基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的電梯群控系統(tǒng)研究
本文選題:電梯群控 + 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ; 參考:《福州大學(xué)》2014年碩士論文
【摘要】:近年來,電梯已是高層建筑的必需品,然而,通常情況下一臺電梯滿足不了乘客的需要。為了降低等候時間,減少能耗,通常把多臺電梯安裝在一塊,實行集中監(jiān)控,我們把這種集中監(jiān)控系統(tǒng)稱作電梯群控系統(tǒng)(EGCS)。鑒于電梯群控是一個隨機復(fù)雜的非線性系統(tǒng),因此有必要對電梯群采用人工智能控制的方法建立一個精確的數(shù)學(xué)模式。本文主要研究模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以及實現(xiàn)模糊推理在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的運用,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化部分參數(shù)。本文提出了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電梯群控系統(tǒng)(FEGCS),從候梯乘客和乘梯乘客的角度出發(fā),它不僅考慮了乘客的心理需要和生理請求,同時綜合考慮了電梯運行的評價函數(shù)和相應(yīng)的模糊準(zhǔn)則。 最后,對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電梯群控系統(tǒng)與采用傳統(tǒng)的電梯群控方法進行仿真比較,結(jié)果表明模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)群控系統(tǒng)對于各種電梯交通模式或某一特定模式下都能得到較好的控制效果。
[Abstract]:In recent years, elevators have been a necessity for high-rise buildings. However, usually, an elevator can not meet the needs of passengers. In order to reduce the waiting time and reduce the energy consumption, many elevators are usually installed together and centralized monitoring is carried out. We call this centralized monitoring system as the elevator group control system (EGCSA). In view of the fact that elevator group control is a random and complex nonlinear system, it is necessary to establish an accurate mathematical model for elevator group by using artificial intelligence control method. In this paper, the fuzzy neural network and the application of fuzzy reasoning in neural network structure are studied. BP neural network is used to optimize some parameters. In this paper, an elevator group control system based on fuzzy neural network (FNN) is proposed. It not only takes into account the psychological needs and physiological requests of passengers, but also takes into account their psychological needs and physiological requests. At the same time, the evaluation function of elevator operation and the corresponding fuzzy criterion are considered synthetically. Finally, the elevator group control system based on fuzzy neural network is simulated and compared with the traditional elevator group control method. The results show that the fuzzy neural network group control system can obtain better control effect for various elevator traffic modes or a particular mode.
【學(xué)位授予單位】:福州大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號】:TU857;TP183
【相似文獻】
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本文編號:1976936
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