JP2577161B2 - How to control the operation of multiple elevator cars in a building - Google Patents
How to control the operation of multiple elevator cars in a buildingInfo
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Description
【0001】[0001]
【産業上の利用分野】本発明はエレベータ制御ソフトウ
エアに関する。This invention relates to elevator control software.
【0002】[0002]
【従来の技術】エレベータシステムの性能を最大限に発
揮させるためには、乗り場呼びにサービスさせるために
かごを割り当てることが望ましい。これは、かごの中の
乗客の数を決定し、エレベータシステムのトラフィック
モードを決定し、各乗り場に居る乗り場乗客の数を推定
し、そして異なる性能パラメタ間のトレードオフを計算
する多くのアルゴリズムを使用することを含む。これら
のアルゴリズムは複数の固定された規則として実現する
ことができる。2. Description of the Related Art In order to maximize the performance of an elevator system, it is desirable to allocate a car to service a hall call. This involves a number of algorithms that determine the number of passengers in the car, determine the traffic mode of the elevator system, estimate the number of landing passengers at each landing, and calculate trade-offs between different performance parameters. Including using. These algorithms can be implemented as a plurality of fixed rules.
【0003】しかしながら、規則を固定すると境界条件
において問題が発生する。一日のシステムトラフィック
モードを決定している規則の一部が、例えば“時刻が
7:00AMから9:00AMまでの間であり、且つ<
other conditions>であれば、システ
ムトラフィックモードを上昇ピークに設定せよ”と言う
ものであり得る。このような規則の問題点は、6:59
AMにはシステムトラフィックモードを上昇ピークに設
定させる全ての他の条件は既に存在しているであろう
が、規則が固定されているためにシステムが上昇ピーク
トラフィックモードにあると見做すことはできないこと
である。入力条件、即ち支配的なトラフィックパターン
は多分6:59AMから7:00AMまでの間に徐々に
変化するにも拘らず、システムの動作はトラフィックモ
ードに依存して急激に変化し得る。[0003] However, fixing rules causes problems in boundary conditions. Some of the rules that determine the system traffic mode for a day may be, for example, "time is between 7:00 AM and 9:00 AM, and <
If other conditions>, then set the system traffic mode to the rising peak. "The problem with such a rule is 6:59.
All other conditions that will cause the AM to set the system traffic mode to peak peak will already exist, but it is not possible to consider the system to be in peak traffic mode due to the fixed rules. That is not possible. Even though the input conditions, the dominant traffic pattern, will likely change gradually between 6:59 AM and 7:00 AM, the operation of the system can change abruptly depending on the traffic mode.
【0004】同じような問題は他のかご割り当て評価ア
ルゴリズムにも存在する。一般に入力条件は徐々に、そ
して殆どの場合連続的に変化するが、これらの変化に対
する応答、即ちシステムの反応(及び最終的には、乗り
場呼びに対するかごの割り当て)は、システムが境界条
件を通って遷移すると急激且つ不連続に変化する。A similar problem exists with other car assignment evaluation algorithms. Generally, the input conditions change gradually and, in most cases, continuously, but the response to these changes, ie, the response of the system (and, ultimately, the assignment of cars to hall calls), causes the system to pass through boundary conditions. When a transition is made, it changes rapidly and discontinuously.
【0005】[0005]
【発明の概要】本発明の目的は、(a)かご内の乗客の
数を推定すること、(b)乗り場呼びにサービスさせる
ためにかごを割り当てること、(c)エレベータシステ
ムにおけるかごの割り当ての有用性(ユーティリティ)
を決定すること、(d)あるかごによるサービスを期待
して乗り場で待っている人々の数を決定すること、及び
(e)エレベータシステムのトラフィックモードを決定
することを含む。SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to (a) estimate the number of passengers in a car, (b) assign a car to service a landing call, (c) assign a car in an elevator system. Utility (utility)
(D) determining the number of people waiting at the landing in anticipation of car service, and (e) determining the traffic mode of the elevator system.
【0006】本発明によれば、かご内の乗客の重量を表
す信号は、複数の観測した重量ファジー集合から複数の
項を選択してかご内の乗客の数を表すファジー集合を形
成するために使用され、(a)各観測した重量ファジー
集合は特定の乗客カウントに対応し、(b)各観測した
重量ファジー集合の項(term)は(i)乗客重量に
対応する基底要素(basis element)と
(ii)関連基底要素によって表される重量の観測の頻
度、及び集合によって表される乗客の数に対応するメン
バシップの程度(もしくは度合い)とを有している。In accordance with the present invention, a signal representing the weight of passengers in a car is generated by selecting a plurality of terms from a plurality of observed weight fuzzy sets to form a fuzzy set representing the number of passengers in the car. Used, (a) each observed weight fuzzy set corresponds to a specific passenger count, (b) each observed weight fuzzy set term (term) is (i) a basis element corresponding to passenger weight And (ii) the frequency of observation of the weight represented by the associated base element, and the degree of membership corresponding to the number of passengers represented by the set.
【0007】更に本発明によれば、乗り場呼びに対する
かごの割り当ては、かご割り当て有用性を表すファジー
集合を使用することによって行われ、この集合は(a)
エレベータシステムの各かごに対応する基底要素と、
(b)関連基底要素によって表すことができる乗り場呼
びに対する割り当ての有用性に対応するメンバシップの
程度とを有している。Further in accordance with the present invention, the assignment of cars to hall calls is performed by using a fuzzy set representing car assignment utility, the set comprising:
Base elements corresponding to each car of the elevator system;
(B) having a degree of membership corresponding to the usefulness of the assignment to hall calls that can be represented by the associated base element.
【0008】更に本発明によれば、乗り場呼びにサービ
スさせるために各かごを割り当てることの有用性は、
(a)複数の各性能基準毎に各かごの性能を推定するこ
と、(b)推定された性能を各性能基準に割り当てられ
た重要度を表す値によって基準化すること、及び(c)
有用性を、基準化された性能値の中の最大値に等しく設
定することによって決定される。Further in accordance with the present invention, the utility of assigning each car to service a hall call is:
(A) estimating the performance of each car for each of the plurality of performance criteria; (b) normalizing the estimated performance by a value representing the importance assigned to each performance criteria; and (c).
The utility is determined by setting it equal to the maximum of the scaled performance values.
【0009】更に本発明によれば、乗り場呼びに各かご
を割り当てることの有用性は、(a)複数の各性能基準
毎に各かごの性能を推定すること、(b)推定された性
能を各性能基準に割り当てられた重要度を表す値によっ
て基準化すること、及び(c)基準化された性能値から
最小値を選択することによって決定される。更に本発明
によれば、(a)乗り場呼びボタンが押されるか、また
はエレベータサービスが停止するとエレベータシステム
の瞬時乗客率を計算し、(b)次にエレベータシステム
のモードに従う(i)上昇率量、(ii)下降率量、及
び(iii)オフ率量の1またはそれ以上におけるこれ
らの瞬時乗客率を平均し、そして(c)ある乗り場が最
後にサービスされてからの時間に、エレベータシステム
のモードに従う上記上昇率量、下降率量、またはオフ率
量の1またはそれ以上を乗ずることによって、その乗り
場において待っている人々の数を決定する。Furthermore, according to the present invention, the usefulness of assigning each car to a hall call includes: (a) estimating the performance of each car for each of a plurality of performance criteria; and (b) estimating the estimated performance. It is determined by standardizing by a value representing the importance assigned to each performance standard, and (c) selecting a minimum value from the standardized performance values. Further according to the invention, (a) when the hall call button is pressed or when the elevator service is stopped, the instantaneous passenger rate of the elevator system is calculated, (b) then the mode of the elevator system is followed, (i) the rate of increase (Ii) average these instantaneous passenger rates in one or more of the rate of descent rates, and (iii) the rate of off rates, and (c) in the time since a landing was last serviced, By multiplying by one or more of the ascending, descending, or off-rate amounts according to the mode, the number of people waiting at the landing is determined.
【0010】更に本発明によれば、上昇ピーク開始規
則、上昇ピーク終了規則、下降ピーク開始規則、及び下
降ピーク終了規則を別々に評価し、組み合わせてエレベ
ータのトラフィックモードを表すファジー論理集合を形
成する。この論理集合は、上昇ピークに対応する項、下
降ピークに対応する項、及びオフピークに対応する項を
有し、これらの項のメンバシップの程度はエレベータシ
ステムがそれぞれ上昇ピークモード、下降ピークモー
ド、及びオフピークモードの特徴を呈する程度に対応し
ている。Further in accordance with the present invention, the rising peak start rule, rising peak end rule, falling peak start rule, and falling peak end rule are separately evaluated and combined to form a fuzzy logic set representing the traffic mode of the elevator. . This logical set has a term corresponding to the rising peak, a term corresponding to the falling peak, and a term corresponding to the off-peak, and the degree of membership of these terms depends on whether the elevator system is in the rising peak mode, the falling peak mode, respectively. And off-peak mode.
【0011】本発明の上記の、及び他の目的、特色及び
長所は以下の添付図面に基づく説明から明白になるであ
ろう。The above and other objects, features and advantages of the present invention will become apparent from the following description based on the accompanying drawings.
【0012】[0012]
【実施例】図1に示すエレベータシステム20は、第1
のかご22、第2のかご23、滑車26を有する第1の
電動機24、滑車27を有する第2の電動機25、及び
釣り合い錘28、29を含む。滑車26を廻る第1のケ
ーブル30の一端は第1のかご22に、また他端は釣り
合い錘28に接続されている。滑車27を廻る第2のケ
ーブル31の一端は第2のかご23に、また他端は釣り
合い錘29に接続されている。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An elevator system 20 shown in FIG.
It includes a car 22, a second car 23, a first electric motor 24 having a pulley 26, a second electric motor 25 having a pulley 27, and counterweights 28, 29. One end of the first cable 30 around the pulley 26 is connected to the first car 22, and the other end is connected to the counterweight 28. One end of the second cable 31 around the pulley 27 is connected to the second car 23, and the other end is connected to the counterweight 29.
【0013】かご乗客(即ち、かご22内に乗っている
乗客)による1またはそれ以上のかご呼びボタン36の
賦活に応答して第1の電動機24は、第1のかごを建物
の複数の階床32〜34の間で運動させる。かご乗客に
よる1またはそれ以上のかご呼びボタン37の賦活に応
答して第2の電動機25は、第2のかごを建物の複数の
階床32〜34の間で運動させる。また、電動機24、
25は1またはそれ以上の乗り場呼びにも応答してかご
22、23を階床間で運動させる。乗り場呼びは、乗り
場(に居る)乗客が1またはそれ以上の乗り場呼びボタ
ン38を押すことによって発生する。乗り場乗客は、か
ご22、23の一方からサービスを受けようとして階床
の1つの廊下で待っている(エレベータシステム20
の)予期される利用者である。In response to activation of one or more car call buttons 36 by a car passenger (ie, a passenger in car 22), first motor 24 causes first car 24 to move the first car to a plurality of floors of the building. Exercise between floors 32-34. In response to activation of one or more car call buttons 37 by a car passenger, the second electric motor 25 moves the second car between the plurality of floors 32-34 of the building. Also, the electric motor 24,
25 moves the cars 22,23 between floors in response to one or more landing calls. A landing call occurs when a passenger at the landing presses one or more landing call buttons 38. The landing passengers are waiting in one hallway of the floor to receive service from one of the cars 22, 23 (elevator system 20).
Is the expected user.
【0014】エレベータシステム20の電子エレベータ
制御装置40は、かご呼びボタン36、37と、乗り場
呼びボタン38と、第1のかご22の床に位置している
第1の重量センサ42と、第2のがご23の床に位置し
ている第2の重量センサ43からの電子入力信号を受信
する。重量センサ42、43はそれぞれ、かご22、2
3内の乗客の重量に従って変化する電子信号を発生す
る。制御装置40は第1の電動機24へ出力信号を供給
して第1のかご22を階床32〜34の間で運動させ
る。また制御装置40は第2の電動機25へ出力信号を
供給して第2のかご23を階床30〜32の間で運動さ
せる。The electronic elevator controller 40 of the elevator system 20 includes a car call button 36, 37, a landing call button 38, a first weight sensor 42 located on the floor of the first car 22, and a second It receives an electronic input signal from a second weight sensor 43 located on the floor of the car 23. The weight sensors 42, 43 are respectively connected to the cages 22, 2,
3 generate an electronic signal that varies according to the weight of the passenger. The controller 40 supplies an output signal to the first electric motor 24 to move the first car 22 between the floors 32-34. Further, the control device 40 supplies an output signal to the second electric motor 25 to move the second car 23 between the floors 30 to 32.
【0015】制御装置40の電子ハードウエアは普通の
マイクロプロセッサシステムであって当業者ならば熟知
しているものであり、マイクロプロセッサ(図示してな
い)と、エレベータ制御装置ソフトウエアを記憶するた
めの1またはそれ以上のROM(図示してない)と、1
またはそれ以上のRAM(図示してない)と、電動機2
4、25に出力信号を供給する手段(図示してない)
と、かご呼びボタン36、37、乗り場呼びボタン3
8、及び重量センサ42、43からの入力信号を受信す
る手段(図示してない)とを含む。The electronic hardware of controller 40 is a conventional microprocessor system, which is well known to those skilled in the art, for storing a microprocessor (not shown) and elevator control software. One or more ROMs (not shown)
Or more RAM (not shown) and motor 2
Means for supplying output signals to 4, 25 (not shown)
And car call buttons 36 and 37, hall call button 3
And means for receiving input signals from the weight sensors 42 and 43 (not shown).
【0016】図2に示すデータ流れ図50は、ROM内
に記憶されマイクロプロセッサによって実行されるエレ
ベータ制御ソフトウエアの動作を示す。このソフトウエ
アは制御装置40への入力電子信号に応答して制御装置
40から電動機24、25の動作を指令する出力信号を
供給させる。図2に示す「箱」はプログラムモジュール
(エレベータ制御ソフトウエアの一部)を表し、「円
筒」はデータ要素(エレベータ制御データの一部)を表
す。箱と円筒との間の矢印はデータの流れの方向を表
す。論理流れ図とは異なり、データ流れ図は種々のモジ
ュール間の一時的な関係を表す。The data flow diagram 50 shown in FIG. 2 illustrates the operation of elevator control software stored in ROM and executed by a microprocessor. This software causes the control device 40 to provide an output signal that commands the operation of the motors 24 and 25 in response to the input electronic signal to the control device 40. “Box” shown in FIG. 2 represents a program module (part of elevator control software), and “cylinder” represents a data element (part of elevator control data). The arrow between the box and the cylinder indicates the direction of data flow. Unlike logic flow diagrams, data flow diagrams represent temporary relationships between various modules.
【0017】図2に示す入力信号は以下の表に要約され
る。 信号名 記 述 重量 乗客重量を表す 経過時間 経過時間カウンタ 出発 種々の階床からのかごの出発を表す 到着 種々の階床へのかごの到着を表す 乗り場呼び 種々の階床から行われる乗り場呼びを表す 重量解釈モジュール52には各重量センサ42、43か
らの重量信号と、観測した重量データ要素53からの入
力データとが供給される。重量解釈モジュール52は重
量信号と観測した重量データ要素53とを使用してかご
乗客の数を推定する。乗客推定は重量解釈モジュール5
2によってかご乗客データ要素54へ供給される。観測
した重量データ要素53と重量センサ42、43からの
重量信号とを使用するかご乗客の数の推定の詳細に関し
ては後述する。The input signals shown in FIG. 2 are summarized in the following table. Signal name Description weight Passenger weight Elapsed time Elapsed time counter Departure Arrival indicating car departure from various floors Arrival Landing call indicating car arrival at various floors Calling hall call performed from various floors The weight interpretation module 52 is supplied with weight signals from the weight sensors 42 and 43 and input data from the observed weight data element 53. The weight interpretation module 52 uses the weight signal and the observed weight data element 53 to estimate the number of car passengers. Passenger estimation is weight interpretation module 5
2 to the car passenger data element 54. The details of estimating the number of car passengers using the observed weight data element 53 and the weight signals from the weight sensors 42 and 43 will be described later.
【0018】かご乗客データ要素54はトラフィックモ
ジュール56への入力として設けられており、トラフィ
ックモジュール56へは経過時間信号、出発信号、及び
到着信号も入力されている。経過時間信号は経過時間を
表す(即ち固定された率で増分されるカウンタであ
る)。出発信号は種々の階床32〜34からのかご2
2、23の出発を表す。到着信号は各階床32〜34へ
のかご22、23の到着を表す。A car passenger data element 54 is provided as an input to a traffic module 56 to which an elapsed time signal, a departure signal, and an arrival signal are also input. The elapsed time signal represents the elapsed time (ie, a counter that is incremented at a fixed rate). Departure signal is car 2 from various floors 32-34
Represents 2,23 departures. The arrival signal indicates the arrival of the cars 22, 23 on each of the floors 32-34.
【0019】エレベータ制御ソフトウエアによって使用
されるモード変数は3つある。即ち上昇ピーク、下降ピ
ーク、及びオフピークである。上昇ピークの大きさは、
乗客がロビーから上の階へ行くために乗り込んでいる程
度を表している。下降ピークの大きさは、乗客が上の階
からロビーへ降りるために乗り込んでいる程度を表して
いる。オフピークの大きさは、乗客がロビーではない階
の間で乗り込んでいる程度を表す。上昇ピーク、下降ピ
ーク、及びオフピークの値はトラフィックモジュール5
6によってトラフィックモードデータ要素58内に記憶
される。トラフィックモジュール56の動作の詳細は後
述する。There are three mode variables used by the elevator control software. That is, a rising peak, a falling peak, and an off-peak. The magnitude of the rising peak is
It represents the extent to which passengers are boarding to go upstairs from the lobby. The magnitude of the descending peak represents the extent to which passengers are boarding to get off the lobby from the upper floor. The magnitude of the off-peak represents the extent to which passengers are boarding between non-lobby floors. The values of the rising peak, falling peak, and off-peak are calculated in the traffic module 5.
6 is stored in the traffic mode data element 58. Details of the operation of the traffic module 56 will be described later.
【0020】また経過時間信号、出発信号、及び到着信
号はカウント推定モジュール60への入力として供給さ
れる。乗り場呼びボタン38の1つが押されたことを表
す乗り場呼び信号もカウント推定モジュール60への入
力として供給されている。更にカウント推定モジュール
60には、かご乗客データ要素54からの入力と、トラ
フィックモードデータ要素58からの入力も供給され
る。カウント推定モジュール60は、あるかごによるサ
ービスを受けるために特定の乗り場で待っている乗り場
乗客の数を推定する。最上階及び最下階を除く全階床は
2つの乗り場、即ち上昇乗り場と下降乗り場を有してい
る。最上階は単一の下降乗り場だけを有し最下階は単一
の上昇乗り場だけを有している。カウント推定モジュー
ル60は推定を乗り場乗客データ要素62へ出力する。
カウント推定モジュール60の動作の詳細は後述する。The elapsed time signal, the departure signal, and the arrival signal are also provided as inputs to the count estimation module 60. A hall call signal indicating that one of the hall call buttons 38 has been pressed is also provided as an input to the count estimation module 60. The count estimation module 60 is also provided with an input from the car passenger data element 54 and an input from the traffic mode data element 58. The count estimation module 60 estimates the number of landing passengers waiting at a specific landing to receive service by a car. All floors except the top floor and the bottom floor have two landings, an ascending landing and a descending landing. The top floor has only a single landing and the bottom floor has only a single landing. The count estimation module 60 outputs the estimate to the landing passenger data element 62.
Details of the operation of the count estimation module 60 will be described later.
【0021】性能推定モジュール64には、乗り場呼び
信号と、トラフィックモードデータ要素58及び乗り場
乗客データ要素62からの入力が供給される。性能推定
モジュール64は特定の乗り場呼びに応答して各かご2
2、23の性能を予測する。性能推定モジュール64の
動作は後述する。性能データ要素66及び顧客の好みデ
ータ要素68は、割り当て有用性計算モジュール70へ
の入力を供給する。割り当て有用性計算モジュール70
は、各かご22、23の性能を予測し、予測した性能を
顧客の好みに基づいて基準化することによって、特定の
乗り場呼びへ応答するために各かごを割り当てることの
有用性を決定する。割り当て有用性計算モジュール70
からの出力は割り当て有用性データ要素72に供給され
る。割り当て有用性計算モジュール70の動作の詳細は
後述する。The performance estimation module 64 is provided with landing call signals and inputs from the traffic mode data element 58 and the landing passenger data element 62. The performance estimation module 64 responds to a particular landing call by
Predict the performance of 2,23. The operation of the performance estimation module 64 will be described later. The performance data element 66 and the customer preference data element 68 provide inputs to an allocation availability calculation module 70. Assignment availability calculation module 70
Determines the usefulness of assigning each car to answer a particular hall call by predicting the performance of each car 22,23 and scaling the predicted performance based on customer preferences. Assignment availability calculation module 70
The output from is provided to an allocation availability data element 72. Details of the operation of the allocation utility calculation module 70 will be described later.
【0022】顧客の好みデータ要素68及び割り当て有
用性データ要素72は、不確定性フィルタモジュール7
4へ入力を供給する。不確定性フィルタモジュール74
は割り当て有用性データ要素72を使用して特定の乗り
場呼びに特定のかごを割り当てる。この割り当ては、か
ごの1つの割り当てに伴う不確定性が顧客の好みデータ
要素68によって指示される所定のしきい値以下である
場合に限って行われる。ある乗り場呼びにあるかごを割
り当てる際に、許容される最後の瞬間まで待つことが許
される場合には割り当て有用性データ要素72に伴う不
確定性がかなり低くなるまで不確定性フィルタモジュー
ル74は割り当てデータ要素76へデータを供給しな
い。乗り場呼びがなされてから比較的速やかにかご割り
当てを行わなければならない場合には、割り当てに伴う
不確定性が比較的高くても不確定性フィルタモジュール
74は割り当てデータ要素76へデータを供給する。不
確定性フィルタモジュール74の動作に関しては後述す
る。The customer preference data element 68 and the allocation utility data element 72 include the uncertainty filter module 7
4 to provide input. Uncertainty filter module 74
Assigns a particular car to a particular hall call using the assignment availability data element 72. This assignment is made only if the uncertainty associated with the assignment of one of the cars is below a predetermined threshold indicated by the customer preference data element 68. When assigning a car to a hall call, if it is allowed to wait until the last allowed moment, the uncertainty filter module 74 assigns until the uncertainty associated with the assignment usefulness data element 72 is significantly reduced. No data is supplied to data element 76. If a car assignment must be made relatively quickly after a landing call is made, the uncertainty filter module 74 supplies data to the assignment data element 76 even if the uncertainty associated with the assignment is relatively high. The operation of the uncertainty filter module 74 will be described later.
【0023】割り当てデータ要素76は、かご22、2
3を運動させる電動機24、25へ信号を供給する運動
制御システムモジュール78へ入力を供給する。運動制
御システムモジュール78は、割り当てデータ要素76
からの情報を使用し、ある乗り場呼びに応答してかご2
2、23の中の割り当てられた方を階床32〜34の特
定の1つに停止させる。多くの型の一般的なエレベータ
ソフトウエア運動制御システムが当業者には知られてお
り、現在使用されている。一般的なエレベータ運動制御
システムの多くは、この運動制御システムモジュール7
8を実現するのに適している。The assignment data element 76 includes the cars 22, 2
An input is provided to a motion control system module 78 which provides signals to the motors 24, 25 for moving the 3. The motion control system module 78 includes an assignment data element 76
Car 2 in response to a landing call using information from
The assigned one of 2, 23 is stopped at a particular one of floors 32-34. Many types of general elevator software motion control systems are known to those skilled in the art and are currently in use. Many of the general elevator motion control systems use the motion control system module 7
8 is suitable.
【0024】重量解釈モジュール52は、ファジー論理
(基本集合理論及び論理に密接に関係付けられた数学の
1つの部門)を使用することによって、各重量センサ4
2、43からの重量信号を一時に1つずつかご乗客の数
の推定に変換する。ファジー論理は集合内に部分的にの
み含まれている基底要素を有する集合の使用を含む。例
えば、古典的な集合Cが(X,Y,Z)として定義でき
るのに対して、ファジー集合Fは{0.3|X,0.7
|Y,0.1|Z}として定義できる。ここに垂直バー
(|)の前の数は基底要素X、Y、及びZのメンバシッ
プの程度を表す。量0.3|Xはファジー集合の項と呼
ばれる。基底要素X、Y、及びZは数値量または非数値
量を表すことができる。基底要素X、Y、及びZが数を
表す場合には、基底要素の値または項の値は単にX、
Y、またはZによって表された数値量である。クリスプ
値はファジー論理を使用しない何等かの値、または値の
系である。ファジー論理を完全に理解するためには、1
984年メリーランド州ロックビルのコンピュータサイ
エンスプレスから刊行されたK.J.シュマッカー著
「ファジー集合、自然言語計算、及びリスク解析」を参
照されたい。The weight interpretation module 52 uses fuzzy logic (a division of mathematics closely related to basic set theory and logic) to enable each weight sensor 4
The weight signals from 2, 43 are converted one at a time into an estimate of the number of car passengers. Fuzzy logic involves the use of sets with base elements that are only partially included in the set. For example, the classical set C can be defined as (X, Y, Z), while the fuzzy set F is {0.3 | X, 0.7
| Y, 0.1 | Z}. Here, the number before the vertical bar (|) indicates the degree of membership of the base elements X, Y, and Z. The quantity 0.3 | X is called the term of the fuzzy set. The basis elements X, Y, and Z can represent numerical or non-numeric quantities. If the base elements X, Y, and Z represent numbers, the values of the base elements or terms are simply X,
Numerical quantity represented by Y or Z. A crisp value is any value or system of values that does not use fuzzy logic. To fully understand fuzzy logic,
Published by Computer Science Press, Rockville, MD in 984. J. See Schmucker, "Fuzzy Sets, Natural Language Computation, and Risk Analysis."
【0025】以下にファジーシステムの動作の実施の詳
細を説明するが、殆どの実施は高水準ファジー論理文を
コンパイル可能なコンピュータコードに翻訳するツール
によって自動化することができる。このような開発ツー
ルの1つは、カリフォルニア州アーバインのトガイイン
フラロジック社が製造しているトガイファジーC開発シ
ステムであり、このシステムはファジー論理文をコンパ
イル可能なCコードに変換する。The implementation details of the operation of the fuzzy system are described below, but most implementations can be automated by tools that translate high-level fuzzy logic statements into compilable computer code. One such development tool is the Togai Fuzzy C Development System, manufactured by Togai Infralogic, Inc. of Irvine, Calif., Which converts fuzzy logic statements into compilable C code.
【0026】図2に示す観測した重量データ要素53
は、かご22、23内の乗客の数対重量センサ42、4
3から供給される重量信号の大きさを作表して得たもの
である。理想的にはこの表は、このエレベータシステム
20が設置されている特定の建物に関する乗客荷重及び
乗客重量分布を斜酌したデータを得るために、その建物
において作成する。しかし、人々の重量の見込み及び分
布を示す一般的な表を使用して観測した重量データ要素
53を構成することが可能である。作表されたデータは
複数のファジー集合を形成するために使用され、これら
の集合は観測した重量データ要素53内に記憶される。
各ファジー集合は特定の乗客カウントに対応する。各集
合毎に、各項のメンバシップの程度は特定の大きさの重
量信号を観測した回数に対応し、また基底要素は特定の
重量に対応する。各集合はFO(N)として表すことが
でき、各要素はFO(N,W)として表すことができる
(ここにNは特定乗客カウントであり、Wは特定重量で
ある)。The observed weight data element 53 shown in FIG.
Are the number of passengers in the cars 22, 23 versus the weight sensors 42, 4
This is obtained by tabulating the magnitudes of the weight signals supplied from No. 3. Ideally, this table is created for a particular building in which the elevator system 20 is installed in order to obtain data in which the passenger load and the passenger weight distribution are taken into account. However, it is possible to construct the observed weight data element 53 using a general table showing the probability and distribution of people's weight. The tabulated data is used to form a plurality of fuzzy sets, which are stored in the observed weight data element 53.
Each fuzzy set corresponds to a specific passenger count. For each set, the degree of membership of each term corresponds to the number of times a particular magnitude of weight signal has been observed, and the basis element corresponds to a particular weight. Each set can be represented as FO (N), and each element can be represented as FO (N, W), where N is a specific passenger count and W is a specific weight.
【0027】図3は乗客荷重対重量信号の大きさを作表
することによって形成されたファジー集合の仮説群を示
すグラフ90である。グラフ90は複数のプロット92
〜103からなり、プロット92は一人の乗客に関する
重量信号の異なる値を記述するファジー集合、即ちFO
(1)に対応し、プロット93は二人の乗客に関する重
量信号の異なる値を記述するファジー集合FO(2)に
対応する等々である。プロット92〜103の相対的な
大きさは特定の大きさの重量信号が観測された回数を、
従ってそのファジー集合の項のメンバシップの程度を表
す。FIG. 3 is a graph 90 showing hypotheses of a fuzzy set formed by expressing the magnitude of the passenger load versus weight signal. Graph 90 includes a plurality of plots 92
, And plot 92 comprises a fuzzy set or FO describing the different values of the weight signal for a single passenger.
Corresponding to (1), plot 93 corresponds to fuzzy set FO (2) describing the different values of the weight signal for the two passengers, and so on. The relative magnitudes of plots 92-103 represent the number of times a particular magnitude of weight signal was observed,
Therefore, it indicates the degree of membership of the fuzzy set term.
【0028】図4は、重量解釈モジュール52の動作を
示す流れ図110である。処理開始の第1段階111に
おいて、ファジー集合FW(PC)(FWは「かごのフ
ァジー重量」であり、PCは特定の乗客カウントを表
す)を初期化して項を持たないようにする。段階111
の次の段階112において仮説乗客カウントPCを表す
変数が1に初期化される。段階112に続く判断段階1
13においては、変数PCの値と、かご乗客の許容最大
数に等しい所定の定数値PCMAXとが比較される。FIG. 4 is a flowchart 110 illustrating the operation of the weight interpretation module 52. In a first stage 111 of the process start, a fuzzy set FW (PC) (FW is "car fuzzy weight", PC represents a specific passenger count) is initialized to have no terms. Stage 111
In the next step 112, a variable representing the hypothetical passenger count PC is initialized to one. Decision step 1 following step 112
At 13, the value of the variable PC is compared with a predetermined constant value PCMAX equal to the maximum allowable number of car passengers.
【0029】もしPCがPCMAXより大きくなけれ
ば、制御は判断段階から段階114へ進み、観測した重
量データ要素53内に記憶されているファジー集合FO
(PC)から取られた項がファジー集合FWに付加され
れる。付加される項は、PCに等しい乗客カウント及び
重量信号の大きさに等しい重量、即ちFO (PC,重
量)項に対応する。段階114の後の段階115は、P
C変数を増分させる。If PC is not greater than PCMAX, control proceeds from the decision step to step 114 where the fuzzy set FO stored in the observed weight data element 53 is
The terms taken from (PC) are added to the fuzzy set FW. The added term corresponds to a passenger count equal to PC and a weight equal to the magnitude of the weight signal, ie, the FO (PC, weight) term. Step 115, after step 114, comprises P
Increment the C variable.
【0030】段階113〜115は、判断段階113に
おいてPCがPCMAXを超えたと判断されるまで繰り
返され、その状態になると制御は判断段階113から段
階116へ進められてファジー集合FWが正規化され
る。ファジー集合の正規化は、メンバシップの全ての程
度の合計を1に等しくするために、項のメンバシップの
全ての程度を定数値で除すことを含む。Steps 113 to 115 are repeated until it is determined at step 113 that the PC has exceeded PCMAX, at which point control proceeds from decision step 113 to step 116 where the fuzzy set FW is normalized. . Normalization of the fuzzy set involves dividing all degrees of membership of a term by a constant value so that the sum of all degrees of membership is equal to one.
【0031】段階116の次の段階117は、ファジー
集合FWをデファジー(defuzzy)してかご乗客
の数に等しいある値を発生する。デファジー化は、ファ
ジー論理集合をクリスプ値、即ち単一の値に縮小するプ
ロセスである。FWは、最高のメンバシップの程度を有
する項の値を使用することによってデファジーすること
ができる。またFWは、各項のメンバシップの程度と各
項によって表されるかご乗客の数との積を加算してもデ
ファジーすることができる。段階117に続く段階11
8は、計算されたかご乗客の数を図2に示すかご乗客カ
ウントデータ要素54内に記憶する。かご乗客データ要
素54は、後述するようにトラフィックモジュール56
及びカウント推定モジュール60によって使用される。
トラフィックモジュール56及びカウント推定モジュー
ル60がクリスプ値としてではなくファジー論理集合と
して表現されたかご乗客の数を使用し、重量解釈モジュ
ール52がFWをデファジーせずにデファジー化段階1
17を側路する論理経路119を通り、段階118にお
いてクリスプ値ではなくファジー集合FWを記憶させる
ことも可能である。[0031] Following step 116, step 117 defuzzies the fuzzy set FW to generate a value equal to the number of car passengers. Defuzzification is the process of reducing a fuzzy logic set to crisp, or single, values. The FW can be defuzzified by using the value of the term with the highest degree of membership. FW can also be defuzzified by adding the product of the degree of membership of each item and the number of car passengers represented by each item. Step 11 following step 117
8 stores the calculated number of car passengers in the car passenger count data element 54 shown in FIG. The car passenger data element 54 includes a traffic module 56 as described below.
And used by the count estimation module 60.
The traffic module 56 and the count estimation module 60 use the number of car passengers represented as fuzzy logic sets rather than as crisp values, and the weight interpretation module 52 performs defuzzification without defuzzifying the FW.
It is also possible to store the fuzzy set FW instead of the crisp value at step 118 through the logical path 119 bypassing 17.
【0032】図4の流れ図110に示すコードは、エレ
ベータ制御装置40のマイクロプロセッサによって実時
間で走ることを意味している。しかしもしかご乗客の数
のクリスプ値だけを望むのであれば、流れ図110に示
すコードをオフラインで実行して重量解釈表を生成する
ことができる。この重量解釈表は、重量信号の大きさの
値対かご乗客の数の表であって、重量解釈モジュール5
2によって実行時間に索引を付けることが可能である。The code shown in the flow chart 110 of FIG. 4 means that the microprocessor of the elevator controller 40 runs in real time. However, if only crisp values of the number of passengers are desired, the code shown in flowchart 110 can be executed off-line to generate a weight interpretation table. This weight interpretation table is a table of the magnitude value of the weight signal versus the number of car passengers.
2 makes it possible to index execution times.
【0033】図5は重量解釈表のオフライン構造を示す
流れ図120であって、この表をエレベータ制御装置4
0のROM内にロードして重量解釈モジュール52によ
ってアクセスさせ、重量信号の大きさに基づいてクリス
プなかご乗客の数を供給させることができる。重量信号
は表に対する索引となり、かご乗客の数はその索引にお
けるエントリである。段階122において、2つの変
数、古PC及び新PCを0に初期化する。第1段階12
2に続く段階124は第3の変数Wを0に初期化する。FIG. 5 is a flow chart 120 showing the offline structure of the weight interpretation table.
0 and accessed by the weight interpretation module 52 to provide the number of crisp car passengers based on the magnitude of the weight signal. The weight signal is an index into the table, and the number of car passengers is an entry in that index. In step 122, two variables, old PC and new PC, are initialized to zero. First stage 12
Step 124 following 2 initializes the third variable W to zero.
【0034】段階124の後の段階126は、新PCを
図4の流れ図110に示した方法によって(但し、重量
信号の大きさの代わりにWの値を使用する)計算された
かご乗客の数に等しくセットする。段階126の次の判
断段階128は、変数新PCと変数古PCとを比較す
る。もし両変数が等しくなければ制御は段階128から
段階130に渡され、古PC及びWが作成中の重量解釈
表内に入力される。段階130の後は段階132であ
り、変数古PCが変数新PCに等しくセットされる。こ
のようにして作られた表は、表へのエントリである乗客
の数を変化させるWの値(重量信号の大きさに類似)を
定義するしるしを有している。実行時間中に重量解釈モ
ジュール52は表を探索して2つの隣接するしるし(一
方は重量信号の大きさより大きく、他方は重量信号の大
きさより小さいかまたは等しい)を見出す。2つの表の
しるしの中の高い方のエントリは、かご乗客データ要素
54に書き込まれるかご乗客の数である。Step 126, after step 124, is to calculate the number of car passengers in the new PC by the method shown in flowchart 110 of FIG. 4 (but using the value of W instead of the magnitude of the weight signal). Set equal to A decision step 128 following step 126 compares the new variable PC with the old variable PC. If the variables are not equal, control passes from step 128 to step 130, where the old PC and W are entered into the weight interpretation table being created. After step 130 is step 132, in which the variable old PC is set equal to the variable new PC. The table thus created has indicia defining the value of W (similar to the magnitude of the weight signal) that changes the number of passengers that are entries in the table. During run time, the weight interpretation module 52 searches the table for two adjacent indicia, one greater than the magnitude of the weight signal and the other less than or equal to the magnitude of the weight signal. The higher entry in the indicia of the two tables is the number of car passengers written in the car passenger data element 54.
【0035】段階132の次(またはもし古PCが新P
Cに等しければ、段階128の次)の段階134は、各
重量センサ42、43の細分性(即ち、2つの重量測定
の間の最小差)に等しい所定の定数であるW増分だけ変
数Wを増加させる。段階134の次の判断段階136に
おいてWとWMAX(重量信号が取り得る最大の大きさ
に等しい所定の定数)とが比較される。もしWがWMA
Xよりも大きくなければ、制御は段階136から段階1
26へ戻される。WがWMAXよりも大きい場合には制
御は段階137に渡され、古PC及びWが表への最後の
エントリとして付加される。段階137が終ると、処理
は完了する。After step 132 (or if the old PC
If equal to C, then step 134 (following step 128) causes a step W to increment the variable W by a predetermined constant W increment equal to the granularity of each weight sensor 42, 43 (ie, the minimum difference between two weight measurements). increase. In a decision step 136 following the step 134, W is compared with WMAX (a predetermined constant equal to the maximum possible weight signal). If W is WMA
If not, control proceeds from step 136 to step 1
Returned to 26. If W is greater than WMAX, control is passed to step 137 where old PC and W are added as the last entry into the table. At the end of step 137, the process is complete.
【0036】重量解釈モジュール52は、かごの中の乗
客の数を表すデータをかご乗客データ要素54へ供給す
る。乗客カウントデータ要素54、経過時間信号、出発
信号、及び到着信号はトラフィックモジュール56へ入
力される。トラフィックモジュール56はエレベータシ
ステム20の支配的な使用パターンを決定し、その結果
をトラフィックモードデータ要素58へ供給する。エレ
ベータシステム20のトラフィックモードは、殆どのト
ラフィックが建物のロビーから上方の階床へ向かってい
ることを指示する上昇ピーク、殆どのトラフィックが上
方の階床からロビーへ向かっていることを指示する下降
ピーク、または支配的なトラフィックパターンが識別で
きないことを指示するオフピークとして記述することが
できる。The weight interpretation module 52 supplies data representing the number of passengers in the car to the car passenger data element 54. The passenger count data element 54, the elapsed time signal, the departure signal, and the arrival signal are input to the traffic module 56. The traffic module 56 determines the dominant usage pattern of the elevator system 20 and supplies the result to the traffic mode data element 58. The traffic mode of the elevator system 20 is a rising peak indicating that most traffic is going from the building lobby to the upper floor, and a descent indicating that most traffic is coming from the upper floor to the lobby. It can be described as a peak or off-peak indicating that the dominant traffic pattern cannot be identified.
【0037】図6のデータ流れ図150はトラフィック
モジュール56の動作を示すものである。経過時間信号
と、出発信号と、かご乗客データ要素54からのデータ
とが上昇計算モジュール152へ入力される。上昇計算
モジュール152は上昇ピーク開始規則(詳細は後述す
る)を使用して上昇ピーク変数の値を計算し、上昇ピー
クデータ要素154内に記憶する。また上昇計算モジュ
ール152は上昇ピーク終了規則(詳細は後述する)を
使用してオフ上昇ピーク変数の値を決定し、オフ上昇ピ
ークデータ要素156内に記憶する。The data flow diagram 150 of FIG. 6 illustrates the operation of the traffic module 56. The elapsed time signal, the departure signal, and the data from the car passenger data element 54 are input to the climb calculation module 152. The rising calculation module 152 calculates the value of the rising peak variable using the rising peak start rule (described in detail below) and stores it in the rising peak data element 154. The rise calculation module 152 also determines the value of the off-rise peak variable using an up-peak termination rule (described in detail below) and stores it in the off-rise peak data element 156.
【0038】経過時間信号と、到着信号と、かご乗客デ
ータ要素54からのデータとが下降計算モジュール16
2へ入力される。下降計算モジュール162は下降ピー
ク開始規則(詳細は後述する)を使用して下降ピーク変
数の値を計算し、下降ピークデータ要素164内に記憶
する。また下降計算モジュール162は下降ピーク終了
規則(詳細は後述する)を使用してオフ下降ピーク変数
の値を決定し、オフ下降ピークデータ要素166内に記
憶する。オフ上昇ピークデータ要素156及びオフ下降
ピークデータ要素166は、オフ計算モジュール170
へ入力を供給する。オフ計算モジュール170は要素1
56、166からのデータを組み合わせて(組み合わせ
方に関しては後述する)オフピーク変数の値を計算し、
オフピークデータ要素172内に記憶する。The elapsed time signal, the arrival signal, and the data from the car passenger data element 54 are calculated by the descent calculation module 16.
2 is input. The falling calculation module 162 calculates the value of the falling peak variable using a falling peak start rule (described in detail below) and stores it in the falling peak data element 164. The descent calculation module 162 also determines the value of the off descent peak variable using a descent peak termination rule (described in detail below) and stores it in the off descent peak data element 166. Off rising peak data element 156 and off falling peak data element 166 are calculated by off calculation module 170.
Supply input to Off calculation module 170 is element 1
Combining the data from 56 and 166 (combining methods will be described later) to calculate the value of the off-peak variable,
Stored in off-peak data element 172.
【0039】上昇ピークデータ要素154内に記憶され
た上昇ピーク変数と、下降ピークデータ要素164内に
記憶された下降ピーク変数と、オフピークデータ要素1
72内に記憶されたオフピーク変数とは、モードレゾル
バモジュール174へ入力される。モードレゾルバモジ
ュール174はこれらの入力データを組み合わせ、その
結果をトラフィックモードデータ要素58へ供給する。
この結果は、トラフィックモードデータ要素58からの
情報を使用する後続プロセスの性質に依存して、単一の
クリスプ値、またはファジー集合の何れかにすることが
できる。クリスプ値(即ち、モードの単一の指示)は、
上昇ピーク変数、下降ピーク変数、またはオフピーク変
数の何れが最大であるかに依存して、モードが上昇ピー
ク、下降ピーク、またはオフピークの何れかであるもの
と考えることによって得ることができる。The rising peak variable stored in the rising peak data element 154, the falling peak variable stored in the falling peak data element 164, and the off-peak data element 1
The off-peak variables stored in 72 are input to the mode resolver module 174. The mode resolver module 174 combines these input data and supplies the result to the traffic mode data element 58.
The result can be either a single crisp value, or a fuzzy set, depending on the nature of subsequent processes that use information from the traffic mode data element 58. The crisp value (ie, a single indication of the mode) is
It can be obtained by considering the mode to be either up-peak, down-peak, or off-peak, depending on whether the up-peak, down-peak, or off-peak variables are the largest.
【0040】モードレゾルバモジュール174はエレベ
ータシステム20のトラフィックモードを指示するファ
ジー集合も供給できる。この集合は、上昇ピーク変数に
対応する項と、下降ピーク変数に対応する項と、オフピ
ーク変数に対応する項とを有し、各項のメンバシップの
程度はそれぞれ上昇ピーク変数、下降ピーク変数、及び
オフピーク変数の値に比例する。The mode resolver module 174 can also provide a fuzzy set indicating the traffic mode of the elevator system 20. This set has a term corresponding to the rising peak variable, a term corresponding to the falling peak variable, and a term corresponding to the off-peak variable, and the degree of membership of each term is a rising peak variable, a falling peak variable, And off-peak variables.
【0041】上昇計算モジュール152によって使用さ
れる上昇ピーク開始規則は以下のような形状を有してい
る。 ここにELEVATOR−1は最も新しくロビーから出
発したかごであり、ELEVATOR−2は2番目に新
しく出発したかごであり、そして一般的にELEVAT
OR−iはi番目に新しく出発したかごである。DPT
URE−TIME−iは、i番目に新しいかごが出発し
てからの経過時間として定義され、iは1からN(規則
の数)までの数である。規則の数Nはかごの数に等しく
セットされる。しかしNをかごの数よりも少なく、また
は多くの何れかに選択しても差し支えない。The rising peak start rule used by the rising calculation module 152 has the following shape. Here, ELEVATOR-1 is the most recent car departing from the lobby, ELEVATOR-2 is the second most recently departing car, and generally ELEVATOR.
OR-i is the i-th newly started car. DPT
URE-TIME-i is defined as the time elapsed since the i-th new car departed, where i is a number from 1 to N (the number of rules). The number of rules N is set equal to the number of cars. However, N may be selected to be less than or greater than the number of cars.
【0042】例として、iが3に等しい場合に対応する
規則は以下のようである。 各N規則毎に(規則の集合の中の各規則に同じプロセス
を適用した場合)、上昇計算モジュール152は上昇ピ
ーク開始規則の条件部分を評価し、その結果(上昇ピー
ク変数の最終値)を条件の値に従ってセットする。上昇
ピーク変数の最終値は各N上昇ピーク開始規則(上昇ピ
ーク条件の開始を支配する規則を含むカージナル数Nの
集合)の評価から得られた最大値に等しい。As an example, the rule corresponding to the case where i is equal to 3 is as follows. For each N rules (if the same process is applied to each rule in the set of rules), the climb calculation module 152 evaluates the conditional part of the rising peak start rule and evaluates the result (final value of the rising peak variable) Set according to the value of the condition. The final value of the rising peak variable is equal to the maximum value obtained from the evaluation of each N rising peak start rules (the set of cardinal numbers N including the rule governing the start of the rising peak condition).
【0043】図7はN上昇ピーク開始規則を評価する流
れ図であって、第1段階182ではiが1に初期化さ
れ、続く第2段階184では変数古上昇ピークが0に初
期化される。次の判断段階186では、iの値と、規則
の数Nの値とが比較される。もし判断段階186におい
てiがNよりも大きいと判断されれば処理は完了する。
iがNよりも大きくなければ、制御は判断段階186か
ら段階188に移され、上昇ピーク開始規則を使用して
上昇ピーク変数の値を計算する。段階188の次は段階
190であって、変数iが増分される。FIG. 7 is a flowchart for evaluating the N rising peak start rule. In a first step 182, i is initialized to 1 and in a second step 184, a variable old rising peak is initialized to 0. In the next decision step 186, the value of i is compared with the value of the number N of rules. If it is determined at decision step 186 that i is greater than N, the process is complete.
If i is not greater than N, control is transferred from decision step 186 to step 188 to calculate the value of the rising peak variable using the rising peak start rule. Following step 188 is step 190, where the variable i is incremented.
【0044】段階190の次は判断段階192であっ
て、古上昇ピークが上昇ピークと比較される。もし古上
昇ピークが上昇ピークよりも大きくなければ、制御は段
階194へ渡されて古上昇ピークが上昇ピークに等しく
セットされる。もし古上昇ピークが上昇ピークよりも大
きければ、制御は段階196へ渡されて上昇ピークが古
上昇ピークに等しくセットされる。制御は段階194ま
たは段階196から判断段階186へ戻される。段階1
92、194、196は、変数上昇ピーク及び古上昇ピ
ークが、段階188において上昇ピークのために計算さ
れた値の最大値に常に等しくなることを確実にしてい
る。Following the step 190 is a decision step 192 where the old rising peak is compared to the rising peak. If the old rising peak is not greater than the rising peak, control passes to step 194 where the old rising peak is set equal to the rising peak. If the old rising peak is greater than the rising peak, control is passed to step 196 where the rising peak is set equal to the old rising peak. Control is returned from step 194 or step 196 to decision step 186. Stage 1
92, 194, 196 ensure that the variable rising peak and the old rising peak are always equal to the maximum of the values calculated for the rising peak in step 188.
【0045】上昇計算モジュール152が使用する上昇
ピーク終了規則は以下の形状を有している。 上昇計算モジュール152は、図7に示した上昇ピーク
開始規則の処理と同じようにしてN上昇ピーク終了規則
を処理するので、オフ上昇ピークは各N上昇ピーク終了
規則を評価した結果得られた最大値である。上昇計算モ
ジュール152は、オフ上昇ピーク変数の値をオフ上昇
ピークデータ要素156内に記憶させる。The rising peak end rule used by the rising calculation module 152 has the following form. The rise calculation module 152 processes the N rise peak end rule in the same manner as the rise peak start rule shown in FIG. 7, so the off rise peak is the maximum obtained as a result of evaluating each N rise peak end rule. Value. The rise calculation module 152 stores the value of the off rise peak variable in the off rise peak data element 156.
【0046】下降計算モジュール162によって使用さ
れる下降ピーク開始規則は以下のような形状を有してい
る。 一方下降計算モジュール162が使用する下降ピーク終
了規則は以下の形状を有している。The falling peak start rule used by the falling calculation module 162 has the following shape. On the other hand, the descending peak end rule used by the descending calculation module 162 has the following shape.
【0047】 上昇計算モジュール152と全く同様に、下降計算モジ
ュール162は、図7に示した上昇ピーク開始規則の処
理と同じようにしてN下降ピーク開始規則及び下降ピー
ク終了規則を処理する。下降ピーク及びオフ下降ピーク
のための得られた値はそれぞれ、N下降ピーク開始規則
及び下降ピーク終了規則のための計算された値の最大値
である。下降計算モジュール162は、下降ピーク変数
及びオフ下降ピーク変数の値を下降ピークデータ要素1
64及びオフ下降ピークデータ要素166内にそれぞれ
記憶させる。[0047] Just like the rise calculation module 152, the fall calculation module 162 processes the N falling peak start rule and the falling peak end rule in the same manner as the processing of the rising peak start rule shown in FIG. The values obtained for the falling peak and the off falling peak are the maximum of the calculated values for the N falling peak start rule and the falling peak end rule, respectively. The descent calculation module 162 converts the values of the descent peak variable and the off descent peak variable into the falling peak data element 1
64 and off falling peak data element 166, respectively.
【0048】オフ計算モジュール170は変数オフピー
クを、オフ上昇ピーク(オフ上昇ピークデータ要素15
6から)及びオフ下降ピーク(オフ下降ピークデータ要
素166から)の最大にセットする。変数オフピーク
は、オフ計算モジュール170の出力としてオフピーク
データ要素172へ供給される。上昇ピーク開始規則、
上昇ピーク終了規則、下降ピーク開始規則、及び下降ピ
ーク終了規則は、一般的に次の形状で記述することがで
きる。The off calculation module 170 calculates the variable off peak as an off rising peak (off rising peak data element 15).
6) and the maximum of the off-falling peak (from off-falling peak data element 166). The variable off-peak is provided to the off-peak data element 172 as an output of the off-calculation module 170. Rising peak start rule,
The rising peak ending rule, falling peak starting rule, and falling peak ending rule can be generally described in the following form.
【0049】if<condition>then s
et X−PEAK ここにX−PEAKは、上昇ピーク、下降ピーク、オフ
上昇ピーク、またはオフ下降ピークの何れかである。フ
ァジー論理条件式の場合、結果変数(条件の“the
n”に続く変数)の値は条件の値に従ってセットされ
る。従って上式の場合、X−PEAKは〈condit
ion〉の値に依存する値にセットされる。If <condition> thens
et X-PEAK where X-PEAK is any of a rising peak, a falling peak, an off rising peak, or an off falling peak. In the case of a fuzzy logic conditional expression, the result variable (the condition "the
The value of the variable following n ″ is set according to the value of the condition. Therefore, in the above equation, X-PEAK is set to <condition
ion>.
【0050】上昇ピーク開始規則の条件部分は、論理積
(AND)によって接続されている(DPTURE−T
IME−i is SHORT−PERIOD)及び
(iis SEVERAL−CARS)のような複数の
単純な式を含む。条件の値はこれらの単純な式の最小値
である。これらの単純な式を評価するには、SHORT
−PERIOD、SEVERAL−CARS、及びHE
AVY−LOADEDを数量化する必要がある。The conditional parts of the rising peak start rule are connected by a logical product (AND) (DPTURE-T
Includes multiple simple expressions such as (IME-is is SHORT-PERIOD) and (iis SEVERAL-CARS). The value of the condition is the minimum of these simple expressions. To evaluate these simple expressions, use SHORT
-PERIOD, SEVERAL-CARS, and HE
AVY-LOADED needs to be quantified.
【0051】図8、9、及び10を参照する。図8のグ
ラフ200はSHORT−PERIODを表すためのフ
ァジー集合を示し、図9のグラフ202はSEVERA
L−CARSを表すためのファジー集合を示し、そして
図10のグラフ204はHEAVY−LOADEDを表
すためのファジー集合を示す。SEVERAL−CAR
Sグラフ202は数台のかごを有するエレベータシステ
ムのためのものである。図1のような2台のかごのエレ
ベータシステムについてグラフでファジー集合を示すの
は難しい。Please refer to FIG. 8, FIG. 9 and FIG. A graph 200 in FIG. 8 shows a fuzzy set for representing SHORT-PERIOD, and a graph 202 in FIG.
A fuzzy set to represent L-CARS is shown, and graph 204 of FIG. 10 shows a fuzzy set to represent HEAVY-LOADED. SEVERAL-CAR
The S-graph 202 is for an elevator system having several cars. It is difficult to show a fuzzy set graphically for a two car elevator system as in FIG.
【0052】グラフ200にはSHORT−PERIO
Dファジー集合の項を表す複数の正方形210〜217
が重畳されている。同様にグラフ202にはSEVER
AL−CARSファジー集合の項を表す複数の正方形2
20〜227が重畳され、グラフ204にはHEAVY
−LOADEDファジー集合の要素を表す複数の正方形
230〜242が重畳されている。The graph 200 shows SHORT-PERIO.
Plural squares 210 to 217 representing terms of D fuzzy set
Are superimposed. Similarly, SEVER is shown in graph 202.
A plurality of squares 2 representing terms of the AL-CARS fuzzy set
20 to 227 are superimposed, and HEAVY is displayed in the graph 204.
-LOADED A plurality of squares 230 to 242 representing the elements of the fuzzy set are superimposed.
【0053】グラフ200、202、204の縦軸は正
方形210〜217、220〜227、230〜242
によって表される項のためのメンバシップの程度を示
し、横軸は基底要素の値を表す。例えば正方形210は
基底要素の値が0でありメンバシップの程度が1.0で
あるSHORT−PERIODファジー集合の項を表
し、正方形213は基底要素の値が3でありメンバシッ
プの程度が約0.4であるSHORT−PERIODフ
ァジー集合の項を表す。The vertical axes of the graphs 200, 202, and 204 are squares 210 to 217, 220 to 227, and 230 to 242.
Indicates the degree of membership for the term represented by, and the horizontal axis represents the value of the base element. For example, a square 210 represents a SHORT-PERIOD fuzzy set term in which the value of the base element is 0 and the degree of membership is 1.0, and a square 213 has a value of the base element of 3 and a degree of membership of about 0. .4 represents the terms of the short-period fuzzy set.
【0054】上昇ピーク開始規則の各単純な式は、SH
ORT−PERIOD、 SEVERAL−CARS及
びHEAVY−LOADEDファジー集合を使用して評
価される。(DPTURE−TIME−i is SH
ORT−PERIOD)の値は、基底要素がDPTUR
E−TIME−iに等しいSHORT−PERIODフ
ァジー集合の項のメンバシップの程度である。例えばも
しDPTURE−TIME−iの値が5分であれば、式
(DPTURE−TIME−i is SHORT−P
ERIOD)は基底要素が5分に等しいSHORT−P
ERIODファジー集合の項のメンバシップの程度に等
しい。Each simple expression for the rising peak start rule is given by SH
Evaluated using the ORT-PERIOD, SEVERAL-CARS and HEAVY-LOADED fuzzy sets. (DPTURE-TIME-i is SH
The value of (ORT-PERIOD) is such that the base element is DPTUR
The degree of membership of the SHORT-PERIOD fuzzy set term equal to E-TIME-i. For example, if the value of DPTURE-TIME-i is 5 minutes, the formula (DPTURE-TIME-i is SHORT-P
ERIOD) is SHORT-P whose base element is equal to 5 minutes
ERIOD equals the degree of membership of the fuzzy set term.
【0055】式(i is SEVERAL−CAR
S)の値は、iに等しい基底要素を有するSEVERA
L−CARSファジー集合の項のメンバシップの程度で
ある。例えばもしiが3に等しければ式(i is S
EVERAL−CARS)は、グラフ202に正方形2
23に示すように、3に等しい基底要素を有するSEV
ERAL−CARSファジー集合の項のメンバシップの
程度に等しい。The formula (i is SEVERAL-CAR)
The value of S) is SEVERA with a basis element equal to i
L-CARS is a degree of membership of a fuzzy set term. For example, if i is equal to 3, the expression (i is S
EVERAL-CARS) is the square 2 in the graph 202.
SEV with a basis element equal to 3 as shown in 23
ERAL-CARS equals the degree of membership of the fuzzy set terms.
【0056】式(DPTING−ELEVATOR−i
is HEAVILY−LOADED)の評価は、ト
ラフィックモジュール56への入力値であるかごi内の
乗客の数がクリスプ値であるのか、ファジー集合である
のかに依存する。もしかご乗客の数がクリスプ値であれ
ば、式(DPTING−ELEVATOR−i isH
EAVILY−LOADED)は基底要素値がクリスプ
なかご乗客の数に等しいHEAVILY−LOADED
ファジー集合の項のメンバシップの程度に等しい。The formula (DPTING-ELEVATOR-i)
The evaluation of (is HEAVLY-LOADED) depends on whether the number of passengers in car i, which is the input value to the traffic module 56, is a crisp value or a fuzzy set. If the number of car passengers is a crisp value, the formula (DPTING-ELEVATOR-iisH)
EAVILY-LOADED) is HEAVILY-LOADED whose base element value is equal to the number of crisp car passengers.
Equal to the degree of membership in the terms of the fuzzy set.
【0057】もしかごi内の乗客の数がファジー集合と
して表されていれば、(DPTING−ELEVATO
R−i is HEAVILY−LOADED)式はか
ご乗客の数ファジー集合とHEAVILY−LOADE
Dファジー集合とのAND演算によって形成されるファ
ジー集合の項のメンバシップの程度の最大値を取ること
によって評価される。一般的には、2つのファジー集合
のAND演算によって形成されるファジー集合は、メン
バシップの程度が対応項(即ち、同一基底要素を有する
項)のメンバシップの最小の程度に等しいファジー集合
である。例えば、もしF1={0.1|A,0.5|
B,0.7|C}及びF2={0.3|A0.2|C}
であれば、F1及びF2のAND演算は{0.1|A,
0.2|C}に等しい。式(DPTING−ELEVA
TOR−i is HEAVILY−LOADED)の
値は、かご乗客の数ファジー集合とHEAVILY−L
OADEDファジー集合とのAND演算によって形成さ
れるファジー集合の項のメンバシップの最大の程度であ
る。If the number of passengers in the mokago i is expressed as a fuzzy set, (DPTING-ELEVATO)
R-i is HEAVILY-LOADED) formula is a fuzzy set of car passengers and HEAVILY-LOADE
It is evaluated by taking the maximum value of the degree of membership of the terms of the fuzzy set formed by an AND operation with the D fuzzy set. In general, a fuzzy set formed by an AND operation of two fuzzy sets is a fuzzy set whose degree of membership is equal to the minimum degree of membership of the corresponding term (ie, a term having the same basis element). . For example, if F1 = {0.1 | A, 0.5 |
B, 0.7 | C} and F2 = {0.3 | A0.2 | C}
Then, the AND operation of F1 and F2 is {0.1 | A,
0.2 | C}. Formula (DPTING-ELEVA)
TOR-iis HEAVILY-LOADED) is the number of car passengers fuzzy set and HEAVILY-L
The maximum degree of membership of the terms of the fuzzy set formed by an AND operation with the OADED fuzzy set.
【0058】上昇ピーク終了規則、下降ピーク開始規
則、及び下降ピーク終了規則の評価は上記上昇ピーク開
始規則の評価に類似している。上昇ピーク変数、下降ピ
ーク変数、及びオフピーク変数は、0と1との間にあろ
う。トラフィックモジュール56に関して説明した処理
は実行時間で、またはオフラインで行うことができ、オ
フライン処理の場合トラフィックモジュール56への考
え得る入力を指示するしるしと、トラフィックモジュー
ル56からの考え得る出力を指示するしるしとを有する
表が作られる。重量解釈モジュール52のための類似の
表の作成及び使用は、図5を参照して説明済である。当
業者ならば図5の特定例からトラフィックモジュール5
6のための類似の表を作成し、使用する技法は明白であ
ろう。The evaluation of the rising peak end rule, the falling peak start rule, and the falling peak end rule is similar to the evaluation of the rising peak start rule described above. The rising peak, falling peak, and off-peak variables will be between 0 and 1. The processing described with respect to the traffic module 56 can be performed at run-time or off-line, and in the case of offline processing, an indication of a possible input to the traffic module 56 and an indication of a possible output from the traffic module 56. A table is created with The creation and use of a similar table for the weight interpretation module 52 has been described with reference to FIG. Those skilled in the art will understand from the specific example of FIG.
Techniques for creating and using similar tables for 6 will be apparent.
【0059】図11は、特定の時刻に特定の乗り場で待
っている乗り場乗客の数を推定するカウント推定モジュ
ール60の動作を説明するデータ流れ図260である。
カウント推定モジュール60は経過時間信号、出発信
号、到着信号、及び乗り場呼び信号を、かご乗客データ
要素54からのデータ及びトラフィックモードデータ要
素58からのデータと共に処理し、出力を乗り場乗客デ
ータ要素62へ書き込む。FIG. 11 is a data flow diagram 260 illustrating the operation of the count estimation module 60 for estimating the number of landing passengers waiting at a specific landing at a specific time.
The count estimation module 60 processes the elapsed time signal, the departure signal, the arrival signal, and the landing call signal together with the data from the car passenger data element 54 and the data from the traffic mode data element 58, and outputs the output to the landing passenger data element 62. Write.
【0060】図11の第1率計算モジュール262は、
かご乗客データ要素54からのデータを、経過時間入力
信号、出発入力信号、及び到着入力信号と共に受けてい
る。第1率計算モジュール262は、ある乗り場に到着
した乗客がその乗り場においてあるかごのサービスを受
けるために待機する率を推定する。第1率計算モジュー
ル262による計算は、ある乗り場においてあるかごに
入る乗客の数と、その乗り場が最後にサービスされてか
らの時間とに基づく。第1率計算モジュール262は、
推定した率と、特定の乗り場を表す情報とを第1率デー
タ要素264へ供給する。The first rate calculation module 262 of FIG.
Data from the car passenger data element 54 is received along with an elapsed time input signal, a departure input signal, and an arrival input signal. The first rate calculation module 262 estimates a rate at which a passenger arriving at a certain landing waits for the service of a certain car at the landing. The calculation by the first rate calculation module 262 is based on the number of passengers entering a car at a landing and the time since the landing was last serviced. The first rate calculation module 262 includes:
The estimated rate and information representing a particular landing are provided to a first rate data element 264.
【0061】第2率計算モジュール266は、経過時間
入力信号、出発入力信号、到着入力信号、及び乗り場呼
び入力信号を受ける。第2率計算モジュール266も、
ある乗り場に到着した乗り場乗客がその乗り場にサービ
スするかごの1つを待機する率を推定する。第2率計算
モジュール266は、推定した率と、特定の乗り場を表
す情報とを第2率データ要素268へ供給する。第2率
計算モジュール266(詳細は後述)による計算は、一
つのかごが特定の乗り場にサービスする時と、その乗り
場の乗り場呼びボタンをその後に乗り場の乗客が押す時
との間で経過する時間に基づく。The second rate calculation module 266 receives an elapsed time input signal, a departure input signal, an arrival input signal, and a hall call input signal. The second rate calculation module 266 also
Estimate the rate at which a landing passenger arriving at a landing waits for one of the cars serving that landing. The second rate calculation module 266 supplies the estimated rate and information representing the specific landing to the second rate data element 268. The calculation by the second rate calculation module 266 (detailed below) calculates the time that elapses between when one car serves a particular landing and when the landing passenger pushes the landing call button for that landing later. based on.
【0062】率平均モジュール270は、率データ要素
264、268からのデータをトラフィックモードデー
タ要素からのデータと共に使用し、上昇率を計算して上
昇率データ要素272に記憶させ、下降率を計算して下
降率データ要素274に記憶させ、オフ率を計算してオ
フ率データ要素276に記憶させる。上昇率データ要素
272は、上昇乗客率(即ち、乗り場乗客がロビーに到
着して他の階床へ行くかごを待機する率)を表す情報を
含む。下降率データ要素274は、乗り場乗客が他の階
床に到着してロビーへ行くかごを待機する率を表す情報
を含む。オフ率データ要素276は、乗り場乗客が到着
して非ロビー階床間を走行中のかごを待機する率を表す
情報を含む。The rate averaging module 270 uses the data from the rate data elements 264, 268 along with the data from the traffic mode data element to calculate the rate of increase and store it in the rate of increase data element 272 to calculate the rate of decrease. Then, the off rate is calculated and stored in the off rate data element 276. The climb rate data element 272 includes information representing the climb passenger rate (ie, the rate at which landing passengers arrive at the lobby and wait for a car to go to another floor). The descent rate data element 274 includes information representing the rate at which landing passengers arrive at another floor and wait for a car to go to the lobby. The off-rate data element 276 includes information indicating the rate at which the landing passengers arrive and wait for the car traveling between the non-lobby floors.
【0063】第1及び第2率計算モジュール262、2
66によって新しい率の値が計算され、それぞれ第1及
び第2率データ要素264、268内に配置される度
に、率平均モジュール270はエレベータシステム20
の現モードに従って上昇率データ要素272、下降率デ
ータ要素274、及びオフ率データ要素276を更新す
る。もしモードがクリスプ値(即ち上昇、下降、または
オフの何れかを表す単一値)であれば率平均モジュール
270は第1及び第2率データ要素264、268から
のデータをそれぞれ上昇率データ要素272、下降率デ
ータ要素274、またはオフ率データ要素276の適切
な1つに印加する。The first and second rate calculation modules 262, 2
Each time a new rate value is calculated by 66 and placed in the first and second rate data elements 264, 268, respectively, the rate averaging module 270 causes the elevator system 20
, The rising rate data element 272, the falling rate data element 274, and the off rate data element 276 are updated in accordance with the current mode. If the mode is a crisp value (i.e., a single value representing either rising, falling, or off), the rate averaging module 270 converts the data from the first and second rate data elements 264, 268 to the rising rate data element, respectively. 272, the falling rate data element 274, or the appropriate one of the off rate data elements 276.
【0064】一方、もしエレベータシステム20のトラ
フィックモードが、システムが上昇モード、下降モード
及びオフモードにあることの広がりを表すファジー集合
として表現されていれば、第1及び第2率データ要素2
64、268はトラフィックモードデータ要素58内に
記憶されているトラフィックモードファジー集合の項の
メンバシップの程度に比例して、上昇率データ要素27
2、下降率データ要素274、またはオフ率データ要素
276に印加される。On the other hand, if the traffic mode of the elevator system 20 is expressed as a fuzzy set representing the spread of the system being in ascending mode, descending mode and off mode, the first and second rate data elements 2
64, 268 are the rate-of-increase data elements 27 in proportion to the degree of membership of the traffic mode fuzzy set terms stored in the traffic mode data element 58.
2, applied to the falling rate data element 274 or the off rate data element 276.
【0065】トラフィックモードデータ要素58、上昇
率データ要素272、下降率データ要素274、及びオ
フ率データ要素276は率変換モジュール278への入
力として供給される。率変換モジュール278はこれら
の入力データと、到着信号、出発信号、及び経過時間信
号とを使用して特定の乗り場でかごサービスを待ってい
る乗り場乗客の数を推定する。ある乗り場の乗り場乗客
の数は、(システムのトラフィックモードに依存して、
上昇率データ要素272、下降率データ要素274、及
びオフ率データ要素276の1またはそれ以上からの)
率に、その乗り場が最後にサービスを受けてからの経過
時間の量を乗ずることによって決定される。乗客の数
は、後続するプロセスの要求に依存して、ファジー集合
またはクリスプ値として乗り場乗客データ要素62へ供
給される。率変換モジュール278の動作の詳細は後述
する。The traffic mode data element 58, the up rate data element 272, the down rate data element 274, and the off rate data element 276 are provided as inputs to the rate conversion module 278. The rate conversion module 278 uses these input data and the arrival, departure, and elapsed time signals to estimate the number of landing passengers waiting for car service at a particular landing. The number of landing passengers at a certain landing (depending on the traffic mode of the system,
(From one or more of rise rate data element 272, fall rate data element 274, and off rate data element 276)
It is determined by multiplying the rate by the amount of time that has elapsed since the last landing for the service. The number of passengers is provided to the landing passenger data element 62 as a fuzzy set or crisp value, depending on the requirements of the subsequent process. Details of the operation of the rate conversion module 278 will be described later.
【0066】第1率計算モジュール262は、ある乗り
場呼びに応えるためにあるかごがその階床に停止する
と、瞬時乗客率INSTRATE1を計算する。乗り場
乗客がかごに乗り込む前に、かごに乗っていた乗客がか
ごから降りるものとする。従ってかごに乗っている乗客
の数は、最終かご乗客の数(即ち、エレベータドアが閉
じる時のかご内の乗客の数)から最小かご乗客の数を差
し引くことによって決定される。第1率データ要素26
4へ供給される瞬時乗客率INSTRATE1は、かご
に乗っている乗客の数をその特定乗り場が最後にサービ
スされてからの経過時間で除したものに等しい。The first rate calculating module 262 calculates an instantaneous passenger rate INSTRATE1 when a car stops on the floor in order to respond to a certain hall call. Before the landing passenger gets into the car, the passenger in the car shall get off the car. Thus, the number of passengers in the car is determined by subtracting the number of minimum car passengers from the number of final car passengers (ie, the number of passengers in the car when the elevator door closes). First rate data element 26
The instantaneous passenger rate INSTRATE1 supplied to 4 is equal to the number of passengers in the car divided by the elapsed time since the particular landing was last serviced.
【0067】かご乗客データ要素54から供給される乗
客の数がクリスプ値であれば、上述の減算及び除算がそ
のまま行われる。しかし、かご乗客の数がファジー集合
として表現されていれば、重量が最小の時の乗客の数を
記述するファジー集合が、エレベータドアが閉じる時の
かご内の乗客の数を記述するファジー集合から差し引か
れる。この減算は、基底要素の全組み合わせを減算し、
このようにして減算された項の最小のメンバシップの程
度を取ることによって遂行される。同一基底要素を有す
る項は、組み合わされた項の最大のメンバシップの程度
に等しいメンバシップの程度を有する単一の項に組み合
わされる。If the number of passengers supplied from the car passenger data element 54 is a crisp value, the above-described subtraction and division are performed as they are. However, if the number of car passengers is represented as a fuzzy set, the fuzzy set describing the number of passengers when the weight is minimum is derived from the fuzzy set describing the number of passengers in the car when the elevator door closes. Will be deducted. This subtraction subtracts all combinations of base elements,
This is accomplished by taking the minimum degree of membership of the terms thus subtracted. Terms with the same basis element are combined into a single term with a degree of membership equal to the maximum degree of membership of the combined terms.
【0068】例えば、ファジー集合F1が{u|A,v
|B,w|C}に等しく、ファジー集合F2が{x|
D, y|E, z|F}に等しいものとする。F1か
らF2を差し引くことによって形成されるファジー集合
は、 に等しい。For example, if the fuzzy set F1 is {u | A, v
| B, w | C}, and the fuzzy set F2 is {x |
D, y | E, z | F}. The fuzzy set formed by subtracting F2 from F1 is be equivalent to.
【0069】同一の基底要素を有する項は(例えば、も
し(A−D)が(C−E)に等しければ)、これらの項
のメンバシップの程度の最大を取ることによって組み合
わされる。例えば、 max(min(u,x),min(w,y))。 乗客カウントファジー集合を減算するための付加的な段
階として、0より小さい基底要素を有する集合の項が得
られればそれを排除する(何故ならば、0より少ない乗
客がかごに乗っていることはあり得ないからである)。
第1率計算モジュール262は、INSTRATE1、
即ち乗り場乗客の到着率を表すファジー集合を決定す
る。得られた乗客率ファジー集合は、特定の乗り場を表
す情報と共に第1率データ要素264へ供給される。Terms with identical basis elements (for example, if (AD) equals (CE)) are combined by taking the maximum degree of membership of these terms. For example, max (min (u, x), min (w, y)). As an additional step to subtract the passenger count fuzzy set, eliminate any terms in the set that have basis elements less than 0 (because less than 0 passengers are in the car It is not possible).
The first rate calculation module 262 includes INSTRATE1,
That is, a fuzzy set indicating the arrival rate of the landing passengers is determined. The resulting passenger rate fuzzy set is provided to a first rate data element 264 along with information representing a particular landing.
【0070】第2率計算モジュール266は、乗り場呼
びボタンが押されると乗り場乗客到着率INSTRAT
E2を決定する。特定の乗り場に対する最後のサービス
と乗り場呼びボタンの押圧との間の経過時間(T)を使
用してINSTRATE2ファジー集合を作成する。こ
のINSTRATE2ファジー集合は、値が1/T、2
/T、3/T、...10/Tの基底要素を有し、各項
は以下の式によって定義されるメンバシップの程度を有
している。When the landing call button is pressed, the second rate calculation module 266 determines that the landing passenger arrival rate INSTRAT
Determine E2. An INSTRATE2 fuzzy set is created using the elapsed time (T) between the last service for a particular landing and pressing the landing call button. This INSTRATE2 fuzzy set has a value of 1 / T, 2
/ T, 3 / T,. . . It has 10 / T basis elements, and each term has a degree of membership defined by the following equation:
【0071】メンバシップの程度=RTe−RT ここに、eは自然対数であり、Rはファジー集合の対応
付けられた項の基底要素である。第2率計算モジュール
266によって発生される率ファジー集合 INSTR
ATE2は乗り場乗客の到着がポアソン分布に従うもの
としている。乗り場乗客の数は一時に1乗客しか増加し
ない。 INSTRATE2はその特定の乗り場を表す
情報と共に、第2率計算モジュール266から第2率デ
ータ要素268へ出力される。Degree of membership = RTe-RT Where e is the natural logarithm and R is the fuzzy set correspondence
It is the base element of the attached term. Second rate calculation module
Rate fuzzy set INSTR generated by H.266
In ATE2, the arrival of the landing passenger follows the Poisson distribution
And The number of landing passengers increased by only one at a time
Absent. INSTRATE2 represents that particular landing
Along with the information, the second rate calculation module 266 sends the second rate data.
Data element 268.
【0072】第1率計算モジュール262は、かごが乗
り場呼びにサービスするのに応答して第1率データ要素
264内に記憶されているINSTRATE1の値を更
新する。第2率計算モジュール266は、乗り場乗客が
乗り場呼びを押すのに応答して第2率データ要素268
内に記憶されているINSTRATE2を更新する。I
NSTRATE1及びINSTRATE2を表すファジ
ー集合は上昇率データ要素272、下降率データ要素2
74、オフ率データ要素276内に記憶されているファ
ジー集合を更新するために使用される。The first rate calculation module 262 updates the value of INSTRATE1 stored in the first rate data element 264 in response to the car servicing the hall call. The second rate calculation module 266 responds to the landing passenger pressing a landing call by a second rate data element 268.
Is updated in INSTRATE2 stored in. I
The fuzzy sets representing NSTRATE1 and INSTRATE2 are ascending rate data element 272 and descending rate data element 2
74, used to update the fuzzy set stored in the off-rate data element 276.
【0073】上昇率データ要素272、下降率データ要
素274、オフ率データ要素276内に記憶されている
総合システム率のための値を更新するために使用する前
に、低い階床が上昇乗り場呼びを行い、高い階床が下降
乗り場呼びを行う確率が高いことを補償するためにIN
STRATE1及びINSTRATE2の値を調整す
る。下降走行中のかご呼びまたは乗り場呼びに応答して
新しいINSTRATE1またはINSTRATE2が
計算されると、INSTRATE1及びINSTRAT
E2ファジー集合は(i−1)/(F−1)によって除
される(但し、Fは建物内の階床の合計数であり、iは
システムがサービスする特定の階床である)。同様に、
上昇走行中のかごがある呼びにサービスするのに応答し
て新しい計算が行われると、INSTRATE1及びI
NSTRATE2ファジー集合の基底要素が(F−1)
/(F−1)によって除される。Before using the values stored in the ascent rate data element 272, descent rate data element 274, and off rate data element 276 to update the value for the overall system rate, the lower floor is raised To ensure that higher floors are more likely to make a descending hall call.
Adjust the values of SRATE1 and INSTRATE2. When a new INSTRATE1 or INSTRATE2 is calculated in response to a car call or landing call during a descent, INSTRATE1 and INSTRATE
The E2 fuzzy set is divided by (i-1) / (F-1), where F is the total number of floors in the building and i is the specific floor serviced by the system. Similarly,
When a new calculation is made in response to a climbing car serving a call, INSTRATE1 and I
The base element of NSTRATE2 fuzzy set is (F-1)
/ (F-1).
【0074】率平均モジュール270は、あるかごがロ
ビーにサービスするのに応答してINSTRATE1が
更新されるか、またはロビー乗り場呼びボタンが押され
たのに応答してINSTRATE2が更新されると、上
昇率データ要素272内に記憶されているファジー集合
を更新する。新しい上昇率ファジー集合は次式によって
計算される。 (0.2×UM×INSTRATE)+(1.0−
(0.2×UM))×{古上昇率ファジー集合} 上式のINSTRATEはINSTRATE1またはI
NSTRATE2の何れかである。UM (上昇メンバ
ーシップ)は、上昇トラフィック率(ロビー以外の他の
階床へ行くためロビーに入ってくる通常毎分当たりの乗
客数)に対応する(トラフィックモードデータ要素58
からの)トラフィックモードファジー集合の項のメンバ
シップの程度である。UMは0から1の間にある。もし
UM=0.2であれば、更新は0.04となり、新IN
STRATE+0.96古INSTRATEであり、も
しUM=0.8であれば、更新は0.16となり、新I
NSTRATE+0.84古INSTRATEである。
上式にUMを使用したことにより上昇率ファジー集合
は、エレベータシステムが現在上昇モードにある範囲内
でのみINSTRATEによって影響されるようにな
る。上式の乗算はファジー集合の項のメンバシップの程
度に影響を与える。加算は、公知のファジー集合加算の
ための標準技術を使用して遂行される。The rate averaging module 270 is activated when INSTRATE1 is updated in response to a car servicing the lobby, or INSTRATE2 is updated in response to the lobby landing call button being pressed. The fuzzy set stored in the rate data element 272 is updated. The new rising rate fuzzy set is calculated by (0.2 × UM × INSTRATE) + (1.0−
(0.2 × UM)) × {fuzzy set of old rise rate} INSTRATE in the above equation is INSTRATE1 or I
NSTRATE2. The UM (elevation membership) corresponds to the elevating traffic rate (typically the number of passengers per minute entering the lobby to go to another floor besides the lobby) (traffic mode data element 58).
Is the degree of membership of the traffic mode fuzzy set term. UM is between 0 and 1. If UM = 0.2, the update is 0.04 and the new IN
STRATE + 0.96 old INSTRATE, if UM = 0.8, the update is 0.16 and the new I
NSTRATE + 0.84 old INSTRATE.
The use of UM in the above equation causes the climb rate fuzzy set to be affected by INSTRATE only to the extent that the elevator system is currently in climb mode. The above multiplication affects the degree of membership of the fuzzy set terms. The addition is performed using well-known standard techniques for fuzzy set addition.
【0075】率平均モジュール270は、あるかごが下
降中であることに応答してINSTRATE1が更新さ
れるか、または下降乗り場呼びボタンが押されたのに応
答してINSTRATE2が更新されると、下降率デー
タ要素274内に記憶されている下降率ファジー集合を
更新し、新しい値を記憶させる。新しい下降率ファジー
集合は次式によって計算される。The rate averaging module 270 may be configured to update INSTRATE1 in response to a car descending, or INSTRATE2 in response to the descending hall call button being depressed. Update the descent rate fuzzy set stored in the rate data element 274 to store the new value. The new descent rate fuzzy set is calculated by:
【0076】(0.2×DM×INSTRATE)+
(1.0−(0.2×DM))×{古下降率ファジー集
合} 上式のINSTRATEはINSTRATE1またはI
NSTRATE2の何れかである。DM(下降メンバー
シップ)は、下降トラフィック率(ロビーへ行くためロ
ビー以外の階床に集まる通常毎分当たりの乗客数)に対
応するトラフィックモードファジー集合の項のメンバシ
ップの程度である。DMは0から1の範囲である。率平
均モジュール270は、INSTRATE1またはIN
STRATE2が更新されると、オフ率データ要素27
6内に記憶されているオフ率ファジー集合を更新し、新
しい値を記憶させる。オフ率ファジー集合の新しい値は
次式によって計算される。(0.2 × DM × INSTRATE) +
(1.0- (0.2 × DM)) × {False descent rate fuzzy set} INSTRATE in the above equation is INSTRATE1 or I
NSTRATE2. DM (Descending Membership) is the degree of membership in the traffic mode fuzzy set term corresponding to the descending traffic rate (usually the number of passengers per minute gathering on floors other than the lobby to go to the lobby). DM ranges from 0 to 1. The rate averaging module 270 includes INSTRATE1 or IN
When SRATE2 is updated, the off-rate data element 27
Update the off-rate fuzzy set stored in 6 and store the new value. The new value of the off-rate fuzzy set is calculated by:
【0077】(0.2×OP×INSTRATE)+
(1.0−(0.2×OP))×{古オフ率ファジー集
合} 上式のINSTRATEはINSTRATE1またはI
NSTRATE2の何れかである。OP(オフピーク)
は、オフピークトラフィック率に対応するトラフィック
モードファジー集合の項のメンバシップの程度である。
OPは0から1の範囲である。率変換モジュール278
は、特定の時刻に特定の乗り場でかごを待っている乗り
場乗客の数を表すファジー集合を発生する。先ず、上昇
率データ要素272からのファジー集合と、下降率デー
タ要素274からのファジー集合と、オフ率データ要素
276からのファジー集合とを組み合わせることによっ
て合計率ファジー集合を作成する。これらの集合は、集
合の各項のメンバシップの程度をトラフィックモードフ
ァジー集合の対応項のメンバシップの相対的な程度によ
って縮小することによって組み合わされる。即ち、上昇
率ファジー集合のメンバシップの程度をUM/(UM+
DM+OP)により縮小し、下降率ファジー集合のメン
バシップの程度をDM/(UM+DM+OP)により縮
小し、オフ率ファジー集合のメンバシップの程度をOP
/(UM+DM+OP)により縮小する。メンバシップ
の程度を縮小した後、3つの集合を互いに加算し、次い
で結果の基底要素の値を3で除して合計率ファジー集合
を求める。(0.2 × OP × INSTRATE) +
(1.0− (0.2 × OP)) × {fuzzy set of old off rate} INSTRATE in the above equation is INSTRATE1 or I
NSTRATE2. OP (off peak)
Is the degree of membership of the traffic mode fuzzy set term corresponding to the off-peak traffic rate.
OP ranges from 0 to 1. Rate conversion module 278
Generates a fuzzy set representing the number of landing passengers waiting for a car at a specific landing at a specific time. First, a total rate fuzzy set is created by combining the fuzzy set from the rising rate data element 272, the fuzzy set from the falling rate data element 274, and the fuzzy set from the off rate data element 276. These sets are combined by reducing the degree of membership of each term of the set by the relative degree of membership of the corresponding term of the traffic mode fuzzy set. That is, the degree of membership of the fuzzy set is calculated as UM / (UM +
DM + OP), the degree of membership of the descent fuzzy set is reduced by DM / (UM + DM + OP), and the degree of membership of the off-rate fuzzy set is OP
Reduce by (/ UM + DM + OP). After reducing the degree of membership, the three sets are added to each other, and then the resulting base element value is divided by 3 to determine the total rate fuzzy set.
【0078】経過時間信号及び出発信号は、特定の乗り
場が最後にサービスされてからの時間量を決定するため
に使用される。特定の乗り場で待っている乗り場乗客の
数を表すファジー集合は、合計率ファジー集合の基底要
素の値に経過時間量を乗ずることによって求める。求め
たファジー集合は、カウント推定モジュール60によっ
て乗り場乗客データ要素62へ供給される。The elapsed time signal and the departure signal are used to determine the amount of time since a particular landing was last serviced. A fuzzy set representing the number of landing passengers waiting at a specific landing is obtained by multiplying the value of the base element of the total rate fuzzy set by the amount of elapsed time. The determined fuzzy set is provided by the count estimation module 60 to the landing passenger data element 62.
【0079】カウント推定モジュール60に関して説明
した処理は実行時間で、またはオフラインで行うことが
でき、オフライン処理の場合にはカウント推定モジュー
ル60への考え得る入力を表すしるしと、カウント推定
モジュール60からの考え得る出力を表すエントリとを
有する表が作成される。重量解釈モジュール52のため
の類似した表の作成及び使用を図5に示し、説明済であ
る。当業者ならば図5の特定例を参照すればカウント推
定モジュール60のための類似の表は容易に作成し、使
用できよう。The processing described with respect to the count estimating module 60 can be performed at run time or off-line, in the case of off-line processing an indication of possible inputs to the count estimating module 60 and A table is created with entries representing possible outputs. The creation and use of a similar table for the weight interpretation module 52 is shown in FIG. 5 and described. One skilled in the art will readily create and use a similar table for the count estimation module 60 with reference to the specific example of FIG.
【0080】例えば平均待ち時間、待ちしきい値、及び
平均サービス時間のようなエレベータシステムの性能の
尺度となる多くの標識が存在する。平均待ち時間は、あ
る乗り場呼びとその乗り場呼びへのサービスとの間の平
均時間である。待ちしきい値は、所定の一定時間量より
長く待たされる人々の平均数である。平均サービス時間
は、ある乗り場乗客が乗り場呼びボタンを押してから行
先階へ到着するまでの平均時間である。平均待ち時間、
待ちしきい値、及び平均サービス時間の計算の細部は公
知である。これらのエレベータ性能標識は、クリスプ値
またはファジー集合の何れかを使用して計算できる。There are a number of indicators that are measures of the performance of an elevator system, such as average waiting time, waiting threshold, and average service time. The average waiting time is the average time between a hall call and service to that hall call. The wait threshold is the average number of people waiting longer than a predetermined amount of time. The average service time is the average time from when a landing passenger presses the landing call button to when he arrives at the destination floor. Average waiting time,
The details of calculating the wait threshold and the average service time are known. These elevator performance indicators can be calculated using either crisp values or fuzzy sets.
【0081】乗り場呼び信号は性能推定モジュール64
への入力として供給される。性能推定モジュール64は
特定の乗り場呼びに応答し、トラフィックモードデータ
要素58及び乗り場乗客データ要素62を使用して複数
の性能ファジー集合を形成する。各性能ファジー集合は
特定のエレベータの性能標識に対応する。各集合の各項
は、特定のかごでその乗り場にサービスすることに対応
する特定の性能標識の推定値を表す。性能推定モジュー
ル64はこれらのファジー集合を性能データ要素66内
に記憶させる。The hall call signal is transmitted to the performance estimation module 64
Supplied as input to. The performance estimation module 64 responds to a particular landing call by using the traffic mode data element 58 and the landing passenger data element 62 to form a plurality of performance fuzzy sets. Each performance fuzzy set corresponds to a performance indicator for a particular elevator. Each term in each set represents an estimate of a particular performance indicator corresponding to serving that landing with a particular car. Performance estimation module 64 stores these fuzzy sets in performance data element 66.
【0082】図12のグラフ290は複数のバー292
〜297を有し、各バーの高さは特定のかごに関する推
定平均待ち時間の逆数を表す。バーが高いことは平均待
ち時間が短いことを表している。グラフ290は、集合
の各基底要素に特定のかごを指示させ、各基底要素のメ
ンバシップの程度に各バー292〜297の高さを指示
させることによって、性能ファジー集合を表すことがで
きる。直接測定したか、または直接測定から導出したの
何れでもよい他の如何なるエレベータ性能標識に関して
も同じようなファジー集合を形成することができる。選
択される特定の標識及び計算方法は当業者には公知の種
々の機能要因に依存する。The graph 290 of FIG.
297, where the height of each bar represents the reciprocal of the estimated average latency for a particular car. A high bar indicates a short average waiting time. The graph 290 can represent a performance fuzzy set by having each base element of the set indicate a particular car and the degree of membership of each base element indicating the height of each bar 292-297. Similar fuzzy sets can be formed for any other elevator performance indicator, either directly measured or derived from direct measurement. The particular label chosen and the method of calculation will depend on various functional factors known to those skilled in the art.
【0083】図13に示す流れ図300は、複数の性能
ファジー集合(例えば、待ち時間の)を構成するための
段階を示しており、これらのファジー集合は流れ図30
0でPにより示されている。P(I,C)は、第I番目
の性能ファジー集合のC番目項(Cに等しいかご番号)
を示している。第1段階302において、Pが項及びフ
ァジー集合を含まないように初期化される。次の段階3
04においてすべての性能ファジー集合に索引(インデ
ックス)を付ける索引変数Iが1に初期化される。段階
304に続く判断段階306ではIと、性能標識の数に
等しい所定の定数IMAXとを比較する。The flow chart 300 shown in FIG. 13 shows the steps for constructing a plurality of performance fuzzy sets (eg, of latency), which are shown in flow chart 30.
It is indicated by P at 0. P (I, C) is the C-th term (car number equal to C) of the I-th performance fuzzy set
Is shown. In a first step 302, P is initialized to include no terms and fuzzy sets. Next stage 3
At 04, an index variable I that indexes all performance fuzzy sets is initialized to one. In decision step 306 following step 304, I is compared to a predetermined constant IMAX equal to the number of performance indicators.
【0084】段階306が、IはIMAXより大きくな
いと判断すれば制御は段階306から段階307へ渡さ
れ、性能ファジー集合(従って各かごに対応する)の項
を通して索引付けする索引変数Cが1に初期化される。
次の判断段階308では、Cと、システム内のかごの数
CMAXとを比較する。もしCがCMAXより大きくな
ければ、制御は段階308から段階309へ移り、かご
Cが特定の乗り場の特定の乗り場呼びにサービスするよ
うに割り当てられるものとされる。If step 306 determines that I is not greater than IMAX, control is passed from step 306 to step 307, where the index variable C to index through the terms of the performance fuzzy set (and thus for each car) is one. Is initialized to
In the next decision step 308, C is compared with the number of cars CMAX in the system. If C is not greater than CMAX, control transfers from step 308 to step 309 where car C is assigned to service a particular hall call at a particular hall.
【0085】段階309の次の段階310においては、
I番目のファジー集合のC番目の項に等しいP(I,
C)が決定される。段階310ではかごCが特定の乗り
場呼びに割り当てられるもとのされ、システムの性能が
I番目の性能標識に適切な式及び計算方法を使用して計
算される。段階310において計算された値がI番目の
性能ファジー集合内のC番目の項のメンバシップの程度
になる。In step 310 following step 309,
P (I, I) equal to the C-th term of the I-th fuzzy set
C) is determined. At step 310, car C is assigned to a particular hall call and the performance of the system is calculated using formulas and calculation methods appropriate to the I-th performance indicator. The value calculated in step 310 is the degree of membership of the Cth term in the Ith performance fuzzy set.
【0086】段階310の後は段階311であり、索引
変数Cが増分される。段階311の後、制御は判断段階
308に戻される。もし判断段階308がCはCMAX
より大きいと判断して、I番目の性能標識に関するシス
テム性能が全てのかごについて計算されたことを指示す
れば、制御は段階312へ移されて特定の性能基準を表
す索引変数Iが増分される。制御は段階312から段階
306へ戻され、IがIMAXと比較される。もしIが
IMAXより大きいと判断されれば、全ての性能ファジ
ー集合が計算されたのであり、処理は完了する。After step 310 is step 311 in which the index variable C is incremented. After step 311, control is returned to decision step 308. If decision step 308 is C is CMAX
If so, indicating that the system performance for the I-th performance indicator has been calculated for all cars, control is transferred to step 312 where the index variable I representing a particular performance criterion is incremented. . Control is returned from step 312 to step 306, where I is compared to IMAX. If I is determined to be greater than IMAX, then all performance fuzzy sets have been calculated and the process is complete.
【0087】図14の顧客の好みグラフ320は複数の
バー322〜328を有し、各バー322〜328は特
定のエレベータ性能標識に対応し、各バーの高さは客に
対する性能標識の重要度を表す。例えば、平均サービス
時間を表しているバー323の高さは、平均待ち時間を
表しているバー322の高さより高く、従って平均待ち
時間を使用して性能を最適化するか、または平均サービ
ス時間を使用して性能を最適化するかを選択させれば、
顧客は平均サービス時間を使用することを好むことを表
している。The customer preference graph 320 of FIG. 14 has a plurality of bars 322-328, each bar 322-328 corresponding to a particular elevator performance indicator, and the height of each bar indicating the importance of the performance indicator to the customer. Represents For example, the height of the bar 323 representing the average service time is higher than the height of the bar 322 representing the average latency, so that the average latency is used to optimize performance or to reduce the average service time. If you choose to use it to optimize performance,
This indicates that the customer prefers to use average service hours.
【0088】グラフ320は、ファジー集合の各基底要
素を所定のエレベータ性能標識に対応させ、各エレベー
タの性能標識の顧客に対する相対的な重要度を表す各バ
ー322〜328の高さをファジー集合の各項のメンバ
シップの程度に対応させることによって、顧客の好みフ
ァジー集合を表すことができる。顧客の好みファジー集
合は、エレベータ製造業者によって構成することも、ま
た当業者ならば熟知する種々の入力手段を使用して顧客
が入力することもできる。顧客の好みファジー集合は顧
客の好みデータ要素68内に記憶される。The graph 320 shows that each base element of the fuzzy set corresponds to a predetermined elevator performance sign, and the height of each bar 322 to 328 representing the relative importance of the performance sign of each elevator to the customer is represented by the fuzzy set. Corresponding to the degree of membership of each term, it is possible to represent a customer's favorite fuzzy set. The customer preference fuzzy set can be constructed by the elevator manufacturer or entered by the customer using various input means familiar to those skilled in the art. The customer preference fuzzy set is stored in the customer preference data element 68.
【0089】性能データ要素66及び顧客の好みデータ
要素68は、割り当て有用性計算モジュール70への入
力として供給される。割り当て有用性計算モジュール7
0は各かごをある乗り場呼びにサービスさせるために割
り当てることの有用性を決定し、各かごに対応する基底
要素を有する割り当て有用性ファジー集合(各基底要素
のメンバシップの程度は、関連かごを特定の乗り場呼び
に割り当てることの有用性に対応する)を割り当て有用
性データ要素72へ供給する。The performance data element 66 and the customer preference data element 68 are provided as inputs to an allocation availability calculation module 70. Assignment availability calculation module 7
0 determines the usefulness of assigning each car to service a certain hall call, and the assigned utility fuzzy set with the base element corresponding to each car (the degree of membership of each base element determines the associated car (Corresponding to the utility of assigning to a particular hall call) to the Assignment Utility data element 72.
【0090】図15の流れ図340は、割り当て有用性
(適合性)計算モジュール70の動作を示す。記号AU
は割り当て有用性ファジー集合を表し、記号SPは複数
の縮小された性能ファジー集合を表す。記号CPは顧客
の好みファジー集合を表す。第1段階342においてA
U及びSPファジー集合が空に初期化される。段階34
2に続く段階344では性能ファジー集合及び縮小され
た性能ファジー集合内への索引付けする索引変数Iが1
に初期化される。段階344に続く試験段階346にお
いてIは、性能ファジー集合の数(即ち、図14におけ
るような性能標識の数)に等しい所定の定数であるIM
AXと比較される。[0091] The flow chart 340 of FIG. Symbol AU
Represents the assigned utility fuzzy set, and the symbol SP represents a plurality of reduced performance fuzzy sets. The symbol CP represents a customer's favorite fuzzy set. In the first step 342, A
The U and SP fuzzy sets are initialized to empty. Stage 34
In step 344 following 2, the index variable I to index into the performance fuzzy set and the reduced performance fuzzy set is 1
Is initialized to In a test step 346 following step 344, I is a predetermined constant IM equal to the number of performance fuzzy sets (ie, the number of performance indicators as in FIG. 14).
AX.
【0091】段階346でIがIMAXより大きくない
となれば、制御は段階346から段階348へ通り、段
階348ではエレベータシステムの全てのかごを通して
索引付けするための変数であるCが1にセットされる。
段階348に続く試験段階350ではCが、エレベータ
システム内のかごの数に等しい所定の定数であるCMA
Xと比較される。もし段階350でCがCMAXより大
きくなければ、制御は段階350から段階352へ通
る。If I is not greater than IMAX at step 346, control passes from step 346 to step 348, at which step the variable C for indexing through all cars of the elevator system is set to one. You.
In a test step 350 following step 348, CMA is a predetermined constant equal to the number of cars in the elevator system.
Compared with X. If C is not greater than CMAX at step 350, control passes from step 350 to step 352.
【0092】段階352においてI番目の縮小された性
能ファジー集合内のC番目の項のメンバシップの程度
は、I番目の性能ファジー集合内のC番目の項のメンバ
シップの程度と顧客の好みファジー集合CP(I)のI
番目の項のメンバシップの程度との積に等しくセットさ
れる。もしCP(I)が1に近く、I番目の性能標識が
顧客にとって重要であることを示していれば、I番目の
縮小された性能ファジー集合内のC番目の項のメンバシ
ップの程度は、I番目の性能ファジー集合内のC番目の
項にほぼ等しいであろう。一方、もしCP(I)が0で
あるか、または0に近く、I番目の性能標識が客にとっ
て重要ではないことを示していれば、I番目の性能ファ
ジー集合内のC番目の項の値には無関係に、I番目の縮
小された性能ファジー集合内のC番目の項は0に等しい
か、または0に近いであろう。In step 352, the degree of membership of the C-th term in the I-th reduced performance fuzzy set is determined by the degree of membership of the C-th term in the I-th performance fuzzy set and the customer preference fuzzy. I of set CP (I)
Set equal to the product of the degree of membership of the second term. If CP (I) is close to 1, indicating that the I-th performance indicator is important to the customer, the degree of membership of the C-th term in the I-th reduced performance fuzzy set is Will be approximately equal to the Cth term in the Ith performance fuzzy set. On the other hand, if CP (I) is zero or close to zero, indicating that the I th performance indicator is not important to the customer, the value of the C th term in the I th performance fuzzy set Irrespective of, the Cth term in the Ith reduced performance fuzzy set will be equal to or close to zero.
【0093】段階352に続く段階354において変数
Cが増分される。段階354の後に制御は試験段階35
0に戻され、CはCMAXと比較される。もし段階35
0でCがCMAXより大きく、I番目の縮小された性能
ファジー集合内の全ての項が計算されてしまっているこ
とを示せば制御は段階350から段階356へ通り、段
階356で性能標識を通して索引付けするために使用さ
れる変数Iが増分される。段階356の後、制御は試験
段階346へ戻されて段階346でIは性能標識の数I
MAXと比較される。かご毎のファクターの全てが段階
352における建物の操作者の好みに従って縮小される
とき、適合性の最大程度がかご毎に決まる。At step 354 following step 352, the variable C is incremented. After step 354, control passes to test step 35.
It is returned to 0 and C is compared to CMAX. If stage 35
If 0 indicates that C is greater than CMAX and all terms in the I-th reduced performance fuzzy set have been calculated, control passes from step 350 to step 356, and indexing through the performance indicator at step 356. The variable I used to attach is incremented. After step 356, control is returned to test step 346, where I is the number of performance indicators I
Compared to MAX. When all of the car-by-car factors are reduced according to the preferences of the building operator in step 352, the maximum degree of suitability is determined for each car.
【0094】もし試験段階346においてIがIMAX
よりも大きいと、制御は段階346から段階358へ通
り、段階358で索引変数Cは1に初期化される。段階
358の次の試験段階360でCを性能標識の数CMA
Xと比較する。もし段階360でCがCMAXより大き
くなければ制御は段階362へ移り、割り当て有用性フ
ァジー集合のC番目の項のメンバシップの程度AU
(C)が、1番目の縮小された性能ファジー集合SP
(I,C)内のC番目の項(最初、かご1)に等しくセ
ットされる。段階362に続く段階364においては、
縮小された性能ファジー集合を索引付けするため変数I
が2にセットされ、それによりこのかごに対する第2の
縮小された性能ファジー集合の項がこのかごに対する第
1の縮小された性能ファジー集合の項と比較される(S
P(1,2)対SP(2,2))。If in test phase 346 I is IMAX
If so, control passes from step 346 to step 358 where index variable C is initialized to one. In test 360 following step 358, C is the number of performance indicators CMA.
Compare with X. If C is not greater than CMAX at step 360, control transfers to step 362, where the degree of membership AU of the Cth term of the allocation availability fuzzy set is AU
(C) is the first reduced performance fuzzy set SP
Set equal to the Cth term in (I, C) (first, car 1). In step 364 following step 362,
Variable I to index the reduced performance fuzzy set
Is set to 2 so that the terms of the second reduced performance fuzzy set for this car are compared with the terms of the first reduced performance fuzzy set for this car (S
P (1,2) vs. SP (2,2)).
【0095】段階364の後の試験段階366において
Iは、システム内のかごの数IMAXと比較される。も
しIがIMAXより大きくなければ制御は段階368へ
通り、段階368で割当て有用性ファジー集合のC番目
(かご=C)の項が、I番目の(最初は、第2の)縮小
された性能ファジー集合のC番目の項と割り当て有用性
ファジー集合のC番目の項の先行値の中の大きい方に等
しくセットされる。割り当て有用性ファジー集合のC番
目の項を、全ての縮小された性能ファジー集合のC番目
の項の中の最大値に常に等しくすることを段階368は
確実にしている。In a test step 366 after step 364, I is compared to the number of cars IMAX in the system. If I is not greater than IMAX, control passes to step 368, where the Cth (car = C) term of the assigned utility fuzzy set is the Ith (first, second) reduced performance It is set equal to the larger of the leading values of the Cth term of the fuzzy set and the Cth term of the allocation utility fuzzy set. Step 368 ensures that the Cth term of the assigned utility fuzzy set is always equal to the maximum value among the Cth terms of all reduced performance fuzzy sets.
【0096】段階368に続く段階370では変数Iを
増分させる。段階370の後は制御は試験段階366に
戻る。もし段階366でIがIMAXより大きいと制御
は段階366から段階372に進められ、段階372で
かごの索引変数Cが増分される。段階372の後の制御
は試験段階360に戻り、段階360でもしCがCMA
Xより大きければ処理は完了する。得られた割り当て有
用性ファジー集合は割り当て有用性データ要素72へ出
力される。In the step 370 following the step 368, the variable I is incremented. After step 370, control returns to test step 366. If I is greater than IMAX at step 366, control proceeds from step 366 to step 372, where the car index variable C is incremented. Control after step 372 returns to test step 360, where C is the CMA
If it is larger than X, the process is completed. The resulting assigned utility fuzzy set is output to assigned utility data element 72.
【0097】以上に説明した性能推定モジュール64及
び割り当て有用性計算モジュール70のための処理は、
実行時間で、またはオフラインで行うことができる。オ
フライン処理の場合、性能推定モジュール64及び割り
当て有用性計算モジュール70への考え得る入力を表す
しるしと、性能推定モジュール64及び割り当て有用性
計算モジュール70からの考え得る出力を表すエントリ
とを有する表が作成される。図5に重量解釈モジュール
52のための類似の表の作成及び使用を示し、説明し
た。当業者ならば図5の特定例から性能推定モジュール
64及び割り当て有用性計算モジュール70のための類
似の表は容易に作成し、使用できよう。The processing for the performance estimation module 64 and the allocation availability calculation module 70 described above is as follows.
Can be done at runtime or offline. For off-line processing, a table having indicia representing possible inputs to the performance estimation module 64 and the allocation utility calculation module 70 and entries representing possible outputs from the performance estimation module 64 and the allocation utility calculation module 70 is provided. Created. FIG. 5 illustrates and illustrates the creation and use of a similar table for the weight interpretation module 52. Those skilled in the art will readily create and use similar tables for the performance estimation module 64 and the allocation availability calculation module 70 from the specific example of FIG.
【0098】割り当て有用性データ要素72は不確定性
フィルタモジュール74への入力として供給される。不
確定性フィルタモジュール74は、最高のメンバシップ
の程度を有する割り当て有用性ファジー集合の項を選択
することによって最終的なかご割り当て(クリスプ値)
を決定する。不確定性フィルタモジュール74は、割り
当ての不確定性が、顧客の好みデータ要素68内に記憶
され不確定性フィルタモジュール74へ入力される所定
の値以下である時に限って、割り当てデータ要素76へ
割り当てを供給する。割り当ての不確定性は、最高のメ
ンバシップの程度を有する項のメンバシップの程度を、
割り当て有用性ファジー集合の全ての項のメンバシップ
の程度の合計で除した商として定義される。乗り場呼び
に対して比較的早いかごの割り当てを好む顧客は高い不
確定性の程度を指定し、早い割り当てにはこだわらない
顧客は低い不確定性の程度を指定するであろう。The allocation utility data element 72 is provided as an input to the uncertainty filter module 74. The uncertainty filter module 74 determines the final car assignment (crisp value) by selecting the assignment utility fuzzy set term with the highest degree of membership.
To determine. The uncertainty filter module 74 determines whether the assignment uncertainty is less than or equal to a predetermined value stored in the customer preference data element 68 and input to the uncertainty filter module 74, to the assignment data element 76. Supply quota. The uncertainty in the assignment determines the degree of membership of the term with the highest degree of membership,
Assigned Utility Defined as the quotient divided by the sum of the degrees of membership of all terms in the fuzzy set. Customers who prefer relatively early car assignments for landing calls will specify a high degree of uncertainty, and customers who do not care about early assignments will specify a low degree of uncertainty.
【0099】代替として、不確定性フィルタモジュール
74は、顧客の好みデータ要素68内に記憶されている
一定の所定時間量の後に、割り当てを割り当てデータ要
素76へ供給することができる。割り当ての値は、最高
のメンバシップの程度を有する割り当て有用性ファジー
集合の基底要素によって表されるかごであろう。第3の
代替として不確定性フィルタモジュール74は、乗り場
呼びボタンが押されてからの経過時間の関数として不確
定性しきい値を調整することができる。経過時間が増加
するにつれてしきい値を増加させるのである。しきい値
対時間の関数は、特定のシステムの要求に依存して線形
とすることも、または非線形とすることもできる。[0099] Alternatively, the uncertainty filter module 74 may provide the assignment to the assignment data element 76 after a certain predetermined amount of time stored in the customer preference data element 68. The value of the assignment would be the car represented by the basis element of the assignment utility fuzzy set with the highest degree of membership. As a third alternative, the uncertainty filter module 74 can adjust the uncertainty threshold as a function of the time elapsed since the landing call button was pressed. The threshold is increased as the elapsed time increases. The function of threshold versus time can be linear or non-linear depending on the requirements of the particular system.
【0100】以上に説明した不確定性フィルタモジュー
ル74のための処理は、実行時間でまたはオフラインで
行うことができる。オフライン処理の場合、不確定性フ
ィルタモジュール74への考え得る入力を表すしるし
と、不確定性フィルタモジュール74からの考え得る出
力を表すエントリとを有する表が作成される。図5に重
量解釈モジュール52のための類似の表の作成及び使用
を示し、説明した。当業者ならば図5の特定例から不確
定性フィルタモジュール74のための類似の表は容易に
作成し使用できよう。The processing for the uncertainty filter module 74 described above can be performed at runtime or off-line. For off-line processing, a table is created having indicia representing possible inputs to uncertainty filter module 74 and entries representing possible outputs from uncertainty filter module 74. FIG. 5 illustrates and illustrates the creation and use of a similar table for the weight interpretation module 52. One skilled in the art will readily be able to create and use a similar table for the uncertainty filter module 74 from the specific example of FIG.
【0101】以上に説明した本発明は、如何なる数のか
ご、如何なる数の階床の乗り場、如何なる最大容量、如
何なる最大速度、または如何なる他の物理特性の特定集
合を有するエレベータシステムにも適用可能である。同
様に本発明は、駆動装置、釣り合い錘、ケーブリング、
ドア機構、乗り場呼び及びかご呼び信号装置を含むエレ
ベータシステムの物理的設計には無関係に実現すること
ができる。The invention described above is applicable to elevator systems having any number of cars, any number of floor landings, any maximum capacity, any maximum speed, or any other particular set of physical characteristics. is there. Similarly, the present invention provides a drive, counterweight, cabling,
It can be implemented independently of the physical design of the elevator system, including the door mechanism, hall call and car call signaling.
【0102】以上に、建物の最低階に単一のロビー階床
を有するエレベータシステムについて本発明を説明した
が、本発明はエレベータシステムが1以上のロビー階床
を有している、いない、またはロビー階床が建物の最低
階にある、ないには拘りなく実現することができる。更
に本発明は、他のエレベータ派遣機能を遂行するために
使用されるプロセス、本発明を実現するために使用され
る特定の電子ハードウエア、または荷重計量装置の設計
に無関係に実現することができる。上述した処理の部分
は、別の分野におけるファウラーらの合衆国特許4,2
94,162号“方向性しきい値を使用する感力アクチ
ュエータ障害検出”に記載されているハードウエア/ソ
フトウエアと等価の電子ハードウエアを用いて実現する
ことができる。データをデータ要素から読み出し、デー
タ要素へ書き込む代わりに、ハードウエアは電子信号を
送受することによって通信しよう。While the present invention has been described with reference to an elevator system having a single lobby floor on the lowest floor of a building, the present invention provides that the elevator system has one or more lobby floors, or none. This can be achieved regardless of whether the lobby floor is on the lowest floor of the building. Further, the present invention can be implemented independent of the process used to perform other elevator dispatch functions, the particular electronic hardware used to implement the present invention, or the design of the load weighing device. . Portions of the process described above are described in U.S. Pat.
94, 162, "Emotional Actuator Failure Detection Using Directional Thresholds", which can be implemented using electronic hardware equivalent to the hardware / software described. Instead of reading data from and writing data to data elements, the hardware will communicate by sending and receiving electronic signals.
【0103】トラフィックモジュール56、カウント推
定モジュール60、性能推定モジュール64、割り当て
有用性計算モジュール70、及び不確定性フィルタモジ
ュール74の実行時間動作のみを説明したが、これらの
モジュール56、60、64、70、74は考え得る入
力と得られる出力の全てを含むルックアップテーブルを
生成するためにオフラインで走らせることができる。ル
ックアップテーブルのオフライン生成と使用に関して
は、図5に重量解釈モジュール52について図示し、そ
れに関連して説明した。Although only the execution time operations of the traffic module 56, the count estimation module 60, the performance estimation module 64, the allocation availability calculation module 70, and the uncertainty filter module 74 have been described, these modules 56, 60, 64, 70, 74 can be run off-line to generate a look-up table containing all possible inputs and available outputs. For the offline generation and use of the look-up table, FIG. 5 illustrates the weight interpretation module 52 and has been described in connection therewith.
【0104】入力としてファジー値を使用する多くのモ
ジュールは、当業者ならば周知の技法で、クリスプ値を
使用するように適合させることができる。性能推定モジ
ュール64及び顧客の好みデータ要素68は、如何なる
型のエレベータ性能基準にも使用できるように適合可能
である。本発明は、顧客の好みをセットする、または変
更するために使用される機構には無関係に実現すること
ができる。Many modules that use fuzzy values as input can be adapted to use crisp values using techniques well known to those skilled in the art. The performance estimation module 64 and the customer preference data element 68 can be adapted for use with any type of elevator performance criteria. The invention can be implemented independent of the mechanism used to set or change customer preferences.
【0105】以上に本発明の特定の実施例に関して説明
したが、当業者ならば本発明の思想及び範囲から逸脱す
ることなく種々の変更、省略、及び付加を施すことが可
能であることを理解すべきである。Although a specific embodiment of the present invention has been described above, it is understood that those skilled in the art can make various modifications, omissions, and additions without departing from the spirit and scope of the present invention. Should.
【図1】エレベータシステムの概要を示す斜視図。FIG. 1 is a perspective view showing an outline of an elevator system.
【図2】エレベータ制御ソフトウエアの動作を示すデー
タ流れ図。FIG. 2 is a data flow diagram showing the operation of elevator control software.
【図3】観測されたエレベータ重量荷重データを経験か
ら示すグラフ。FIG. 3 is a graph showing experimentally observed elevator weight load data.
【図4】重量解釈ソフトウエアモジュールの動作を示す
流れ図。FIG. 4 is a flowchart showing the operation of the weight interpretation software module.
【図5】重量解釈表のオフライン作成を示す流れ図。FIG. 5 is a flowchart showing offline creation of a weight interpretation table.
【図6】トラフィックモジュールの動作を示す流れ図。FIG. 6 is a flowchart showing the operation of the traffic module.
【図7】上昇計算モジュールの動作を示す流れ図。FIG. 7 is a flowchart showing the operation of the climb calculation module.
【図8】SHORT−PERIODファジー論理集合を
示すグラフ。FIG. 8 is a graph showing a short-period fuzzy logical set.
【図9】SEVERAL−CARSファジー論理集合を
示すグラフ。FIG. 9 is a graph showing a SEVERAL-CARS fuzzy logical set.
【図10】HEAVY−LOADEDファジー論理集合
を示すグラフ。FIG. 10 is a graph showing a HEAVY-LOADED fuzzy logic set.
【図11】カウント推定モジュールの動作を示すデータ
流れ図。FIG. 11 is a data flow diagram showing the operation of the count estimation module.
【図12】平均待ち時間性能ファジー集合を示すバーグ
ラフ。FIG. 12 is a bar graph showing an average latency performance fuzzy set.
【図13】性能推定モジュールの動作を示すデータ流れ
図。FIG. 13 is a data flow chart showing the operation of the performance estimation module.
【図14】顧客の好みファジー集合を示すバーグラフ。FIG. 14 is a bar graph showing a customer's favorite fuzzy set.
【図15】割り当て有用性計算モジュールの動作を示す
データ流れ図。FIG. 15 is a data flow diagram illustrating the operation of the assignment utility calculation module.
20 エレベータシステム 22、23 かご 24、25 電動機 26、27 滑車 28、29 釣り合い錘 30、31 ケーブル 32〜34 階床 36、37 かご呼びボタン 38 乗り場呼びボタン 40 電子エレベータ制御装置 42、43 重量センサ 52 重量解釈モジュール 53 観測した重量データ要素 54 かご乗客データ要素 56 トラフィックモジュール 58 トラフィックモードデータ要素 60 カウント推定モジュール 62 乗り場乗客データ要素 64 性能推定モジュール 66 性能データ要素 68 顧客の好みデータ要素 70 割り当て有用性計算モジュール 72 割り当て有用性データ要素 74 不確定性フィルタモジュール 76 割り当てデータ要素 78 運動制御システムモジュール 152 上昇計算モジュール 154 上昇ピークデータ要素 156 オフ上昇ピークデータ要素 162 下降計算モジュール 164 下降ピークデータ要素 166 オフ下降ピークデータ要素 170 オフ計算モジュール 172 オフピークデータ要素 174 モードレゾルバモジュール 262、266 率計算モジュール 264、268 率データ要素 270 率平均モジュール 272 上昇率データ要素 274 下降率データ要素 276 オフ率データ要素 278 率変換モジュール Reference Signs List 20 elevator system 22, 23 car 24, 25 electric motor 26, 27 pulley 28, 29 counterweight 30, 31 cable 32 to 34 floor 36, 37 car call button 38 landing call button 40 electronic elevator control device 42, 43 weight sensor 52 Weight Interpretation Module 53 Observed Weight Data Element 54 Car Passenger Data Element 56 Traffic Module 58 Traffic Mode Data Element 60 Count Estimation Module 62 Landing Passenger Data Element 64 Performance Estimation Module 66 Performance Data Element 68 Customer Preference Data Element 70 Assignment Utility Calculation Module 72 Assignment Utility Data Element 74 Uncertainty Filter Module 76 Assignment Data Element 78 Motion Control System Module 152 Lift Calculation Module 154 Lift Peak Data element 156 Off rising peak data element 162 Down calculation module 164 Down peak data element 166 Off falling peak data element 170 Off calculation module 172 Off peak data element 174 Mode resolver module 262, 266 Rate calculation module 264, 268 Rate data element 270 Rate average Module 272 Rise rate data element 274 Descent rate data element 276 Off rate data element 278 Rate conversion module
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (31)優先権主張番号 07/693181 (32)優先日 1991年4月29日 (33)優先権主張国 米国(US) (72)発明者 ポール ティー ウェイッサー ジュニ ア アメリカ合衆国 コネチカット州 06074 サウス ウィンザー マスケル ロード 67 (56)参考文献 特開 平1−203187(JP,A) 特開 平3−102082(JP,A) 特開 平4−49182(JP,A) ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page (31) Priority number 07/693181 (32) Priority date April 29, 1991 (33) Priority country United States (US) (72) Inventor Paul T. Wasser Jr. United States of America Connecticut 06074 South Windsor Maskel Road 67 (56) References JP-A-1-203187 (JP, A) JP-A-3-102082 (JP, A) JP-A-4-49182 (JP, A)
Claims (8)
とエレベータかごの重量信号との関係を予め実験的、経
験的に計測して求め、各項の基底要素を特定の重量と
し、各基底要素のメンバシップの程度をその重量が計測
中現れる頻度数とした、特定のかご内の零ないし最大乗
客数毎に一組づつ、複数組のファジー集合FO(N)=
{M1/W1,M2/W2,・・・Mj/Wj}を作成
し、 各エレベータかごからの現在の重量信号をインデックス
として前記のファジー集合FO(N)にアクセスし、ア
クセスできた幾つかのファジー集合FO(N)の乗客数
を各項の基底要素とし、そのアクセスできた特定のファ
ジー集合FO(N)のメンバシップの程度をその基底要
素のメンバシップの程度として一つのファジー集合FW
(PC)を作成し、 このファジー集合FW(PC)から各エレベータかごの
乗客数を推定し、そしてこの乗客数の推定に基づいてエ
レベータかごの運行を制御することを特徴とした建物内
の複数のエレベータかごの運行を制御する方法。1. A relationship between the number of passengers of a plurality of elevator cars in a building and a weight signal of the elevator cars is obtained by experimentally and empirically measuring in advance, a base element of each term is set to a specific weight, and each base is specified. Multiple sets of fuzzy sets FO (N) = one set for each zero or maximum number of passengers in a particular car, where the degree of membership of the element is the frequency at which its weight appears during measurement.
{M 1 / W 1 , M 2 / W 2 ,... M j / W j } are created, and the fuzzy set FO (N) is accessed by using the current weight signal from each elevator car as an index, The number of passengers of some accessible fuzzy sets FO (N) is used as a base element of each term, and the degree of membership of the specific fuzzy set FO (N) that can be accessed is used as the degree of membership of the base elements. One fuzzy set FW
(PC), estimating the number of passengers of each elevator car from the fuzzy set FW (PC), and controlling the operation of the elevator car based on the estimation of the number of passengers. To control the operation of the elevator car in a car.
ータかごの乗客数を推定する段階は、ファジー集合FW
(PC)からかご乗客数を単一のクリスプ値として求め
る段階を含む請求項1に記載の建物内の複数のエレベー
タかごの運行を制御する方法。2. Estimating the number of passengers of each elevator car from the fuzzy set FW (PC) comprises:
The method of controlling the operation of a plurality of elevator cars in a building according to claim 1, including the step of determining the number of car passengers from the (PC) as a single crisp value.
の基底要素をクリスプ値とする請求項2に記載の建物内
の複数のエレベータかごの運行を制御する方法。3. The method for controlling the operation of a plurality of elevator cars in a building according to claim 2, wherein the base element of the term having the highest degree of membership is a crisp value.
バーシップの程度を正規化して、これらの正規化したメ
ンバーシップの程度と各項によって表されるかご乗客数
との積を加算することによってクリスプ値を求めるる請
求項2に記載の建物内の複数のエレベータかごの運行を
制御する方法。4. Normalizing the degree of membership of each term of the fuzzy set FW (PC) and adding the product of the normalized degree of membership and the number of car passengers represented by each term. The method for controlling the operation of a plurality of elevator cars in a building according to claim 2, wherein the crisp value is obtained by the following.
ータかごの乗客数を推定する段階は、ファジー集合FW
(PC)の各項のメンバーシップの程度を正規化する段
階を含み、かご乗客数をファジー集合として表現する請
求項1に記載の建物内の複数のエレベータかごの運行を
制御する方法。5. The step of estimating the number of passengers of each elevator car from the fuzzy set FW (PC) comprises:
2. The method of controlling the operation of a plurality of elevator cars in a building according to claim 1, comprising the step of normalizing the degree of membership of each term of the (PC) and expressing the number of car passengers as a fuzzy set.
とエレベータかごの重量信号との関係を予め実験的、経
験的に計測して求め、各項の基底要素を特定の重量と
し、各基底要素のメンバシップの程度をその重量が計測
中現れる頻度数とした、特定のかご内の零ないし最大乗
客数毎に一組づつ、複数組のファジー集合FO(N)=
{M1/W1,M2/W2,・・・Mj/Wj}を作成
して保存し、 零に近い所与の値の重量を設定して、これをインデック
スとして前記のファジー集合FO(N)にアクセスし、
アクセスできた幾つかのファジー集合FO(N)の乗客
数を各項の基底要素とし、そのアクセスできた特定のフ
ァジー集合FO(N)のメンバシップの程度をその基底
要素のメンバシップの程度として一つのファジー集合F
W(PC)を作成し、このファジー集合から各エレベー
タかごの乗客数を単一のクリスプ値として求め、前記の
所与の値を最大乗客数に対応する重量まで所定の増分だ
け順次増大して上記のプロセスを反復して重量対乗客数
の表を作成し、そして 各エレベータかごの重量センサからの重量信号に応答し
て前記の重量対乗客数の表から推定した乗客数に基づい
てエレベータかごの運行を制御することを特徴とした建
物内の複数のエレベータかごの運行を制御する方法。6. A relationship between the number of passengers of a plurality of elevator cars in a building and a weight signal of the elevator cars is obtained by experimentally and empirically measuring in advance. Multiple sets of fuzzy sets FO (N) = one set for each zero or maximum number of passengers in a particular car, where the degree of membership of the element is the frequency at which its weight appears during measurement.
{M 1 / W 1 , M 2 / W 2 ,... M j / W j } is created and stored, and a weight of a given value close to zero is set, and this is used as an index to obtain the fuzzy Access the set FO (N),
The number of passengers of some accessible fuzzy sets FO (N) is used as the base element of each term, and the degree of membership of the specific fuzzy set FO (N) that is accessible is used as the degree of membership of the base element. One fuzzy set F
W (PC) is created, the number of passengers of each elevator car is obtained as a single crisp value from the fuzzy set, and the given value is sequentially increased by a predetermined increment to a weight corresponding to the maximum number of passengers. The above process is repeated to create a weight-to-passenger table, and in response to the weight signal from the weight sensor of each elevator car, the elevator car based on the passenger number estimated from the weight-to-passenger table. Controlling the operation of a plurality of elevator cars in a building, characterized by controlling the operation of a plurality of elevator cars.
の基底要素をクリスプ値とする請求項6に記載の建物内
の複数のエレベータかごの運行を制御する方法。7. The method for controlling operation of a plurality of elevator cars in a building according to claim 6, wherein a base element of a term having the highest degree of membership is a crisp value.
バーシップの程度を正規化して、これらの正規化したメ
ンバーシップの程度と各項によって表されるかご乗客数
との積を加算することによってクリスプ値を求めるる請
求項6に記載の建物内の複数のエレベータかごの運行を
制御する方法。8. Normalizing the degree of membership of each term of the fuzzy set FW (PC) and adding the product of the normalized degree of membership and the number of car passengers represented by each term. 7. The method for controlling operation of a plurality of elevator cars in a building according to claim 6, wherein the crisp value is obtained by the following.
Applications Claiming Priority (10)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
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US69317891A | 1991-04-29 | 1991-04-29 | |
US69317791A | 1991-04-29 | 1991-04-29 | |
US69318191A | 1991-04-29 | 1991-04-29 | |
US69317991A | 1991-04-29 | 1991-04-29 | |
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US07/693169 | 1991-04-29 | ||
US07/693177 | 1991-04-29 | ||
US07/693179 | 1991-04-29 | ||
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