随着信息时代的到来,人们迎来了电梯的智能化.科技以人为本,电梯智能化不仅是在概念上缩短人们的候梯时间,减少能量损耗,更多的考虑到乘客的心理候梯时间,以及可以影响乘客心理的诸多因素,并对即将要发生的情况作出评价和决策.目前电梯群控系统的一个理想方向是如何采用优化的控制策略来协调多台电梯的运行,提高电梯的运输效率和服务质量,它的管理系统主要采用了专家系统、模糊理论、神经网络等方法进行控制.该课题主要是针对电梯群控系统中控制策略的优化方法,评价指标等进行研究,以期获得适合电梯群控和协调的最优控制.所使用的方法是神经网络与模糊控制相结合.利用全面衡量电梯群控系统运行的满意度函数,通过控制相应的三个评价指标,可以使电梯群控系统相互协调达到较为优化的运行结果.并且通过计算机仿真,验证了这种控制方法的可行性和优越性,取得了重要的理论和应用研究成果.通过对电梯群控系统和上述方法的深入了解,我们可以得出这样一个结论:将模糊控制的神经网络法运用到电梯的群控系统中是可行的,而且是必要的.该文的主要内容与成果如下:首先,对该课题所研究的对象—电梯群控系统进行概述,指出电梯群控系统的一般实现方法,常规评价指标以及人工智能的梯群监控系统的应用.第二,研究了模糊控制理论中模糊隶属函数与概率统计的关系,提出了将模糊控制领域中较为常用的模糊统计法应用在电梯群控系统中,实现了模糊建模的简化.第三,采用模糊统计法建立了三个模糊隶属度函数,通过给定数据拟合其分布模型,从而得到该模糊集的隶属函数,并获得其模糊曲线图.第四,建立了单梯平均等待时间优化神经网络,通过采集的一些数据进行系统仿真,得出各部电梯响应厅层召唤的响应时间值,仿真结果表明这种策略是可行的.最后,通过某金融大厦的实际电梯交通的数据,对电梯群控系统的模糊神经网络控制方法进行仿真,并对得出的控制曲线加以分析.结果表明,这种模糊控制技术与神经网络有机结合的智能控制方法是一种理论合理,实施性较强的控制方法.该课题是国家自然科学基金课题的一个组成部分,用仿真结果验证了应用模糊控制理论在电梯群控系统中的可行性,也为弥补国内电梯群控系统在智能控制研究领域上的不足提供了一定的依据.