Hệ thống điều khiển nhúm thang mỏy thực hiện chức năng phối hợp hoạt động cỏc thang mỏy nhằm tối ưu hoỏ hoạt động hệ thống theo cỏc chỉ tiờu như tối thiểu hoỏ thời gian đợi trung bỡnh củ
Trang 1Hệ thống điều khiển mờ nhóm thang máy
KS đặng quang thạch
Bộ môn Điều khiển học - ĐH GTVT Túm tắt: Nhúm thang mỏy được định nghĩa là tập hợp gồm 3 thang mỏy trở lờn
đặt gần nhau trong cựng một toà nhà Hệ thống điều khiển nhúm thang mỏy thực hiện chức năng phối hợp hoạt động cỏc thang mỏy nhằm tối ưu hoỏ hoạt động hệ thống theo cỏc chỉ tiờu như tối thiểu hoỏ thời gian đợi trung bỡnh của hành khỏch hoặc tối thiểu hoỏ cụng suất tiờu thụ của hệ thống
Bài bỏo này trỡnh bày phương ỏn ứng dụng lý thuyết mờ để đưa ra cỏc quyết định phõn cụng phục vụ cỏc cuộc gọi theo chỉ tiờu tối thiểu hoỏ thời gian đợi trung bỡnh của hành khỏch
Summary: Elevator group is known as a set of three or more elevators working
together in a building Elevator group control systems have to manage elevator groups
to optimize system operation In this paper, operation optimum means that average waitting time and/or consuming power is minimum
This paper describes the plan which uses fuzzy logic controler to assign hall call instructions to one of elevators in the group so that average waiting time is minimum.
khiển mờ nhúm thang mỏy
Hệ thống điều khiển mờ nhúm thang
mỏy giới thiệu trong bài bỏo này thực hiện
cỏc chức năng cơ bản sau:
• Xỏc định chế độ vận hành của nhúm trờn cơ sở phõn tớch cỏc tham số thống kờ của dũng hành khỏch đến hệ
Lệnh phõn cụng
TRẠNG THÁI HOẠT ĐỘNG
BỘ ĐIỀU KHIỂN
NHểM THANG MÁY
DềNG HÀNH KHÁCH
CA
Chế độ làm việc
hiện tại yờu cầu trong tương laiKhả năng đỏp ứng cỏc
Đặc trưng thống kờ
dũng hành khỏch Vị trớ hiện tại cỏc cabin
Ước lượng thời gian đợi
Hỡnh 1
Trang 2thống, chức năng này được thực hiện bởi
bộ suy luận mờ CSG (hình 1)
• Dự đoán khả năng đáp ứng của hệ
thống đối với các yêu cầu có thể đến trong
tương lai gần trên cơ sở tham chiếu đến
chế độ hoạt động và trạng thái hiện hành
của hệ thống Chức năng này được thực
hiện tại bộ suy luận mờ CV (hình 1)
• Quyết định phân công thực hiện
một yêu cầu theo hướng tối thiểu hóa thời
gian đợi trung bình Chức năng này được
thực hiện bởi bộ điều khiển HCA (hình 1)
2 Bộ suy luận mờ CSG (Control
Strategy Geration)
Dữ liệu đầu vào của bộ suy luận CGS
là các đặc trưng thống kê của dòng hành
khách đến hệ thống, các đặc trưng này
được biểu diễn bằng các biến ngôn ngữ
sau:
+ UTP (Up Traffic): số lượng yêu cầu
đi lên trong một đơn vị thời gian
+ DNT (DowN Traffic): số lượng yêu
cầu đi xuống trong một đơn vị thời gian
+ CITP: Mức độ tập trung của dòng
hành khách, là tỷ số của số hành khách
đến tầng đông nhất trên tổng số hành
khách đến hệ thống
+ DOTP: Mức độ phân tán của dòng
hành khách, là tỷ số giữa số hành khách
đi khỏi toà nhà trừ số hành khách đi ra từ
tầng đông nhất trên tổng số hành khách
ra khỏi toà nhà
Giả sử số yêu cầu đến hệ thống trong một đơn vị thời gian thống kê được là NoQ, khi đó miền giá trị của UTP và DNT
là các tập mờ TA – Traffic Amount (hình 2)
Các biến ngôn ngữ CITP, DOTP có thể nhận các giá trị TPS, TPM, TPL trong các tập
mờ TP – Traffic Percentage (hình 3)
Biến đầu ra là MODE (hình 4) xác định chế độ hoạt động của thang máy, biến này
có thể nhận các giá trị sau:
+ UP (Up): ở chế độ này thang máy chủ yêu chuyển động theo chiều lên + DN (Down): ở chế độ này thang máy chủ yếu chuyển động theo chiều xuống
+ BT (Business Time): ở chế độ này
tỷ lệ giữa số yêu cầu theo chiều nên và theo chiều xuống là ngang nhau.Tập các luật hợp thành của CSG được định nghĩa
để có thể phát hiện chế độ vận hành hiện tại của hệ thống trên cơ sở phân tích các đặc trưng thống kê của dòng hành khách Tập luật này được chia thành 3 nhóm tương ứng với 3 chế độ vận hành của hệ thống, dưới đây là một số luật trong nhóm
có liên quan tới chế độ UP:
If UPT is TA L and DNT is TA S and CITP
is TP L and DOTP is TP M then MODE is UP
If UPT is TA L and DNT is TA S and CITP
is TP L and DOTP is TP L then MODE is UP
Đầu ra của CSG sẽ là một đầu vào
Trang 3Hình 5.
Hình 4
của bộ điều khiển CV
3 Bộ điều khiển CV (Corerability)
CV có nhiệm vụ tính toán khả năng
đáp ứng các yêu cầu trong tương lai của
hệ thống khi giả thiết rằng cabin thứ i
được phân công phục vụ yêu cầu đang
xét CV có các đầu vào sau:
+ MODE: là kết quả đầu ra của bộ
điều khiển CSG
+ Các đầu vào CAPOSi (Cabin
Position): mô tả sự phân bố của các cabin
theo chiều cao của toà nhà Giá trị các đầu
vào CAPOSi phụ thuộc vào vị trí mới của
cabin i và vị trí hiện tại của các cabin còn
lại
Giả sử toà nhà có NoF tầng và
hệ thống có NoE thang máy, P
Chức năng của HCA là phân công các cuộc gọi tầng cho một thang máy cụ thể trên cơ sở xử lý các thông tin đầu vào sau:
k (Pk = 0 NoF-1) là vị trí của cabin thang máy
thứ k Khi đó miền xác định các tập mờ
CAPOS là [Min,Max] Trong đó Min, Max
được tính theo công thức (1)
0
=
−
=NoE 1
0 K
K
NoF )
1 NoF ( Max
Với giả thiêt có tín hiệu gọi cabin từ
tầng thứ f và cabin thứ i được phân công
phục vụ yêu cầu này, khi đó đầu vào
CAPOSi được tính theo biểu thức (2)
≠
=
+
i
K 0 K
K K i
i NoF P NoF
Sau đó CAPOSi được mờ hoá như
minh hoạ trong hình 5
Giá trị các đầu ra CVi được xác định theo các luật có dạng:
If MODE is UP and CAPOS i is LOW then CV i is LARGE
If MODE is UP and CAPOS i is MIDDLE then CV i is MEDIUM
If MODE is UP and CAPOS i is HIGHT then CV i is SMALL
Đầu ra CVi là một đầu vào của bộ điều khiển HCA
4 Bộ điều khiển HCA (Hall Call Assignment )
+ HCWT (Hall Call Waiting Time ): Khoảng thời gian để cabin chuyển động từ
vị trí hiện tại đến tầng có tín hiệu gọi, khoảng thời gian này được xác định bằng phương pháp ước lượng căn cứ vào các thông tin cơ bản như: độ dài quãng đường, tốc độ chuyển động của cabin, chế
độ ưu tiên, độ dài hàng đợi v.v Giá trị của HCWT được biểu diễn bằng các tập mờ
WT (hình 6) + CVi (Corerability): đầu ra của bộ điều khiển mờ CV
Các đầu ra của HCA là các biến Si (i = 1 N) biểu diễn khả năng thang máy thứ
i được phân công phục vụ yêu cầu đang
Trang 4xet Giá trị các đầu ra được xác định trên
cơ sở thực hiện các luật có dạng:
If HCWTi is SMALL and CVi is LARGE
then Si is LARGE
If HCWTi is MEDIUM and CVi is
MEDIUM then Si is MEDIUM
If HCWTi is LARGE and CVi is SMALL
then Si is SMALL
Thang máy thứ k sẽ được phân công
nếu CVk = Max(CV1, CV2, , CVNoE)
Hình 6
5 Kết quả
Hệ thống điều khiển nhóm thang máy
có cấu trúc như trình bày trong bài báo
này cho kết quả trong mô phỏng rất khả
quan Trong cùng điều kiện làm việc, thời
gian đợi trung bình của hành khách khi
lệnh phân công được tạo ra bởi bộ điều
khiển mờ thường chỉ bằng 1/2 thời gian
đợi trung bình khi các lệnh phân công được đưa ra một cách ngẫu nhiên Hình 7
và 8 là kết quả mô phỏng hệ thống gồm 3 thang máy làm việc trong toà nhà 4 tầng với dòng hành khách là đại lượng ngẫu nhiên có phân phối Poison, cường độ trung bình là 6 người/phút Trong truờng hợp hệ thống hoạt động ngẫu nhiên (hình 7) thời gian đợi trung bình tính đến cuối thời gian
mô phỏng là 15 s Trường hợp có điều khiển (hình 8) thời gian đợi trung bình là 8s
Tµi liÖu tham kh¶o
[1] Mitsubish, Ltd, Japan, (1992), Group supervisory system of elevator cars based on neural network, Japan Patent, 4-32472
[2] Hitachi, Ltd, Japan, (1992), The fuzzy elevator group supervisory system, Japan
Patent, 2- 52872
[3] Hitachi, Ltd, Japan, (1981), Group supervisory system of elevator cars, United
States Patent, 4, 244, 450
[4] C B Kim, K A Seong, H Lee-Kwang,
(1995), A fuzzy approach to elevator group control system, IEEE Trans, Syst Man Cybern.,
25, 5
[5] C B Kim, K A Seong, H Lee-Kwang,
(1996), Design and Implementation of FEGCS: Fuzzy Elevator Group Control Systems, Proc
IEEE, 109-113 ¡
Hình 8
Hình 7
