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《特征加權(quán)模糊聚類在電梯群控中的應(yīng)用.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第29卷第4期2016年7月機電產(chǎn)品開發(fā)與剴新Development＆InnovationofMachinery＆ElectricalProductsV01．29，No．4Jul．，2016文章編號：1002—6673(2016)04—090--04特征加權(quán)模糊聚類在電梯群控中的應(yīng)用趙偉(北京城市學院，北京101306)摘要：為實現(xiàn)群控電梯的智能控制，對衡量電梯效率的平均候梯時間、平均乘梯時間和系統(tǒng)能耗三個變量進行數(shù)據(jù)處理，進而采用特征加權(quán)模糊c均值聚類算法對群控電梯數(shù)據(jù)進行分類。建立上行高峰模式
2、、下行高峰模式、層間交互模式和空閑模式4種標準模式．將新的電梯采集數(shù)據(jù)通過模糊模式識別中貼近度的方法與標準模式相匹配，為后續(xù)的電梯群控提供依據(jù)，此方法與原有的模糊C均值聚類相比，有效改善聚類效果。該算法在某群控電梯模型上進行實驗。取得良好的效果。仿真結(jié)果表明了其有效性。關(guān)鍵詞：模糊聚類；特征加權(quán)；群控電梯；模式識別中圖分類號：TP23文獻標識碼：Adoi：10．3969／j．issn．1002—6673．2016．04．033ApplicationofFeatureWeightedFuzzyClu
3、steringinElevatorGroupControlzHAoWet(BeijingCityUniversity，Beijing101306，China)Abstract：Inordertorcalizetheintelligentcontrolofelevatorgroupcontrol，tomeasuretheefficiencyoftheelevatoroftheaveragewait—ingtime，averagerideladdertimeandenergyconsumptionof
4、thesystemofthreevariablesfordataprocessing，thenthefeatureweightedfuzzyc—meansclusteringalgorithmtoclassifytheelevatorgroupcontroldata，establishedONpeakmode，downpeaktra伍cpatcem，thein-terhyerinteractionmodeandidlemodefourstandardmode，thenewelevatordataa
5、cquisitionbyfuzzypattemrecognitioninclosedegreemethodandstandardpaaemmatching，toprovideabasisforthefollow—upoftheelevatorgroupcontrol，comparedtothismethodandtheoriginalfuzzyCmeansclustering，effectivelyimprovetheclusteringeffect．Thealgorithmistestedont
6、heelevatormodel，andachievedgoodresults．Simulationresultsshowitsvalidity．Keywords：fuzzyclustering；featureweighring；elevatorgroupcontrol；patternrecognition0引言隨著智能樓宇的不斷出現(xiàn)，特別是高層建筑的大規(guī)模建設(shè)，電梯作為垂直運輸?shù)闹匾侄危溥\行效率的高低是評價建筑自動化好壞程度的重要指標之一。同時，良好的派梯策略，能夠減少電梯起、停次數(shù)，對降低電
7、梯能源損耗也具有重要意義。國外的軟件仿真方面文獻相對較少，主要仿真軟件為Elevate．國內(nèi)方面上海交通大學的畢曉亮等【11在分析了群控系統(tǒng)功能和特點的基礎(chǔ)上。重點說明了系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)．開發(fā)了一套采用分布式控制的電梯仿真硬件系統(tǒng)。天津大學的宗群等圓在說明了各種配置參數(shù)的前提下．重點從軟件仿真的角度，對電梯系統(tǒng)各個部件都做了一定的軟件仿真，并指出了電梯群是依客流情況，分幾種修稿日期：2016—04—07作者簡介：趙偉(1983-)，女，北京人，碩士，講師。研究方向智能控制。交通模式交替運行的情況。結(jié)
8、合電梯群控系統(tǒng)的運行特點．為實現(xiàn)群控電梯的智能控制，對衡量電梯效率的平均候梯時間、平均乘梯時間和系統(tǒng)能耗三個變量進行數(shù)據(jù)處理．進而采用特征加權(quán)模糊C均值聚類算法對群控電梯數(shù)據(jù)進行分類。建立上行高峰模式、下行高峰模式、層間交互模式和空閑模式4種標準模式[31。將新的電梯采集數(shù)據(jù)通過模糊模式識別中貼近度的方法與標準模式相匹配．為后續(xù)的電梯群控提供依據(jù)，此方法與原有的模糊C均值聚類相比，有效改善聚類效果。1算法介紹1．1模糊聚類算法模糊聚類算法基本步驟【4】如下：(1)滿足條件：’．'乞
