三菱的AI群控系统是优化客户服务的理想电梯系统的关键部分。我们提供了两个基本型,他们所提供的广泛的专有功能满足了各种类型大楼的需求。
∑A|-22系统
本系统的设计是针对安装3-4台电梯的中、低层大楼
∑AI-2200系统
本系统的设计是针对安装3-8台的大型楼宇。它满足了大楼一整天的动态交通条件以及高峰运载时间的承运要求。
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专家系统和模糊逻辑
AI群控系统的大脑采用了智能型专家系统,结合了实践知识和电梯群控专家的经验。该信息储存于系统内存的“知识数据库”中。通过该数据库,以及应用1F-THEN判断逻辑监视和分析各种交通条件,使每台电梯的运行效率最大化。三菱在电梯控制系统中应用模糊逻辑使之能够通过不完全数据和模糊逻辑智能技术进行判断。评估结果应用于轿厢分派以改善整体服务。

心理等候时间评估
该评估功能是三菱从乘客等候电梯的心理开发出的技术:乘客等候电梯到达的烦躁心理与实际等候时间的平方成正比。电梯分派响应厅门召唤是基于评估结果而作出的。除了预测等候时间以外,评估功能还考虑直达响应厅门召唤、电梯分派以后的运行时间、当前轿厢负载以及其他因素等的系数分集。轿厢分派是根据总体因素考虑来响应厅门召唤的。

神经元交通客流分析
操作方式根据每天大楼里交通状况改变而作出变化,主要是早晨、中午和晚上。∑AI-2200系统采用神经网络系统实时认知交通流模式。精确认知优化了操作方式的选择和取消。每个区域交通流量是通过进出乘客数量的基本交通数据来认知的(通过测量轿厢负载来估算)。

电梯分配调整
∑AI-2200系统应用精确算法来改进大楼每个楼层的平均等候时间,在上班、下班和中午的交通高峰期控制分派到或停泊到拥挤楼层的电梯数量。算法涵盖了电梯服务的环境,电梯操作的条件,以及交通密度和流量等等。

动态规则设置优化系统
利用理想规则设置的电梯控制(轿厢分派)该系统采用神经网络技术预测电梯交通。根据交通预测,高速RISC(精简指令集计算机)运行实时模拟并选择优化规则,设置采用理想化规则设置完成轿厢分派。下述图例显示了一个早晨高峰时段选择规则设置的例子。根据大楼交通条件,每隔几分钟设置理想的规则,提升运输效率。
每次规则设定后的性能结果