(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のエレベータを一群として管理制御するエレベータの群管理制御装置であって、
各エレベータ内の負荷を検出する負荷検出手段と、
前記負荷検出手段のかご負荷検出結果に応じてかご内負荷がバランス状態を中心とする所定の範囲内にあるときに、所定の上限値に各エレベータの加速度または加速度およびジャーク率を設定する加速度設定手段と、
前記かご負荷検出結果と設定された加速度または加速度およびジャーク率に応じて各エレベータが各階へ到着する予測時間の演算を行う予測演算手段と、
前記予測演算結果を考慮して乗場で生じた呼びに対して適切なエレベータを割当てる割当制御手段と、
割当結果に応じて各エレベータの運行を制御する運行制御手段と、
前記各エレベータの加速度または加速度およびジャーク率のアップできうる限界値を学習により調整・設定する加速度学習調整手段と、
を備えたことを特徴とするエレベータの群管理制御装置。
【請求項２】
エレベータが設けられた施設内にどのような交通が発生しているかを識別する交通流認識手段をさらに備え、前記予測演算手段が、前記かご負荷検出結果、加速度または加速度およびジャーク率の設定結果、識別された交通流に応じて各エレベータが各階へ到着する予測時間と各階における予測かご内負荷の演算を行う、ことを特徴とする請求項１に記載のエレベータの群管理制御装置。
【請求項３】
前記加速度学習調整手段が、空かご状態でどの程度の加速度または加速度およびジャーク率まで安全に走行できるかのテスト運転を行い、結果を記録し学習することを特徴とする請求項１または２に記載のエレベータの群管理制御装置。
【請求項４】
前記加速度学習調整手段が、エレベータの運転休止時に自動的にテスト運転を行うことを特徴とする請求項３に記載のエレベータの群管理制御装置。
【請求項５】
前記加速度または加速度およびジャーク率、並びに運転条件を外部から任意に変更するためのユーザーインタフェースをさらに備えた設けたことを特徴とする請求項１から４までのいずれか１項に記載のエレベータの群管理制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、エレベータの群管理制御装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
通常のエレベータシステムでは、各エレベータの加速度、ジャーク率を事前に設定しておき、変化させないシステムが一般的である。しかし、例えば特開平４−２２６２８３号公報および特開平９−２６７９７７号公報では各エレベータの階間移動時間を早くする手段と遅くする手段をもち、エレベータの交通状態に応じて何れかを選択する方式が開示されている。この引例では階間移動時間を早くする具体的な手段として加速度をアップする旨が記載されている。
【０００３】
また、特開昭６１−２６３５７９では乗客の多いピーク時間帯において、加速度をアップすることにより輸送効率を向上させる方式が開示されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の技術では加速度、ジャーク率の変化条件としてかご内負荷は考慮されていない。これは例えば満員の状態でも高加速に耐えうる巻上機、モーター等を用意することを意味しており、時としてエレベータシステムの大幅なコストアップを招く要因となる。
【０００５】
また、最近のエレベータシステムでは乗客が乗場で呼び釦を押すと即時に応答号機をホールランタンなどにより乗客に予報する方式がとられることが多い。この方式の基礎となるのは各エレベータの各階への到着予測時間であるが、複数のエレベータが存在する場合に各エレベータが互いに異なる加速度で走行すると予測に誤差が生じ、予報外れの原因となりやすいという問題点がある。
【０００６】
この発明は、上記のような課題を解消するためになされたもので、通常用いられる巻上機やモーター等を用いたままで高い輸送効率を得ることができ、また複数のエレベータが互いに異なる加速度で走行しても予報外れをおこすことなく適切な群管理制御を行うことができるエレベータの群管理制御装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記の目的に鑑み、この発明は、複数のエレベータを一群として管理制御するエレベータの群管理制御装置であって、各エレベータ内の負荷を検出する負荷検出手段と、前記負荷検出手段のかご負荷検出結果に応じてかご内負荷がバランス状態を中心とする所定の範囲内にあるときに、所定の上限値に各エレベータの加速度または加速度およびジャーク率を設定する加速度設定手段と、前記かご負荷検出結果と設定された加速度または加速度およびジャーク率に応じて各エレベータが各階へ到着する予測時間の演算を行う予測演算手段と、前記予測演算結果を考慮して乗場で生じた呼びに対して適切なエレベータを割当てる割当制御手段と、割当結果に応じて各エレベータの運行を制御する運行制御手段と、
前記各エレベータの加速度または加速度およびジャーク率のアップできうる限界値を学習により調整・設定する加速度学習調整手段と、を備えたことを特徴とするエレベータの群管理制御装置にある。
【０００８】
また、エレベータが設けられた施設内にどのような交通が発生しているかを識別する交通流認識手段をさらに備え、前記予測演算手段が、前記かご負荷検出結果、加速度または加速度およびジャーク率の設定結果、識別された交通流に応じて各エレベータが各階へ到着する予測時間と各階における予測かご内負荷の演算を行う、ことを特徴とする。
また、前記加速度学習調整手段が、空かご状態でどの程度の加速度または加速度およびジャーク率まで安全に走行できるかのテスト運転を行い、結果を記録し学習することを特徴とする。
また、前記加速度学習調整手段が、エレベータの運転休止時に自動的にテスト運転を行うことを特徴とする。
また、前記加速度または加速度およびジャーク率、並びに運転条件を外部から任意に変更するためのユーザーインタフェースをさらに備えた設けたことを特徴とする。
【００１４】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図１はこの発明の一実施の形態によるエレベータの群管理制御装置の構成を示すブロック図である。３は各乗場に設置された乗場制御装置であり、乗場呼び釦やホールランタンなどを制御する。乗客が乗場呼び釦を押すことにより乗場呼びが作成される。この乗場呼びは群管理制御装置１に入力され群管理制御が行われる。また群管理制御装置１の出力の指令に従い、各台制御装置２によって各エレベータの乗りかごは走行、停止、戸開閉といった動作を行う。また乗場制御装置３によって乗場呼びに対してどのエレベータが応答するかの予報が、ホールランタンなどにより乗客になされる。
【００１５】
また群管理制御装置１は、各エレベータ内の負荷を検出する負荷検出手段１Ａと、前記負荷検出手段１Ａのかご負荷検出結果に応じてかご内負荷がバランス状態から一定の範囲内にあるときに、所定の上限値に各エレベータの加速度およびジャーク率を設定する加速度設定手段１Ｂと、前記各エレベータの加速度およびジャーク率のアップできうる限界値を学習により調整・設定する加速度学習調整手段１Ｃと、ビル内にどのような交通が発生しているかを識別する交通流認識手段１Ｆと、前記かご負荷の検出結果、設定された加速度、識別された交通流に応じて各エレベータが各階へ到着する予測時間と各階における予測かご内負荷の演算を行う予測演算手段１Ｄと、前記予測演算結果に応じて乗場で生じた呼びに対して適切なエレベータを割当てる割当制御手段１Ｅと、割当結果に応じて各エレベータの運行を制御する運行制御手段１Ｇと、時刻等を確認するために各手段で共有するタイマ１Ｗから構成されている。
【００１６】
さらに、加速度、ジャーク率の値およびこれらの値が通常とは異なる運転を行うための条件をユーザーが変更することを可能とするユーザーインタフェース４が設けられている。
【００１７】
なお、負荷検出手段１Ａは例えば図２に示すエレベータかご１００の床の下に設けられた荷重検出器１０１であり、また交通流認識手段１Ｆは、例えばこの荷重検出器１０１の出力の変化の頻度や大きさ、あるいは階床に設けられたビデオカメラ等からの情報により交通流を認識する。
【００１８】
次に動作について図３以下を参照して説明する。図３は本発明の群管理制御装置の動作の一部として、高い加速度あるいはジャーク率で走行するための条件設定手順の概略を示すフローチャートである。
【００１９】
まずステップＳ１１で例えばタイマ１Ｗの出力により乗客のいない深夜(またはエレベータ運転休止時)かどうかの判定を行い、深夜でない場合、交通流認識手段１ＦがステップＳ１２で交通流の識別を行い、ステップＳ１３で識別結果を出力する。この出力結果としては各階での乗降者人数やその合計、あるいはＯＤ(Origin and Destination)などの数値データと、現状の交通が例えばアップピーク、ダウンピークに属するなどのパターン分類結果などがある。
【００２０】
次にステップＳ１４で交通量の多いピーク時であるかどうかの判定を行い、交通量が多い場合は、加速度設定手段１ＢがステップＳ１５で高加速運転モードを設定する。また交通量が多くない場合は、ステップＳ１６で通常運転モードを設定する。上記ステップＳ１２からＳ１６までの手順は、例えば１分毎の間隔で定期的に繰り返される。
【００２１】
また、上記ステップＳ１１で深夜であると判定された場合、加速度学習調整手段１ＣはステップＳ１７で各台制御装置２にテスト運転を指令し、ステップＳ１８で各エレベータが空かご状態でどの程度の加速度、ジャーク率まで安全に走行できるかを記録・学習し、ステップＳ１８でこれらの限界値を設定する。
【００２２】
なお、上記ステップＳ１４では交通量の多いピーク時であるかどうかを高加速度運転モードの判定条件として述べたが、判定条件はこれに限られるものではない。特定階で満員通過や長待ちが発生し易い場合には、平常時でもその救済のために高加速度運転を行うことが考えられる。またユーザーが希望により任意の時間帯やその他の条件で判定しても良い。この条件設定はユーザーインタフェース４を用いて行うことができる。
【００２３】
次に各エレベータの加速度およびジャーク率の設定手順の概略について、図４のフローチャートを参照して説明する。まずステップＳ２０で乗場における乗客の乗降が終了した後、ステップＳ２１で高加速運転モードを行うべき時間帯であるかの判定を行う。この判断には、図３の一連の手順において高加速運転モードか通常運転モードのいずれに設定されているかを用いる。
【００２４】
ステップＳ２１でＹｅｓの場合、ステップＳ２２で負荷検出手段１Ａがかご内負荷を検出する。次に、ステップＳ２３ではステップＳ２２で検出されたかご内負荷が高加速運転の許容範囲であるか否かの判定を行う。この判定には例えば次の(１)式を用いる。
【００２５】
(５０−Ｘ)％  ＜  (かご内負荷)  ＜  (５０＋Ｘ)％    ・・・(１)
Ｘ％：しきい値
【００２６】
上式は図５に示すようにかご内負荷が負荷バランス状態(５０％)(図５のＢＬ)から一定の範囲内(±Ｘ)であることを示している(図５のＮＬは空きかご状態、ＦＬは最大負荷状態を示す)。この式で、しきい値Ｘは使用されている巻上機、モーター等のＨ／Ｗの仕様によって理論的に設定できる。また理論的な許容範囲であるならば、ユーザーインタフェース４を用いてユーザーが任意に設定することもできる。
【００２７】
上記ステップＳ２３でかご内負荷が高加速運転の許容範囲であると判定された場合(Ｙｅｓの場合)、ステップＳ２４でエレベータの加速度、ジャーク率を高い値に設定してステップＳ２６で走行を開始する。この値は理論的な許容範囲内での上限値に設定される。また図３のステップＳ１８で設定された限界値によって調整される。
【００２８】
またステップＳ２１またはＳ２３でＮｏと判定された場合は、ステップＳ２５で通常の加速度、ジャーク率に設定し、ステップＳ２６で走行を開始する。上記図４の一連の手順の内、ステップＳ２２は負荷検出手段１Ａが行い、その他の手順は加速度設定手段１Ｂが行う。
【００２９】
次にホール呼びが発生してから、その呼びに応答すべきエレベータが選択されるまでの手順の概略について、図６のフローチャートを参照して説明する。まずステップＳ３０であるホール呼びが発生すると、ステップＳ３１で各かごの今後の各階における乗降人数を予測し、出発時のかご内負荷を予測する。この予測には図２のステップＳ１３における交通流の識別結果を利用する。
【００３０】
次にステップＳ３２では、図４のステップＳ２１と同じ手順にて高加速運転モードを使用すべき時間帯であるかを判定する。このステップＳ３２でＹｅｓの場合ステップＳ３３で、ステップＳ３１の予測結果を基に高加速度、高ジャーク率で走行すると予測されるゾーンと通常走行するゾーンとを予測する。
【００３１】
ステップＳ３４では、上記の予測結果に基づき、高加速運転を行うゾーンに対してはその運転に対応する加速度とジャーク率を使用し、通常走行するゾーンについては通常の加速度とジャーク率を使用して各階への到着時間の予測値を演算する。
【００３２】
また、ステップＳ３２でＮｏの場合、ステップＳ３５で通常の加速度とジャーク率を使用して各階への到着時間の予測値を演算する。
【００３３】
上記ステップＳ３１からＳ３５までの手順は、発生したホール呼びに対して各エレベータを仮に割当てた場合と、割当てない場合について演算する。
【００３４】
続いて、ステップＳ３６では上記各予測結果を基に、各乗場での乗客の待時間や、満員通過、予報外れなどの評価指標の演算を行い、各エレベータに対する総合評価値を計算する。上記ステップＳ３１からＳ３６までの手順は、全エレベータについて、すなわち各かごについて行う。
【００３５】
以上の一連の手順で各エレベータに対する総合評価値が計算されると、ステップＳ３７で評価値最良のエレベータを割当かごとして選択し、ステップＳ３８で割当指令と、乗場の乗客に対して予報を行う。
【００３６】
なお、図６のＳ３１からＳ３５までの手順は予測演算手段１Ｄが行い、Ｓ３６からＳ３８までの手順は割当制御手段１Ｆが行うものである。
【００３７】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、複数のエレベータを一群として管理制御するエレベータの群管理制御装置であって、各エレベータ内の負荷を検出する負荷検出手段と、前記負荷検出手段のかご負荷検出結果に応じてかご内負荷がバランス状態を中心とする所定の範囲内にあるときに、所定の上限値に各エレベータの加速度または加速度およびジャーク率を設定する加速度設定手段と、前記かご負荷検出結果と設定された加速度または加速度およびジャーク率に応じて各エレベータが各階へ到着する予測時間の演算を行う予測演算手段と、前記予測演算結果を考慮して乗場で生じた呼びに対して適切なエレベータを割当てる割当制御手段と、割当結果に応じて各エレベータの運行を制御する運行制御手段と、
前記各エレベータの加速度または加速度およびジャーク率のアップできうる限界値を学習により調整・設定する加速度学習調整手段と、を備えたことを特徴とするエレベータの群管理制御装置としたので、通常の巻上機、モーター等を使用しつつ高加速運転を行うことができ、コストアップすることなく高輸送効率を実現することができるという効果がある。また、加速度学習調整手段をさらに備えたので、各エレベータが異なる加速度で走行しても予報外れなどをおこさずに良好な群管理制御が行える。
【００３８】
また、エレベータが設けられた施設内にどのような交通が発生しているかを識別する交通流認識手段をさらに備え、前記予測演算手段が、前記かご負荷検出結果、設定された加速度、識別された交通流に応じて各エレベータが各階へ到着する予測時間と各階における予測かご内負荷の演算を行うようにしたので、より正確な到着時間およびかご内負荷の予測の演算が行える。
【００４１】
また、前記加速度学習調整手段が、空かご状態でどの程度の加速度およびジャーク率まで安全に走行できるかのテスト運転を行い、結果を記録し学習するようにしたので、つねに安全な範囲で最大限の輸送効率を得ることができるという効果がある。
【００４２】
また、前記加速度学習調整手段が、エレベータ運転休止時に自動的にテスト運転を行うようにしたので、乗客のいない間に自動的にテスト運転を行える。
【００４３】
また、前記加速度およびジャーク率、並びに運転条件を外部から任意に変更するためのユーザーインタフェースをさらに備えたので、外部から各ファクタ、条件を任意に設定できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の一実施の形態によるエレベータの群管理制御装置の構成を示すブロック図である。
【図２】  本発明の負荷検出手段および交通流認識手段の一例を説明するための図である。
【図３】  本発明における高い加速度あるいはジャーク率で走行するための条件設定手順の概略を示すフローチャート図である。
【図４】  本発明における各エレベータの加速度およびジャーク率の設定手順の概略を示すフローチャート図である。
【図５】  発明における高加速運転を行えるかご内負荷の許容範囲の一例を説明する図である。
【図６】  本発明の実施の形態における、ホール呼びが発生してからその呼びに応答すべきエレベータが選択されるまでの手順の概略を示すフローチャート図である。
【符号の説明】
１  群管理制御装置、１Ａ  負荷検出手段、１Ｂ  加速度設定手段、１Ｃ  加速度学習調整手段、１Ｄ  予測演算手段、１Ｅ  割当制御手段、１Ｆ  交通流認識手段、１Ｇ  運行制御手段、２  各台制御装置、３  乗場制御装置、４  ユーザーインタフェース、１００  エレベータかご、１０１  荷重検出器、１０２  ビデオカメラ。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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