四層結(jié)構(gòu)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電梯群控算法研究及程序?qū)崿F(xiàn)

許英杰 潘廷哲 胡志男 黃景山

四層結(jié)構(gòu)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電梯群控算法研究及程序?qū)崿F(xiàn)

許英杰1潘廷哲1胡志男2黃景山1

（1.廈門大學(xué)航空航天學(xué)院 廈門 361005）（2.廈門大學(xué)物理科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 廈門 361005）

為提高電梯群控系統(tǒng)的載客效率，減少系統(tǒng)運(yùn)行能耗，提高運(yùn)行穩(wěn)定性，在傳統(tǒng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的原理上，設(shè)計了基于電梯群控模糊規(guī)則的四層模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，確定四層模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，定義模糊規(guī)則，測算隸屬數(shù)值，推導(dǎo)隸屬度函數(shù)，并且基于Matlab提出算法檢驗(yàn)方案，給出驗(yàn)證結(jié)果。最后采用結(jié)構(gòu)化編程思路在PLC中實(shí)現(xiàn)控制程序，并提出可變響應(yīng)閉環(huán)的程序?qū)崿F(xiàn)方式。

電梯群控；模糊控制；四層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；Matlab建模仿真檢驗(yàn)

AbstractIn order to improve passenger carrying efficiency of the elevator group control system，reduce system energy con?sumption and improve the stability of the operation，a four-layer neural network algorithm based on the algorithm principle of tradi?tional fuzzy neural network is designed.The implementation includes determining four fuzzy neural network structure，defining the fuzzy rules，calculating the membership value，deriving the membership function and presenting the results through Matlab pro?gram.Finally，elevator control program is designed through the structured programming method in PLC and a variable response of the closed-loop programming method is proposed.

Key Wordselevator group control，fuzzy control，four-layer neural network，Matlab modeling and simulation

Class NumberTP301.6

1 引言

城市現(xiàn)代化建設(shè)離不開電梯。隨著近年來建筑樓層逐步提高，電梯層數(shù)、梯數(shù)不斷增加，電梯使用頻率也不斷提高。確保電梯穩(wěn)定、高效、節(jié)能運(yùn)行成為電梯研究的重點(diǎn)。電梯群控系統(tǒng)（EGCS）具有隨機(jī)性、非線性，難以通過建立精確模型完成推導(dǎo)控制，需要通過研究電梯的調(diào)度特性，擇取一種最優(yōu)控制算法，并實(shí)現(xiàn)理論仿真及實(shí)踐驗(yàn)證。

2 算法選擇

電梯的算法有多種，其中研究較為完善地包括基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制算法、基于模糊邏輯的控制算法、基于遺傳算法的控制算法［1］、多目標(biāo)優(yōu)化控制算法、基于排隊論的控制算法［2］、基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制算法［3］。綜合比較，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)構(gòu)龐大，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本較多［4］，因此結(jié)果的合理性難以驗(yàn)證；基于模糊邏輯的控制算法性能主要取決于專家系統(tǒng)，專家認(rèn)定的模糊規(guī)則不完全適用于各類型電梯，缺乏對問題及環(huán)境的適應(yīng)性；基于遺傳算法的控制算法本身所具有的隨機(jī)性使其搜索進(jìn)程效率不高，其優(yōu)良的搜索結(jié)果是以盡可能長的搜索時間為代價的，對于電梯響應(yīng)度高、隨機(jī)性大、控制器性能有限的情況，并不能發(fā)揮最優(yōu)效果；多目標(biāo)優(yōu)化控制算法，優(yōu)化目標(biāo)和權(quán)重需要自行設(shè)定，穩(wěn)定性不高；排隊論適合于高峰期情況，對于平均候梯時間有明顯的改善，但是對于平均乘梯時間和整體能耗兩個指標(biāo)考慮略少［5］。

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法［6］較之其他算法更為完善，可在不清楚函數(shù)自變量之間的內(nèi)部關(guān)系的條件下，根據(jù)電梯特性制定出符合當(dāng)前情況的最優(yōu)解。

3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法研究

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由三部分構(gòu)成：輸入層、隱層（包含兩層結(jié)構(gòu)）和輸出層［7］。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過灰色系統(tǒng)預(yù)測出電梯的平均乘梯時間、平均候梯時間、電梯運(yùn)行能耗各參數(shù)關(guān)系，通過模糊規(guī)則求解電梯的隸屬函數(shù)值，最終進(jìn)行反向求解，求出電梯的平均乘梯時間、平均候梯時間、電梯能耗的權(quán)重值w1，w2，w3，確定目標(biāo)隸屬函數(shù)，實(shí)現(xiàn)電梯的最優(yōu)調(diào)度。

3.1 四層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)確定

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用以調(diào)度電梯狀態(tài)之間以及目標(biāo)結(jié)果之間的聯(lián)系，由于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部具體聯(lián)系的法則不可準(zhǔn)確預(yù)知，需采用模糊規(guī)則調(diào)度原則，以達(dá)到對當(dāng)前情況的最優(yōu)選擇和對未來情況的準(zhǔn)確預(yù)測。如圖1所示，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用一個輸入層，用于將每部電梯的狀態(tài)總量 (X1，X2，…，Xn)，即電梯最長乘梯時間、最長候梯時間和啟停次數(shù)傳送到模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第二層；第二層為隸屬函數(shù)層，包含每部電梯的平均乘梯時間ART、平均候梯時間AWT、整體能耗EC；第三層是用于計算每條規(guī)則適用度的規(guī)則層，每個節(jié)點(diǎn)表示一條模糊規(guī)則，其模糊規(guī)則由電梯的運(yùn)行機(jī)制與邏輯運(yùn)行的合理性確定；第四層為輸出層，用于歸一化計算每部電梯通過模糊規(guī)則確定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系，最終得出的隸屬度函數(shù)值。

圖1 四層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

3.2 隸屬度函數(shù)推導(dǎo)

為了實(shí)現(xiàn)電梯的平均乘梯時間、平均候梯時間、整體能耗［8］最少，采用隸屬函數(shù)來綜合評估以上三個數(shù)據(jù)，建立的函數(shù)關(guān)系可以是多種，如式（1）所示。

但是最簡單的調(diào)度方法是采用一次函數(shù)的調(diào)度原則。并且規(guī)定隸屬函數(shù)最小值者即為最優(yōu)調(diào)度電梯，可確定隸屬度函數(shù)［9］如式（2）。

AWT、ART、EC的確定，要求不僅和當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)有關(guān)，還與未來電梯運(yùn)行狀態(tài)有關(guān)，若采用控制器直接測定，所獲取當(dāng)前數(shù)據(jù)具有局限性，無法預(yù)測未來電梯運(yùn)行狀態(tài)特征。

間接替代法是通過測量電梯某些典型運(yùn)行狀態(tài)下的最長乘梯時間、最長候梯時間，以及電梯的平均乘梯時間、平均候梯時間，然后進(jìn)行灰色系統(tǒng)預(yù)測，得到更多的電梯運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)。表1為所獲取電梯典型運(yùn)行狀態(tài)下狀態(tài)量，表2為灰色系統(tǒng)［10］預(yù)測狀態(tài)量。

選擇最長乘梯時間、最長候梯時間、啟停次數(shù)的原因是為了使編程簡化，并且它們與平均乘梯時間、平均候梯時間、整體能耗存在內(nèi)部聯(lián)系。

首先我們要根據(jù)電梯最長候梯時間與電梯狀態(tài)量的關(guān)系如式（3）所示。

其中a為最長候梯時間ti為單位起停時間，cl為電梯運(yùn)行到結(jié)束當(dāng)前待分配外呼的啟停次數(shù)。tj為單位樓層運(yùn)行時間，pl為每響應(yīng)一次外呼電梯的運(yùn)行樓層數(shù)。

平均候梯時間與電梯運(yùn)行狀態(tài)關(guān)系如式（4）。

ci為從電梯運(yùn)行到結(jié)束當(dāng)前待分配外呼的每一次的啟停次數(shù)，pj為最長運(yùn)行樓層數(shù)，w為電梯外呼數(shù)量。

由上兩組公式可以得出，電梯的平均候梯時間與最長候梯時間之間存在關(guān)系，根據(jù)實(shí)際研究對象的功能性能測試，便可以求出兩者關(guān)系，并且符合一個長期的預(yù)測功能。

根據(jù)灰色系統(tǒng)預(yù)測狀態(tài)量數(shù)值即最長候梯時間與其對應(yīng)的平均乘梯時間，利用Matlab中的cftool工具箱［11］即可求解平均候梯時間AWT與當(dāng)前的最長候梯時間a關(guān)系如式（5）所示。

表1 單部電梯典型運(yùn)行電梯狀態(tài)量

表2 灰色系統(tǒng)預(yù)測電梯狀態(tài)量

電梯的最長乘梯時間與電梯運(yùn)行參量的關(guān)系如式（6）所示。

其中ca為最后一個內(nèi)呼信號響應(yīng)結(jié)束后的啟停次數(shù)，pa為最后一個內(nèi)呼信號響應(yīng)結(jié)束后經(jīng)歷的樓層數(shù)。

電梯的平均乘梯時間與電梯運(yùn)行參量關(guān)系如式（7）所示。

cai為電梯運(yùn)行到每一次內(nèi)呼信號響應(yīng)的啟停次數(shù)，paj為每次響應(yīng)完內(nèi)呼的電梯的運(yùn)行樓層數(shù)。

由此可知，電梯平均乘梯時間可由電梯最長乘梯時間決定，針對研究的對象進(jìn)行參數(shù)測試，可根據(jù)表1的狀態(tài)量與表2的灰色系統(tǒng)預(yù)測值用Matlab中cftool工具箱擬合獲得平均乘梯時間ART與最長乘梯時間b的關(guān)系如式（8）所示。

3.3 權(quán)重求解

式（1）中 w1、w2、w3權(quán)重求解，需要利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求出每部電梯的隸屬度函數(shù)值，再反向推倒求解平均候梯時間、平均乘梯時間、總的啟停次數(shù)所占隸屬度函數(shù)中權(quán)重。

通過表3模糊規(guī)則表和圖2隸屬度函數(shù)規(guī)則，確定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系，最終得出的隸屬度函數(shù)值。具體過程如下：

表3 模糊規(guī)則表

圖2 電梯隸屬度函數(shù)規(guī)則

將所有計算出來的AWT，ART，EC輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中建立聯(lián)系，然后經(jīng)過模糊規(guī)則的運(yùn)算后，得到 k1，k2，k3，得到最終的隸屬度函數(shù)的值為k=k1+k2+k3。利用k與輸入的AWT，ART，EC進(jìn)行多目標(biāo)關(guān)系求解，即將多組k、AWT、ART、EC帶入到上述關(guān)系式中，反推獲得w1、w2、w3。

4 四層模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電梯群控算法驗(yàn)證

為檢驗(yàn)電梯的隸屬函數(shù)求解的正確性，隨機(jī)選取電梯運(yùn)行的狀態(tài)，并與隸屬度函數(shù)中的AWT、ART做誤差統(tǒng)計分析，結(jié)果如圖3、圖4所示，驗(yàn)證了算法指標(biāo)的正確性。

圖3 AWT誤差統(tǒng)計分析圖

關(guān)于隸屬度函數(shù)應(yīng)用于兩部6層電梯驗(yàn)證情況如表4所示，由調(diào)度結(jié)果可驗(yàn)證隸屬函數(shù)的最優(yōu)性。

圖4 ART誤差統(tǒng)計分析圖

表4 三部六層電梯調(diào)度結(jié)果驗(yàn)證

5 PLC程序?qū)崿F(xiàn)

5.1 面向?qū)ο蠼Y(jié)構(gòu)化編程

圖5 三部電梯群控結(jié)構(gòu)框圖

多部電梯群控采用結(jié)構(gòu)化編程方式［12］實(shí)現(xiàn)：先采用面向?qū)ο缶幊谭绞剑?3］實(shí)現(xiàn)單步電梯轎廂邏輯，包括上下行、開關(guān)門、加減速等控制，單步電梯轎廂邏輯可復(fù)用至多部電梯；進(jìn)一步開放每部電梯的呼叫表，包括上行外呼表，下行外呼表，內(nèi)呼叫表，呼叫表記錄每一樓層的呼叫信息，通過呼叫表可生成轎廂上執(zhí)行表，下執(zhí)行表；最后通過模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法計算出最優(yōu)分配后，以外呼請求形式更新至對應(yīng)電梯呼叫表。PLC程序結(jié)構(gòu)如圖5所示。

5.2 狀態(tài)總量求解

隸屬度函數(shù)求解前提是獲取電梯狀態(tài)總量，狀態(tài)總量計算復(fù)雜且計算量大，需要進(jìn)行窮舉推算，通過構(gòu)造可變響應(yīng)閉環(huán)的形式，可發(fā)揮PLC［14］運(yùn)算優(yōu)勢，提高效率。

5.2.1 可變響應(yīng)閉環(huán)

電梯響應(yīng)完所有呼叫最大的運(yùn)行軌跡可定義為一個完整的閉合圓環(huán)，即最大響應(yīng)閉環(huán)。最大響應(yīng)閉環(huán)是以轎廂當(dāng)前所在樓層為閉環(huán)起點(diǎn)和終點(diǎn)，上行狀態(tài)則閉環(huán)方向?yàn)椋浩瘘c(diǎn)→上頂點(diǎn)→下頂點(diǎn)→終點(diǎn)，下行狀態(tài)：起點(diǎn)-下頂點(diǎn)-上頂點(diǎn)-終點(diǎn)。

通過五表（上行外呼表，下行外呼表，內(nèi)呼叫表、上執(zhí)行表，下執(zhí)行表）求出當(dāng)前電梯所有呼叫中最高層的呼叫和最底層的呼叫，作為閉環(huán)上頂點(diǎn)和下頂點(diǎn)，判斷出閉環(huán)的長度。

圖6 可變響應(yīng)閉環(huán)示例

大多情況轎廂運(yùn)行不是一個完整的閉合軌跡，閉環(huán)起點(diǎn)和終點(diǎn)位于不同位置。這里仍然構(gòu)造一個響應(yīng)閉環(huán)，這個閉環(huán)是可變的，因最高層和最底層呼叫樓層而長度不同，因轎廂當(dāng)前樓層不同而位置不同，響應(yīng)閉環(huán)可以不閉合，甚至為一條直線。下面舉例說明構(gòu)造思路。

如圖7左圖所示，閉環(huán)結(jié)構(gòu)中，當(dāng)電梯處于睡眠狀態(tài)，隨機(jī)一個外呼，電梯響應(yīng)閉環(huán)結(jié)構(gòu)，運(yùn)行軌跡為一條直線，響應(yīng)閉環(huán)構(gòu)造時將閉環(huán)下頂點(diǎn)，上頂點(diǎn)，終點(diǎn)置于同一點(diǎn)。

圖7右圖中，當(dāng)轎廂響應(yīng)到頂點(diǎn)時，可能會出現(xiàn)轎廂當(dāng)前位置不屬于下一個響應(yīng)閉環(huán)范圍，此時需以最近的路徑將轎廂運(yùn)行到響應(yīng)閉環(huán)內(nèi)。

圖7 閉環(huán)結(jié)構(gòu)調(diào)整特例

5.2.2 計算狀態(tài)總量

當(dāng)EGCS中每部電梯性能相同時，可根據(jù)響應(yīng)閉環(huán)內(nèi)的呼叫表計算狀態(tài)總量。對響應(yīng)閉環(huán)內(nèi)的呼叫表按照閉環(huán)方向計算求出啟停次數(shù)和運(yùn)行樓層數(shù)。啟停時間等于啟停次數(shù)與單位啟停時間的乘積，運(yùn)行時間等于運(yùn)行樓層數(shù)與單位樓層運(yùn)行時間的乘積，啟停時間與運(yùn)行時間和即為響應(yīng)時間，變換之后可求出AWT，ART，EC。

5.3 調(diào)度算法及結(jié)果分配

計算出每一部電梯的狀態(tài)總量后，依據(jù)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法計算出每一部電梯的隸屬函數(shù)值［15］，然后按照規(guī)定好的規(guī)則對隸屬函數(shù)值進(jìn)行比較擇優(yōu)。

由隸屬函數(shù)值比較之后得出最優(yōu)的調(diào)度方案，將對應(yīng)的外呼進(jìn)行分配得出每一部電梯的呼叫表。每一個外呼僅能分配給一部電梯，此時分配的外呼是根據(jù)當(dāng)前轎廂狀態(tài)預(yù)判出最佳的運(yùn)行邏輯［16］。

由于人為因素的影響，轎廂不會完全按照預(yù)判出的響應(yīng)閉環(huán)運(yùn)行，多部電梯在響應(yīng)過程中不可避免地會發(fā)生響應(yīng)沖突，為解決沖突問題，采用更新呼叫表機(jī)制。EGCS的外部呼叫總表包含每一部電梯自身的外呼叫表，分配機(jī)制采用每一個呼叫只會分配給一部電梯，沖突現(xiàn)象會反映到呼叫總表上，用呼叫總表更新每一部電梯的呼叫表可以有效發(fā)現(xiàn)并且解決沖突現(xiàn)象。

6 結(jié)語

通過對實(shí)際電梯對象的研究，根據(jù)具體電梯進(jìn)行模糊規(guī)則定義與網(wǎng)絡(luò)建立，計算出電梯的實(shí)際隸屬函數(shù)，通過Matlab仿真測試與實(shí)際情況檢驗(yàn)，驗(yàn)證結(jié)果說明電梯調(diào)度原則的準(zhǔn)確性。提出基于PLC的可變閉環(huán)編程方式實(shí)現(xiàn)調(diào)度機(jī)制，降低了算法實(shí)現(xiàn)難度。根據(jù)上述模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)度規(guī)則的機(jī)制增強(qiáng)了對不同EGCS性質(zhì)的針對性，能夠?qū)崿F(xiàn)任意系統(tǒng)的調(diào)度。

同時，本文所提出的四層模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以應(yīng)用于以下建模與仿真應(yīng)用，用以解決有針對性的工程應(yīng)用實(shí)例，減小成本誤差。

1）實(shí)現(xiàn)n部n層電梯調(diào)度，解決電梯層數(shù)已知條件下編程的局限性。

2）對于任意系統(tǒng)內(nèi)部相關(guān)聯(lián)，內(nèi)部變量關(guān)系未知，系統(tǒng)具有特殊性。利于預(yù)測規(guī)劃系統(tǒng)狀態(tài)。

3）優(yōu)化編程實(shí)現(xiàn)過程，減小編程難度。

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Elevator Group Control A lgorithm Research and Control Program Im p lementation Based on Fuzzy Neural Network w ith Four-layer Structure

XU Yingjie1PAN Tingzhe1HU Zhinan2HUANG Jingshan1
（1.School of Aerospace Engineering，Xiamen University，Xiamen 361005）（2.College of Physical Science and Technology，Xiamen University，Xiamen 361005）

TP301.6

10.3969/j.issn.1672-9722.2017.09.015

2017年3月3日，

2017年4月5日

青年科學(xué)基金項目“發(fā)展適用于腫瘤細(xì)胞實(shí)時快速拉曼成像的光譜信號處理方法”（編號：21503171）資助。

許英杰，男，碩士，工程師，研究方向：工業(yè)控制，電子電路。潘廷哲，男，研究方向：電機(jī)控制，嵌入式開發(fā)。胡志男，女，研究方向：電子信息科學(xué)與技術(shù)，電子電路。黃景山，男，研究方向：機(jī)械裝備，智能制造。