随着高层智能化建筑的快速发展,人们对建筑物内的电梯提出了越来越高的要求。为了提高电梯的输送能力和服务质量,电梯的控制已经由单台电梯的控制发展为多台电梯的协调控制,即电梯群控。如何实现电梯群控,正越来越成为人们关注的重要课题。由于电梯交通客流的随机性以及电梯群控系统的多目标性、不确定性、非线性、扰动性和信息的不完备性等因素,无法建立被控对象的精确模型。模糊控制技术在解决这些问题上具有很大的优势,它不需要建立所求解问题的精确数学模型,而是根据相关知识进行分析、计算和推理,能够简化许多复杂的问题。所以应用模糊控制技术能够很好的解决电梯群控系统(EGCS)中所出现的问题。论文简要介绍了模糊控制技术在EGCS中的应用研究现状及其目前存在的问题,分析了将模糊控制技术应用到EGCS中的可行性和必要性。对模糊电梯群控系统的整体结构和大楼电梯交通的客流分布状况进行了详细的分析,并将大楼交通构成和客流交通强度作为模糊推理的输入变量,建立了客流交通模式识别的规则库。并分两步总结出19条规则共9种交通模式,采用Max-Min方法进行模糊推理可以识别出当前的交通模式。针对传统群控电梯的综合评价系统中存在的不足,构建了更加合理的评价电梯调度目标的综合评价函数。将平均候梯时间少、平均乘梯时间少、长候梯率低、能耗少等4个评价指标的加权平均值作为评价函数,并根据不同的交通模式调整加权系数,通过厅层呼叫信号的最终分配实现不同交通模式下电梯群的优化调度控制。本文对4个评价指标的模糊推理过程进行了详细的分析研究,主要确定了新的输入变量隶属函数,并建立了各评价指标模糊推理规则库。同时就各评价指标的可信度与输入变量之间的关系用MATLAB进行了仿真,分析表明各输入量变化能更好地反映四个评价指标的模糊推理输出值,也进一步验证了输入变量的有效性和模糊推理的正确性。最终,对本文设计的模糊电梯群控调度算法与遗传算法、最小等待时间算法和最短距离算法进行了MATLAB仿真实验对比。在同等仿真环境条件下,通过3个仿真案例分析可以表明在一定时间段内到达客流人数、电梯层数和台数都改变的情况下,该调度算法优于其他的几个算法,通用性和可扩展性强。仿真结果验证了本文算法能更好的实现电梯群的优化控制,充分说明了基于模糊控制的电梯群控算法的有效性和可行性。