Разработка средств повышения эффективности автоматизированного управления пассажирскими лифтами на основе имитационного моделирования тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат наук Чжо Чжо Лин

• Чжо Чжо Лин
• кандидат наук
• 2017

Оглавление диссертации кандидат наук Чжо Чжо Лин

Оглавление

Обозначения и сокращения

Введение

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ПАССАЖИРСКИМИ ЛИФТАМИ

1.1 Актуальность задачи автоматизированного управления пассажирскими лифтами

1.2 Особенности функционирования автоматизированных систем управления пассажирскими лифтами на основе микроконтроллеров

1.3 Анализ возможностей применения сенсорных технологий в АСУПЛ

1.3.1 Гироскопические датчики угловой скорости

1.3.2 Датчики линейных ускорений

1.3.3 Датчики давления

1.3.4 Магнитные, фотоэлектрические и инфракрасные датчики

Выводы по главе 1

ГЛАВА 2. МЕТОДЫ РАСЧЕТА ПАРАМЕТРОВ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ПАССАЖИРСКИМИ ЛИФТАМИ

2.1 Представление АСУПЛ в качестве системы массового обслуживания

2.2 Аналитический расчет параметров автоматизированной системы управления пассажирскими лифтами

2.3 Анализ классических стратегий автоматизированного управления лифтами

2.4 Анализ динамических стратегий автоматизированного управления лифтами

2.5 Многокритериальная оптимизация в управлении пассажирскими лифтами

Выводы по главе 2

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА ГИБРИДНОЙ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПАССАЖИРСКИМИ ЛИФТАМИ

3.1 Структура имитационной модели в среде AnyLogic

3.2 Основные классы имитационной модели

3.3 Верификация и графическое представление результатов имитационного моделирования

3.4 Реализация механизма выбора стратегий управления

Выводы по главе 3

ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ГИБРИДНОЙ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПАССАЖИРСКИМИ ЛИФТАМИ

4.1 Используемые в имитационной модели потоки заявок

4.2 Оценка влияния сенсоров на эффективность алгоритмов управления

4.2.1 Учет направленности вызовов

4.2.2 Учет количества пассажиров на этажах

4.2.3 Учет суточного ритма

Выводы по главе 4

Заключение

Список литературы

Приложение 1. Фрагменты программного кода модели

Приложение 2. Свидетельства о регистрации программ

Приложение 3. Акт внедрения

Обозначения и сокращения

АСУПЛ Автоматизированная система управления пассажирскими лифтами

ДС Диспетчерская система

ИСУ Интеллектуальные системы управления

ЛС Лифтовая система

ОУ Объект управления

ПАК Программно-аппаратный комплекс

ПЛК Программируемый логический контроллер

ПО Программное обеспечение

САУ Система автоматизированного управления

СМО Система массового обслуживания

СУ Система управления

ИУС Информационно-управляющая система

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка средств повышения эффективности автоматизированного управления пассажирскими лифтами на основе имитационного моделирования»

Введение

Актуальность проблемы. Современная эпоха развития человеческого общества отличается чрезвычайно широким использованием автоматизированных систем управления. Такое положение дел обусловлено как интенсивным развитием информационных технологий и программных систем для них, так и желанием людей автоматизировать рутинные операции в управлении. Другая тенденция, стимулирующая развитие автоматизированных систем управления, связана с непрерывным усложнением техногенного пространства, обеспечивающего комфортную среду обитания жителям мегаполисов. Управлять такими сложными техническими комплексами в реальном масштабе времени вручную просто невозможно. Необходимо также учитывать, что повышение уровня комфорта жителей сопровождается адекватным повышением потребления энергии, что в условиях ее дефицита стимулирует исследования в области ее экономии во всех без исключения областях.

Одной из таких областей, в которых сейчас происходит активное внедрение современных технологий управления, является лифтовый транспорт. Лифтовые транспортные системы используются в самых разных областях - в промышленности, в складских комплексах, на автостоянках. Они отличаются как функционально, так и конструктивно. Как правило, промышленные лифты используют уникальные системы управления, ориентированные на уникальность условий их эксплуатации.

В отличие от промышленных, пассажирские лифты функционально гораздо однороднее, поскольку их основное предназначение связано с перемещением пассажиров в жилых и офисных зданиях. Точное количество действующих пассажирских лифтов, установленных во всех жилых домах, вряд ли известно, но их во много раз больше, чем промышленных. Поскольку лифты относятся к мощным потребителям энергии, оптимизация работы именно пассажирских лифтов в силу их распространенности, является весьма

актуальной задачей, о чем свидетельствует и большое число публикаций, посвященных этой тематике.

С теоретической точки зрения, пассажирские лифты можно рассматривать, как систему массового обслуживания, где заявки формируются пассажирами, а исполнительными элементами являются один или несколько лифтов. Система управления при поступлении заявок формирует необходимые команды на движение лифтов, используя ту или иную дисциплину обслуживания. Как правило, важнейшим критерием эффективности системы управления выступает уровень затрат энергии. Такой подход вполне применим для управления лифтами в домах с небольшой этажностью, в которых интенсивность потоков заявок невысока. Но кроме снижения уровня потребления энергии, в высотных зданиях не менее важно обеспечивать и высокий уровень качества обслуживания пассажиров, которое в значительной мере определяется временем ожидания лифта.

Эффективная работа лифтов, обеспечение их надежности является одним из ключевых аспектов повышения безопасности жилых и офисных зданий, что обуславливает усложнение автоматизированных систем управления процессом их движения. Поэтому постоянно проводятся научные исследования в области создания все более эффективных систем управления лифтами, а также алгоритмов управления их движением. Весомый вклад в совершенствование систем управления движением лифтов внесли следующие ученые: Шибанов А.П. [1,6], Финг Б. [2], Питерс Р., Мехта П. [3], Чжанру В., Хонгши Л., Хуачжун Ю. [4], Шалыто А.А. [5], Наумов Л.А., Фочн Д.У. и др.

Однако на сегодняшний день не существует оптимального алгоритма управления пассажирскими лифтами, поскольку каждый из них имеет ряд недостатков. В частности существующие алгоритмы не обеспечивают минимальные значения времени ожидания кабины пассажирами на посадочном этаже и перемещения их между этажами при минимальном расходе электроэнергии.

Использование статических стратегий не позволяет гибко реагировать на изменение интенсивности потока заявок, что определяет необходимость поиска новых методов управления, опирающихся на информацию, получаемую от сенсоров.

Таким образом, актуальными являются исследования, направленные на разработку средств повышения эффективности автоматизированного управления пассажирскими лифтами. Для решения проблемы в диссертации предложено использовать имитационное моделирование, позволяющее находить рациональные параметры стратегий управления пассажирскими лифтами и перейти от статического к динамическому многокритериальному планированию.

Цель работы состоит в разработке эффективных средств автоматизированного управления пассажирскими лифтами, обеспечивающих снижение времени ожидания кабины пассажирами на посадочном этаже при одновременной минимизации расхода электроэнергии.

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие основные задачи:

1. Проанализированы методы расчета лифтовых комплексов и принципы функционирования автоматизированных систем управления ими.

2. Проведена оценка применимости различных типов сенсоров в автоматизированных системах управления пассажирскими лифтами.

3. На основе математического аппарата теории массового обслуживания формализована задача управления пассажирскими лифтами.

4. Определены критериальные функции, оценивающие эффективность автоматизированных систем управления пассажирскими лифтами.

5. Разработана имитационная гибридная модель системы управления пассажирскими лифтами.

6. Проведена экспериментальная оценка эффективности предложенной имитационной модели.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются автоматизированные системы управления пассажирскими лифтами.

Предмет исследования составляют методы планирования в системах управления лифтами и оценка зависимости их эффективности от состава сенсоров.

Методы исследования. При решении поставленных задач были использованы положения общей теории систем, теории вероятностей, теории систем массового обслуживания, гибридное моделирование и объектно-ориентированное программирование.

Научная новизна. В диссертации предложены методы оценки эффективности информационно-управляющих систем, обеспечивающих работу пассажирских лифтов. Введены критериальные функции, определяющие как качество обслуживания пассажиров, так и уровень энергопотребления лифтовых механизмов, что позволило рассматривать задачу управления лифтами, как оптимизационную. Разработана и реализована в среде AnyLogic гибридная модель пассажирского лифта, ориентированная на оценку влияния состава сенсоров на эффективность стратегий управления. Модель может использоваться в качестве инструмента, как для анализа эффективности действующих систем, так и для оценки целесообразности внедрения в систему управления новых сенсоров.

Практическая значимость. Предложенная в работе гибридная имитационная модель системы автоматизированного управления пассажирскими лифтами может быть использована для прогнозирования эффективности перехода к динамическим стратегиям, опирающимся на информацию различных сенсоров, имплементируемых в систему управления. Проведенные исследования подтвердили возможность нахождения рациональных параметров управления, обеспечивающих компромисс в системе пассажир-лифт, при изменении интенсивности и характеристик потоков заявок. Повышение точности прогнозных оценок эффективности управления приводит к повышению эксплуатационных характеристик самого объекта управления.

Достоверность полученных результатов и выводов подтверждена корректным использованием общепринятых математических методов, современных технологий моделирования и программирования, сериями проведенных экспериментов.

Внедрение результатов. Разработанная в диссертационной работе модель используется в Технологическом Университете (Республика Союз Мьянма) для оценки проектных решений, а также при изучении курса «Моделирование» на кафедре ВТ МИЭТ.

Результаты, выносимые на защиту.

1. Формализация задачи планирования работы лифтовых систем в виде задачи многокритериальной оптимизации.

2. Структура гибридной имитационной модели системы автоматизированного управления пассажирскими лифтами, позволяющая проводить оценку влияния состава сенсоров на эффективность стратегий управления.

3. Программная реализация имитационной модели в среде AnyLogic.

4. Результаты экспериментальных исследований эффективности предложенной имитационной модели.

Апробация работы. Основные положения диссертации были представлены и обсуждались на 14 международных, всероссийских и межвузовских научных конференциях:

1. XIV Международная телекоммуникационная конференция молодых ученых и студентов «Молодежь и наука». НИЯУ МИФИ, 2010.

2. Микроэлектроника и информатика - 2011. 18-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов. МИЭТ

3. Микроэлектроника и информатика - 2012. 19-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов. МИЭТ, 2012.

4. Современные проблемы фундаментальных и прикладных, естественных и технических наук в современном информационном обществе. 55-я Всероссийская научная конференция МФТИ. МФТИ, 2012.

5. Актуальные проблемы информатизации в науке, образовании и экономике. 5-я Всероссийская межвузовская научно-практическая конференция. МИЭТ, 2012.

6. Микроэлектроника и информатика - 2012. 20-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов. МИЭТ, 2012.

7. VII Международная научно-практическая конференция «Современные информационные технологии и ИТ-образование». МГУ, 2012.

8. XVI Международная телекоммуникационная конференция молодых ученых и студентов «МОЛОДЕЖЬ И НАУКА». НИЯУ МИФИ, 2013.

9. Международная научно-практическая конференция «Перспективы развития науки и образования». Тамбов, 2013.

10. 11-th EAST-WEST DESIGN & TEST SYMPOSIUM (EWDTS 2013), Rostov-on-Don, Russia, 2013.

11. Fifth International Conference on Internet Technologies and Applications (ITA 13), Glyndwr University, Wrexham, North Wales, UK, 2013.

12. МЭС-2014. Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем - 2014. Москва, ИППМ РАН, 2014.

13. Микроэлектроника и информатика - 2014. 21-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов. МИЭТ, 2014.

14. EAST-WEST DESIGN & TEST SYMPOSIUM (EWDTS 2014), Kiev, Ukraine, 2014.

15.7th Advanced Doctoral Conference on Computing, Electrical and Industrial Systems (DoCEIS'16) , Lisbon, Portugal, 2016

16.18th Mediterranean Electrotechnical Conference (MELECON 2016), Limassol, Cyprus, 2016

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 10 тезисов докладов и 8 статей, в том числе 3 в журналах, входящих в перечень ВАК, и 5 работ включены в IEEE Library и Scopus. Получено 2 свидетельства об официальной регистрации программы для ЭВМ.

Структура и объём диссертационной работы. Рукопись диссертационной работы, общим объемом 157 страниц, состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 94 источников и трёх приложений.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ПАССАЖИРСКИМИ

ЛИФТАМИ

1.1 Актуальность задачи автоматизированного управления

пассажирскими лифтами

Современные автоматизированные системы управления пассажирскими лифтами (АСУПЛ) можно рассматривать как совокупность отдельных технических подсистем, разделенных по функциональному назначению и имеющих общее управление [7]. Такое представление упрощает процесс проектирования каждой из них, но требует применения инструментов системного анализа для обеспечения эффективности совместного функционирования. Задачи анализа не ограничиваются только устранением формальных конфликтов между подсистемами, необходимо и оптимизировать их взаимодействие для улучшения функциональности всей системы в целом. Сложность процесса проектирования лифтов существенно повышается, если разрабатываются системы для обслуживания людей. В пассажирских лифтах важнейшей задачей является обеспечение безопасности перевозок, что накладывает отпечаток на используемые технические решения.

Задача автоматизированных систем управления пассажирскими лифтами заключается в управлении процессом перевозки пассажиров между этажами здания. Если рассматривать АСУПЛ как систему массового обслуживания (СМО), то пассажиры формируют вертикально распределенный поток заявок, а их обслуживание возлагается на один или множество лифтов, выступающих в роли обработчиков заявок [8,9]. Качество обслуживания заявок в СМО определяется не только возможностями самих обработчиков, но и грамотной стратегией управления ими [10]. С формальной точки зрения это приводит к тому, что управление пассажирскими лифтами должно сводиться к решению оптимизационной задачи - обеспечению максимального качества обслуживания заявок при

12

минимизации затрат обработчиков. В современных небоскребах первая цель превалирует над второй.

Реализация стратегии управления лифтами возлагается на АСУПЛ, которые построены на базе современных микроконтроллеров и микропроцессоров. Исходным пунктом в процессе разработки эффективных стратегий управления является анализ технических параметров объекта управления и формализация целевой функции. Ниже будут рассмотрены технические особенности лифтовых систем, с точки зрения их возможного влияния на алгоритмы управления.

Сегодня пассажирские лифтовые системы являются одним из наиболее распространенных электромеханических устройств, обслуживающих потребности людей в урбанистическом мире. Их производством и обслуживанием занимаются сотни компаний [11]. Конструкции лифтов разнообразны и постоянно совершенствуются, но основных принципов их работы не так много и связаны они с устройством подъемного механизма. Подъемники лифтов могут использовать:

- зубчатый привод;

- тросовый привод;

- гидравлику;

- магнитный привод.

Конечно, устройство лифта оказывает существенное влияние на всю систему управления, но в большей степени это относится к контролю исполнительных механизмов. А вот стратегии, определяющие реакцию на входные потоки заявок, более инвариантны по отношению техническим моментам [10]. Наибольший интерес у исследователей вызывают лифтовые системы небоскребов, в которых устанавливается более ста различных лифтов, и их стоимость может доходить до нескольких сот миллионов долларов, а кроме того, они занимают до трети площади здания.

Проектировщики АСУПЛ в небоскребах сталкиваются с необходимостью определения оптимального состава оборудования и его характеристик [11,12]. Важнейшими параметрами являются вместимость

13

кабины лифта и скорость его перемещения. На первый взгляд, кажется, что оптимальное решение заключается в установке больших скоростных лифтов. Но именно в этом и заключается противоречивость параметров. Чем больше вместимость кабины, тем больше остановок во время движения она будет совершать, а это приведет к значительному снижению средней скорости перемещения. Установка большого количества небольших лифтов снимет проблему многочисленных остановок, но потребует значительного увеличения площади лифтовой системы. Сложность поиска оптимального проектного решения связана и с жесткими требованиями, например, в США действует норма, согласно которой интервал движения кабины должен быть меньше 30 секунд, а среднее время ожидания пассажира не более 20 секунд. Высокая стоимость площади многоэтажных зданий объясняет необходимость поиска компромисса и высокий интерес исследователей к этой области.

С технической точки зрения современный лифт настолько сложен, что при его проектировании приходится учитывать не только аэродинамику, поскольку скорость движения кабины достигает 20 м/сек, но и необходимость обеспечения барометрической стабилизации параметров воздуха в кабине, высочайший уровень безопасности.

В Японии настолько серьезно относятся к проблеме безопасности лифтов, что в 2008 году построили специальный небоскреб (башня Солэ высотой более 170 метров) для их испытания.

В ближайшем будущем высота небоскребов приблизится к отметке в один километр, и тросовые лифты будут физически не способны обслуживать пассажиров. Им на смену придут магнитные лифты [13], которые работают по принципу поезда на магнитной подушке и смогут поднимать груз на любую высоту.

Подчеркнем еще раз, что, несмотря на существенные конструктивные отличия различных лифтов, их системы управления во многом похожи, поскольку базируются на современных средствах автоматизации управления. Как правило, их основу составляют различные микроконтроллеры,

14

интегрированные в систему управления жизнеобеспечением зданий. Это позволяет исследовать стратегии управления в значительной мере абстрагируясь от конкретной модели лифта.

1.2 Особенности функционирования автоматизированных систем управления пассажирскими лифтами на основе микроконтроллеров

В автоматизированных системах управления пассажирскими лифтами используются три технологии построения контроллеров, обеспечивающих обработку сигналов с датчиков и формирующих логику работы системы.

1. Контроллеры на основе реле (электромеханических переключателей) имеют ограниченную область применения, поскольку обладают низкой надежностью, сложны в эксплуатации и обслуживании.

Релейные схемы используются для управления одиночными лифтами с ручным открыванием дверей в малоэтажных зданиях при скорости кабины до 1 м/с.

К таким объектам можно отнести жилые и промышленные здания с числом этажей не более трёх, небольшие гостиницы, больницы и офисы.

Релейные системы сложно модернизировать, поскольку вся логика работы определяется проводными соединениями и для ее изменения необходимо выполнить новую коммутацию элементов. Исследования, проводимые в этой работе, напрямую не направлены на совершенствование релейных СУ, но при незначительной модернизации элементы динамического управления можно реализовать и в них.

2. Контроллеры на основе дискретных полупроводниковых элементов и интегральных комбинационных схем обладают более высокой надежностью и меньшим энергопотреблением по сравнению с релейными схемами. Они также проще в обслуживании и ремонте. Логика работы таких систем управления определяется на стадии их разработки, и хотя ее значительно легче изменять, по сравнению с релейными схемами, сделать это без остановки управляемой системы невозможно. Проще всего меняется алгоритм управления в системах, использующих ПЛИС. При этом

15

происходит замена действующей микросхемы на новую, прошитую в заводских условиях. Процедура занимает несколько минут.

Контроллеры на дискретных элементах используются для управления, как одиночными лифтами, так и группой из двух лифтов с автоматическим открыванием дверей в зданиях средней этажности (до 12 этажей) при скорости движения кабины до 2 м/с.

К таким объектам можно отнести большинство жилых и офисных зданий.

3. Устройства на основе микропроцессоров и микроконтроллеров сегодня доминируют на рынке АСУПЛ. В системах управления пассажирскими лифтами используют особый тип промышленного компьютера, который чаще называется ПЛК - программируемый логический контроллер. Подавляющее большинство решений используют различные варианты встраиваемых систем благодаря их универсальности и низкой стоимости.

Минимизация числа разъемных соединений обеспечивает высокую надежность и ремонтопригодность микропроцессорных систем управления. Благодаря своей высокой функциональности и универсальности они могут использоваться для управления любыми лифтовыми системами.

Отметим важную особенность микропроцессорных АСУПЛ. Логику их работы определяет не фиксированная коммутация элементов, а выполняемая процессором программа. Это делает возможным оперативно или динамически изменять стратегию управления, опираясь на изменения параметров среды. Основное внимание в диссертации будет уделено вопросам повышения эффективности именно таких систем управления.

Диаграммы состояний (Statechart) широко используются при проектировании различных систем управления и лифтовые не являются исключением. Графически диаграмма состояний представляется в виде графа, вершины которого это состояния объекта управления, а дуги -возможные переходы между ними.

Рис. 1. 1 Диаграмма состояний пользовательской активности

Отличительной особенностью такого подхода является то, что проектировщик заранее определяет все возможные состояния объекта управления и задает условия или правила всех допустимых переходов. Отметим, что введение нового состояния объекта управления требует разработки новой диаграммы состояний.

Рис. 1.2 Диаграмма состояний системы управления Динамическое управление предусматривает изменение условий переходов из одних состояний в другие, в зависимости от параметров объекта управления. Динамика стратегий управления может отражаться на диаграмме состояний в виде множественности связей между состояниями.

На рисунке 1.1 инициатором перехода системы из одного состояния в другое выступает пассажир, а точнее, его команды, которые поступают в устройство управления через этажные или кабинные кнопочные панели.

Диаграмма состояний лифтовой системы, приведенная на рис. 1.2, отражает уже поведение системы управления при наступлении различных событий. На различных этапах инженерного проектирования степень детализации диаграмм состояний может меняться.

На рис. 1.3 представлена логическая схема, реализующая подобные диаграммы состояний в микропроцессорной АСУПЛ. Все основные функции управления осуществляются с помощью ПЛК. ПЛК формирует управляющее воздействие на основе входных сигналов, определяющих состояние объекта: режим работы, сигналы управления операциями, команды из кабины лифта, вызовы от этажных кнопок, сигналы безопасности и защиты, сигналы открывания или закрывания дверей, сигнал выравнивания [16].

Выходные команды системы управления можно разделить на несколько категорий: регистрация, отображение и отмена вызовов с этажей или команд из кабины; определение положения кабины лифта; команды открытия и закрытия дверей; задание направления движения лифта; команды включения и выключения приводов; экстренная остановка кабины.

Рис 1.3 Структурная схема АСУПЛ на основе ПЛК Современные лифты используют множество различных датчиков, обеспечивающих безопасность пассажиров во всех состояниях. Например, датчики положения кабины в шахте предотвращают возможность

несвоевременного открытия дверей, а датчики положения створок дверей кабины и шахты синхронизируют их движение. Двери кабины лифта открываются и закрываются с помощью мотора, датчик его нагрузки сигнализирует о наличии препятствия в проеме двери. Дополнительный оптический датчик блокирует команды управления дверьми при наличии преграды на пути луча.

Кабина лифта приводится в движение посредством тягового двигателя. На каждом этаже, кроме первого и последнего, есть пара индикаторов, отображающих направление движения лифта и семисегментный индикатор, отображающий его текущее местоположение.

Из-за случайного характера времени и места поступающих вызовов, этажей назначения, система управления лифтом является типичной системой управления в режиме реального времени, с произвольной логикой. В качестве ядра подобных систем может быть использован ПЛК Siemens S7-200 CPU226. Функциональность системы будут формировать модули расширения: датчик прибытия, кнопка открытия двери, кнопка закрытия двери, переключатель положения закрытия двери, выключатель положения открытия двери, датчик выравнивания при движении вверх, датчик выравнивания при движении вниз, пожарный переключатель, сенсорная панель кабины, переключатель изменения скорости, семисегментный индикатор. Состав модулей расширения может изменяться в зависимости от назначения лифта.

Программное обеспечение контроллера строится по функционально-модульному принципу, соответствующему диаграмме состояний. Программа включает следующие основные модули:

регистрация этажных вызовов и их отображение;

регистрация команд панели кабины и их отображение;

модуль сигнальной логики;

модуль отмены этажных вызовов;

модуль дисплея места лифта,

модуль выбора этажа;

модуль управления направлением движения; модуль открывания и закрывания двери; модуль технического обслуживания; модуль диспетчеризации.

Передача информации между модулями достигается за счет бита промежуточного регистра ПЛК.

1.3 Анализ возможностей применения сенсорных технологий в АСУПЛ

Автоматизации управления системами жизнеобеспечения жилых и промышленных помещений посвящены многочисленные исследования. Большинство из них опираются на широкое использование интеллектуальных систем сбора и контроля параметров окружающей среды. В сочетании с мощными вычислительными элементами это создает среду, за которой укрепилось название «умный дом» (clever house) [17]. Разработаны прототипы умных домов, в которых различные датчики с помощью как проводных, так и беспроводных технологий, образуют единую сеть. Информация, получаемая от них, используется для выработки управляющих воздействий на элементы инженерной инфраструктуры домов. В [18] представлен один из таких прототипов, состоящий из нескольких спален, гостиной, ванной комнаты, кухни и подсобных помещений. В каждом помещении установлены видео датчики, которые следят за перемещениями людей. Полученные передвижения наносятся на карту дома и используются для предсказания поведения людей и адаптации под них инженерных систем дома. Этот подход может быть распространен и на внешние по отношению к квартире службы, такие как лифты.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Чжо Чжо Лин, 2017 год

Список литературы

1. Программное обеспечение моделирования работы группы лифтов / А.П. Шибанов [и др.] // Промышленные АСУ и контроллеры. 2003. № 8.-С. 42-43.

2. Финч Б. Регулировка компьютеризированных систем управления работой лифтов // Лифт. 2005. №1 [8]. С. 13-29.

3. Питерс Р., Мехта П. Схемы нагрузки пассажирских лифтов //Лифт. 2004. №2 [1]. С. 20-37.

4. Чжанру В., Хонгши Л., Хуачжун Ю. Система текущего контроля состояния лифта в реальном времени // Лифт. 2005. №4 [11]. С. 12-16.

5. Шалыто А.А., Наумов Л.А. Искусство программирования лифта. Объектно-ориентированное программирование с явным выделением состояний // Информационно-управляющие системы. 2003. № 6. С. 38-49.

6. Гунба С.В., Шибанов В.А., Шибанов А.П. Определение типа пассажиропотока в административных зданиях на основе анализа поступающих вызовов и приказов // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2009. № 12. С. 11-15.

7. Егоров К.А. Системы управления пассажирскими лифтами. М.:Стройиздат. 1977. 236 с.

8. Чжо Чжо Лин, Мьинт Тху Сое, Зо Мин Тун. Модель лифта как системы массового обслуживания // XVI Международная телекоммуникационная конференция студентов и молодых ученых «Молодежь и наука»: Тезисы докладов. Ч. 3. М.: НИЯУ МИФИ, 2013. - 236 с. С.137.

9. Лупин С.А., Тан Шейн, Чжо Чжо Лин. Особенности моделирования транспортных систем в условиях конкуренции // Информационные системы и технологии. №3(77), 2013, с. 45-53 (перечень ВАК)

10. Kyaw Kyaw Lin, Sergey Lupin, Roustiam Chakirov, Yuriy Vagapov. Analysis of Lift Control System Strategies under Uneven Flow of Passengers. //

Proceedings of 7th Advanced Doctoral Conference on Computing, Electrical and Industrial Systems (DoCEIS'16), Lisbon, Portugal, (SCOPUS)

11. http://www.dir.antula.ru/production-construction_142.htm

12. Щерба В.Г., Махова И.Д., Кочанов А.А., Коренков А.В., Храмов Д.В. К вопросу размещения пассажирских лифтов при строительстве многоэтажных жилых зданий // Промышленное и гражданское строительство. 2008. № 7. С. 47-48.

13. Михайлов А.В., Шилкин Н.В. Энергосбережение в системах вертикального транспорта //Энергосбережение. 2014. № 6. С. 44-50.

14. Бикбаев Р.А., Ежов Е.Ф., Ветчинников М.Н., Лёвкин А.А., Кокурин Н.А. Особенности проектирования установки и замены пассажрских лифтов производства ведущих иностранных фирм в существующих зданиях// В сборнике: Актуальные вопросы архитектуры и строительства. Материалы четырнадцатой Международной научно-технической конференции: в 2 частях. Ответственный редактор В. Т. Ерофеев. 2015. С. 288-290.

15. Сайт компании Toshiba Elevator and Building Systems Corp. (TELC) www.toshiba-elevator.co.jp и http://www2.toshiba-elevator.co.jp/elv/ infoeng/ index.jsp

16. Xiaoling Yang, Qunxiong Zhu, Hong Xu. Design and Practice of an Elevator Control System Based on PLC. In: Proceedings of the 2008 Workshop on Power Electronics and Intelligent Transportation System, pp. 94-99

17. Latipova L.M. Тне perspectives of "clever house" development// в сборнике: YOUTH SCIENCE WEEK Collection of scientific articles. 2016. С. 93-95.

18. Kidd Cory, Orr Robert, Abowd Gregory, Atkeson Cristopher, Essa Irfan, Maclntyre Blair et al. The aware home: a living laboratory for ubiquitous computing research. Cooperative Buildings. Integrating Information, Organizations, and Architecture. Lecture Notes in Computer Science Volume 1670, 1999, pp. 191-198

19. Orr RJ, Abowd GD. The smart floor: a mechanism for natural user identification and tracking. In: Proceedings of the international conference on

100

human factors in computing systems: The Hague, Netherlands; 1-6 April 2000. pp. 275-276.

20. Addlesee M., Jones A., Livesey F., Samaria F. The ORL active floor. //IEEE Personal Communications 1997, Volume 4, Issue 5, pp. 35-41.

21. Steinhage A., Lauterbach C. Monitoring movement behavior by means of a large area proximity sensor array in the floor. In: Proceedings of the workshop on behavior monitoring and interpretation 2008. pp. 15-27.

22. Want R., Hopper A., Falcâo V., Gibbons J. The active badge location system. //Transactions on Information Systems 1992, Volume 10, Issue 1, pp. 91102.

23. Gao Y., Lin Y., Sun Y. A wireless sensor network based on the novel concept of an I-matrix to achieve high-precision lighting control. //Building and Environment 2013, Volume 70, pp. 223-231.

24. Eliades D., Michaelides M., Panayiotou C., Polycarpou M. Security-oriented sensor placement in intelligent buildings. //Building and Environment 2013, Volume 63, pp.114-121.

25. Sreedharan P, Sohn M, Nazaroff W, Gadgil A. Towards improved characterization of high-risk releases using heterogeneous indoor sensor systems. //Building and Environment 2011, Volume 46, pp. 438-447.

26. Chen Y, Wen J. Comparison of sensor systems designed using multizone, zonal, and CFD data for protection of indoor environments. //Building and Environment 2010, Volume 45, pp. 1061-1071.

27. Essa I. Ubiquitous sensing for smart and aware environments. //IEEE Personal Communications 2000, Volume 7, pp. 47-49.

28. Doherty L., Simon J., Watteyne T. Wireless sensor network challenges and solutions. //Microwave Journal 2012, Volume 55, pp. 22-34.

29. Christakos C. Sensor networks applied to the problem of building evacuation: an evaluation in simulation. In: Proceedings of the 15th IST mobile and wireless summit: Mykonos, Greece; June 2006. pp. 134-138.

30. Brunette W., Lester J., Rea A., Borriello G. Some sensor network elements for ubiquitous computing. In: Proceedings of the IEEE/ACM

101

international conference on information processing in sensor networks: Los Angeles, CA; 25-27 April 2005. pp. 388-392.

31. Diaz-Ramirez A., Tafoya L., Atempa J., Mejia-Alvarez P. Wireless sensor networks and fusion information methods for forest fire detection. //Procedia Technology 2012, Volume3, pp.69-79.

32. Timotheou S., Panayiotou C.G., Polycarpou M.M. Distributed Traffic Signal Control Using the Cell Transmission Model via the Alternating Direction Method of Multipliers. //IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Volume 16, Issue 2, 1 April 2015, pp. 919-933

33. Чакелев Д.А., Ковчунов П.А., Антипов Д.А., Лобода Ю.О. Использование гироскопа как управляющего модуля в охранных системах// Электронные средства и системы управления. 2015. № 1-2. С. 145-147.

34. Райфельд М.А. Различение состояний движение/останов лифта на основе сигналов акселерометра // Автометрия. 2015. Т. 51. № 2. С. 93-102.

35. Мельник Г.В. Системы и средства измерения/ Двигателестроение. 2009. № 1. С. 48-53.

36. Веденеева Л.М., Белоногов А.В., Варзаносов П.В. Современные системы диспетчерского контроля как элементы безопасности лифтового хозяйства// Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Безопасность и управление рисками. 2016. № 5. С. 141-149.

37. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания / Л. Клейнрок. - М.: Машиностроение, 1979. - 432 с.

38. Гнеденко, Б.В. Введение в теорию массового обслуживания / Б.В. Гнеденко, И.Н. Коваленко. - 3-е изд., испр. и доп. - М.: Эдиториал УРСС, 2005. - 400 с.

39. Чжо Чжо Лин. Модель системы управления пассажирским лифтом //Современные проблемы фундаментальных и прикладных, естественных и технических наук в современном информационном обществе, ноябрь 2012 г. 55-я Всероссийская научная конференция МФТИ - М: МФТИ, 2012.

40. Чжо Чжо Лин. Многокритериальная оптимизация при управлении лифтом //Микроэлектроника и информатика - 2014. 21-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: Тезисы докладов. - М.: МИЭТ, 2014. - 280с. C. 177.

41. Yanru Chen., Yangsheng Jiang. Queuing model of vertical transportation during the down traffic pattern. In: Proceedings of the IEEE 2010 conference Supported by Foundation of Southwest Jiaotong University.

42. Bailey N. T. J. On queuing process with bulk service. //Statistical Sot, 1994, 16(l), pp. 80-87.

43. Qun Zong; Lijian Wei; Yiju Cheng . Elevator configuration based on the Markov network queuing model. In: Proceedings of the Fifth World Congress on Intelligent Control and Automation, WCICA 2004. pp.236-239.

44. Alexandris N. A., Barney G. C., Harris C. J. Multi-car lift system analysis and design. // Appl. Math. Modelling, 1976, 3(8), pp. 269-274

45. Marja-Liisa Siikonen. Customer service in an elevator system during up-peak. // Transportaion Research-B, 1997, 31(2), pp. 127-139.

46. Zong Qun, Cheng Yiju, Song Junyuan, Elevator Configuration Based on the Markov Network Queuing Model. //Engineering Science, 2003, 5(10), pp. 69-72.

47. Jian Xueqin. The Queuing Model of Elevator Service System // Journal of Anhui Normal University (Natural Science), 2006, 29(5), pp. 415-417.

48. Marmot A., Gero J.S. Towards the development of an empirical model of elevator lobbies // Building Science, 1974, 9(4), pp. 277-287.

49. Goetschalckx M., Irohara T. Formulations and optimal solution algorithms for the multi-floor layout problem with elevators. In: Proceedings o IIE Annual Conference and Expo 2007 - Industrial Engineering's Critical Role in a Flat World, pp. 1446-1452, 2007.

50. Matsuzaki K., Irohara T., Yoshimoto K. Heuristic algorithm to solve the multi-floor layout problem with the consideration of elevator utilization. // Computers and Industrial Engineering. 1999, 36(2), pp. 487-502.

51. Markos P., Dentsoras A. Floor circulation index and optimal positioning of elevator hoist ways. In KES'2010 14th Annual KES Conference, Invited Session for Methods and Techniques of Artificial and Computational Intelligence in Engineering Design, Cardiff, Wales, UK, September 8-10, 2010.

52. Markos P., Dentsoras A. A heuristic approach for positioning of elevator hoist ways based on utilization intensity index. // Architectural Engineering and Design Management

53. Лупин С.А., Чжо Чжо Лин. Сравнение эффективности стратегий системы управлении лифтами // Сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции «Перспективы развития науки и образования» 30 мая 2013 г.: в 8 частях. Часть 1. Тамбов: Изд-во ТРОО «Бизнес-Наука-Общество», 2013, 163 с. С. 87.

54. Чжо Чжо Лин. Исследование стратегий управления лифтами //Актуальные проблемы информатизации в науке, образовании и экономике -2012. 5-я Всероссийская межвузовская научно-практическая конференция. -М.: МИЭТ, 2012. -156 с. С.82.

55. Чжо Чжо Лин. Сравнительный анализ стратегий управления лифтами. // Микроэлектроника и информатика - 2012. 20-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: Тезисы докладов. - М.: МИЭТ, 2012. - 340с. C. 226.

56. Чжо Чжо Лин, Мьинт Тху Сое, Зо Мин Тун. Структура имитационной модели пассажирского лифта // Микроэлектроника и информатика - 2012. 19-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: Тезисы докладов. - М.: МИЭТ, 2012. -323с. C. 204.

57. Дэвис Э.Р.Л., Кристи Т.М., Стэнли Д.А. Способ управления лифтама в групповой системе лифтов, система группы лифтов и способ перевозки крупных предметов в групповой системе лифтов// Патент на изобретение RUS 2378179 27.04.2006

58. Тененев В.А. Решение задачи многокритериальной оптимизации генетическими алгоритмами// Интеллектуальные системы в производстве. 2006. № 2. С. 103-109.

59. Чипига А.Ф., Петров Ю.Ю.Оценка выбора размера популяции в простом генетическом алгоритме// Информационное противодействие угрозам терроризма. 2005. № 5. С. 26-29.

60. Егоров К.В., Царев Ф.Н., Шалыто А.А. Применение генетического программирования для построения автоматов управления системами со сложным поведением на основе обучающих примеров и спецификации// Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2010. № 5 (69). С. 81-86.

61. So AT, Liu SK. An overall review of advanced elevator technologies. // Elevator World, 1996, 44, pp.96-103.

62. Kim J., Moon B. Adaptive elevator group control with camera. // IEEE Trans on Industrial Electronics 2001, 48(2), pp. 377-382.

63. Kidd CD, Orr RJ, Abowd GD, Atkeson CG, Essa IA, Maclntyre B, et al. The aware home: a living laboratory for ubiquitous computing research. // Lection Notes in Computer Science, 1999, pp. 191-198.

64. Orr R.J, Abowd G.D. The smart floor: a mechanism for natural user identification and tracking. In: Proceedings of the international conference on human factors in computing systems: The Hague, Netherlands; 1-6 April 2000. pp.275-276.

65. Kwon O, Bahn H, Koh K. A context-aware elevator scheduling system for smart apartment buildings. In: Proceedings of the 1st international conference on advances in hybrid information technology: Jeju Island, Korea; 9-11 November 2006. pp. 362-372.

66. Brand M.E, Nikovski D.N. Risk-averse group elevator scheduling. In: Proceedings of the 14th international congress on vertical transportation technologies: Istanbul, Turkey; 27-29 April 2004. pp. 1-8.

67. Fujino A, Tobita T, Segawa K, Yoneda K, Togawa A. An elevator group control system with floor attribute control method and system optimization using genetic algorithms. // IEEE Trans and Electron, 1997, 44, pp.546-552.

68. Sergey Lupin, Kyaw Kyaw Lin, Anastasia Davydova, Yuriy Vagapov. The Impact of Sensors' Implementation on Lift Control System // Proceedings of IEEE East-West Design & Test Symposium (EWDTS 2014), Kiev, Ukrain, September 26 - 29, 2014, P.361, p.217-219 (IEEE Library)

69. Brand M.E, Nikovski D.N. Optimal parking in group elevator control. In: Proceedings of IEEE international conference on robotics & automation: New Orleans, LA; 26 April -1 May 2004, pp. 1002-1008.

70. Amano M, Yamazaki M, Ikejima H. The latest elevator group supervisory control system. // Mitsubishi Elect ADVANCE, 1996, 67, pp.88-95.

71. Shimbun N.S. Elevators get smart. // RFID Japan, 2004, 1, pp.1-2.

72. Lee S, Bahn H. An energy-aware elevator group control system. In: Proceedings of the 3rd IEEE International conference on industrial informatics: Perth, Australia; 10-12 August 2005. pp. 639-43.

73. Kim C.B, Seong K.A, Lee K.H, Kim J.O. Design and implementation of a fuzzy elevator group control system. IEEE Trans Syst Man Cybern, 1998, 28, pp.277-87.

74. Kulkarni A.B. Energy consumption analysis for geared elevator modernization: upgrade from DC Ward Leonard system to AC vector controlled drive. In: Proceedings of the IEEE industry applications conference: Rome, Italy; 8-12 October 2000. pp. 2066-2070.

75. Zhang J, Zong Q. Energy-saving scheduling optimization under up-peak traffic for group elevator system in building. // Energy Build, 2013, 66, pp. 495-504.

76. Zhenshan Yang, Zhang Yunli. A simulation based verification method for elevator traffic planning. In: Proceedings of the International Conference on Computer Application and System Modeling (ICCASM), 2010, Vol. 12, pp. 572576

77. Zhenshan. Yang, Cheng. Shao, Guizhi. Li. Multi-Objective Optimization for EGCS Using Improved PSO Algorithm. In: Proceedings of the IEEE International 2007 American control conference: New York City, USA, July 11-13, 2007. pp. 5059-5063.

78. E. Elbeltagi, T. Hegazy, D. Grierson. Comparison among five evolutionary-based optimization algorithms. // Advanced Engineering Informatics, 2005, vol. 19(1), pp. 43-53.

79. Hiller B, Klug T, Tuchscherer A. An exact reoptimization algorithm for the scheduling of elevator groups. // Flex Service Manufacturing, 2013, 26, pp.1-23.

80. Zhao H, Liu X. An improved DNA computing method for elevator scheduling problem. // Lection Notes in Computer Science, 2013, pp. 869-875.

81. Аттетков, А.В. Методы оптимизации: Учебное пособие / А.В. Аттетков, В.С. Зарубин, А.Н. Канатников. - М.: ИЦ РИОР, НИЦ ИНФРА-М, 2013. - 270 c.

82. Измаилов, А.Ф. Численные методы оптимизации / А.Ф. Измаилов, М.В. Солодов. - М.: Физматлит, 2008. - 320 c.

83. Лупин С.А., Чжо Чжо Лин, Кант Зо Хтет. Моделирование лифтовой системы в среде AnyLogic // XIV Международная телекоммуникационная конференция студентов и молодых ученых «Молодежь и наука»: Тезисы докладов. Ч. 3. М.: НИЯУ МИФИ, 2010. - 270 с. С.120-121.

84. Борисенко А.П. Моделирование дискретно-событийных моделей железнодорожных сетей// Научные труды Кубанского государственного технологического университета. 2016. № 10. С. 236-244.

85. Внуков А.А., Соро М. Моделирование экспертной системы управления движением интеллектуального эскалатора //Инновационные информационные технологии. 2013. Т. 2. № 2. С. 515-523.

86. Чжо Чжо Лин, Мин Тет Аунг. Объектно-ориентированная модель лифтовой системы // Микроэлектроника и информатика - 2011. 18-я

Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: Тезисы докладов. - М.: МИЭТ, 2011. - 339с. C. 212.

87. К.Н. Мезенцев. Учебное пособие «Моделирование систем в среде AnyLogic 6.4.1».Часть 2 /Под редакцией Заслуженного деятеля науки РФ, д.т.н., профессора А.Б.Николаева. МАДИ. — М.: 2011. 103 с

88. Sergey Lupin, Than Shein, Kyaw Kyaw Lin, Anastasia Davydova. Modelling of the Transport Systems in a Competitive Environment // Proceedings of the Fifth International Conference on Internet Technologies and Applications (ITA 13), Glyndwr University, Wrexham, North Wales, UK, 10-13 September 2013, P.516, p.41-48

89. Камалетдинов Р.Р. Объектно-ориентированное моделирование в среде теории информации (информационное моделирование) // Известия Международной академии аграрного образования. 2012. Т. 1. № 14. С. 186a-194.

90. Лупин С. А., Тан Шейн, Чжо Чжо Лин. Программный комплекс для оценки эффективности системы управления транспортом в условия конкуренции //Свидетельство РФ об официальной регистрации программы для ЭВМ №2013618119.

91. Kyaw Kyaw Lin, Sergey Lupin, Si Thu Thant Sin, Hein Tun, Yuriy Vagapov. Analysis of Lift Control System Strategies under Uneven Flow of Passengers. //Proceedings of 18th Mediterranean Electrotechnical Conference (MELECON 2016), Limassol, Cyprus.

92. Чжо Мью Хтун, Чжо Чжо Лин. Точность итерационного алгоритма решения задачи распределения нагрузки в системах обслуживания //Современные информационные технологии и ИТ-образование. Сборник избранных трудов VII Международной научно-практической конференции МГУ. Под ред. Проф. В.А. Сухомлина.-М.: ИНТУИТ.РУ, 2012.-1050с. С.958.

93. Лупин С.А., Чжо Чжо Лин, Тан Шейн, Давыдова А.П., Вагапов Ю.Ф. Оценка влияния цифровых датчиков на эффективность систем управления // Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем - 2014. Сборник трудов конференции / под общ.ред.

108

академика РАН А.Л. Стемпковского. - М.: ИППМ РАН, 2014. Часть II - 218 с., С. 3-6.

94. Sergey Lupin, Than Shein, Kyaw Kyaw Lin, Anastasia Davydova. Testing of transport system management strategy //11-th EAST-WEST DESIGN & TEST SYMPOSIUM (EWDTS 2013), Rostov-on-Don, Russia, September 27 - 30, 2013, P.503, p.435-438.

95. Лупин С.А., Тхан Зо У, Тан Шейн, Чжо Чжо Лин. Влияние методов отображения данных на информационную нагрузку диспетчеров //Информационные системы и технологии. №6(80), 2013, С.92-96.

Приложение 1. Фрагменты программного кода модели

Main Class

package transportationsystemofelevator_2014_02_28;

import java sql. Connection;

import java sql. SQLException;

import java util .ArrayList;

import java util .Arrays;

import java util .Calendar;

import java util .Collection;

import java util .Collections;

import java util .Comparator;

import java util .Currency;

import java util .Date;

import java util .Enumeration;

import java util .HashMap;

import java util .HashSet;

import java util .Hashtable;

import java util .Iterator;

import java util .LinkedList;

import java util .List;

import java util .ListIterator;

import java util .Locale;

import java util .Map;

import java util .Random;

import java util .Set;

import java util .SortedMap;

import java util .SortedSet;

import java util .Stack;

import java util .Timer;

import java util .TreeMap;

import java util .TreeSet;

import java util .Vector;

import java awt. Color;

import java awt. Font;

import java awt. Graphics2D;

import java awt. geom.AffineTransform;

import static java.lang.Math.*;

import static com.xj.anylogic.engine.presentation.UtilitiesColor.*; import static com.xj.anylogic.engine.presentation.UtilitiesDrawing.' import static com.xj.anylogic.engine.HyperArray.*;

import com.xj.anylogic.engine.*;

import com.xj.anylogic.engine.analysis.*;

import com.xj.anylogic.engine.connectivity.*;

import com.xj.anylogic.engine.connectivity.ResultSet;

import com.xj.anylogic.engine.connectivity.Statement;

import com.xj.anylogic.engine.presentation.*;

import java.awt.geom.Arc2D;

public class Main extends ActiveObject {

public ExcelFile Result = new ExcelFile( "C:/Users/lulay/Desktop/All_Result.xlsx", false );

public

int INterval; public

int _INterval_DefaultValue_xjal() { final Main self = this;

return 0;

public void set INterval( int INterval ) {"

if (INterval == this.INterval) { return;

}

this.INterval = INterval; onChange INterval();

onChange();

}

void onChange INterval() { }

public

int TypeOfControlSystemForHomel; public

int TypeOfControlSystemForHomel DefaultValue xjal() { final Main self = this; return 0;

}

public void set TypeOfControlSystemForHome1( int TypeOfControlSystemForHomel ) {

if (TypeOfControlSystemForHomel == this.TypeOfControlSystemForHomel) { return;

}

this.TypeOfControlSystemForHomel = TypeOfControlSystemForHomel;

onChange TypeOfControlSystemForHomel();

onChange();

}

void onChange TypeOfControlSystemForHomel() { }

public

int WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHomel; public

int WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHomel DefaultValue xjal() { final Main self = this; return 0;

}

public void set WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHomel( int WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHomel ) {

if (WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHomel == this.WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHomel) { return;

}

this.WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHomel = WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHomel;

onChange WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHomel(); onChange();

}

void onChange WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHomel() { }

public

int Maximum Amount Of PeopleForHomel; public

int Maximum Amount Of PeopleForHomel DefaultValue xjal() { final Main self = this; return 0;

}

public void set Maximum Amount Of PeopleForHome1( int Maximum Amount Of PeopleForHomel ) {

if (Maximum Amount Of PeopleForHomel == this.Maximum Amount Of PeopleForHomel) { return;

}

this.Maximum Amount Of PeopleForHomel = Maximum Amount Of PeopleForHomel;

onChange Maximum Amount Of PeopleForHomel();

onChange();

}

void onChange Maximum Amount Of PeopleForHomel() { }

public

int Up Or DownForHomel;

public

int Up Or DownForHomel DefaultValue xjal() { final Main self = this; return 0;

}

public void set Up Or DownForHomel( int Up Or DownForHomel ) {

if (Up Or DownForHomel == this.Up Or DownForHomel) { return;

}

this.Up Or DownForHomel = Up Or DownForHomel;

onChange Up Or DownForHomel();

onChange();

}

void onChange Up Or DownForHomel() { }

public

int TypeOfControlSystemForHome2; public

int TypeOfControlSystemForHome2 DefaultValue xjal() { final Main self = this; return 0;

}

public void set TypeOfControlSystemForHome2( int TypeOfControlSystemForHome2 ) {

if (TypeOfControlSystemForHome2 == this.TypeOfControlSystemForHome2) { return;

}

this.TypeOfControlSystemForHome2 = TypeOfControlSystemForHome2;

onChange TypeOfControlSystemForHome2();

onChange();

}

void onChange TypeOfControlSystemForHome2() { }

public

int WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome2;

public

int WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome2 DefaultValue xjal() { final Main self = this; return 0;

}

public void set WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome2( int WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome2 ) {

if (WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome2 == this.WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome2) { return;

}

this.WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome2 = WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome2;

onChange WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome2(); onChange();

}

void onChange WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome2() { }

public

int Maximum Amount Of PeopleForHome2; public

int Maximum Amount Of PeopleForHome2 DefaultValue xjal() { final Main self = this; return 0;

}

public void set Maximum Amount Of PeopleForHome2( int Maximum_Amount_Of_PeopleForHome2 ) {

if (Maximum_Amount_Of_PeopleForHome2 == this.Maximum Amount Of PeopleForHome2) { return;

}

this.Maximum Amount Of PeopleForHome2 = Maximum Amount Of PeopleForHome2;

onChange Maximum Amount Of PeopleForHome2();

onChange();

}

void onChange Maximum Amount Of PeopleForHome2() { }

public

int Up Or DownForHome2;

public

int Up Or DownForHome2 DefaultValue xjal() { final Main self = this; return 0;

}

public void set Up Or DownForHome2( int Up Or DownForHome2 ) {

if (Up Or DownForHome2 == this.Up Or DownForHome2) { return;

}

this.Up Or DownForHome2 = Up Or DownForHome2;

onChange Up Or DownForHome2();

onChange();

}

void onChange Up Or DownForHome2() {

}

public

int TypeOfControlSystemForHome3;

public

int TypeOfControlSystemForHome3 DefaultValue xjal() { final Main self = this; return 0;

}

public void set TypeOfControlSystemForHome3( int TypeOfControlSystemForHome3 ) {

if (TypeOfControlSystemForHome3 == this.TypeOfControlSystemForHome3) { return;

}

this.TypeOfControlSystemForHome3 = TypeOfControlSystemForHome3;

onChange TypeOfControlSystemForHome3();

onChange();

}

void onChange TypeOfControlSystemForHome3() { }

public

int WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome3;

public

int WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome3 DefaultValue xjal() { final Main self = this; return 0;

}

public void set WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome3( int WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome3 ) {

if (WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome3 == this.WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome3) { return;

}

this.WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome3 = WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome3;

onChange WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome3(); onChange();

}

void onChange WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome3() { }

public

int Maximum Amount Of PeopleForHome3; public

int Maximum Amount Of PeopleForHome3 DefaultValue xjal() { final Main self = this; return 0;

}

public void set Maximum Amount Of PeopleForHome3( int Maximum Amount Of PeopleForHome3 ) {

if (Maximum Amount Of PeopleForHome3 == this.Maximum Amount Of PeopleForHome3) {

return;

this.Maximum Amount Of PeopleForHome3 = Maximum Amount Of PeopleForHome3;

onChange Maximum Amount Of PeopleForHome3();

onChange();

}

void onChange Maximum Amount Of PeopleForHome3() { }

public

int Up Or DownForHome3; public

int Up Or DownForHome3 DefaultValue xjal() { final Main self = this; return 0;

}

public void set Up Or DownForHome3( int Up_Or_DownForHome3 ) {

if (Up Or DownForHome3 == this.Up Or DownForHome3) { return;

}

this.Up_Or_DownForHome3 = Up_Or_DownForHome3;

onChange Up Or DownForHome3();

onChange();

}

void onChange Up Or DownForHome3() { }

public

int TypeOfControlSystemForHome4;

public

int TypeOfControlSystemForHome4 DefaultValue xjal() { final Main self = this; return 0;

}

public void set TypeOfControlSystemForHome4( int TypeOfControlSystemForHome4 ) {

if (TypeOfControlSystemForHome4 == this.TypeOfControlSystemForHome4) { return;

}

this.TypeOfControlSystemForHome4 = TypeOfControlSystemForHome4;

onChange TypeOfControlSystemForHome4();

onChange();

}

void onChange TypeOfControlSystemForHome4() { }

public

int WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome4;

public

int WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome4 DefaultValue xjal() { final Main self = this; return 0;

}

public void set WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome4( int WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome4 ) {

if (WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome4 == this.WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome4) { return;

}

this.WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome4 = WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome4;

onChange WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome4(); onChange();

}

void onChange WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome4() { }

public

int Maximum Amount Of PeopleForHome4;

public

int Maximum Amount Of PeopleForHome4 DefaultValue xjal() { final Main self = this; return 0;

}

public void set Maximum Amount Of PeopleForHome4( int Maximum Amount Of PeopleForHome4 ) {

if (Maximum Amount Of PeopleForHome4 == this.Maximum Amount Of PeopleForHome4) { return;

}

this.Maximum Amount Of PeopleForHome4 = Maximum Amount Of PeopleForHome4;

onChange Maximum Amount Of PeopleForHome4();

onChange();

}

void onChange Maximum Amount Of PeopleForHome4() { }

public

int Up Or DownForHome4;

public

int Up Or DownForHome4 DefaultValue xjal() { final Main self = this; return 0;

}

public void set Up Or DownForHome4( int Up Or DownForHome4 ) {

if (Up Or DownForHome4 == this.Up Or DownForHome4) { return;

}

this.Up Or DownForHome4 = Up Or DownForHome4;

onChange Up Or DownForHome4();

onChange();

}

void onChange Up Or DownForHome4() { }

public

int TypeOfControlSystemForHome5;

public

int TypeOfControlSystemForHome5 DefaultValue xjal() { final Main self = this; return 0;

}

public void set TypeOfControlSystemForHome5( int TypeOfControlSystemForHome5 ) {

if (TypeOfControlSystemForHome5 == this.TypeOfControlSystemForHome5) { return;

}

this.TypeOfControlSystemForHome5 = TypeOfControlSystemForHome5;

onChange TypeOfControlSystemForHome5();

onChange();

}

void onChange TypeOfControlSystemForHome5() { }

public

int WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome5;

public

int WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome5 DefaultValue xjal() { final Main self = this; return 0;

}

public void set WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome5( int WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome5 ) {

if (WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome5 == this.WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome5) { return;

}

this.WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome5 = WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome5;

onChange WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome5(); onChange();

}

void onChange WaitingTimeOfElevatorStopInFloorForHome5() { }

public

int Maximum Amount Of PeopleForHome5; public

int Maximum Amount Of PeopleForHome5 DefaultValue xjal() { final Main self = this; return 0;

}

public void set Maximum Amount Of PeopleForHome5( int Maximum Amount Of PeopleForHome5 ) {

if (Maximum Amount Of PeopleForHome5 == this.Maximum Amount Of PeopleForHome5) { return;

}

this.Maximum Amount Of PeopleForHome5 = Maximum Amount Of PeopleForHome5;

onChange Maximum Amount Of PeopleForHome5();

onChange();

void onChange Maximum Amount Of PeopleForHome5() { }

public

int Up Or DownForHome5;

public

int Up Or DownForHome5 DefaultValue xjal() { final Main self = this; return 0;