JP2019194437A - ショベル及びショベルの診断システム - Google Patents

Abstract

【課題】ショベルの診断用の測定値を外部機器に送信する新たな構成を有するショベルを提供する。【解決手段】ショベルに搭載されたセンサが、稼働状態に係わる着目物理量を診断用の測定値として測定する。通信装置が、診断用の測定値を外部機器にデータとして送信する。制御ユニットが、診断用の測定値をアイドリング状態において測定する。【選択図】図１

Description

本発明は、ショベル及びショベルの診断システムに関する。

ショベル等の作業機械は、様々な建設現場、土木現場等で使用されおり、故障が発生した際には、迅速な故障修理が求められる。作業機械の状態に応じて変動する種々のパラメータに基づいて、異常を検出する診断システムが開発されている（特許文献１、２）。例えば、エンジン回転数、作動油圧等の複数のパラメータに基づいて異常が検出される。一例として、作業機械から収集される各種パラメータの時間積分値等が利用される。時間積分を行うことにより、ノイズの影響を排除することができる。この診断システムを用いて、迅速な故障修理を行うことが可能になる。

特開２００６−５３８１８号公報 特開２００７−２５７３６６号公報

本発明の目的は、ショベルの診断用の測定値を外部機器に送信する新たな構成を有するショベルを提供することである。本発明の他の目的は、このショベルから送信されたデータに基づいてショベルの診断を行うショベルの診断システムを提供することである。

本発明の一観点によると、
稼働状態に係わる着目物理量を診断用の測定値として測定するセンサと、
前記診断用の測定値を外部機器にデータとして送信する通信装置と、
前記診断用の測定値をアイドリング状態において測定する制御ユニットと
を有するショベルが提供される。

本発明の他の観点によると、
アイドリング状態においてショベルに配置されたセンサにより測定された着目物理量を受信する制御ユニット、及び前記着目物理量を送信する通信装置を備えた前記ショベルと、
前記ショベルから送信された前記着目物理量を受信する管理装置側通信装置、及び前記着目物理量に基づき異常検知する診断処理を行う処理装置を備えた管理装置と
を有するショベルの診断システムが提供される。

アイドリング状態で測定された着目物理量の測定値に基づいて、ショベルの診断を行うことができる。

図１は、実施例によるショベル及びショベル支援装置の概略図である。 図２は、ショベルの制御ユニットが実行するデータ送信方法のフローチャートである。 図３Ａ及び図３Ｂは、それぞれエンジン回転数及びエンジン負荷率の時間波形の一例を示すグラフである。 図４は、評価ベクトルの要素の一例を示す図表である。 図５は、参照波形の一例を示すグラフである。 図６Ａは、正常動作時に取得された複数の評価ベクトル、及び評価対象のショベルから取得された評価ベクトルの一例を示すグラフであり、図６Ｂは、図６Ａのグラフに示された評価ベクトルを正規化したグラフである。 図７は、図２のステップＳ３の一具体例のフローチャートである。 図８は、他の実施例によるショベルの制御ユニットが実行するデータ送信方法のフローチャートである。 図９は、複数のショベルと、管理装置との間のデータの送受信シーケンスを示す図である。 図１０Ａは、記憶装置に記憶されるデータベースの項目の一例を示す図表であり、図１０Ｂは、類似するショベルの型式の一覧表を示す図表である。 図１１は、将来の異常度の推移の予測、及び異常度を表示する処理のフローチャートである。 図１２は、管理装置の表示装置に表示された画像の一例を示す図である。 図１３は、管理装置の表示装置に表示された画像の他の例を示す図である。

図１に、実施例によるショベル２０及びショベル支援装置４０の概略図を示す。ショベル支援装置４０は管理装置６０及び管理端末３０を含む。

ショベル２０に、制御ユニット２１、通信装置２２、ＧＰＳ（全地球測位システム）受信機２３、表示装置２４、近距離無線通信装置２５、センサ２６、及び記憶装置２７が搭載されている。通信装置２２は、外部機器とデータの送受信を行う機能を有する。例えば、通信装置２２は、ネットワーク７０を経由して管理端末３０及び管理装置６０とデータ通信を行う機能を有する。近距離無線通信装置２５も、外部機器とデータの送受信を行う機能を有する。例えば、近距離無線通信装置２５は、ネットワークを経由することなく、管理端末３０と無線通信を行う機能を有する。

センサ２６は、ショベル２０の稼働状態に係わる種々の物理量（稼働情報）を検出する。センサ２６の検出値が制御ユニット２１に入力される。稼働情報には、例えば、エンジン回転数、エンジン負荷率、油圧ポンプ圧力、冷却水温度、油圧負荷、アタッチメントの姿勢、油圧シリンダ伸縮長、旋回角、累積稼働時間等が含まれる。

ＧＰＳ受信機２３は、ショベル２０の現在位置を検出する。記憶装置２７に、ショベル２０の型式、機体識別情報（機体番号）等が記憶されている。さらに、記憶装置２７に、センサ２６で検出された種々の稼働情報の検出値、ＧＰＳ受信機２３で算出された現在位置情報等を格納するための領域が確保されている。表示装置２４に、ショベル２０に関する種々の情報が表示される。

制御ユニット２１は、センサ２６、ＧＰＳ受信機２３、表示装置２４、通信装置２２、及び近距離無線通信装置２５を制御する。さらに、制御ユニット２１は、記憶装置２７からのデータの読み出し、及び記憶装置２７へのデータの格納を行う。

管理端末３０は、表示装置３１、入力装置３２、処理装置３３、送受信回路３４、近距離無線通信回路３５、及び記憶装置３６を含む。送受信回路３４は、ネットワーク７０を介して管理装置６０と通信する機能を有する。近距離無線通信回路３５は、ネットワークを経由することなく、近隣のショベル２０と通信する機能を有する。

記憶装置３６に、処理装置３３が実行するプログラムが記憶されている。さらに、記憶装置３６に、ショベル２０に関する種々の情報を格納するための領域が確保されている。処理装置３３は、管理装置６０から受信したデータに基づいて、データ処理を行い、処理結果を表示装置３１に表示する。管理端末３０の利用者（以下、単に「利用者」という。）が、入力装置３２から処理装置３３にコマンドを入力する。管理端末３０には、例えばタブレット端末、携帯電話端末等が用いられる。表示装置３１及び入力装置３２には、例えばタッチパネルが使用される。タッチパネルは、表示装置３１と入力装置３２とを兼ねる。

管理装置６０は、入力装置６１、表示装置６２、記憶装置６３、処理装置６４、及び通信装置６５を含む。通信装置６５は、ネットワーク７０を経由して、ショベル２０及び管理端末３０とデータ通信を行う機能を有する。記憶装置６３に、処理装置６４が実行するプログラム、及びショベル２０に関する種々の情報が記憶されている。処理装置６４は、ショベル２０から受信した機体番号、種々の稼働情報、現在位置情報、及び記憶装置６３に記憶されている情報に基づいて、ショベル２０の支援情報を生成する。生成された支援情報は、表示装置６２に出力される。さらに、処理装置６４は、機体識別情報、現在位置情報、及び支援情報を、管理端末３０に送信する。

図２に、ショベル２０（図１）の制御ユニット２１が実行するデータ送信方法のフローチャートを示す。

ステップＳ１において、センサ２６（図１）により、ショベル２０の稼働状態に係わる着目物理量を測定し、着目物理量の測定値の時間波形を取得する。着目物理量には、例えばエンジン回転数、エンジン負荷率が含まれる。着目物理量として、ショベルの動作に応じて変化する他の物理量を選択してもよい。着目物理量として、例えば油圧ポンプ圧力、ショベルの前進、後退、旋回等を制御する作動圧、ブーム等を制御するための油圧シリンダの作動圧等を選択してもよい。なお、着目物理量以外に、種々の稼働情報、例えば、冷却水温度、油圧負荷、アタッチメントの姿勢、油圧シリンダ伸縮長、旋回角、累積稼働時間等が含まれる。

図３Ａ及び図３Ｂに、それぞれエンジン回転数及びエンジン負荷率の時間波形の一例を示す。時刻ｔ１から時刻ｔ２までの期間、及び時刻ｔ３から時刻ｔ４までの期間が、アイドリング状態に相当する。それ以外の期間は、何らかの操作が行われており、エンジン回転数及びエンジン負荷率が、アイドリング状態におけるエンジン回転数及びエンジン負荷率より高くなっている。

ステップＳ２（図２）において、着目物理量の時間波形から、抽出条件を満たす一定時間幅の部分を切り取り、単位時間波形を取得する。抽出条件の例として、「エンジンがアイドリング状態であること」という条件が挙げられる。例えばパイロットポンプ圧が発生していないことにより、アイドリング状態を検知することができる。なお、アイドリング状態以外の状態を抽出条件としてもよい。例えば、ブーム上げ動作、前進動作、右旋回動作等を、抽出条件として採用してもよい。

図３Ａ及び図３Ｂに、それぞれエンジン回転数及びエンジン負荷率の時間波形から切り出された単位時間波形５０の一例を示す。時刻ｔ１から時刻ｔ２までのアイドリング状態の期間から、３つの単位時間波形５０が抽出され、時刻ｔ３から時刻ｔ４までのアイドリング状態の期間から、２つの単位時間波形５０が抽出されている。単位時間波形５０の各々の時間幅は、例えば２秒〜１０秒である。

ステップＳ３（図２）において、単位時間波形に基づいて、ショベル２０の異常度の評価に用いられる評価ベクトルを算出する。評価ベクトルは、単位間波形の形状を規定する複数の特徴量を要素として含んでいる。

図４に、評価ベクトルの要素の一例を示す。評価ベクトルを構成する着目物理量として、エンジン回転数（着目物理量Ａ）及びエンジン負荷率（着目物理量Ｂ）が採用されている。着目物理量ごとに、特徴量として、平均値（特徴量ａ）、標準偏差（特徴量ｂ）、最大波高値（特徴量ｃ）、ピークの数（特徴量ｄ）、及び信号非存在時間の最大値（特徴量ｅ）が採用される。例えば、評価ベクトルの要素ｘ１、ｘ２は、それぞれエンジン回転数の平均値及び標準偏差に相当する。図４に示した例では、着目物理量ごとに５個の要素が算出される。

図５を参照して、ピークの数（特徴量ｄ）及び信号非存在時間の最大値（特徴量ｅ）について説明する。図５に、単位時間波形の一部分を示す。「ピークの数」は、波形が閾値Ｐｔｈ０を横切る箇所の数と定義される。図５に示した期間においては、交差箇所Ｈ１〜Ｈ４で、波形が閾値Ｐｔｈ０を横切っている。このため、ピークの数は４と算出される。

波形が閾値Ｐｔｈ１よりも低い区間を信号非存在区間と定義する。図５に示した例では、信号非存在区間Ｔ１〜Ｔ４が現れている。「信号非存在時間の最大値」は、複数の信号非存在区間の時間幅のうち最大の時間幅を意味する。図５に示した例では、信号非存在区間Ｔ３の時間幅が、信号非存在時間の最大値として採用される。一般的に、波形に周期の長いうねりがあると、信号非存在時間の最大値が大きくなる。

ステップＳ４（図２）において、現在時刻がデータ送信時刻に一致するか否かを判定する。現在時刻がデータ送信時刻に一致しない場合、ステップＳ１に戻って、着目物理量の測定を継続する。現在時刻がデータ送信時刻に一致する場合、ステップＳ５において、前回のデータ送信時刻の後に取得された複数の評価ベクトルのうち、正常と判定される条件から最も離れた評価ベクトルに基づいて、動作状態データを生成する。動作状態データは、ショベル２０の動作状態の異常度を判定する基礎となる。

図６Ａ及び図６Ｂを参照して、正常と判定される条件から最も離れた評価ベクトルを決定する方法について説明する。予め、評価対象のショベル２０（図１）と同一型式のショベルが正常に動作しているときに、複数の着目物理量を測定し、評価ベクトル５５を算出しておく。正常動作時に算出された複数の評価ベクトル５５の要素ごとに、平均値（正常動作時平均値）及び標準偏差（正常動作時標準偏差）を算出する。この正常動作時平均値及び正常動作時標準偏差が、ショベル２０の制御ユニット２１（図１）に記憶されている。

図６Ａに、正常動作時に取得された複数の評価ベクトル５５、及び評価対象のショベル２０から取得された評価ベクトル５６、５７の一例を示す。図６Ａでは、評価ベクトルの２つの要素ｘ１、ｘ２みについて２次元空間で評価ベクトルを表しているが、実際には、評価ベクトルは、要素の個数に相当する多次元空間で表される。

正常動作時に取得された複数の評価ベクトル５５の終点は、正常領域５８内に分布する。評価対象のショベル２０から取得された評価ベクトルの終点が正常領域５８内に存在する場合、評価対象のショベル２０は正常に動作していると判断される。すなわち、ショベル２０が「正常と判定される条件」は、評価ベクトルの終点が正常領域５８に含まれることであると言い換えることができる。図６Ａに示した例では、評価ベクトル５６、５７は、正常と判定される条件、すなわち正常領域５８から離れている。

正常動作時に取得された評価ベクトル５５を、各要素の平均値及び標準偏差で正規化する。評価ベクトルの要素ｘｉの平均値をμｉ、標準偏差をσｉで表すと、正規化評価ベクトルの要素ｎｘｉは、
ｎｘｉ＝（ｘｉ−μｉ）／σｉ
と表される。

図６Ｂに示すように、正常動作時に取得された評価ベクトル５５（図６Ａ）が正規化されると、正規化された評価ベクトルの終点は、原点を中心とする球状の領域５８Ｎの内部に分布する。評価ベクトル５６、５７（図６Ａ）も正規化し、正規化評価ベクトル５６Ｎ、５７Ｎを得る。正規化評価ベクトル５６Ｎ、５７Ｎのうち、長い方のベクトルが、正常と判定される条件から、より離れていると判定される。複数の評価ベクトルのうち、正規化した時に最も長くなる評価ベクトルが、正常と判定される条件から最も離れた評価ベクトルであると判定される。

図６Ｂに示した例では、正規化評価ベクトル５７Ｎが正規化評価ベクトル５６Ｎより長い。このため、図６Ａに示した評価ベクトル５７が、評価ベクトル５６と比べて、正常と判定される条件からより離れている（異常度が高い）と判定される。正規化前の図６Ａに示したグラフでは、評価ベクトル５６の方が正常領域５８からより離れているように見える。評価ベクトルを正規化することにより、異常度の高い評価ベクトルをより正確に検出することができる。

ステップＳ６（図２）において、ステップＳ５で生成された動作状態データを、管理装置６０（図１）に送信する。動作状態データとして、例えば正常と判定される条件から最も離れた評価ベクトルを採用してもよいし、それを正規化した正規化評価ベクトルを採用してもよい。なお、ショベル２０から管理端末３０に動作状態データを送信してもよい。

ステップＳ７において、ショベル２０（図１）が稼働停止状態であるか否かを判定する。ショベル２０が稼働停止状態ではない場合は、ステップＳ１に戻り、着目物理量の時間波形の取得を継続する。ショベル２０が稼働停止状態である場合には、データ送信処理を終了する。

上記実施例において、ショベル２０が送信する動作状態データのデータ量は、１つの評価ベクトルのデータ量と同程度であり、複数の評価ベクトルの合計のデータ量より少ない。このため、前回のデータ送信時から現時点までに収集されたすべての評価ベクトルを送信する場合に比べて、送信データのデータ量を削減することができる。

さらに、ショベル支援装置４０（図１）に送信される動作状態データは、前回のデータ送信時から現時点までに収集された評価ベクトルのうち、正常と判定される条件から最も離れた（異常度が最も高い）評価ベクトルに基づいて生成される。このため、ショベル支援装置４０で評価対象のショベル２０の異常判定を行う際に、異常の見逃しを回避することができる。

図７に、ステップＳ３（図２）の一つの具体例のフローチャートを示す。この具体例では、ステップＳ３の処理が終了した時点で、正常と判定される条件から最も離れた評価ベクトルの候補が求められる。

ステップＳ３１において、評価ベクトルの算出が、データの送信（図２のステップＳ６）後、初回であるか否かを判定する。初回である場合、ステップＳ３２において、制御ユニット２１（図１）内の評価ベクトルの格納エリアを初期設定する。具体的には、格納エリアに格納されている評価ベクトルの全ての要素を０にする。評価ベクトルの格納エリアを初期設定した後、ステップＳ３３において、着目物理量の測定値に基づいて評価ベクトルを算出する。ステップＳ３１で、評価ベクトルの算出が、前回のデータの送信時点から２回目以降である場合、評価ベクトルの格納エリアを初期設定することなく、ステップＳ３３において評価ベクトルを算出する。

ステップＳ３４において、格納エリアに格納されている評価ベクトルと、ステップＳ３３で新たに算出された評価ベクトルとを比較する。具体的には、両者を正規化した正規化評価ベクトルの長さを比較する。

新たに算出された評価ベクトルの方が、正常と判定される条件から離れている場合、ステップＳ３５において、格納エリアの内容を、新たに算出された評価ベクトルに置換した後、ステップＳ４（図２）が実行される。格納エリアに格納されている評価ベクトルの方が、正常と判定される条件から離れている場合、格納エリアの内容を書き換えることなく、ステップＳ４（図２）が実行される。ステップＳ５（図２）では、評価ベクトルの格納エリアに格納されている評価ベクトルに基づいて、動作状態データを生成すればよい。

図７に示した方法では、前回のデータ送信時点から、現時点までに収集されたすべての評価ベクトルを制御ユニット２１（図１）に記憶しておく必要がない。このため、制御ユニット２１の記憶容量を削減することができる。

次に、図８を参照して、他の実施例によるショベル２０（図１）の制御ユニット２１が実行するデータ送信方法のフローチャートを示す。図８に示したフローチャートでは、図２に示したフローチャートのステップＳ５がステップＳ５ａに置き換えられている。その他のステップは、図２に示したフローチャートの対応するステップと同一である。

図８のステップＳ５ａにおいては、前回のデータ送信後に取得された複数の評価ベクトルの要素ごとに、平均値及び標準偏差を算出し、平均値及び標準偏差を含む動作状態データを生成する。一例として、動作状態データは、評価ベクトルの平均値及び標準偏差で構成される。

図８に示した実施例においても、図２に示した実施例と同様に、ショベル２０からショベル支援装置４０に送信するデータのデータ量を削減することができる。また、ショベル支援装置４０に送信される動作状態データが、評価ベクトルの平均値及び標準偏差を含んでいるため、ショベル支援装置４０で評価対象のショベル２０の異常判定を行う際に、異常の見逃しを回避することができる。

なお、評価ベクトルの平均値及び標準偏差に加えて、正常と判定される条件から最も離れた評価ベクトルを動作状態データに含めてもよい。

図９〜図１３を参照して、管理装置６０（図１）で行われる処理について説明する。なお、これらの処理を管理端末３０（図１）で行ってもよい。

図９に、複数のショベル２０と、管理装置６０との間のデータの送受信シーケンスを示す。ショベル２０の各々から管理装置６０に、ショベル２０の型式、機体番号、稼働時間、動作状態データ、及び稼働情報が定期的に送信される。例えば、これらのデータの送信は、１日に１回、定時に行われる。管理装置６０は、これらのデータを受信すると、受信データに基づいて異常度を算出し、算出結果を、ショベル２０の型式、機体番号、稼働時間、動作状態データ、及び稼働情報と関連付けて、記憶装置６３に格納し、データベース化する。「異常度」を図る尺度として、例えば正規化評価ベクトルの長さを採用することができる。

オペレータから入力装置６１（図１）を通して異常度表示の要求があると、管理装置６０は、要求のあったショベル２０の異常度をデータベースから読み出して、将来の異常度を予測する。過去の異常度の推移と、将来の異常度の予測推移とを、表示装置６２（図１）に表示する。管理端末３０から異常度表示の要求があった場合には、過去の異常度の推移と、将来の異常度の予測推移とを表すデータを、通信装置６５を介して管理端末３０に送信する。

図１０Ａに、記憶装置６３に記憶されるデータベースの項目の一例を示す。図１０Ａの上段に、型式がＱＰ、機体番号が００１のショベルの稼働時間、動作状態データ、異常度、及び稼働情報が記憶されるテーブルを示し、下段に、型式がＱＴ、機体番号が００１のショベルの稼働時間、動作状態データ、異常度、及び稼働情報が記憶されるテーブルを示している。

図１０Ｂに示すように、管理装置６０の記憶装置６３に、類似するショベルの型式の一覧表が記憶されている。図１０Ｂに示した例では、型式ＱＰ、ＱＴ、ＱＵ、ＱＶのショベルが相互に類似し、型式ＲＡ、ＲＣ、ＲＭのショベルが相互に類似する。

図１１に、将来の異常度の推移の予測、及び異常度を表示する処理のフローチャートを示す。オペレータまたは管理端末３０から異常度表示の要求があると、ステップＳＡ１において、評価対象のショベル２０と類似するショベルの型式を探索する。例えば、図１０Ｂに示した類似するショベルの型式の一覧表を参照することにより、評価対象のショベルと類似するショベルの型式が得られる。

ステップＳＡ２において、評価対象のショベルと同一及び類似の型式のショベルに関するデータベースに基づいて、異常度を予測するためのモデル（異常度予測モデル）を作成する。この異常度予測モデルは、例えば図１０Ａに示した稼働時間及び稼働情報を説明変数とし、異常度を従属変数として重回帰分析を行うことにより作成することができる。なお、ステップワイズ法を用いて、稼働情報を構成する複数のパラメータから一部のパラメータのみを説明変数として採用してもよい。また、重回帰分析以外の他の多変量解析手法を用いて異常度予測モデルを作成してもよい。

ステップＳＡ３において、評価対象のショベルの稼働情報の実績値から、将来の稼働情報を算出する。一例として、稼働情報の実績値の平均値を、将来の稼働情報として採用することができる。また、稼働時間を横軸とし、稼働情報の各パラメータを縦軸とした実績値のグラフを、将来に向けて直線的に延長することにより、将来の稼働情報を算出してもよい。

ステップＳＡ４において、評価対象のショベルの将来の稼働情報、及び稼働時間を異常度予測モデルに当てはめて、将来の異常度の推移を予測する。ステップＳＡ５において、異常度の実績値及び予測値を、表示装置６２（図１）にグラフとして表示する。なお、管理端末３０（図１）から異常度表示の要求があった場合には、異常度の実績値及び予測値を管理端末３０に送信する。

図１２に、表示装置６２（図１）に表示された画像の一例を示す。表示装置６２に、異常度と稼働時間との関係がグラフで表示されるとともに、評価対象のショベルの型式、機体番号、現時点の異常度、及び作業内容が表形式で表示される。表形式で表示された内容は、メンテナンス推奨時期が近い順番に並び替えられている。

グラフの横軸は稼働時間を表し、縦軸は異常度を表す。異常度の実績値が太い実線で表示され、将来の推移が破線で示されている。異常度がメンテナンスを推奨する上限値に達したことをわかりやすくするために、上限値に相当する位置にメンテナンス推奨線８０が表示されている。各実線の近傍に、ショベルの型式及び機体番号が表示されている。さらに、メンテナンスを行った時期に対応する位置に、メンテナンス記号８１が表示されている。

異常度の推移が可視化されることにより、異常度の推移に応じて最適なメンテナンス計画を立案することが可能になる。最適なメンテナンス計画に基づいてメンテナンスを行うことにより、ショベルの停止に至る重大な故障の発生を未然に防止することができる。表形式で生じされる内容を、メンテナンス推奨時期が近い順番に並び替えることにより、サービスマンによるメンテナンス計画の立案が容易になる。また、メンテナンス記号８１により、メンテナンスを行った時期を直感的に把握することができる。

上記実施例では、１つのグラフに、作業内容及び稼働時間の異なる複数のショベルの異常度が表示される。これにより、複数の機体間でのメンテナンス時期の調整を容易に行うことができる。さらに、表示装置６２に表示された画像は、機体間で作業内容の交代等の検討を行うための有益な情報となる。例えば、異常度が相対的に高い機体を、負荷の少ない作業内容に割り当て、異常度が相対的に低い機体を、負荷の大きな作業内容に割り当てることにより、メンテナンス時期を先延ばしすることも可能である。

上記実施例では、異常度予測モデルの作成時に、評価対象のショベルと同一の型式のショベルに関するデータベースのみならず、類似する型式のショベルに関するデータベースも利用している。これにより、異常度の予測精度を高めることができる。

図１３に示すように、グラフの縦軸として余寿命を採用してもよい。余寿命のグラフは、図１２に示した異常度のグラフの天地を逆転させることにより得られる。図１２に示したメンテナンス推奨線８０が、余寿命が０の線に相当する。

以上実施例に沿って本発明を説明したが、本発明はこれらに制限されるものではない。例えば、種々の変更、改良、組み合わせ等が可能なことは当業者に自明であろう。

２０ ショベル
２１ 制御ユニット
２２ 通信装置
２３ ＧＰＳ受信機
２４ 表示装置
２５ 近距離無線通信装置
２６ センサ
２７ 記憶装置
３０ 管理端末
３１ 表示装置
３２ 入力装置
３３ 処理装置
３４ 送受信回路
３５ 近距離無線通信装置
３６ 記憶装置
４０ ショベル支援装置
５０ 単位時間波形
５５ 正常動作時に取得された評価ベクトル
５６、５７ 評価対象のショベルから取得された評価ベクトル
５６Ｎ、５７Ｎ 正規化評価ベクトル
５８ 正常領域
５８Ｎ 正規化された正常領域
６０ 管理装置
６１ 入力装置
６２ 表示装置
６３ 記憶装置
６４ 処理装置
６５ 通信装置
７０ ネットワーク
８０ メンテナンス推奨線
８１ メンテナンス記号

Claims (6)

1. 稼働状態に係わる着目物理量を診断用の測定値として測定するセンサと、
   前記診断用の測定値を外部機器にデータとして送信する通信装置と、
   前記診断用の測定値をアイドリング状態において測定する制御ユニットと
   を有するショベル。
2. 前記着目物理量にはエンジン回転数及びエンジン負荷率の少なくとも一方が含まれる請求項１に記載のショベル。
3. 前記通信装置によって前記外部機器に送信されるデータに、ショベルの型式及び機体番号が含まれている請求項１に記載のショベル。
4. アイドリング状態においてショベルに配置されたセンサにより測定された着目物理量を受信する制御ユニット、及び前記着目物理量を送信する通信装置を備えた前記ショベルと、
   前記ショベルから送信された前記着目物理量を受信する管理装置側通信装置、及び前記着目物理量に基づき異常検知する診断処理を行う処理装置を備えた管理装置と
   を有するショベルの診断システム。
5. 前記管理装置は、診断処理結果として異常度若しくは余寿命を算出する請求項４に記載のショベルの診断システム。
6. 前記管理装置は、前記算出した異常度若しくは余寿命に基づいて前記ショベルの将来の異常度若しくは余寿命の推移を予測する請求項５に記載のショベルの診断システム。

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