JPH0613390B2 - エレベーターの群管理制御装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 本発明は、エレベーター群管理制御装置に係り、特にコ
ンピュータを利用したエレベーター群管理制御に好適な
装置に関する。

最近、マイクロコンピュータ（以下マイコンと称す）が
各種産業に応用されてきており、エレベーターの分野に
おいても、複数のエレベーターを効率良く管理する群管
理制御装置や、個々のエレベーターを制御する号機制御
装置に適用されている。こうした試みは、マイコンの持
つ、小型，高機能，高信頼性，低コストの特徴のため、
エレベーター制御装置に大きな貢献をもたらしている。

たとえば、群管理制御の場合、発生するホール呼びを個
々にオンラインで監視し、全体のホール呼びのサービス
状況を加味して、最適なエレベーターを選択し割当てる
ことが可能となり、待時間短縮に大きく寄与している。
また、乗客の多く発生したホールには複数台のエレベー
ターをサービスさせたり、重役階には待時間の短いエレ
ベーターをサービスさせめなどの優先サービス制御が可
能となり、きめ細かな制御が行い得るようになってきて
いる。

一方、エレベーターの監視装置では、コンピュータのか
なり進んだ利用形態として、群管理を制御するシステム
プロセッサと中央監視局のプロセッサを電話回線で接続
し、効率良い監視を行う方式も提案されている。すなわ
ち、この方式では、エレベーターシステムの運転の必要
のない夜間等において、システムプロセッサをエレベー
ターシステムと切り離して、中央監視局のプロセッサ内
のかご応答をシミュレートする装置と接続され、システ
ムプロセッサの機能および動作状況を効率良く監視する
ことを行っている。

以上のように、マイコン等のコンピュータ利用により、
ランダムロジック構成に比して大幅な性能，機能の向上
が図られてきた。

しかし、これまでのエレベーター群管理制御装置では、
あらかじめ決められた固定化された制御機能およびパラ
メータにより運転制御されているため、時々刻々と変化
するビル環境に必ずしも適応したシステムとなっていな
い。たとえば、ビル完成時の交通需要と、その後のテナ
ント変更や、業務変更等があった場合の交通需要では、
行先交通需要が異なってくる。

このように、交通需要が大幅に変化すると、効率的な管
理制御が困難となり、サービス低下を招くことになる。

また、エレベーター納入時等、ビルの交通需要が把握さ
れていない場合も、交通需要に応じた制御が困難となっ
ていた。

本発明の目的は、交通需要に即応した効率の良いエレベ
ーターサービスの可能なエレベーター群管理制御装置を
提供するにある。

本発明の特徴は、評価関数に従ってホール呼びをエレベ
ーターに割当てる群管理制御において、上記割当てるエ
レベーターを選択するための評価関数に可変パラメータ
を挿入し、このパラメータを、上記群管理制御をシミュ
レーションした結果に応じて可変するようにしたところ
にある。すなわち、シミュレーションによりある交通需
要に対しパラメータの値と、平均待ち時間，消費電力の
関係を求め、目標となる平均待ち時間，消費電力から最
適のパラメータを求めこのパラメータの他の評価関数を
用いて群管理制御することにより、交通需要に即応した
効率の良いサービスを可能としたところにある。

なお、以下の説明では、上記評価関数の可変パラメータ
を運転制御パラメータと称する。

以下、本発明の第１図〜第２３図に示す具体的一実施例
により詳細に説明する。なお、実施例の説明は、まず、
本発明を実現するハードウエア構成を述べ、次に全体に
ソフトウエア構成とその制御概念を述べ、最後に上記制
御概念を実現するソフトウエアをテーブル構成図、フロ
ーを用いて説明する。

第１図は、本発明の一実施例の全体ハードウエア構成で
ある。

エレベーター群管理制御装置ＭＡには、前記したエレベ
ーター運転制御を司るマイコンＭ_１と前記したシミュレ
ーションを司るマイコンＭ_２があり、マイコンＭ_１とＭ
_２間は直列通信プロセッサＳＤＡ_ｃ（後述）により、通
信線ＣＭ_ｃを介してデータ通信される。

エレベーター群管理制御を可るマイコンＭ_１には、ホー
ル呼び装置ＨＤからの呼び信号ＨＣを並列入出力回路Ｐ
ＩＡを介して接続され、また、ドアの開閉や、かごの加
減速指令等個々のエレベーターを制御する号機制御用マ
イコンＥ_１〜Ｅ_ｎ（ここで、エレベーターはｎ号機ある
ものとする）とは、前記同様の直列通信プロセッサSDA₁
〜SDA_nと通信線CM₁〜CM_nを介して接続される。

一方、マイコンＭ_２には、シミュレーションの最適運転
制御パラメータの決定に必要な情報を与える設定器ＰＤ
からの信号ＰＭが並列入出力回路ＰＩＡを介して入力さ
れる。

また、号機制御用マイコンＥ_１〜Ｅ_ｎには、制御に必要
なかご呼び情報、エレベーターの各種安全リミットスイ
ッチや、リレー、応答ランプで構成する制御入出力素子
EIO₁〜EIO_nと並列入出力回路ＰＩＡとを信号線SIO₁〜SI
O_nを介して接続される。

第１図を用いて本発明の全体的説明をする。

エレベーター運転制御用マイコンＭ_１には、呼び割当て
を主とした運転制御プログラムを内蔵し、この運転制御
プログラムは、各号機制御用マイコンE₁〜E_nとホール呼
びＨＣより、制御に必要な情報を取り込む。またこの情
報の中でシミュレーションに必要な情報を直列通信プロ
セツサSDA_cを介して、シミュレーション用マイコンＭ_２
に送信される。さらに、前記運転制御プログラムは、可
変可能な運転制御パラメータを用いて処理している。こ
のパラメータは、呼び割当ての評価関数における待時間
と停止呼び評価値の関数を示す重み係数である。

この運転制御パラメータは、シミュレーション用マイコ
ンＭ_２により、設定器ＰＤの指令ＰＭと前記シミュレー
ション用データを用いて演算される。この演算は、一定
周期毎に実時間で処理され、その時々でエレベーター群
管理に最適な運転制御パラメータを出力する。

たとえば、設定器ＰＤを待時間最小となるように指令す
ると、その時の交通需要を予測演算し、このデータによ
りシミュレーションし、待時間が最小となる運転制御パ
ラメータ演算し、これを、その時の交通需要状態におけ
る最適運転制御パラメータとする。したがって、本発明
によりエレベーターの群管理制御は時々刻々と変化する
ビルの環境状態に対応可能であり、エレベーターの群管
理性能向上に大きく寄与する。

次に、各マイコンの具体的なハードウエア構成を示す
が、これらのマイコンは第２図〜第４図に示すように簡
単に構成できる。マイコンの中心であるＭＰＵ(Micro P
rocessing Unit)は、８ビット，１６ビット等が用いら
れ、特に号機制御用マイコンE₁〜E_nには余り処理能力を
要しないことから、８ビットＭＰＵが適当である。一
方、エレベーター運転制御用マイコンＭ_１およびシミュ
レーション用マイコンＭ_２は複雑な演算を必要とするた
めの、演算能力のすぐれた１６ビットＭＰＵが適当であ
る。

さて、各マイコンには、第２図〜第４図に示すようにＭ
ＰＵのバス線ＢＵＳに制御プログラムおよびエレベータ
ー仕様等を格納するＲＯＭ(Read Only Memory)と、制御
データがワークデータ等を格納するＲＡＭ(Random Acce
ss Memory)および、並列入出力回路ＰＩＡ(Peripheral
Interface Adapter)、他のマイコンと直列通信を行う専
用プロセッサＳＤＡ(Serial Data Adapter)が接続され
る。

なお、各マイコンM₁，M₂，E₁〜E_nにおいて、ＲＡＭ，Ｒ
ＯＭはその制御プログラムのサイズ等により、複数個の
素子で構成される。

第３図において、設定器ＰＤは設定用ボリームＶＲとこ
のＶＲのアナログ出力電圧をデジタル値に変換するＡ／
Ｄ変換器により構成され、この出力ＰＭはＰＩＡよりＲ
ＡＭに取り込まれる。

第４図において、エレベーター制御データとして、たと
えばかご呼びボタンＣＢや、安全リミットスイッチＳＷ
_１，リレーの接点ＳＷ_Ry，かご重量WightがＰＩＡより
ＲＡＭに取り込まれる。一方、ＭＰＵより演算されたデ
ータはＰＩＡより、応答ランプLampやリレーＰｙ等の制
御出力素子に出力される。

ここで、第２図〜第４図に用いられたマイコン間の直列
通信用プロセツサＳＤＡのハード構成は第５図に示すよ
うに主として送信用バッファTX_B，受信用バッファＲＸ
_Ｂ，データのパラレル／シリアル変換を行うＰ／Ｓとそ
の逆変換を行うＳ／Ｐ、ならびにそれらのタイミング等
を制御するコントローラＣＮＴにより構成される。上記
送信バッファＴＸ_Ｂ，受信バッファＲＸ_Ｂはマイコンよ
り自由にアクセス可能でデータの書き込み、読み出しが
できる。一方、ＳＤＡはコントローラＣＮＴより、送信
バッファＴＸ_Ｂの内容をＰ／Ｓを介して、他のＳＤＡの
受信バッファＲＸ_Ｂに自動送信する機能を有している。
したがって、マイコンは送受信処理は一切行う必要がな
いため、他の処理に専念できる。なお、このＳＤＡに関
する詳細な構成及び動作説明は特開昭56−37972 号およ
び特開昭56−37973 号に開示されている。

次に、本発明の一実施例であるソフトウエア構成を述べ
るが、まず第６図によりソフトウエアの全体構成から説
明する。

第６図に示すように、ソフトウエアは大別して運転制御
系ソフトウエアＳＦ１とシミュレーション系ソフトウエ
アＳＦ２より成り、前者は第１図のマイコンＭ_１より、
後者はマイコンＭ_２より処理される。

運転制御系ソフトウエアＳＦ１は、呼びの割当て処理
や、エレベーターの分散待機処理等エレベーターの群管
理制御を直接的に指令し制御する運転制御プログラムＳ
Ｆ１４より成る。このプログラムの入力情報として、号
機制御プログラム（第１図マイコンE₁〜E_nに内蔵）から
送信されてきた、エレベーターの位置，方向，かご呼び
等のエレベーター制御データテーブルＳＦ１１，ホール
呼びテーブルＳＦ１２，エレベーターの管理台数等のエ
レベーター仕様テーブルＳＦ１３ならびにシミュレーシ
ョン系ソフトウエアＳＦ２で演算し、出力された最適運
転制御パラメータ等を入力データとしている。

一方、シミュレーションソフトウエアＳＦ２は、下記の
処理プログラムより構成される。

(1)データ収集プログラムＳＦ２０……ホール呼び、エ
レベーター制御データテーブルの内容をオンラインで一
定周期毎にサンプリングし、シミュレーション用データ
を収集するプログラムで、特に行先階別交通需要（以下
行先交通量と称す）を主に収集する。

(2)シミュレーション用データ演算プログラムＳＦ２２
……データ収集プログラムより収集されたオンラインの
サンプリングデータテーブルの内容と過去の時間帯の上
記テーブルの内容とを加味してシミュレーション用デー
タを演算するプログラムである。

(3)シミュレーションによる各種曲線演算プログラムＳ
Ｆ２３……シミュレーション用データテーブルＳＦ２４
とエレベーター仕様テーブルＳＦ２５を入力し、所定の
複数のパラメータ毎にシミュレーションを実施した各種
曲線データテーブルＳＦ２６を演算出力する。各種曲線
データテーブルＳＦ２６として、待時間曲線テーブル，
消費電力曲線テーブルがある。

(4)最適運転制御パラメータの演算プログラムＳＦ２７
……上記各種曲線テーブルＳＦ２６と設定器ＰＤから設
定された目標値テーブルＳＦ２８を入力して、ビルの環
境条件に適応した最適運転制御パラメータＳＦ２９を演
算出力する。

なお、最適運転制御パラメータＳＦ２９には、シミュレ
ーション用データ演算プログラムで演算されたシミュレ
ーションデータテーブルＳＦ２４の一部を付加される。
これは、シミュレーション系ソフトウエアＳＦ２で、実
際の運転結果を評価し、その結果でエレベーターを制御
するため、学習機能の１つと言える。

以上、本発明の一実施例のソフトウエア全体構成を説明
したが、次に本発明のポイントであるシミュレーション
による最適運転制御パラメータの演算方法について説明
する。

最近の呼び割当て方法として、個々のホール呼びのサー
ビス状況（待時間）を監視し、全体の呼びのサービスを
加味して、発生したホール呼びをエレベーターに割当て
るホール呼び割当て方法が用いられている。この方法で
は、呼び割当ての評価関数に待時間が用いられている。
たとえば、発生したホール呼びの前方階の割当て済ホー
ル呼びの最も長い待時間を評価値とする方法、前方の割
当て済ホール呼びの待時間の２乗総和を評価値とする方
法、発生ホール呼びの待時間を評価値とする方法等が考
案されている。しかし、これらの評価値には、エレベー
ター相互間の位置関係が含まれていないため、このまま
ではダンゴ運転となり、性能向上が期待できなくなる。

そこで、ダンゴ運転を防止するため、第７図に示すよう
な停止呼び評価関数の概念が提案されている（特開昭52
−47249号，特開昭52−126845号）。すなわち、発生ホ
ール呼びＨＣｉの隣近する階床から着目エレベーターＥ
の割当て済ホール呼びＨＣｉ−１やかご呼びＣＣｉ，Ｃ
Ｃｉ＋２を考慮して停止呼び評価関数Ｔ_ｃを得、このＴ
_ｃと前記待時間の評価値とを加味して新しい評価関数φ
とするものである。これを式で表わすと、待時間の評価
値をＴ、待時間評価値Ｔと停止呼び評価値Ｔ_ｃとの重み
係数をαとするとき、 φ＝Ｔ−αＴ_ｃ…(1) Ｔ_ｃ＝ΣβＳ…(2) となる。ここで、βは発生ホール呼び隣接階の停止呼び
（サービスする呼びを称す）に対する重み係数でたとえ
０〜２０となる。またＳは、停止確率を示し、サービス
すべき呼びがあれば1.0となり、予測呼びがあれば、適
当な値（０Ｓ１）となる。第７図では予測呼びを無
視した値を示している。

(1)式の評価関数を用いることによって、発生ホール呼
びの隣接停止呼びが考慮されエレベーターのダンゴ運転
が防止される。

なお、第７図の例の停止呼評価値Ｔ_ｃは、発生呼び階ｉ
の前後２階床を考慮して、 T_c＝ΣβＳ＝５×1.0＋10×０＋20×1.0 ＋10×1.0＋５×０＝３５（秒） となる。したがつて、待時間評価Ｔが各エレベーターで
同一であると仮定するとＴ_ｃの大きいエレベーターが最
適と判断され、発生ホール呼びをそのエレベーターに割
当てることになる。

さて、(1)式において、待時間評価値Ｔと停止呼び評価
値Ｔ_ｃとの重み係数αに着目すると、このαは、ダンゴ
運転防止に最も効果のある値が存在し、その時ビル全体
の待時間（平均待時間）は最小となり得る。

一方、上記αを大きくして行くと、停止呼びを多く持つ
エレベーターが優先的に選択されるため、ある特定のエ
レベーターの負荷が集中し、平均待時間は上昇して行く
ことが理解できる。逆に言えば、他のエレベーターは負
荷が軽くなるため、エレベーター全体の停止回数（起動
回数）が減少し、消費電力が小さくなって行く。

本発明においては、重み係数αを運転制御パラメータと
定義する。

以上の関係の一例を第１表および第８図に示す。これ
は、ビル階床１３階床、エレベーター台数６台、エレベ
ーター速度１５０ｍ／mmの条件である交通需要でのシミ
ュレーションした例である。ここでは、運転制御パラメ
ータαを、α＝０，１，２，３，４の５ケースのシミュ
レーションを行っている。

第８図に示すように、運転制御パラメータαを変化させ
ることにより、平均待時間曲線ｆ_Ｔと消費電力曲線ｆ_Ｐ
が得られる。これらの曲線より、平均待時間の最小点が
存在すること、またαを大きくして行くと消費電力は減
少し、それにつれて平均待時間が増加して行くことを容
易に理解できる。

以上のシミュレーションは交通需要すなわち行先交通量
がある状態のときの結果であり、別の交通需要では曲線
ｆ_Ｔ，ｆ_Ｐは当然異なつたものとなる。前記したよう
に、行先交通量は時々刻々と変化している。たとえば、
平常時の行先交通量と退勤時のそれとは全くパターンが
異なる。すなわち、平常時は上昇，下降方向とも適当に
交通量があるが、退勤時では下降方向の交通量がほとん
どである。また、ビルのテナント等が変更となると、従
来の行先パターンと異なつてくる。したがつて、各々の
行先交通量ＡおよびＢのパターンについて前記と同様に
シミュレーションすると、第９図のような平均待時間曲
線f_TA，f_TBが求まる。第９図より、平均待時間の最小点
は，点となり、αは曲線f_TAでα_Ａ＝２．０、曲線f
_TBでα_Ｂ＝１．０となり、行先交通量毎に運転制御パラ
メータαを変化させた方が、平均待時間を短縮するため
には良策であることが理解できる。

次に省エネルギー運転の考え方を第１０図により説明す
る。今、シミュレーションにより、平均待時間曲線ｆ_Ｔ
と、消費電力曲線ｆ_Ｐが与えられたものとし、かつ、省
エネルギー（以下省エネと称す）目標値Ｐ_Ｍが１０％と
設定されたものとする。省エネ目標値が０％では、運転
制御パラメータαは通常平均待時間最小点の点のα
₁(=2.0)で運転されるため、消費電力は点で示され
る。したがつて、点の消費電力の１０％減の設定で
は、曲線ｆ_Ｐの上点の消費電力となる。したがつて、
そのときの運転制御パラメータαは特性図からα₂(₌3.
5)として求まる。すなわち、逆に言えば、運転制御パラ
メータαを３．５に設定しておけば、１０％の省エネと
なるよう制御が可能であることを示している。なお、第
１０図において、省エネ目標値を大きく設定すると、平
均待時間がそれに伴い増加するため、上限待時間Ｔ
_ＬＭＴ（たとえば２５秒）で目標値に制限を加えること
も肝要である。

以上述べたように、本発明ではシミュレーションによ
り、平均待時間や消費電力の各種曲線を各種曲線を演算
しているため、目標値が与えられると、最適な運転制御
パラメータが容易に得られることが理解されるだろう。

第１１図は、データ収集から最適運転制御パラメータに
よる実際の制御までの演算、，制御タイミング例で時刻
８：００〜８：４０間の例を示す。なお演算，制御は１
０分間隔で行われるものとする。まず、時刻８：００
〜８：１０の１０分間の行先交通量をオンライン計測
し、このオンライン計測データと過去の時刻８：１０
〜８：２０の時間帯別行先交通量（一日前のあるいは１
週間の平均等の行先交通量）を記憶装置（ＲＡＭ等）よ
り読み出す。前記２つの行先交通量より、時刻８：１
０〜８：２０間の行先交通量を予測演算する。この予測
行先交通量をもとにシミュレーションを時刻８：１０〜
８：２０間に実行する。そして、シミュレーションに
よつて得られた最適運転制御パラメータにより、実際に
運転が行われる。

本発明の一実施例では、過去の時間帯別行先交通量の時
間量の時間帯を時刻８：１０〜８：２０としたが、これ
を時刻７：５０〜８：００として、予測行先交通量を演
算しても良い。この場合、一日の時間帯のデータを記憶
している必要がなくメモリサイズが少なくて良い利点が
ある。

次に、本発明の一実施例で用いられるテーブル構成を第
１２図，第１３図により説明する。第１２図は運転制御
系ソフトウエアのテーブル構成で、大別して、エレベー
ター制御テーブルＳＦ１１，ホール呼びテーブルＳＦ１
２，エレベーター仕様テーブルＳＦ１３のブロックで構
成される。各ブロック内のテーブルは下記に述べる運転
制御プログラムを説明するとき、その都度述べる。

第１３図は、シミュレーション系ソフトウエアのテーブ
ル構成で、最適運転制御パラメータＳＦ２９，各種曲線
データテーブルＳＦ２６，目標値テーブルＳＦ２８，サ
ンプリングデータテーブルＳＦ２１，シミュレーション
用データテーブルＳＦ２４およびエレベーター仕様テー
ブルＳＦ２５（第１２図と同様のため図示せる）のブロ
ックで構成される。

次に、本発明のソフトウエアの一実施例を述べる。

最初に運転制御系のプログラムを説明し、次にシミュレ
ーション系のプログラムを説明する。なお、以下に説明
するプログラムは、プログラムを複数のタスクに分割
し、効率良い制御を行うシステムプログラム、すなわち
オペレーティングシステム（ＯＳ）のもとに管理される
ものとする。したがって、プログラムの起動はシステム
タイマーからの起動や、他のプログラムからの起動が自
由にできる。

さて、第１４図〜第１７図に運転制御プログラムのフロ
ーを示す。運転制御プログラムの中で特に重要なエレベ
ーター到着予測時間テーブル演算プログラムと呼び割当
てプログラムの２つについて説明する。

第１４図は、待時間評価値演算の基礎データとなるべ
き、エレベーターの任意の階までの到着予測時間を演算
するプログラムのフローである。このプログラムはたと
えば１秒毎に周期起動され、エレベーターの現在位置よ
り任意の階までの到着予測時間の全階床について、かつ
全エレベーターについて演算する。

第１４図においてステップＥ１０とＥ９０は、全てのエ
レベーター台数についてループ処理することを示す。ス
テップＥ２０でまず、ワーク用の時間テーブルＴに初期
値をセットし、その内容を第１２図の到着予測時間テー
ブルにセットする。初期値として、ドアの開閉状態よ
り、あと何秒で出発できるかの時間や、エレベーター休
止時等における起動までの所定時間が考えられる。

次に、階床を１つ進め（ステップＥ３０）、階床がエレ
ベーター位置と同一となったかどうか比較する（ステッ
プＥ４０）。もし、同一となれば、１台のエレベーター
の到着予測時間テーブルが演算できたことになり、ステ
ップＥ９０へジャンプし、他のエレベーターについて同
様の処理をくりかえす。一方、ステップＥ４０におい
て、“Ｎｏ．”であれば、時間テーブルＴに１階床走行
時間Ｔｒを加算する（ステップＥ５０）。そして、この
時間テーブルＴを到着予測時間テーブルにセットする
（ステップＥ６０）。次に、かご呼びあるいは割当てホ
ール呼び、すなわち、着目エレベーターがサービスすべ
き呼びがあるかどうか判定し、もしあれば、エレベータ
ーが停止するため、１回停止時間Ｔｓを時間テーブルに
加算する（ステップＥ８０）。次にステップＥ３０へジ
ャンプし、全ての階床について、上記処理をくり返す。

なお、ステップＥ５０とステップＥ８０における１階床
走行時間Ｔｒと１回停止時間Ｔ_ｓは、シミュレーション
系のソフトウエアより最適運転制御パラメータの１つと
して、与えられる。

第１５図は、呼び割当てプログラムのフローでこのプロ
グラムはホール呼び発生時起動される。本プログラムで
は、呼び割当てのアルゴリズムは２つ有り、１つはステ
ップＡ６０に示すように長待ち呼び最小呼び割当てアル
ゴリズム（第１６図で後述）であり、もう一方は、ステ
ップＡ７０に示すように到着予測時間最小呼び割当てア
ルゴリズム（第１７図で後述）である。これらのアルゴ
リズムの選択は、第１３図に示す最適運転制御パラメー
タの中のアルゴリズム選択パラメータＡ_ｓにより切換え
られる。

第１５図にもどり、まずステップＡ１０で発生ホール呼
びを外部より読み込む。そして、ステップＡ２０とＡ１
００，ステップＡ３０とＡ９０とで以下の処理をループ
演算する。すなわち、発生ホール呼びがあれば、いずれ
かの呼び割当てアルゴリズムで演算し、この呼びを選択
された最適エレベーターに割当てる（ステップＡ８
０）。

第１６図は、長待ち呼ビ最小化呼び割当てアルゴリズム
の処理フローである。どのエレベーターが最適かを判定
するため、ステップＡ６０−１とＡ６０−６によりエレ
ベーター台数でループ処理する。ループ内の処理は、ま
ずステップＡ６０−２で、発生ホール呼びを含む前方階
の割当てホール呼びの最大予測待時間T_maxを演算する。
なお、予測待時間とはホール呼びが発生してから現在ま
での経過時間を示すホール呼び経過時間（第１２図参
照）と到着予測時間（第１２図参照）を加算したもので
ある。次のステップＡ６０−３では、第７図で前述した
ように発生ホール呼びを含む前後所定階床の停止呼びか
ら停止呼び評価値Ｔ_ｃを演算し、この評価値と前述述の
最大予測待時間T_maxとで(1)式の評価関数φを演算する
（ステップＡ６０−４）。そして、この評価関数φの中
で最小のエレベーターを選択する（ステップＡ６０−
５）。以上の処理をすべてのエレベーターについて実行
すると、ステップＡ６０−５の演算により、最適な評価
値のエレベーターが選択されていることになる。

もう一方の呼び割当てアルゴリズムとして、第１７図に
到着予測時間最小呼び割当てアルゴリズムのフローを示
す。第１７図は第１６図のフローとほぼ同一であるが、
ステップＡ７０−２の処理のみ異なる。このアルゴリズ
ムでは、発生ホール呼びまでの到着予測時間の最小の評
価値のエレベーターを選択するため、第１２図のテーブ
ルから発生ホール呼び階ｉの到着予測時間Ｔｉをロード
している。

以上、運転制御プログラムの主なプログラムである到着
予測時間テーブルの演算プログラムと呼び割当てプログ
ラムの処理フローを説明したが、この他、運転制御プロ
グラムには、混雑階への複数台のエレベーターをサービ
スする複数台サービス処理プログラム、交通需要が閑散
時のときエレベーターをあらかじめ決められた階へ待機
させる分散待機処理プログラム等があるが、これらの説
明は省略する。

次に、シミュレーションソフトウエアのプログラムを第
１８図〜第２３図を用いて説明する。

第１８図はデータ収集プログラムのフローで、このプロ
グラムは一定周期毎（たとえ１秒）に起動され、かつ、
一定時間（たとえ第１１図に示すように１０分間）デー
タを収集すると、第１３図のサンプリングデータテーブ
ルＳＦ２１に格納する。データ収集項目には種々ある
が、本発明のプログラムでは、特に行先交通量Ｃ_ij、エ
レベーターの１階床走行時間ｔ_ｒ、１回停止時間ｔ_ｓの
３項目のデータを収集している。

まず、ステップＡ１０，ＳＡ２０で行先交通量Ｃ_ijを収
集する。このために、ｉ階の乗客を行先階ｊ毎に分配す
る要があるが、これは、ｉ階での乗りこみ乗客数（かご
重量検出装置等により検出）と次の停止階へ止まるまで
の間に生じたかご呼びにより行先階ｊが解るので、適当
に乗客を分配することができる。第２表は、このように
してデータ収集した行先交通量Ｃ_ijの例（ビル階床８階
の場合）である。ここで、行先交通量Ｃ_ijの総和（ΣＣ
_ij）は、その時間内に生じた乗客数と等しくすることは
言うまでもない。

次に、ステップＳＡ３０とＳＡ４０は、１階床走行時間
のデータを収集するためのフローで、エレベーターの走
行階床数と走行時間を収集し、サンプリングタイム終了
後、走行時間を走行階床数で除算すれば１階床の走行時
間が演算できる。また、同様に、ステップＳＡ５０とＳ
Ａ６０でも、エレベーターの停止回数とドア開中時間
（停止時間）をデータ収集して、１回停止時間を演算で
きる。

ステップＳＡ１０〜ＳＡ６０で収集したデータは、サン
プリングタイム終了となると前述の演算を行い、かつ第
１３図のサンプリングデータテーブルＳＦ２１のオンラ
イン計測テーブルおよび時間帯別テーブルに各々格納さ
れる。なお、オンライン計測のデータテーブルは
Ｃ_new，ｔ_rnew，ｔ_snewのように項目名にｎｅｗの添字
を付加し、時間帯別テーブルにはＣ_old，ｔ_rold，ｔ
_soldのようにｏｌｄの添字を付加して表記している。

第１９図はシミュレーション用データ演算プログラムの
フローで、このプログラムは周期起動（第１１図のタイ
ミングから１０分間毎起動）される。シミュレーション
用データは、オンライン計測したデータと過去のデータ
とを適当な結合変数γを加味して予測演算している。た
とえば、行先交通量ではステップＳＢ２０に示すよう
に、 Ｃ_pre＝γＣ_new＋（１−γ）Ｃ_old…(3) と演算される。したがつて、結合変数γが大きいほどオ
ンライン計測の行先交通量のデータの重みが大きくな
る。なお、予測データにはｐｒｅの添字を付加してい
る。

上記と同様に、１階床走行時間および１回停止時間の予
測データｔ_rpre，ｔ_spreも演算される（ステップＳＢ３
０）。またこのｔ_rpre，ｔ_spreのデータは第１３図に示
す最適運転制御パラメータのＳＦ２９のＴ_ｒ，Ｔ_ｓのテ
ーブルにセツトされる（ステップＳＢ４０）。

そして、このプログラムで演算された予測データをもと
にシミュレーションを実行するため、第２０図のシミュ
レーションによる各種曲線演算プログラム（タスク）を
起動する（ステップＳＢ５０）。

第２０図はシミュレーションによる各種曲線演算プログ
ラムのフローで、このプログラムは第１９のステップＳ
Ｂ５０より起動される。

シミュレーションのパラメータとして、呼び割当てのア
ルゴリズムを選択するためのアルゴリズムパラメータＡ
_ｓ、および(1)式で前述したような重み係数である制御
パラメータαであり、それぞれのパラメータケースにつ
いてシミュレーションを実行する。

まず、行先交通量等のシミュレーション用データをセツ
トし（ステップＳＣ１０）、またアルゴリズムパラメー
タをセットする（ステップＳＣ３０）。アルゴリズムパ
ラメータはＡ_ｓであり、Ａ_ｓ＝１で長待ち呼び最小化呼
び割当てアルゴリズムが選択され、Ａ_ｓ＝２で到着予測
時間最小呼び割当てアルゴリズムが選択されるようにな
つている。次に、ステップＳＣ３０で制御パラメータを
セツトし、シミュレーションを実行する（ステップＳＣ
４０）。なお、制御パラメータαは、たとえば、第１
表、第８図に示すように、０，１，２，３，４の５ケー
スとなる。

そして、各ケース毎にシミュレーションされたその結果
はパラメータ毎に記憶される（ステップＳＣ６０）。

なお、シミュレーション結果の記憶は第１表に示したよ
うに、平均待時間と消費電力の２つとしているが、他の
評価項目を追加して、曲線テーブルを作成しても良い。

上記全ケースについてシミュレーションを終了すると、
第２２図に示す最適運転制御パラメータ演算プログラム
（タスク）を起動し（ステップＳＣ８０）、このプログ
ラムは終了する。

ステップＳＣ４０のシミュレーション実行プログラムの
具体的フローは、第２１図に示す。シミュレーションプ
ログラムは、エレベーターそのものの動作プログラム、
たとえば、走行動作、ドア開閉作動プログラム等と、こ
れらのエレベーターを効率良く管理する管理機能プログ
ラム、たとえば、呼び割当て機能、エレベーターの分散
待機機能プログラム等に大別される。シミュレーション
結果が精度良く求まるかどうかは、このシミュレーショ
ンプログラムの構成に左右され、出きるだけエレベータ
ーシステムと等価となるようにプログラムを構成するこ
とが望まれる。

さて、第２１図において、まずシミュレーションのため
の初期値をセットし（ステップＳＣ４０−１）、以下、
所定シミュレーション時間（たとえば、１時間相当分）
だけループ処理される（ステップＳＣ４０−２〜ＳＣ４
０−１５）。次に乗客発生処理が行われる（ステップ４
０−２）。この乗客発生は、第１３図の予測行先交通量
Ｃ_preのデータをもとに演算される。上記乗客発生処理
により、乗客が発生すると、ステップＳＣ４０−３〜Ｓ
Ｏ４０−５により、発生ホール呼びを検出して、呼び割
当て処理が行われる。この呼び割当て処理は、第１５図
で前述した、運転制御プログラムの中の呼び割当てプロ
グラムと同様なプログラムで処理される。

呼び割当て処理が終了すると、かごの動作のシミュレー
ションに処理が移行する。まず、エレベーターの走行処
理を行い（ステップＳＣ４０−６）、そしてエレベータ
ーの位置が停止位置になったかどうか判定し、停止位置
であれば、ステップ４０−８〜ＳＣ４０〜１３の処理が
実行される。

エレベーターの位置が停止位置であれば、かご呼びや割
当てホール呼び等のサービス呼びが有るかどうか判定し
（ステップＳＣ４０−８）、あればサービス呼びのリセ
ットおよび乗客の乗り降り処理が実行される（ステップ
ＳＣ４０−９）。そして、シミュレーション結果の評価
のために、エレベーターの停止回数の収集（停止回数は
消費電力にほぼ比例しているため、このデータを収集す
る）、および待時間の収集を行う（ステップＳＣ４０−
１０，ＳＣ４０−１１）。次にドアの開閉処理（ステッ
プＳＣ４０−１２）を行ってエレベーター毎の処理は終
了する。なお、ステップＳＣ４０−８において、サービ
ス呼びが無ければ、エレベーターの分散待機処理が行わ
れる（ステップＳＣ４０−１３）。

上記の処理を所定シミュレーション時間について行う
と、シミュレーション結果の評価データである平均待時
間、消費電力をステップ４０−１６にて演算しこのプロ
グラムは終了する。

先に第１０図の説明では、特性曲線ｆ_Ｔ，ｆ_Ｐより目標
とする待ち時間及び省エネ値が与えられると図面上から
運転制御パラメータの最適値が求まると説明したが、こ
れを演算により求める方法について説明する。

第２２図は最適運転制御パラメータの演算プログラムの
フローで、このプログラムは第２０図のステップ８０よ
り起動される。

本プログラムは、第２１図で演算された待時間曲線デー
タと消費電力曲線データならびに設定器から入力した省
エネ目標値とにより、エレベーター群管理運転に最適な
運転制御パラメータを学習演算するものである。

まず、省エネ目標値Ｐ_Ｍを入力する（ステップＳＤ１
０）。そして、シミュレーションにより得られた曲線デ
ータテーブルＳＦ２６の内容をもとに、所定補間法を適
用して、第１０図に示すように待時間曲線ｆ_Ｔ，消費電
力曲線ｆ_Ｐを演算する。ここで、所定補間法とは、たと
えば、周辺のデータ３個により２次曲線近似するような
周知の方法を指す。

曲線ｆ_Ｔ，ｆ_Ｐが上記処理で演算されたので、この曲線
ｆ_Ｔを用いて、最小点の運転制御パラメータα_１と最小
の待時間ｆ_Ｔ（α₁）を演算する（ステップＳＤ３
０）。

次に、ステップＳＤ１０で入力された省エネ標値Ｐ_Ｍが
０かどうか判定され、もし、０であれば、ステップＳＤ
８０にジャンプし、このα_１を最適運転制御パラメータ
αの候補となる。一方、省エネ目標値Ｐ_Ｍで０でなけれ
ば、消費電力曲線ｆ_ｐを用いて、 ｆ_ｐ(α₂)＝f_p(α₁)×（１−Ｐ_Ｍ）… (4) となる運転制御パラメータα_２を演算する（ステップＳ
Ｄ５０）。このα_２は、省エネ目標値Ｐ_Ｍたとえば１０
％を満足するような運転制御パラメータを与えるもので
ある。

次に、ステップＳＤ６０とＳＤ７０により、待時間の上
限チエツクを行う。すなわち、上記でもとめたα_２の点
の待時間ｆ_Ｔ(α₂)は、所定値Ｔ_LMT（上限値）以内かど
うか判定し、もしオーバしていれば、サービス性が悪く
なるため、待時間上限値Ｔ_LMTを与える運転制御パラメ
ータα_２を求める。

以上、本発明の一実施例を詳細に説明したが、以下に本
発明の一実施例の効果を述べる。

まず第１の効果として、マイコンＭ_２により、時々刻々
と変化するビル環境状況をオンラインでデータ収集し、
このデータをもとに、エレベーターのシミュレーション
を行つて待時間曲線，消費電力曲線を得、この曲線と目
標値により最適運転制御パラメータを学習演算している
ので、ビル環境変化に容易に群管理制御装置が適応可能
であり、このことにより平均待時間短縮，消費電力の削
減に大きく寄与する。

第２の効果として、呼び割当ての評価関数として待時間
評価値と停止呼び評価値を用い、それらの評価値間の重
み係数αを変化させることにより、平均待時間最小とな
るように制御可能であるとともに、省エネルギー運転も
可能で、制御が簡単に行い得る。

第３の効果として、オンラインでデータ収集しているの
で、エレベーターシミュレーションに必要なパラメータ
を学習演算でき、シミュレーションの精度向上が図れ
る。

第４の効果として、本発明のハードウエア構成として、
群管理制御装置内にマイコンＭ_１とマイコンＭ_２の２つ
のマイコンを有し、この両マイコンで群管理制御機能を
分散処理しているため、呼び割当ての応答性が良くか
つ、オンラインによるシミュレーションも可能でビル環
境変化に短時間に適応可能である。

第５の効果として、各マイコン間の通信に直列通信専用
プロセッサＳＤＡを活用しているので、通信線が削減で
き信頼性，経済性に寄与できるとともにマイコンの負荷
軽減にも寄与できる。

以上述べたように、本発明の群管理制御によれば、交通
需要に即応した非常に効率的なエレベーターサービスを
提供することができる。

【図面の簡単な説明】

図は本発明によるエレベーター群管理制御装置を説明す
るための一実施例であつて、第１図は群管理制御装置の
全体構成図、第２図は群管理運転制御系の構成図、第３
図はシミュレータ系の構成図、第４図は号機制御系の構
成図、第５図はSDAのブロック構成図、第６図はソフト
ウエアの全体構成を説明するための図、第７図は評価関
数の説明図、第８図〜第１０図はパラメータと待時間お
よび消費電力曲線との関係説明図、第１１図は演算タイ
ミング説明用タイムチャート、第１２図は群管理運転制
御系のテーブル構成図、第１３図はシミュレータ系のテ
ーブル構成図、第１４図は到着予測待時間テーブルの算
出用フローチャート、第１５図は呼び割当て演算用フロ
ーチャート、第１６図は長待ち最小化呼び割当て演算用
フローチャート、第１７図は到着予測待時間最小呼び割
当て演算用フローチャート、第１８図はデータ収集用フ
ローチャート、第１９図はシミュレーション用データ演
算フローチャート、第２０図はシミュレーションによる
各種曲線作成用フローチャート、第２１図はシミュレー
ション実行用フローチャート、第２２図は最適運転制御
パラメータ演算用フローチャートである。 ＭＡ……エレベーター群管理制御装置、ＨＣ……ホール
呼び信号、Ｍ１……エレベーター群管理運転制御用マイ
コン、Ｍ２……シミュレーション用マイコン、ＳＤＡ…
…マイコン間の直列通信専用プロセッサ、E₁〜E_n……号
機制御用マイコン、P_M……目標設定器出力信号。

フロントページの続き (72)発明者 黒沢 憲一 茨城県日立市幸町３丁目１番１号 株式会 社日立製作所日立研究所内 (72)発明者 金子 隆 茨城県勝田市市毛1070番地 株式会社日立 製作所水戸工場内 (56)参考文献 特開 昭55−16820（ＪＰ，Ａ) 特開 昭55−48174（ＪＰ，Ａ) 特開 昭55−135069（ＪＰ，Ａ) 特開 昭56−14836（ＪＰ，Ａ)

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】多階床間に就役する複数台のエレベーター
   と、上記階床に設けられたエレベーターを呼び寄せるた
   めのホール呼び装置と、エレベーターケージ内に設けら
   れた行先階を指示するためのケージ呼び装置と、待ち時
   間の評価値と停止呼び評価値を含む評価関数に従ってホ
   ール呼びをサービスするエレベーターを選択する手段と
   を備え、上記複数台のエレベーターのうち選択されたエ
   レベーターにホール呼びを割当てて群管理制御を行うも
   のにおいて、実測の交通需要を収集する手段と、この収
   集された交通需要を用い上記評価関数における両評価値
   の重み係数からなる運転制御パラメータを複数の異なる
   値に変えて上記群管理制御をシミュレーションして前記
   運転制御パラメータ毎に、平均待ち時間及び消費電力を
   求め、このシミュレーションの結果から制御目標に適う
   運転制御パラメータを決定する手段を備え、上記制御目
   標に適う運転制御パラメータをもつ評価関数に従って選
   択されたエレベーターにホール呼びを割当てることを特
   徴とするエレベーターの群管理制御装置。