CN110753792A - 故障诊断装置、具备该装置的泵单元以及故障诊断方法 - Google Patents

Abstract

诊断斜板泵的故障的故障诊断装置具备：基于流量运算部检测出的吸入流量，获取示出规定的期间内吸入流量或吸入压力的经时变化的实际履历数据的履历获取部；以及基于履历获取部获取的实际履历数据来检测活塞与滑靴之间的异常的发生的故障检测部。

Description

故障诊断装置、具备该装置的泵单元以及故障诊断方法

技术领域

本发明涉及诊断斜板泵的故障的故障诊断装置以及具备该故障诊断装置的泵单元。

背景技术

船用机械及建筑机械等工业用机械中液压泵被广泛利用，作为液压泵的一例，例如已知有斜板泵。斜板泵具备多个活塞，多个活塞向绕旋转轴旋转的缸体可进退地插入。又，在多个活塞各自上设置有滑靴（shoe），各活塞通过滑靴配置在斜板上。又，活塞和滑靴在相互连结处构成球形接头部，可相互揺动地连结。如此构成的斜板泵中，在旋转轴被发动机及马达等旋转驱动时，滑靴及活塞在相对于旋转轴倾倒地配置的斜板上旋转。由此，活塞相对于缸体后退及前进，吸入及吐出工作液。

斜板泵中，为了可进行前述那样的动作而使活塞和滑靴能在球形接头部相互揺动，而活塞及滑靴在球形接头部磨损，活塞与滑靴之间发生异常（即松动）。松动的量（即活塞与滑靴之间的间隙）随着泵的使用时间而变大，若松动的量变大，则最终会致使活塞从滑靴脱落。如此，斜板泵无法发挥功能，液压回路的全功能消失。像这样在活塞与滑靴之间产生的松动作为斜板泵的故障尤其常见。因此希望对其进行事前检测，像这样的装置例如已知有专利文献1那样的故障诊断装置和专利文献2那样的大修（overhaul）时期诊断方法。

在专利文献1的故障诊断装置中，测量活塞泵的吐出压力并制作脉动波形，进而从脉动波形分离出各活塞中共通的成分和各活塞固有的成分。进而，从固有成分算出特征量，根据该特征量是否在阈值以上来检测活塞泵的故障（即活塞与滑靴之间的松动）。又，在专利文献2的大修时期诊断方法中，测量活塞泵的吐出压力，检测吐出压力的脉动波形的频谱、即脉动频谱。然后根据检测到的脉动频谱的异常峰（peak）是否为高至高频成分程度的波形来判断有无大修，即检测活塞泵的故障。

现有技术文献：

专利文献：

专利文献1：日本特开2016-53308号公报；

专利文献2：日本专利第3014560号说明书。

发明内容

发明要解决的问题：

专利文献1的故障诊断装置及专利文献2的大修时期诊断方法均是测量吐出压力，并基于测量到的吐出压力的脉动波形来检测活塞与滑靴之间的异常（即松动）。但专利文献1及2中均仅讨论了因故障而发生的吐出压力的脉动波形的倾向，并未就故障对吐出压力的脉动波形造成影响的机制进行任何说明。因而并不清楚能确保其检测精度到何种程度。又，活塞泵中，在吐出侧连接有多种阀、执行器等，吐出压力易受它们的影响。因而如何设定用于判断有无异常的阈值较为困难，异常的检测精度不可靠。

因此本发明目的在于提供一种能改善活塞与滑靴之间发生的异常的检测精度的故障诊断装置及具备该故障诊断装置的泵单元。

解决问题的手段：

本发明的故障诊断装置是斜板泵的故障诊断装置，所述斜板泵具备绕预先规定的轴线旋转的缸体、能进退地分别插入于所述缸体的多个活塞、能摇动地设置在所述多个活塞各自上的滑靴以及所述滑靴在其上滑动旋转的斜板，藉由所述缸体旋转使所述多个活塞在所述缸体内进退，并随之吸入及吐出工作液；具备：获取示出规定的期间内吸入流量或吸入压力的经时变化的实际履历数据的履历获取部；以及基于所述履历获取部获取的所述实际履历数据来检测所述活塞与所述滑靴之间的异常的发生的故障检测部。

根据本发明，能基于斜板泵的吸入流量或吸入压力来检测活塞与滑靴之间的异常。斜板泵的吸入流量或吸入压力中，起因于外部因素的变动与吐出压力相比较小，在斜板泵的吸入流量或吸入压力中容易显著体现出异常带来的影响。因而能通过基于斜板泵的吸入流量或吸入压力检测异常来高精度地检测异常，能改善异常的检测精度。

也可以是在上述发明中，所述实际履历数据示出规定的期间内吸入流量的经时变化；还具备对基准履历数据进行预先存储的存储部，所述基准履历数据是检测所述异常的发生时的判断基准且示出规定的期间内吸入流量的经时变化；所述故障检测部比较所述实际履历数据和所述基准履历数据，检测所述异常的发生。

根据上述结构，能通过比较预先存储的基准履历数据和检测到的实际履历数据来检测异常的发生。因而能高精度且容易地检测异常的发生。

也可以是在上述发明中，所述故障检测部将所述实际履历数据及所述基准履历数据各自分割为规定的数量的区间，基于相互对应的各区间上的实际履历数据的吸入流量与基准履历数据的吸入流量的差值来运算所述异常的量即松动量。

根据上述结构，能检测松动量，从而能对斜板泵的故障进行定量而非定性的判断。即，能根据松动量来灵活进行与活塞的替换时期及斜板泵的故障程度等相关的判断。

也可以是在上述发明中，所述实际履历数据示出规定的期间内的吸入流量的经时变化；所述履历获取部获取所述缸体一次旋转期间内的吸入流量的实际履历数据；所述故障检测部将所述实际履历数据分割为预先规定的数量的区间，相互比较各区间的吸入流量并检测所述异常的发生。

根据上述结构，即便没有作为比较对象的履历也能高精度地检测异常的发生，能容易地构成故障诊断装置。

也可以是在上述发明中，所述故障检测部基于规定的两个区间的吸入流量的差值来运算所述异常的量即松动量。

根据上述结构，能检测松动量，从而能对斜板泵的故障进行定量而非定性的判断。因而能根据松动量来灵活进行与活塞的替换时期及斜板泵的故障程度等相关的判断。

也可以是在上述发明中，所述实际履历数据示出规定的期间内吸入流量的经时变化；所述履历获取部获取包括表示规定的期间内吸入流量的经时变化的实际波形数据在内的实际履历数据；所述故障检测部基于所述波形数据来检测所述异常的发生。

根据上述结构，能基于波形数据来检测异常的发生。

也可以是在上述发明中，所述履历获取部获取包括表示规定的期间内吸入流量的经时变化的实际波形数据在内的实际履历数据；所述存储部存储包括表示规定的期间内吸入流量的经时变化的基准波形数据在内的基准履历数据；所述故障检测部比较所述实际波形数据和所述基准波形数据，检测所述异常的发生。

根据上述结构，能通过比较实际波形数据和基准波形数据来检测松动的发生。

也可以是在上述发明中，所述实际履历数据示出规定的期间内吸入压力的经时变化；还具备对基准履历数据进行预先存储的存储部，所述基准履历数据是检测所述异常的发生时的判断基准且示出规定的期间内吸入压力的经时变化；所述故障检测部比较所述实际履历数据和所述基准履历数据，检测所述异常的发生。

根据上述结构，能通过比较预先存储的基准履历数据和检测出的实际履历数据来检测异常的发生。因而能高精度且容易地检测异常的发生。

也可以是在上述发明中，所述故障检测部将所述实际履历数据及所述基准履历数据各自分割为规定的数量的区间，基于相互对应的各区间上的实际履历数据与基准履历数据来检测所述异常的发生。

根据上述结构，将各数据分割为规定的数量的区间并比较数据，从而易进行比较。因而能容易地检测异常的发生。

也可以是在上述发明中，所述实际履历数据示出规定的期间内吸入压力的经时变化；所述履历获取部获取包括表示规定的期间内吸入压力的经时变化的波形数据在内的实际履历数据；所述故障检测部基于所述波形数据来检测所述异常的发生。

根据上述结构，能基于波形数据来检测异常的发生。

也可以是在上述发明中，所述履历获取部获取包括表示规定的期间内吸入压力的经时变化的实际波形数据在内的实际履历数据；所述存储部存储包括表示规定的期间内吸入压力的经时变化的基准波形数据在内的基准履历数据；所述故障检测部比较所述实际波形数据和所述基准波形数据，检测所述异常的发生。

根据上述结构，能通过比较实际波形数据和基准波形数据来检测异常的发生。

也可以是在上述发明中，所述故障检测部对所述实际履历数据进行频率分析，基于频率分析的结果来检测所述异常的发生。

根据上述结构，即便没有作为比较对象的履历也能高精度地检测异常的发生，能容易地构成故障诊断装置。

本发明的泵单元具备：前述任意一个所述故障诊断装置；所述斜板泵；以及输出与吸入所述斜板泵的工作液的吸入流量或吸入压力对应的信号的传感器装置；所述故障诊断装置具备根据来自所述传感器装置的信号来运算吸入流量的流量运算部或根据来自所述传感器装置的信号来运算吸入压力的压力运算部。

根据本发明，能提供具有如上所述的功能的泵单元。

本发明的故障诊断方法是斜板泵的故障诊断方法，所述斜板泵具备绕预先规定的轴线旋转的缸体、能进退地分别插入于所述缸体的多个活塞、能摇动地设置在所述多个活塞各自上的滑靴以及所述滑靴在其上滑动旋转的斜板，藉由所述缸体旋转使所述多个活塞在所述缸体内进退，并随之吸入及吐出工作液；且是如下方法，具备：检测吸入所述斜板泵的工作液的吸入流量或吸入压力的检测工序；基于所述检测工序检测出的吸入流量或吸入压力，获取示出规定的期间内吸入流量或吸入压力的经时变化的实际履历数据的履历获取工序；以及基于所述履历获取工序获取的实际履历数据来检测所述活塞与所述滑靴之间的异常的发生的故障检测工序。

根据本发明，能基于斜板泵的吸入流量或吸入压力来检测活塞与滑靴之间的异常。斜板泵的吸入流量或吸入压力中，起因于外部因素的变动与吐出压力相比较小，在斜板泵的吸入流量或吸入压力中容易显著体现异常带来的影响。因而能通过基于斜板泵的吸入流量或吸入压力检测异常来高精度地检测异常，能改善异常的检测精度。

发明效果：

根据本发明，能改善活塞与滑靴之间发生的异常的检测精度。

附图说明

图1是示出根据本发明的实施形态的泵单元的剖视图；

图2中2A及2B是将图1的泵单元所具备的斜板泵的区域X放大示出的放大剖视图，图2中2A示出无异常的活塞及滑靴，图2中2B示出有异常的活塞及滑靴；

图3是将图1的斜板泵中在斜板上旋转的活塞的动作平面展开的展开图；

图4是示出第一至第三实施形态中泵单元所具备的故障诊断装置的框图；

图5中5A及5B是从侧方观察图1的斜板泵中从图2所示的上死点向下死点稍许移动时的活塞的剖视图，图5中5A示出无异常的活塞及滑靴，图5中5B示出有异常的活塞及滑靴；

图6中6A及6B是从上方观察图1的斜板泵中移动至上死点与下死点之间的中间地点时的活塞的剖视图，图6中6A示出了无异常的活塞及滑靴，图6中6B示出了有异常的活塞及滑靴；

图7中7A及7B是从侧方观察图1的斜板泵中到达下死点时的活塞的剖视图，图7中7A示出了无异常的活塞及滑靴，图7中7B示出了有异常的活塞及滑靴；

图8中8A及8B是从侧方观察图1的斜板泵中从下死点向上死点侧稍许移动时的活塞的剖视图，图8中8A示出了无异常的活塞及滑靴，图8中8B示出了有异常的活塞及滑靴；

图9是示出图1的倾斜泵中缸体的旋转角与活塞的轴线方向的位置的关系的图表；

图10是示出图1的倾斜泵中缸体的旋转角与一个活塞的吸入流量的关系的图表；

图11是示出第一至第三实施形态中故障诊断装置所执行的故障诊断处理的顺序的流程图；

图12与在一个活塞上发生异常的斜板泵有关，图12中12A是示出吸入流量的经时变化的图表，图12中12B是示出吸入流量之差的积分值的经时变化的图表；

图13与在多个活塞上发生异常的斜板泵有关，图13中13A是示出吸入流量的经时变化的图表，图13中13B是示出吸入流量之差的积分值的经时变化的图表；

图14中14A及14B是示出斜板泵的吸入流量的频谱的图表，图14中14A是无异常的图表，图14中的14B是有异常的图表；

图15是示出第四及第五实施形态中泵单元所具备的故障诊断装置的框图；

图16是示出第四及第五实施形态中故障诊断装置所执行的故障诊断处理的顺序的流程图；

图17中17A及17B是示出图1所示的斜板泵的吸入压力的经时变化的图表，图17中17A是无异常的图表，图17中17B是有异常的图表；

图18中18A及18B是示出图1所示的斜板泵的吸入压力的频谱的图表，图18中18A是无异常的图表，图18中18B是有异常的图表。

具体实施方式

以下，参照附图对根据本发明的第一至第五实施形态的泵单元1、1A～1D进行说明。另，以下说明中使用的方向概念是为了方便说明而使用，发明的结构的朝向等不限定于该方向。又，以下说明的泵单元1、1A～1D仅为本发明一实施形态。因而本发明不限于实施形态，可在不脱离发明主旨的范围内进行追加、删除、变更。

［第一实施形态］

＜泵单元＞

图1所示的泵单元1例如用于船用机械及建筑机械等工业用机械，向液压缸、液压马达等液压设备供给工作液并进行驱动。更具体说明，泵单元1具备斜板泵2，斜板泵2从储罐等将低压的工作液吸入及加压，并吐出高压的工作液。吐出的工作液经由配管等向液压设备供给，液压设备由供给的工作液驱动。具有这样的功能的泵单元1还具备故障诊断装置3及报知装置4，能利用故障诊断装置3诊断斜板泵2有无故障，更具体而言，能检测发生于后述的活塞14与滑靴15之间的异常（即松动）的发生。又，故障诊断装置3将诊断结果向报知装置4输出，通过报知装置4对基于诊断结果的信息进行报知。另，报知装置4为监视器等显示装置、警报器及声音输出装置，能在视觉上及听觉上进行报知。如此构成的泵单元1中，以下首先对作为诊断对象的斜板泵2进行说明。

［斜板泵］

斜板泵2例如为可变容量型的斜板泵，能通过改变于后详述的斜板16的倾转角来变更吐出流量（即吸入流量）。更详细说明，斜板泵2具备壳体11、旋转轴12、缸体13、多个活塞14、多个滑靴15、斜板16和阀片（valve plate）17。壳体11构成为容纳旋转轴12、缸体13、多个活塞14、多个滑靴15、斜板16和阀片17的结构。又，旋转轴12其一端部从壳体11突出，该一端部与发动机及马达等原动机连结。又，在旋转轴12的一端部侧的部分及另一端部上设置有轴承18、19，旋转轴12经由轴承18、19可旋转地支持于壳体11。此外，旋转轴12在两个轴承18、19之间且其另一端部侧的部分插通缸体13。

缸体13形成为大致圆筒筒状，并通过花键联结等以不可相对旋转且轴线一致的形式与旋转轴12结合。因而，缸体13与旋转轴12一体地绕轴线L1旋转。又，缸体13中形成有多个缸室（本实施形态中为九个缸室）20。多个缸室20是在缸体13的一端侧开口且与轴线L1平行地延伸的孔，在以轴线L1为中心的周向上等间隔隔开地配置。活塞14从所述开口向如此配置的缸室20插入。

活塞14为所谓的雄（male）型的活塞，具有活塞主体14a和凸球部14b。活塞主体14a形成为大致圆柱状，向缸室20插入。活塞主体14a在插入缸室20的状态下使轴线方向一端侧突出，在活塞主体14a的轴线方向一端部一体形成有凸球部14b。又，在凸球部14b上安装有滑靴15。

滑靴15具有容纳部15a和基体部15b。容纳部15a形成为大致圆筒状，其中的容纳空间15c（参照图2中2A）形成为部分球状。更详细说明，容纳空间15c配合凸球部14b的形状地形成，能将凸球部14b容纳于容纳空间15c。又，在容纳凸球部14b的状态下铆接容纳部15a的开口端部15d。由此，凸球部14b可摇动地嵌入容纳部15a内且活塞14与滑靴15相互可揺动地连结，由凸球部14b和容纳部15a构成球形接头部21。又，滑靴15的容纳部15a上，在其开口端部15d的相反侧的端面上一体形成有基体部15b。基体部15b形成为大致圆板状且比容纳部15a大径，在其厚度方向一表面上一体形成有容纳部15a。又，基体部15b的厚度方向另一表面平坦地形成，使该另一表面接触斜板16并按压于斜板16。

斜板16为大致圆环状的板，以其内孔插通有旋转轴12且相对于旋转轴12倾倒的状态配置在壳体11内。如此配置的斜板16的厚度方向一表面平坦地形成，形成支持面16a。支持面16a以倾斜的状态面向缸体13的一端面，多个滑靴15的基体部15b在周向上隔开间隔地配置于支持面16a。如此配置的多个滑靴15由按板24按压于支持面16a，在被按住的状态下以轴线L1为中心在支持面16a上滑动旋转。即，多个滑靴15配置在倾斜的支持面16a上且在其支持面16a上绕轴线L1旋转。因而滑靴15在支持面16a上旋转时，相对于缸体13靠近或远离。从而，缸体13旋转且活塞14与其一起绕轴线L1旋转时，活塞14通过滑靴15在缸室20进退。又，缸体13中，为了吸入及吐出工作液而形成有多个缸端口（cylinder port）25。

多个缸端口25在缸体13的另一端侧与每个缸室20一一对应地分别形成。多个缸端口25在缸体13的另一端具有开口，开口在以轴线L1为中心的周向上隔开间隔地配置。又，在缸体13的另一端设置有阀片17。阀片17为大致圆板状，以在其中心被旋转轴12可相对旋转地插通且使其厚度方向一表面与缸体13的另一端抵接的状态固定于壳体11。如此配置的阀片17上形成有吸入口17a及吐出口17b。吸入口17a及吐出口17b是贯通阀片17的厚度方向且在周向延伸的孔，在周向上相互隔开间隔地配置。又，吸入口17a及吐出口17b与多个缸端口25对应配置。更详细说明，有四个或五个缸端口25常时连接于各个端口17a、17b，藉由缸体13旋转，使连接各缸端口25的端口17a、17b切换。另，图1中为了便于说明示出位于下死点及上死点的缸室20的缸端口25与各端口17a、17b相连。实际上，缸端口25在下死点（图1的纸面下侧的位置）附近堵塞，在上死点（图1的纸面上侧的位置）附近也堵塞。

如此构成的斜板泵2中，旋转轴12由原动机旋转驱动，若旋转轴12旋转，则多个活塞14如图3所示在缸室20往复运动。由此，工作液经由吸入口17a从储罐等向缸室20吸入（吸入行程），吸入至缸室20的工作液从吐出口17b吐出（吐出行程）。从各端口17b吐出的工作液的流量根据斜板16的倾转角决定。斜板泵2中具有伺服机构26，利用伺服机构26改变斜板16的倾转角。即，伺服机构26构成为能使斜板16绕轴线L2倾动的结构。而且，通过斜板16倾动使活塞14的行程量变化，通过变化使从吐出口17b吐出的工作液的吐出量（即泵容量）发生变化。

又，斜板泵2的活塞14中，如图2中2A所示，形成有沿其轴线贯通的连通路14c。连通路14c将缸室20的工作液导向滑靴15的容纳空间15c，更详细而言，导向凸球部14b的外表面与容纳部15a的内表面之间。又，滑靴15中也沿其轴线（即容纳部15a及基体部15b的轴线）形成有连通路15e，将前述的工作液通过连通路15e导至支持面16a。如此在斜板泵2中，经由两个连通路14c、15e将工作液向容纳空间15c及支持面16a上引导，将被引导的工作液用作润滑液。由此抑制球形接头部21中的凸球部14b与容纳部15a的磨损。另一方面，活塞14与滑靴15之间的磨损仅用被引导的润滑液并不能完全防止，还是会因磨损而在凸球部14b与容纳部15a之间发生异常（即松动）。为了检测出这样的异常，在泵单元1中具备故障诊断装置3。

［故障诊断装置］

故障诊断装置3基于在规定的期间、例如在缸体13进行一次旋转期间内吸入斜板泵2的工作液的流量即吸入流量的履历，来检测斜板泵2的故障的发生即异常的发生。另，履历中包含时刻历及时刻历波形，吸入流量的时刻历为示出吸入流量的经时变化的履历信息，时刻历波形为示出吸入流量的经时变化的波形。又，故障诊断装置3与传感器装置5为了检测异常的发生而一起检测吸入流量，吸入流量的检测使用如下方法。即，作为吸入流量的检测方法，例如有压差式、超声波式、电磁式、科氏式及体积式等多种方法。本实施形态中，吸入流量的检测方法采用压差式，故障诊断装置3为了检测吸入流量而与传感器装置5连接。

传感器装置5设置在衔接吸入口17a与储罐等的配管30上，具有两个压力传感器。两个压力传感器在配管30上以预先规定的距离分离配置，对配管30上的两个点的压力p1、p2（即上游压力p1及下游压力p2）进行检测。又，两个压力传感器输出与上游压力p1及下游压力p2对应的信号，输出的两个信号向故障诊断装置3输入。故障诊断装置3例如除CPU（Central ProcessingUnit；中央处理器）外，还具有ROM（Read Only Memory；只读存储器）、RAM（Random Access Memory；随机存取存储器）等（均未图示）。ROM中存储有CPU执行的程序和各种固定数据等。CPU执行的程序保存在例如软盘、CD-ROM、存储卡等各种存储介质中，从这些存储介质向ROM安装（install）。RAM中临时存储有程序执行时所需的数据。

如此构成的故障诊断装置3基于从传感器装置5输入的两个信号运算吸入流量，并基于检测的吸入流量来检测异常的发生。更详细说明，故障诊断装置3如图4所示，具备流量运算部31、存储部32、履历获取部33和故障检测部34。流量运算部31与传感器装置5连接，输入来自传感器装置5的两个信号、即从两个压力传感器分别输出的信号。流量运算部31基于输入的两个信号运算吸入流量。即，流量运算部31首先基于两个信号算出上游压力p1、下游压力p2及它们的压差Δp，基于算出的压差Δp来对在配管30流动的工作液的流量（例如利用欧拉的运动方程式等）进行运算。在配管30流动的工作液的流量与吸入流量对应，将运算出的流量检测为吸入流量。具有这样的功能的流量运算部31以预先规定的时间间隔从传感器装置5获取两个信号，并以所述时间间隔对吸入流量进行检测并存储于存储部32。

存储部32可存储多个吸入流量，将由流量运算部31检测到的吸入流量（即实际吸入流量）与检测的时刻建立对应地进行存储。又，履历获取部33基于如此存储的多个实际吸入流量来获取规定的诊断期间内的履历即实际履历数据。另，本实施形态中，诊断期间设定为旋转轴12的周期T［s］。又，周期T能基于以一定的转速旋转的旋转轴12的目标转速来运算获取，或基于来自设置在旋转轴12上的旋转角传感器（未图示）、旋转检测器等的信号来检测。更详细说明，履历获取部33首先基于存储在存储部32中的多个实际吸入流量来获取规定的诊断期间内的时刻历即实际时刻历，进而基于获取的实际履历数据来制作时刻历波形数据（即实际波形数据，参照后述图12中12A及图13中13A）。又，存储部32中，与实际履历数据及实际波形数据对应地存储有以下信息。

即，存储部32存储基准履历数据。基准履历数据中包含基准时刻历及其时刻历波形数据（基准波形数据）。基准时刻历与实际时刻历对应，是与诊断期间大致相同的期间内的基准吸入流量的经时变化。又，基准吸入流量是作为判断基准的吸入流量，例如是在斜板泵2中初始检测出的吸入流量、利用与斜板泵2同类型的原型（master）的斜板泵检测出的吸入流量以及在模拟实验中由模型化的斜板泵检测算出的吸入流量。通过在与诊断期间相当的期间预先检测该基准吸入流量来制作基准履历数据。又，基准波形数据与实际波形数据同样地，通过在每个时刻标绘基准时刻历来制作。包含这样的基准时刻历及基准波形数据的基准履历数据与实际履历数据一同为故障检测部34所用以检测异常的发生。

故障检测部34基于由履历获取部33获取的实际履历数据和存储于存储部32的基准履历数据来检测异常的发生。具体而言，故障检测部34判断有无异常，并运算在活塞14与滑靴15之间产生的异常的量即松动量。故障检测部34在判断有无异常时首先将实际履历数据所包含的实际波形数据与基准履历数据所包含的基准波形数据进行比较。该两个波形数据有差异时，故障检测部34判断存在异常。于后详述，故障检测部34以如下方法判断有无异常。即，故障检测部34首先对差异处的吸入流量的差值进行积分并运算积分值。然后在积分值大于规定的阈值时，故障检测部34判断存在异常。又，故障检测部34在运算松动量时以如下方法算出。例如，故障检测部34对前述差异处的吸入流量的差值进行积分，基于其积分值算出松动量。

如此构成的故障诊断装置3基于吸入流量检测异常的发生。以下，参照图2中2A至图3以及图5中5A至8B来对因斜板泵2中发生异常而使吸入流量变化的机制的一例进行说明以阐明能像这样基于吸入流量来检测异常的理由。

［异常与吸入流量的关系］

斜板泵2中，如前所述驱动源驱动旋转轴12时，活塞14在缸室20进行往复运动（参照图3）。即，活塞14通过从上死点向下死点旋转而在缸室20后退，经由吸入口17a向缸室20吸入工作液（图3的吸入行程）。活塞14到达下死点后，接着向上死点旋转。由此，活塞14的动作从后退向前进切换，利用前进的活塞14使缸室20的工作液从吐出口17b吐出（图3的吐出行程）。另一方面，活塞14在缸室20往复运动的同时，通过滑靴15在斜板16上绕轴线L1旋转。因而如图3所示，活塞14与滑靴15相互滑动，凸球部14b的球头顶部分（外表面）及容纳部15a的内表面磨损，球形接头部21中在活塞14与滑靴15之间发生异常（即松动）。

另，活塞14与滑靴15之间的异常除如前所述的原因以外，还会因如下原因发生。即，活塞14与滑靴15之间的异常也会因容纳部15a的开口端部15d（所谓的铆接部）被凸球部14b磨损而发生。另一方面，无论是因何种原因发生的异常，吸入流量因异常而变化的机制（即如后述那样因活塞14在刚开始吸入行程后相对于滑靴15动不了而使吸入流量发生变化这点）相同。因此，以下对因如前所述的凸球部14b的球头顶部分的磨损而在活塞14与滑靴15间发生异常的情况进行说明。

发生异常时，相对于未发生异常的情况，缸室20中的活塞14的动作如下变化。即，活塞14被缸室20的工作液被按向斜板16从而进行前进动作直至上死点为止，如图2中2A及2B所示，活塞14的凸球部14b的梢端侧部分按压于滑靴15的容纳部15a的底面。另一方面，在发生异常的情况下，凸球部14b的基端侧部分如图2中的2B所示，成为从容纳部15a的开口端部15d分离的状态（参照图2中2B的滑靴15内的网眼）。因而活塞14在上死点时，与无异常的情况相比在有异常的情况下位于向斜板16侧靠近Δd的位置。

之后，活塞14从上死点向下死点开始旋转时，滑靴15连同活塞14一起旋转。滑靴15由按板24按压于斜板16的支持面16a，因而在倾倒的支持面16a上旋转，沿支持面16a后退。在无异常的情况下，如图5中5A所示，活塞14的凸球部14b的基端侧部分被后退的滑靴15的开口端部15d牵引，活塞14超过上死点并开始在缸室20后退。

另一方面，在有异常的情况下，活塞14在上死点附近处，于凸球部14b的基端侧部分与开口端部15d之间形成间隙（参照图2中2B）。因而无法通过开口端部15d来牵引凸球部14b的基端侧部分，超过上死点后，活塞14在缸室20内静止不动。其后活塞14仍持续静止直到滑靴15随着缸体13的旋转而沿斜板16后退使得开口端部15d与凸球部14b的基端侧部分卡合。然后如图5中5B所示，在开口端部15d与凸球部14b的基端侧部分卡合时，凸球部14b的基端侧部分开始被滑靴15的开口端部15d牵引，活塞14终于在缸室20开始后退。

在像这样存在异常的活塞14中，在缸体13开始从上死点向下死点动作的正时与活塞14在缸室20开始后退的正时之间产生了时滞。而且其间滑靴15还是相对于静止的活塞14沿斜板16后退，结果是活塞14与滑靴15相对位移。由此，凸球部14b的梢端侧部分从容纳部15a的底面分离，伴随于此，在凸球部14b的梢端侧部分与容纳部15a的底面之间形成间隙21a。间隙21a随着容纳部15a的底面远离凸球部14b而逐渐扩大。间隙21a经由连通路14c与缸室20相连，分离扩张时，缸室20的工作液经由连通路14c吸向间隙21a（参照图5中5B的网眼状部分）。间隙21a持续扩张直到凸球部14b的基端侧部分与滑靴15的开口端部15d卡合。其间持续工作液的汲取，在卡合从而间隙21a的扩张停止的同时，工作液的汲取停止。

又，凸球部14b的基端侧部分与滑靴15的开口端部15d卡合从而工作液的汲取停止后，如图6中6A及6B所示，活塞14在由滑靴15牵引并后退的同时从上死点附近向下死点旋转。其后，活塞14如图7中7A及7B所示到达下死点，进而在超过下死点时开始向上死点旋转。在超越下死点前后，滑靴15被斜板16向前侧推出。在无异常的情况下，活塞14与被向前侧推出的滑靴15的动作配合而前进。即，活塞14的动作从后退动作切换为前进动作（参照图8中8A）。另一方面，在有异常的情况下，在凸球部14b的梢端部分与容纳部15a的底面之间空出有间隙21a，所以滑靴15无法推压活塞14，与吸入行程开始时同样地，活塞14在缸室20内相对静止。其后活塞14仍持续静止直到滑靴15沿斜板16前进使得容纳部15a的底面与凸球部14b的梢端侧部分接触。然后如图8中8B所示，凸球部14b的梢端侧部分与容纳部15a的底面接触时，活塞14其凸球部14b的梢端侧部分被容纳部15a的底面推按从而在缸室20内开始前进，就此旋转直到上死点。因而，有异常的活塞14在上死点时，比没有异常的活塞14位于向后侧靠近Δd的位置（参照图2中2A及2B）。如此，斜板泵2中，在有异常的情况下，与吸入行程同样地在吐出行程中也在滑靴15前进的正时与活塞14前进的正时之间产生了时滞，即在开始从下死点向上死点动作的正时与开始前进的正时之间产生了时滞。

如此动作的斜板泵2中，在无异常的情况下，如图9的虚线所示，活塞14在旋转角处于15deg到30deg之间时开始大幅后退。另，图9的纵轴表示缸室20内的活塞14的位置，横轴表示缸体13的旋转角［deg］。又，上死点为旋转角0deg，下死点为旋转角180deg。另一方面，在有异常的情况下，如图9的实线所示，开始从上死点向下死点移动后，即便旋转角处于15deg到30deg之间，活塞14也不大幅后退而是基本静止。因而，在无异常的活塞14和有异常的活塞14中，如图10所示有时一个活塞14的吸入流量在旋转角15deg到30deg之间完全不同。另，图10中，纵轴为一个活塞14的吸入流量，横轴表示缸体13的旋转角［deg］。图10的虚线为无异常的活塞14的吸入流量，实线为有异常的活塞14的吸入流量。

如此，活塞14的动作根据有无异常而变化，由此一个活塞14的吸入流量发生变化、即减少。斜板泵2中，有四个或五个缸室20常时连接于吸入口17a，而前述那样的伴随异常的发生而来的活塞14的吸入流量的减少如后述的图12中12A所示，也表现在斜板泵2的吸入流量（即由与吸入口17a连接的全体活塞14吸入的工作液的总流量）中。另，图12的12A中，纵轴为斜板泵2的吸入流量，横轴表示经过时间。又，图12中12A的实线为实际波形数据，图12中12B的虚线为基准波形数据。如此，活塞14的吸入流量根据有无异常而产生差异，所以能通过检测斜板泵2的吸入流量并诊察吸入流量的经时变化（即履历）来判断有无异常。

又，斜板泵2中，如前所述，上死点处的活塞14的位置根据有无异常而发生变化，且其位置根据间隙21a的大小(即松动量)而移向斜板16侧。因而，松动量越大，从上死点向下死点移动时活塞14静止的时间越长，经由吸入口17a吸入缸室20的工作液的量（即吸入量）越减少。因而能通过运算吸入量的减少量来推定松动量。另，实际上，如前所述，因发生异常而形成间隙21a，同时也发生向间隙21a的工作液的汲取。因而，活塞14中实际减少的吸入量是伴随后退量的减少而来的吸入量的减少量减去伴随工作液的汲取而来的吸入量的增加量后得到的差值。推定松动量时，基于该差值运算松动量，而后退量及间隙21a的体积均与松动量对应，差值也与松动量对应。又，所述差值与无异常的活塞14的吸入量减去有异常的活塞14的吸入量后得到的差值对应。因而能通过运算所述两个活塞14的吸入量的差值来推定松动量。

如此，斜板泵2中，活塞14的吸入流量根据有无异常而产生差异，因该差异而使得实际波形数据不同于基准波形数据。因而能通过比较基准波形数据与实际波形数据来检测斜板泵2中有无异常。又，所述两个活塞14的吸入量的差值与松动量对应，所以能基于基准波形数据和实际波形数据来运算斜板泵2的吸入量的差值从而也检测松动量。以下参照图11的流程图，对故障诊断装置3判断有无异常，进而检测松动量的故障诊断处理的顺序进行说明。

［故障诊断处理］

泵单元1中，在通过原动机旋转驱动旋转轴且向故障诊断装置3供给电力时执行故障诊断处理，移向步骤S1。在作为诊断执行判定工序的步骤S1中，判定是否执行故障诊断。泵单元1中，例如以规定的诊断间隔来执行故障诊断，根据从之前的故障诊断结束起经过的时间来判定是否执行故障诊断。另，未必要以诊断间隔来执行故障诊断，也可以利用操作板、开关等操作装置来对故障诊断执行的有无进行指令。这种情况下，根据来自操作装置的指令的有无来判定是否执行故障诊断。在判定为不执行故障诊断的情况下，重复判定直到经过的时间满足条件为止。另一方面，若判定为执行故障诊断，则移向步骤S2。

在作为流量检测工序的步骤S2中，流量运算部31基于从传感器装置5输出的信号来检测斜板泵2的吸入流量。存储部32将检测的吸入流量与检测的时刻一同存储起来。吸入流量与时刻一同存储于存储部32后，移向步骤S3。另，也可以在移向步骤S3后仍并行地重复吸入流量的检测及存储。

在作为时刻历获取工序的步骤S3中，履历获取部33获取诊断期间内的实际履历数据。即，履历获取部33从存储于存储部32的多个实际吸入流量中获取规定的诊断期间内存储的多个实际吸入流量。获取的吸入流量是从最近检测出的吸入流量的时刻到回溯了周期T的时刻为止存储的实际吸入流量。履历获取部33将多个实际吸入流量与各自检测的时刻建立对应地获取，并制作实际时刻历。实际时刻历制作后，移向步骤S4。在作为波形数据生成工序的步骤S4中，基于步骤S3中制作的实际时刻历，履历获取部33生成实际波形数据。具体说明，将实际时刻历中的多个实际吸入流量在每个各自建立对应的时刻进行标绘，生成图12中12A的实线那样的实际波形数据。生成实际波形数据后，从步骤S4移向步骤S5。

在作为故障检测工序的步骤S5中，基于由履历获取部33生成的实际波形数据和存储于存储部32的基准波形数据来判定有无异常发生。具体说明，斜板泵2的吸入流量的时刻历波形数据如图12中12A的虚线所示，在诊断期间以与斜板泵2所具备的活塞14的个数α（本实施形态中，α＝9）对应的周期进行脉动。即，斜板泵2的吸入流量的时刻历波形数据中以周期T除以活塞14的个数α得到的T/α的周期进行脉动。因而，基准波形数据中形成有α个高峰部分，各个高峰部分具有大致相同的形状。另一方面，斜板泵2中在至少一个活塞14发生异常时，随之而来的吸入流量的减少的影响会体现在实际波形数据中。因而，实际波形数据中，如图12中12B的实线所示，前述的α个高峰部分中的一个为不同于其它高峰部分的形状。故障检测部34将基准波形数据与实际波形数据进行比较以检测这样的不同的形状是否包含在实际波形数据中。比较方法例如使用如下方法。

即，活塞14的异常所引起的吸入流量的减少主要在吸入开始不久（具体而言，旋转角从上死点到约360/α度之间）发生，该吸入流量的减少每当旋转轴12进行一次旋转时（即以周期T）发生。又，各活塞14在缸体13中隔开约360/α度间隔地配置于周向，使旋转轴12旋转时，在每个约360/α度依次开始工作液的吸入。因而，活塞14的异常所引起的吸入流量的减少在斜板泵2的吸入流量中几乎不相互影响而独立体现。又，斜板泵2的时刻历波形数据中，高峰部分的周期为T/α，所以活塞14的异常所引起的吸入流量的减少仅体现在与每个活塞14对应的高峰部分。例如在九个活塞14中仅有一个活塞14异常的情况下，如图12中的12A的实线所示，仅一个高峰部分为不同于基准波形数据中的高峰部分的形状。又，在九个活塞14中三个活塞14有异常的情况下，如图13中的13A的实线所示，三个高峰部分为不同于基准波形数据中的高峰部分的形状。

基于此，故障检测部34在比较基准波形数据与实际波形数据时按每个高峰部分对实际波形数据及基准波形数据进行分割（即，将两个波形数据分割为活塞14的个数α）。然后对各波形数据的第β个高峰部分彼此（β＝1～α）的所有组合进行比较，判断是否在至少一个组合中有不同。然后在有不同的情况下，判断在与不同的高峰部分的数量对应的数量的活塞14中存在异常。又，第β个高峰部分彼此是否不同例如通过如下方法判断。

即，对基准波形数据的第β个高峰部分与实际波形数据的第β个高峰部分的差值进行积分。接着，判断该积分值是否超过规定的阈值。即，积分值在实际波形数据中所有的高峰部分都未超过阈值时，故障检测部34判断基准波形数据与实际波形数据之间没有差异而不存在异常。另一方面，积分值在实际波形数据中的至少一个高峰部分超过阈值时，故障检测部34判断基准波形数据与实际波形数据之间有差异而存在异常。又，在积分值超过阈值的高峰部分存在多个的情况下，也可以根据超过的高峰部分的数量来判断存在异常的活塞14及滑靴15各自的数量。像这样对有无异常进行判断，若判断为无异常，则返回步骤S1。另一方面，若判断为有异常，则移向步骤S6。

在作为松动量检测工序的步骤S6中，基于基准波形数据和实际波形数据检测松动量。更详细说明，如前所述，活塞14的异常所引起的吸入流量的减少体现在与每个活塞14对应的高峰部分。又，松动量如前所述与无异常的活塞14的吸入量和有异常的活塞14的吸入量的差值相对应。又，无异常的活塞14的吸入量和有异常的活塞14的吸入量的差值与不同的两个高峰部分的吸入流量的差值的积分值对应。因而，基于该对应关系而在步骤S5中根据运算出的积分值检测松动量。另，相对于积分值的松动量例如能通过活塞14的凸球部14b的球径、滑靴15的容纳空间15c的孔径及缸室20的孔径等而以几何方式求得。检测出松动量后，移向步骤S7。

在作为报知工序的步骤S7中，对活塞14有异常的消息及其松动量进行报知。即，故障检测部34向报知装置4输出报知信号。报知装置4将活塞14有异常的消息及其松动量显示在监视器上进行报知。如此报知后，返回步骤S1，判定可否执行故障诊断。

如此构成的泵单元1的故障诊断装置3中，能基于斜板泵2的吸入流量检测异常。斜板泵2的吸入流量中，起因于外部因素的变动与吐出压力相比较小，在斜板泵2的吸入流量中容易显著体现出所述异常带来的影响。因而能通过基于斜板泵2的吸入流量检测异常来高精度地检测异常，能改善故障的检测精度。

又，故障诊断装置3中，预先存储有基准波形数据，能通过比较基准波形数据与实际波形数据来检测异常的发生。因而能高精度且容易地检测异常的发生。又，故障诊断装置3中，由于能检测松动量，所以能对斜板泵2的故障进行定量而非定性的判断。因而能根据松动量来灵活进行与活塞14的替换时期及斜板泵2的故障程度等有关的判断。

［第二实施形态］

第二实施形态的泵单元1A与第一实施形态的泵单元1结构类似。因而关于第二实施形态的泵单元1A的结构，主要对不同于第一实施形态的泵单元1的点进行说明，对相同结构标以相同符号并省略说明。另，对第三至第五实施形态的泵单元1B～1D也同样。

如图1所示，第二实施形态的泵单元1A具有斜板泵2、故障诊断装置3A、报知装置4及传感器装置5A。故障诊断装置3A与传感器装置5A相连以检测吸入流量，传感器装置5A例如具有超声波式的流量传感器，根据流于配管30的流量即吸入流量来输出信号。输出的信号向故障诊断装置3A输入。故障诊断装置3A与第一实施形态的故障诊断装置3同样具有CPU、ROM、RAM等。故障诊断装置3A如图4所示，具备流量运算部31A、存储部32、履历获取部33和故障检测部34A。流量运算部31A基于来自传感器装置5A的信号检测斜板泵2的吸入流量，将检测出的吸入流量与检测的时刻一同存储于存储部32。又，故障检测部34A如以下般进行故障诊断。

即，故障检测部34A仅基于履历获取部33获取的实际履历数据中包含的实际波形数据来判断有无异常发生。具体而言，故障检测部34A首先将实际波形数据分割为与活塞14的个数α对应的区间（即九个区间），从实际波形数据中取出各个高峰部分。接着，比较各个高峰部分（例如邻接的高峰部分彼此或第一个高峰部分与其它高峰部分），检测有无不同形状的高峰部分。另，故障检测部34A例如对进行比较的两个高峰部分的差值进行积分，以该积分值是否超过规定的阈值来判断有无不同形状的高峰部分。又，故障检测部34A基于所述积分值与松动量的对应关系而从所述积分值检测出松动量。如此，故障检测部34A中，即便不像第一实施形态的故障检测部34那样与基准波形数据比较，仅以实际波形数据也能检测异常的发生。

如此构成的故障诊断装置3A与第一实施形态的故障诊断装置3同样，在通过原动机旋转驱动旋转轴且向故障诊断装置3供给电力时执行故障诊断处理。另，故障诊断装置3A执行的故障诊断处理与第一实施形态的诊断段处理类似，以下仅对故障诊断处理中不同的顺序进行说明，对相同顺序省略说明。

即，在作为故障检测工序的步骤S5中，首先，故障检测部34A按每个高峰部分对实际波形数据进行分割。然后将各高峰部分与邻接的高峰部分进行比较，判断是否存在不同的高峰部分。即，如前所述，对进行比较的两个高峰部分的差值进行积分，判断其积分值是否超过规定的阈值。在所有脉动积分值都未超过阈值时，故障检测部34A判断所有高峰部分为大致相同的波形数据而无异常。另一方面，在至少一个高峰部分积分值超过阈值时，故障检测部34A判断某高峰部分为不同形状而有异常。像这样对有无异常进行判断，若判断为无异常，则返回步骤S1。另一方面，若判断为有异常，则移向步骤S6。又，在作为松动量检测工序的步骤S6中，基于积分值与松动量的对应关系而从步骤S5运算出的积分值检测出松动量。检测出松动量后，移向步骤S7。

如此构成的泵单元1A中，即便没有基准履历数据也能高精度地检测有无异常，能容易地构成故障诊断装置3A。

另外，第二实施形态的泵单元1A发挥与第一实施形态的泵单元1同样的作用效果。

［第三实施形态］

如图1所示，第三实施形态的泵单元1B具有斜板泵2、故障诊断装置3B、报知装置4及传感器装置5。故障诊断装置3B与第一实施形态的故障诊断装置3同样具有CPU、ROM、RAM等。故障诊断装置3B如图4所示，具备流量运算部31、存储部32、履历获取部33和故障检测部34B。故障检测部34B利用FFT（高速傅里叶变换）等来对履历获取部33获取的实际履历数据中包含的实际波形数据进行频率分析。在斜板泵2的所有活塞14无异常的情况下，吸入流量的时刻历波形数据中如前所述，以周期T/α出现同一形状的高峰部分。即，在这种情况下的频谱中主要检测到频率α/T的成分（参照图14中14A）。与此相对，在斜板泵2中一个活塞14有异常的情况下，如图14中14B所示，与其它不同的形状的高峰部分在每个周期T频率1/T出现。因而实际波形数据的频谱中，除频率α/T的成分以外，也检测到频率1/T的成分及其倍数的成分。因而，故障检测部34B能对实际波形数据进行频率分析并算出频谱，基于该频谱检测活塞14的异常。即，故障检测部34B也还能仅以实际波形数据来检测有无异常。

如此构成的故障诊断装置3B中，执行故障诊断处理时，在作为故障诊断工序的步骤S5中，故障检测部34B如前所述对实际波形数据进行频率分析并算出频谱。此外，故障检测部34B检测频谱中是否出现了频率α/T的成分以外的成分。另，频率α/T的成分以外的成分是否出现是基于各成分的吸入流量是否超过规定的阈值来判断。即，频率α/T的成分以外的成分中存在超过阈值时，判断为有异常。另一方面，频率α/T的成分以外的成分中不存在超过阈值时，判断为无异常。像这样对有无异常进行判断，若判断为无异常，则返回步骤S1。另一方面，若判断为有异常，则移向步骤S7，在步骤S7中报知有异常的消息。

如此构成的泵单元1B中，即便没有基准履历数据也能高精度地检测有无异常，能容易地构成故障诊断装置3。另，虽然在本实施形态的故障诊断装置3B中未检测，但也可以基于频谱检测松动量。即，斜板泵2中，与松动量对应的频率成分的高峰部分包含于实际波形数据，能基于频谱中包含的频率成分及其大小来检测松动量。

另外，第三实施形态的泵单元1B发挥与第一实施形态的泵单元1同样的作用效果。

［第四实施形态］

如图1所示，第四实施形态的泵单元1C具有斜板泵2、故障诊断装置3C、报知装置4及传感器装置5C。故障诊断装置3C与第一实施形态的故障诊断装置3同样具有CPU、ROM、RAM等。故障诊断装置3C如图15所示，具备压力运算部31C、存储部32、履历获取部33和故障检测部34C。

［故障诊断装置］

故障诊断装置3C基于在规定的期间，例如在缸体13一次旋转期间吸入斜板泵2的工作液的液压即吸入压力的履历来检测斜板泵2的故障即异常的发生。另，履历中包含时刻历及时刻历波形数据，吸入压力的时刻历是表示吸入压力的经时变化的履历信息，时刻历波形数据是表示吸入压力的经时变化的波形数据。又，故障诊断装置3C与传感器装置5C一起检测吸入压力以检测异常的发生，故障诊断装置3C与传感器装置5C连接以检测吸入压力。传感器装置5C是所谓的压力传感器，设置在使吸入口17a与储罐等相连的配管30上。由传感器装置5C检测出的信号向故障诊断装置3C输入。

故障诊断装置3C基于从传感器装置5C输入的信号来运算吸入压力，并基于检测出的吸入压力来检测异常的发生。故障诊断装置3C的压力运算部31C与传感器装置5C连接，以预先规定的时间间隔从传感器装置5C获取信号。此外，压力运算部31C基于获取的信号来运算吸入压力。如此运算出的吸入压力与检测的时刻一同存储于存储部32。

存储部32可存储多个吸入压力，将压力运算部31C检测的吸入压力（即实际吸入压力）与检测的时刻建立对应地存储。又，履历获取部33基于如此存储的多个实际吸入压力来获取规定的诊断期间内的履历即实际履历数据。另，本实施形态中，诊断期间设定为旋转轴12的周期T［s］。又，周期T能基于以一定的转速旋转的旋转轴12的目标转速来运算获取，或基于来自设置在旋转轴12上的旋转角传感器（未图示）、旋转检测器等的信号来检测。更详细说明，履历获取部33首先基于存储于存储部32的多个实际吸入压力来获取规定的诊断期间内的时刻历即实际时刻历，进而基于获取的实际履历数据来制作时刻历波形数据（即实际波形数据，参照后述的图17中17A）。又，存储部32中，与实际履历数据及实际波形数据对应地存储有如下信息。

即，存储部32存储有基准履历数据。基准履历数据中包含基准时刻历及其时刻历波形数据（基准波形数据）。基准时刻历与实际时刻历对应，是与诊断期间大致相同期间内的基准吸入压力的经时变化。又，基准吸入压力例如是在斜板泵2中被初始检测出的吸入压力、利用与斜板泵2同类型的原型的斜板泵算出的吸入压力及在模拟实验中由模型化后的斜板泵检测出的吸入压力，是作为判断基准的吸入压力。通过在与诊断期间相当的期间预先检测该基准吸入压力来制作基准履历数据。又，基准波形数据与实际波形数据同样地，通过在每个时刻标绘基准时刻历来制作。包含这样的基准时刻历及基准波形数据的基准履历数据与实际履历数据一同为故障检测部34C所用以检测异常的发生。

故障检测部34C基于履历获取部33获取的实际履历数据和存储于存储部32的基准履历数据来检测异常的发生，即判断有无异常。具体而言，故障检测部34C首先比较实际履历数据所包含的实际波形数据和基准履历数据所包含的基准波形数据。在该两个波形数据有差异的情况下，故障检测部34C判断为有异常。于后详述，故障检测部34C以如下方法检测有无异常。即，故障检测部34C首先对差异处的吸入压力的差值进行积分并运算积分值。然后在积分值大于规定的阈值的情况下，故障检测部34C判断为有异常。

如此构成的故障诊断装置3C通过执行后述的故障诊断处理而基于吸入压力判断有无异常发生。以下为了明确能像这样基于吸入流量来检测异常的发生的理由，对因斜板泵2中发生异常而使吸入压力发生变化的机制进行说明。

［异常与吸入压力的关系］

球形接头部21中，在活塞14与滑靴15之间发生异常的机制如第一实施形态中所说明的那样。又，在活塞14的动作根据有无异常而变化，由此一个活塞14的吸入流量变化、即减少这点也如第一实施形态中所说明那样。斜板泵2中，有四个或五个缸室20常时连接于吸入口17a，而前述那样的伴随异常的发生而来的活塞14的吸入流量的减少也在斜板泵2的吸入流量（即，由与吸入口17a连接的全体活塞14吸入的工作液的总流量）上表现出来。如此，活塞14的吸入流量根据有无异常而产生差异。又，斜板泵2的吸入流量与斜板泵2的吸入压力对应，若吸入流量变动，则吸入压力与其一起发生变化。例如，图17中17A是示出发生异常的斜板泵2的实际波形数据的图表，图17中17B是示出未发生异常的斜板泵2的时刻历波形数据即基准波形数据的图表。如此，根据有无异常，与吸入流量同样地，吸入压力也产生差异，能通过检测斜板泵2的吸入压力并诊察吸入压力的经时变化（即履历）来判断有无异常。另，图17的17A及17B中，纵轴为斜板泵2的吸入压力，横轴表示经过时间。

如此，斜板泵2中，活塞14的吸入压力根据有无异常而产生差异，因该差异而使得实际波形数据不同于基准波形数据。因而能通过比较基准波形数据和实际波形数据来检测斜板泵2中异常的发生。以下参照图16的流程图对故障诊断装置3C检测异常的发生的故障诊断处理的顺序进行说明。

［故障诊断处理］

泵单元1C中，在通过原动机旋转驱动旋转轴且向故障诊断装置3C供给电力时执行故障诊断处理，移向步骤S11。在作为诊断执行判定工序的步骤S11中，判定是否执行故障诊断。泵单元1C中，例如以规定的诊断间隔执行故障诊断，根据从之前的故障诊断结束起经过的时间来判定是否执行故障诊断。另，未必要以诊断间隔来执行故障诊断，也可以利用操作板、开关等操作装置来对故障诊断执行的有无进行指令。这种情况下，根据有无来自操作装置的指令来判定是否执行故障诊断。在判定为不执行故障诊断的情况下重复判定直到经过的时间满足条件。另一方面，若判定为执行故障诊断，则移向步骤S12。

在作为压力检测工序的步骤S12中，压力运算部31C基于从传感器装置5C输出的信号来运算斜板泵2的吸入压力。如此检测到的吸入压力与检测的时刻一同存储于存储部32。吸入压力与时刻一同存储于存储部32后，移向步骤S13。也可以在移向步骤S13后仍并行地重复吸入压力的检测及存储。

在作为时刻历获取工序的步骤S13中，履历获取部33获取诊断期间内的实际履历数据。即，履历获取部33从存储于存储部32的多个实际吸入压力中获取规定的诊断期间内存储的多个实际吸入压力。获取的吸入压力是从最近检测出的吸入压力的时刻到回溯了周期T的时刻为止存储的实际吸入压力。履历获取部33将多个实际吸入压力与各自检测的时刻建立对应地获取，并制作实际时刻历。制作实际时刻历后，移向步骤S14。在作为波形生成工序的步骤S14中，履历获取部33基于步骤S13中制作的实际时刻历来生成实际波形数据。具体说明，将实际时刻历中的多个实际吸入压力在每个各自建立对应的时刻进行标绘，生成如图17中17A所示的实际波形数据。生成实际波形数据后，从步骤S14移向步骤S15。

在作为故障检测工序的步骤S15中，基于履历获取部33中生成的实际波形数据和存储于存储部32的基准波形数据（参照图17中17B的波形数据）来判定有无异常发生。具体说明，斜板泵2的吸入压力的时刻历波形数据如图17中17B所示的波形数据那样，在诊断期间以与斜板泵2所具备的活塞14的个数α（本实施形态中，α＝9）对应的周期进行脉动。即，斜板泵2的吸入压力的时刻历波形数据以周期T除以活塞14的个数α得到的T/α周期进行脉动。因而基准波形数据中形成有α个高峰部分，各个高峰部分具有大致相同的形状。另一方面，若斜板泵2中至少一个活塞14有异常，则实际波形数据中产生吸入压力的波形数据的紊乱。例如，如图17中17A所示，基准波形数据中相互独立形成的高峰部分在实际波形数据中重合（例如图17中17A的第二区间及第三区间的高峰部分），高峰部分的数量减少一个。另，图17中17A所示的实际波形数据仅为一例，根据发生的异常的量即松动量，实际波形数据为多种形状。如此，虽然在基准波形数据中吸入压力以T/α周期进行脉动，但若发生异常，则实际波形数据早已不会呈现出基准波形数据那样的周期性脉动，而是发生紊乱。故障检测部34C为了检测实际波形数据是否像这样以不同于基准波形数据的形式发生紊乱而对基准波形数据与实际波形数据进行比较。作为比较方法，例如使用如下方法。

即，故障检测部34C为了比较基准波形数据和实际波形数据而按每个高峰部分对实际波形数据及基准波形数据进行分割（即，将两个波形数据分割到活塞14的个数即α个区间上）。然后对各波形数据的第β个高峰部分彼此（β＝1～α）的所有组合进行比较，判断是否在至少一个组合中有不同。又，第β个高峰部分彼此是否不同例如通过如下方法判断。

即，对基准波形数据的第β个高峰部分与实际波形数据的第β个高峰部分的差值进行积分。接着，判断该积分值是否超过规定的阈值。即，积分值在实际波形数据中的所有高峰部分都未超过阈值时，故障检测部34C判断基准波形数据与实际波形数据之间不存在差异而无异常。另一方面，积分值在实际波形数据中的至少一个高峰部分超过阈值时，故障检测部34C判断基准波形数据与实际波形数据之间存在差异而有异常。像这样对有无异常进行判断，若判断为无异常，则返回步骤S11。另一方面，若判断为有异常，则移向步骤S16。

在作为报知工序的步骤S16中，对活塞14有异常的消息进行报知。即，故障检测部34C向报知装置4输出报知信号。报知装置4将活塞14有异常的消息显示在监视器上进行报知。如此报知后，返回步骤S11，进行吸入压力的检测及存储。

在如此构成的泵单元1C的故障诊断装置3C中，能基于斜板泵2的吸入压力检测异常。斜板泵2的吸入压力中，起因于外部因素的变动与吐出压力相比较小，在斜板泵2的吸入压力中容易显著体现所述异常带来的影响。因而能通过基于斜板泵2的吸入压力检测异常来高精度地检测异常，能改善故障的检测精度。又，故障诊断装置3C中，预先存储有基准波形数据，能通过比较基准波形数据与实际波形数据来检测异常的发生。因而能高精度且容易地检测异常的发生。

［第五实施形态］

如图1所示，第五实施形态的泵单元1D具有斜板泵2、故障诊断装置3D、报知装置4及传感器装置5C。故障诊断装置3D与第一实施形态的故障诊断装置3同样具有CPU、ROM、RAM等。故障诊断装置3D具备压力运算部31C、存储部32、履历获取部33和故障检测部34D。故障检测部34D利用FFT（高速傅里叶变换）等来对履历获取部33获取的实际履历数据中所包含的实际波形数据进行频率分析。斜板泵2的所有活塞14无异常的情况下，在吸入压力的时刻历波形数据中，如前所述，同一形状的高峰部分以周期T/α出现。即，在该情况下的频谱中，主要检测到频率α/T的成分（参照图18中18B）。与此相对，在斜板泵2中一个活塞14有异常的情况下，如图18中18A所示，与其它不同的形状的高峰部分在每个频率1/T出现。因而在实际波形数据的频谱中，除频率α/T的成分以外，也检测到频率1/T的成分及其倍数的成分。因而，故障检测部34D能对实际波形数据进行频率分析并算出频谱，基于该实际波形数据的频谱检测活塞14的异常。即，故障检测部34D仅以实际波形数据也能检测有无异常。

如此构成的故障诊断装置3D中，执行故障诊断处理时，在作为故障检测工序的步骤S15中，故障检测部34D如前所述对实际波形数据进行频率分析并算出频谱。此外，故障检测部34D检测频谱中是否出现了频率α/T的成分以外的成分。另，频率α/T的成分以外的成分是否出现是基于各成分的吸入压力是否超过规定的阈值来判断。即，频率α/T的成分以外的成分中存在超过阈值时，判断为有异常。另一方面，频率α/T的成分以外的成分中不存在超过阈值时，判断为无异常。像这样对有无异常进行判断，若判断为无异常，则返回步骤S11。另一方面，若判断为有异常，则移向步骤S16，在步骤S16中报知有异常的消息。

如此构成的泵单元1D中，没有基准履历数据也能高精度地检测有无异常，能容易地构成故障诊断装置3D。另，虽然在本实施形态的故障诊断装置3D中未检测，但也可以基于频谱检测松动量。即，斜板泵2中，与松动量对应的频率成分的高峰部分包含在实际波形数据中，能基于频谱中包含的频率成分及其大小来检测松动量。

另外，第五实施形态的泵单元1D发挥与第四实施形态的泵单元C同样的作用效果。

［其它实施形态］

在第一实施形态的故障诊断装置3中，制作基准波形数据和实际波形数据，比较该两个波形数据并检测异常的发生，但未必要制作两个波形数据彼此进行比较。例如也可以是比较实际履历数据所包含的实际时刻历和基准履历数据所包含的基准时刻历并检测异常的发生。同样，在第二实施形态的故障诊断装置3A中，将实际波形数据中的多个高峰部分相互比较并检测异常的发生，但也可以不制作实际波形数据，而是比较实际时刻历中的吸入流量彼此并检测异常的发生。

又，在第一及第二实施形态的故障诊断装置3、3A中，基于高峰部分彼此差值的积分值来判断高峰部分的不同，但不限于该方法。例如也可以使波形数据彼此重叠从而判断不同，还可以利用人工智能（AI）来判断不同。又，不限于履历中包含的内容的时刻历及时刻历波形数据。例如也可以是以将吸入流量与旋转轴12的旋转角建立对应地存储的旋转角历及旋转角历波形数据来作为履历，与吸入流量对应的不限于时刻。在第一及第二实施形态的故障诊断装置3、3A中，检测异常的发生时进行有无异常的判断和松动量的运算两者，但未必要进行两者。即，也可以仅根据有无异常的判断来检测异常的发生，还可以不进行有无异常的判断而仅运算松动量，仅通过松动量的运算来检测异常的发生。在第三实施形态的故障诊断装置3A中也同样。

又，在第一至第三实施形态的泵单元1、1A、1B中，故障诊断装置3、3A、3B的流量运算部31、31A与传感器装置5、5A分开构成，但未必要为这样的结构。即，也可以是流量运算部31、31A与传感器装置5、5A一体构成。又，流量运算部31基于来自传感器装置5的两个压力传感器的信号来运算吸入流量，但也可以是，传感器装置5的压力传感器为一个，且基于来自该压力传感器的信号来运算吸入流量。

又，斜板泵2中，吸入流量因异常的影响也在下死点附近增加（参照图10、图12中12A及12B的第五个高峰部分）。即，在基准波形数据与实际波形数据之间，虽然微小，但在第五个高峰部分产生差异。因而也可以是，对第五个高峰部分彼此的差值进行积分，利用该积分值算出活塞14有无异常及松动量。此外，诊断期间如前所述，优选设定为周期T，但不限于这样的期间。例如在第一实施形态的泵单元1中，也可以将诊断期间设定为周期T/α，对每个活塞各自进行故障诊断。又，也可以使诊断期间为周期γ×T（γ＝1，2，…），对一个活塞14进行多次诊断。

此外，在第一至第三实施形态的泵单元1、1A、1B中，活塞14的数量与时刻历波形数据中高峰部分的数量对应，所以将实际波形数据及基准波形数据分割为与活塞14的个数α对应的数量，比较分割的高峰部分彼此并检测有无异常，但未必要如此。即，若仅检测有无异常，则不进行分割也能通过单纯比较实际波形数据与基准波形数据来找出差异。又，若仅检测大致的松动量，则分割数也可以为2或3。

又，在第一至第三实施形态的泵单元1、1A、1B中，采用可变容量型的斜板泵2，但不限于可变容量型的斜板泵，也可以为固定容量型的斜板泵。又，在第一至第三实施形态的泵单元1、1A、1B中，活塞14为雄型的活塞，但不限于这样的形状。即，活塞14也可以是在其轴线方向一端侧具有部分球状的容纳空间的雌（female）型的活塞。这种情况下，滑靴15具有代替容纳部15a的可与所述容纳空间嵌合的凸球部，通过将该凸球部可滑动地收纳于活塞14的容纳空间来形成球形接头部21。这样的雌型的活塞也与雄型的活塞14同样能诊断故障。

又，在第一至第三实施形态的泵单元1、1A、1B中，在判断为有异常的情况下仅通过报知装置4进行报知，但不限于这样的功能。即，在判断为有异常的情况下，从故障诊断装置3向未图示的控制装置输出该消息的信号。也可以是，控制装置基于该信号降低原动机的转速或规制斜板16的倾转动作，从而限制斜板泵2的功能。

此外，在第三实施形态的泵单元1B中，基于吸入流量的频谱来检测有无异常，但未必要用这样的方法检测有无异常。例如也可以是，相对于算出的吸入流量的频谱，利用配管传递特性算出吸入压力的频谱，并基于该吸入压力的频谱来检测有无异常。

在第四实施形态的故障诊断装置3C中，制作基准波形数据和实际波形数据，比较该两个波形数据并检测异常的发生，但未必要比较两个波形数据彼此。例如也可以比较实际履历数据中包含的实际时刻历与基准履历数据中包含的基准时刻历并检测异常的发生。又，如前所述，在有异常的情况下，实际波形数据相对于基准波形数据，其波形数据明显紊乱。因而也可以不进行比较，而是故障检测部34基于实际波形数据的形状来判断有无异常。此外，在第四实施形态的故障诊断装置3C中，基于高峰部分彼此差值的积分值来判断高峰部分的不同，但不限于该方法。例如也可以使波形数据彼此重叠从而判断不同，还可以利用人工智能（AI）来判断不同。又，不限于履历中包含的内容的时刻历及时刻历波形数据。例如也可以是以将吸入压力与旋转轴12的旋转角建立对应地存储的旋转角历及旋转角历波形数据来作为履历，与吸入压力对应的不限于时刻。

此外，在第四及第五实施形态的泵单元1C、1D中，故障诊断装置3C、3D的压力运算部31C与传感器装置5C分开构成，但未必要为这样的结构。即，也可以是压力运算部31C与传感器装置5C一体构成。又，诊断期间如前所述，优选设定为周期T，但不限于这样的期间。例如，在第四实施形态的泵单元1C中，也可以将诊断期间设定为周期T/α，对每个活塞各自进行故障诊断。又，也可以使诊断期间为周期γ×T（γ＝1，2，…），对一个活塞14进行多次诊断。

此外，在第四及第五实施形态的泵单元1C、1D中，活塞14的数量与时刻历波形数据中高峰部分的数量对应，所以将实际波形数据及基准波形数据分割为与活塞14的个数α对应的数量，比较分割的高峰部分彼此并检测有无异常，但未必要如此。即，若仅检测有无异常，则不进行分割也能仅通过单纯比较实际波形数据与基准波形数据来找出差异。

又，在第四及第五实施形态的泵单元1C、1D中，采用可变容量型的斜板泵2，但不限于可变容量型的斜板泵，也可以为固定容量型的斜板泵。又，在第四及第五实施形态的泵单元1C、1D中，活塞14为雄型的活塞，但不限于这样的形状。即，活塞14也可以为在其轴线方向一端侧具有部分球状的容纳空间的雌型的活塞。这种情况下，滑靴15具有代替容纳部15a的与所述容纳空间可嵌合的凸球部，通过将该凸球部可滑动地收纳于活塞14的容纳空间来形成球形接头部21。这样的雌型的活塞也与雄型的活塞14同样能诊断故障。

又，在第四及第五实施形态的泵单元1C、1D中，在判断为有异常的情况下仅通过报知装置4进行报知，但不限于这样的功能。即，在判断为有异常的情况下，从故障诊断装置3C、3D向未图示的控制装置输出该消息的信号。也可以是，控制装置基于该信号降低原动机的转速或规制斜板16的倾转动作，从而限制斜板泵2的功能。

此外，在第五实施形态的泵单元1D中，基于吸入压力的频谱检测有无异常，但未必要用这样的方法检测有无异常。例如也可以是，相对于算出的吸入压力的频谱，利用配管传递特性算出吸入流量的频谱，并基于该吸入流量的频谱检测有无异常。

符号说明：

1、1A～1D 　泵单元；

2 　斜板泵；

3、3A～3D　 故障诊断装置；

12 　旋转轴；

13 　缸体；

14 　活塞；

15 　滑靴；

16 　斜板；

21 　球形接头部；

31、31A 流量运算部；

31C 压力运算部；

32 　存储部；

33　 履历获取部；

34、34A～34D　故障检测部；

5、5A、5C 　传感器装置。

Claims (14)

1.一种故障诊断装置，其特征在于，

是斜板泵的故障诊断装置，所述斜板泵具备绕预先规定的轴线旋转的缸体、能进退地分别插入于所述缸体的多个活塞、能摇动地设置在所述多个活塞各自上的滑靴以及所述滑靴在其上滑动旋转的斜板，藉由所述缸体旋转使所述多个活塞在所述缸体内进退，并随之吸入及吐出工作液；

具备：

获取示出规定的期间内吸入流量或吸入压力的经时变化的实际履历数据的履历获取部；以及

基于所述履历获取部获取的所述实际履历数据来检测所述活塞与所述滑靴之间的异常的发生的故障检测部。

2.根据权利要求1所述的故障诊断装置，其特征在于，

所述实际履历数据示出规定的期间内吸入流量的经时变化；

还具备对基准履历数据进行预先存储的存储部，所述基准履历数据是检测所述异常的发生时的判断基准且示出规定的期间内吸入流量的经时变化；

所述故障检测部比较所述实际履历数据和所述基准履历数据，检测所述异常的发生。

3.根据权利要求2所述的故障诊断装置，其特征在于，

所述故障检测部将所述实际履历数据及所述基准履历数据各自分割为规定的数量的区间，基于相互对应的各区间上的实际履历数据与基准履历数据的差值来运算所述异常的量即松动量。

4.根据权利要求1所述的故障诊断装置，其特征在于，

所述实际履历数据示出规定的期间内吸入流量的经时变化；

所述履历获取部获取所述缸体一次旋转期间内的吸入流量的实际履历数据；

所述故障检测部将所述实际履历数据分割为规定的数数量的区间，相互比较各区间的吸入流量并检测所述异常的发生。

5.根据权利要求4所述的故障诊断装置，其特征在于，

所述故障检测部基于规定的两个区间的吸入流量的差值来运算所述异常的量即松动量。

6.根据权利要求1至5中的任一项所述的故障诊断装置，其特征在于，

所述实际履历数据示出规定的期间内吸入流量的经时变化；

所述履历获取部获取包括表示规定的期间内吸入流量的经时变化的实际波形数据在内的实际履历数据；

所述故障检测部基于所述波形数据来检测所述异常的发生。

7.根据权利要求2或3所述的故障诊断装置，其特征在于，

所述履历获取部获取包括表示规定的期间内吸入流量的经时变化的实际波形数据在内的实际履历数据；

所述存储部存储包括表示规定的期间内吸入流量的经时变化的基准波形数据在内的基准履历数据；

所述故障检测部比较所述实际波形数据和所述基准波形数据，检测所述异常的发生。

8.根据权利要求1所述的故障诊断装置，其特征在于，

所述实际履历数据示出规定的期间内吸入压力的经时变化；

还具备对基准履历数据进行预先存储的存储部，所述基准履历数据是检测所述异常的发生时的判断基准且示出规定期间内的吸入压力的经时变化；

所述故障检测部比较所述实际履历数据和所述基准履历数据，检测所述异常的发生。

9.根据权利要求8所述的故障诊断装置，其特征在于，

所述故障检测部将所述实际履历数据及所述基准履历数据各自分割为规定的数量的区间，基于相互对应的各区间上的实际履历数据与基准履历数据来检测所述异常的发生。

10.根据权利要求1、8、9中的任一项所述的故障诊断装置，其特征在于，

所述实际履历数据示出规定的期间内吸入压力的经时变化；

所述履历获取部获取包括表示规定的期间内吸入压力的经时变化的波形数据在内的实际履历数据；

所述故障检测部基于所述波形数据来检测所述异常的发生。

11.根据权利要求8或9所述的故障诊断装置，其特征在于，

所述履历获取部获取包括表示规定的期间内吸入压力的经时变化的实际波形数据在内的实际履历数据；

所述存储部存储包括表示规定的期间内吸入压力的经时变化的基准波形数据在内的基准履历数据；

所述故障检测部比较所述实际波形数据与所述基准波形数据，检测所述异常的发生。

12.根据权利要求1所述的故障诊断装置，其特征在于，

所述故障检测部对所述实际履历数据进行频率分析，基于频率分析的结果来检测所述异常的发生。

13.一种泵单元，其特征在于，具备：

权利要求1至12中的任一项所述的故障诊断装置；

所述斜板泵；以及

输出与吸入所述斜板泵的工作液的吸入流量或吸入压力对应的信号的传感器装置；

所述故障诊断装置具备根据来自所述传感器装置的信号来运算吸入流量的流量运算部或根据来自所述传感器装置的信号来运算吸入压力的压力运算部。

14.一种故障诊断方法，其特征在于，

是斜板泵的故障诊断方法，所述斜板泵具备绕预先规定的轴线旋转的缸体、能进退地分别插入于所述缸体的多个活塞、能摇动地设置在所述多个活塞各自上的滑靴以及所述滑靴在其上滑动旋转的斜板，藉由所述缸体旋转使所述多个活塞在所述缸体内进退，并随之吸入及吐出工作液；

且是如下方法，具备：

检测吸入所述斜板泵的工作液的吸入流量或吸入压力的检测工序；

基于所述检测工序检测出的吸入流量或吸入压力，获取示出规定的期间内吸入流量或吸入压力的经时变化的实际履历数据的履历获取工序；以及

基于由所述履历获取工序获取的实际履历数据来检测所述活塞与所述滑靴之间的异常的发生的故障检测工序。

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