1 引言

現(xiàn)代城市中高層建筑不斷增多，人們對(duì)垂直交通系統(tǒng)提出更高的要求，即要提高高層建筑輸送效率、減小占地面積，又要節(jié)約能源和減少建筑成本，單轎廂電梯系統(tǒng)已很難滿足高層建筑大客流運(yùn)輸?shù)男枰猍1]。人們開始研究在原有的一條電梯井道內(nèi)一個(gè)電梯轎廂的基礎(chǔ)上，增加井道中電梯的個(gè)數(shù)，即多轎廂電梯[2-3]。隨之而來(lái)的問(wèn)題就是防止多轎廂的碰撞，因此，多轎廂控制系統(tǒng)中防止碰撞問(wèn)題成為當(dāng)今學(xué)者研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一[4]。

由于多轎廂電梯系統(tǒng)在國(guó)際上是剛剛起步，因此對(duì)多轎廂的防碰撞研究還不成熟。文獻(xiàn)[5]應(yīng)用傳感器測(cè)量相鄰兩個(gè)轎廂的距離，當(dāng)此距離小于半個(gè)轎廂身位時(shí)判斷發(fā)生碰撞，使其中一個(gè)轎廂減速，此方法單從硬件方面控制轎廂的運(yùn)動(dòng)，時(shí)效性差且存在一定的誤判率。文獻(xiàn)[6]利用EVALPSN安全驗(yàn)證的方法應(yīng)用于循環(huán)式多轎廂電梯的防碰撞，還沒(méi)有對(duì)單井道多轎廂防碰撞的解決方法。本文研究的重點(diǎn)就是對(duì)兩轎廂的運(yùn)動(dòng)規(guī)律進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，對(duì)系統(tǒng)的模型進(jìn)行理論研究。針對(duì)單井道雙轎廂系統(tǒng)，由于系統(tǒng)輸入變量的復(fù)雜性和模糊性，提出了徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法[7-8]以及安全度判別準(zhǔn)則的控制方法，有效的防止轎廂的碰撞。

2 多轎廂安全距離模型

2.1多轎廂運(yùn)動(dòng)學(xué)描述

單井道雙轎廂防碰撞系統(tǒng)基本組成與功能如圖1所示。通過(guò)硬件系統(tǒng)檢測(cè)轎廂運(yùn)行環(huán)境，進(jìn)而獲得轎廂的基本信息，防碰撞系統(tǒng)需要辨識(shí)能力，確定各狀態(tài)參數(shù)對(duì)轎廂運(yùn)行情況的影響，把檢測(cè)到的變量作為輸入，通過(guò)數(shù)據(jù)處理獲得相應(yīng)的相對(duì)關(guān)系[9]。最后通過(guò)執(zhí)行機(jī)構(gòu)，根據(jù)處理結(jié)果，采取相應(yīng)的措施，比如報(bào)警，制動(dòng)等。

圖1多轎廂電梯防碰撞系統(tǒng)的組成

圖2單井道多轎廂工作運(yùn)行

圖3單井道雙轎廂防碰撞工作流程

圖4RBF訓(xùn)練誤差和神經(jīng)元數(shù)量關(guān)系

圖5RBF訓(xùn)練誤差圖

根據(jù)輸入向量的樣本數(shù)據(jù)，隨機(jī)選取16組數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，再將原函數(shù)輸入與之對(duì)比，得出仿真圖6和圖7。

圖6本文算法預(yù)測(cè)碰撞概率

圖7RBF預(yù)測(cè)值和真實(shí)值誤差

5結(jié)論

針對(duì)多轎廂電梯防碰撞問(wèn)題，提出了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的防碰撞數(shù)學(xué)模型。通過(guò)在建模過(guò)程中對(duì)幾個(gè)關(guān)鍵參數(shù)的設(shè)計(jì)與確定，再結(jié)合安全度判別準(zhǔn)則，能夠保證多轎廂電梯無(wú)碰撞的安全運(yùn)行。在MATLAB環(huán)境下進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效性，能根據(jù)不同的安全值實(shí)施制動(dòng)報(bào)警等措施。但由于多轎廂系統(tǒng)的復(fù)雜性以及受客觀因素的影響，需要對(duì)具體實(shí)驗(yàn)進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化，為多轎廂的運(yùn)行提供更高的保障。