浅谈电梯群控技术发展趋势

电梯群控系统（Elevator Group Control System,简称EGCS）是指在一座大楼内安装多台电梯，并将这些电梯与一个计算机连接起来。该计算机可以采集到每个电梯的各种信号，经过调度算法的计算向每个电梯发出控制指令。总之，EGCS能够根据楼内交通量的变化，对每个电梯的运行状态进行调配，目的是为了达到梯群的最佳服务及合理的运行管理。

传统的群控算法只有一个目标，即最小侯梯时间。在现代高层建筑的一些特定交通模式下，不可能要求每一部电梯能够服务每一个楼层，所以电梯群控系统调度算法的研究有着重要的现实意义。调度算法的实质是在一个变化的环境下的在线调度、资源配置及随机最优控制的优化组合问题。调度算法的实质是对电梯群控系统时间序列性能指标的优化。但优化上述任何一个指标都非常困难。主要原因有系统状态空间非常庞大、系统动态特性伴随着许多不确定性和再指派策略的实施问题。

传统电梯的控制算法致使电梯的运行效率低，容易出现电梯扎堆现象，导致顾客长时间乘梯和长时间候梯，而且电梯的起停次数过多，造成能量浪费。随着智能建筑的出现与发展，作为其子系统的现代化电梯群控系统也必将越来越多地体现出智能控制的特点，把智能控制算法引入电梯群控系统能够较好地解决群控系统目的多样性和系统本身固有的随机性和非线性。现在应用于电梯领域的有以下一些智能控制算法。

专家系统是利用一个或多个专家的知识和经验积累起来进行推理和判断的系统。专家系统主要依靠经验的、尚未形成科学体系的领域专家对系统进行控制。专家系统应用于电梯群控系统始于20世纪90年代。专家系统通过使用标准的程序包来设置原始型电子数据表格，模拟输入交通量，其结果被动地连接到仿真器上，以显示轿厢的运动，并且由连接到交通传感系统的专家系统不断地计算以调整优化轿厢的运动。

总之，多智能技术用于电梯群控系统已引起学术界的重视,它集智能技术方法于一体,使得多种智能技术的集成应用成为可能,并取得了初步的理论成果。将专家系统算法、模糊控制算法、神经网络算法和遗传算法等几种算法有机地结合起来应用于群控电梯的设计中，将是电梯控制发展的潮流。