Buradasınız

ASANSÖR SİSTEMLERİNİN SONRAKİ DURAK KATI PROBLEMİNE SİNİR AĞLARI UYGULAMASI

NEURAL NETWORKS APPLICATION IN THE NEXT STOPPING FLOOR PROBLEM OF ELEVATOR SYSTEMS

Journal Name:

Publication Year:

Keywords (Original Language):

Abstract (2. Language): 
According to the rapid population growth, it is inevitable to the use of the elevator in high-rise building. The research involves that the investigation of the control systems of elevator and the classical control systems for the optimum design of elevator besides the control systems that use PC technology by the demand waiting from elevators. The next stopping floor problem of elevator system is stated that given a single car system with a known position, direction commitment and seperatly registered up and down landing calls as inputs find the NSF as an output ofthe network. In this study, artificial neural network is using to determine the next stopping floor (NSF) in a lift control unit, and the method applied to the elevator traffic control were also determined. Normalized system performance figure according to interfloor demand from simulation runs proposed neural networks embaded control algorithm is evaluated and compared with other elevator traffic control algorithms such as priority timed fixed sectoring algorithms and dynamic sectoring algorithm.
Abstract (Original Language): 
Hızlı nüfus artışına paralel olarak yüksek katlı binaların ve binalarda asasnör kullanılması kaçınılmaz olmıştur. Asansörlerden beklenen taleplerin artmasıyla, asansör kontrol sistemlerinin detaylı incelenmesi ve optimum asansör tasarımı için klasik kontrol sistemlerinin yanı sıra bilgisayar teknolojisinin kullanıldığı kontrol sistemleri konularındaki araştırmalar yaygınlaşmıştır. Asansör sistemlerindeki sonraki durak katı problemi, tek bir kabinin bilinen konumu, yöneldiği doğrultusu ve ayrı ayrı kaydedilmiş yukarı ve aşağı kat çağrılarının giriş ile sonraki durak katlarının çıkış olduğu problem olarak ifade edilir. Bu çalışmada, asansör kontrol ünitesi içindeki sonraki durak katlarını belirlemede yapay sinir ağları kullanılmış ve asansör trafik kontrolüne bu yöntemin uygulanması ele alınmıştır. Simülasyon sonucu katlararası taleple değişen normalize edilmiş performans oranı elde edilmiş ve sabir sektörlü algoritmalar ve dinamik sektörlü algoritma gibi diğer trafik kontrol algoritmalarıyla karşılaştırılmıştır.
FULL TEXT (PDF): 
29-37

REFERENCES

References: 

[1] Barney G.C., Dos Santos S.M. “Elevator Traffic Anaylsis Design And Control. Peter
Perigrinus Ltd., 1985, 85-146.
[2] Mukherjee A., Deshpande J.M. “Application of Artificial Neural Networks in Structural
Design Expert Systems”Computers&Structures Vol.54, 3, 367-375, 1995.
[3] Mulvney D., Hamdi M., “Real–time Dynamic Scheduling and Its Application to Lift
Systems”, Proceedings of ELEVCON 2002, Elevator Technology 12, IAEE Publ. 2002,
207-216.
[4] Antsaklis P.J. “Neural Networks in Control Systems”, IEEE Control Systems Magazine
Vol.12, 2, 8-10, 1992.
[5] Rumelhart D.E., Hinton G.E., Williams R.J., “Learning Representations by
Backpropagation Errors”, Nature, Vol.13, 533-536, 1986.
[6] Swindells W. “Software for The Computer Control of Lift Systems”, MSc Thesis,
UMIST, 1975.
[7] Closs G.D., “The Computer Control of Passenger Traffic in Large Lift Systems”, PhD.
Thesis, UMIST, 1970.
[8] İmrak C.E., “Asansör Sistemlerinin Trafik Analizi, Dizaynı ve Simülasyonu”, PhD.
Thesis, Inst. Of Sci. & Tech. İTÜ.,1996.
[9] Barney G.C., “Elevator Traffic Handbook Thoery and Practice”, Spon Press, London.
2003, 269-284.
[10] İmrak C.E., “Asansör Kontrol Sistemleri ve Trafik Analizi”, 7.Uluslararası Makina
Tasarımı ve İmalatı Kongresi”, ODTÜ, Ankara, Eylül 1996, 351-361.
[11] Powell B.A., Sirag D.J., Whitehall B.L., “Artificial Neural Networks in Elevator
Dispatching”, Lift-Report, Vol.2, March/April 2001, 14-19.
[12] Sasaki K., Markon S., Nakagawa M., “Elevator Group Supervisory Control Systems
Using Neural Networks”, Elevator World, 1996, 81- 86.
[13] İmrak C.E., Barney G.C., “Application of Neural Networks on Traffic Control”,
Proceedings of ELEVCON’98, Elevator Technology 9, IAEE Publ, 1998, 140-148
[14] Al-SharrifL., “Prdedictive Methods in Lift Traffic Analysis”, PhD. Thesis, UMIST, 1991.
[15] Lloyd J.A., “An Introduction to Artificial Neural Networks”, MSc. Thesis, UMIST, 1990.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com