摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-17页 |
1.1 课题的背景与研究目的及意义 | 第11-12页 |
1.2 国内外电梯群控技术的研究现状 | 第12-15页 |
1.2.1 国内外电梯群控系统的研究现状 | 第12页 |
1.2.2 国内外电梯控制算法的研究现状 | 第12-14页 |
1.2.3 PLC在电梯控制领域里的研究现状 | 第14页 |
1.2.4 变频器在电梯控制领域里的研究现状 | 第14-15页 |
1.3 课题主要内容及论文结构安排 | 第15-17页 |
第2章 电梯群控系统理论分析 | 第17-25页 |
2.1 电梯的分类和结构 | 第17页 |
2.2 电梯群控系统特性 | 第17-20页 |
2.3 电梯群控系统的性能评价指标 | 第20-23页 |
2.3.1 时间评价指标 | 第20-21页 |
2.3.2 能耗评价指标 | 第21-22页 |
2.3.3 乘客状态评价指标 | 第22页 |
2.3.4 乘客容忍度指标 | 第22-23页 |
2.4 本章小结 | 第23-25页 |
第3章 电梯群控系统的结构设计 | 第25-35页 |
3.1 电梯群控系统方案的设计 | 第25-26页 |
3.1.1 电梯群控系统结构设计 | 第25页 |
3.1.2 电梯群控系统工作流程 | 第25-26页 |
3.2 单部电梯控制器的设计 | 第26-27页 |
3.2.1 电梯控制系统组成 | 第26-27页 |
3.2.2 电梯控制系统工作流程 | 第27页 |
3.3 电梯群控系统变频器的设计与实现 | 第27-28页 |
3.3.1 变频器的结构和原理 | 第27-28页 |
3.3.2 变频器的设计 | 第28页 |
3.4 电梯群控系统PLC设计 | 第28-31页 |
3.4.1 PLC的结构 | 第28页 |
3.4.2 PLC的工作原理 | 第28-30页 |
3.4.3 PLC的设计 | 第30-31页 |
3.5 电梯PLC程序设计 | 第31-33页 |
3.5.1 电梯群控系统程序设计原理 | 第31-32页 |
3.5.2 电梯单梯控制流程设计 | 第32-33页 |
3.6 本章小结 | 第33-35页 |
第4章 神经网络电梯群控的设计与实现 | 第35-49页 |
4.1 电梯群控系统的多目标控制 | 第35-38页 |
4.1.1 办公大楼的交通模式 | 第35-36页 |
4.1.2 电梯群控评价函数权值的确定 | 第36-37页 |
4.1.3 电梯群控系统评价函数的设计 | 第37-38页 |
4.2 BP神经网络的基本原理 | 第38-40页 |
4.2.1 人工神经网络算法简述 | 第38-39页 |
4.2.2 BP神经网络算法的训练流程 | 第39-40页 |
4.3 基于BP网络的电梯群控网络模型的建立 | 第40-43页 |
4.4 神经网络的训练及结果分析 | 第43-48页 |
4.4.1 神经网络训练数据 | 第43页 |
4.4.2 BP神经网络的训练和测试 | 第43-47页 |
4.4.3 仿真结果分析 | 第47-48页 |
4.5 本章小结 | 第48-49页 |
第5章 粒子群优化BP网络电梯群控的设计与实现 | 第49-59页 |
5.1 粒子群算法的基本原理 | 第49-50页 |
5.1.1 粒子群算法简介 | 第49页 |
5.1.2 粒子群算法数学原理 | 第49-50页 |
5.1.3 粒子群算法流程 | 第50页 |
5.2 粒子群优化BP神经网络的电梯群控设计 | 第50-53页 |
5.3 基于粒子群优化的神经网络算法在电梯群控中的实现 | 第53-58页 |
5.3.1 粒子群优化BP神经网络的训练和测试 | 第53-57页 |
5.3.2 仿真结果分析 | 第57-58页 |
5.4 本章小结 | 第58-59页 |
第6章 电梯群控系统仿真 | 第59-65页 |
6.1 系统仿真条件 | 第59-60页 |
6.1.1 电梯仿真参数 | 第59页 |
6.1.2 仿真条件 | 第59-60页 |
6.2 电梯群控系统仿真实现 | 第60-63页 |
6.3 电梯群控系统仿真结果分析 | 第63-64页 |
6.4 本章小结 | 第64-65页 |
结论 | 第65-67页 |
参考文献 | 第67-71页 |
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第71-73页 |
致谢 | 第73-75页 |
附录 | 第75-79页 |
附录A | 第75-79页 |