JPH02221080A - エレベータの群管理装置 - Google Patents

エレベータの群管理装置

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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。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明は、学習機能付きエレベータの群管理装置及び
方法の改良に関するものである。
〔従来の技術〕
最近、複数台のエレベータを制御する群管理装置として
は、マイクロコンピュータを使用したものが一般的にな
ってきている。そのため、エレベータの動きや乗場呼び
発生等の過去のデータの記憶が容易に行なえるようにな
ってきた。
エレベータに統計装置を設け6%時間帯につりで各階ご
とに乗客の発生を統計し、その統計結果に基づいてかご
を群管理するものが9例えば特開昭58−22274号
公報に提案されて(ハ)る。また統計の処理単位を平日
、休日、半トン日と3つのタイプに分けて行なうものが
特開昭60−48875号公報に提案されている。
統計の処理単位をわける従来例を第8図に示す。
図において、Qυは乗場ボタン、@は平日交通量測定手
段、(ハ)は休日交通量測定手段、Q4は時計、(ハ)
は半トン日の交通l推定手段、(至)はかと割当手段。
@は駆動制御装置、@はモータである。
各乗場ボタンQυの出力から平日の交通量と休日の交通
Iを各測定手段a、 ?!3で測定しこれらの交通量と
時計@の出力から、半トン日の交通量推定手段では谷時
間帯の交通量を統計し半トン日の交通量として午前は平
日の統計結果を用い午後は休日の統計結果を用いて推定
する。この推定結果によりかご割当手段(ハ)でかごの
割当を制御し駆動制御装置(2)を介して巻上用のモー
タ(至)を駆動してかごを運転する。
この装置ではエレベータの交通tを平日及び休日につい
て統計し、平日は平日の、休日は休日の。
又半トン日は両者の測定結果よシ推定した統計によシエ
レベータの群管理を行なうことにより計算機の記憶容量
の節減が可能となる。
〔発明が解決しようとする課題〕
しかし、ビル内の交通はその内部用途にょシ。
日によって大きく異なってくる。一般のオフィスビルで
は、平日(月〜金)、休日(日、祝日)。
半トン日■の3つに大別することができるものもあるが
1例えば0月曜日は朝礼があるから午前8時30分頃あ
る階に交通が集中するとか。金曜日は残業がないので退
勤時のピークが他の平日よりも早い時刻に集中して発生
するとか、平日の中でも曜日によシ交通が異なるといえ
る。また、結婚式場を備えたホテルでは、大安の日には
結婚式が多く行なわれ、他の日とは交通が異なる。この
ように、ビル内の交通は曜日や六曜によって異なってい
ることがわかるが。stb他の日と交通量に差がない日
でも、別々に統計をとることは、計算機上の記憶容量を
多く必要とすることもあシ好ましくない。だからといっ
て、大雑把に平日、休日、半トン日と分けるのでは、統
計結果の精度が低くなってしまう。
この発明は上記の様な問題点を解消するためになされた
もので記憶容量の節減を図るとともに統計の精度を上げ
ることができるエレベータの群管理装置及び方法を得る
ことを目的とする。
〔課題を解決するための手段〕
この発明に係るエレベータ群管理装置及び方法は一日の
、エレベータの交通情報を所定の期間にわたって収集処
理し、相互に交通状態の類似する日々を見い出して、そ
れらについてはまとめて情報の収集処理を行なうように
するための処理単位を設定する手段を設け、交通情報を
まとめて処理する。
〔作用〕
この発明におけるエレベータの群管理装置及び方法は、
類似した交通状態を持つと判定した日々については、ひ
とつの処理単位としてまとめて情報の収集処理を行なう
〔実施例〕
以下、この発明の実施例について図面に基づき説明する
第1図は、その一実施例の構成を示すものである。(1
)は各階に設けられた乗場釦、(2)は各かごに設けら
れた負荷変動検出手段であり、その出力を交通量収集手
段(3)で収集する。(4)は、交通量統計手段であり
、これは同一パターンとして統計をとる曜日を判定する
統計処理単位判定手段(5)と実際に統計処理をおこな
う統計手段(6)に分けられる。
(7)は曜日や時間を設定する時計であj)、(81は
統計手段(6)からの統計結果を得てエレベータの群管
理をおこなう群管理制御装置である。
第2図は第1図に示す一実施例のブロック回路図である
。(Illはマイクロコンピュータ(以下マイコンとい
う)で構成された学習制御装置で、中央処理装置(以下
CPUという)(11A)、 プログラム及び固定値の
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(11C
) 、データを送受信する伝送装置(11B)、統計処
理をおこ々う統計装置(tID)と時計(7)を有して
いる。a3は同じくマイコンで構成され、同様にCPU
 (12A) 、伝送装置(12B) 、 (12C)
 、記憶装置(12g)、発生した呼びを最適かとに割
当てる呼び割当装置(12D) 、乗場釦(1)に接続
された変換装置(12F)を有する群管理装置である。
錦も同じくマイコンで構成され。
同様にCP U (13A) 、伝送装置(13B)、
かご呼び登録装置(13C)、負荷変動検出装置(2)
を有する各かご制御装置である。
次に動作について説明する。第3図は、学習装置(11
1のCPUに一定時間ごとに割込みが発生したときに実
行される手順を示したフローチャートである。ステップ
ST1で学習装置anVi群管理装置fi3のCP U
 (12A)とデータの送受信を行なう。このとき送信
するデータとしては、交通パラメータ(例えば、かご呼
び発生率0乗車人数の予測値等)。
受信するデータとしては、交通量(乗降車負荷。
乗場呼び発生数等)がある。ステップST2で時計情報
によりその日が何曜日であるかを設定する。
ステップST3ではその日が学習すべき曜日であるかど
うか判定する。ここでは、ウィークデイにおける休日(
祝日)は学習曜日としないこととする。そして、学習す
べき曜日であれば、ステップST4で当日の曜日の属す
るパターンで統計処理を行い、学習曜日でなければステ
ップST5で統計処理をしないこととする。このように
して統計すべき曜日の交通量が記憶装置(11C)に記
憶される。
第4図は1時間帯毎の統計処理を行うかどうかの判定と
、その統計処理の手順を示したフローチャートである。
ここでいう時間帯とは0例えば1日を乗降車負荷が均等
になるように特定数で分割した様なもので、統計処理は
この時間帯毎におこなうこととする。ステップ5T11
ではその時間帯における各階負荷のバラツキ度を計算す
る。ここでいうバラツキ度は、各階の乗降車負荷を各階
平均値に対する相対値として表わす。ステップSTM2
では、バラツキ度の距離(各階部の実測値と統計値の異
なシ程度)Aを計算する。計算式は8次式で表わすこと
ができる。
ステップ5T13 では総負荷の距離Bを計算する。
計算式は次式で表わすことができる。
ステップ5T14 では当日の距離を求め、その値が所
定値を越えればステップ8T15  で、その日が初期
学習日であるかどうか判定する。初期学習日とは、統計
を始めた直後で、まだ1週間以上経過していない日のこ
と等をいう。この間は統計すべきデータがまだ入手不充
分な状態である。ステップ5T16では七の日が統計禁
止日、または休日(休日は統計をとらないようにする)
であるかどうか判定し、そうでなければステップ5TI
Tで1時間帯統計処理を行う。ここでいう統計処理とは
例えば次のものがある。
・待時間統計  ・長持ち呼び統計 ソシて、ステップ5T18 で1日用サービスデータの
作成を行う。この第4図で示した手順は新たな時間帯に
なる毎に割ル込みが入り実行される。
第5図は、統計処理単位(複数の曜日を−まとめにする
)を判定する手順を示したフローチャートである。この
プログラムは例えば1週間に1度呼び出されて処理を行
なう。ことでは、土曜1日曜は明らかに他の曜日と交通
パターンが異なるとみなして、平日(月曜〜金曜)にお
ける処理だけを行うものとする。
ステップST21  で曜日WKIを取シ出す。ステッ
プ5T22でこの曜日と異なる他の曜日WK2を取り出
す。このWKl とWKlの統計量が類似する時間帯の
数を0111 = 0とおく。
nC2 K1 CWx2とは例えばWKI 曜日とWK2曜日の間で総
乗降車負荷の差が所定値以内となる時間帯の月 数であり、もしC火=10となれば月曜日と火曜日の間
で統計データの差が所定値以内となる時間帯の数は10
となる。当然この数は時間帯分割数以下となる。又時゛
間帯の比較は対応した時間帯。
例えば1日を同一数で分割しであるので同一順番の時間
帯どうしを比較する。
ステップ5T23 でWKI曜日の時間帯Kにおける乗
降車負荷FWICIをとシだす。ステップ8T24でW
K2i1i日の時間帯Kにおける乗降車負荷FvK2を
と夛だす。ステップ5T25でこのFvr、1とFWK
2の差が所定値以下であるかどうかを判定し、そうであ
ればステップ5T26でそのカウント数CHH′2を1
ふやす。
ステップ5T27(及び8T2a)ですべての時間帯に
対し比較し、又ステップ5T29,5T3Gですべての
曜日に対し比較判定し、終了まで処理を繰返す。以上の
ステップによシ統計処理単位としての時間帯群を選択す
るための判定を行なうことができる。
第5図の最終ステップ5T31 ではカウントW’H C□2が所定値をこえる曜日を−まとめの統計処理単位
として設定する。すなわち第5図に示す手順で求めたC
WW2Oカウント数よシ各曜日間の交通量差の少なし時
間帯の数が、所定値をこえる複数の曜日である時間帯群
は交通パターンが似通っている曜日として1つのパター
ンに登録するものであシ、これを第6図の分類回倒で示
す。パターン3が類似の時間帯が多いと判定された結果
1週間は5パターンで交通状態を予測できることになる
。これによシ第7図の如く火曜、水曜、木曜が同一の交
通パターンとみなされ、以後この3つの曜日は同一単位
として統計処理される。なお、第7図のUP交通量は1
日のUP方向の総乗車負荷を、DOWN交通量は1日の
DOWN方向の総乗車負荷を表わす。
説明上UP/DOWN交通量の二次元で示すが実際は主
階床交通量や午前・生活交通量と9つた多元的な統計の
まとめが行われ、これによシ交通状態の予測が行われる
又、1度同じ交通パターンとみなした複数の曜日も0例
えばビル内に入居するテナントの入れ換え等により曜日
による交通パターンが変動した時には、第5図に述べた
手順によシ曜日の組み変えが行われることになる。以上
、処理単位として曜日、つtシー週間を一周期とした例
を取り上げたが、これにとられれないで例えば1日〜3
0日とい9日を対象として1力月を1周期としても良い
ことは言うまでもない。
〔発明の効果〕
以上のようにこの発明によれば類似の交通状態を持つ日
々を同一の単位として情報収集処理するようにしたので
計算機の記憶容Iの節減を図れるとともに精度の向上し
た統計結果が得られるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
第1図はこの発明の一実施例2示す構成図、第2図はこ
の発明の実施例のブロック図、第3図〜第5図はこの発
明の実施例の手順を示すフローチャート、第6図、第7
図はこの発明の実施例の統計処理単位を示す分類説明図
、第8図は従来の実施例の構成図である。 (5)は統計処理単位判定手段、(6)は統計手段、α
Dは学習制御装置、a2は群管理装置を示す。 なお0図中同一符号は同二又は相当部分を示す。

Claims (2)

    【特許請求の範囲】
  1. (1)エレベータ交通状態に関する情報を収集し、その
    収集された交通状態情報に基づいて将来の交通状態を予
    測するエレベータの群管理装置において、 (a)一日のエレベータの交通状態情報を所定の期間に
    亘つて収集し、この収集された情報を各日毎に相互に比
    較し、相互の差が少なく類似した交通状態を持つ日々を
    、群管理のためにまとめて処理する処理単位として設定
    する処理単位判定手段と、 (b)前記処理単位判定手段で得られた群管理の処理単
    位ごとに前記交通状態情報をまとめて処理する手段と、 を備えたことを特徴とするエレベータの群管理装置。
  2. (2)エレベータ交通状態に関する情報を収集し、その
    収集された交通状態情報に基づいて将来の交通状態を予
    測するエレベータの群管理方法において、 (a)一日のエレベータの交通情報を、予め定められた
    時間帯ごとに、かつ所定の期間に亘つて収集する第1の
    工程と、 (b)前記収集された交通状態情報を、各日の相互に対
    応する時間帯ごとに比較し、それぞれの交通状態の差が
    小さく類似した交通状態を共有しているか否かを、前期
    所定の期間の日々のそれぞれについて判定する第2の工
    程と、 (c)前記時間帯ごとの比較の結果、相互に類似してい
    ると判定された日々を、前記交通状態情報をまとめて収
    集処理するための処理単位として設定する第3の工程と
    、 (d)同じ処理単位として設定された日々については、
    前記交通状態情報をまとめて収集処理する第4の工程と
    、 を備えたことを特徴とするエレベータの群管理方法。
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