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　　1 問題的提出

　　電梯群控系統（EGCS， elevator group control system）的一個研究方向是如何采用優化的控制策略來協調多臺電梯的運行，提高電梯的運行效率和服務質量。運行效率的提高同時也意味著減少乘客的等待時間和能源的消耗，直接影響著服務質量的好壞。這必然會考慮乘坐舒適性的問題。研究發現，影響乘坐舒適性的因素是多方面的:啟動/停止時的加速度及其變化，轎箱的振動，候梯時間，運行時間，轎箱內擁擠度，在到達目的樓層期間停車開車的次數，以及轎廂內的燈光、裝飾等，而候梯時間、運行時間、擁擠度和運行中停車次數是由群控調度算法所決定的，因此，在電梯群控調度策略中如何來提高乘坐舒適性是本研究的一個主要問題。

　　自從三菱公司首次將模糊邏輯運用于電梯系統，智能控制方法已成為電梯群控系統中研究最多的調度算法:如采用模糊神經網絡電梯調度方法，能充分利用神經網絡的學習能力和信息處理能力，通過學習不斷調整網絡參數，實現最優控制；基于遺傳算法的調度方法，根據客戶要求確定控制目標并用遺傳算法根據預測到的呼梯產生及分布等數據優化調度評價函數的參數[ 2～3 ] 。但這些方法僅僅考慮了技術因素，忽略了乘坐舒適性，此外，由于缺少對乘客數量的了解，當某一樓層候梯人數較多以至于一部電梯無法承受時，只有該部電梯運送部分乘客離開后，才會分配下部電梯，延長了等待時間，而且會導致多部電梯處于空閑狀態，而乘客又無法得到足夠的電梯。為解決上述問題，從以下兩個方面來進行設計:通過配置多個傳感器以獲取更多的乘客信息，同時從乘坐舒適性出發，采用基于模糊推理的任務分配算法，降低擁擠度，縮短等待時間，減少停車次數。

　　2 電梯控制系統的結構設計

　　改進的電梯控制系統結構如圖1所示。包括電梯調度控制器，主控制器，轎廂控制器，指令板和召喚板5大部分。主控制器主要實現電梯的運行控制，開關門控制及指令處理等功能。首先，在學習狀態下，主控制器通過記錄旋轉編碼器和各層感應器輸入的脈沖來獲取井道的高度信息和電梯的位置信息，學習完成后的運行狀態下，主控制器參照記錄的數據向變頻器發出控制信號來控制電梯的運行，并響應用戶的指令和召喚。轎廂控制器接收指令板指令和轎廂內各傳感器發送的信號，并根據主控制器和用戶的指令，控制轎廂中的設備。電梯調度控制器則用于接收召喚板發送的呼梯信號和乘客信息。指令板和召喚板用于接收用戶的指令，同時將電梯的狀態信息反饋給用戶，實現人機對話。

　　在系統中，通信信號和控制信號均采用數字方式實現，提高了控制精度，同時簡化了軟件設計。各控制器之間采用CAN總線進行多主式通信，快速穩定且接口簡單。

　　3 電梯群控系統的傳感器

　　可將門廳中的外呼按鈕和轎廂中的內呼按鈕看作兩個傳感器，用于接收門廳中乘客的呼梯請求和轎廂中乘客的目的指令，然后將這兩部分信息發送給電梯調度控制器，作為調度單元的兩個輸入信號。

　　位于每一層門廳中的圖像傳感器用于測算該層等候使用電梯的人數。圖像傳感器由攝像頭和與之相連的微處理器組成。為降低計算量，減少無用信息的干擾，只有當該層門廳中的召喚按鈕被按下時，圖像傳感器才開始工作，計算候梯人數。當只有向上或向下按鈕被按下時，該圖像傳感器所計算出的候梯人數為向上或向下的乘客數量；若兩個方向的按鈕都被按下，則根據該樓層相對于整棟樓的位置來估算向上和向下的乘客人數，即:假設一棟大樓的總層數為N，第M 層門廳中的電梯上下召喚按鈕均被按下， 此時該層中的圖像傳感器計算出候梯人數為X ，那么，可假設向上的乘客人數為

　　其中， floor （ x）為不大于x的最大整數。

　　通過增加該傳感器的設置，位于井道中的重量傳感器通過稱重來判斷轎廂中乘客的人數，取乘客的平均體重并保留一定裕量為70 d /每人，若轎廂中乘客的總重為W ，則轎廂中的乘客人數為

　　n = W /70

　　并可由此來計算轎廂還能承受乘客數量，作為該部電梯是否響應乘客外呼的依據。

　　速度傳感器測量每部電梯的當前運行速度，因為電梯的速度指令曲線在減速至平層時常采用距離原則設計，以保證電梯的舒適感、平層準確度及方便現場調整。同時，電梯轎廂的位置由位置傳感器通過計算脈沖編碼器產生的移動脈沖來確定，并根據存儲在存儲器中的層樓高度來計算同步層。由此，電梯調度控制器根據此速度和位置來判斷電梯能響應的最近召喚樓層。圖2為電梯群控系統的傳感器配置。

　　4 任務分配算法設計通過各傳感器獲取的數據，選擇以下控制參數:

　　①等待時間（WT）：乘客從按下召喚按鈕到進入電梯的時間；
　　②乘梯時間（RT）：乘客從進入電梯到到達目的樓層的時間；
　?、鄢丝蛿盗浚≧N）：轎廂中的乘客數量，即擁擠度；
　?、芎蛱莩丝蛿盗浚╓N）：門廳中等待電梯的乘客數量；
　　⑤停站次數（SN）：乘客從進入電梯至到達目的樓層的停站次數；
　　⑥相對距離（RD）：電梯從當前樓層到達目的樓層所通過的樓層數目。

　　然后，電梯調度控制器計算每部電梯響應某一召喚的控制參數。因為電梯召喚請求的響應是一個多輸入—單輸出的過程。考慮到多輸入—單輸出處理困難，及系統中存在的諸多不確定性，筆者采用了一種多規則加權的模糊算法來處理，針對系統的每個輸入與輸出，將模糊推理規則在一維空間中建立。通過求所有規則輸出的加權和來得出最終的輸出。這種形式能很好地建立與修改模糊規則，比傳統的模糊推理方法有更大的靈活性。

　　對于一個多輸入—單輸出系統，模型描述如下：

　　以乘客舒適度作為控制目標，因此，對各參量的權值選擇如下：

　　以上各參量的隸屬度，用梯形隸屬度函數和三角形隸屬度函數來表示。以乘客數量和輸出函數為例，其隸屬度函數如圖3所示。

　　對于每個單輸入—單輸出系統的輸出值。求其加權值的和，進而得到該部電梯的控制參數，可表示如下

　　對于n部電梯，則有n個輸出值Y1 ， Y2 ， ……， Yn ，分別為每部電梯的控制參數， 選擇max （ Yi ） { i = 1， 2，……， n}作為響應召喚的電梯。

　　5 結束語

　　本文提出的多傳感器的電梯群控系統，通過配置多個傳感器，獲取各樓層及轎廂中乘客信息，并對候梯乘客的目的加以預測，為控制決策提供了依據。同時，系統以乘客舒適度作為控制目標，采用了多規則加權的模糊算法，合理分配電梯，縮短了乘客等候時間，降低了轎廂內擁擠度，減少了中途停站次數，使得電梯系統更加人性化，滿足了人們對電梯系統的更高要求，有著很好的應用前景。