姬汉国JIHan-guo（华升富士达电梯有限公司，廊坊065001）（HuashengFujitecElevatorCo.，Ltd.，Langfang065001，China）
摘要院随着高层建筑的迅猛发展，对楼宇智能化程度的要求越来越高，很多高层建筑中都安装了多部电梯。电梯群控的目的是为了提高对乘客的服务质量，并减少能量损耗。为提高电梯群控系统的性能，改善服务质量，大量研究人员对群控算法进行了研究并提出了各种算法。本文首先分析了电梯群控系统算法的现状，然后指出了未来电梯群控系统的发展趋势。
Abstract院Withtherapiddevelopmentofhigh-risebuildings,intelligentbuildingsextentoftheincreasinglyhighdemand,manyhighrisebuildingsareequippedwithmultipleelevators.Thepurposeofelevatorgroupcontrolistoimprovethequalityofserviceforpassengersandreduceenergyloss.Toimprovetheperformanceofelevatorgroupcontrolsystemandimproveservicequality,alotofresearchersconductedastudygroupcontrolalgorithmandproposedvariousalgorithms.Thispaperanalyzesthestatusquoofelevatorgroupcontrolsystemalgorithm,andthenpointsoutthefuturedevelopmenttrendofelevatorgroupcontrolsystem.关键词院电梯；群控技术；现状；发展趋势Keywords院elevator；groupcontroltechnology；statusquo；trends中图分类号院TU857文献标识码院A文章编号院1006-4311（2014）31-0055-02
0引言在现代社会和经济活动中，电梯已经成为城市物质文明的一种标志，特别是对于现代社会来说，高层建筑越来越多，无形中也对楼宇智能化提出了更高的要求。对于居住在高层建筑里的居民来说，电梯是必不可少的一项垂直交通运输工具，必须保证其安全性和舒适性。有研究有关高层建筑电梯的资料表明：满足乘客生理和心理上的承受力是电梯交通系统设计的关键。这就要求我们不仅要保证电梯的安全性和舒适性，还应该最大程度的减少候梯和乘梯时间，而要想有效的达到这个要求，必须适当的多安装几个电梯，电梯群控系统就是在这种形势下应运而生的，它是指多台电梯的优化调度系统。
所谓电梯群控系统是依据建筑物内的交通流量状况，科学地安装了多台电梯形成了电梯群，并且这些电梯群的候梯厅召唤信号是由微机控制系统进行统一管理的，该系统首先识别当下的交通状况，然后根据自身识别的信息结合不同的优化目标发布系统控制指令，最后针对这些不同的指令就可以把候梯厅召唤信号分配给电梯群中的电梯，从而得出最优的分配方案，来提高电梯的运行效率，减少所有候梯厅乘客的平均等候时间。
在一个不确定的环境下的在线调度、资源配置及随机最优控制组合的问题就是群控分配算法的实质。对电梯群控系统时间序列性能指标的优化是分配算法的实质，但是每一个指标都是很难被优化的，形成这种现象的原因主要是系统状态空间巨大、系统动态特性具有很强的不确定性及系统控制指令的具体实施问题。
1电梯群控系统算法的现状由于传统电梯控制算法没有加入智能的因素，存在着以下几个问题：一是电梯的运行效率低；二是电梯容易出现扎堆现象；三是存在电梯能量浪费的现象等。由此可见电梯群控系统实现智能控制的重要性，只有在电梯控制系统中采用智能控制算法才能有效地解决以上几个问题。随着智能建筑的出现和发展，电梯领域的智能控制算法也越来越多，现阶段比较常用的有以下几种。
1.1专家系统的群控算法早期人工智能的一个重要分支就是专家系统，是研究知识表述、使用和获取的一种方法。求解和探索是专家系统的整个工作过程，它是一种知识信息的加工处理系统，对于现行的不可以用数学模型进行确切描述的电梯群控系统来说，该系统具有十分重要的现实意义。在应用该系统的过程中首先应该参考过去的有关数据确定交通流，让候梯时间最短的最优运行当做大规模组合问题，只有采用SA法求解，最后使采用该系统得出的最优运行和原系统的运行进行实验验证，同时把与其相对应的分配方法归纳为一般性的规则。要想处理好复杂的电梯群控制问题，必须在实际的电梯系统中加入专家的指示和经验。
当然该系统也具有一定的局限性，不适用于复杂多变的电梯系统，比较适用于一些楼层较低的、相对比较简单的建筑物。
1.2模糊逻辑的群控算法最早提出这个模糊集合概念的是一个美国人，在1965年他描述差异的中介过渡时引入了“隶属函数”，这为研究模糊性规律奠定了良好的数学基础。之后人们开始把这种思想应用到控制工程领域，智能方法也就此形成了。
利用模糊逻辑分类交通模式，进而确定控制策略的方法就是基于模糊逻辑的群控算法。采用这种方法可以使有关专家的群控管理经验和知识以某种规则体现出来，不仅变成了知识数据，还能够加以记忆，然后这些数据会和交通状态数据一起以控制指令的形式对电梯群进行有效的控制和管理。
1.3神经网络的群控算法人工神经网络的这种数据处理方法是智能化的，它处理具备非线性的能力。该方法通过模拟人脑的思维，参考已知样本训练网络，让网络存储变量间的非线性关系，然后利用存储的网络信息对未知样本进行匪类或预测。应用人工神经网络，旨在通过对输入数据的连续训练来增加控制系统对外部环境的适应能力。采用最小候梯时间和阀值决策方法，成功开发了基于神经网络的控制器。为了选择最佳的候梯厅召唤分配方法，采用人工神经网络识别电梯交通客流模式，利用人工神经网络来实现基于模糊规则的近似推理。在获得电梯群控制系统的交通状况和来自控制变量选择单元的候梯控制变量后，预测模型能够预测和生成同控制变量相关的候梯时间分布。
2电梯群控系统的发展趋势虽然上述的每个算法都有着自己很多的优势，但是缺点也很明显，比如神经网络需要的时间周期很长，并且不能解释形成的结果；专家系统具有一定的局限性，不仅知识获取很困难，扩展性也很差；模糊控制算法的使用过程中需要很多的仿真模型，有时这种要求未必可以达到。所以在使用时经常把这几种方法结合起来，具体有如下几个方面。
2.1结合多种智能技术提供系统性能常用的智能技术一般有专家系统、神经网络和模糊控制等，如果可以把这几种智能技术有机的结合起来，并且应用到电梯群控制当中去，依据不同的控制功能设计出不同的智能控制模块，那么就可以形成多种智能技术的集成应用，未来这将是电梯控制发展的潮流。
2.2建立完整的专家知识库群控规则的准确性和完全性决定了电梯群控调度的好坏，所以结合专家系统、神经网络和模糊控制等方法，建立完整的专家知识库是很有必要的，利用专家知识库里丰富的专家经验和知识可以完善控制规则，更加适应电梯系统的随机性，保证电梯整体性能良好。
2.3提供群控系统的自适应学习能力要想进一步的提高电梯系统的运行性能，应该使电梯具有智能的分析和掌握建筑物的客流模式、电梯群状态等情况的能力，并且具有自动的采用有效措施调整策略和优化参数的能力，通过不断的存储积累新知识，来完善群控系统。
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