In this thesis, two approaches for EGCS(Elevator Group Control System) are proposed based on fuzzy logic. First, an important weighting factor to schedule the EGCS is studied and a fuzzy model is proposed. A two-stage fuzzy model is proposed to determine the neighborhood-weight with the aid of expert knowledge. Second, an FEGCS(Fuzzy Elevator Group Control System) is designed and implemented on an on-board system. A fuzzy classifier of the passenger traffic in buildings and a fuzzy inference engine to assign hall-calls to suitable elevators are proposed.
Elevator Group Control Systems(EGCS) are the control systems that man-age multiple elevators systematically in order to transport the passengers efficiently. The EGCSs assign hall-calls to elevators in response to passenger's calls. Many factors such as arriving time, capacity of elevator and position of other elevators are considered to optimize performance. In this thesis, three typical optimization targets(average waiting times, the percentage of passengers waiting more than 60 seconds, and power consumption) are observed. The importance of optimization targets is defined interactively by the building manager in modern EGCS.
First, the property of the neighborhood-weight of the conventional EGCS is studied and optimized by the proposed fuzzy model. The neighborhood-weight which determines the load biases of elevators is a control parameter closely related to the system performance. This paper proposes a method based on a fuzzy model to determine the neighborhood-weight. The proposed method uses a two-stage fuzzy inference model that is built by the study of neighborhood-weight properties and expert knowledge. The proposed method shows more desirable results than the conventional method in simulations that use real traffic data.
Second, an FEGCS is designed and implemented to generate the assignment strategy and to assign hall-calls by predefined optimization targets. This thesis shows overall structure of the proposed FEGCS and procedure of hall-call assignment. The control strategy of FEGCS is made by using the classification of the passenger traffic and system manager's requirements, and the hall calls are assigned to suitable elevators by the generated control strategy. The FEGCS shows desired result by the pre-defined optimization target which is defined by the system manager. The FEGCS that was commercialized by a corporation shows better results than the conventional method does.
본 논문에서는 엘리베이터 군관리 시스템에 퍼지로직을 적용하는 두가지 방법을 제안한다. 우선 엘리베이터 군관리 시스템에 있어서 중요한 가중치 중의 하나인 정지호출 평가치(area-weight)에 대한 고찰과, 이를 결정하기 위한 퍼지 모델을 제안한다. 이 퍼지 모델에서는 전문가의 지식에 의해서 두단계의 퍼지모델을 사용하였다. 두번째로 빌딩 내부에서 승객이 움직이는 형태를 분류하는 분류기와 승객의 홀부름에 대해서 적당한 엘리베이터를 할당하는 홀부름 할당 알고리즘을 퍼지추론을 사용하여 처리하는 퍼지엘리베이터 시스템을 설계하여 온보드 시스템에 구현하였다.
엘리베이터 군관리 시스템은 한 건물에서 여러대의 엘리베이터를 효과적으로 관리 함으로써 승객의 수송 효율을 높이는 시스템이다. 엘리베이터 군관리 시스템에서는 승객이 가고자 하는 방향에 해당하는 홀부름 버튼을 누르면, 그 홀부름에 대해서 가장 적합한 엘리베이터를 선택하여 서비스 하도록 한다. 이때 효과적으로 엘리베이터를 할당하기 위해서는 엘리베이터가 그 층에 도착하는데 걸리는 시간, 엘리베이터의 잔여 용량, 엘리베이터 들의 위치관계 등이 고려된다. 본 논문에서는 평균대기시간, 60초이상 기다린 사람의 비율, 전력소모등 세가지 일반적인 요소들을 고려하였다. 또한 이들 요소에 대해서 중요도를 설정할 수 있도록 시스템을 설계하였다.
우선, 전통적인 엘리베이터 군관리 시스템의 정지호출 평가치에 대해서 전문가의 지식을 고려하여 최적화 할 수 있는 퍼지 모델을 제안 하였다. 정지호출 평가치는 엘리베이터 군관리 시스템의 성능에 중요한 영향을 미치는 변수로서 엘리베이터가 정지할 위치 근처에서 홀부름이 발생한 경우에 그 엘리베이터가 할당되기 쉽도록 하는 성질을 가지고 있다. 제안된 방법은 두단계의 퍼지 인퍼런스를 사용한다. 본 논문에서 제안된 방법은 실제 승객 교통량을 사용하여 시뮬레이션 한 결과에서 기존의 시스템 보다 향상된 성능을 보인다.
두번째로, 관리자에 의해서 설정된 성능평가의 중요도에 따라서 엘리베이터 군관리 시스템을 제어하는 퍼지 엘리베이터 군관리 시스템을 설계하고 구현 하였다. 본 논문에서는 퍼지 엘리베이터 군관리 시스템의 전체적인 구조와, 중요한 부분인 운영 전략을 수립하는 부분과 홀부름 할당을 하는 부분을 수행하는 퍼지 전문가 시스템을 제안한다. 운영전략을 수립하는 부분에서는 승객의 교통량을 8가지 종류로 분류하고 이에따라서 홀부름 할당에 사용할 변수들을 초기화 한다. 홀부름 할당에서는 퍼지 인퍼런스를 통해서 지정된 최적화 목표에 따라 적정한 엘리베이터를 승객들에게 할당한다. 퍼지 엘리베이터 군관리 시스템은 현재 상업화되어 시장에서 기존의 시스템 보다 향상된 성능을 보이고 있다.
