JPH06632B2 - Elevator group management control device - Google Patents
Elevator group management control deviceInfo
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- JPH06632B2 JPH06632B2 JP57176288A JP17628882A JPH06632B2 JP H06632 B2 JPH06632 B2 JP H06632B2 JP 57176288 A JP57176288 A JP 57176288A JP 17628882 A JP17628882 A JP 17628882A JP H06632 B2 JPH06632 B2 JP H06632B2
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- group management
- simulation
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Description
【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明は、エレベーター群管理制御装置に係り、特にコ
ンピュータを利用したエレベーター群管理制御に好適な
装置に関する。Description: BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an elevator group management control device, and more particularly to a device suitable for elevator group management control using a computer.
従来のホール呼び割当は、ビル全体のサービス状態を考
慮した評価関数を演算し、その評価関数値の最小（ある
いは最大）のエレベーターとしていた。この前記評価関
数として、一般に乗客の性能向上のため、予測待時間を
評価値としたものが多く用いられている。すなわち待時
間を短縮する目的の評価値であった。最近のエネルギー
危機に見られるように、必ずしもサービス向上のみを目
的とした制御方法が良いとも言えない時代となりつつあ
る。したがって、エレベーター群管理制御においても出
来るだけ省エネルギー運転となる運転方式が望まれてい
る。In the conventional hall call assignment, an evaluation function that takes into account the service status of the entire building is calculated, and the elevator has the minimum (or maximum) evaluation function value. As the above-mentioned evaluation function, generally, a prediction waiting time is used as an evaluation value in order to improve the performance of passengers. That is, it was an evaluation value for the purpose of shortening the waiting time. As seen in the recent energy crisis, we are entering an era in which control methods aimed only at improving services are not always good. Therefore, even in the elevator group management control, there is a demand for an operation method that saves energy as much as possible.
このため、従来の省エネルギー運転方式として、特にエ
レベーター稼動台数を交通需要等によりコントロールす
る台数制御方式が考案され実用化されている。この台数
制御方式は、簡単なアルゴリズムで実現可能である等の
長所も有するが、消費電力を連続的に制御すること（た
とえば1.5台分のエレベーター停止に相当する省エネル
ギー制御）が不可能であること、また、ホール呼びを最
適エレベーターに割当てるとき、呼び割当ての評価関数
はサービス評価値のみで構成されているため、サービス
性と消費電力の兼ね合いでエレベーターを運転すること
が困難であること、等の問題があった。For this reason, as a conventional energy-saving operation method, a number-of-units control method has been devised and put into practical use, in particular, the number of elevators operating is controlled by traffic demand or the like. This number-of-units control method has the advantage that it can be realized with a simple algorithm, but it is impossible to continuously control the power consumption (for example, energy saving control equivalent to stopping elevators for 1.5 cars). Also, when assigning hall calls to optimal elevators, it is difficult to operate elevators with a balance between serviceability and power consumption, because the call assignment evaluation function consists only of service evaluation values. There was a problem.
特開昭５６−２３１７６号公報には、休止用評価値を用
いて、各エレベーターの状態毎に異なる呼び割当て上の
制限を加え、休止に至らしめることが開示されている。Japanese Unexamined Patent Publication No. 56-23176 discloses that an evaluation value for suspension is used to impose different restrictions on call allocation depending on the state of each elevator to reach suspension.
しかし、このような、エレベーターによって、あるいは
その運転状態によって一律に決まってしまう休止用評価
値を用いたのでは、常に、所望の目標性能を維持するこ
とは不可能であった。However, it is impossible to always maintain the desired target performance by using the evaluation value for suspension which is uniformly determined by the elevator or the operating state thereof.
本発明の目的は、交通需要その他エレベーターを取巻く
環境の変化に対しても、与えられた目標を達成できる台
数制御を備えたエレベーターの群管理制御装置を提供す
ることである。An object of the present invention is to provide an elevator group management control device having a unit number control capable of achieving a given target even with respect to traffic demand and other changes in the environment surrounding the elevator.
本発明は、発生したホール呼びを、各エレベーター毎に
求められる評価関数の比較の結果に応じて適切なエレベ
ーターに割当てる群管理エレベーターにおいて、ホール
呼びの割当てに際し、特定状態（例えば、割当てられた
呼びのない状態）のエレベーターへのホール呼び割当て
を、評価関数の可変パラメータの値によって制限する手
段と、上記群管理をシミュレートして、与えられた目標
を達成する上記可変パラメータの適正値を算出する手段
を設けたことを特徴とする。The present invention relates to a group management elevator that allocates a generated hall call to an appropriate elevator according to the result of comparison of evaluation functions obtained for each elevator, and when allocating a hall call, a specific state (for example, assigned call) A method for limiting the allocation of hall calls to elevators (in the absence of the condition) by the value of the variable parameter of the evaluation function, and simulating the group management, and calculating the appropriate value of the variable parameter that achieves the given target. It is characterized in that means for performing is provided.
このように構成することによって、与えられた目標、例
えば、待時間や消費電力等に対して、変化するビル環境
の下でも、目標を達成できる台数制御を備えたエレベー
ター群管理制御装置が得られる。With this configuration, it is possible to obtain an elevator group management control device that is equipped with control of the number of vehicles that can achieve the target even for a given target, such as waiting time and power consumption, even in a changing building environment. .
以下、本発明を第１図〜第１１図に示す具体的一実施例
により詳細に説明する。なお、実施例の説明は、まず、
本発明を実現するハードウエア構成を述べ、次に全体ソ
フトウエア構成とその制御概念を述べ、最後に上記制御
概念を実現するフローチヤートを用いて説明する。Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to a specific embodiment shown in FIGS. In addition, the description of the embodiment is as follows.
A hardware configuration for implementing the present invention will be described, then an overall software configuration and its control concept will be described, and finally, a flow chart for implementing the above control concept will be described.
第１図は、本発明の一実施例の全体ハードウエア構成で
ある。FIG. 1 shows the overall hardware configuration of an embodiment of the present invention.
エレベーター群管理制御装置ＭＡには、エレベーター運
転制御を司るマイコンＭ１とシミュレーシヨンを司るマ
イコンＭ２があり、マイコンＭ１とＭ２間は直列通信プ
ロセッサＳＤＡcにより、通信線ＣＭcを介してデータ通
信される。なお、このＳＤＡに関する詳細な構成及び動
作説明は特開昭５６−37972号および特開昭５６−37973
号に開示されている。The elevator group management control device MA, there is a microcomputer M2 that governs microcomputer M1 and simulation Chillon which governs the elevator operation control, while the microcomputer M1 and M2 by serial communication processor SDA c, is data communication via the communication line CM c . The detailed structure and operation of this SDA are described in JP-A-56-37972 and JP-A-56-37973.
No.
エレベーター運転制御を司るマイコンＭ１には、ホール
呼び装置ＨＤからの呼び信号ＨＣを並列入出力回路Ｐｉ
Ａを介して接続され、また、ドアの開閉や、かごの加減
速指令等個々のエレベーターを制御する号機制御用マイ
コンＥ1〜Ｅa（ここで、エレベーターはｎ号機あるもの
とする）とは、前記同様の直列通信プロセッサＳＤＡ1
〜ＳＤＡaと通信線ＣＭ1〜ＣＭaを介して接続される。The call signal HC from the hall call device HD is sent to the parallel input / output circuit Pi to the microcomputer M1 that controls the elevator operation.
Is connected via the A, also opening and closing of the door, (where elevators are intended to be n Unit) car acceleration-deceleration command such individual microcomputer Unit controls control the elevator E 1 to E a A , Serial communication processor SDA 1 similar to the above
It is connected via a ～SDA a communication line CM 1 ~CM a.
一方、マイコンＭ２には、シミュレーシヨンの最適運転
制御パラメータの決定に必要な情報を与える省電力目標
設定器ＰＤからの信号ＰMが並列入出力回路ＰｉＡを介
して入力される。On the other hand, a signal P M from the power saving target setting device PD, which gives information necessary for determining the optimum operation control parameter of the simulation, is input to the microcomputer M2 via the parallel input / output circuit PiA.
また、号機制御用マイコンＥ1〜Ｅaには、制御に必要な
かご呼び情報、エレベーターの各種安全リミットスイッ
チや、リレー、応答ランプで構成する制御入出力素子Ｅ
ｉＯ1〜ＥｉＯaを介して接続される。In addition, the machine control microcomputers E 1 to E a are equipped with car call information necessary for control, various safety limit switches for elevators, control input / output elements E composed of relays and response lamps.
It is connected via iO 1 to EiO a .
第２図は、ソフトウエアの全体構成であり、ソフトウエ
アは大別して運転制御系ソフトウエアＳＦ１とシミュレ
ーシヨン系ソフトウエアＳＦ２より成る。FIG. 2 shows the overall configuration of the software. The software is roughly classified into operation control system software SF1 and simulation system software SF2.
運転制御系ソフトウエアＳＦ１は、呼び割当て処理や、
エレベーターの分散待機処理等エレベーターの群管理制
御を直接的に指令し制御する運転制御プログラムＳＦ１
４より成り、このプログラムの入力情報として、号機制
御プログラムから送信されてきた。エレベーターの位
置、方向、かご呼び等のエレベーター制御データテーブ
ルSF11、ホール呼びテーブルＳＦ１２、エレベーターの
管理台数等のエレベーター仕様テーブルＳＦ１３ならび
にシミュレーシヨン系トフトウエアＳＦ２で演算し、出
力された最適運転制御パラメータ等を入力データとして
いる。The operation control system software SF1 is used for call assignment processing,
Operation control program SF1 for directly instructing and controlling elevator group management control such as elevator distributed standby processing
4 and is transmitted from the machine control program as input information of this program. Elevator control data table SF11 such as elevator position, direction, car call, hall call table SF12, elevator specification table SF13 such as the number of elevators to be managed, and simulation system software SF2 are used to calculate and output the optimum operation control parameters. It is used as input data.
一方、シミュレーシヨン系ソフトウエアＳＦ２は、下記
の処理プログラムより構成される。On the other hand, the simulation software SF2 is composed of the following processing program.
(1)データ収集プログラムＳＦ２０……ホール呼びおよ
びエレベーター制御データテーブルの内容をオンライン
で一定周期毎にサンプリングし、シミュレーシヨン用デ
ータを収集するプログラムで、特に行先階別交通需要を
主に収集する。(1) Data collection program SF20 ... A program that collects data for hall calls and elevator control data tables online at regular intervals and collects simulation data, and mainly collects traffic demand by destination floor.
(2)シミュレーシヨン用データ演算プログラムＳＦ２２
……データ収集プログラムより収集されたオンラインの
サンプリングデータテーブルＳＦ２１の内容と過去の時
間帯の上記テーブルの内容とを加味してシミュレーシヨ
ン用データを演算するプログラムである。(2) Simulation data operation program SF22
... This is a program for calculating the simulation data in consideration of the contents of the online sampling data table SF21 collected by the data collecting program and the contents of the table in the past time zone.
(3)交通需要区分プログラムＳＦ３３……シミュレーシ
ヨンデータテーブルＳＦ２４より得られる行先別交通需
要と時刻情報を入力として、ビル内交通量を出勤、昼食
前、昼食中、昼食後、平常、平常混雑、退勤、閑散の８
つの交通需要に分割するプログラムである。(3) Traffic demand classification program SF33 ... Inputting the traffic demand by destination and time information obtained from the simulation data table SF24, the traffic in the building is attended, before lunch, during lunch, after lunch, normal, normal congestion, 8 to leave work
It is a program that divides into one transportation demand.
(4)シミュレーシヨン実行プログラムＳＦ３５……シミ
ュレーシヨンデータテーブルＳＦ２４と交通需要区分テ
ーブルＳＦ３４とエレベーター仕様テーブルＳＦ２５を
入力して、シミュレーシヨンを実行し、その結果をシミ
ュレーシヨンによる統計処理データテーブルＳＦ３６に
出力する。(4) Simulation execution program SF35 ... The simulation data table SF24, the traffic demand classification table SF34, and the elevator specification table SF25 are input, the simulation is executed, and the result is output to the statistical processing data table SF36 by the simulation. To do.
(5)シミュレーシヨンによる各種曲線演算プログラムＳ
Ｆ２３……シミュレーシヨンによる統計処理データテー
ブルＳＦ３６を入力し、所定の複数パラメータ毎にシミ
ュレーシヨンを実施して各種曲線データテーブルＳＦ２
６を演算出力する。各種曲線データテーブルＳＦ２６と
してたとえば、平均待時間曲線テーブル、消費電力曲線
テーブル等である。(5) Various curve calculation programs S by simulation
F23 ... Statistical processing data table SF36 by simulation is input, and simulation is performed for each of a plurality of predetermined parameters to perform various curve data tables SF2.
6 is output. The various curve data table SF26 is, for example, an average waiting time curve table, a power consumption curve table, or the like.
(6)最適運転制御パラメータの演算プログラムＳＦ２７
……上記各種曲線データテーブルＳＦ２６と外部に設け
た省電力目標設定器ＰＤから設定された目標値テーブル
ＳＦ２８を入力して、省電力に応じて最適運転制御パラ
メータSF29を演算出力する。(6) Optimal operation control parameter calculation program SF27
... The above-mentioned various curve data table SF26 and the target value table SF28 set from the power saving target setting device PD provided externally are input, and the optimum operation control parameter SF29 is calculated and output according to the power saving.
(7)統計処理演算プログラムＳＦ３２……シミュレーシ
ヨンによる統計処理データテーブルＳＦ３６より停止確
率、満員予測等の演算を行ない統計テーブルＳＦ３７に
出力する。(7) Statistical processing calculation program SF32 ... The statistical processing data table SF36 by simulation is used to perform calculations such as the stop probability and the prediction of fullness, and the results are output to the statistical table SF37.
以上、本発明におけるソフトウエア全体構成の一実施例
について説明した。Heretofore, one embodiment of the overall software configuration of the present invention has been described.
次にシミュレーシヨンによる最適運転制御パラメータの
演算方法について説明する。Next, a method of calculating the optimum operation control parameter by simulation will be described.
呼び割当ての方法として停止呼び評価関数およびエレベ
ーター状態による評価関数を用いる。ここで、停止呼び
評価関数の概念は、特開昭５２−47249号、特開昭５２
−126845号に開示されている。上記停止呼び評価関数と
エレベーター状態による評価関数を用いた関数を総合評
価関数と称す。この総合評価関数φは次式で表わせる。The stop call evaluation function and the elevator state evaluation function are used as the call allocation method. Here, the concept of the stop call evaluation function is described in JP-A-52-47249 and JP-A-52.
-126845. A function that uses the stop call evaluation function and the evaluation function based on the elevator state is referred to as a total evaluation function. This comprehensive evaluation function φ can be expressed by the following equation.
φ＝Ｔmax−αＴａ＋ＴＥ Ｔα＝ΣβＳ ＴE＝ｋα ここで、Ｔmaxは待時間の評価値、Ｔαは停止呼び評価
値、αは待時間評価値Ｔmaxと停止呼び評価値Ｔαとの
重み係数である。このαをエリア優先パラメータと称
す。また、βは発生ホール呼び隣接階の停止呼びＳ（サ
ービスする呼びを称す）に対する重み係数で、たとえ
ば、０〜２０となる。さらにＴEはエレベーター状態に
よる評価関数で、所定の係数ｋとエリア優先パラメータ
αとから成る。このエレベーター状態とは、たとえばド
ア戸閉状態、割当てホール呼び無し状態、かご内消灯状
態等である。φ = T max −α Ta + T E T α = ΣβS T E = kα where T max is the waiting time evaluation value, T α is the stop call evaluation value, and α is the waiting time evaluation value T max and the stop call evaluation value T α. And are weighting factors. This α is called an area priority parameter. Further, β is a weighting coefficient for the stop call S (refers to a service call) on the floor adjacent to the generated hall call, and is, for example, 0 to 20. Further, T E is an evaluation function depending on the elevator state, and is composed of a predetermined coefficient k and an area priority parameter α. The elevator state is, for example, a door door closed state, an assigned hall no call state, a car off state, or the like.
第３図は、本発明の一実施例で用いられる運転制御系ソ
フトウエアのテーブル構成で、大別して、エレベーター
制御テーブルＳＦ１１、ホール呼びテーブルＳＦ１２、
エレベーター仕様テーブルＳＦ１３のブロツクで構成し
てある。各ブロック内のテーブルについては、下記に述
べる運転制御プログラムを説明するとき、その都度述べ
る。FIG. 3 is a table configuration of operation control system software used in one embodiment of the present invention, which is roughly classified into an elevator control table SF11, a hall call table SF12,
It is composed of blocks of the elevator specification table SF13. The table in each block will be described each time the operation control program described below is described.
最初に運転制御系のプログラムを説明し、次にシミュレ
ーシヨン系のプログラムを説明する。なお、以下に説明
するプログラムは、プログラムを複数のタスクに分割
し、効率よい制御を行うシステムプログラム、すなわ
ち、オペレーテイングシステム（ＯＳ）のもとに管理さ
れるものとする。First, the program for the operation control system will be explained, and then the program for the simulation system will be explained. Note that the program described below is managed under a system program that divides the program into a plurality of tasks and performs efficient control, that is, an operating system (OS).
したがって、プログラムの起動はシステムタイマーから
の起動や他のプログラムからの起動が自由にできる。Therefore, it is possible to freely start the program from the system timer or from another program.
さて、第４図から第７図に運転制御プログラムのフロー
チヤートを示す。なお、運転制御プログラムの中で特に
重要なエレベーター到着予測時間テーブルの演算プログ
ラムと呼び割当てプログラムについて説明する。Now, the flow chart of the operation control program is shown in FIGS. 4 to 7. It should be noted that a particularly important elevator arrival predicted time table calculation program and call assignment program among the operation control programs will be described.
第４図は、待時間評価値演算の基礎データとなるべき、
エレベーターの任意の階までの到着予測時間を演算する
プログラムのフローである。このプログラムはたとえば
１秒毎に周期起動され、エレベーターの現在位置より任
意の階までの到着予測時間を全階床について、かつ全エ
レベーターについて演算する。Figure 4 should be the basic data for waiting time evaluation value calculation,
It is the flow of a program that calculates the estimated arrival time to any floor of the elevator. This program is periodically activated, for example, every 1 second, and the estimated arrival time from the current position of the elevator to any floor is calculated for all floors and all elevators.
第４図においてステップＥ１０とＥ９０は、全てのエレ
ベーター台数についてループ処理することを示す。ステ
ップＥ２０でまず、ワーク用の時間テーブルＴに初期値
をセットし、その内容を第３図の到着予測時間テーブル
にセットする。初期値として、ドアの開閉状態より、あ
と何秒で出発できるかの時間や、エレベーター休止時等
における起動までの所定時間が考えられる。In FIG. 4, steps E10 and E90 indicate that loop processing is performed for all elevators. In step E20, first, an initial value is set in the time table T for work, and its contents are set in the estimated arrival time table in FIG. As an initial value, it can be considered how many seconds can be left after the door is opened and closed, and a predetermined time until the elevator is started when the elevator is stopped.
次に、階床を１つ進め（ステップＥ３０）、階床がエレ
ベーター位置と同一となったかどうか比較する（ステッ
プＥ４０）。もし、同一となれば、１台のエレベーター
の到着予測時間テーブルが演算できたことになり、ステ
ップＥ９０へジャンプし、他のエレベーターについて同
様の処理をくりかえす。一方、ステップＥ４０におい
て、“Ｎｏ”であれば、時間テーブルＴに１階床走行時
間Ｔｒを加算する（ステップＥ５０）。そして、この時
間テーブルＴを到着予測時間テーブルにセットする（ス
テップＥ６０）。次に、かご呼びあるいは割当てホール
呼び、すなわち、着目エレベーターがサービスすべき呼
びがあるかどうか判定し、もしあれば、エレベーターが
停止するため、１回停止時間Ｔsを時間テーブルに加算
する（ステップＥ８０）。次にステップＥ３０へジャン
プし、全ての階床について、上記処理をくり返す。Next, the floor is advanced by one (step E30), and it is compared whether the floor is the same as the elevator position (step E40). If they are the same, it means that the estimated arrival time table of one elevator has been calculated, and the process jumps to step E90 to repeat the same processing for other elevators. On the other hand, in step E40, if "N o", adds one floor travel time T r in the time table T (step E50). Then, this time table T is set in the estimated arrival time table (step E60). Next, it is determined whether there is a car call or an assigned hall call, that is, a call that the elevator of interest should service, and if there is, the elevator is stopped, so the stop time T s is added once to the time table (step E80). Next, the process jumps to step E30 and the above process is repeated for all floors.
なお、ステップＥ５０とステップＥ８０における１階床
走行時間Ｔrと１回停止時間Ｔsは、シミュレーシヨン系
のソフトウエアより最適運転制御パラメータの１つとし
て、与えられる。Steps E50 and Step E80 in 1 floor travel time T r and one stopping time T s as one of the optimum operation control parameter than software simulation Chillon system is given.
第５図は、呼び割当てプログラムのフローチヤートで、
このプログラムはホール呼び発生時起動される。本プロ
グラムでは、呼び割当てのアルゴリズムはステップＨ５
０に示すように長待ち呼び最小化呼び割当てアルゴリズ
ム（第６図で後述）である。ホール呼びが発生すると、
まずステップＨ１０で発生ホール呼びを外部より読み込
む。そして、ステップＨ２０とＨ８０、ステップＨ３０
とＨ７０とで階床および方向についてループ処理を行な
う。ステップＨ４０は、発生ホール呼びが有るか判定す
る。もしなければ、ステップＨ７０へ飛び、すべての階
床、方向について処理する。ステップＨ４０が“ＹＥ
Ｓ”であるならステップＨ５０の長待ち呼び最小化呼び
割当てアルゴリズムを行ない最適エレベーターに呼びを
割当てる（ステップＨ６０）。Figure 5 shows the call assignment program flow chart.
This program is started when a hall call occurs. In this program, the call allocation algorithm is step H5.
As shown in 0, it is a long waiting call minimization call assignment algorithm (described later in FIG. 6). When a hall call occurs,
First, in step H10, the generated hall call is read from the outside. Then, steps H20 and H80, step H30
And H70 perform a loop process for the floor and direction. A step H40 decides whether or not there is a generated hall call. If not, jump to step H70 and process for all floors and directions. Step H40 is “YE
If it is S ", the long waiting call minimization call assignment algorithm of step H50 is performed to assign the call to the optimum elevator (step H60).
第６図は、長待ち呼び最小化呼び割当てアルゴリズムの
処理フローチヤートである。どのエレベーターが最適か
を判定するため、ステップＨ５０−１とＨ５０−７によ
りエレベーター台数でループ処理する。ループ内の処理
は、まずステップＨ５０−２で、発生ホール呼びを含む
前方階の割当てホール呼びの最大予測待時間Ｔmaxを演
算する。なお、予測待時間とはホール呼びが発生してか
ら現在までの経過時間を示すホール呼び経過時間と到着
予測時間を加算したものである。次のステップＨ５０−
３では、発生ホール呼びを含む前後所定階床の停止呼び
から停止呼び評価値Ｔαを演算する。さらに、エレベー
ター状態による評価値ＴEを演算する（ステップＨ５０
−４）。これらの評価値Ｔα，ＴEと前述の最大予測待
時間Ｔmaxとで総合評価関数φを演算する（ステップＨ
５０−５）。そして、この総合評価関数φの中で最小の
エレベータを選択する（ステップＨ５０−６）。以上の
処理をすべてのエレベーターについて実行すると、ステ
ップＨ５０−６の演算により最適な総合評価のエレベー
ターが選択されていることになる。FIG. 6 is a processing flow chart of the long waiting call minimization call assignment algorithm. In order to determine which elevator is the most suitable, loop processing is performed by the number of elevators in steps H50-1 and H50-7. In the processing in the loop, first, in step H50-2, the maximum predicted waiting time T max of the assigned hall call on the front floor including the generated hall call is calculated. The predicted waiting time is the sum of the hall call elapsed time indicating the elapsed time from the time the hall call is generated until the present time and the estimated arrival time. Next step H50-
In 3, the stop call evaluation value T α is calculated from the stop calls on the predetermined floors before and after the call including the generated hall call. Further, the evaluation value T E according to the elevator state is calculated (step H50).
-4). A comprehensive evaluation function φ is calculated from these evaluation values T α and T E and the above-described maximum predicted waiting time T max (step H
50-5). Then, the smallest elevator is selected from the total evaluation function φ (step H50-6). When the above process is executed for all elevators, the elevator of the optimum comprehensive evaluation is selected by the calculation in step H50-6.
第７図は、エレベーター状態による評価値ＴEの演算フ
ローチヤートである。まず、省電力目標値があるか判定
する（ステップＨ５０−４１）。もしなければ、つまり
待時間最小の運転を行なうためＴE＝０とする（ステッ
プＨ５０−４２）。省電力目標値があれば、エレベータ
ー状態が以下３項目あり、カーライト消灯（かご内照明
の消灯）状態であるか判定する（ステップＨ５０−４
３）。ドア戸閉状態であるか判定する（ステップＨ５０
−４５）。割当てホール呼びが無いか判定する（ステッ
プＨ５０−４７）。そして、カーライト消灯であるなら
評価値ＴE＝５×αとし（ステップＨ５０−４４）、ド
ア戸閉であるなら評価値ＴE＝１０×αとし（ステップ
Ｈ５０−４６）、割当てホール呼びが無ければ評価値Ｔ
E＝１５×α＋１０とする（ステップＨ５０−４８）。
上記エレベーター状態３項目の判定がすべて“ＮＯ”で
あれば、評価値ＴE＝０とする（ステップＨ５０−４
９）。FIG. 7 is a calculation flow chart of the evaluation value T E in the elevator state. First, it is determined whether there is a power saving target value (step H50-41). If not, that is, T E = 0 in order to perform the operation with the minimum waiting time (step H50-42). If there is a power saving target value, it is determined whether the elevator state has the following three items and is in the car light off state (lights in the car are off) (step H50-4).
3). It is determined whether the door is closed (step H50).
-45). It is determined whether there is no assigned hall call (step H50-47). If the car light is off, the evaluation value T E = 5 × α is set (step H50-44), and if the door is closed, the evaluation value T E = 10 × α is set (step H50-46), and the assigned hall call is Evaluation value T if none
E = 15 × α + 10 (step H50-48).
If the determinations of the three elevator status items are all "NO", the evaluation value T E is set to 0 (step H50-4).
9).
第８図はシミュレーシヨン系ソフトウエアのテーブル構
成を示す。最適運転制御パラメータＳＦ２９、各種曲線
データテーブルＳＦ２６、目標値テーブルＳＦ２８、サ
ンプリングデータテーブルＳＦ２１、シミュレーシヨン
用データテーブルＳＦ２４、エレベーター仕様テーブル
ＳＦ２５（第３図と同様のため図示せず）、交通需要区
分テーブルＳＦ３４、シミュレーシヨンによる統計処理
データテーブルＳＦ３６および統計データＳＦ３７の構
成を示す。FIG. 8 shows the table structure of the simulation system software. Optimal operation control parameter SF29, various curve data table SF26, target value table SF28, sampling data table SF21, simulation data table SF24, elevator specification table SF25 (not shown because it is similar to FIG. 3), traffic demand classification table The configurations of SF34, statistical processing data table SF36 and statistical data SF37 by simulation are shown.
次に、シミュレーシヨン系ソフトウエアのプログラムに
ついて説明する。まず、データ収集プログラムは一定周
期毎（たとえば１秒）に起動され、かつ、一定時間（た
とえば１０分間）データを収集すると、第２図のサンプ
リングデータテーブルＳＦ２１に格納する。データ収集
項目には種々あるが、本発明のプログラムでは、特に行
先交通量Ｑ、エレベーターの１階床走行時間ｔr、１回
標準停止時間ｔs等のデータを収集している。上記エレ
ベーターの１階床走行時間ｔrと１回標準停止回数ｔsの
演算は、サンプリングタイム終了後、走行時間を走行階
床数で除算すれば１階床の走行時間が演算でき、エレベ
ーターの停止回数とドア開中時間（停止時間）より１回
標準停止時間を演算できる。なお、収集したデータは、
サンプリングタイム終了となると前述の演算を行い、か
つ、第８図のサンプリングデータテーブルＳＦ２１のオ
ンライン計測テーブルおよび時間帯別テーブルに各々格
納される。このオンライン計測のデータテーブルはＱ
aow，ｔrnow，ｔSnowのように項目名にｎｅｗの添字を
付加し、時間帯別テーブルにはＱold，ｔrold，ｔsold
のようにｏｌｄの添字を付加して表記している。Next, a simulation software program will be described. First, the data collection program is started every fixed period (for example, 1 second), and after collecting data for a fixed time (for example, 10 minutes), it is stored in the sampling data table SF21 of FIG. There are various in the data collection items, but in the program of the present invention, in particular the destination traffic Q, collect data, such as elevator 1 floor travel time t r, 1 times the standard stopping time t s. Operation of the elevator 1 floor travel time t r and one standard number of stops t s after sampling time completion, can be calculated transit time of 1 floor if dividing the travel time traveling floor number floor, elevator The standard stop time can be calculated once from the number of stops and the door open time (stop time). The collected data is
When the sampling time ends, the above-described calculation is performed, and the data is stored in the online measurement table and the time zone table of the sampling data table SF21 in FIG. The data table for this online measurement is Q
A new subscript is added to the item name such as aow , trnow , and t Snow , and Q old , tr rold , and t sold in the time zone table.
As described above, the subscript of old is added.
ＳＦ２２のシミュレーシヨン用データ演算プログラム
は、周期起動されシミュレーシヨン用データはオンライ
ン計測したデータと過去のデータとを適当な結合変数γ
を加味して予測演算している。たとえば、行先交通量で
は次式で演算される。The simulation data calculation program of SF22 is periodically activated, and the simulation data is obtained by combining the online measured data and the past data with an appropriate coupling variable γ.
The prediction calculation is performed with consideration of. For example, the destination traffic volume is calculated by the following equation.
Ｑpro＝γＱnow＋（１−γ）Ｑold したがって、結合変数γが大きいほどオンライン計測の
行先交通量のデータの重みが大きくなる。なお、予測デ
ータにはｐｒｅの添字を付加している。上記と同様に、
１階床走行時間および１回標準停止時間の予測データｔ
rpro，ｔSproも演算される。また、このｔrpro，ｔSpro
のデータも第９図に示す最適運転制御パラメータＳＦ２
９のＴr，Ｔsのテーブルにセットされる。そして、この
プログラムで演算された予測データをもとにシミュレー
シヨン実行プログラムを起動させる。Q pro = γ Q now + (1−γ) Q old Therefore, the larger the coupling variable γ, the greater the weight of the online measurement of the destination traffic data. In addition, the subscript of pre is added to the prediction data. Similar to the above,
Predicted data t of first floor running time and standard stop time for one time
rpro and t Spro are also calculated. Also, these t rpro and t Spro
Is also the optimum operation control parameter SF2 shown in FIG.
9 table of T r , T s . Then, the simulation execution program is started based on the prediction data calculated by this program.
なお、上記予測データをもとにし、さらに時刻情報によ
り行先交通量の予測データを出勤、昼食前、昼食中、昼
食後、平常、平常混雑、退勤、閑散の８つの交通需要に
分割するのが交通需要区分プログラムである。Based on the above forecast data, the destination traffic volume forecast data is further divided into eight traffic demands, namely attendance, before lunch, during lunch, after lunch, normal, normal congestion, leaving work, and off-hours. This is a transportation demand classification program.
第９図はシミュレーシヨン実行プログラムのフローチヤ
ートである。シミュレーシヨンのパラメータとして重み
係数であるエリア優先パラメータがあり、それぞれのパ
ラメータケースについてシミュレーシヨンを実行する。
まず、行先交通量等のシミュレーシヨン用データをセツ
トする（ステップＳＣ１０）。次に、ステップＳＣ２０
でエリア優先パラメータをセットし、シミュレーシヨン
を実行する（ステップＳＣ３０）。なお、エリア優先パ
ラメータαは、たとえば、０，１，２，３，４，５であ
る。そして、各ケース毎にシミュレーシヨンされたその
結果、パラメータ毎に記憶される（ステップＳＣ５
０）。なお、シミュレーシヨン結果の記憶は、平均待時
間、消費電力値等である。上記全ケースについてシミュ
レーシヨンを終了すると（ステップＳＣ４０）、最適エ
リア優先パラメータを演算する（ステップＳＣ６０）。FIG. 9 is a flow chart of the simulation execution program. There is an area priority parameter which is a weighting factor as a parameter of the simulation, and the simulation is executed for each parameter case.
First, simulation data such as the destination traffic volume is set (step SC10). Next, step SC20.
Then, the area priority parameter is set and the simulation is executed (step SC30). The area priority parameter α is, for example, 0, 1, 2, 3, 4, 5. Then, as a result of being simulated for each case, it is stored for each parameter (step SC5).
0). The simulation result is stored as an average waiting time, a power consumption value, and the like. When the simulation is completed for all the above cases (step SC40), the optimum area priority parameter is calculated (step SC60).
上記ステップＳＣ３０のシミュレーシヨン実行について
第１０図のフローチヤートを用いて詳細に説明する。The simulation execution of step SC30 will be described in detail with reference to the flow chart of FIG.
まず、エリア優先パラメータαの入力処理を行なう（ス
テップＡ１０）。次にシミュレーシヨン変数の初期設定
を行なう（ステップＡ２０）。たとえば、後述する乗客
発生処理の乱数の初期設定やホール呼びテーブルの初期
設定等である。ステップＡ３０では、統計処理変数の初
期設定を行なう。ここでは統計テーブルの初期設定等を
行なう。ステップＡ４０では、時間を零に設定し、ステ
ップＡ９０で時間を所定値に加算し（ここでは１とし
た。）、この時間が所定時間を越えたかを判定（ステッ
プＡ１００）する。上記時間が所定時間を越えるまでス
テップＡ５０からステップＡ９０の処理を行なう。ステ
ップＡ５０では、乗客の発生処理を行ない、ステップＡ
６０は、ホール呼びの発生が有るときにホール呼びの割
当を行なう群管理処理であり、ステップＡ７０は、エレ
ベーターの走行や停止およびドア開閉等の号機処理を行
なう。ステップＡ８０は、統計データの収集を行なう統
計データ収集処理である。First, the area priority parameter α is input (step A10). Next, the simulation variables are initialized (step A20). For example, initial setting of random numbers for passenger generation processing, which will be described later, initial setting of hall call table, and the like. At step A30, the statistical processing variables are initialized. Here, the initialization of the statistical table is performed. In step A40, the time is set to zero, and in step A90 the time is added to the predetermined value (here, it is set to 1), and it is determined whether this time exceeds the predetermined time (step A100). The processing from step A50 to step A90 is performed until the above time exceeds the predetermined time. In step A50, passenger generation processing is performed, and step A
Reference numeral 60 denotes a group management process for allocating a hall call when a hall call is generated, and step A70 performs a machine process such as running or stopping an elevator and opening or closing a door. Step A80 is a statistical data collection process for collecting statistical data.
ここで、ステップＡ５０からステップＡ７０について説
明する。ステップＡ５０の乗客発生処理は、シミュレー
シヨン用データ演算プログラムＳＦ２２で得られる行先
交通量の予測データに基づいて、一様乱数により乗客発
生階ｉ1および乗客行先階ｉ2を決定する。さらに、上記
一様乱数によりｉ1階からｉ2階への乗客発生人数を決定
し、ホール呼びをｉ1階に発生させる。次に、ステップ
Ａ６０の群管理処理は、上記ホール呼びの発生が有れば
呼び割当を行なう。呼び割当の方法は前記運転制御プロ
グラムで説明したのと同じである。ステップＡ７０の号
機処理は、エレベーターの走行状態、停止状態、ドア開
閉、かご呼び発生等の処理を行なう。Here, steps A50 to A70 will be described. In the passenger generation process of step A50, the passenger generation floor i 1 and the passenger destination floor i 2 are determined by uniform random numbers based on the predicted data of the destination traffic volume obtained by the simulation data calculation program SF22. Further, the number of passengers generated from the i 1st floor to the i 2nd floor is determined by the uniform random number, and a hall call is generated on the i 1st floor. Next, in the group management process of step A60, if the hall call is generated, the call is assigned. The call allocation method is the same as that described in the operation control program. The machine number processing of step A70 is processing such as the traveling state of the elevator, the stopped state, the door opening / closing, and the car call generation.
第１１図は、エリア優先パラメータと待時間および消費
電力の関係を示す。FIG. 11 shows the relationship between the area priority parameter and the waiting time and power consumption.
シミュレーシヨンにより得られた曲線データテーブルＳ
Ｆ２６の内容をもとに待時間曲線ｆTおよび消費電力曲
線ｆPを所定補間法を適用して演算する。ここで、所定
補間法とは、たとえば、周辺のデータ３個により２次曲
線近似するような周知の方法を指す。ここで省電力目標
値ＰMにおけるエリア優先パラメータがαpであれば、待
時間ｆT（αp）を演算する。この値が所定値（待時間の
上限値）以内であればエリア優先パラメータαpが最適
運転パラメータとなる。もし上記所定値を越えていれ
ば、サービス性が悪くなるため、この所定値におけるエ
リア優先パラメータが最適運転パラメータとなる。Curve data table S obtained by simulation
The waiting time curve f T and the power consumption curve f P are calculated by applying a predetermined interpolation method based on the contents of F26. Here, the predetermined interpolation method refers to, for example, a well-known method in which a quadratic curve is approximated by three pieces of surrounding data. If the area priority parameter at the power saving target value P M is α p , the waiting time f T (α p ) is calculated. If this value is within a predetermined value (upper limit of waiting time), the area priority parameter α p becomes the optimum operation parameter. If it exceeds the above-mentioned predetermined value, the serviceability deteriorates, so the area priority parameter at this predetermined value becomes the optimum operation parameter.
以上、本発明の一実施例を詳細に説明したが、以下に本
発明の一実施例の効果を述べる。Although one embodiment of the present invention has been described in detail above, the effect of one embodiment of the present invention will be described below.
まず第１の効果として、マイコンＭ２により、時々刻々
と変化するビル環境状況をオンラインでデータ収集し、
このデータをもとに、号機別割当制限用可変パラメータ
を変化させてエレベーターのシミュレーシヨンを行って
待時間曲線、消費電力曲線を得、この曲線と目標値によ
り最適運転制御パラメータを学習演算しているので、ビ
ル環境変化に容易に群管理制御装置が適応可能であり、
このことにより平均待時間短縮、消費電力の削減に大き
く寄与する。First of all, as a first effect, the microcomputer M2 collects data on the building environmental conditions that change moment by moment online,
Based on this data, the variable parameter for quota restriction for each unit is changed to simulate the elevator to obtain the waiting time curve and power consumption curve, and the optimal operation control parameters are learned and calculated from this curve and the target value. Therefore, the group management control device can be easily adapted to changes in the building environment.
This greatly contributes to shortening the average waiting time and power consumption.
第２の効果として、呼び割当ての評価関数として待時間
評価値と停止呼び評価値さらにエレベーター状態による
評価値を用い、それらの評価値間の重み係数αを変化さ
せることにより、平均待時間最小となるように制御可能
であるとともに、省エネルギー運転も可能で、制御が簡
単に行い得る。As a second effect, the waiting time evaluation value, the stop call evaluation value, and the evaluation value according to the elevator state are used as the evaluation function of the call allocation, and the weighting coefficient α between the evaluation values is changed to obtain the minimum average waiting time. In addition to being controllable so that energy saving operation is possible, control can be performed easily.
第３の効果として、オンラインでデータ収集しているの
で、エレベーターシミュレーシヨンに必要なパラメータ
を学習演算でき、シミュレータの精度向上が図れる。Thirdly, since the data is collected online, the parameters required for elevator simulation can be learned and calculated, and the accuracy of the simulator can be improved.
本発明によれば、ビル環境の変化があっても、省エネル
ギーを達成し、あるいは、与えられたエレベーターとし
ての目標性能（待時間等）を達成しつつ省エネルギーを
図る台数制御を備えたエレベーターの群管理制御装置を
提供することが出来る。ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, even if there is a change in the building environment, a group of elevators equipped with unit number control that achieves energy saving or energy saving while achieving the target performance (waiting time etc.) as a given elevator A management control device can be provided.
第１図は群管理制御装置の全体構成図、第２図はソフト
ウエアの全体構成を説明するための図、第３図は群管理
運転制御系のテーブル構成図、第４図は到着予測時間テ
ーブルの算出用フローチヤート、第５図は呼び割当て演
算用フローチヤート、第６図は長待ち最小化呼び割当て
演算用フローチヤート、第７図はエレベーター状態によ
る評価値の演算フローチヤート、第８図はシミュレーシ
ヨン系のテーブル構成図、第９図はシミュレーシヨンに
よる最適エリア優先パラメータ演算用フローチヤート、
第１０図はシミュレーシヨン実行用フローチヤート、第
１１図はエリア優先パラメータと待時間および消費電力
曲線との関係図を示す。 ＭＡ…エレベーター群管理制御装置、ＨＤ…ホール呼び
装置、Ｍ１…エレベーター群管理運転制御用マイコン、
Ｍ２…シミュレーシヨン用マイコン、ＳＤＡ…マイコン
間の直列通信専用プロセッサ、Ｅ1〜Ｅn…号機制御用マ
イコン、ＰM…省電力目標設定器出力信号。FIG. 1 is an overall configuration diagram of a group management control device, FIG. 2 is a diagram for explaining an overall configuration of software, FIG. 3 is a table configuration diagram of a group management operation control system, and FIG. 4 is an estimated arrival time. Table calculation flow chart, FIG. 5 is a call assignment calculation flow chart, FIG. 6 is a long wait minimization call assignment calculation flow chart, FIG. 7 is an evaluation value calculation flow chart depending on the elevator state, and FIG. Is a table structure diagram of the simulation system, and FIG. 9 is a flow chart for calculating the optimum area priority parameter by the simulation.
FIG. 10 is a flow chart for simulation execution, and FIG. 11 is a diagram showing the relationship between the area priority parameter and the waiting time and power consumption curve. MA ... Elevator group management control device, HD ... Hall calling device, M1 ... Elevator group management operation control microcomputer,
M2 ... simulation Chillon microcomputer, SDA ... serial communication dedicated processor between the microcomputer, E 1 ~E n ... Unit control microcomputer, P M ... power saving target setting output signal.
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 黒沢 憲一 茨城県日立市幸町３丁目１番１号 株式会 社日立製作所日立研究所内 (72)発明者 三浦 雅樹 茨城県日立市幸町３丁目１番１号 株式会 社日立製作所日立研究所内 (72)発明者 上島 孝明 茨城県勝田市市毛1070番地 株式会社日立 製作所水戸工場内 (56)参考文献 特開 昭56−23176（ＪＰ，Ａ) 特開 昭57−57168（ＪＰ，Ａ) 特公 昭56−37145（ＪＰ，Ｂ２) ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of front page (72) Inventor Kenichi Kurosawa 3-1, 1-1 Saiwaicho, Hitachi City, Ibaraki Hitachi Ltd. Hitachi Research Laboratory (72) Inventor Masaki Miura 3-chome, Hitachi City, Hitachi, Ibaraki Prefecture No. 1 Hitachi Ltd., Hitachi Research Laboratory (72) Inventor Takaaki Uejima 1070 Ige, Katsuta City, Ibaraki Prefecture Hitachi Ltd. Mito Plant (56) Reference JP-A-56-23176 (JP, A) Kai-57-57168 (JP, A) JP-B-56-37145 (JP, B2)
Claims (3)
と、上記階床に設けられた上記エレベーターを呼び寄せ
るためのホール呼び装置と、上記各エレベーターの乗り
かご内に設けた行先階を指示するためのかご呼び装置
と、発生したホール呼びを上記各エレベーター毎に求め
られる評価関数の比較の結果に応じて適切なエレベータ
ーに割当てる群管理エレベーターにおいて、上記ホール
呼び割当てに際し、特定状態のエレベーターへのホール
呼び割当てを上記評価関数の可変パラメータの値によっ
て制限する手段と、上記群管理をシミュレートして、与
えられた目標を達成する上記可変パラメータの適正値を
算出する手段を備えたことを特徴とするエレベーターの
群管理制御装置。1. A plurality of elevators working between multiple floors, a hall calling device for calling the elevators on the floors, and a destination floor installed in a car of each elevator. In the group management elevator that allocates the car call device for generating and the generated hall call to an appropriate elevator according to the result of the comparison of the evaluation functions required for each elevator, to the elevator in a specific state when allocating the hall call Means for limiting the allocation of hall calls by the value of the variable parameter of the evaluation function, and means for simulating the group management and calculating an appropriate value of the variable parameter for achieving the given goal. Characteristic elevator group control device.
状態のエレベーターとして少なくともサービスすべき呼
びのない状態のエレベーターを設定し、一旦サービス呼
びのとだえたエレベーターに対しては新規ホール呼びの
割当てを、上記可変パラメータの値の変更により制限す
ることにより任意のエレベーターを一時休止することを
特徴とするエレベーターの群管理制御装置。2. The elevator according to claim 1, wherein at least an elevator in a state without a call to be serviced is set as the elevator in the specific state, and a new hall call is assigned to an elevator once a service call is given. Is temporarily stopped by changing the value of the variable parameter. The elevator group management control device.
値を設定する手段を備え、上記可変パラメータの適正値
の算出は、上記シミュレート結果と上記制御目標値とを
比較して、特定のパラメータの適正値を算出するように
構成したエレベーターの群管理制御装置。3. The method according to claim 1, further comprising means for setting a control target value, wherein the calculation of the appropriate value of the variable parameter is performed by comparing the simulation result with the control target value. Elevator group management control device configured to calculate appropriate values for the parameters.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57176288A JPH06632B2 (en) | 1982-10-08 | 1982-10-08 | Elevator group management control device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57176288A JPH06632B2 (en) | 1982-10-08 | 1982-10-08 | Elevator group management control device |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5969376A JPS5969376A (en) | 1984-04-19 |
| JPH06632B2 true JPH06632B2 (en) | 1994-01-05 |
Family
ID=16010960
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP57176288A Expired - Lifetime JPH06632B2 (en) | 1982-10-08 | 1982-10-08 | Elevator group management control device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06632B2 (en) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS59223672A (en) * | 1983-06-02 | 1984-12-15 | 株式会社日立製作所 | Group controller for elevator |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5623176A (en) * | 1979-08-03 | 1981-03-04 | Hitachi Ltd | Controller for elevator |
| JPS5757168A (en) * | 1980-09-16 | 1982-04-06 | Mitsubishi Electric Corp | Controller for elevator |
-
1982
- 1982-10-08 JP JP57176288A patent/JPH06632B2/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS5969376A (en) | 1984-04-19 |
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