WO2018061081A1 - エレベーター装置及びエレベーターシステム - Google Patents

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WO2018061081A1
WO2018061081A1 PCT/JP2016/078414 JP2016078414W WO2018061081A1 WO 2018061081 A1 WO2018061081 A1 WO 2018061081A1 JP 2016078414 W JP2016078414 W JP 2016078414W WO 2018061081 A1 WO2018061081 A1 WO 2018061081A1
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WO
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information
unit
update
abnormality
elevator
Prior art date
Application number
PCT/JP2016/078414
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
恒次 阪田
真人 高井
Original Assignee
三菱電機株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 三菱電機株式会社 filed Critical 三菱電機株式会社
Priority to PCT/JP2016/078414 priority Critical patent/WO2018061081A1/ja
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
    • B66B3/00—Applications of devices for indicating or signalling operating conditions of elevators
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
    • B66B5/00—Applications of checking, fault-correcting, or safety devices in elevators

Definitions

  • This invention relates to an elevator apparatus and an elevator system.
  • Patent Document 1 describes an elevator apparatus.
  • a diagnostic operation is performed.
  • diagnostic operation specific information is obtained for diagnosis.
  • the acquired information is compared with a threshold value, for example.
  • the elevator apparatus described in Patent Document 1 for example, if the acquired information exceeds a threshold value, it is determined that there is an abnormality.
  • the information acquired in the diagnostic operation varies depending on various factors. For example, some information acquired in the diagnostic operation varies depending on the temperature.
  • the elevator apparatus described in Patent Document 1 has a problem that such a change is not taken into account and an accurate determination cannot be made.
  • the objective of this invention is providing the elevator apparatus which can improve the determination precision in diagnostic driving
  • the other object of this invention is to provide the elevator system which can improve the determination precision in the diagnostic driving
  • the elevator apparatus includes an elevator car and a control apparatus that moves a car to perform diagnostic operation.
  • the control device includes an acquisition unit that acquires information about the elevator, a storage unit that stores a plurality of determination criteria for information for each of a plurality of parameters that cause information fluctuation, and an information acquisition unit when the information is acquired by the acquisition unit.
  • Abnormality determining means for determining whether or not.
  • the elevator system includes a communication device that communicates with the elevator device, and a monitoring device connected to the communication device.
  • the elevator apparatus acquires specific information for diagnosis in the diagnostic operation, and acquires information for update in the learning operation.
  • the monitoring device stores, for each of a plurality of parameters that cause information fluctuation, a storage unit that stores a plurality of determination criteria for the information, and when the communication device receives the update information from the elevator device, the update information and the update Updating means for updating one of the plurality of determination criteria based on the values of the plurality of parameters when the information for use is acquired.
  • the communication device transmits the determination criterion updated by the updating means to the elevator device.
  • operation can be improved. Moreover, if it is the elevator system which concerns on this invention, the determination precision in the diagnostic driving
  • FIG. 1 It is a figure which shows the example of the elevator apparatus in Embodiment 1 of this invention. It is a block diagram of the elevator apparatus shown in FIG. It is a figure which shows the example of the threshold value memorize
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an elevator apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram of the elevator apparatus shown in FIG.
  • the elevator apparatus includes, for example, a car 1 and a counterweight 2.
  • the car 1 moves up and down the hoistway 3.
  • the counterweight 2 moves up and down the hoistway 3.
  • the car 1 and the counterweight 2 are suspended from the hoistway 3 by the main rope 4.
  • the roping method for suspending the car 1 and the counterweight 2 is not limited to the example shown in FIG.
  • the main rope 4 is wound around the driving sheave 6 of the hoisting machine 5.
  • the hoisting machine 5 is controlled by the control device 7.
  • the control device 7 controls the rotation and stop of the drive sheave 6.
  • the control device 7 performs normal operation, seismic control operation, diagnosis operation, and the like by moving the car 1.
  • the normal operation is an operation in which the car 1 responds to a registered call.
  • Control operation during an earthquake is an operation in which the car 1 is stopped at the nearest floor after an earthquake occurs.
  • the diagnostic operation is an operation for determining whether or not there is an abnormality.
  • FIG. 1 shows an example in which the control device 7 is provided in the machine room 8.
  • the control device 7 may be provided in the hoistway 3.
  • FIG. 1 shows a state where the car 1 is stopped at the landing 9 on the lowest floor.
  • a door device 10 is provided at the landing 9 on each floor.
  • the car 1 includes a door device 11.
  • the control device 7 controls the opening and closing of the door.
  • the control device 7 includes a storage unit 12, an acquisition unit 13, a selection unit 14, and an abnormality determination unit 15, for example.
  • the acquisition unit 13 acquires information related to elevator operation.
  • the operation data includes, for example, the acceleration of the car 1, the current value of the motor 16, the opening time of the door, the measured value by the scale device 17, and the like.
  • the accelerometer 18 is provided in the car 1, for example.
  • the accelerometer 18 measures the acceleration of the car 1.
  • the motor 16 is provided in the hoisting machine 5, for example.
  • the motor 16 generates a driving force that rotates the driving sheave 6.
  • the scale device 17 is provided in the car 1, for example.
  • the scale device 17 measures the loaded load of the car 1.
  • the operation data may be a single value or a combination of a plurality of values.
  • the operation data may be a value at a certain time point or a time series value for a certain period.
  • the determination criterion is stored in the storage unit 12.
  • the determination criterion is a criterion for determining whether there is an abnormality in the diagnostic operation.
  • a threshold value is stored in the storage unit 12 as a determination criterion.
  • the upper limit value and the lower limit value may be stored in the storage unit 12 as a determination criterion.
  • an example in which the threshold value is stored in the storage unit 12 will be described in detail.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of threshold values stored in the storage unit 12.
  • the storage unit 12 stores a plurality of threshold values for the operation data for each of a plurality of parameters that can be fluctuation factors of the operation data.
  • FIG. 3 shows an example of threshold values for certain operation data.
  • FIG. 3 shows an example in which the temperature and the loaded load of the car 1 are employed as parameters that cause fluctuations in the operation data.
  • the acquisition unit 13 also acquires parameter information when acquiring operation data. For example, the acquisition unit 13 acquires a measurement value obtained by the thermometer 19 as parameter information.
  • the thermometer 19 is provided in the hoistway 3, for example.
  • the acquisition part 13 acquires the measured value by the scale apparatus 17 as parameter information.
  • FIG. 3 shows an example in which four threshold values Th1 to Th4 are set for certain operation data.
  • FIG. 3 shows the simplest example.
  • the temperature may be divided into three ranges and six threshold values may be set.
  • Nine threshold values may be set by dividing the temperature and the loaded load into three ranges.
  • Three or more types of parameters may be employed as parameters that cause fluctuations in operation data.
  • Other examples of parameters that cause fluctuations in operation data include physical data such as humidity, amount of sunlight, and amount of ultraviolet light.
  • the selection unit 14 selects at least one threshold value from a plurality of threshold values stored in the storage unit 12. For example, the selection unit 14 selects one threshold value from the threshold values Th1 to Th4. The selection unit 14 selects a threshold based on the value of each parameter when the operation data is acquired by the acquisition unit 13.
  • the abnormality determination unit 15 determines whether there is an abnormality.
  • the abnormality determination unit 15 performs determination based on the operation data acquired by the acquisition unit 13 and the threshold value selected by the selection unit 14.
  • FIG. 4 is a flowchart showing an operation example of the elevator apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • the control device 7 causes the car 1 to respond to the registered call. For example, the control device 7 opens and closes the door when the car 1 is stopped at the landing 9.
  • the control device 7 determines whether or not a start condition for starting the diagnostic operation is satisfied (S102).
  • a start condition for starting the diagnostic operation is set in advance. For example, when the preset date and time are reached, it is determined that the start condition is satisfied. As an example, at midnight on the first day of every month, it is determined that the start condition is satisfied.
  • the control device 7 may determine that the start condition is satisfied by receiving a specific signal. For example, the control device 7 determines that the start condition is satisfied by receiving a specific signal from a dedicated terminal owned by the maintenance staff. The control device 7 may determine that the start condition is satisfied by receiving a specific signal from the external monitoring center. When the start condition is satisfied, the control device 7 starts a diagnostic operation (S103).
  • the control device 7 performs diagnostic operation by operating various devices in a predetermined manner. For example, the control device 7 stops the car 1 at the landing 9 on each floor. The control device 7 opens the door at the hall 9 on each floor. The control device 7 closes the door when a predetermined time has elapsed since the door was opened. While the diagnostic operation is performed, various operation data necessary for the diagnosis are acquired by the acquisition unit 13 (S104). For example, in order to diagnose riding comfort, a measurement value by the accelerometer 18 is acquired by the acquisition unit 13.
  • the control device 7 determines whether or not the diagnostic operation has been performed a specified number of times (S105).
  • the number of times of performing the diagnostic operation may be one.
  • the number of times of performing the diagnostic operation may be multiple times.
  • the control device 7 determines whether there is an abnormality (S106).
  • FIG. 5 is a flowchart showing in detail the process of S106 of FIG. In the following description, it is assumed that four threshold values Th1 to Th4 shown in FIG.
  • the operation data acquired by the acquisition unit 13 in S104 is stored in the storage unit 12.
  • parameter information that is a fluctuation factor of the operation data is also stored in the storage unit 12.
  • the temperature value and the load load value when the operation data is acquired by the acquisition unit 13 are stored in the storage unit 12 in association with the operation data.
  • the selection unit 14 selects a threshold value used for abnormality determination (S201).
  • the selection unit 14 selects a threshold value based on the temperature value and the loaded load value when the operation data is acquired. For example, if the temperature when the operation data is acquired is 23 ° C. and the load of the car 1 is 0 kg, the selection unit 14 selects the threshold Th1. Similarly, if the temperature is 27 ° C. and the load on the car 1 is 400 kg, the selection unit 14 selects the threshold Th4.
  • the abnormality determination unit 15 first obtains the degree of abnormality from the operation data stored in the storage unit 12 (S202).
  • the degree of abnormality is a value for comparison with a threshold value.
  • the degree of abnormality is calculated as a one-dimensional integer or decimal, for example.
  • the abnormality determination unit 15 may use the operation data itself as the degree of abnormality.
  • the abnormality determination unit 15 may use a value normalized to 0 to 1 or 0 to 100 as the degree of abnormality.
  • the abnormality determination unit 15 calculates the maximum value of the measurement value as the degree of abnormality.
  • the abnormality determination unit 15 may calculate the average value of the measurement values as the degree of abnormality.
  • the abnormality determination unit 15 may calculate a value obtained by subtracting the minimum value from the maximum value of the measurement values as the degree of abnormality.
  • the abnormality determination unit 15 may calculate the average value of the maximum acceleration values as the degree of abnormality.
  • the abnormality determination unit 15 may calculate the median of the maximum acceleration values as the degree of abnormality.
  • the method for calculating the degree of abnormality is not limited to these examples.
  • a (t) is, for example, a combined acceleration of acceleration in the x-axis direction, acceleration in the y-axis direction, and acceleration in the z-axis direction. Note that the x-axis, y-axis, and z-axis are orthogonal to each other. In such a case, a (t) is expressed by the following equation.
  • the degree of abnormality v can be defined by the following equation.
  • the abnormality determination unit 15 compares the degree of abnormality obtained in S202 with the threshold selected by the selection unit 14 in S201 (S203). For example, the abnormality determination unit 15 determines that there is an abnormality when the obtained abnormality degree is greater than a threshold value. The abnormality determination unit 15 determines that there is no abnormality if the obtained degree of abnormality is equal to or less than a threshold value.
  • control device 7 determines whether there is operation data for which the presence / absence of abnormality is not determined (S204). If there is operation data for which the presence or absence of abnormality has not been determined, the control device 7 determines the presence or absence of abnormality for the operation data. If the control apparatus 7 determines the presence or absence of abnormality about all the operation data, the process of S106 will be complete
  • the control device 7 When the presence or absence of abnormality is determined for all operation data, the control device 7 outputs a determination result (S107). For example, the control device 7 stores the determination result in the storage unit 12. The control device 7 may notify the determination result from the alarm device 20 provided in the car 1 or the like. The control device 7 may transmit the determination result to a dedicated terminal owned by the maintenance staff. The control device 7 may transmit the determination result to an external monitoring center. If no abnormality is detected in S106, the control device 7 resumes normal operation after outputting the determination result.
  • the storage unit 12 stores a plurality of determination criteria for the operation data for each of a plurality of parameters that can be fluctuation factors of the operation data.
  • the selection part 14 selects the threshold value used for abnormality determination based on the value of each parameter when operation data are acquired. For this reason, it is possible to perform an accurate determination in consideration of the variation due to the variation factor. If it is an elevator apparatus shown in this Embodiment, the determination precision in diagnostic driving
  • the load of the car 1 is preferable to adopt the load of the car 1 as one of the above parameters. If an optimum threshold value can be selected according to the loaded load of the car 1, it is possible to determine whether there is an abnormality even when a person is on the car 1. For example, the diagnostic operation can be performed in a state where a person is on the car 1.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining another example of the elevator apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 6 shows an example of threshold values stored in the storage unit 12.
  • the storage unit 12 stores a plurality of threshold values for the operation data for each of a plurality of parameters that can be fluctuation factors of the operation data.
  • FIG. 6 shows an example of threshold values for certain operation data.
  • four threshold values Th1 to Th4 are set for the operation data.
  • two threshold values are set for the temperature with 25 ° C. as a boundary value.
  • two threshold values are set with a boundary value of 300 kg.
  • a first range and a second range are set for the temperature.
  • the first range is a range including a temperature lower than 25 ° C. which is a boundary value.
  • the second range is a range in which a temperature higher than the boundary value of 25 ° C. is included.
  • the first range and the second range are adjacent to each other with a boundary value of 25 ° C. as a boundary.
  • the boundary value may be included in the first range or the second range.
  • a third range is set for the temperature.
  • the third range is a continuous range including boundary values. A part of the first range and a part of the second range are included in the third range.
  • the third range is set to a range of the boundary value ⁇ 2 ° C. That is, the third range is set to a range of 23 ° C. to 27 ° C.
  • the fourth range and the fifth range are set for the load of the car 1.
  • the fourth range is a range including a load smaller than the boundary value of 300 kg.
  • the fifth range is a range in which a load greater than the boundary value of 300 kg is included.
  • the fourth range and the fifth range are adjacent to each other with a boundary value of 300 kg as a boundary.
  • the boundary value may be included in the fourth range or the fifth range.
  • the threshold value Th1 is stored in the storage unit 12 when the loaded load is a value included in the fourth range and the temperature is a value included in the first range.
  • the storage unit 12 stores a threshold value Th2 when the loaded load is a value included in the fourth range and the temperature is a value included in the second range.
  • the storage unit 12 stores a threshold value Th3 when the loaded load is a value included in the fifth range and the temperature is a value included in the first range.
  • the storage unit 12 stores a threshold value Th4 when the loaded load is a value included in the fifth range and the temperature is a value included in the second range.
  • the selection unit 14 selects a threshold value by a method different from the selection method described above.
  • the selection unit 14 reads the temperature value and the load value stored in association with the operation data. For example, let us consider a case where the load of the car 1 when the operation data is acquired is 150 kg. In such a case, if the temperature at which the operation data is acquired is not within the third range, the selection unit 14 selects one threshold value. That is, the selection unit 14 selects the threshold value Th1 or the threshold value Th2. For example, if the temperature at the time of operation data acquisition is 20 ° C., the selection unit 14 selects the threshold value Th1. If the temperature at the time of operation data acquisition is 30 degreeC, the selection part 14 will select threshold value Th2. On the other hand, if the temperature when the operation data is acquired is a temperature included in the third range, the selection unit 14 selects both the threshold Th1 and the threshold Th2.
  • the selection unit 14 selects the threshold Th3 or the threshold Th4. For example, if the temperature at the time of operation data acquisition is 20 ° C., the selection unit 14 selects the threshold Th3. If the temperature at the time of operation data acquisition is 30 degreeC, the selection part 14 will select threshold value Th4. On the other hand, if the temperature at which the operation data is acquired is a temperature included in the third range, the selection unit 14 selects both the threshold value Th3 and the threshold value Th4.
  • the abnormality determination unit 15 determines whether there is an abnormality by the same method as described above. For example, the abnormality determination unit 15 compares the degree of abnormality obtained in S202 with the threshold selected in S201 (S203).
  • the abnormality determination unit 15 compares the degree of abnormality obtained in S202 with each threshold value selected in S201 (S203). For example, when the threshold Th1 and the threshold Th2 are selected in S201, the abnormality determination unit 15 first compares the degree of abnormality obtained in S202 with the threshold Th1. Next, the abnormality determination unit 15 compares the degree of abnormality obtained in S202 with a threshold Th2.
  • An abnormal level is preset for the threshold.
  • Table 1 shows an example of the abnormal level set as the threshold value.
  • the abnormality determination unit 15 determines that there is no abnormality if the abnormality degree obtained in S202 is equal to or less than the threshold Th1. For example, the abnormality determination unit 15 determines that there is no abnormality if the abnormality degree obtained in S202 is 45. The abnormality determination unit 15 determines that there is an abnormality in Lv1 if the degree of abnormality obtained in S202 is greater than the threshold value Th1 and less than or equal to the threshold value Th2.
  • the abnormality determination unit 15 determines that there is an abnormality in Lv1.
  • the abnormality determination unit 15 determines that there is an abnormality in Lv3 if the degree of abnormality obtained in S202 is greater than the threshold value Th2. For example, if the abnormality level obtained in S202 is 62, the abnormality determination unit 15 determines that there is an Lv3 abnormality.
  • the abnormality determination unit 15 determines that there is no abnormality if the abnormality degree obtained in S202 is equal to or less than the threshold Th3. For example, the abnormality determination unit 15 determines that there is no abnormality if the abnormality degree obtained in S202 is 52. The abnormality determination unit 15 determines that there is an abnormality in Lv2 if the degree of abnormality obtained in S202 is greater than the threshold value Th3 and less than or equal to the threshold value Th4. For example, the abnormality determination unit 15 determines that there is an abnormality in Lv2 if the abnormality degree obtained in S202 is 62.
  • the abnormality determination unit 15 determines that there is an abnormality in Lv4 if the abnormality degree obtained in S202 is greater than the threshold Th4. For example, if the degree of abnormality obtained in S202 is 68, the abnormality determination unit 15 determines that there is an abnormality in Lv4.
  • the abnormality determination unit 15 may set an abnormality level according to the number of threshold values selected by the selection unit 14. For example, when the threshold Th1 and the threshold Th2 are selected in S201, the abnormality determination unit 15 sets the maximum abnormality level to Lv2. That is, the abnormality determination unit 15 determines that there is an abnormality in Lv1 if the degree of abnormality obtained in S202 is greater than the threshold value Th1 and equal to or less than the threshold value Th2. The abnormality determination unit 15 determines that there is an abnormality in Lv2 if the degree of abnormality obtained in S202 is greater than the threshold value Th2.
  • the abnormality determination unit 15 sets the maximum abnormality level to Lv2.
  • the abnormality determination unit 15 determines that there is an abnormality in Lv1 if the degree of abnormality obtained in S202 is greater than the threshold value Th3 and equal to or less than the threshold value Th4.
  • the abnormality determination unit 15 determines that there is an abnormality in Lv2 if the degree of abnormality obtained in S202 is greater than the threshold Th4.
  • FIG. 6 shows an example in which the third range is set with respect to the temperature.
  • the sixth range may be set for the load of the car 1 without setting the third range for the temperature.
  • the sixth range is a continuous range including boundary values. A part of the fourth range and a part of the fifth range are included in the sixth range.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining another selection method by the selection unit 14.
  • FIG. 7 shows an example in which the third range is set for the temperature and the sixth range is set for the load of the car 1.
  • the sixth range is set to a range of the boundary value ⁇ 50 kg. That is, the sixth range is set to a range of 250 kg to 350 kg.
  • the selection unit 14 selects the threshold Th1 and the threshold Th3. . If the temperature at which the operation data is acquired is a temperature included in the third range, and the loaded load of the car 1 is a load included in the sixth range, the selection unit 14 may select four threshold values. good.
  • FIG. 8 is a block diagram showing an example of an elevator apparatus according to Embodiment 2 of the present invention.
  • the control device 7 illustrated in FIG. 8 further includes, for example, an update condition determination unit 21 and an update unit 22 in addition to the storage unit 12, the acquisition unit 13, the selection unit 14, and the abnormality determination unit 15.
  • the update condition determination unit 21 determines whether an update condition for updating the determination criterion is satisfied. When the update condition is satisfied, the update condition determination unit 21 causes the acquisition unit 13 to acquire operation data necessary for updating the determination criterion.
  • FIG. 9 is a flowchart showing an operation example of the elevator apparatus according to Embodiment 2 of the present invention.
  • the update condition determination unit 21 determines whether or not the update condition is satisfied (S302).
  • An update condition for updating the determination criterion is set in advance. For example, the update condition is satisfied when the elevator apparatus is considered to be normal. Immediately after the inspection by the maintenance staff is completed, the elevator device is considered to be normal.
  • the update condition determination unit 21 may determine that the update condition is satisfied by receiving a specific signal from a dedicated terminal owned by the maintenance staff. In such a case, the maintenance staff transmits the specific signal from the dedicated terminal to the control device 7 immediately after the inspection is completed.
  • the update condition determination unit 21 may determine that the update condition is satisfied by receiving a specific signal from an external monitoring center. For example, the specific signal is transmitted from the monitoring center to the control device 7 at midnight on the day when inspection is performed by the maintenance staff.
  • the control device 7 starts the learning operation (S303).
  • the control device 7 performs a learning operation by operating various devices in a predetermined manner. For example, the control device 7 performs the same operation as the diagnostic operation in the learning operation. While the learning operation is being performed, various operation data necessary for updating the determination criteria are acquired by the acquisition unit 13 (S304). For example, in the learning operation, the operation data that is the same as the operation data acquired in the diagnostic operation is acquired by the acquisition unit 13.
  • the control device 7 determines whether or not the learning operation has been performed a predetermined number of times (S305).
  • the number of times of learning driving may be one.
  • the number of times of learning driving may be multiple times.
  • the updating unit 22 updates the determination criterion (S306).
  • FIG. 10 is a flowchart showing in detail the process of S306 in FIG. In the following description, it is assumed that four threshold values Th1 to Th4 shown in FIG. Further, it is assumed that the values shown in Table 1 are set for the threshold values Th1 to Th4.
  • the operation data acquired for update in S304 is stored in the storage unit 12.
  • parameter information that is a fluctuation factor of the operation data is also stored in the storage unit 12.
  • the temperature value and the load load value when the operation data is acquired by the acquisition unit 13 are stored in the storage unit 12 in association with the operation data.
  • the storage unit 12 also stores operation data acquired in past learning driving. Each operation data is associated with a value of each parameter.
  • the update unit 22 specifies a threshold value to be updated from the four threshold values stored in the storage unit 12 (S401).
  • the update unit 22 specifies a threshold value to be updated based on the temperature value and the load load value when the operation data is acquired. For example, if the temperature when the operation data is acquired is 23 ° C. and the load of the car 1 is 100 kg, the updating unit 22 sets the threshold value Th1 as an update target. Similarly, if the temperature is 32 ° C. and the loaded load of the car 1 is 320 kg, the update unit 22 sets the threshold value Th4 as the update target.
  • the update unit 22 extracts operation data in which the parameter value is included in the parameter range of the threshold value to be updated from the past operation data stored in the storage unit 12 (S402). For example, if the temperature when the operation data is acquired in S304 is 32 ° C. and the load of the car 1 is 320 kg, the past operation acquired under the condition that the temperature is higher than 25 ° C. and the load is larger than 300 kg. Data is read from the storage unit 12. At this time, the update unit 22 may extract the corresponding operation data from all the operation data stored in the storage unit 12. The update unit 22 may extract the corresponding operation data from the past operation data acquired during a certain period. For example, the update unit 22 extracts relevant operation data from past operation data acquired during the most recent fixed period.
  • the updating unit 22 creates a histogram using the degree of abnormality obtained from the operation data extracted in S402 and the degree of abnormality obtained from the operation data acquired in S304 (S403).
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of the histogram created in S403.
  • the update unit 22 updates the threshold value to be updated using the created histogram (S404). For example, when the threshold value Th4 is specified as an update target in S401, the update unit 22 updates the threshold value Th4 in S404.
  • the update unit 22 may determine the maximum value of the degree of abnormality obtained in S403 as a new threshold value.
  • the updating unit 22 may determine a value obtained by adding a certain margin to the maximum degree of abnormality obtained in S403 as a new threshold value. With this determination method, it is possible to reduce the frequency at which the diagnosis operation is judged to be abnormal although it is normal.
  • the update unit 22 may determine a value obtained by adding 3 ⁇ to the average value of the degree of abnormality obtained in S403 and a value obtained by subtracting 3 ⁇ from the average value as a new threshold value. This determination method is effective when the degree of abnormality obtained in S403 can be assumed to be a normal distribution.
  • the updating unit 22 may determine the 97% tile value of the degree of abnormality obtained in S403 as a new threshold value.
  • FIG. 11 shows an example in which the update unit 22 determines the 95% tile value as a new threshold value.
  • the control device 7 resumes normal operation after updating the criterion (S307).
  • the threshold value to be updated is specified based on the value of each parameter when the operation data is acquired, and the threshold value is updated. A new threshold value is determined using the operation data acquired by driving. For this reason, the threshold value can be appropriately updated. If it is an elevator apparatus shown in this Embodiment, the determination precision in diagnostic driving
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an example of an elevator system according to Embodiment 3 of the present invention.
  • the elevator system shown in FIG. 12 includes a monitoring device 23, a communication device 24, and a plurality of elevator devices 25.
  • the communication device 24 communicates with a plurality of elevator devices 25.
  • the monitoring device 23 is connected to the communication device 24.
  • the monitoring device 23 monitors the plurality of elevator devices 25 via the communication device 24.
  • the plurality of elevator devices 25 are provided, for example, in one building.
  • the monitoring device 23 may monitor a plurality of elevator devices 25 provided in different buildings. In such a case, the monitoring device 23 and the communication device 24 are provided in a remote monitoring center, for example.
  • an example will be described in which the monitoring device 23 performs a part of processing necessary for updating the determination criterion. Specific configurations, functions, and operations that are not disclosed in the present embodiment are the same as the configurations, functions, and operations disclosed in the first or second embodiment.
  • the elevator device 25 includes a control device 7.
  • the control device 7 has functions necessary for performing a diagnostic operation.
  • the control device 7 includes a storage unit 12, an acquisition unit 13, a selection unit 14, and an abnormality determination unit 15.
  • the control device 7 performs the processing shown in FIGS.
  • the acquisition unit 13 acquires information related to elevator operation. For example, the acquisition unit 13 acquires operation data for diagnosing abnormality in the diagnostic operation. Moreover, the acquisition part 13 acquires operation data for the update of the determination reference
  • the storage unit 12 stores a plurality of threshold values for the operation data for each of a plurality of parameters that can be fluctuation factors of the operation data.
  • the acquisition unit 13 also acquires parameter information when acquiring operation data.
  • the selection unit 14 selects at least one threshold value from the plurality of threshold values stored in the storage unit 12. The selection unit 14 selects a threshold based on the value of each parameter when the operation data is acquired by the acquisition unit 13.
  • the abnormality determination unit 15 determines whether or not there is an abnormality based on the operation data acquired by the acquisition unit 13 and the threshold value selected by the selection unit 14.
  • the control device 7 further includes, for example, an update condition determination unit 21, a communication unit 26, and an update unit 27.
  • the monitoring device 23 includes a storage unit 28 and an update unit 29, for example.
  • the update condition determination unit 21 determines whether an update condition for updating the determination criterion is satisfied.
  • the communication unit 26 communicates with the outside. That is, data transmission / reception between the control device 7 and the outside is performed via the communication unit 26.
  • the update unit 27 updates the threshold value stored in the storage unit 12. In the example shown in the present embodiment, the update unit 27 does not have the function of the update unit 22 disclosed in the second embodiment.
  • the update unit 27 provided in the control device 7 has only a function of simply rewriting the threshold value stored in the storage unit 12.
  • the storage unit 28 stores determination criteria used in each elevator device 25.
  • the threshold value is stored in the storage unit 28 as a determination criterion.
  • the storage unit 28 stores a plurality of threshold values for the operation data for each of a plurality of parameters that can be fluctuation factors of the operation data.
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating an operation example of the control device 7. The processes shown in S501 to S505 in FIG. 13 are the same as the processes shown in S301 to S305 in FIG.
  • the control device 7 determines whether or not the learning operation has been performed a predetermined number of times in S505. When the learning operation is performed a specified number of times, the communication unit 26 transmits the operation data acquired in S504 to the communication device 24 (S506).
  • FIG. 14 is a flowchart showing an operation example of the communication device 24 and the monitoring device 23.
  • the communication device 24 determines whether or not operation data for update has been received from the elevator device 25 monitored by the monitoring device 23 (S601). When the process of S506 is performed in any elevator device 25 monitored by the monitoring device 23, the communication device 24 receives the operation data for update. When receiving the operation data for updating, the communication device 24 transfers the received operation data to the monitoring device 23 (S602).
  • the update part 29 will update the threshold value memorize
  • FIG. 15 is a flowchart showing in detail the processing of S603 in FIG.
  • the operation data for update received by the communication device 24 in S ⁇ b> 602 is stored in the storage unit 28.
  • parameter information that causes fluctuations in the operation data is also stored in the storage unit 28.
  • the threshold value as shown in FIG. 3 is stored in the storage unit 28
  • the temperature value and the load load value when the operation data is acquired by the acquisition unit 13 are associated with the operation data and stored in the storage unit 28. Is remembered.
  • the storage unit 28 also stores operation data acquired in past learning driving. Each operation data is associated with a value of each parameter.
  • the operation data transmitted from the plurality of elevator devices 25 is stored in the storage unit 28.
  • the parameter which cannot become a fluctuation factor of operation data can become a fluctuation factor of operation data in this Embodiment.
  • specifications data such as car capacity, up / down stroke, number of floors, and entrance / exit width.
  • Other examples of the parameters include environmental data such as the distance from the coastline and the distance from the hot spring area.
  • the processing shown in S701 to S704 in FIG. 15 is the same as the processing shown in S401 to S404 in FIG.
  • the update unit 29 stores the update operation data and the value of each parameter when the update operation data is acquired.
  • One of a plurality of threshold values stored in the unit 28 is updated.
  • the communication device 24 transmits the update data to the transmission source of the operation data received in S602 (S604).
  • the updated data includes updated threshold information.
  • the control device 7 determines whether or not update data has been received from the communication device 24 of the transmission destination (S507).
  • the communication unit 26 receives the update data transmitted from the communication device 24 in S604.
  • the update unit 27 rewrites the threshold value stored in the storage unit 12 in accordance with the received update data (S508).
  • the control device 7 updates the threshold value stored in the storage unit 12, the control device 7 resumes normal operation (S509).
  • the monitoring device 23 performs determination criterion update processing.
  • the monitoring device 23 collects update operation data from the plurality of elevator devices 25. For this reason, the operation data acquired in various places or various environments can be reflected in the determination criteria. If it is the elevator system shown in this Embodiment, the determination precision in the diagnostic driving
  • the car capacity is synonymous with the maximum load capacity of the car 1.
  • the car capacity is one of the basic specifications of the elevator apparatus 25. For this reason, if the car capacity is adopted as one of the parameters, the elevator apparatus 25 having the same performance can be made to use the same criterion.
  • Each unit indicated by reference numerals 12 to 15, 21, 22, 26 and 27 represents a function of the control device 7.
  • the control device 7 includes a processing circuit including, for example, a processor 30 and a memory 31 as hardware resources.
  • the functions of the storage unit 12 are realized by the memory 31.
  • the control device 7 executes the program stored in the memory 31 by the processor 30, thereby realizing the functions of the above units.
  • the processor 30 is also called a CPU (Central Processing Unit), a central processing unit, a processing unit, an arithmetic unit, a microprocessor, a microcomputer, or a DSP.
  • a semiconductor memory a magnetic disk, a flexible disk, an optical disk, a compact disk, a mini disk, or a DVD may be employed.
  • Semiconductor memories that can be used include RAM, ROM, flash memory, EPROM, EEPROM, and the like.
  • control device 7 may be realized by hardware.
  • hardware for realizing the function of the control device 7 a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a processor programmed in parallel, an ASIC, an FPGA, or a combination thereof may be employed.
  • symbol 28 and 29 shows the function which the monitoring apparatus 23 has.
  • the monitoring device 23 includes a processing circuit including, for example, a processor and a memory as hardware resources, like the control device 7.
  • the functions of the storage unit 28 are realized by the memory.
  • the monitoring device 23 implements the functions of the above units by executing a program stored in the memory by a processor. Some or all of the functions of the monitoring device 23 may be realized by hardware.
  • the communication device 24 includes a processing circuit including, for example, a processor and a memory as hardware resources.
  • the communication device 24 implements each function described above by executing a program stored in the memory by a processor. Some or all of the functions of the communication device 24 may be realized by hardware.
  • This invention can be applied to an elevator apparatus and an elevator system that perform diagnostic operation.

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  • Maintenance And Inspection Apparatuses For Elevators (AREA)

Abstract

制御装置（７）は、取得部（１３）、記憶部（１２）、選択部（１４）及び異常判定部（１５）を備える。取得部（１３）は、エレベーターに関する情報を取得する。記憶部（１２）に、上記情報の変動要因となる複数のパラメータのそれぞれについて、情報に対する複数の判定基準が記憶される。選択部（１４）は、取得部（１３）によって情報が取得された時の複数のパラメータの値に基づいて判定基準を選択する。異常判定部（１５）は、取得部（１３）によって取得された情報と選択部（１４）によって選択された判定基準とに基づいて、異常があるか否かを判定する。

Description

エレベーター装置及びエレベーターシステム
　この発明は、エレベーター装置及びエレベーターシステムに関する。
　特許文献１に、エレベーター装置が記載されている。特許文献１に記載されたエレベーター装置では、診断運転が行われる。診断運転では、診断用に特定の情報が取得される。取得された情報は、例えば閾値と比較される。
日本特開２００９－１２６６８６号公報
　特許文献１に記載されたエレベーター装置では、例えば取得された情報が閾値を超えると異常があると判定される。しかし、診断運転で取得される情報は、種々の要因によって変動する。例えば、診断運転で取得される情報には、温度によって変動するものがある。特許文献１に記載されたエレベーター装置ではこのような変動が考慮されておらず、正確な判定を行うことができないといった問題があった。
　この発明は、上述のような課題を解決するためになされた。この発明の目的は、診断運転での判定精度を向上させることができるエレベーター装置を提供することである。また、この発明の他の目的は、エレベーター装置で行われる診断運転での判定精度を向上させることができるエレベーターシステムを提供することである。
　この発明に係るエレベーター装置は、エレベーターのかごと、かごを移動させて診断運転を行う制御装置と、を備える。制御装置は、エレベーターに関する情報を取得する取得手段と、情報の変動要因となる複数のパラメータのそれぞれについて、情報に対する複数の判定基準を記憶する記憶手段と、取得手段によって情報が取得された時の複数のパラメータの値に基づいて、複数の判定基準の中から少なくとも１つを選択する選択手段と、取得手段によって取得された情報と選択手段によって選択された判定基準とに基づいて、異常があるか否かを判定する異常判定手段と、を備える。
　この発明に係るエレベーターシステムは、エレベーター装置と通信する通信装置と、通信装置に接続された監視装置と、を備える。エレベーター装置は、診断運転で診断用に特定の情報を取得し、学習運転で更新用に情報を取得する。監視装置は、情報の変動要因となる複数のパラメータのそれぞれについて、情報に対する複数の判定基準を記憶する記憶手段と、通信装置がエレベーター装置から更新用の情報を受信すると、更新用の情報と更新用の情報が取得された時の複数のパラメータの値とに基づいて、複数の判定基準の中の１つを更新する更新手段と、を備える。通信装置は、更新手段によって更新された判定基準をエレベーター装置に送信する。
　この発明に係るエレベーター装置であれば、診断運転での判定精度を向上させることができる。また、この発明に係るエレベーターシステムであれば、エレベーター装置で行われる診断運転での判定精度を向上させることができる。
この発明の実施の形態１におけるエレベーター装置の例を示す図である。 図１に示すエレベーター装置のブロック図である。 記憶部に記憶された閾値の例を示す図である。 この発明の実施の形態１におけるエレベーター装置の動作例を示すフローチャートである。 図４のＳ１０６の処理を詳細に示すフローチャートである。 この発明の実施の形態１におけるエレベーター装置の他の例を説明するための図である。 選択部による他の選択方法を説明するための図である。 この発明の実施の形態２におけるエレベーター装置の例を示すブロック図である。 この発明の実施の形態２におけるエレベーター装置の動作例を示すフローチャートである。 図９のＳ３０６の処理を詳細に示すフローチャートである。 Ｓ４０３で作成されたヒストグラムの例を示す図である。 この発明の実施の形態３におけるエレベーターシステムの例を示す図である。 制御装置の動作例を示すフローチャートである。 通信装置及び監視装置の動作例を示すフローチャートである。 図１４のＳ６０３の処理を詳細に示すフローチャートである。
　添付の図面を参照し、本発明を説明する。重複する説明は、適宜簡略化或いは省略する。各図において、同一の符号は同一の部分又は相当する部分を示す。
実施の形態１．
　図１は、この発明の実施の形態１におけるエレベーター装置の例を示す図である。図２は、図１に示すエレベーター装置のブロック図である。エレベーター装置は、例えばかご１及びつり合いおもり２を備える。かご１は、昇降路３を上下に移動する。つり合いおもり２は、昇降路３を上下に移動する。かご１及びつり合いおもり２は、主ロープ４によって昇降路３に吊り下げられる。かご１及びつり合いおもり２を吊り下げるためのローピングの方式は、図１に示す例に限定されない。
　主ロープ４は、巻上機５の駆動綱車６に巻き掛けられる。巻上機５は、制御装置７によって制御される。例えば、制御装置７は、駆動綱車６の回転及び停止を制御する。制御装置７は、かご１を移動させることにより、通常運転、地震時管制運転及び診断運転等を行う。通常運転は、登録された呼びにかご１を応答させる運転である。地震時管制運転は、地震が発生した後にかご１を最寄り階に停止させる運転である。診断運転は、異常があるか否かを判定するための運転である。
　図１は、制御装置７が機械室８に設けられる例を示す。制御装置７は、昇降路３に設けられても良い。図１は、かご１が最下階の乗場９に停止した状態を示す。各階の乗場９にドア装置１０が設けられる。また、かご１はドア装置１１を備える。かご１が乗場９に停止すると、ドア装置１１はその乗場９に設けられたドア装置１０に対向する。ドア装置１１は、制御装置７によって制御される。制御装置７は、ドアの開閉を制御する。
　制御装置７は、例えば記憶部１２、取得部１３、選択部１４及び異常判定部１５を備える。
　取得部１３は、エレベーターの運行に関する情報を取得する。以下の説明では、取得部１３によって取得される情報のことを運行データとも言う。運行データには、例えばかご１の加速度、モータ１６の電流値、ドアの開放時間及び秤装置１７による計測値等が含まれる。加速度計１８は、例えばかご１に設けられる。加速度計１８は、かご１の加速度を計測する。モータ１６は、例えば巻上機５に備えられる。モータ１６は、駆動綱車６を回転させる駆動力を発生させる。秤装置１７は、例えばかご１に設けられる。秤装置１７は、かご１の積載荷重を計測する。運行データは、１つの値でも良いし、複数の値の組み合わせでも良い。運行データは、ある時点の値でも良いし、ある期間の時系列の値でも良い。
　記憶部１２に判定基準が記憶される。判定基準は、診断運転において異常の有無を判定するための基準である。例えば、判定基準として閾値が記憶部１２に記憶される。判定基準として上限値及び下限値を記憶部１２に記憶しても良い。以下においては、記憶部１２に閾値が記憶される例について詳しく説明する。
　図３は、記憶部１２に記憶された閾値の例を示す図である。記憶部１２には、運行データの変動要因となり得る複数のパラメータのそれぞれについて、その運行データに対する複数の閾値が記憶される。図３は、ある運行データに対する閾値の例を示す。図３は、運行データの変動要因となるパラメータとして温度とかご１の積載荷重とが採用された例を示す。取得部１３は、運行データを取得する時にパラメータの情報も取得する。例えば、取得部１３は、温度計１９による計測値をパラメータの情報として取得する。温度計１９は、例えば昇降路３に設けられる。また、取得部１３は、秤装置１７による計測値をパラメータの情報として取得する。
　図３に示す例では、温度について、２５℃を境界値として２つの閾値が設定される。かご１の積載荷重について、３００ｋｇを境界値として２つの閾値が設定される。即ち、図３は、ある運行データに対して４つの閾値Ｔｈ１～Ｔｈ４が設定される例を示す。図３は最も簡単な例を示す。例えば、温度を３つの範囲に区切り、６つの閾値を設定しても良い。温度及び積載荷重をそれぞれ３つの範囲に区切り、９つの閾値を設定しても良い。運行データの変動要因となるパラメータとして、他のパラメータを採用しても良い。運行データの変動要因となるパラメータとして、３種類以上のパラメータを採用しても良い。運行データの変動要因となるパラメータの他の例として、湿度、日照量、紫外線量等の物理データが挙げられる。
　選択部１４は、記憶部１２に記憶された複数の閾値の中から少なくとも１つの閾値を選択する。例えば、選択部１４は、閾値Ｔｈ１～Ｔｈ４の中から１つの閾値を選択する。選択部１４は、取得部１３によって運行データが取得された時の各パラメータの値に基づいて、閾値を選択する。
　異常判定部１５は、異常があるか否かを判定する。異常判定部１５は、取得部１３によって取得された運行データと選択部１４によって選択された閾値とに基づいて判定を行う。
　以下に、図４及び図５も参照し、本エレベーター装置の動作について詳細に説明する。図４は、この発明の実施の形態１におけるエレベーター装置の動作例を示すフローチャートである。
　エレベーター装置では、通常運転が行われる（Ｓ１０１）。制御装置７は、登録された呼びにかご１を応答させる。例えば、制御装置７は、かご１を乗場９に停止させるとドアを開閉させる。
　制御装置７は、診断運転を開始するための開始条件が成立したか否かを判定する（Ｓ１０２）。診断運転を開始するための開始条件は予め設定される。例えば、予め設定された日時になると、開始条件が成立したことが判定される。一例として、毎月１日の深夜１時になると、開始条件が成立したことが判定される。制御装置７は、特定の信号を受信することによって開始条件が成立したことを判定しても良い。例えば、制御装置７は、保守員が所有する専用端末から特定の信号を受信することにより、開始条件が成立したことを判定する。制御装置７は、外部の監視センターから特定の信号を受信することによって開始条件が成立したことを判定しても良い。開始条件が成立すると、制御装置７は診断運転を開始する（Ｓ１０３）。
　制御装置７は、各種機器を予め定められた通りに動作させることによって診断運転を行う。例えば、制御装置７は、かご１を各階の乗場９に停止させる。制御装置７は、各階の乗場９でドアを開放させる。制御装置７は、ドアを開放させてから一定時間が経過すると、ドアを閉じる。診断運転が行われている間に、診断に必要な各種運行データが取得部１３によって取得される（Ｓ１０４）。例えば、乗り心地を診断するために、加速度計１８による計測値が取得部１３によって取得される。
　制御装置７は、診断運転が規定回数行われたか否かを判定する（Ｓ１０５）。診断運転を行う回数は１回でも良い。診断運転を行う回数は複数回でも良い。診断運転が規定回数行われると、制御装置７は異常の有無を判定する（Ｓ１０６）。
　図５は、図４のＳ１０６の処理を詳細に示すフローチャートである。以下の説明では、記憶部１２に図３に示す４つの閾値Ｔｈ１～Ｔｈ４が記憶されているものとする。
　例えば、Ｓ１０４で取得部１３によって取得された運行データは、記憶部１２に記憶される。この時、運行データの変動要因となるパラメータの情報も記憶部１２に記憶される。本実施の形態に示す例であれば、運行データが取得部１３によって取得された時の温度の値と積載荷重の値とがその運行データに紐付けて記憶部１２に記憶される。
　選択部１４は、異常判定に用いるための閾値を選択する（Ｓ２０１）。選択部１４は、運行データが取得された時の温度の値と積載荷重の値とに基づいて閾値を選択する。例えば、運行データが取得された時の温度が２３℃であり、かご１の積載荷重が０ｋｇであれば、選択部１４は閾値Ｔｈ１を選択する。同様に、温度が２７℃であり、かご１の積載荷重が４００ｋｇであれば、選択部１４は閾値Ｔｈ４を選択する。
　異常判定部１５は、先ず、記憶部１２に記憶された運行データから異常度を得る（Ｓ２０２）。異常度は、閾値と比較するための値である。異常判定部１５は、例えば、変換関数を用いることによって異常度を算出する。例えば、運行データをｄとし、変換関数をｆとすると、異常度ｖ＝ｆ（ｄ）で表される。異常度は、例えば、１次元の整数或いは小数として算出される。異常判定部１５は、運行データそのものを異常度として用いても良い。異常判定部１５は、０～１或いは０～１００に正規化した値を異常度として用いても良い。
　例えば、加速度計１８による計測値が運行データとして記憶部１２に記憶されている場合、異常判定部１５は、計測値の最大値を異常度として算出する。異常判定部１５は、計測値の平均値を異常度として算出しても良い。異常判定部１５は、計測値の最大値から最小値を減算した値を異常度として算出しても良い。診断運転が複数回行われた場合、異常判定部１５は、加速度の最大値の平均値を異常度として算出しても良い。異常判定部１５は、加速度の最大値の中央値を異常度として算出しても良い。異常度の算出方法は、これらの例に限定されない。
　異常度の算出方法について一例を挙げる。例えば、診断運転中の各時刻（ｔ）におけるかご１の加速度をａ（ｔ）とする。ａ（ｔ）は、例えばｘ軸方向の加速度、ｙ軸方向の加速度及びｚ軸方向の加速度の合成加速度である。なお、ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸は互いに直交する。かかる場合、ａ（ｔ）は次式で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　加速度の上限値をＡ＿ｍａｘに設定する。異常度ｖは次式で定義できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　異常度ｖは０～１００の値で算出される。但し、算出されたｖが１００より大きな値であれば、ｖ＝１００とする。
　次に、異常判定部１５は、Ｓ２０２で得られた異常度とＳ２０１で選択部１４によって選択された閾値とを比較する（Ｓ２０３）。例えば、異常判定部１５は、得られた異常度が閾値より大きい場合に異常があることを判定する。異常判定部１５は、得られた異常度が閾値以下であれば、異常がないことを判定する。
　制御装置７は、１つの運行データについて異常の有無を判定すると、異常の有無が判定されていない運行データが存在するか否かを判定する（Ｓ２０４）。異常の有無が判定されていない運行データが存在すれば、制御装置７はその運行データについて異常の有無を判定する。制御装置７は、全ての運行データについて異常の有無を判定すると、Ｓ１０６の処理を終了する。
　制御装置７は、全ての運行データについて異常の有無が判定されると、判定結果を出力する（Ｓ１０７）。例えば、制御装置７は、判定結果を記憶部１２に記憶させる。制御装置７は、かご１等に備えられた報知器２０から判定結果を報知させても良い。制御装置７は、保守員が所有する専用端末に判定結果を送信しても良い。制御装置７は、外部の監視センターに判定結果を送信しても良い。Ｓ１０６で異常が検出されなければ、制御装置７は、判定結果を出力した後に通常運転を再開する。
　本実施の形態に示す例では、記憶部１２に、運行データの変動要因となり得る複数のパラメータのそれぞれについて、その運行データに対する複数の判定基準が記憶される。そして、選択部１４は、運行データが取得された時の各パラメータの値に基づいて、異常判定に用いる閾値を選択する。このため、上記変動要因による変動を考慮した正確な判定を行うことができる。本実施の形態に示すエレベーター装置であれば、診断運転での判定精度を向上させることができる。
　本実施の形態に示す例のように、上記パラメータの１つとしてかご１の積載荷重を採用することが好適である。かご１の積載荷重に応じて最適な閾値を選択することができれば、かご１に人が乗った状態でも異常の有無を判定できる。例えば、かご１に人が乗った状態で診断運転を行うことができる。
　図６は、この発明の実施の形態１におけるエレベーター装置の他の例を説明するための図である。図６は、記憶部１２に記憶された閾値の例を示す。上述したように、記憶部１２には、運行データの変動要因となり得る複数のパラメータのそれぞれについて、その運行データに対する複数の閾値が記憶される。図６は、ある運行データに対する閾値の例を示す。図６に示す例では、運行データに対して４つの閾値Ｔｈ１～Ｔｈ４が設定される。例えば、温度について、２５℃を境界値として２つの閾値が設定される。かご１の積載荷重について、３００ｋｇを境界値として２つの閾値が設定される。
　例えば、温度に対して第１範囲と第２範囲とが設定される。第１範囲は、境界値である２５℃より低い温度が含まれる範囲である。第２範囲は、境界値である２５℃より高い温度が含まれる範囲である。第１範囲と第２範囲とは、境界値である２５℃を境に互いに隣接する。境界値は第１範囲に含めても第２範囲に含めても良い。更に、温度に対して第３範囲が設定される。第３範囲は、境界値を含む一続きの範囲である。第１範囲の一部と第２範囲の一部とは、第３範囲に含まれる。図６に示す例では、第３範囲は境界値±２℃の範囲に設定される。即ち、第３範囲は２３℃から２７℃の範囲に設定される。
　かご１の積載荷重に対して第４範囲と第５範囲とが設定される。第４範囲は、境界値である３００ｋｇより小さい荷重が含まれる範囲である。第５範囲は、境界値である３００ｋｇより大きい荷重が含まれる範囲である。第４範囲と第５範囲とは、境界値である３００ｋｇを境に互いに隣接する。境界値は第４範囲に含めても第５範囲に含めても良い。
　記憶部１２には、積載荷重が第４範囲に含まれる値であり且つ温度が第１範囲に含まれる値である場合に対して閾値Ｔｈ１が記憶される。記憶部１２には、積載荷重が第４範囲に含まれる値であり且つ温度が第２範囲に含まれる値である場合に対して閾値Ｔｈ２が記憶される。記憶部１２には、積載荷重が第５範囲に含まれる値であり且つ温度が第１範囲に含まれる値である場合に対して閾値Ｔｈ３が記憶される。記憶部１２には、積載荷重が第５範囲に含まれる値であり且つ温度が第２範囲に含まれる値である場合に対して閾値Ｔｈ４が記憶される。
　選択部１４は、Ｓ２０１において、上述した選択方法とは異なる方法で閾値を選択する。選択部１４は、先ず、運行データに紐付けて記憶された温度の値と積載荷重の値とを読み出す。例えば、運行データが取得された時のかご１の積載荷重が１５０ｋｇである場合を考える。かかる場合、運行データが取得された時の温度が第３範囲に含まれる温度でなければ、選択部１４は１つの閾値を選択する。即ち、選択部１４は、閾値Ｔｈ１或いは閾値Ｔｈ２を選択する。例えば、運行データ取得時の温度が２０℃であれば、選択部１４は閾値Ｔｈ１を選択する。運行データ取得時の温度が３０℃であれば、選択部１４は閾値Ｔｈ２を選択する。一方、運行データが取得された時の温度が第３範囲に含まれる温度であれば、選択部１４は閾値Ｔｈ１及び閾値Ｔｈ２の双方を選択する。
　かご１の積載荷重が境界値より大きい場合も同様である。例えば、運行データが取得された時の温度が第３範囲に含まれる温度でなければ、選択部１４は閾値Ｔｈ３或いは閾値Ｔｈ４を選択する。例えば、運行データ取得時の温度が２０℃であれば、選択部１４は閾値Ｔｈ３を選択する。運行データ取得時の温度が３０℃であれば、選択部１４は閾値Ｔｈ４を選択する。一方、運行データが取得された時の温度が第３範囲に含まれる温度であれば、選択部１４は閾値Ｔｈ３及び閾値Ｔｈ４の双方を選択する。
　異常判定部１５は、選択部１４によって１つの閾値しか選択されなければ、上述した方法と同様の方法によって異常の有無を判定する。例えば、異常判定部１５は、Ｓ２０２で得られた異常度とＳ２０１で選択された閾値とを比較する（Ｓ２０３）。
　選択部１４によって複数の閾値が選択されると、異常判定部１５は、Ｓ２０２で得られた異常度とＳ２０１で選択された各閾値とを比較する（Ｓ２０３）。例えば、Ｓ２０１で閾値Ｔｈ１及び閾値Ｔｈ２が選択されると、異常判定部１５は、先ず、Ｓ２０２で得られた異常度と閾値Ｔｈ１とを比較する。次に、異常判定部１５は、Ｓ２０２で得られた異常度と閾値Ｔｈ２とを比較する。
　閾値には、異常レベルが予め設定される。表１は、閾値に設定された異常レベルの例を示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000003
　例えば、Ｌｖ４、Ｌｖ３、Ｌｖ２、Ｌｖ１の順に異常が発生している可能性が高いものとする。例えば、Ｓ２０１で閾値Ｔｈ１及び閾値Ｔｈ２が選択された場合、異常判定部１５は、Ｓ２０２で得られた異常度が閾値Ｔｈ１以下であれば異常がないことを判定する。例えば、異常判定部１５は、Ｓ２０２で得られた異常度が４５であれば異常がないことを判定する。異常判定部１５は、Ｓ２０２で得られた異常度が閾値Ｔｈ１より大きく、閾値Ｔｈ２以下であれば、Ｌｖ１の異常があることを判定する。例えば、異常判定部１５は、Ｓ２０２で得られた異常度が５６であれば、Ｌｖ１の異常があることを判定する。異常判定部１５は、Ｓ２０２で得られた異常度が閾値Ｔｈ２より大きければ、Ｌｖ３の異常があることを判定する。例えば、異常判定部１５は、Ｓ２０２で得られた異常度が６２であれば、Ｌｖ３の異常があることを判定する。
　同様に、Ｓ２０１で閾値Ｔｈ３及び閾値Ｔｈ４が選択された場合、異常判定部１５は、Ｓ２０２で得られた異常度が閾値Ｔｈ３以下であれば異常がないことを判定する。例えば、異常判定部１５は、Ｓ２０２で得られた異常度が５２であれば異常がないことを判定する。異常判定部１５は、Ｓ２０２で得られた異常度が閾値Ｔｈ３より大きく、閾値Ｔｈ４以下であれば、Ｌｖ２の異常があることを判定する。例えば、異常判定部１５は、Ｓ２０２で得られた異常度が６２であれば、Ｌｖ２の異常があることを判定する。異常判定部１５は、Ｓ２０２で得られた異常度が閾値Ｔｈ４より大きければ、Ｌｖ４の異常があることを判定する。例えば、異常判定部１５は、Ｓ２０２で得られた異常度が６８であれば、Ｌｖ４の異常があることを判定する。
　他の例として、異常判定部１５は、選択部１４によって選択された閾値の数に応じて異常レベルを設定しても良い。例えば、Ｓ２０１で閾値Ｔｈ１及び閾値Ｔｈ２が選択されると、異常判定部１５は、最大の異常レベルをＬｖ２に設定する。即ち、異常判定部１５は、Ｓ２０２で得られた異常度が閾値Ｔｈ１より大きく、閾値Ｔｈ２以下であれば、Ｌｖ１の異常があることを判定する。異常判定部１５は、Ｓ２０２で得られた異常度が閾値Ｔｈ２より大きければ、Ｌｖ２の異常があることを判定する。
　同様に、Ｓ２０１で閾値Ｔｈ３及び閾値Ｔｈ４が選択された場合も、異常判定部１５は、最大の異常レベルをＬｖ２に設定する。異常判定部１５は、Ｓ２０２で得られた異常度が閾値Ｔｈ３より大きく、閾値Ｔｈ４以下であれば、Ｌｖ１の異常があることを判定する。異常判定部１５は、Ｓ２０２で得られた異常度が閾値Ｔｈ４より大きければ、Ｌｖ２の異常があることを判定する。
　図６は、温度に対して第３範囲が設定される例を示す。温度に対して第３範囲を設定せず、かご１の積載荷重に対して第６範囲を設定しても良い。第６範囲は、境界値を含む一続きの範囲である。第４範囲の一部と第５範囲の一部とは、第６範囲に含まれる。図７は、選択部１４による他の選択方法を説明するための図である。図７は、温度に対して第３範囲が設定され、且つかご１の積載荷重に対して第６範囲が設定される例を示す。図７に示す例では、第６範囲は境界値±５０ｋｇの範囲に設定される。即ち、第６範囲は、２５０ｋｇから３５０ｋｇの範囲に設定される。
　かかる場合、例えば、運行データが取得された時の温度が２０℃であり、且つかご１の積載荷重が第６範囲に含まれる荷重であれば、選択部１４は閾値Ｔｈ１及び閾値Ｔｈ３を選択する。運行データが取得された時の温度が第３範囲に含まれる温度であり、且つかご１の積載荷重が第６範囲に含まれる荷重であれば、選択部１４は４つの閾値を選択しても良い。
実施の形態２．
　本実施の形態では、記憶部１２に記憶された判定基準を更新する例について説明する。図８は、この発明の実施の形態２におけるエレベーター装置の例を示すブロック図である。図８に示す制御装置７は、記憶部１２、取得部１３、選択部１４及び異常判定部１５に加え、例えば更新条件判定部２１及び更新部２２を更に備える。
　更新条件判定部２１は、判定基準を更新するための更新条件が成立したか否かを判定する。更新条件判定部２１は、更新条件が成立すると、判定基準の更新に必要な運行データを取得部１３に取得させる。
　更新部２２は、記憶部１２に記憶された判定基準を更新する。以下に、図９から図１１も参照し、本エレベーター装置の動作について詳細に説明する。図９は、この発明の実施の形態２におけるエレベーター装置の動作例を示すフローチャートである。
　エレベーター装置では、通常運転が行われる（Ｓ３０１）。制御装置７は、登録された呼びにかご１を応答させる。
　更新条件判定部２１は、更新条件が成立したか否かを判定する（Ｓ３０２）。判定基準を更新するための更新条件は予め設定される。例えば、更新条件は、エレベーター装置が正常であると考えられる場合に成立する。保守員による点検が終了した直後は、エレベーター装置が正常であると考えられる。更新条件判定部２１は、保守員が所有する専用端末から特定の信号を受信することにより、更新条件が成立したことを判定しても良い。かかる場合、保守員は、点検が終了した直後に上記特定の信号を専用端末から制御装置７に送信する。更新条件判定部２１は、外部の監視センターから特定の信号を受信することによって更新条件が成立したことを判定しても良い。例えば、保守員による点検が行われる日の深夜に、監視センターから制御装置７に対して上記特定の信号が送信される。更新条件が成立したことが更新条件判定部２１によって判定されると、制御装置７は学習運転を開始する（Ｓ３０３）。
　制御装置７は、各種機器を予め定められた通りに動作させることによって学習運転を行う。例えば、制御装置７は、診断運転と同じ動作を学習運転において行う。学習運転が行われている間に、判定基準の更新に必要な各種運行データが取得部１３によって取得される（Ｓ３０４）。例えば、学習運転において、診断運転で取得される運行データと同じ運行データが取得部１３によって取得される。
　制御装置７は、学習運転が規定回数行われたか否かを判定する（Ｓ３０５）。学習運転を行う回数は１回でも良い。学習運転を行う回数は複数回でも良い。学習運転が規定回数行われると、更新部２２は判定基準を更新する（Ｓ３０６）。
　図１０は、図９のＳ３０６の処理を詳細に示すフローチャートである。以下の説明では、記憶部１２に図３に示す４つの閾値Ｔｈ１～Ｔｈ４が記憶されているものとする。また、閾値Ｔｈ１～Ｔｈ４には表１に示す値が設定されているものとする。
　例えば、Ｓ３０４で更新用に取得された運行データは、記憶部１２に記憶される。この時、運行データの変動要因となるパラメータの情報も記憶部１２に記憶される。本実施の形態に示す例であれば、運行データが取得部１３によって取得された時の温度の値と積載荷重の値とがその運行データに紐付けて記憶部１２に記憶される。記憶部１２には、過去の学習運転で取得された運行データも記憶されている。各運行データには、各パラメータの値が紐付けられている。
　更新部２２は、先ず、記憶部１２に記憶されている４つの閾値の中から、更新の対象となる閾値を特定する（Ｓ４０１）。更新部２２は、運行データが取得された時の温度の値と積載荷重の値とに基づいて更新の対象となる閾値を特定する。例えば、運行データが取得された時の温度が２３℃であり、かご１の積載荷重が１００ｋｇであれば、更新部２２は閾値Ｔｈ１を更新対象とする。同様に、温度が３２℃であり、かご１の積載荷重が３２０ｋｇであれば、更新部２２は閾値Ｔｈ４を更新対象とする。
　次に、更新部２２は、記憶部１２に記憶されている過去の運行データの中から、パラメータの値が更新の対象となる閾値のパラメータの範囲に含まれる運行データを抽出する（Ｓ４０２）。例えば、Ｓ３０４で運行データを取得した時の温度が３２℃であり、かご１の積載荷重が３２０ｋｇであれば、温度が２５℃より高く且つ積載荷重が３００ｋｇより大きい条件で取得された過去の運行データを記憶部１２から読み出す。この時、更新部２２は、記憶部１２に記憶されている全ての運行データの中から、該当する運行データを抽出しても良い。更新部２２は、一定の期間に取得された過去の運行データの中から、該当する運行データを抽出しても良い。例えば、更新部２２は、直近の一定期間に取得された過去の運行データの中から、該当する運行データを抽出する。
　次に、更新部２２は、Ｓ４０２で抽出した運行データから得られる異常度とＳ３０４で取得した運行データから得られる異常度とを用いてヒストグラムを作成する（Ｓ４０３）。図１１は、Ｓ４０３で作成されたヒストグラムの例を示す図である。更新部２２は、作成したヒストグラムを利用して、更新対象の閾値を更新する（Ｓ４０４）。例えば、更新部２２は、Ｓ４０１で閾値Ｔｈ４が更新対象と特定されると、Ｓ４０４において閾値Ｔｈ４を更新する。
　新しい閾値を決定する方法には、例えば以下の方法がある。更新部２２は、Ｓ４０３で得られた異常度の最大値を新しい閾値として決定しても良い。更新部２２は、Ｓ４０３で得られた異常度の最大値に一定のマージンを加算した値を新しい閾値として決定しても良い。この決定方法であれば、診断運転において、正常であるにも関わらず異常と判定される頻度を低減できる。
　更新部２２は、Ｓ４０３で得られた異常度の平均値に３σを加算した値及び上記平均値から３σを減算した値を新しい閾値として決定しても良い。この決定方法は、Ｓ４０３で得られる異常度が正規分布であると仮定できる場合に有効である。更新部２２は、Ｓ４０３で得られた異常度の９７％タイル値を新しい閾値として決定しても良い。図１１は、更新部２２が９５％タイル値を新しい閾値として決定する例を示す。
　制御装置７は、判定基準を更新すると、通常運転を再開する（Ｓ３０７）。
　本実施の形態に示す例では、運行データが取得された時の各パラメータの値に基づいて更新対象となる閾値が特定され、その閾値が更新される、また、更新部２２は、過去の診断運転で取得された運行データも利用して新しい閾値を決定する。このため、閾値の更新を適切に行うことができる。本実施の形態に示すエレベーター装置であれば、診断運転での判定精度を向上させることができる。
　本実施の形態で開示しない構成、機能及び動作は、実施の形態１で開示した構成、機能及び動作と同様である。
実施の形態３．
　図１２は、この発明の実施の形態３におけるエレベーターシステムの例を示す図である。図１２に示すエレベーターシステムは、監視装置２３、通信装置２４及び複数のエレベーター装置２５を備える。
　通信装置２４は、複数のエレベーター装置２５と通信する。監視装置２３は、通信装置２４に接続される。監視装置２３は、通信装置２４を介して複数のエレベーター装置２５を監視する。複数のエレベーター装置２５は、例えば１つの建物に備えられる。監視装置２３は、異なる建物に備えられた複数のエレベーター装置２５を監視しても良い。かかる場合、監視装置２３及び通信装置２４は、例えば遠隔の監視センターに備えられる。本実施の形態では、判定基準の更新に必要な処理の一部を監視装置２３が行う例について説明する。本実施の形態で開示しない具体的な構成、機能及び動作は、実施の形態１或いは２で開示した構成、機能及び動作と同様である。
　エレベーター装置２５は、制御装置７を備える。制御装置７は、診断運転を行うために必要な機能を備える。例えば、制御装置７は、記憶部１２、取得部１３、選択部１４及び異常判定部１５を備える。制御装置７は、図４及び図５に示す処理を行う。
　取得部１３は、エレベーターの運行に関する情報を取得する。例えば、取得部１３は、診断運転において異常の診断用に運行データを取得する。また、取得部１３は、学習運転において判定基準の更新用に運行データを取得する。記憶部１２に判定基準が記憶される。記憶部１２には、運行データの変動要因となり得る複数のパラメータのそれぞれについて、その運行データに対する複数の閾値が記憶される。取得部１３は、運行データを取得する時にパラメータの情報も取得する。選択部１４は、記憶部１２に記憶された複数の閾値の中から少なくとも１つの閾値を選択する。選択部１４は、取得部１３によって運行データが取得された時の各パラメータの値に基づいて、閾値を選択する。異常判定部１５は、取得部１３によって取得された運行データと選択部１４によって選択された閾値とに基づいて、異常があるか否かを判定する。
　制御装置７は、例えば更新条件判定部２１、通信部２６及び更新部２７を更に備える。監視装置２３は、例えば記憶部２８及び更新部２９を備える。
　更新条件判定部２１は、判定基準を更新するための更新条件が成立したか否かを判定する。通信部２６は、外部との通信を行う。即ち、制御装置７と外部とのデータの送受信は、通信部２６を介して行われる。更新部２７は、記憶部１２に記憶されている閾値を更新する。本実施の形態に示す例では、更新部２７は、実施の形態２で開示された更新部２２の機能を備えていない。制御装置７に備えられた更新部２７は、記憶部１２に記憶されている閾値を単に書き換える機能のみを有する。
　記憶部２８に、各エレベーター装置２５で使用される判定基準が記憶される。例えば、記憶部２８に、判定基準として閾値が記憶される。記憶部２８には、運行データの変動要因となり得る複数のパラメータのそれぞれについて、その運行データに対する複数の閾値が記憶される。
　更新部２９は、記憶部２８に記憶された判定基準を更新する。実施の形態２で開示された更新部２２の機能は、本実施の形態において更新部２９が備える。以下に、図１３から図１５も参照し、本エレベーター装置の動作について詳細に説明する。図１３は、制御装置７の動作例を示すフローチャートである。図１３のＳ５０１からＳ５０５に示す処理は、図９のＳ３０１からＳ３０５に示す処理と同様である。
　制御装置７は、Ｓ５０５で学習運転が規定回数行われたか否かを判定する。学習運転が規定回数行われると、通信部２６は、Ｓ５０４で取得された運行データを通信装置２４に送信する（Ｓ５０６）。
　図１４は、通信装置２４及び監視装置２３の動作例を示すフローチャートである。通信装置２４は、監視装置２３が監視するエレベーター装置２５から更新用の運行データを受信したか否かを判定する（Ｓ６０１）。監視装置２３が監視する何れかのエレベーター装置２５においてＳ５０６の処理が行われると、通信装置２４は、更新用の運行データを受信する。通信装置２４は、更新用の運行データを受信すると、その受信した運行データを監視装置２３に転送する（Ｓ６０２）。更新部２９は、通信装置２４がエレベーター装置２５から更新用の運行データを受信すると、記憶部２８に記憶されている閾値を更新する（Ｓ６０３）。
　図１５は、図１４のＳ６０３の処理を詳細に示すフローチャートである。例えば、Ｓ６０２で通信装置２４が受信した更新用の運行データは、記憶部２８に記憶される。この時、運行データの変動要因となるパラメータの情報も記憶部２８に記憶される。記憶部２８に図３に示すような閾値が記憶されている場合、運行データが取得部１３によって取得された時の温度の値と積載荷重の値とがその運行データに紐付けて記憶部２８に記憶される。記憶部２８には、過去の学習運転で取得された運行データも記憶されている。各運行データには、各パラメータの値が紐付けられている。
　本実施の形態に示す例では、複数のエレベーター装置２５から送信された運行データが記憶部２８に記憶される。このため、実施の形態１及び２に示す例では運行データの変動要因になり得ないパラメータが本実施の形態では運行データの変動要因になり得る。このようなパラメータの例として、かご容量、昇降行程、階床数及び出入り口の幅等の仕様データが挙げられる。また、パラメータの他の例として、海岸線からの距離及び温泉地からの距離等の環境データが挙げられる。
　図１５のＳ７０１からＳ７０４に示す処理は、図１０のＳ４０１からＳ４０４に示す処理と同様である。更新部２９は、通信装置２４がエレベーター装置２５から更新用の運行データを受信すると、更新用の運行データとその更新用の運行データが取得された時の各パラメータの値とに基づいて、記憶部２８に記憶されている複数の閾値の中の１つを更新する。記憶部２８に記憶された閾値の更新処理が終了すると、通信装置２４は、Ｓ６０２で受信した運行データの送信元に更新データを送信する（Ｓ６０４）。更新データには、更新された閾値の情報が含まれる。
　制御装置７は、Ｓ５０６で運行データを送信すると、送信先の通信装置２４から更新データを受信したか否かを判定する（Ｓ５０７）。制御装置７では、Ｓ６０４で通信装置２４が送信した更新データを通信部２６が受信する。更新部２７は、通信部２６が更新データを受信すると、受信した更新データに合わせて記憶部１２に記憶されている閾値を書き換える（Ｓ５０８）。制御装置７は、記憶部１２に記憶されている閾値を更新すると、通常運転を再開する（Ｓ５０９）。
　本実施の形態に示す例では、監視装置２３において判定基準の更新処理が行われる。監視装置２３は、複数のエレベーター装置２５から更新用の運行データを収集する。このため、様々な場所或いは様々な環境で取得された運行データを判定基準に反映させることができる。本実施の形態に示すエレベーターシステムであれば、エレベーター装置２５で行われる診断運転での判定精度を向上させることができる。
　本実施の形態に示す例のように、上記パラメータの１つとしてかご容量を採用することが好適である。かご容量は、かご１の最大積載荷重と同義である。かご容量は、エレベーター装置２５の基本仕様の１つである。このため、上記パラメータの１つとしてかご容量を採用すれば、同じような性能を有するエレベーター装置２５に同じ判定基準を使用させることができる。
　符号１２～１５、２１、２２、２６及び２７に示す各部は、制御装置７が有する機能を示す。制御装置７は、ハードウェア資源として、例えばプロセッサ３０とメモリ３１とを含む処理回路を備える。記憶部１２が有する機能はメモリ３１によって実現される。制御装置７は、メモリ３１に記憶されたプログラムをプロセッサ３０によって実行することにより、上記各部の機能を実現する。
　プロセッサ３０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ或いはＤＳＰともいわれる。メモリ３１として、半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク或いはＤＶＤを採用しても良い。採用可能な半導体メモリには、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ及びＥＥＰＲＯＭ等が含まれる。
　制御装置７が有する各機能の一部又は全部をハードウェアによって実現しても良い。制御装置７の機能を実現するハードウェアとして、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、又はこれらの組み合わせを採用しても良い。
　また、符号２８及び２９に示す各部は、監視装置２３が有する機能を示す。監視装置２３は、制御装置７と同様にハードウェア資源として、例えばプロセッサとメモリとを含む処理回路を備える。記憶部２８が有する機能は上記メモリによって実現される。監視装置２３は、メモリに記憶されたプログラムをプロセッサによって実行することにより、上記各部の機能を実現する。監視装置２３が有する各機能の一部又は全部をハードウェアによって実現しても良い。
　通信装置２４についても同様である。通信装置２４は、ハードウェア資源として、例えばプロセッサとメモリとを含む処理回路を備える。通信装置２４は、メモリに記憶されたプログラムをプロセッサによって実行することにより、上述した各機能を実現する。通信装置２４が有する各機能の一部又は全部をハードウェアによって実現しても良い。
　この発明は、診断運転を行うエレベーター装置及びエレベーターシステムに適用できる。
　１　かご、　２　つり合いおもり、　３　昇降路、　４　主ロープ、　５　巻上機、　６　駆動綱車、　７　制御装置、　８　機械室、　９　乗場、　１０　ドア装置、　１１　ドア装置、　１２　記憶部、　１３　取得部、　１４　選択部、　１５　異常判定部、　１６　モータ、　１７　秤装置、　１８　加速度計、　１９　温度計、　２０　報知器、　２１　更新条件判定部、　２２　更新部、　２３　監視装置、　２４　通信装置、　２５　エレベーター装置、　２６　通信部、　２７　更新部、　２８　記憶部、　２９　更新部、　３０　プロセッサ、　３１　メモリ

Claims (9)

  1. 　エレベーターのかごと、
    　前記かごを移動させて診断運転を行う制御装置と、
    を備え、
    　前記制御装置は、
    　エレベーターに関する情報を取得する取得手段と、
    　前記情報の変動要因となる複数のパラメータのそれぞれについて、前記情報に対する複数の判定基準を記憶する記憶手段と、
    　前記取得手段によって前記情報が取得された時の前記複数のパラメータの値に基づいて、前記複数の判定基準の中から少なくとも１つを選択する選択手段と、
    　前記取得手段によって取得された前記情報と前記選択手段によって選択された前記判定基準とに基づいて、異常があるか否かを判定する異常判定手段と、
    を備えたエレベーター装置。
  2. 　前記パラメータの１つは、前記かごの積載荷重である請求項１に記載のエレベーター装置。
  3. 　前記制御装置は、
    　前記判定基準を更新するための更新条件が成立すると、前記取得手段に前記情報を取得させる更新条件判定手段と、
    　前記取得手段によって更新用の前記情報が取得されると、更新用の前記情報と更新用の前記情報が取得された時の前記複数のパラメータの値とに基づいて、前記複数の判定基準の中の１つを更新する更新手段と、
    を更に備えた請求項１又は請求項２に記載のエレベーター装置。
  4. 　前記記憶手段は、前記取得手段によって取得された更新用の前記情報を記憶し、
    　前記更新手段は、前記記憶手段に記憶された複数の更新用の前記情報に基づいて前記判定基準を更新する請求項３に記載のエレベーター装置。
  5. 　前記複数のパラメータは、第１パラメータと他のパラメータとを含み、
    　前記記憶手段に、前記他のパラメータが特定の値であり且つ前記第１パラメータの値が第１範囲に含まれる場合に対して第１判定基準が記憶され、前記他のパラメータが前記特定の値であり且つ前記第１パラメータの値が第２範囲に含まれる場合に対して第２判定基準が記憶され、
    　前記第１範囲と前記第２範囲とは、境界値を境に互いに隣接し、
    　前記選択手段は、前記取得手段によって前記情報が取得された時の前記他のパラメータが前記特定の値であり且つ前記第１パラメータの値が第３範囲に含まれる場合に、前記第１判定基準と前記第２判定基準との双方を選択し、
    　前記第３範囲は、前記境界値を含む請求項１から請求項４の何れか一項に記載のエレベーター装置。
  6. 　前記異常判定手段は、前記選択手段によって複数の判定基準が選択されると、前記取得手段によって取得された前記情報と前記選択手段によって選択された前記判定基準のそれぞれとに基づいて、異常があるか否かを判定する請求項５に記載のエレベーター装置。
  7. 　エレベーター装置と通信する通信装置と、
    　前記通信装置に接続された監視装置と、
    を備え、
    　前記エレベーター装置は、診断運転で診断用に特定の情報を取得し、学習運転で更新用に前記情報を取得し、
    　前記監視装置は、
    　前記情報の変動要因となる複数のパラメータのそれぞれについて、前記情報に対する複数の判定基準を記憶する記憶手段と、
    　前記通信装置が前記エレベーター装置から更新用の前記情報を受信すると、更新用の前記情報と更新用の前記情報が取得された時の前記複数のパラメータの値とに基づいて、前記複数の判定基準の中の１つを更新する更新手段と、
    を備え、
    　前記通信装置は、前記更新手段によって更新された前記判定基準を前記エレベーター装置に送信するエレベーターシステム。
  8. 　前記記憶手段は、前記通信装置が前記エレベーター装置から受信した更新用の前記情報を記憶し、
    　前記更新手段は、前記記憶手段に記憶された複数の更新用の前記情報に基づいて前記判定基準を更新する請求項７に記載のエレベーターシステム。
  9. 　前記パラメータの一つは、かご容量である請求項７又は請求項８に記載のエレベーターシステム。
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