(57)【要約】  本発明の方法は、エレベータの自動ドア、またはより一般的には建物内の自動ドアの状態を監視し、推測するのに用いることができる。本方法では、ドアの加速度または速度が測定され、そのドアの動的モデルが作られる。このモデルを使って、ドアの加速度または速度の推定値を未知のパラメータの関数として算出することができる。未知のパラメータの１つは運動中のドアに作用する摩擦力である。推定した加速度または速度ばかりでなく、測定した加速度または速度を利用することによって、誤差関数が得られ、その最小値がオプティマイザを用いて見つかる。その最小値に対応する未知のパラメータがドアの現在の状態を示す。さらに、初期の測定結果に基づいて、故障がドアの作動で発生しそうな時点を予測することができる。未知の力のパラメータの他に、遺伝子アルゴリズムを用いて、ドア閉鎖装置の作動状態をも決定することができる。
2007518651.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
建物内の自動ドアの状態を監視する方法において、該方法は、
前記ドアの加速度または速度と、該ドアを駆動するドアモータのトルクとを測定する工程と、
その一部としてドアに作用する力を含む、前記ドアの動的モデルを作る工程と、
前記ドアの動的モデルを利用することによって前記ドアの前記ドアの加速度または速度をモデル化する工程と、
前記ドアの加速度または速度の測定値と推定値との差として誤差項を計算する工程と、
前記誤差項、またはそれから派生して前記誤差項を含む数式を最小化することによって前記ドアに対して加わる摩擦力を計算する工程と、
その算出された摩擦力と、その基準値に対する変化とを比較することによって前記ドアの作動状態を推測する工程とを含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、該方法は、
加速度センサを用いることによって前記ドアの加速度を測定する工程をさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１ないし２のいずれかに記載の方法において、該方法は、
速度に比例し、前記ドアモータから得られた信号を用いることによって前記ドアの速度を測定する工程をさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれかに記載の方法において、該方法は、
前記動的モデルにおけるパラメータとして、１つ以上のパラメータ、すなわち前記ドアの速度、前記ドアを駆動するモータの電流、前記モータのトルク係数、前記モータの摩擦偶力、閉扉用バネの力係数、および閉扉用重りの質量を用いる工程と、
前記モデルにおいて前記ドアの加速度および速度を１つ以上のパラメータの関数としてモデル化し、これらのパラメータが前記ドアの質量、前記ドアに対して加わる摩擦力、および前記ドアの傾斜角により生じる力である工程と、
測定した瞬間ドア速度と前記モデルにおいてモデル化した瞬間ドア速度との間の差分として第１の誤差関数を計算する工程と、
第１の誤差関数を平方し、所定の時間帯を通して得られた、平方した第１の誤差関数を合計し、所望の重み付け係数を用いることによって第２の誤差関数を計算する工程と、
１つ以上の前記パラメータ、すなわち、前記ドアの質量、前記ドアに対して加わる摩擦力、および前記ドアの傾斜角により生じる力を、第２の誤差関数を最小化することによって計算する工程と、
その算出したパラメータを前記動的モデルへ帰還させて次の計算サイクルおける使用に供する工程とをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれかに記載の方法において、該方法は、
前記動的モデルにおけるパラメータとして、１つ以上のパラメータ、すなわち前記ドアの加速度、前記ドアを駆動するモータの電流、前記モータのトルク係数、前記モータの摩擦偶力、閉扉用バネの力率、および閉扉用重りの質量を用いる工程と、
前記モデルにおいて前記ドアの加速度を１つ以上のパラメータの関数としてモデル化し、これらのパラメータが前記ドアの質量、前記ドアに対して加わる摩擦力、および前記ドアの傾斜角により生じる力である工程と、
測定した瞬間ドア加速度と前記モデルにおいてモデル化した瞬間ドア加速度との間の差分として第３誤差関数を計算する工程と、
第３の誤差関数を平方し、所定の時間帯を通して得られた、平方した第３の誤差関数を合計し、所望の重み付け係数を用いることによって第４の誤差関数を計算する工程と、
１つ以上の前記パラメータ、すなわち、前記ドアの質量、前記ドアに対して加わる摩擦力、および前記ドアの傾斜角により生じる力を、第４の誤差関数を最小化することによって計算する工程と、
その算出したパラメータを前記動的モデルへ帰還させて次の計算サイクルにおける使用に供する工程とをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項１ないし５のいずれかに記載の方法において、該方法は、
前記システムの起動に関連して前記ドアの質量の数値を決定する工程と、
前記ドアの質量を前記ドアの動的モデルにおける定数として定義する工程とをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項１ないし６のいずれかに記載の方法において、該方法は、
ドア閉鎖装置の故障を検出するために遺伝子アルゴリズムを用いる工程と、
前記閉鎖装置の作動、前記ドアに対して加わる摩擦力、および前記ドアの傾斜核により生じる力を表す遺伝子から成る染色体を前記遺伝子アルゴリズムにおいて用いる工程と、
平方した誤差関数を前記遺伝子アルゴリズムの品質値として用いる工程と、
前記遺伝子アルゴリズムの表現型を決める際に前記ドアの動的モデルを用いる工程とをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項８】
その取り付け場所において水平に摺動する少なくとも１つのドア（20、30、40）と、
前記ドアを開閉する制御装置(26、36、46)とを含み、
エレベータもしくは建物の自動ドアの状態を監視するシステムにおいて、該システムは、
前記ドアの加速度または速度と、前記ドアを駆動するモータのトルクとを測定する手段(20、30、40)と、
前記ドアに作用する力を含んでいる前記ドアの動的モデル（22、32、42）と、
前記ドアの動的モデルを利用することによって前記ドアの加速度または速度をモデル化する手段（22、32、42）と、
測定し、モデル化した前記ドアの加速度または速度に関する情報を用いることによって誤差項を計算する手段（23、33、43、24、43、44）と、
前記ドアに対して加わる摩擦力を計算して、前記誤差項またはそれから派生して前記誤差項を含んでいる数式を最小化する手段（25、35、45）と、
測定した前記摩擦力とその基準値に対する変化とを比較する、前記ドアの作動状態を推測する手段（26、36、46）とをさらに含むことを特徴とするシステム。
【請求項９】
請求項８に記載のシステムにおいて、該システムは、ドア制御装置としてドア制御カード（26、36、46）をさらに含むことを特徴とするシステム。
【請求項１０】
請求項８ないし９のいずれかに記載のシステムにおいて、該システムは、前記ドアの加速度を測定する手段として加速度センサ（30、40）をさらに含むことを特徴とするシステム。
【請求項１１】
請求項８ないし１０のいずれかに記載のシステムにおいて、該システムは、速度に比例し、ドアモータから得られ、前記ドアの速度vdを測定する手段として用いられる信号（20）をさらに含むことを特徴とするシステム。
【請求項１２】
請求項８ないし１１のいずれかに記載のシステムにおいて、該システムは、
前記ドアの速度vdの測定、前記ドアを駆動するモータの電流測定、前記モータのトルク係数の決定、前記モータの摩擦偶力の決定、閉扉用バネの力率の決定、および閉扉用重りの質量の決定を含む操作を介して前記動的モデル（22）の１つ以上のパラメータを決定する手段と、
前記動的モデル（22）における前記ドアの速度をモデル化するもので、該速度が１つ以上のパラメータの関数として定義され、これらのパラメータが前記ドアの質量、前記ドアに対して加わる摩擦力、および前記ドアの傾斜角により生じる力である手段と、
第１の誤差関数を計算するもので、該関数が、測定した瞬間ドア速度と前記モデルにおいてモデル化した瞬間ドア速度との間の差分として得られる手段（23）と、
第２の誤差関数を計算するもので、該第２の誤差関数が、第１の誤差（23）関数を平方し、所定の時間帯を通して得られた、平方した第１の誤差関数を合計し、所望の重み付け係数（21）を用いることによって得られる手段（24）と、
第２の誤差関数を最小化するもので、１つ以上のパラメータ、すなわち、ドア質量、前記ドアに対して加わる摩擦力、および前記ドアの傾斜角により生じる力を算出する第１の最適化手段（25）と、
算出した前記パラメータを前記動的モデル（22）へ送って次の計算サイクルにおける使用に供する第１の帰還手段とをさらに含むことを特徴とするシステム。
【請求項１３】
請求項８ないし１２のいずれかに記載のシステムにおいて、該システムは、
前記ドアの加速度の測定、前記ドアを駆動するモータの電流測定、前記モータのトルク係数の決定、前記モータの摩擦偶力の決定、閉扉用バネの力率の決定、および閉扉用重りの質量の決定を含む操作を介して前記動的モデル（32）の１つ以上のパラメータを決定する手段と、
前記動的モデル（32）における前記ドアの加速度をモデル化するもので、該加速度が１つ以上のパラメータの関数として定義され、これらのパラメータが前記ドアの質量、前記ドアに対して加わる摩擦力、および前記ドアの傾斜角により生じる力である手段と、
第３の誤差関数を計算するもので、該関数が、測定した瞬間ドア加速度と前記モデルにおいてモデル化した瞬間ドア加速度との間の差分として得られる手段（33）と、
第４の誤差関数を計算するもので、該第４の誤差関数が、第３の誤差（33）関数を平方し、所定の時間帯を通して得られた、平方した第３の誤差関数を合計し、所望の重み付け係数（31）を用いることによって得られる手段（34）と、
第４の誤差関数を最小化するもので、１つ以上のパラメータ、すなわち、ドア質量、前記ドアに対して加わる摩擦力、および前記ドアの傾斜角により生じる力を算出する第２の最適化手段（35）と、
算出した前記パラメータを前記動的モデル（32）へ送って次の計算サイクルにおける使用に供する第２の帰還手段とをさらに含むことを特徴とするシステム。
【請求項１４】
請求項８ないし１３のいずれかに記載のシステムにおいて、該システムは、
遺伝子アルゴリズムを用いてドア閉鎖装置の故障を検出する第３の最適化手段（45）と、
前記遺伝子アルゴリズムにおける１つ以上のパラメータを染色体の遺伝子として用いるもので、これらのパラメータが前記閉鎖装置の作動、前記ドアに対して加わる摩擦力、および前記ドアの傾斜角により生じる力である当該第３の最適化手段（45）と、
平方誤差関数（44）を前記遺伝子アルゴリズムの品質値として用いる当該第３の最適化手段（45）と、
前記遺伝子アルゴリズムの表現型を決定する際に前記ドアの動的モデル（42）を用いる当該第３の最適化手段（45）とをさらに含むことを特徴とするシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エレベータシステムにおける、または当該構成要素を有する他のシステムにおけるコンピュータ制御式ドアの故障管理に関するものである。
【発明の背景】
【０００２】
通常の運転状態における機械システムは、動きに抵抗する摩擦のため、一定量の摩擦力を有している。このシステムにおける摩擦力の大きさが測定によって、もしくは数学的に決めることができる場合、この情報をそのシステムの運転状態の指標として利用することができる。
【０００３】
エレベータシステムは、無数の構成要素を含み、これらは擦り剥きおよび摩耗を受ける。エレベータかごの動きにより、たとえばエレベータのロープおよびエレベータかごのガイドレールを含む構成要素の摩耗が生じる。これらの構成要素の一つはエレベータドアであるが、これは水平のレール上を自動的に移動する。これは、さまざまな方向から加えられる力によって影響を受け、その上下の縁端部の両方が、ドアの移動をその軌道上に維持するレールに接触している。また、その自動ドアの動きに対抗する摩擦力もある。ドアの作動は、十分な量の塵がエレベータかごの敷居のドアレール上に堆積したとき、妨害されることがある。このような物理的妨害によって、ドアの動きに対抗する力が増大し、最終的にはドア制御システムがもはやドアを開閉することができない大きさになり得る。
【０００４】
摩擦力の大きさを直接測定することはできない。ドアに別個の「摩擦計」を取り付けることは不可能である。ドアの動きに抵抗する摩擦の大きさは、間接的に測定する必要がある。検討するべきシステムのモデル、この場合はエレベータドアを作って、ドアに対して加わる力を調べることは可能である。そのモデルに表れる力の一つは、その動きに対抗する摩擦力である。ドアを開閉する力の大きさが分かり、そのドアの加速度もしくは速度が測定されている場合、そのモデルを用いて所望のパラメータを計算することができる。このようにして、摩擦力などの未知のパラメータを解明することができる。したがって、当面の問題は、パラメータの最適化と推定の問題である。
【０００５】
たとえば、エレベータシステムにおいて、ドアの組み立ては、かごと共に移動するかごドアと、さまざまな階の乗り場ドアとから成る。近年の自動エレベータドアは、直流モータによって開閉される。この直流モータによって生じるトルクは、そのモータの電流に正比例する。モータのエネルギーは、たとえば歯付きベルトを介して、ドアへと伝達され、ドアがローラ上を移動する。安全のために、乗り場ドアだけは、モータではなく、閉鎖装置によって閉鎖される。この閉鎖装置の閉鎖する力は、閉鎖用重りまたはつる巻きバネによって生じさせることができる。モータの電流およびそれに対応するトルクは、ドア制御カードから、または直接モータ電流導体から測定される。また、モータのいわゆるタコパルス信号を監視することもできる。このタコ信号は方形波であり、その周波数はモータの速度、したがってドアの速度に依存する。
【０００６】
従来技術の方式に伴う問題は、エレベータドアに作用する摩擦力を直接測定することができないことである。これによって、摩擦力の大きさを推定する間接的な方法の使用が必要となる。摩擦力の大きさは、ドアの故障時期の推定に、またはドアの作動状態が所定の基準に合致したレベルに落ち込む将来の時期の予測に必要である。
【発明の目的】
【０００７】
本発明は、エレベータシステム、または他のシステムにおいて使用される電気式自動ドアの作動状態を、ドアの動きに対抗する摩擦力の大きさを連続的に監視することによって検出することを目的とする。
【発明の簡単な説明】
【０００８】
本発明の方法およびシステムは、請求項１および８の特徴部分に示されるものを特徴とする。本発明の他の実施例は、他の請求項に示されるものを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の実施例は、本願の明細書部分に示される。本願に示される本発明の内容は、特許請求の範囲において定義する以外の方法で定義することもできる。本発明の内容は、いくつかの別個の発明から構成することができ、とくに本発明を明示のもしくは言外の下位機能に照らして、または達成される利点もしくは一連の利点に関して考慮する場合がある。このような場合、上記の請求の範囲に含まれる特性を別個の発明の概念の観点から不要にすることができる。本発明の基本的な概念の構成内において、本発明のさまざまな実施例の構成要件を、他の実施例に関連付けて適用することができる。
【００１０】
本発明の方法は、エレベータの自動ドア、またはより一般的には建物内の自動ドアの状態に関するリアルタイムの調査に用いることができる。より詳細には、自動ドアは、水平に摺動するドアで、モータにより制御され、その閉鎖運動は閉鎖装置によって支援され得るものである。ドアはさまざまな力によって作用され、そのうち、われわれは現在、ドアに対して加わる摩擦力の大きさに特に関心を持っている。摩擦力からは、重大な保守が必要なことを推測することができ、さほど深刻でない場合、摩擦力に関する情報を最善に用いて、障害がドアの作動に表れだす可能性のある将来の時期を予測することができる。ドアの閉鎖装置の作動状態は、直ちに決定され得る。
【００１１】
本発明の方法の実施例では、自動ドアの速度が測定される。これは、ドアモータから得られるいわゆるタコ信号を用いて達成することができる。このタコ信号は方形波であり、パルス間の間隔はモータの速度に依存し、したがって、ドアの速度による。ドア速度はタコ信号から算出することができる。本方法に必須の部分はドアの動的なモデルである。このモデルにおけるパラメータの一部は、各純粋ドアシーケンスの後に更新される。純粋ドアシーケンスとは、閉扉運動中に再開扉が発生しないドアの開閉作動のことを言う。このモデルは、ドアおよび閉鎖装置、ならびにこれらの部品に対して加えられる、摩擦力を含む力からなる。このモデルを一助として用いて、ドアの加速度を推定し、これからドアの速度を時間の関数として推定する。測定瞬間速度と推定瞬間速度とを互いに比較して、誤差項を得る。各瞬間における誤差項は、３つの変数（ドアの質量、ドアに加わる摩擦力、およびドアの傾斜により生じる力）の関数である。次に、誤差項の平方和を算出し、ここでは誤差項の各平方を所望の重み付け係数で重み付けする。結果として得られたいわゆる平方誤差項に対して、最低値を見つけられ、この状況においては、探索される３つのモデルパラメータが、現実を維持するのに最善になる。このようにして得られた摩擦力の大きさから、ドアの作動状態の現状を推測することができる。
【００１２】
本発明の方法の他の実施例では、ドアの加速度が、ドア上に配置されている加速度センサを用いて測定される。本方法は、このような場合に動的モデルにおいて推定した量が加速度である以外は上述のように働く。誤差項の計算において、このモデルから推定された瞬間加速度は、測定瞬間加速度から差し引かれる。本実施例においてもまた、誤差項は上述の３変数の関数であり、これらのパラメータを決定するさらなる処理は、上述の実施例と同様に進行する。
【００１３】
ドアの動的モデルに必要な入力パラメータは、ドア速度、ドアを駆動するモータの電流、モータのトルク係数、モータの摩擦、およびドア閉鎖用重りの質量または閉鎖用バネの力係数である。
【００１４】
この計算は、変数の中でドアの質量を定数として定義することによって簡略化することができる。この場合、ドアの質量は、そのシステムの起動または委任に関連して、所望の回数のドア操作から平均値を取って決定される。調査すべきこの「学習期間」の長さは、たとえば約20回のドア操作でよい。質量がこの学習期間の結果の平均値として決定されると、このとき、そのドアの質量が定数として設定される。この後、２つの変数（ドアの摩擦力およびドアの傾斜により生じる力）だけの関数が最適化論理で処理されるので、この処理は上記よりも小さい計算容量および時間しか必要としない。このドアの質量が定数として定義することができるのは、普通の作動状態においては大きく変化しないと仮定できるからである。
【００１５】
ドア閉鎖装置の故障の瞬時検出には、遺伝的アルゴリズム(GA)を用いることができる。このGAを介して、正しいドアシステムのモデル（閉鎖装置付きまたは無し）と、ドアの摩擦および傾斜に関連する未知の力とを同時に決めることができる。ドアの動的モデルのパラメータはコード化されて遺伝的アルゴリズムの染色体になる。この関係では、閉鎖装置の作動と、ドアに加わる摩擦力と、ドアの傾斜各によって生じる力とに関連する未知のパラメータが遺伝子になる。すなわち、これらが一緒になって１つの染色体を構成する。この染色体の品質関数は、平方誤差関数で、染色体によって表された方式または表現型を実行する指標とみなすことができる。さまざまな遺伝子数値もしくは対立遺伝子によって、対応するさまざまな表現型が得られ、そのうちから最小値を提供する表現型を、GAオプティマイザが検索の結果として最終的に選択する。この表現型に対応する遺伝子数値が調査時のドアシステムの状態を示す。
【００１６】
本発明による方法の利点の１つは、ドアの作動に関連する情報が保存できることである。このようにして、ドアの作動履歴を網羅するデータベースが作られ、これに基づいて例えば次の保守に適した日付を立案することができる。この作動履歴から、ドアの作動の現況を直接推測することができ、将来のある時点における故障の可能性および保守の必要性さえも予測することができる。
【００１７】
ドアに作用する摩擦力を決定するために、自動ドアの動的モデルが作られ、ここでドアに対して加わる力が観察される。その動的モデルを図１に示す。ここで用いられる基本法則はニュートンの第２法則で、これによると、物体に対して加わる力は、その物体の質量および加速度の積として得られる。摩擦に関連する他の基本法則は、物体の運動に対抗する摩擦力の大きさを、その物体を被調査表面に対して押し付ける摩擦係数および力（平坦面を摺動する物体に関する重力）の積として表している。明確にするため、この動的モデルでは、すべての移動質量が個々の質量点mdoor10に集中すると仮定される。同様に、モータの摩擦以外のこのシステム内にあるすべての摩擦力は、まとめられて１つの集中した摩擦力項Fμdoorにすることができる。このドアシステムの動的作用のモデルは、これに作用する５つのさまざまな力、すなわちモータの力と、閉扉用重りまたはバネによって生じる力と、ドアの傾斜角によって生じる力と、モータの内部摩擦力と、ドア自体により生じる摩擦力とによって作り出すことができる。このシステムの全質量は、ドア10の集中質量、およびあり得る閉扉用重り11の質量から成る。このドア機械に含まれるすべての移動質量はドア質量11に集中される。図１は、このシステム内の質量点および力ばかりでなく、速度および加速度の正方向も示す。
【００１８】
この動的モデルおよびニュートンの第２法則から、ドア10の瞬間加速度▲a▼door(t)の式が得られる。
【００１９】
【数１】
2007518651.tif 000003
ここで、閉鎖装置が重りである場合、Fmotor=Bl・Imotor(t)およびFcd(xd(t))=mcd・gとなり、閉鎖装置がバネである場合、Fcd(xd(t))=kcd・(xd0+xd(t)となる。Blはモータのトルク係数であり、Imotorはモータ電流であり、Fmotorはモータにより生じる力であり、Ftiltはドアの傾斜により生じる力の水平分力であり、Fcdは閉鎖装置により生じる力であり、FμMotorはモータの内部摩擦力であり、FμDoorはドアに作用して、すべての下位部品により生じる集中摩擦力であり、mdoorはすべてのドア質量を構成する共通の集中質量であり、mcdは釣合い重りの質量である。閉鎖装置がバネである場合、mcd=0である。閉鎖用重りは閉鎖装置として最も一般的に用いられているので、以下では、開閉用重りのみを論じる。しかし、これは本発明の装置を閉鎖用重りだけに限定するのではなく、閉鎖装置は、その閉鎖する力をバネまたは他の構造物から得る機械でもよい。
【００２０】
本発明の装置によって、ドアに関する測定量のサンプルを取り、摩擦力を決定する場合、これは連続時間界から離散的表現への移行を意味する。このような場合、式(1)は次の形式に変わる。
【００２１】
【数２】
2007518651.tif 000004
ここでは、瞬間tは、運転回数kでこの瞬間に取られたサンプルに取って代わる。
【００２２】
ドアの動的モデルのパラメータのうち、閉鎖用重りの質量、モータのトルク係数、およびモータの内部摩擦偶力は、事前には分かっていない。閉鎖用重りの質量は重み付けすることによって容易に決定することができる。モータのトルク係数、およびモータの内部摩擦偶力は、動力計によって決定することができる。動力計を用いて、モータトルクは、モータ電流の関数として計測され得る。さまざまな電流値で得られた結果が概略的な直線Tを形成し、その数式は以下である。
【００２３】
【数３】
2007518651.tif 000005
ここで、Tはモータのトルクである。直線回帰によって、未知の量BlおよびTμMotorは、回帰線の傾斜およびそのY軸と交差する点として決定され得る。
【００２４】
このモータトルクからは、ドアに作用する力を、ドアシステムの電力伝達機械を考慮に入れることにより得ることができる。実施例では、モータシャフトが半径rのベルトプーリを運搬し、このプーリの周囲を走る歯付きベルトがドア板を動かす。このような場合、これらのドア板を動かす力は、Fmotor = T/rとして容易に得られる。
【００２５】
他方、そのモデルからは、分かっていないパラメータを決定することができ、これらはここではドアの質量と、傾斜により生じる摩擦力と、ドアに作用する摩擦力である。これらのうち、最後に記述したパラメータが本発明の好ましい実施例における重要な目的である。
【００２６】
未知のパラメータを決定する本発明による方法を図２に示す。エレベータドア20の運動は、制御論理26によって制御され、ここからドアを開閉する指令が受信される。ドアはドア制御カードへ接続されている直流モータによって駆動される。このカードからは、モータの電流およびいわゆるタコ信号を直接測定することができる。このタコ信号は、タコジェネレータから得られ、それはモータの機械的な回転速度を検出する。本実施例において、タコ信号は、一般的には方形波の形状を有する信号である。この方形波の間隔を空ける周波数およびパルスは、ドアモータの速度およびドアの速度に正比例している。２つの連続するパルスの間では、ドアは常に同じ下位距離dxの間を移動する。
【００２７】
制御カードから受信した信号と、制御論理により与えられた指令とが機能ブロック21へ送られ、これが情報の収集と前処理を行う。このブロックでは、ドア運動データがフィルタされて、障害物、一般的にはドアの通路内の乗客のためにドアが閉扉運動の途中で再開扉する必要のある間に、開扉操作のものが取り除かれる。２つのタコ信号間の期間dtの間に、ドアは所定の下位距離dxを移動する。ブロック21では、ここで時間の各瞬間kにおけるドアの速度vdを計算することができる。
【００２８】
【数４】
2007518651.tif 000006
また、前処理ブロックは、誤差項の後の計算用の重み付け係数も計算する。重み付け係数を用いて、所望の誤差項を他以上に重み付けすることができる。この前処理ブロック21において、ドアの開閉作動に関するすべての情報が次の処理用にまとめられる。
【００２９】
本方法における次の段階はドアの動的モデル22の処理である。このモデルは、上述し、かつ図１に示したものである。上述したように、このモデルへ供給された入力パラメータは、モータトルク係数、モータの摩擦偶力、ドア閉鎖用重りの質量、モータの電流、時間帯dt、およびドアの速度vdである。このモデルにおいて、ドアの加速度は４つの変数の関数として次のようにして推定される。
【００３０】
【数５】
2007518651.tif 000007
ここで、ΣFk(●)は瞬間kにおけるドアに作用する力の和である。ドアの推定加速度からは、ドアの速度を次のように推定することができる。
【００３１】
【数６】
2007518651.tif 000008
ここで、ｖd,0は瞬間t=0におけるドアの速度である。
【００３２】
次の段階において、ドアの推定速度と前処理ブロックで計算されたドア速度とが差動ブロック23へ送られる。推定瞬間速度は測定瞬間速度から差し引かれて、結果として誤差項ekを生成する。誤差項ekは３つの変数ｍd、FμおよびFtiltの関数である。重み付け係数wiを適用することによって、いわゆる平方誤差項Eが、ここでブロック24において計算され得る。
【００３３】
【数７】
2007518651.tif 000009
本発明による方法のブロック図における次の段階において、平方誤差項Eがオプティマイザ25へ送られる。このオプティマイザの機能は３つの変数の関数(7)を最小にすることである。最小値が見つかる場合は、これに対応する可変パラメータが、ドアの質量と、ドアの運動に対抗する摩擦力と、ドアの傾斜により生じる力とに関して推定されている。
【００３４】
図２ないし４に示す実施例および図１のモデルにおいて、所定の仮定のもとでモデルおよび計算の簡略化を所望する場合、このモデルにおける力のパラメータの１つ以上を定数として定義することができる。
【００３５】
図３は、自動ドアの故障を検出する本発明の方法の他の実施例を示す。この実施例における操作は、図２に示した方法に非常に近似している。エレベータシステムの制御論理36はドアに対して開閉指令を発する。利用可能なモータのタコ信号がないエレベータの場合、エレベータドアの運動を他の方法によって観察する必要がある。１つの方法は、ドア板30上に加速度センサを取り付けてドアの加速度を監視することである。測定された加速度adは、情報の収集および前処理をするブロック31へ送られる。上述のブロック21におけるように、ドア運動データがフィルタされ、ドアがドアの通路内の障害物のために閉扉運動の途中で再開扉する必要がある間、そこからドア開扉作動のものが取り除かれる。この後、ドアの速度vdがブロック31において次の基本式から計算される。
【００３６】
【数８】
2007518651.tif 000010
ここで、vd,0は瞬間t=0におけるドアの初速である。他の点において、前処理ブロック31は図２における前処理ブロック21と同様に働く。ブロック31とドアの動的モデル32との間の信号は、図２の方法におけるものと一致しているが、誤差項Eが、速度ではなく加速度値から算出される点で違いを有する。
【００３７】
モデル32において、推定ドア加速度は数式(5)から算出される。この情報は差動ブロック33へと直接送られ、ここで、この場合センサから得られる測定加速度と、モデルから得られる推定加速度とが互いに減算される。これによって誤差項eが生成され、それは図２の実施例におけるものと同じ型の３つの変数の関数である。この誤差は、ブロック34における所望の重み付けと上述のように一致する。したがって、オプティマイザ35はオプティマイザ25と同じように働く。その結果、同じ３つの未知のパラメータが上述のように得られる。
【００３８】
そのモデルの実施例では、モデルの３つの未知のパラメータはシステムの起動に関連して一度決定される。これらのパラメータの精度を確保するためには、複数回のドア作動が各階に必要とされる。ドア作動の回数に関する適切な推定量は少なくとも10回である。システムが続いて作動状態にある場合、そのシステムの以前に定義されたモデルが用いられ、これによって現行のモデルをドアの運動について最近収集した新しい情報と比較することができる。この比較後では、たとえば、摩擦力Fμが著しく変化したか否かの結論を出すことができる。ドアおよびドアレール間で明らかに増大した摩擦は、誤差項ekから、すなわちモデルの残差から迅速に検出される。
【００３９】
モデルの残差は、たとえば統計的に分析することができる。たとえば、平均値と、分散と、分布の歪みと、ピーク数とを査定することができる。また、誤差項は周波数帯域に関して分析することもできる。これらの分析方法によって、さまざまな故障状況を表す特徴を決定することができる。たとえば、ドアの運動に対抗する摩擦の増大は、残差の平均値のゼロからの偏差として現れる。統計的数量または周波数帯域信号からの故障の種類の分析に対しては、スペクトル成分の振幅および周波数を調査することによって、故障の種類を互いから、かつ無故障作動状態から明確に区別できることが当然に要求される。これは困難なことであり得る。
【００４０】
モデルの他の実施例において、ドアの作動状態の分析を、ドアが開扉もしくは閉扉されるごとに行うことができることが望ましい。この場合における方法は連続検出の１つである。収集された情報の処理および分析は、２回のドア作動間の時間帯内で行う必要がある。エレベータの場合において、この処理期間は最大で15秒程度にすべきであり、これは２つの連続する階間の走行サイクルでエレベータによって必要な時間である。もちろん、すべてのドア作動を分析に含めることが必ずしも必要ではない。したがって、１回のドア作動の分析が上述のように約15秒以上を費やしても問題はない。この場合、故障を診断する効率は当然に損なわれる。たとえすべてのドア作動が分析に含まれない場合であっても、全階に特有のドア作動回数を計数することはやはり重要である。これは、故障の場合にドアの平均使用寿命が決定されるべきときの情報のうちの重要項目である。
【００４１】
オプティマイザによって行われる分析は、ドア質量が一定量であると仮定することによって簡略化することができる。いずれにしても、ドア質量はシステムの起動に関連して決定する必要がある。実際において、モデルは所定のドア質量値を与えられ、これはたとえば各階における最初のドア作動20から得られる質量値の平均値として決定される。この「学習期間」後において、オプティマイザの機能は、２つの未知のパラメータ、ドアの運動に対抗する摩擦力、およびドアの傾斜により生じる力に対する数値を見つけることである。計算作業量はここで減少され、パラメータの探索が容易になる。学習期間後、本発明のこの実施例における方法は、図３に示す方法と同様に働くが、ここでmdが固定された定数パラメータであることと、ekおよびEの両方が２つのパラメータの関数であることとで違いを有する。
【００４２】
代表的なドア故障の状況には、たとえばドアを案内するローラの軸受けに発生してローラ上におけるドアの円滑な摺動を妨げる故障がある。このような状況において、ドア機械の摩擦力Fμは、その故障の性質にもよるが、時間と共に急激にまたは緩やかに増大する。１つの可能性としては、この情報から保守の必要性および時期を決定することがある。
【００４３】
他の可能性のある故障の種類には、ドア閉鎖装置の故障がある。このような故障は、たとえば閉扉用重りが保守に関連して外され、これをサービスマンが再び取り付けるのを忘れている場合に発生することがある。閉扉用重りのワイヤケーブルが破断したことによる故障もある。このような故障は、ドアの傾斜により生じる力Ftiltに突然かつ大きな増大があると現れる。このようなドアの大きな傾斜は、実際の傾斜によるのではなく、閉じる力の消失によると考えられる。この点について、閉鎖装置の作動状態を適切な方法によって推測する工程を自動化する必要性が生じる。この目的のために、遺伝子アルゴリズムを利用することができる。これらのアルゴリズムを用いて、正しいドアモデル（閉鎖装置を含むまたは含まないもの）ばかりでなく、未知の力FμDoorおよびFtiltを決定することができる。摩擦および傾斜の力を探索しながら、遺伝子オプティマイザは最小傾斜力を生じるシステムモデルを同時に見つける。
【００４４】
遺伝子アルゴリズムは、プロセッサの計算論理を用いることによって人工進化を創造する原理に基づいている。当面の問題は、「母集団」の特性を変化させることによって、できる限り有利に最終結果（表現型）を得るにはどうするかにある。この変化の工程において、用いられる遺伝子操作は、「選択」と、「交叉」と、「突然異変」である。母集団のうちの有力なメンバーが「成功」し、これらの特性が次世代へ伝えられる。本発明の方法の実施例において、母集団はモデルパラメータベクトルの数である。これに関しては、１つのパラメータベクトルは１つの染色体に相当する。各染色体は複数の遺伝子を有している。これに関して各遺伝子は、推定されるべきモデルのパラメータ、すなわちここでは閉鎖装置の作動と、ドアの摩擦力と、ドアの傾斜の力のうちの１つに相当する。これらの３つの遺伝子をまとめて表現型と称することができる。遺伝子アルゴリズムの操作は、先ず任意に選択された遺伝子値により母集団が作り出されるようなものである。この母集団内の各染色体に対して、「効率性」または品質値が算出され、この実施例においては、これはドアの動的モデルから計算された上述の平方誤差項である。遺伝子アルゴリズムにおいて、この探索は世代ごとに進行する。各世代からは、最も効率性のある染色体、すなわち最低の平方誤差項値を与えるものが選択され、次世代に含まれる。この選択後の最良の選択肢からは、次世代が交叉および突然異変を介して作られる。この遺伝子操作の結果、新種の母集団が得られ、ここで染色体の表現型は、遺伝子のすべてまたはいくつかだけの初期の母集団とは異なる。新世代に対しては、効率、すなわち平行誤差項が計算され、その結果、最高の効率を有する染色体が再び得られる。この後、複数の平方誤差項の数列が点検されて、これが収束しているか、および十分な数の世代が処理されて収束を保証するかが見出される。最終的な結果として、最後の世代における最良の個体の遺伝子は、未知の力の大きさと、閉鎖装置の作動状態とを明らかにする。
【００４５】
上述の遺伝子アルゴリズムの操作は、図２および図３の両方と組み合わせることができる。図４は、遺伝子アルゴリズムを図２と組み合わせた場合の実施例として作動原理を示す。自動ドア40において、ドアモータの電流とモータのタコパルス信号とが測定される。前処理ブロック41において、ドア速度が計算され、その結果が差動ブロック43とドアのモデル42とへ送られる。本実施例においては、ドア質量が一定であると仮定している。本モデルにおいて、ドア速度が推定され、同様にして差動ブロック43へ送られる。平方誤差項計算器44といわゆるGAオプティマイザ45とがループを形成するが、この操作は遺伝子アルゴリズムの説明に関連して上述した。遺伝子に関する情報がGAオプティマイザ45から誤差計算機44へ伝送され、同様にして、効率値、すなわち平方誤差項Eが誤差計算機44からGAオプティマイザ45へ送られる。探索の最終結果として、オプティマイザがパラメータCD、Fdoor、およびFtiltを与える。CDは、閉鎖装置の作動状態を意味し、たとえば数値１は閉鎖装置の無誤差作動を表し、ゼロは閉鎖装置の故障を表すことができる。これら３つのパラメータはモデルへ返し戻されるので、モデルは閉鎖装置の動作を直ちに考慮する。したがって、力のパラメータの他に、システムを最もよく説明しているモデルが直ちに見つかる。ドアの開閉指令はドア制御システム45から来る。ドアの動的モデルは、ここでは以下である。
【００４６】
【数９】
2007518651.tif 000011
ここで、閉鎖装置が作動中の場合項CDは１であり、閉鎖装置が作動していない場合CDはゼロである。遺伝子アルゴリズムは最小傾斜角度を生成するシステムモデルを見つけることができるべきであるため、傾斜力Ftiltも誤差関数に含まれる。
【００４７】
【数１０】
2007518651.tif 000012
ここで、Kはスケーリング係数であり、Gは遺伝子アルゴリズムにおける世代の連番であり、G1は世代Gの限界値であり、その後には傾斜力がもはや誤差関数(10)には含まれない。この構造の結果、初期探索段階において、G<G1の場合、その探索はシステムの正しいモデルを見つけて、他方、最終段階においてはパラメータFmおよびFtiltはさらに正確な数値を与えられる。
【００４８】
実際において、遺伝子アルゴリズムが用いられる場合、ドアの質量を十分に正確に決定することができる時間帯が、システムの起動に関連して必要になる。学習期間中に、閉鎖装置が作動していると仮定して、最初のドア操作後にmd、FμDoorおよびFtiltの数値が決定される。この計算は十分な回数のドア操作後に、算出されたドア質量値が十分に収束することがわかるまで、繰り返される。この学習期間後で、システムは実働状態監視モードで作動されて、ここでドアの質量が一定であると仮定されるが、パラメータCDはない。この作動状態は図４の説明に関連して上述した。
【００４９】
実施例として、閉鎖装置がシステムから除外されている場合（CD=0）、摩擦力Fμを検討してもよい。摩擦力は一般的にはやや低いレベルまで減少される。これは釣合い重りの運動とその釣合い重りをドアへ連結しているケーブルの運動との両方が摩擦によって抵抗を受けるためである。したがって、システム含まれる釣合い重りがない場合、ドアに作用する全摩擦力は減少される。
【００５０】
ドアに作用する摩擦力の長期測定では、摩擦力の変化率を監視することができる。通常の作動中の摩耗により生じる摩擦力の変化率が分かっている場合、異常に大きな摩耗が観察の時に行われているか否かを、または突然の故障を疑う他の理由があるか否かを見出すことができる。長期間中に観察された摩擦力の動きからは、故障の危険が所定の危険の限界を超える時点を推定することができる。
【００５１】
摩擦力が所定の瞬間において段階的に増大する場合、システムの機能性に関する重大な故障を疑う理由が存在する。さらに、ドアの運動中に余分なノイズが聞こえると、このとき故障状況が目前であることを殆ど確信してみなすことができる。また、結論はその手法から引き出すことができ、ここでは、摩擦力の大きさがこのような段階的な飛躍の後で反応を示す。この力は、一定に保つことができ、または着実に大きくもしくは小さくすることができる。
【００５２】
新規の自動ドアを使用する場合、その作動はいわゆる慣らし期間で始まり、その間は、オプティマイザから受けたパラメータを時間の関数として幾分変えることができる。慣らし期間の後、実際の安定した作動期間が続き、その間、実際のシステム（ドア）のパラメータは、長期間一定に保たれる。また、他方では、安定作動期間中に、パラメータの数値は、慣らし期間中のパラメータの数値よりも一般的に良くすることができる3002安定作動期間の後、可動部品の緩みと、伸びやすい部品の伸びとが、多少発生し始める。たとえば、レール上でドアの動きを案内するローラがクリープし、あるいはローラのうちの一部がもはやドアと接触しなくなるまで摩耗を受けることがある。
【００５３】
摩擦の増大は多くのさまざまな原因から生じることがある。塵がドアレール上に堆積し、ドアのレール上の円滑な動きの障害を形成する。他方、摩擦に潤滑を必要とする場所では、過剰な潤滑油が用いられることがあり、それによってドアが所望のように動かなくなる。塵はとくに敷居に容易に堆積し、それはエレベータの乗客がエレベータのかごへ入るときにその上をしばしば踏むからである。モータの故障は、本発明の方法によって得られるパラメータから当然に明らかになる。また、釣合い重りとドアとの間のケーブルの摩損は、パラメータFμDoorの増加値として表れる。パルス状の摩擦の増大は、たとえば物体がかご内へ装荷されているときに生じる激しい衝突などの、ドアに対して加わる外部からの機械的刺激のためであることがある。また、ドアサスペンションにおける故障も摩擦力の突然の増大に起因し得る。さらに、これは、閉扉用重りのケーブルにおけるワイヤの破断の結果としても生じることがある。摩擦力の変化に加えて、余分なノイズがシステムから聞こえる場合、保守作業員を現場へ直ちに呼ぶべきである。摩擦力の大きさがパルス状の摩擦力の増加後に一定のままであると、このとき、その状況をエレベータシステムの次に計画された保守の巡回に関連して考慮すべきであるが、この状況においては即時の行動は必ずしも必要ではない。自動ドアに含まれる構成部品の摩耗は、性能の緩やかな低下の原因であり、これはドアの完全な作動に不可欠または些細なことであるかもしれない。
【００５４】
摩擦力の分散（標準偏差の平方）の増大が検出されると、このとき、ドア機械の摩耗が進行したことを結論づけることができる。その構成部品の遊びは増大し、可動部品の軌道は許容誤差の小さい新規のドアシステムとは徐々に大きく異なり始める。摩擦力の平均値は、たとえ分散が増大しても安定をうまく保つことができる。また、その状況は、運動により生じるノイズのレベルの上昇も含むことがある。分散は、摩耗度の指標とみなすことができる。
【００５５】
状態の監視に関連して得られるドアシステムのパラメータに対しては、季節が影響を及ぼすことがある。また、ドアが異常な熱さ、寒さまたは湿度にさらされた場合、状態におけるこれらの変化は、ドアに作用する摩擦に影響を及ぼすかもしれない。さらに、激しい交通の増加の結果として、モータが余分な熱を発生することがあり、これはその電力を減少させる原因になる。この場合、システムはその状況を摩擦の増大として解釈するが、実際の原因はモータの電力の減少である。同様に、朝の最初のドア作動は、通常よりも大きな摩擦値を生み出すことがある。なぜならば、システムは、夜間の運転休止後にいわば「コールドスタート」を経験するからである。さまざまな階のドアに作用する可変的環境の影響の例には、さまざまな階の高さにおける気圧の差がある。換気システムは、ドアに対してさまざまな大きさの空気流を生み出すことができ、これは当該ドアが配置されている階床に依存する。
【００５６】
故障のドアを検出する基本的な方法は、さまざまな階のドアについてパラメータFtiltとFμDoorとを比較することである。階のうちの一つのFtiltが一般のラインとは大きく異なっている場合、当該階の乗場ドアの取り付け角度が他のドアとは異なっていることを推側することができる。他方、他の階から大きく逸脱しているFμDoor値は、その乗場ドアの調節用ローラが他のドアとは異なって取り付けられていることを示す。
【００５７】
本発明の利点の一つは、ドア作動に関する情報を記憶することができることである。このようにして、ドアの作動履歴を網羅するデータベースが作られ、これに基づいて、たとえば次の保守についての適切なデータを立案することができる。この作動履歴から、ドア作動の現状を直接推測することができ、将来の時点の故障の見込みおよび保守の必要性を予測することさえもできる。さらに、このデータベースから、慣らし期間の持続をどれほどにするか、およびドアの安定作動期間をどのくらいの長さにするかを推測することができる。また、保守作業の効果をこのデータベースから見出すこともできる。
【００５８】
当業者には明らかなように、本発明は、上述した実施例には限定されず、ここで本発明が例として説明されているが、本発明のさまざまな実施例は、特許請求の範囲で定義する発明思想の範囲内で可能なものである。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】図１は、本発明による自動ドアの動的モデルを示す。
【図２】図２は、モデルの未知のパラメータを決める本発明による方法を示す。
【図３】図３は、モデルの未知のパラメータを決める本発明による他の方法を示す。
【図４】図４は、モデルの未知のパラメータを決める本発明による第３の方法を示す。
【図１】
2007518651.tif 000013
【図２】
2007518651.tif 000014
【図３】
2007518651.tif 000015
【図４】
2007518651.tif 000016
【国際調査報告】
2007518651.tif 000017
2007518651.tif 000018