随着人们时间观念的增强,对电梯群控性能要求越来越高。传统的“最小等待时间”群控策略性能较差。专家系统、神经网络、模糊推理等人工智能技术在电梯群控的应用是当前的研究热点。本课题研究了基于模糊推理的群控电梯交通模式识别以及派梯策略,设计了上位机实现派梯策略、每部电梯一台PLC控制器的实现方案,上位机采用C++编程语言。主要完成的工作:(1)基于模糊推理的交通模式识别。剖析了描述客流特征的交通变量,分析了不同时段客流交通模式的特点,设计交通模式识别的离散模糊推理器。编写了实现程序,测试表明,能够准确识别当前交通模式。(2)基于模糊推理的电梯群控策略。根据电梯群控系统的特性,建立电梯群控系统目标函数。以建立的目标函数为基础设计基于模糊推理的电梯群控策略,包括输入变量的计算、输入变量的模糊化、制定模糊规则、模糊推理和解模糊。编写了实现程序,测试表明能够达到群控期望目标。(3)电梯群控系统的实现。设计电梯群控系统的总体方案,上位机实现交通模式识别和派梯等功能,下位机实现信号采集和电梯运行控制。定义上下位机通信协议、编写上位机管理程序和上、下位机通信程序。(4)电梯模型中的应用测试。采用实验室电梯模型,对系统进行调试。首先修改调试单部电梯程序,实现基本功能;调试上位机与下位机之间的通信,按协议实现信号传输;系统调试,上位机运用群控策略采集乘客信息,实现呼梯、派梯、运行的三部电梯群控。