Hệ thống điều khiển mờ nhóm thang máy KS. đặng quang thạch Bộ môn Điều khiển học - ĐH GTVT Túm tt: Nhúm thang mỏy c nh ngha l tp hp gm 3 thang mỏy tr lờn t gn nhau trong cựng mt to nh. H thng iu khin nhúm thang mỏy thc hin chc nng phi hp hot ng cỏc thang mỏy nhm ti u hoỏ hot ng h thng theo cỏc ch tiờu nh ti thiu hoỏ thi gian i trung bỡnh ca hnh khỏch hoc ti thiu hoỏ cụng sut tiờu th ca h thng. Bi bỏo ny trỡnh by phng ỏn ng dng lý thuyt m a ra cỏc quyt nh phõn cụng phc v cỏc cuc gi theo ch tiờu ti thiu hoỏ thi gian i trung bỡnh ca hnh 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. 1. Khỏi quỏt v h thng iu khin m nhúm thang mỏy H thng iu khin m nhúm thang mỏy gii thiu trong bi bỏo ny thc hin cỏc chc nng c bn sau: Xỏc nh ch vn hnh ca nhúm trờn c s phõn tớch cỏc tham s thng kờ ca dũng hnh khỏch n h Lnh phõn cụng TRNG THI HOT NG B IU KHIN NHểM THANG MY DềNG HNH KHCH CSG CV CA Ch lm vic hin ti Kh nng ỏp ng cỏc yờu cu trong tng lai c trng thng kờ dũng hnh khỏch V trớ hin ti cỏc cabin c lng thi gian i Hỡnh 1. thống, 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 TP S , TP M , TP L 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 Hình 2. Hình 3. Hình 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 CAPOS i (Cabin Position): mô tả sự phân bố của các cabin theo chiều cao của toà nhà. Giá trị các đầu vào CAPOS i 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 (P k = 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) , (1) 0Min = ∑ − = −= 1NoE 0K K NoF).1NoF(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 CAPOS i được tính theo biểu thức (2). ∑ − ≠ = += 1NoE iK 0K K K i i NoF.PNoF.fCAPOS (2) Sau đó CAPOS i được mờ hoá như minh hoạ trong hình 5. Giá trị các đầu ra CV i 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 CV i 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) + CV i (Corerability): đầu ra của bộ điều khiển mờ CV Các đầu ra của HCA là các biến S i (i = 1 N) biểu diễn khả năng thang máy thứ i được phân công phục vụ yêu cầu đang xet. 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 CV k = Max(CV 1 , CV 2 , , CV NoE ). 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. . Hệ thống điều khiển mờ nhóm thang máy KS. đặng quang thạch Bộ môn Điều khiển học - ĐH GTVT Túm tt: Nhúm thang mỏy c nh ngha l tp hp gm 3 thang mỏy tr lờn t gn nhau. SMALL Thang máy thứ k sẽ được phân công nếu CV k = Max(CV 1 , CV 2 , , CV NoE ). Hình 6. 5. Kết quả Hệ thống điều khiển nhóm thang máy có cấu trúc như trình bày trong bài báo. 3. Hình 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