JP2014035214A - Heavy machine work state specification system, heavy machine work state specification method, and heavy machine work state specification program - Google Patents

Heavy machine work state specification system, heavy machine work state specification method, and heavy machine work state specification program Download PDF

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To automatically specify a work state in a heavy machine.SOLUTION: A heavy machine work state specification system 10 is configured to include: vibration measurement means 140 for measuring a vibration produced in a heavy machine 5; storage means 101 for holding information showing a work state in the heavy machine 5 and vibration characteristic information showing a frequency and an amplitude of the vibration produced in the heavy machine 5 under the work state in association with each other; and arithmetic means 104 for executing the vibration measurement by the vibration measurement means 140 as regards the heavy machine 5 in operation, collating information on the frequency and the amplitude of the vibration acquired from the measurement with the vibration characteristic information of the storage means 101, and executing processing of performing evaluation of the work state corresponding to the vibration produced in the heavy machine 5.

Description

本発明は、重機作業状況特定システム、重機作業状況特定方法、および重機作業状況特定プログラムに関するものであり、具体的には、重機における作業状況を自動的に特定可能とする技術に関する。   The present invention relates to a heavy machine work situation specifying system, a heavy machine work situation specifying method, and a heavy machine work situation specifying program, and more specifically to a technique that can automatically specify a work situation in a heavy machine.

バックホウやクレーンなどの重機を使用する場合、近隣の民家等へ及ぶ工事振動を適宜に抑制する必要がある。そこで、所定の担当者が各重機を目視して、現状での作業状況を特定し、その作業状況に応じて重機操作者に注意を与える場合がある。また、重機において施工計画に沿った作業が行われているかチェックする際も、上述のように重機の作業状況を特定することになる。   When using heavy machinery such as backhoes and cranes, it is necessary to appropriately suppress construction vibrations that extend to nearby private houses. Accordingly, there is a case where a predetermined person in charge visually identifies each heavy machine, identifies the current work situation, and gives attention to the heavy machine operator according to the work situation. Moreover, when checking whether the work according to the construction plan is performed in the heavy equipment, the work status of the heavy equipment is specified as described above.

なお、重機等の作業状況特定に関連する技術としては、例えば、車両の運行や作業の状態変化を示すアナログ式タコグラフの出力情報又は加速度センサ出力情報が、車両の位置情報、時刻情報及び車両特定情報と共に、車両側から管理センタに送信され、管理センタ側にて、これら出力情報、位置情報、時刻情報及び車両特定情報を保存する技術(特許文献1参照)などが提案されている。また、集音マイクなどのセンサによって捕集された重機毎のセンシング値の解析に基づいて重機種別を特定し、特定の作業が開始及び/又は終了したことを自動的に検出する技術(特許文献2参照)なども提案されている。   In addition, as the technology related to the work situation identification such as heavy machinery, for example, the output information of the analog tachograph or the acceleration sensor output information indicating the operation of the vehicle or the change of the work state is the vehicle position information, time information and vehicle identification. A technique for transmitting the output information, the position information, the time information, and the vehicle specifying information (see Patent Document 1), which is transmitted together with the information from the vehicle side to the management center and is stored on the management center side, has been proposed. In addition, a technique for identifying a heavy machine type based on an analysis of sensing values for each heavy machine collected by a sensor such as a sound collecting microphone and automatically detecting that a specific operation has started and / or ended (Patent Document) 2) is also proposed.

特開2003−138874号公報JP 2003-138874 A 特開2004−78853号公報JP 2004-78853 A

しかしながら、施工内容の推移に伴って姿勢や動作を時々刻々変化させる重機について、そうした様々な作業状況を自動的に特定する技術は提案されていない。そのため、結局は担当者等が目視によって各重機を逐一監視する必要が生じ、煩雑で手間のかかる工程が多頻度で発生することとなっていた。或いは、重機の操作者が、各種作業を開始する毎に、該当作業に関して記録を行ったり、所定の担当者に連絡するといった作業が必要となり、重機操作に集中しづらい状況が生まれる懸念もあった。   However, no technology has been proposed for automatically identifying such various working situations for heavy machinery that changes its posture and movement from moment to moment as the construction contents change. Therefore, in the end, it becomes necessary for the person in charge or the like to monitor each heavy machine by visual inspection, and complicated and time-consuming processes occur frequently. Or, every time a heavy equipment operator starts various work, there is a concern that it will be difficult to concentrate on heavy equipment operation because it is necessary to record the relevant work or contact the designated person in charge. .

そこで本発明では、重機における作業状況を自動的に特定可能とする技術の提供を目的とする。   Therefore, an object of the present invention is to provide a technique that can automatically specify the work situation in a heavy machine.

上記課題を解決する本発明の重機作業状況特定システムは、重機に生じる振動を測定する振動測定手段と、重機における作業状況を示す情報と、当該作業状況において重機に生じる振動の周波数と振幅とを示す振動特性情報と、を対応付けて保持する記憶手段と、稼働中の重機に関して、前記振動測定手段による振動測定を実行し、この測定で得た振動の周波数と振幅の情報を、前記記憶手段の振動特性情報に照合し、前記重機に生じた振動に対応する作業状況の推定を行う処理を実行する演算手段と、を備えることを特徴とする。   The heavy machine work status specifying system of the present invention that solves the above problems includes vibration measuring means for measuring vibrations generated in the heavy machinery, information indicating the work status in the heavy machinery, and the frequency and amplitude of vibration generated in the heavy machinery in the work status. Storage means for associating and holding the vibration characteristic information shown, and for the heavy equipment in operation, vibration measurement by the vibration measurement means is executed, and information on the frequency and amplitude of the vibration obtained by this measurement is stored in the storage means And calculating means for executing a process of estimating a work situation corresponding to the vibration generated in the heavy machinery.

これによれば、施工内容の推移に伴って姿勢や動作を時々刻々変化させる重機について、実行中の作業(例:走行、旋回、ブーム上下動、掘削、ブレーカー動作等)によって異なる振動の特性に対応し、該当重機における作業状況の自動的なリアルタイム監視と特定が可能となる。そのため、担当者等が目視によって各重機を逐一監視する必要はなく、煩雑で手間のかかる工程が発生する懸念も解消される。また、重機の操作者が、各種作業を開始する毎に、該当作業に関して記録を行ったり、所定の担当者に連絡するといった作業も不要であり、上述の操作者は重機操作に集中して安定的かつ効率的な作業を遂行できる。したがって本発明によれば、重機における作業状況を自動的に特定することが可能となる。   According to this, for heavy machinery that changes its posture and operation from moment to moment as construction contents change, the vibration characteristics vary depending on the work being performed (eg, running, turning, boom up / down movement, excavation, breaker operation, etc.). Correspondingly, automatic real-time monitoring and identification of the work status of the heavy equipment is possible. Therefore, it is not necessary for the person in charge or the like to monitor each heavy machine one by one by visual observation, and the concern that a complicated and troublesome process occurs is also eliminated. In addition, every time a heavy equipment operator starts various work, there is no need to record the relevant work or to contact a designated person. The above-mentioned operator concentrates on heavy equipment operation and is stable. Can perform efficient and efficient work. Therefore, according to the present invention, it is possible to automatically specify the work situation in the heavy machinery.

なお、上述の重機作業状況特定システムにおいて、前記記憶手段は、前記振動の周波数と振幅とを示す振動特性情報として、全周波数での振幅の最大値と、所定の周波数範囲での振幅の最大値の比率とを、重機における作業状況の情報と対応付けて保持するものであり、前記演算手段は、稼働中の重機に関して、前記振動測定手段による振動測定を実行し、この測定で得た振動の情報より、全周波数での振幅の最大値を特定する処理と、前記測定で得た振動の情報より、予め定めた所定の周波数範囲での振幅の最大値の比率を算定する処理と、前記特定した振幅の最大値および前記算定した振幅の最大値の比率の各情報を、前記記憶手段の振動特性情報に照合し、前記重機に生じた振動に対応する作業状況の推定を行う処理を実行するものである、としてもよい。   In the above-mentioned heavy machinery work situation specifying system, the storage means has, as vibration characteristic information indicating the vibration frequency and amplitude, a maximum amplitude value at all frequencies and a maximum amplitude value within a predetermined frequency range. The calculation means performs vibration measurement by the vibration measurement means for the heavy equipment in operation, and calculates the vibration obtained by this measurement. A process for identifying the maximum value of the amplitude at all frequencies from the information, a process for calculating a ratio of the maximum value of the amplitude in a predetermined frequency range determined in advance from the information on the vibration obtained by the measurement, and the specifying The information of the ratio of the maximum value of the amplitude and the ratio of the calculated maximum value of the amplitude is collated with the vibration characteristic information of the storage means, and the process for estimating the work situation corresponding to the vibration generated in the heavy machinery is executed. With things That may be.

これによれば、重機に生じる振動の周波数と振幅の各特性を、作業状況別に精度良く分類した情報を用いて、重機における作業状況をより確実に推定することが可能となる。   According to this, it is possible to more reliably estimate the work situation in the heavy equipment using information obtained by accurately classifying the characteristics of the frequency and amplitude of vibration generated in the heavy equipment according to the work situation.

また、上述の重機作業状況特定システムにおいて、前記演算手段は、前記振動測定手段より得た振動の情報より、各作業状況において振動が最大となる周波数を特定し、当該特定した周波数ないし該当周波数から所定範囲にあるいずれかの周波数を遮断周波数としたローパスフィルター処理を、各作業状況の振動の情報に適用し、当該適用後に得た振動のパターンが各作業状況間で分散する遮断周波数を特定する処理と、前記特定した遮断周波数のローパスフィルター処理を、前記振動測定手段より得た各作業状況の振動の情報に適用し、当該適用後に得られる前記遮断周波数以下の周波数範囲における振動の情報より、各作業状況毎の振幅の最大値を特定し、当該特定した最大値で、該当作業状況における全周波数での振幅の最大値を除算して、前記振動特性情報における前記最大値の比率を算定し、該当作業状況に対応付けて記憶手段に格納する処理を実行するものである、としてもよい。   Further, in the above-described heavy machinery work situation specifying system, the calculation means specifies the frequency at which the vibration is maximum in each work situation from the vibration information obtained from the vibration measurement means, and from the specified frequency or the corresponding frequency. Apply low-pass filter processing with any one of the frequencies within the specified range as the cut-off frequency to the vibration information of each work situation, and identify the cut-off frequency at which the vibration pattern obtained after the application is distributed among the work situations Applying the processing and the low-pass filter processing of the identified cutoff frequency to the vibration information of each work situation obtained from the vibration measuring means, from the vibration information in the frequency range below the cutoff frequency obtained after the application, Specify the maximum value of the amplitude for each work situation, and divide the maximum value of the amplitude at all frequencies in the work situation by the specified maximum value. Te, the calculated ratio of the maximum value in the vibration characteristic information, and executes a process of storing in the storage means in association with the corresponding working situation may be.

これによれば、重機における作業状況を推定する際の基準、すなわち記憶手段にて保持する上述の振動特性情報として、所定の周波数範囲での振幅の最大値の比率を、システム側で算定して以後の作業状況の推定に用いることが可能となる。したがって、例えば、そうした振動特性情報の算定処理を一定期間ごとに実行して、常に最新で実体に即した基準での作業状況の推定も可能となる。   According to this, the system side calculates the ratio of the maximum value of the amplitude in a predetermined frequency range as the above-mentioned vibration characteristic information held in the storage means, that is, the reference when estimating the work situation in the heavy equipment. It can be used for estimation of the subsequent work situation. Therefore, for example, it is possible to estimate the work status on the basis of the latest and actual standard by executing the calculation process of the vibration characteristic information at regular intervals.

また、上述の重機作業状況特定システムにおいて、前記記憶手段は、前記振動特性情報として、重機に生じる振動の各周波数での振幅レベルをスペクトル表示した基準イメージデータを、重機における作業状況の情報と対応付けて保持するものであり、前記演算手段は、稼働中の重機に関して、前記振動測定手段による振動測定を実行し、この測定で得た振動の周波数と振幅の情報に基づき、各周波数での振幅レベルをスペクトル表示したイメージデータを生成し、当該生成したイメージデータを、前記記憶手段の振動特性情報である各作業状況の基準イメージデータとパターンマッチングし、前記イメージデータが所定基準以上で一致した基準イメージデータを特定して、該当基準イメージデータに対応する作業状況を、前記重機における作業状況として推定する処理を実行するものである、としてもよい。   Further, in the above-mentioned heavy equipment work situation specifying system, the storage means corresponds to the information on the work situation in the heavy equipment, as the vibration characteristic information, the reference image data in which the amplitude level at each frequency of vibration generated in the heavy equipment is spectrally displayed The calculation means performs vibration measurement by the vibration measurement means for the heavy equipment in operation, and the amplitude at each frequency based on the vibration frequency and amplitude information obtained by the measurement. Generate image data with spectral display of levels, pattern-match the generated image data with reference image data of each work situation that is vibration characteristic information of the storage means, and the reference that the image data is equal to or higher than a predetermined reference The image data is specified, and the work status corresponding to the corresponding reference image data is And it executes the process of estimating the work situation may be.

これによれば、作業状況の推定処理をイメージデータ同士のパターンマッチング処理によって行うことが可能となるため、重機で生じる振動の特性が複雑でデータ量が多いものであったとしても、高速に推定処理を行うことが可能となり、重機作業状況特定の処理全体の効率化も図られる。   According to this, since it is possible to perform processing state estimation processing by pattern matching processing between image data, even if the characteristics of vibration caused by heavy machinery are complex and the amount of data is large, estimation is performed at high speed. The processing can be performed, and the efficiency of the entire processing for specifying the heavy machinery work status can be improved.

また、本発明の重機作業状況特定方法は、重機に生じる振動を測定する振動測定手段と、重機における作業状況を示す情報と、当該作業状況において重機に生じる振動の周波数と振幅とを示す振動特性情報と、を対応付けて保持する記憶手段とを備えるコンピュータが、稼働中の重機に関して、前記振動測定手段による振動測定を実行し、この測定で得た振動の周波数と振幅の情報を、前記記憶手段の振動特性情報に照合し、前記重機に生じた振動に対応する作業状況の推定を行う処理を実行することを特徴とする。   In addition, the heavy machinery working situation specifying method of the present invention includes a vibration measuring means for measuring vibration generated in the heavy machinery, information indicating the working status in the heavy machinery, and a vibration characteristic indicating the frequency and amplitude of vibration generated in the heavy machinery in the working status. A computer comprising storage means for storing information in association with each other performs vibration measurement by the vibration measurement means for an operating heavy machine, and stores the frequency and amplitude information of the vibration obtained by the measurement. It is characterized by collating with the vibration characteristic information of the means and executing a process of estimating the work situation corresponding to the vibration generated in the heavy machinery.

また、本発明の重機作業状況特定プログラムは、重機に生じる振動を測定する振動測定手段と、重機における作業状況を示す情報と、当該作業状況において重機に生じる振動の周波数と振幅とを示す振動特性情報と、を対応付けて保持する記憶手段とを備えるコンピュータに、稼働中の重機に関して、前記振動測定手段による振動測定を実行し、この測定で得た振動の周波数と振幅の情報を、前記記憶手段の振動特性情報に照合し、前記重機に生じた振動に対応する作業状況の推定を行う処理を実行させることを特徴とする。   Further, the heavy machine work status specifying program of the present invention includes a vibration measuring means for measuring vibration generated in the heavy machinery, information indicating the work status in the heavy machinery, and vibration characteristics indicating the frequency and amplitude of vibration generated in the heavy machinery in the work status. A computer having a storage unit that stores information in association with each other is subjected to vibration measurement by the vibration measurement unit with respect to an operating heavy machine, and information on the frequency and amplitude of the vibration obtained by the measurement is stored in the memory. It is characterized in that a process for estimating the work situation corresponding to the vibration generated in the heavy machinery is executed by collating with the vibration characteristic information of the means.

本発明によれば、重機における作業状況を自動的に特定できることとなる。   According to the present invention, it is possible to automatically specify the work situation in a heavy machine.

本実施形態における重機作業状況特定方法の適用例を示す図である。It is a figure which shows the example of application of the heavy machinery working condition identification method in this embodiment. 本実施形態の重機作業状況特定方法における振動計測手段の設置形態例を示す図である。It is a figure which shows the example of an installation form of the vibration measurement means in the heavy machinery working condition identification method of this embodiment. 本実施形態の重機作業状況特定システムにおけるハードウェア構成を示す図である。It is a figure which shows the hardware constitutions in the heavy machinery working condition specific system of this embodiment. 本実施形態における波形パターン情報の構成例1を示す図である。It is a figure which shows the structural example 1 of the waveform pattern information in this embodiment. 本実施形態における波形パターン情報の構成例2を示す図である。It is a figure which shows the structural example 2 of the waveform pattern information in this embodiment. 本実施形態の重機作業状況特定方法の処理手順例1を示すフロー図である。It is a flowchart which shows process sequence example 1 of the heavy machinery working condition identification method of this embodiment. 本実施形態における振動測定結果1を示す図である。It is a figure which shows the vibration measurement result 1 in this embodiment. 本実施形態における振動測定結果2を示す図である。It is a figure which shows the vibration measurement result 2 in this embodiment. 本実施形態における振動測定結果3を示す図である。It is a figure which shows the vibration measurement result 3 in this embodiment. 本実施形態における振動測定結果4を示す図である。It is a figure which shows the vibration measurement result 4 in this embodiment. 本実施形態におけるフーリエ・スペクトル例1を示す図である。It is a figure which shows the Fourier spectrum example 1 in this embodiment. 本実施形態におけるフーリエ・スペクトル例2を示す図である。It is a figure which shows the Fourier spectrum example 2 in this embodiment. 本実施形態におけるフーリエ・スペクトル例3を示す図である。It is a figure which shows the Fourier spectrum example 3 in this embodiment. 本実施形態におけるフーリエ・スペクトル例4を示す図である。It is a figure which shows the Fourier spectrum example 4 in this embodiment. 本実施形態におけるLPF処理後の振動波形1を示す図である。It is a figure which shows the vibration waveform 1 after the LPF process in this embodiment. 本実施形態におけるLPF処理後の振動波形2を示す図である。It is a figure which shows the vibration waveform 2 after the LPF process in this embodiment. 本実施形態におけるLPF処理後の振動波形3を示す図である。It is a figure which shows the vibration waveform 3 after the LPF process in this embodiment. 本実施形態におけるLPF処理後の振動波形4を示す図である。It is a figure which shows the vibration waveform 4 after the LPF process in this embodiment. 本実施形態における波形パターン情報決定用の情報例を示す図である。It is a figure which shows the example of information for the waveform pattern information determination in this embodiment. 本実施形態の重機作業状況特定方法の処理手順例2を示すフロー図である。It is a flowchart which shows process sequence example 2 of the heavy machinery working condition identification method of this embodiment. 本実施形態の重機作業状況特定方法における判定例1を示す図である。It is a figure which shows the example 1 of a determination in the heavy machinery working condition identification method of this embodiment. 本実施形態の重機作業状況特定方法における判定例2を示す図である。It is a figure which shows the example 2 of a determination in the heavy machinery working condition identification method of this embodiment. 本実施形態の重機作業状況特定方法の処理手順例3を示すフロー図である。It is a flowchart which shows process sequence example 3 of the heavy machinery working condition identification method of this embodiment. 本実施形態における波形パターン情報の構成例3を示す図である。It is a figure which shows the structural example 3 of the waveform pattern information in this embodiment. 本実施形態における波形パターン情報の構成例4を示す図である。It is a figure which shows the structural example 4 of the waveform pattern information in this embodiment. 本実施形態における波形パターン情報の構成例5を示す図である。It is a figure which shows the structural example 5 of the waveform pattern information in this embodiment. 本実施形態における波形パターン情報の構成例6を示す図である。It is a figure which shows the structural example 6 of the waveform pattern information in this embodiment.

−−−適用例−−−
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図1は、本実施形態における重機作業状況特定方法の適用例を示す図である。重機作業状況特定方法を適用する工事現場としては、振動抑制が要求される環境に所在する工事現場がまず想定される。図1に示す例では、工事現場1の周辺環境が、個人住居2など一般の建物が存在する住宅地3となっている状況を示した。工事現場1と住宅地3とは遮音パネル4等で適宜区切られてはいるが、そのまま何ら措置を施さない場合、工事現場1で稼働する重機5が発生させる工事振動については地盤6等を介して住宅地3に伝達されてしまう。
--- Application example ---
Embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram showing an application example of the heavy machinery work situation specifying method in the present embodiment. As a construction site to which the heavy machinery work situation specifying method is applied, a construction site located in an environment where vibration suppression is required is first assumed. In the example illustrated in FIG. 1, the surrounding environment of the construction site 1 is a residential area 3 in which a general building such as an individual residence 2 exists. The construction site 1 and the residential area 3 are appropriately separated by a sound insulation panel 4 or the like, but if no measures are taken as they are, the construction vibration generated by the heavy machine 5 operating at the construction site 1 is via the ground 6 or the like. Will be transmitted to the residential area 3.

なお、重機5としては、バックホウやクレーン、削岩機などの他、ダンプトラックやトレーラー、ミキサー車などの各種車両、コンクリート圧送車両など種々想定出来るが、工事現場で稼働し振動を発生する重機であれば種類は問わない。本実施形態では、重機5の一例としてバックホウ(以後、バックホウ5とする)を例に挙げて説明を行うものとする。   As heavy machinery 5, various types of vehicles such as backhoes, cranes, rock drills, dump trucks, trailers, mixer trucks, and concrete pumping vehicles can be envisaged. Any type is acceptable. In the present embodiment, a backhoe (hereinafter referred to as a backhoe 5) will be described as an example of the heavy machine 5 as an example.

このような工事現場1において、本実施形態の重機作業状況特定方法を適用するに先立って、重機5が実際に稼働している際に重機自体に生じる振動を測定し、この測定結果たる振動の情報に基づいて、重機5に生じる振動の周波数と振幅とを示す振動特性情報と当該重機5における作業状況の情報とを対応付けておく必要がある。なお、本実施形態では、重機5における振動を振動計測手段140たる加速度センサにて測定するものとしており、以降の説明においては「振幅」を加速度と読み替えて示すこととする。ただし、振動計測手段140として速度センサや変位センサを採用し、その測定値である速度や変位の値を処理に用いるとしてもよい。   In such a construction site 1, before applying the heavy machinery work situation specifying method of the present embodiment, the vibration generated in the heavy machinery itself when the heavy machinery 5 is actually operating is measured, and the vibration as a result of the measurement is measured. Based on the information, it is necessary to associate vibration characteristic information indicating the frequency and amplitude of vibration generated in the heavy machine 5 with information on the work status in the heavy machine 5. In the present embodiment, the vibration in the heavy machine 5 is measured by an acceleration sensor that is the vibration measuring means 140. In the following description, “amplitude” is read as acceleration. However, a speed sensor or a displacement sensor may be adopted as the vibration measuring means 140, and the speed and displacement values that are measured values may be used for the processing.

例えば、重機5で走行、旋回、ブーム上下、掘削などといった各種作業を行った際に、当該重機5における測定箇所30にて、振動計測手段140を用いた振動測定を行う。図2は本実施形態の重機作業状況特定方法における振動計測手段の設置形態例を示す図である。振動の測定手段すなわち振動測定手段140としては、振動加速度計など振動測定に用いられる一般的な計器を採用すればよい。より好ましくは、振動計測手段140として、小型軽量で配線を必要としない無線式加速度計を採用すれば好適である。勿論、重機5における振動計測手段140の設置形態や、振動計測手段140と当該振動計測手段140から測定値を得て演算等を行う情報処理装置との間を重機動作や工事全体に不要な影響を及ぼさぬよう留意すれば、有線式の加速度計を採用することも可能である。   For example, when various operations such as running, turning, boom up / down, excavation, and the like are performed on the heavy machinery 5, vibration measurement using the vibration measuring unit 140 is performed at the measurement location 30 in the heavy machinery 5. FIG. 2 is a diagram showing an example of an installation form of vibration measuring means in the heavy machinery work situation specifying method of the present embodiment. As the vibration measuring means, that is, the vibration measuring means 140, a general instrument used for vibration measurement such as a vibration accelerometer may be adopted. More preferably, a wireless accelerometer that is small and lightweight and does not require wiring is preferably used as the vibration measuring means 140. Needless to say, the installation configuration of the vibration measuring means 140 in the heavy equipment 5 and the influence between the vibration measuring means 140 and the information processing apparatus that obtains measurement values from the vibration measuring means 140 and performs calculations, etc., on the heavy equipment operation and the entire construction are unnecessary. It is also possible to adopt a wired type accelerometer so as not to affect

図2に示す例では、バックホウ5のブームに設置する振動計測手段140を「N1」とし、この「N1」なる振動計測手段140では、バックホウ5の進行方向をZ軸、上下方向をY軸、左右方向をX軸としている。また、バックホウ5の車体に設置する振動計測手段140を「N3」とし、この「N3」なる振動計測手段140では、バックホウ5の進行方向をY軸、左右方向をX軸、上下方向をZ軸としている。なお、重機5での振動測定により得られた結果に基づいて、稼働中の重機5に生じる振動の周波数および加速度と、当該重機5における作業状況との相関関係を示す情報である波形パターン情報125を求める処理については後述する。   In the example shown in FIG. 2, the vibration measuring means 140 installed on the boom of the backhoe 5 is “N1”, and in this vibration measuring means 140 “N1”, the traveling direction of the backhoe 5 is the Z axis, the vertical direction is the Y axis, The left-right direction is the X axis. Further, the vibration measuring means 140 installed on the body of the backhoe 5 is “N3”, and in the vibration measuring means 140 “N3”, the traveling direction of the backhoe 5 is the Y axis, the horizontal direction is the X axis, and the vertical direction is the Z axis. It is said. It should be noted that waveform pattern information 125 which is information indicating the correlation between the frequency and acceleration of vibration generated in the operating heavy machine 5 and the work status in the heavy machine 5 based on the result obtained by the vibration measurement in the heavy machine 5. The processing for obtaining will be described later.

こうした状況にて稼働する本実施形態の重機5は、重機作業状況特定システム10を備えている。重機作業状況特定システム10(以下システム10)は、コンピュータチップなどで構成される情報処理装置100を備えている。この情報処理装置100は、図3にて示すとおり、コンピュータとして備えるべき構成を備えるものとなっている。すなわち情報処理装置100は、重機作業状況特定方法を実行するにあたって必要となる機能を実装するためのプログラム102と情報125、126を格納した記憶手段101と、この記憶手段101からプログラム102をメモリ103に読み出して実行するCPUなどの演算手段104と、重機操作者などのユーザから情報入力を受け付けるボタン等の入力手段105と、警告用信号などの各種情報を出力するためのランプやディスプレイ、スピーカーといった出力手段106と、振動計測手段140らとデータ通信を行ってその測定値を取得するインターフェイス107とを備えている。   The heavy machine 5 of this embodiment that operates in such a situation includes a heavy machine work situation specifying system 10. The heavy equipment work situation identification system 10 (hereinafter referred to as system 10) includes an information processing apparatus 100 composed of a computer chip or the like. As shown in FIG. 3, the information processing apparatus 100 has a configuration that should be provided as a computer. That is, the information processing apparatus 100 stores the program 102 for implementing the functions necessary for executing the heavy machinery work situation specifying method, the storage unit 101 storing the information 125 and 126, and the program 102 from the storage unit 101 into the memory 103. The calculation means 104 such as a CPU to be read and executed at the same time, the input means 105 such as a button for receiving information input from a user such as a heavy equipment operator, and a lamp, display, speaker, etc. for outputting various information such as warning signals An output unit 106 and an interface 107 that performs data communication with the vibration measurement unit 140 and obtains the measurement value are provided.

情報処理装置100は、記憶手段101において、稼働中の重機5に生じる振動(の周波数と加速度)と、当該重機5における作業状況との相関関係を示す情報である波形パターン情報125、および、演算手段104が各種演算に用いる演算パラメータ126の各情報を保持している。上述の波形パターン情報125の詳細については後述する。   The information processing apparatus 100 includes, in the storage unit 101, waveform pattern information 125 that is information indicating a correlation between vibration (frequency and acceleration) generated in the operating heavy machine 5 and a work situation in the heavy machine 5, and calculation The means 104 holds information on the operation parameters 126 used for various operations. Details of the waveform pattern information 125 will be described later.

続いて、上述のシステム10の情報処理装置100が備える機能について説明する。上述したように、以下に説明する機能は、情報処理装置100が備えるプログラム102を実行することで実装される機能と言える。本実施形態の情報処理装置100は、稼働中の重機5に関して、振動測定手段140による振動測定を実行し、この測定で得た振動の周波数と加速度の情報を、記憶手段101の波形パターン情報125に照合し、重機5に生じた振動に対応する作業状況の推定を行う機能を有する。   Subsequently, functions provided in the information processing apparatus 100 of the system 10 described above will be described. As described above, the functions described below can be said to be functions that are implemented by executing the program 102 included in the information processing apparatus 100. The information processing apparatus 100 according to the present embodiment performs vibration measurement by the vibration measuring unit 140 on the heavy machine 5 in operation, and uses the vibration frequency and acceleration information obtained by the measurement as waveform pattern information 125 of the storage unit 101. And a function of estimating the work situation corresponding to the vibration generated in the heavy machine 5.

なお、上述の情報処理装置100は、記憶手段101の波形パターン情報125として、全周波数での加速度の最大値と、所定の周波数範囲での加速度の最大値の比率とを、重機5における作業状況の情報と対応付けて保持しているとすれば好適である。この場合、情報処理装置100は、稼働中の重機5に関して、振動測定手段140による振動測定を実行し、この測定で得た振動の情報より、全周波数での加速度の最大値を特定する処理と、上述の測定で得た振動の情報より、予め定めた所定の周波数範囲での加速度の最大値の比率を算定する処理と、上述で特定した加速度の最大値および前記で算定した加速度の最大値の比率の各情報を、記憶手段101における波形パターン情報125に照合し、重機5に生じた振動に対応する作業状況の推定を行うこととなる。   Note that the information processing apparatus 100 described above uses, as the waveform pattern information 125 in the storage unit 101, the ratio of the maximum acceleration value in all frequencies and the maximum acceleration value in a predetermined frequency range as the work status in the heavy machine 5. It is preferable that the information is stored in association with the information. In this case, the information processing apparatus 100 performs vibration measurement by the vibration measurement unit 140 on the heavy machine 5 in operation, and specifies the maximum acceleration value at all frequencies from the vibration information obtained by the measurement. The process of calculating the ratio of the maximum value of acceleration in a predetermined frequency range determined in advance from the vibration information obtained by the above measurement, the maximum value of acceleration specified above, and the maximum value of acceleration calculated above Each information of the ratio is collated with the waveform pattern information 125 in the storage unit 101, and the work situation corresponding to the vibration generated in the heavy machine 5 is estimated.

また、情報処理装置100は、振動測定手段140より得た振動の情報より、各作業状況において加速度が最大となる周波数を特定し、当該特定した周波数ないし該当周波数から所定範囲にあるいずれかの周波数を遮断周波数としたローパスフィルター処理を、各作業状況の振動の情報に適用し、当該適用後に得た振動のパターンが各作業状況間で分散する遮断周波数を特定する機能を有しているとすれば好適である。   Further, the information processing apparatus 100 identifies the frequency at which the acceleration is maximized in each work situation from the vibration information obtained from the vibration measuring unit 140, and any frequency within a predetermined range from the identified frequency or the corresponding frequency. Is applied to the vibration information of each work situation, and the function of specifying the cut-off frequency at which the vibration pattern obtained after the application is distributed among the work situations. Is preferable.

この場合、情報処理装置100は、上述で特定した遮断周波数のローパスフィルター処理を、振動測定手段140より得た各作業状況の振動の情報に適用し、当該適用後に得られる遮断周波数以下の周波数範囲における振動の情報より、各作業状況毎の加速度の最大値を特定し、当該特定した最大値で、該当作業状況における全周波数での加速度の最大値を除算して、波形パターン情報125における上述の最大値の比率を算定し、該当作業状況に対応付けて記憶手段101の波形パターン情報125に格納する機能を有するとすれば好適である。   In this case, the information processing apparatus 100 applies the low-pass filter processing of the cutoff frequency specified above to the vibration information of each work situation obtained from the vibration measuring unit 140, and a frequency range equal to or lower than the cutoff frequency obtained after the application. In the waveform pattern information 125, the maximum value of acceleration for each work situation is specified from the vibration information in the above, and the maximum value of acceleration at all frequencies in the corresponding work situation is divided by the specified maximum value. It is preferable to have a function of calculating the ratio of the maximum value and storing it in the waveform pattern information 125 of the storage unit 101 in association with the corresponding work situation.

また、情報処理装置100は、記憶手段101における波形パターン情報125として、重機5に生じる振動の各周波数での振幅レベルすなわち加速度レベルをスペクトル表示した基準イメージデータを、重機5における作業状況の情報と対応付けて保持するとしてもよい。この場合、情報処理装置100は、稼働中の重機5に関して、振動測定手段140による振動測定を実行し、この測定で得た振動の周波数と加速度の情報に基づき、各周波数での加速度レベルをスペクトル表示したイメージデータを生成し、当該生成したイメージデータを、記憶手段101における波形パターン情報125である各作業状況の基準イメージデータとパターンマッチングし、イメージデータが所定基準以上で一致した基準イメージデータを特定して、該当基準イメージデータに対応する作業状況を、重機5における作業状況として推定する機能を有するとしてもよい。こうした機能を有する場合の情報処理装置100は、当然ながら、従来より存在するパターンマッチング処理のためのプログラムを予め備え、必要に応じて該当プログラムを呼び出して実行できるものとする。   Further, the information processing apparatus 100 uses, as the waveform pattern information 125 in the storage unit 101, the reference image data in which the amplitude level at each frequency of vibration generated in the heavy machine 5, that is, the acceleration level, is spectrum-displayed as the work status information in the heavy machine 5. It may be held in association. In this case, the information processing apparatus 100 performs vibration measurement by the vibration measuring unit 140 on the heavy machine 5 in operation, and spectrums the acceleration level at each frequency based on the vibration frequency and acceleration information obtained by the measurement. The displayed image data is generated, and the generated image data is pattern-matched with the reference image data of each work situation as the waveform pattern information 125 in the storage unit 101, and the reference image data in which the image data is equal to or higher than a predetermined reference is obtained. It may have a function of specifying and estimating the work situation corresponding to the corresponding reference image data as the work situation in the heavy equipment 5. Of course, the information processing apparatus 100 having such a function is provided with a program for pattern matching processing existing in advance, and can call and execute the corresponding program as necessary.

なお、情報処理装置100は、上述したように重機5の作業状況を推定する際、振動計測手段140から得た振動の加速度を所定基準と比較し、振動の加速度すなわち振幅レベルが所定基準を越えた場合に、重機5に備わる運転制御用の演算手段150等に対し、警告用信号として、重機5での所定の運転内容に関して制限を行う制御信号を送るとしてもよい。この制御信号は、走行、ブーム上下、旋回といった動作の加減速や、掘削やブレーカーの打撃動作等を実行する油圧機構など適宜な駆動機構に関して、駆動電流や駆動油圧などを制限する制御信号となる。或いは、情報処理装置100は、上述した、振動の振幅レベルが所定基準を越えた場合に、重機5に備わる所定装置に警告用信号を送る処理を実行するとしてもよい。この重機5に備わる所定装置としては、重機操作座席の目前等に設置されたランプ、ディスプレイ、スピーカーなど出力手段106があげられる。   Note that the information processing apparatus 100 compares the vibration acceleration obtained from the vibration measuring unit 140 with a predetermined reference when estimating the work status of the heavy machine 5 as described above, and the vibration acceleration, that is, the amplitude level exceeds the predetermined reference. In such a case, a control signal for limiting the predetermined operation contents in the heavy machine 5 may be sent as a warning signal to the operation control computing means 150 provided in the heavy machine 5. This control signal is a control signal for limiting drive current, drive hydraulic pressure, etc., for an appropriate drive mechanism such as a hydraulic mechanism for performing acceleration / deceleration of operations such as traveling, boom up / down, and turning, and excavation and breaker hitting operations. . Alternatively, the information processing apparatus 100 may execute the above-described process of sending a warning signal to a predetermined apparatus provided in the heavy machine 5 when the amplitude level of vibration exceeds a predetermined reference. Examples of the predetermined device provided in the heavy machine 5 include an output unit 106 such as a lamp, a display, and a speaker installed in front of the heavy machine operating seat.

−−−波形パターン情報の構成例1−−
続いて、システム10すなわち情報処理装置100が利用する波形パターン情報125の構成例について説明する。図4は本実施形態における波形パターン情報の構成例1を示す図であり、図5は本実施形態における波形パターン情報の構成例2を示す図である。
--- Configuration example of waveform pattern information 1--
Next, a configuration example of the waveform pattern information 125 used by the system 10, that is, the information processing apparatus 100 will be described. FIG. 4 is a diagram showing a configuration example 1 of the waveform pattern information in the present embodiment, and FIG. 5 is a diagram showing a configuration example 2 of the waveform pattern information in the present embodiment.

この波形パターン情報125は、重機5に生じる振動の周波数と加速度(振幅)とを示す振動特性情報を、重機5における作業状況の情報と対応付けた情報であり、図4、図5に示す波形パターン情報125の例では、走行、旋回、ブーム上下、掘削といった重機5での各作業について、該当作業を実行中の重機5で発生する振動の特性として、「判定1」、「判定2」なる条件が規定されている。   The waveform pattern information 125 is information in which vibration characteristic information indicating the frequency and acceleration (amplitude) of vibration generated in the heavy machine 5 is associated with information on the work status in the heavy machine 5. The waveform pattern information 125 illustrated in FIGS. In the example of the pattern information 125, “determination 1” and “determination 2” are the characteristics of vibrations generated in the heavy machine 5 that is performing the corresponding work for each work in the heavy machine 5 such as traveling, turning, boom up / down, and excavation. Conditions are defined.

そのうち、「判定1」なる条件は、全周波数での加速度の最大値の範囲を示すものである。また、「判定2」なる条件は、所定の周波数範囲での加速度の最大値の比率の範囲を示すものである。なお、この「判定2」なる条件は、該当作業状況において加速度が最大となる周波数(すなわち「判定1」の最大値が生じる周波数)ないし該当周波数から所定範囲にあるいずれかの周波数を「遮断周波数」(決定手法詳細は後述)とし、この遮断周波数以下の周波数範囲における振動の情報より、各作業状況毎の加速度の最大値を特定し、当該特定した最大値(すなわち遮断周波数以下の周波数範囲における加速度の最大値)で、該当作業状況における全周波数での加速度の最大値(すなわち「判定1」が示す値)を除算して得られるものである。   Among them, the condition “determination 1” indicates the range of the maximum value of acceleration at all frequencies. The condition “determination 2” indicates the range of the ratio of the maximum value of acceleration in a predetermined frequency range. The condition of “determination 2” is that the frequency at which the acceleration is maximum in the corresponding work situation (that is, the frequency at which the maximum value of “determination 1” occurs) or any frequency within a predetermined range from the corresponding frequency (The details of the determination method will be described later.) From the vibration information in the frequency range below the cutoff frequency, the maximum acceleration value for each work situation is specified, and the specified maximum value (that is, in the frequency range below the cutoff frequency). (Maximum value of acceleration) is obtained by dividing the maximum value of acceleration (that is, the value indicated by “determination 1”) at all frequencies in the corresponding work situation.

なお、図4には、重機5の車体に振動計測手段140たるセンサ1個設置した場合の波形パターン情報125の例を示し、図5には、重機5の車体およびブームにそれぞれ振動計測手段140たるセンサを設置した場合の波形パターン情報125の例を示している。図5に示す例のように、振動計測手段140が複数設置された状況における波形パターン情報125は、1つの作業に関して、「判定1」、「判定2」で特性として規定する各判定式が複数となる場合がありうる。このように判定式が複数ある場合、各式は論理積(AND)で組み合わせて利用されるものとなる。   4 shows an example of the waveform pattern information 125 when one sensor as the vibration measuring means 140 is installed on the vehicle body of the heavy equipment 5, and FIG. 5 shows the vibration measuring means 140 for the vehicle body and the boom of the heavy equipment 5 respectively. The example of the waveform pattern information 125 at the time of installing a drooping sensor is shown. As in the example shown in FIG. 5, the waveform pattern information 125 in a situation where a plurality of vibration measuring means 140 are installed has a plurality of determination formulas defined as characteristics in “determination 1” and “determination 2” for one work. It can be. Thus, when there are a plurality of judgment formulas, the formulas are used in combination with logical product (AND).

また、上述してきた波形パターン情報125は、重機5の種類毎或いは個体毎に予め用意されているとすれば好適である。   Further, it is preferable that the waveform pattern information 125 described above is prepared in advance for each type or individual of the heavy machinery 5.

−−−波形パターン情報の生成について−−−
続いて、上述の波形パターン情報125を生成するための処理について図に基づき説明する。以下で説明する各種動作は、システム10を構成する情報処理装置100が実行するプログラム102によって実現される。そして、このプログラム102は、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。
--- About generation of waveform pattern information ---
Next, a process for generating the waveform pattern information 125 will be described with reference to the drawings. Various operations described below are realized by a program 102 executed by the information processing apparatus 100 configuring the system 10. And this program 102 is comprised from the code | cord | chord for performing the various operation | movement demonstrated below.

図6は本実施形態の重機作業状況特定方法の処理手順例1を示すフロー図である。ここで発明者らは、実際の工事現場においてバックホウ5を稼働させ、所定速度での走行、旋回、ブーム上下動、および掘削の各作業を行った。この時、情報処理装置100の振動計測手段140は、稼働中のバックホウ5における測定箇所30の振動測定を実行し、図 7〜図10に示す振動測定結果である振動波形31〜34を得る(s100)。なお、本実施形態での振動測定の条件はサンプリング周波数200Hz、対象周波数が0−100Hzとした。また、振動測定で得られる振動波形31〜34は、時刻ごとの加速度を示しているものとする。   FIG. 6 is a flowchart showing a processing procedure example 1 of the heavy machinery work situation specifying method of the present embodiment. Here, the inventors operated the backhoe 5 at an actual construction site, and performed each operation of traveling at a predetermined speed, turning, boom up / down movement, and excavation. At this time, the vibration measuring unit 140 of the information processing apparatus 100 performs vibration measurement of the measurement location 30 in the operating backhoe 5, and obtains vibration waveforms 31 to 34 which are vibration measurement results shown in FIGS. s100). The vibration measurement conditions in this embodiment are a sampling frequency of 200 Hz and a target frequency of 0 to 100 Hz. In addition, it is assumed that vibration waveforms 31 to 34 obtained by vibration measurement indicate acceleration for each time.

図に示す振動波形31〜34らが示すように、実際に測定した振動波形(無次元加速度)の例に関し、走行、旋回、ブーム上下、掘削の各作業において、全ての無次元加速度が「0.13」以上であり、走行、旋回の各作業時において、車体の振動計測手段140(「N3」センサー)で得た無次元加速度は「1.00」以上、ブーム上下動の作業時において、車体の振動計測手段140(「N3」センサー)で得た無次元加速度は「1.00」以下、との特徴があった。なお、無次元加速度とは、振動計測手段140で得られる加速度の値を、所定の基準加速度の値で除算して得た値となる。こうした無次元化の処理に関しては以降の説明でも同様の処理を適用するものとする。ただし、このような無次元化の処理を行わず、振動計測手段140で得られる加速度の値を、そのまま以降の処理に適用するとしてもよい。   As shown in the vibration waveforms 31 to 34 shown in the figure, regarding the example of the actually measured vibration waveform (dimensionless acceleration), all the dimensionless accelerations are “0” in each operation of running, turning, boom up / down, and excavation. .13 "or more, the dimensionless acceleration obtained by the vehicle body vibration measuring means 140 (" N3 "sensor) is" 1.00 "or more at the time of running and turning work, and at the time of boom up and down work, The dimensionless acceleration obtained by the vehicle body vibration measuring means 140 (“N3” sensor) was characterized by “1.00” or less. The dimensionless acceleration is a value obtained by dividing the acceleration value obtained by the vibration measuring means 140 by a predetermined reference acceleration value. With respect to such dimensionless processing, the same processing is applied in the following description. However, such a dimensionless process may not be performed, and the acceleration value obtained by the vibration measuring unit 140 may be directly applied to the subsequent processes.

バックホウ5において作業により生じる振動は、その作業別に加速度の大きさや卓越周波数に固有の特徴がある。そこで、情報処理装置100は、上述のステップs100で得た振動波形31〜34のデータより、全ての周波数を通じて最大の加速度を作業毎に特定する(s101)。この最大の加速度の特定処理は、情報処理装置100が、振動波形31〜34の各データについて波形解析を行って加速度の最大値を特定する。ここで特定した最大の加速度を、以降は「O.A.」と称する。   The vibration generated by the work in the backhoe 5 has characteristics specific to the magnitude of acceleration and the dominant frequency for each work. Therefore, the information processing apparatus 100 specifies the maximum acceleration for each work through all frequencies from the data of the vibration waveforms 31 to 34 obtained in step s100 described above (s101). In the maximum acceleration specifying process, the information processing apparatus 100 performs waveform analysis on each data of the vibration waveforms 31 to 34 to specify the maximum acceleration value. The maximum acceleration specified here is hereinafter referred to as “OA”.

なお、上述の卓越周波数とは、最大の加速度「O.A.」となる周波数に該当する。本実施形態では、振動の周波数に関しても無次元化してあるため、卓越周波数に関しても卓越無次元周波数と称する。情報処理装置100は、上述のステップs101における、加速度の最大値の特定処理により、加速度が最大となる周波数すなわち卓越無次元周波数を作業毎に特定しておく(s102)。卓越無次元周波数を特定するにあたっては、例えば、振動波形31〜34の各データについて周波数分析(フーリエ・スペクトル解析)を行い、その分析結果を利用すると好適である。図11〜図14にフーリエ・スペクトル解析の結果を示す。図11〜図14に例示したフーリエ・スペクトル50〜65において、横軸は無次元周波数(周波数を基準周波数で除算した値)、縦軸は無次元フーリエ振幅(フーリエ振幅を基準加速度で除算した値)としている。   The above-described dominant frequency corresponds to a frequency at which the maximum acceleration “OA” is obtained. In this embodiment, since the vibration frequency is also dimensionless, the dominant frequency is also referred to as a superior dimensionless frequency. The information processing apparatus 100 specifies a frequency at which the acceleration is maximum, that is, a preeminent dimensionless frequency for each work, by specifying the maximum acceleration value in step s101 described above (s102). In specifying the superior dimensionless frequency, for example, it is preferable to perform frequency analysis (Fourier spectrum analysis) on each data of the vibration waveforms 31 to 34 and use the analysis result. FIGS. 11 to 14 show the results of Fourier spectrum analysis. In the Fourier spectra 50 to 65 illustrated in FIGS. 11 to 14, the horizontal axis is a dimensionless frequency (a value obtained by dividing the frequency by the reference frequency), and the vertical axis is a dimensionless Fourier amplitude (a value obtained by dividing the Fourier amplitude by the reference acceleration). ).

図11〜図14に例示したフーリエ・スペクトル50〜65においては、以下の特徴が確認できる。
1.走行時のブームにおける振動計測手段140(N1−Y、N1−Z)、同じく車体における振動計測手段140(N3−Y、N3−Z)で得られた振動波形に基づくフーリエ・スペクトルにおいて、全ての卓越無次元周波数は「0.01」以上である。
2.旋回時のブームにおける振動計測手段140(N1−Y、N1−Z)、同じく車体における振動計測手段140(N3−Y)で得られた振動波形に基づくフーリエ・スペクトルにおいて、卓越無次元周波数は「0.01」以下である。
3.上下時のブームにおける振動計測手段140(N1−Y、N1−Z)で得られた振動波形に基づくフーリエ・スペクトルにおいて、卓越無次元周波数は「0.01」以下、車体における振動計測手段140で得られた振動波形に基づくフーリエ・スペクトルにおいて、卓越無次元周波数は「0.01」以上である。
4.掘削時のブームにおける振動計測手段140(N1−Y、N1−Z)で得られた振動波形に基づくフーリエ・スペクトルにおいて、卓越無次元周波数は「0.01」以下、車体における振動計測手段140で得られた振動波形に基づくフーリエ・スペクトルにおいて、卓越無次元周波数は「0.01」以上である。
The following features can be confirmed in the Fourier spectra 50 to 65 illustrated in FIGS.
1. In the Fourier spectrum based on the vibration waveform obtained by the vibration measuring means 140 (N1-Y, N1-Z) in the boom during traveling and the vibration measuring means 140 (N3-Y, N3-Z) in the vehicle body, The preeminent dimensionless frequency is “0.01” or more.
2. In the Fourier spectrum based on the vibration waveform obtained by the vibration measuring means 140 (N1-Y, N1-Z) in the boom at the time of turning and the vibration measuring means 140 (N3-Y) in the vehicle body, the dominant dimensionless frequency is “ 0.01 "or less.
3. In the Fourier spectrum based on the vibration waveform obtained by the vibration measuring means 140 (N1-Y, N1-Z) in the boom at the time of up and down, the dominant dimensionless frequency is “0.01” or less, and the vibration measuring means 140 in the vehicle body In the Fourier spectrum based on the obtained vibration waveform, the dominant dimensionless frequency is “0.01” or more.
4). In the Fourier spectrum based on the vibration waveform obtained by the vibration measuring means 140 (N1-Y, N1-Z) in the boom during excavation, the dominant dimensionless frequency is “0.01” or less, and the vibration measuring means 140 in the vehicle body In the Fourier spectrum based on the obtained vibration waveform, the dominant dimensionless frequency is “0.01” or more.

フーリエ・スペクトルに関するこうした特徴を特定する場合、情報処理装置100は、各作業の各測定箇所30について得ている卓越無次元周波数(上述のs102で特定)のうち1つを無作為に選び出す(s103)。また、情報処理装置100は、ここで選び出した卓越無次元周波数(例:0.04)を含む所定範囲(例:卓越無次元周波数を中心に0.03上下する範囲)の各周波数(例:0.01〜0.07)を遮断周波数としたローパスフィルター処理を、遮断周波数ごとに各作業状況の振動波形31〜34に適用し(s104)、当該適用後に得た振動波形のパターンが各作業間で分散する遮断周波数(例:0.01)を特定する(s105)。なお、上述のステップs102〜s105におけるフーリエ・スペクトル解析等を含む遮断周波数の特定処理は、遮断周波数が未だ特定されていない重機について実行すればよく、遮断周波数が既に特定済みの重機に関しては省略可能である。   When identifying such a feature regarding the Fourier spectrum, the information processing apparatus 100 randomly selects one of the excellent dimensionless frequencies (identified in s102 described above) obtained for each measurement location 30 of each work (s103). ). In addition, the information processing apparatus 100 has each frequency (eg, a range up and down 0.03 centered on the superior dimensionless frequency) including the superior dimensionless frequency (eg, 0.04) selected here. The low-pass filter processing with 0.01 to 0.07) as the cutoff frequency is applied to the vibration waveforms 31 to 34 in each work situation for each cutoff frequency (s104), and the vibration waveform pattern obtained after the application is applied to each work. A cut-off frequency (for example, 0.01) that is dispersed between the two is specified (s105). The cutoff frequency specifying process including Fourier spectrum analysis and the like in steps s102 to s105 described above may be performed for heavy machinery for which the cutoff frequency has not yet been specified, and can be omitted for heavy machinery for which the cutoff frequency has already been specified. It is.

図15〜図18は本実施形態におけるLPF(ローパスフィルター)処理後の振動波形を示す図である。上述したステップs104のローパスフィルター処理後の振動波形を比較すると、以下の特徴が確認できる。なお、ここでの遮断周波数(無次元)は「0.01」としている。
1.走行時のブームにおける振動計測手段140(N1−Y、N1−Z)、および、車体における振動計測手段140(N3−Y、N3−Z)の全ての加速度は、ローパスフィルター処理によって小さくなった。
2.旋回時のブームにおける振動計測手段140(N1−Z)、および、車体における振動計測手段140(N3−Y)でそれぞれ得られた加速度は、ローパスフィルター処理前後であまり変化はないが、ブームにおける振動計測手段140(N1−Y)、車体における振動計測手段140(N3−Z)でそれぞれ得られた加速度は、ローパスフィルター処理によって小さくなった。
3.上下時のブームにおける振動計測手段140(N1−Y,N1−Z)で得られた加速度はフィルター前後であまり変化はないが、車体における振動計測手段140(N3−Y,N3−Z)で得られた加速度はローパスフィルター処理によって小さくなった。
4.掘削時のブームにおける振動計測手段140(N1−Y,N1−Z)で得られた加速度は、ローパスフィルター処理前後で少し小さくなるが、車体における振動計測手段140(N3−Y,N3−Z)で得られた加速度は、ローパスフィルター処理によってかなり小さくなった。
15 to 18 are diagrams illustrating vibration waveforms after LPF (low-pass filter) processing in the present embodiment. The following features can be confirmed by comparing the vibration waveforms after the low-pass filter processing in step s104 described above. The cut-off frequency (dimensionless) here is “0.01”.
1. All accelerations of the vibration measuring means 140 (N1-Y, N1-Z) in the boom during traveling and the vibration measuring means 140 (N3-Y, N3-Z) in the vehicle body were reduced by the low-pass filter processing.
2. The accelerations obtained by the vibration measuring means 140 (N1-Z) in the boom at the time of turning and the vibration measuring means 140 (N3-Y) in the vehicle body do not change much before and after the low-pass filter processing, but the vibration in the boom The accelerations obtained by the measuring means 140 (N1-Y) and the vibration measuring means 140 (N3-Z) in the vehicle body were reduced by the low-pass filter processing.
3. The acceleration obtained by the vibration measuring means 140 (N1-Y, N1-Z) in the boom at the time of vertical movement does not change much before and after the filter, but is obtained by the vibration measuring means 140 (N3-Y, N3-Z) in the vehicle body. The acceleration was reduced by low-pass filtering.
4). The acceleration obtained by the vibration measuring means 140 (N1-Y, N1-Z) in the boom during excavation is slightly reduced before and after the low-pass filter processing, but the vibration measuring means 140 (N3-Y, N3-Z) in the vehicle body. The acceleration obtained in step 1 was considerably reduced by the low-pass filter processing.

以上のローパスフィルター処理後の特徴によれば、遮断周波数「0.01」のローパスフィルター処理後に得た振動波形のパターンは、各作業間で相違しており、すなわち、「0.01」が最適な遮断周波数と特定できる。この最適な遮断周波数の値は、情報処理装置100が、記憶手段101において、重機5の種類別ないし個体別に対応付けて格納しておく。情報処理装置100は、上述したようなローパスフィルター処理後の各作業の各計測箇所30での振動波形の特徴について、加速度の平均値や最低値、最大値等を算定して、これら算定値について振動波形間での比較をし、一定以上の相違があるか振動波形間で判定するといったアルゴリズムに対応したプログラムを備えているものとする。   According to the characteristics after the low-pass filter processing described above, the pattern of the vibration waveform obtained after the low-pass filter processing with the cutoff frequency “0.01” is different between the operations, that is, “0.01” is optimal. Can be identified as a low cutoff frequency. The optimum cutoff frequency value is stored in the storage unit 101 in association with each type or individual of the heavy machinery 5 in the storage unit 101. The information processing apparatus 100 calculates the average value, minimum value, maximum value, and the like of acceleration for the characteristics of the vibration waveform at each measurement point 30 of each work after the low-pass filter processing as described above, and about these calculated values. It is assumed that a program corresponding to an algorithm for comparing between vibration waveforms and determining whether there is a certain difference or not between vibration waveforms is provided.

なお、こうしたローパスフィルター処理における遮断周波数の特定は、情報処理装置100が実行する場合のみならず、ユーザがフーリエ・スペクトル50〜65を確認し、決定するものとしてもよい。その場合、ユーザが入力手段105にて遮断周波数を入力し、情報処理装置100はこれを記憶手段101に格納することとなる。   The specification of the cut-off frequency in such low-pass filter processing is not limited to the case where the information processing apparatus 100 executes, but the user may confirm and determine the Fourier spectra 50 to 65. In that case, the user inputs the cutoff frequency with the input unit 105, and the information processing apparatus 100 stores this in the storage unit 101.

続いて情報処理装置100は、前記のステップs105で特定した「0.01」を遮断周波数としたローパスフィルター処理を、各作業の振動波形に適用し、当該ローパスフィルター処理適用後に得られる、遮断周波数「0.01」以下の周波数範囲における、各作業毎および各計測箇所30における加速度の最大値を特定する(s106)。ここで特定した加速度の最大値を、「L.P.F.」と称する。   Subsequently, the information processing apparatus 100 applies the low-pass filter processing with “0.01” specified in step s105 as a cutoff frequency to the vibration waveform of each work, and is obtained after the low-pass filter processing is applied. The maximum value of acceleration at each work and at each measurement location 30 in the frequency range of “0.01” or less is specified (s106). The maximum acceleration value specified here is referred to as “LPF”.

また、情報処理装置100は、上記で特定した加速度の最大値「L.P.F.」で、該当作業および該当計測箇所30における全周波数での加速度の最大値「O.A.」を除算して、上述の波形パターン情報125における「最大値の比率」を算定し(s107)、この算定値を該当作業および該当計測箇所30に対応付けて、記憶手段101の波形パターン情報125に格納する(s108)。   Further, the information processing apparatus 100 divides the maximum acceleration “OA” at all frequencies in the corresponding work and the corresponding measurement location 30 by the maximum acceleration “LPF” specified above. Then, the “maximum value ratio” in the waveform pattern information 125 described above is calculated (s107), and this calculated value is stored in the waveform pattern information 125 of the storage means 101 in association with the corresponding work and the corresponding measurement location 30. (S108).

以上のようにして得た波形パターン情報125が示す、「O.A.」(無次元加速度の最大値)の大小判定(「判定1」)と、「O.A./L.P.F.」の大小判定(「判定2」)を組み合わせることにより、バックホウ5における作業を特定することが可能となる。   The waveform pattern information 125 obtained as described above indicates “OA” (maximum value of dimensionless acceleration) (“determination 1”) and “OA / LPF”. . ”Can be combined to determine the work on the backhoe 5.

図19は本実施形態における波形パターン情報決定用のデータ例を示す図である。情報処理装置100が、以上の各ステップを経て得られた各作業ごとの各測定箇所30での「O.A」、「L.P.F.」、および「O.A/L.P.F.」といった値を、波形パターン情報125のフォームでの該当欄に設定すると、図19に示す波形パターン情報決定用データ70となる。   FIG. 19 is a diagram showing an example of data for determining waveform pattern information in the present embodiment. The information processing apparatus 100 performs “OA”, “LPF”, and “OA / LPP” at each measurement location 30 for each work obtained through the above steps. When a value such as “F.” is set in the corresponding field in the waveform pattern information 125 form, the waveform pattern information determination data 70 shown in FIG. 19 is obtained.

この図19に示す例であれば、例えば、作業内容が「走行」である時に車体で生じる「O.A.」は、「Y」成分および「Z」成分がいずれも「1以上」であり、同様に、車体で生じる「O.A./L.P.F.」は、「Y」成分および「Z」成分がいずれも「5以上」、ブームで生じる「O.A./L.P.F.」は、「Y」成分および「Z」成分がいずれも「5以上」といった「特徴」が判明する。   In the example shown in FIG. 19, for example, “OA” generated in the vehicle body when the work content is “running” has both “Y” component and “Z” component “1 or more”. Similarly, “OA / LPF” generated in the vehicle body has “Y” component and “Z” component “5 or more”, and “OA / L.P.F.” Generated in the boom. “PF” reveals “features” such that “Y” component and “Z” component are both “5 or more”.

こうした「特徴」に関する情報を得るに当たっては、情報処理装置100が、図19に示す波形パターン情報決定用データ70を、ディスプレイ等の出力手段106にて表示し、「特徴」欄71に関し、入力手段105にてユーザからの入力を受け付けることとなる。したがってユーザは、この波形パターン情報決定用データ70を閲覧し、特徴について認識した上で、「特徴」欄71に対し、入力手段105にて特徴の入力を行う。ユーザは、こうした特徴を認識した上で、図4で例示した波形パターン情報125の「判定1」、「判定2」の各式の設定値を最終的に決定することになる。図4で示した例では、上述の波形パターン情報決定用データ70と同様に、例えば、作業内容が「走行」である場合、車体に関する「O.A.」の範囲を、「Y」成分および「Z」成分のいずれも「1以上」で「999」未満と規定し、「O.A./L.P.F.」の範囲を、「Y」成分および「Z」成分のいずれも「5以上」で「999」未満と規定している。   In obtaining such information relating to “features”, the information processing apparatus 100 displays the waveform pattern information determination data 70 shown in FIG. 19 on the output means 106 such as a display. At 105, an input from the user is accepted. Therefore, the user browses the waveform pattern information determination data 70 and recognizes the feature, and then inputs the feature to the “feature” column 71 using the input means 105. After recognizing such characteristics, the user finally determines the setting values of the respective expressions of “determination 1” and “determination 2” of the waveform pattern information 125 illustrated in FIG. In the example shown in FIG. 4, similarly to the waveform pattern information determination data 70 described above, for example, when the work content is “running”, the range of “OA” relating to the vehicle body is represented by the “Y” component and All of the “Z” components are defined as “1 or more” and less than “999”, and the range of “OA / LPF” ranges from “Y” and “Z” components to “ “5 or more” is defined as less than “999”.

−−−作業状況特定の例1−−−
続いて、上述した波形パターン情報125を用いて、稼働中の重機5の作業状況を推定する処理について説明する。図20は本実施形態の重機作業状況特定方法の処理手順例2を示すフロー図である。ここでは、工事現場1において重機5が実際の工事用作業を行っているとする。この時、情報処理装置100は、稼働中の重機5に関して、振動測定手段140による振動測定を実行し(s200)、この測定で得た振動波形に関する波形解析を行って、全周波数を跨る加速度の最大値、「O.A.」を特定する(s201)。
--- Example of work status identification 1 ---
Next, a process for estimating the working status of the heavy machine 5 in operation using the waveform pattern information 125 described above will be described. FIG. 20 is a flowchart showing a processing procedure example 2 of the heavy machinery work situation specifying method of the present embodiment. Here, it is assumed that the heavy machine 5 is performing actual construction work at the construction site 1. At this time, the information processing apparatus 100 performs vibration measurement by the vibration measuring unit 140 for the heavy machine 5 in operation (s200), performs waveform analysis on the vibration waveform obtained by this measurement, and calculates accelerations across all frequencies. The maximum value “OA” is specified (s201).

次に情報処理装置100は、上述の重機5に関して記憶手段101に保持している遮断周波数の値(例:0.01)を読み出し、この遮断周波数でのローパスフィルター処理を上述のフーリエ・スペクトルに適用して、当該遮断周波数以下の周波数範囲における加速度の最大値「L.P.F」を特定する(s202)。   Next, the information processing apparatus 100 reads the cutoff frequency value (eg, 0.01) held in the storage unit 101 with respect to the above-described heavy machine 5 and performs the low-pass filter processing at this cutoff frequency on the above-described Fourier spectrum. By applying, the maximum acceleration value “LPF” in the frequency range below the cutoff frequency is specified (s202).

また、情報処理装置100は、ここで特定した「L.P.F」で、上述の全周波数での加速度の最大値「O.A.」を除算して、「O.A./L.P.F」の値を算定する(s203)。   Further, the information processing apparatus 100 divides the above-described maximum acceleration value “OA” at all frequencies by “LP” specified here to obtain “OA / L. The value of “PF” is calculated (s203).

続いて情報処理装置100は、上述のステップs201で特定した「O.A.」、および、上述のステップs203で算定した「O.A./L.P.F」の各値のうち、「O.A.」の値を、波形パターン情報125における各作業の「判定1」の各式に照合し、一方、「O.A./L.P.F」の値を、波形パターン情報125における各作業の「判定2」の各式に照合し(s204)、ある作業に関する全ての「判定1」、「判定2」の各式を満たした場合に(s205:Y)、該当作業が重機5にて実行されているものと判定する(s206)。   Subsequently, the information processing apparatus 100 determines “O.A.” identified in step s201 described above and “OA / LPF” calculated in step s203 described above, as “ The value of “OA” is collated with each expression of “determination 1” of each work in the waveform pattern information 125, while the value of “OA” / LPF is compared with the waveform pattern information 125. Is collated with each expression of “determination 2” of each work (s204), and when all the expressions of “determination 1” and “determination 2” regarding a certain work are satisfied (s205: Y), the corresponding work is a heavy machine 5 is determined as being executed (S206).

他方、上述のステップs204における照合の結果、波形パターン情報125が示すいずれの作業に関しても、上述の「O.A.」および「O.A./L.P.F」の各値が、全ての「判定1」、「判定2」の各式を満たすことが無かった場合(s205:N)、情報処理装置100は、「判定1」、「判定2」の条件式が設定されていない作業、すなわち図5の例であれば、「掘削」の作業が重機5で実行されていると判定する(s207)。   On the other hand, as a result of the collation in the above-described step s204, all the values of “OA” and “OA / LPF” are all related to any work indicated by the waveform pattern information 125. If the “determination 1” and “determination 2” expressions are not satisfied (s205: N), the information processing apparatus 100 does not have the “determination 1” and “determination 2” conditional expressions set. That is, in the example of FIG. 5, it is determined that the “digging” work is being performed by the heavy machinery 5 (s207).

上述のステップs201で得た「O.A.」、およびステップs203で算定した「O.A./L.P.F」の各値を、波形パターン情報125に適用した実際例を、図21、図22に示す。   An actual example in which the values of “OA” obtained in step s201 and “OA / LPF” calculated in step s203 are applied to the waveform pattern information 125 is shown in FIG. This is shown in FIG.

例えば、実際の重機5での振動計測に基づいて得た、「車体」における「O.A.」が、「2.02」(Y成分)、「2.38」(Z成分)であり、「車体」における「O.A./L.P.F」が、「7.35」(Y成分)、「6.57」(Z成分)であったとする。この場合、これらの値を、図4に示す波形パターン情報125に適用した場合、「車体」における「O.A.」が、「走行」の「車体」に関する「判定1」の示す「1.00≦Y、Z<999」(Y成分、Z成分とも)の式の範囲内であり、また、「車体」における「O.A./L.P.F」が、同じく「判定2」の示す「1.00≦Y、Z<999」(Y成分、Z成分とも)の式の範囲内であり、該当重機5は「走行」中であると判定できる。   For example, “OA” in “vehicle body” obtained based on vibration measurement with actual heavy machine 5 is “2.02” (Y component), “2.38” (Z component), Assume that “OA / LPF” in the “vehicle body” is “7.35” (Y component) and “6.57” (Z component). In this case, when these values are applied to the waveform pattern information 125 shown in FIG. 4, “OA” in “vehicle body” is “1. 00 ≦ Y, Z <999 ”(both Y component and Z component), and“ OA / LPF ”in“ vehicle body ”is also“ judgment 2 ”. It is within the range of the expression “1.00 ≦ Y, Z <999” (both Y component and Z component), and it can be determined that the corresponding heavy machine 5 is “running”.

同様に、例えば、実際の重機5での振動計測に基づいて得た、「車体」における「O.A.」が、「0.950」(Y成分)、「1.06」(Z成分)であり、「車体」における「O.A./L.P.F」が、「0.228」(Y成分)、「7.08」(Z成分)であったとする。この場合、これらの値を、図4に示す波形パターン情報125に適用した場合、「車体」における「O.A.」(Y成分)が、「旋回」の「車体」に関する「判定2」の示す「0.00≦Y<1.00」(Y成分)の式の範囲内であり、該当重機5は「旋回」中であると判定できる。   Similarly, for example, “OA” in the “vehicle body” obtained based on vibration measurement with the actual heavy machine 5 is “0.950” (Y component), “1.06” (Z component). It is assumed that “OA / LPF” in the “vehicle body” is “0.228” (Y component) and “7.08” (Z component). In this case, when these values are applied to the waveform pattern information 125 shown in FIG. 4, “OA” (Y component) in “vehicle body” is “determination 2” regarding “vehicle body” in “turning”. It is within the range of the expression “0.00 ≦ Y <1.00” (Y component) shown, and it can be determined that the corresponding heavy machine 5 is “turning”.

一方、例えば、実際の重機5での振動計測に基づいて得た、「車体」における「O.A.」が、「0.715」(Y成分)、「0.363」(Z成分)であり、「車体」における「O.A./L.P.F」が、「5.72」(Y成分)、「2.90」(Z成分)であったとする。この場合、これらの値を、図4に示す波形パターン情報125に適用した場合、「車体」における「O.A.」(Y成分、Z成分とも)が「上下」の「車体」に関する「判定1」の示す「0.00≦Y、Z<1.00」の式の範囲内であるが、この「上下」に関する「判定2」の示す「1.00≦Y、Z<1.00」の式の範囲内に、「5.72」(Y成分)、「2.90」(Z成分)ともに収まっていない。したがって、この重機5で生じている振動は、「判定1」、「判定2」が規定されたいずれの作業(走行、旋回、上下)でもなく、条件式が規定されていない「掘削」中であると判定できる。   On the other hand, for example, “OA” in the “vehicle body” obtained based on vibration measurement with the actual heavy machine 5 is “0.715” (Y component) and “0.363” (Z component). It is assumed that “OA / LPF” in the “vehicle body” is “5.72” (Y component) and “2.90” (Z component). In this case, when these values are applied to the waveform pattern information 125 shown in FIG. 4, “determination regarding“ vehicle body ”in which“ OA ”(both Y component and Z component) in“ vehicle body ”is“ upper and lower ”. “0.00 ≦ Y, Z <1.00” indicated by “1”, but “1.00 ≦ Y, Z <1.00” indicated by “determination 2” regarding this “upper and lower”. Neither “5.72” (Y component) nor “2.90” (Z component) falls within the range of the above formula. Therefore, the vibration generated in the heavy machine 5 is not any work (running, turning, up and down) in which “Decision 1” and “Decision 2” are defined, and in “excavation” in which no conditional expression is defined. It can be determined that there is.

また、実際の重機5での振動計測に基づいて得た、「ブーム」における「O.A./L.P.F」が、「18.2」(Y成分)、「23.6」(Z成分)であり、「車体」における「O.A.」が、「2.02」(Y成分)、「2.38」(Z成分)であり、「車体」における「O.A./L.P.F」が、「36.8」(Y成分)、「32.8」(Z成分)であったとする。この場合、これらの値を、図5に示す波形パターン情報125に適用した場合、「ブーム」における「O.A./L.P.F」が、「走行」の「ブーム」に関する「判定2」の示す「5.00≦Y<999」(Y成分、Z成分とも)の式の範囲内であり、また、「車体」における「O.A.」が、「走行」の「車体」に関する「判定1」の示す「1.00≦Y、Z<999」(Y成分、Z成分とも)の式の範囲内であり、また、「車体」における「O.A./L.P.F」が、同じく「判定2」の示す「5.00≦Y、Z<999」(Y成分、Z成分とも)の式の範囲内であり、該当重機5は「走行」中であると判定できる。   Further, “OA / LPF” in “boom” obtained based on vibration measurement with actual heavy machine 5 is “18.2” (Y component), “23.6” ( Z component), and “OA” in “vehicle body” is “2.02” (Y component) and “2.38” (Z component), and “OA./ L.P.F ”is assumed to be“ 36.8 ”(Y component) and“ 32.8 ”(Z component). In this case, when these values are applied to the waveform pattern information 125 shown in FIG. 5, “OA / LPF” in “boom” is “determination 2 regarding“ boom ”in“ travel ”. “5.00 ≦ Y <999” (both Y component and Z component), and “OA” in “vehicle body” relates to “vehicle body” in “travel”. It is within the range of the expression “1.00 ≦ Y, Z <999” (both Y component and Z component) indicated by “determination 1”, and “OA / LPF” in “vehicle body”. ”Is within the range of the expression“ 5.00 ≦ Y, Z <999 ”(both Y component and Z component) indicated by“ determination 2 ”, and it can be determined that the corresponding heavy machine 5 is“ running ”. .

一方、例えば、実際の重機5での振動計測に基づいて得た、「車体」における「O.A.」が、「0.715」(Y成分)、「0.363」(Z成分)であり、「車体」における「O.A./L.P.F」が、「28.6」(Y成分)、「145」(Z成分)であり、「ブーム」における「O.A./L.P.F」が、「4.03」(Y成分)、「3.49」(Z成分)であったとする。この場合、これらの値を、図5に示す波形パターン情報125に適用した場合、「車体」における「O.A.」(Y成分、Z成分とも)が「上下」の「車体」に関する「判定1」の示す「0.00≦Y、Z<1.00」の式の範囲内であるが、この「上下」の「ブーム」に関する「判定2」の示す「0.00≦Y、Z<2.50」(Y、Z成分とも)の式の範囲内に、「4.03」(Y成分)、「3.49」(Z成分)ともに収まっていない。したがって、この重機5で生じている振動は、「判定1」、「判定2」が規定されたいずれの作業(走行、旋回、上下)でもなく、条件式が規定されていない「掘削」中であると判定できる。   On the other hand, for example, “OA” in the “vehicle body” obtained based on vibration measurement with the actual heavy machine 5 is “0.715” (Y component) and “0.363” (Z component). Yes, “OA / LPF” in “vehicle body” is “28.6” (Y component) and “145” (Z component), and “OA./L” in “boom”. L.P.F ”is assumed to be“ 4.03 ”(Y component) and“ 3.49 ”(Z component). In this case, when these values are applied to the waveform pattern information 125 shown in FIG. 5, “determination regarding“ vehicle body ”in which“ OA ”(both Y component and Z component) in“ vehicle body ”is“ upper and lower ”. “0.00 ≦ Y, Z <1.00”, which is within the range of the expression “0.00 ≦ Y, Z <1.00” indicated by “1”, but “0.00 ≦ Y, Z < Neither “4.03” (Y component) nor “3.49” (Z component) falls within the range of the formula of 2.50 ”(both Y and Z components). Therefore, the vibration generated in the heavy machine 5 is not any work (running, turning, up and down) in which “Decision 1” and “Decision 2” are defined, and in “excavation” in which no conditional expression is defined. It can be determined that there is.

なお、情報処理装置100は、上記のステップs206、s207での判定結果を出力手段106に表示し(s208)、処理を終了する。   The information processing apparatus 100 displays the determination results at the above steps s206 and s207 on the output means 106 (s208), and ends the process.

−−−作業状況特定の例2−−−
図11〜図14のフーリエ・スペクトルでも示したように、加速度の周波数分布には、作業ごとの特徴がある。ここでは、この周波数分布のデータをイメージデータ化し、イメージデータのマッチングによる作業状況特定を行う手法について説明する。図23は本実施形態の重機作業状況特定方法の処理手順例3を示すフロー図である。
--- Example of work status specification 2 ---
As shown in the Fourier spectra of FIGS. 11 to 14, the frequency distribution of acceleration has characteristics for each operation. Here, a method of converting the frequency distribution data into image data and specifying the work situation by matching the image data will be described. FIG. 23 is a flowchart showing a processing procedure example 3 of the heavy machinery work situation specifying method of the present embodiment.

この場合、情報処理装置100は、重機5に生じる振動に関し、各周波数での加速度をスペクトル表示した基準イメージデータを、重機5における作業状況の情報と対応付けて予め記憶手段101に保持しているものとする。   In this case, the information processing apparatus 100 holds reference image data in which acceleration at each frequency is spectrally displayed with respect to vibrations generated in the heavy machine 5 in advance in the storage unit 101 in association with work status information in the heavy machine 5. Shall.

ここでは、一例として、重機5で所定の作業(予め決めておいたもの)を行っている際に得た、時刻A〜時刻B(例:0〜150秒)までの各時刻での振動波形をスペクトル解析し、このスペクトル解析の結果を、時間軸を横軸に周波数を縦軸にし、振幅の分布を濃淡で表したグラフ上に表示したイメージデータ(ソノグラフ)を、該当作業に関する基準イメージデータとしている。   Here, as an example, the vibration waveform at each time from time A to time B (for example, 0 to 150 seconds) obtained when a predetermined work (a predetermined work) is performed by the heavy equipment 5. The image data (sonograph) displayed on the graph with the time axis as the horizontal axis, the frequency as the vertical axis, and the amplitude distribution in shades is used as the reference image data for the corresponding work. It is said.

上述のイメージデータは、時間軸上に前記の各時刻をとって、該当時刻上の領域に、該当時刻での各周波数(例:1〜100Hz)の振幅すなわち加速度(スペクトル解析で得た結果)の大小に応じた濃淡の画素を設定したものとなる。図24〜図27に、本実施形態における波形パターン情報125である基準イメージデータ80〜95の構成例を示している。図の例では、色が濃い画素ほど大きな加速度を示し、色が薄い画素ほど小さな加速度をしている。   The above-mentioned image data takes each time on the time axis, and in the region above the corresponding time, the amplitude of each frequency (eg, 1 to 100 Hz) at the corresponding time, ie acceleration (result obtained by spectrum analysis) This is a set of dark and light pixels according to the size of. 24 to 27 show configuration examples of the reference image data 80 to 95 which are the waveform pattern information 125 in the present embodiment. In the example shown in the figure, the darker the pixel, the larger the acceleration, and the lighter the pixel, the smaller the acceleration.

こうした基準イメージデータを波形パターン情報125として保持する情報処理装置100は、作業状況が不明である稼働中の重機5に関して、振動測定手段140による振動測定を実行し(s300)、また、この測定で得た振動波形のデータに対するスペクトル解析を行う(s301)。情報処理装置100は、このスペクトル解析の結果を、時間軸を横軸に周波数を縦軸に振幅の分布を濃淡で表したグラフ上に表示し、イメージデータ(ソノグラフ)を生成する(s302)。イメージデータの生成手法は、基準イメージデータに関して述べたように、時間軸上に上記s300での振動測定時の各時刻をとって、該当時刻上の領域に、該当時刻での各周波数(例:1〜100Hz)の振幅すなわち加速度(スペクトル解析で得た結果)の大小に応じた濃淡の画素を設定したものとなる。   The information processing apparatus 100 that holds such reference image data as the waveform pattern information 125 performs vibration measurement by the vibration measuring unit 140 on the heavy machine 5 that is in operation whose work status is unknown (s300). A spectrum analysis is performed on the obtained vibration waveform data (s301). The information processing apparatus 100 displays the result of the spectrum analysis on a graph in which the time axis is the horizontal axis, the frequency is the vertical axis, and the amplitude distribution is expressed by shading, and image data (sonograph) is generated (s302). As described with reference image data, the image data generation method takes each time at the time of vibration measurement at s300 on the time axis, and each frequency at the corresponding time (eg: 1 to 100 Hz), that is, gray pixels corresponding to the magnitude of acceleration (results obtained by spectrum analysis) are set.

続いて情報処理装置100は、上述のステップs302で生成したイメージデータを、記憶手段101に保持している各作業状況の基準イメージデータ80〜95とパターンマッチングする(s303)。情報処理装置100は、このマッチングにより、上述のイメージデータが、「パターンマッチングにおけるイメージ間の一致率90%以上」などといった所定基準以上で一致した基準イメージデータを特定して(s304:Y)、該当基準イメージデータに対応する作業状況を、重機5における作業状況として推定する(s305)。   Subsequently, the information processing apparatus 100 pattern-matches the image data generated in step s302 described above with the reference image data 80 to 95 of each work situation held in the storage unit 101 (s303). By this matching, the information processing apparatus 100 specifies reference image data in which the above-described image data matches with a predetermined reference or higher such as “matching ratio between images in pattern matching of 90% or higher” (s304: Y). The work situation corresponding to the relevant reference image data is estimated as the work situation in the heavy equipment 5 (s305).

他方、上述のパターンマッチングにより、上述のイメージデータが所定基準以上で一致した基準イメージデータが特定出来なかった場合(s304:N)、情報処理装置100は、重機5における作業状況は不明と判定する(s306)。   On the other hand, when the above-described pattern matching cannot identify the reference image data in which the above-described image data matches with a predetermined reference or higher (s304: N), the information processing apparatus 100 determines that the work status in the heavy equipment 5 is unknown. (S306).

情報処理装置100は、上記のステップs305、s306での処理結果を出力手段106に表示し(s307)、処理を終了する。   The information processing apparatus 100 displays the processing results in the above steps s305 and s306 on the output unit 106 (s307), and ends the processing.

以上、本実施形態によれば、重機における作業状況を自動的に特定できることとなる。   As described above, according to the present embodiment, it is possible to automatically specify the work status in the heavy machinery.

以上、本発明の実施の形態について、その実施の形態に基づき具体的に説明したが、これに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。   As mentioned above, although embodiment of this invention was described concretely based on the embodiment, it is not limited to this and can be variously changed in the range which does not deviate from the summary.

1 工事現場
2 個人住居
3 住宅地
4 遮音パネル
5 重機
6 地盤
10 重機作業状況特定システム
30 測定箇所
31〜34 振動測定結果である振動波形
41〜44 LPF処理後の振動波形
50〜65 フーリエ・スペクトル
70 波形パターン情報決定用データ
80〜95 基準イメージデータ
100 情報処理装置
101 記憶手段
102 プログラム
103 メモリ
104 演算手段
105 入力手段
106 出力手段
107 インターフェイス
125 波形パターン情報
126 演算パラメータ
140 振動測定手段
150 運転制御用CPU
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Construction site 2 Private residence 3 Residential area 4 Sound insulation panel 5 Heavy machine 6 Ground 10 Heavy machine work condition specific system 30 Measurement location 31-34 Vibration waveform 41-44 The vibration waveform after LPF processing 50-65 Fourier spectrum 70 Waveform pattern information determination data 80 to 95 Reference image data 100 Information processing apparatus 101 Storage means 102 Program 103 Memory 104 Operation means 105 Input means 106 Output means 107 Interface 125 Waveform pattern information 126 Operation parameter 140 Vibration measurement means 150 For operation control CPU

Claims (6)

重機に生じる振動を測定する振動測定手段と、
重機における作業状況を示す情報と、当該作業状況において重機に生じる振動の周波数と振幅とを示す振動特性情報と、を対応付けて保持する記憶手段と、
稼働中の重機に関して、前記振動測定手段による振動測定を実行し、この測定で得た振動の周波数と振幅の情報を、前記記憶手段の振動特性情報に照合し、前記重機に生じた振動に対応する作業状況の推定を行う処理を実行する演算手段と、
を備えることを特徴とする重機作業状況特定システム。
Vibration measuring means for measuring vibration generated in heavy machinery;
Storage means for holding information indicating the work status in the heavy machinery and vibration characteristic information indicating the frequency and amplitude of vibration generated in the heavy machinery in the work status in association with each other;
For the heavy equipment in operation, the vibration measurement by the vibration measurement means is executed, and the frequency and amplitude information of the vibration obtained by this measurement is collated with the vibration characteristic information of the storage means to cope with the vibration generated in the heavy equipment. Computing means for executing a process for estimating the work situation to be performed;
A heavy machinery working situation identification system characterized by comprising:
請求項1において、
前記記憶手段は、
前記振動の周波数と振幅とを示す振動特性情報として、全周波数での振幅の最大値と、所定の周波数範囲での振幅の最大値の比率とを、重機における作業状況の情報と対応付けて保持するものであり、
前記演算手段は、
稼働中の重機に関して、前記振動測定手段による振動測定を実行し、この測定で得た振動の情報より、全周波数での振幅の最大値を特定する処理と、前記測定で得た振動の情報より、予め定めた所定の周波数範囲での振幅の最大値の比率を算定する処理と、前記特定した振幅の最大値および前記算定した振幅の最大値の比率の各情報を、前記記憶手段の振動特性情報に照合し、前記重機に生じた振動に対応する作業状況の推定を行う処理を実行するものである、
ことを特徴とする重機作業状況特定システム。
In claim 1,
The storage means
As vibration characteristic information indicating the frequency and amplitude of the vibration, the maximum amplitude value at all frequencies and the ratio of the maximum amplitude value within a predetermined frequency range are stored in association with information on the work status in the heavy machinery. Is what
The computing means is
For the heavy equipment in operation, the vibration measurement by the vibration measuring means is executed, and from the vibration information obtained by this measurement, the maximum amplitude value at all frequencies is specified, and the vibration information obtained by the measurement is used. A process for calculating the ratio of the maximum value of the amplitude in a predetermined frequency range determined in advance, and each information of the specified maximum value of the amplitude and the ratio of the calculated maximum value of the amplitude, vibration characteristics of the storage means Checking information, and performing a process of estimating the work situation corresponding to the vibration generated in the heavy machinery,
A heavy machinery working situation identification system characterized by that.
請求項1において、
前記演算手段は、
前記振動測定手段より得た振動の情報より、各作業状況において振動が最大となる周波数を特定し、当該特定した周波数ないし該当周波数から所定範囲にあるいずれかの周波数を遮断周波数としたローパスフィルター処理を、各作業状況の振動の情報に適用し、当該適用後に得た振動のパターンが各作業状況間で分散する遮断周波数を特定する処理と、
前記特定した遮断周波数のローパスフィルター処理を、前記振動測定手段より得た各作業状況の振動の情報に適用し、当該適用後に得られる前記遮断周波数以下の周波数範囲における振動の情報より、各作業状況毎の振幅の最大値を特定し、当該特定した最大値で、該当作業状況における全周波数での振幅の最大値を除算して、前記振動特性情報における前記最大値の比率を算定し、該当作業状況に対応付けて記憶手段に格納する処理を実行するものである、
ことを特徴とする重機作業状況特定システム。
In claim 1,
The computing means is
Low-pass filter processing that identifies the frequency at which the vibration is maximum in each work situation from the vibration information obtained from the vibration measuring means, and uses the identified frequency or any frequency within a predetermined range from the corresponding frequency as a cutoff frequency Is applied to the vibration information of each work situation, and the process of identifying the cutoff frequency at which the vibration pattern obtained after the application is distributed among the work situations;
Apply the low-pass filter processing of the specified cutoff frequency to the vibration information of each work situation obtained from the vibration measuring means, and each work situation from the vibration information in the frequency range below the cutoff frequency obtained after the application The maximum value of each amplitude is specified, the maximum value of the amplitude at all frequencies in the corresponding work situation is divided by the specified maximum value, and the ratio of the maximum value in the vibration characteristic information is calculated. The process of storing in the storage means in association with the situation is executed.
A heavy machinery working situation identification system characterized by that.
請求項1において、
前記記憶手段は、
前記振動特性情報として、重機に生じる振動の各周波数での振幅レベルをスペクトル表示した基準イメージデータを、重機における作業状況の情報と対応付けて保持するものであり、
前記演算手段は、
稼働中の重機に関して、前記振動測定手段による振動測定を実行し、この測定で得た振動の周波数と振幅の情報に基づき、各周波数での振幅レベルをスペクトル表示したイメージデータを生成し、当該生成したイメージデータを、前記記憶手段の振動特性情報である各作業状況の基準イメージデータとパターンマッチングし、前記イメージデータが所定基準以上で一致した基準イメージデータを特定して、該当基準イメージデータに対応する作業状況を、前記重機における作業状況として推定する処理を実行するものである、
ことを特徴とする重機作業状況特定システム。
In claim 1,
The storage means
As the vibration characteristic information, the reference image data in which the amplitude level at each frequency of vibration generated in the heavy machinery is spectrally displayed is held in association with the information on the work situation in the heavy machinery,
The computing means is
For the heavy equipment in operation, vibration measurement is performed by the vibration measurement means, and based on the vibration frequency and amplitude information obtained by this measurement, image data is generated in which the amplitude level at each frequency is displayed as a spectrum. The image data is pattern-matched with the reference image data of each work situation that is the vibration characteristic information of the storage means, and the reference image data that matches the image data at a predetermined standard or more is specified, and the corresponding reference image data is supported. A process for estimating a work situation to be performed as a work situation in the heavy machinery,
A heavy machinery working situation identification system characterized by that.
重機に生じる振動を測定する振動測定手段と、重機における作業状況を示す情報と、当該作業状況において重機に生じる振動の周波数と振幅とを示す振動特性情報と、を対応付けて保持する記憶手段とを備えるコンピュータが、
稼働中の重機に関して、前記振動測定手段による振動測定を実行し、この測定で得た振動の周波数と振幅の情報を、前記記憶手段の振動特性情報に照合し、前記重機に生じた振動に対応する作業状況の推定を行う処理を実行することを特徴とする重機作業状況特定方法。
Vibration measuring means for measuring vibration generated in the heavy equipment, storage means for holding information indicating the work status in the heavy equipment and vibration characteristic information indicating the frequency and amplitude of vibration generated in the heavy equipment in the work status in association with each other A computer comprising
For the heavy equipment in operation, the vibration measurement by the vibration measurement means is executed, and the frequency and amplitude information of the vibration obtained by this measurement is collated with the vibration characteristic information of the storage means to cope with the vibration generated in the heavy equipment. A heavy machine work situation specifying method characterized by executing a process for estimating a work situation to be performed.
重機に生じる振動を測定する振動測定手段と、重機における作業状況を示す情報と、当該作業状況において重機に生じる振動の周波数と振幅とを示す振動特性情報と、を対応付けて保持する記憶手段とを備えるコンピュータに、
稼働中の重機に関して、前記振動測定手段による振動測定を実行し、この測定で得た振動の周波数と振幅の情報を、前記記憶手段の振動特性情報に照合し、前記重機に生じた振動に対応する作業状況の推定を行う処理を実行させることを特徴とする重機作業状況特定プログラム。
Vibration measuring means for measuring vibration generated in the heavy equipment, storage means for holding information indicating the work status in the heavy equipment and vibration characteristic information indicating the frequency and amplitude of vibration generated in the heavy equipment in the work status in association with each other On a computer with
For the heavy equipment in operation, the vibration measurement by the vibration measurement means is executed, and the frequency and amplitude information of the vibration obtained by this measurement is collated with the vibration characteristic information of the storage means to cope with the vibration generated in the heavy equipment. A heavy machine work situation specifying program for executing a process for estimating a work situation to be performed.
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