JPH06156893A - エレベーターの群管理制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】交通需要の変化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。 【構成】実際の交通需要を収集し、収集されたデータを
用いて群管理制御を行うためのエレベーター割当て評価
式中の運転制御パラメータの値を複数の異なる値を変え
て、群管理制御をシミュレーションし、待ち時間，消費
電力等を求め目標とする待ち時間，消費電力を満足する
制御パラメータを選択して、そのパラメータをもつ評価
式によってエレベーターのホール呼び割合てを行う。 【効果】交通需要が変化しても、その需要を基にシミュ
レーションを行うので目標とする待ち時間，消費電力を
満足する制御パラメータが得られ、効率の良いエレベー
ターサービスが行える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】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。

【０００２】

【従来の技術】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。

【０００３】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るなどの優先サー
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。

【０００４】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。

【０００５】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。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】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。また、一日の交通需要の中でも、出勤，昼食，
退勤，平常というような行先交通需要が大幅に変化す
る。

【０００７】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。

【０００８】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。

【０００９】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。

【００１０】

【課題を解決するための手段】本発明の特徴は、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式に可変
パラメータを挿入し、このパラメータを、上記群管理制
御をシミュレート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、シミュレータにより交通需要
に対して最適な制御を予め学習演算し、これに応じて上
記割当てのための評価式中のパラメータを可変すること
により、交通需要に即応した効率の良い群管理制御を可
能としたところにある。

【００１１】

【作用】実際の交通需要が変化した場合、実測したデー
タを用いて、群管理制御のエレベーター割当て評価式中
の制御パラメータを複数の値に変えて、シミュレーショ
ンにより実測したデータの交通需要における制御パラメ
ータの値と待ち時間，消費電力等の関係を求め、目標と
する待ち時間，消費電力を満す、制御パラメータの値を
選択するので、その値を用いて群管理制御を行えば、目
標とする待ち時間，消費電力を満す制御が行える。

【００１２】上記の目的および特徴の外、上記評価式に
消費電力の要素を入れ、また、シミュレートの為に交通
需要の予測演算等をも取り入れ、高機能および高精度の
群管理制御を可能にしているが、これらについては以下
の実施例で詳述する。

【００１３】なお、以下の説明では、上記評価式中の可
変パラメータを運転制御パラメータと称し、評価式とし
て待時間および消費電力の関数を主に説明するが、本発
明はこれに限定されるものではない。

【００１４】

【実施例】以下、本発明を図１〜図２３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。

【００１５】図１は、本発明の一実施例の全体ハードウ
エア構成である。

【００１６】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Ｍ₁ と前記
したシミュレーションを司るマイコンＭ₂ があり、マイ
コンＭ₁ とＭ₂ 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。

【００１７】エレベーター運転制御を司るマイコンＭ₁
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ＰＩＡ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Ｅ₁ 〜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。

【００１８】一方、マイコンＭ₂ 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。

【００１９】また、号機制御用マイコンＥ₁ 〜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Ｐ
ＩＡとを信号ＳＩＯ₁〜ＳＩＯ_nを介して接続される。

【００２０】図１を用いて本発明の全体的説明をする。

【００２１】エレベーター運転制御用マイコンＭ₁ に
は、呼び割当てを主として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ッサＳＤＡ_C を介して、シミュレ
ーション用マイコンＭ₂ 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。たとえば、このパラメータには、
呼び割当ての評価式における待時間と消費電力の評価値
の関係を示す重み係数や、ドアの開閉時間を決定する時
間係数、ならびに、呼び割当ての制御論理すなわち、呼
び割当てのアルゴリズムを選択する制御用パラメータ等
がある。

【００２２】これらの運転制御パラメータは、シミュレ
ーション用マイコンＭ₂ 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。

【００２３】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
る呼び割当てアルゴリズムとその運転制御係数を演算
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。

【００２４】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図２〜図４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(M
icroProcessing 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Ｍ₁ および
シミュレーション用マイコンＭ₂ は複雑な演算を必要と
するため、演算能力のすぐれた１６ビットＭＰＵが適当
である。

【００２５】さて、各マイコンには、図２〜図４に示す
ようにＭＰＵ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 Memor
y）と、制御データやワークデータ等を格納するＲＡＭ
（Random Access Memory）および、並列入出力回路ＰＩ
Ａ（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 Ad
apter)が接続される。

【００２６】なお、各マイコンＭ₁ ，Ｍ₂ ，Ｅ₁〜Ｅ_nに
おいて、ＲＡＭ，ＲＯＭ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。

【００２７】図３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Ｐ
ＩＡよりＲＡＭに取り込まれる。

【００２８】図４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ＳＷ₁ 、リレー接点ＳＷ_Ry、かご重量Wight がＰ
ＩＡ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Ｒ
ｙ等の制御出力素子に出力される。

【００２９】ここで、図２〜図４に用いられたマイコン
間の直列通信用プロセッサＳＤＡのハード構成は図５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Ｓ
ＤＡに関する詳細な構成及び動作説明は特開昭56−3797
2 号および特開昭56−37973 号に開示されている。

【００３０】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、まず図６によりソフトウエアの全体
構成から説明する。

【００３１】図６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、前者は図１のマイコンＭ
₁ より、後者はマイコンＭ₂ より処理される。

【００３２】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ＳＦ１４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（図１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ＳＦ
１１，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。

【００３３】一方、シミュレーション系ソフトウエアＳ
Ｆ２は、下記の処理プログラムより構成される。

【００３４】(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。

【００３５】(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。

【００３６】(3）シミュレーションによる各種曲線演算
プログラムＳＦ２３……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
実施して各種曲線データテブルＳＦ２６を演算出力す
る。各種曲線データテーブルＳＦ２６としてたとえば、
待時間曲線テーブル，消費電力曲線テーブル等がある。

【００３７】(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ＳＦ
２４の一部も付加される。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。

【００３８】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。

【００３９】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
のサービスも加味して、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。

【００４０】そこで、ダンゴ運転を防止するため、図７
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，ＣＣｉ＋２を考慮して停止呼び評価関数Ｔｃを
得て、このＴｃと前記待時間の評価値とを加味した新し
い評価式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−αＴｃ …（１） Ｔｃ＝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
ば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（０＜Ｓ＜１）となる。図７では予測呼び
を無視した値を示している。

【００４１】（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。

【００４２】なお、図７の例の停止呼び評価値Ｔｃは、
発生呼び階ｉの前後２階床を考慮して、 Ｔｃ＝ΣβＳ＝５×１.０＋１０×０＋２０×１.０＋１
０×１.０＋５×０＝３５（秒） となる。したがって、待時間評価値Ｔが各エレベーター
で同一であると仮定するとＴｃ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。

【００４３】さて、（１）式において、待時間評価値Ｔ
と停止呼び評価値Ｔｃ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。

【００４４】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。

【００４５】以上の関係の一例を表１および図８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の条件でシミュレー
ションした例である。ここでは、重み係数αを運転制御
パラメータと称し、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。

【００４６】

【表１】

【００４７】図８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。

【００４８】以上のシミュレーションは行先交通量があ
る時点のときの結果であったが、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
先パターンと異なってくる。したがって、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、図９のような平均待時間曲線ｆ_TA，
ｆ_TBが求まる。図９より、平均待時間の最小点は
（ａ），（ｂ）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。このこと
は、呼び割当ての評価関数のアルゴリズムにも関連して
くる。すなわち、（１）式の評価式の待時間の評価アル
ゴリズムによっても、平均待時間曲線が異なってくる。
したがって、平均待時間短縮のためには与えられた行先
交通量に対し、最も適当な運転制御パラメータαと適当
な評価アルゴリズムが存在し得る。

【００４９】次に省エネルギー運転の考え方を図１０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
（ａ）の点のα₁（＝２.０）で運転されるため、消費電
力は（ｂ）点で示される。したがって、（ｂ）点の消費
電力の１０％減の設定では、曲線ｆ_P 上の（ｃ）点の消
費電力となる。したがって、そのときの運転制御パラメ
ータαは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、図１０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。

【００５０】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等の各種曲線を演
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。

【００５１】図１１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１０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（Ｒ
ＡＭ等）より読み出す。

【００５２】 前記２つの行先交通量より、時刻８：
１０〜８：２０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。

【００５３】 そして、シミュレーションによって得
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。

【００５４】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クルが少なくて良い
利点がある。

【００５５】次に、本発明の一実施例で用いられるテー
ブル構成を図１２，図１３により説明する。図１２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
ＳＦ１２，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。

【００５６】図１３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ＳＦ２
９，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（図１２と同様のため図示せず）のブ
ロックで構成される。

【００５７】次に、本発明のソフトウエアの一実施例を
述べる。

【００５８】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。

【００５９】さて、図１４〜図１７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。

【００６０】図１４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を全階床につい
て、かつ全エレベーターについて演算する。

【００６１】図１４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、その内容を図１２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。

【００６２】次に、階床を１つ進め（ステップＥ３
０）、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
ーターについても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Ｅ５
０）。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Ｔ_S
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。

【００６３】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。

【００６４】図１５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化呼
び割当てアルゴリズム（図１６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（図１７で後述）である。これら
のアルゴリズムの選択は、図１３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。

【００６５】図１５にもどり、まずステップＡ１０で発
生ホール呼びを外部よりよみこむ。そして、ステップＡ
２０とＡ１００，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Ａ８０）。

【００６６】図１６は、長待ち呼び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と
到着予測時間（図１２参照）を加算したものである。次
のステップＡ６０−３では、図７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、この評価値と前述の最大予測待時
間Ｔ_max とは(１)式の評価式φを演算する（ステップＡ
６０−４）。そして、この評価式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。

【００６７】もう一方の呼び割当てアルゴリズムとし
て、図１７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。図１７は図１６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、図１２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。

【００６８】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。

【００６９】次に、シミュレーション系ソフトウエアの
プログラムを図１８〜図２３を用いて説明する。

【００７０】図１８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（たとえば１秒）に起
動され、かつ、一定時間（たとえば図１１に示すように
１０分間）データを収集すると、図１３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。

【００７１】まず、ステップＳＡ１０，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毎に分配する必要があるが、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。表２
は、このようにしてデータ収集して行先交通量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
くすることは言までもない。

【００７２】

【表２】

【００７３】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ＳＡ６０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。

【００７４】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、かつ図１３のサンプリングデータテーブルＳＦ２
１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。

【００７５】図１９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（図１
１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。したがって、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。

【００７６】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ＳＢ３０）。またこのｔ_rpre，ｔ_spreのデータは
図１３に示す最適運転制御パラメータＳＦ２９のＴ_r ，
Ｔ_s のテーブルにセットされる（ステップＳＢ４０）。

【００７７】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、図２
０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）。

【００７８】図２０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、このプログラムは図１９の
ステップＳＢ５０より起動される。

【００７９】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があり、それぞれのパラ
メータの値についてシミュレーションを実行する。

【００８０】まず、行先交通量等のシミュレーション用
データをセットし（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
ようになっている。次に、ステップＳＣ３０で制御パラ
メータをセットし、シミュレーションを実行する（ステ
ップＳＣ４０）。なお、制御パラメータαは、たとえ
ば、表１，図８に示すように、０，１，２，３，４の５
個の値となる。

【００８１】そして、各値毎にシミュレーションされた
その結果は各値毎に記憶される（ステップＳＣ６０）。

【００８２】なお、シミュレーション結果の記憶は表１
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、他の評価項目について記憶して、曲線テーブルを
作成しても良い。

【００８３】上記全ての値についてシミュレーションを
終了すると、図２２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。

【００８４】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、図２１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，ドア開閉動作プログラ
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。

【００８５】さて、図２１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〜ＳＣ４０−１５）。次に乗客発生処理が行われる
（ステップ４０−２）。この乗客発生は、図１３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ＳＣ４
０−３〜ＳＣ４０−５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、図１５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。

【００８６】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。

【００８７】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）。

【００８８】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。

【００８９】図２２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、このプログラムは図２０のステッ
プ８０より起動される。

【００９０】本プログラムは、図２１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。

【００９１】まず、省エネ目標値Ｐ_M を入力する（ステ
ップＳＤ１０）。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、図１０に示すような待時間曲線
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。

【００９２】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α₁ と最小の待時間ｆ_T(α₁)を演算する（ステップSD
30）。

【００９３】次に、ステップＳＤ１０で入力された省エ
ネ目標値Ｐ_M が０かどうか判定され、もし、０であれ
ば、ステップＳＤ８０にジャンプし、このα₁ 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α₂ を演算する（ステップＳ
Ｄ５０）。このα₂ 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。

【００９４】次に、ステップＳＤ６０とＳＤ７０によ
り、待時間の上限チェックを行う。すなわち、上記でも
とめたα₂ 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α₂ を求める。

【００９５】以上で、α₁ あるいはα₂ が求まったが、
他のアルゴリズムのシミュレーションにより求めた曲線
ｆ_T ，ｆ_P についても同様に演算し、これらの中で最も
良い、つまり待時間最小となるアルゴリズムＡ_S と運転
制御パラメータαを選択する（ステップＳＤ８０，ＳＤ
９０）。このＡ_S とαはエレベーターシステムに対し、
最適な運転制御パラメータを与えるものとなる。

【００９６】次に本発明の他の実施例を述べる。

【００９７】本発明の一実施例では、シミュレーション
の各種曲線として、平均待時間曲線と消費電力線につい
て説明したが、この他に、長待ち曲線を利用してもよ
い。ここで、長待ち曲線は、待時間６０秒以上の発生確
率としたり、平均待時間の２〜３倍以上の発生確率とし
たりすることで簡単に演算できる。この長待ち曲線は、
平均待時間曲線の代用としても良いし、併用しても良
い。たとえば、併用する場合、図１０に示すように、上
限待時間とともに新たに上限長待ちを設け、それぞれの
論理和で省エネ運転時の運転制御パラメータに制限を加
えることができる。また、図１５において、呼び割当て
アルゴリズムは２つとしたが、これ以外の呼び割当てア
ルゴリズムを付加しても良い。しかし、アルゴリズムが
多くなると、シミュレーションのケースが増大するの
で、マイコン１個では処理能力が不足するため、複数の
マイコンを設けるか、あるいは、高速の汎用中型コンピ
ュータ等を使用する必要もでてくる。

【００９８】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。

【００９９】

【発明の効果】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。

【０１００】まず第１の効果として、マイコンＭ₂ 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
ュレーションを行って待時間曲線、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。

【０１０１】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の評価値を用い、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。

【０１０２】第３の効果として、呼び割当てアルゴリズ
ムを複数個有しているので、そのときの行先交通量に最
適なアルゴリズムをシミュレーションにより選択可能
で、このことにより、より一層平均待時間の性能向上が
図れる。

【０１０３】第４の効果として、オンラインでデータ収
集しているまで、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、シミュレータの精度向上
が図れる。

【０１０４】第５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Ｍ₁ とマイコ
ンＭ₂ の２つのマイコンを有し、この両マイコンで群管
理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。

【０１０５】第６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。

【図面の簡単な説明】

【図１】群管理制御装置の全体構成図。

【図２】群管理運転制御系の構成図。

【図３】シミュレータ系の構成図。

【図４】号機制御系の構成図。

【図５】ＳＤＡのブロック構成図。

【図６】ソフトウエアの全体構成を説明するための図。

【図７】評価関数の説明図。

【図８】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。

【図９】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。

【図１０】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。

【図１１】演算タイミング説明用タイムチャート。

【図１２】群管理運転制御系のテーブル構成図。

【図１３】シミュレータ系のテーブル構成図。

【図１４】到着予測待時間テーブルの算出用フローチャ
ート。

【図１５】呼び割当て演算用フローチャート。

【図１６】長待ち最小化呼び割当て演算用フローチャー
ト。

【図１７】到着予測待時間最小呼び割当て演算用フロー
チャート。

【図１８】データ収集用フローチャート。

【図１９】シミュレーション用データ演算フローチャー
ト。

【図２０】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。

【図２１】シミュレーション実行用フローチャート。

【図２２】最適運転制御パラメータ演算用フローチャー
ト。

【符号の説明】

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 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

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、評価式
   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式に含まれ
   るパラメータを複数の異なる値に変えて上記群管理制御
   をシミュレートして制御目標に適うパラメータを決定す
   る手段を備え、上記制御目標に適うパラメータをもつ評
   価式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。