信息化时代的到来,推动了智能建筑的发展。人们对电梯的服务质量也提出了越来越高的要求,单台电梯己经不能满足建筑物内的交通需要,合理安装多部电梯成为首选,因此出现了电梯群控系统(Elevator Group Control System,简称EGCS)。电梯群控系统与一个中央控制器(计算机)联接,采集每个电梯的运行信息,并向各电梯发送控制信号并统一调配,达到提高电梯的整体服务质量、减少能耗的目的。电梯系统的群控所要解决的是一个复杂的,具有非线性、不确定性的多目标随机系统的决策问题,将模糊控制,神经网络和实时化嵌入式系统结合处理电梯群控问题成为业内研究的重点。本论文从电梯的动态特性入手,对电梯变量、电梯群的交通特性进行分析。根据不同的控制期望,制定相应的目标函数和约束方程。在对传统算法仔细剖析后,将目前应用范围广泛的算法逐一比较,得出其优势和劣势,然后提出了FCMAC(Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller,模糊小脑模型关节控制器)的群控算法,并给出数学证明和计算方法。模糊神经的群控方法以平均等待时间、能量损耗和各台电梯服务时间均等为主要的评价函数,在确保候梯人和乘梯人的满意度的基础上,有效的控制了电梯的耗能。FCMAC方法能根据客流变化的实时状况,综合考虑电梯的运送能力和乘客的等待使用时间,对较为复杂的系统能很快的做出反应而且支持在线学习。电梯实时性要求很高,对扩展接口日益增加。在硬件设计上以TI出品DSP(数字处理芯片)TMS320F2812为核心,实现了RS-232,RS-485,RS-422的串口连接、USB口连接和DSP电源稳定性的设计,并且为将来的通信接口留有扩展的可能性。