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在本报告中，描述了一种新的电梯群乘客服务的控制和优化。在分配电梯时，应用模糊逻辑和人工智能来控制目标要求。模糊逻辑用于从统计预测中确认交通模式和交通高峰。为了进行正式的统计预测，客流的构成是一种度量。在客流统计上，每天都有报道说，控制是适应现在的交通状况。有效性的预测数据在应用被确认之前被控制。测量每个楼层的乘客到达率用于优化乘客的等待时间和乘坐时间内的轿厢。这种方法开发的工作是使用集团的实际控制。这些控制平均等待时间和在楼层上的等待时间分布，这与目标要求的传统控制和优化相比是减少的。例如，办公楼下的旧电子控制被现代化，TMS9000控制显示出目标要求带来的显著改进。
关键词:群控、呼叫分配、优化、模糊逻辑、预测
1 。介绍
现代电梯控制分布在电梯部件中。门或呼叫按钮可以有自己的微处理器控制。电梯组中的三个主要任务是:驾驶员控制、电梯控制和组控制。通过串行传输控制通信。驱动系统将电梯从1层移动到另一层。电梯控制处理电梯轿厢内的外围设备，如称重装置，记录和取消轿厢对乘客的呼叫，并给出驱动控制指令。单个电梯到达手柄也要求乘客提供楼层。在交通繁忙的建筑中，需要一部以上的电梯。的有效性
电梯群控可以大大增加一套。它为最合适的电梯提供层站呼叫，或为电梯停车或其他原因调度特定楼层。本报告介绍了智能化的一个组成部分——电梯群，电梯群的控制方式，以及电梯的调度电话。
轿厢诉求永远是集体服务，即电梯附近的轿厢要求向出行方向发展。要求所有轿厢在到达之前到达电梯可以改变其方向。集体原则也可以用于着陆要求，但是在现代集团中控制着陆呼叫服务是更高级的优化算法。典型的优化目标是最小化和最大化平均通话时间。当层站呼叫进来时，一名乘客按下呼叫按钮，取消呼叫，以便在轿厢开始减速时讲话。后一个目标需要一个或多个乘客。乘客等待时间不同于层站呼叫时间，尤其是当乘客到达率较高时。那么可能所有的乘客都不适合。
当他们上了公共汽车，他们不得不等另一辆公共汽车。传统上，高峰时间是基于装载数据和车厢数量以及停靠要求来确定的。由于服务于高峰交通的管制行动，高峰交通已经持续了一段时间。
如果知道了使电梯运行和客流的主要过程，智能控制就能采取行动。通常在呼叫后面按向上和向下按钮的人数，他们的到达时间和目的地楼层此刻不知道呼叫分配。这些信息可以通过现代门禁系统获得，或者在降落地面上已经提供了目的地呼叫按钮(Schroeder 1990)。因此，可以获得这些系统对现有静态情况的最优呼叫分配。但是，它们主要只适用于写字楼和普通用户。目的地按钮很难理解不定期旅行者的使用和访问控制。
系统不是很常见，即使在办公楼里。由于这些原因，将使用正常的上行和下行层站呼叫按钮。由于信息的缺乏，目前的交通流量控制正在取代统计预测。在形成和使用统计预测时，乘客根本不需要知道控制系统要求。
TMS9000控件的开发始于1989。控制的一部分，也就是形成的统计数据，最早是国家科技局的一个研究项目(国家科技局1989)。在TMS9000中，呼叫分配考虑了静态情况和预测未来事件。利用汽车称重装置和光电信号，在电梯门打开时停止测量乘客人数。最后五分钟的短时统计和长时统计预测形成客流构造。来自统计
预测，交通模式和模糊逻辑在每天交通高峰期预测中的应用。尽快控制和适应高峰交通服务，预计高峰时段启动。等待乘客呼叫着陆背后的数字是根据短期统计估计的。乘客等待和乘坐时间优化的客观要求不是在分配给电梯时优化层站呼叫时间。
本报告中主要原则的形成和利用在客流预测控制组中有所描述。首次简述该领域的相关工作。同样的方法用于控制几个制造商，但方法适用于不同的方式。第3节给出了客运交通闭塞控制的主要框架。客运量的测量和形成统计预测的方法在第4节中解释。确认交通模式中描述的第5段。第六节控制测量和预测数据使用的方法。
描述。用于控制测试的电梯交通模拟器(Siikonen 1993)。安装在TMS9000中的现有办公楼的结果和测量数据如第7段所示。在新方法的结论中，建议使用统计预测控制。
2 。群控和人工智能
嵌入式专家系统的TMS9000群控如图1所示。数字显示分四个阶段:测量、数据存储和利用客流信息处理。在第一阶段，测量客流，并将其与其他交通事件(如注册和取消着陆要求)一起保存在短期统计数据中。每层楼进出人数聚集一整天15分钟。每天一次，当前的每日统计数据保存在长期统计数据中。在这个第二阶段，指数平滑用于长时间适应新数据。
统计预测。预测是典型的一天或一周。几天的天气预报取决于建筑类型。用于统计预测第三阶段的交通模式识别。交通模式的不确定范围用模糊逻辑表示。在第四阶段，测量乘客量和一般交通模式的信息被用于到达需要分配和调度的电梯的楼层。在基本需求分配算法中，着陆需要更多的等待乘客，并且它们都倾向于只需要一个或几个等待乘客。额外的汽车可以在交通高峰时被派往繁忙的楼层，以预测交通模式；在交通顺畅的情况下，汽车可以停在地面上，以适应最大可能的交通流量。
群控计算机TMS9000包含CPU板、串行通信板、存储器和矩阵、语音单元和电源等几块板。在CPU(中央处理器)办公室，TMS9000组微型计算机控制并实现与Intel 80286微处理器的通信。有人认为有效复杂的控制码在1989。统计预测存储在电池面板的RAM(随机存取存储器)存储器中。这将确保断电时不会丢失数据。这四个阶段，图1将讨论以下部分。
图1。由集团控制的人工智能。
3 。调度电梯
强化间距原则，分配落地需求
本节将介绍TMS9000分配算法控制和ESP的基本要求。该组控制正常的上行和下行层站呼叫按钮的使用，并不断重新分配目标要求。基本要求相同，分配算法处理所有交通状况，改变权重因子，落地电话服务时间。利用每个楼层和每个方向的乘客到达率来优化乘客的等待时间和轿厢的乘坐时间。登陆成本函数估计
通话时间以及车厢内的最大载客量trmax减少到最小。落地通话时间，大老山隧道，在K分配到最佳车的情况下，将保持与目标要求相同。因此，车辆着陆只需要完全优化的预计到达时间Teta(见图2)。用车成本最低的j是选择服务的目标需求K。
有一个可调的权重因子，l是一些电梯组。权重因子获得一个介于0和1之间的值，它被定义为个体构造。该小组不断估计和控制每节车厢的最大乘客人数。计算轿厢内最高乘客的预计到达时间，并要求轿厢通话，并将其添加到当前轿厢通话时间(太极传)中。如果现有车调用车上升形成一套C均衡器。(20)最高时，乘客的汽车到达服务呼叫K是
图二。定义预计的着陆和车载电话时间
轿厢的预计到达时间在等式(20)和(21)中，并且驾驶员的时间和花费的时间可以在着陆之前停止服务呼叫的计算。轿厢停靠呼叫k的估计到达时间是
第一期的权利是指电梯行驶时间，第二期之前的一站式服务。电梯楼位置是XL，呼叫楼位置是xk。请全速驾驶电视。参数指标是平均停留时间和停留时长。将站立停留的剩余时间、总胆固醇和更多时间延迟(例如停车延迟时间)添加到估计到达时间中。停靠要求被分配给轿厢，直到所有轿厢都有预约呼叫。落地呼叫和服务时间长，保证服务快捷。
并且最大时间被切断。如果目标需求多于汽车，则达到需求的短期预测服务时间来自过去。在通过呼叫之前，总是检查另一辆车是否会在适当的时间呼叫。从层站电话tservice分配层站呼叫花费的时间最长。估计的电话服务时间是通过加上现有层站呼叫时间的估计的轿厢到达时间给出的。( 22 ) 。登陆时间已到，大老山隧道，每秒更新一次。由服务时间预测的电梯到达呼叫大楼K是
着陆重量要求的因素，钾以两种不同的方式使用。没有统计预测，可以用来优化层站呼叫时间。如果有统计预测，则对乘客等待时间进行优化。优化着陆时的通话时间。k相关的交通模式。重量系数使上述要求入口楼层下降，并要求从入口楼层定义。这三个因素是不同交通情况下的权重变化。例如，在高峰期下降需要所有人获得更高的重量。
在超过上述要求的入口发言。当乘客等待时间优化后，有楼层服务的电梯组的权重因子增加两倍以上。为每个目标赋予不同的权重，并对等待乘客后面的层站呼叫进行双向估计(Kontturi et al. 1995)。在一些等待的乘客中，估计当前的层站呼叫时间乘以特定方向的乘客到达率。旅客到达率来自短期统计。从两个目标年龄相同的要求来看，落地要求更多的等待乘客获得更高的重量？光
呼叫分配中只允许包含汽车服务需求。汽车没有呼叫服务，例如，汽车从组中断开，并且不包括在呼叫分配中。一个轿厢的负载超过满载极限，只有当它有一个同步轿厢呼叫在层站请求时讲话时才被认为是在分配中。
4 。试验结果
4.1样本模拟
在下文中，最小化影响的目标是与通话时间相比乘客等待时间最短的TMS9000控制系统。低bid(高级电梯交通模拟器)(Siikonen 1993)用于测试。该建筑有一个入口建筑和16居住层。人口分布如图3所示。有6和10次，人多的最高两层，所以在较低的楼层。该试验在电梯组5 16人的轿厢中使用。电梯速度为2.0 m/s，模拟电梯外流。平均乘客等待时间和优化方法中显示的数字分别为4和15。图4显示了作为乘客等待时间的函数的乘客到达率。图10显示了层站呼叫多功能和乘客到达率。平均等待时间大大减少，流量繁忙，但平均呼叫时间达到略有增加的等待时间优化。通过更好地利用乘客的等待时间来优化现有的处理能力。
数字6和7显示了乘客在地面着陆的等待时间和通话时间的分布。旅客到达率为1.2倍处理能力。通过优化乘客的平均等待时间，使建筑得到平衡。拥挤的楼层有很高的乘客到达率和更好的服务，而不是优化着陆呼叫时间。在人口密集的楼层，最大等待时间被切断，乘客的平均等待时间越来越短。等待时间的优化改善了乘客的等待时间，尤其是在建筑物和人口分布不均匀的情况下。
图3。人口分布测验的构建。
图4。作为乘客到达率函数的平均乘客等待时间。
图5。平均到达时间是呼叫功能的乘客到达率。
图6。建筑物的平均乘客等待时间和交通强度120%。
图7。120层平均呼到地时间和客流量强度。
4.2测量前后的现代化
通常需要提供现有建筑物中的层站时间，因为它们比乘客等待时间更容易测量电梯组的上行和下行层站呼叫按钮。乘客服务水平是从着陆次数来判断的。图8显示了芬兰赫尔辛基的现代18层办公楼到达前后的通话时间分布。旧电控改为TMS9000控制。通话时间的指数分布约为18个县，现代化后约为11个县。
现代化。改进意味着着陆通话时间减少了35-40%。在这种特殊情况下，电梯的门到门时间保持不变，而现代的门和驱动系统。提供了新的电梯，但增加了现代化。由于两次测量之间地面的扩展，客运结构发生了一些变化。然而，所需的着陆次数保持不变。在这种情况下，几乎所有对层站的改进都需要由群和电梯控制的变化引起的时间。
图8。在芬兰埃斯波的内斯特现代办公楼前后分配着陆呼叫时间。
5 。结论
控制方法和原理，不同的制造商已经接近彼此的微处理器技术。新控制器的最佳功能已由生产商调整。现在所有先进集体都用统计预测控制，模糊逻辑，人工智能等等。本报告中描述的第一个控制原理适用于TMS9000控制高层建筑，但后来它们也适用于控制中高层建筑。
在TMS9000中，对乘客的等待时间和乘车时间进行了优化。可以观察到，在过去的5分钟内，每个楼层和每个方向的乘客到达率。数字后面的候车乘客估计每次都会打电话。通过优化乘客的等待时间不使层站呼梯翻倍，平均等待时间变得更加均衡。拥挤的楼层有很高的乘客到达率和更好的服务，而不是优化着陆呼叫时间。在人口密集的楼层，最大等待时间被切断，乘客的平均等待时间越来越短。优化等待时间改善了服务，尤其是在不同楼层和方向的乘客到达率不相等的建筑物中。着陆时间略有减少，但在交通繁忙时增加了一点。该组控制以适应当前的交通模式。控制动作，如交通繁忙时汽车自动返回地面，或车辆交通较轻时停车，然后预测交通模式。模糊逻辑用于理解当前的交通模式，并预测交通组成和乘客到达率。乘客到达率和离开率
每层楼的价格和各个方向每个时期的预测。从统计上来说，预测典型日的客流量为15分钟，或者每个工作日单独计算。相反，传统的控制，高峰时段，提前预测。在预测交通模型的实施中，有效的预测得到了证实。如果预测是相互冲突的短期统计，则预测不适用控制。
通过使用更多的统计预测，可以进一步改进由小组控制的决策。如果将来的事件更准确地模拟呼叫分布，则可以在较早阶段固定停靠呼叫轿厢。乘客可以提前告知公交车到站，从而缩短心理等待时间。可以改进优化的量化指标。所有的优化目标都无法实现，因为它们往往同时相互冲突。优化目标可以切换预测的交通模式。比如上丰的优化目标，可以提高通过能力，减少出行时间，减少高峰时段的车载平衡，最大限度减少乘客的等待时间。使最优化
应选择目标，使其对确定电梯组的成本和整体性能具有最大的积极影响。