JPS60106774A - エレベ−タの群管理制御方法 - Google Patents
エレベ−タの群管理制御方法Info
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- JPS60106774A JPS60106774A JP58215222A JP21522283A JPS60106774A JP S60106774 A JPS60106774 A JP S60106774A JP 58215222 A JP58215222 A JP 58215222A JP 21522283 A JP21522283 A JP 21522283A JP S60106774 A JPS60106774 A JP S60106774A
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- JP
- Japan
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- hall
- call
- calls
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- floor
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の技術分野〕
本発明は、複数の階床に対して複数基のエレベータを就
役させ、これらに共通のホール呼びに対する応答機の選
択割当て制御を行うエレベータの群管理制御において、
各かごが乗場呼びに応答した際に乗込んだ乗客により発
生する派生かご呼びを予測して上記応答機決定の際に利
用するエレベータの群管理制御方法に関するものである
。
役させ、これらに共通のホール呼びに対する応答機の選
択割当て制御を行うエレベータの群管理制御において、
各かごが乗場呼びに応答した際に乗込んだ乗客により発
生する派生かご呼びを予測して上記応答機決定の際に利
用するエレベータの群管理制御方法に関するものである
。
近年、複数基のエレベータを並設した場合に、エレベー
タの運転効率の向上、およびエレベータ利用者へのサー
ビスの向上を図るべく、各階床のホール呼びに対する応
答機をマイクロコンピュータ等の小形コンピュータを用
いて合理的に且つすみやかに割当てるようにするエレベ
ータの群管理制御が行なわれている。この場合、ホール
呼びが発生すると、そのホール呼びに対処するのに最適
なエレベータを選定シフ、早期にそのホール呼びに応答
させるエレベータを割当てるとともに、他のエレベータ
はその乗場に応答させないように制御する。
タの運転効率の向上、およびエレベータ利用者へのサー
ビスの向上を図るべく、各階床のホール呼びに対する応
答機をマイクロコンピュータ等の小形コンピュータを用
いて合理的に且つすみやかに割当てるようにするエレベ
ータの群管理制御が行なわれている。この場合、ホール
呼びが発生すると、そのホール呼びに対処するのに最適
なエレベータを選定シフ、早期にそのホール呼びに応答
させるエレベータを割当てるとともに、他のエレベータ
はその乗場に応答させないように制御する。
このような方式の群管理制御において、新たにホール呼
びが発生した場合のそのホール呼び割付は号機の決足に
際して、最も重要なファクターである予測未応答時間の
計算に対し、派生かと呼びは大きな影響を及ばず。例え
ば第１図（、）において、２階のかと呼び、４階、５階
の上昇ホール呼び割付けが既にあシ、かごが１階にいる
ような場合に、６階の下降ホール呼びが発生したとする
。この際の６階の下降ポール呼びまでの予測到着時間を
計算するとき、既に実在するホール呼び割伺け、かご呼
びのみから計算するとかごは、５階の上昇ホール呼びに
応答した後１階床走行し６階の下降ホール呼びに応答す
ることになる。ところが、実際は、４階、５階に応答し
た際に乗場待客が乗込み、新たに上方の階床へのかご呼
びを登録するため、６階の下降ホール呼びは、４階、５
階の上昇ホール呼びに応答したときにつくられた最終の
かと呼び階に応答後に、応答することになる。したか−
）て、６階の下降ホール呼びまでの予測到着時間は、実
在のデータから割算した値よシ大きくなる。このように
、実在するデータのみから予測到着時間をめると、非常
に精度が低下し、長待ち、かご呼び先着などをひきおこ
す原因となってし甘う。 “ そこで、第１図（ｂ）のように４階、５階の上昇ホール
呼びに対して、それぞれ例えば９１偕。
びが発生した場合のそのホール呼び割付は号機の決足に
際して、最も重要なファクターである予測未応答時間の
計算に対し、派生かと呼びは大きな影響を及ばず。例え
ば第１図（、）において、２階のかと呼び、４階、５階
の上昇ホール呼び割付けが既にあシ、かごが１階にいる
ような場合に、６階の下降ホール呼びが発生したとする
。この際の６階の下降ポール呼びまでの予測到着時間を
計算するとき、既に実在するホール呼び割伺け、かご呼
びのみから計算するとかごは、５階の上昇ホール呼びに
応答した後１階床走行し６階の下降ホール呼びに応答す
ることになる。ところが、実際は、４階、５階に応答し
た際に乗場待客が乗込み、新たに上方の階床へのかご呼
びを登録するため、６階の下降ホール呼びは、４階、５
階の上昇ホール呼びに応答したときにつくられた最終の
かと呼び階に応答後に、応答することになる。したか−
）て、６階の下降ホール呼びまでの予測到着時間は、実
在のデータから割算した値よシ大きくなる。このように
、実在するデータのみから予測到着時間をめると、非常
に精度が低下し、長待ち、かご呼び先着などをひきおこ
す原因となってし甘う。 “ そこで、第１図（ｂ）のように４階、５階の上昇ホール
呼びに対して、それぞれ例えば９１偕。
１０階に疑似的な派生かと呼び（以下「疑似派生かと呼
び」と称する）を発生させ、６階のホール呼びまでの予
測到着時間の精度を向上させている。
び」と称する）を発生させ、６階のホール呼びまでの予
測到着時間の精度を向上させている。
しかしながら、疑似派生かご呼びを予測し発生させるに
際し、発生させる個数１発生させる階床によって、停止
回数および反転階床などが著しく異なシ予測未応答時間
が大きく影響を受けてしまう。
際し、発生させる個数１発生させる階床によって、停止
回数および反転階床などが著しく異なシ予測未応答時間
が大きく影響を受けてしまう。
例えば、第１図（ｂ）において、それぞれ派生するかご
呼びを各ホール呼びについてそれぞれ１つずつ発生させ
ているが、仮に４階、５階の上昇ホール呼びに実際に応
答した際にそれぞれ８゜９階と１１．１２階に派生かご
呼びが登録されたとすると６階の下降ホール呼びまでの
予測到着時間は大幅に増大してし甘う。
呼びを各ホール呼びについてそれぞれ１つずつ発生させ
ているが、仮に４階、５階の上昇ホール呼びに実際に応
答した際にそれぞれ８゜９階と１１．１２階に派生かご
呼びが登録されたとすると６階の下降ホール呼びまでの
予測到着時間は大幅に増大してし甘う。
各ホール呼びに応答した際に登録されると予測されるか
ご呼びの個数および階床は、それぞれのビルのテナント
により大きく左右されるため、ビル毎に異なる傾向をも
つが、従来は、固定データを用い、ビル毎の階間需要を
反映していなかった。このため、予測未応答時間の精度
が一定以上に向上せず、しかも、かご呼びによる先着、
予報変更回数の増加、長待ちの増加等の不都合を生じさ
せる大きな原因となっていた。
ご呼びの個数および階床は、それぞれのビルのテナント
により大きく左右されるため、ビル毎に異なる傾向をも
つが、従来は、固定データを用い、ビル毎の階間需要を
反映していなかった。このため、予測未応答時間の精度
が一定以上に向上せず、しかも、かご呼びによる先着、
予報変更回数の増加、長待ちの増加等の不都合を生じさ
せる大きな原因となっていた。
本発明の目的とするところは−、エレベータ各機に共通
なホール呼びに対して最適なエレベータを割付けるにあ
たシ、過去の測定データに基づく学習機能によシ派生す
るかご呼びを予測してホール呼びの割尚機を選定し得る
ようにし、長待ち、かご呼び先着、予報変更等の防止な
ど群管理制御のトータルな性能を向上させ得るエレベー
タの群管理制御方法を提供することにある。
なホール呼びに対して最適なエレベータを割付けるにあ
たシ、過去の測定データに基づく学習機能によシ派生す
るかご呼びを予測してホール呼びの割尚機を選定し得る
ようにし、長待ち、かご呼び先着、予報変更等の防止な
ど群管理制御のトータルな性能を向上させ得るエレベー
タの群管理制御方法を提供することにある。
本発明は、複数の階床に対して複数基のエレベータを就
役させるエレベータの群管理制御力法において、各エレ
ベータがホール呼びに応答した際に発生するかご呼びの
発生需要等を常に格納し、この格納データに基づいて、
未応答既割付はホール呼びおよび新発生ホール呼びに派
生して発生される派生かとを予測することにより、各ホ
ールの予測未応答時間計算の精度を向上させ、かご呼び
による先着、予報変更、長待ち等の防止を図って、群管
理制御のトータルな性能の向上を実現するものである。
役させるエレベータの群管理制御力法において、各エレ
ベータがホール呼びに応答した際に発生するかご呼びの
発生需要等を常に格納し、この格納データに基づいて、
未応答既割付はホール呼びおよび新発生ホール呼びに派
生して発生される派生かとを予測することにより、各ホ
ールの予測未応答時間計算の精度を向上させ、かご呼び
による先着、予報変更、長待ち等の防止を図って、群管
理制御のトータルな性能の向上を実現するものである。
第２図は本発明の一実施例が適用されるエレベータの群
管理システムの基本的な構成を示すブロック図である。
管理システムの基本的な構成を示すブロック図である。
第２図において、１〜９はロジック回路、１０はマイク
ロコンピュータなどのコンピュータである。ロジック回
路１〜９のうち、１は運転パターン、エレベータ各機の
群制御投入の有無などの情報を記憶するマスクコンディ
ション記憶回路であり、第３図に示すように１２ビツト
のマスクコンディション情報テーブル（以下ｒ ＭＣＴ
Ｊと称する）を構成している。また、２は各階毎のエ
レベータ各機に共通のホール呼びをそのま咬記憶するホ
ール呼び記憶回路、３Ａ〜３Ｈは、エレベータ各機毎す
なわちＡ号機〜Ｈ号機各々のインターフェイス部であり
、それぞれかご状態記憶回路４Ａ〜４に、かご呼び記憶
回路５Ａ〜５Ｈ、ホール呼び割付は記憶回路６八〜６Ｈ
よシ構成されている。なお第２図はエレベータの機数が
８機（Ａ号機〜Ｈ号機）の場合について示しているが、
以下の説明においては、特に必要のない限り、エレベー
タ各機を区別するために各符号に付された添字Ａ〜Ｈを
省略する。かご状態記憶回路４は、１２ビツトのレジス
タで構成され、第４図に示すようにドア開閉、走行中（
停止）、減速可、走行方向。
ロコンピュータなどのコンピュータである。ロジック回
路１〜９のうち、１は運転パターン、エレベータ各機の
群制御投入の有無などの情報を記憶するマスクコンディ
ション記憶回路であり、第３図に示すように１２ビツト
のマスクコンディション情報テーブル（以下ｒ ＭＣＴ
Ｊと称する）を構成している。また、２は各階毎のエ
レベータ各機に共通のホール呼びをそのま咬記憶するホ
ール呼び記憶回路、３Ａ〜３Ｈは、エレベータ各機毎す
なわちＡ号機〜Ｈ号機各々のインターフェイス部であり
、それぞれかご状態記憶回路４Ａ〜４に、かご呼び記憶
回路５Ａ〜５Ｈ、ホール呼び割付は記憶回路６八〜６Ｈ
よシ構成されている。なお第２図はエレベータの機数が
８機（Ａ号機〜Ｈ号機）の場合について示しているが、
以下の説明においては、特に必要のない限り、エレベー
タ各機を区別するために各符号に付された添字Ａ〜Ｈを
省略する。かご状態記憶回路４は、１２ビツトのレジス
タで構成され、第４図に示すようにドア開閉、走行中（
停止）、減速可、走行方向。
ＭＧ運転、かご位置、かご負荷（かご荷重）などの状態
を°゛０”か′°１”かのディジタル情報で記憶し、全
号機についてかご状態情報テーブル（以下ｒ’ ＣＣＴ
Ｊと称する）（インデックスｉ＝０〜７）を構成して
いる。かご呼び記憶回路５はそれぞれのかご内で発生し
たかと呼び登録行先階を記憶している。ホール呼び割付
は記憶回路６はその号機が各階毎のエレベータ各機に共
通のホール呼びに対してコンピュータ１０によシ最適号
機として割付けられた場合に、その割付けられた階床（
上昇呼び、下降呼びの方向別）を記憶する。７はホール
コンディション記憶回路で、かご呼び記憶回路５八〜５
Ｈ，ホール呼び割付は記憶回路６Ａ〜６Ｈおよびホール
呼び記憶回路２の情報を収集して第５図に示すように行
先階床および走行方向別の走行決定号機の号機（Ａ−Ｈ
）と、階床および方向別のホール呼びの有無と、その割
付けが完了したか否かを記憶し全体としてホールコンデ
ィション情報テーブル（以下ｒ ＨＣＴ Ｊと称する）
（インデックスｊ−０〜１７）を構成している。なお第
５図は階床数が１０階床の場合を示している。
を°゛０”か′°１”かのディジタル情報で記憶し、全
号機についてかご状態情報テーブル（以下ｒ’ ＣＣＴ
Ｊと称する）（インデックスｉ＝０〜７）を構成して
いる。かご呼び記憶回路５はそれぞれのかご内で発生し
たかと呼び登録行先階を記憶している。ホール呼び割付
は記憶回路６はその号機が各階毎のエレベータ各機に共
通のホール呼びに対してコンピュータ１０によシ最適号
機として割付けられた場合に、その割付けられた階床（
上昇呼び、下降呼びの方向別）を記憶する。７はホール
コンディション記憶回路で、かご呼び記憶回路５八〜５
Ｈ，ホール呼び割付は記憶回路６Ａ〜６Ｈおよびホール
呼び記憶回路２の情報を収集して第５図に示すように行
先階床および走行方向別の走行決定号機の号機（Ａ−Ｈ
）と、階床および方向別のホール呼びの有無と、その割
付けが完了したか否かを記憶し全体としてホールコンデ
ィション情報テーブル（以下ｒ ＨＣＴ Ｊと称する）
（インデックスｊ−０〜１７）を構成している。なお第
５図は階床数が１０階床の場合を示している。
８けワイパセレクト回路であシ、コンピュータ１０の選
択レジスタ１１の指定に応じて、前記各情報テーブルＭ
ＣＴ 、 ＣＣＴ （ｉ）およびＨＣＴ （ｊ）を順次
入力レジスタ１２を介してメモリ１３に読込ませる。９
はデコード回路であシ、共通のホール呼びに対してコン
ピュータ１０で最適号機と決定されて出力レジスタ１５
から出力されたエレベータ号機情報を対応する号機のイ
ンデックスｉ（０〜７）に変換して各号機Ａ−Ｈのホー
ル呼び割付は記憶回路６Ａ〜６Ｈの対応するものに割付
けられたホール呼び階床番号を入力する。コンピュータ
１０は上述した入力レジスタ１２、選択レジスタ１１．
出力レジスタ１５゜′例えば揮発性のランダムアクセス
メモリ（ＲＡＭ）１３、演算回路１４．待時間カウンタ
部１６およびその他のコンピュータ１０の動作に必要な
基本的な回路畳素（図示せず）を含んでいる。
択レジスタ１１の指定に応じて、前記各情報テーブルＭ
ＣＴ 、 ＣＣＴ （ｉ）およびＨＣＴ （ｊ）を順次
入力レジスタ１２を介してメモリ１３に読込ませる。９
はデコード回路であシ、共通のホール呼びに対してコン
ピュータ１０で最適号機と決定されて出力レジスタ１５
から出力されたエレベータ号機情報を対応する号機のイ
ンデックスｉ（０〜７）に変換して各号機Ａ−Ｈのホー
ル呼び割付は記憶回路６Ａ〜６Ｈの対応するものに割付
けられたホール呼び階床番号を入力する。コンピュータ
１０は上述した入力レジスタ１２、選択レジスタ１１．
出力レジスタ１５゜′例えば揮発性のランダムアクセス
メモリ（ＲＡＭ）１３、演算回路１４．待時間カウンタ
部１６およびその他のコンピュータ１０の動作に必要な
基本的な回路畳素（図示せず）を含んでいる。
ＲＡＭ Ｉ Ｊは、入力レジスタ１２を介して得られた
各種の情報を記憶し演算回路１４にパラメータ情報を与
える。演算回路ノ４はこのパラメータ情報に基づいて各
ホール呼びに対して所定の評価式によって各エレベータ
のサービス適正の度合を不適正である程大きな度合とし
て示す評価値ｆを計算し、最適エレベータとして評価値
ｆの最小なエレベータを選択し、先に述べたよ ・うに
出力レジスタ１５を介して出力する。出力レジスタも１
２ビツトで例えば第６図に示すような情報ビットのフォ
ーマットで構成されている。待時間カウンタ部１６は、
各階床の呼び登録後のサンプリング回数をカウントし、
各階床ごとの待時間カウント値を与えている。
各種の情報を記憶し演算回路１４にパラメータ情報を与
える。演算回路ノ４はこのパラメータ情報に基づいて各
ホール呼びに対して所定の評価式によって各エレベータ
のサービス適正の度合を不適正である程大きな度合とし
て示す評価値ｆを計算し、最適エレベータとして評価値
ｆの最小なエレベータを選択し、先に述べたよ ・うに
出力レジスタ１５を介して出力する。出力レジスタも１
２ビツトで例えば第６図に示すような情報ビットのフォ
ーマットで構成されている。待時間カウンタ部１６は、
各階床の呼び登録後のサンプリング回数をカウントし、
各階床ごとの待時間カウント値を与えている。
つぎにこのような構成のシステムに適用した本発明の一
実施例における主たる制御動作を第７図〜第９図に示す
フローチャートを参照して説明する。
実施例における主たる制御動作を第７図〜第９図に示す
フローチャートを参照して説明する。
第７図（°）・（ｂ）は全体の処理の要部を示す７フー
チヤート、第８図（ａ） 、 （ｂ）は第７図における
割付は号機決定ルーチンの処理の詳細を示すフローチャ
ート、第９図は第８図におけるデータ格納処理の詳細を
示すフローチャートである。
チヤート、第８図（ａ） 、 （ｂ）は第７図における
割付は号機決定ルーチンの処理の詳細を示すフローチャ
ート、第９図は第８図におけるデータ格納処理の詳細を
示すフローチャートである。
群制御のスタートが指令されると、捷ず第３図に示すよ
うなビットフォーマットをもったＭＣＴがコンピュータ
１０に読込まれ、運転ノぐターンなどのマスクコンディ
ションが設定される。
うなビットフォーマットをもったＭＣＴがコンピュータ
１０に読込まれ、運転ノぐターンなどのマスクコンディ
ションが設定される。
そして群制御に編入されているエレベータの基数が所定
数に達しないと群制御を行なわない。
数に達しないと群制御を行なわない。
群制御が可能と判断されると、順次ＣＣＴ（１）が読込
まれ、次いでＩＩＣＴ （ｊ）が読込まれる。そして、
順次各階床のホール呼びのサンプリングを行なう。
まれ、次いでＩＩＣＴ （ｊ）が読込まれる。そして、
順次各階床のホール呼びのサンプリングを行なう。
まずホールインデックスｊ＝０として１０ｄす・々わち
１０階ホールにおける下降呼びを行なったかどうかを調
べる。ホール呼びの有無は、）ＩＣＴの第１２ビツトの
°ｌ ｌ ＩＩ 、 Ｉｔ Ｑ ＃で示され、そのホー
ル呼びの割付は完了の有無は第１１ビツトの”°１ｎ、
“′０”で与えられるので、ＩＩＣＴ（ホール呼び）状
態判定処理は上記第１１および第１２ピツトの組合せに
よって” ｏ ｏ ” （ホール呼び無し）、” ０１
” （ホール呼び有、割付は未完）、”１１”（ホー
ル呼び有、割付は完了）を判別する。
１０階ホールにおける下降呼びを行なったかどうかを調
べる。ホール呼びの有無は、）ＩＣＴの第１２ビツトの
°ｌ ｌ ＩＩ 、 Ｉｔ Ｑ ＃で示され、そのホー
ル呼びの割付は完了の有無は第１１ビツトの”°１ｎ、
“′０”で与えられるので、ＩＩＣＴ（ホール呼び）状
態判定処理は上記第１１および第１２ピツトの組合せに
よって” ｏ ｏ ” （ホール呼び無し）、” ０１
” （ホール呼び有、割付は未完）、”１１”（ホー
ル呼び有、割付は完了）を判別する。
” ＯＯ”の場合は待時間カウンタをゼロクリアし次の
サンプリングであるｊ＝１すなわち９ｄの処理に移る。
サンプリングであるｊ＝１すなわち９ｄの処理に移る。
１１″′の場合にはホール呼び割付けは完了しているが
、満員その他の条件によって割付けられたかとがそのホ
ール呼びの階床に到着する捷での時間が長くなった場合
には長待ち見直しを行なう。
、満員その他の条件によって割付けられたかとがそのホ
ール呼びの階床に到着する捷での時間が長くなった場合
には長待ち見直しを行なう。
０１”の場合、すなわち新ホール呼びが発生した場合は
、その新発生ホール呼びに対する割付は号機を決定すべ
く割付は号機決定処理を行なう。
、その新発生ホール呼びに対する割付は号機を決定すべ
く割付は号機決定処理を行なう。
この割付は号機決定ルーチンは、第８図にその詳細を示
すように、各号機ごとに、ホール呼び発生階（Ｊｏ）お
よびその階床より遠方の既割付は階床（Ｊ１＋ Ｊ ２
＋・・・ＪＮ）の各ホールにおいて疑似的に派生かご
呼びを発生させる。この疑似派生かご呼びの発生は第８
図（ｂ）にその詳細を示すように、各ホール呼びＪ。、
Ｊｌ 。
すように、各号機ごとに、ホール呼び発生階（Ｊｏ）お
よびその階床より遠方の既割付は階床（Ｊ１＋ Ｊ ２
＋・・・ＪＮ）の各ホールにおいて疑似的に派生かご
呼びを発生させる。この疑似派生かご呼びの発生は第８
図（ｂ）にその詳細を示すように、各ホール呼びＪ。、
Ｊｌ 。
Ｊ２１・・・ＪＮそれぞれに対して派生かご呼び発生階
床１発生個数を疑似的に決定する。上記疑似派生かと呼
びデータの決定に関しでは、後述する学習機能に基づい
て、過去の需要より予測を行なう。
床１発生個数を疑似的に決定する。上記疑似派生かと呼
びデータの決定に関しでは、後述する学習機能に基づい
て、過去の需要より予測を行なう。
まず、割付は対象階床Ｊ。より順次、各ホールの平均到
着間隔ＨＡＲＶＴ （Ｊ）と、新ホール呼び発生以前の
状態でのその階床までの予測未応答時間とに基づいて疑
似派生かご呼びの発生個数Ｎ（Ｃ，Ｊ）を決定する。α
は比率係数である。
着間隔ＨＡＲＶＴ （Ｊ）と、新ホール呼び発生以前の
状態でのその階床までの予測未応答時間とに基づいて疑
似派生かご呼びの発生個数Ｎ（Ｃ，Ｊ）を決定する。α
は比率係数である。
例えばＡ号機の１階の上昇呼びに対する発生個数を考え
ると、Ａ号機のその時点での１階の上昇呼びまでの予測
未応答時間ＹＲＥＳＰＴ （Ａ 。
ると、Ａ号機のその時点での１階の上昇呼びまでの予測
未応答時間ＹＲＥＳＰＴ （Ａ 。
ｌｕ）が３０秒、１階の平均到着間隔が３０秒、比率係
数αが１であるとすると、 ＝２ となシ、１階上昇呼びでのＡ号機の疑似派生かと呼び発
生個数は２個となる。
数αが１であるとすると、 ＝２ となシ、１階上昇呼びでのＡ号機の疑似派生かと呼び発
生個数は２個となる。
また、例えば１階上昇呼びまでの予測未応答時間ＹＲＥ
ＳＰＴ （Ａ 、 １ ｕ ）が１０秒であるとすれば
、０ Ｎ（Ａ、１ｕ）＝１＋Ｉ Ｘ−＝１（端数は切捨て）０ となり１個となる。
ＳＰＴ （Ａ 、 １ ｕ ）が１０秒であるとすれば
、０ Ｎ（Ａ、１ｕ）＝１＋Ｉ Ｘ−＝１（端数は切捨て）０ となり１個となる。
すなわちそのホール呼びでの平均到着間隔と、そのホー
ル呼びまでの予測未応答時間によシ、各かごがそのホー
ル呼びに応答したときを仮定しそのホールでのホール呼
び待客需要を予測して、派生かご呼びの発生需要を予測
決定する。
ル呼びまでの予測未応答時間によシ、各かごがそのホー
ル呼びに応答したときを仮定しそのホールでのホール呼
び待客需要を予測して、派生かご呼びの発生需要を予測
決定する。
次に、上述の方式によって決定したかと呼び個数をもと
に派生かご呼びの発生する階床を予測決定する。この発
生階床は、各ホール呼びごとのかと呼び登録確率分布Ｋ
Ｆ（Ｊ、Ｋ）のデータ分布曲線より決定され、各発生個
数に応じて、それぞれの発生個数でのデータ分布曲線上
の期待値最大の階床に決定する。
に派生かご呼びの発生する階床を予測決定する。この発
生階床は、各ホール呼びごとのかと呼び登録確率分布Ｋ
Ｆ（Ｊ、Ｋ）のデータ分布曲線より決定され、各発生個
数に応じて、それぞれの発生個数でのデータ分布曲線上
の期待値最大の階床に決定する。
ここで、１階の上昇呼びを例にとり、派生かと呼び階床
の決定を具体的に説明する。
の決定を具体的に説明する。
学習機能によりめられた１階上昇呼びに対するかと呼び
登録確率分布ＫＦ（ｌｕ、Ｋ）が第１２図のようなデー
タ分布だとすると、Ａ号機において１階上昇呼びの発生
個数Ｎ （Ａ、 ｌｕ ）が２であるとすると、 ２＋ １ ２＋１ すなわち、確率分布値が３３％、６６％の値に対応する
階床である５階（３３％）、８階（６６％）に疑似派生
かと呼び階床を決定する。
登録確率分布ＫＦ（ｌｕ、Ｋ）が第１２図のようなデー
タ分布だとすると、Ａ号機において１階上昇呼びの発生
個数Ｎ （Ａ、 ｌｕ ）が２であるとすると、 ２＋ １ ２＋１ すなわち、確率分布値が３３％、６６％の値に対応する
階床である５階（３３％）、８階（６６％）に疑似派生
かと呼び階床を決定する。
Ｎ（Ａ、ｌｕ）が１である場合には、
■＋１
すなわち、確率分布値５０％の値に対応する階床である
６階に疑似派生かと叶び階床を決定する。
６階に疑似派生かと叶び階床を決定する。
上述では１階の上昇呼びについて説明しだが、各確率分
布は、各ホール呼び毎に独立したデータエリアを有し、
また時間帯毎に異方るデータエリアをもつだめ、各ビル
毎のテナントによシ、また、各時間帯により、実際のそ
れぞれの階間交通需要、ホール呼び発生需要に応じて、
精度よく予測発生階を決定することができる。
布は、各ホール呼び毎に独立したデータエリアを有し、
また時間帯毎に異方るデータエリアをもつだめ、各ビル
毎のテナントによシ、また、各時間帯により、実際のそ
れぞれの階間交通需要、ホール呼び発生需要に応じて、
精度よく予測発生階を決定することができる。
そして、各かご（ｃ）および各ホール呼び（Ｊｏ。
Ｊｌ 、・・・ＪＮ）それぞれについて疑似派生かご呼
びが決定したところでその疑似派生かと呼びデータをも
とに各ホールまでの予測未応答時間ＹＲＥＳＰＴ （Ｃ
′、 Ｊ ｉ ）を再計算し、評価変換を行ない評価値
最小の号機ＣＭＩＮをその発生ホール呼びに対する割付
は号機として割付は出力を出す。
びが決定したところでその疑似派生かと呼びデータをも
とに各ホールまでの予測未応答時間ＹＲＥＳＰＴ （Ｃ
′、 Ｊ ｉ ）を再計算し、評価変換を行ない評価値
最小の号機ＣＭＩＮをその発生ホール呼びに対する割付
は号機として割付は出力を出す。
”’ １０ ”の場合、つまシホール呼びに応答したと
きは、その時点で、データ格納処理を行なう。
きは、その時点で、データ格納処理を行なう。
すなわち、第９図にその詳細を示すように、ホール呼び
応答時におけるかご呼びが登録された階床のデータ格納
を行なう。具体的には第１１図にそのデータ格納エリア
のフォーマットを示すようにかと呼び登録度数テーブル
ＫＮ（にＫ）をアップカウント（インクリメント）処理
する。
応答時におけるかご呼びが登録された階床のデータ格納
を行なう。具体的には第１１図にそのデータ格納エリア
のフォーマットを示すようにかと呼び登録度数テーブル
ＫＮ（にＫ）をアップカウント（インクリメント）処理
する。
例えば、Ａ号機が１階の上昇呼びに割付けられ、応答し
たとすると、応答時、ドアが開き、ホール待客が乗り込
み３階、５階のかご呼びが登録された場合には、 ＫＮ（ｌｕ、３Ｋ）＝ＫＮ（ｌｕ、３Ｋ）＋ＩＫＮ（ｌ
ｕ、５Ｋ）＝ＫＮ（ｌｕ、５Ｋ）＋１としで、ｘＮ（１
ｕ、３Ｋ）、ＫＮ（ｘｕ、ｓＫ）なるかご呼び登録度数
エリアがアップカウントされる。
たとすると、応答時、ドアが開き、ホール待客が乗り込
み３階、５階のかご呼びが登録された場合には、 ＫＮ（ｌｕ、３Ｋ）＝ＫＮ（ｌｕ、３Ｋ）＋ＩＫＮ（ｌ
ｕ、５Ｋ）＝ＫＮ（ｌｕ、５Ｋ）＋１としで、ｘＮ（１
ｕ、３Ｋ）、ＫＮ（ｘｕ、ｓＫ）なるかご呼び登録度数
エリアがアップカウントされる。
壕だ、仮にホール呼び応答時にかご呼びが登録されなか
った場合、この時は、そのホール呼びにて乗り込んだ乗
客の行こうとする階床は既に登録済みのかと呼びであり
、前の発生階とラップしたと考えられるだめ、既登録階
床において、確率の最も高いかご呼び登録階床Ｋｏに決
定し、そのホール呼び（ＪＯ’）の対応するＫＮ（ＪＯ
ＩＫＯ−）なるエリアをアップカウントし、これを、か
ご呼び登録階床データ格納の際のラップした登録階床の
場合の処理とする。
った場合、この時は、そのホール呼びにて乗り込んだ乗
客の行こうとする階床は既に登録済みのかと呼びであり
、前の発生階とラップしたと考えられるだめ、既登録階
床において、確率の最も高いかご呼び登録階床Ｋｏに決
定し、そのホール呼び（ＪＯ’）の対応するＫＮ（ＪＯ
ＩＫＯ−）なるエリアをアップカウントし、これを、か
ご呼び登録階床データ格納の際のラップした登録階床の
場合の処理とする。
次に、上述のようにして格納されたデータをもとに、後
のかご呼び登録階床決定の際に参照するだめのデータを
得るデータ処理ルーチンについて説明する。
のかご呼び登録階床決定の際に参照するだめのデータを
得るデータ処理ルーチンについて説明する。
第１０図にフローチャートで示した学習機能のデータ処
理ルーチンは、一定時間（例えば３０分）毎に起動され
るルーチンであり、上述したようにリアルタイムでサン
プリングされた第１１図のかと呼び登録度数ＫＮ（Ｊ、
Ｋ）をもとにかと呼び登録確率分布をめるためのデータ
処理を行なう。
理ルーチンは、一定時間（例えば３０分）毎に起動され
るルーチンであり、上述したようにリアルタイムでサン
プリングされた第１１図のかと呼び登録度数ＫＮ（Ｊ、
Ｋ）をもとにかと呼び登録確率分布をめるためのデータ
処理を行なう。
具体例として、第１２図に示すＩｌｌの上昇呼びに対す
るサンプリングデータの一例をもとに説明する。
るサンプリングデータの一例をもとに説明する。
第１２図に示した分布は、それぞれ第１１図のデータエ
リアの１階の上昇呼びの部分を図式化したものであり、
１階のホール呼びに応答した時点でリアルタイムでサン
プリングされ、登録されたかと呼び登録度数分布ＫＮ（
ｌｕ、Ｋ）より、各かご呼びＫｊのかご呼び登録密度分
布Ｋ Ｐ （ｌｕ 、Ｋ）をめる。
リアの１階の上昇呼びの部分を図式化したものであり、
１階のホール呼びに応答した時点でリアルタイムでサン
プリングされ、登録されたかと呼び登録度数分布ＫＮ（
ｌｕ、Ｋ）より、各かご呼びＫｊのかご呼び登録密度分
布Ｋ Ｐ （ｌｕ 、Ｋ）をめる。
（ｌｕ、ｌ０Ｋ）が１０個とすると、ｌ０Ｋ（１０階）
のかと呼び登録確率密度ＫＰ （ｌｕ、ｌ０Ｋ）０ ： ＋＋＋＋： １０ （％）となる。
のかと呼び登録確率密度ＫＰ （ｌｕ、ｌ０Ｋ）０ ： ＋＋＋＋： １０ （％）となる。
００
上述のようにしてめられた確率密度をもとに確率分布Ｋ
Ｆ（ｌｕ、Ｋ）をめる。確率分布ＫＰ（ｌｕ、Ｋ）は、
上述によ請求められた確率密度を累積したものであシ、
第１２図ＫＦ（ｌｕ。
Ｆ（ｌｕ、Ｋ）をめる。確率分布ＫＰ（ｌｕ、Ｋ）は、
上述によ請求められた確率密度を累積したものであシ、
第１２図ＫＦ（ｌｕ。
Ｋ）Ｋ示すように、ＩＫ（１階）よシ順次、確率密度Ｋ
Ｐ （ｌｕ 、Ｋ）を累積していく。
Ｐ （ｌｕ 、Ｋ）を累積していく。
従って、最上階であるＩＯＫの確率分布に、Ｆ（ｌｕ、
ｌ０Ｋ）では１００％となる。
ｌ０Ｋ）では１００％となる。
各ホール呼びすべてに対してめた確率分布ＫＦ（Ｊ、Ｋ
）は、各時間帯ごとに処理され、それぞれの対応する時
間帯において、疑似派生がと呼び発生のだめのデータと
して用いられるとともに、常時、リアルタイムでかと呼
び登録階床のサンプリングを行ない、学習データを更新
し、後の参照データとして学習機能の追従性を向上して
ゆく。・ このように、本実施例では、複数の階床に対して、複数
基のエレベータを就役させるエレベータの群管理制御方
法において、各エレベータがホール呼びに応答するとき
のかと呼び登録階床をリアルタイムでサンプリングする
とともに、各ホール呼びの到着間隔をサンプリングし、
データを格納する。そして、後の新ホール呼び発生に際
して、上記格納データをもとにして未応答の既割付はホ
ール呼びおよび新発生ホール呼びに派生して発生する派
生かご呼びの発生個数ならびに発生階床を予測する。各
ビルごとに需要が異なる場合やテナントが変わったりし
た場合にも需要の特徴を自動的にとらえ需要に見合った
派生かと呼び予測を行なうことが可能となり、各ホール
呼びまでの予測未応答時間の精度を向上させることがで
きる。したがって、かご呼びによる先着、長待ちによる
予報変更を防止することができ、予報精度を向上させ、
群管理制御のトータルな性能の向上を実現することがで
きる。
）は、各時間帯ごとに処理され、それぞれの対応する時
間帯において、疑似派生がと呼び発生のだめのデータと
して用いられるとともに、常時、リアルタイムでかと呼
び登録階床のサンプリングを行ない、学習データを更新
し、後の参照データとして学習機能の追従性を向上して
ゆく。・ このように、本実施例では、複数の階床に対して、複数
基のエレベータを就役させるエレベータの群管理制御方
法において、各エレベータがホール呼びに応答するとき
のかと呼び登録階床をリアルタイムでサンプリングする
とともに、各ホール呼びの到着間隔をサンプリングし、
データを格納する。そして、後の新ホール呼び発生に際
して、上記格納データをもとにして未応答の既割付はホ
ール呼びおよび新発生ホール呼びに派生して発生する派
生かご呼びの発生個数ならびに発生階床を予測する。各
ビルごとに需要が異なる場合やテナントが変わったりし
た場合にも需要の特徴を自動的にとらえ需要に見合った
派生かと呼び予測を行なうことが可能となり、各ホール
呼びまでの予測未応答時間の精度を向上させることがで
きる。したがって、かご呼びによる先着、長待ちによる
予報変更を防止することができ、予報精度を向上させ、
群管理制御のトータルな性能の向上を実現することがで
きる。
本発明によれば、エレベータ各機に共通なホール呼びに
対して最適なエレベータを割付けるにあたり、過去の測
定データに基づく学習機能によシ派生するかご呼びを予
測してホール呼びの割当機を選定し得るようにし、長待
ち、かご呼び先着、予報変更等の防止など群管理制御の
トータルな性能向上を実現し得るエレベータの群管理制
御方法を提供することができる。−
対して最適なエレベータを割付けるにあたり、過去の測
定データに基づく学習機能によシ派生するかご呼びを予
測してホール呼びの割当機を選定し得るようにし、長待
ち、かご呼び先着、予報変更等の防止など群管理制御の
トータルな性能向上を実現し得るエレベータの群管理制
御方法を提供することができる。−
第１図は、従来技術における不都合を説明するだめのエ
レベータのかご位置および状態を模式的に示す図、第２
図は本発明の一実施例の適用されるシステムのシステム
構成を示すブロック図、第３図〜第６図はそれぞれ同実
施例に用いられる各種情報テーブル出力レジスタのビッ
ト構成を示す図、第７図、第８図、第９図、第１０図は
同実施例を説明するだめのフローチャート、第１１図は
同実施例を説明するだめのＲＡＭテーブルの構成を示す
図、第１２図は同実施例を説明するだめの学習データの
具体的な例を示す図である。 １・・・マスクコンディション記憶回路、２・・・ホー
ル呼び記憶回路、４Ａ〜４Ｈ・・・かご状態記憶回路、
５Ａ〜５Ｈ・・・かご呼び記憶回路、６八〜６Ｈ・・・
ホール呼び割付は記憶回路、７・・・ホールコンディシ
ョン記憶回路、８・・・ワイ・ぐセレクト回路、９・・
・デコード回路、１０・・・コンピュータ。 出願人代理人 弁理士 鈴 江 武 彦ｊＩ １ 図 Ｃｌ） ２ １ ０ ６ ５ ム ４ ム ２ ・ 第 ７ 図 （ａ） 第７図 （ｂ） 第 ８ 図 （ａ） 第 ８ 図 （ｂ） 第９図 第１０図 第１１図 力ゝこ゛Ｗデ１【ツ１１ 力ゝご「Ｙひ゛］！１１λ謂
牛ｆｆ１Ｊｉ 罷＠西
レベータのかご位置および状態を模式的に示す図、第２
図は本発明の一実施例の適用されるシステムのシステム
構成を示すブロック図、第３図〜第６図はそれぞれ同実
施例に用いられる各種情報テーブル出力レジスタのビッ
ト構成を示す図、第７図、第８図、第９図、第１０図は
同実施例を説明するだめのフローチャート、第１１図は
同実施例を説明するだめのＲＡＭテーブルの構成を示す
図、第１２図は同実施例を説明するだめの学習データの
具体的な例を示す図である。 １・・・マスクコンディション記憶回路、２・・・ホー
ル呼び記憶回路、４Ａ〜４Ｈ・・・かご状態記憶回路、
５Ａ〜５Ｈ・・・かご呼び記憶回路、６八〜６Ｈ・・・
ホール呼び割付は記憶回路、７・・・ホールコンディシ
ョン記憶回路、８・・・ワイ・ぐセレクト回路、９・・
・デコード回路、１０・・・コンピュータ。 出願人代理人 弁理士 鈴 江 武 彦ｊＩ １ 図 Ｃｌ） ２ １ ０ ６ ５ ム ４ ム ２ ・ 第 ７ 図 （ａ） 第７図 （ｂ） 第 ８ 図 （ａ） 第 ８ 図 （ｂ） 第９図 第１０図 第１１図 力ゝこ゛Ｗデ１【ツ１１ 力ゝご「Ｙひ゛］！１１λ謂
牛ｆｆ１Ｊｉ 罷＠西
Claims (2)
- （１）複数の階床に対して複数基のエレベータを就役さ
せ、これら複数基のエレベータに共通のホール呼びに対
して最適なエレベータを評価計算により選択して割当て
応答させるエレベータの群管理制御において、かご呼び
の発生需要情報を格納し、この格納データに基づいて、
未応答既割付はホール呼びおよび新発生ホール呼 ３゜
びに派生して発生される派生かご呼びを予測し、これを
算入して各ホールの予測未応答時間計算を行ない上記評
価計算に供することを特徴とするエレベータの群管理制
御方法。 - （２）複数の階床に対して複数基のエレベータを就役さ
せ、これら複数基のエレベータに共通のホール呼びに対
して最適なエレベータを評価計算により選択して割当て
応答させるエレベータの群管理制御において、かご呼び
の発生需要青線および各ホールの到着間隔情報を格納し
、これらの格納データをもとに、未応答既割付はトール
呼びおよび新発生ホール呼びに派生して駆虫される派生
かご呼びを、各ホール呼び毎のかご呼びの発生需要分布
に基づき且つ各ホール毎の平均到着間隔と当該ホール呼
びの予測未応答時間との関係に対応した個数として予測
し、これを算入して各ホールの予測未応答時間計算を行
々い」二記評価計算に供することを特徴とするエレベー
タの群管理制御方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58215222A JPS60106774A (ja) | 1983-11-16 | 1983-11-16 | エレベ−タの群管理制御方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58215222A JPS60106774A (ja) | 1983-11-16 | 1983-11-16 | エレベ−タの群管理制御方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS60106774A true JPS60106774A (ja) | 1985-06-12 |
| JPH0217472B2 JPH0217472B2 (ja) | 1990-04-20 |
Family
ID=16668720
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP58215222A Granted JPS60106774A (ja) | 1983-11-16 | 1983-11-16 | エレベ−タの群管理制御方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS60106774A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1998045204A1 (fr) * | 1997-04-07 | 1998-10-15 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Unite de commande de groupe destinee a un ascenseur |
| WO2007049342A1 (ja) * | 2005-10-26 | 2007-05-03 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | エレベーター群管理制御装置 |
| US8006807B2 (en) | 2006-06-27 | 2011-08-30 | Mitsubishi Electric Corporation | Elevator group control apparatus |
| CN102190221A (zh) * | 2010-03-19 | 2011-09-21 | 东芝电梯株式会社 | 电梯的组管理控制装置 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5143551A (ja) * | 1974-10-11 | 1976-04-14 | Hitachi Ltd | |
| JPS5751667A (en) * | 1980-09-12 | 1982-03-26 | Tokyo Shibaura Electric Co | Method of controlling group of elevator |
| JPS5781069A (en) * | 1980-11-05 | 1982-05-20 | Tokyo Shibaura Electric Co | Method of controlling group of elevator |
| JPS58162474A (ja) * | 1982-03-23 | 1983-09-27 | 株式会社東芝 | エレベ−タの群管理制御方法 |
-
1983
- 1983-11-16 JP JP58215222A patent/JPS60106774A/ja active Granted
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5143551A (ja) * | 1974-10-11 | 1976-04-14 | Hitachi Ltd | |
| JPS5751667A (en) * | 1980-09-12 | 1982-03-26 | Tokyo Shibaura Electric Co | Method of controlling group of elevator |
| JPS5781069A (en) * | 1980-11-05 | 1982-05-20 | Tokyo Shibaura Electric Co | Method of controlling group of elevator |
| JPS58162474A (ja) * | 1982-03-23 | 1983-09-27 | 株式会社東芝 | エレベ−タの群管理制御方法 |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1998045204A1 (fr) * | 1997-04-07 | 1998-10-15 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Unite de commande de groupe destinee a un ascenseur |
| US6145631A (en) * | 1997-04-07 | 2000-11-14 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Group-controller for elevator |
| WO2007049342A1 (ja) * | 2005-10-26 | 2007-05-03 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | エレベーター群管理制御装置 |
| EP1942069A1 (en) * | 2005-10-26 | 2008-07-09 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Elevator group management and control apparatus |
| JPWO2007049342A1 (ja) * | 2005-10-26 | 2009-04-30 | 三菱電機株式会社 | エレベーター群管理制御装置 |
| US7568556B2 (en) | 2005-10-26 | 2009-08-04 | Mitsubishi Electric Corporation | Elevator group management control device |
| EP1942069A4 (en) * | 2005-10-26 | 2013-01-09 | Mitsubishi Electric Corp | ELEVATOR GROUP MANAGEMENT AND CONTROL APPARATUS |
| US8006807B2 (en) | 2006-06-27 | 2011-08-30 | Mitsubishi Electric Corporation | Elevator group control apparatus |
| CN102190221A (zh) * | 2010-03-19 | 2011-09-21 | 东芝电梯株式会社 | 电梯的组管理控制装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0217472B2 (ja) | 1990-04-20 |
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