JPS5859178A

JPS5859178A - エレベ−タの群管理制御装置

Info

Publication number: JPS5859178A
Application number: JP56156196A
Authority: JP
Inventors: 黒沢　憲一; 壮四郎葛貫; 平沢　宏太郎; 隆金子
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1981-10-02
Filing date: 1981-10-02
Publication date: 1983-04-08

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】この発明は、エレベータの群管理制御装置に関する。

従来、シミュレーション技術は、オペレーションズリサ
ーチの分野では、リニアプログラミング・パートととも
に確立された重要な技術である。

最近ではエレベータの監視装置に応用した発明もある。

これは、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
行うもので、エレベータの運転を行わない夜間等におい
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、中央監視局のシミュレータと接続し、システムプ
ロセッサの機能および動作状況を監視するように構成さ
れている。しかしながら、この方式は、監視が目的とさ
れ、シミュレートハ、システムプロセッサの機能および
動作状況監視手段として用いられている。すなわちエレ
ベータ群管理装置の性能向上には寄与しない。一方、従
来のエレベータ群管理制御装置では、あらかじめ決めら
れた制御機能および固定化された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、行先階需要が異って
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システムが望ま
れていた。

本発明の目的は、非常に高機能なエレベータサービスが
可能となるエレベータの群管理制御装置を提供するにあ
る。

本発明の特徴は、エレベータ群管理制御用コンピュータ
に、当該群管理制御のシミュレータを内蔵させたところ
にある。

上記目的および特徴の外、本発明は、シミュレーション
に応じたサービスエレベータの選択を可能にすると共に
、群管理制御部に複数台のコンピュータを備え、第１の
コンピュータによリホニル呼びに対するサービスエレベ
ータの選択を行い、第２のコンピュータにシミュレータ
を内蔵することによって分散処理させ、第１コンピユー
タの異常時には第２コンピユータのシミュレート機能を
利用してバックアップ運転を可能にする等、高効率およ
び高信頼度の群管理制御装置を突成するものであるが、
この点については以下の実施例で詳述する。また、群管
理制御装置内にシミュレータを内蔵させているので、前
記電話回線等によらず、群管理制御装置を直接に監視す
ることをも可能にするものである。

以下、本発明を第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ェア構成を述べ、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
ある。

エレベータ群管理制御装置ＭＡには、前記したエレベー
タ運転制御を司るマイコンＭ、と前記したシミュレーシ
ョン機能と最適運転バ乏メータ演算機能を司るマイコン
Ｍ２があり、マイコ７Ｍ１とＭ２間は直列通信プロセッ
サ５ＤＡｃ　（後述）により、通信線ＣＭｃを介してデ
ータ通信される。

エレベータ運転制御を司るマイコンＭ１には、ホール呼
び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測々のエレベータ
を制御する号機制御用マイコ７　Ｅｔ〜Ｆ、、（こ＼で
、エレベータは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ＳＤＡ、〜５ＤＡＩｌと通信線Ｃ
Ｍ　ｓ　〜ＣＭ　−を介して接続される。

一方、マイコ７Ｍ、’−にｌｄ、シミュレーションと最
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
て接続され、ホール呼びＨＣは、並列入出力回路Ｐ　Ｉ
　Ａ、を介して接続される。

また、号機制御用マイコンＥ、〜Ｅ、には、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、応答ランプで構成する制御入出力素子Ｅ
ＩＯ，〜ＥＩＯ，ζ講列入出力回路ＰＩＡとを信号線Ｓ
ＩＯ，〜Ｓ・ＩＯ，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Ｍ、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、〜Ｅ４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
毛ツサ８　ＤＡｃヲ介シて、シミュレーション用マイコ
ンＭ２１ｃ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
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環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。ま
た、エレベータ・システムの高信頼性を実現するため、
マイコンＭ２は、マイコンＭｌの備えている全ての機能
を内蔵しており、マイコンＭ　１７１に自己診断装置Ｗ
ＴＤ（良く知られているウォッチ・ドック・タイマ）に
より故障検出されるト、マイコンＭ２は、シミュレーシ
ョンを中止し、呼び割当てを主とした運転制御プログラ
ムを起動する。同時に、スイッチコントロール信号ＳＣ
が出力され、号機制御用マイコンＥＩ＋・・・、Ｅ、は
、マイコ７Ｍ２と直列通信プロセッサＳＤＡ、、・・・
。

ＳＤＡ、を介して直接通信を行う。

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ＭＰＵ　（Ｍｉｃ
ｒｏ　　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　　［Ｊｎｉｔ　）は、
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、エレベータ運転
制御用マイコンＭｌおよびンミュレーンヨン用マイコン
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ビツトＭＰＵが適当である。８ビツト系ＭＰＵと
して、日立製作所製ＨＤ４６８００Ｄ、インテル社製ｌ
８０８５、ザイログ社製Ｚ−ＳＯ等が応用可能である。

一方、１６ビツトＭＰＵとして、日立製作所製ＨＤ６８
０００、インテル社製ｌ８０８６、ザイロク社製ｚ−ｓ
ｏｏｏ等が応用可能である。

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
仕様等を格納するＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙ　Ｍｅｍｏ
ｒｙ）と、制御データやワークデータ等を格納するＲＡ
Ｍ（Ｒａｎｄｏｍ　ＡｃｃｅｓｓＭｅｍＯｒｙ）および
、並列入出力回路ＰＩＡ（ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ　Ｉｎ
ｔｅｒｆａｃｅ　Ａｄａｐｔｅｓ）、他のマイコンと直
列通信を行う専用プロセッサＳＤＡ　（Ｓｅｒｉａｌ　
　１）ａｔａ　Ａｄａｐｔｅｒ　　；例えば、日立製作
所製ＨＤ４３３７０）が接続される。

なお、各マイコンＭ８９Ｍ２．Ｅ１〜Ｅｎにおいて、Ｒ
ＡＭ、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。

第３図において、設定器は設定用ボリームＶＲとこのＶ
ＦＬ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ＲＡ
Ｍ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
、！Ｊレーの接点ＳＷＲア、かご重量ＷｉｇｈｔがＰＩ
Ａよシ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
ＲＹ等の制御出力素子に出力される。

こ＼で、第２図〜第４図に用いられたマイコン間の直列
通信用プロセッサ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ＴＸＢ。

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ＴＸＢ、受信バッフ
ァＲＸＢ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ＴＸＢ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、マイコイは送受信
処理は一切行う必要がないため、他の処理を専念できる
。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５６−３７９７
３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ェア構成を述べ
るが、まず第６図によりソフトウェ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８Ｆ２より成り、前者は第１図のマイコンＭｔ　より
、後者はマイコンＭ２より処理される（ただし、マイコ
ンＭ２は、運転制御系ソフトウェアを内蔵している）。

− 運転制御系ソフトウェア５ＦＩＩ、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８Ｆ１４
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、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５Ｆ１１、ホール呼びテー
ブル５Ｆ１２、エレベータの管理台数等のエレベータ仕
様テーブルＳＦＩ　３ならびにシミュレーション系ソフ
トウェアＳＦ２で演算し、出方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υ−ジョンによる各種曲線演算プログ
ラム５Ｆ２３・・・上記シミュレーション用データテー
ブル８Ｆ２４とエレベータ仕様テーブル５Ｆ２５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ーブル５Ｆ２６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・・５
Ｆ２７・・・上記各種曲線テーブル８Ｆ２６と設定器Ｐ
Ｄから設定された目標値テーブル５Ｆ２８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５Ｆ
２９を演算出力する。

なお、最適運転制御パラメータ５Ｆ２９には、シミュレ
ーション用データ演算プログラムで演算サレタシミュレ
ーションデータテーブル５Ｆ２４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を説明
しだが、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
ータ相互間の位置関係が含まれていないため、このま＼
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ＨＣｌ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ＨＣｌやかご呼び
ｃｃｌ、ｃｃｉ＋２を考慮して停止呼び評価関数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Ｔ１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＼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＜ｍｌ　）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値Ｔｃは、発生呼び階
ｉの前後２階床を考慮して、Ｔｃ−Σβ５＝５Ｘ１．Ｏ＋１０ＸＯ＋２０Ｘ１．０＋
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の大きい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、待時間評価値Ｔと停止呼び評
価値Ｔｃとの重み係数αに着目すると、との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、エレベータ台数６台、エレ
ベータ速度１５０ｍ／ｉの条件でシミュレーションした
例である。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。

第　　　１　　　表第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ｆＴと消費電力曲線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
退勤者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。まだ、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
ってくる。したがって、各々の行先交通量ＡおよびＢ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ｆＴＡ。

ｆ　ＴＢが求まる。第９図より、平均待時間の最小点は
■、０点となり、αは曲線ｆ　Ｔ辻ｃＩ　Ａ＝２．０、
曲線ｆＴＢ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、（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と適当人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、平均待時間曲線ｆＴ
と、消費電力曲線ｆＰ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α１
（＝２．０）で運転されるため、消費電力は０点で示さ
れる。

しだがって、０点の消費電力の１０％減の設定では、曲
線ｆＰ上の０点の消費電力となる。しだがつて、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。す々ゎち、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ＴＬＭＴ　（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
：００〜８：４ｏ間の例を示す。

なお演算、制御は１ｏ分間隔で行われるものとする。ま
ず、■時刻８：００〜８：１ｏの１ｏ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（−
日前のあるいは１週間の平均環の行先交通量）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。■ソシて、
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。

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
：５０〜８二００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一テーブル構成を
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５Ｆ１１、ホ−ル呼ヒテーブル５Ｆ１
２、エレベータ仕様テーブル５Ｆ１３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ェアテーブル
構成で、最適運転制御パラメータ５Ｆ２９、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５Ｆ２１、シミュレーション用
データテーブル５Ｆ２４およびエレベータ仕様テーブル
ＳＦ’２５（第１２図と同様のため図示せず）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、プログラムラ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々エレベ
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１４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、ドアの開閉状態より、
ち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り、ステップＥ
９０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。

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Ｔｓは、シミュレーション
系のソフトウェアより蒔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
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Ａ
ｓにより切換えられる。

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、ステツ゛ブＡ２０とＡ
１００、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とＡ６０−６によりエレベ
ータ台数で処理がループする。ループ内の処理は、まず
ステップＡ　６０−２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ＴＩ、ｌ□を演算
する。なお、予測待時間とはオ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Ｔｃを演算し、この評価値と前述の最大予
測待時間Ｔｍａｘ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
到着予測時間姶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図のフローとはソ同一であるが、
ステップＡ７０−２の処理のみ異なる。このアルゴリズ
ムでは、発生ホール呼び壕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Ｔ＋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。

次ニ、シミュレーション系ソフトウェアのプログラムを
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ＣＢ）エレベー
タの１階床走行時間ｔ、、１回停止時間ｔＳの３項目の
データを収集している。

まず、ステップ５Ａ１０，５Ａ２０で行先交通量ＣＩｊ
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ＣＢの例（ビル
階床８階の場合）である。ここで、行先交通量ＣＢの総
和（ΣＣｓ＋）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５Ａ３０と５Ａ４０は、１階床走行時間
のデータを収集するだめのフローで、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
が演算できる。まだ、同様に、ステップ５Ａ５０と５Ａ
６０でも、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〜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
１３図のサンプリングデータテーブル５Ｐ２１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Ｃ１１
８９＋　’　ｒ　Ｂ　ｍＷ　＋　’Ｉ　＊＊＊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
Ｃｏ１ｄ、ｔｒ。ｌｄｌ　’　ｓ。１ｄ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８Ｂ２０に示すように
、Ｃｐｒｓ”γＣｌ、、、＋（１−γ）Ｃ０１ｄ・・・
・・・・・・（３）を演算される。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、予測デニタには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□Ｔ＠　、ｇ　Ｌ　ｐｒｅも演算される（ス
テップ５Ｂ３０）。またこのｔｒ　ｐｒｅｊ　ｔ、、　
ｐｒｅ　　のデータは第１３図に示す最適運転制御ノ（
ラメータのＴ、、Ｔ、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ヲモと
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フログラム（タスク）を
起動する（ステラ７”８Ｂ５０）。

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図のステップ
５Ｂ５０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だ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５Ｃ１０）、またアルゴリズムパラメー
タをセットする（ステップ８Ｃ３０）。

アルゴリズムパラメータはＡｓであり、Ａｓ二１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、Ａｓ
”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、シミュレーションヲ実行スる
（ステップ５Ｃ４０）。

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５Ｃ６０）。

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ぞ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・く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。

ステップ５Ｃ４０のシミュレーション実行フログラムの
具体的フローは第２図に示す。シミュレーションプログ
ラムは、エビ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７５Ｅ
精度良く求まるかどうかは、このシミュレーションフ。

ログラムの構成に左右され、出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望
ましい。

さて、第２１図において、まずシミュレーションのだめ
の初期値をセットしくステップ５Ｃ４０−１）、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５Ｃ４０−２〜５Ｃ４
０−１５）。次に乗客発生処理が行われる（ステップ４
Ｏ−２）。この乗客発生は、第１３図の予測行先交通量
Ｃ２１，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、発生ホール呼びを提出して、
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
を行い（スジツブ５Ｃ４０−６）、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、停止位置であ
れば、ステップ４〇−８〜５Ｃ４０−１３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く
ステップ５Ｃ４０−８）、あ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５
Ｃ４０−９）。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（停止回収は消費
電力にはソ比例しているため、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５Ｃ４０−１０，
５Ｃ４０−１１）。次にドアの開閉処理（ステップ５Ｃ
４０−１２）を行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われる（ステ
ップ５Ｃ４０−１３）。

上記の処理を所定シミュレー／ヨ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。

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、ダラムは第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ＳＤＩ　
Ｏ）。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８Ｆ’２６の内容をもとに、所定補間法を
適用して第１０図に示すような待時間曲線１丁、消費電
力曲線ｆＰ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丁、ｆＰが上記処理で演算されたので、この曲線
ｆ、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５Ｄ３
０）。

次に、ステップＳＤＩ　Ｏで入力された省エネ目標値Ｐ
Ｍ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、との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ＰＭが０でな
ければ、消費電力曲線ｆ、を用いて、 ’ｐ（αｇ）＝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
５Ｄ５０）。このα２は、省エネ目標値ＰＭたとえば１
０％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
限チェックを行う。すなわち、上記でもとめだα２の点
の待時間ｆｔ（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、を求める。

以上で、α、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ｆＴ、ｆ、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５Ｄ８０，５Ｄ９０）。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図の効果として、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ハ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、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、交通量に最適ナアルゴ
リズムをシミュレーションによす選択可能で、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ニ必要なパラメータを
学習演算用き、シミュレータの精度向上が図れる。

第５の効果として、本発明の・・−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
化式短時間に適応可能である。

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、通信線が軽減比
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。まだ、群管理システムを高信頼化
するため、通常マイコンＭ１が処理している群管理の基
本機能である運転制御機能は、マイコンＭ２も内蔵して
おり、もし、マイコンＭ１の故障時には、マイコンＭ２
は、シミュレーションおよび最適運転パラメータ演算を
中止して運転制御を行うため、システム全体の高信頼化
に寄与できる。

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、この他に、長待ち曲線を利用してもよい。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
もに新だに上限長持ちを設け、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、他の実施例として、第１５図において、呼び割当
てアルゴリズムは２つとしたが、１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しなければならな
い。

以上述べたように、本発明によれば、群管理制御装置に
内蔵したシミュレータを利用した非常に高機能な群管理
制御が可能となる。

【図面の簡単な説明】

図は本発明によるエレベータ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
ウェアの全体構成を説明するだめの図、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
よび消費電力叫線との関係説明図、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ｉｄ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・・・エレベータ群管理制御装置、ＨＣ・・・ホー
ル呼び信号、Ｍｌ・・・エレベータ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、８Ｄ
Ａ・・・マイコン間の直列通信専用プロセッサ、Ｅ、〜
Ｅ０・・・号機制御用マイコン、ＰＭ・・・目標設招　
（巳ＥＩＯ＋　　　　　　　Ｅｒ０ｔ　　　　　　　ｔｔａ
ｔ＋箔　２　図躬　３　図篤４　図絢　　］　　２口　８　図ｉ！Ｌ十八塾へ１イ）ヱパうノータｄも９図　　　！ｌ−“・ｉ奉ム隼・■卸パラメーター、渾ＩＰム＄゛ｊ１遂１ハ・うノーターη　１１　　口゛〜−−トＬ−Ｈ冶　１’２　　Ｃ第　１３　ｔｅｌ「ｌ馬　１４　　口第１５　　口慕１６０ｙＦＪ１１１２Ｎ晃　１’ｌ　　１２１１蔓２０い島　？１　口

Claims

【特許請求の範囲】１、多階床間に就役する複数台のエレベータと、上記階
床に設けられたエレベータを呼び寄せるだめのホール呼
び装置と、エレベータケージ内に設けられた行先階を指
示するだめのケージ呼び装置と、上記複数台のエレベー
タを群管理制御するコンピュータとを備えたものにおい
て、上記群管理制御用コンピュータに、当該群管理制御
をシミュレートするシミュレート手段を内蔵したことを
特徴トスるエレベータの群管理制御装置。２、特許請求の範囲第１項において、上記群管理制御用
コンピュータは複数台のコンピュータから成り、当該群
管理制御と上記シミュレート手段とを分散処理するよう
に構成したエレベータの群管理制御装置。３、特許請求の範囲第２項において、少なくとも第１の
コンピュータはホール呼びに対−するサービスエレベー
タの選択手段を構成し、第２のコンピュータに当該群管
理をシミュレートする手段を内蔵させたことを特徴とす
るエレベータの群管理制御装置。４、特許請求の範囲第３項において、上記第１のコンピ
ュータと第２のコンビモータ間でデータを送受信する手
段を備え、上記第１のコンピュータは上記シミュレート
結果に応じてサービスエレベータを選択するように構成
したエレベータの群管理制御装置。５、特許請求の範囲第４項において、上記第１のコンピ
ュータは可変パラメータを有する評価関数に従ってサー
ビスエレベータを選択するように構成し、上記第２のコ
ンピュータは、シミュレート結果から上記可変パラメー
タの最適パラメータを算出するように構成したエレベー
タの群管理制御装置。６、特許請求の範囲第３項において、上記第２のコンピ
ュータは、サービスエレベータ選択手段ト等価なシミュ
レータを備え、上記第１のコンピュータの異常時、上記
第２のコンピュータのシミュレート手段に切換えて群管
理制御を継続するように構成したエレベータの群管理制
御装置。