CN115916680A - 电梯的停止预测系统 - Google Patents

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Abstract

提供一种能够高精度地预测电梯的停止概率的电梯的停止预测系统。电梯的停止预测系统具备：估计部，其基于在地震发生时从外部提供的观测地点的伽值，估计设置有电梯的建筑物的伽值；以及预测部，其基于由所述估计部估计出的建筑物的伽值，预测设置于该建筑物的电梯的停止概率。

Description

电梯的停止预测系统
技术领域
本发明涉及电梯的停止预测系统。
背景技术
专利文献1公开了电梯的停止预测系统。根据该停止预测系统，能够预测在地震时电梯是否停止。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2015-131728号公报
发明内容
发明所要解决的课题
然而，专利文献1所记载的停止预测系统基于震度信息来预测电梯是否停止。因此，无法高精度地预测电梯的停止概率。
本发明是为了解决上述课题而完成的。本发明的目的在于提供一种能够高精度地预测电梯的停止概率的电梯的停止预测系统。
用于解决课题的手段
本发明的电梯的停止预测系统具备：估计部，其基于在地震发生时从外部提供的观测地点的伽(gal)值，估计设置有电梯的建筑物的伽值；以及预测部，其基于由所述估计部估计出的建筑物的伽值，预测设置于该建筑物的电梯的停止概率。
发明效果
根据本发明，信息中心装置基于对建筑物估计出的伽值来预测电梯的停止概率。因此，能够高精度地预测电梯的停止概率。
附图说明
图1是用于说明实施方式1中的电梯的停止预测系统的概要的图。
图2是作为实施方式1中的电梯的停止预测系统的信息中心装置的框图。
图3是用于说明作为实施方式1中的电梯的停止预测系统的信息中心装置的停止预测曲线的模型参数的学习方法的图。
图4是示出由作为实施方式1中的电梯的停止预测系统的信息中心装置学习的参数的图。
图5是示出作为实施方式1中的电梯的停止预测系统的信息中心装置所利用的地震信息的图。
图6是用于说明作为实施方式1中的电梯的停止预测系统的信息中心装置进行的电梯的停止概率的预测方法的图。
图7是用于说明作为实施方式1中的电梯的停止预测系统的信息中心装置的学习处理的概要的流程图。
图8是用于说明作为实施方式1中的电梯的停止预测系统的信息中心装置的停止预测处理的概要的流程图。
图9是作为实施方式1中的电梯的停止预测系统的信息中心装置的硬件结构图。
具体实施方式
依照附图对实施方式进行说明。另外，在各图中，对相同或相当的部分标注相同的标号。适当地简化或省略该部分的重复说明。
实施方式1
图1是用于说明实施方式1中的电梯的停止预测系统的概要的图。
在图1中，建筑物具备未图示的电梯1。
信息中心装置2设置在离开设置有电梯1的建筑物的场所。例如，信息中心装置2设置于电梯1的维护公司。信息中心装置2设置成能够基于来自电梯1的信息来掌握电梯1的状态。
信息中心装置2存储电梯信息。电梯信息是将“电梯编号”信息、“纬度”信息和“经度”信息对应起来而得到的信息。
“电梯编号”信息是表示该电梯1所固有的编号的信息。“纬度”信息是表示设置有该电梯1的建筑物的位置处的纬度的信息。“经度”信息是表示设置有该电梯1的建筑物的位置处的经度的信息。
多个地震仪3分别设置于全国各地的观测地点。例如，在图1中，左侧的地震仪3设置在离开设置有电梯1的建筑物a的地点。上侧的地震仪3设置在离开设置有电梯1的建筑物b的地点。右侧的地震仪3设置在离开设置有电梯1的建筑物c的地点。
在地震发生时，多个地震仪3分别将地震发生时的观测时刻的伽值作为观测值计测出来。
此时，信息中心装置2基于从外部提供的观测地点的伽值和电梯信息来估计设置有电梯1的建筑物的伽值。例如，信息中心装置2基于距设置有电梯1的建筑物最近的三个观测地点的位置、伽值和该建筑物的位置来估计该建筑物的伽值。
在图1中，信息中心装置2使用下面的式(1)来估计该建筑物的伽值Ge。
[式1]
Figure BDA0003990511310000031
信息中心装置2基于该建筑物的伽值Ge，预测设置于该建筑物的电梯1的停止概率。
接着，使用图2对信息中心装置2进行说明。
图2是作为实施方式1中的电梯的停止预测系统的信息中心装置的框图。
如图2所示，信息中心装置2具备存储部2a、学习部2b、估计部2c、预测部2d以及输出部2e。
存储部2a存储与多部电梯1相关的各种信息。例如，存储部2a存储电梯信息。例如，存储部2a分别针对多部电梯1存储地震时的停止信息。例如，存储部2a存储分别关于多部电梯1的停止预测曲线的模型的参数信息。
学习部2b基于存储部2a的地震时的停止信息来学习分别关于多部电梯1的停止预测曲线的模型的参数。
估计部2c基于在地震发生时从外部提供的观测地点的伽值，估计分别设置有多部电梯1的建筑物的伽值。例如，估计部2c基于从地震信息发布服务4提供的观测地点的伽值，估计分别设置有多部电梯1的建筑物的伽值。
预测部2d基于由估计部2c估计出的建筑物的伽值，预测多部电梯1各自的停止概率。
输出部2e根据预测部2d预测出的多部电梯1各自的停止概率来输出各种信息。
接着，使用图3和图4，说明停止预测曲线的模型参数的学习方法。
图3是用于说明作为实施方式1中的电梯的停止预测系统的信息中心装置的停止预测曲线的模型参数的学习方法的图。图4是示出由作为实施方式1中的电梯的停止预测系统的信息中心装置学习的参数的图。
如图3的上段所示，地震时的停止信息是将“电梯编号”信息、“伽值”信息和“停止实绩”信息对应起来而得到的信息。
“电梯编号”信息是表示该电梯1所固有的编号的信息。“伽值”信息是表示设置有该电梯1的建筑物的位置处的地震时的伽值的信息。“停止实绩”信息是表示在地震时该电梯1是否停止的信息。
如图3的下段所示，信息中心装置2在学习部2b中，使用地震时停止信息，学习该电梯1的停止预测曲线的模型参数。例如，信息中心装置2针对根据停止时的伽设定值而被分组的多部电梯1，学习表示每个组的整体倾向的参数和表示该电梯1的个体差异的参数。例如，作为事先信息，信息中心装置2使多部电梯1的每个组的整体倾向反映于各电梯1的停止实绩中来构建各电梯1的停止预测曲线。具体而言，信息中心装置2使用以下的式(2)，对多部电梯1学习表示每个组的整体倾向的参数和表示该电梯1的个体差异的参数。
[式2]
qi,j＝1/(1+exp(-(β1+β2*Gali,j+β3,i)))   (2)
其中，在式(2)中，i是用于识别电梯1的电梯编号。j是用于识别地震的地震编码。β1和β2是表示停止时的伽设定值k的伽值和停止概率的整体倾向的参数。β3，i是表示根据电梯1i的停止实绩求出的个体差异的参数。Gali，j是电梯1i的地震j的伽估计值。qi，j是电梯1i的地震j中的停止概率的预测值。
具体而言，信息中心装置2将各电梯1中的地震的伽值和此时的各电梯1的停止实绩作为输入，使用分层贝叶斯建模和马尔可夫链蒙特卡洛法学习参数(β1、β2、β3,i)。
如图4所示，信息中心装置2存储参数(β1、β2、β3,i)的信息。例如，信息中心装置2存储参数(β1、β2、β3，i)的平均值信息作为参数(β1、β2、β3，i)的信息。
接着，使用图5，对从地震信息发布服务4提供的地震信息进行说明。
图5是示出作为实施方式1中的电梯的停止预测系统的信息中心装置所利用的地震信息的图。
如图5所示，地震信息是将“纬度”信息、“经度”信息和“三分量合成值计测伽”信息对应起来而得到的信息。
“纬度”信息是表示设置有地震仪3的地点的纬度的信息。“经度”信息是表示设置有地震仪3的地点的经度的信息。“三分量合成值计测值伽”信息是表示对设置有地震仪3的地点处的地震中的晃动的三个分量进行合计而得到的伽值的图。
信息中心装置2使用该地震信息来估计设置有电梯1的建筑物的伽值。
接着，使用图6说明电梯1的停止概率的预测方法。
图6是用于说明作为实施方式1中的电梯的停止预测系统的信息中心装置的电梯的停止概率的预测方法的图。
如图6所示，信息中心装置2通过将对各建筑物估计出的伽值输入到学习完毕的模型中来预测计算各电梯1的停止概率。
接着，使用图7，对信息中心装置2的学习处理的概要进行说明。
图7是用于说明作为实施方式1中的电梯的停止预测系统的信息中心装置的学习处理的概要的流程图。
在步骤S1中，信息中心装置2对各电梯1学习停止预测曲线的模型的参数。之后，信息中心装置2进行步骤S2的处理。在步骤S2中，信息中心装置2存储停止预测曲线模型的参数信息。之后，信息中心装置2结束处理。
接着，使用图8，对信息中心装置2的停止预测处理的概要进行说明。
图8是用于说明作为实施方式1中的电梯的停止预测系统的信息中心装置的停止预测处理的概要的流程图。
在步骤S11中，信息中心装置2基于来自地震信息发布服务4的地震信息来估计设置有电梯1的建筑物的伽值。之后，信息中心装置2进行步骤S12的处理。在步骤S12中，信息中心装置2基于学习到的参数和估计出的伽值来计算电梯1的停止概率。
之后，信息中心装置2进行步骤S13的处理。在步骤S13中，信息中心装置2判定该停止概率是否为预先设定的阈值以上。
当在步骤S13中判定为该停止概率不在预先设定的阈值以上的情况下，信息中心装置2输出“非停止”信息。之后，信息中心装置2结束处理。
当在步骤S13中判定为该停止概率为预先设定的阈值以上的情况下，信息中心装置2输出“停止”信息。之后，信息中心装置2结束处理。
根据以上说明的实施方式1，信息中心装置2基于对建筑物估计出的伽值，预测电梯1的停止概率。因此，能够高精度地预测电梯1的停止概率。
另外，信息中心装置2基于三个观测地点的位置、伽值和建筑物的位置来估计该建筑物的伽值。因此，能够高精度地估计该建筑物的伽值。
另外，信息中心装置2输入建筑物的伽值，基于该电梯1的停止预测曲线的模型来预测设置于该建筑物的电梯1的停止概率。因此，能够高精度地预测电梯1的停止概率。
另外，信息中心装置2针对根据停止时的伽设定值而被分组的多部电梯1，学习表示每个组的整体倾向的参数和表示该电梯1的个体差异的参数。因此，能够高精度地预测电梯1的停止概率。
此外，在信息中心装置2中估计建筑物的伽值时，也可以使用德洛内(Delaunay)三角剖分、克里金法(kriging)等。
另外，也可以在信息中心装置2中按照各电梯1的停止概率从高到低的顺序生成列表。也可以将该列表的信息发送给电梯1的维护人员的便携式终端。在该情况下，维护人员能够从停止的概率高的电梯1起依次确认是否实际上停止了。其结果是，在发生地震后，能够高效地进行多部电梯1的点检。
另外，信息中心装置2对于过去没有因地震而停止的电梯1，也能够预测停止概率。而且，信息中心装置2即使在由于通信不良而未从电梯1的监视装置接收到停止信息的情况下，也预测该电梯1的停止概率。因此，对于各种状况的电梯，能够高精度地预测电梯1的停止概率。
另外，也可以使其他装置具有信息中心装置2的功能的一部分或全部。因此，能够高精度地预测电梯1的停止概率。
接着，使用图9对信息中心装置2的例子进行说明。
图9是作为实施方式1中的电梯的停止预测系统的信息中心装置的硬件结构图。
信息中心装置2的各功能可以通过处理电路来实现。例如，处理电路具备至少一个处理器100a和至少一个存储器100b。例如，处理电路具备至少一个专用的硬件200。
在处理电路具备至少一个处理器100a和至少一个存储器100b的情况下，信息中心装置2的各功能通过软件、固件、或者软件与固件的组合来实现。软件以及固件的至少一方被记述为程序。软件以及固件的至少一方被保存在至少一个存储器100b中。至少一个处理器100a通过读出并执行存储在至少一个存储器100b中的程序，来实现信息中心装置2的各功能。至少一个处理器100a也称为中央处理装置、处理装置、运算装置、微处理器、微型计算机、DSP。例如，至少一个存储器100b是RAM、ROM、闪存、EPROM、EEPROM等非易失性或非易失性的半导体存储器、磁盘、软盘、光盘、紧凑型光盘、迷你盘、DVD等。
在处理电路具备至少一个专用的硬件200的情况下，处理电路例如通过单一电路、复合电路、编程处理器、并行编程处理器、ASIC、FPGA或者它们的组合来实现。例如，信息中心装置2的各功能分别通过处理电路来实现。例如，信息中心装置2的各功能统一由处理电路来实现。
关于信息中心装置2的各功能，也可以通过专用的硬件200来实现一部分，通过软件或者固件来实现其他部分。例如，也可以通过作为专用的硬件200的处理电路来实现控制部9b的功能，针对控制部9b的功能以外的功能，通过至少一个处理器100a读出并执行存储在至少一个存储器100b中的程序来实现。
这样，处理电路通过硬件200、软件、固件或者它们的组合来实现信息中心装置2的各功能。
产业上的可利用性
如上所述，本发明的电梯的停止预测系统能够用于电梯系统。
标号说明
1：电梯；2：信息中心装置；2a：存储部；2b：学习部；2c：估计部；2d：预测部；2e：输出部；3：地震仪；4：地震信息发布服务；100a：处理器；100b：存储器；200：硬件。

Claims (4)

1.一种电梯的停止预测系统，其中，所述电梯的停止预测系统具备：
估计部，其基于在地震发生时从外部提供的观测地点的伽值，估计设置有电梯的建筑物的伽值；以及
预测部，其基于由所述估计部估计出的建筑物的伽值，预测设置于该建筑物的电梯的停止概率。
2.根据权利要求1所述的电梯的停止预测系统，其中，
所述估计部基于三个观测地点的位置、伽值和建筑物的位置来估计该建筑物的伽值。
3.根据权利要求1或2所述的电梯的停止预测系统，其中，
所述预测部输入由所述估计部估计出的建筑物的伽值，并基于该电梯的停止预测曲线的模型来预测设置于该建筑物的电梯的停止概率。
4.根据权利要求3所述的电梯的停止预测系统，其中，
所述电梯的停止预测系统具备学习部，该学习部针对根据停止时的伽设定值而被分组的多部电梯(1)，学习表示每个组的整体倾向的参数和表示该电梯的个体差异的参数作为该电梯的停止预测曲线的模型参数。
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