为了实现电梯最大程度的节能,建立了一种基于电网、太阳能、蓄电池、超级电容器、回馈能量等混合能源管理的电梯集成控制节能系统模型。运用基于混沌系统的模糊神经网络预测控制策略,对节能系统中各能量间的DC/DC控制模块开关变量参数进行预测控制,实现混合能源的合理自动调配和综合利用。在典型工况下,运用Matlab软件对模糊神经预测控制算法进行仿真。仿真结果表明,该控制策略能够满足电梯混合能源节能系统集成控制要求,达到节能降耗的目的自动化仪表》第37卷第3期2016年3月充分利用电梯自身再生能量和绿色能源的基础上，设计了一种基于电网、太阳能、蓄电池、超级电容器、混合能源节能系统-数控滚圆机滚弧机张家港电动液压滚圆机滚弧机折弯机回馈能量等混合能源管理的电梯集成控制节能系统，其控制模型原理图如图1所示。图1基于混合能源电梯集成控制节能系统原理图通过对电梯载荷流特性分析研究，依据电梯载荷流变化情况，本文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.gunyuanji.name以及电网、太阳能、蓄电池、超级电容和回馈能量等各种能量的存储状态，运用基于混沌系统的模糊神经网络预测控制策略，对混合能源管理系统中电网、太阳能、蓄电池、超级电容器和回馈能量间的DC/DC控制模块开关变量参数进行预测控制。该方法实现了电网、太阳能、蓄电池、超级电容和回馈能量等混合能量之间合理自动调配和综合利用，从而实现电梯最大程度的节能。2模糊神经网络预测控制系统模型电梯作为一个多变量、强耦合的非线性系统，其运行负载与电梯垂直运动具有无规则及不确定性。因此，电梯可认为是一种混沌系统。近年来，模糊神经网络在智能控制、模糊决策、专家系统、模式识别等领域发挥了重要作用，其理论、模型、算法和应用技术一直是这些领域的重要研究课题［8］。能量控制流程图如图2所示。图2电梯混沌系统的能量控制流程图根据电梯混合能源管理系统集成控制的特点，应建立一种预测控制系统模型［9］，对系统的运行情况进行预测，便于分析系统的目标动态变化。结合模糊神经网络在混沌系统智能控制方面的优点，本文建立了基于模糊神经网络的电梯混沌系统预测控制模型。对图2中的模糊处理及神经网络模块，采用神经网络来实现0阶T混合能源节能系统-数控滚圆机滚弧机张家港电动液压滚圆机滚弧机折弯机本文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.gunyuanji.name