CN117043572A - 性能诊断装置、性能诊断方法 - Google Patents

Abstract

本发明的目的在于提供能够考虑作业机械动作的现场特性、负荷量的影响来诊断性能降低的性能诊断装置。本发明的性能诊断装置使用针对作业机械实施的动作的类型、负荷量、动作的内容及现场特性的每个组合而生成的基准性能模型来诊断所述作业机械的性能降低(参见图1)。

Description

性能诊断装置、性能诊断方法

技术领域

本发明涉及诊断作业机械的性能的性能测定诊断装置。

背景技术

作为诊断作业机械的由经年劣化等导致的性能降低的方法，已知作业者在按照过程手册将对象机械设为规定的状态后实施规定的动作，将所计测的动作时间与某个基准值比较，诊断性能降低与否。但是，该方法是将预先设定的阈值与动作时间比较，并未考虑该作业机械过去的作业履历。

与此相对，专利文献1公开了使用日常在城市中等行驶的通常的汽车等车辆中蓄积的故障发生时等的行驶数据来生成正常驾驶时的数据的方法。该方法将从大量车辆得到的时间系列数据逐次蓄积保存，生成数值矢量。然后对数值矢量进行聚类，分类为与特征对应的多个群聚，在多个群聚中，分别按各驾驶参数关于该参数的值求出出现频度高的值的范围。将出现频度高的值的范围保存为驾驶参数的正常值的范围，将该正常值的范围设为故障诊断用的基准值。

专利文献1中的用于确定出现频度高的值的范围的阈值对应于各机械的机种等预先设定并保存在诊断装置内。即，该文献记载的技术很难进行考虑机械个体差异的性能诊断。

针对上述课题，专利文献2记载的技术是检测在预先设定的规定道路条件下行驶中的汽车等车辆的状态数据，在蓄积了规定的期间或规定的距离的状态数据后，根据车辆的状态数据创建规定的道路条件下的状态数据的正常状态模型。在创建了正常状态模型后，在预先设定的规定道路条件下行驶时，能够通过将所获取的车辆状态数据与正常状态模型比较来检测行驶中的故障。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本专利第4414470号公报

专利文献2：日本专利第5018444号公报

发明内容

发明要解决的课题

作业机械除了在多种环境、现场中作业以外，即使是相同的现场，通常也以多种负荷量进行作业。专利文献1～2记载的技术虽然能够考虑机械的个体差异，但并未考虑现场特性、负荷量的影响。

本发明是鉴于上述情况提出的，目的在于提供能够考虑作业机械动作的现场特性、负荷量的影响来诊断性能降低的性能诊断装置。

用于解决课题的手段

本发明的性能诊断装置使用按作业机械实施的动作的类型、负荷量、动作的内容及现场特性的组合而生成的基准性能模型来诊断所述作业机械的性能降低。

发明效果

根据本发明的性能诊断装置，能够高精度地诊断在多种现场、负荷量下作业的作业机械的性能降低。

附图说明

图1是实施方式1的性能诊断装置1的构成图。

图2A是说明性能诊断装置1诊断作业机械100的性能的步骤的流程图。

图2B是说明性能诊断装置1诊断作业机械100的性能的步骤的流程图。

图3是实施方式2的性能诊断装置1的构成图。

图4是实施方式3的性能诊断装置1的构成图。

图5是实施方式4的性能诊断装置1的构成图。

图6是实施方式5的性能诊断装置1的构成图。

具体实施方式

＜实施方式1＞

图1是本发明实施方式1的性能诊断装置1的构成图。性能诊断装置1是用于根据作业机械100的负荷信息、运行信息、现场特性等诊断作业机械100的性能降低的装置。在本实施方式1中，性能诊断装置1配置在作业机械100的内部。

性能诊断装置1包括作业动作分类部11、作业数据获取部12、作业时间测定部13、作业数据蓄积部14、基准性能模型创建部15、性能诊断部16。

作业动作分类部11对机械的动作进行判别及分类。例如，根据设置于挖掘机的车载摄像头的影像通过图像处理来识别挖掘机的挖掘/放土等动作，由此能够对动作进行判别及分类。或者，也可以从作业机械100的控制器获取记述有作业机械100所具备的传感器检测作业机械100的物理状态得到的结果的传感器数据，使用该传感器数据确定此时作业机械100实施的动作。传感器数据例如能够以在作业机械100内部的网络中传输的CAN(Control Area Network：局域网)数据等形式获取。作业动作分类部11通过分类处理来确定其动作的类型。

作业数据获取部12与作业动作分类部11电连接，对应于作业动作分类部11所判别的动作来获取测定该动作的持续时间所需的作业数据，并向作业时间测定部13输出。作业数据获取部12能够追溯获取过去的、表示例如作业机械100的负荷信息、动作内容等的作业数据。例如，通过预先始终以时间系列获取并保存与想定的动作关联的作业数据，从而能够获取在过去的任意时刻的作业数据。

作为作业机械100的负荷量，能够列举以下指标。例如通过液压使运行部位动作的液压设备的压力值表示施加于该运行部位的负荷，能够将该液压用作负荷量的指标。另外，能够将表示作业机械100的作业负荷的任意参数用作负荷量的指标。

作为作业机械100动作的现场的物理特性，能够列举以下指标。例如作业机械100作业的场所的三维形状表示该作业现场的物理特性。或者，在实施挖掘作业的作业机械100的情况下，土质、地基的坚固性及作业机械运行的环境的类型(粉碎现场、解体现场等)也会影响作业效率。因此，地质特性和运行环境信息也作为物理特性使用。另外，能够将影响作业机械100的作业效率的任意参数用作现场的物理特性。获取现场特性的方法见后述。

作业时间测定部13根据由作业数据获取部12获取的作业数据来确定作业动作分类部11分类的动作的开始时机和结束时机，并测定动作持续时间。例如在挖掘机的情况下，根据拍摄动作得到的图像通过图像处理来识别挖掘动作的开始时机和结束时机识别，由此能够测定挖掘动作的持续时间。作业时间测定部13与作业数据蓄积部14电连接，将所测定的时间向作业数据蓄积部14输出。

由作业动作分类部11对通过作业数据获取部12获取的作业数据和作业时间测定部13测定的动作持续时间以规定的期间或规定的运行时间进行分类，作业数据蓄积部14将按分类得到的动作类型/负荷量/动作内容/现场特性的组合蓄积为时间系列数据。

基准性能模型创建部15根据作业数据蓄积部14所蓄积的数据来创建基准性能模型。所创建的基准性能模型按作业动作分类部11分类的动作类型/负荷量/动作内容/现场特性的组合保存于例如与作业数据相同的存储装置。

性能诊断部16使用作业动作分类部11分类的动作的作业数据，与作业数据蓄积部14中保存的同一作业条件(动作分类/负荷量/动作内容/现场特性的组合相同或同种)的基准性能模型比较，诊断作业机械100当前的性能是否降低至低于基准值。诊断结果可以作为作业机械100的警报输出，也可以经由网络通知相关人员等。

性能诊断部16进一步对作业数据蓄积部14中蓄积的过去的规定期间的作业数据实施回归分析，并将其结果与基准性能模型比较。由此，能够预测从当前起规定期间后的作业机械100的性能是否可能在规定期间后降低至低于基准值。

图2A～图2B是说明性能诊断装置1诊断作业机械100的性能的步骤的流程图。为便于记载，将一个流程图分为两张图，并以图中的符号“A”的部分连接。以下说明图2A～图2B的各步骤。

(图2A：步骤S201)

作业动作分类部11接下来选择诊断的作业机械100的动作类型(诊断对象动作)。此时，在动作类型的基础上预先设定以该动作想定的基本的动作内容(例如，若为移动动作，则作业机械100直行等)。作业动作分类部11预先将所选择的动作类型和动作内容保持为想定作业。

(图2A：步骤S202)

作业动作分类部11通过使用摄像头影像的图像识别、CAN数据的模式匹配等判别作业机械100的动作，由此识别动作类型。作为动作类型例，能够举出例如旋转动作、斗杆推出动作、挖掘动作、移动动作等。

(图2A：步骤S203)

作业动作分类部11调查在S202中判别的动作是否想定为在S201中设定的诊断对象动作(即，是否为所想定的作业)。在所判别的动作为诊断对象动作的情况下进入S204(S203是)。否则返回步骤S202(S203否)。

(图2A：步骤S204)

作业数据获取部12例如经由CAN通信从机械获取在S201中设定的动作的作业数据。在该步骤中，也可以始终实时获取作业数据并保存，从动作结束的时刻追溯获取对于动作时间的期待值而言充分长的最近的作业数据。

(图2A：步骤S204补充之1)

作为在该步骤中获取的作业数据，包含例如表示动作的负荷量的数据、表示动作的内容的数据等。作为负荷量的例子，例如能够举出驱动作业机械的液压泵的排出压力。作为动作内容的例子，例如，若为作业机械移动的动作，则能够举出车轮的旋转速度等。作业数据获取部12进一步接受作业动作分类部11识别的动作类型。记述有该动作类型的数据也可以处理为作业数据的一部分。

(图2A：步骤S204补充之2)

在该步骤中，也可以一并获取表示放置作业机以实施作业的环境的物理特性的参数。例如，能够根据拍摄作业机械的周边得到的图像获取该作业机械放置的场所的形状、路面状态等。或者，在实施挖掘动作情况下，也可以根据驱动铲斗所需的驱动力(例如液压)来获取路面坚硬度。或者，也可以经由适当的接口来获取记述有这些参数的数据。也可以将该物理特性数据处理为作业数据的一部分。

(图2A：步骤S205)

作业时间测定部13通过根据所输入的作业数据检测该动作的开始时机和结束时机来计算该动作的作业持续时间(动作开始到结束为止的时间)。

(图2A：步骤S206)

作业数据蓄积部14按所判别的动作将在S204中获得的作业数据和在S205中计算的作业持续时间蓄积在数据库中。

(图2A：步骤S207)

性能诊断装置1确认是否蓄积了一定期间或一定运行时间的数据。在尚未蓄积数据(207否)的情况下，返回S204。在数据蓄积结束(S207是)的情况下进入S208。

(图2B：步骤S208～S210)

基准性能模型创建部15确认是否创建了在S202中所判别的动作的基准性能模型(S208)。在未创建(S208否)的情况下，针对所判别的动作创建基准性能模型并保存于数据库(S209)。在已创建(S208是)的情况下，性能诊断部16根据需要使用所判别的动作的基准性能模型对所获取的作业数据中的基准时间进行插补(S210)。

(图2B：步骤S209：补充)

基准性能模型创建部15按下述组合创建基准性能模型：(a)作业机械的动作类型；(b)作业机械的动作的负荷量；(c)作业机械的动作的内容；(d)作业机械放置的环境的物理特性参数。

(图2B：步骤S210：补充)

基准性能模型有时将基准性能离散记述。在该情况下，各离散值间的值例如需要通过线形插补来补偿。该步骤用于实施该插补处理。

(图2B：步骤S211～S213)

性能诊断部16确认在S205中测定的动作时间与在S210中算出的基准值比较是否偏离阈值以上(S211)。在动作时间与基准值相比偏离阈值以上(S211是)的情况下，根据偏离程度输出作业机械100的性能降低程度的诊断结果(步骤S212)。在否(S211否)的情况下，计算所判别的动作与所获取的作业数据中的过去的规定期间的数据的回归模型，使用该回归模型预测该动作的规定期间后的动作时间(S213)。

(图2B：步骤S212：补充)

性能诊断部16诊断为，所测定的动作时间与基准性能之间的差量越大则性能降低越大。性能诊断结果可以由该差量本身表示，也可以由针对该差量进行某种运算得到的参数表示。在S215中也相同。

(图2B：步骤S214～S215)

性能诊断部16确认预测到的规定期间后的动作时间与计算出的基准值相比是否偏离阈值以上(S214)。在预测到的规定期间后的动作时间与基准值相比偏离阈值以上(S214是)的情况下，对应于偏离程度输出作业机械100的性能降低程度的预测诊断结果(S215)。否则结束本流程图(S214否)。

＜实施方式1总结＞

本实施方式的性能诊断装置1按(a)作业机械的动作类型；(b)作业机械的动作的负荷量；(c)作业机械的动作的内容；(d)作业机械放置的环境的物理特性参数的组合创建基准性能模型，通过将参照该基准性能模型而获取的基准性能与动作持续时间比较来诊断动作是否正常。由此，能够考虑作业机械放置的个别环境、负荷量来实施性能诊断，因此与以往的性能诊断相比能够提高诊断精度。

本实施方式的性能诊断装置1设置在作业机械100的内部。即，作业机械100能够自行诊断自身的性能。由此，作业机械100能够不依赖于用户的操作而自动实施自我诊断。

＜实施方式2＞

图3是本发明实施方式2的性能诊断装置1的构成图。本实施方式中的性能诊断装置1的构成与实施方式1相同，与实施方式1的区别在于，性能诊断装置1构成在移动终端110(例如智能手机)的内部。

移动终端110能够经由通信部112与作业机械100通信来获取在作业机械100内部的网络中传输的CAN数据(包含记述有传感器的检测结果等的传感器数据)。作业动作分类部11能够使用该CAN数据来判别作业机械100的动作类型，或测定其动作的持续时间。

或者，通过将移动终端110安装于作业机械100，使用移动终端110内置的加速度传感器111等传感器计测与作业机械100的动作相伴的振动等的物理动作，从而能够判别作业机械100的动作类型，测定其持续时间。例如作业动作分类部11按动作类型预先保持与作业机械100的动作相伴而产生的振动模式，将传感器计测到的振动模式与预先保持的振动模式进行匹配，由此能够识别动作类型和动作持续时间。

本实施方式的性能诊断装置1能够由作业者等定期使用移动终端110收集创建基准性能模型所需的数据。另外，能够通过移动终端110所具备的电子邮件等报知功能将诊断结果迅速通知给作业者，因此能够及时地采取修理等对策。另外，作业者能够始终携带移动终端110，因此与实施方式1相比，能够在需要的时机针对特定的动作进行性能诊断。

＜实施方式3＞

图4是本发明实施方式3的性能诊断装置1的构成图。本实施方式中的性能诊断装置1构成在移动终端110内部。性能诊断装置1包括作业动作分类部11、作业数据获取部12、作业时间测定部13、性能诊断部16。作业数据蓄积部14和基准性能模型创建部15配置在作业机械100内部。其他构成与实施方式1相同。

通信部112与实施方式2同样地，能够通过与作业机械100通信来获取作业机械100内部的CAN数据等。由此，与实施方式2同样地，能够实施动作判别、作业持续时间测定。通信部112进一步通过参照作业机械100所保持的基准性能模型来获取基准性能，或者获取基准性能模型本身。

作业机械100经由通信部112获取作业数据(包含动作类型、动作内容、环境特性)，并向作业数据蓄积部14蓄积。基准性能模型创建部15使用作业数据蓄积部14所蓄积的作业数据来创建基准性能模型。

根据本实施方式的性能诊断装置1，获得与实施方式1相同的作用效果。此外，由于在作业机械100内部创建并保持基准性能模型，因此与移动终端110创建/保持基准性能模型的情况比较，能够不依赖于各移动终端110而提供相同的基准性能模型。即，在移动终端110创建/保持基准性能模型的情况下，由于创建该移动终端110固有的基准性能模型，因此各移动终端110分别保持基准性能模型。与此相对，在本实施方式中，能够针对任一移动终端110均提供相同的基准性能模型。

＜实施方式4＞

图5是本发明实施方式4的性能诊断装置1的构成图。在本实施方式中，性能诊断装置1构成在外接操作终端120内部。其他构成与实施方式1相同。外接操作终端120是能够后安装于作业机械100的终端，能够在安装后经由外接操作终端120来操作作业机械100。外接操作终端120包括加速度传感器121等传感器、通信部122。

外接操作终端120经由通信部122与作业机械100通信，由此能够实时从作业机械100获取CAN数据。性能诊断装置1能够使用该CAN数据实施动作判别、动作时间测定。或者，通过将加速度传感器121检测到的振动模式与预先保持的振动模式匹配，从而能够识别动作类型和动作持续时间。

根据本实施方式的性能诊断装置1，获得与实施方式1相同的作用效果。此外，通过在外接操作终端120内部构成性能诊断装置1，从而能够后发地对不具备性能诊断功能的现有的作业机械100赋予性能诊断装置1所提供的性能诊断功能。由此，即使是不具备自我诊断功能的作业机械100，也能够后发地具备该功能。

＜实施方式5＞

图6是本发明实施方式5的性能诊断装置1的构成图。在本实施方式中，性能诊断装置1构成为例如配置在网络上的服务器计算机。性能诊断装置1包括作业时间测定部13(也作为获取作业数据的通信部动作)、作业数据蓄积部14、基准性能模型创建部15、性能诊断部16。作业动作分类部11和作业数据获取部12配置在移动终端110内部。其他构成与实施方式1相同。

移动终端110与实施方式2同样地，经由加速度传感器111、通信部112获取作业数据(包含动作类型、动作内容、环境特性)，经由通信部112将其作业数据向性能诊断装置1发送。性能诊断装置1接受该作业数据。作业时间测定部13以后的处理与实施方式1相同。

根据本实施方式的性能诊断装置1，获得与实施方式1相同的作用效果。此外，通过使用例如运算性能高的服务器计算机构成性能诊断装置1，从而不仅处理变快，而且能够将诊断结果迅速通知给作业者等。

＜本发明的变形例＞

本发明并非限定于前述实施方式，包含多种变形例。例如，上述实施方式是为了清楚易懂地说明本发明而作出的详细说明，并非限定具备所说明的全部构成。另外，能够将某个实施方式的构成的一部分置换为其他实施方式的构成，另外，能够在某个实施方式的构成中加入其他实施方式的构成。另外，能够针对各实施方式的构成的一部分实施其他构成的追加/删除/置换。

在以上实施方式中，说明了作业数据获取部12获取作业数据(包含动作类型、动作内容、环境特性)、作业时间测定部13测定作业持续时间的内容。这些数据在性能诊断部16获取基准性能时使用，因此至少性能诊断部16在该时点获取这些数据的全部。因此，附带一提，性能诊断部16具有作为获取这些数据的数据获取部的功能。

在以上实施方式中，作业机械100例如能够由将执行运算的CPU(CentralProcessing Unit：中央处理单元)、记录有运算用的程序的ROM(Read Only Memory：只读存储器)、作为保存运算经过、临时的控制变量的临时存储装置的RAM(Random AccessMemory：随机存取存储器)组合而成的微型计算机构成。微型计算机能够通过执行所存储的程序来获取CAN数据。

在以上实施方式中，作业动作分类部11、作业数据获取部12、作业时间测定部13、作业数据蓄积部14、基准性能模型创建部15、性能诊断部16能够由安装有这些功能的电路设备等硬件构成，也能够通过由运算装置执行安装有这些功能的软件来构成。

附图标记说明

1性能诊断装置

11作业动作分类部

12作业数据获取部

13作业时间测定部

14作业数据蓄积部

15基准性能模型创建部

16性能诊断部

100作业机械

110移动终端

120外接操作终端。

Claims (15)

1.一种性能诊断装置，其诊断作业机械的性能，

所述性能诊断装置的特征在于，包括：

数据获取部，其获取记述有所述作业机械实施的动作的类型、从所述动作的开始到结束所需的时间、所述动作的负荷量、所述动作的内容及所述作业机械所放置的现场的物理特性的数据；以及

性能诊断部，其通过参照记述有所述作业机械的基准性能的基准性能模型来诊断所述作业机械的性能，

所述基准性能模型按所述类型、所述负荷量、所述内容及所述物理特性的组合来记述所述基准性能，

所述性能诊断部通过使用所述类型、所述负荷量、所述内容及所述物理特性并参照所述基准性能模型，从而获取所述类型、所述负荷量、所述内容及所述物理特性下的所述动作的基准性能，

所述性能诊断部通过将获取到的所述基准性能与所述时间比较，从而诊断所述作业机械的性能并输出其结果。

2.根据权利要求1所述的性能诊断装置，其特征在于，

所述性能诊断装置进一步具备对所述动作进行分类的动作分类部，

所述动作分类部通过使用

拍摄所述动作得到的图像、

记述有测定与所述动作相伴而在所述作业机械中产生的加速度的结果的加速度数据、

记述有检测与所述动作相伴而产生的所述作业机械的物理状态的传感器测定所述物理状态的结果的传感器数据、

中的至少一者对所述动作进行分类，从而确定所述动作的类型。

3.根据权利要求1所述的性能诊断装置，其特征在于，

所述性能诊断装置进一步具备测定所述时间的作业时间测定部，

所述作业时间测定部通过使用

拍摄所述动作得到的图像、

记述有测定与所述动作相伴而在所述作业机械中产生的加速度的结果的加速度数据、

记述有检测与所述动作相伴而产生的所述作业机械的物理状态的传感器测定所述物理状态的结果的传感器数据、

中的至少一者来确定所述动作的开始时刻与所述动作的结束时刻，从而测定所述时间。

4.根据权利要求1所述的性能诊断装置，其特征在于，

所述性能诊断装置进一步包括：

数据蓄积部，其蓄积所述数据；以及

模型创建部，其使用所述数据所蓄积的所述数据来创建所述基准性能模型。

5.根据权利要求4所述的性能诊断装置，其特征在于，

所述模型创建部按所述数据所记述的所述类型、所述数据所记述的所述负荷量、所述数据所记述的所述内容及所述数据所记述的所述物理特性的组合来创建所述基准性能模型。

6.根据权利要求1所述的性能诊断装置，其特征在于，

所述性能诊断装置进一步具备蓄积所述数据的数据蓄积部，

所述性能诊断部使用所述数据蓄积部所蓄积的过去的所述数据的履历来预测经过规定时间时点的所述时间，

所述性能诊断部基于所述预测到的所述规定时间经过后的所述时间、和所述基准性能模型记述的所述基准性能之间的差量是否为阈值以上，来预测在所述规定时间经过后是否发生所述作业机械的性能降低。

7.根据权利要求1所述的性能诊断装置，其特征在于，

所述性能诊断装置构成为能够相对于所述作业机械拆装的移动终端，

所述性能诊断装置进一步包括：

动作分类部，其对所述动作进行分类；

作业时间测定部，其测定所述时间；以及

加速度传感器，其测定对所述移动终端施加的加速度，

所述动作分类部使用所述加速度传感器测定的加速度对所述动作进行分类，

所述作业时间测定部通过使用所述加速度传感器测定的加速度来确定所述动作的开始时刻和所述动作的结束时刻，由此测定所述时间。

8.根据权利要求1所述的性能诊断装置，其特征在于，

所述性能诊断装置构成为能够相对于所述作业机械拆装的移动终端，

所述性能诊断装置进一步包括：

动作分类部，其对所述动作进行分类；

作业时间测定部，其测定所述时间；以及

通信部，其通过通信从所述作业机械获取记述有检测与所述动作相伴而产生的所述作业机械的物理状态的传感器测定所述物理状态的结果的传感器数据，

所述动作分类部使用所述通信部获取的所述传感器数据对所述动作进行分类，

所述作业时间测定部通过使用所述通信部获取的所述传感器数据来确定所述动作的开始时刻和所述动作的结束时刻，由此测定所述时间。

9.根据权利要求7所述的性能诊断装置，其特征在于，

所述作业机械包括：

数据蓄积部，其蓄积所述数据；以及

模型创建部，其使用所述数据所蓄积的所述数据来创建所述基准性能模型，

所述性能诊断装置进一步具备从所述作业机械获取所述基准性能模型的通信部，

所述性能诊断部使用所述通信部从所述作业机械获取的所述基准性能模型来诊断所述作业机械的性能。

10.根据权利要求1所述的性能诊断装置，其特征在于，

所述性能诊断装置构成为外接操作终端，该外接操作终端构成为能够相对于所述作业机械进行拆装，供作业者操作所述作业机械。

11.根据权利要求1所述的性能诊断装置，其特征在于，

所述性能诊断装置进一步包括通信部，该通信部与收集所述数据的终端连接，并从所述终端获取所述数据，

所述性能诊断部使用所述通信部从所述终端获取的所述数据来诊断所述作业机械的性能。

12.根据权利要求1所述的性能诊断装置，其特征在于，

所述物理特性是影响所述作业机械进行所述动作时的作业效率的参数。

13.根据权利要求12所述的性能诊断装置，其特征在于，

所述物理特性由

所述现场的地质特性、

所述现场的类型、

所述现场的形状、

中的至少一者规定。

14.根据权利要求1所述的性能诊断装置，其特征在于，

所述负荷量由驱动所述作业机械的液压泵的排出压力规定。

15.一种性能诊断方法，其诊断作业机械的性能，

所述性能诊断方法的特征在于，具有下述步骤：

获取记述有所述作业机械实施的动作的类型、从所述动作的开始到结束所需的时间、所述动作的负荷量、所述动作的内容及所述作业机械所放置的现场的物理特性的数据；以及

通过参照记述有所述作业机械的基准性能的基准性能模型来诊断所述作业机械的性能，

所述基准性能模型按所述类型、所述负荷量、所述内容及所述物理特性的组合来记述所述基准性能，

在诊断所述性能的步骤中，通过使用所述类型、所述负荷量、所述内容及所述物理特性并参照所述基准性能模型，从而获取所述类型、所述负荷量、所述内容及所述物理特性下的所述动作的基准性能，

在诊断所述性能的步骤中，通过将获取到的所述基准性能与所述时间比较来诊断所述作业机械的性能并输出其结果。