當今，智能化大樓每天層次不窮的出現，高層建筑也是如此，因此，人們對電梯的服務質量要求也就越來越高，傳統的單臺電梯已經達不到人們的需要和交通需求，為了讓人們等候的時間不再那么漫長，同時也是節能，安裝一個數量的且能對電梯進行優化控制也就成為了一個需要解決的問題。想法解決這個問題，電梯群控系統也就應運而生了。電梯群控制的工作特點是運用比較完善的控制系統進行一對多控制，也就是一個電梯群控系統控能同時控制多臺電梯進行工作，這樣工作效率得到大大的提高，服務的質量也就提高了。然而也出現了一個問題，那就是人們需要越來越多的電梯，因此電梯群控系統暴露出來的問題也越來越受人們的關注。電梯群控系統有四個特點：隨機性、非線性、不確定性和控制目標多樣性。電梯群控系統網絡越來越復雜和龐大的原因就在于此，再按照原來落后的控制技術就無法滿足現狀人們對電梯群控系統的要求了。然而現在人工智能控制技術越來越完善和先進，人們研究電梯控制系統的動態特性就可以采用專家形同，神經網絡和模糊控制技術，從而使電梯控制群系統的效率大大提高。
一、應用于電梯群控系統中的專家系統
從20世紀60年代便出現了專家系統，它是人工智能應用方面的一個部分，而且還是比較成熟的一部分，其許多方法和概念也被引入到了控制領域，取得了很好的發展的應用，主要有數據庫、知識庫、知識獲取、推理機和解釋部分組成。知識獲取主要是獲取大量科學知識和專家在這方面的經驗。知識表達能非常清晰的表達專家的知識和思維，從而形成的那些有用的規律被知識庫吸收。數據庫中把專家系統目前的一些用戶使用情況的結果存入當中中，例如：每一部電梯的乘客數量和位置信號、估計電梯的工作時間以及估計乘客等待的時間等等一些問題。有用人工智能技術在專家系統中的應用，把大量專家的工作經驗集總后進行推理和評判，最后得出最合理的技術解決方案，從而消除了許多以前難以解決的困難，進而使控制系統能夠更加完善的工作，專家系統就是用來解決此類問題的。它是一種把知識和經驗用來進行加工和處理的一種智能系統，也就是完成探索和解決問題的一個工作過程。
二、電梯群控系統的大腦——神經網絡
對于神經網絡的研究已經有相當長的歷史，在1943年數學家Pitts和心理學家McCulloch首次提出了簡單的神經網絡的模型，在此后的幾十年里，神經網絡經歷磕磕碰碰，無容置疑的BP算法、Hopfield在每個行業都有著廣泛的應用，尤為突出的是在電梯群控系統的應用得到了大量專家學者的注意。神經網絡應用于電梯群控系統中是因為它有著非線性、隨機性以及難以建立高精度的數學模型的特點。同時神經網絡學習具有它可以得到最優的輸入—輸出映射通過調整網絡連接權，所以它主要適應于非線性系統和難以建模的系統中。即使隨機性是電梯群控系統的一大特點，但相對于一棟樓來說，神經網絡是有一定的工作周期的，然而在同一時間段中不同周期可能存在相似的工作狀態，群控系統的樣本是周期信息。如果周期足夠小，便能有充足的過程數據來作為學習。
能過識別交通流量的變化是神經網絡在電梯群控系統中最成功的應用。交通流量是用來表達電梯狀態的一個名詞。交通流量是用起點和終點的排隊情況以及乘客數和乘客周期來描述的。不同的線數圖是由不同性質劃分出來的。它比平均候梯和模糊控制時間網絡神經減少了20%的乘客候梯時間，有效的使群聚和長時間候梯的情況減少。
三、應用于電梯群控系統中的模糊控制技術
1965年，模糊集合的概念被美國伯克利加州大學的L.A.Zadeh教授首次提出，用“隸屬函數”描述了中介過程的差異，為模糊性規律提供了很好的數學工具。模糊集合論的思想在隨后的研究中應用在工程控制中，從而形成了這種方法。模糊控制應用于描述的復雜性和要決策的目標相對較多，同時要解決的領域也越來越多，傳統的最優解方法已經難以實現。因此往往一句群控分配的原則就行召喚。
四、應用于電梯群控系統中的模糊神經網絡
1、模糊神經網絡
邏輯推理能力是模糊控制技術的特長，它不僅僅能夠實現精確映射和聯想，而是目前3種控制方法中最好的而且最有實際意義的方法。
由于電梯交通系統中存在不確定性加上生活中對系統復雜程度要求的提高，但又無法知道系統的精確程度，因此模擬理論應運而生，從而很好的解決了這個問題，而且還能夠迅速的處理精確信息與模糊信息，由于加權系數是固定在隸屬函數中的，不能隨著變量的改變而改變，也就是不能進行自主學習。通過環境學習來獲取一定的知識從而改進自身性能是神經網絡的一個最最突出的特點，其學習過程說白了就是改變加權系數的值的過程，使預定目標得以順利的實現。因此把倆種方法結合起來使用，一起運用于神經網絡技術來處理那些模糊的信息，從而解決模糊規則的自動生成，以致有效的發揮了各自的優勢。
2、模糊神經網絡應用于電梯群控系統中
由于電梯交通中存在很多的不確定性，而應用模糊神經網絡就可以很好地預測所出現的問題，以最少的的電梯承載最多的人流，只要的目的是：（1）大限度的縮短人們的候梯時間（2）大限度的雖短人們候梯次數 （3提高到達終點的預報準確率，使乘客的心理壓力減輕；（4）要合理配電梯應答，縮短電梯運送乘客的時間，防止聚堆和忙閑狀況的出現；（5）選擇一種最佳的節約能源模式。
結語
由于不確定性、隨機性、和非線性始終存在于電梯群控系統之中，而且傳統的控制算法控制的目標也是很單一的，完全無法滿足現代乘客對于它們的需要。因此把智能控制系統當中的模糊系統、神經網絡和專家系統已最有效地方式郵寄的集合起來應用到電梯控制之中。從而使電梯群控系統更加成熟，進而服務于全人類。
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