JP2570208B2 - Elevator group management controller - Google Patents
Elevator group management controllerInfo
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Description
【0001】[0001]
【産業上の利用分野】本発明はエレベーター群管理制御
装置に係り、特に利用者の感性に対応した制御を実現す
るのに好適な制御装置に関する。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 control device suitable for realizing control corresponding to a user's sensitivity.
【0002】[0002]
【従来の技術】従来、エレベーター群管理制御装置で
は、エレベーターの運転効率向上、及び乗降客のサービ
ス向上を目的に、発生するホール呼びをオンラインで監
視し、全体のホール呼びのサービス状況を加味して、最
適なエレベーターに呼びを割当てることにより平均的な
待時間を短くする方式が採用されている。最近では、複
数台のエレベーターのうちからホール呼びを割当てるエ
レベーターを選択するに当つて、それぞれのエレベータ
ーを評価するための評価関数に可変パラメータを付加
し、交通需要に応じて、前記可変パラメータ値を変化
し、得られた結果を用いて、予め設定した目標値を満足
するパラメータ値を学習しておき、エレベーターの運転
状況に応じて前記パラメータを利用して呼び割当て制御
を実行する方式が特開昭58−52162号公報,特開昭58−6
3668号公報等で提案されている。2. Description of the Related Art Conventionally, elevator group management and control devices monitor generated hall calls online for the purpose of improving the operation efficiency of elevators and improving the service of passengers and take into account the service status of all hall calls. Thus, a method is adopted in which the average waiting time is shortened by allocating a call to an optimal elevator. Recently, in selecting an elevator to which a hall call is to be assigned from a plurality of elevators, a variable parameter is added to an evaluation function for evaluating each elevator, and the variable parameter value is set according to traffic demand. Japanese Patent Application Laid-Open Publication No. H11-163873 discloses a method in which a parameter value that satisfies a target value set in advance is learned using the obtained result, and call allocation control is performed using the parameter according to the operating condition of the elevator. JP-A-58-52162, JP-A-58-6162
It is proposed in Japanese Patent No. 3668 and the like.
【0003】[0003]
【発明が解決しようとする課題】上記従来技術は平均的
な待時間を短縮することにより、乗降客の不満を解消で
きるものではあるが、それでもなおいくつかの問題を有
していた。具体的には、特定の階床でいつも同じ時間帯
で長待ちが発生したり、待機エレベーターが近くにいる
にもかかわらず、遠くのエレベーターに呼びが割当てら
れたり、ワゴン等の量の大きい荷物を運搬中にもかかわ
らず混雑したエレベーターに割当てられたため、このエ
レベーターが出発後再度呼びを発生しなければならない
等、種々のクレームが発生し、それがビルのオーナー,
管理者などに伝えられていた。Although the prior art described above can solve the dissatisfaction of passengers by shortening the average waiting time, it still has some problems. Specifically, long waits always occur at the same time on a specific floor, calls are assigned to distant elevators even when a standby elevator is nearby, or large luggage such as wagons Was assigned to a congested elevator despite being transported, causing various complaints, such as the elevator having to call again after departure.
It was reported to the administrator.
【0004】一旦、納入したビルにおいて、上記クレー
ムに対応するためには、ビルのオーナー,管理者等のエ
レベーター利用者はエレベーター製造業者に改変を要求
し、エレベーター製造業者の側にてプログラムの変更や
追加を行ってROMの焼き直しを施さなければならなか
った。これは、多くの人手と時間を要するのが実情であ
り、更に利用者である乗降客,ビルのオーナー,管理者
等の多岐に亘る要求を全て満足させることはできず、か
つ利用者に対して、プログラム変更後実際にエレベータ
ーを稼働したときの効果を提示するということが困難で
あるといった問題点も有していた。[0004] In order to respond to the above-mentioned complaints in a building once delivered, an elevator user such as a building owner or a manager requests a modification to the elevator manufacturer, and changes the program on the elevator manufacturer side. And had to rewrite the ROM by adding. This requires a lot of manpower and time, and cannot satisfy all the diverse requirements of passengers, passengers, building owners, managers, etc. Therefore, it is difficult to present the effect of actually operating the elevator after changing the program.
【0005】本発明の目的は、利用者の要望を感性とい
うわかりやすい形式で入力し、それを直接制御系に取り
入れて、直ちに制御に反映させることにより、上記問題
点を解決することにある。更に、利用者の種々の要求項
目の追加削除を容易に行うことのできるエレベーターの
群管理制御装置を提供することにある。An object of the present invention is to solve the above-mentioned problem by inputting a user's request in an easy-to-understand format of sensitivity, directly inputting the request into a control system, and immediately reflecting the result in control. It is still another object of the present invention to provide an elevator group management control device capable of easily adding and deleting various required items by a user.
【0006】[0006]
【課題を解決するための手段】上記目的は、感性目標入
力手段によって利用者のエレベーター運行に対する定性
的な要求を感性目標として簡単に設定できるようにし、
入力された感性目標を実際のエレベーターの制御目標に
変換する手段と、これらの制御目標から実際に制御に用
いる制御パラメータや制御方法を求め、これを用いて実
際の群管理制御を実行する制御実行手段を設けることに
より達成される。The object of the present invention is to make it possible to easily set a qualitative request for a user's elevator operation as a sensitivity target by a sensitivity target input means,
A means for converting the input sensitivity target into an actual elevator control target, a control parameter and a control method to be actually used for control are obtained from these control targets, and the control execution for executing the actual group management control using this is performed. This is achieved by providing means.
【0007】具体的には、感性目標設定手段にて、複数
項目の感性目標とエレベーターの利用環境(エレベータ
ーの運転状況,交通需要等)を合わせて設定し、目標変
換手段は、感性目標の所定項目に対してエレベーターの
利用環境毎の変換関数(ファジー制御のメンバーシップ
関数に相当するもの)を備え、この変換関数を用いてエ
レベーターの制御目標に変換するものである。More specifically, the kansei target setting means sets the kansei targets of a plurality of items and the use environment of the elevator (elevator operating conditions, traffic demand, etc.) together, and the target conversion means sets the kansei target to a predetermined kansei target. A conversion function (corresponding to a fuzzy control membership function) for each use environment of the elevator is provided for the item, and the conversion function is used to convert the item into the control target of the elevator.
【0008】更に、制御実行手段は、制御目標を達成す
るための制御方法の候補を少なくとも1つ選択する手段
と,選択された制御方法の候補について各制御目標の予
測達成値を求める手段と、これらの予測達成値に基づい
て制御方法を決定する手段とを備えたことを特徴として
いる。Further, the control execution means includes means for selecting at least one control method candidate for achieving the control target, means for obtaining a predicted achievement value of each control target for the selected control method candidate, Means for determining a control method based on these predicted achievement values.
【0009】また、実際に各エレベーターを制御実行し
た結果を、目標変換手段で逆変換し、感性目標設定手段
にて報知するようにも構成している。In addition, the result of actual control execution of each elevator is inversely converted by the target conversion means, and the result is notified by the sensitivity target setting means.
【0010】[0010]
【作用】エレベーター運行への定性的な要求である感性
目標(すなわち、価値感,興味,し好,感覚,好悪な
ど)の入力については、平易な日本語やレーザチャート
等を用いてエレベーター制御の専門家でなくても簡単に
設定できるものとし、設定された感性目標を、アンケー
ト調査等によって得られた変数関数を用いて制御目標に
変換する。得られた複数の制御目標について項目ごとに
相関のあるものについては予め設定されたルールに基づ
き制御方法に置き換えることにより、利用者の要望を十
分取り入れ、ビルごとに個性のある群管理制御を実現で
きる。[Effect] The input of the kansei target (ie, value, interest, preference, sensation, good or bad, etc.), which is a qualitative requirement for elevator operation, is based on elevator control using plain Japanese or laser charts. It can be easily set by non-experts, and the set kansei target is converted into a control target using a variable function obtained by a questionnaire survey or the like. By substituting control methods based on preset rules for the obtained multiple control targets that are correlated for each item, fully incorporate the needs of users and realize unique group management control for each building it can.
【0011】[0011]
【実施例】以下、本発明の一実施例を図1〜図18を用
いて説明する。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS One embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS.
【0012】図1は、本発明のエレベーター群管理制御
装置の全体構成を示したものである。本発明の群管理制
御装置は大きく3つのブロックで構成される。FIG. 1 shows an overall configuration of an elevator group management control device according to the present invention. The group management control device of the present invention is roughly composed of three blocks.
【0013】1つは利用者の感性目標値や、前記感性目
標値を達成すべきエレベーターの運転状況や交通需要等
のエレベーターの利用環境を設定する感性目標設定手段
2である。本手段を設けることにより、エレベーターの
専門家でなくても、制御方法の変更や運転予約等を簡単
に行うことができるものである。本図ではキーボードと
ディスプレイを組み合わせた入力端末(パソコン,ワー
クステーションなど)2−1を用いて、感性目標値など
の所定の条件2−2を入力するようにしているが、この
代りに群管理制御装置本体1にデイップスイッチ等を設
けておき、スイッチの入切により設定条件を変更するこ
とも可能である。更に、電話回線を利用したり、ICカ
ード等の記録媒体にて群管理制御装置本体1に直接設定
することも可能である。One is a sensibility target setting means 2 for setting the sensibility target value of the user, the operating condition of the elevator to achieve the sensibility target value, and the use environment of the elevator such as traffic demand. By providing this means, it is possible to easily change the control method, make a reservation for driving, and the like, even if one is not an expert in elevators. In this figure, the input terminal (a personal computer, a workstation, or the like) 2-1 combining a keyboard and a display is used to input a predetermined condition 2-2 such as a sensitivity target value. It is also possible to provide a dip switch or the like in the control device body 1 and change the setting conditions by turning on and off the switch. Furthermore, it is also possible to use a telephone line or to directly set the group management control device main body 1 using a recording medium such as an IC card.
【0014】もう1つのブロックは前記感性目標設定手
段2にて設定された、利用者の要望(感性目標値)を実
際の制御系で用いる数値に変換する目標変換手段3で、
感性目標値を設定する時に合わせて入力された、ビル仕
様,エレベーター仕様,利用情報等のエレベーターの利
用環境等のデータを用いて、それぞれの感性項目ごと
に、予め利用者からのアンケート調査等によって得られ
ているデータに基づき作成された目標変換関数を抽出
し、その抽出された関数を用いて実際の制御用の目標値
を決定すると共に、前記制御目標を最も良く達成する制
御パラメータや制御方法を決定する。この決定した制御
方法は、それぞれの条件ごとに分類したテーブルに格納
される。尚、この目標変換手段3は、群管理制御装置本
体1の内部ではなく外部に設けたり、感性目標設定手段
2に一体として組み込んでもよい。The other block is a target conversion means 3 for converting a user's request (kansei target value) set by the kansei target setting means 2 into a numerical value used in an actual control system.
Using data such as building specifications, elevator specifications, and usage information of the elevator, such as usage information, which were entered when setting the kansei target value, a questionnaire survey was conducted by the user in advance for each sensibility item. A target conversion function created based on the obtained data is extracted, a target value for actual control is determined using the extracted function, and a control parameter or a control method that best achieves the control target is used. To determine. The determined control method is stored in a table classified for each condition. Note that the target conversion unit 3 may be provided outside the group management control device main unit 1 instead of inside, or may be integrated with the sensitivity target setting unit 2 as an integral unit.
【0015】第3のブロックである制御実行手段4で
は、ホール呼び制御部5や、各号機制御部6,7,8か
らのデータに基づきエレベーター等の運転状況を判断
し、前記テーブルに格納されている制御方法や呼び割当
て方法を取り出し実行し、その結果を各号機に伝達す
る。このように本システムを構成することにより、利用
者の要望を速やかに制御に反映することができ、エレベ
ーターの使い勝手が向上する。又、各号機の実際の運転
結果を目標変換手段3で逆に感性目標値に変換すること
によって利用者にどの程度設定した目標を満足した動き
をしたかを報知することも可能である。The control execution means 4, which is the third block, judges the operation status of the elevator or the like based on the data from the hall call control unit 5 and the respective unit control units 6, 7, and 8, and stores the data in the table. The control method and the call assignment method are taken out and executed, and the result is transmitted to each unit. By configuring the present system in this way, a user's request can be immediately reflected in control, and the usability of the elevator is improved. In addition, by converting the actual operation result of each car into the kansei target value by the target conversion means 3 in reverse, it is also possible to notify the user how much the set target has been satisfied.
【0016】図2は感性目標設定手段2と目標変換手段
3の動作を説明する図である。感性目標設定手段3は、
感性目標値設定部2aと,前記感性目標値を達成しなけ
ればならないエレベーターの利用環境(例えば、時間
帯,交通量等の利用状態やエレベーターを設置したビル
の性質(仕様),エレベーターの仕様等)を設定するエ
レベーター利用環境設定部2bとから構成される。とこ
ろで、感性目標値とは利用者の希望する目標値を物理量
で直接的に設定するのではなく、好みの強弱等のように
心理的に感じる度合を間接的に示したものである。すな
わち、利用者の価値感,興味,し好,感覚,好悪等によ
り導かれるエレベーター運行への定性的な要求であると
いえる。例えば、エレベーターの専門家(設計者,保守
員など)でなければ、「早く乗りたい」と言っても、
「〇階床で〇台並設,速度が〇〇m/min のエレベータ
ーでは待時間は〇〇秒くらいが適当だから、この〇〇秒
よりは早くしてもらいたい」といった定量化された数値
で要求を出すのは困難である。そこで、「空いたかごに
乗りたい」とか「早く乗りたい」という定性的な目標値
を感性目標値として導入して解決を図らんとしたのが本
発明である。FIG. 2 is a diagram for explaining the operation of the sensitivity target setting means 2 and the target conversion means 3. Kansei target setting means 3
Kansei target value setting unit 2a, the usage environment of the elevator that must achieve the Kansei target value (for example, the usage state such as time zone and traffic volume, the property (specification) of the building where the elevator is installed, the specification of the elevator, etc. ) For setting an elevator use environment setting unit 2b. By the way, the emotion target value does not directly set the target value desired by the user with a physical quantity, but indirectly indicates a degree of psychological feeling such as strength of preference. In other words, it can be said that it is a qualitative request for the elevator operation guided by the user's sense of value, interest, taste, sensation, evil, and the like. For example, if you are not an elevator expert (designer, maintenance person, etc.)
Quantitative numerical values such as "〇 elevators with floors parallel to the floor and speeds of 〇〇 m / min should have a waiting time of about 〇〇 seconds are appropriate." It is difficult to make a request. Therefore, the present invention aims to solve the problem by introducing a qualitative target value of "want to ride an empty car" or "want to ride quickly" as a sensitivity target value.
【0017】しかし、エレベーターの利用者が「空いた
かごに乗りたい」「早く乗りたい」……等全ての入力項
目を完全に満たすように要求をしてきても、相反するよ
うな入力項目(例えば、混雑時間帯に「空いたかごに乗
りたい」という希望と「早く乗りたい」という希望)を
同時に満足させることは運転効率等を考慮すると困難で
ある。そこで、希望のどちらを優先させるかを予め設定
しておく必要があり、その順位付けを行う(この順位付
けはいくら定性的な目標値であろうと比較の問題なので
可能である。)。この優先順位の決定方法として第1に
入力順位(感性目標を入力していく順序)を順位とする
方法,第2に感性目標値の設定時に同時に順位を設定し
てもらう方法等が考えられる。この優先順位の他に優先
度、即ち、重み付けをつけることも考えられ、優先順位
と重み付け(優先度)を併用すれば更に効果的である。However, even if the elevator user requests that all the input items, such as "I want to get on an empty car", "I want to get on quickly", etc., be completely satisfied, there are conflicting input items (for example, It is difficult to simultaneously satisfy the desire to "ride on an empty car" and the desire to "ride quickly" during the congested time zone in consideration of driving efficiency and the like. Therefore, it is necessary to set in advance which one of the requests is to be prioritized, and the ranking is performed (this ranking is possible because it is a matter of comparison regardless of the qualitative target value). As a method of determining the priority, a method of first setting the input order (order of inputting the sensitivity target), a second method of setting the order simultaneously when the sensitivity target value is set, and the like can be considered. It is also conceivable to assign a priority, that is, a weight, in addition to the priority, and it is more effective to use the priority and the weight (priority) together.
【0018】更に、感性目標値とは、定性的な目標値で
あり、単に利用者の希望の大小を表現したものであるた
め、この入力された感性目標値を実際の制御目標値(制
御量)に変換しなければエレベーターの制御はなし得な
い。しかし、この目標変換に当っては感性目標値だけで
は一意に決定しないので、この感性目標値を入力するの
に合わせて、エレベーター利用環境(エレベーター台数
や速度,定員等のエレベーターの仕様,ホテル,一社専
有,デパート,雑居ビル等のビルの仕様,季節,時間帯
(又は時間),階床,交通量等の利用状況)に関するデ
ータを入力する。そして、このエレベーター利用境環に
応じて目標変換に使用する関数又はルールを目標変換手
段3中の制御目標決定部3aで決定すると共に、感性目
標値に対応する制御目標値を決定し、項目ごとにその値
を制御目標テーブル3bに記録する。この制御目標の変
換の具体的方法については後述する。Further, since the kansei target value is a qualitative target value and simply represents the magnitude of the user's desire, the input kansei target value is converted to an actual control target value (control amount). ), The elevator cannot be controlled. However, in this target conversion, since the sensitivity target value alone is not uniquely determined, in accordance with the input of the sensitivity target value, the elevator use environment (elevator number and speed, elevator specifications such as capacity, hotel, Enter data on the specifications of buildings such as exclusive use of one company, department stores, mixed-use buildings, etc., seasons, time zones (or hours), floors, usage of traffic, etc.). The function or rule used for the target conversion is determined by the control target determination unit 3a in the target conversion means 3 according to the elevator utilization environment, and the control target value corresponding to the sensitivity target value is determined. Is recorded in the control target table 3b. A specific method of converting the control target will be described later.
【0019】尚、感性目標設定部2aにおける「空いた
エレベーターに乗りたい」,「早く乗りたい」及び「早
く着きたい」はそれぞれ混雑度,待ち時間,乗車時間に
対応する感性目標で、これら混雑度と待ち時間,乗車時
間の少なくとも一方はエレベーターの運行上、相互に影
響を与え合う要素である。In the sensitivity setting section 2a, "I want to get on an empty elevator", "I want to get in early" and "I want to arrive early" are sensitivity goals corresponding to the congestion degree, the waiting time, and the riding time, respectively. At least one of the degree, the waiting time, and the boarding time are factors that mutually affect the operation of the elevator.
【0020】図2では感性目標値を1〜5の数値で設定
するようにしているが、この入力方式の代りに図3や、
図4に示すようにレーダチャートを用いてマウス等を用
いてアナログ的に設定することも可能である。In FIG. 2, the sensitivity target value is set by a numerical value of 1 to 5. Instead of this input method, FIG.
As shown in FIG. 4, it is also possible to make an analog setting using a mouse or the like using a radar chart.
【0021】図3はホテルの感性目標例を示したもの
で、予め、設計者等がエレベーターの利用状況等から判
断して設定したものである。本図で示すようにホテルに
おいて、宿泊客のエレベーターを利用する時間帯は、な
るべく、他人と顔を合わせたくないとか、荷物等がある
ため空いたかごに乗りたいという要望の他に、荷物をも
って移動する量をなるべく少なくしたいという要望から
「到着するかごを正しく知らせてほしい」等の要求が大
きく、「早く乗りたい」とか「多くの人を短時間で運び
たい」という要求は小さい。しかし、ある時、イベント
等が発生して、「多くの人を短時間に運びたい」という
要求が発生することもある。この時は、「空いたかごに
乗りたい」等の他の項目の要求値を従来どおり満足する
ことはできなくなる。この変化の度合は、各項目ごとの
要求量と重要度合に応じて変化する。この要求達成の重
要度合については、図2では順位付けで入力してもらっ
ているが、図のようなレーダチャートでも、順位付けし
てもらう方法や、設定順位を重要性の順位と判断する方
法も考えられる。FIG. 3 shows an example of the hotel's sensibility target, which is set in advance by a designer or the like based on the use status of the elevator. As shown in this figure, at the hotel, when using the elevators of the guests, it is preferable to use the luggage in addition to the desire not to meet with others or to get on an empty basket because there is luggage etc. There are large demands such as "I want to be notified of the arrival car correctly" because of the desire to minimize the amount of travel, and small demands such as "I want to ride quickly" and "I want to carry many people in a short time". However, at one time, an event or the like may occur, and a request to "carry many people in a short time" may occur. At this time, it is no longer possible to satisfy the required values of other items such as "I want to get on an empty car". The degree of this change varies according to the required amount and the degree of importance for each item. In FIG. 2, the degree of importance of the achievement of the request is input by ranking. However, even in a radar chart as shown in the figure, a method of ordering and a method of judging a setting order as an order of importance are also available. Conceivable.
【0022】図4は一社占有ビルの感性目標の例を示し
たものである。本図の場合、仕事の効率を考えて、「予
約かごを早く知らせてほしい」,「多くの人を短時間に
運びたい」,「早く乗りたい」という項目の要求が小さ
くなる傾向がある。FIG. 4 shows an example of the sensitivity target of a building occupied by one company. In the case of this diagram, in consideration of work efficiency, there is a tendency that requests for items such as "I want to notify the reserved car quickly", "I want to carry many people in a short time", and "I want to ride fast" become smaller.
【0023】ところで、感性入力時に合わせて、ビルの
仕様を設定する必要があるが、ビルの性質をレーダチャ
ートで示すと図5のように用途別にその性質に差が見ら
れるのがわかる。図5における(a)の実線は一社占有
ビルの性質を、(b)の点線はホテルの性質を表わした
もので、この性質の違いが、前述の感性目標値の違いに
なっているものである。By the way, it is necessary to set the specifications of the building at the time of inputting the sensitivity. When the properties of the building are shown in a radar chart, it can be seen that there is a difference in the properties for each application as shown in FIG. In FIG. 5, the solid line in FIG. 5A indicates the property of the building occupied by one company, and the dotted line in FIG. 5B indicates the property of the hotel. The difference in the property is the difference in the sensitivity target value described above. It is.
【0024】図6は設定された感性目標値を制御目標値
に変換するための制御目標決定部3aの構成を示したも
のである。FIG. 6 shows a configuration of the control target determining unit 3a for converting the set sensitivity target value into a control target value.
【0025】先に述べたように、感性目標値を設定する
際にエレベーターの利用情報を合わせてエレベーター利
用環境設定部2bにて設定する。このエレベーターの利
用情報は大別するとビルの性質(仕様)2b1とエレベ
ーター仕様2b2と利用情報2b3とに分けられる。エ
レベーターの仕様やビルの性質は一度設定すれば大幅に
変更することはないが、利用情報2b3に関しては、利
用者が新たな要求を設定する場合には必ず再設定する必
要のある項目を含んでいる(例えば、新規の要求を満た
す必要のある交通量や時間帯,階床等の項目)。図6に
は図示していない感性目標設定部2aで設定された感性
目標とエレベーター利用環境設定部2bで設定されたエ
レベーター利用情報などは目標変換手段3の制御目標設
定部3aに送信される。目標変換手段3は制御目標設定
部3a(制御目標変換関数生成ルール3a1,変換関数
データベース3a2,目標変換部3a3)と図2に図示
の制御目標データテーブル3bとからなる。ここで制御
目標変換関数生成ルール3a1とは、エレベーターの利
用情報から、ビルの性質ごとに設定された変換関数選択
ルールを起動し、変換関数データ・ベース3a2に予め
記録されている感性目標項目に対応する変換関数項目S
1 ,S2 ……Sn 中の関数fs1……fsnを選択するも
のである。As described above, when setting the kansei target value, the elevator use environment setting unit 2b sets together with the elevator use information. The elevator use information can be broadly classified into building properties (specifications) 2b1, elevator specifications 2b2, and use information 2b3. Elevator specifications and building properties do not change significantly once they are set, but the usage information 2b3 includes items that must be reset when the user sets a new request. (For example, items such as traffic volume, time zone, floor, etc. that need to satisfy new requirements). The kansei target set by the kansei target setting unit 2a (not shown in FIG. 6) and the elevator use information set by the elevator use environment setting unit 2b are transmitted to the control target setting unit 3a of the target conversion unit 3. The target conversion means 3 comprises a control target setting unit 3a (control target conversion function generation rule 3a1, conversion function database 3a2, target conversion unit 3a3) and a control target data table 3b shown in FIG. Here, the control target conversion function generation rule 3a1 is a rule that activates a conversion function selection rule set for each property of the building from the use information of the elevator, and sets the sensitivity target item recorded in advance in the conversion function database 3a2. Corresponding conversion function item S
1, is to select a function fs 1 ...... fs n of S 2 ...... in S n.
【0026】図7に変換関数の一例を示す。これは、フ
ァジー制御のメンバーシップ関数などに相当するもので
ある。図7においては、例えば、「早く乗りたい」とい
う感性目標項目に対して、f1a(x1)若しくはf1b
(x1)(ここで、f1a(x1)はホール情報案内装置があ
る場合の関数、f1b(x1)はない場合の関数)の関数が
選択される。すなわち、ホール情報案内装置が有る,無
いとのエレベーターの利用環境を考慮して、制御目標変
換関数生成ルール3a1で「IF ホール情報案内装置
が無い、AND早く乗りたい THEN f1(x)=f1
b(x1)」とのルールがサーチされ、制御目標変換関数
f1b(x1)が選択される。同様にして「空いたかごに乗
りたい」「早く着きたい」との感性目標項目に対しても
夫々のエレベーターの利用環境を考慮して変換関数が選
択される。FIG. 7 shows an example of the conversion function. This corresponds to a membership function of fuzzy control or the like. In FIG. 7, for example, for the sensibility target item “I want to ride fast”, f 1 a (x 1 ) or f 1 b
The function of (x 1 ) (where f 1 a (x 1 ) is a function when there is a hall information guide device and a function when f 1 b (x 1 ) is not) is selected. That is, in consideration of the use environment of the elevator with or without the hall information guide device, the control target conversion function generation rule 3a1 states that “there is no IF hall information guide device, and the user wants to ride faster AND THE f 1 (x) = f 1
The rule “b (x 1 )” is searched, and the control target conversion function f 1 b (x 1 ) is selected. Similarly, a conversion function is selected for the sensibility target items of "want to get on an empty car" and "want to arrive early" in consideration of the use environment of each elevator.
【0027】なお、図7で示した例では分かりやすいよ
うに、エレベーターの利用環境の判定項目を1種類とし
ているが、実際には複数の項目の組み合わせによって使
用する変換関数が決定される。In the example shown in FIG. 7, for simplicity, one item is used for determining the use environment of the elevator. However, in practice, the conversion function to be used is determined by a combination of a plurality of items.
【0028】次に、先の変換関数を用いて、感性目標値
を制御目標値に変換する例を示す。図7で「早く乗りた
い」という感性目標値が目標設定時に4と設定されたと
して、変換関数も生成ルールにより、f1(x)=f1b(x
1)が選択されたものとすると、変換関数から制御目標値
として待時間の目標値x1 が具体的にx1 =40秒と算
出される。この算出された40秒という値は許容最大の
待時間(制限値)と判定され、図2に示している制御目
標テーブル3bには待時間は40秒以下の値とするとい
うように記録される。又、当然この制御目標を達成しな
ければならないエレベーターの利用環境や重み付け値も
合わせてこの制御目標テーブル3bに記録される。この
ようにして、定性的で間接的な感性目標値を定量的で直
接的な制御目標値に変換していく。Next, an example in which the desired sensitivity value is converted into a desired control value using the above conversion function will be described. In FIG. 7, assuming that the sensitivity target value of “I want to ride fast” is set to 4 at the time of setting the target, the conversion function is also f 1 (x) = f 1 b (x
Assuming that 1) has been selected, the target value x 1 of the waiting time is calculated as specifically x 1 = 40 seconds as the control target value from the conversion function. The calculated value of 40 seconds is determined to be the maximum allowable waiting time (limit value), and is recorded in the control target table 3b shown in FIG. 2 so that the waiting time has a value of 40 seconds or less. . In addition, the control environment table 3b also records the usage environment and weights of the elevators that must achieve the control target. In this way, the qualitative and indirect sensitivity target values are converted into quantitative and direct control target values.
【0029】図8に感性目標項目と対応する制御目標項
目の一例を示す。図8では感性目標と制御目標が1対1
に対応しているように記述しているが、実際には1つの
感性目標が複数の制御目標に影響している(例えば、早
く乗りたいという項目を満足させるには、待時間だけで
はなく、かご呼び先着率や、情報案内量等も大きく影響
する)。FIG. 8 shows an example of the control target items corresponding to the sensitivity target items. In FIG. 8, the sensitivity target and the control target are one-to-one.
However, in reality, one sensibility target affects a plurality of control targets (for example, in order to satisfy the item of wanting to ride quickly, not only the waiting time, but also the waiting time, The car call arrival rate, the amount of information guidance, etc. also have a significant effect.)
【0030】以上の方法にて決定した複数の制御目標値
は制御実行手段4に送信される(図1参照)。The plurality of control target values determined by the above method are transmitted to the control execution means 4 (see FIG. 1).
【0031】図9に示す制御実行手段4では、制御目標
テーブル3bの情報に基づいて制御方法データベース4
fに格納された複数の制御方法から、実現できる可能性
のある制御方法(例えば、最小待時間割当て制御(Mi
n),最長待時間最小化割当て制御(Min−Ma
x),平均待時間最小化割当て制御,フローティングサ
ービス制御等)の候補をいくつか知識ベース4eにある
知識(制御方法選択ルール)を用いて導き出す。実現でき
る制御方法が1つならそれで制御方法は決定する。ここ
で、いくつかの制御方法の候補が導き出された場合はエ
レベーターの動きをソフト的に模擬した、エレベーター
模擬実験部4gに送られる。模擬実験部4gでは、交通
量,エレベーターの仕様等のデータを先の制御目標テー
ブル3b中から取り出し、選択された複数の制御方法を
用いて模擬実験し、その結果を先の制御目標項目ごとに
整理し、各制御目標ごとの予測達成値を求める。求めら
れた予測達成値は多目標意志決定部4hに送信され、こ
こで、先に決定されている制御目標値と比較し、最も達
成度合のよい制御方法を選択する。The control execution means 4 shown in FIG. 9 controls the control method database 4 based on the information of the control target table 3b.
f, a control method that can be realized from the plurality of control methods (for example, the minimum waiting time allocation control (Mi
n), the longest wait time minimizing assignment control (Min-Ma
x), average waiting time minimizing assignment control, floating service control, etc.) are derived using knowledge (control method selection rules) in the knowledge base 4e. If there is only one control method that can be realized, the control method is determined accordingly. Here, when some control method candidates are derived, they are sent to an elevator simulation experiment unit 4g that simulates the movement of the elevator in a software manner. The simulation experiment unit 4g extracts data such as traffic volume and elevator specifications from the previous control target table 3b, performs a simulation experiment using a plurality of selected control methods, and divides the results for each of the previous control target items. Organize and calculate the predicted achievement value for each control target. The obtained predicted achievement value is transmitted to the multi-target decision-making unit 4h, where it is compared with the previously determined control target value, and the control method with the highest degree of achievement is selected.
【0032】この優劣の比較は、例えば、全体としての
目標値を各制御目標の目標値f^i(i=1……n)を
要素としたベクトルf^=(f^1,f^2……f^n)で
表わし、全体としての予測達成値を各制御目標の予測達
成値fi(i=1……n)を要素としたベクトルf=
(f1,f2……fn)で表わすこととし、目標値ベクトル
f^からの予測達成値ベクトルfの距離に重みω1 で重
み付けした値lp 重み付けした値lp(ノルムlp =Σ
ω1|f1−f^1|)で測ることにより行い、この距離の
最も小さい制御方法を選択するものである。このように
して選択された制御方法は、エレベーターの利用情報ご
とに制御方法データベース4fに格納される。The comparison between the superiority and the inferiority is made, for example, by a vector f ^ = (f ^ 1 , f ^ 2 ) in which the target value as a whole is the target value f ^ i (i = 1... N) of each control target as an element. .., F ^ n ), and the prediction achievement value as a whole is a vector f = using the prediction achievement value fi (i = 1... N) of each control target as an element.
(f 1, f 2 ...... f n) and be represented by, the target value vector f ^ values weighted by the weighting omega 1 at a distance of the predicted achievement value vector f from l p weighted value lp (norm l p = sigma
ω 1 | f 1 −f ^ 1 |), and the control method with the smallest distance is selected. The control method selected in this manner is stored in the control method database 4f for each piece of elevator use information.
【0033】次に、オンラインでの動作について説明す
る。Next, the online operation will be described.
【0034】制御実行手段4において、各号機制御部6
〜8からの信号S2 や、ホール呼び制御部5からの信号
S1 はエレベーター運転データ収集部4aに入力され
る。エレベーター運転データ収集部4aでは入力された
データを用いて短時間(新規ホール呼びが発生する10
分程度前から)のエレベーター利用情報データ(交通需
要データ,エレベーターの位置及び方向,受持ち呼び,
かご内乗客数(乗客率),etc )を作成する。ここで求め
られたデータは学習系4bに信号S3 として送信され
る。学習系ではこのデータを基に時間帯別の交通需要
や、待時間、その他のデータを学習する。これらの学習
した情報S5 とデータ収集部4aで作成された短時間の
利用情報S3 とを用いて、制御方法選択部4dでエレベ
ーターの運転状況を判定する。更に、この制御方法選択
部4dでは先に説明したように、予め入力された複数の
制御目標値に対して制御方法選択の知識ベース4eと模
擬実験部4g及び多目標意志決定部4hで決定された制
御方法の格納されている制御方法データベース4fから
実際のエレベーターの運転状況に見合った制御方法を制
御方法選択ルールを用いて選択する。この制御方法選択
部4d,制御方法データベース4f等よりなる支援系で
選択された制御方法は信号S4 として群管理制御系4c
へ送信され、ここで、送信された制御方法を用いて各号
機の評価を行い選択号機を決定し、新規ホール呼が割当
て指令S2 を選択号機に送信するものである。In the control execution means 4, each unit control unit 6
And signal S 2 from 8, signals S 1 from the hall call control unit 5 is input to the elevator running data collection unit 4a. The elevator operation data collection unit 4a uses the input data for a short time (10
Minutes ago) elevator use information data (traffic demand data, elevator position and direction, responsible call,
Create the number of passengers in the car (passenger rate), etc). Data obtained here is transmitted as signal S 3 to the learning system 4b. The learning system learns traffic demand, waiting time, and other data for each time zone based on this data. By using the usage information S 3 brief created by these learned information S 5 and data collection unit 4a, judges elevator operating conditions the control method selection section 4d. Further, in the control method selection unit 4d, as described above, the control method selection knowledge base 4e, the simulation experiment unit 4g, and the multi-target decision unit 4h determine the plurality of control target values input in advance. From the control method database 4f in which the control methods are stored, a control method suitable for the actual operating condition of the elevator is selected using a control method selection rule. The control method selection section 4d, the control method database consisting 4f etc. have been controlled method selected with the aid system signal group supervisory control system as S 4 4c
Sent to where the selected No. machine determines evaluates the each car by using the transmitted control method, in which the new hall call is sent to the selected Unit allocation command S 2.
【0035】以上のオンライン動作は、学習系で少なく
とも時間帯別の交通需要を学習し、支援系で、該交通需
要からエレベーターの運転状況を判定して、その運転状
況に見合う制御方法を選択し、選択された制御方法に基
づいて、群管理系でエレベーターの運行制御させると云
うものである。In the above online operation, the learning system learns at least the traffic demand for each time zone, and the support system determines the operating condition of the elevator from the traffic demand and selects a control method suitable for the operating condition. The operation of the elevator is controlled by the group management system based on the selected control method.
【0036】図10に群管理制御系4cで行われる呼び
割当ての制御方法選択ルールの一例を示す。図示のよう
にルールテーブルは3つの部分から構成されている。T
11は各階の方向別に適用すべきルールが定義されてい
るかどうかを示す登録ルールテーブルであり、同中○印
を付けてあるところにルールが定義されている。この例
では1階の上昇呼びに対してはルール3が登録されてお
り、3階の上昇呼びに対してはルール1とルール3が登
録されていることを示している。他の○印の付いている
部分は前記の説明と同様それぞれのルールが登録されて
いることを示したものである。T12は各ルールの条件
部を記録したルール条件テーブルである。条件として
は、エレベーターの利用情報に相当する曜日,時刻,交
通需要等の指定と、制御目標値(待ち時間,乗車率,呼
び報知時間 etc)が設定される。これらの条件は全てA
ND条件扱われ、OR条件で扱うときは別のルールとし
て登録される。この各々のデータは判定条件式で書かれ
ている。例えば、乗車率が30%以下という条件は、 WEIGHT(K)=<SEKISAI(K)*0.3 …(1) 但し、WEIGHT(K):K号機の乗車人員 SEKISAI(K):K号機の定員 のように記述される。FIG. 10 shows an example of a rule for selecting a control method for call assignment performed by the group management control system 4c. As shown, the rule table is composed of three parts. T
Reference numeral 11 denotes a registration rule table indicating whether a rule to be applied is defined for each direction of each floor. In the registration rule table, a rule is defined where a circle is attached. This example shows that rule 3 is registered for an ascending call on the first floor, and that rules 1 and 3 are registered for an ascending call on the third floor. Other portions marked with a circle indicate that the respective rules are registered in the same manner as described above. T12 is a rule condition table that records the condition part of each rule. As conditions, designation of a day of the week, time, traffic demand, and the like corresponding to the use information of the elevator, and control target values (waiting time, occupancy rate, call notification time, etc.) are set. These conditions are all A
If the ND condition is handled and the OR condition is handled, it is registered as another rule. Each of these data is written by a judgment condition expression. For example, the condition that the boarding rate is 30% or less is as follows: WEIGHT (K) = <SEKISAI (K) * 0.3 (1) where WEIGHT (K): the number of passengers on the K-unit SEKISAI (K): It is described as capacity.
【0037】T13は各ルールの条件が成立したときの
実行部を記録したルール実行テーブルであり、評価式ま
たは、割当て号機番号が記録されている。例えば、定員
が30%以下のエレベーターの中から、最も早く到着で
きるエレベーターを選択するという評価式は、 ω=WEIGHT(K)−SEKISAI(K)*0.3 IFω≦0 THEN VALUE(K)=WAIT ELSE VALUE(K)=MAX …(2) ASIGN=K FOR MINE[VALUE(K)] …(3) 但し、VALUE(K):評価値の配列 K :号機に対応する変数 ASIGN :割当て号機 MAX :最大値 のように記述される。実際に各テーブルに記録されるデ
ータは、上記各式をマイコンが実行可能な2進データに
変換したものである。また空欄は条件がないことを意味
している。T13 is a rule execution table in which execution units when the conditions of each rule are satisfied are recorded, in which an evaluation formula or an assigned machine number is recorded. For example, the evaluation formula for selecting the elevator that can arrive at the earliest from elevators with a capacity of 30% or less is: ω = WEIGHT (K) −SEKISAI (K) * 0.3 IFω ≦ 0 THEN VALUE (K) = WAIT ELSE VALUE (K) = MAX (2) ASIGN = K FOR MINE [VALUE (K)] (3) where VALUE (K): array of evaluation values K: variable corresponding to the unit ASIGN: assigned unit MAX : Described as the maximum value. The data actually recorded in each table is obtained by converting the above equations into binary data that can be executed by the microcomputer. A blank means that there is no condition.
【0038】以上、これまで述べた動作をフローチャー
トで表わすと図11となる。まず、エレベーターの利用
環境を設定する(E10)。引き続きE10に対応する
感性目標項目を選択し目標値を設定する(E20)。設
定されたエレベーター利用環境と感性目標に応じて、制
御目標変換関数生成ルールを起動し、変換関数を求める
(E30)。但し、制御目標値が一意に決定する場合は
生成ルールにて制御目標値を決定する。引き続きE30
で選択された変換関数を用いて感性目標値を制御目標値
に変換する(E40)。変換された制御目標値は制御目
標テーブルへ記録される(E50)。ここから、制御実
行手段4に作業が移管される。制御目標テーブルの値を
用い、予め設定した専門家の知識を用いて制御方法の候
補を選択する(G10)。選択された複数の制御方法は
模擬実験部へ送信され、ソフト的にエレベーターの動作
模擬したシステムを用い、設定された条件に従って模擬
的に運行させる(G20)。この運行結果より各制御項
目ごとの予測達成値を算出する(G30)。それぞれの制
御方法の予測達成値を多目標意志決定手法を用いて入力
された目標値と比較し目標達成度合の最も良い制御方法
を選択する(G40)。尚、制御方法を利用者に提示し、
納得しなければ感性目標設定E20〜G30の処理を繰
り返し行い、最良の制御方法を選択するようにしてもよ
い。選択された制御方法はエレベーター利用情報と合わ
せて制御方法データテーブルへ格納される(G50)。以
上、E10〜E50,G10〜G50までの処理はエレ
ベーターの制御から見るとオフライン処理で可能であ
る。FIG. 11 is a flowchart showing the operation described above. First, the use environment of the elevator is set (E10). Subsequently, a sensitivity target item corresponding to E10 is selected and a target value is set (E20). The control target conversion function generation rule is activated according to the set elevator use environment and the sensitivity target, and a conversion function is obtained (E30). However, when the control target value is uniquely determined, the control target value is determined by the generation rule. Continue to E30
The sensitivity target value is converted into the control target value using the conversion function selected in (E40). The converted control target value is recorded in the control target table (E50). From here, the work is transferred to the control execution means 4. Using the values of the control target table, control method candidates are selected using expert knowledge set in advance (G10). The selected plurality of control methods are transmitted to the simulation experiment section, and the system is simulated according to the set conditions using a system simulating the operation of the elevator in software (G20). From the operation results, a predicted achievement value for each control item is calculated (G30). The predicted achievement value of each control method is compared with the input target value by using the multi-target decision-making method, and the control method with the highest degree of target achievement is selected (G40). In addition, the control method is presented to the user,
If the user is not satisfied, the processing of sensitivity target setting E20 to G30 may be repeatedly performed to select the best control method. The selected control method is stored in the control method data table together with the elevator use information (G50). As described above, the processing from E10 to E50 and G10 to G50 can be performed in an offline manner when viewed from the control of the elevator.
【0039】次に、エレベーター制御実行開始指令L1
0によってエレベーターの運転制御が開始される。ま
ず、各乗り場の呼び信号の処理すなわち乗り場呼び入力
処理を実行する(L20)。更に、各号機制御系からの
各種データのやり取りを行う通信処理が実行される(L
30)。これらのデータ等に基づいて利用情報を求め、
求められた利用情報を用いて制御方式データベースから
使用する制御方法を選択する(L40)。次に選択され
た制御方法によって最適呼び割当てかごを決定し呼び割
当て処理を実行する(L50)。各ホール呼び割当て情
報及びエレベーター到着予測時間等によって各乗り場の
案内表示器の案内内容の決定,報知処理を行う(L6
0)。以上の処理の他に各種データの出力や表示等の処
理(L70)を実行する。次にこの一連の作業終了後引き
続き運転を実行するかどうかを判定し(L80)、運転
を続行する場合にはL20の処理を再び繰り返し、運転
を終了する場合は終了となる。Next, the elevator control execution start command L1
By 0, the operation control of the elevator is started. First, processing of a call signal of each hall, that is, hall call input processing is executed (L20). Further, a communication process for exchanging various data from each unit control system is executed (L
30). Request usage information based on these data, etc.,
The control method to be used is selected from the control method database using the obtained usage information (L40). Next, the optimum call allocation car is determined by the selected control method, and the call allocation processing is executed (L50). Based on the hall call assignment information and the estimated elevator arrival time, etc., the guidance contents of the guidance display at each landing are determined and notified (L6).
0). In addition to the above processing, processing (L70) such as output and display of various data is executed. Next, it is determined whether or not to continue the operation after the end of this series of operations (L80). If the operation is to be continued, the process of L20 is repeated again, and if the operation is to be ended, the operation ends.
【0040】図12を用いて先の図11に示したフロー
のうち利用者が目に見える部分の処理の概略フローを示
す。まず、利用者がスイッチを入れると初期の感性目標
を設定した画面(例えば図3,図4)が表示される(E
0)。次に、初期設定された画面に対し、変更したい目
標の目標値を利用者がマウス等を用いて入力する(E2
0)。全ての変更値を入力し終る(変更終了信号を送信
する)と感性目標を変換関数等の手段を用いて制御目標
に変換する(E40)。次に各制御目標を最も良く達成
できそうな制御方法の候補を制御目標テーブルと知識ベ
ースを用いて選択する(G10)。ここで選択された制
御方法の候補が1つの場合も複数個の場合もあり得るの
で、1つだけか複数個あるかを判定し(G15)、1つだ
けであれば、その方法が直ちに模擬実験部G20′へ送
られる。模擬実験部G20′では、感性目標入力時に設
定した交通流データ等を用いてシミュレーションを実行
する。その実験結果から、先に設定した制御目標の予測
達成値を求める(G30′)。その結果は、感性目標に
逆変換され先に利用者が設定した感性目標と合わせて表
示される(G45′)。Referring to FIG. 12, a schematic flow of processing of a portion visible to the user in the flow shown in FIG. 11 will be described. First, when the user turns on the switch, a screen (for example, FIGS. 3 and 4) in which the initial sensitivity goal is set is displayed (E).
0). Next, the user inputs a target value of a target to be changed on the initially set screen using a mouse or the like (E2).
0). When all change values have been input (the change end signal is transmitted), the sensitivity target is converted into a control target using a conversion function or the like (E40). Next, a candidate of a control method that can best achieve each control target is selected using the control target table and the knowledge base (G10). Since there may be one or a plurality of control method candidates selected here, it is determined whether there is only one or a plurality of control method candidates (G15). If there is only one control method, the method is immediately simulated. It is sent to the experimental section G20 '. The simulation experiment section G20 'executes a simulation using traffic flow data and the like set at the time of input of the sensitivity target. From the experimental results, a predicted achievement value of the previously set control target is obtained (G30 '). The result is inversely converted to the kansei target and displayed together with the kansei target previously set by the user (G45 ').
【0041】尚、選択された制御方法が1つの場合模擬
を行わないでその制御方法を前述の如く、実行するもの
として決定してもよい。When only one control method is selected, the control method may be determined to be executed as described above without performing the simulation.
【0042】これに対し、複数の制御方法が選択された
場合には、それぞれの制御方法について模擬実験が行わ
れ(G20)、その結果は、制御方法ごとに各制御目標
の予測目標達成値が算出される(G30)。次に、算出さ
れた予測目標達成値と目標値とが比較され、制御方法ご
とに総合達成度が算出される(G35)。この総合達成
度を各制御方法ごとに比較し、達成度の最も大きなもの
(あるいは小さいもの)を最適制御方法と決定する(G4
0)。この選択された制御方法の予測目標達成値を感性
目標値へ逆変換し、先に利用者の設定した感性目標値と
合わせて表示する(G45)。利用者はこの表示画面に
より、システムの決定した制御方法でよいと判断すれば
(G60)、その方法を制御方法テーブルへ送信する
(G70)。もしその方法でよくないと判断すると、再度
E20から繰り返す。On the other hand, when a plurality of control methods are selected, a simulation experiment is performed for each control method (G20). As a result, the predicted target achievement value of each control target is determined for each control method. It is calculated (G30). Next, the calculated predicted target achievement value is compared with the target value, and the total achievement degree is calculated for each control method (G35). Comparing this overall achievement for each control method, the one with the largest achievement
(Or smaller one) as the optimal control method (G4
0). The predicted target achievement value of the selected control method is inversely converted to the sensitivity target value, and is displayed together with the sensitivity target value set by the user (G45). If the user determines from the display screen that the control method determined by the system is sufficient (G60), the user transmits the control method to the control method table.
(G70). If it is determined that the method is not good, the process is repeated from E20.
【0043】さて、次に、感性目標入力から制御方法を
データテーブルに記録するまでのオフライン的に動作す
る処理を具体例に基づいて説明する。Next, a description will be given of a process that operates offline from input of a sensitivity target to recording of a control method in a data table based on a specific example.
【0044】まず、エレベーターの利用環境のビル仕様
としてホテル,エレベーター仕様(台数,速度,サービ
ス階床等)が図13に示したように設定され、更に、エ
レベーターの利用情報として、基準階(フロント階)
で、交通量普通で、チェックインの時間帯等が設定され
たとする(図11E10)。First, a hotel and an elevator specification (number of vehicles, speed, service floor, etc.) are set as shown in FIG. 13 as building specifications of an elevator use environment. Floor)
Then, it is assumed that the traffic volume is normal and the check-in time zone and the like are set (FIG. 11E10).
【0045】この時、感性目標項目を図14に示した6
項目とすると、実線の値が初期値として予めシステム側
で設定されていたとする(勿論、利用者がダイレクトに
設定するように構成してもよいことは言うまでもな
い。)。利用者がこの図中のうち「早く乗りたい」とい
う感性目標値をマウス等の入力手段を用いて1の値から
4の値へ設定変更したとする(図11E20)。この設
定変更と同時期に達成の優先順位も合わせて入力する。
もし、達成の優先順位が初期設定されている場合と同じ
で、設定変更要求のある項目の優先順位が低くければ、
実現可能な制御方法も変わりないため、顧客に優先順位
の変更を促す。ここでは、設定変更で初期設定値より目
標値が大きくなるような場合、優先順位を1番に持って
いき、小さくなるような場合は優先順位を6番目(最
後)に持って行くものとする。At this time, the sensibility target items are shown in FIG.
In the case of an item, it is assumed that the value of the solid line is set in the system in advance as an initial value (of course, the user may directly set the value). It is assumed that the user has changed the setting of the sensitivity target value of “I want to ride quickly” in the figure from a value of 1 to a value of 4 using input means such as a mouse (FIG. 11E20). At the same time as this setting change, the priority of achievement is also input.
If the priority of achievement is the same as the default setting, and the priority of the item with the setting change request is low,
The feasible control method remains the same, prompting the customer to change the priority. Here, when the target value becomes larger than the initial setting value due to the setting change, the priority is set to the first, and when the target value is smaller, the priority is set to the sixth (last). .
【0046】次に、「早く乗りたい」という感性目標値
を制御用の目標値に変換するため、制御目標変換関数生
成ルールが起動される。このルール(ホテル用)の一例
を下記に示す。Next, a control target conversion function generation rule is activated in order to convert the sensitivity target value of "I want to ride fast" to a control target value. An example of this rule (for hotels) is shown below.
【0047】1)早く乗りたいという項目のルール群 ルール1 IFホテルANDチェックインの時間 THENf1(x)=f1h(x1) ルール2 IFホテルAND昼食時間 THENf1(x)=f1h(x2) …………………… 前記ルールに合致する条件の目標変換関数が選択される
(図11E30)。この選択された目標変換関数(ここ
では図15のf1h(x2)が選択されたものとする)は目
標変換手段3に送られ、ここで制御目標が算出される。
すなわち、初期設定された感性目標値は1であったため
これまでは待時間は40秒以下と設定されていたが、今
回の設定によって感性目標値が4に設定されたため、こ
の目標値は25秒以下と設定される(図11E40)。
この目標値によって先に設定されている制御目標テーブ
ル値を変更する(図11E50)。この時、制御目標テー
ブルの重みも合わせて変更する。今回の制御目標の変更
前と変更後の状態を図16に示す。1) Rule group of items for which one wants to ride early Rule 1 IF hotel AND check-in time THENf 1 (x) = f 1 h (x 1 ) Rule 2 IF hotel AND lunch time THENf 1 (x) = f 1 h (x 2 )... A target conversion function with a condition that meets the rule is selected (E30 in FIG. 11). The selected target conversion function (here, f 1 h (x 2 ) in FIG. 15 is selected) is sent to the target conversion means 3, where the control target is calculated.
That is, the initially set sensitivity target value was 1, so that the waiting time was set to 40 seconds or less, but the sensitivity target value was set to 4 by this setting, so that the target value was set to 25 seconds. The following is set (E40 in FIG. 11).
The control target table value previously set is changed by this target value (E50 in FIG. 11). At this time, the weight of the control target table is also changed. FIG. 16 shows the state before and after the change of the control target this time.
【0048】これらの制御目標を満足する制御方法の候
補を予め専門家の知識等によって設定してある知識ベー
スを用いて選択する(図11G10)。この選択ルール
の一例を下記に示す。A candidate for a control method that satisfies these control objectives is selected using a knowledge base that has been set in advance by expert knowledge or the like (G10 in FIG. 11). An example of this selection rule is shown below.
【0049】ルール1 IF時間帯=t1 and交通量≧a andフロント階 THENφ=T1 ルール2 IF時間帯=t1 and交通量≧a and一般階 THENφ=T2 …………………… ここでt1 はチェックインの時間帯,交通量a人/台・
5分を示したもので、T1 ,T2 は呼び割当て方法を示
している。ここで、呼び割当て方法T1 は待時間最小割
当て方法(Min)でその評価値は次式で求まる。Rule 1 IF time zone = t1and traffic volume ≧ a and front floor THENφ = T1 Rule 2 IF time zone = t1and traffic volume ≧ a and general floor THENφ = TTwo ……………… Here t1Is time of check-in, traffic volume a person / vehicle
5 minutes, T1, TTwoIndicates call assignment method
doing. Here, the call assignment method T1Is the minimum waiting time
The evaluation value is obtained by the following equation using the application method (Min).
【0050】 φk=Tk−α・TAk+α′・TBk …(4) T1=min(φ1,……φk) …(5) ここで、φk :K号機のホール待時間評価値 Tk :K号機が新規割当てホール呼び階へ到着するまで
の時間 TAk:K号機の割当て済ホール呼びやかご呼びを配慮し
た停止呼び評価値 TBk:エレベーター状態に応じた負荷集中評価値 α,α′:重み係数 である。次にT2 は最長待時間最小呼び割当て方法(M
in−Max)であり、次式で求められる。Φ k = T k −α · T Ak + α ′ · T Bk (4) T 1 = min (φ 1 ,..., Φ k ) (5) where φ k : Hall waiting time of the Kth machine Evaluation value T k : Time required for Unit K to arrive at the newly assigned hall call floor T Ak : Stop call evaluation value considering the assigned hall call and car call of Unit K Evaluation value T Bk : Load concentration evaluation according to elevator status Values α, α ': weighting factors. Next, T 2 is the minimum waiting time minimum call allocation method (M
in-Max), which is obtained by the following equation.
【0051】 φk1=TK1+Tp1−α・TAk1+α′TBk1 …(6) φk1:K号機に割当てられたi階ホール呼びの評価値 Tk1:K号機が現時刻からi階へ到着するまでの時間 Tp1:i階ホール呼びが発生してからの継過時間 TAk1:K号機の停止呼び評価値 TBk1:エレベーター状態に応じた負荷集中評価値 α,α′:重み係数 φk=max(φk1,……φk1) …(7) T2=min(φ1,φ2……φk) …(8) となる。すなわち、各号機ごとに割当てられたホール呼
び1つ1つの評価値を求め((6)式)、その最大の評
価値を選択し((7)式)、その評価値の最小のものに
呼びを割当てるものである。Φ k1 = T K1 + T p1 −α · T Ak1 + α′T Bk1 (6) φ k1 : Evaluation value of the i-th floor hall call assigned to the K-th unit T k1 : K-th unit is the i-th floor from the current time time to arrive at the T p1: i floor hall call is joint over time from the occurrence T Ak1: K Unit stop call evaluation value T Bk1: load concentration evaluation value corresponding to the elevator state α, α ': weight Coefficient φ k = max (φ k1 ,..., Φ k1 ) (7) T 2 = min (φ 1 , φ 2, ..., Φ k ) (8) That is, the evaluation value of each hall call assigned to each car is determined (Equation (6)), the maximum evaluation value is selected (Equation (7)), and the call to the smallest evaluation value is made. Is assigned.
【0052】尚、上記(6)式のTk1とTp1の和は待ち
時間となる。The sum of T k1 and T p1 in the above equation (6) is the waiting time.
【0053】この他、平均待時間割当評価方法,待時間
分布割当評価方法,等間隔かご割当評価方法及びこれら
評価方法を組み合わせた評価方法等、定式化された割当
て評価方法を選択するルールが知識ベースに準備されて
いる。In addition, rules for selecting a formulated allocation evaluation method such as an average waiting time allocation evaluation method, a waiting time distribution allocation evaluation method, an equally spaced car allocation evaluation method, and an evaluation method combining these evaluation methods are known. Be prepared on the base.
【0054】さて、この制御方法選択ルールでは呼び割
当て方法の他に、各種運転仕様も合わせて選択するよう
にする。前述のホテルの例では基準階に呼びの受け持た
ないエレベーターを戻すロビー制御方式を合わせて指令
する。ここで、利用者が感性目標値を入力した結果、待
時間最小評価方法と、平均待時間評価方法の2つが実現
できそうな制御方法として導き出されたものとする。な
お、システム側の初期設定では長待ち発生を抑制する最
長待時間最少呼び割当て方法によって、初期設定された
目標値を得ていた。しかし、待時間最小割当評価方法と
平均待時間割当評価方法が候補として選択されたので、
選択された2種類の呼び割当評価方法と運転仕様は模擬
実験部に送信され模擬実験が行われる(図11G2
0)。この結果前記2種類の割当評価方法及びその他の
運転仕様を用いた場合の結果が得られる。今回は割当評
価方法だけを変化させるものとすれば、各制御目標の予
測達成値が図17のように得られる(図11G30)。
この結果から、先に説明した目標達成値の評価手法の1
つである多目標意志決定手法により、ノルムlp=Σω1
|f1−f^1|を用いて、それぞれの割当方法に対する
lp を求めることとする。今回は、この目標達成値の評
価の方法として、設定された目標値を満足した項目の値
は零と評価し、未達成値に各重み係数値を掛け合わせ
て、目標未達成値の大小で求める。また、重み係数ω1
を各制御目標設定時に設定された重みとする。前記条件
によってノルムlp=Σω1|f1−f^1|の式にて、先
に模擬実験によって得られた図17の制御方法ごとに達
成度を求める。例えば、待時間最小方法についての達成
度lp1は次式のようになる。In this control method selection rule, various operation specifications are selected in addition to the call assignment method. In the example of the above-mentioned hotel, the lobby control system for returning the elevator that does not handle the call to the reference floor is also commanded. Here, as a result of the user inputting the sensitivity target value, it is assumed that the control method is derived as a control method that can realize two methods, the minimum waiting time evaluation method and the average waiting time evaluation method. In the initial setting on the system side, the initially set target value is obtained by the method of assigning the minimum wait time and the minimum call to suppress the occurrence of the long wait. However, since the minimum waiting time allocation evaluation method and the average waiting time allocation evaluation method were selected as candidates,
The selected two types of the call assignment evaluation method and the operation specifications are transmitted to the simulation experiment section, and the simulation experiment is performed (FIG. 11G2).
0). As a result, the result in the case of using the two types of allocation evaluation methods and other operation specifications is obtained. If only the assignment evaluation method is changed this time, the predicted achievement value of each control target is obtained as shown in FIG. 17 (G30 in FIG. 11).
From this result, one of the evaluation methods of the target achievement value described above
The norm l p = Σω 1
| P 1 −f ^ 1 | is used to determine l p for each assignment method. This time, as a method of evaluating the target achievement value, the value of the item that satisfies the set target value is evaluated as zero, the unattained value is multiplied by each weight coefficient value, and Ask. Also, the weight coefficient ω 1
Is the weight set when each control target is set. F 1 -f ^ 1 | | norm l p = Σω 1 by the conditions in the formula to determine the degree of achievement for each control method of Figure 17 obtained by earlier simulation. For example, the degree of achievement l p1 for the minimum waiting time method is as follows.
【0055】 lp1=8(40−30)+7(5−3)+6(3−3)+9
(25−25)+5(−35+30)+4(0.1−1) 上記式で1項目は乗車率、2項目は予約変更率、3項目
はかご呼び先着率、4項目はホール待時間、5項目は輸
送能力、6項目は予約報知時間である。ここで5項目の
輸送能力の目標値は30人/min 以上であり、目標値よ
り大きければ良く、残りの項は目標値よりも小さいほど
良いため、加減の式が異なっている。前記の条件により
lp1を求める。L p1 = 8 (40−30) +7 (5−3) +6 (3−3) +9
(25-25) +5 (-35 + 30) +4 (0.1-1) In the above equation, one item is a boarding rate, two items are a reservation change rate, three items are car call arrival rates, four items are hall waiting times, and five are hall waiting times. The item is the transportation capacity, and the six items are the reservation notification time. Here, the target values of the transportation capacity of the five items are 30 persons / min or more, and it is sufficient that the target values are larger than the target values, and the remaining terms are better as they are smaller than the target values. Under the above conditions, l p1 is obtained.
【0056】 lp1=8×10+7×2+6×0+9×0+5×0+4
×0=94 となる。同様にして平均待時間方法を演算すると、lp2
=147となる。以上のように今回は、説明をわかりや
すくするため、負の項を零としたが、実際には各評価項
目ごとの重み係数ω1 を、各制御項目を平潤化する係数
とし、今回零と置いた達成率のよい値も評価値に加えて
評価する方法もある。L p1 = 8 × 10 + 7 × 2 + 6 × 0 + 9 × 0 + 5 × 0 + 4
× 0 = 94. Similarly, when the average waiting time method is calculated, l p2
= 147. As described above, in this case, the negative term is set to zero for easy understanding, but in actuality, the weighting factor ω 1 for each evaluation item is set as a coefficient for leveling each control item, and There is also a method of evaluating a good value of the achievement rate in addition to the evaluation value.
【0057】この結果、小さい方の待時間最小呼び割当
て方法が選択される。この選択された制御方法の制御目
標値は再び感性目標に逆変換されレーダチヤートの形
で、初期設定値と合わせて表示される(図14の点
線)。ここで利用者がこの方法で良いと判断すれば、選
択された制御方法が登録され、制御方法データテーブル
へ記録されるものである。As a result, the smaller waiting time minimum call allocation method is selected. The control target value of the selected control method is again converted back to the sensitivity target and displayed in the form of a radar chart together with the initial set value (dotted line in FIG. 14). If the user determines that this method is acceptable, the selected control method is registered and recorded in the control method data table.
【0058】以上、図11のE10〜G50までの処理
を具体的事例を用いて説明した。今までの説明は全ての
処理が群管理制御装置内で行われるものとした場合であ
る。他の実施例を図18に示す。The processing from E10 to G50 in FIG. 11 has been described above using specific examples. The description so far is based on the assumption that all processing is performed in the group management control device. Another embodiment is shown in FIG.
【0059】本実施例は感性目標設定支援システム9と
群管理制御装置1とからなり、群管理制御装置は先に図
9で説明した制御実行手段4の多目標意志決定手段4
h,模擬実験部4g、及び知識ベース4eを除いた部分
で同じである。すなわち、オフライン動作部分を外に取
り出し感性目標設定手段2及び目標変換手段3と一体化
し、別装置としたものである。This embodiment comprises a sensitivity goal setting support system 9 and a group management control device 1. The group management control device is a multi-target decision-making unit 4 of the control execution unit 4 described above with reference to FIG.
h, the same applies to the parts excluding the simulation experiment section 4g and the knowledge base 4e. That is, the off-line operation part is taken out and integrated with the sensibility target setting means 2 and the target conversion means 3 to form a separate device.
【0060】この別装置、すなわち、感性目標設定支援
システム9は、先の感性目標設定手段2に相当する感性
目標の入出力部2aと,エレベーター利用環境入力設定
部2bと目標変換手段3に相当する制御目標変換関数生
成ルール3a1と変換関数テータベース3a2、及び目
標変換部3a3及び、制御実行手段4に含まれていた、
多目的意志決定部と知識ベースを組み合わせた制御方式
選択ルール4he、及び模擬実験部4g及び制御方法デ
ータベース部4fからなる。ここでは、入力された複数
の感性目標を満足する制御方法を決定し、その決定した
制御方法を群管理制御装置内の制御方法データベースへ
記録する働きをするものである。このように構成すれば
群管理制御装置本体とは全く別個に利用者の要求を感性
という形で入力し、制御値まで変換しておけるので、例
えば感性目標設定支援システムをハンディタイプのパソ
コン(ラップトップなど)や、各種端末装置にてエレベ
ーターの設置ビルとは全く離れた場合で利用者と打合わ
せを行える等の効果がある。This separate device, that is, the sensibility target setting support system 9 corresponds to the sensibility target input / output unit 2 a corresponding to the kansei target setting unit 2, the elevator use environment input setting unit 2 b, and the target conversion unit 3. Control target conversion function generation rule 3a1, conversion function database 3a2, target conversion unit 3a3, and control execution unit 4
It comprises a control method selection rule 4he combining a multi-purpose decision-making unit and a knowledge base, a simulation experiment unit 4g, and a control method database unit 4f. Here, the control method determines the control method that satisfies the plurality of input sensitivity goals and records the determined control method in the control method database in the group management control device. With this configuration, the user's request can be input in the form of sensitivity and converted to the control value completely separately from the group management control device main body. For example, a sensitivity target setting support system can be used as a hand-held personal computer (laptop). And the like, and meetings can be held with the user when the terminal is completely separated from the building where the elevator is installed.
【0061】更に、他の実施例として、予め制御目標値
が直接入力できる場合には、感性目標値設定と制御目標
への変換部を取り除いた構成とすることも可能である。Further, as another embodiment, when the control target value can be directly input in advance, it is possible to adopt a configuration in which the conversion unit for setting the sensitivity target value and converting to the control target is removed.
【0062】[0062]
【発明の効果】本発明によれば、エレベーター利用者の
感性目標(定性的な量)を実際の制御目標に自動的に変
換するため、エレベーターの専門家の手をかりずに、希
望する制御方法を実行することが可能となる。又、納入
後、実際にエレベーターを稼働した結果についても、先
に利用者の希望した制御を実行しているかどうか、稼働
データを用いて逆に感性目標又は制御目標値に逆に変換
しかつ提示でき、エレベーター利用情況の診断も可能で
ある。更に、制御実行手段で使用される制御方法は利用
者が納得した上で採用されるため、利用者の使い勝手は
向上される。According to the present invention, a desired control can be performed without the help of an elevator expert because the sensibility target (qualitative quantity) of the elevator user is automatically converted into the actual control target. It is possible to carry out the method. In addition, after delivery, the result of the actual operation of the elevator is also converted to the kansei target or control target value using the operation data to determine whether the control desired by the user has been executed first, and presented. It is also possible to diagnose the situation of elevator use. Further, since the control method used by the control execution means is adopted after the user is satisfied, the usability of the user is improved.
【図1】本発明の一実施例の全体構成図。FIG. 1 is an overall configuration diagram of an embodiment of the present invention.
【図2】感性目標設定手段と目標変換手段の動作説明
図。FIG. 2 is an explanatory diagram of operations of a sensitivity target setting unit and a target conversion unit.
【図3】感性目標の設定例を示す図。FIG. 3 is a diagram showing an example of setting a sensitivity target.
【図4】感性目標の設定例を示す図。FIG. 4 is a diagram showing an example of setting a sensitivity target.
【図5】ビルの性質を示したレーザチャート。FIG. 5 is a laser chart showing properties of a building.
【図6】制御目標変換の方法の説明図。FIG. 6 is an explanatory diagram of a control target conversion method.
【図7】目標変換関数の一例を示す図。FIG. 7 is a diagram showing an example of a target conversion function.
【図8】感性目標と制御目標の対応図。FIG. 8 is a correspondence diagram between a sensitivity target and a control target.
【図9】制御実行手段の動作説明図。FIG. 9 is an explanatory diagram of the operation of the control execution means.
【図10】制御方法選択ルールの一例を示す図。FIG. 10 is a diagram showing an example of a control method selection rule.
【図11】本発明の動作フローチャート。FIG. 11 is an operation flowchart of the present invention.
【図12】利用者が目に見える部分のフローチャート。FIG. 12 is a flowchart of a portion visible to the user.
【図13】エレベーター仕様の設定例を示す図。FIG. 13 is a diagram showing an example of setting elevator specifications.
【図14】感性目標設定変更例を示す図。FIG. 14 is a diagram showing an example of changing a sensitivity target setting.
【図15】目標変換関数の一例を示す図。FIG. 15 is a diagram showing an example of a target conversion function.
【図16】制御目標テーブル例を示す図。FIG. 16 is a diagram showing an example of a control target table.
【図17】予測達成値の一例を示す図。FIG. 17 is a diagram showing an example of a prediction achievement value.
【図18】本発明の他の実施例の全体構成図である。FIG. 18 is an overall configuration diagram of another embodiment of the present invention.
1…群管理制御装置本体、2…感性目標設定手段、3…
目標変換手段、4…制御実行手段、5…ホール呼び制御
部、6,7,8…号機制御部。DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Group management control device main body, 2 ... Kansei target setting means, 3 ...
Target conversion means, 4 ... control execution means, 5 ... Hall call control section, 6, 7, 8 ... Unit control section.
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 藤野 篤哉 茨城県日立市久慈町4026番地 株式会社 日立製作所 日立研究所内 (72)発明者 ▲葛▼貫 荘四郎 茨城県日立市久慈町4026番地 株式会社 日立製作所 日立研究所内 (72)発明者 平沢 宏太郎 茨城県日立市久慈町4026番地 株式会社 日立製作所 日立研究所内 (72)発明者 坂井 ▲吉▼男 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 (72)発明者 米田 健治 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 (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 (72)発明者 戸田 ▲裕▼二 東京都千代田区神田駿河台四丁目6番地 株式会社 日立製作所内 (56)参考文献 特開 平1−192682(JP,A) ──────────────────────────────────────────────────続 き Continuing on the front page (72) Inventor Atsushi Fujino 4026 Kuji-cho, Hitachi City, Ibaraki Prefecture Hitachi, Ltd.Hitachi Laboratory Co., Ltd. (72) Inventor ▲ Kuzu ▼ Shoshiro Kanuki 4026 Kuji-cho, Hitachi City, Ibaraki Co., Ltd. Hitachi, Ltd.Hitachi Laboratory (72) Inventor Kotaro Hirasawa 4026, Kuji-cho, Hitachi City, Ibaraki Prefecture Hitachi, Ltd.Hitachi Laboratory (72) Inventor Sakai ▲ Yoshi ▼ 1070 Ichige, Katsuta City, Ibaraki Prefecture Hitachi, Ltd.Mito Inside the plant (72) Inventor Kenji Yoneda 1070 Ma, Katsuta-shi, Ibaraki Pref.Hitachi, Ltd.Mito Plant, Hitachi Ltd. Person Toda ▲ Yu ▼ 2 4-6 Kanda Surugadai, Chiyoda-ku, Tokyo Inside Hitachi, Ltd. (56 References JP-A-1-192682 (JP, A)
Claims (1)
を群管理制御するエレベーターの群管理制御装置におい
て、エレベーター運行に関する複数の制御目標をユーザ
が選択,設定する設定手段と、 上記複数の制御目標にはエレベーターの乗りかごの混雑
度を含み、前記設定された制御目標に基づいて群管理制
御するための制御パラメータや制御方法を決定する決定
手段と前記決定手段で決定された制御方法を用いて群管
理制御を実行する群管理制御手段と、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。An elevator group management control device for group-managing and controlling a plurality of elevators working between multi-floor floors, wherein a user selects and sets a plurality of control targets related to elevator operation; The control target includes the congestion degree of the elevator car, a control unit and a control method for determining a control parameter and a control method for group management control based on the set control target, and a control method determined by the determination unit. A group management control device for an elevator, comprising: group management control means for performing group management control by using the group management control device.
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Applications Claiming Priority (1)
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