(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
建物に配置されたエレベータシステムのドアシステムの動作を制御する方法であって、
前記ドアシステムの次数低減モデルのパラメータのうちの１つまたはそれらの組み合わせを用いて、前記ドアシステムの前記動作を制御することであって、前記動作は、前記ドアシステムの少なくとも１つのドアを移動させることを含むことと、
前記ドアシステムの前記動作を表す信号を測定することと、
前記ドアシステムの前記次数低減モデルの周波数応答に存在しない前記測定された信号の少なくとも１つのダイナミクスを除去することによって前記測定された信号をフィルタリングすることと、
前記ドアシステムの前記次数低減モデルのパラメータを更新し、前記フィルタリングされた信号と、前記ドアシステムの前記更新された次数低減モデルを用いて推定された前記動作の推定された信号との間の誤差を低減することであって、前記次数低減モデルの前記パラメータは、質量パラメータおよび摩擦パラメータを含むことと、
を備え、
前記方法のステップは、プロセッサによって実行される
方法。
【請求項２】
前記次数低減モデルの前記周波数応答は、前記ドアシステムのより高次のモデルの支配的な周波数応答を近似し、
前記支配的な周波数応答は、推定される前記ドアシステムの物理パラメータについての情報を含む
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記次数低減モデルは、２次モデルであり、
前記より高次のモデルは、少なくとも８次モデルであり、
モデルの次数は、１階微分方程式（ＤＥ）の数である
請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記より高次のモデルは、モータと、プーリと、エレベータかごへの入口を保護するキャビンドアと、エレベータシャフトへの入口を保護する乗り場ドアとを含む前記ドアシステムを表し、
前記モータは、前記プーリを駆動して、ベルトを用いて前記キャビンドアを移動させ、  前記キャビンドアは、前記エレベータかごが前記建物の階に停止しているときに前記乗り場ドアに機械的に接続されて前記乗り場ドアを移動させ、
前記方法は、
前記プーリのダイナミクスを無視するとともに前記ベルトを剛体として扱うことによって前記より高次のモデルを単純化し、前記次数低減モデルを生成することをさらに備えた
請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記信号は、前記ドアを移動させるモータのトルクおよび前記ドアの前記移動の加速度のうちの一方またはそれらの組み合わせを含む
請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記更新することは、
前記次数低減モデルと前記フィルタリングされた信号の値とを結び付ける最小二乗問題を解くことによって前記質量パラメータを求めることを含む
請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記解くことは、以下の式に従っている
【数１】
0006521901.tif 000039
ただし、θは、決定変数であり、ｕ（ｔ）、Ψ（ｔ）は、測定された信号から推測される信号である
請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記解くことは、以下の式に従っている
【数２】
0006521901.tif 000040
ただし、θ、δｕ（ｔ）、δΨ（ｔ）は、決定変数であり、｜［δｕ（ｔ），δΨ（ｔ）］｜ｐは、ベクトル［δｕ（ｔ），δΨ（ｔ）］のｐノルムであり、ｕ（ｔ）、Ψ（ｔ）は、測定された信号から推測される信号である
請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記フィルタリングすることは、
次数低減フィルタによって前記測定された信号をフィルタリングし、前記ドアのフィルタリングされた位置および前記ドアを移動させるモータのフィルタリングされたトルクを生成することと、
高帯域幅ローパスフィルタによって前記フィルタリングされた位置および前記フィルタリングされたトルクをフィルタリングし、前記ドアのフィルタリングされた加速度および前記ドアのフィルタリングされた速度を生成することと、
を含む請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記ドアの推定された位置と前記ドアの前記フィルタリングされた位置との間の誤差、前記ドアの推定された加速度と前記ドアの前記フィルタリングされた加速度との間の誤差、前記ドアの推定された速度と前記ドアの前記フィルタリングされた速度との間の誤差、および前記モータの推定されたトルクと前記モータの前記フィルタリングされたトルクとの間の誤差を低減する最小二乗問題を解くことによって、前記次数低減モデルの前記パラメータを求めることをさらに備えた
請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記制御することは、
前記ドアの開放および閉鎖を含む前記動作のサイクルの間に前記ドアを移動させる軌道を求めることであって、前記軌道は、前記ドアの振動を低減するように求められた前記エレベータドアの位置および速度を経時的に描く点の集合を規定することと、
前記軌道に追従するように前記ドアを移動させる制御コマンドをモータに対して生成することと、
を含む請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記フィルタリングすることは、
前記信号を周波数領域においてフィルタリングし、中間信号を生成することと、
前記中間信号を時間領域においてフィルタリングし、前記フィルタリングされた信号を生成することと、
を含む請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記時間領域において前記フィルタリングすることは、
前記中間信号のサンプルを少なくとも１つの閾値と比較することと、
前記サンプルの値が前記閾値よりも大きい場合、前記フィルタリングされた信号を形成する際に前記サンプルを選択することと、
を含む請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記サンプルは、前記エレベータドアの速度および加速度の振幅を含む
請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記ドアシステムの前記次数低減モデルのパラメータは、前記動作中の或る時点で切り替わる少なくとも２つのパラメータセットを含み、
前記パラメータセットは、第１のパラメータセットおよび第２のパラメータセットを含み、
前記方法は、
前記フィルタリングされた信号と、前記第１のパラメータセットを有する前記ドアシステムの前記次数低減モデルを用いて推定された前記動作の前記推定された信号との間の誤差が閾値未満である場合、前記第１のパラメータセットを更新することと、
そうでない場合、前記第２のパラメータセットを更新することと、
をさらに備えた請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記ドアシステムの前記次数低減モデルのパラメータは、前記動作中の或る時点で切り替わる少なくとも２つのパラメータセットを含み、
前記パラメータセットは、第１のパラメータセットおよび第２のパラメータセットを含み、
前記方法は、
前記フィルタリングされた信号と、前記第１のパラメータセットおよび前記第２のパラメータセットを用いて推定された前記推定された信号との間の誤差を求めることと、
前記第１のパラメータセットまたは前記第２のパラメータセットのパラメータを、より小さな誤差に対応するパラメータセットとして選択することと、
をさらに備えた請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
エレベータドアシステムであって、
モータおよびプーリと、
エレベータかごへの入口を保護するキャビンドアと、
エレベータシャフトへの入口を保護する乗り場ドアであって、前記モータは、前記プーリを駆動し、ベルトを用いて前記キャビンドアを移動させ、前記キャビンドアは、前記エレベータドアシステムの動作中の期間の間、前記乗り場ドアに機械的に接続されている、乗り場ドアと、
前記ドアシステムの前記動作を表す信号を測定するセンサと、
前記エレベータドアシステムの次数低減モデルの周波数応答に存在しない前記測定された信号の少なくとも１つのダイナミクスを除去することによって前記信号をフィルタリングするフィルタであって、前記次数低減モデルの前記周波数応答は、前記ドアシステムのより高次のモデルの支配的な周波数応答を近似する、フィルタと、
前記エレベータドアシステムの前記次数低減モデルを用いて、前記エレベータドアシステムの前記動作を制御するコントローラであって、前記コントローラは、前記次数低減モデルのパラメータを更新し、前記フィルタリングされた信号と、前記ドアシステムの前記更新された次数低減モデルを用いて推定された前記動作の推定された信号との間の誤差を低減する、コントローラと、
を備えたエレベータドアシステム。
【請求項１８】
前記フィルタは、前記信号を時間領域においてフィルタリングして、前記キャビンドアの速度または加速度のうちの少なくとも一方が閾値未満である時の前記信号のサンプルを除去する
請求項１７に記載のエレベータドアシステム。
【請求項１９】
前記ドアシステムの前記次数低減モデルのパラメータは、前記動作中の或る時点で切り替わる少なくとも２つのパラメータセットを含み、
前記パラメータセットは、第１のパラメータセットおよび第２のパラメータセットを含み、
前記コントローラは、前記第１のパラメータセットまたは前記第２のパラメータセットを或る時点で更新するようになっている
請求項１７に記載のエレベータドアシステム。
【請求項２０】
建物に配置されたエレベータのドアシステムの動作を制御する方法であって、
前記ドアシステムは、モータと、プーリと、エレベータかごへの入口を保護するエレベータドアと、前記建物の階への入口を保護するフロアドアとを含み、
前記モータは、前記プーリを駆動してエレベータドアを移動させ、
前記エレベータドアは、前記エレベータかごが前記建物の前記階に停止しているときに前記フロアドアに機械的に接続されて前記フロアドアを移動させ、
前記方法は、
前記ドアシステムの次数低減モデルのパラメータのうちの１つまたはそれらの組み合わせを用いて、動作サイクルの間、前記ドアシステムの前記動作を制御することであって、前記動作サイクルは、前記エレベータドアおよび前記フロアドアの開放および閉鎖のうちの一方またはそれらの組み合わせを含むことと、
前記ドアシステムの前記動作の信号を測定することと、
前記ドアシステムの前記次数低減モデルの周波数応答に存在しない前記測定された信号の少なくとも１つのダイナミクスを除去することによって前記信号をフィルタリングすることであって、前記次数低減モデルの前記周波数応答は、前記ドアシステムのより高次のモデルの支配的な周波数応答を近似することと、
前記ドアシステムの前記次数低減モデルのパラメータを更新し、前記フィルタリングされた信号と、前記ドアシステムの前記更新された次数低減モデルを用いて推定された前記動作の信号との間の誤差を低減することであって、前記次数低減モデルの前記パラメータは、質量パラメータおよび摩擦パラメータを含むことと、
を備えた方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、包括的には、エレベータシステムに関し、より詳細には、エレベータドアシステムの制御に関する。
【背景技術】
【０００２】
高性能エレベータにおいて用いられる自動スライディングドアは、様々な動作規制に適合しなければならない。例えば、ウェッジング（wedging）から保護するには、機械的に互いに接続された全ての部分の最大移動エネルギーが、平均閉鎖速度において事前に設定された最大値（例えば、１０ジュール）を越えないことが要件とされる。この要件は、平均閉鎖速度の上限値を設定する。他方、ドア閉鎖時間が短いことが、高性能エレベータにおける良好な搬送性能の必要条件である。エレベータドアの質量は、エレベータドアシステムの運動エネルギーに関係し、このため、これを求めることが必要とされる。
【０００３】
同様に、エレベータドアシステムにおける制御モジュールは、アクチュエータとして電気モータを用いてエレベータドアの運動を制御する。乗客の乗心地を改善するには、エレベータドアの移動を滑らかに操作することが望ましい。したがって、制御モジュールは、エレベータドアの開閉の間の振動および騒音を低減する必要がある。制御モジュールは、エレベータドアの少なくとも質量に従ってエレベータドアの運動を制御し、これにも、ドアの質量の知識が必要とされる。
【０００４】
エレベータシステムにおけるドアの質量を求めるために、種々の方法が用いられてきた。例えば、１つの方法は、エレベータシステムの使用開始前にエレベータシステムのドアを計量するものである。しかしながら、ドアの重量は、多くの場合に時間とともに変化する可能性がある。例えば、顧客は、ドアの重量に影響を与えるドアの装飾を変更する場合がある。このため、エレベータシステムの稼動中にエレベータドアの質量をオンラインで求める必要がある。
【０００５】
もう１つの方法は、線形静的モデルに基づいてエレベータドアの質量を推定するものである。この線形静的モデルは、ドアの並進加速度と、ドアを移動させる電気モータのトルクとの間の関係を表すものである。しかしながら、線形静的モデルは、ドアの移動に影響を与える様々な物理的要因を捉えることができない。例えば、線形静的モデルは、エレベータドアシステムのダイナミクスに影響を与える摩擦力を考慮に入れておらず、このため、ドア質量の不正確な推定をもたらす可能性がある。加えて、これらの既存の方法は、一般に、エレベータドアの質量をオフラインで推定する。
【発明の概要】
【０００６】
本発明の幾つかの実施の形態は、エレベータドアシステムの動的挙動を解析および利用することによって、このドアシステムのドアの質量および／または他のパラメータを再帰的に推定することができるという認識に基づいている。例えば、エレベータドアシステムのモデルに基づいて推定されたこのドアシステムの性能と、このエレベータドアシステムの動作中に測定されたこのドアシステムの性能との比較を用いて、エレベータドアの質量等のモデルのパラメータを求めることができる。しかしながら、エレベータドアシステムのダイナミクスは複雑であり、ドアシステムのモデルは、高階微分方程式および非常に多くのモデルパラメータを含む。そのために、モデルの全てのパラメータの識別には、ドアシステムの動作の永続的な励振条件が必然的に必要となり、これは、望ましくない振動をもたらす可能性がある。したがって、ドアシステムの日常的な動作に基づいてエレベータドアシステムの全体モデルパラメータのパラメータの識別を行うことは実際的ではない。
【０００７】
本発明の幾つかの実施の形態は、エレベータドアシステムのモデルの次数を低減することと、この次数低減モデルによって表されない高調波をフィルタリング除去することによって測定信号の複雑度を低減することとを同時に行うことが可能であるという別の認識に基づいている。そのような方法で、精度の大幅な低下を伴うことなく計算の複雑度が低減されるが、この複雑度の低減によって、リアルタイムでのシステムのパラメータの推定も可能になる。
【０００８】
例えば、次数低減モデルの周波数応答は、ドアシステムのより高次のモデルの支配的な周波数応答を近似することができる。この近似によって、識別されるパラメータの数が、より高次のモデルの支配的なパラメータのサブセットに削減される。例えば、次数低減モデルは、２次モデルとすることができる。しかしながら、モデル低減の結果、ドアシステムの実際の動作を表す信号の高調波と、次数低減モデルの周波数応答の高調波との間に不整合が生じ、これによって、次数低減モデルのパラメータの不正確な推定がもたらされる可能性がある。したがって、本発明の幾つかの実施の形態は、次数低減モデルの周波数応答に存在しない信号の望ましくない高調波を除去し、フィルタリングされた信号の高調波を次数低減モデルの周波数応答と整合させる。そのような同時低減（joint reduction）は、フィルタリングされた測定信号と、更新されたパラメータを有する次数低減モデルに基づいて推定された信号との間の誤差を低減することによって、次数低減モデルのパラメータを再帰的に更新することを可能にする。
【０００９】
したがって、本発明の１つの実施の形態は、建物に配置されたエレベータシステムのドアシステムの動作を制御する方法を開示する。本方法は、ドアシステムの次数低減モデルのパラメータのうちの１つまたはそれらの組み合わせを用いて、ドアシステムの動作を制御することであって、動作は、ドアシステムの少なくとも１つのドアを移動させることを含むことと、ドアシステムの動作を表す信号を測定することと、ドアシステムの次数低減モデルの周波数応答に存在しない測定信号の少なくとも１つのダイナミクスを除去することによって測定された信号をフィルタリングすることと、ドアシステムの次数低減モデルのパラメータを更新し、フィルタリングされた信号と、ドアシステムの更新された次数低減モデルを用いて推定された動作の推定された信号との間の誤差を低減することであって、次数低減モデルのパラメータは、質量パラメータおよび摩擦パラメータを含むことと、を含む。本方法のステップは、プロセッサによって実行される。
【００１０】
別の実施の形態は、エレベータドアシステムであって、モータおよびプーリと、エレベータかごへの入口を保護するキャビンドアと、エレベータシャフトへの入口を保護する乗り場ドアであって、モータは、プーリを駆動し、ベルトを用いてキャビンドアを移動させ、キャビンドアは、エレベータドアシステムの動作中の期間の間、乗り場ドアに機械的に接続されている、乗り場ドアと、ドアシステムの動作を表す信号を測定するセンサと、エレベータドアシステムの次数低減モデルの周波数応答に存在しない測定された信号の少なくとも１つのダイナミクスを除去することによって信号をフィルタリングするフィルタであって、次数低減モデルの周波数応答は、ドアシステムのより高次のモデルの支配的な周波数応答を近似する、フィルタと、エレベータドアシステムの次数低減モデルを用いて、エレベータドアシステムの動作を制御するコントローラであって、次数低減モデルのパラメータを更新し、フィルタリングされた信号と、ドアシステムの更新された次数低減モデルを用いて推定された動作の推定された信号との間の誤差を低減する、コントローラと、を備える、エレベータドアシステムを開示する。
【００１１】
さらに別の実施の形態は、建物に配置されたエレベータのドアシステムの動作を制御する方法を開示する。ドアシステムは、モータと、プーリと、エレベータかごへの入口を保護するエレベータドアと、建物の階への入口を保護するフロアドアとを備え、モータは、プーリを駆動してエレベータドアを移動させ、エレベータドアは、エレベータかごが建物の階に停止しているときにフロアドアに機械的に接続されてフロアドアを移動させる。本方法は、ドアシステムの次数低減モデルのパラメータのうちの１つまたはそれらの組み合わせを用いて、動作サイクルの間、ドアシステムの動作を制御することであって、動作サイクルは、エレベータドアおよびフロアドアの開放および閉鎖のうちの一方またはそれらの組み合わせを含むことと、ドアシステムの動作の信号を測定することと、ドアシステムの次数低減モデルの周波数応答に存在しない測定信号の少なくとも１つのダイナミクスを除去することによって信号をフィルタリングすることであって、次数低減モデルの周波数応答は、ドアシステムのより高次のモデルの支配的な周波数応答を近似することと、ドアシステムの次数低減モデルのパラメータを更新し、フィルタリングされた信号と、ドアシステムの更新された次数低減モデルを用いて推定された動作の信号との間の誤差を低減することであって、次数低減モデルのパラメータは質量パラメータおよび摩擦パラメータを含むことと、を含む。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１Ａ】本発明の幾つかの実施形態によるエレベータのドアシステムのブロック図である。
【図１Ｂ】本発明の別の実施形態によるエレベータドアの移動を制御するように構成されたエレベータドアシステムのコンポーネントの概略図である。
【図２】本発明の１つの実施形態によるドアシステムの動作を制御する方法のブロック図である。
【図３Ａ】本発明の１つの実施形態によるエレベータドアシステムのブロック図である。
【図３Ｂ】本発明の１つの実施形態によるオンラインパラメータ識別器のブロック図である。
【図３Ｃ】本発明の１つの実施形態によるエレベータドアシステムの動作を制御する方法のブロック図である。
【図４Ａ】本発明の１つの実施形態によるエレベータドアシステムのモデルの次数を低減する方法のブロック図である。
【図４Ｂ】本発明の１つの実施形態によって求められるエレベータドアシステムの全体モデルの一例を示す図である。
【図４Ｃ】本発明の幾つかの実施形態によって用いられるシステムのモデルの周波数解析のハンケル特異値プロット４２０である。
【図４Ｄ】本発明の１つの実施形態によるエレベータドアシステム全体モデルおよび２次モデルの周波数応答を有するプロットである。
【図４Ｅ】本発明の１つの実施形態によるエレベータドアシステムの次数低減モデルの概略図である。
【図５Ａ】本発明の１つの実施形態によるパラメータ推定方法のブロック図である。
【図５Ｂ】本発明の１つの実施形態による時間領域において信号をフィルタリングする方法のブロック図である。
【図６】エレベータドアシステムのモデルパラメータの値が或る特定の時点で切り替わる場合のパラメータ推定の１つの実施形態の方法のブロック図である。
【図７】本発明の別の実施形態によるパラメータ推定の方法のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
図１Ａは、本発明の幾つかの実施形態によるエレベータのドアシステム１００のブロック図を示している。ドアシステム１００は、コントローラ１０を備え、このコントローラは、モータ２０およびハンドターミナル４０に接続されている。さらに、ドアシステム１００は、両開き（two-part：２部分）キャビンドア５０およびバランスウェイト７０を備える。乗り場ドア６０は、様々な階に配置されてエレベータシャフトを保護し、エレベータかご８０のキャビンドア５０に機械的に接続されている。例えば、キャビンドアは、各階における乗り場ドアをロック解除して移動させるクラッチ機構を有することができる。
【００１４】
図１Ｂは、本発明の別の実施形態によるエレベータドアの移動を制御するように構成されたエレベータドアシステムのコンポーネントの概略図を示している。これらのコンポーネントには、電気モータ（Ｍ）１０１、プーリ１０２、ベルト１０３、およびベルト１０３とエレベータドア１０４との間の連結機構１０５が含まれる。センサ（Ｓ）１０８によって測定された信号と、乗客からの動作コマンド（Ｕ）１１０とに従って制御モジュール（Ｃ）１０９によって制御される電気モータ１０１は、プーリ１０２を回転させて駆動する。その結果、これによって、ベルト１０３の並進移動が生成される。移動するベルトは、連結機構１０５を通じてエレベータドア１０４の並進移動（開放または閉鎖）をさらにもたらす。エレベータドアは、レール１０６およびローラ１０７に沿って移動する。代替の実施形態は、エレベータドアシステムの異なる実施態様を用いる。例えば、エレベータドアシステムのドアは、任意の所望の位置において閉鎖方向および開放方向を有する単一ドアリーフ、二重ドアリーフおよびシャッタードア（rolling door）として実施することができる。
【００１５】
本発明の幾つかの実施形態は、エレベータドアシステムの動的挙動を解析および利用することによって、このドアシステムのドアの質量および／または他のパラメータを再帰的に推定することができるという認識に基づいている。例えば、エレベータドアシステムのモデルに基づいて推定されたこのドアシステムの性能と、このエレベータドアシステムの動作中に測定されたこのドアシステムの性能との比較を用いて、エレベータドアの質量等のモデルのパラメータを求めることができる。
【００１６】
しかしながら、エレベータドアシステムのダイナミクスは複雑であり、ドアシステムのモデルは、高階微分方程式および非常に多くのモデルパラメータを含む。例えば、エレベータドアシステムの全体モデルは、８つの１階微分方程式（ＤＥ）、すなわち８次モデルを含む可能性がある。そのために、モデルの全てのパラメータの識別には、ドアシステムの動作の永続的な励振条件が必然的に必要となり、これは、望ましくない振動をもたらす可能性がある。永続的な励振条件は、通常、ドアシステムの日常的な動作の間に満たすことはできない。したがって、ドアシステムの日常的な動作に基づいてエレベータドアシステムの全体モデルのパラメータ識別を行うことは困難である可能性がある。
【００１７】
本発明の幾つかの実施形態は、エレベータドアシステムのモデルの１つの次数を低減することと、この次数低減モデルによって表されない高調波をフィルタリング除去することによって測定信号の複雑度を低減することとを同時に行うことが可能であるという別の認識に基づいている。モデルパラメータの推定は、次数低減モデルとフィルタリングされた測定信号とを或る特定の基準に従って比較することによって行うことができる。次数低減モデルパラメータは、ドアシステムの日常的な動作から推定することができる。そのような方法で、精度の大幅な低下を伴うことなく計算の複雑度が低減されるだけでなく、この複雑度の低減によって、リアルタイムでのシステムのパラメータの推定も可能になる。
【００１８】
例えば、次数低減モデルの周波数応答は、ドアシステムのより高次のモデルの支配的な周波数応答を近似することができる。この近似によって、識別されるパラメータの数が、より高次のモデルの支配的なパラメータのサブセットに削減される。例えば、次数低減モデルは、２次モデルとすることができる。しかしながら、モデル低減の結果、ドアシステムの実際の動作を表す信号の高調波と、次数低減モデルの周波数応答の高調波との間に不整合が生じ、これによって、次数低減モデルのパラメータの不正確な推定がもたらされる可能性がある。したがって、本発明の幾つかの実施形態は、次数低減モデルの周波数応答に存在しない測定信号の望ましくない高調波を除去し、フィルタリングされた信号の高調波が次数低減モデルの周波数応答と整合するようにする。そのような同時低減は、フィルタリングされた測定信号と、更新されたパラメータを有する次数低減モデルによって推定された信号との間の誤差を低減することによって、次数低減モデルのパラメータを再帰的に更新することを可能にする。
【００１９】
図２は、本発明の１つの実施形態による建物内に配置されたエレベータのドアシステムの動作を制御する方法のブロック図を示している。本方法のステップは、プロセッサ、例えば、制御モジュール１０９のプロセッサによって実行される。この実施形態は、ドアシステムの次数低減モデル２００のパラメータおよびドアシステムの動作を表す測定信号２０３のうちの１つまたはそれらの組み合わせを用いて、例えば、動作コマンド２０１に従ってドアシステムの動作を制御する（２０２）。例えば、次数低減モデルのパラメータには、質量パラメータおよび摩擦パラメータが含まれる。信号は、ドアを移動させるモータのトルクおよび／またはドアの移動の加速度とすることができる。動作コマンド２０１は、エレベータまたは外部システムの乗客から受信することができる。動作には、ドアシステムの少なくとも１つのドアの移動が含まれる。
【００２０】
この実施形態は、ドアシステムの次数低減モデルの周波数応答に存在しない測定信号の少なくとも１つのダイナミクスを除去することによって測定信号をフィルタリングする（２０４）。次数低減モデルの周波数応答によって、ドアシステムのより高次のモデルの支配的な周波数応答が近似され、フィルタリングによって、フィルタリングされた信号の高調波が次数低減モデルの周波数応答に整合される。次に、この実施形態は、ドアシステムの次数低減モデルのパラメータを更新し（２０５）、フィルタリングされた信号と、ドアシステムの更新された次数低減モデルを用いて推定された動作の信号との間の誤差を低減する。この実施形態の幾つかの実施態様では、パラメータは再帰的に更新される。また、フィルタリング２０４は、更新２０５のためのフィルタリングされた信号を生成することができる。
【００２１】
図３Ａは、本発明の１つの実施形態によるエレベータドアシステムのブロック図を示している。この実施形態では、コントローラ３０２およびモータドライブ３０３は、エレベータドアシステムの動作を制御する（２０２）コンポーネントである。このエレベータドアシステムは、当該エレベータドアシステムの動作を反映する信号を測定する（２０３）センサ３０４、当該エレベータドアシステムの次数低減モデルのパラメータを求めるオンラインパラメータ識別器３０１のモジュールを実行するプロセッサも備える。
【００２２】
例えば、コントローラ３０２は、エレベータドアシステムの次数低減モデルのパラメータ、測定信号３１２、および動作コマンド２０１に従って、電気モータの所望の電圧または電流によって表されるモータドライブのコマンドを求める。測定信号３１２は、電気モータのエンコーダからの位置信号、および電流センサからの電気モータの電流信号を含むことができる。電流信号は、エレベータドアを駆動するために電気モータによって生成されるトルク信号を計算するのに用いることができる。
【００２３】
図３Ｂは、本発明の１つの実施形態によるオンラインパラメータ識別器３０１のブロック図を示している。オンラインパラメータ識別器３０１は、次数低減フィルタ３２１によって測定信号３１２をフィルタリングして、フィルタリングされた位置およびフィルタリングされたトルク信号３３１を生成する。これらの位置およびトルク信号は、高帯域幅ローパスフィルタ３２２の入力としてさらに印加され、フィルタリングされた加速度、フィルタリングされた速度、第２のフィルタリングされた位置、および第２のフィルタリングされたトルク信号３３２が生成される。
【００２４】
パラメータ識別器３２３は、フィルタ信号３３２に基づいて次数低減モデルのパラメータ３１１を更新して出力する。例えば、パラメータ識別器３２３は、最小二乗問題を解いて、フィルタ信号と、ドアシステムの更新された次数低減モデルを用いて推定された動作の推定された信号との間の誤差を低減する。例えば、パラメータ識別器は、ドアの推定された位置とドアのフィルタリングされた位置との間の誤差、ドアの推定された加速度とドアのフィルタリングされた加速度との間の誤差、ドアの推定された速度とドアのフィルタリングされた速度との間の誤差、およびモータの推定されたトルクとモータのフィルタリングされたトルクとの間の誤差を低減する最小二乗問題を解く。
【００２５】
図３Ｃは、本発明の１つの実施形態によるエレベータドアシステムの動作を制御するブロック図を示している。オンラインパラメータ識別器３０１によって求められたパラメータ３１１は、軌道ジェネレータ３５１によって用いられ、振動および騒音を抑制するように、エレベータドアの滑らかな軌道３６１が動作モード、例えばドアの閉鎖または開放ごとに計画される。軌道３６１は、エレベータドアの位置／速度を経時的に描く点の集合であり、エレベータドアが閉鎖／開放動作のサイクルごとにどのように移動するのかを一意に規定する。エレベータドアの実際の移動が計画された軌道３６１にリアルタイムに追従するようにモータドライブへの制御コマンドを生成する追跡コントローラ３５２も、パラメータ推定値３１１を用いることができる。
【００２６】
幾つかの実施態様では、軌道ジェネレータは、軌道のサイクル全体を計画するために更新されたパラメータ３１１を用いる。これとは対照的に、追跡コントローラは、制御の時間ステップごとに、例えば、オンラインパラメータ識別器３０１が更新されたパラメータを出力するのと同じ速度で更新されたパラメータ３１１を用いることができる。軌道ジェネレータも、軌道３６１を更新するために制御のステップごとに更新パラメータ３１１を用いることができる。
【００２７】
本発明の幾つかの実施形態は、リアルタイムでのシステムのパラメータの推定を可能にするエレベータドアシステムのモデルの次数を同時に削減する。例えば、ドアシステムのより高次のモデルは、次数低減モデルの周波数応答がドアシステムのより高次のモデルの支配的な周波数応答を近似するように単純化される。
【００２８】
図４Ａは、本発明の１つの実施形態によるエレベータドアシステムのモデルの次数を低減する方法のブロック図を示している。この実施形態は、以下で説明するように、幾つかの仮定に基づいてエレベータドアシステム１００の全体モデル４０１を構築する（４１１）。次に、エレベータドアシステム全体モデル４０１に基づいて周波数解析４０２が行われ（４１２）、単純化された２次システムモデル４０３が生成される（４１３）。幾つかの実施形態では、周波数解析は、非支配的であって分離された高調波をエレベータドアシステム全体モデル４０４の周波数応答から除去する（４０５）ことを含む。
【００２９】
図４Ｂは、ベルトをばね４１０、４１１、４１２、４１３として扱うとともに、プーリ４１５、４１６およびエレベータドアパネル４１７、４１８を剛体として扱うことによって、本発明の１つの実施形態によって求められるエレベータドアシステムの全体モデル４０１の一例を示している。
【００３０】
プーリとベルトとの間にスリップがないものと仮定すると、エレベータドアシステム全体モデルは、以下のように記述することができる。
【数１】
0006521901.tif 000002
ここで、Ｔはモータトルクであり、Ｍはエレベータドアパネルの質量であり、Ｊはプーリの慣性であり、ｘはエレベータドアパネルの位置であり、θはプーリの回転角であり、下付き文字ｒおよびｌはそれぞれ右および左を表し、ドットは導関数を表す。
【００３１】
ｋｉ＝ｋｊ、ｃｉ＝ｃｊ、１≦ｉ、ｊ≦４、剛性係数および減衰係数を用いると、８次ダイナミクスは、以下のように、状態空間形式でさらに記述される。
【数２】
0006521901.tif 000003
ここで、ｘ１＝ｘｒ、ｘ２＝ｘｌ、ｘ３＝θｒ、ｘ４＝θｌである。
【００３２】
表記Ｍｌ＋ＭｎをＭｌに単純化する。上記モデル（１）は、以下のように短縮される。
【数３】
0006521901.tif 000004
ここで、ｘ＝（ｘ１，．．．，ｘ８）Ｔであり、
【数４】
0006521901.tif 000005
である。
【００３３】
幾つかの実施形態によって実行される周波数解析４０２は、エレベータドアシステム全体モデルを単純化された２次モデルまたは４次モデルに低減することができることを実証する。その上、そのような次数低減モデルは、エレベータドアの質量およびエレベータドアシステムの他のパラメータを求めるのに十分に正確である。一例として、１つの実施形態は、周波数解析中にエレベータドアシステムの以下のパラメータ値を用いる。
【００３４】
【表１】
0006521901.tif 000006
【００３５】
この場合、Ｍｒ、Ｍｌは対称であり、このため、ｙ１＝ｘｒおよびｙ２＝ｘｌは、以下の同じ伝達関数を有する。
【数５】
0006521901.tif 000007
ここで、ｋは定数利得である。図４Ｃは、システムのモデルの周波数解析のＧ（ｓ）のハンケル特異値プロット４２０を示している。幾つかの実施形態は、プロット４２０からの以下の知見に基づいている。ｓ２＋ω４２の部分は、ドアの重要な物理パラメータを特徴付ける周波数である対象周波数から遠く離れた周波数に対応し、このため、無視することができる。プロット４２０の最初の４つの状態４２１、４２２、４２３、および４２４は、他の状態よりも大幅に大きなエネルギーを有する。したがって、エレベータドアシステム全体モデルは、２次または４次に低減することができる。
【００３６】
状態４２１および４２２は、
【数６】
0006521901.tif 000008
に対応し、状態４２３および４２４は、
【数７】
0006521901.tif 000009
に対応する。４次低減モデルに対応する４つの状態を含む伝達関数は以下となる。
【数８】
0006521901.tif 000010
【００３７】
最初の２つの状態４２１および４２２は、幾つかの実施形態の周波数レンジから遠く離れており、このため、幾つかの実施形態によって無視される。伝達関数Ｇ（ｓ）は、以下の２次低減モデルにさらに低減することができる。
【数９】
0006521901.tif 000011
【００３８】
図４Ｄは、クーロン摩擦効果を有しないエレベータドアシステム全体モデルを、単純化された２次モデルによってかなり良好に捉えることができることを示す伝達関数Ｇ（ｓ）４３０、Ｇ２（ｓ）４３２、およびＧ４（ｓ）４３４の周波数応答を有するプロットを示している。２次伝達関数Ｇ２（ｓ）は、ｄ１、ｋ、ｂの適切な値を有する以下の質量ばねダンパシステムを表す。
【数１０】
0006521901.tif 000012
ここで、ｄ１、ｋ、ｂは、通常、それぞれ粘性減衰係数、剛性、および制御利得定数を表す。
【００３９】
本発明の幾つかの実施形態は、２次モデルにおけるパラメータｄ１、ｋ、ｂを求める。加えて、幾つかの実施形態は、パラメータｄ１、ｋ、ｂと、ドア質量等の実際のエレベータドアシステムのパラメータ、すなわち物理的なエレベータドアシステムのパラメータとの間の関係を確立する。
【００４０】
図４Ｅは、本発明の１つの実施形態によるエレベータドアシステムの次数低減モデル４４０の概略図を示している。この実施形態は、周波数解析結果の以下の解釈を用いて、モデルのパラメータと実際のパラメータとの間の関係を近似する。第１に、プーリのダイナミクスは非支配的であり、図４Ｂにおける５状態〜８状態では低エネルギーであるために省略することができる。第２に、ベルトは剛体として扱うことができる。なぜならば、関連したダイナミクスは共振周波数を有し、この共振周波数は、支配的な周波数よりもはるかに高い（または支配的な周波数から分離される）からである。
【００４１】
前述のモデル低減結果に基づくと、次数低減フィルタは、支配的な周波数よりも高い周波数を有する高調波を除去するが、支配的な周波数を可能な限り多く維持するように設計される。１つの実施形態では、次数低減フィルタはローパスフィルタである。支配的な周波数（またはローパスフィルタの帯域幅）が判明すると、周波数解析結果に従って支配的な周波数を保存する次数低減フィルタを設計するために、種々の信号処理方法が様々な実施形態によって用いられる。
【００４２】
上記周波数解析によれば、クーロン摩擦効果を無視した場合、エレベータドアシステムの機械サブシステムは、２次質量ばねダンパシステム（３）として単純化することができる。ドアパネルとそのレールとの間に、−ｄ０ｓｇｎ（ｘ２）としてモデル化されるクーロン摩擦効果がある場合、エレベータドアシステムの単純化された２次モデルの１つの実施形態は、以下のように与えられる。なお、ここで、ｓｇｎ（・）は符号関数であり、ｘ２＞０の場合、ｓｇｎ（ｘ２）＞０である。
【数１１】
0006521901.tif 000013
ここで、ｘ１およびｘ２はそれぞれエレベータドアの位置および速度であり、ｕは制御入力（電気モータトルク）であり、ｄ０は静的クーロン摩擦力を示し、ｄ１は粘性減衰係数を示し、ｋは剛性を示し、ｂは制御利得定数を示す。ｓｇｎ（ｘ２）＞０と仮定しても、一般性は失われないことに留意されたい。全てのパラメータｄ０、ｄ１＞０、ｋ、ｂ＞０は知られておらず、識別されることになる。上記モデル（４）は、モータドライブとエレベータドアとの間の結合が剛体である、すなわち、変形も相対的な移動もないという仮定の下で有効である。
【００４３】
幾つかの実施形態は、パラメータｄ１、ｄ２およびｂが、エレベータドアの開放動作および閉鎖動作の間、同じであると仮定する。このため、ドアの開放中にサンプリングされたデータは、パラメータｄ１、ｄ０、ｋ、ｂを識別するのに役立つ。
【００４４】
次数低減モデルの別の実施形態は、ばね力をドアの位置の１次関数、すなわちｋｘ１としてモデル化することが、弾性のあるベルト等の要因に起因して不正確であるという認識に基づいている。したがって、この実施形態は、以下のようなエレベータドアシステムの別の単純化された第２のモデルにおいてこの問題に対処する。
【数１２】
0006521901.tif 000014
ここで、ｓａｔは飽和関数である。
【００４５】
別の実施形態は、上記モデル（４）からばね力をさらに無視し、これによって、以下の単純化された２次モデルが得られる。
【数１３】
0006521901.tif 000015
【００４６】
幾つかの実施態様では、エレベータドアシステムは、キャビンドアおよび乗り場ドアの移動の異なるダイナミクスに起因した切り替え機構を有する。すなわち、モデルパラメータ値は、期間が異なれば異なる。モデル（６）が、切り替えがないケースについて適切である場合、切り替えがあるケースについてのエレベータドアシステムの切り替えダイナミクスおよび対応する次数低減モデルは、以下のように記述することができる。すなわち、０≦ｔ≦ｔ１の場合には、
【数１４】
0006521901.tif 000016
であり、ｔ１≦ｔ≦ｔｆの場合には、
【数１５】
0006521901.tif 000017
である。ここで、ｔｆは、エレベータドアの１つの開放サイクルまたは閉鎖サイクルの継続時間であり、ｔ１は、切り替えが行われた時刻である。
【００４７】
幾つかの実施形態は、モデルパラメータ推定を最小二乗問題として定式化する。例えば、図４Ｅのエレベータドアシステムの低減された２次モデルは、エレベータドアシステムの対称性の仮定、すなわち、ｋｒ＝ｋｌ＝０、Ｍｒ＝Ｍｌおよびｃｌ＝ｃｒの仮定の下でさらに単純化することができる。エレベータドアシステムの対称性によって、以下のような単純化された２次モデルを導出することが可能になる。
【数１６】
0006521901.tif 000018
ここで、ｘは、次数低減フィルタからのフィルタリングされた位置信号出力であり、ｕは、次数低減フィルタからのフィルタリングされたモータトルク信号出力であり、Ｍ＝Ｍｒ＋Ｍｌであり、Ｊ＝Ｊｒ＋Ｊｌであり、ｄ１＝ｃｌ＋ｃｒであり、ｄ０は、クーロン摩擦効果を捉える。（９）の形式の単純化された２次モデルは、（６）の形式と等価であり、形式（９）は、パラメータ推定を最小二乗問題として定式化するのに適していることに留意されたい。
【００４８】
単純化された２次モデル（９）は、以下の線形回帰式として書き直すことができる。
【数１７】
0006521901.tif 000019
【００４９】
この線形回帰式の簡潔な表現は以下となる。
【数１８】
0006521901.tif 000020
【００５０】
測定または推定された
【数１９】
0006521901.tif 000021
およびΨ（ｔ）を用いると、θの推定は、以下の最小二乗問題に還元される。
【数２０】
0006521901.tif 000022
【００５１】
代替の線形回帰形式は以下となる。
【数２１】
0006521901.tif 000023
【００５２】
ｕ（ｔ）およびΨ（ｔ）が知られていると仮定すると、パラメータ推定は、線形回帰式（１１）に従って最小二乗問題として定式化される。それは、以下の最適化問題を解くことによってθ＊を見つけることである。
【数２２】
0006521901.tif 000024
【００５３】
線形回帰式が与えられると、非常に多くの最小二乗（ＬＳ）ソルバーまたは再帰的最小二乗（ＲＬＳ）ソルバーを用いて、θの推定値を生成することができ、これらの推定値に基づいて、物理パラメータＭ、ｄ０、ｄ１を一意に求めることができる。しかしながら、既存の推定アルゴリズムの不適切な使用の結果、不正確な推定または偏りのある推定が得られる可能性がある。
【００５４】
したがって、幾つかの実施形態は、最小二乗アルゴリズムを修正して、位置測定値ｘおよび／またはトルク測定値ｕからパラメータｄ０、ｄ１、Ｍを正確に推定する。フィルタリングされたドア位置ｘおよびフィルタリングされたモータトルクｕのみが測定されるので、幾つかの実施形態は、フィルタリングされたドア加速度
【数２３】
0006521901.tif 000025
およびフィルタリングされたドア速度ｘをそれらの測定値から再構築し、Ψ（ｔ）を形成する。スライディングモードに基づくフィルタおよび高利得に基づくフィルタ等の複数の異なるフィルタが実施形態によって用いられ、ｘから
【数２４】
0006521901.tif 000026
および
【数２５】
0006521901.tif 000027
が推定される。
【００５５】
１つの実施形態は、以下の微分方程式によって定義される高利得に基づく高帯域幅ローパスフィルタＧｆを用いる。
【数２６】
0006521901.tif 000028
ここで、λは、フィルタの極の値であり、単純化された２次モデルの支配的な周波数よりもはるかに大きな値、例えば、λ＞１００とされ、
【数２７】
0006521901.tif 000029
は、第２のフィルタリングされた位置であり、
【数２８】
0006521901.tif 000030
は、フィルタリングされた速度であり、
【数２９】
0006521901.tif 000031
は、フィルタリングされた加速度である。
【００５６】
代替の実施形態は、フィルタＧｆを電気モータトルクにも適用して、線形回帰式の等式が成立することを確保する。この実施形態は、以下のフィルタ（Ｇｆと正確に同じ数式を有する）によってｕから第２のフィルタリングされたトルク信号を再構築する。
【数３０】
0006521901.tif 000032
ここで、
【数３１】
0006521901.tif 000033
は、第２のフィルタリングされたトルク信号である。
【００５７】
このため、前述の線形回帰式（１０）および（１１）は、それぞれ以下のように書き直される。
【数３２】
0006521901.tif 000034
および
【数３３】
0006521901.tif 000035
【００５８】
前述の最小二乗問題の定式化は、（１０）または（１１）の左辺の測定誤差を仮定している。これは、Ψ（ｔ）を生成する用いられたセンサが高品質でない場合に準最適となる可能性がある。そのために、１つの実施形態は、モデルパラメータ推定を全最小二乗問題として定式化する。すなわち、一例として（１１）を選ぶと、この実施形態は、（１１）を解く代わりに、以下の問題を解く。
【数３４】
0006521901.tif 000036
ここで、｜［δｕ（ｔ），δΨ（ｔ）］｜ｐは、ベクトル［δｕ（ｔ），δΨ（ｔ）］のｐノルムを表す。通例、ｐ＝２である。
【００５９】
図５Ａは、本発明の１つの実施形態によるパラメータ推定方法のブロック図を示している。この実施形態は、周波数領域において測定信号をフィルタリングする（５１０）だけでなく時間領域においても測定信号をフィルタリングし（５２０）、モデル不整合および雑音を有する測定の影響をさらに抑制する。この実施形態は、フィルタリングされた信号と単純化された２次モデルとの間のモデル不整合が、主として低速領域における摩擦効果の非線形性に起因しているという認識、すなわち、検知された信号３１２が、測定された位置／トルク信号の値が対応する閾値未満となるような小さな振幅を有する領域中に雑音を有する測定が生じるという認識に基づいている。
【００６０】
このため、この実施形態は、モデル不整合およびセンサ雑音によって破損された測定のサンプルを除去することによって、モデルパラメータの正確な推定を改善することができる。したがって、この実施形態は、周波数領域において信号をフィルタリングして（５１０）、中間信号５１５を生成し、この中間信号を時間領域においてフィルタリングして（５２０）、フィルタリングされた信号５２５を生成する。
【００６１】
図５Ｂは、本発明の１つの実施形態による時間領域において信号をフィルタリングするステップ５２０のブロック図を示している。各時間ステップにおいて、ブロック５０１は、中間信号５１５を読み取り、ブロック５０２に送信する。ブロック５０２は、サンプリングされたデータが雑音を有するか否かを次の基準に基づいて調べる。フィルタリングされた速度の振幅が或る特定の正の閾値ＴＨＲＶよりも大きい場合、サンプリングされたデータは、モデル再構築に受け入れることができる。そうでない場合、サンプリングされたデータは雑音を有する。１つの実施態様では、信号５１５は、ブロック５０３によって時間領域においてさらに処理される。ブロック５０３は、フィルタリングされた加速度の振幅が或る特定の正の閾値ＴＨＲＡよりも大きいか否かを調べ、大きくない場合、サンプリングされたデータは雑音を有する。結果として得られるフィルタリングされた信号５２５は、反復モデルに基づく信号推定５３０およびモデルのパラメータの動的更新５４０に用いられる。閾値ＴＨＲＶおよび閾値ＴＨＲＡの値は、例えば、センサ分解能、センサの出力の信号対雑音比、およびドアシステムの動作条件に基づいて決定することができる。
【００６２】
図６は、エレベータドアシステムのモデルパラメータの値が幾つかの特定の時点で切り替わる場合のパラメータ推定の１つの実施形態の方法のブロック図を示している。そのために、幾つかの実施形態では、ドアシステムの次数低減モデルのパラメータは、動作中の或る時点に切り替わる少なくとも２つのパラメータセットを含む。例えば、これらのパラメータセットは、第１のパラメータセット６０１および第２のパラメータセット６１１を含む。この実施形態は、フィルタリングされた信号３４１と、第１のパラメータセットを有するドアシステムの次数低減モデルを用いて推定された（６０２）動作の推定された信号との間の誤差６２１が閾値未満である場合（６０３）、第１のパラメータセット６０１を更新する（６０４）。そうでない場合、この実施形態は、第２のパラメータセットを更新する（６１４）。
【００６３】
同様に、この実施形態は、フィルタリングされた信号３４１と、第２のパラメータセットを有するドアシステムの次数低減モデルを用いて推定された（６１２）動作の推定された信号との間の誤差６３１が閾値未満である場合（６１３）、第２のパラメータセット６１１を更新する（６１４）。そうでない場合、この実施形態は、第１のパラメータセットを更新する（６０４）。
【００６４】
図７は、本発明の別の実施形態による、エレベータドアシステムのモデルパラメータの値が幾つかの特定の時点で切り替わる場合のパラメータ推定の方法のブロック図を示している。この実施形態は、フィルタリングされた信号と、第１のパラメータセットおよび第２のパラメータセットを用いて推定された推定信号との間の誤差を求め、第１のパラメータセットまたは第２のパラメータセットのパラメータを、より小さな誤差に対応するパラメータセットとして選択する。
【００６５】
例えば、参照符号７０３を有するパラメータ更新器＃０は、フィルタリングされた信号３４１の短期記憶に基づいてパラメータを推定する（これを実施する１つの方法は、標準的な再帰的最小二乗アルゴリズムにおいて小さな忘却因子を用いることである）。他方、参照符号７０１および７０２をそれぞれ有するパラメータ更新器＃１／＃２は、フィルタリングされた信号３４１の長期記憶に基づいてパラメータを推定する（これを実施する１つの方法は、標準的な再帰的最小二乗アルゴリズムにおいて大きな忘却因子を用いることである）。パラメータ更新器７０３の出力をベンチマークとして用いると、参照符号７１１および７１２を有するブロック７０１および７０２の出力は７１３と比較され、これによって、誤差信号の絶対値７１４および７１５が得られる。レフリーブロック７０４は、絶対値７１４および７１５に基づいて、どのパラメータ更新器が現在のステップにおいて動作するべきかを判断し、決定信号を７１６として出力してパラメータ更新器＃１または＃２を有効にする。出力信号７１１の１つの実施形態は、
【数３５】
0006521901.tif 000037
であり、ｋは現在の時間ステップであり、
【数３６】
0006521901.tif 000038
は、推定アルゴリズムが回帰式（１１）に基づいているときのパラメータ更新器＃１のパラメータ推定値である。出力信号７１１の別の実施形態は、エレベータドア質量等のパラメータの推定された値とすることができる。
【００６６】
本発明の実施形態は、多数の方法のうちの任意のもので実施することができる。例えば、実施形態は、ハードウェア、ソフトウェアまたはそれらの組み合わせを用いて実施することができる。ソフトウェアで実施される場合、ソフトウェアコードは単一のコンピュータに設けられるのかまたは複数のコンピュータ間に分散されるのかにかかわらず、任意の適したプロセッサまたはプロセッサの集合体において実行することができる。そのようなプロセッサは、１つまたは複数のプロセッサを集積回路部品に有する集積回路として実装することができる。ただし、プロセッサは、任意の適したフォーマットの回路類を用いて実装することができる。
【００６７】
コンピュータ実行可能命令は、１つまたは複数のコンピュータまたは他のデバイスによって実行されるプログラムモジュールのような、数多くの形態をとることができる。一般的に、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行するか、または特定の抽象データ型を実現するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネントおよびデータ構造を含む。通常、プログラムモジュールの機能は、種々の実施形態において望ましいように、組み合わせることができるか、または分散させることができる。
【００６８】
また、本発明の実施形態は方法として具現することができ、その一例が提供されてきた。その方法の一部として実行される動作は、任意の適切な方法において順序化することができる。したがって、例示的な実施形態において順次の動作として示される場合であっても、例示されるのとは異なる順序において動作が実行される実施形態を構成することもでき、異なる順序は、幾つかの動作を同時に実行することを含む場合もある。
【図１Ａ】
0006521901.tif 000041
【図１Ｂ】
0006521901.tif 000042
【図２】
0006521901.tif 000043
【図３Ａ】
0006521901.tif 000044
【図３Ｂ】
0006521901.tif 000045
【図３Ｃ】
0006521901.tif 000046
【図４Ａ】
0006521901.tif 000047
【図４Ｂ】
0006521901.tif 000048
【図４Ｃ】
0006521901.tif 000049
【図４Ｄ】
0006521901.tif 000050
【図４Ｅ】
0006521901.tif 000051
【図５Ａ】
0006521901.tif 000052
【図５Ｂ】
0006521901.tif 000053
【図６】
0006521901.tif 000054
【図７】
0006521901.tif 000055