WO2011027463A1 - エレベータ制御装置 - Google Patents

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    • B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
    • B66B1/00—Control systems of elevators in general
    • B66B1/34—Details, e.g. call counting devices, data transmission from car to control system, devices giving information to the control system
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
    • B66B1/00—Control systems of elevators in general
    • B66B1/24—Control systems with regulation, i.e. with retroactive action, for influencing travelling speed, acceleration, or deceleration
    • B66B1/28—Control systems with regulation, i.e. with retroactive action, for influencing travelling speed, acceleration, or deceleration electrical
    • B66B1/30—Control systems with regulation, i.e. with retroactive action, for influencing travelling speed, acceleration, or deceleration electrical effective on driving gear, e.g. acting on power electronics, on inverter or rectifier controlled motor

Definitions

  • This invention relates to the elevator control apparatus provided with the learning function which updates a travel control parameter according to load.
  • an elevator control device that has a learning function for updating a travel control parameter based on the identification result of the travel state quantity during normal operation after installation of the elevator, and optimizes variable speed drive (see, for example, Patent Document 1). .
  • the traveling control parameter for calculating the speed command value is dynamically adjusted according to the comparison result between the traveling state amount detected during traveling of the car and the threshold value. Yes.
  • the traveling control parameters are automatically adjusted within the allowable capacity range of the driving equipment, and the car can be operated with high efficiency.
  • the prior art has the following problems.
  • the speed command value calculated using the automatically adjusted travel control parameter is accidentally excessive for some reason, or when it becomes an abnormal low speed value or a value corresponding to a stop
  • the corresponding measures were not clear.
  • the validity of the learning algorithm or the state of the elevator apparatus is not determined based on the value of the travel control parameter obtained by the learning function.
  • the present invention has been made to solve the above-described problems, and an object of the present invention is to obtain a high-performance elevator control device by increasing the reliability of learning results in an elevator control device having a learning function. To do.
  • An elevator control apparatus includes a learning function unit that updates a travel control parameter based on a result of identification of a travel state amount during normal operation after installation of an elevator, and performs optimization of variable speed drive If the travel control parameter obtained by the learning function unit is outside the allowable travel control parameter range estimated from the allowable fluctuation rate of the elevator basic device specification value, the elevator service is stopped, or a predetermined It further includes a learning function check unit that performs rated traveling using the traveling control parameter and determines that the learning function unit is normal when the traveling control parameter is within the allowable traveling control parameter range.
  • the elevator control device of the present invention learning is performed in an elevator control device having a learning function by adding the function of judging the validity of the learning function and the state of the elevator device based on the learned parameter value. As a result, the reliability of the results can be increased and a high-performance elevator control device can be obtained.
  • Embodiment 1 is an overall configuration diagram of an elevator apparatus including an elevator control apparatus according to Embodiment 1 of the present invention. It is a flowchart which shows a series of operation
  • FIG. 1 is an overall configuration diagram of an elevator apparatus including an elevator control apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • the elevator apparatus shown in FIG. 1 includes a car 1, a counterweight 2, a rope 3, a hoisting machine 4, a deflecting wheel 5 (arranged as necessary), and an elevator control device 10.
  • the elevator control apparatus 10 has the parameter learning part (learning function part) 11 and the learning function check part 12, and was detected at the time of the normal driving
  • the elevator control device 10 of the present invention has a technical feature in that it includes a learning function check unit 12, and this function will be mainly described based on a flowchart.
  • FIG. 2 is a flowchart showing a series of operations of the elevator control apparatus according to Embodiment 1 of the present invention. In the following description, the contents executed by the learning function check unit 12 are also included in the elevator control device 10 and described.
  • the parameter learning unit 11 in the elevator control device 10 stores the basic device specification values of the installed elevator, such as the weight of the counterweight 2, the capacity of the car 1, the lifting process, etc., as basic state quantities after the elevator is installed. Is done.
  • the capacity learning of the installed elevator car 1 and the basic device specification values such as the lifting and lowering process are used as the basic state quantity for the parameter learning unit. 11 is stored.
  • basic device specification values may be stored in the parameter learning unit 11 at the time of factory shipment. In this case, the storage work at the installation site can be eliminated.
  • the basic device specification values are stored on site, it is possible to set the basic state quantity with higher accuracy in accordance with the installation environment.
  • a method may be used in which the basic state quantity is stored at the time of factory shipment and the site is confirmed and corrected after the elevator is installed.
  • step S ⁇ b> 202 the elevator control device 10 learns an initial running state amount such as a driving current by causing the car 1 to perform a prescribed inspection running while the car 1 is unmanned, and stores it in the parameter learning unit 11.
  • the elevator will determine the exact car weight, inertial weight, running resistance, etc. only after it is installed, it will perform inspection running considering the learning results not only in the unmanned state but also in the full load state. It is desirable to learn the running state quantity.
  • step S203 the elevator control apparatus 10 calculates a travel control parameter based on the initial travel state quantity identified in the previous step S202, and the calculated travel control parameter is stored in the previous step S201. It is determined whether or not it is within the allowable travel control parameter range estimated based on the basic state quantity.
  • the elevator control device 10 can estimate a certain allowable traveling control parameter within a certain range from the allowable variation rate of the basic state quantity. Therefore, the elevator control device 10 allows the travel control parameter calculated based on the initial travel state amount obtained by learning during the inspection travel after installation to be within the range of the allowable travel control parameter estimated from the basic state amount. By checking whether or not there is, it is possible to determine the validity of the learning algorithm that calculates the travel control parameter based on the identification result of the travel state quantity in the test travel stage.
  • Patent Document 1 As a learning method of the traveling control parameter based on the traveling state quantity, for example, the method disclosed in Patent Document 1 can be applied.
  • step S203 If the elevator control device 10 determines in step S203 that the travel control parameter calculated based on the initial travel state quantity is outside the allowable travel control parameter range, has any abnormality occurred in the elevator? Alternatively, the elevator service is stopped because the detection algorithm of the travel control parameter is not valid.
  • step S203 when the elevator control device 10 determines in step S203 that the travel control parameter calculated based on the initial travel state quantity is within the allowable travel control parameter range, the elevator is in a normal state, and It is determined that the detection algorithm for the travel control parameter is appropriate. And the elevator control apparatus 10 transfers a process to step S204, and starts a normal elevator service (normal driving
  • a normal elevator service normal driving
  • step S205 the elevator control device 10 learns the travel control parameters during the normal operation during the travel after entering the normal operation.
  • the travel control parameter based on the travel state quantity in step S205 for example, the method disclosed in Patent Document 1 can be applied.
  • step S205 the learning of the travel control parameters in step S205 is not necessarily performed sequentially. For example, it is also possible to obtain the travel pattern from the value of the scale signal based on the travel control parameter based on the initial travel state quantity after installation. In this case, although not as much as sequential identification, since the travel control parameters are identified at the inspection travel stage after installation, the travel control parameters are optimized to some extent, and the algorithm during travel is simplified. There are benefits. It is also conceivable to update the base travel control parameter at every appropriate timing.
  • step S206 the elevator control apparatus 10 determines whether or not each of the traveling control parameters during normal operation identified in the previous step S205 is within a predetermined allowable parameter fluctuation range.
  • the determination method here is the same as in the previous step S203.
  • step S206 determines in step S206 that the travel control parameter is outside the predetermined allowable parameter fluctuation range, whether any abnormality has occurred in the elevator or the travel control parameter detection algorithm is valid. If not, stop the elevator service.
  • the elevator control device 10 can also determine that there is a high possibility that some abnormality has occurred in the elevator.
  • step S206 when an abnormality is determined in step S206, since there is no maintenance staff because it is in normal operation, it is preferable to display, record, or issue a report (operator call) to the maintenance center so that the maintenance staff can understand. .
  • the elevator control device 10 determines that the travel control parameter is outside the predetermined allowable parameter fluctuation range in step S206, the elevator is in normal operation, and instead of immediately stopping the elevator service, The learning function can be disabled and the elevator service can be continued using the specified rated travel control parameters.
  • the prescribed rated travel control parameter is determined in consideration of changes assuming aging, temperature changes, measurement variations, and the like.
  • the elevator control device 10 disables the learning function and performs a test drive in a no-load state (specified rated travel), and there should be no problem with the resulting travel control parameters. For example, the normal operation can be resumed at the specified rated travel while the learning function is disabled.
  • step S206 when it is determined in step S206 that the travel control parameter is within the predetermined allowable parameter fluctuation, the elevator control apparatus 10 determines that the elevator is in a normal state and the travel control parameter learning result is also correct. . And the elevator control apparatus 10 continues an appropriate normal driving
  • the traveling control parameters are automatically adjusted within the allowable driving equipment capability range, and the car can be operated with high efficiency.
  • step S207 the elevator control device 10 determines whether or not the validity of the learning function of the traveling control parameter should be determined by performing the inspection traveling in a no-load state periodically at a predetermined interval.
  • This inspection traveling can be realized, for example, by performing a midnight maintenance mode operation, and the validity of the learning function of the traveling control parameter can be determined reliably in a no-load state.
  • step S208 the elevator control device 10 performs the inspection travel and learns the travel control parameters in the no-load state.
  • a learning method of the travel control parameter based on the travel state quantity in step S208 for example, the method disclosed in Patent Document 1 can be applied.
  • step S209 the elevator control device 10 determines the validity of the learning result of the travel control parameter identified in the previous step S208.
  • a determination method based on whether or not the vehicle travels within the allowable travel control parameter range is applied, similar to step S203 or step S206 above. it can.
  • another determination method it is also possible to determine whether or not the initial travel control parameter calculated before entering the normal operation in the previous step S202 is more than a predetermined value.
  • This inspection traveling may or may not be performed during regular maintenance.
  • regular maintenance maintenance personnel can check directly, so it can be done more reliably.
  • the previous steps S201 to S203 are performed again, and the maintenance staff may judge an abnormality in the elevator apparatus from the values of the basic state quantity and the allowable travel control parameter range, or update those values. Conceivable.
  • inspection running and confirmation of learning results may be performed remotely via a network.
  • the inspection frequency can be increased, the reliability of the learning result can be increased, and the inspection cost can be reduced.
  • the validity of the detection result of the learning algorithm can be confirmed, and hardware problems of the elevator apparatus can be predicted. Furthermore, when it is determined that the learning result is not valid, the elevator service is stopped or the mode is shifted to the rated travel mode, and the operator can be notified that maintenance is necessary.
  • the maximum speed and acceleration that can be output are accurately determined based on the learning result performed after installation in the field, which is different from the value at the shipping stage. It can happen. Therefore, it is conceivable that elevator safety devices such as emergency stops, buffers, and speed governors should be installed at the highest possible speed and acceleration. Thus, installation is simplified by defining the elevator safety device based on the maximum rating without depending on the learning result.
  • the application to the government office should also be made based on the maximum speed, and the application related to the governor should be made at the maximum speed, and based on the travel control parameters initially learned at the time of elevator installation, for example, the governor
  • the setting of the governor may be changed so as to operate at a lower speed, such as by replacing the spring. In this case, a speed abnormality can be detected at a lower speed more practically, and the abnormal state detection function is improved.
  • the validity of the learning algorithm and the state of the elevator apparatus can be determined based on the learned parameter values. Further, the validity of the learning algorithm can be verified at the inspection running stage before entering normal operation, the stage during normal operation, the stage of midnight maintenance mode operation, and the periodic inspection stage by maintenance personnel. As a result, in the elevator control device having a learning function, the reliability of the learning result can be increased and a high-performance elevator control device can be obtained.

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Abstract

　学習機能を備えたエレベータ制御装置において、学習結果の信頼度を高め、性能の高いエレベータ制御装置を得る。 エレベータの据付後の通常運転時に、走行状態量の同定結果に基づいて走行制御パラメータを更新する学習機能部を備え、可変速駆動の最適化を行うエレベータ制御装置において、学習機能部により求められた走行制御パラメータが、エレベータの基本装置仕様値の許容変動率から推定される許容走行制御パラメータ範囲外に存在する場合には、エレベータサービスを停止する、あるいは所定の走行制御パラメータを用いた定格走行を行い、走行制御パラメータが、許容走行制御パラメータ範囲内に存在する場合には、学習機能部が正常であると判断する学習機能チェック部をさらに備える。

Description

エレベータ制御装置
　本発明は、負荷に応じて走行制御パラメータを更新する学習機能を備えたエレベータ制御装置に関する。
　エレベータの据付後の通常運転時に、走行状態量の同定結果に基づいて走行制御パラメータを更新する学習機能を備え、可変速駆動の最適化を行うエレベータ制御装置がある（例えば、特許文献１参照）。このような従来のエレベータ制御装置では、かごの走行中に検出された走行状態量としきい値との比較結果に応じて、速度指令値を演算するための走行制御パラメータを動的に調整している。この結果、運用物件毎のエレベータ機器の状態や設置条件の違いによらず、許容される駆動機器の能力範囲内で、走行制御パラメータが自動調整され、高効率でかごを運転することができる。
特開２００９－１４９４２５号公報
　しかしながら、従来技術には、以下のような課題がある。
　自動調整された走行制御パラメータを用いて演算された速度指令値が、何らかの原因で誤って過大な値となってしまった場合、あるいは異常な低速値または停止に相当する値となってしまった場合に、それに対応する方策が明確でなかった。換言すると、学習機能で求めた走行制御パラメータの値に基づいて、学習アルゴリズムの妥当性あるいはエレベータ装置の状態を判断することは行っていなかった。
　本発明は、前記のような課題を解決するためになされたものであり、学習機能を備えたエレベータ制御装置において、学習結果の信頼度を高め、性能の高いエレベータ制御装置を得ることを目的とする。
　本発明に係るエレベータ制御装置は、エレベータの据付後の通常運転時に、走行状態量の同定結果に基づいて走行制御パラメータを更新する学習機能部を備え、可変速駆動の最適化を行うエレベータ制御装置において、学習機能部により求められた走行制御パラメータが、エレベータの基本装置仕様値の許容変動率から推定される許容走行制御パラメータ範囲外に存在する場合には、エレベータサービスを停止する、あるいは所定の走行制御パラメータを用いた定格走行を行い、走行制御パラメータが、許容走行制御パラメータ範囲内に存在する場合には、学習機能部が正常であると判断する学習機能チェック部をさらに備えるものである。
　本発明に係るエレベータ制御装置によれば、学習したパラメータの値に基づいて、学習機能の妥当性およびエレベータ装置の状態を判断する機能を加えることにより、学習機能を備えたエレベータ制御装置において、学習結果の信頼度を高め、性能の高いエレベータ制御装置を得ることができる。
本発明の実施の形態１におけるエレベータ制御装置を含むエレベータ装置の全体構成図である。 本発明の実施の形態１におけるエレベータ制御装置の一連動作を示すフローチャートである。
　以下、本発明のエレベータ制御装置の好適な実施の形態につき図面を用いて説明する。
　実施の形態１．
　図１は、本発明の実施の形態１におけるエレベータ制御装置を含むエレベータ装置の全体構成図である。図１に示すエレベータ装置は、かご１、釣合い錘２、ロープ３、巻上機４、そらせ車５（必要に応じて配置）、およびエレベータ制御装置１０を含んで構成されている。
　そして、エレベータ制御装置１０は、パラメータ学習部（学習機能部）１１および学習機能チェック部１２を有しており、特許文献１に示されているように、エレベータの据付後の通常運転時に検出した走行状態量に基づいて、走行制御パラメータの更新を行い、可変速駆動の最適化を図った走行制御を行っている。
　本発明のエレベータ制御装置１０は、学習機能チェック部１２を備えている点を技術的特徴としており、この機能を中心に、フローチャートに基づいて説明する。図２は、本発明の実施の形態１におけるエレベータ制御装置の一連動作を示すフローチャートである。なお、以下の説明では、学習機能チェック部１２により実行される内容も、エレベータ制御装置１０に含めて説明する。
　まず始めに、エレベータ据付後に基本状態量の記憶を行う。ステップＳ２０１において、エレベータ制御装置１０内のパラメータ学習部１１には、エレベータ設置後に、釣合い錘２の重量、かご１の容量、昇降工程等、設置したエレベータの基本装置仕様値が基本状態量として記憶される。
　具体的には、エレベータ設置後に、例えば、保守員が設置した釣合い錘２を確認し、また、設置したエレベータのかご１の容量、昇降工程等の基本装置仕様値を基本状態量としてパラメータ学習部１１に記憶させる。なお、このような基本装置仕様値は、工場出荷時点でパラメータ学習部１１に記憶させておいてもよい。この場合、設置現場での記憶作業を不要にできる。一方、基本装置仕様値を現場で記憶させる場合には、設置環境に即したより精度の高い基本状態量の設定が可能となる。さらに、工場出荷時にすでに基本状態量を記憶させておき、エレベータ設置後に現地確認・修正する方法でもよい。
　次に、ステップＳ２０２において、エレベータ制御装置１０は、かご１が無人の状態で、規定の検査走行を行わせることで、駆動電流などの初期の走行状態量を学習し、パラメータ学習部１１に記憶させる。なお、エレベータは、設置した状態ではじめて正確なかご重量や慣性重量、走行抵抗などが確定するため、無人状態のみならず、フル荷重状態での学習結果も考慮して検査走行を行い、初期の走行状態量を学習することが望ましい。
　次に、ステップＳ２０３において、エレベータ制御装置１０は、先のステップＳ２０２で同定された初期の走行状態量に基づいて走行制御パラメータを算出し、算出した走行制御パラメータが、先のステップＳ２０１で記憶された基本状態量に基づいて推定される許容走行制御パラメータ範囲内にあるか否かを判断する。
　すなわち、エレベータ制御装置１０は、基本状態量の許容変動率から、ある程度の範囲で確実な許容走行制御パラメータを推定することができる。よって、エレベータ制御装置１０は、据付後の検査走行時の学習で得た初期の走行状態量に基づいて算出した走行制御パラメータが、基本状態量から推定した許容走行制御パラメータの範囲内に入っているか否かを確認することで、検査走行段階で、走行状態量の同定結果に基づく走行制御パラメータ算出を行う学習アルゴリズムの妥当性を判断することができる。
　なお、走行状態量に基づく走行制御パラメータの学習方法としては、例えば、特許文献１で示された方法を適用することができる。
　そして、エレベータ制御装置１０は、ステップＳ２０３において、初期の走行状態量に基づいて算出された走行制御パラメータが許容走行制御パラメータ範囲外であると判断した場合には、エレベータに何らかの異常が発生したか、あるいは走行制御パラメータの検出アルゴリズムが妥当でないとして、エレベータサービスを停止する。
　一方、エレベータ制御装置１０は、ステップＳ２０３において、初期の走行状態量に基づいて算出された走行制御パラメータが許容走行制御パラメータ範囲内であると判断した場合には、エレベータが正常状態であり、かつ走行制御パラメータの検出アルゴリズムが妥当であると判断する。そして、エレベータ制御装置１０は、ステップＳ２０４に処理を移行し、学習結果として得られた走行制御パラメータを用いて、通常のエレベータサービス（通常運転）を開始する。
　通常運転に移行後、ステップＳ２０５において、エレベータ制御装置１０は、通常運転に入った後の走行中に、通常運転時の走行制御パラメータを学習する。このステップＳ２０５における走行状態量に基づく走行制御パラメータの学習方法としても、例えば、特許文献１で示された方法を適用することができる。
　なお、ステップＳ２０５における走行制御パラメータの学習は、必ずしも逐次行う必要はない。例えば、設置後の初期の走行状態量に基づく走行制御パラメータをベースに、秤信号の値から走行パターンを求めることも可能である。この場合は、逐次同定ほどではないが、設置後の検査走行段階で走行制御パラメータの同定を行っているので、走行制御パラメータはある程度最適化されており、かつ、走行時のアルゴリズムが簡単になるメリットがある。また、ある適切なタイミングごとに、ベースとなる走行制御パラメータを更新することが考えられる。
　そして、ステップＳ２０６において、エレベータ制御装置１０は、先のステップＳ２０５で同定された通常運転時の走行制御パラメータのそれぞれが、所定の許容パラメータ変動範囲内にあるか否かを判断する。ここでの判断手法は、先のステップＳ２０３と同様である。
　そして、エレベータ制御装置１０は、ステップＳ２０６において、走行制御パラメータが所定の許容パラメータ変動範囲外であると判断した場合には、エレベータに何らかの異常が発生したか、あるいは走行制御パラメータの検出アルゴリズムが妥当でないとして、エレベータサービスを停止する。
　なお、走行制御パラメータの検出アルゴリズムの妥当性は、既にステップＳ２０３における検査走行段階では確認できている。従って、走行制御パラメータが所定の許容パラメータ変動範囲外であると判断した場合には、エレベータ制御装置１０は、エレベータに何らかの異常が発生した可能性が高いと判断することもできる。
　また、ステップＳ２０６において異常を判断したときは、通常運転中であるため保守員がいないので、保守員に分かるような表示、記録、または保守センターへの発報（オペレータコール）を行う方が望ましい。
　なお、エレベータ制御装置１０は、このステップＳ２０６で走行制御パラメータが所定の許容パラメータ変動範囲外であると判断した場合には、エレベータが通常運転中であるため、エレベータサービスを直ちに停止する代わりに、学習機能を無効にし、エレベータサービスを規定の定格走行制御パラメータを用いて継続させることもできる。ここで、規定の定格走行制御パラメータは、経年変化や温度変化、計測バラツキなどを想定した変化を考慮して決められる。
　あるいは、エレベータサービスを直ちに停止する代わりに、例えば、最寄り階停止を行って、アナウンスなどにより乗客をすべて降車させた後に、エレベータサービスを停止させることもできる。
　さらに、乗客を降車させた後に、エレベータ制御装置１０は、学習機能を無効にして、無負荷状態での試験走行（規定の定格走行）を行い、その結果得られた走行制御パラメータに問題がなければ、学習機能を無効にした状態のまま、規定の定格走行で通常運転を再開することも可能である。
　一方、エレベータ制御装置１０は、ステップＳ２０６において、走行制御パラメータが所定の許容パラメータ変動内であると判断した場合には、エレベータが正常状態であり、かつ走行制御パラメータの学習結果も正しいと判断する。そして、エレベータ制御装置１０は、同定された走行制御パラメータに基づいて、適切な通常運転を継続して行うとともに、ステップＳ２０７に処理を移行する。
　この結果、運用物件毎のエレベータ機器の状態や設置条件の違いによらず、許容される駆動機器の能力範囲内で走行制御パラメータが自動調整され、高効率でかごを運転することができる。
　さらに、エレベータ制御装置１０は、ステップＳ２０７において、所定のインターバルで定期的に無負荷状態での検査走行を行うことで、走行制御パラメータの学習機能の妥当性を判断すべきか否かを判断する。この検査走行は、例えば、深夜の保守モード運転を行うことで実現でき、確実に無負荷状態で、走行制御パラメータの学習機能の妥当性を判断することができる。
　そして、エレベータ制御装置１０は、検査走行を実施するタイミングであると判断した場合には、ステップＳ２０８において、検査走行を実施し、無負荷状態での走行制御パラメータを学習する。このステップＳ２０８における走行状態量に基づく走行制御パラメータの学習方法としても、例えば、特許文献１で示された方法を適用することができる。
　そして、ステップＳ２０９において、エレベータ制御装置１０は、先のステップＳ２０８において同定された走行制御パラメータの学習結果の妥当性判断を行う。この保守モード運転において、走行制御パラメータの学習機能の妥当性を判断する際には、先のステップＳ２０３あるいはステップＳ２０６と同様の、許容走行制御パラメータ範囲内に存在するか否かによる判断方法を適用できる。さらに、別の判断方法として、先のステップＳ２０２で通常運転に入る前に算出された初期の走行制御パラメータに対して所定値以上離れているか否かを判断することも可能である。
　これにより、無負荷が確実な状態で検査できるので、初期状態が再現でき、確実な変動確認が行える。なお、この検査走行は、定期保守時に行ってもよいし、行わなくてもよい。定期保守時に行う場合には、保守員が直接確認できるので、より確実に行える。さらに、定期保守時には、先のステップＳ２０１～Ｓ２０３を再度実施し、基本状態量および許容走行制御パラメータ範囲の値から、保守員がエレベータ装置の異常を判断する、あるいはそれらの値を更新することも考えられる。
　また、このような検査走行および学習結果の確認は、ネットワークを介して遼隔で行ってもよい。この場合には、保守員が現地に行かずに確実に確認できるので、検査頻度を上げられ、学習結果の信頼度を高めることができるとともに、検査コストも削減できる。
　上述したような一連動作により、学習アルゴリズムの検出結果の妥当性を確認できるとともに、エレベータ装置のハード的な不具合も予測可能となる。さらに、学習結果が妥当でないと判断した場合は、エレベータサービスの停止、または定格走行モードヘの移行を行うとともに、保守の必要があることをオペレータに知らせることができる。
　なお、図２を用いて説明したパラメータ同定を行う場合には、現場で設置後に行う学習結果に基づいて、出力可能な最高速度や加速度などが正確に判明するため、出荷段階の値とは異なることもあり得る。従って、非常止めやバッファ、調速磯などのエレベータ安全装置は、想定される最高の速度や加速度で設置を行っておくことが考えられる。このように、学習結果に依存せずにエレベータ安全装置を最大定格に基づいて規定することで、据付が簡単になる。
　このとき、役所への申請も最高速度をベースに行っておく、また、調速機に関する申請は、最高速度で行っておき、エレベータ設置時に初期学習した走行制御パラメータをベースに、例えば調速機のばねを交換するなど、より低い速度で動作するように、調速機の設定変更を行ってもよい。この場合、より実際的に低い速度での速度異常検出ができ、異常状態の検出機能が向上する。
　以上のように、実施の形態１によれば、学習したパラメータの値に基づいて、学習アルゴリズムの妥当性、およびエレベータ装置の状態を判断することができる。さらに、学習アルゴリズムの妥当性の検証は、通常運転に入る前の検査走行段階、通常運転中の段階、深夜の保守モード運転の段階、および保守員による定期点検段階で、実施可能である。この結果、学習機能を備えたエレベータ制御装置において、学習結果の信頼度を高め、性能の高いエレベータ制御装置を得ることができる。

Claims (4)

  1. 　エレベータの据付後の通常運転時に、走行状態量の同定結果に基づいて走行制御パラメータを更新する学習機能部を備え、可変速駆動の最適化を行うエレベータ制御装置において、
    　前記学習機能部により求められた前記走行制御パラメータが、エレベータの基本装置仕様値の許容変動率から推定される許容走行制御パラメータ範囲外に存在する場合には、エレベータサービスを停止する、あるいは所定の走行制御パラメータを用いた定格走行を行い、前記走行制御パラメータが、前記許容走行制御パラメータ範囲内に存在する場合には、学習機能部が正常であると判断する学習機能チェック部をさらに備えるエレベータ制御装置。
  2. 　請求項１に記載のエレベータ制御装置において、
    　前記学習機能部は、据付後の無負荷状態による検査走行時に初期の走行制御パラメータを算出し、
    　前記学習機能チェック部は、通常運転に入る前段階で、前記初期の走行制御パラメータが、エレベータの基本装置仕様値の許容変動率から推定される許容走行制御パラメータ範囲外に存在する場合には、エレベータサービスを停止し、前記初期の走行制御パラメータが、前記許容走行制御パラメータ範囲内に存在する場合には、学習機能部が正常であると判断し、前記通常運転に移行する
    　エレベータ制御装置。
  3. 　請求項２に記載のエレベータ制御装置において、
    　前記学習機能部は、前記通常運転移行後の走行時に走行制御パラメータを算出し、
    　前記学習機能チェック部は、算出した前記走行制御パラメータが、前記許容走行制御パラメータ範囲外に存在する場合には、エレベータサービスを停止する、あるいは所定の走行制御パラメータを用いた定格走行を行い、前記走行制御パラメータが、前記許容走行制御パラメータ範囲内に存在する場合には、学習機能部が正常であると判断し、前記走行制御パラメータを適用して前記通常運転を継続して行う
    　エレベータ制御装置。
  4. 　請求項２または３に記載のエレベータ制御装置において、
    　前記学習機能部は、前記通常運転移行後に行う保守モード運転での走行時に走行制御パラメータを算出し、
    　前記学習機能チェック部は、前記保守モード運転での走行時に算出した前記走行制御パラメータが、前記許容走行制御パラメータ範囲外に存在する場合、または前記初期の走行制御パラメータに対して所定値以上離れている場合には、エレベータサービスを停止する
    　エレベータ制御装置。
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