(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
かご内負荷に応じてかごの速度、加速度及びジャーク率の少なくともいずれか１つが変化される複数台のエレベータを制御するエレベータの群管理制御装置であって、
出発階を出発するときの予測かご内負荷を求めるとともに、出発階を出発して次の停止階に停止するまでの走行距離が所定の基準距離以上又は基準距離未満かを判定し、その判定結果と予測かご内負荷とに応じて上記かごの速度、加速度及びジャーク率の少なくともいずれか１つの予測を行い、予測到着時刻を求める予測演算手段、及び
乗場呼びが発生したとき、上記予測演算手段からの情報に基づいて、上記乗場呼びに応答すべきかごを選択し割り当てる割り当て手段
を備えているエレベータの群管理制御装置。
【請求項２】
かご内負荷と次回停止予定階までの走行距離とに応じてかごの速度、加速度及びジャーク率を設定する可変速設定手段をさらに備え、
上記予測演算手段は、予測かご内負荷と出発階から予測到着時刻を求めるべき階までの走行距離とに応じて上記かごの速度、加速度及びジャーク率の予測を行う請求項１記載のエレベータの群管理制御装置。
【請求項３】
上記可変速設定手段は、かご内負荷が予め設定された許容範囲内であり、かつ次回停止予定階までの走行距離が予め設定された基準距離以上のときに上記かごの速度を高く設定し、基準距離未満のときに上記かごの加速度及びジャーク率を高く設定する請求項２記載のエレベータの群管理制御装置。
【請求項４】
上記予測演算手段は、現在のかご内人数と、乗場呼びの有無に応じて求められた予測乗車人数と、かご呼びの有無に応じて求められた予測降車人数とを用いて予測かご内負荷を求める請求項１記載のエレベータの群管理制御装置。
【請求項５】
ビル内交通の統計学習を行う学習手段をさらに備え、
上記予測乗車人数及び上記予測降車人数は、統計学習結果に基づいて上記学習手段により算出される請求項４記載のエレベータの群管理制御装置。
【請求項６】
上記予測演算手段は、上記予測乗車人数、上記予測降車人数及びドア開閉時間に基づいて、上記出発階の予測出発時刻を算出する請求項４記載のエレベータの群管理制御装置。
【請求項７】
上記割り当て手段は、予測演算の結果に基づいて、待ち時間演算を含む評価値演算を実行し、評価関数値が最小となるかごを選択する請求項１記載のエレベータの群管理制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】  この発明は、複数の各台制御装置を制御するエレベータの群管理制御装置に関するものである。
【背景技術】  通常のエレベータシステムでは、各エレベータの速度、加速度及びジャーク率は、事前に設定されており、変化させない。
これに対して、例えば特許第３０２９８８３号公報に示された従来のエレベータ装置では、各エレベータの階間移動時間を速くする手段と遅くする手段とのいずれかが、交通状態に応じて選択される。階間移動時間を速くする手段としては、かごの速度や加速度をアップさせる手段が用いられる。
しかし、このエレベータ装置では、速度、加速度及びジャーク率の変化条件としてかご内負荷が考慮されていない。これは、満員の状態でも高速・高加速に耐えうる巻上機（モータ）を必要とすることを意味している。このため、エレベータシステム全体の大幅なコストアップを招いてしまう。
また、最近のエレベータシステムでは、乗場の呼びボタンが押されると、ホールランタンを即座に点灯させるなどして、応答号機を乗客に知らせることが多い。このような応答号機の予報の基礎となるのは、各エレベータのかご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のかごを互いに異なる速度、加速度、ジャーク率で走行させると、予測に誤りが生じ、予報外れの原因になる。
さらに、例えば特開２００１−２７８５５３号公報には、かご内負荷が所定の範囲内である場合に、加速度やジャーク率を上限値までアップさせる方式が示されている。
しかし、このエレベータ装置では、加速度やジャーク率は変化させるものの、かごの最高速度は変化させないため、走行時間はあまり短縮されない。特に、かごの走行距離が長い場合、速度をアップさせれば走行時間を大幅に短縮させることができるが、加速度及びジャーク率だけをアップさせても走行時間の短縮は小さい。
【発明の開示】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、通常の巻上機を用いつつ、輸送効率を向上させることができ、また予報外れを防止することができるエレベータの群管理制御装置を得ることを目的とする。
この発明によるエレベータの群管理制御装置は、かご内負荷に応じてかごの速度、加速度及びジャーク率の少なくともいずれか１つが変化される複数台のエレベータを制御するものであって、出発階を出発するときの予測かご内負荷を求めるとともに、予測かご内負荷に応じてかごの速度、加速度及びジャーク率の少なくともいずれか１つの予測を行い、予測到着時刻を求める予測演算手段、及び乗場呼びが発生したとき、予測演算手段からの情報に基づいて、乗場呼びに応答すべきかごを選択し割り当てる割り当て手段を備えている。
【図面の簡単な説明】  図１はこの発明の実施の形態の一例によるエレベータシステムの制御装置を示すブロック図、
図２は図１の群管理制御装置による運転モードの設定方法を説明するためのフローチャート、
図３は図１の群管理制御装置によるかごの割り当て方法を説明するためのフローチャート
図４は図３の予測演算の方法を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための最良の形態】  以下、この発明の好適な実施の形態について図面を参照して説明する。
図１はこの発明の実施の形態の一例によるエレベータシステムの制御装置を示すブロック図である。図において、各エレベータの運転は、各台制御装置１によりそれぞれ制御される。従って、エレベータシステムに含まれるエレベータの数と同数の各台制御装置１が用いられている。各台制御装置１は、群管理制御装置２により制御される。
群管理制御装置２には、通信手段３、負荷検出手段４、可変速設定手段５、学習手段６、予測演算手段７、割り当て手段８及び運行制御手段９が含まれている。これらの手段３〜９は、マイクロコンピュータ上のソフトウエアによって構成されている。言い換えれば、群管理制御装置２は、手段３〜９の機能を実行するＣＰＵ（処理部）と、ＣＰＵが実行するプログラムが格納されたＲＯＭ（記憶部）と、演算データ等が書き込まれるＲＡＭとを有するマイクロコンピュータにより構成されている。
通信手段３は、各台制御装置１との情報通信を行う手段である。負荷検出手段４は、各エレベータに設けられたセンサからの信号に基づいて各エレベータのかご内負荷を検出する手段である。可変速設定手段５は、負荷検出手段４からの情報に基づいて各エレベータの速度、加速度及びジャーク率を設定する手段である。学習手段６は、ビル内交通の統計学習を行い、その結果を記憶する手段である。
予測演算手段７は、可変速設定手段５により設定された設定内容と学習手段６からの情報とに応じて、各エレベータのかごが各階に到着する時間と、各階におけるかご内負荷とを予測する演算を実行する手段である。割り当て手段８は、予測演算手段７の演算結果に基づいて、乗場で生じた呼びに対して適切なエレベータを割り当てる手段である。運行制御手段９は、割り当て手段８による割り当て結果に基づいて各エレベータの運行を制御する手段である。
次に、動作について説明する。図２は図１の群管理制御装置２による運転モードの設定方法を説明するためのフローチャートである。まず、乗場における乗客の乗降が検出されると（ステップＳ１）、かご内負荷が検出される（ステップＳ２）。但し、乗客乗降終了後にそのかごが走行予定でない場合は、待機動作に自動的に移行するので、ステップＳ２以下の手順は実行されない。
乗客乗降終了後にそのかごの出発予定があり、かご内負荷が検出された場合、かご内負荷が高速・高加速運転の許容範囲内であるかどうかの判定が行われる。この判定には、例えば次の式が用いられる。
（５０−Ｘ）％＜（かご内負荷）＜（５０＋Ｘ）％  ・・・  （１）
Ｘ％：閾値
上記の式（１）は、かご内負荷が負荷バランス状態（５０％）から所定の範囲内にあることを示している。閾値（Ｘ％）は、使用されている巻上機（モータ）等のハードウエアの仕様によって理論的に設定することができる。
かご内負荷が高速・高加速運転の許容範囲内ではないと判定された場合、速度、加速度及びジャーク率が通常値に設定される。即ち、運転モードが通常運転モードに設定される（ステップＳ４）。
また、かご内負荷が高速・高加速運転の許容範囲内であると判定された場合、そのかごが次に停止する予定階までの走行距離が長距雕であるかどうかの判定が行われる（ステップＳ５）。この判定の基準となる基準距離は、例えば加減速距離であり、加減速距離は次式により求められる。
Ｓ＝Ｖ｛（Ｖ／α）＋Ｔ０｝  ・・・  （２）
Ｓ：加減速距離
Ｖ：速度
α：加速度
Ｔ０：ジャーク時間
上記の式（２）は一定の速度、加速度及びジャーク率におけるかごの加減速距離を示している。かごの次回停止予定階までの走行距離が加減速距離Ｓよりも短い場合、かごは速度Ｖに達する前に減速され停止されるので、速度の設定をアップさせても走行時間を短縮させることはできない。
逆に言うと、速度をアップさせることで走行時間を短縮できるのは、アップさせた速度と所定の加速度及びジャーク率とに基づいて計算された式（２）の値よりも走行距離が長い場合に限られる。従って、ここでは走行距離が式（２）で求めた加減速距離以上の場合を長距離とみなす。
走行距離が長距離であると判定された場合、かごの走行速度が高い値に設定される。即ち、運転モードが高速運転モードに設定される（ステップＳ６）。
また、走行距離が長距離でないと判定された場合、加速度及びジャーク率が高い値に設定される。即ち、運転モードが高加速運転モードに設定される（ステップＳ７）。加速度及びジャーク率をアップさせることにより、短い走行距離であっても、ある程度は走行時間が短縮される。
かご内負荷の判定、走行距離の判定及び運転モードの設定は、図１の可変速設定手段５により実行される。
以上のようにして運転モードが設定されると、設定された速度、加速度及びジャーク率に基づく走行指令が各台制御装置１に出力される（ステップＳ８）。
なお、上記の説明では、かご内負荷に応じて、速度と加速度及びジャーク率とのいずれかを選択的にアップさせたが、かご内負荷によっては、速度、加速度及びジャーク率の全てを同時にアップさせるようにしてもよい。
また、上記の説明では、速度、加速度及びジャーク率を１段階でアップさせたが、複数段階に分けてアップさせるようにしてもよい。
速度、加速度及びジャーク率の全てを複数段階に分けて変化させる場合、例えば次のように条件が設定される。
（５０−Ｘ１）＜（かご内負荷）＜（５０＋Ｘ１）のとき
速度：Ｖ１，加速度：α１，ジャーク率Ｊ１
（５０−Ｘ２）＜（かご内負荷）＜（５０＋Ｘ２）のとき
速度：Ｖ２，加速度：α２，ジャーク率Ｊ２
上記のような条件は、例えばテーブル形式で設定され記憶部に格納される。条件設定は、さらに細かく分けることも可能である。
次に、図３は図１の群管理制御装置２によるかごの割り当て方法を説明するためのフローチャートである。まず、乗場呼びが発生すると（ステップＳ１１）、乗場呼びが発生した階に各かごが到着可能な予測到着時刻と、出発階を出発するときのかご内負荷の予測値とが予測演算により求められる（ステップＳ１２）。予測演算の詳細については後述する。
予測演算が行われた後、予測演算の結果に基づいて種々の評価値演算が実行される（ステップＳ１３）。評価値演算には、例えば待ち時間評価や満員確率評価等の演算が含まれる。このような評価値演算の具体的な方法は、群管理制御においては知られているので、その説明を省略する。
予測演算及び評価値演算は、各かごについて実行されるとともに、新規乗場呼びを仮に割り当てた場合と割り当てない場合とについてそれぞれ実行される。
全ての予測演算及び評価値演算が終了すると、その乗場呼びに割り当てるべきかごが決定される（ステップＳ１４）。具体的な割り当て方法としては、例えば以下の総合的な評価関数値が最小となるかごを選択する方法が採られる。
Ｊ（ｅ）＝ｍｉｎ｛Ｊ（１），Ｊ（２），・・・，Ｊ（Ｎ）｝
Ｊ（ｉ）＝ｗ１Ｅ１（ｉ）＋ｗ２Ｅ２（ｉ）＋ｗ３Ｅ３（ｉ）
ｅ：割り当てかご
Ｎ：かご台数
Ｅ１（ｉ）：かごｉ（ｉ＝１，・・・，Ｎ）を新規乗場呼びに割り当てた場合の、発生中の各呼びに対する待ち時間評価の総和
Ｅ２（ｉ）：かごｉを新規乗場呼びに割り当てた場合の、発生中の各呼びに対する予報外れ確率評価の総和
Ｅ３（ｉ）：かごｉを新規乗場呼びに割り当てた場合の、発生中の各呼びに対する満員確率の総和
ｗ１，ｗ２，ｗ３：ウエイト
以上のようにして割り当てかごが決定されると、その割り当てかごに対応する各台制御装置１に対して割り当て運転指令が出力される。
次に、図４は図３の予測演算の方法を説明するためのフローチャートである。予測演算が開始されると、まず対象となるかごが現在停止中であるかどうかが確認される（ステップＳ２１）。かごが停止中でなければ、即ち走行中であれば、前回停止階（前回出発階）が基準出発階に設定される（ステップＳ２２）。
一方、かごが停止中であれば、現在位置が基準出発階に設定される（ステップＳ２３）。そして、基準出発階を出発するときのかご内負荷が予測される（ステップＳ２４）。この予測は、現在のかご内人数と、この階での予測乗車人数及び予測降車人数とを用いて行われる。予測乗車人数は、乗場呼びの有無に応じて求められる。また、予測降車人数は、かご呼びの有無に応じて求められる。即ち、予測かご内負荷は、次式により求められる。
（予測かご内負荷）＝（現在かご内負荷）−（予測降車人数の負荷換算値）＋（予測乗車人数の負荷換算値）
ここで、予測乗車人数及び予測降車人数は、統計学習結果に基づいて学習手段６により算出される。また、負荷換算値は、乗客１人当たりの平均体重を予め設定しておき、（負荷換算値）＝（人数）×（平均体重）とすれば容易に求められる。
さらに、予測乗車人数及び予測降車人数やドア開閉時間等に基づいて、基準出発階での停止時間が計算され、基準出発階の予測出発時刻が算出される。
次に、予測到着時刻を計算すべき次の階が設定される（ステップＳ２５）。これは現在ＵＰ方向ならば基準出発階＋１階、ＤＯＷＮ方向ならば基準出発階−１階とすればよい。続いて、基準出発階から次の階までの走行距離が求められる。そして、予測かご内負荷と走行距離とから、基準出発階を出発するときの速度、加速度及びジャーク率が予測される（ステップＳ２６）。これらの予測は、図２におけるステップＳ３〜Ｓ７の手順と同様にして実施される。
この後、走行距離と、速度、加速度及びジャーク率とから、走行時間が算出される。そして、予測出発時刻に走行時間を加算することにより、予測到着時刻が計算される（ステップＳ２７）。
次に、予測到着時刻を求めた到着階が予測到着時刻を算出すべき最終階であるかどうかが確認される（ステップＳ２８）。最終階であれば、演算は終了される。また、最終回でなければ、かご呼びや乗場呼びによってかごがその階に停止することが確定しているかどうかが確認される（ステップＳ２９）。
停止確定階であれば、その階が新たな基準出発階に設定され（ステップＳ３０）、上記と同様にかご内負荷が予測される（ステップＳ３１）とともに、予測出発時刻が計算され、この後ステップＳ２５以下の計算が繰り返される。また、その階が停止確定階でなかった場合は、そのままステップＳ２５以下の計算が繰り返される。
以上のような予測演算は、図１の予測演算手段７により実行される。
このような群管理制御装置２では、かご内負荷及び走行距離に応じて、かごの速度、加速度及びジャーク率を変化させるようにしたので、通常の巻上機を用いつつ、輸送効率を向上させることができる。
また、予測演算手段７は、予測かご内負荷を求め、予測かご内負荷に応じてかごの速度、加速度及びジャーク率の予測を行い、予測到着時刻を求めるので、輸送効率をさらに向上させることができるとともに、予報外れの発生を防止することができる。
なお、例えば負荷検出手段４及び可変速設定手段５など、群管理制御装置２の機能の一部を各台制御装置１側に設け、各台制御装置１からの情報により予測演算や割り当てを実施するように構成することもできる。
また、群管理制御装置に設けた可変速設定手段では、予測演算手段にて利用される予測を行い、実際の可変速運転の実施については、各台制御装置に設けた可変速設定手段で行ってもよい。さらに、各台制御装置で可変速運転を実施する場合、群管理制御装置の予測演算手段の予測結果を利用してもよい。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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