(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数台のエレベーターを一群として管理するエレベーター群管理装置において、
複数台のエレベーターの現在の交通状況を検出する交通状況検出手段と、
複数の制御ルールセットを格納したルールベースと、
上記ルールベース内の任意のルールセットを現在の交通状況に適用したときに得られる群管理パフォーマンスを予測するパフォーマンス予測手段と、
上記パフォーマンス予測手段からの予測結果に応じて最適なルールセットを選択するルールセット選択手段と、
上記ルールセット選択手段により選択されたルールセットに基づいて各かごの運転制御を行う運転制御手段と、
上記ルールベース内の任意のルールセットに対応したニューラルネットのウェイトパラメーターを格納したウェイトデータベースと、
上記パフォーマンス予測手段による予測結果と、特定のルールセットを適用した後の実際の群管理パフォーマンスとを比較し、ニューラルネットの学習を行い、学習結果に応じて上記ウェイトデータベースのウェイトパラメーターを修正するパフォーマンス学習手段と
を備え、
上記パフォーマンス予測手段は、上記ルールベース内の特定のルールセットに対して当該特定のルールセットに対応するニューラルネットのウェイトパラメータを上記ウェイトデータベースから取り出し、取り出したウェイトパラメーターを使用したニューラルネットによる群管理パフォーマンスの予測を行うことを特徴とするエレベーター群管理装置。
【請求項２】
請求項１に記載のエレベーター群管理装置において、上記パフォーマンス予測手段は、上記ルールベース内の任意のルールセットを現在の交通状況に適用したときに予測される群管理パフォーマンスを数学的モデルにより予測することを特徴とするエレベーター群管理装置。
【請求項３】
複数台のエレベーターを一群として管理するエレベーター群管理装置において、
複数台のエレベーターの現在の交通状況を検出する交通状況検出手段と、
複数の制御ルールセットを格納したルールベースと、
上記ルールベース内の任意のルールセットを現在の交通状況に適用したときに得られる群管理パフォーマンスをニューラルネットにより予測する第１パフォーマンス予測手段と、
上記ルールベース内の任意のルールセットに対応したニューラルネットのウェイトパラメーターを格納したウェイトデータベースと、
上記第１パフォーマンス予測手段による予測結果と、特定のルールセットを適用した後の実際の群管理パフォーマンスとを比較し、ニューラルネットの学習を行い、学習結果に応じて上記ウェイトデータベースのウェイトパラメーターを修正するパフォーマンス学習手段と
を備え、上記第１パフォーマンス予測手段は、修正されたウェイトパフォーマンスを使用したニューラルネットによる群管理パフォーマンスの予測を行うと共に、
上記ルールベース内の任意のルールセットを現在の交通状況に適用したときに予測される群管理パフォーマンスを数学的モデルにより予測する第２パフォーマンス予測手段と、
上記第１及び第２パフォーマンス予測手段の予測結果と実際の群管理パフォーマンスとを比較し、比較結果に応じて上記第１または第２パフォーマンス予測手段のいずれを使用するかを決定するパフォーマンス予測精度評価手段と、
上記パフォーマンス予測精度評価手段により決定された第１または第２パフォーマンス予測手段のいずれかの予測結果に応じて最適なルールセットを選択するルールセット選択手段と、
上記ルールセット選択手段により選択されたルールセットに基づいて各かごの運転制御を行う運転制御手段と
を備えたエレベーター群管理装置。
【発明の詳細な説明】
技術分野
この発明は、複数台のエレベーターを一群として効率的に管理制御するエレベーター群管理装置に関するものである。
背景技術
一般に、複数のエレベーターが就役するシステムにおいては、群管理制御が行われている。そこでは、ホールで発生した呼びに対して最適な割り当て号機を選択する割り当て制御や、特にピーク時には呼び発生とは別に特定階に対する回送運転あるいはサービスゾーンの分割などさまざまな形式の制御が行われている。
最近では、たとえば日本国特許第２６６４７６６号公報や日本国特開平７−６１７２３号公報に示されるように、群管理の制御結果、すなわち待時間などの群管理パフォーマンスを予測し、制御パラメーターを設定する方法が提案されている。
前記２件の先行技術によれば、交通需要パラメーターと呼び割り当て時の評価演算パラメーターを入力とし、群管理パフォーーマンスを出力するニューラルネットを使用し、ニューラルネットの出力結果を評価して最適な評価演算パラメーターを設定する方式が述べられている。
しかしながら、上記先行技術文献では、群管理パフォーマンス予測結果により設定するのは割り当て時の単一の評価演算パラメーターに限られており、このような単一の呼び割り当て時の評価演算パラメーターを用いた演算のみでは輸送性能の向上に限界がある。すなわち、交通状況によっては回送やゾーン分割などいろいろなルールセットを活用しなければならなく、真に良好な群管理パフォーマンスを得ることはできない。
また、ニューラルネットは、学習によってその演算精度を向上させていくことができるという利点をもっているが、同時に演算精度が実用レベルに達するまでは時間がかかるという弱点もある。
上記先行技術文献に開示された方式では、あらかじめ工場にてニューラルネットの学習をしておかない限り期待した群管理パフォーマンスを得ることはできない。さらに、ビル内テナント変更などに伴い交通需要が急激に変化した場合、速やかに対応することはできない。
この発明は上記のような従来技術における問題点を解消するもので、パフォーマンス予測結果に応じて最適なルールセットを選択し、常に良好なサービスを提供できるエレベーター群管理装置を提供するものである。
発明の開示
この発明に係るエレベーター群管理装置は、複数台のエレベーターを一群として管理するエレベーター群管理装置において、複数台のエレベーターの現在の交通状況を検出する交通状況検出手段と、複数の制御ルールセットを格納したルールベースと、上記ルールベース内の任意のルールセットを現在の交通状況に適用したときに得られる群管理パフォーマンスを予測するパフォーマンス予測手段と、上記パフォーマンス予測手段からの予測結果に応じて最適なルールセットを選択するルールセット選択手段と、上記ルールセット選択手段により選択されたルールセットに基づいて各かごの運転制御を行う運転制御手段とを備えたものである。
また、上記ルールベース内の任意のルールセットに対応したニューラルネットのウェイトパラメーターを格納したウェイトデータベースをさらに備え、上記パフォーマンス予測手段は、上記ルールベース内の特定のルールセットに対して当該特定のルールセットに対応するニューラルネットのウェイトパラメータを上記ウェイトデータベースから取り出し、取り出したウェイトパラメーターを使用したニューラルネットによる群管理パフォーマンスの予測を行うことを特徴とするものである。
また、上記パフォーマンス予測手段による予測結果と、特定のルールセットを適用した後の実際の群管理パフォーマンスとを比較し、ニューラルネットの学習を行い、学習結果に応じて上記ウェイトデータベースのウェイトパラメーターを修正するパフォーマンス学習手段をさらに備え、上記パフォーマンス予測手段は、修正されたウェイトパラメーターを使用したニューラルネットによる群管理パフォーマンスの予測を行うことを特徴とするものである。
また、上記パフォーマンス予測手段は、上記ルールベース内の任意のルールセットを現在の交通状況に適用したときに予測される群管理パフォーマンスを数学的モデルにより予測することを特徴とするものである。
さらに、他の発明に係るエレベーター群管理装置は、複数台のエレベーターを一群として管理するエレベーター群管理装置において、複数台のエレベーターの現在の交通状況を検出する交通状況検出手段と、複数の制御ルールセットを格納したルールベースと、上記ルールベース内の任意のルールセットを現在の交通状況に適用したときに得られる群管理パフォーマンスをニューラルネットにより予測する第１パフォーマンス予測手段と、上記ルールベース内の任意のルールセットに対応したニューラルネットのウェイトパラメーターを格納したウェイトデータベースと、上記第１パフォーマンス予測手段による予測結果と、特定のルールセットを適用した後の実際の群管理パフォーマンスとを比較し、ニューラルネットの学習を行い、学習結果に応じて上記ウェイトデータベースのウェイトパラメーターを修正するパフォーマンス学習手段とを備え、上記第１パフォーマンス予測手段は、修正されたウェイトパフォーマンスを使用したニューラルネットによる群管理パフォーマンスの予測を行うと共に、上記ルールベース内の任意のルールセットを現在の交通状況に適用したときに予測される群管理パフォーマンスを数学的モデルにより予測する第２パフォーマンス予測手段と、上記第１及び第２パフォーマンス予測手段の予測結果と実際の群管理パフォーマンスとを比較し、比較結果に応じて上記第１または第２パフォーマンス予測手段のいずれを使用するかを決定するパフォーマンス予測精度評価手段と、上記パフォーマンス予測精度評価手段により決定された第１または第２パフォーマンス予測手段のいずれかの予測結果に応じて最適なルールセットを選択するルールセット選択手段と、上記ルールセット選択手段により選択されたルールセットに基づいて各かごの運転制御を行う運転制御手段とを備えたものである。
発明を実施するための最良の形態
実施例１．
以下、この発明の実施例を図面に基づいて説明する。
図１はこの発明のエレベーター群管理装置の構成を示すブロック図であり、また、図２は図１に示すエレベーター群管理装置内の各構成要素の機能連関図である。
これらの図において、１は複数のエレベーターを一群として管理する群管理装置、２は各エレベーターの制御を行う各台制御装置である。
上記群管理装置１は、各台制御装置２との通信を行う通信手段１Ａ、回送やゾーン分割・割り当て評価式によるゾーン別配車用ルールなど群管理制御に必要な複数の制御ルールセットを格納した制御ルールベース１Ｂ、乗降者などの現在の交通状況を検出する交通状況検出手段１Ｃ、上記交通状況検出手段１Ｃにより検出される交通状況下でニューラルネットを用いて上記制御ルールベース１Ｂ内の特定のルールセットを適用した際に得られる待ち時間分布などの群管理パフォーマンスを予測する第１パフォーマンス予測手段１Ｄ、上記制御ルールベース１Ｂ内の任意のルールセットに対応したニューラルネットのウェイトパラメーターを格納したウェイトデータベース１Ｅ、上記交通状況検出手段１Ｃにより検出される交通状況下で確率モデルを含む任意のルールセットを適用した際に得られる群管理パフォーマンスを数学的モデルにより予測する第２パフォーマンス予測手段１Ｆを備えている。
さらに、上記群管理装置１は、上記第１パフォーマンス予測手段１Ｄのニューラルネットに対して学習を行うことにより群管理パフォーマンスの予測精度を向上させるパフォーマンス学習手段１Ｇ、上記第１パフォーマンス予測手段１Ｄ及び上記第２パフォーマンス予測手段１Ｆの予測結果と実際の計測された群管理パフォーマンスとを比較して第１パフォーマンス予測手段１Ｄの予測精度を評価するパフォーマンス予測精度評価手段１Ｈ、上記第１パフォーマンス予測手段１Ｄ及び上記第２パフォーマンス予測手段１Ｆの予測結果に応じて最適なルールセットを選択するルールセット選択手段１Ｊ、上記ルールセット選択手段１Ｊにより選択されたルールセットを実行するルールセット実行手段１Ｋ、上記ルールセット実行手段１Ｋにより実行されたルールに基づき各かご全般の運転制御を行う運転制御手段１Ｌ、学習用データを記憶した学習用データベース１Ｍを備えている。
群管理装置１は、上述した各構成を含めてなり、それらの各構成は、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。
次に、この実施例の動作について図を参照して説明する。
図３は本実施例の群管理装置１の制御手順の概略動作を表すフローチャートであり、また、図４は同様に群管理装置１の学習手順の概略動作を表すフローチャートである。
まず、図３を用いて制御手順の概略動作について説明する。
ステップＳ１０１では、通信手段１Ａを通じて各かごの挙動を監視し、交通状況検出手段１Ｃにより交通状況、例えば各かごの各階での乗降人数を検出する。この交通状況を記述するデータは、例えば各階乗降人数の単位時間（例えば５分）当たりの積算値を用いる。あるいは例えば日本国特開平１０−１９４６１９号公報に開示されているような周知の方法によるＯＤ（Ｏｒｉｇｉｎ  ａｎｄ  Ｄｅｓｔｉｎａｔｉｏｎ：階から階への移動）推定値を用いても良い。
次に、ステップＳ１０２において、制御ルールベース１Ｂから任意のルールセットを取り出して設定する。続くステップＳ１０３において、設定されたルールセットに対してニューラルネット予測が有効か無効かを判定する（なお、図３において、ＮＮはニューラルネットを表す）。判定の結果、無効（ステップＳ１０３でＮｏ）ならばステップＳ１０４へ進み、他方、有効（ステップＳ１０３でＹｅｓ）ならばステップＳ１０５へ進む。
なお、上記ステップＳ１０３において、ニューラルネットが有効か無効かの判定は、一例として、ニューラルネットが学習を完了して予測精度が確保されているかどうかの判定結果に基づいて行われるものであり、具体的には後述する図４に示す学習手順におけるステップＳ２０７で設定されるニューラルネット予測フラグの値によって判定される。
上記ステップＳ１０３でニューラルネット予測が無効と判定された場合は、ステップＳ１０４において、第２パフォーマンス予測手段１Ｆにより数学的モデルによる群管理パフォーマンスの予測を行う。この手順では、待ち行列理論などを用いても良いが、以下のように反復法により計算しても良い。
ＲＴＴ＝ｆ（ＲＴＴ）
ここで、ＲＴＴはかご周回時間（Ｒｏｕｎｄ  Ｔｒｉｐ  Ｔｉｍｅ）で、例えば平均待ち時間と停止階数との関連がかご周回時間ＲＴＴによることが日本国特公平１−２４７１１号公報に記載されている。すなわち、ｆ（ＲＴＴ）は、設定されたかご周回時間ＲＴＴと交通状況データ及びルールセットの適用によるかご挙動の制限条件から任意の階へかごが到着するかごサービス間隔、停止確率、乗降者確率、待ち時間などの群管理パフォーマンスを計算する関数であり、これらは確率論的に計算できる。この計算方法の一例を示す先行技術として、例えば『“エレベータ群管理システムの理論と実際”：日本機械学会５１７回講習会教材（’８１−３−９、東京、交通機械における制御の理論と実際）』が上げられる。
他方、上記ステップＳ１０３でニューラルネット予測が有効と判定された場合は、まず、ステップＳ１０５において、設定されたルールセットに対応するニューラルネットのウェイトパラメーターをウェイトデータベース１Ｅから取り出してセットする。そして、ステップＳ１０６において、第１パフォーマンス予測手段１Ｄによりセットされたウェイトパラメーターを使用したニューラルネットによる群管理パフォーマンスの予測を行う。
この第１パフォーマンス予測手段１Ｄで使用するニューラルネットは、入力として交通状況データ、出力として待ち時間分布など群管理パフォーマンスを設定し、後述する図４に示す学習手順におけるステップＳ２０３で学習を行うことによりある程度の精度で予測が可能となる。
上記ステップＳ１０２からステップＳ１０６までの手順は、制御ルールベース１Ｂ内の予め用意された複数のルールセットそれぞれに対して実行される。
次に、ステップＳ１０７では、ルールセット選択手段１Ｊにより各ルールセットに対するパフォーマンス予測結果を評価してその中から最良となるルールセットを選択する。そして、ステップＳ１０８では、ルールセット実行手段１ＫによりステップＳ１０７で選択されたルールセットを実行することにより各種指令、制約条件、運転方式を運転制御手段１Ｌに伝達し、運転制御手段１Ｌにより伝達された指令などに基づいた運転制御が実行される。
以上が本実施例における制御手順の概略動作についての説明である。
続いて、図４を用いて学習手順の概略動作の説明を行う。
まず、ステップＳ２０１では、パフォーマンス学習手段１Ｇにより上述した図３に示す制御手順で得られる群管理パフォーマンスの結果とそのときの交通状況および適用されたルールセットを定期的に記憶しておき、適用されたルールセット、そのルールセットが適用された交通状況、適用後の群管理パフォーマンスなどをデータセットとして整理した上で、これらデータセットの一部を以下の学習手順におけるテスト用データ、残りを学習用データとして学習用データベース１Ｍに格納しておく。
次に、ステップＳ２０２では、パフォーマンス学習手段１Ｇにより、ステップＳ２０１で記憶された各学習用データを学習用データベース１Ｍから読み出して入力する。そして、ステップＳ２０３では、パフォーマンス学習手段１Ｇにより、各学習用データを用いて、使用されたルールセット対応するウェイトパラメーターをニューラルネットにセットし、交通状況データを入力、実測された群管理パフォーマンスを出力にしてニューラルネットの学習を行う。このニューラルネットの学習には、周知のＢａｃｋ  Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ法を用いれば良い。また、このステップＳ２０３では、学習によって修正されたウェイトパラメーターをウェイトデータベース１Ｅに格納しておく。上記ステップＳ２０２，Ｓ２０３の手順は各学習用データについて行う。
上述した手順により、各学習用データについて、ニューラルネットの学習及び学習によるウェイトパラメーターの修正が完了すると、次に、ルールセットの能力を見るため、各テスト用データを仮に入力し、その予測値を出す。
すなわち、ステップＳ２０４において、上述したステップＳ２０１において学習用データベース１Ｍに格納されたテスト用データを用いて、対応するルールセットと交通状況に対して学習済みのニューラルネットによる群管理パフォーマンスの予測を第１パフォーマンス予測手段１Ｄにより実行する。
また、ステップＳ２０５において、第２パフォーマンス予測手段１Ｆにより数学的モデルによる群管理パフォーマンスの予測を実行する。
このステップＳ２０４とステップＳ２０５の手順は各テスト用データについて実行される。
次に、ステップＳ２０６では、パフォーマンス予測精度評価手段１Ｈにより上記ステップＳ２０４，Ｓ２０５で予測された各予測結果と実測されたパフォーマンスを比較する。この比較には、例えば次の誤差を指標とすればよい。即ち、次式の誤差ＥＲＲが小さい方を予測精度がよいと見なす。
ＥＲＲ＝Σ｜Ｘｋ−Ｙｋ｜２／Ｎ      （ｋ＝１，２，．．．，Ｎ）
ＥＲＲ：誤差、Ｎ：テスト用データ数
Ｘｋ：パフォーマンス実測値ベクトル
Ｙｋ：パフォーマンス予測値ベクトル
そして、ステップＳ２０７において、上記ステップＳ２０６での比較結果、第１パフォーマンス予測手段１Ｄの予測精度がよい場合には、パフォーマンス予測精度評価手段１Ｈによりニューラルネット予測フラグを有効にセットし、そうでない場合は無効にセットする。このニューラルネット予測フラグは、上述した図３に示す制御手順のステップＳ１０３の判定に使用される。なお、上記ステップＳ２０２〜Ｓ２０７の手順は各ルールセット毎に行われる。
以上のように、この発明によれば、複数台のエレベーターを一群として管理するエレベーター群管理装置において、ゾーン別配車用ルール等の複数の制御ルールセットを格納したルールベースを用意し、ルールベース内の任意のルールセットを、現在の交通状況に適用したときに得られる待時間分布などの群管理パフォーマンスを予測し、そのパフォーマンス予測結果に応じて最適なルールセットを選択するようにしたので、常に最適なルールセットを適用して群管理制御を行うことができ、良好なサービスを提供できるという効果がある。
また、上記ルールベース内の任意のルールセットに対応したニューラルネットのウェイトパラメーターを格納したウェイトデータベースをさらに備え、上記ルールベース内の特定のルールセットに対して当該特定のルールセットに対応するニューラルネットのウェイトパラメータを上記ウェイトデータベースから取り出し、取り出したウェイトパラメーターを使用したニューラルネットによる群管理パフォーマンスの予測を行うようにしたので、ニューラルネットの学習をルールセットに対応した部分毎に行うことができ、予測精度を高めることができるという効果がある。
また、群管理パフォーマンスの予測結果と、特定のルールセットを適用した後の実際の群管理パフォーマンスとを比較し、ニューラルネットの学習を行い、学習結果に応じて上記ウェイトデータベースのウェイトパラメーターを修正するパフォーマンス学習手段をさらに備え、修正されたウェイトパラメーターを使用したニューラルネットによる群管理パフォーマンスの予測を行うようにしたので、複数のエレベーターの実際の稼動状況に合わせて予測精度を高めることができるという効果がある。
また、上記ルールベース内の任意のルールセットを現在の交通状況に適用したときに予測される各かご周回時間を数学的に計算し、周回時間と交通状況から待ち時間などの群管理パフォーマンスを数学的モデルにより予測するようにしたので、ニューラルネットによる予測を行うことなく、群管理パフォーマンスをよそくでき、その予測精度を高めることができるという効果がある。
さらに、複数台のエレベーターを一群として管理するエレベーター群管理装置において、複数台のエレベーターの現在の交通状況を検出する交通状況検出手段と、複数の制御ルールセットを格納したルールベースと、上記ルールベース内の任意のルールセットを現在の交通状況に適用したときに得られる群管理パフォーマンスをニューラルネットにより予測する第１パフォーマンス予測手段と、上記ルールベース内の任意のルールセットに対応したニューラルネットのウェイトパラメーターを格納したウェイトデータベースと、上記第１パフォーマンス予測手段による予測結果と、特定のルールセットを適用した後の実際の群管理パフォーマンスとを比較し、ニューラルネットの学習を行い、学習結果に応じて上記ウェイトデータベースのウェイトパラメーターを修正するパフォーマンス学習手段とを備え、上記第１パフォーマンス予測手段は、修正されたウェイトパフォーマンスを使用したニューラルネットによる群管理パフォーマンスの予測を行うと共に、上記ルールベース内の任意のルールセットを現在の交通状況に適用したときに予測される群管理パフォーマンスを数学的モデルにより予測する第２パフォーマンス予測手段と、上記第１及び第２パフォーマンス予測手段の予測結果と実際の群管理パフォーマンスとを比較し、比較結果に応じて上記第１または第２パフォーマンス予測手段のいずれを使用するかを決定するパフォーマンス予測精度評価手段と、上記パフォーマンス予測精度評価手段により決定された第１または第２パフォーマンス予測手段のいずれかの予測結果に応じて最適なルールセットを選択するルールセット選択手段と、上記ルールセット選択手段により選択されたルールセットに基づいて各かごの運転制御を行う運転制御手段とを備えることにより、複数のエレベーターの実際の稼働状況に応じてパフォーマンス予測の精度を高めることができ、初期状態あるいは複数のエレベータを設置したビル内のテナント変更に伴い交通状況が急激に変化した場合においてもパフォーマンス予測を高い精度で行い、その予測に基づき常に最適なルールセットを用いて群管理制御を行うことができるという効果がある。
産業上の利用の可能性
この発明は、複数の制御ルールセットを格納したルールベースを用意し、ルールベース内の任意のルールセットを現在の交通状況に適用したときに得られる待時間分布などの群管理パフォーマンスを予測し、そのパフォーマンス予測結果に応じて最適なルールセットを選択することで、常に最適なルールセットを適用して複数のエレベーターの群管理制御を行い、良好なサービスを提供する。
【図面の簡単な説明】
図１は、この発明におけるエレベーター群管理装置の構成を示すブロック図、
図２は、図１に示すエレベーター群管理装置内の各構成要素の機能連関図、
図３は、この発明の実施例における群管理装置の制御手順の概略動作を表すフローチャート、
図４は、この発明の実施例における群管理装置の学習手順の概略動作を表すフローチャートである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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