JP5361180B2 - エレベータ制御装置 - Google Patents

Description

この発明は、エレベータ機器にかかる負荷に応じてかごの走行速度に関する速度指令を可変とするエレベータ制御装置に関するものである。

従来のエレベータ制御装置では、かごの積載量と移動距離とに応じて速度指令値が変更され、加減速度や最高速度が調整される（例えば、特許文献１参照）。
また、従来の他のエレベータ制御装置では、周囲環境や時間帯に応じて、最短時間速度パターンを生成する第１のモードと、最短時間速度パターンよりも抑制された抑制速度パターンを生成する第２のモードとで、動作モードが切り替えられる（例えば、特許文献２参照）。
さらに、従来の電動機駆動装置では、電動機の電流から電動機にかかる負荷が検知され、電動機の負荷に応じて、回転速度が漸次調整される（例えば、特許文献３参照）。

特開２００３−２３８０３７号公報 特開２００５‐２８０９３３号公報 特開平７−１６３１９１号公報

しかし、特許文献１のエレベータ制御装置では、秤装置により検出されたかごの積載量に基づいて速度パターンが変更されるため、秤装置の検出誤差や走行時のロスが大きい場合、電動機やインバータなどの駆動機器の負担が大きくなることがあった。また、秤装置の誤差や走行時のロスを予め見込んで速度パターンの演算を行うようにすると、実際の誤差やロスが少ない場合に、本来発揮できる速度よりも遅い速度でかごが走行され、駆動機器の能力を十分に発揮させることができなくなる。さらに、エレベータ毎のかご自重や昇降行程等のばらつきによる影響を見込んで速度パターンを設定する必要もあり、これによっても最適効率を下回る保守的な制御になってしまう。これは、複数の動作モードを切り替えて運転する特許文献２のエレベータ制御装置においても生じる問題である。また、特許文献３のように、走行中の負荷に応じて回転速度を漸次調整する場合には、秤装置の誤差や走行時のロスによる影響が除去されるものの、電動機とインバータとについてのみしか考慮できなかった。

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、適用物件毎のエレベータ機器の状態や設置条件の違いによらず、駆動機器が過負荷状態となるのを防止しつつ、より高効率でかごを運転することができるエレベータ制御装置を得ることを目的とする。

この発明に係るエレベータ制御装置は、エレベータ機器の負荷と、負荷に対応して記憶された制御パラメータとに基づいて、かごの走行速度に関する速度指令値を演算する速度指令演算部、及びかごの走行中に検出された走行状態量と、予め設定された閾値とを比較し、比較結果に応じて制御パラメータを調整するパラメータ学習部を備えている。

この発明のエレベータ制御装置は、かごの走行中に検出された走行状態量と閾値との比較結果に応じて、速度指令値を演算するための制御パラメータを調整するので、適用物件毎のエレベータ機器の状態や設置条件の違いによらず、許容される駆動機器の能力範囲内で速度指令値が自動調整され、高効率でかごを運転することができる。

以下、この発明を実施するための最良の形態について、図面を参照して説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１によるエレベータ装置の要部を一部ブロックで示す構成図である。図において、かご１及び釣合おもり２は、巻上機３により昇降路内を昇降される。巻上機３は、電動機４、電動機４により回転される駆動シーブ５、電動機４の回転速度と磁極位置とを検出するための速度検出器６、及び駆動シーブ５の回転を制動するブレーキ（図示せず）を有している。速度検出器６としては、例えばエンコーダ又はレゾルバ等が用いられている。

駆動シーブ５には、かご１及び釣合おもり２を吊り下げる懸架手段としての複数本（図では１本のみ示す）の主索７が巻き掛けられている。なお、主索７としては、例えば通常のロープ、又はベルト状のロープ等を用いることができる。電動機４により駆動シーブ５が回転されることにより、かご１及び釣合おもり２は昇降路内を昇降される。

電動機４は、例えばインバータ又はマトリクスコンバータ等の電力変換器８によって駆動される。電力変換器８と電動機４との間には、電動機電流を検出する電流検出器９が設けられている。

電力変換器８は、エレベータ制御装置１０によって制御される。即ち、かご１の走行は、エレベータ制御装置１０によって制御される。エレベータ制御装置１０は、電動機制御部１１、速度指令演算部１２、パラメータ記憶部１３、パラメータ学習部１４及び走行状態検出部１５を有している。

電動機制御部１１は、速度検出器６によって検出された電動機４の速度が速度指令演算部１２によって生成された速度指令値に追従するように速度制御を行う。このとき、電動機制御部１１は、例えば、速度検出器６によって検出される電動機４の速度及び磁極位置と、電流検出器９によって検出される電動機電流とを用いて、電力変換器８をベクトル制御（電流制御）する。

速度指令演算部１２は、パラメータ記憶部１３に記憶された制御パラメータに基づいて、かご１の走行速度に関する速度指令値を生成し、電動機制御部１１に送る。パラメータ記憶部１３には、速度指令値の演算に用いられる複数の制御パラメータが、エレベータ機器の負荷に対応して格納されている。

パラメータ学習部１４は、速度指令演算部１２から得られる走行条件に関する情報と、走行条件検出部１５から得られる走行状態に関する情報とに基づいて、パラメータ記憶部１３に格納された制御パラメータを更新する。

走行状態検出部１５は、かご１の走行時の走行状態を検出して記録する。このため、走行状態検出部１５には、走行状態に関するデータである種々の走行データ（走行状態量）が入力され記録される。走行データは、かご１の走行時の速度や加速度に依存する量であり、かご１の速度指令値を演算する際に考慮すべきものである。

具体的には、走行データとして、例えば、電動機電流、電動機電流の制御指令値、電動機電圧、電動機電圧の制御指令値、かご１の振幅（上下方向、左右方向、前後方向を含む）、及びかご１内の騒音レベルなどが挙げられる。

ここで、エレベータ制御装置１０は、処理部（ＣＰＵ等）、メモリ及び信号入出力部を有するマイクロコンピュータを有している。即ち、電動機制御部１１、速度指令演算部１２、パラメータ記憶部１３、パラメータ学習部１４及び走行状態検出部１５の機能は、マイクロコンピュータにより実現することができる。

また、かご１には、かご１の積載量に応じた信号を発生する秤装置１６が搭載されている。

図２は図１のパラメータ記憶部１３の制御パラメータの格納状態の一例を示す説明図である。制御パラメータには、例えば加速度、減速度、最高速度（一定速走行中の速度）及びジャーク（加加速度）等が含まれている。また、この例では、ジャークとして、加速開始時のジャークであるジャーク１、加速終了時のジャークであるジャーク２、減速開始時のジャークであるジャーク３、及び減速終了時のジャークであるジャーク４が含まれている。

さらに、これらの制御パラメータは、エレベータ機器の負荷、ここではかご積載率に関連付けられたテーブル形式で格納されている。例えば、かご積載率がＡからＢの間であったときには、加速度としてα１、減速度としてα２、最高速度としてＶｔ、ジャーク１〜４としてβ１〜β４が選択され、それらの制御パラメータを用いて速度指令値が演算される。なお、テーブル中の「＊」は格納されているデータを表す。

次に、図３は図１のエレベータ制御装置１０の動作を示すフローチャートである。かご呼びが発生したら、まず秤装置１６からの信号に基づいてかご１内の負荷、即ちかご積載量を検出する（ステップＳ１）。なお、かご積載量の検出は、電動機電流値から求めたり、かご１内に搭載したカメラの映像から推定したりすることもできる。

かご積載量が検出されるとかご積載率が求められるため、パラメータ記憶部１３からかご積載率に応じた制御パラメータを読み出す（ステップＳ２）。そして、速度指令演算部１２により、読み出した制御パラメータを用いて速度指令値を演算する（ステップＳ３）。速度指令値が演算されると、電動機制御部１１に速度指令を送り、かご１の走行を開始させる（ステップＳ４）。以降は、演算された速度指令値に従ってかご１が走行される。

かご１の走行中は、走行状態検出部１５によりかご１の走行状態を検出し、走行データとして蓄積する（ステップＳ５）。走行データの蓄積間隔は、例えばマイクロコンピュータの制御周期毎などの一定時間間隔で行う。

また、かご１の走行開始後には、かご１が走行を終了したかどうかを監視し（ステップＳ６）、走行終了が確認されると、パラメータ学習部１４により、かご１の走行条件と蓄積した走行データとを評価データとして、制御パラメータを更新するかどうかを判定する（ステップＳ７）。即ち、パラメータ学習部１４では、今回の走行でのエレベータシステムの稼働状態から、エレベータ機器に余裕があるかどうかを判定する。

そして、エレベータ機器に余裕があると判断された場合には、次回走行時から速度や加減速度を今回の走行時の値よりも大きくする（運行効率を改善する）ように制御パラメータを更新する（ステップＳ８）。逆に、エレベータ機器に余裕がないと判断された場合には、速度や加速度が小さくなるように制御パラメータを更新する（ステップＳ８）。また、エレベータ機器の負荷が適正な範囲内であれば、制御パラメータの更新は行わずに処理を終了する。

以下、制御パラメータの具体的な更新方法の例について説明する。
《１．電動機電流に基づくかご加速度パラメータの更新》
まず、蓄積する走行データ（評価データ）を電動機電流とし、更新する制御パラメータをかご加速度とした場合について説明する。電動機電流は、電流検出器９で計測してもよいし、電動機制御部１１で演算する電動機電流指令値を用いてもよい。

図４はかご速度指令値の一例を示すグラフであり、図２のかご積載率Ａ〜Ｂに対応する制御パラメータを用いて演算された速度指令値の時間変化を示している。図５は図４の速度指令値に対応するかご加速度を示すグラフ、図６は図４の速度指令値に対応する電動機電流を示すグラフである。

なお、電動機電流は、電動機電流を電動機４の出力トルクに換算した値を示している。また、ジャーク区間（加速度が変化する区間）は、時刻０からｔ１、ｔ２からｔ３、ｔ４からｔ５、ｔ６からｔ７である。それぞれのジャーク区間に対応するジャーク値は、β１＝α１／Ｔ１、β２＝α１／Ｔ３、β３＝α２／Ｔ５、β４＝α２／Ｔ７である。

まず、パラメータ学習部１４は、かご積載量や走行方向等の走行条件に関する情報を速度指令演算部１２から受け取り、更新すべき制御パラメータを指定する。この例では、かご積載率がＡからＢまでの間のかご加速度の制御パラメータが指定される。

図３のステップＳ３で生成されるかご速度指令値は図４であり、ステップＳ５で蓄積される走行データは図６の電動機電流である。なお、電動機電流は、トルク換算値ではなく、３相交流値を用いてもよい。また、電動機電流は、加速度に依存し、力行運転時では加速度を大きくすると加速時の電動機電流も大きくなる。

図６において、ＩＭＡＸは電動機４の出力可能な電流許容値の上限値である。この上限値は、電動機４の能力や、それを駆動する電力変換器８の能力によって決まる値である。パラメータ学習部１４は、電動機電流の蓄積データから加速時の電流を読み取る。これは図６の時間ｔ１からｔ２まで電流値であり、その値はＩ１となる。なお、図６において、時間ｔ１からｔ２まで電流値は一定値Ｉ１となる例を示しているが、変動する場合もあり、その場合はその時間区間の平均値又は最大値を走行データとする。

パラメータ学習部１４は、加速時の電流値Ｉ１と電流上限値ＩＭＡＸとを比較し、比較結果に基づいて制御パラメータを更新するかどうかを判断する。図６の場合、Ｉ１はＩＭＡＸよりも小さく、余裕があるため、加速度をα１よりも大きくできる。従って、パラメータ学習部１４は、制御パラメータα１をα１に補正量δａだけ加えた値に書き換える。

補正量δａは、ＩＭＡＸとＩ１との差に基づいて決定してもよいし、予め適当な値を決めておいてもよい。但し、補正された制御パラメータを用いて走行した場合にＩＭＡＸを超えない程度の値とするのが良い。これは、積載率がＡからＢまでの間の全ての場合についてＩＭＡＸを超えない程度の値とするのが良い。

この結果、制御パラメータを格納したテーブルは、図７のように更新される。これにより、次回以降の走行では、かご積載率がＡ〜Ｂの間の走行時に加速度が上がるため、走行時間を短縮することができ、運行効率を改善することできる。そして、これは電流の許容値を超えない範囲で実現されるため、エレベータ機器が過負荷となることがない。

また、Ｉ１がＩＭＡＸよりも大きい場合には、α１をα１からδａ減じた値に更新すればよく、これにより次回以降の走行では許容値を超える電流を抑えることができる。さらに、Ｉ１がＩＭＡＸの近傍（ＩＭＡＸ以下の所定の範囲内）の場合には、制御パラメータは変更しない。

《２．電動機電流に基づく最高速度パラメータの更新》
次に、蓄積する走行データ（評価データ）を電動機電流とし、更新する制御パラメータを最高速度とした場合について説明する。最高速度の更新は、図６における時刻ｔ３からｔ４までの区間の電動機電流を用いて行う。図６のＩＭＡＸ２は、電動機４が連続的に使用されても許容できる出力電流値の上限値を表している。上述したＩＭＡＸは短時間に出力可能な電流の許容値として設定されているが、ＩＭＡＸ２は長時間出力可能な電流の許容値として設定されている。このため、ＩＭＡＸ２は一般的にＩＭＡＸよりも小さい値となる。

パラメータ学習部１４は、電動機電流の蓄積データから一定速走行時の電流を読み取る。これは図６の時間ｔ３からｔ４まで電流値Ｉ０である。図６では電流値Ｉ０が一定である場合を示しているが、変動する場合もあり、その場合はその時間区間の平均値又は最大値を走行データとする。

パラメータ学習部１４は、一定速走行時の電流値Ｉ０と電流上限値ＩＭＡＸ２とを比較し、比較結果に基づいて制御パラメータを更新するかどうかを判断する。図６の場合、Ｉ０はＩＭＡＸ２よりも小さく、余裕があるため、最高速度をＶｔよりも大きくできる可能性がある。

ここで、図６は電動機電流のトルク成分であるため、次式の演算により電動機出力に換算する。
Ｐ＝Ｉ０＊Ｖｔ＊Ｋｐ／η＋Ｈ０ ・・・（式１）
但し、Ｐは電動機出力、Ｋｐは単位を変換するための係数、ηは電動機４や電力変換器８の効率を含めた効率、Ｈ０は昇降時のガイドレールとの摩擦等によるロスを表す。

パラメータ学習部１４は、式１により電動機出力に換算した値Ｐと電動機４の定格出力とを比較し、Ｐが定格出力よりも小さい場合には、最高速度を上げることができるため、制御パラメータＶｔをＶｔに補正量δＶだけ加えた値に書き換える。補正量δＶは、Ｐと定格出力との差に基づいて決定してもよいし、予め適当な値を決めておいてもよい。但し、補正された制御パラメータを用いて走行した場合に定格出力を超えない程度の値とするのが良い。これは、積載率がＡからＢまでの間の全ての場合について定格出力を超えない程度の値とするのが良い。

この結果、制御パラメータを格納したテーブルは、図８のように更新される。これにより、次回以降の走行では、かご積載率がＡ〜Ｂの間の走行時に最高速度が上がるため、走行時間を短縮することができ、運行効率を改善することできる。そして、これは電動機４の定格出力及び電流の許容値を超えない範囲で実現されるため、エレベータ機器が過負荷となることがない。

また、Ｉ０がＩＭＡＸ２よりも大きい場合、又はＰが定格電力よりも大きい場合には、制御パラメータＶｔは補正量δＶを減じた値に修正すればよく、これにより次回以降の走行では走行時の電力や電流を許容値以下に抑えることができる。また、Ｉ０がＩＭＡＸ２近傍（ＩＭＡＸ２以下の所定の範囲内）の場合、又はＰが定格電力近傍（定格電力以下の所定の範囲内）の場合には、制御パラメータは変更しない。

《３．電動機電圧に基づく最高速度パラメータの更新》
次に、蓄積する走行データ（評価データ）を電動機電圧とし、更新する制御パラメータを最高速度とした場合について説明する。電動機電圧は、電圧センサで計測してもよいし、電動機制御部１１内で演算する電動機電圧指令値を用いてもよい。

図９は図４の速度指令値に対応する電動機電圧を示すグラフである。電動機４として永久磁石同期電動機を用いた場合、電動機電圧は主に走行速度と電動機電流とに依存する。また、図４のような速度指令値でかご１が走行した場合、電動機電圧は、図９に示すように、一定加速終了の時刻ｔ２から一定速度走行になる時刻ｔ３までの間で最大となる。なお、図９では電動機電圧を実効値換算したものを用いているが、交流値のまま用いてもよい。

また、図９において、Ｖｍａｘは電動機４の出力可能な電圧許容値の上限値である。この上限値は、電動機４の能力や、それを駆動する電力変換器８の能力によって決まる値である。パラメータ学習部１４は、電動機電圧の蓄積データから電動機電圧の最大値Ｖ１を読み取る。これは時刻ｔ２からｔ３までの間での電動機電圧の最大値となる。なお、簡単のため、時刻ｔ２からｔ３までの間の適当な時刻点（１点以上）で電動機電圧を計測し、その最大値を近似的に最大値としてもよい。

パラメータ学習部１４は、電動機電圧の最大値Ｖ１と電圧上限値Ｖｍａｘとを比較し、比較結果に基づいて制御パラメータを更新するかどうかを判断する。図９の場合、Ｖ１はＶｍａｘよりも小さく、余裕があるため、最高速度をＶｔよりも大きくできる。このため、パラメータ学習部１４は、制御パラメータＶｔをＶｔに補正量δＶだけ加えた値に書き換える。

補正量δＶは、Ｖ１とＶｍａｘとの差に基づいて決定してもよいし、予め適当な値を決めておいてもよい。但し、補正された制御パラメータを用いて走行した場合にＶｍａｘを超えない程度の値とするのが良い。また、補正値δＶについては、積載率がＡからＢまでの間の全ての場合についてＶｍａｘを超えない程度の値として決定するのが良い。

この結果、制御パラメータを格納したテーブルは図８のように更新される。これにより、次回以降の走行では、かご積載率がＡ〜Ｂの間の走行時に最高速度が上がるため、走行時間を短縮することができ、運行効率を改善することできる。そして、これは電動機出力電圧の許容値を超えない範囲で実現されるため、エレベータ機器が過負荷となることがない。

また、Ｖ１がＶｍａｘよりも大きい場合には、制御パラメータＶｔは補正量δＶを減じた値に修正すればよく、これにより次回以降の走行では走行時の電圧を許容値以下に抑えることができる。また、Ｖ１がＶｍａｘ近傍（Ｖｍａｘ以下の所定の範囲内）の場合には、制御パラメータを変更しない。

《４．電動機電圧に基づくジャークパラメータの更新》
次に、蓄積する走行データ（評価データ）を電動機電圧とし、更新する制御パラメータをかごジャークβ２とした場合について説明する。一般に、電動機電圧は、トルク電流が大きいほど、またかご速度が大きいほど大きくなる。従って、同じトルク電流でも速度が大きい方が電動機電圧は大きくなる。

図４から分かるように、時刻ｔ２でのトルク電流はジャークによらず一定であるが、時刻ｔ２での速度はジャークに依存し、β２が大きい方、つまり加速丸め時間Ｔ３が小さい方が、時刻ｔ２でのかご速度が大きくなる。よって、β２が大きい方が時刻ｔ２での電動機電圧は大きく、その結果、図９でのＶ１も大きくなり、余裕が少なくなる。

但し、β２が大きい方がＴ３は小さくなり、走行時間が短縮できるため、Ｖ１とβ２はトレードオフの関係となり、Ｖｍａｘを超えない範囲であればβ２を大きくできる。図９の場合、Ｖ１はＶｍａｘよりも小さく、余裕があるため、ジャークをβ２よりも大きくできる。このため、パラメータ学習部１４は、制御パラメータβ２をβ２に補正量δｂ２だけ加えた値に書き換える。

補正量δｂ２は、Ｖ１とＶｍａｘとの差に基づいて決定してもよいし、予め適当な値を決めておいてもよい。但し、補正されたパラメータを用いて走行した場合にＶｍａｘを超えない程度の値とするのが良い。また、補正値δｂ２については、積載率がＡからＢまでの間の全ての場合についてＶｍａｘを超えない程度の値として決定するのが良い。

この結果、制御パラメータを格納したテーブルは図１０のように更新される。これにより、次回以降の走行では、かご積載率がＡ〜Ｂの間の走行時にかごジャークが上がるため、走行時間を短縮することができ、運行効率を改善することできる。そして、これは電動機出力電圧の許容値を超えない範囲で実現されるため、エレベータ機器が過負荷となることがない。

また、Ｖ１がＶｍａｘよりも大きい場合には、制御パラメータβ２は補正量δｂ２を減じた値に修正する。これにより、次回以降の走行では、走行時の電圧を許容値以下に抑えることができる。また、Ｖ１がＶｍａｘ近傍（Ｖｍａｘ以下の所定の範囲内）の場合は、制御パラメータを変更しない。

《５．かご内騒音レベルに基づく最高速度パラメータの更新》
次に、蓄積する走行データ（評価データ）をかご内騒音レベルとし、更新する制御パラメータを最高速度とした場合について説明する。かご内騒音レベルは、かご１内に設置した騒音計などで計測することができる。

パラメータ学習部１４は、走行時に蓄積されたかご内騒音レベルが予め設定された許容値よりも大きいときには、最高速度のパラメータを小さくする。これにより、次回走行時は、より小さい速度で走行することから、かご内騒音が小さくなることが期待できる。

また、かご内騒音レベルが予め設定された許容値よりもある程度小さいときには、速度を上げてもかご内騒音レベルが許容値内に収まると予測されるため、最高速度のパラメータを大きくする。さらに、かご内騒音レベルが予め設定された許容値付近（許容値以下の所定の範囲内）の場合には、最高速度のパラメータは変更しない。

これにより、かご１内の騒音が許容される中で、高効率な運転が行えるように制御パラメータが自動調整される。

なお、かご内騒音レベルの計測値は、かご１が走行を開始してから停止するまでの間の平均値又は最大値を用いてもよいし、加速時等、走行の一部分での平均値又は最大値を用いてもよい。

《６．かご振動に基づく最高速度パラメータの更新》
次に、蓄積する走行データ（評価データ）をかご振動の大きさとし、更新する制御パラメータを最高速度とした場合について説明する。かご振動は、かご１に設置した加速度計などで計測することができる。また、電動機４のトルク電流値から振動成分を抽出することによって、かご振動を推定してもよい。さらに、電動機４に設置された速度検出器６から振動成分を抽出してもよい。

パラメータ学習部１４は、走行時に蓄積されたかご振動の計測値が予め設定された許容値よりも大きいときには、最高速度のパラメータを小さくする。これにより、次回走行時は、より小さい速度で走行することから、振動が小さくなることが期待できる。

また、かご振動の計測値が予め設定された許容値よりもある程度小さいときには、速度を上げてもかご振動が許容値内に収まると予測されるため、最高速度のパラメータを大きくする。さらに、かご振動の計測値が予め設定された許容値付近（許容値以下の所定の範囲内）の場合には、最高速度のパラメータは変更しない。

これにより、かご振動が許容される中で、高効率な運転が行えるように制御パラメータが自動調整される。

なお、かご振動の計測値は、かごが走行を開始してから停止するまでの間の平均値又は最大値を用いてもよいし、加速時等、走行の一部分での平均値又は最大値を用いてもよい。
また、この例では最高速度の制御パラメータを更新したが、かご振動に基づいて他の制御パラメータ、例えばかご加減速度又はかごジャークの制御パラメータを更新してもよい。この場合も、最高速度の場合と同様に、かご振動が大きいときには、加減速度やジャークを小さくする。

《７．駆動機器温度に基づくかご加速度パラメータの更新》
次に、蓄積する走行データ（評価データ）を電動機４等の駆動機器の温度とし、更新する制御パラメータをかご加速度とした場合について説明する。駆動機器の温度は、温度センサなどによって計測することができる。また、電動機４の温度は、電動機電流などから推定することができる。

一般に、かご加速度を大きくした場合は加速時の電流が大きくなることから、駆動機器の発熱が大きくなる。即ち、駆動機器の温度とかご加速度との間には相関関係がある。よって、パラメータ学習部１４は、走行時に蓄積された駆動機器温度の計測値が予め設定された許容値よりも大きいときには、かご加速度のパラメータを小さくする。これにより、次回走行時は、より小さい加速度で走行することから、発熱温度が小さくなることが期待される。

また、駆動機器温度の計測値が予め設定された許容値よりもある程度小さいときには、加速度を上げても温度が許容値内に収まると予測されるため、かご加速度のパラメータを大きくする。さらに、駆動機器温度の計測値が予め設定された許容値付近（許容値以下の所定の範囲内）の場合には、かご加速度のパラメータは変更しない。

これにより、駆動機器の温度が許容される中で、高効率な運転が行えるように制御パラメータが自動調整される。

なお、駆動機器温度の計測値は、かご１が走行を開始してから停止するまでの間の平均値又は最大値を用いてもよいし、加速時等、走行の一部分での平均値又は最大値を用いてもよい。また、ある時間区間の平均値としてもよい。

上記のようなエレベータ制御装置１０では、走行毎に制御パラメータの更新が必要であるかどうかを判定し、必要な場合には更新することにより、駆動システムに適応したパラメータテーブルが構築され、駆動システムが過負荷とならない中で、制御パラメータが学習により最適化されるため、運行効率を改善することができる。

また、経年変化等により、駆動システムが変化した場合においても、その変化に適応するように制御パラメータを自動的に更新することができる。さらに、昇降行程の違い、走行ロス及び秤誤差など、エレベータ装置の据付状態や周囲環境の違いに対して、制御パラメータを自動的に適切に調整することができる。

従来は、エレベータ装置の適用条件の違いを考慮して、駆動システムの能力を超えないような制御パラメータの設定をする必要があり、保守的な設定となることが多かった。また、この保守的な設定を緩和するためには、適用物件毎に制御パラメータを調整する必要があり、調整の手間がかかっていた。これに対して、この実施の形態では、適用物件に応じて最適な制御パラメータを自動的に設定することができる。

なお、制御パラメータの更新速度は走行毎に毎回更新してもよいが、必ずしも毎回更新しなくてもよく、例えば予め設定された期間又は走行回数で定期的に更新してもよい。また、走行時の外乱などを考慮して、１回の走行では制御パラメータを書き換えずに、同積載条件で何度か走行したときの更新値を記録しておき、それらの更新値が同じであったときに初めて制御パラメータを更新するようにしてもよい。

また、評価する走行データと更新する制御パラメータとの組み合わせは、上記の７つの例に限定されるものではない。さらに、上記の７つの例は、適宜組み合わせて同時に実行することが可能である。この場合、制御パラメータ更新時に競合が発生することが考えられるが、競合が発生したときには値の小さな方（機器の負荷が小さくなる方）を優先するのが好適である。

さらに、評価する走行データや、制御パラメータの変更の判定基準となる閾値を、時間帯、起動頻度又は周囲環境（周囲温度等）などの外部要因に応じて変更してもよい。

例えば、出勤時、昼食時及び退社時などはエレベータ利用者が多く、運行効率が高くなるような運転を実施した方が良いため、駆動機器の許容上限で速度指令値を生成する。この場合、電動機電流や電動機電圧などの駆動機器に関する走行データを用い、閾値を許容限界付近に設定する。

これに対して、夜間には、エレベータ利用者が少なく、速度や加速度を上げて運行時間を短縮することよりも、走行時の騒音を小さくした方が良いと考えられるため、騒音レベルの走行データを用いる。また、夜間には、騒音レベルの閾値を昼間に比べて小さく設定することにより、より低騒音な運転を実施することができる。

このように、時間帯に応じて評価する走行データを変更することにより、混雑時には運行効率を改善するように制御パラメータが調整され、夜間には低騒音となるような制御パラメータを自動的に調整することが可能となる。

また、評価する走行データを時間帯に応じて変更する代わりに、時間当たりの起動回数に応じて変更してもよい。例えば、起動回数が多いときには混雑時と判断し、運行効率を改善するように制御パラメータを調整するようにし、起動回数が少ないときには閑散時と判断し、低騒音となるように制御パラメータを調整するようにしてもよい。

さらに、上記の例では、エレベータ制御装置１０の機能を１つのマイクロコンピュータで実行させたが、複数のマイクロコンピュータに分割して実行させてもよい。
さらにまた、上記の例では、エレベータ機器の負荷としてかご積載率に対応して制御パラメータを記憶したが、エレベータ機器の負荷はかご積載率に限定されるものではない。

この発明の実施の形態１によるエレベータ装置の要部を一部ブロックで示す構成図である。 図１のパラメータ記憶部の制御パラメータの格納状態の一例を示す説明図である。 図１のエレベータ制御装置の動作を示すフローチャートである。 かご速度指令値の一例を示すグラフである。 図４の速度指令値に対応するかご加速度を示すグラフである。 図４の速度指令値に対応する電動機電流を示すグラフである。 図２の加速度の制御パラメータを更新した状態を示す説明図である。 図２の最高速度の制御パラメータを更新した状態を示す説明図である。 図４の速度指令値に対応する電動機電圧を示すグラフである。 図２のジャークの制御パラメータを更新した状態を示す説明図である。

符号の説明

１ かご、４ 電動機、１０ エレベータ制御装置、１２ 速度指令演算部、１４ パラメータ学習部。

Claims (5)

1. エレベータ機器の負荷と、上記負荷に対応して記憶された制御パラメータとに基づいて、かごの走行速度に関する速度指令値を演算する速度指令演算部、及び
   上記かごの走行中に検出された走行状態量と、予め設定された閾値とを比較し、上記走行状態量の特定区間での最大値又は平均値が上記閾値を超える場合にはエレベータ機器に余裕がないと判定し、上記閾値以下の所定の範囲内にある場合にはエレベータ機器の負荷は適正であると判定し、上記閾値以下の所定の範囲を下回る場合にはエレベータ機器に余裕があると判定し、余裕がある場合又は余裕がない場合には、上記走行状態量の特定区間での最大値又は平均値が上記閾値以下の所定の範囲内となるように、上記制御パラメータを調整するパラメータ学習部
   を備えていることを特徴とするエレベータ制御装置。
2. 上記パラメータ学習部は、上記かごの最高速度、加減速度及びジャークの少なくともいずれか１つに関する上記制御パラメータを調整することを特徴とする請求項１記載のエレベータ制御装置。
3. 上記パラメータ学習部は、上記かごを走行させる電動機の電動機電流、電動機電圧、上記かご内の騒音レベル、上記かごの振動の大きさ、及び駆動機器の温度の少なくともいずれか１つを走行状態量として上記閾値と比較することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のエレベータ制御装置。
4. 上記パラメータ学習部は、比較対象となる上記走行状態量及び上記閾値の少なくともいずれか一方を外部要因に応じて変更することを特徴とする請求項１から請求項３までのいずれか１項に記載のエレベータ制御装置。
5. 上記パラメータ学習部は、上記走行状態量として上記かご内の騒音レベルを上記閾値と比較し、かつ混雑時における上記閾値を閑散時における上記閾値よりも大きく設定することを特徴とする請求項４記載のエレベータ制御装置。

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