JPS58152770A - エレベ−タ−群管理制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 本発明は、エレベータ一群管理制御装置１１Ｃ係り、特
に、コンピュータを利用したエレベータ一群管理１＋何
に好適な装置ｉ［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
各檀産業に応用さｎ′″Ｃ＠ており、エレベータ−の分
野においても、複数のエレベータ−を効率良く管理する
＃管理制御装置や、個々のエレベータ−金制帥する号機
制呻装筐に適用さｎている。こうした試みは、マイコン
の持つ、小型、高機能、為信頼性、低コストの％象のた
め、エレベータ−制＃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、全体のホール呼ひのサービス
状況を加味して、最適なエレベータ−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−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−ｔ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。

一方、エレベータ−の監視装置でに、コンピュータのか
なり進んだ利用形態として、群管理全制御するシステム
プロセッサと中央監視局のプロセツサを電話回酬で接続
し、効率良い監ａ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−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−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、
ランタ゛ムロシック構成に比して大幅な性能、機能の向
上が図られてき次。

しかし、これまでのエレベータ一群管理制御装置では、
めらかしめ決められた固定化され九側−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ｆ１Ｎ要で
は、行先交通需要が異なってくる。また、−日の交通需
要の中でも、出動、昼食、退Ｉ［Ｉ≠平平常−うような
行先交通’ｓ蒙か大幅に変化する。

このように、交通斎要か大幅に変化すると、効率的な管
理側■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−納入時等、ビルの交通需要が把掘さ
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。

ところで、これら交通需要に応じたパラメータで運転制
御するためには、このパラメータｔ”時々刻々と演算す
る必要がある。このため、パラメータを演算するため罠
、交通需要を計測し、このデータをもとに、エレベータ
群管理のシミュレーションを行い、最適パラメータを得
る手法が考えられた。

本発明はエレベータ−を選択する手段とパラメータヲ算
出するシミュレート手段は、各々のコンピュータで分散
処理するように構成し、応答性の向上を図っている。

しかし、このように２つのコンピュータで分散処理する
と応答性は向上する代りに、価格が約２倍となり、処理
プログラムがａ雑になるなどの欠点かめつ次。

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−サービスが可能テ安価なエレヘータ一群管理制＃
装置を提供するにろる。

本発明の特敵は、可変パラメータをもった評価関数に従
って、ホール呼びをサービスするエレベータ−を選択す
る手段ならびに群管理制御をシミュレートして可変パラ
メータを算出するシミュレート手段を１つのコンピュー
タで構成したことにある。

前述のように、ビルの交通ＷＩ喪は時々刻々と変化する
が、これを長期的に観測すると、るる一定’）交通＠要
ハターンの繰返しとなることが多い。

このパターンは、平日の場合と休日の場合では大きく異
なるが、テナント変更や、業務変更等がない場合は、あ
る％足パターンに落ち付くことは従来の出＠時、退＠時
、昼Ｓ：時、平常時のようにパターン化していることか
ら考えてもわかる。ただし、ある特定の日だけ祭事があ
る場合などは、パターンか乱さｎることもめる。前述の
案では、２つのコンピュータで分散処理を行っているの
で、１０分〜２０分間位の周期でこれらの交通ＷＩ要を
計測し、かつ、可変パラメータを演算することでできる
ので、これらの特定の日の祭事に対しても群管理制御が
応答することができた。

しかし、ビルの交通Ｗ＃要化を短期的にとらえず、長期
的な立場でビル個有の交通需被パターンをとらえること
により、上記した短期間の可変パラメータの演算か不要
となる。従って、１つのコンピユー、夕で、群管理制御
が可能となり、運転コストに大きく貢献する。

本発明でに、次の日の可変パラメータの演算を、交通ｆ
１！賛の少ない夜間等に集中的に演算し次り、あるいは
、ホール呼びの割当て制御の合い間に行ったりして、１
つのコンピュータで制＃ヲ行うようにすること金脣畝と
する。

、　　なお、以下の説明では、可変パラメータを運転制
御パラメータと称し、評価関数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ｎＫ限定され
るものではない。

以下、本発明を第１図〜第２１図に示す具体的爽凡例に
工り祥細に説明する。なお、実施例の説明は、まず、本
発明を実現するノ・−ドウエア構成を述べ、次に全体ソ
フトウェア構成とその制御概念ケ述べ、最後に上記制御
概念を実現するソフトウェ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ェア構成で
ぬる。

エレベータ一群管理制御装ｆ［ＭＡは、工Ｖベーター運
転制御とシミュレーションを司るマイコンＭ、かめる。

エレベータ一群管理制御を司るマイコンＭ、には、ホー
ル呼び装置）ＩＤからの呼び信号ＨＣと雀電力の設定器
ＰＤの出力信号ＰＭとを並列入出力回路ＰＩＡｔ介して
接続し、また、ドアの開閉や、かごの加減速指令等個々
のエンベ−ターを制御する号機制御用マイコンＥ、−Ｅ
、＜ここで、エレベータ−はｎ号機あるものとする）と
は、直列通信プロセッサＳ　Ｌ）Ａ　＋〜５Ｌ）Ａわと
通信線ＣＭ　＋〜ＣＭ、を介して接続される。

ま九、号機制御用マイコンＥ１〜Ｂ　＋ｔには、制御に
必要なかこ呼び情報、エレベータ−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ＥＩＯ，〜ＥＩＯ，と並列入出力回路ＰＩＡと全信
号線８ＩＯ＋〜ｓｔｏ、を介して接続される。

第１図を用いて本発明の詳細な説明をする。

マイコンＭ、には、呼び割当てを主とした運転制御プロ
グラムと運転制御パラメータを演算するシミュレーショ
ン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、とホール呼びＨＣより、
制御に必要な情報を取り込む。さらに、運転制御プログ
ラムは、可変な運転制御パラメータ金柑いて処理してい
る。たとえば、このパラメータには、呼び割当ての評価
関数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、叶び割当又のアル
ゴリズムを選択する制御用パラメータ郷が娶る。

これらの運転制御パラメータは、シミュレーションプロ
グラムにエリ、設定器ＦＤの指令ＰＭとシミュレーショ
ン用テータを用いて演算さｒる。

この演算は、たとえば、伎間壽の交通橢要の少ない時刻
に処理され、次の日の時刻別にエレベータ一群管理に最
適な運転制御パラメータを出力する。

たとえは、設定器ＰＬ）Ｊｔ待時間最小となるように指
令すると、今までに収集した交ａｆｔ！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系数を演算し、こｎｅ、その時
刻の交通ｍ要状態における最適運転制御パラメータとす
る。従って、本発明によりエレベータ−０群管理制御は
一日あるいは１週間率位で変化するビルの環境状態に対
応可能でるり、エレベータ−の群管理性能向上に大きく
を与する。

次に、各マイコンの具体的なハードウェア構成を示すが
、これらのマイコンはｖＪｚ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ｈｈＭＰ　Ｕ　　（
ＭｉＣｒＯｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　　ＵｎｊＬ）Ｉｃ、
　　８ビツト、１６ビツト等が用いられ、特に号機制御
用マイコンＥ、〜Ｅ、、には余り処理能力を要しないこ
とから、８ビツトＭＰＵが適当である。一方、エレベー
タ一群管理制御用マイコンＭ１は複雑な演算を必要とす
るため、演算能力のすぐれた１６ビツトＭＰｔＪが適当
である。８ビツト系ＭＰＵとして、日立製作新製）ＩＤ
４６８００Ｄ、　インテル社製ｌ８０８５Ａ、ザイログ
社製Ｚ−８０等が応用可能である。一方、１６ビツトＭ
ＰＵとして、日立製作所）ＩＤ６８０００Ｌ）、インテ
ル社製ｌ８０８６、ザイログ社［Ｚ−８０００％が応用
可能である。

さて、各マイコンには、第２図〜第３図に示すようにＭ
ＰＵのバス線ＢＵ８に制御プログラムおよびエレベータ
−仕様等を格納するｋＬ　ＯＭ　（ＲｅａｄＱｎｌｙ　
Ｍｅｍｏｒｙ　）と、ｔｉｌｌデータやワークデータ等
を格納するＲ　Ａ　Ｍ　（ｌ（ａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓ
ｓ　Ｍｅｍｏｒｙ　）および、並列入出力回路ｐ　Ｉ　
Ａ　（ｐｅｒｉｐｉｅｒａｌＩｎｔｅｒｆａｃｅ　Ａｄ
ａｐｔｅｒ　）、他（７）マイコンと直列通倍ヲ行う専
用プロセッサＳ　Ｌ）Ａ　Ｃ５ｅｒｉａｌ　１）ａｔａ
Ａｄａｐｔｅｒ　　；例えば、日立製作新製ｋｌＤ４３
３７０　）が接続される。

なお、各マイコンＭ、、Ｅ、〜ＥＩＩにおいて、ＲＡＭ
、）ｔＯＭｉｌｔ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２図において、設定器ＰＤは設定用ボリームＶ）ｔ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
／Ｄｉ換器により構成され、この出力ＰＭはＰＩＡより
ＲＡＭに取り込まれる。

第３図において、エレベータ−制御データとして、たと
えばかと呼びボタンＣＢ？、安全リミットスイッチＳＷ
、、リレーの接点５ＷＲＦ　、がご重ｉ１Ｗｉｇｈｔ　
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Ｌａｍ１）　？　リレーｋＬＹ等の制御出方素子に
出力される。

ここで、第２図〜第３図に用いられ九マイコン間の直列
通信用プロセッサ８ＤＡのハード構成は第４図に示すよ
うに主として送信用バッファＴｘｓ。

受信用バッファＲＸ　ｓ　、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Ｔ　Ｘ　ｓ
　、受信バッファＲＸｍ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、５
１）ＡはコントローラＣＮＴより、送信バッファＴＸｍ
の内容をＰ／Ｓｔ介して、他の８１）Ａの受信バッファ
ＲＸｍに自動送信する機能を有している。従って、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号及びＩＶｆ開昭
５６−３７９７３号に開示さｔている。

次に、本発明の一実施例であるソフトウェア構成を述べ
る。まず、第５図によりソフトウェアの全体構成から説
明する。

第５図に示すように、ソフトウェアは大別して運転制御
系ソフトウェアＳＦＩとシミュレーション系ソフトウェ
アＳＦ２よりなり、共に第１図のマイコンＭ、より処理
される。

運転制御系ソフトウェア８Ｆ１は、呼びの割当て処理や
、エレベータ−の分散時期処理等エレベータ−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８Ｆ
１４よりなる。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Ｅ、〜Ｅ、に内蔵）か
ら送信されてきた、エレベータ−の位置、方向、かご呼
び等のエレベータ−制御データテーブル８Ｆ１１、ホー
ル呼ヒテーブル８Ｆ１２、エレベータ−の管理台数等の
エレベータ−仕様テーブル５Ｆ１３ならびにシミュレー
ション系ソフトウェア８Ｆ２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、シミュレーション系ソフトウェア８Ｆ２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５Ｆ２０・・・・・・ホー
ル呼び、エレベータ−制御データテーブルの内容をオン
ラインで一足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、特に行先階別文通
需要（以下行先父通量と称す）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５
Ｆ２２・・・・・・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１１１ｊ！演算プ
ログラム８Ｆ２３・・・・・・シミュレーション用デー
タチー７”ル８　Ｆ　２４　トエレベーター仕様テーブ
ル８Ｆ１３’ｔ−人力し、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椎曲剥データテーブル５
Ｆ２６會演算出力する。各鴇曲線データテーブル５Ｆ２
６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。

（４）最適運転制御パラメータの演算ブロクラム８Ｆ２
７・・・・・・上記各種曲線テーブル８Ｆ２６と設定器
ＰＤから設定された目ｍｔ値テーブル、５Ｆ２８を入力
してビルの環境条件に適応し九最適運転制御パラメータ
Ｓ　Ｆ　２９を演算出力する。

なお、最適運転制御パラメータ８Ｆ２９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ｎたシミュレ
ーションデータテーブル５Ｆ２４の一部も付力口さｎる
。これは、シミュレーション系ソフトウェアＳＦ２で、
実際の運転結果を評価し、その結果でエレベータ−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ェア全体構成全説明
したが、次に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も
加味して、発生したホール呼びをエレベータ−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ｎ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
当て済ホール叶びの待時間の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叫が考
案されている。しかし、これらの評価値には、エレベー
タ−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、性能向上が期臀できなくなる。

そこで、ダンゴ達、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ｎている。（％開
昭５２−４７２４９号、特開昭５２−１２６８４５号）
すなわち、発生ホール呼び）ｉｃｉの隣近する階床から
着目エレベータ−Ｅの割当て済ホール呼びＨＣｉ−１や
かと呼びｃｃｉ、ｃｅｉ十２を考慮して停止呼び評価関
数Ｉｌｌ　ｃを得、このＴｃと前記待時間の評価値とを
加味した新しい評価関数φとするものである。これｔ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Ｔｃとの嶌み係数ｔαとするとき、φ＝Ｔ
−α′ｒｃ　　　　　　・・・・・・・・・・・・・・
・・・・（１）Ｔｃ−ΣＮＳ　　　　　　　・・・・・
・・・・・・・・・・・・・（２）となめ。ここで、μ
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、停止雉″４を示し、サービスすべき呼びかめ
れは１．０となり、予測呼びかめれば、適当な亀（０≦
Ｓ〈１）となる。第６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？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−のタ゛／ゴ
運転が防止される。

なお、第６図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＝Σｐ８＝５ｘｔ、Ｏ＋１ｏｘＯ＋２０ｘ１．０＋
１０Ｘ１．０＋５ＸＯ＝３５　（秒）となる。従って、
待時間評価Ｔが各エレベータ−で同一であると仮定する
とＴｃの大きいエレベータ−が最適と判断され、発生ホ
ール呼びｔそのエレベータ−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（ＩＬＴｃとの重み係数αに層目すると、このαは、
ダンゴ運転防止に最も効果のめる値か存在し、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−が優先的に選択されるため、ある特定のエ
レベータ−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−は負
荷が軽くなるため、エレベータ−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。

以上の関係の一例金第１表および第７図に示す。

これは、ピル階床１３階床、エレベータ一台数６台、エ
ンベ−ター速度１ｓｏｍ、／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
とシミュレーションヲ行っている。

第１表 第７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↑と消費電力−ｉｆ　
’　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、ま九αを大きくして行くと消費富
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行先交通量かめる時点の時の
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かほとんどである。また、ビルの
テナント等が変艷となると、従来の行先パターンと異な
ってくる。従って、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、第
８図のような平均待時間曲線ｆテム。

ｆ〒ＩＩ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？Ａでα、＝ｚＯ１曲巌ｆ
ｔＢでαＢ　＝　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、゛バ１）式の評価式の待時間
の評価アルゴリズムによって畝、平均待時間曲線が異な
ってくる。従って、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。

次ニ省エネルギー運転の考え方金第９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１丁と
、消費埠力曲Ｈ’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ＰＭがｌＯチと設
定されたものとする。

省エネ目標値がθ係では、運転制御パラメータαは通常
平均待時間最小点■の点のαＩ（＝２．０）で運転され
るため、消費富力は０点で示される。従って、０点の消
費電力の１０チ減の設定では、曲１１Ｍｆｐ上の０点の
消費電力となる。その時の運転制御パラメータαはαｔ
（＝ａ、ｓ）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
能であること全示している。なお、第９図において、省
エネ目標１［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ＴＬＭ↑（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。

第１０図は、データ収集から最適運転ノ（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を示したもの
である。第１０図より、エレベータ−の利用の多い時間
帯８：００〜２０：００は、まず、■でその当日の交通
需要状態すなわち、シミュレーションに必要な、行先交
通量をオンライン計測し、′また、■の前日の過去の行
先交通量とで、シミュレーションに必要なデータを得る
。そして、■において、ビル交通需要の少ない夜間、た
とえば、図に示すように時刻２４：００に■および■で
得られたデータをもとにシミュレーションを実行する。

このシミュレーションでは、■の次の日の時刻別飯適運
転制御パラメータを求めたもので、数時間シミュレーシ
ョンに費やす。この夜間のシミュレーション時間帯でエ
レベータ−利用客−ＩＪｔ発生し九場合は、シミュレー
ションを一時中断し、あらかじめ定めた運転制御パラメ
ータにより群管理制ａｔ行うようにプログラムが構成さ
れている。

従って、呼び割当てを主として行う運転制御プログラム
と最適運転パラメータ１に演算するシミュレーションフ
ログラムは、マルチプログラミング可能なオペレーティ
ングシステムにより統括されており、運転制御プログラ
ムの実行が７ミユＶ−ジョンプログラムの実行より、優
先順位が高くなっている。

次に、本発明の一実施例で用いられるテーブル構成を第
１１図、第１２図により説明する。第１１図は運転制御
系ソフトウェアのテーブル構成で、大別して、エレベー
タ−制御テーブル８Ｆ１１、ホール呼びテーブル８Ｆ１
２、エレベータ−仕様テーブルＳＦ’１３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時、その都度述べる。

１１．１２図ハ、シミュレーション系ソフトウェアのテ
ーブル構成で、最適運転制御パラメータ８Ｆ２９、各種
曲線データテーブル５Ｆ２６、目標値テーブル５Ｆ２８
、サンプリングデータテーブル８Ｆ２１、シミュレーシ
ョン用データテーブル８Ｆ２４のブロックで構成される
。

図において、テーブルＳ１’２９，５Ｆ２１は各々時間
帯別（この例では１時間単位）のテーブルを持っている
。

次に、本発明のソフトウェ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、前述したようにプログラム金複数の
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（Ｏ８）のもの
と管理されるものとする。従って、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１３図〜第１６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−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１３因は、待時間評価値演算の基礎データと１６ベき
、工Ｖ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−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−について演算する。

第１３図においてステップＥＩＯとＥ９０は、全てのエ
レベータ一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１１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−休止時等における起ａｔ
での所定時間が考えられる。

次に、階床？１つ進め（ステップＥ３０）、１５３床が
エレベータ−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−の到着予測時間テーブルがｍ算できたことになり、
ステップＥ９０ヘジャンプし、他のエレベータ−につい
て同様の処理をくりかえす。−万、ステップＥ４０にお
いて　ＩＩ　Ｎ　ＯＩＩであれば、時間テーブルＴに１
階床走行時間Ｉｒｒを加算する（ステップＥ５０）。そ
して、この時間テーブルＴｔ到着予測時間テーブルにセ
ットする（ステップＥ６０）。次に、かど呼びあるいは
割当てホール呼び、すなわち、着目エレベータ−かサー
ビスすべき呼びかめるかどうか判定し、もしあれば、エ
レベータ−が停止するため、１回停止時間Ｔ８を時間テ
ーブルに加算する（ステップＥ８０）。次にステップＥ
３０ヘジャンプし、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Ｔ８は、シミュレーション
系のソフトウェ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１４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つあ
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（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１６図で後述）である
。これらのアルゴリズムの選択は、第１２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
ＡＳにより切換えられる。

第１４図にもどり、まずステップＡＩＯ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、発生ホール呼びがろれば、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−に割当てる（ステップＡ３０）
。

第１５図は、長待ち呼び最小化呼び割当てアルゴリズム
の処理フローでるる。どのエレベータ−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
ベータ一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□、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（８ｇ１１図
参照）と到着予測時間（第１１図参照）全加算したもの
である。次のステップＡ６０−３では、第６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Ｔｃｋ演算し、この評価値と前述の
最大予測待時間Ｔ　ｅ　ａ　１１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−を選択する（ステ
ップＡ６０−５）。以上の処理金すべてのエレベータ−
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−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１６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１６図は第１５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、発生ホール呼ひまでの到着予測時間の最小の評
価値のエレベータ−を選択するため、第１１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ブロクラムでめる到着
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−をサービ
スする複数台サービス処理プログラム、又通需費が閑散
時のときエレベータ−をめらかじめ決められた階へ待機
させる分最待機処理プログラム等がめるが、これらの説
明は省略する。

次に、シミュレーション系ソフトウェアのプログラムを
第１７図〜第２１図を用いて説明する。

第１７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（たとえば１秒）に起１ｉＪ式れ、
かつ、一定時間（たとえば第１０図にボすように１時間
）データを収集すると、第１２図のサンプリングデータ
テーブル８Ｅ２１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ＣＩ
ｊ、エレベータ−の１階床走行時間ｔ１．１回停止時間
ｔ、の３項目のデータを収集している。

まず、ステップ８Ａ１０，８Ａ２０で行先交通量Ｃ＋３
を収集する。このために、ｉ階の乗客を行先階ｊ毎に分
配する必要かあるか、これは、ｉ階での乗りこみ乗客数
（かこ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ど呼びにより行先階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０１１０例（ビル
階床８階の場合）でるる。ここで、行先交通量ＣＩｊの
総和（ΣＣＩＪ　）は、その時間内に生じた乗客数と等
しくなることは言うまでもない。

第２表 次に、ステップ８Ａ３０と５Ａ４０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−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
間が演算される。また、同様に、ステップ８Ａ５０とＳ
ｉ２０でも、エレベータ−の停止回数とドア間中時間（
停止時間）１ｒデータ収集して、１回停止時間を演算で
きる。

ステップ８Ａ１０〜８Ａ６０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１２図のサンプリングデータテーブル８Ｆ２１０時間
帯別テーブルに各々格納される。なお、当日の時間帯別
データテーブルはＣＩ９　＋　　ｔ１１Ｉ＠Ｗ　１　　
”ｋｎ＠Ｗのように項目名にｎｅｗの添字を付加し、前
日の時間帯別テーブルにはＣａ１１．’ｒ。蔦４．ｔ、
。１ｄのようにｏｌｄの添字を付加して表記している。

第１８図はシミュレーション用データｍｘプ。

ダラムのフローで、このプログラムは周期起動（第１０
図のタイミングから１Ｍ間毎起！１ｌｌＩＩＩ）される
。シミュレーション用データは、当日計測し次データと
過去（前日）のデータとを適当な結合変数ｒ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
５Ｂ２０に示すように、Ｃｐｒｅ　＝　ｒｃ、、−十（
１−γ）　ｃ　、　ｒ　ａ　　　−・・−・・−（ａ）
と演算される。従って、結合変数ｒ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’ｒｐｒ＠　ｌ　ｔ＠＄１４＠　も演算される
（ステップ８Ｂ３０）。またこのｌ　ＹＰＷａ＋　１ｍ
ｐｒ＊のデータは第１２図に示す最適運転制御パラメー
タ８Ｆ２９のＴ、、Ｔイのテーブルにセットされる（ス
テップ８Ｂ４０）。

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友め、第１９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（ステラ７’８Ｂ５０）。

第１９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１８図のステップ
８Ｂ５０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
Ｂ、および、（１）式で前述したような重み係数でるる
制御パラメータαがあり、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ッ
トしくステップ５ｃｉｏ）、ｔたアルゴリズムパラメー
タをセットする（ステップ５Ｃ３０）。

アルゴリズムパラメータは八８であり、Ａｓ＝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、Ａ８
＝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５ｃａｏで制
御パラメータをセットし、シミュレーションヲ実行する
（ステラ７”８Ｃ４０）。なお、制御パラメータαは、
たとえば、第１表、第７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８０６０）。

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
評価項目について記憶して、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ｔ−Ｍ了すると
、第２１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）を起動しくステップ８Ｃ８０）、このプロ
グラムは終了する。

ステップ８０４０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２０図に示す。シミュレーションプ
ログ２ムハ、工ｖべ−１−そ（Ｄ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−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−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ｎ度良く求まるかどうかは、このシミュレーシ
ョンプログ２ムの構成に左右され、できるだけエレベー
タ−システムと等価となるようにプログラムを構成する
ことが必要である。

さて、第２０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くステップ８Ｃ４０−１）、以下、
所定シミュＶ−ジョン時間（たとえば、１時間相轟分）
だけループ処理される（ステップ５Ｃ４０−２〜５Ｃ４
０−１５）。次に乗客発生処ｆｌｌが行われる（ステッ
プ４Ｏ−２）。この乗客発生は、第１２図の予測行先交
通１（、ｔ、、。

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５Ｃ４０−３〜８Ｃ４０
−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１４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
と一様なプ巳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
ションに処理か移行する。まず、エレベータ−の走行処
理を行い（ステップ８Ｃ４０−６）、そしてエレベータ
−の位置が停止位置になったかどうか判定し、停止位置
でめｊ、ば、ステップ４０−８〜８Ｃ４０−１３の処理
が実行される。

エレベータ−の位置が停止位置であれば、かご呼びゃ割
当てホール呼び等のサービス呼びが委るかどうか判定し
くステップ８Ｃ４０−８）、６ればサービス呼びのりセ
ットおよび乗客の乗り降り処理が実行される（ステップ
５Ｃ４０−９）。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−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全行う（ステップＳＣ４０−
１０，ＳＣ４０−１１）。次にドア開閉処理（ステップ
８Ｃ４０−１２）を行って工Ｖベーター毎の処理は終了
する。なお、ステップ８０４０−８において、サービス
呼びが無ければ、エレベータ−の分散時期処理か行われ
る（ステップ８Ｃ４０−１３）。

」二組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５Ｃ４０−１６にて演算しこの
プログラムは終了する。

第２１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１９図のステップ８０よ
り起動される。

本プログラムは、第２０図で演算された待時間曲線デー
タと消費型、力曲線データならびに設定器から入力した
省エイ・目標値とにより、エレベータ一群管理運転に最
適な運転制御バラ、メータを学習演算するものである。

まず、省エネ目標値ＰＭ？入力する（ステップ８Ｄ１０
）。そして、シミュレーションによね得られた曲線デー
タテーブル５Ｆ２６の内容をもとに、所定補間法を適用
して、第９図に示すような待時間曲線１丁、消・費電力
曲線ｆ、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ｆＴ、’Ｐが上記処理で演算されたので、この曲ｍ
ｆＴ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、（α、）全演算する（ステップＳＤ３０
　）。

次に、ステップ８１）１０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
８８８０にジャンプし、このＣ１を最適運転制御パラメ
ータαの候補とする。一方、省エネ目標値ＰＭがＯでな
ければ、消費電力曲線ｆＰを用いて、 ｆｐ（Ｃ２）二ｆｐ（α、）Ｘ（１−ＰＭ）　　・・・
・・・・・・（４）となる運転制御パラメータα２を演
算する（ステップ５１）５０）。このα、は、省エネ目
標１直ＰＭたとえば１０チを満足するような運転制御ノ
くラメータを与えるものである。

次に、ステップ８Ｄ６０と５Ｄ７０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α、の点
の待時間ｆｔ（α、）は、所定値ＴＬＭ↑（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１ＴｔｂｉＴｋ与える運転
制御パラメータα！を求める。

以上で、α１あるいはα、が求まったが、他の評価値間
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、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１＆Ａｆｔ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。

第４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−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。

アルゴリズムのシミュレーションにより求めた曲ｉｌｌ
’　ＴＩ　’　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Ａｓ
と運転制御パラメータαを選択する（ステップ８Ｄ８０
，８Ｄ９０）。この人８とαはエレベータ−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。

なお、上記シミュレーションは８：００〜２０　：　０
０の時間帯別に行われ、最適運転パラメータを一日分準
備される。

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、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−のシミュレーショ
ンを行って待時間曲線、消費ζ力面＃會倚、この曲線と
目標他により最適運転側（２）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か適
応可能でおり、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、本発明のノ・−ドウエア構成とし
て、１つのマイコンＭ、により、運転制御とシミュレー
ションの処理を行うため、群管理制御装置を安価に構成
することができる。

次の本発明の他の実施例を述べる。

第１０図において、シミュレーションの開始時刻は、夜
間等の交通ＷＩ要の少ない時間に起動し、集中的に次の
日の最適運転制御ノくラメータを演算していたが、この
シミュレーションを夜間等の時間帯に勿論、平常の時間
帯も含めて行っても良い。

すなワチ、シミュレーションプログラムは、オペレーテ
ィングシステムより、処理優先順位が低くなっている丸
め、子宮の時間帯でも呼び割当て等の制御は問題なく実
行できる。

この他の実施例によれば、当日の行先交通量の収集テー
ブルが、８：００〜２０：００全て用意しなくても良い
ため、メモリサイズを小さくできる利点かめる。

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で安価なエレベータ一群管
理制御装置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一群管理制御装置を説明す
るための一実施例であって、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
図は号機制御系の構成図、第４図はＳＤＡのブロック構
成図、第６図はソフトウェアの全体構成を説明するため
の図、第６図は評価関数の説明図、第７図〜＠９図はパ
ラメータと待時間および消費電力曲線との関係図、第１
１０図は演算タイミング説明用タイムチャート、第１１
図は群管理運転制御系のテーブル構成図、＠１２図はシ
ミュレーション系のテーブル構成図、第１３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１４図は
呼び割当て演算用フローチャート、第１５図は長待ち最
小化呼び割当て演算用フａ−チャート、第１６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１
７図はデータ収集用フローチャート、第１８図はシミュ
レーション用データ演算フローチャート、第１９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２０図はシミュレーション実行用フローチャート、第
２１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・・・エレベータ一群管理制御−重、ＨＣ・・・ホ
ーン間の直列通信専用プロセッサ％　Ｅｌ　””’　Ｅ
　ｍ・・・号機制御用マイコン、ＰＭ・・・目標値定鼎
出カ信号。 第１　圀 −ｔｎ 第２図 市３図 第７図 で１転制胛ノぐラメータび 案９図 運中式皆１惨Ｐパラメータメ ｎ／θ圀 （Ｅ畷轡り縞１ｎ…１鋤１　ｔぞツメ−〕第１Ｉ　　閉 閉／２　Ｉ￥１ 羽／３図 洒ｔ４　Ｉ￥］ 宥ち　ノｓ５ゴ 第７６５！Ｊ 第７７図 晒　ノθ　図 第１９１￥］ 語２０図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １、多階床間に就役する複数台のエレベータ−と、上記
   階床に設けられた前記エレベータ−を呼び寄せるための
   ホール呼び装置と、エレベータ−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可変パラメー
   タを有する評価［５ｊに従ってホール呼びをサービスす
   るエレベータ−を選択する手段と、群管理制御ヲシミュ
   レートして上記可変パラメータ全１１出するシミュレー
   ト手段とを備えた、上記エレベータ′ｔ−選択する手段
   と上記可変パラメータを算用するシミュレート手段全１
   つのコンピュータで処理するように構成したことを％倣
   とするエレベータ−の群管理制御装置。