JP2021155995A - Shovel support device, shovel management device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、ショベルの支援装置、ショベルの管理装置に関する。 The present invention relates to a shovel support device and a shovel management device.
従来では、ショベルの動作状態データに基づいて、ショベルの余寿命を算出する技術が知られている。 Conventionally, a technique for calculating the remaining life of an excavator based on the operating state data of the excavator has been known.
上述した従来の技術では、例えば、亀裂が生じた状態でショベルを動作させた場合に、この亀裂の進展の仕方を把握することができず、余寿命の推定ができない。 In the above-mentioned conventional technique, for example, when the excavator is operated in a state where a crack is generated, it is not possible to grasp how the crack grows and the remaining life cannot be estimated.
そこで、上記事情に鑑み、亀裂の進展を推定することを目的とする。 Therefore, in view of the above circumstances, the purpose is to estimate the growth of cracks.
本発明の実施形態に係るショベルの支援装置は、亀裂の進展を推定する推定部と、前記推定部による推定結果を出力する出力部と、を有する。 The shovel support device according to the embodiment of the present invention has an estimation unit for estimating the growth of cracks and an output unit for outputting the estimation result by the estimation unit.
また、本発明の実施形態に係るショベルの管理装置は、亀裂の進展を推定する推定部と、前記推定部による推定結果を出力する出力部と、を有する。 Further, the shovel management device according to the embodiment of the present invention has an estimation unit for estimating the growth of cracks and an output unit for outputting the estimation result by the estimation unit.
亀裂の進展を推定できる。 The growth of cracks can be estimated.
(実施形態)
最初に、図1を参照し、本発明の実施形態に係る作業機械としてのショベル(掘削機)50について説明する。図1は、ショベルの側面図である。ショベル100の下部走行体1には、旋回機構2を介して上部旋回体3が搭載されている。上部旋回体3には、ブーム4が取り付けられている。ブーム4の先端にはアーム5が取り付けられ、アーム5の先端にはエンドアタッチメントとしてのバケット6が取り付けられている。
(Embodiment)
First, the excavator (excavator) 50 as a work machine according to the embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a side view of the excavator. An upper
アタッチメントの一例である掘削アタッチメントを構成する作業要素としてのブーム4、アーム5、及びバケット6は、ブームシリンダ7、アームシリンダ8、及びバケットシリンダ9によりそれぞれ油圧駆動される。
The
ブーム4にはブーム角度センサS1が取り付けられ、アーム5にはアーム角度センサS2が取り付けられ、バケット6にはバケット角度センサS3が取り付けられている。ブーム角度センサS1、アーム角度センサS2、及びバケット角度センサS3を集合的に「姿勢センサ」と称する。
A boom angle sensor S1 is attached to the
ブーム角度センサS1は、ブーム4の回動角度を検出する。ブーム角度センサS1は、例えば、水平面に対するブーム4の傾斜を検出することで上部旋回体3に対するブーム4の回動角度を検出する加速度センサである。
The boom angle sensor S1 detects the rotation angle of the
アーム角度センサS2は、アーム5の回動角度を検出する。アーム角度センサS2は、例えば、水平面に対するアーム5の傾斜を検出することでブーム4に対するアーム5の回動角度を検出する加速度センサである。
The arm angle sensor S2 detects the rotation angle of the
バケット角度センサS3は、バケット6の回動角度を検出する。バケット角度センサS3は、例えば、水平面に対するバケット6の傾斜を検出することでアーム5に対するバケット6の回動角度を検出する加速度センサである。ブーム角度センサS1、アーム角度センサS2、及びバケット角度センサS3は、可変抵抗器を利用したポテンショメータ、対応する油圧シリンダのストローク量を検出するストロークセンサ、連結ピン回りの回動角度を検出するロータリエンコーダ等であってもよく、加速度センサとジャイロセンサの組み合わせで構成されていてもよい。
The bucket angle sensor S3 detects the rotation angle of the
歪みセンサS4は、アタッチメントの歪みを検出する。本実施形態では、歪みセンサS4はブーム4の内部に取り付けられてブーム4の伸張又は圧縮による歪みを検出する1軸歪みゲージである。但し、歪みセンサS4は、3軸歪みゲージであってもよく、アタッチメントの内部の複数箇所に取り付けられる複数の1軸歪みゲージであってもよく、複数の3軸歪みゲージであってもよく、1又は複数の1軸歪みゲージと1又は複数の3軸歪みゲージの組み合わせであってもよい。歪みセンサS4はブーム4の外面に取り付けられていてもよい。
The strain sensor S4 detects the strain of the attachment. In the present embodiment, the strain sensor S4 is a uniaxial strain gauge mounted inside the
また、ショベル100には、図示しないが、荷重センサとして、ブームシリンダ7のシリンダ内の油圧(シリンダ圧力)を測定するブーム用圧力センサ、アームシリンダ8のシリンダ圧力を測定するアーム用圧力センサ、バケットシリンダ9のシリンダ圧力を測定するバケット用圧力センサが備えられている。(※別の実施形態の説明で、荷重センサが登場しますので、このように記載しました。図示した方が良い場合は、ご指示下さい。※)
上部旋回体3には、キャビン10が設けられ、エンジン11等の動力源及び車体傾斜センサS5が搭載されている。キャビン10内には、コントローラ30、表示装置40、音声出力装置41、入力装置42、記憶装置43、及びエンジンコントローラ74が設けられ、キャビン10の外には通信機器T1が設けられている。
Further, although not shown, the
The
車体傾斜センサS5は、ショベル100の車体の傾斜角度を検出する。本実施形態では、車体傾斜センサS5は、水平面に対する車体の傾斜角度を検出する加速度センサである。車体の傾斜角度は、例えば、ブーム4の上下左右の面のそれぞれの内側に取り付けられた歪みゲージの出力から導き出されてもよい。この場合、車体傾斜センサS5は省略されてもよい。
The vehicle body tilt sensor S5 detects the tilt angle of the vehicle body of the
コントローラ30は、ショベル100の駆動制御を行う主制御部として機能する制御装置である。コントローラ30は、CPU及び内部メモリを含む演算処理装置で構成されている。コントローラ30の各種機能は、CPUが内部メモリに格納されているプログラムを実行することで実現される。
The
入力装置42は、ショベル100の操作者がコントローラ30に各種情報を入力するための装置である。入力装置42は、例えば、表示装置40の表面に設けられるメンブレンスイッチを含む。入力装置42は、タッチパネル等であってもよい。
The
音声出力装置41は、コントローラ30からの指令に応じて各種音声情報を出力する。音声出力装置41は、例えば、コントローラ30に接続される車載スピーカである。音声出力装置41は、ブザー等の警報器であってもよい。
The
表示装置40は、コントローラ30からの指令に応じて各種情報を含む画面を表示する。表示装置40は、例えば、コントローラ30に接続される車載液晶ディスプレイである。
The
記憶装置43は、各種情報を記憶する。記憶装置43は、例えば、半導体メモリ等の不揮発性記憶媒体である。本実施形態では、記憶装置43は、ブーム角度センサS1、アーム角度センサS2、バケット角度センサS3、歪みセンサS4、車体傾斜センサS5等の検出値、コントローラ30の出力値等を記憶する。
The
通信機器T1は、コントローラ30とコントローラ30の外部にある装置との無線通信を制御する装置である。
The communication device T1 is a device that controls wireless communication between the
エンジンコントローラD6はエンジン11を制御する装置である。本実施形態では、エンジンコントローラD6は燃料噴射量等を制御してエンジン11を所定のエンジン回転数で維持するアイソクロナス制御を実行する。
The engine controller D6 is a device that controls the
次に、図2を参照して、本実施形態のショベルの管理システムSYSについて、さらに説明する。図2は、実施形態のショベルの管理システムのシステム構成の一例を示す図である。以下の説明では、ショベルの管理システムSYSを、単に管理システムSYS特色呼ぶ場合がある。 Next, the shovel management system SYS of the present embodiment will be further described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram showing an example of a system configuration of the excavator management system of the embodiment. In the following description, the excavator management system SYS may be simply referred to as a management system SYS feature.
本実施形態の管理システムSYSは、ショベル100と、支援装置200と、管理装置300とを含む。管理システムSYSにおいて、ショベル100と、支援装置200と、管理装置300とは、それぞれがネットワーク等を介して通信を行う。
The management system SYS of the present embodiment includes an
支援装置200は、主に、支援装置200のメンテナンス等を行う作業員等によって使用される端末装置である。管理装置300は、ショベル100の動作状態データ等が蓄積されるサーバ装置である。
The
以下に、ショベル100の構成についてさらに説明する。尚、図中において、機械的動力ラインは二重線、高圧油圧ラインは太い実線、パイロットラインは破線、電気駆動・制御ラインは細い実線でそれぞれ示される。
The configuration of the
本実施形態のショベル100の油圧アクチュエータを油圧駆動する油圧駆動系は、エンジン11と、メインポンプ14と、レギュレータ14aと、コントロールバルブ17を含む。また、ショベル100の油圧駆動系は、上述の如く、下部走行体1、上部旋回体3、ブーム4、アーム5、及びバケット6のそれぞれを油圧駆動する走行油圧モータ1A,1B、旋回油圧モータ2A、ブームシリンダ7、アームシリンダ8、及びバケットシリンダ9等の油圧アクチュエータを含む。
The hydraulic drive system for hydraulically driving the hydraulic actuator of the
エンジン11は、油圧駆動系におけるメイン動力源であり、例えば、上部旋回体3の後部に搭載される。具体的には、エンジン11は、後述するエンジン制御装置(ECU:Engine Control Unit)74による制御下で、予め設定される目標回転数で一定回転し、メインポンプ14及びパイロットポンプ15を駆動する。エンジン11は、例えば、軽油を燃料とするディーゼルエンジンである。
The
レギュレータ14aは、メインポンプ14の吐出量を制御する。例えば、レギュレータ14aは、コントローラ30からの制御指令に応じて、メインポンプ14の斜板の角度(傾転角)を調節する。
The
メインポンプ14は、例えば、エンジン11と同様、上部旋回体3の後部に搭載され、高圧油圧ライン16を通じてコントロールバルブ17に作動油を供給する。メインポンプ14は、上述の如く、エンジン11により駆動される。メインポンプ14は、例えば、可変容量式油圧ポンプであり、上述の如く、コントローラ30による制御の下、レギュレータ14aにより斜板の傾転角が調節されることでピストンのストローク長が調整され、吐出流量(吐出圧)が制御されうる。
Like the
コントロールバルブ17は、例えば、上部旋回体3の中央部に搭載され、オペレータによる操作装置26に対する操作に応じて、油圧駆動系の制御を行う油圧制御装置である。コントロールバルブ17は、上述の如く、高圧油圧ライン16を介してメインポンプ14と接続され、メインポンプ14から供給される作動油を、操作装置26の操作状態に応じて、油圧アクチュエータ(走行油圧モータ1A,1B、旋回油圧モータ2A、ブームシリンダ7、アームシリンダ8、及びバケットシリンダ9)に選択的に供給する。
The control valve 17 is, for example, a hydraulic control device mounted in the central portion of the
具体的には、コントロールバルブ17は、メインポンプ14から油圧アクチュエータのそれぞれに供給される作動油の流量と流れる方向を制御する複数の制御弁を含む。例えば、コントロールバルブ17は、ブーム4(ブームシリンダ7)に対応する制御弁を含む。また、例えば、コントロールバルブ17は、アーム5(アームシリンダ8)に対応する制御弁を含む。また、例えば、コントロールバルブ17は、バケット6(バケットシリンダ9)に対応する制御弁を含む。また、例えば、コントロールバルブ17は、上部旋回体3(旋回油圧モータ2A)に対応する制御弁を含む。また、例えば、コントロールバルブ17には、下部走行体1の右側のクローラ及び左側のクローラのそれぞれに対応する右走行制御弁及び左走行制御弁が含まれる。
Specifically, the control valve 17 includes a plurality of control valves that control the flow rate and flow direction of the hydraulic oil supplied from the
本実施形態に係るショベル100の操作系は、パイロットポンプ15と、操作装置26と、操作バルブ31を含む。
The operation system of the
パイロットポンプ15は、例えば、上部旋回体3の後部に搭載され、パイロットライン25を介して操作装置26及び操作バルブ31にパイロット圧を供給する。パイロットポンプ15は、例えば、固定容量式油圧ポンプであり、上述の如く、エンジン11により駆動される。
The
操作装置26は、キャビン10の操縦席付近に設けられ、オペレータが各種動作要素(下部走行体1、上部旋回体3、ブーム4、アーム5、バケット6等)の操作を行うための操作入力手段である。換言すれば、操作装置26は、オペレータがそれぞれの動作要素を駆動する油圧アクチュエータ(即ち、走行油圧モータ1A,1B、旋回油圧モータ2A、ブームシリンダ7、アームシリンダ8、バケットシリンダ9等)の操作を行うための操作入力手段である。
The
操作装置26は、その二次側のパイロットラインがコントロールバルブ17にそれぞれ接続される。これにより、コントロールバルブ17には、操作装置26における下部走行体1、上部旋回体3、ブーム4、アーム5、及びバケット6等の操作状態に応じたパイロット圧が入力されうる。そのため、コントロールバルブ17は、操作装置26における操作状態に応じて、それぞれの油圧アクチュエータを駆動することができる。
The pilot line on the secondary side of the operating
操作バルブ31は、コントローラ30からの制御指令(例えば、制御電流)に応じて、パイロットライン25の流路面積を調整する。これにより、操作バルブ31は、パイロットポンプ15から供給される一次側のパイロット圧を元圧として、二次側のパイロットラインに制御指令に対応するパイロット圧を出力することができる。操作バルブ31は、その二次側ポートが、コントロールバルブ17のそれぞれの油圧アクチュエータに対応する制御弁の左右のパイロットポートに接続され、コントローラ30からの制御指令に応じたパイロット圧を制御弁のパイロットポートに作用させる。
The operation valve 31 adjusts the flow path area of the
これにより、コントローラ30は、オペレータにより操作装置26が操作されていない場合であっても、パイロットポンプ15から吐出される作動油を、操作バルブ31を介して、コントロールバルブ17内の対応する制御弁のパイロットポートに供給させ、油圧アクチュエータを動作させることができる。
As a result, the
尚、操作バルブ31に加えて、油圧アクチュエータ内に発生する過剰な油圧を作動油タンクにリリーフする電磁リリーフ弁が設けられてもよい。これにより、オペレータによる操作装置26に対する操作量が過剰な場合等において、積極的に、油圧アクチュエータの動作を抑制させることができる。例えば、ブームシリンダ7、アームシリンダ8、及びバケットシリンダ9のボトム側油室及びロッド側油室のそれぞれの過剰な圧力を作動油タンクにリリーフする電磁リリーフ弁が設けられてよい。
In addition to the operation valve 31, an electromagnetic relief valve that relieves excess oil generated in the hydraulic actuator to the hydraulic oil tank may be provided. As a result, the operation of the hydraulic actuator can be positively suppressed when the amount of operation by the operator on the operating
本実施形態に係るショベル100の制御系は、コントローラ30と、ECU74と、吐出圧センサ14bと、操作圧センサ15aと、表示装置40と、入力装置42と、撮像装置80と、状態検出装置S10と、通信機器T1を含む。
The control system of the
コントローラ30は、ショベル100の駆動制御を行う。コントローラ30は、その機能が任意のハードウェア、ソフトウェア、或いは、その組み合わせにより実現されてよい。例えば、コントローラ30は、CPU(Central Processing Unit)等のプロセッサと、RAM(Random Access Memory)等のメモリ装置と、ROM(Read Only Memory)等の不揮発性の補助記憶装置と、各種入出力用のインタフェース装置等を含むコンピュータを中心に構成される。コントローラ30は、例えば、補助記憶装置にインストールされる各種プログラムをCPU上で実行することにより各種機能を実現する。メモリ装置や補助記憶装置は、例えば、記憶装置43に含まれても良い。
The
例えば、コントローラ30は、オペレータ等の所定操作により予め設定される作業モード等に基づき、目標回転数を設定し、ECU74に制御指令を出力することより、ECU74を介して、エンジン11を一定回転させる駆動制御を行う。
For example, the
また、例えば、コントローラ30は、必要に応じてレギュレータ14aに対して制御指令を出力し、メインポンプ14の吐出量を変化させることにより、いわゆる全馬力制御やネガコン制御を行う。
Further, for example, the
また、例えば、コントローラ30は、ショベル100に関する各種情報を管理装置300にアップロードする機能(以下、「アップロード機能」)を有していても良い。具体的には、コントローラ30は、ショベル100の所定の種別の作業時における作業パターン実績情報及び環境条件実績情報を、通信機器T1を通じて、管理装置300に送信(アップロード)してよい。コントローラ30は、例えば、補助記憶装置等にインストールされる一以上のプログラムをCPU上で実行することにより実現される、アップロード機能に関する機能部として、情報送信部301を含む。
Further, for example, the
また、例えば、コントローラ30は、オペレータによる操作装置26を通じたショベル100の手動操作をガイド(案内)するマシンガイダンス機能に関する制御を行う。また、コントローラ30は、オペレータによる操作装置26を通じたショベル100の手動操作を自動的に支援するマシンコントロール機能に関する制御を行ってよい。コントローラ30は、例えば、補助記憶装置等にインストールされる一以上のプログラムをCPU上で実行することにより実現される、マシンガイダンス機能及びマシンコントロール機能に関する機能部として、作業パターン取得部302と、マシンガイダンス部303を含む。
Further, for example, the
尚、コントローラ30の機能の一部は、他のコントローラ(制御装置)により実現されてもよい。即ち、コントローラ30の機能は、複数のコントローラにより分散される態様で実現されてもよい。例えば、上述したマシンガイダンス機能及びマシンコントロール機能は、専用のコントローラ(制御装置)により実現されてもよい。
A part of the function of the
ECU74は、コントローラ30からの制御指令に応じて、エンジン11の各種アクチュエータ(例えば、燃料噴射装置等)を制御し、エンジン11を設定された目標回転数(設定回転数)で定回転させる(定回転制御)。このとき、ECU74は、エンジン回転数センサ11aにより検出されるエンジン11の回転数に基づき、エンジン11の定回転制御を行う。
The
吐出圧センサ14bは、メインポンプ14の吐出圧を検出する。吐出圧センサ14bにより検出された吐出圧に対応する検出信号は、コントローラ30に取り込まれる。
The
操作圧センサ15aは、上述の如く、操作装置26の二次側のパイロット圧、即ち、操作装置26におけるそれぞれの動作要素(油圧アクチュエータ)の操作状態に対応するパイロット圧を検出する。操作圧センサ15aによる操作装置26における下部走行体1、上部旋回体3、ブーム4、アーム5、及びバケット6等の操作状態に対応するパイロット圧の検出信号は、コントローラ30に取り込まれる。
As described above, the operating
表示装置40は、コントローラ30と接続され、コントローラ30による制御下で、キャビン10内の着座したオペレータから視認し易い位置に設けられ、各種情報画像を表示する。表示装置40は、例えば、液晶ディスプレイや有機EL(Electroluminescence)ディスプレイ等である。
The
入力装置42は、キャビン10内の着座したオペレータから手が届く範囲に設けられ、オペレータによる各種操作を受け付け、操作内容に対応する信号を出力する。例えば、入力装置42は、表示装置40と一体化される。また、入力装置42は、表示装置40と別に設けられてもよい。入力装置42は、表示装置40のディスプレイに実装されるタッチパネル、操作装置26に含まれるレバーの先端に設けられるノブスイッチ、表示装置40の周囲に設置されるボタンスイッチ、レバー、トグル等を含む。入力装置42に対する操作内容に対応する信号は、コントローラ30に取り込まれる。
The
撮像装置80は、ショベル100の周辺を撮像する。撮像装置80は、ショベル100の前方を撮像するカメラ80F、ショベル100の左方を撮像するカメラ80L、ショベル100の右方を撮像するカメラ80R、及び、ショベル100の後方を撮像するカメラ80Bを含む。
The image pickup apparatus 80 images the periphery of the
カメラ80Fは、例えば、キャビン10の天井、即ち、キャビン10の内部に取り付けられている。また、カメラ80Fは、キャビン10の屋根、ブーム4の側面等、キャビン10の外部に取り付けられていてもよい。カメラ80Lは、上部旋回体3の上面左端に取り付けられ、カメラ80Rは、上部旋回体3の上面右端に取り付けられ、カメラ80Bは、上部旋回体3の上面後端に取り付けられている。
The
撮像装置80(カメラ80F,80B,80L,80R)は、それぞれ、例えば、非常に広い画角を有する単眼の広角カメラである。また、撮像装置80は、ステレオカメラや距離画像カメラ等であってもよい。撮像装置80によるショベル100の周辺の撮像画像(以下、「周辺画像」)は、コントローラ30に取り込まれる。
The image pickup apparatus 80 (
状態検出装置S10は、ショベル100の各種状態に関する検出情報を出力する。状態検出装置S10から出力される検出情報は、コントローラ30に取り込まれる。
The state detection device S10 outputs detection information regarding various states of the
例えば、状態検出装置S10は、アタッチメントの姿勢状態や動作状態を検出する。具体的には、状態検出装置S10は、ブーム4、アーム5、及び、バケット6の俯仰角度(以下、それぞれ、「ブーム角度」、「アーム角度」、「バケット角度」)を検出してよい。つまり、状態検出装置S10は、姿勢センサを含む。
For example, the state detection device S10 detects the posture state and the operating state of the attachment. Specifically, the state detection device S10 may detect the depression / elevation angles of the
また、状態検出装置S10は、姿勢センサによって、ブーム4、アーム5、及び、バケット6の加速度、角加速度等を検出してよい。また、状態検出装置S10は、ブーム4、アーム5、及び、バケット6のそれぞれを駆動するブームシリンダ7、アームシリンダ8、及び、バケットシリンダ9のシリンダ位置、速度、加速度等を検出するシリンダセンサを含みうる。
Further, the state detection device S10 may detect the acceleration, the angular acceleration, and the like of the
また、例えば、状態検出装置S10は、機体、つまり、下部走行体1及び上部旋回体3の姿勢状態を検出する。具体的には、状態検出装置S10は、水平面に対する機体の傾斜状態を検出してよい。この場合、状態検出装置S10は、例えば、上部旋回体3に取り付けられ、上部旋回体3の前後方向及び左右方向の2軸回りの傾斜角度(以下、「前後傾斜角」及び「左右傾斜角」)を検出する傾斜センサを含みうる。
Further, for example, the state detection device S10 detects the posture state of the airframe, that is, the
また、例えば、状態検出装置S10は、上部旋回体3の旋回状態を検出する。具体的には、状態検出装置S10は、上部旋回体3の旋回角速度や旋回角度を検出する。この場合、状態検出装置S10は、例えば、上部旋回体3に取り付けられるジャイロセンサ、レゾルバ、ロータリエンコーダ等を含みうる。つまり、状態検出装置S10は、上部旋回体3の旋回角度等を検出する旋回角度センサを含んでよい。
Further, for example, the state detection device S10 detects the turning state of the
また、例えば、状態検出装置S10は、アタッチメントを通じてショベル100に作用する力の作用状態を検出する。具体的には、状態検出装置S10は、油圧アクチュエータの作動圧(シリンダ圧)を検出してよい。この場合、状態検出装置S10は、ブームシリンダ7、アームシリンダ8、及びバケットシリンダ9のそれぞれのロッド側油室及びボトム側油室の圧力を検出する圧力センサを含みうる。
Further, for example, the state detection device S10 detects the action state of the force acting on the
また、例えば、状態検出装置S10は、コントロールバルブ17内の制御弁のスプールの変位を検出するセンサを含んでよい。具体的には、状態検出装置S10は、ブームスプールの変位を検出するブームスプール変位センサを含んでよい。また、状態検出装置S10は、アームスプールの変位を検出するアームスプール変位センサを含んでよい。また、状態検出装置S10は、バケットスプールの変位を検出するバケットスプール変位センサを含んでよい。また、状態検出装置S10は、旋回スプールの変位を検出する旋回スプール変位センサを含んでよい。また、状態検出装置S10は、右走行制御弁及び左走行制御弁のそれぞれを構成する右走行スプール及び左走行スプールの変位を検出する右走行スプール変位センサ及び左走行スプール変位センサを含んでよい。 Further, for example, the state detection device S10 may include a sensor that detects the displacement of the spool of the control valve in the control valve 17. Specifically, the state detection device S10 may include a boom spool displacement sensor that detects the displacement of the boom spool. Further, the state detection device S10 may include an arm spool displacement sensor that detects the displacement of the arm spool. Further, the state detection device S10 may include a bucket spool displacement sensor that detects the displacement of the bucket spool. Further, the state detection device S10 may include a swivel spool displacement sensor that detects the displacement of the swivel spool. Further, the state detection device S10 may include a right traveling spool displacement sensor and a left traveling spool displacement sensor that detect displacements of the right traveling spool and the left traveling spool constituting the right traveling control valve and the left traveling control valve, respectively.
また、例えば、状態検出装置S10は、ショベル100の位置や上部旋回体3の向き等を検出する。この場合、状態検出装置S10は、例えば、上部旋回体3に取り付けられるGNSS(Global Navigation Satellite System)コンパス、GNSSセンサ、方位センサ等を含みうる。
Further, for example, the state detection device S10 detects the position of the
通信機器T1は、通信ネットワークNWを通じて外部機器と通信を行う。通信機器T1は、例えば、LTE(Long Term Evolution)、4G(4th Generation)、5G(5th Generation)等の移動体通信規格に対応する移動体通信モジュールや、衛星通信網に接続するための衛星通信モジュール等である。 The communication device T1 communicates with an external device through the communication network NW. The communication device T1 is, for example, a mobile communication module compatible with mobile communication standards such as LTE (Long Term Evolution), 4G (4th Generation), and 5G (5th Generation), and satellite communication for connecting to a satellite communication network. Modules, etc.
情報送信部301は、ショベル100の動作状態データを、通信機器T1を通じて、管理装置300に送信する。情報送信部301により送信される動作状態データには、例えば、状態検出装置S10から入力される各種検出情報が含まれる。また、情報送信部301により送信される動作状態データには、例えば、撮像装置80から入力されるショベル100の周辺画像の画像データが含まれる。
The
尚、撮像装置80によって撮像される画像は、ショベル100の周辺画像に限定されない。撮像装置80によって撮像される画像には、例えば、ショベル100の前方を撮像するカメラ80Fによって撮像されるアタッチメントの一部を含む画像が含まれても良い。
The image captured by the image pickup device 80 is not limited to the peripheral image of the
また、情報送信部301により送信される動作状態データには、ショベル100の内的環境条件、例えば、大容量バケット仕様、ロングアーム仕様、クイックカップリング仕様等の可変される仕様に関する情報が含まれてもよい。
Further, the operation state data transmitted by the
つまり、動作状態データは、状態検出装置S10から入力される各種検出情報と、撮像装置80によって撮像された画像の画像データとが含まれる。状態検出装置S10から入力される各種検出情報は、ショベル100の作業パターンの実績を示す作業パターン実績情報である。撮像装置80によって撮像された画像の画像データは、ショベル100の周囲の環境条件の実績を示す環境条件実績情報である。したがって、動作状態データは、作業パターン実績情報と、環境条件実績情報とを含む。
That is, the operating state data includes various detection information input from the state detection device S10 and image data of the image captured by the image pickup device 80. The various detection information input from the state detection device S10 is the work pattern actual information indicating the actual work pattern of the
情報送信部301は、例えば、予め規定される対象の種別の作業が行われているか否かを逐次判定し、対象の種別の作業が行われていると判定すると、当該作業が行われている期間の動作状態データを、内部メモリ等に記録する。このとき、併せて、対象の種別の作業の開始及び終了に関する日時情報、並びに、当該作業時のショベル100の位置情報が、動作状態データに更に含まれる態様で、内部メモリに保存されてもよい。
For example, the
日時情報は、例えば、コントローラ30内部の所定の計時手段(例えば、RTC(Real Time Clock))から取得されうる。そして、情報送信部301は、ショベル100のキーオフ時(停止時)等の所定のタイミングにおいて、記録された動作状態データを、通信機器T1を通じて、管理装置300に送信する。また、情報送信部301は、対象の種別の作業が行われるたびに、その終了後、記録された動作状態データを、通信機器T1を通じて、管理装置300に送信してもよい。
The date and time information can be acquired from, for example, a predetermined time measuring means (for example, RTC (Real Time Clock)) inside the
尚、環境条件実績情報には、撮像装置80に代えて、或いは、加えて、ショベル100に搭載される他のセンサにより検出される検出情報が含まれてよい。例えば、ショベル100には、ミリ波レーダ、LIDAR(Light Detecting and Ranging)等の他のセンサが搭載され、環境条件実績情報には、これらの距離センサの検出情報が含まれる態様であってもよい。以下、後述する現環境条件情報についても同様である。また、情報送信部301は、作業パターン実績情報だけを管理装置300に送信してもよい。また、情報送信部301は、状態検出装置S10の検出情報や撮像装置80によるショベル100の周辺画像を、通信機器T1を通じて、逐次、管理装置300にアップロードしてもよい。この場合、管理装置300は、ショベル100からアップロードされる情報の中から対象の種別の作業が行われたときの情報を抽出し、動作状態データを生成してよい。
The environmental condition actual information may include detection information detected by another sensor mounted on the
作業パターン取得部302は、所定の種別の作業を行う場合に、所定の目標指標に関する現在の環境条件に最適の作業パターン(最適作業パターン)を管理装置300から取得する。例えば、作業パターン取得部302は、オペレータによる入力装置42に対する所定操作(以下、「取得要求操作」)に応じて、ショベル100の現在の環境条件に関する情報(以下、「現環境条件情報」)を含む、作業パターンの取得を要求する信号(取得要求信号)を、通信機器T1を通じて、管理装置300に送信する。
The work
これにより、管理装置300は、ショベル100の現在の環境条件に合わせた最適な作業パターンをショベル100に提供できる。現環境条件情報には、例えば、撮像装置80によるショベル100の最新の周辺画像が含まれる。また、現環境条件情報には、ショベル100の内的環境条件、例えば、大容量バケット仕様、ロングアーム仕様、クイックカップリング仕様等の可変される仕様に関する情報が含まれてもよい。そして、作業パターン取得部302は、取得要求信号に応じて管理装置300から送信され、通信機器T1により受信される作業パターンに関する情報を取得する。
As a result, the
マシンガイダンス部303は、マシンガイダンス機能及びマシンコントロール機能に関する制御を行う。つまり、マシンガイダンス部303は、オペレータによる操作装置26を通じた各種動作要素(下部走行体1、上部旋回体3、並びに、ブーム4、アーム5、及びバケット6を含むアタッチメント)の操作を支援する。
The
例えば、マシンガイダンス部303は、オペレータにより操作装置26を通じてアーム5の操作が行われている場合に、予め規定される目標設計面(以下、単に「設計面」)とバケット6の先端部(例えば、爪先や背面)とが一致するように、ブーム4及びバケット6の少なくとも一つを自動的に動作させてよい。また、マシンガイダンス部303は、併せて、アーム5を操作する操作装置26の操作状態に依らず、アーム5を自動的に動作させてもよい。つまり、マシンガイダンス部303は、オペレータによる操作装置26の操作をトリガにして、予め規定された動作をアタッチメントに行わせてよい。
For example, the
より具体的には、マシンガイダンス部303は、状態検出装置S10、撮像装置80、通信機器T1、及び入力装置42等から各種情報を取得する。また、マシンガイダンス部303は、例えば、取得した情報に基づいてバケット6と設計面との間の距離を算出する。そして、マシンガイダンス部303は、算出したバケット6と設計面との距離等に応じて、操作バルブ31を適宜制御し、油圧アクチュエータに対応する制御弁に作用するパイロット圧を個別に且つ自動的に調整することにより、それぞれの油圧アクチュエータを自動的に動作させることができる。
More specifically, the
操作バルブ31には、例えば、ブーム4(ブームシリンダ7)に対応するブーム比例弁が含まれる。また、操作バルブ31には、例えば、アーム5(アームシリンダ8)に対応するアーム比例弁が含まれる。また、操作バルブ31には、例えば、バケット6(バケットシリンダ9)に対応するバケット比例弁が含まれる。また、操作バルブ31には、例えば、上部旋回体3(旋回油圧モータ2A)に対応する旋回比例弁が含まれる。また、操作バルブ31には、例えば、下部走行体1の右側のクローラ及び左側のクローラのそれぞれに対応する右走行比例弁及び左走行比例弁が含まれる。
The operation valve 31 includes, for example, a boom proportional valve corresponding to the boom 4 (boom cylinder 7). Further, the operation valve 31 includes, for example, an arm proportional valve corresponding to the arm 5 (arm cylinder 8). Further, the operation valve 31 includes, for example, a bucket proportional valve corresponding to the bucket 6 (bucket cylinder 9). Further, the operation valve 31 includes, for example, a swing proportional valve corresponding to the upper swing body 3 (swing
マシンガイダンス部303は、例えば、掘削作業を支援するために、操作装置26に対するアーム5の開閉操作に応じて、ブームシリンダ7、アームシリンダ8、及びバケットシリンダ9の少なくとも一つを自動的に伸縮させてよい。掘削作業は、設計面に沿ってバケット6の爪先で地面を掘削する作業である。マシンガイダンス部303は、例えば、オペレータが操作装置26に対して手動でアーム5の閉じ方向の操作(以下、「アーム閉じ操作」)を行っている場合に、ブームシリンダ7及びバケットシリンダ9のうちの少なくとも一つを自動的に伸縮させる。
The
また、マシンガイダンス部303は、例えば、法面や水平面の仕上げ作業を支援するためにブームシリンダ7、アームシリンダ8、及び、バケットシリンダ9の少なくとも一つを自動的に伸縮させてもよい。仕上げ作業は、例えば、バケット6の背面を地面に押さえ付けながら設計面に沿ってバケット6を手前に引く作業を含む。
Further, the
マシンガイダンス部303は、例えば、オペレータが操作装置26に対して手動でアーム閉じ操作を行っている場合に、ブームシリンダ7及びバケットシリンダ9の少なくとも一つを自動的に伸縮させる。これにより、所定の押し付け力でバケット6の背面を完成前の斜面(法面)或いは水平面に押し付けながら、完成後の法面或いは水平面である設計面に沿ってバケット6を移動させることができる。
The
また、マシンガイダンス部303は、上部旋回体3を設計面に正対させるために旋回油圧モータ2Aを自動的に回転させてもよい。この場合、マシンガイダンス部303は、入力装置42に含まれる所定のスイッチが操作されることにより、上部旋回体3を設計面に正対させてよい。また、マシンガイダンス部303は、所定のスイッチが操作されるだけで、上部旋回体3を設計面に正対させ且つマシンコントロール機能を開始させてもよい。
Further, the
また、例えば、マシンガイダンス部303は、所定の種別の作業(例えば、掘削作業、積込み作業、仕上げ作業等)が行われている場合に、オペレータによる操作装置26に対する操作に応じて、アタッチメント、上部旋回体3、及び、下部走行体1の少なくとも一部の動作を、作業パターン取得部302により取得された作業パターン(最適作業パターン)に合わせるように制御する。これにより、オペレータは、ショベル100の操縦に関する習熟度に依らず、ショベル100の動作を、所定の目標指標、例えば、作業の速さの評価が相対的に高くなるように管理装置300から出力される、現在のショベル100の環境条件に最適な作業パターンに合わせることができる。
Further, for example, when a predetermined type of work (for example, excavation work, loading work, finishing work, etc.) is being performed, the
また、マシンガイダンス部303は、最適作業パターンに基づき、ショベル100の動作の制御を行いながら、オペレータに対して、当該最適作業パターンに対応するショベル100の動作を表示装置40に表示させてもよい。例えば、マシンガイダンス部303は、最適作業パターンに基づき、ショベル100の動作の制御を行っている場合、最適作業パターンに対応するシミュレーション結果の動画を表示装置40に表示させる。これにより、オペレータは、実際の作業パターンの内容を表示装置40の動画で確認しながら、作業を進めることができる。
Further, the
本実施形態の支援装置200は、ショベル100のメンテナンス等を行う際に使用される端末装置であり、画像データ記憶部210と、画像解析部220と、を有する。また、本実施形態のショベル100は、撮像装置を有しても良い。
The
本実施形態の画像データ記憶部210は、支援装置200の撮像装置によって撮像された画像の画像データが格納される。尚、画像データ記憶部210に格納される画像データは、支援装置200の撮像装置によって撮像された画像の画像データ以外の画像データを含んでも良い。
The image
具体的には、画像データ記憶部210には、管理装置300から取得した動作状態データに含まれる画像データが含まれても良いし、支援装置200が有する撮像装置以外の撮像装置によって撮像された画像データが含まれても良い。
Specifically, the image
本実施形態の画像解析部220は、例えば、画像データ記憶部210に格納された画像データから、表面において亀裂が視認されたショベル100が被写体とされた画像データを取得して解析し、亀裂の進展を推定し、推定結果を表示させる。言い換えれば、画像解析部220は、表面に亀裂が生じているショベル100の表面を撮像した画像を示す画像データを解析し、亀裂の進展を推定し、推定結果を表示させる。
For example, the
尚、図2の例では、支援装置200が画像データ記憶部210を有するものとしたが、これに限定されない。画像データ記憶部210は、支援装置200以外の装置に設けられていても良い。具体的には、例えば、画像データ記憶部210は、管理装置300に設けられていても良いし、管理装置300以外のネットワーク上のサーバ装置に設けられていても良い。
In the example of FIG. 2, it is assumed that the
本実施形態の管理装置300は、動作状態データ記憶部310を有し、ショベル100の動作状態データを収集して、保持する。尚、本実施形態の管理装置300は、支援装置200からの要求に応じて、ショベル100の動作状態データを支援装置200に送信しても良い。
The
以下に、本実施形態の支援装置200のハードウェア構成について説明する。図3は、支援装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
The hardware configuration of the
本実施形態の支援装置200は、それぞれバスBで相互に接続されている入力装置201、出力装置202、ドライブ装置203、補助記憶装置204、メモリ装置205、演算処理装置206及びインタフェース装置207を含むコンピュータである。
The
入力装置201は、各種の情報の入力を行うための装置であり、例えば、タッチパネル等により実現される。出力装置202は、各種の情報の出力を行うためものであり、例えばディスプレイ等の表示装置により実現される。インタフェース装置207は、LANカード等を含み、ネットワークに接続する為に用いられる。
The
画像解析部220を実現する画像解析プログラムは、支援装置200を制御する各種プログラムの少なくとも一部である。画像解析プログラムは、例えば、記憶媒体208の配布やネットワークからのダウンロード等によって提供される。画像解析プログラムを記録した記憶媒体208は、CD−ROM、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的、電気的或いは磁気的に記録する記憶媒体、ROM、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記憶媒体を用いることができる。
The image analysis program that realizes the
また、画像解析プログラムは、これらのプログラムを記録した記憶媒体208がドライブ装置203にセットされると、記憶媒体208からドライブ装置203を介して補助記憶装置204にインストールされる。ネットワークからダウンロードされた画像解析プログラムは、インタフェース装置207を介して補助記憶装置204にインストールされる。
Further, when the
補助記憶装置204は、支援装置200の有する各記憶部等を実現するものであり、支援装置200にインストールされた画像解析プログラムを格納すると共に、支援装置200による各種の必要なファイル、データ等を格納する。メモリ装置205は、支援装置200の起動時に補助記憶装置204から画像解析プログラムを読み出して格納する。そして、演算処理装置206はメモリ装置205に格納された画像解析プログラムに従って、後述するような各種処理を実現している。
The
尚、本実施形態の管理装置300は、演算処理装置と記憶装置とを有するコンピュータであり、ハードウェア構成は、支援装置200と同様であるから、管理装置300のハードウェア構成の説明は省略する。
Since the
次に、本実施形態の支援装置200の画像解析部220の機能について説明する。図4は、画像解析部の機能を説明する図である。
Next, the function of the
本実施形態の画像解析部220は、画像データ取得部221、画像比較部222、進展推定部223、表示制御部224を有する。
The
画像データ取得部221は、画像データ記憶部210に格納された画像データ群から、解析の対象とされる画像データを取得する。
The image
画像比較部222は、画像データ取得部221によって取得された画像データを比較する。進展推定部223は、画像比較部222による比較の結果に基づき、ショベル100の表面に生じた亀裂の進展を推定する。表示制御部224は、推定結果を出力する。つまり、表示制御部224は、推定結果を出力する出力部の一例である。
The
以下に、図5を参照して、支援装置200の有する画像解析部220の処理について説明する。図5は、支援装置の有する画像解析部の処理を説明するフローチャートである。
Hereinafter, the processing of the
本実施形態の支援装置200において、画像解析部220は、画像データ取得部221により、解析の対象となる画像データを取得する(ステップS501)。言い換えれば、画像データ取得部221は、ショベル100の表面に生じた亀裂の進展の推定に使用される画像データを取得する。
In the
ここで、画像データ取得部221による画像データの取得の説明に先立ち、画像データ記憶部210に格納される画像データについて説明する。
Here, prior to the explanation of the acquisition of the image data by the image
本実施形態において、例えば、ショベル100のブームトップにおいて、支援装置200のユーザである作業員等によって、目視により亀裂が発見されたとする。この場合、作業員は、亀裂が発見された箇所を含むショベル100の画像を撮像する。この画像の画像データは、画像データ記憶部210に格納される。
In the present embodiment, for example, it is assumed that a crack is visually found in the boom top of the
また、本実施形態では、亀裂が発見された後は、定期的に亀裂が生じている箇所を含むショベル100の画像が撮像され、この画像データが画像データ記憶部210に蓄積される。
Further, in the present embodiment, after the crack is found, an image of the
このとき、本実施形態では、例えば、被写体となったショベル100を特定するための機体識別情報が、画像データと対応付けられて格納されていても良い。
At this time, in the present embodiment, for example, the aircraft identification information for identifying the
ショベル100の機体識別情報は、例えば、画像データの撮像時に、作業員等によって支援装置200に入力されても良い。また、ショベル100の機体識別情報は、例えば、二次元コードに埋め込まれており、支援装置200の撮像装置が、ショベル100の機体等貼り付けられた二次元コードを読み取ることで、被写体となるショベル100の機体識別情報が取得されても良い。さらに、ショベル100の機体識別情報は、支援装置200による撮像を開始する際に、支援装置200からの要求に応じて、ショベル100から支援装置200へ送信されても良い。
The machine identification information of the
また、本実施形態では、画像を撮像した日時を示す日時情報を画像データと対応付けられる。したがって、画像データ記憶部210において、画像データは、画像データが取得された日時と、被写体となるショベル100の機体識別情報とが対応付けられている。
Further, in the present embodiment, date and time information indicating the date and time when the image was captured can be associated with the image data. Therefore, in the image
以下の説明では、画像データと対応付けられている情報を、画像データの付加情報と呼ぶ場合がある。付加情報には、少なくともショベル100の機体識別情報と、日時情報とが含まれる。また、付加情報には、例えば、作業員等が亀裂を視認したショベル100の部位(損傷部位)を示す情報が含まれても良い。
In the following description, the information associated with the image data may be referred to as additional information of the image data. The additional information includes at least the aircraft identification information of the
ショベル100の部位を示す情報は、例えば、画像データの撮像時に、作業員によって、支援装置200に入力されても良い。また、ショベル100の部位を示す情報は、画像解析部220による画像解析によって画像内の部位を特定し、特定された部位を示す情報として取得されても良い。
The information indicating the part of the
次に、画像データ取得部221による画像データの取得について説明する。本実施形態の画像データ取得部221は、例えば、亀裂の進展の推定を行う対象となるショベル100が指定されると、画像データ記憶部210から、このショベル100の機体識別情報と対応付けられた画像データと付加情報とを取得する。
Next, the acquisition of image data by the image
具体的には、例えば、画像データ取得部221は、ショベル100の機体識別情報の入力を受け付けると、画像データ記憶部210から、入力された機体識別情報と対応付けられた画像データと付加情報とを取得しても良い。
Specifically, for example, when the image
また、画像データ取得部221は、例えば、画像データ記憶部210に格納された画像データ群のサムネイルの一覧画面等を支援装置200に表示させ、一覧画面において選択されたサムネイルに基づき、ショベル100の機体識別情報を取得してもよい。例えば、画像データ取得部221は、サムネイルが選択されると、サムネイルの元となる画像データを特定し、この画像データと対応付けられた機体識別情報を取得する。そして、画像データ取得部221は、画像データ記憶部210から、この機体識別情報と対応付けられた画像データと付加情報とを取得すれば良い。
Further, the image
また、画像データ取得部221は、例えば、ショベル100を撮像したときの画像データと対応付けられる機体識別情報を特定し、画像データ記憶部210から、特定された機体識別情報が対応付けられた画像データと付加情報とを取得しても良い。
Further, the image
画像解析部220は、ステップS501に続いて、画像比較部222により、取得した画像データ同士を比較する(ステップS502)。
Following step S501, the
以下に、画像比較部222による画像データの比較について説明する。尚、画像比較部222による比較は、ステップS501において複数の画像データが取得された場合に行われる。
The comparison of image data by the
画像比較部222は、画像データ取得部221によって取得された画像データの付加情報に含まれる日時情報に基づき、画像データを日時が古い順に、画像データが示す画像を比較する。より具体的には、画像比較部222は、複数の画像データが示す画像において、亀裂の画像を特定し、亀裂の画像同士を比較し、その差分を抽出しても良い。亀裂の画像同士の差分には、例えば、亀裂の長さの差分や、亀裂が進む向きの差分が含まれても良い。
The
画像比較部222は、画像データ取得部221によって取得された画像データの全てについて、日時情報が示す日時が古い順に、亀裂の画像の比較を行う。
The
ステップS502に続いて、画像解析部220は、進展推定部223により、画像比較部222による各画像データの比較の結果から、亀裂の進展を推定する(ステップS503)。
Following step S502, the
具体的には、進展推定部223は、亀裂の進展を推定し、ショベル100の使用を禁止すべき時期を算出する。言い換えれば、進展推定部223は、現時点から、ショベル100の使用が禁止されるまでの期間を算出する。以下の説明では、現時点から、ショベル100の使用が禁止されるまでの期間を、ショベル100の余寿命と呼ぶ。尚、本実施形態における現時点とは、ショベル100の表面において亀裂が目視されている状態を示す。
Specifically, the
したがって、本実施形態の進展推定部223は、亀裂の進展の推定し、推定結果に基づきショベル100の余寿命を算出する。
Therefore, the
亀裂の進展とは、亀裂が進む速度や、亀裂が進む向きを含む。つまり、本実施形態の223は、画像比較部222による複数の画像データの比較から、ショベル100の表面に発生した亀裂が進む速度と向きを推定する。
The growth of a crack includes the speed at which the crack progresses and the direction in which the crack progresses. That is, in 223 of the present embodiment, the speed and direction in which the cracks generated on the surface of the
また、進展推定部223は、例えば、ショベル100の余寿命を算出する際に参照する情報を予め保持しておき、この情報を参照して、ショベル100の余寿命を算出しても良い。
Further, the
余寿命の算出の際に参照される情報とは、亀裂が到達した場合にショベル100の使用が禁止される箇所を示す情報等である。この箇所を、例えば、以下の説明では、補修ラインと呼ぶ場合がある。また、以下の説明では、ショベル100の使用が禁止される時期を、推定使用限界日と呼ぶ場合がある。また、推定使用限界日は、進展推定部223による推定の結果、亀裂の進展が補修ラインに到達する場合にのみ、算出されても良い。
The information referred to when calculating the remaining life is information indicating a place where the use of the
ステップS503に続いて、画像解析部220は、表示制御部224により、進展推定部223による推定結果を出力する(ステップS504)。尚、表示制御部224による推定結果の出力先は、支援装置200の出力装置202(表示装置)等である。
Following step S503, the
更に、本実施形態では、学習モデルを利用して、画像データの亀裂を認識するようにしてもよい。この場合、画像比較部222は画像データを取得し、画像データから亀裂を認識する。この亀裂の認識処理には学習モデルを用いてもよい。
Further, in the present embodiment, the learning model may be used to recognize cracks in the image data. In this case, the
本実施形態では、このようにして、まず画像データから亀裂が発生している箇所を認識する。このようにすれば、画像比較部222は、異なる時点で取得された画像データより、同一箇所の異なる時点での亀裂を把握することができる。
In this embodiment, in this way, the location where the crack is generated is first recognized from the image data. In this way, the
そして、画像比較部222は、異なる時点での亀裂を比較することで、亀裂の進展を把握できるだけでなく、荷重の掛かり方(向き、大きさ)を推定することができる。つまり、本実施形態では、荷重と亀裂との対応関係を推定することができる。
Then, the
進展推定部223は、推定された荷重と亀裂との対応関係に基づいて、推定結果として、所定時間後の亀裂を算出する。また、進展推定部223は、推定使用限界日も算出できる。表示制御部224は、所定時間後の亀裂が含まれる画像を出力(表示)する。表示制御部224は、推定使用限界日も出力(表示)してもよい。本実施形態では、このようにして、現在の画像データと荷重と亀裂との対応関係とに基づいて、今後の亀裂の進展を推定することができる。
The
図6は、実施形態における推定結果の表示例を示す図である。図6に示す画面21は、支援装置200の出力装置202に表示された画面の一例である。
FIG. 6 is a diagram showing a display example of the estimation result in the embodiment. The
画面21は、表示領域22、23、24、25、26を含む。表示領域22は、直近に撮像されたショベル100の画像データが表示される。表示領域23は、表示領域22に表示される画像データの付加情報等が表示される。表示領域24には、亀裂の推定に使用された画像データ群のそれぞれが撮像された日時を示す日時情報等が表示される。表示領域25と、表示領域26とは、亀裂の進展の推定結果が表示される。
The
図6の例では、表示領域22には、ショベル100のブームトップの画像が表示されている。また、表示領域21では、亀裂が生じている箇所を強調するマーク22aが表示される。
In the example of FIG. 6, an image of the boom top of the
表示領域23は、表示領域22に表示された画像データの付加情報として、表示領域22に表示された画像データが撮像された日時情報(今日の日付)、ショベル100の機体識別情報、亀裂が発生した部位(損傷部位)とが表示される。また、表示領域22には、画像解析部220による解析を行った日(解析日)が表示される。
In the
表示領域24には、画像データ群の日時情報が表示される。図6の例では、表示領域24に表示された日時情報から、4つの画像データが亀裂の進展の推定に使用されたことがかわる。また、表示領域24に表示された日時情報が示す日時のうち、最も古い日時は、2018年5月12日であり、表示領域22に表示された画像データが撮像された日時は2018年6月15日である。したがって、マーク22aが示す箇所には、約1ヶ月前に亀裂が生じ、現在に至っていることがわかる。
The date and time information of the image data group is displayed in the
表示領域25は、マーク22aが示す箇所を拡大した画像が表示される。また、表示領域25には、現在生じている亀裂に、推定結果を示す亀裂をつなぎ合わせた画像が表示される。
In the
つまり、表示領域25に表示された画像において、画像25aは、現在生じている亀裂の画像であり、撮像された画像データの画像である。また、表示領域25に表示された画像において、画像25bは、推定される今後の亀裂の進展を示す画像であり、推定結果に基づき生成された、進展後の仮想的な亀裂の画像である。
That is, in the image displayed in the
尚、本実施形態では、画像25bは、画像25aとは異なる表示態様で表示させても良い。具体的には、例えば、画像25bは、推定された亀裂であることが目視で判断できるような画像として表示させることが好ましい。
In the present embodiment, the
本実施形態では、このように、現在生じている亀裂の画像と、推定結果に基づき生成された画像とを、共に表示させることで、現在生じている亀裂の進展の仕方を、支援装置200の利用者に把握させることができる。
In the present embodiment, by displaying both the image of the crack currently occurring and the image generated based on the estimation result in this way, the method of developing the crack currently occurring can be determined by the
また、表示領域25は、表示欄25c、25dを含む。表示欄25cは、画像25aと対応付けられており、亀裂の進展の推定を行った解析日が表示される。
Further, the
表示欄25dは、画像25bと対応付けられており、進展推定部223によって算出されたショベル100の推定使用限界日が表示される。尚、推定使用限界日は、進展推定部223による推定の結果、亀裂の進展が、補修ラインまで到達した場合にのみ、表示されても良い。
The
表示領域26は、進展推定部223による推定結果として、推定使用限界日が表示される。
In the
本実施形態では、このように、現在の日時と、推定使用限界日とを共に表示させることで、ショベル100の余寿命がどの程度の期間であるか、支援装置200の利用者に、容易に把握させることができる。
In the present embodiment, by displaying both the current date and time and the estimated usage limit date in this way, the user of the
尚、図6に示す画面21は、支援装置200の出力装置202に表示されるものとしたが、これに限定されない。画面21は、管理装置300のディスプレイ等に表示されても良いし、ショベル100の表示装置40に表示されても良い。
The
また、上述した実施形態では、画像解析部220が支援装置200に設けられるものとしたが、これに限定されない。画像解析部220は、例えば、管理装置300に設けられても良い。
Further, in the above-described embodiment, the
図7は、実施形態のショベルの管理システムのシステム構成の他の例を示す図である。図7に示す管理システムSYS1は、ショベル100、支援装置200A、管理装置300Aを有する。
FIG. 7 is a diagram showing another example of the system configuration of the excavator management system of the embodiment. The management system SYS1 shown in FIG. 7 includes an
支援装置200Aは、支援装置200Aが有する撮像装置によって撮像された画像データを管理装置300Aに送信する。
The
管理装置300Aは、動作状態データ記憶部310と、画像データ記憶部210と、画像解析部220とを有する。管理装置300Aは、支援装置200Aから送信された画像データを画像データ記憶部210へ格納し、画像解析部220による亀裂の進展の推定を行う。また、管理装置300Aは、画像解析部220による推定結果を、支援装置200Aの出力装置202に表示させても良い。
The
図7の例では、画像データ記憶部210と画像解析部220とを管理装置300Aに設けたため、支援装置側のメモリの容量や、画像処理能力等を考慮する必要がなく、スマートフォンや携帯電話等の汎用的な可搬型の端末装置を支援装置200Aとすることができる。
In the example of FIG. 7, since the image
(別の実施形態)
以下に、図面を参照して別の実施形態について説明する。別の実施形態では、亀裂の進展の推定をシミュレーションによって行う点で、実施形態と相違する。以下の別の実施形態の説明では、実施形態との相違点について説明し、実施形態と同様の機能構成を有するものには、実施形態の説明で用いた符号と同様の符号を付与し、その説明を省略する。
(Another embodiment)
Hereinafter, another embodiment will be described with reference to the drawings. Another embodiment differs from the embodiment in that the crack growth is estimated by simulation. In the following description of another embodiment, differences from the embodiment will be described, and those having the same functional configuration as that of the embodiment will be given the same reference numerals as those used in the description of the embodiment. The explanation is omitted.
図8は、別の実施形態のショベルの管理システムのシステム構成の一例を示す図である。別の実施形態の管理システムSYS2は、ショベル100と、支援装置200Aと、管理装置300Bとを有する。
FIG. 8 is a diagram showing an example of a system configuration of a shovel management system of another embodiment. The management system SYS2 of another embodiment has an
管理装置300Bは、動作状態データ記憶部310と、解析部320とを有し、動作状態データ記憶部310に格納されたショベル100の動作状態データを用いて、亀裂の進展を推定し、推定使用限界日を算出する。また、解析部320は、推定結果を支援装置200Aや自機の表示装置等に出力する。つまり、解析部320は、亀裂の進展を推定する推定部と、出力部の一例である。
The
以下に、図9を参照して、管理装置300Bの解析部320の処理について説明する。図9は、管理装置の解析部の処理を説明するフローチャートである。
Hereinafter, the processing of the
管理装置300Bにおいて、解析部320は、ショベル100による作業中に繰り返される一連の動作の少なくとも1周16期分の測定値を、アタッチメントの姿勢センサ、アタッチメントの荷重センサ、及び旋回角度センサ(状態検出装置S10)から取得する(ステップS901)。
In the
旋回角度センサから、上部旋回体3の旋回角度が取得される。アタッチメントの姿勢センサ及び旋回角度センサの測定値によって、ショベル100の姿勢が特定される。一連の動作のうち、アタッチメントの姿勢センサ、アタッチメントの荷重センサ、及び旋回角度センサで測定値を取得する範囲は、管理装置300Bのオペレータが設定してもよい。
The turning angle of the
以下に、図10を参照して、ショベル100で繰り返される一連の動作について説明する。図10は、ショベルで繰り返される一連の動作の一例を示す図である。図10に示す(A)から(D)は、それぞれ一連の動作の1周期内の各工程、具体的には掘削開始、持ち上げ旋回、排土、戻り旋回の各工程中の任意の時点におけるショベル100の姿勢を概略的に示す。
Hereinafter, a series of operations repeated by the
ショベル100の運転時には、例えば、一連の動作が繰り返されることにより、図10(A)〜図10(D)に示した姿勢が順番に出現する。
When the
図10(A)は、ショベル100が掘削を開始するときの姿勢を示す。図10(B)は、ショベル100がブーム4の持ち上げ及び旋回を行うときの姿勢を示す。図10(C)は、ショベル100が、排土を開始するときの姿勢を示す。図10(D)は、ショベル100が戻り旋回を行うときの姿勢を示す。
FIG. 10A shows the posture when the
別の実施形態では、解析部320は、このような一連の動作の少なくとも1周16期分の測定値を含む動作状態データを動作状態データ記憶部310から取得する。
In another embodiment, the
図9に戻り、解析部320は、ステップS901に続き、一連の動作の1周期内で、解析すべき複数の時刻(以下、「解析時刻」という。)を抽出する(ステップS902)。具体的には、例えば、1周期内から、ショベル100が、図10に示す各姿勢で動作しているときの時刻を解析時刻として抽出する。
Returning to FIG. 9, the
また、解析部320は、例えば、シリンダ内の油圧、旋回角度の時間波形のピーク、変曲点等の特徴的な時刻を、解析時刻として抽出する。尚、抽出する解析時刻の個数を多くすると、解析精度が向上する。解析部320は、各時間波形に基づいて解析時刻を自動的に抽出してもよいし、管理装置300Bのオペレータが時間波形を観察して解析時刻を決定し、入力装置42(図1)から解析時刻を入力してもよい。
Further, the
続いて、解析部320は、[解析時刻の各々において、解析モデルを用い、ブーム、アーム等の部品の各々に加わっている応力の分布を算出する(ステップS903)。応力の分布は、解析時刻ごとに決定されているショベル100の特定の姿勢に基づいて計算される。
Subsequently, the
すなわち、解析部320は、繰り返される一連の動作の1周期内に現れる種々のショベル100の姿勢ごとに、ショベル100の部品に加わっている荷重に基づいて、応力の分布を算出する。応力の分布の算出には、例えば有限要素法等の数値解析手法を適用することができる。
That is, the
このとき、ショベル100の姿勢及びショベル100の部品に加わる荷重が境界条件として用いられる。ここで、荷重はベクトルで表される。荷重の大きさ及び向きは、油圧シリンダ内の油圧、油圧シリンダの軸方向(アタッチメントの姿勢)、及び旋回角加速度により求まる。旋回角加速度は、旋回角度を2回微分することにより算出される。
At this time, the posture of the
以下に、図11を参照して、応力の分布の算出について説明する。図11は、ショベルの部品の1つの評価点に加わる応力の時間波形の一例を示す図である。 The calculation of the stress distribution will be described below with reference to FIG. FIG. 11 is a diagram showing an example of a time waveform of stress applied to one evaluation point of a shovel component.
図11では、ステップS902において抽出された4つの解析時刻t1〜t4の各々において応力が算出されている。図11に示した応力の時間波形は、ブーム4、アーム5、バケット6等の部品ごとに、複数の評価点(有限要素法を用いた場合には、複数の節点)について求められる。
In FIG. 11, the stress is calculated at each of the four analysis times t1 to t4 extracted in step S902. The stress time waveform shown in FIG. 11 is obtained for each component such as the
図9に戻り、解析部320は、ステップS903に続いて、応力範囲を元に、破壊力学的手法により応力拡大係数範囲を求め、パリス則にのっとって亀裂進展速度を求める(ステップS904)。
Returning to FIG. 9, the
より具体的には、解析部320は、破壊力学的手法によって、応力範囲を元に、亀裂の進展量と、応力拡大係数範囲とを算出し、図12に示す亀裂の進展量で定義される亀裂進展速度と、応力拡大係数範囲との関係に基づき、亀裂進展速度を算出する。図12は、亀裂進展速度と、応力拡大係数範囲との関係を示す図である。
More specifically, the
図12に示す亀裂進展速度と、応力拡大係数範囲との関係は、以下の式1によって示される。
The relationship between the crack growth rate shown in FIG. 12 and the stress intensity factor range is expressed by the
da/dN=C(ΔK)m (式1)
尚、式1において、da/dNは亀裂進展速度、Cは材料によって決まる定数、ΔKは応力拡大係数範囲、mは材質によって決まる定数である。
da / dN = C (ΔK) m (Equation 1)
In
図9に戻って、解析部320は、算出された亀裂進展速度に基づき、推定使用限界日を推定する(ステップS905)。言い換えれば、解析部320は、亀裂進展速度に基づき、ショベル100の余寿命を算出する。
Returning to FIG. 9, the
続いて、解析部320は、解析結果として、ショベル100の推定使用限界日を出力し(ステップS906)、処理を終了する。
Subsequently, the
このように、本実施形態では、画像データに基づいて現在までの進展状況を把握し、現在の画像データに亀裂進展速度に基づく今後の推定値を加えることで、所定時間後の亀裂を推定することができ、更には推定使用限界日も算出することができる。 As described above, in the present embodiment, the crack after a predetermined time is estimated by grasping the progress status up to the present based on the image data and adding the future estimated value based on the crack growth rate to the current image data. It is possible to calculate the estimated usage limit date.
次に、図13を参照して、本実施形態の解析結果の表示例について説明する。図13は、別の実施形態における解析結果の表示例を示す図である。図13に示す画面21Aは、支援装置200Aの出力装置202に表示された画面の一例である。
Next, a display example of the analysis result of the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 13 is a diagram showing a display example of the analysis result in another embodiment. The screen 21A shown in FIG. 13 is an example of the screen displayed on the
画面21Aは、表示領域22、25A、26A、51、52、53を含む。表示領域51は、現在の日付と、解析部320による処理を最後に実行した日付と、が表示される。表示領域52は、ショベル100に関する情報が表示される。表示領域53は、ショベル100に亀裂が発生した部位を示す情報が表示される。
The screen 21A includes
図13の例では、表示領域51において、現在の日付が2018年6月15日であり、解析部320による処理を最後に実行した日付が2018年5月12日であることから、1ヶ月近く、ショベル100の余寿命の算出が行われていなかったことがわかる。
In the example of FIG. 13, in the
表示領域52には、ショベル100の機体識別情報、アワーメータの値、ショベル100の位置情報、動作状態データ(機体データ)の受信状態が表示される。
In the
本実施形態の解析部320は、例えば、支援装置200Aから、余寿命の解析の対象となるショベル100の機体識別情報を受信しても良い。また、解析部320は、機体識別情報を受信すると、動作状態データ記憶部310から、受信した機体識別情報と対応する
アワーメータの値、ショベル100の位置情報等を抽出し、表示領域52に表示させても良い。
The
表示領域53は、最後に解析部320の処理が実行された際に、亀裂が検出された箇所(損傷部位)が表示される。図13の例では、最後に解析部320の処理が実行された日付は、2018年5月12日である。したがって、表示領域53に表示されている損傷部位は、このときの解析で既に亀裂が発生していた箇所である。
In the
また、表示領域53には、操作ボタン54が設けられている。操作ボタン54は、解析部320による処理の実行を要求する操作ボタンである。本実施形態では、操作ボタン54が操作されると、支援装置200Aから管理装置300Bに対し、解析部320による処理の実行要求を送信する。
Further, the
表示領域25A、26Aは、例えば、操作ボタン54が操作されて、解析部320による処理の実行要求を送信され、解析部320による処理が実行された後に、解析結果が表示される。
In the
表示領域25Aでは、表示領域22に表示された画像の拡大画像が表示される。尚、表示領域22には、直近に撮像されたショベル100の画像データが表示される。表示領域22では、損傷部位を強調するためのマーク22bが表示されており、表示領域25Aには、マーク22bが示す箇所の拡大画像が表示される。
In the
図13の例では、表示領域25Aには、現在生じている亀裂の画像25eと、解析結果に基づき推定される亀裂25fとをつなぎ合わせた画像が表示される。つまり、画像25eは、撮像された画像データの画像であり、画像25fは、推定される今後の亀裂の進展を示す画像である。
In the example of FIG. 13, in the
本実施形態では、このように、現在生じている亀裂の画像と、推定結果に基づき生成された画像とを、共に表示させることで、現在生じている亀裂の進展の仕方を、支援装置200の利用者に把握させることができる。
In the present embodiment, by displaying both the image of the crack currently occurring and the image generated based on the estimation result in this way, the method of developing the crack currently occurring can be determined by the
また、表示領域25Aは、表示欄25g、25hを含む。表示欄25gは、画像25eと対応付けられており、解析部320による処理を実行した解析日が表示される。
Further, the
表示欄25hは、画像25fと対応付けられており、解析部320によって算出されたショベル100の推定使用限界日が表示される。表示領域26Aは、解析部320による解析結果として、推定使用限界日が表示される。
The
本実施形態では、このように、現在の日時と、推定使用限界日とを共に表示させることで、ショベル100の余寿命がどの程度の期間であるか、支援装置200の利用者に、容易に把握させることができる。
In the present embodiment, by displaying both the current date and time and the estimated usage limit date in this way, the user of the
尚、解析部320の処理は、支援装置200Aから処理の実行が要求された場合に、実行されても良い。支援装置200Aから解析部320の処理の実行の要求される場合とは、支援装置200Aの利用者である作業員によって、ショベル100の表面に亀裂が視認された場合等である。
The process of the
(さらに別の実施形態)
以下に、図面を参照して、さらに別の実施形態について説明する。さらに別の実施形態では、亀裂の進展が目視できない場合を考慮した点が、別の実施形態と相違する。
(And yet another embodiment)
Further, another embodiment will be described below with reference to the drawings. Yet another embodiment differs from the other embodiment in that it takes into account the case where the crack growth is not visible.
図14は、ショベルの部品の内側に生じた亀裂の例を示す図である。図14は、ブーム4の腹側の金属板4fと隔壁4eとの溶接部WMの鉛直断面を示している。また、図14の例では、隔壁4eと、金属板4fと、溶接部WMのそれぞれに、亀裂CR1、亀裂CR2、亀裂CR3が生じた状態を示している。このような亀裂は、目視では確認できないため、画像データを用いた推定を適用することができない。
FIG. 14 is a diagram showing an example of a crack formed inside an excavator part. FIG. 14 shows a vertical cross section of the welded portion WM between the
そこで、本実施形態では、図9に示す解析部320の処理を、例えば、ショベル100の使用が開始された時点等から、定期的に実行することで、図14に示すような、目視できない亀裂の進展を推定する。この場合、解析部320は、亀裂の発生を予測する機能や、亀裂の発生を検知する機能を有していることが好ましい。
Therefore, in the present embodiment, the processing of the
本実施形態では、亀裂の発生が予測された場合に、図9に示す解析部320の処理を定期的に実行することで、ショベル100の亀裂が視認できるか否かに関わらす、亀裂の進展によるショベル100の推定使用限界日を算出することができる。
In the present embodiment, when the occurrence of a crack is predicted, the crack progresses regardless of whether or not the crack of the
したがって、本実施形態によれば、例えば、亀裂がショベル100の表面ではなく、部品の内部等に生じた場合であっても、ショベル100の余寿命を算出することができる。尚、
また、本実施形態では、亀裂の進展を推定する処理を、解析部320と画像解析部220とで切り替えられても良い。
Therefore, according to the present embodiment, for example, the remaining life of the
Further, in the present embodiment, the process of estimating the growth of cracks may be switched between the
具体的には、例えば、管理装置300Bは、解析部320の処理が定期的に行われている場合において、支援装置200Aから、推定する処理を画像解析部220へ切り替える切り替え指示を受信すると、解析部320による処理を停止しても良い。
Specifically, for example, when the
つまり、管理装置300Bは、切り替え指示を受け付けると、亀裂の進展の推定方法を、ショベル100から収集した動作状態データを解析する方法から、亀裂の画像を撮像した画像データを解析する方法に切り替える。
That is, when the
また、管理装置300Bは、再び切り替え指示を受け付けると、亀裂の進展の推定方法を、亀裂の画像を撮像した画像データを解析する方法から、ショベル100から収集した動作状態データを解析する方法に切り替えても良い。
When the
支援装置200Aから切り替え指示を受信する場合とは、例えば、作業員によってショベル100の表面の亀裂が目視され、支援装置200Aにおいて、実際の画像を用いた画像解析部220による解析に切り替える操作が行われた場合等である。
When the switching instruction is received from the
このように、本実施形態では、解析部320によるシミュレーションによって、亀裂が目視できるか否かに関わらず、亀裂の進展を推定し、ショベル100の余寿命を算出することができる。
As described above, in the present embodiment, the growth of the crack can be estimated and the remaining life of the
また、本実施形態では、亀裂が目視できない場合には、シミュレーションにより、仮想的な亀裂の進展を推定し、亀裂が目視された後には、実際に目視されている亀裂の画像を解析することで、亀裂の進展を推定することができる。したがって、本実施形態では、ショベル100の状態に応じた手法で、亀裂の進展の推定及び余寿命の算出を行うことができる。
Further, in the present embodiment, when the crack cannot be visually observed, the growth of the virtual crack is estimated by simulation, and after the crack is visually observed, the image of the actually visually observed crack is analyzed. , The growth of cracks can be estimated. Therefore, in the present embodiment, it is possible to estimate the growth of cracks and calculate the remaining life by a method according to the state of the
尚、上述した各実施形態では、ショベル100を作業機械の一例として説明したが、作業機械はショベル100に限定されない。上述した各実施形態は、ショベル以外の各種の作業機械に適用することができる。
In each of the above-described embodiments, the
以上、本発明の好ましい実施形態について詳説したが、本発明は、上述した実施形態に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなしに上述した実施形態に種々の変形及び置換を加えることができる。 Although the preferred embodiments of the present invention have been described in detail above, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications and substitutions are made to the above-described embodiments without departing from the scope of the present invention. Can be added.
30 コントローラ
40 表示装置
100 ショベル
200、200A 支援装置
210 画像データ記憶部
220 画像解析部
221 画像データ取得部
222 画像比較部
223 進展推定部
224 表示制御部
300、300A、300B 管理装置
310 動作状態データ記憶部
320 解析部
30
Claims (8)
前記推定部による推定結果を出力する出力部と、を有するショベルの支援装置。 An estimation part that estimates the growth of cracks,
A shovel support device having an output unit that outputs an estimation result by the estimation unit.
現時点から、予め決められた補修ラインに前記亀裂が到達するまでの期間を示す、請求項2記載のショベルの支援装置。 The remaining life of the excavator is
The shovel support device according to claim 2, which indicates the period from the present time until the crack reaches a predetermined repair line.
前記ショベルの表面に生じた亀裂を、それぞれ異なる時期に撮像した複数の画像データを解析することで、前記亀裂の進展を推定する、請求項1乃至3の何れか一項に記載のショベルの支援装置。 The estimation unit
The support for the excavator according to any one of claims 1 to 3, which estimates the growth of the cracks by analyzing a plurality of image data obtained by capturing the cracks formed on the surface of the excavator at different times. Device.
発生している亀裂の画像と、推定結果に基づき生成された進展後の仮想的な亀裂の画像と、前記複数の画像データのそれぞれが撮像された日時を示す情報と、前記ショベルの余寿命と、を表示装置に表示させる、請求項4記載のショベルの支援装置。 The output unit
The image of the crack that has occurred, the image of the virtual crack after the evolution generated based on the estimation result, the information indicating the date and time when each of the plurality of image data was captured, and the remaining life of the excavator. , Is displayed on the display device, the support device for the excavator according to claim 4.
前記ショベルの動作状態データを収集し、収集した前記動作状態データを解析することで、前記亀裂の進展を推定する、請求項4又は5記載のショベルの支援装置。 The estimation unit
The shovel support device according to claim 4 or 5, wherein the excavator's operating state data is collected and the collected operating state data is analyzed to estimate the growth of the crack.
前記亀裂の進展の推定方法の切り替え指示を受け付けて、前記推定方法を、前記動作状態データを解析する方法から、前記複数の画像データを解析する方法へ切り替える、請求項6記載のショベルの支援装置。 The estimation unit
The shovel support device according to claim 6, which receives an instruction to switch the method for estimating the growth of cracks and switches the estimation method from the method of analyzing the operating state data to the method of analyzing the plurality of image data. ..
前記推定部による推定結果を出力する出力部と、を有するショベルの管理装置。 An estimation part that estimates the growth of cracks,
A shovel management device having an output unit that outputs an estimation result by the estimation unit.
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114910122A (en) * | 2022-04-15 | 2022-08-16 | 中国矿业大学 | Detection system and detection method for crack symptoms of structural member and excavator |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0933684A (en) * | 1995-07-17 | 1997-02-07 | Hitachi Ltd | Method and device for preventive maintenance |
JP2016023489A (en) * | 2014-07-23 | 2016-02-08 | 住友重機械工業株式会社 | Shovel assisting device and shovel management method |
WO2017170651A1 (en) * | 2016-03-31 | 2017-10-05 | 住友重機械工業株式会社 | Work management system for construction machine, and construction machine |
JP2018115453A (en) * | 2017-01-17 | 2018-07-26 | 住友重機械工業株式会社 | Shovel |
JP2019204422A (en) * | 2018-05-25 | 2019-11-28 | 株式会社ブリヂストン | Tire condition management system and tire condition management program |
-
2020
- 2020-03-26 JP JP2020056708A patent/JP2021155995A/en active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0933684A (en) * | 1995-07-17 | 1997-02-07 | Hitachi Ltd | Method and device for preventive maintenance |
JP2016023489A (en) * | 2014-07-23 | 2016-02-08 | 住友重機械工業株式会社 | Shovel assisting device and shovel management method |
WO2017170651A1 (en) * | 2016-03-31 | 2017-10-05 | 住友重機械工業株式会社 | Work management system for construction machine, and construction machine |
JPWO2017170651A1 (en) * | 2016-03-31 | 2019-03-07 | 住友重機械工業株式会社 | Work management system for construction machine and construction machine |
JP2018115453A (en) * | 2017-01-17 | 2018-07-26 | 住友重機械工業株式会社 | Shovel |
JP2019204422A (en) * | 2018-05-25 | 2019-11-28 | 株式会社ブリヂストン | Tire condition management system and tire condition management program |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114910122A (en) * | 2022-04-15 | 2022-08-16 | 中国矿业大学 | Detection system and detection method for crack symptoms of structural member and excavator |
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