电梯群控技术的现状与发展方向

黄雯雯

摘 要 在简要介绍电梯群控技术的基础上，对群控技术的现状、电梯群控调度所使用的技术进行讨论，并对电梯群控技术的未来发展方向进行展望。

关键词 电梯群控技术；现状；发展趋势

中图分类号：TU857 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2014）02-0082-01

电梯是城市物质文明水平的重要标志物，而随着我国高层建筑的迅猛发展，电梯已经成为一种应用极为广泛和普遍的垂直交通运输工具，人们对于电梯的要求不再仅限于使用性能，服务质量正在逐步成为评价电梯优劣的关键指标。以往的研究结果表明，电梯交通系统的设计关键就是要同时满足乘客对于舒适性、安全性的生理要求以及等待时间、乘梯时间尽可能短的心理要求，为了减少能源消耗，缩短候梯所需时间，一般需要进行多部电梯的安装，对于多部电梯的调度系统，就是我们所说的电梯群控系统。

1 电梯群控技术的现状分析

国内采用的电梯群控系统大多由国外电梯制造商提供，自主研发的电梯群控系统在技术水平和性能上与国外依然存在较大的差距，主要体现在国内企业仅能生产速度不足3 m/s的电梯，所以产品主要用于中低层建筑，这一现状也在很大程度上对国内电梯群控系统的设计开发形成了制约。从技术研究的角度看，国外的先进控制技术主要掌握在少数几家大型电梯制造公司手中，虽然在一般技术方面，国内的研究成果基本能够达到国外水平，但是在核心技术上与国外依然存在巨大的差距，所以如何尽快掌握这些关键性技术，无论是对国内电梯业还是其他相关产业的发展，都具有重要的战略意义。

2 电梯群控系统的调度

电梯群控器是电梯群控系统的核心所在，其功能通过调度算法加以实现，因此对于算法的研究一直以来都是电梯群控系统研究中的重点与难点课题。

2.1 电梯群控调度策略

电梯群控调度策略包括分区、控制策略两种类型。分区策略的优势在于能够集中服务，提高电梯的输送能力，主要适用于交通高峰期，有利于乘客候、乘梯时间的最大程度压缩，大型高层建筑大多采用该策略。该策略包括三种形式：静态分区，固定分配某一组电梯为相邻若干区域提供服务；动态分区，根据客流分布对分区的区域进行动态调整；规划时间分区，根据以往经验对电梯服务区域进行预测性的安排。控制策略通过模糊理论、专家系统的方法对高峰时间的交通状况进行处理，在判定当前的主导交通模式后采用针对性的控制策略。

2.2 电梯群控调度方法

1）专家系统技术。作为人工智能的早期分支，专家系统技术是对知识的表述、使用、获取进行研究的方法，对于无法通过数学模型完成准确描述的电梯群控系统而言，专家系统无疑具有重要的参考与借鉴意义。在应用专家系统时，首先要做的就是以以往的交通数据为依据对交通流进行预设，随后通过SA法对候梯时间最短的最优运行的大规模组合问题进行解析，将仿真结果与计算结果进行对比，最后将与最优运行对应的分配方案归纳为一般规则。

2）模糊控制技术。模糊逻辑控制主要通过对IF-THEN模式的巧妙运用来实现对不确定变量以及语言变量进行处理目标的方法，其主要特点是符合东方人的思维特征且无需进行数学模型的构建，所以在韩国、日本等国得到了非常广泛的应用。在与人工神经网络相结合后，模糊规则的模糊隶属函数的自动生成、模糊规则的自动提取问题得到了有效解决，并最终使模糊系统发展成为自适应系统。

3）神经网络技术。人工神经网络是一种智能化的数据处理方法，具有数据非线性处理的能力，它通过对人脑思维的模拟，借助已知样本完成对网络的训练，使网络存储变量间表现为非变量关系，再通过存储的网络信息实现对未知样本的预测或分类。借助人工神经网络，最佳层站召唤分配方法、对于候梯时间分布的预测和生成均得到了有效实现。

4）遗传算法技术。遗传算法技术是通用的全局优化算法，具有并行性强、操作简单等特点。在电梯群控中，遗传算法的应用主要包括直接对电梯进行实时调度、对调度算法的参数进行调整，协助调度算法三种类型。为了确保系统所得结果非劣，在对遗传算法进行应用的过程中，应采用最佳个体保存策略；在交通环境改变时，可通过“恢复多样性”操作使系统对外界环境变化的适应能力得到提升。

5）智能体强化学习技术。对未知环境具有很好的适应能力是智能体的最主要特征，而学习能力则是智能体的关键属性。根据反馈的差异，机器学习领域的学习技术分为强化、监督、非监督三种类型，其中，强化学习是一种输入环境反馈并以此适应环境的学习方法。

总的来说，电梯系统调度的最终目标就是舒适、快捷、安全的将乘客送往目的层，主要控制目标包括以下六个方面。

1）最大程度降低乘客候梯率。

2）最大程度缩短乘梯时间。

3）轿厢到达预报的准确率得到最大提升。

4）加速、减速尽可能平稳，一般控制在2 m/s以内。

5）对电梯应答进行合理分配，避免忙闲不均的情况出现。

6）尽可能降低能源消耗。为了实现以上控制目标，电梯群控系统必须积极引进先进的控制技术，使系统性能始终保持在最佳状态。

3 电梯群控制系统的未来发展趋势

在未来的设计开发工作中，研究的重点将集中在以下几个方面。

1）通过对多种智能技术的整合来保障和提升系统性能。实现神经网络、模糊控制、专家系统在电梯控制中的有效结合，推动电梯控制的智能化转变，并针对控制功能开发相应的智能控制模块，是世界电梯业发展的潮流与趋势。

2）进行更加完整的专家知识库的构建。群控制规则的完全性、准确性在很大程度上依赖于电梯群控调度的优劣，而经验基础与大量的数据则能够推动电梯群调度准则的完善和充实，所以，对于群控规则专家库将成为未来发展的必然趋势，对于电梯系统随机性的适应以及电梯系统整体性能的提升都将从中获益。

3）群控系统自适应学习能力的提升。想要提高电梯系统的运行性能，群控系统必须具备根据电梯群运行状态、差异性的客流模式进行智能化的参数优化与策略调整的功能，同时将由此产生的新知识储存和积累起来，以帮助系统能够在不断的运行过程中自我完善。

参考文献

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