特征加權(quán)模糊聚類在電梯群控中的應(yīng)用.pdf

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1、第29卷第4期2016年7月機(jī)電產(chǎn)品開發(fā)與剴新Development＆InnovationofMachinery＆ElectricalProductsV01．29，No．4Jul．，2016文章編號(hào)：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(xué)院，北京101306)摘要：為實(shí)現(xiàn)群控電梯的智能控制，對(duì)衡量電梯效率的平均候梯時(shí)間、平均乘梯時(shí)間和系統(tǒng)能耗三個(gè)變量進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，進(jìn)而采用特征加權(quán)模糊c均值聚類算法對(duì)群控電梯數(shù)據(jù)進(jìn)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(biāo)準(zhǔn)模式．將新的電梯采集數(shù)據(jù)通過模糊模式識(shí)別中貼近度的方法與標(biāo)準(zhǔn)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(jìn)行實(shí)驗(yàn)。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(shí)別中圖分類號(hào)：TP23文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)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(yùn)輸?shù)闹匾侄?，其運(yùn)行效率的高低是評(píng)價(jià)建筑自動(dòng)化好壞程度的重要指標(biāo)之一。同時(shí)，良好的派梯策略，能夠減少電梯起、停次數(shù)，對(duì)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(xiàn)相對(duì)較少，主要仿真軟件為Elevate．國內(nèi)方面上海交通大學(xué)的畢曉亮等【11在分析了群控系統(tǒng)功能和特點(diǎn)的基礎(chǔ)上。重點(diǎn)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(xué)的宗群等圓在說明了各種配置參數(shù)的前提下．重點(diǎn)從軟件仿真的角度，對(duì)電梯系統(tǒng)各個(gè)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(yùn)行的情況。結(jié)

8、合電梯群控系統(tǒng)的運(yùn)行特點(diǎn)．為實(shí)現(xiàn)群控電梯的智能控制，對(duì)衡量電梯效率的平均候梯時(shí)間、平均乘梯時(shí)間和系統(tǒng)能耗三個(gè)變量進(jìn)行數(shù)據(jù)處理．進(jìn)而采用特征加權(quán)模糊C均值聚類算法對(duì)群控電梯數(shù)據(jù)進(jìn)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(biāo)準(zhǔn)模式[31。將新的電梯采集數(shù)據(jù)通過模糊模式識(shí)別中貼近度的方法與標(biāo)準(zhǔn)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