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Die
Erfindung betrifft ein Verfahren zum Steuern eines Aufzug- oder ähnlichen
Beförderungssystems
mit mehreren, eine Vielzahl von Stockwerken eines Gebäudes bedienenden
Aufzügen,
wobei die Steuerung zu jeder Zeit, ausgehend von einem Aufzugsteuerungslogik-Grundmodell,
in welchem die verschiedenen Konstellationen der räumlichen
und ausstattungsabhängigen
Gegebenheiten erfasst sind, vorgenommen wird.
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Seit
der Erfindung von Aufzügen
vor mehr als 150 Jahren wurden verschiedenste Optimierungen der
Beförderungskapazität und/oder
Verweildauer in Aufzügen
sowie der Wartezeiten eingeführt. Hierzu
zählen
z.B. der Doppelstockaufzug oder die Einführung von mehr als einer Kabine
in einem Aufzugschacht, bereits 1931 erfunden von J.N. Anderson
(
US 1 837 643 ). Auch
durch die aus dem Aufsatz von
K. Jopp: "Zu zweit im Schacht – ohne unerwünschte Folgen", Innovate – Das Magazin
für Forschung
und Technologie, November 2004, bekannte Verlagerung der
Zielauswahlsteuerung aus dem Aufzug in den Wartebereich vor dem
Aufzug sowie durch die Einführung
dynamisch veränderter
Türöffnungszeiten,
die in
DE 692 05 949
T2 beschrieben sind, lässt
sich die Beförderungskapazität erhöhen.
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Aus
DE 698 02 876 T2 ist
ein Verfahren zum Steuern einer Aufzuggruppe bekannt, die zumindest zwei
Doppeldeckaufzüge
umfasst, wobei jeder Doppeldeckaufzug ein oberes und ein unteres
Deck enthält,
die zwei aufeinanderfolgende Stockwerke im Gebäude bedienen, wenn der Aufzug
stoppt. Zur Optimierung der Gesamtfahrzeit eines Passagiers wird als
Basis für
die Auswahl einer Kabine eine Verkehrsvorhersage verwendet, wobei
der beste Aufzug zur Bedienung eines Flurrufes durch Minimierung
der Wartezeit, basierend auf der Verkehrsvorhersage, ge wählt wird
und das beste Deck zur Bedienung des Flurrufes durch Minimierung
der Passagiergesamtfahrzeit, basierend auf der Verkehrsvorhersage,
ausgewählt
wird. Es erfolgt hier eine kooperative Steuerung mehrerer Aufzüge zur optimierten
Bereitstellung von Transportkapazität über mehrere Stockwerke hinweg.
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Aus
DE 692 05 372 T2 ist
eine Bestimmung der Anzahl der Passagiertransfers in einer Aufzugkabine
auf der Basis von Kabinenlastdaten bekannt, wobei die Kabinenlast
während
eines Stopps kontinuierlich gemessen wird und die gemessenen Daten gefiltert
werden. Dazu wird jede stufenweise Laständerung, die während eines
Stopps stattfindet, aufgenommen und die Anzahl an Personen bestimmt,
die die Aufzugkabine betreten oder verlassen haben, basierend auf
den stufenweisen Änderungen.
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Ein
Mehrfachaufzugsystem ist aus
DE 695 11 587 T2 bekannt. Hier werden obere
und untere Stockwerke mit verschiedenen Aufzuggruppen bedient, wobei
mindestens ein Wechselfahrkorb vorgesehen ist, der entweder in der
unteren oder oberen Stockwerkgruppe eingesetzt werden kann. Abhängig von
der Verkehrsstärke
erfolgt eine Gruppenzuteilung der Wechselfahrkörbe.
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Aus
DE 38 20 568 C2 ist
es bekannt, dass sich durch Kenntnis und Berücksichtigung von Zeiten hoher
Verkehrslast unter anderem durch Aufzuggruppenbildung eine gewisse
Verringerung der Wartezeit durch Erhöhung der Kapazität erreichen
lässt. Es
ist hieraus auch bekannt, dass die jeweilige Aufzugbelastung, die
Anzahl der Personen in einer Aufzugwartehalle sowie Verkehrsstatistiken
bei der Aufzugsteuerung zum Zweck der Erhöhung der Beförderungskapazität der Aufzüge in einem
Gebäude
berücksichtigt
werden können.
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Aus
GB 2 280 760 A ist
ein Aufzugsystem mit einer Vielzahl von Aufzügen bekannt die eine große Anzahl
von Stockwerken eines Gebäudes
bedienen. Bei diesem bekannten Aufzugsystem arbeitet eine Steuerung
in Abhängigkeit
von einer ausgewählten Steuerfunktion,
die ihrerseits von einer Vielzahl von Steuerzielen und einer entsprechenden
Anzahl von Wichtungsfaktoren für
diese Steuerziele abhängig ist.
Eine Vorrichtung zur Steuerung weist Mittel zum Speichern einer
Vielzahl von Wichtungsfaktorensätzen,
die jeweils die Wichtungsfaktoren für eine entsprechende Steuerfunktion
umfassen, Mittel zum Bestimmen wenigstens einer variablen Bedingung
des Aufzugsystems und Mittel zum Auswählen eines Satzes aus den Wichtungsfaktorensätzen auf,
wodurch für
eine Veränderung
der Auswahl der Steuerfunktion für
die Aufzüge
gesorgt wird. Die wenigstens eine variable Bedingung kann beispielsweise
die Tageszeit oder die Verkehrsanforderung sein.
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In
dem Artikel von
D. Nikovski, M. Brand: "Decision-Theoretic Group Elevator Scheduling", ICAPS'03, 9.–13. Juni
2003, Trento, Italien, ist eine Übersicht verschiedener Scheduling-Algorithmen zur Berechnung
und Minimierung zu erwartender Wartezeiten für die eine Aufzuggruppe in
einem Gebäude nutzenden
Passagiere angegeben, wobei dort ein besonders effizienter Algorithmus
eigens vorgestellt wird.
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Beim
bekannten Stand der Technik besteht im Zusammenhang mit der Bedarfssignalisierung
ein Nachteil. Der Bedarf an Transportkapazität wird in den modernen Aufzuganlagen
durch Betätigen
der Zielauswahlsteuerung angemeldet, im einfachsten Fall nur durch
eine Transportbedarfsmeldung (Knopf "Aufzug holen", gegebenenfalls noch mit Richtungsfunktion "Aufzug auf/ab"). Dieser Vorgang
realisiert aber lediglich den Bedarf einer einzelnen Person. Nachfolgend
vor diesem Aufzug ankommende Personen mit gleichem Ziel werden nicht
erfasst, so dass deren Transportbedarf nicht mit in den Kapazitätsoptimierungsalgorithmen
berücksichtigt
werden können.
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Auch
kann auf diese Weise nur ein reaktives System gebildet werden. Eine
proaktive Bereitstellung von Transportkapazität dort, wo sie höchstwahrscheinlich
benötigt
wird, lässt
sich hierbei nicht realisieren.
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Beim
bekannten Stand der Technik besteht auch im Zusammenhang mit der
gegebenenfalls vorgenommenen Verkehrsstatistik ein Nachteil. Dort
wo tatsächlich
Verkehrsstatistiken zur Ermittlung von Zeiten mit erhöhtem Transportbedarf
herangezogen werden, erfolgt deren Erfassung auf Zählbasis,
d.h. ursachenunabhängig,
wie auch dem bereits erwähnten
Artikel von D. Nikovski, M. Brand zu entnehmen ist.
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Aufgabe
der vorliegenden Erfindung ist es, ein Verfahren zum Optimieren
der Wartezeiten vor Personenaufzügen
oder ähnlichen
Beförderungsanlagen,
der Transportzeiten in solchen Anlagen und der sich aus diesen beiden
Zeiten ergebenden Reisezeiten bei Verwendung solcher Anlagen zu
schaffen, wobei nicht nur der Bedarf einzelner, einen Aufzug anfordernder
Personen, sondern auch nachfolgend vor dem Aufzug ankommender Personen
berücksichtigt
wird, Transportkapazität
dort proaktiv bereitgestellt wird, wo sie höchstwahrscheinlich benötigt wird,
und ursachenabhängig
und nicht nur zeitabhängig
erfasste, auf bestimmte Situationen oder Kontexte abbildbare Verkehrsmuster
zur Ermittlung von Zeiten erhöhten
Transportbedarfs herangezogen werden.
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Gemäß der Erfindung,
die sich auf ein Verfahren der eingangs genannten Art bezieht, wird
diese Aufgabe dadurch gelöst,
dass das Aufzugsteuerungslogik-Grundmodell um Nutzer-, Gruppen-
und Ereignis-Modellierungen auf der Basis von Kontext- und Situationsmodellen
erweitert wird, wobei unter Kontext die Menge aller für eine Aufgabe
relevanten Kontextinformationen und unter Situation die Menge aller
bekannten Kontextinformationen verstanden wird und eine Kontextinformation
hierbei eine Information ist, die zum einen dazu benutzt werden
kann, den durch eine Menge von Zustandsvariablen beschriebenen Zustand
einer Entität,
d.h. allgemein einer Person, eines Ortes oder ganz allgemein eines Objekts,
bezüglich
eines Aspekts zu charakterisieren, und die zum anderen durch ein
Element des Wertebereichs eines Aspekts gegeben ist, wobei ein Aspekt
eine Dimension des durch die Menge aller Zustandsvariablen beschriebenen
Zustandsraumes mit zugehöriger
Beschreibung des semantischen Typs ist.
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Das
durch die vorliegende Erfindung vorgeschlagene Verfahren berücksichtigt
die Situation bzw. den Kontext im Gebäude zur Optimierung der Aufzugsteuerung,
insbesondere zur Minimierung der mittleren Wartezeit von Personen
vor Aufzügen.
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Die
Optimierung der Aufzugsteuerung in Bezug auf ausgewählte Leistungsparameter
erfolgt vorteilhaft auf der Basis von Situations- oder Kontextinformationen
in einer solchen Weise, dass eine Schätzung der zu erwartenden Beförderungsbedarfsverteilung,
z.B. "Up-Peak" (aufwärts gerichteter
Spitzenverkehr), "Down-Peak" (abwärts gerichteter
Spitzenverkehr) oder "Lunch-Peak" (Spitzenverkehr
zur Mittagszeit), anhand von Situationsgrößen bzw. anhand kontextueller
Größen optimiert
wird.
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Die
Nomenklatur zur Situation und zum Kontext orientiert sich an den
nachfolgend noch einmal im Einzelnen angegebenen Definitionen dieser
Begriffe, die auch der Dissertation
"Service-Interoperabilität in Ubiquitous Computing Umgebungen" von Thomas Strang,
VDE, 2003, ISBN 3-8007-2823-0, insbesondere Seiten 18–23,
zu entnehmen sind.
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Kontext-
und Situationsinformationen beziehen sich immer auf Entitäten. Eine
Entität
ist eine Person, ein Ort oder allgemein ein Objekt. Der Zustand
einer Entität
wird durch eine Menge von Zustandsvariablen beschrieben. Jeder Zustand
ist gegeben durch eine Belegung der Zustandsvariablen mit konkreten
Werten. Der Zustandsraum ist durch die Menge aller Zustandsvariablen
gegeben. Jede Zustandsvariable hat dabei eine individuelle Semantik,
die, falls eindeutig, aus einem Namen zur Beschreibung bestehen
kann. Eine computergestützte Auswertung
erfordert in der Regel jedoch einen höheren Grad an Formalität zur Beschreibung
der Semantik. Hierbei erfolgt die Beschreibung der Semantik unter
Verwendung des Vokabulars eines Modells mit wenigen vordefinierten
Konzepten und Relationen. Die computergestützte Auswertung der Semantik
wird auf eine Auswertung der dem Computer bekannten Konzepte und
Relationen des Modells zurückgeführt.
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Ein
solches Konzept ist der Aspekt, unter dem eine Dimension des Zustandsraumes
mit zugehöriger
Beschreibung des semantischen Typs verstanden wird. Ein Aspekt ist
also Identifikator und Beschreibung einer Klassifikation, Symbol-
oder Wertemenge des identischen semantischen Typs. Aspekte werden
insbesondere zur Beschreibung der Semantik von Zustandsvariablen
verwendet. Im Sinne des Kontextbegriffs ist der Aspekt der Schlüssel zur
Definition der Relevanz. Ein Aspekt ist dann relevant für eine Aufgabe,
wenn während
der Erfüllung
dieser Aufgabe auf Werte dieses Aspekts zugegriffen wird bzw. Werte
dieses Aspekts den Ablauf der Aufgabe beeinflussen. Eine Entität ist für eine Aufgabe
relevant, wenn ihr Zustandsraum einen für diese Aufgabe relevanten
Aspekt enthält.
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Bezogen
auf den Kontextbegriff kann eine Kontextinformation mit der Belegung
einer Zustandsvariablen gleichgesetzt werden, was unter Berücksichtigung
der Definitionen von Zustand und Relevanz zu der Definition einer
Kontextinformation und daraus des Kontexts selbst führt.
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Eine
Kontextinformation ist eine Information, die dazu benutzt werden
kann, den Zustand einer Entität
bezüglich
eines Aspekts zu charakterisieren. Sie ist gegeben durch ein Element
des Wertebereichs eines Aspekts. Eine Kontextinformation ist relevant
für eine
Aufgabe, wenn sie die Belegung einer Zustandsvariablen eines relevanten
Aspekts ist, der zu einer für
diese Aufgabe relevanten Entität
gehört.
Ein Kontext ist dann die Menge aller für eine Aufgabe relevanten Kontextinformationen.
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Zwischen
den Begriffen Kontext und Situation soll hier klar unterschieden
werden. Unter einer Situation wird die Menge aller bekannten Kontextinformationen
verstanden. Sie ist relevanzfrei, was bedeutet, dass die Verwendung
dieser Kontextinformationen nicht a priori an eine bestimmte Aufgabe
oder Entität
gebunden ist. Gegenüber
der Situation steht der Begriff des Kontextes als Menge der für eine Aufgabe
relevanten Kontextinformationen, die eine Teilmenge aller bekannten
Kontextinformationen darstellt. Demzufolge ist implizit die Angabe
von Relevanzkriterien gefordert, wenn vom Kontext gesprochen wird.
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Verschiedene
Scheduling-Algorithmen zur Behandlung spezieller Verkehrsmuster
wie "Down-Peak" (= abwärts gerichteter
Spitzenverkehr) oder "Up-Peak" (= aufwärts gerichteter
Spitzenverkehr) sind aus dem Stand der Technik bekannt. Bereits
in dem schon erwähnten
Artikel von D. Nikovski, M. Brand ist darauf hingewiesen worden,
dass die bei diesen Algorithmen getroffenen Annahmen deren praktischen
Nutzen sehr einschränken,
da sie stark idealisierend sind und insbesondere die verschiedenen
Unsicherheitsfaktoren zu wenig berücksichtigen.
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Genau
hier setzt das Verfahren gemäß der vorliegenden
Erfindung an. Ausgehend von einem Modell der Aufzugsteuerungslogik,
welches die verschiedenen Konstellationen der räumlichen und ausstattungsabhängigen Gegebenheiten
erfasst, z.B. drei parallele Aufzüge in einem Hochhaus mit acht Stockwerken,
Prioritätsschlüsselschalter,
richtungsunabhängige
Bedarfssignalisierung oder dergleichen, wird durch das Modell der
Stand der Technik abgebildet.
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Den
wesentlichen Kern des Verfahrens nach der vorliegenden Erfindung
bildet die Erweiterung eines solchen Grundmodells um Nutzer-, Gruppen- und
Ereignis-Modellierungen auf der Basis von Situations- und Kontextmodellen.
Diese ermöglichen
es, die Situation der Aufzugsteuerung schon in das Modell zu integrieren
und hinsichtlich einer Optimierung der Aufzugsteuerung im Bezug
auf ausgewählte Leistungsparameter
wie insbesondere die "minimale mittlere
Wartezeit pro Passagier" (AWT;
Average Waiting Time) und die "mittlere
Transportzeit pro Passagier" (ART;
Average Ride Time) zu verwenden, die zusammen die "mittlere Reisezeit
pro Passagier" (AJT;
Average Journey Time) ergeben. Die letztgenannten Parameter sollten
immer gemeinsam betrachtet werden, da sich je nach Verfahren und
Szenario trotz besserer Leistungsfähigkeit bezüglich ei nes Parameters eine Überkompensation
des anderen Parameters feststellen lässt.
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Die
Neuheit des durch die vorliegende Erfindung vorgeschlagenen Verfahrens
gegenüber
der Statistik bzw. der Fähigkeit
des Selbstlernens im Vergleich zu der durch die bereits erwähnte
DE 38 20 568 C2 bekannten
kapazitätserhöhenden Gruppenbildung
einzelner Aufzüge
ist hier in vorteilhafter Weise durch die ständige Erweiterbarkeit der zu
berücksichtigenden
Parameter (Aspekte des Situationsmodells) gegeben. Dies bedeutet,
dass durch Modellerweiterung auch vorher gänzlich unbekannte Merkmale
in die Aufzugsteuerungslogik einfließen können und somit die Aufzugsteuerung
an sich stets aktuell gehalten werden kann.
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Wird
statt eines aufgabenunabhängigen
Situationsmodells ein aufgabenabhängiges Kontextmodell verwendet,
so ergibt sich eine Vielzahl weiterer Möglichkeiten zur Leistungssteigerung,
wie beispielsweise die vorbereitende Kapazitätsreservierung für bestimmte
Ereignisse, z.B. größere Meetings
in einem bestimmten Stockwerk eines Gebäudes.
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Vorteilhafte
Weiterbildungen und Ausgestaltungen der Erfindung sind in den sich
auf den Patentanspruch 1 unmittelbar oder mittelbar rückbeziehenden
Unteransprüchen
angegeben.
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Die
Erfindung wird nachfolgend anhand von Zeichnungen erläutert. Es
zeigen:
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1 in
einem Beispiel eine statische Zoneneinteilung (Zoning) in einem
Gebäude
mit vier Aufzügen
und 15 Stockwerken über
dem Erdgeschoss (Lobby) zur Erläute rung
des auf Zoning beruhenden Scheduling-Algorithmus für die Aufzugsteuerung,
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2 ein
Beispiel für
ein Konzept eines Drei-Phasen-Scheduling-Algorithmus
für die
Steuerung eines Aufzugs in einem Gebäude mit sieben Stockwerken über dem
Erdgeschoss (Lobby),
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3 ein
praktisches Beispiel, bei dem das Verfahren nach der vorliegenden
Erfindung vorteilhaft zum Tragen kommen kann, und
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4 ein
Diagramm mit den Ergebnissen einer Simulation bei Anwendung von
vier verschiedenen Scheduling-Algorithmen, die auf kontextuellem Wissen
basieren.
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Von
hoher Bedeutung beim Verfahren nach der vorliegenden Erfindung ist
die Auswahl eines passenden Scheduling-Algorithmus. Mit Hilfe des Aufzug-Scheduling
sollen den von Passagieren ausgelösten Rufen Aufzugkabinen auf
solche Weise zugeteilt werden, dass die Reisezeiten der Passagiere minimal
werden. Es existieren viele verschiedene Lösungen und Techniken für das Aufzug-Scheduling. Die
nachfolgend beispielhaft präsentierten
Algorithmen werden zur Aufzuggruppensteuerung verwendet.
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Scheduling
in der Aufzugssteuerungsebene erfolgt gewöhnlich in einer Richtung. Hierbei
beantwortet der Aufzug alle Rufe entlang der laufenden Bewegungsrichtung
bis das letzte Stockwerk mit Rufen, nämlich das Umkehrstockwerk,
erreicht ist, wo die Richtung umgekehrt wird und nach dessen Erreichen
dann alle Rufe entlang der neuen Richtung beantwortet werden, bis
das nächste
Umkehrstockwerk erreicht ist.
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Eine
erste und zugleich einfach zu realisierende Lösung eines Scheduling Algorithmus
ist Round-Robin mit dem Hintergrund, einen keineswegs schlechten
Dienst anzubieten, insbesondere für nicht zu anspruchsvolle Situationen.
Das Ziel von Round-Robin
beim Gruppenaufzug-Scheduling besteht darin, eine gleichmäßige Auslastung
für alle
Kabinen zu erzielen. Die Rufe werden in aufeinanderfolgender Weise
den einzelnen Aufzügen
in der Reihenfolge zugeteilt, in der sie ankommen. Ruf 0 wird der Kabine
0 zugeteilt, Ruf 1 der Kabine 1, ..., Ruf m der Kabine m, Ruf m
+ 1 der Kabine m + 1, und so weiter.
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Der
Up-Peak-Scheduling-Algorithmus ist eine spezielle Variante von Round-Robin
zum Einsatz in Up-Peak-Verkehrssituationen und zwar mit dem einzigen
Unterschied, der im Gebrauch einer speziellen Parkvorgehensweise
besteht. Im Falle, dass sich ein Aufzug gerade im Leerlauf befindet, führt die
Gruppenaufzugsteuerung einen Stockwerkruf mit Ebene 0 herbei, um
die Kabine wieder in das Erdgeschoss zu positionieren. Der Gedanke
ist hier, die Wartezeit für
künftig
im Erdgeschoss ankommende Passagiere zu verkürzen.
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Der
einem anderen Scheduling-Algorithmus zu Grunde liegende Gedanke
einer Einteilung der Stockwerke in Zonen (Zoning) besteht darin,
ein Gebäude,
gewöhnlich
ein Hochhaus, in mehrere aneinander angrenzende Zonen aufzuspalten,
wobei jeder Aufzug nur Stockwerkrufe bedient, die in der der jeweiligen
Kabine zugeteilten Zone auftreten. Das Primärziel dieser Lösung besteht
darin, die Anzahl von Kabinenstopps und daher die Gesamtreisezeit
zu verringern.
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Ein
von m Kabinen bedientes Gebäude
kann in m Zonen aufgeteilt werden, wobei normalerweise diese m Zonen
getrennt sind. Das Zoning funktioniert aber auch, wenn Zonen nicht
getrennt sind, sondern sich überlappen.
Kabinen im Leerlauf werden gewöhnlich
wieder auf die Zonenmittelebene positioniert, weswegen die Wartezeit
für Passagiere
in angrenzenden Stockwerken minimiert wird. Zoning kann entweder
statisch sein, wobei Zonen permanent einer Gruppe von Aufzügen zugewiesen
sind, oder dynamisch sein, wobei Zonen zeitweise und zeitlich geplant
zugewiesen werden. 1 zeigt eine beispielhafte Zonenaufteilung
für ein
fünfzehnstöckiges Gebäude mit
vier Aufzügen
E1 bis E4. Hierbei handelt es sich um ein statisches Zoning, bei
dem der Aufzug E1 die Stockwerke 1 bis 4, der Aufzug E2 die Stockwerke
5 bis 8, der Aufzug E3 die Stockwerke 9 bis 12 und der Aufzug E4
die Stockwerke 13 bis 15 bedient, jeweils ausgehend vom nicht zu
den Stockwerken gehörenden
Erdgeschoss (Lobby).
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Der
sogenannte Drei-Passagen(Three Passage)-Scheduling-Algorithmus ist
eine spezielle Variante des Estimated Time of Arrival (ETA) Based Group
Control Algorithm, der im Artikel von Rong A., Hakonen H.
und Landelma R.: "Estimated
Time of Arrival (ETA) Based Elevator Group Control Algorithm with
More Accurate Estimation",
Technical Report 584, TUCS – Turku
Centre for Computer Science, Turku, Finnland, 2003, beschrieben
ist. Er wird verwendet, um die Dienstreihenfolge der Stockwerkrufe zu
bestimmen.
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Passage-Eins(P1)-Rufe
können
vom Aufzug entlang der laufenden Reiserichtung bedient werden. Passage-Zwei(P2)-Rufe
können
nach einmaliger Umkehr der Fahrtrichtung bedient werden. Passage-Drei(P3)-Rufe
erfordern eine zweimalige Umkehr der Fahrtrichtung. Stockwerkrufe
mit Aufwärtsrichtung
werden von einem Aufzug nur bedient, wenn dieser nach oben fährt, Stock werkrufe
mit Abwärtsrichtung
nur, wenn dieser nach unten fährt.
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Das
Prinzip dieser Lösung
ist in 2 umrissen, die ein Hochhaus mit einer einzigen,
sich gerade nach oben bewegenden Aufzugkabine, die kurz vor Erreichen
des Stockwerks 4 ist, und mehreren Stockwerkrufen zeigt, von denen
der höchste
derjenige des Stockwerks 7 ist. Die Rufe aus den Stockwerken 5 und
7 mit Richtung nach oben können
entlang der laufenden Aufzugsbewegungsrichtung bedient werden und
sind daher P1-Rufe. Das Stockwerk 7, welches das höchste Stockwerk
mit den letzten zu bedienenden Rufen ist, ist das Umkehrstockwerk,
da der Aufzug seine Fahrtrichtung in dieser Position umkehren muss,
um die übrigen
Rufe zu bedienen. Die Rufe aus den Stockwerken 6 und 2, beide mit
Richtung nach unten, sind deshalb P2-Rufe, da die Fahrtrichtung
einmal umgekehrt wird, bevor bedient wird. Bei Losfahren aus dem
Stockwerk 7 bewegt sich der Aufzug zum nächsten Umkehrstockwerk, dem
Erdgeschoss (Lobby) abwärts,
wo die Fahrtrichtung zum zweiten Mal umgekehrt wird, bevor die Rufe
aus dem Erdgeschoss (Lobby) und dem Stockwerk 1 beantwortet werden,
weswegen diese verbleibenden Rufe als P3-Rufe ausgeführt werden.
Kabinenrufe sind immer entweder P1- oder P2-Rufe, da sie keine oder höchstens
nur eine Fahrtrichtungsumkehr erfordern.
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Das
ein in erwähnter
Weise erweitertes Grundmodell benutzende Verfahren nach der vorliegenden
Erfindung lässt
sich in vorteilhafter Weise mit weiterer Sensorik koppeln. Zur weiteren
Sensorik können
beispielsweise Lesegeräte
für berührungslose
personenzugeordnete Chipkarten-Dienstausweise gehören, aus
denen ein solches Lesegerät
das Ziel der auf einen Aufzug wartenden Person schätzt.
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Ein
Beispiel, bei dem das Verfahren nach der vorliegenden Erfindung
zum Tragen kommen kann, ist schematisch in der beigefügten Figur
dargestellt.
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In
einem Hochhaus-Bürogebäude mit
zwei Aufzuggruppen sollen ein Dachterrassenrestaurant und eine Cafeteria
im Erdgeschoss vorhanden sein. Bei schönem und warmen Wetter ist zu
Beginn der Mittagspause ein aufwärtsgerichteter
Spitzenverkehr, d.h. ein sogenannter "Up-Peak", durch die beiden Aufzuggruppen zu
bewältigen,
da das Personal unter solchen Umständen die Mittagspause lieber
auf der Dachterrasse verbringen möchte. Dagegen ist bei schlechtem
Wetter zu Beginn der Mittagspause ein abwärts gerichteter Spitzenverkehr,
d.h. ein sogenannter "Down-Peak", mittels der beiden
Aufzuggruppen zu meistern, da es unter derartigen Bedingungen das
Personal bevorzugt, die Mittagspause in der geschlossenen Cafeteria
oder außerhalb
des Hauses zu verbringen. Die Steuerung der beiden Aufzuggruppen
wird in diesem beispielhaften Fall durch die Erweiterung des gebäudespezifischen Grundmodells
um kontext- oder situationsspezifische Informationen, die auf der
Kenntnis des Verhaltens des Personals zu Beginn der Mittagspause
beruhen, erweitert.
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Es
wird dazu eine Schätzung
der zu erwartenden Beförderungsbedarfsverteilung
zu dieser Tageszeit anhand von Situationsgrößen bzw. kontextueller Größen optimiert
und insbesondere dann ein zu dieser Bedarfsschätzung passender Scheduling-Algorithmus
situations- bzw. kontextadaptiv ausgewählt. Es besteht eine Korrelation
zwischen dem Wetter und dem Personenverkehrsmuster im Bürogebäude während der
Mittagszeit, wobei davon ausgegangen wird, dass das gewöhnliche
Mittagspersonenverkehrsmuster durch wetterabhängige Verkehrseinflüsse überlagert
wird.
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Wenn
aus Wettersensoren geschlossen werden kann, dass die Dachterrasse
eine hohe Akzeptanz finden wird, entspricht das Personenverkehrsmuster
im wesentlichen einem "Up-Peak" anstelle eines "Lunch-Peak". Dagegen haben Regen,
Schneefall, hohe Windgeschwindigkeiten oder niedrige Temperaturen
keine Auswirkung auf das Standard-"Lunch-Peak"-Personenverkehrsmuster.
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Wenn
das Aufzugsteuerungssystem Zugriff zu diesem Wissen hat, kann es
proaktiv auf den jeweiligen Algorithmus umschalten, der für das erwartete
Verkehrsmuster am besten geeignet ist.
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Simulationen
haben ergeben, dass jeder Scheduling-Algorithmus bei einer erfindungsgemäß arbeitenden
Aufzugsteuerung Vorteile und Nachteile aufweist.
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In 4 sind
in einem Diagramm Ergebnisse eines simulierten "Up-Peak"-Szenarios für ein 13-stöckiges Bürogebäude mit sechs Aufzügen und einer
hohen Belegschaftszahl bei einer Passagierankunftsrate von 6% dargestellt.
Im Einzelnen zeigt 4 die mittlere Reisezeit (AJT),
die sich aus der mittleren Wartezeit (AWT) und der mittleren Transportzeit
(ART) zusammensetzt, bei Anwendung von vier verschiedenen Scheduling-Algorithmen, die
auf kontextuellem Wissen basieren. Für das simulierte "Up-Peak"-Szenario ist der
Up-Peak-Scheduling-Algorithmus
der beste, gefolgt von Round-Robin (FCFS), was durch die Park-Vorgehensweise
des Up-Peak-Scheduling-Algorithmus begründet ist.
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Bei
dem in Diagrammform nicht dargestellten simulierten "Down-Peak"-Szenario arbeitet
dagegen der Zoning-Algorithmus am besten, gefolgt vom Drei-Passagen-Algorithmus
(ETA).
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"Lunch-Peaks" werden gemäß der Simulation
am besten vom Drei-Passagen-Algorithmus
(ETA) bedient, gefolgt von Round-Robin (FCFS) und dem Drei-Passagen-Algorithmus
(ETA). Für
eine gleichmäßige Verteilung
ist nach den Ergebnissen der Simulation der Scheduling-Algorithmus
mit Einteilung in Zonen (Zoning) die bevorzugte Wahl.