摘要： 针对影响高速电梯乘坐舒适性和安全性的轿厢水平振动问题，提出一种基于反向传播（Backpropagation，BP）神经网络和非支配排序遗传算法-Ⅱ（Non-dominant Sorting Genetic Algorithm-II，NSGA-Ⅱ）的变论域模糊PID 控制方法。首先建立基于达朗贝尔原理的轿厢动力学模型，其次在传统变论域模糊PID控制的基础上建立以量化因子作为输入，轿厢水平振动加速度均方根和位移均方根作为输出的BP神经网络模型，最后将该模型作为NSGA-Ⅱ算法的适应度函数，通过NSGA-Ⅱ算法优化量化因子来提高系统控制精度。仿真分析结果表明：基于BP神经网络和NSGA-Ⅱ算法的变论域模糊PID控制方法对轿厢水平振动的抑制效果优于变论域模糊PID控制方法。

关键词: 振动与波, 变论域模糊PID控制, 量化因子, BP神经网络, NSGA-Ⅱ算法