JPS6335545B2

JPS6335545B2 -

Info

Publication number: JPS6335545B2
Application number: JP57231431A
Authority: JP
Inventors: Kenichi Uetani
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 1982-12-28
Filing date: 1982-12-28
Publication date: 1988-07-15
Also published as: JPS59124672A

Description

【発明の詳細な説明】この発明は学習機能によりエレベータの運行を
管理する装置の改良に関するものである。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION The present invention relates to an improvement of a device for managing elevator operation using a learning function.

近年、学習機能によりエレベータの運行を管理
する装置が提案されている。これは、例えば、特
開昭55−115566号公報、特開昭57−62179号公報
等に記載されているように、エレベータの交通状
態を過去から現在にわたつて統計し、その結果に
より交通パターンを選択して、エレベータのかご
の運行を管理するものである。すなわち、交通の
予測、サービスの予測等を早い時期から正確に行
うことにより、エレベータのサービスが向上する
ことを期待するものである。 In recent years, devices have been proposed that manage elevator operations using a learning function. For example, as described in Japanese Patent Application Laid-open No. 55-115566, Japanese Patent Application Laid-open No. 57-62179, etc., this method is based on statistical analysis of elevator traffic conditions from the past to the present, and the results are used to determine traffic patterns. The operation of the elevator car is managed by selecting the . In other words, it is expected that elevator services will be improved by accurately predicting traffic and services from an early stage.

しかし、１階からの上りピーク交通（通常上り
ピークと言われる）、集会室階へのピーク交通等
の場合は、それらの交通パターンの選択される時
間帯は特に定まつておらず、１日に何回選択され
るかも予測できない。特に、建物の設立前には上
記予測は著しく困難である。これらに対し十分な
配慮が払われているとはいい難い。 However, in the case of up-peak traffic from the first floor (usually referred to as up-peak traffic), peak traffic to the assembly room floor, etc., the time periods in which these traffic patterns are selected are not particularly fixed, and It is impossible to predict how many times it will be selected. In particular, the above prediction is extremely difficult before the building is established. It is difficult to say that sufficient consideration is being given to these issues.

この発明は上記不具合を改良するもので、時間
帯が不特定のピーク交通状態が生じる時刻を過去
の交通状態から検出することにより、建物の設立
前には予測できない建物の交通に対し、柔軟に対
処できるようにしたエレベータの管理装置を提供
することを目的とする。 This invention improves the above-mentioned problems by detecting the time when peak traffic conditions occur in unspecified time periods based on past traffic conditions, making it possible to flexibly deal with building traffic that cannot be predicted before the building is established. It is an object of the present invention to provide an elevator management device that can handle the above problems.

以下、第１図〜第７図によりこの発明の一実施
例を説明する。 An embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS. 1 to 7.

第１図〜第３図中、１はかご内負荷を検出する
負荷検出器、２は負荷検出器１の出力から各時間
帯について各階の負荷変動値を統計する交通状態
統計手段、３は上記統計値から時間帯が不特定で
かつ集中増加するピーク交通状態が生じる時刻を
検出するピーク時刻検出手段、４は上記予測選択
時刻から交通パターンの選択指令を与えるパター
ン選択指令発生手段、５は上記与えられた交通パ
ターンに沿つてかごを駆動する駆動装置、６は駆
動装置５により駆動される巻上電動機、７はピー
ク時刻検出手段３により検出された交通パターン
が予期されていないものであつた場合に、各階ご
とに上り及び下り乗車ピーク並びに上り及び下り
降車ピークについて、その開始時刻及び終了時刻
を管理人室等に報知する報知器、７ａはその表示
窓、１０はマイクロコンピユータ（以下マイコン
という）で構成されたかご制御装置（１台分だけ
を示す）、１０Ａは中央処理装置（以下CPUとい
う）、１０Ｂはデータバス、アドレスバス等の母
線、１０Ｃは母線１０Ｂに接続され、プログラム
（図示しない）及び固定値のデータが記憶された
読出し専用メモリ（以下ROMという）と、演算
結果等のデータを一時記憶する読み書き可能メモ
リ（以下RAMという）からなる記憶装置、１０
Ｄは母線１０Ｂに接続されたデータを送受信する
伝送装置、１０Ｅ，１０Ｆはそれぞれ負荷検出器
１及び駆動装置５からの信号をCPU１０Ａ内に
取り込み、またCPU１０Ａからの信号を駆動装
置５へ出力するための変換装置、１１はマイコン
で構成された群管理装置、１１ＡはCPU１０Ａ
と同様のCPU、１１Ｂは母線１０Ｂと同様の母
線、１１Ｃは第７図のプログラム及び固定値のデ
ータが記憶されたROMと、上述と同様のRAM
からなる記憶装置、１１Ｄ，１１Ｅは伝送装置１
０Ｄと同様の伝送装置、１１Ｆ，１１Ｇは変換装
置１０Ｅと同様の変換装置、１１Ｈは時計、１２
は変換装置１１Ｆに接続された乗場ボタン、１３
はマイコンで構成されたエレベータの交通状態及
びサービス状況を各階、各方向ごとに統計処理す
る公知の統計装置、１３ＡはCPU１０Ａと同様
のCPU、１３Ｂは母線１０Ｂと同様の母線、１
３Ｃは第５図及び第６図のプログラム及び固定値
のデータが記憶されたROMと、上述と同様の
RAMからなる記憶装置、１３Ｄは伝送装置１０
Ｄと同様の伝送装置である。 In Figures 1 to 3, 1 is a load detector that detects the load in the car, 2 is a traffic condition statistical means that statistics the load fluctuation value of each floor for each time period from the output of load detector 1, and 3 is the above-mentioned Peak time detection means for detecting, from statistical values, the time at which a peak traffic condition of unspecified time zone and concentrated increase occurs; 4 is a pattern selection command generation means for giving a traffic pattern selection command from the predicted selection time; 5 is the above-mentioned pattern selection command generation means; A drive device that drives the car according to a given traffic pattern, 6 a hoisting motor driven by the drive device 5, and 7 a traffic pattern detected by the peak time detection means 3 that was not expected. 7a is the display window, and 10 is a microcomputer (hereinafter referred to as microcomputer). ), 10A is a central processing unit (hereinafter referred to as CPU), 10B is a bus for data bus, address bus, etc., 10C is connected to bus 10B, and a program (not shown) is connected to bus 10B. 10. A storage device consisting of a read-only memory (hereinafter referred to as ROM) in which fixed value data is stored and a read/write memory (hereinafter referred to as RAM) in which data such as calculation results is temporarily stored.
D is a transmission device that transmits and receives data connected to the bus 10B, and 10E and 10F are for receiving signals from the load detector 1 and the drive device 5 into the CPU 10A, and outputting signals from the CPU 10A to the drive device 5. conversion device, 11 is a group management device composed of a microcomputer, 11A is a CPU 10A
11B is a bus similar to bus 10B, 11C is a ROM in which the program shown in Figure 7 and fixed value data are stored, and a RAM similar to the above.
11D and 11E are the transmission device 1.
Transmission device similar to 0D, 11F and 11G are conversion devices similar to conversion device 10E, 11H is a clock, 12
is the landing button connected to the conversion device 11F, 13
1 is a known statistical device that statistically processes the traffic and service status of elevators for each floor and each direction, which is composed of a microcomputer; 13A is a CPU similar to CPU 10A; 13B is a bus bar similar to bus 10B;
3C is a ROM in which the programs shown in Figures 5 and 6 and fixed value data are stored, and the same as above.
Storage device consisting of RAM, 13D is transmission device 10
This is a transmission device similar to D.

第４図は当日の各階での負荷変動を過去Ｍ日分
記録されたRAM（記憶装置１３Ｃの一部）の図
で、各階上り乗車負荷を示す。図中、LUj（t0）、
LUj（t1）〜LUj（t1439）は代表的にLUj（tk）と
表し、過去ｊ日目（ただし、ｊ＝０は当日を表
す。以下同じ）の時間帯ｋ番目の各階の上り乗車
負荷統計表を示す。更に、各時間帯は10区分され
ており、上り乗車負荷の各階（１階〜10階）に対
応する。例えば、統計表のｍ階の値はLUj（tk）_n
と表される。また、時間帯番号ｋは零から1439ま
であり、１日を１分ごとに区分したものである。
したがつて、統計表LU0（t0）、LU0（t1）〜LU0
（t1439）で当日の１日分（1439区分）となる。同
様にしてLU1（t0）、LU1（t1）〜LU1（t1439）は
過去１日目の上り乗車負荷統計表、LUM（t0）、
LUM（t1）〜LUM（t1439）は過去Ｍ日目の上り
乗車負荷統計表である。また、図示しないが、こ
の外に次の統計表がそれぞれ上記RAMに書き込
まれる。 FIG. 4 is a diagram of the RAM (part of the storage device 13C) in which load fluctuations on each floor on the current day are recorded for the past M days, and shows the passenger load on each floor. In the figure, LUj (t0),
LUj (t1) to LUj (t1439) are typically expressed as LUj (tk), and are the upstream passenger load statistics for each floor of the kth time period on the past j day (however, j = 0 represents the current day. The same applies hereinafter). Show the table. Furthermore, each time period is divided into 10 sections, corresponding to each floor (1st floor to 10th floor) of uphill passenger load. For example, the value of the mth floor in the statistical table is LUj(tk) _n
It is expressed as Further, the time zone number k ranges from 0 to 1439, and is divided into minutes of the day.
Therefore, the statistical tables LU0(t0), LU0(t1) ~ LU0
(t1439) is the current day's worth (1439 divisions). Similarly, LU1 (t0), LU1 (t1) to LU1 (t1439) are the upstream rider load statistics table for the first day in the past, LUM (t0),
LUM(t1) to LUM(t1439) are uplink rider load statistical tables for the past M days. Although not shown, the following statistical tables are also written in the RAM.

LDj（tk）…過去ｊ日目の時間帯ｋ番目の各階の
下り乗車負荷統計表 PUj（tk）…同じく各階の上り降車負荷統計表 PDj（tk）…同じく各階の下り降車負荷統計表第５図〜第７図中、２１〜３６は負荷変動統計
プログラム（当日の各階負荷変動）の動作手順、
４１〜５５はピーク交通検出回路プログラム（上
り乗車交通）の動作手順、６１〜７１はピーク交
通パターン選択回路プログラム及びピーク交通表
示回路プログラム（上り乗車交通）の動作手順で
ある。LDj (tk)...Download load statistical table for each floor for the k-th time period on the past j day PUj (tk)...Same uplink and alight load statistical table for each floor PDj (tk)...Same downlink and alight load statistical table for each floor 5th In Figures 7 to 7, 21 to 36 are the operating procedures of the load fluctuation statistics program (load fluctuations on each floor on the day);
41 to 55 are operating procedures of the peak traffic detection circuit program (upbound traffic), and 61 to 71 are operating procedures of the peak traffic pattern selection circuit program and the peak traffic display circuit program (upbound traffic).

次に、この実施例の動作を説明する。 Next, the operation of this embodiment will be explained.

まず、第１図及び第２図により動作の概要を説
明する。 First, an outline of the operation will be explained with reference to FIGS. 1 and 2.

乗場ボタン１２が押されると、その信号は変換
装置１１Ｆを介してCPU１１Ａに取り込まれ、
乗場呼びが登録される。そしてこの乗場呼びは、
各かごの内最適のかごに割り当てられる。この割
当信号は、伝送装置１１Ｄ，１０Ｄを介して
CPU１０Ａに取り込まれ、演算結果が変換装置
１０Ｆを経て駆動装置５へ出力されてかごは運転
し、割り当てられた乗場呼びに応答する。統計装
置１３では、負荷検出器１の出力から各階の負荷
変動値を統計し、時間帯が不特定でかつ集中増加
するピーク交通状態が生じる時刻を検出し、この
時刻から交通パターンを選択して外部機器５に与
える。かごはこの交通パターンに沿つて運転され
る。検出された交通パターンが予期されていない
ものであると、その仕様が報知器７に表示され
る。 When the landing button 12 is pressed, the signal is taken into the CPU 11A via the conversion device 11F,
A hall call is registered. And this landing call is
Allocated to the most suitable car among each car. This assignment signal is transmitted via transmission devices 11D and 10D.
The CPU 10A takes in the calculation result, and the calculation result is output to the drive device 5 via the conversion device 10F, so that the car operates and responds to the assigned hall call. The statistical device 13 statistics the load fluctuation value of each floor from the output of the load detector 1, detects the time when a peak traffic condition of unspecified time period and concentrated increase occurs, and selects a traffic pattern from this time. It is given to the external device 5. The car is driven along this traffic pattern. If the detected traffic pattern is unexpected, its specifications are displayed on the annunciator 7.

次に、負荷変動統計動作を説明する。 Next, the load fluctuation statistical operation will be explained.

手順２１で時計１１Ｈから伝送装置１１Ｅ及び
伝送装置１３Ｄを介して取り込まれた時刻「時」
JH及び「分」JMにより、現時刻に対する時間帯
番号ｋをJH×60＋JMとして設定する（記憶装置
１３ＣのRAMのアドレスに対応して書き込まれ
る。他も同じ）。手順２２で走査かご号機ｎを零
として走査かごの初期設定を行う。手順２３で走
査かご号機ｎを更新してｎ＋１とする。手順２４
で走査かごは停止中であるかを判断し、停止中で
あれば手順２５へ進み、負荷変動処理済信号SLn
が「０」であるかを判断する。処理済でなければ
手順２６へ進み、走査かごは戸閉動作中であるか
を判断する。戸閉動作中であれば、手順２７で走
査かご位置階ｍを設定する。手順２８で走査かご
の移動した方向は上りであるかを判断し、上りで
あれば手順２９でｍ階の当日の時間帯ｋ番目の上
り降車負荷統計表PU0（tk）_nにｎ号機のかご負荷
減少値（降車負荷）PKnを加算する。これは、
負荷検出器１から変換装置１０Ｅ及び伝送装置１
０Ｄ，１１Ｄを介して取り込み、群管理装置１１
により演算される。かご負荷減少値PKnは、例
えば、かご到着時の負荷値から、かごが戸閉開始
するまでの間の最小負荷値を減算した値として求
められる。もし、走査かごの移動した方向が下り
であれば、手順３０でｍ階の当日の時間帯ｋ番目
の下り降車負荷統計表PD0（tk）_nに、ｎ号機のか
ご負荷減少値PKnを加算する。手順３１で走査
かごの方向は上りであるかを判断し、上りであれ
ば手順３２で同様に上り乗車統計表LU0（tk）_nに、
ｎ号機のかご負荷増加値（乗車負荷）LKnを加
算する。これは、例えば、かごが戸閉開始時の負
荷値から、かごが戸開待機中の最小負荷値を減算
した値として求められる。もし、走査かごの方向
が下りであれば、手順３３で同様に下り乗算負荷
統計表LD0（tk）_nに、ｎ号機のかご負荷増加値
LKnを加算する。手順３４で負荷変動処理済信
号SLnを「１」に設定する。手順３５で全かごを
走査したかを判断し、走査完了していなければ、
手順２３へ戻る。なお、手順２４で走査かごが停
止中でないと判断されると、手順３６へ進み、負
荷変動処理済信号SLnを「０」にリセツトして手
順３５へ飛ぶ。また、手順２５で負荷変動処理済
信号SLnが「１」と判断されたときも、手順３５
へ飛ぶ。これは、負荷変動処理済であるのに何度
も同じかごの負荷が加算されるのを防ぐものであ
る。そして、手順３５で全かご走査完了したこと
が検出されると、一連の処理は終了する。このよ
うにして、JH時JM分の各号機の各階の負荷変動
値は、JH時JM分に対応する時間帯ｋ番目の統計
表LU0（tk）、LD0（tk）、PU0（tk）、PD0（tk）の
該当欄に、それぞれ降車負荷値PKn及び乗車負
荷値LKnが書き込まれる。これが、１分ごとに
書き込まれ、１日が経過すると、第４図で（t0）
〜（t1439）が付されている統計表の１段分がす
べて書き込まれたことになる。 The time "hour" taken in from the clock 11H via the transmission device 11E and the transmission device 13D in step 21
Using JH and "minute" JM, the time zone number k for the current time is set as JH×60+JM (written in correspondence with the address of the RAM of the storage device 13C; the rest are the same). In step 22, the scanning car is initialized by setting the scanning car number n to zero. In step 23, the scanning car number n is updated to n+1. Step 24
It is determined whether the scanning car is stopped, and if it is stopped, the process proceeds to step 25, and the load change processed signal SLn is sent.
is "0". If the process has not been completed, the process advances to step 26, and it is determined whether the scanning car is in the process of closing its door. If the door is being closed, the scanning car position floor m is set in step 27. In step 28, it is determined whether the direction in which the scanning car has moved is up, and if it is up, in step 29, the up and alighting load statistics table PU0 (tk) _n for the kth time slot of the day on the m floor is entered for the car of the nth car. Add the load reduction value (disembarking load) PKn. this is,
From load detector 1 to converter 10E and transmission device 1
Import via 0D, 11D, group management device 11
It is calculated by The car load reduction value PKn is obtained, for example, as a value obtained by subtracting the minimum load value until the door of the car starts closing from the load value at the time of arrival of the car. If the direction in which the scanning car moved is down, in step 30, add the car load reduction value PKn of the n-th car to the down-going alighting load statistical table PD0 (tk) _n for the k-th time period of the day on the m floor. . In step 31, it is determined whether the direction of the scanned car is up, and if it is up, in step 32, the up-bound occupancy statistics table LU0(tk) _n is entered in the same way.
Add the car load increase value (passenger load) LKn for car n. This is obtained, for example, as a value obtained by subtracting the minimum load value while the car is waiting to open its door from the load value when the car starts closing its door. If the direction of the scanning car is downward, in step 33, similarly, in the downward multiplication load statistical table LD0 (tk) _n , the car load increase value of the nth car is added.
Add LKn. In step 34, the load variation processed signal SLn is set to "1". In step 35, it is determined whether all the cars have been scanned, and if the scanning has not been completed,
Return to step 23. If it is determined in step 24 that the scanning car is not stopped, the process proceeds to step 36, resets the load variation processed signal SLn to "0", and jumps to step 35. Also, when the load change processed signal SLn is determined to be "1" in step 25, step 35
fly to This prevents the load of the same car from being added many times even though load fluctuation processing has been completed. Then, when it is detected in step 35 that all the cars have been scanned, the series of processes ends. In this way, the load fluctuation value of each floor of each unit for JH hour JM minute is determined by the statistical table LU0 (tk), LD0 (tk), PU0 (tk), PD0 of the k-th time period corresponding to JH hour JM minute. The alighting load value PKn and the boarding load value LKn are respectively written in the corresponding columns of (tk). This is written every minute, and when one day has passed, (t0) is shown in Figure 4.
This means that one column of the statistical table marked with ~(t1439) has been written.

次に、詳細なプログラムは省略するが、１日１
回例えば零時零分になると、統計表の１段分はそ
のままその下の１段分（過去１日目）に転記され
る。そして、２日目の零時零分には、更に過去２
日目の段に転記される。すなわち、ｊ日前の時間
帯ｋ番目の上り乗車負荷統計表LUj（tk）の値を
ｊ＋１日前の統計表LUj＋１（tk）の値とする。
このようにして、過去Ｍ日前までの書き込みが行
われる。 Next, I will omit the detailed program, but once a day
For example, at 0:00 and 0:00, one row of the statistical table is transferred directly to the one row below it (the first day in the past). Then, at 00:00 on the second day, the past 2
It is posted in the column of the day. That is, the value of the upstream passenger load statistical table LUj (tk) for the k-th time period j days ago is set to the value of the statistical table LUj+1 (tk) of j+1 days ago.
In this way, writing up to the past M days is performed.

次に、ピーク交通検出動作（上り乗車交通とし
て）を説明する。なお、これは１日１回例えば零
時零分に処理される。 Next, the peak traffic detection operation (as up-bound traffic) will be explained. Note that this is processed once a day, for example, at 00:00.

手順４１で走査階ｍを零として走査階の初期設
定を行う。手順４２で走査階ｍを更新してｍ＋１
とし、手順４３でピーク交通番号ｌを「１」に、
開始時刻設定済信号Ｓを「０」に、それぞれ初期
設定する。手順４４で走査時間帯ｋを零として走
査時間の初期設定をする。手順４５で１分間当た
りの乗車負荷値（以下平均乗車負荷値という）
LU（tk）のｍ階の値LU（tk）ｍが、規定値K₁例
えば50％負荷以上であるかを判断する。この平均
乗車負荷値LU（tk）は、上り乗車負荷統計表LU1
（tk）〜LUM（tk）の平均値として求められる
（プログラムは図示しない）。これは、単に昨日の
値であつてもよく、また近い過去の日ほど重み付
けを大にしてもよい。平均乗車負荷値LU（tk）ｍ
が設定値K₁以上であれば、手順４６へ進み、開
始時刻設定済信号Ｓが「０」であれば、手順４７
へ進む。手順４７でｍ階上り乗車ピーク予測開始
時刻のｌ番目（ｌ＝１〜10）の時刻SUmlを、
ｋ／60を時に、ｋ−ｋ／60×60を「分」として新たに設定する。ただし、ｋ／60は整数値だけ残し、端数切捨てとする。手順４８で開始時刻設定済信号Ｓを
「１」に設定する。なお、手順４６で開始時刻設
定済信号Ｓが「１」であれば、手順４９へ飛ぶ。
手順４９で走査時間帯ｋを更新してｋ＋１とす
る。手順５０で走査時間帯ｋが1440未満であれ
ば、走査未完と判断して手順４５へ戻り、手順４
５〜４９を繰り返す。手順４５で平均乗車負荷値
LU（tk）が規定値K₁未満になると、手順５１へ
進み、開始時刻設定済信号Ｓが「１」であれば、
手順５２へ進む。手順５２でｍ階上り乗車ピーク
予測終了時刻のｌ番目の時刻EUmlを、ｋ／60を時に、ｋ−ｋ／60×60を「分」として設定する。手順５３で開始時刻設定済信号Ｓを「０」にする。手
順５４でピーク交通番号ｌを更新してｌ＋１とす
る。なお、手順５１で開始時刻設定済信号Ｓが
「０」であれば、手順４９へ飛ぶ。手順５０で走
査時間帯ｋが1440に達すると、走査完了と判断し
て手順５５へ進み、全階走査していなければ手順
４２へ戻り、走査完了していれば、一連の処理は
終了する。なお、時刻SUml、EUmlは、このプ
ログラムの実行前にはそれぞれ零になつているも
のとする。同様にして、ｍ階下り乗車ピーク予測
開始及び終了時刻ｌ番目の時刻SDml、EDml、
同じく上り降車ピーク予測開始及び終了時刻ｌ番
目の時刻SPUml、EPUml、同じく下り降車ピー
ク予測開始及び終了時刻ｌ番目の時刻SPDml、
EPDmlも演算される。このようにして、平均乗
車負荷値が検出され、その値が規定値K₁以上に
なる場合は、ピークと判断され、更にピーク交通
開始及び終了時刻が設定される。 In step 41, the scanning floor m is set to zero to initialize the scanning floor. Update the scanning floor m in step 42 to m+1
Then, in step 43, set the peak traffic number l to "1",
The start time setting completion signal S is initialized to "0". In step 44, the scanning time is initialized by setting the scanning time period k to zero. In step 45, the passenger load value per minute (hereinafter referred to as average passenger load value)
It is determined whether the value LU(tk)m of the mth floor of LU(tk) is equal to or greater than a specified value _K1 , for example, 50% load. This average passenger load value LU (tk) is calculated from the upstream passenger load statistics table LU1
(tk) to LUM(tk) (program not shown). This may simply be yesterday's value, or the closer the past date is, the greater the weighting may be. Average passenger load value LU(tk)m
If the set value K1 or _more , proceed to step 46, and if the start time setting signal S is "0", proceed to step 47.
Proceed to. In step 47, the l-th (l = 1 to 10) time SUml of the predicted peak ridership start time for m floors is set as
Newly set k/60 as hours and k-k/60×60 as minutes. However, for k/60, only integer values are left and fractions are rounded down. In step 48, the start time setting signal S is set to "1". Note that if the start time setting signal S is "1" in step 46, the process jumps to step 49.
In step 49, the scanning time period k is updated to k+1. If the scanning time period k is less than 1440 in step 50, it is determined that scanning is incomplete and the process returns to step 45.
Repeat steps 5-49. Average passenger load value in step 45
When LU(tk) becomes less than the specified value _K1 , the process proceeds to step 51, and if the start time setting signal S is "1",
Proceed to step 52. In step 52, the l-th time EUml of the predicted peak ridership end time for m floors is set with k/60 as hours and k−k/60×60 as “minutes”. In step 53, the start time setting signal S is set to "0". In step 54, the peak traffic number l is updated to l+1. Note that if the start time setting completion signal S is "0" in step 51, the process jumps to step 49. When the scanning time zone k reaches 1440 in step 50, it is determined that the scanning is complete and the process proceeds to step 55. If all floors have not been scanned, the process returns to step 42, and if the scanning has been completed, the series of processes ends. It is assumed that the times SUml and EUml are each zero before execution of this program. Similarly, the l-th time SDml, EDml, the predicted start and end time of the m-th floor downbound ridership peak,
Similarly, the lth time SPUml and EPUml are the predicted peak start and end times for uphill and alighting, and the lth time SPDml and the lth predicted peak downhill and alighting start and end times
EPDml is also calculated. In this way, the average passenger load value is detected, and if the value is equal to or greater than the specified value _K1 , it is determined that the traffic is at a peak, and peak traffic start and end times are set.

次に、ピーク交通パターン選択及びピーク交通
表示動作（上り乗車交通として）を説明する。 Next, the peak traffic pattern selection and peak traffic display operation (as up-bound traffic) will be explained.

手順６１で走査階ｍを零として走査階の初期設
定を行う。手順６２で走査階ｍを更新してｍ＋１
とし、手順６３でピーク交通番号ｌを「０」に初
期設定する。手順６４でピーク交通番号ｌを更新
してｌ＋１とする。手順６５でｍ階上り交通はピ
ーク予測時刻か否かを、開始時刻SUml≦現時刻
＜終了時刻EUmlによつて判断する。現時刻がピ
ーク予測時刻と判断されると、手順６６へ進み、
ｍ階上り乗車ピークパターンMIUmが予測設定
されているかを判断する。これは、記憶装置１１
Ｃ中のROMに固定値として書き込まれており、
MIUmが「１」であれば、予測設定されている
と判断し、手順６７へ進む。手順６７でｍ階上り
乗車ピークパターン選択指令IUmは「１」とな
り、伝送装置１３Ｄを介して群管理装置１１に与
えられ、群管理装置１１は、例えばｍ階上り呼び
にかご２台を割り当てる等の動作を行う。手順６
６でｍ階上り乗車ピークパターンMIUmが予測
設定されていないと判断されると、手順６８へ進
み、ピーク交通開始時刻SUmlが記憶装置１１Ｃ
中のRAMの該当アドレスASIUmに書き込まれ、
変換装置１１Ｇを介して報知器７の例えば１階上
り乗車ピークの表示窓７ａの上欄に表示される。
また、ビーク交通終了時刻EUmlは同様該当アド
レスAEIUmに書き込まれ、１階上り乗車ピーク
の下欄に表示される。手順６９でｍ階予測上り乗
車ピークパターン選択指令YIUmは「１」とな
り、群管理装置１１は、例えば呼びが発生しなく
てもかご１台配車する等の動作を行う。これは、
選択指令YIUmは予測であるから、選択指令IUm
よりも群管理装置１１での動作を弱くするためで
あるが、同じ動作をさせるようにしてもよい。報
知器７はこれらの交通パターンの仕様を実情に適
合するように設定することを管理人等に促す。手
順６５で現時刻がピーク予測時刻でないと判断さ
れると、手順７０へ進み、ピーク交通番号ｌの走
査が終了したかを判断し、終了していなければ手
順６４へ戻り、終了していれば手順７１へ進む。
手順７１で全階走査していなければ手順６２へ戻
り、走査完了していれば、一連の処理は終了す
る。なお、降車ピークの場合も同様であるが、パ
ターン選択時の動作は異なる。例えば、ｍ階上り
降車ピークの場合、ｍ階に向かう乗場上り呼びに
対して乗車する乗客予測値を、通常の場合よりも
大きくし、満員通過しないように割り当てる等の
動作を行わせる。 In step 61, the scanning floor is initialized by setting the scanning floor m to zero. In step 62, scan floor m is updated to m+1.
Then, in step 63, the peak traffic number l is initialized to "0". In step 64, the peak traffic number l is updated to l+1. In step 65, it is determined whether the m-floor upward traffic is at the predicted peak time based on start time SUml≦current time<end time EUml. If the current time is determined to be the predicted peak time, the process proceeds to step 66;
It is determined whether the m-floor up-boarding peak pattern MIUm has been predictively set. This is the storage device 11
It is written as a fixed value in the ROM in C,
If MIUm is "1", it is determined that prediction has been set, and the process proceeds to step 67. In step 67, the m floor upbound passenger peak pattern selection command IUm becomes "1" and is given to the group management device 11 via the transmission device 13D, and the group management device 11 assigns, for example, two cars to the m floor up call. perform the following actions. Step 6
If it is determined in step 6 that the m-floor uphill riding peak pattern MIUm has not been predicted and set, the process proceeds to step 68, where the peak traffic start time SUml is stored in the storage device 11C.
is written to the corresponding address ASIUm in the RAM,
For example, it is displayed in the upper column of the display window 7a of the 1st floor upward riding peak on the notification device 7 via the conversion device 11G.
In addition, the beak traffic end time EUml is similarly written to the corresponding address AEIUm and displayed in the column below the 1st floor upbound ride peak. In step 69, the m-floor predicted upbound occupancy peak pattern selection command YIUm becomes "1", and the group management device 11 performs an operation such as dispatching one car even if no call is made. this is,
Since the selection command YIUm is a prediction, the selection command IUm
Although this is to make the operation of the group management device 11 weaker than the above, the same operation may be performed. The alarm 7 prompts the manager etc. to set the specifications of these traffic patterns to suit the actual situation. If it is determined in step 65 that the current time is not the predicted peak time, the process proceeds to step 70, where it is determined whether scanning of peak traffic number l has been completed, and if it has not been completed, the process returns to step 64; Proceed to step 71.
If all floors have not been scanned in step 71, the process returns to step 62, and if the scanning has been completed, the series of processes ends. It should be noted that the same applies to the case of the alighting peak, but the operation at the time of pattern selection is different. For example, in the case of the peak time for passengers going up to the mth floor and getting off the train, the predicted value of passengers who will get on board for the upbound calls heading to the mth floor is made larger than in the normal case, and operations are performed such as allocating the passengers so that the boarding station does not pass full.

以上説明したとおりこの発明では、時間帯につ
いて統計されたかごの乗降車交通量から階床ごと
の乗車ピーク又は降車ピークの時間帯を検出し、
上記時刻に所定の交通パターンを選択してかごの
運行を管理し、上記検出された時間帯が予期され
ていないものであつたときは、階床別及び方向別
のピーク時刻を報知するようにしたので、時間帯
の不特定な１日に何回も発生するような交通パタ
ーン、及び建物の設立前には予測できないような
ピーク交通パターンに対し、正確な予測ができ、
サービスを向上することができる。また、検出さ
れたピーク時刻が予期されていないものであつた
ときは、階に集中して来るピークであるのか階か
ら出て行くピークであるのかを明確に知らせるこ
とができ、管理人等に容易にビル交通の特徴を把
握させることができ、必要な対処を促すことがで
きる。 As explained above, in this invention, the peak time period for boarding or alighting for each floor is detected from the traffic volume of car boarding and alighting, which is statistically calculated for the time period.
The car operation is managed by selecting a predetermined traffic pattern at the above-mentioned time, and when the detected time period is unexpected, the peak time for each floor and direction is notified. As a result, accurate predictions can be made for traffic patterns that occur many times a day at unspecified times, and for peak traffic patterns that cannot be predicted before the construction of a building.
Service can be improved. In addition, when the detected peak time is unexpected, it is possible to clearly inform the manager, etc. of whether the peak time is concentrated on the floor or the peak time is leaving the floor. It is possible to easily understand the characteristics of building traffic and prompt necessary countermeasures.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of drawings]

第１図はこの発明によるエレベータの管理装置
の一実施例を示す全体構成図、第２図は同じくブ
ロツク回路図、第３図は第２図の報知器の正面
図、第４図は第２図の統計装置の記憶装置内容
図、第５図は第２図の統計装置による負荷変動統
計プログラムの動作の流れ図、第６図は同じくピ
ーク交通検出プログラムの動作の流れ図、第７図
は第２図の群管理装置によるピーク交通パターン
選択及びピーク交通表示プログラムの動作の流れ
図である。１……負荷検出器、２……交通状態統計手段、
３……ピーク時刻検出手段、４……パターン選択
指令発生手段、５……駆動装置、７……報知器、
１０……かご制御装置、１１……群管理装置、１
３……統計装置、なお、図中同一符号は同部分を
示す。 FIG. 1 is an overall configuration diagram showing one embodiment of an elevator management device according to the present invention, FIG. 2 is a block circuit diagram of the same, FIG. 3 is a front view of the alarm of FIG. 2, and FIG. Figure 5 is a flowchart of the operation of the load change statistics program using the statistics device of Figure 2, Figure 6 is a flowchart of the operation of the peak traffic detection program, and Figure 7 is a flowchart of the operation of the load change statistics program by the statistics device of Figure 2. 3 is a flowchart of the operation of the peak traffic pattern selection and peak traffic display program by the group management device shown in FIG. 1...Load detector, 2...Traffic condition statistical means,
3...Peak time detection means, 4...Pattern selection command generation means, 5...Drive device, 7...Alarm device,
10... Car control device, 11... Group management device, 1
3...Statistical device. Note that the same reference numerals in the figures indicate the same parts.

Claims

【特許請求の範囲】[Claims]

１エレベータの過去の交通状態を毎日の各時刻
について統計し、この統計結果により現在又は近
い将来の上記交通状態を予測してかごを運転し、
交通パターンが指令されるとこれに従つて上記か
ごの運転を管理するようにしたものにおいて、１
日を複数の時間帯に分け毎日の上記時間帯ごとに
上記かごの乗車交通量と降車交通量を階床別及び
方向別に記録し１日における上記時間帯ごとの階
床別及び方向別の乗降車交通量を求める交通状態
統計手段、この交通状態統計手段により得られた
上記１日の時間帯ごとの階床別及び方向別の乗降
車交通量を階床別及び方向別に上記時間帯につい
て上記乗車交通量又は降車交通量を所定値と比較
走査し、所定値を越える連続する時刻をピーク時
刻として乗降車別に検出するピーク時刻検出手
段、上記ピーク時刻に所定の交通パターンを選択
して指令するパターン選択指令発生手段、並びに
上記ピーク時刻検出手段により検出された上記階
床別及び方向別のピーク時刻があらかじめ設定さ
れていないものであつた場合には上記階床別及び
方向別のピーク時刻を報知する報知器を備えたこ
とを特徴とするエレベータの管理装置。1. Statistics on the past traffic conditions of elevators at each time of each day are used to predict the current or near future traffic conditions and operate the car;
In a system in which the operation of the above-mentioned cars is managed in accordance with a traffic pattern commanded, 1.
Divide the day into multiple time periods and record the boarding and alighting traffic of the above-mentioned cars for each floor and direction for each of the above-mentioned time periods of each day. A traffic condition statistical means for calculating the volume of car traffic, the boarding and alighting traffic volume by floor and direction for each time period of the day, obtained by this traffic condition statistical means, for the above time period by floor and direction. Peak time detection means for scanning and comparing the boarding traffic volume or the alighting traffic volume with a predetermined value, and detecting consecutive times exceeding the predetermined value as peak times for each boarding and alighting vehicle, and selecting and commanding a predetermined traffic pattern at the peak time. If the peak time for each floor and direction detected by the pattern selection command generation means and the peak time detection means is not set in advance, the peak time for each floor and direction is determined. An elevator management device characterized by being equipped with an alarm device.