JPS5852162A - 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群管理制
御装置や、個々のエレベータ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、発生するホール呼ヒヲ個
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、最適なエレベータを選択し、割当てる
ことが可能となり、待ち時間短縮に大きく寄４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１（は待時間の短いエ
レベータ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ない得るようになってき
てやる。

一方、エレベータの監視装置では、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
、効率良い監視を行なう発明も考案されている。すなわ
ち、この発明では、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
システムを切り離して、中央監視局のプロセッサ内のか
ご応答をンミュレートする装置と接続され、／ステムプ
ｂセッサの機能および動作状況を効率良く監視すること
を行なっている。。

以上のように、マイコン等のコンピュータ利用により、
ランダムロジツ１り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、これまでの従来やエレベータ群管理制御装置で
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、−日の交通
需要の中でも、出動、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。

以上のように、ビルの交通需要は時々刻々と変化してい
るため、これらの変化に対応可能な群管理／ステムが望
まれるが、従来、これらのビル環境変化を学習し、それ
に適応して行くエレベータ群管理／ステムが提供されて
いなかった。

本発明の目的は、上記欠点に鑑みてビル環境変化に対応
して常に最適な群１管理運転力呵能なエレベータ群管理
制御装置を提供するにある。

この目的を達成するため、本発明では、エレベータの動
きと等価なシミュレーション手段を備え、所定の複数の
運転制御パラメータに対応する消費電力曲線データと平
均待時間曲線データとをシミュレーション出力し、前記
消費電力曲線と所定の省エネルギー目標値により運転制
御パラメータを得、この運転制御パラメータで運転制御
した場合のサービス低下を前記平均待時間曲線で判断し
て、最適運転制御パラメータを出力するように構成した
ことを特徴とする。

以下、本発明を第１図〜第２３図に示す実施例により詳
細に説明する。なお、実施列の説明は、まず、本発明を
実現する・・−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を述べ、最後にＬ駅制御概念を
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ノ・−ドウエア構成
である。

エレベータ群管理制御装置Ｍ　Ａ　Ｋは、エレベータ運
転制御を司るマイコンＭ、と７ミユレーシヨンを司るマ
イコンＭ２があり、マイコンＭ、′とＭ２間は各マイコ
ンに内蔵される直列通信プロセッサＳＤＡ、（後述）部
で、通信１＠ＣＭ、を用いてデータ通信される。

エレベータ運転制御を司るマイコ７　Ｍ　、は、ホール
呼びｌＩＣでマイコンＭ、に内蔵される並列入出力回路
ＰＩＡを介して接続され、また、ドアの開閉や、かごの
加減速指令等側々のエレベータを制御する号機制御用マ
イコｙＥ、〜Ｅ、（ここで、エレベータはｎ号機あるも
のとする）とは、マイコンＭ、に内蔵した直列通信プロ
セッサ５ＤＡＩ〜ＳＤＡ、部で通信線ＣＭ、〜ＣＭ、に
よって接続される。

一方、マイコンＭ２は、７ミユレーンヨンの最通−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とマ
イコンＭ２に内蔵される並列入出力回路ＰＩＡを介して
接続される。

また、制御に必要なかと呼び情報、エレベータの各種安
全リミットスイッチや、リレー、応答ランプで構成され
る制御入出力素子ＥＩＯ，〜ＥＩＯ。

は号機制御用マイコンＥ、〜Ｅ、に内蔵される並列入出
力回路ＰＩＡ部で信号ｉｓ　Ｉ　Ｏ，〜Ｓ　Ｉ　Ｏ，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。

エレベータ運転制御用マイコンＭＩ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Ｅ、〜Ｅ０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、を介して、シミュレーション用マイ
コンＭ２に送信する。さらに、前記運転制御プログラム
は、可変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、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。

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Ｍ、により、設定器の指令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の群管理制御は時
々刻々と変化するビルの順境状態に対応可能であり、エ
レベータ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ェア構成を示すが
、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ＭｐｌＪ　（Ｍｉ
ｃｒｏ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）は、８ピツ
）、１６ピツト等が用いられ、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が採用される。一方、エレベータ運転制御
用マイコンＭ、およびシミュレーション用マイコンＭ２
は複雑な演算を必快とするため、演算能力のすぐれた１
６ピツトＭＰＵが；肩当である。８ビツト系Ｍ　Ｉ）　
ＩＪとして、日立製作新製ＨＤ４６８００Ｄ、インテル
社製ｌ８０８５、ザイログ社製Ｚ−８０等が応用可能で
ある。一方、１６ピツトＭ　Ｐ　［１として、日立製作
新製ＨＤ６８０００、イ、ンテル社製Ｉ　８０８６、ザ
イログ社製Ｚ−８０００等が応用可能である。

さて、各マイコンには、第２図〜第４第に示すようにＭ
ＰＵのバス線ＢＵＳに制御プログラムおよびエレベータ
仕様等を格納するＲＯＭ　（Ｒｅ、ａｄＱｎｌｙ　Ｎ（
ｅｍｏｒｙｌと、制御デーｐ’ｐ’ｙ−クテータ等を格
納すルＲＡ　Ｍ　（ｌ（、ａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　
Ｎｌｅｍｏｒｙ）および並列入出力回路ｐ　Ｉ　Ａ　（
ｐｅｌｉｐｈｅｒａｌｉｎｔｅｒｆａｃｅ　Ａｄａｌ）
ｔｅｒ）、他ノマイコンを直列通信を行なう専用プロセ
ッサ８　ＤＡ　（３ｅｒｉａＪ１）ａｔａ　Ａｄａｐｔ
ｅｒ　；たとえば、日立ｐ′１作所製ＨＤ４３３７０）
が接続される。

なお、各マイコンＭ＋　−Ｍｙ　ｓ　Ｅｓ〜Ｅ、におい
て、ＲＡＭ、Ｉｔ、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、設定器は設定用ボリームｖｒＬとこの
ＶＲのアナログ出力電圧をデジタルｆｆＥＫｆ換するＡ
／Ｄ変換器によりｗ４成され、この出力ＰｗはＰＩＡよ
りＲＡＭに取り込まれる。

第４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や、安全リミットスイッチＳＷＬ、
、リレーの、接点８Ｗ＊ｙ、かご重量Ｗｅｉｇｈｔ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ｔｉＰＩＡより、応答’ｙンプＬａｍｐや
リレーＲｙ°等の制御出力素子ド出力される。

ここで、第２図〜第４図に角いられたマイコン間の直列
通信用プロセッサ８ＤＡのノ・−ド構成は第５図に示す
ように主として送信用バッファ１“ズＢ。

受信用バッファＲＸ■、データのパラレル／７リアル変
換を行なうＰ　／’８とその逆変換を行なう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Ｃ
ＮＴにより構成される。上記送信バッファＴＸ■、受信
バッファＲＸｓはマイコンに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％ＳＤ
Ａはコ′・トローラＣＮＴより、送信バッファＴＸｓの
内容をＰ／Ｓを介して、池の８ＤＡの受信バッファＲＸ
―に自動送信する機能をもつ。したがって、マイコンは
送受信処理は一切行なう必要がないため、池の処理に専
念できる。

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６図によりソフトウェアの全体嘴成を説明す
る。

第６図に示すように、ソフトウェアは大別して運転制御
系ソフトウェアとシミュレーション系ノフイウエアより
成り、前者はｇ１図のマイコンＭ１より、後者はマイコ
ンＭ、より処理される。

運転制御系ソフトウェアは、呼びの割当て処理や、エレ
ベータの分散待機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図のマイコンＥ。

〜Ｅ、に内Ｍ）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１１１　ｆｌｌａデータ
テーブル、ホール呼びテーブル、エレベータの管理台数
等のエレベータ仕様テーブルならびにシミュレーション
系ソフトウェアで演算し、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ニアバ、丁記の処理
プログラムより構成される。

（菫）データ収集プログラム ホール呼ヒ、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）７ミユレーシヨン用データ演算プログラムデータ
収集プログラムより収集き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。

＋３１　　シミュレーションによる各種曲線演算プログ
ラム 上記シミュレーション用データテーブルとエレベータ仕
様テーブルを入力し、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糧曲線データテーブルを演算
出力する。各種曲線データテーブルとして、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プログラム上記各
種曲線テーブルと設定器から設定された目標咳テーブル
を入力して、ピルの環境条件に適応した最適運転制御パ
ラメータを演算出力する。

なお、最適運転制御パラメータには、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
データテーブルの−［付加される。これは、シミュレー
ション系ソフトウェアで、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、学習ゆ能の１つと
言える。

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あ演算方法について説明す°る
。

最近の呼び割当て方法としソ、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１．たホール呼びをエレベータに割当て
るホール呼び１り当て方法が用いられている。この方法
では、叶び割当ての評価関数に良く待時間が用いられて
いる。たとえば、発生したホール呼び前方階の割当て済
ホール呼びの最も長い待時間を評価値とす２．方法、前
方の割当て済ホール呼びの待時間の２１・、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−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考案されている。すなわち、
発生ホール呼びの隣接する階から着目エレベータの＋１
１当て済ホール呼びゃかご呼びを考慮して停止呼び評価
関係Ｔｃ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表するものである。これを式で表
わすと、待時間の評価値をＴ１待時間評価１ｉｉ！Ｔと
停止呼び評価値Ｔｃとの重み係数をαとするとき。

φ＝Ｔ−αＴｃ　　・旧用旧旧・・・１旧・・・旧・・
＋１）Ｔｃ−ΣβＳ　　・・・・川・印・川・・・・・
・・・・・・・・・・（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。第７図では予測呼びを無視した１直を示し
ている。

（１）式の評価関係を用いることによって、発生ポール
呼びの隣接停止呼びが考慮されエレベータのダンゴ運転
が防止される。

なお、第７図の例の停止呼び評価＠Ｔｅｒｔ、発生呼び
階発生前後２階床を考慮して。

Ｔｃ＝Σβ５＝５Ｘ１．０＋１０ＸＯ＋２０Ｘ１．０１
・六１ ＋１０ｘ１．０＋５ｘＯ＝３５　（秒）となる。したが
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の大きめエレベータが最適と判断され、発生
ホール呼びを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＠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。

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
ベータに負荷が集中し、平均待時間は上昇していくこと
が理解できる。逆に言えば、池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。

以上の関係を表わしたものが第１表、第８図である。

第　　　１　　　表 ビル階床１３階床、エレベータ台数６台、エレベータ速
度１５０ｍ／Ｈ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
を行なっている。

第８図に示すように、運転制御ノ；ラメータαを変化さ
せることにより、平均待時間曲線１丁と消費電力−＠ｆ
、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、ａ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
は容易に理解できる。

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ＩＩｆｉ
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１１１ｆ↑＾、ｆＴ−が求まる。第９図よ
り、平均待時間の最小点は０．０点となりαは曲＠ｆｔ
Ａでａ　ａ　＝　２．０、曲Ｗｌｌｆｔｍでａｍ＝１．
０となり、行先交曲量毎に運転制御パラメータａ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１価関数のアルゴリズムにも
関連してくる。すなわＳ、　１１）式の評価式の待時間
の評価アルゴリズムによっても、平均待時間曲檜が異な
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、最も適当な運転側斜パラメー
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、平均待時量的ａｆｒ
　と、消費イカ曲１１Ｊｆ、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１
０％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α１（＝２．０）で運転されるため、消費電力は０点
でボされる。

したがって。０点の消費−力の１０％減の設定では、曲
線ｆＰ上の［相］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
うな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ｎに伴い増加するため、上限待時間Ｔ　ＬＭ？
　（たとえば２５秒）で目標ｆ直に制限を加えることも
肝要である。

以上で述べたように、本発明でｒｉ／ミュレーションに
より、平均待時間や消費電力等の各権曲線を演算してい
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
：ＯＯ〜８：４０間の−ｊを示す。なお演算；制御は１
０分間隔で行なわれるものとする。

まず、■時刻８：０’０〜８：１０の１０分間の行先交
通量をオンライン計測し、■仁のオンライン計測データ
と過去の時刻８：ｌＯ〜８：２０の時間帯別行先交通量
（−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８：１０〜８：２０
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。■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、実際に運転が行なわ
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
間帯を時刻８：１０〜８：２０としたが、これを時刻７
：５０〜８００として、予測行先交通量を演算しても良
い。この場合、−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、ホール呼びテーブル、エレベータ仕様
テーブル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ｔｉ、シミュレーション系ソフトウェアのテー
ブル５ｌｌｉ！で、最適運転制御パラメータ、各種曲線
データテーブル、目１１（１テーブル、サンプリングデ
ータテーブル、シミュレーション用データテーブルおよ
びエレベータ−仕様テーブル（第１２図と同様の苑め図
示せず）のブロックで構成される。

、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、プログラムを機敏のタスクに分割し
、効率良い制御を行なうンステムプログラム、すなわち
オペレーティングシステム（Ｏ８）のもとに管理さする
ものとする。

したがって、プログラムの起動は７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
ー示す。運転制御プログラムの中で特に重畳なエレベー
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つにつりて説明する。

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１図において、ステップＥＩＯとＥ９０は、全てのエ
レベータ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、ドアの開閉状聾より、
あと何秒で出発できるかの時間や、エレベータ体止時等
における起動までの所要時間が考えられる。

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演算できたことになし、ステッ
プＥ９０ヘジャンプし、曲のエレベータについて同様の
処理をくりかえす。

一方、ステップＥ４０において、”　Ｎ　Ｏ”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ヘジャンプし、全ての階床について
１，１；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Ｔ「と１回停止時間Ｔ６は、シミュレーンヨン
系のノットウェアより最適運転制御パラメータの１つと
して、辱えられる。

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ＡｇＫよシ切換えられる。

第１５図にもどり、まずステップＡＩＯで発生ホール呼
びを外部よりよみこむ。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＾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に割当てる（ステップＡ３０）。

第１６図は、長待ち呼び、最小化呼び割当てアルゴリズ
ムの処理フローである。どのエレベータが最適かを判定
するため、ステップＡ６０−１：Ａ６０−６によりエレ
ベータ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、、８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、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［Ｔｃを演算
し、この評価１直と前述の最大予測待時間Ｔ、、、とで
（１ｊ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の中で最小ゐエレベータを
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
価性のエレベータを選択するため、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、この池、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、交通需要が閑散
時のときエレベータ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、シミュレーンヨン系ソフトウェアのプログラムを
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（たとえば１秒）に起動され、かつ
、一定時間（たとえば第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＋　１エレベータの１　＋’ｌｋ
床走行時間ｔ１．１回停止時間【、の３＋ｉ目のデータ
を収集している。

まず、ステップ５Ａ−１０，５Ａ−２０で行先交通量Ｃ
１１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と呼びにより、行先階Ｊが解
かるので、適当に乗客を分配することができる。第１９
図はこのようにしてデータ収集した行先交通量Ｃ＋１の
列（ビル階床８階の場合）である。ここで行先交通量Ｃ
１の総和（ΣＣｕ）はその時間内に生じた乗客数と等し
くなる。

次に、ステップ５Ａ３０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、走行時間を走行床数で除舞すれば１階床の走行時
間が演算できる。また、同様に、ステップ５Ａ５０と５
Ａ６０でモ、エレベータの停止回数とドア間中時間（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５ＡＩＯ〜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ない、かつ
第１３図のサンプリングデータテーブルのオンライン計
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ＣＲ＠＠　；
　ｌ　ｒａｓｖ　ｙ　（１６＠ＩＩのように項目毎にｎ
ｅｗの添字を付加し、時間帯別テーブルにはＣｏｌｄ　
、（ｒ。ｌｄｌ’ｓ。１６のようにｏｌｄの添字を付加
して表記している。

第２０図は、／ミュレー／ヨ／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。ノミュレーンヨ
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、Ｃｐｔｍ＝ｒＣ，、、＋　（１−ｒ　）Ｃ＊ｓａ　
　−−−１３１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。

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　ｒｐｔ＊　、　　５ｐｒａ　も演算される
ステップ５Ｂ３０）。またこのｔ　ｔｐｔａＡａｐｒｍ
のデータは第１３図に示す最適運転制御パラメータのＴ
、、Ｔ、のテーブルにセットされる（ステップ５Ｂ４０
）。

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、第一２１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９する（ステップ５Ｂ５０厄第２１甲はシミュレーシ
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２０図のステップ８Ｂ５０より起動される
。

７ミユレーシヨ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
１、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゛ヨン用データをセ
ットしくステップ５ＣＩＯ）、ま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Ａ８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、ＡＩ＝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５Ｃ３０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５Ｃ４０）。なお、制御パライータαは１、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結果はパ
ラメータ毎に記憶さ些る（ステップ５０６０）。

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、池の
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を終了すると、
第２３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５Ｃ８０）、このプログ
ラムは終了する。

ステラ７”８Ｃ４０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２２図に示される。シミュレーショ
ンプログラムは、エレベータそのものの動作プログラム
、たとえば、走行動作、ドア開［１１作７”ログラム等
と、これらのエレベータシステム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、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せねば
ならない。

さて、第２２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５ｃ４０−１１、以Ｆ
、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５Ｃ４０−２〜８Ｃ
４０−１５）。

次に乗客発生処理が行なわれる（ステップ４０−２１゜
この乗客発生は、再１３図の予測行先交通量Ｃ２，。

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５Ｃ４０−３〜５Ｃ４０
−５により、発生ホール呼びを検出して、呼び割当て処
理が行なわれる。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
ムと同様々方法で処理される。

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、エレベータの走行処理
を行ない（ステップＳＣ４０−６１、そしてエレベータ
の位置が停止位置になったかどうかを判定し、停止位置
であれば、ステップ４〇−８〜８０４Ｇ−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有るかどうかを判定し
くステップ５Ｃ４０−８）、あればサービス呼びの゛リ
セットν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
る入および、待時間の収集を行なう（ステップ５Ｃ４０
−１０，５Ｃ４０−１１）。次に、ドアの開閉処理（ス
テップ５Ｃ４０−１２１を行なってエレベータ毎の処理
は終了する。なお、ステップ５Ｃ４０−８において、サ
ービス呼びが無ければ、エレベータの分散待機処理が行
なわれる（ステップ５Ｃ４０−１３）。

上記の処理を所定シミュレーション時間について行なう
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。

第２３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２１図のステップ８０に
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゛成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ＰＭを入力する（ステップ５ＤＩＯ
）。そして、シミュレーションによす得られた曲線デー
タテーブルの内容をもとに、所定補間法を適用して第１
Ｏ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、ｆＰが上記処理で演算されたので、この曲線
ｆｒを用いて、最小点の運転制御パラメータα、と最小
の待時間ｆ、（α、）を演算する（ステップＳＤ３０　
）　。

次に、ステップＳＤＩ　Ｏで入力された省エネ目標値Ｐ
−がＯかどうか判定され、もし、０であれば、ステップ
５Ｄ８０にジャンプし、このα、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ＰＭが０でな
ければ、消費電力曲線ｆ、を用いて、 ｆｐ（α２）＝ｆＰＣα＋）Ｘ（Ｉ　　Ｐｙ）・・・・
旧・団・（４）となる運転制御パラメータα２を演算す
る（ステップ５Ｄ５０）。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。

次に、ステップ５Ｄ６０と５Ｄ７０により、待時間の上
限チェックを行なう。すなわち、上記でもとめたα２の
点の待時間ｆＴ（α、）ｒｉ、所定喧Ｔｌ、ＭＴ（上限
直）以内がどうが判定し、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ＩＴｔｍｔを与え
る運転制御パラメータα２を求゛める。

以上で、α、あるいはα２が求まったが、池のアルゴリ
ズムのシミュレーションにより求めた曲ａｆｔ、ｊｐ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Ａ８と運転制御パラメー
タαを選択する（ステップ８Ｄ８０，５Ｄ９０）。

このＡ８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。

以下、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
を行なって、待時間曲線、消費電力曲線を得、この曲線
と目標棟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対応
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の効果は、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シ、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、制御が簡単に行なえる。

第３の効果は、呼び割当てアルゴリズムを複数個もって
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。

第４の効果は、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ナパラメータを学習
演算でき、シミュレータの精度向上が図れる。

第５の効果は、本発明のハードウェア構成として、群管
理制＠装置内にマイコンＭ、とマイコンＭ２の２つのマ
イコンケ有し、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。

第６の効果は、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、通信線が軽減でき信
頼性、経済性が向上し、マイコンの負荷が軽減される。

次に、本発明の他の実施例を述べる。

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曲線について説明した
が、この池に、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、併用してもよい。たとえば、
併用する場合、第１０図に示すように、上限待時間とと
もに新たに北限長時ちを設け、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。

本発明によれば、エレベータの制御情報をオンラインで
データ収集し、このデータをもとにエレベータノシミュ
レーションを所定のパラメータで複数ケース行なって各
種曲線を求め、この各種曲線と目標値とにより、最適な
運転制御パラメータを学習演算しているので、時々刻々
に変化するビル環境に群管理制御装置が容易に適応可能
である。

特に、省エネルギー運転を実施する場合、サービスの低
下を待時間の要素で監視し制御を行なうので、きめ細か
な省エネルギー運転が可能である。

【図面の簡単な説明】

第１図はハードウェアの全体構成図、第２図〜第５図は
具体的ハードウェア構成図、第６図はソフトウェアの全
本構成図、第７図〜第１ｏ図は本発明の制御概念の説明
図、第１１図は演算、制御のタイムチャート、第２図〜
第５図図はテーブル構成図、第１４図〜第２３図はソフ
トウェアの具体的説明図である。 ＭＡ・・・エレベータ群管理制御装置、Ｈｃ・・・ホー
ル呼び信号、Ｍ、・・・エレベータ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％ＥＩ・・・Ｅ
、・・・ｖｌ　口 ＃　７’目 第８口 を転刺を咋バ２メータ〆 ′Ｊｌｔｏ　目　　　　。 １ｐｌＦＪ１１’１７／豐メータｄ 茶／／　囚 ′＃Ｊ２．ｔｉｉ！１ 第１３図 り 第７４０ 第７５図 第１≦口 第１７起 第１９ｒ２ ＄２θ図 第２１図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １、　多階床間に就役する複数のエレベータと、各階乗
   場に設けらｎた前記エレベータを呼び寄せるだめのホー
   ル呼び手段と、前記エレベータのケージ内に設けられた
   行先階を指示するための前記ケージの呼び手段と、発生
   したホール呼びを前記エレベータに割当て効率良く運転
   制御するエレベータ運転制御手段と、前記複数のエレベ
   ータならびに前記運転制御手段の機能と等価なシミュレ
   ーション手段と、このシミュレーション手段の結果によ
   り最適運転制御パラメータを演算する手段とを備え、前
   記最適運転制御パラメータを前記運転制御手段に出力す
   るように構成した制Ｆ４１装置において、前記シミュレ
   ーション手段は、所定のへ数の運転制御パラメータに対
   応する平均待時間曲線データおよび消費゛耐力曲線デー
   タの両曲線データをシミュレーション出力するようにし
   たことを特徴とするエレベータ群管理制御装置。