基于模糊控制的载客电梯群控方法

随着现代化城市的高速度发展,电梯的需求量越来越大,电梯群控系统（EGcs）的分析与设计问题也越来越突出,控制系统变得十分复杂庞大。为达到合理调度的目的,设计了一个综合评价函数来衡量电梯群拉系统的运行。通过控制相应的四个程度函数（平均等待时间、平均乘梯时间、长时间候梯率和能量消耗）,达到乘客满意,系统节能的目的。论文最后对所设计的电梯群控算法进行计算机仿真,仿真结果验证了算法的可行性。     

高层建筑群控电梯应急疏散调度算法的研究

高层建筑的电梯不仅能够用于正常的客流运输,而且也能够在应急情况下用于紧急疏散.文章将电梯的应急疏散作用纳入电梯群控系统,提出静态分区与基于模糊控制的多目标优化算法结合的调度方法.介绍了高层建筑应急疏散的特点以及算法的思想,并通过仿真试验验证了算法的有效性.     

基于 MCGS 监控的智能电梯群控系统设计

电梯为当今社会高层建筑人流和物流的输送提供了便利条件,智能电梯群控系统已经广泛应用到人们生活的方方面面,近些年,全国各地陆续发生电梯伤亡事故,针对这些问题。提出了一种基于MCGS监控的智能群控电梯系统设计,利用三菱的可编程逻辑控制器和变频调速技术,来达到系统运行可靠性高,抗干扰性强;利用北京昆仑通态自动化软件科技有限公司的MCGS监控智能电梯群的运行,实现了多电梯高效运行,对电梯的平稳性和安全性进行改善。     

基于冒泡法的电梯群控策略研究

针对目前普遍使用的模糊电梯群控算法不具备学习功能、有些规则无法确定等问题,提出了一种基于冒泡排序的电梯群控算法,并对比运用两种不同算法对电梯控制器进行编程后的仿真实验结果 .结果证明：相比模糊群控算法,冒泡排序群控算法可显著减少用户候梯时间及电梯群运行总距离,提高电梯的使用效率.     

基于最小候梯时间调度原则的电梯群控技术研究

高层建筑是现代城市建设的标志,而电梯则是人们出入高层建筑的交通工具。合理的群控调度技术能够在电梯安全和舒适运行的情况下,缩短候梯时间。以六部十层电梯模型为控制对象,基于最小候梯时间的调度原则,进行了PLC控制程序的设计,并通过仿真软件验证了其可行性。     

基于粒子群算法的移动机器人模糊逻辑控制

本文设计了一个模糊逻辑控制器以解决差速移动机器人轨迹跟踪的非线性问题;在此基础上使用粒子群优化算法解决模糊控制中隶属度函数边界优化的问题。将经过优化后的控制效果与未经优化的控制效果进行对比,仿真结果表明,经过粒子群算法优化后的模糊控制系统的跟踪误差更小,展现出更好的跟踪效果。     

电梯群控节能增效方案设计

利用施耐德实验室所提供的器材,设计了一套完整的电梯群控装置,并实现了高层楼宇的智能电梯群控制系统。解决方案的重点在于设计出控制算法,使之既能够最大限度地满足用户的需求,同时减少能耗,实现效率的最大化。论述了其设计思路,基于实际使用提出了设计准则,根据性能评价指标(平均候梯时间、平均乘梯时间、电梯能耗等)优化算法。实验结果表明,该系统获得了较理想的性能指标,具有一定的市场实用价值。     

基于混合遗传算法的模糊车间调度问题

该文介绍了模糊流水车间调度问题，在此基础之上设计了一个解决该问题的混合遗传算法——嵌入多点最速下降法的遗传算法（GDA），将其与各种算法进行了仿真比较，论证了其有效性。     

基于Petri网的电梯群控系统设计

众多的电梯群控系统设计解决方案仅仅基于某一具体功能模块,少有整体系统设计.为此,本文使用Petri网建模工具给出了电梯群控系统的有效模型.该模型除了整体设计外,包括程序设计流程概要建模和局部功能细化,以及电梯低高速的切换和根据交通模式切换不同停留模式的实现细节.最后用S-不变技术、可达标识图等对模型进行了验证.     

基于PLC的群控电梯教学仿真设备监控系统

应用先进的PLC技术和现场总线技术,建立群控电梯的N∶N网络通信,采用智能软件包Kingview来完成群控电梯监控系统设计,设计出主监控界面和报警记录窗口,完成对群控电梯的实时控制、监控和调度,实现群控电梯的智能控制.     

基于N∶N网络的电梯实训装置群控系统

提出了基于N:N网络的电梯群控系统设计方案,对3～8部电梯组成的梯群实施统一管理与监控.为了验证设计的可行性,在实验室内搭建了3部模型电梯,经试验测试,在数字量和开关量2种模式下都可以满足群梯控制的要求,并实现了群梯系统的计算机监控.     

基于模糊神经网络控制的供热系统

提出了一种基于神经网络控制的供热系统,采用经典的前向3层神经网络对fi模拟,并根据监测点的历史供暖数据进行网络训练。使用本控制系统对某小区的2008年的供热系统进行仿真控制,并与该年实际供热结果进行比较,结果表明其系统供热效率明显提高,节约能耗效果显著。     

基于模糊神经网络PID控制的打捆机控制系统设计

为实现打捆机工作过程中秸秆喂入量随机具行驶速度变化的精准控制。采用由模糊控制、神经网络和PID组合算法构成的控制系统实现对打捆机捡拾喂入量的精确控制,用电子皮带秤对喂入量实时检测,以实测值与设定值的误差和误差变化率作为输入量并进行模糊化处理、确定隶属函数并通过模糊推理和反模糊化生成输出量作为控制系统的调控因子,采用RBF神经网络调控模糊控制过程,以梯度下降算法对网络加权系数、基宽向量和中心向量进行调整。田间试验结果表明该控制系统可以将喂入量误差控制在±5%之内,且对机具速度控制响应速度较快。模糊神经网络PID控制模式具有控制精度高、抗干扰能力强、收敛速度快等特点,为打捆机控制系统的发展提供了一种方法。     

基于遗传算法和神经网络的倒立摆控制系统

以单级倒立摆为对象,介绍了一种融合遗传算法的神经网络控制方法。该方法采用以多层前馈神经网络作为遗传搜索表示方法的思想,以神经网络为基础,用遗传算法来学习神经网络的权系数,既保留了遗传算法的强全局随机搜索能力,又具有神经网络的鲁棒性和自学习能力。仿真结果证明:遗传算法和神经网络的结合,可兼有神经网络广泛映射能力和遗传算法快速全局收敛等性能。     

基于模糊神经网络的多电机同步控制技术

针对多电机同步驱动伺服系统因不同电机特性、不平衡扭矩等因素引起的同步偏差问题,以数控机床双电机驱动系统为研究对象,以提高机床加工精度为目标,对双电机同步控制方法展开研究。传统PID控制参数无法自动调节,只能在特定工况实现最优控制。基于此,利用模糊规则推导神经网络的权重系数,实现系统参数满足不同作业条件下的需要。为验证算法的先进性,分别对传动轴的进给速度、控制电机的输入电流以及传动轴的位置误差进行仿真分析和测试。研究结果显示,与传统控制方法相比,本控制算法可有效实现从动电机对主动电机的跟随,减小两个传动轴的同步误差,从而大大提高工件的加工精度,抗干扰能力强,为多电机同步控制理论的研究提供一定参考。     

开关磁阻电机的神经网络模糊直接转矩控制研究

为在简化开关磁阻电机控制系统结构的同时又能使其具有较快的转矩响应速度,提出一种适用于开关磁阻电机直接转矩控制的神经网络模糊推理控制方案,用神经网络定子磁链观测器取代传统的定子磁链观测器,采用模糊控制算法设计逆变器开关状态选择器,利用MATLAB对系统2种不同控制方法的仿真实验结果进行比较．通过比较发现,本文的控制方法转矩、转速、磁链响应快、脉动小,具有优良的稳定跟踪性能和动态响应。     

无刷直流电机直接转矩神经模糊控制研究

为简化无刷直流电机控制系统结构的同时又能使其具有较快的转矩响应速度,提出一种适用于无刷直流电机直接转矩控制的神经网络模糊推理控制方案,用神经网络定子磁链观测器取代传统的定子磁链观测器,采用模糊控制算法设计逆变器开关状态选择器。利用MATLAB对系统两种不同控制方法的仿真实验结果进行比较,通过比较得出,本文的控制方法转矩、转速、磁链响应快、脉动小,具有优良的稳定跟踪性能和较快的动态响应,具有一定的工程研究价值。     

基于改进的模糊神经网络算法的微互动平台设计

基于改进的模糊神经网络算法进行微互动平台设计,调整模糊神经系统网络的结构和参数以建立信息搜索引擎模型,生成时间序列来提取校园的数据信息,提取结果作为设计微互动平台的基础,由此可以使慕课平台给用户提供个性化的服务,提高用户浏览的有效性和便利性。     

基于模糊神经网络分类算法的绩效考核评聘策略研究

当前全国各高校都在进行绩效工资改革,但在如何评判教师业绩方面,没有统一的标准。如何将对教师业绩的评价机制与各高校自身的发展目标紧密地联系起来,与我国教育事业的发展目标有机地结合起来,充分调动广大教师从事教育和科研的积极性,是绩效工资改革成败的关键。本文在绩效工资考核评定策略方面进行了研究,将计算机人工智能机器学习领域的模糊神经网络分类算法引入到绩效工资考核评定策略中来,以期在各项绩效工资考核指标间客观公正地分配权重系数,从而为制定出具有说服力的绩效工资考核评定策略提供支持。