(57)【要約】【課題】建物の昇降路内に移動可能に配設されたかご枠体１と、かご枠体１内に移動可能に配設された上下２段のデッキ２Ｕ，２Ｌとを備えた可動式ダブルデッキエレベータにおいて、極めて短い自動学習時間によって、各階の階床位置とその階における上下デッキ間隔のデータを得ることができるようにする。【解決手段】前記建物の昇降路内に沿って設けられた複数の階床１０の、各階床位置を検出して学習する階床位置学習手段２１と、前記複数の階床のうち、隣接する階床間の間隔を学習する階床間隔学習手段２２と、前記各学習手段で学習した階床位置データおよび階床間隔データに基づいて、各階床における前記かご枠体１の停止位置と前記上下デッキ２Ｕ，２Ｌの間隔とを演算する演算手段２３とを設け、自動階床学習走行を行って得た演算手段２３の演算結果をデータテーブル２４に格納しておき、通常走行時にそのデータを用いて制御を行う。【選択図】  図１
2004168530.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
建物の昇降路内に移動可能に配設されたかご枠体と、前記かご枠体内に移動可能に配設された上下２段の乗りかごとを備えた可動式ダブルデッキエレベータにおいて、
前記建物の昇降路内に沿って設けられた複数の階床の、各階床位置を検出して学習する階床位置学習手段と、
前記複数の階床のうち、隣接する階床間の間隔を学習する階床間隔学習手段と、
前記各学習手段で学習した階床位置データおよび階床間隔データに基づいて、各階床における前記かご枠体の停止位置と前記上下乗りかごの間隔とを演算する演算手段と
を備えたことを特徴とする可動式ダブルデッキエレベータの自動階床学習装置。
【請求項２】
建物の昇降路内に移動可能に配設されたかご枠体と、前記かご枠体内に移動可能に配設された上下２段の乗りかごとを備えた可動式ダブルデッキエレベータにおいて、
エレベータを、前記建物の昇降路内に沿って設けられた複数の階床に走行させる走行ステップと、
前記エレベータが各階を通過するときに、各階床位置および隣接する階床間の間隔を検出して学習する階床学習ステップと、
前記各階床のうち、最下階および最上階での前記階床学習ステップを実行するときは前記上下乗りかごの間隔を最大とし、前記最下階および最上階以外の階での前記階床学習ステップを実行するときは前記上下乗りかごの間隔を最小とする上下乗りかご間隔制御ステップと、
前記階床学習ステップにより学習した各階床位置および階床間隔に基づいて、各階床における前記かご枠体の停止位置と前記上下乗りかごの間隔とを演算する演算ステップと
を備えたことを特徴とする可動式ダブルデッキエレベータの自動階床学習方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、かご枠体内に、上下２段に積み重ねられた上側の乗りかごと下側の乗りかごとを移動可能に配設した可動式ダブルデッキエレベータの自動階床学習装置および自動階床学習方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ダブルデッキエレベータは、建物の昇降路内を移動可能な１基のかご枠体内に、２つの乗りかご（以下、デッキと称することもある）が上下に積み重ねられており、輸送能力が大きく、また建物における占有面積を削減できるという利点を有する。
【０００３】
前記エレベータの制御装置においては、調整時に低速での階床学習走行を行い、建物の昇降路に沿って設けられた各階のドアゾーンの位置を、エレベータの動きによって回転する駆動シーブに取り付けられたパルスエンコーダーのパルス数として学習している。
【０００４】
これによって、通常走行時には、前記学習によって得られた目的階のパルス数に向かって速度制御を行い、目的位置に正しく停止させるようにしている。
【０００５】
従来のダブルデッキエレベータでは、上下デッキ間隔が固定されている為、上述の方法で各階床のエレベータ本体（かご枠体）の停止位置のみを学習すれば、通常走行時に前記学習した位置にエレベータを停止させることにより、上下デッキともにドアゾーンに停止する。
【０００６】
しかし、階高可変装置つきダブルデッキエレベータ（Ｓｕｐｅｒ  Ｄｏｕｂｕｌｅ  Ｄｅｃｋ：ＳＤＤ）（可動式ダブルデッキエレベータ）では、階床によりデッキ間隔が異なり、さらにエレベータ本体に対するデッキの相対位置が変化するため、従来の方法で階床位置を学習したとしても各デッキがドアゾーンに停止するとは限らず、エレベータ本体とデッキ間隔の２つを学習する必要がある。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
すなわち、例えばエレベータの停止位置を示す図４において、通常のダブルデッキエレベータであれば、（ａ）に示すようにかご枠体１の位置を合わせるだけで、上下デッキ２Ｕ，２Ｌともレベルｎ，ｎ＋１（ドアゾーンの位置）で停止する。
【０００８】
しかし可動式ダブルデッキエレベータにおいては、図４（ｂ）に示すようにかご枠体１の位置を合わせるだけでは上下デッキ２Ｕ，２Ｌともレベルｎ，ｎ＋１で停止することができない。
【０００９】
そこで図４（ｃ）に示すように、かご枠体１の位置を上方にずらして下デッキ２Ｌをレベルｎに合わせると、上デッキ２Ｕがずれる。
【００１０】
したがって図４（ｄ）に示すように、かご枠体１（エレベータ本体）の位置を合わせると同時に、階高可変装置のかご間隔駆動機構３を制御して上下デッキ２Ｕ，２Ｌの間隔を調整し、上下デッキ２Ｕ，２Ｌをレベルｎ，ｎ＋１に合わせる必要がある。
【００１１】
また、階床位置を手動で調節して、上下デッキ２Ｕ，２Ｌがドアゾーンに停止したときの、エンコーダーパルスカウント値とデッキ間隔を読みとって、学習値として入力していくことも可能であるが、可動式ダブルデッキエレベータでは、駆動系統がエレベータ本体（かご枠体１）とデッキ間隔の２つある為に、上下デッキを同時にドアゾーン位置に停止させることは大変困難である。
【００１２】
またこの場合、各階のパルスカウント値とデッキ間隔を手動で入力する必要があるので、人為的なミスが起こる可能性が高くなる。
【００１３】
さらに、例えば停止箇所が５０箇所のビルの階床値学習を行う場合、手動で上下デッキの位置を合わせて階床値・デッキ間隔を入力する時間を１階床あたり例えば５分かかったとすると、全てのフロアの入力が終わるまでに２５０分もの膨大な時間がかかってしまう。
【００１４】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものでその目的は、極めて短い自動学習時間によって、各階の階床位置とその階における上下デッキ間隔のデータを得ることができる可動式ダブルデッキエレベータの自動階床学習装置および自動階床学習方法を提供することにある。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
本発明では、上述の課題を解決するために、従来の自動階床学習機能に加え、同時に階床間隔を学習して、エレベータ本体の位置（パルスカウント値）とその時のデッキ間隔をテーブルとして持つことで、可動式ダブルデッキエレベータにおける自動階床学習機能を実現した。
【００１６】
すなわち本発明の、可動式ダブルデッキエレベータの自動階床学習装置は、建物の昇降路内に移動可能に配設されたかご枠体と、前記かご枠体内に移動可能に配設された上下２段の乗りかごとを備えた可動式ダブルデッキエレベータにおいて、前記建物の昇降路内に沿って設けられた複数の階床の、各階床位置を検出して学習する階床位置学習手段と、前記複数の階床のうち、隣接する階床間の間隔を学習する階床間隔学習手段と、前記各学習手段で学習した階床位置データおよび階床間隔データに基づいて、各階床における前記かご枠体の停止位置と前記上下乗りかごの間隔とを演算する演算手段とを備えたことを特徴としている。
【００１７】
また本発明の可動式ダブルデッキエレベータの自動階床学習方法は、建物の昇降路内に移動可能に配設されたかご枠体と、前記かご枠体内に移動可能に配設された上下２段の乗りかごとを備えた可動式ダブルデッキエレベータにおいて、エレベータを、前記建物の昇降路内に沿って設けられた複数の階床に走行させる走行ステップと、前記エレベータが各階を通過するときに、各階床位置および隣接する階床間の間隔を検出して学習する階床学習ステップと、前記各階床のうち、最下階および最上階での前記階床学習ステップを実行するときは前記上下乗りかごの間隔を最大とし、前記最下階および最上階以外の階での前記階床学習ステップを実行するときは前記上下乗りかごの間隔を最小とする上下乗りかご間隔制御ステップと、前記階床学習ステップにより学習した各階床位置および階床間隔に基づいて、各階床における前記かご枠体の停止位置と前記上下乗りかごの間隔とを演算する演算ステップとを備えたことを特徴としている。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態例を図面を参照しながら説明する。まず本発明の基本構成を図１とともに説明する。図１において、可動式ダブルデッキエレベータは、昇降路内をメインガイドレールに沿って上下摺動するかご枠体１と、該かご枠体１の内部にサブガイドレールに沿って上下摺動する上下二段の上デッキ２Ｕ、下デッキ２Ｌとを備え、前記かご枠体１は、ロープ４を介してモータにより駆動される駆動シーブ５の回転力と釣り合いおもり６のウェイトとによって上下に駆動されるようになっている。
【００１９】
前記駆動シーブ５が取り付けられているモータ駆動軸には、速度検出器、例えばパルスエンコーダー（図示省略）が設けられ、該エンコーダーのパルスカウント値は後述する階床学習のために用いられる。
【００２０】
また上下デッキ２Ｕ，２Ｌは、両者間に設けられたかご間隔駆動機構３によって互いに相反する接近、離間方向へ移動するようになっており、このかご間隔駆動機構３は、電動モータ７によって作動制御され、これによって上下のデッキ間隔が制御される。
【００２１】
１０（ｎ），１０（ｎ＋１）…は建物内の各階床であり、１１（ｎ），１１（ｎ＋１）…は各階のドアゾーンに設けられた位置検出器である。この位置検出器１１は、例えば光センサで構成され、該光センサの発光部又は受光部のうち、いずれか一方を上下デッキ２Ｕ，２Ｌに設置し（図示省略）、いずれか他方を各階床側に設置し、発光部の光信号を受光部で受光したときの信号を位置検出信号として後述の階床学習のために用いている。
【００２２】
さらに、前記駆動シーブ５と電動モータ７とは、コントローラ２０から出力される制御電流によって回転制御されるようになっている。
【００２３】
このコントローラ２０は、エレベータの各種制御を行うとともに、前述した駆動シーブ５側に設けられたパルスエンコーダーのパルスカウント値および位置検出器１１の検出信号に基づいて、階床位置を学習する階床位置学習手段２１、隣接する階床間の間隔（階高）を学習する階床間隔学習手段２２、前記各学習手段２１、２２で学習したデータに基づいて各階床におけるかご枠体１の停止位置と、上下デッキ２Ｕ，２Ｌの間隔とを演算する演算手段２３、前記演算手段２３で求められた停止位置データおよびデッキ間隔データを格納するデータテーブル２４等を有している。
【００２４】
さらにコントローラ２０は、かご枠体１を複数の階床１０（ｎ），１０（ｎ＋１）…に走行させる走行ステップと、前記かご枠体１が各階を通過するときに、各階床位置および隣接する階床間の間隔を検出して学習する階床学習ステップと、前記各階床のうち、最下階および最上階での前記階床学習ステップを実行するときは前記上下デッキ２Ｕ，２Ｌの間隔を最大とし、前記最下階および最上階以外の階での前記階床学習ステップを実行するときは前記デッキ間隔を最小とする上下乗りかご間隔制御ステップと、前記階床学習ステップにより学習した各階床位置および階床間隔に基づいて、各階床におけるかご枠体１の停止位置と上下デッキの間隔とを演算する演算ステップとを実行するものである。
【００２５】
図２はコントローラ２０が行う本発明の自動階床学習機能のシーケンスの一例を示し、図３は各階床および上下デッキの位置関係と、自動階床学習機能を実行したときに得られるフロアテーブルの一例を示している。
【００２６】
これらの図において、まず基本的に階床位置の学習は下デッキ２Ｌのセンサで行うものとし、ステップＳ１より、最下階から階床学習走行を開始する。そしてステップＳ２において、コントローラ２０からの制御指令を、かご枠体１に設置したかご間隔駆動機構用のコントローラ３０に送り、このコントローラ３０からの制御電流によって電動モータ７を駆動してかご間隔駆動機構３を作動させ、上下デッキ２Ｕ，２Ｌの間隔を最大にする。
【００２７】
次にステップＳ３において、コントローラ２０からの制御電流によって駆動シーブ５を駆動させてエレベータ（かご枠体１）をアップ走行させ、最下階位置の学習を行う。
【００２８】
この最下階位置学習は、例えば下デッキ２Ｌのセンサで最下階の位置検出器１１を検出したときのエンコーダーパルスカウント値をコントローラ２０内のメモリ（図示省略）に記憶することで実行される。
【００２９】
次にステップＳ４において、前記と同様にしてかご間隔駆動機構３を作動させて上下デッキ２Ｕ，２Ｌの間隔を最小とする。
【００３０】
次にステップＳ５において、エレベータをアップ走行させ、各階床の位置を前記と同様にして学習する。
【００３１】
ここで、階床間隔（階高）は、所定階の位置検出値（エンコーダーパルスカウント値）から、一つ下の階の位置検出値を差し引くことで容易に求められる（学習される）。
【００３２】
次にステップＳ６において、下デッキ２Ｌが最上階よりも一つ下の階を過ぎた位置でエレベータを停止させる。次にステップＳ７において、前記と同様にしてかご間隔駆動機構３を作動させて上下デッキ２Ｕ，２Ｌの間隔を最大にする。そしてステップＳ８において上デッキのセンサによって最上階位置の学習を前記と同様にして行う。
【００３３】
このようにして全階床における学習が終わると、図３に示すように、フロアナンバーに対応した停止位置と階高のデータが得られる。次にステップＳ９において、各階床における停止位置と、上下デッキ２Ｕ，２Ｌのデッキ間隔とを演算する。
【００３４】
前記演算されたデータはデータテーブル２４に格納され、階床学習走行を終了する（ステップＳ１０）。
【００３５】
以上のように各階における、停止位置と各階の階高とのデータを学習により得ることによって、当該停止階における最適な上下デッキ間隔を求めることができる。すなわち例えば階高が高い階では演算される上下デッキ間隔は広くなり、階高が低い階では演算される上下デッキ間隔は狭くなる。
【００３６】
このように一度自動階床学習を実行することにより、停止位置と上下デッキ間隔の両方のデータが得られ、その後の通常走行時においては、データテーブル２４内のデータに基づいて駆動シーブ５および電動モータ７が駆動制御されることによって、目的階の正確な位置に上下デッキ２Ｕ，２Ｌを停止させることができる。
【００３７】
尚図２のステップＳ２，Ｓ３およびステップＳ７，Ｓ８のように、最下階、最上階の位置を学習するときに上下デッキ間隔を最大にしているのは、階床位置学習前には端末階停止時のデッキ間隔が不明である為、確実に端末階に到達できるようにする為である。
【００３８】
また前記自動学習機能実行時に得られる停止位置と階高のデータと、演算手段２３（図２のステップＳ９）によって演算された停止位置とデッキ間隔のデータとは、各々別個のテーブルに格納しても良く、また同一のテーブルに格納するようにしても良い。
【００３９】
また前記実施形態例では、各階床位置の学習を下デッキのセンサで行っていたが、これに限らず上デッキのセンサで行うようにしても良い。
【００４０】
【発明の効果】
（１）以上のように請求項１、２に記載の発明によれば、階床値テーブルの作成を、あらかじめ工場などで行う必要がなくなる。また階床学習を自動で行うことにより、入力間違いなどの人為的ミスがなくなり、測定誤差も最小限に抑えることができる。また調整現場での作業が少なくなるので、時間と手間が省ける。
【００４１】
さらに、万が一故障が発生して、階床値テーブルの再入力が必要になった場合でも、短い時間で行うことが可能であり、復旧が容易である。例えば停止箇所が５０箇所のビルの階床値学習を行う場合、手動で上下デッキの位置を合わせて階床値・デッキ間隔を入力する時間を１階床あたり例えば５分かかったとすると、全てのフロアの入力が終わるまでに２５０分もの膨大な時間がかかってしまう。しかし、本発明の自動階床学習機能を取り入れることで、約７分程度（各階床高さの平均を４ｍ、学習時の速度を５００ｍｍ／ｓとした場合；５０階×４ｍ＝２００ｍ、２００ｍ÷０．５ｍ／ｓ＝４００ｓ≒６．６６分）で、全てのフロアの入力が完了することになり、著しく入力時間を短縮することができる。
（２）さらに請求項２に記載の発明によれば、上下乗りかご間隔制御ステップを備えているので、上下デッキが確実に端末階に到達できる正しいデータを求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態例の基本構成を示す構成図。
【図２】本発明で実行される自動階床学習機能のシーケンスの一例を示すフローチャート。
【図３】本発明の自動階床学習機能を実行したときに得られるフロアテーブルの一例を示す説明図。
【図４】従来のダブルデッキエレベータの停止位置関係を表す説明図。
【符号の説明】
１…かご枠体
２Ｕ…上デッキ
２Ｌ…下デッキ
３…かご間隔駆動機構
４…ロープ
５…駆動シーブ
６…釣り合いおもり
７…電動モータ
１０…階床
１１…位置検出器
２０，３０…コントローラ
２１…階床位置学習手段
２２…階床間隔学習手段
２３…演算手段
２４…データテーブル
【図１】
2004168530.tif 000003
【図２】
2004168530.tif 000004
【図３】
2004168530.tif 000005
【図４】
2004168530.tif 000006