JP2023109245A - 運転指示システムおよび運転指示方法 - Google Patents

Abstract

【課題】性能回復運転を適切に実行する。
【解決手段】運転指示システムは、エンジンと前記エンジンの排気ガスを浄化する後処理装置とを含むエンジンシステムと、前記後処理装置の性能を回復させるための運転である前記エンジンシステムの性能回復運転を自動で制御する制御装置とを各々が有する複数の制御システムと、前記複数の制御システムを遠隔監視する監視装置とを備え、前記監視装置は、各前記制御システムから各前記エンジンシステムの運転状態を示す運転データを定期的に取得する取得部と、前記運転データに基づき前記後処理装置の性能の低下を予測する予測部と、所定の性能低下が予測された前記後処理装置を有する前記制御システムに対して前記性能回復運転の頻度の増加を指示する運転指示部とを備える。
【選択図】図１

Description

本開示は、運転指示システムおよび運転指示方法に関する。

特許文献１には、次のような触媒異常検出装置が記載されている。すなわち、特許文献１に記載されている触媒異常検出装置は、先ず酸化触媒の上流側排気温度を判定に望ましい特定の温度に調整し、その後、未燃燃料を酸化触媒に供給する。そして、この触媒異常検出装置は、正常品と劣化品における上流側排気温度に対する下流側排気温度の変化量の違いを利用して酸化触媒の劣化を判定する。

特開２０１０－２０３２３８号公報

ところで、エンジンの排気ガスを浄化する後処理装置では、排気ガスの温度を上昇させるなどすることで、後処理装置の劣化した性能を回復させる運転（以下、性能回復運転という）が自動的に実行される場合がある。性能回復運転が適切に実行された場合、後処理装置の性能を維持することができる。一方、性能回復運転が適切に実行されなかった場合、性能の劣化が進行し、性能回復運転が長時間にわたってしまったり、または、作業を停止して安定状態で性能回復運転を実行しなければならなかったりする。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、性能回復運転を適切に実行することができる運転指示システムおよび運転指示方法を提供することを目的とする。

本開示の運転指示システムは、エンジンと前記エンジンの排気ガスを浄化する後処理装置とを含むエンジンシステムと、前記後処理装置の性能を回復させるための運転である前記エンジンシステムの性能回復運転を自動で制御する制御装置とを各々が有する複数の制御システムと、前記複数の制御システムを遠隔監視する監視装置とを備え、前記監視装置は、各前記制御システムから各前記エンジンシステムの運転状態を示す運転データを定期的に取得する取得部と、前記運転データに基づき前記後処理装置の性能の低下を予測する予測部と、所定の性能低下が予測された前記後処理装置を有する前記制御システムに対して前記性能回復運転の頻度の増加を指示する運転指示部とを備える。

本開示の運転指示システムおよび運転指示方法は、性能回復運転を適切に実行することができる。

本開示の実施形態に係る運転指示システムの構成例を示すシステム図である。 本開示の実施形態に係る車両の構成例を示すブロック図である。 本開示の実施形態に係る運転指示システムの機能的構成の例を示すブロック図である。 本開示の実施形態に係る予測モデルを説明するためのブロック図である。 本開示の実施形態に係る運転データの構成例を説明するための模式図である。 本開示の実施形態に係る運転データの他の構成例を説明するための模式図である。 本開示の実施形態に係る運転データの他の構成例を説明するための模式図である。 本開示の実施形態に係る運転指示システムの動作例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して本開示の実施形態について説明する。なお、各図において同一または対応する構成には同一の符号を用いて説明を適宜省略する。

（運転指示システムの基本的構成）
図１および図２を参照して、本開示の実施形態に係る運転指示システムの基本的構成について説明する。図１は、本開示の実施形態に係る運転指示システム５００の構成例を示すシステム図である。図２は、本開示の実施形態に係る車両２０の構成例を示すブロック図である。

図１に示す運転指示システム５００は、サーバ３００と、複数の車両２０Ａ～２０Ｄとを備える。車両２０Ａ～２０Ｄは、例えば、油圧ショベル２０Ａおよび２０Ｃ、ダンプトラック２０Ｂ、ブルドーザ２０Ｄ等の建設車両である。ただし、車両２０Ａ～２０Ｄは、建設車両に限定されない。なお、車両２０Ａ～２０Ｄを総称する場合、車両２０という。

図２に示すように、車両２０は、エンジンシステム１０と、エンジンコントローラ１００と、車体コントローラ２００と、モニタ８とを備える。エンジンシステム１０は、エンジン１と、排気管３と、ＤＰＦ装置５と、ＨＣドーザ７とを備える。

なお、ＤＰＦ装置５は、本開示に係るエンジン１の排気ガスを浄化する後処理装置の一例である。また、車両２０は、本開示に係る制御システムの一例である。また、エンジンコントローラ１００と車体コントローラ２００とを組み合わせた構成が、本開示に係る制御装置の一例である。

なお、図２等では、本実施形態のエンジンシステム１０において（あるいはコントローラ１００と車体コントローラ２００について）、ＤＰＦ装置５に係る構成を主に示し、燃料噴射制御等の他の機能に係る構成については図示を適宜省略している。また、ＨＣは炭素と水素を含んだ有機化合物の総称である。

エンジン１は、内燃機関の一構成例であり、本実施形態では例えば多気筒のディーゼルエンジンである。エンジン１は、例えば燃料噴射装置、ターボチャージャー等の構成を備える。ターボチャージャーは、エンジン１の排気（排気ガス）を利用してエンジン１の吸気を圧縮する過給機である。排気管３は、エンジン１の排気を、ＤＰＦ装置５を通して大気に排気する。

ＤＰＦ装置５は、エンジン１の排気中に含まれる粒子状物質を浄化する装置である。ＤＰＦ装置５は、エンジン１の排気管３内に設けられたＤＯＣ５１とＤＰＦ５２とを備える。ＤＯＣ５１は、ＤＯＣ（Ｄｉｅｓｅｌ Ｏｘｉｄａｔｉｏｎ Ｃａｔａｌｙｓｔ；ディーゼル酸化触媒）である。ＤＰＦ５２は、ＤＰＦ（Ｄｉｅｓｅｌ Ｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅ Ｆｉｌｔｅｒ；ディーゼルパティキュレートフィルタ）であり、エンジン１の排気中のＰＭ（Ｐａｔｉｃｕｌａｔｅ Ｍａｔｔｅｒ；粒子状物質）を捕集するフィルタである。ＤＰＦ装置５は、ＤＯＣ５１の作用によってＤＰＦ５２を再生する。ＤＰＦ装置５は、ＤＰＦ５２の上流に設けられたＤＯＣ５１で変換された二酸化窒素によって下流で捕集されたススを酸化して二酸化炭素とし、ススを除去する。

また、ＤＰＦ装置５は、ＤＯＣ５１の入口の排気温度を検知するＤＯＣ入口温度センサ９４と、ＤＯＣ５１の出口の排気温度を検知するＤＯＣ出口温度センサ９５と、ＤＰＦ５２の入口と出口の差圧を検知する１組の圧力センサ９６および９７とを有する。以下では、このＤＰＦ５２の入口と出口の差圧をＤＰＦ差圧あるいはＤＰＦ圧損ともいう。ＤＯＣ入口温度センサ９４、ＤＯＣ出口温度センサ９５、ならびに、圧力センサ９６および９７の各検出値は、エンジンコントローラ１００へ出力される。

ＨＣドーザ７は、ＤＯＣ５１の上流で排気管３内に燃料（ＨＣ）を噴射（以下、ＨＣドージング等という）する排気管燃料噴射装置である。ＨＣドーザ７によるＨＣドージングは、エンジンコントローラ１００によって制御される。

モニタ８は、例えば表示パネルと入力パネルとを有し、表示装置および入力装置として機能し、エンジンコントローラ１００や車体コントローラ２００の指示に応じて所定の文字や画像を表示したり、ユーザ（オペレータ）の入力操作に応じた信号をエンジンコントローラ１００や車体コントローラ２００へ出力したりする。

エンジンコントローラ１００および車体コントローラ２００は、例えばマイクロコンピュータ等のコンピュータと、そのコンピュータの周辺回路や周辺装置とを用いて構成することができる。エンジンコントローラ１００は、例えば車体コントローラ２００の指示に従って、エンジン１を制御したり、ＨＣドーザ７を制御したりする。

車体コントローラ２００は、例えばエンジン１とＤＰＦ装置５以外の車両２０の各部を制御する。また、車体コントローラ２００は、エンジンコントローラ１００との間でエンジンシステム１０の運転状態を示す運転データを共有する。また、車体コントローラ２００は、運転データを定期的にサーバ３００へ送信する。

運転データは、エンジンシステム１０の運転状態を示すデータである。運転データは、例えば、エンジンの燃料消費量、排気ガスの流量、排気ガスの温度の少なくとも一つに対応するデータを含む。エンジンの燃料消費量はエンジンの負荷率に対応する。排気ガスの温度は、例えば、ＤＯＣ５１の入口の排気温度や出口の排気温度である。エンジンの燃料消費量や排気ガスの流量は、例えばエンジン１の運転状態に応じて算出することができる。

また、運転データは、例えばＤＰＦ装置５の性能低下に対応する所定の事象の発生を示すデータを含む。所定の事象とは、例えば、自動での通常の性能回復運転に対して追加の処置が必要となる場合のＤＰＦ装置５の性能低下に対応する。なお、性能回復運転は、後述する再生運転と乾燥運転とを含む。追加の処置とは、例えば、性能回復運転の継続時間を増加させる処置、手動で再生運転を実施する処置等である。通常の性能回復運転とは所定の継続時間で実行される性能回復運転である。

また、所定の事象の発生は、例えば、ＤＯＣ再生不良、ＤＰＦ再生不良、ＤＯＣ閉塞異常の少なくとも１つに対応する故障コードの発生を含む。ＤＯＣ再生不良に対応する故障コードは、後述する乾燥運転を実行してもＤＯＣ５１の閉塞が解消されない場合にエンジンコントローラ１００が生成するデータである。ＤＰＦ再生不良に対応する故障コードは、後述する再生運転を実行してもＤＰＦ５２の性能低下が解消されない場合にエンジンコントローラ１００が生成するデータである。このＤＰＦ再生不良に対応する故障コードは、再生運転後にＤＰＦ５２への所定量を超えるＰＭの堆積が検出された場合に発せられる故障コードに対応する。ＤＰＦ５２に再生不良が発生した場合、原因の一つとしてＤＯＣ５１の性能低下が考えられる。よって、このＤＰＦ再生不良に対応する故障コードは、ＤＯＣ５１の性能低下が検出された場合に発せられる故障コードにも対応する。ＤＯＣ閉塞異常に対応する故障コードは、後述するＤＯＣ５１の閉塞が検出された場合にエンジンコントローラ１００が生成するデータである。このＤＯＣ閉塞異常に対応する故障コードは、ＤＯＣ５１の性能低下が検出された場合に発せられる故障コードに対応する。

また、車体コントローラ２００は、サーバ３００から性能回復運転の頻度の増加を指示する運転指示を受信する。車体コントローラ２００は、性能回復運転の頻度の増加を指示する運転指示を受信した場合、エンジンコントローラ１００による通常の性能回復運転の実行頻度を増加させる。

本実施形態のエンジンシステム１０では、ＤＰＦ５２に堆積したＰＭを燃焼させるために定期的に再生運転（ＤＰＦ再生）が行われる。再生運転は、劣化したＤＰＦ装置５の浄化性能を回復させるための運転である。再生運転では、排気ガスへのＨＣ（燃料）噴射が行われ、ＤＰＦ装置５の温度が上昇する。すなわち、再生運転では、排気の温度やＤＯＣ５１の温度が強制的に上昇させられる。再生運転は、例えばエンジン１内で排気に燃料をわずかに混合するためのポスト噴射によって、あるいは、ポスト噴射とＤＰＦ装置５の上流の排気管３内部へのＨＣドーザ７によるＨＣドージングとの組み合わせや、ＨＣドージングによって、ＤＰＦ５２上流に配置されたＤＯＣ５１内部でＨＣを燃焼させ、ＤＰＦ５２の温度を上げることによって行われる。

なお、本実施形態のエンジンシステム１０では、再生運転が、自動再生と定置手動再生（手動再生）とを含む。自動再生は、例えば、ある条件が満たされたときに通常稼動状態でエンジンコントローラ１００等によって自動的に実行される再生運転である。ここで、通常稼動状態とは、エンジン回転数を強制的に固定する等せずに、通常の運転や作業が行える状態である。また、定置手動再生は、ユーザの操作に応じて再生の必要がある際に任意のタイミングでエンジンコントローラ１００等によって実行される再生運転である。定置手動再生は、通常稼動状態では十分に排気温度が上がらず、ＤＰＦ装置５の温度を安定的に目的の温度に制御できない場合に、ユーザの許可の下、通常稼動を停止させて、ＤＰＦ装置５の性能を回復させる再生運転である。定置手動再生では、エンジンコントローラ１００等が、まず、モニタ８を用いて、定置手動再生を行うことができる状態であること、また、行うようにとの要求をユーザへ出す。これに対し、ユーザがモニタ８を用いて、定置手動再生を実行するよう指示を出すと、エンジンコントローラ１００はエンジン回転数をある回転に固定させて、排気温度を上昇させて、再生運転を実行する。

なお、自動再生は、例えば定期的に所定時間、実行される。また、自動再生は、例えば、圧力センサ９６および９７が検知したＤＰＦ５２の差圧に基づき、ＤＰＦ５２への所定量を超えるＰＭの堆積が検出（推定）された場合に実行される。自動再生は、例えば、ＤＯＣ出口温度が例えば所定の再生ターゲット温度に合うように、エンジン１のポスト噴射の制御とＨＣドーザ７によるＨＣドージング量の制御とによって、ＤＯＣ出口温度をフィードバック制御することで実行される。ただし、ＨＣがドーズ（噴射）されるのは、ＤＯＣ入口温度がＤＯＣ５１に含まれる触媒が活性化する温度（ライトオフ温度、例えば約２５０℃）に達してからとなる。

また、本実施形態のエンジンシステム１０では、再生運転とは別に、ＤＯＣ５１の性能を回復するための運転として乾燥運転（ＤＯＣ乾燥運転）がエンジンコントローラ１００等によって自動的に定期的に（あるいは所定のタイミング毎に）所定の継続時間で実行される。乾燥運転は、排気ガスへの燃料噴射を行わずに排気ガスの温度を上昇させることでＤＯＣ５１を乾燥させる運転である。エンジン１の使用状況によってＰＭがハニカム構造を有するＤＯＣ５１の前面に堆積してくる場合がある。ＰＭは例えば未燃燃料と混合した状態で堆積する。ＰＭの堆積によってＤＯＣ５１の前面が閉塞するとＤＯＣ５１の酸化性能が低下する。ＤＯＣ５１の酸化性能が低下すると、ＤＰＦ再生時に十分に温度が上げられない、あるいは、未燃燃料がＤＯＣ５１を通過するなどの問題が生じる。これを回復させるため、エンジン１の排気温度を上昇させてＤＯＣ５１を乾燥させるＤＯＣ乾燥運転が実施される。乾燥運転の際、エンジン１の排気温度は、エンジンコントローラ１００によって、例えば、エンジン１の噴射タイミングを変更したり、ターボチャージャーの運転状態を変更したりすることで行われる。また、ＤＯＣ５１の前面の閉塞は、例えば、再生運転時のＤＯＣ入口温度センサ９４が検知したＤＯＣ５１の入口の排気温度とＤＯＣ出口温度センサ９５が検知したＤＯＣ５１の出口の排気温度の温度差に基づいて検出することができる。温度差が所定値より小さい場合、ＤＯＣ５１の性能が劣化していることを検出することができる。

なお、本実施形態では、再生運転と乾燥運転とをあわせてエンジンシステム１０の性能回復運転という。性能回復運転は、後処理装置の一例としてのＤＰＦ装置５の性能を回復させるための運転である。

一方、サーバ３００は、プロセッサを備え、プロセッサ等のハードウェアと、プロセッサが実行するプログラム等のソフトウェアとの組み合わせから構成される機能的構成として、取得部３１と、予測部３２と、運転指示部３３とを備える。なお、サーバ３００は、本開示に係る監視装置の一例である。

取得部３１は、各車両２０Ａ～２０Ｄからエンジンシステム１０の運転状態を示す運転データを定期的に取得する。運転データは、上述したように、例えば、エンジンの燃料消費量、排気ガスの流量、排気ガスの温度の少なくとも一つに対応するデータと、ＤＰＦ装置５の性能低下に対応する所定の事象の発生を示すデータとを含む。

予測部３２は、運転データに基づきＤＰＦ装置５の性能の低下を予測する。予測部３２は、例えば、上記事象が発生した車両２０の運転データを教師データとして機械学習した機械学習モデルを用いて、ＤＰＦ装置５の性能の低下を予測する。この場合、機械学習モデルは、運転データを説明変数とする。また機械学習モデルは、目的変数を、例えば上記事象が発生した車両２０の運転データとの相関の度合とすることができる。あるいは、目的変数を、例えば上記事象の発生の可能性の度合とすることができる。あるいは、目的変数を、例えば上記事象の発生までの予測期間とすることができる。

運転指示部３３は、所定の性能低下が予測されたＤＰＦ装置５を有する車両２０に対して性能回復運転の頻度の増加を指示する。図１に示す例では、車両２０Ｄに対して運転指示が送信されている。

以上のように、図１および図２を参照して説明した運転指示システム５００によれば、通常の性能回復運転を適切な頻度で実行することができる。

（第１実施形態）
次に、図３～図８を参照して、性能回復運転を乾燥運転とする場合を例として、運転指示システム５００について詳細に説明する。なお、図２を参照して説明したエンジンシステム１０の構成は本実施形態において同一である。以下、本実施形態における、エンジンコントローラ１００、車体コントローラ２００、およびサーバ３００の構成および動作について説明する。なお、図３に示すサーバ３００において、市場運転データ取得部３０１が図１に示す取得部３１に対応する。図３に示す注意車両特定部３０５が、図１に示す予測部３２に対応する。図３に示す運転指示送信部３０６が、図１に示す運転指示部３３に対応する。なお、図３に示す運転指示システム５００では、車両２０が運転データを一旦所定のクラウド４００に保存し、サーバ３００はクラウド４００から運転データを取得する。

図３は、本開示の実施形態に係る運転指示システム５００の機能的構成の例を示すブロック図である。図４は、本開示の実施形態に係る予測モデルを説明するためのブロック図である。図５～図７は、本開示の実施形態に係る運転データの構成例を説明するための模式図である。図８は、本開示の実施形態に係る運転指示システムの動作例を示すフローチャートである。

図３に示すサーバ３００は、機能的構成として、市場運転データ取得部３０１、市場運転データ保存部３０２、モデル学習部３０３、ＤＯＣ効率低下予測モデル３０４、注意車両特定部３０５、および、運転指示送信部３０６を備える。市場運転データ取得部３０１は、各車両２０の運転データを取得して、市場運転データ保存部３０２に保存する。市場運転データ保存部３０２は、市場運転データ取得部３０１が取得した各車両２０の運転データを保存する。モデル学習部３０３は、市場運転データ保存部３０２が保存する運転データを用いてＤＯＣ効率低下予測モデル３０４を機械学習する。ＤＯＣ効率低下予測モデル３０４は、学習済み機械学習モデルであり、モデル学習部３０３によって機械学習される。注意車両特定部３０５は、ＤＯＣ効率低下予測モデル３０４を用いて、各車両２０のＤＯＣ５１の効率低下を予測する。運転指示送信部３０６は、所定の効率低下が予測されたＤＯＣ５１を備えた車両２０に対して乾燥運転の頻度の増加を指示する運転指示を送信する。なお、運転指示送信部３０６は、例えば、乾燥運転の頻度の増加を指示しない車両２０に対して指示しない旨の運転指示を送信してもよい。

ここで図４を参照して、ＤＯＣ効率低下予測モデル３０４とモデル学習部３０３について説明する。図４に示すように、ＤＯＣ効率低下予測モデル３０４は、運転データＤ１を説明変数として入力し、目的変数として故障コード発生車両の運転データとの相関関係に関するデータＤ２を出力する機械学習モデルである。ＤＯＣ効率低下予測モデル３０４は、例えばニューラルネットワークを要素とする学習済みモデルであり、入力される多数のデータに対して求める解が出力されるよう、機械学習によりニューラルネットワークの各層のニューロン間の重み付け係数が最適化されている。ＤＯＣ効率低下予測モデル３０４は、例えば、入力から出力までの演算を行うプログラムと当該演算に用いられる重み付け係数（パラメータ）の組合せで構成される。

また、ＤＯＣ効率低下予測モデル３０４は、モデル学習部３０３によって、故障コードを発生した車両２０の運転データＤ４を教師データとして、機械学習される。この場合、故障コードは、ＤＯＣ再生不良、ＤＰＦ再生不良またはＤＯＣ閉塞異常に対応する故障コードである。また、運転データＤ４は、故障コードを発生した際の運転データと、同一車両２０の過去の運転データを含む。なお、目的変数として出力するデータＤ２は、例えば、故障コードを発生した車両２０の運転データとの相関の度合、故障コードを発生する可能性の度合、故障コードの発生までの予測期間等とすることができる。運転指示送信部３０６は、例えば、車両２０の運転データとの相関の度合が所定値を超えた場合、故障コードを発生する可能性の度合が所定値を超えた場合、あるいは、故障コードの発生までの予測期間が所定値を下回った場合に、当該運転データを送信した車両２０に対して乾燥運転の頻度の増加を指示する運転指示を送信する。

なお、運転データは、例えば、図５～図７に示す形態とすることができる。図５～図７は、運転データのイメージ（値はすべて仮）を表す。図５に示す運転データＤ１１は、トレンドデータを表し、車両２０の各センサ、内部データについて例えば日々の最大、最小、および平均値を含む。なお、故障コードが発せられた場合、発報した日にコード名が並ぶようにすることができる。データは ＤＯＣ入口温度［℃］、エンジン排気ガス流量［ｇ／ｓ］、燃料噴射量［ｍｇ／ｓｔｒ］などである。なお、ｍｇ／ｓｔｒはエンジン１ストロークあたりの燃料噴射量である。図５に示す例では、データ（１）はＤＯＣ入口温度［℃］、データ（２）はエンジン排気ガス流量［ｇ／ｓ］を示している。

図６に示す運転データＤ１２は、１次元時間頻度ＭＡＰ（マップ）である。運転データＤ１２は、センサ値が離散化した軸（出力の上下限を等分割する）のどこに存在していたかを、例えば１ｓ毎のカウントを例えば日毎に累積したデータで表す。データは、ＤＯＣ入口温度［℃］、排気ガス流量［ｇ／ｓ］などである。

図７に示す運転データＤ１３は、２次元ＭＡＰである。運転データＤ１３は、例えば、時間頻度を表すデータとすることができる。エンジンの運転状態が、離散化したＸ軸（エンジン回転数［ｒｐｍ］）とＹ軸（エンジン出力トルク［Ｎ・ｍ］、燃料噴射量［ｍｇ／ｓｔｒ］、など）のどこに存在していたかを、例えば１ｓ毎のカウントを日々累積したデータで表す。あるいは、運転データＤ１３は、制御値の平均値を表すデータとすることができる。離散化したＸ軸（エンジン回転数［ｒｐｍ］）とＹ軸（燃料噴射量［ｍｇ／ｓｔｒ］）の各セルにおける、センサ（各温度［℃］、圧力［ｋＰａ］など）、または、アクチュエータの値（各バルブ開度［％］など）を日毎に平均したデータとすることができる。図７に示す運転データＤ１３では、Ｙ軸はエンジン出力トルク［Ｎ・ｍ］を示している。

図３に戻り、車体コントローラ２００は、機能的構成として、運転指示受信部２０１、運転データ送信部２０２、乾燥運転間隔演算部２０３、ならびに、乾燥運転開始および継続時間指示部２０４を備える。エンジンコントローラ１００は、機能的構成として、乾燥運転指示受信部１０１、乾燥運転実施部１０２、および乾燥運転実施状態送信部１０３を備える。

運転指示受信部２０１は、サーバ３００が当該車両２０に向けて送信した運転指示を受信する。運転データ送信部２０２は、定期的に、所定の運転データをクラウド４００を介してサーバ３００へ送信する。運転データの送信は、例えば１日１回としてもよいし、ほぼリアルタイムで送信してもよい。乾燥運転間隔演算部２０３は、乾燥運転の頻度の増加を指示する運転指示を受信した場合、通常の頻度よりも増大させた頻度となるように乾燥運転間隔を演算する。なお、乾燥運転の頻度の増加を指示する運転指示を受信しなくなった場合、または、乾燥運転の頻度の増加を指示しない旨の運転指示を受信した場合、乾燥運転間隔演算部２０３は、乾燥運転間隔を通常の頻度に戻す。乾燥運転開始および継続時間指示部２０４は、前回、乾燥運転を実施した時刻から乾燥運転間隔演算部２０３が演算した運転間隔が経過した場合に、乾燥運転の継続時間（例えば何分間乾燥運転を継続して実施するのかという指示）を示す情報ととともに、乾燥運転の実行の開始の指示を乾燥運転指示としてエンジンコントローラ１００へ送信する。

一方、エンジンコントローラ１００では、乾燥運転指示受信部１０１が、乾燥運転開始および継続時間指示部２０４が送信した乾燥運転指示を受信する。乾燥運転実施部１０２は、乾燥運転指示受信部１０１が受信した乾燥運転指示に従い、乾燥運転を実施する。乾燥運転実施状態送信部１０３は、乾燥運転の実施結果を車体コントローラ２００へ送信する。乾燥運転は、例えば、エンジン始動時やエンジンアイドリング時に実施することが望ましい。また、乾燥運転実施状態送信部１０３は、乾燥運転が完了した場合または乾燥運転を行うタイミングが発生しなかった場合にそれらの旨を示す情報を車体コントローラ２００へ送信する。

次に、図８を参照して図３に示す運転指示システム５００の動作例について説明する。図８に示す処理は、サーバ３００が運転指示を出す１台の車両２０を特定する場合のサーバ３００と当該車両２０の動作例に対応する。なお、図８では「Ｙ」がＹｅｓを意味し、「Ｎ」がＮｏを意味する。

サーバ３００では、市場運転データ取得部３０１が、個別の運転データを取得する（ステップＳ１１）。次に、注意車両特定部３０５が、ＤＯＣ効率低下予測モデル３０４に当該運転データを入力し、ＤＯＣの劣化の可能性等を予測する（ステップＳ１２）。ＤＯＣの劣化が予測されなかった場合（ステップＳ１３：Ｎ）、市場運転データ取得部３０１が、次の個別の運転データを取得する（ステップＳ１１）。

ＤＯＣの劣化が予測された場合（ステップＳ１３：Ｙ）、運転指示送信部３０６が対象の車両２０に運転指示を送信する（ステップＳ１４）。

車両２０では、車体コントローラ２００において、運転指示受信部２０１が運転指示を受信し、乾燥運転間隔演算部２０３がサーバ３００の運転指示とエンジン１の運転状態に基づき乾燥運転の実施間隔を演算するとともに、乾燥運転開始および継続時間指示部２０４が乾燥運転開始の指示と継続時間を送信する（ステップＳ１５）。

次に、エンジンコントローラ１００において、乾燥運転指示受信部１０１が乾燥運転開始の指示と継続時間を受信し、乾燥運転実施部１０２が車体コントローラ２００の指示に基づき乾燥運転を実施する（ステップＳ１６）。次に、乾燥運転実施状態送信部１０３が、乾燥運転の完了を車体コントローラ２００に送信する（ステップＳ１７）。

以上のように、本実施形態では、エンジン１の排気に設けられた、ＤＯＣ（ディーゼル酸化触媒）と、稼働中の車両から収集した、ＤＯＣに関係する故障コードに対応したＤＯＣ入口温度、ＤＯＣ出口温度、排気ガス流量、エンジンの負荷率（燃焼消費量）の少なくとも１つのデータを取得し、ＤＯＣの劣化とエンジン状態の相関関係を機械学習により演算し、ＤＯＣの劣化を予想する。

ＤＯＣに関係する故障コードは、例えば、ＤＯＣ再生不良，ＤＰＦ再生不良、ＤＯＣ閉塞異常の少なくとも１つである。

また、故障コードを取得したときのＤＯＣに関するデータを教師データとして機械学習モデルを機械学習する。

また、機械学習により、市場で稼働する車両のＤＯＣの劣化の状態を予測する。

また、劣化の予想される車両に対し、短時間の再生（乾燥）運転を実施させる。

なお、再生運転は例えばエンジン始動時、または アイドリング時に実施するようにしてもよい。

本実施形態によれば、ＤＯＣの酸化性能が大きく劣化する前に対処することができるので、乾燥運転が長時間にわたること、または作業を停止して安定状態で乾燥運転を実施することをできるだけ回避することができる。また、ＤＯＣの酸化性能の劣化につながる運転を事前に検知した場合に、より簡便な対処方法でＤＯＣ性能を回復させることができる。また、例えば建設機械の使われ方は多岐に渡るため、未知の運転方法がＤＯＣの酸化性能の劣化につながる可能性があるが、市場データに基づきこれを検知できる可能性がある。

（第１実施形態の変形例１）
第１実施形態は、ＤＯＣ前面のＰＭの堆積の予兆を検知して対処するものであったが、例えば、運転指示システムを尿素堆積物の生成の予兆を検知して対処するものとしてもよい。この場合、後処理装置は、尿素選択触媒還元装置（尿素ＳＣＲ（Ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ Ｃａｔａｌｙｔｉｃ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ）システム）を備える。この場合、車両２０において、後処理装置は、尿素選択触媒還元装置と酸化触媒とを含む。また、性能回復運転は、排気ガスへ燃料噴射を行って後処理装置の温度を上昇させる再生運転である。また、事象の発生は、尿素選択触媒還元装置への所定量を超える尿素由来堆積物の堆積が検出された場合に発せられる故障コードの発生に対応する。また、運転指示送信部（運転指示部）は、再生運転の頻度の増加を指示する。なお、尿素選択触媒還元装置への所定量を超える尿素由来堆積物の堆積は、例えば、ＮＯｘ（窒素酸化物）センサを用いて検知することができる。

（第１実施形態の変形例２）
また、運転指示システムをスス堆積物が過大となる予兆を検知して対処するものとしてもよい。ＤＰＦ５２では、ＤＰＦの差圧に基づきススの堆積量を推定することができる。しかし、低ガス流量では堆積量が正確に推定できない場合がある。このような場合、ＤＰＦ５２では、低ガス流量で稼働し、スス堆積量が不明なままスス堆積量が過大になる場合ある。そこで、変形例２では、運転方法からススが過大になっていることを予測する。この場合、後処理装置は、ＤＰＦ５２（フィルタ）とＤＯＣ５１（酸化触媒）とを含み、性能回復運転は、排気ガスへ燃料噴射を行って後処理装置の温度を上昇させる再生運転である。また、事象の発生は、フィルタへの所定量を超える粒子状物質の堆積が検出された場合に発せられる故障コードの発生に対応する。また、運転指示送信部（運転指示部）は、再生運転の頻度の増加を指示する。

以上、この発明の実施形態について図面を参照して説明してきたが、具体的な構成は上記実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。また、上記実施形態でコンピュータが実行するプログラムの一部または全部は、コンピュータ読取可能な記録媒体や通信回線を介して頒布することができる。

５００…運転指示システム、１０…エンジンシステム、２０…車両（制御システム）、１００…エンジンコントローラ（制御装置）、２００…車体コントローラ（制御装置）、３００…サーバ（監視装置）、１…エンジン、５…ＤＰＦ装置（後処理装置）、５１…ＤＯＣ、５２…ＤＰＦ、３１…取得部、３２…予測部、３３…運転指示部

Claims (7)

1. エンジンと前記エンジンの排気ガスを浄化する後処理装置とを含むエンジンシステムと、前記後処理装置の性能を回復させるための運転である前記エンジンシステムの性能回復運転を自動で制御する制御装置とを各々が有する複数の制御システムと、
   前記複数の制御システムを遠隔監視する監視装置と
   を備え、
   前記監視装置は、
   各前記制御システムから各前記エンジンシステムの運転状態を示す運転データを定期的に取得する取得部と、
   前記運転データに基づき前記後処理装置の性能の低下を予測する予測部と、
   所定の性能低下が予測された前記後処理装置を有する前記制御システムに対して前記性能回復運転の頻度の増加を指示する運転指示部と
   を備える運転指示システム。
2. 前記運転データは、前記エンジンの燃料消費量、前記排気ガスの流量、前記排気ガスの温度の少なくとも一つに対応するデータと、前記後処理装置の性能低下に対応する所定の事象の発生を示すデータとを含み、
   前記予測部は、前記事象が発生した前記制御システムの前記運転データを教師データとして機械学習した機械学習モデルを用いて、前記後処理装置の性能の低下を予測する
   請求項１に記載の運転指示システム。
3. 前記事象は、自動での通常の前記性能回復運転に対して追加の処置が必要となる場合の前記後処理装置の性能低下に対応する
   請求項２に記載の運転指示システム。
4. 前記後処理装置は、酸化触媒を含み、
   前記性能回復運転は、前記排気ガスへの燃料噴射を行わずに前記排気ガスの温度を上昇させることで前記酸化触媒を乾燥させる乾燥運転であり、
   前記事象の発生は、前記酸化触媒の性能低下が検出された場合に発せられる故障コードの発生に対応し、
   前記運転指示部は、前記乾燥運転の頻度の増加を指示する
   請求項２または３に記載の運転指示システム。
5. 前記後処理装置は、尿素選択触媒還元装置と酸化触媒とを含み、
   前記性能回復運転は、前記排気ガスへ燃料噴射を行って前記後処理装置の温度を上昇させる再生運転であり、
   前記事象の発生は、前記尿素選択触媒還元装置への所定量を超える尿素由来堆積物の堆積が検出された場合に発せられる故障コードの発生に対応し、
   前記運転指示部は、前記再生運転の頻度の増加を指示する
   請求項２または３に記載の運転指示システム。
6. 前記後処理装置は、フィルタと酸化触媒とを含み、
   前記性能回復運転は、前記排気ガスへ燃料噴射を行って前記後処理装置の温度を上昇させる再生運転であり、
   前記事象の発生は、前記フィルタへの所定量を超える粒子状物質の堆積が検出された場合に発せられる故障コードの発生に対応し、
   前記運転指示部は、前記再生運転の頻度の増加を指示する
   請求項２または３に記載の運転指示システム。
7. エンジンと前記エンジンの排気ガスを浄化する後処理装置とを含むエンジンシステムと、前記後処理装置の性能を回復させるための運転である前記エンジンシステムの性能回復運転を自動で制御する制御装置とを各々が有する複数の制御システムと、
   前記複数の制御システムを遠隔監視する監視装置と
   を用いて、
   前記監視装置において、
   各前記制御システムから各前記エンジンシステムの運転状態を示す運転データを定期的に取得するステップと、
   前記運転データに基づき前記後処理装置の性能の低下を予測するステップと、
   所定の性能低下が予測された前記後処理装置を有する前記制御システムに対して前記性能回復運転の頻度の増加を指示するステップと
   を含む運転指示方法。

Images