0 5 0 ) 。 在已经确定的交通类型下，如果知道了相对交通强度，那么就可以根据所定 义的a i , 岛，c j ，4 的值，带入( 4 1 2 ) 、(