JP3765551B2 - 建設機械の異常監視方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、建設機械などの機械稼働時に値が変化するエンジン回転数、エンジンパワーなどの稼働パラメータのデータを収集し、この稼働パラメータのデータに基づき機械の異常を判断する機械の異常監視方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ＵＳ５,４６３,５６７に開示された発明では、エンジンの故障診断を行う場合に、エンジンの稼働パラメータとしてブローバイ圧を定期的に測定し、このデータの傾向から異常の有無を判定するようにしている。具体的には、この故障診断システムでは、上記ブローバイ圧に関連するエンジン回転数、水温、ブースト圧等が、ブローバイ圧のトレンド解析にとって有意な一定稼働条件を満たす場合にのみブローバイ圧のデータをメモリに蓄積、記憶するようにしている。これにより一定稼働条件下でのみブローバイ圧が測定され、この一定稼働条件下で測定されたブローバイ圧をトレンド解析することでエンジンの状態が判定され、エンジンの故障診断がなされる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
このように上記ＵＳ５,４６３,５６７に開示された発明では、エンジンの故障診断に必要なデータを収集する際に、トレンド解析にとって有意な一定稼働条件下のデータのみがメモリに記憶されるように、検出されたデータを取捨選択している。このため、不要な部分のデータはメモリに蓄積されず、記憶容量を節約することができるという利点がある。
【０００４】
しかし、上記従来の技術では、トレンド解析をすることはできても、ブローバイ圧のデータを間欠的にしか取得しておらず連続して全データを取得していないので、連続した全データに基づき機械のコンポーネントが受ける被害量を定量的に積算することはできない。
【０００５】
また、間欠的にデータを取得するとはいえ、上記従来の技術では、ブローバイ圧の値そのものを逐次記憶しなければならないため、データ数が多くなり過ぎてしまい、メモリの記憶容量が小さい場合にはシステムを具現することは難しく、実用的ではない。
【０００６】
本発明は、こうした実状に鑑みてなされたものであり、ブローバイ圧などの機械の稼働パラメータの値そのものを記憶しないことでメモリの記憶容量を小さくすることができ、また、実質的に全データを取得して被害量の積算を行うことによって機械の被害量を予測することができる機械の異常監視方法を提供することを解決課題とするものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段および効果】
そこで、この発明の第１発明では、機械稼働時に値が変化する稼働パラメータのデータを収集し、この稼働パラメータのデータに基づき機械の異常を判断する機械の異常監視方法において、
一の稼働パラメータの値または二以上の稼働パラメータの値の組み合わせを、複数の各レベルに分割する行程と、
前記稼働パラメータの値を検出する行程と、
前記検出された稼働パラメータの値に基づいて、前記分割された各レベルの単位時間毎の検出頻度をカウントする行程と、
一定時間が経過するまで、前記分割された各レベルの単位時間毎の検出頻度のカウント値を積算していく行程と、
前記一定時間が経過した時点で、前記分割されたレベルと、単位時間毎の検出頻度のカウント値の積算値との関係を示す積算頻度分布を生成する行程と、
前記積算頻度分布に基づき機械の異常を判断する行程と
を具えるようにしている。
【０００８】
このように、この第１発明によれば、稼働パラメータの値を逐次取得する代わりに、稼働パラメータの値を各レベルに分割した場合の各レベルの単位時間毎の検出頻度をカウントするようにしたので、データ数を少なくすることができ、メモリの記憶容量を小さくすることができる。
【０００９】
また、本発明の第２発明では、機械稼働時に値が変化する稼働パラメータのデータを収集し、この稼働パラメータのデータに基づき機械の異常を判断する機械の異常監視方法において、
一の稼働パラメータの値または二以上の稼働パラメータの値の組み合わせを、複数の各レベルに分割する行程と、
前記稼働パラメータの値を検出する行程と、
前記検出された稼働パラメータの値に基づいて、前記分割された各レベルの単位時間毎の検出頻度をカウントする行程と、
一定時間が経過するまで、前記分割された各レベルの単位時間毎の検出頻度のカウント値を積算していく行程と、
前記一定時間が経過する毎に、前記分割されたレベルと、単位時間毎の検出頻度のカウント値の積算値との関係を示す積算頻度分布を順次生成する行程と、
新たに生成された積算頻度分布に示される各レベル毎の積算値を、順次累積していき、前記分割されたレベルと、単位時間毎の検出頻度のカウント値の積算値の累積値との関係を示す累積分布を生成する行程と、
前記累積分布に基づき機械の異常を判断する行程と
を具えるようにしている。
【００１０】
このように、この第２発明によれば、稼働パラメータの値を各レベルに分割した場合の各レベルの単位時間毎の検出頻度をカウントしていくことで、稼働パラメータの連続した全データを実質的に取得することができるので、この連続した全データに基づき累積分布を生成することができ、この累積分布から機械の被害量を予測することができる。これによって機械のオーバーホール時期、寿命の予測が可能となる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明に係る機械の異常監視方法の実施の形態について説明する。
【００１２】
本実施形態では、建設機械のオーバーホール時期、寿命を管理、監視する場合を想定している。
【００１３】
これを実現するモニタリング装置は、以下のように構成されている。
【００１４】
すなわち、油圧ショベルなどの建設機械のエンジンパワー（エンジン出力）、エンジン回転数、トルク、各作業機にかかる荷重、各作業機の油圧シリンダのストローク量、油圧駆動回路における油圧、エンジンのブローバイ圧、ガバナのラック位置などの建設機械の稼働時において、その値が逐次変化する各種稼働パラメータの値を検出するセンサが建設機械の各部に適宜配設されている。
【００１５】
これらセンサは、建設機械を駆動制御する際に、制御用のフィーバック信号を得るために通常設けられているセンサ（例えばエンジン回転数センサ）であれば、モニタリングのために新たにセンサを配設することなく、既存のセンサをそのまま使用することができる。また、通常、建設機械を駆動制御する際に使用しない稼働パラメータであれば（例えばブローバイ圧）、モニタリングのために、当該稼働パラメータを検出するセンサを新たに設ける必要がある。
【００１６】
これらセンサの検出信号は、ＣＰＵを中心として構成されているモニタリング用のコントローラに入力され、このコントローラで後述する処理が実行されて、その処理結果がオペレータに視認できる位置に配設された表示器に表示される。また、建設機械内部のコントローラと建設機械外部のパーソナルコンピュータとを所定の通信手段にて接続して、コントローラの処理結果を外部の所定箇所で視認できるようにしてもよい。
【００１７】
図１は、上記コントローラで実行される処理の手順を示すフローチャートである。
【００１８】
同図１に示すように、まず、ステップ１０１では、エンジン回転数センサの出力に基づきエンジンが回転中であるか否かが判断される。具体的には、エンジン回転数が１５００ｒｐｍ以上であるか否かを判断することにより、エンジンが回転中であるか否かが判断される。このステップ１０１の判断は、下記のステップ１０２〜１０７の処理を行うために必要な条件であり、建設機械が稼働しているか否かを判断するために行うものである。よって、下記のステップ１０２〜１０７で行われる処理の目的に応じてステップ１０１の判定内容を異ならせてもよい。例えば、エンジン回転中であるか否かを判定する代わりに、前進中であるか否かを判定してもよく、作業中であるか否かを判定するようにしてもよい。
【００１９】
つぎに、建設機械の稼働時において、その値が逐次変化する各種稼働パラメータの組合せ（セット）の値が検出される。
【００２０】
ここに、稼働パラメータの組合せ（セット）とは、互いに関連するパラメータの組合せのことであり、主パラメータとこれに従属する従属パラメータとから成っている。
【００２１】
組合せ（セット）の例としては、
１）エンジン回転数とトルク
２）作業機にかかる荷重と作業機の油圧シリンダのストローク量
３）油圧駆動回路における油圧とエンジン回転数
４）エンジンのブローバイ圧とエンジン回転数とガバナのラック位置
などがある。ここで、上記４）のエンジンのブローバイ圧とエンジン回転数とガバナのラック位置の組合せであれば、ブローバイ圧が主パラメータであり、エンジン回転数とラック位置が、この主パラメータに従属する従属パラメータとなる。
【００２２】
また、
５）エンジンパワー（エンジン出力）
のように単一の稼働パラメータのみを検出対象としてもよい。
【００２３】
こうした一の稼働パラメータの値または二以上の稼働パラメータの値の組み合わせについては、値または値の組合せが複数の各レベル（以下、これをセグメントＳＧという）に予め分割されている。この各セグメントＳＧに分割されたものを頻度マップという。
【００２４】
すなわち、上記４）のエンジンのブローバイ圧とエンジン回転数とガバナのラック位置の組合せであれば、図２に示すように、これらの値の組合せが３次元の各セグメントＳＧに予め分割されており、３次元の頻度マップを構成している。
【００２５】
また、上記１）のエンジン回転数とトルクの組合せであれば、図９に示すように、これらの値の組合せが２次元の各セグメントＳＧに予め分割されており、２次元の頻度マップを構成している。
【００２６】
また、上記５）のエンジンパワーであれば、図５に示すように、この値が１次元のセグメントＳＧに分割されており、１次元の頻度マップを構成している。
【００２７】
そこで、センサによって稼働パラメータが検出された後は、この検出された一の稼働パラメータの値または二以上の稼働パラメータの値の組合せが頻度マップの各セグメントＳＧのいずれかに属しているかが判断される。
【００２８】
たとえば、一の稼働パラメータ（エンジンパワー）を検出対象とした場合には、エンジンパワーの検出値が図５に示す１次元の頻度マップの各セグメントＳＧのいずれのレベルに入っているかが判断される。また、二以上の稼働パラメータのセット（エンジンのブローバイ圧とエンジン回転数とガバナのラック位置）を検出対象とした場合には、これらブローバイ圧、エンジン回転数、ラック位置の検出値の組合せが図２に示す３次元の頻度マップのセグメントＳＧのいずれのレベルに入っているかが判断される。
【００２９】
各セグメントＳＧには、検出頻度Ｎが記憶、格納される。
【００３０】
ここで、説明の便宜のために、一の稼働パラメータ（エンジンパワー）を検出対象とした場合について説明する。二以上の稼働パラメータのセットの場合についても同様である。
【００３１】
すなわち、図４の右のグラフは、時間ｔの経過に伴ってエンジンパワーＰが変化する様子を示しており、この値Ｐは所定のセンサによって検出される。
【００３２】
そして、同図４の左のグラフに示すように、単位時間Δｔ毎に、センサの検出値ＰがいずれのセグメントＳＧに属しているかが判断され、その属しているセグメントＳＧの内容が順次インクリメントされる。
【００３３】
まず、Δｔ経過後の時刻ｔ1では、エンジンパワーが値Ｐ12として検出されるので、この値Ｐ12を含んでいるセグメントＳＧ12の内容が＋１インクリメントされる。さらにΔｔ経過後の時刻ｔ2では、エンジンパワーが値Ｐ11として検出されるので、この値Ｐ11を含んでいるセグメントＳＧ11の内容が＋１インクリメントされ、以後同様に時刻ｔ3では、エンジンパワーＰ10に対応するセグメントＳＧ10の内容が、時刻ｔ4では、エンジンパワーＰ10に対応するセグメントＳＧ10の内容が＋１インクリメントされる。このようにして、各セグメントＳＧ毎に検出頻度Ｎがカウントされていき、検出頻度Ｎが積算されていく（ステップ１０３）。
【００３４】
つぎにカウント開始から一定時間τ（例えば２４時間）が経過したか否かが判断される（ステップ１０４）。上記一定時間τが経過していなければ、エンジンが回転中である限り、検出頻度Ｎをカウントして積算していく上記処理を繰り返し行う（ステップ１０１〜１０３）。一方、上記一定時間τが経過すると、一たび検出頻度Ｎをカウントする処理を終了させる。
【００３５】
図５は、一定時間τ経過後の各セグメントＳＧと、検出頻度のカウント値Ｎ（/τ）との関係を示す（積算）頻度分布を示している。
【００３６】
こうして得られた一定時間τ毎の頻度分布に基づいて建設機械の故障等の異常を判断することができる。たとえば、図５の頻度分布のピーク値から建設機械で発生した異常を判断することができる。
【００３７】
以上のように本実施形態によれば、稼働パラメータの値を逐次取得する代わりに、稼働パラメータの値を各レベルに分割した各セグメントＳＧ毎の検出頻度Ｎをカウントするようにしたので、データ数を少なくすることができ、メモリの記憶容量を小さくすることができる。
【００３８】
さらに本実施形態では、上記一定時間τ毎の頻度分布を順次累積していくことにより建設機械の異常を判断するようにしている。
【００３９】
すなわち、新たに一定時間τ毎の頻度分布（図５）が生成されると、これをそれまでの被害量累積分布に加算すべく、図６に示すように、この新たに生成された頻度分布に示される頻度Ｎが、一定の比率（例えば１/１００）で小さな値にスケール変換（正規化）される。スケール変換（正規化）をしているのはデータ量を減らすためである。
【００４０】
そして、図７に示すように、今回スケール変換された頻度分布（の各セグメントの検出頻度）が、前回までの被害量累積分布（の各セグメントの累積頻度）に加算されて、新たな被害量累積分布が生成される。なお、この加算の際、前回までの被害量累積分布の形状に応じて補正をかけるようにしてもよい。
【００４１】
こうして生成された被害量累積分布に基づいて建設機械の異常を判断することができる。たとえば、被害量累積分布を積分することによって、稼働パラメータ（エンジンパワー）が建設機械にこれまでに与えた影響を定量化することができ、これにより建設機械のオーバーホール時期、寿命の時期を予測することができる（ステップ１０５）。
【００４２】
また、本実施形態では、上記一定時間τ毎に生成される頻度分布の時間的な推移を追っていくことにより建設機械の異常を判断するようにしている。
【００４３】
すなわち、図３に示すように、一定時間τ毎の頻度分布（ステップ１０５において正規化されたもの）が時間の経過に応じて並べられ、これら各頻度分布が時間の経過に応じて変化していることを示す推移グラフが生成される。推移グラフは、一の稼働パラメータ（エンジンパワー）のみが検出対象である場合には、この稼働パラメータの頻度分布に基づき推移グラフが生成されることになるが、二以上の稼働パラメータのセット（ブローバイ圧、エンジン回転数、ラック位置）が検出対象である場合には、これら稼働パラメータのうちの主パラメータ（ブローバイ圧）の頻度分布に基づき推移グラフが生成されることになる。もちろん、すべての稼働パラメータについて推移グラフを生成するようにしてもよい。
【００４４】
この推移グラフから、例えば各頻度分布のピーク値の時間変化を把握することができ、このピーク値の時間推移から建設機械の異常を判断することができる。ピーク値以外にも各頻度分布の平均値などの時間推移から建設機械の異常を判断することができる（ステップ１０６）。
【００４５】
なお、被害量累積分布を生成するステップ１０５の処理と、推移グラフを生成するステップ１０６の処理とは、順序を入れ替えるようにしてもよい。
【００４６】
推移グラフを生成する際、データ量を減らすために、推移グラフを構成する頻度分布の数は一定数（たとえば１０）に限定される。
【００４７】
このため、新たに頻度分布が生成されると、図３に示す推移グラフにおいて、この新たに生成された頻度分布は、現在の時刻ｔ＝Ｔに対応する場所に新たに記憶、格納されるとともに、最古の時刻ｔ＝０（１０日前）における頻度分布は、図３の一点鎖線で示すように、メモリの記憶内容から消去される。他の頻度分布については頻度分布の生成間隔（一定時間τ（１日））分だけシフトされることになる。
【００４８】
こうして、常に推移グラフは、現在から過去一定期間（１０日分）に生成された頻度分布に対応するものとして取得されることになる（ステップ１０７）。
【００４９】
ただし、頻度分布のピーク値だけについては、その最古のデータを消去するのではなく、現在までの履歴（生涯履歴）をすべて残しておくことができる。
【００５０】
図８は、推移グラフから各頻度分布のピーク値だけを取り出して、その推移を示したグラフである。
【００５１】
この頻度分布のピーク値の現在までの推移から建設機械の異常を判断することができる。すなわち、図８に示す曲線の上昇し始めの時期、上昇する際の傾きから建設機械の異常（故障）時期を予測することができる。もちろん、頻度分布のピーク値についても、最古のデータを除去して、現在から過去一定期間（１０日分）のデータのみをメモリに残すようにしてもよい。
【００５２】
また、上記推移グラフに関する記憶内容は、この推移グラフに示される稼働パラメータ（主パラメータ）に関連する建設機械の機器が交換された場合にリセットされる。たとえばエンジンパワーの頻度分布から推移グラフが構成されている場合には、このエンジンパワーに関連する建設機械の機器、たとえばエンジン自体が交換された場合には、この推移グラフの記憶内容はリセットされることになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は本発明に係る機械の異常監視方法の実施形態における処理手順を示すフローチャートである。
【図２】図２は稼働パラメータの３次元頻度マップを示す図である。
【図３】図３は頻度分布の推移を示すグラフである。
【図４】図４は時間経過に伴なってエンジンパワーが変化する様子を示すグラフであり、頻度分布を説明するために用いた図である。
【図５】図５は稼働パラメータの２次元頻度マップを示す図である。
【図６】図６は頻度分布がスケーリング（正規化）される様子を示す図である。
【図７】図７は被害量累積分布が生成される様子を示す図である。
【図８】図８は図３に示す各頻度分布のピーク値の推移を示すグラフである。
【図９】図９は稼働パラメータの１次元頻度マップを示す図である。
【符号の説明】
【発明の属する技術分野】
本発明は、建設機械などの機械稼働時に値が変化するエンジン回転数、エンジンパワーなどの稼働パラメータのデータを収集し、この稼働パラメータのデータに基づき機械の異常を判断する機械の異常監視方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ＵＳ５,４６３,５６７に開示された発明では、エンジンの故障診断を行う場合に、エンジンの稼働パラメータとしてブローバイ圧を定期的に測定し、このデータの傾向から異常の有無を判定するようにしている。具体的には、この故障診断システムでは、上記ブローバイ圧に関連するエンジン回転数、水温、ブースト圧等が、ブローバイ圧のトレンド解析にとって有意な一定稼働条件を満たす場合にのみブローバイ圧のデータをメモリに蓄積、記憶するようにしている。これにより一定稼働条件下でのみブローバイ圧が測定され、この一定稼働条件下で測定されたブローバイ圧をトレンド解析することでエンジンの状態が判定され、エンジンの故障診断がなされる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
このように上記ＵＳ５,４６３,５６７に開示された発明では、エンジンの故障診断に必要なデータを収集する際に、トレンド解析にとって有意な一定稼働条件下のデータのみがメモリに記憶されるように、検出されたデータを取捨選択している。このため、不要な部分のデータはメモリに蓄積されず、記憶容量を節約することができるという利点がある。
【０００４】
しかし、上記従来の技術では、トレンド解析をすることはできても、ブローバイ圧のデータを間欠的にしか取得しておらず連続して全データを取得していないので、連続した全データに基づき機械のコンポーネントが受ける被害量を定量的に積算することはできない。
【０００５】
また、間欠的にデータを取得するとはいえ、上記従来の技術では、ブローバイ圧の値そのものを逐次記憶しなければならないため、データ数が多くなり過ぎてしまい、メモリの記憶容量が小さい場合にはシステムを具現することは難しく、実用的ではない。
【０００６】
本発明は、こうした実状に鑑みてなされたものであり、ブローバイ圧などの機械の稼働パラメータの値そのものを記憶しないことでメモリの記憶容量を小さくすることができ、また、実質的に全データを取得して被害量の積算を行うことによって機械の被害量を予測することができる機械の異常監視方法を提供することを解決課題とするものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段および効果】
そこで、この発明の第１発明では、機械稼働時に値が変化する稼働パラメータのデータを収集し、この稼働パラメータのデータに基づき機械の異常を判断する機械の異常監視方法において、
一の稼働パラメータの値または二以上の稼働パラメータの値の組み合わせを、複数の各レベルに分割する行程と、
前記稼働パラメータの値を検出する行程と、
前記検出された稼働パラメータの値に基づいて、前記分割された各レベルの単位時間毎の検出頻度をカウントする行程と、
一定時間が経過するまで、前記分割された各レベルの単位時間毎の検出頻度のカウント値を積算していく行程と、
前記一定時間が経過した時点で、前記分割されたレベルと、単位時間毎の検出頻度のカウント値の積算値との関係を示す積算頻度分布を生成する行程と、
前記積算頻度分布に基づき機械の異常を判断する行程と
を具えるようにしている。
【０００８】
このように、この第１発明によれば、稼働パラメータの値を逐次取得する代わりに、稼働パラメータの値を各レベルに分割した場合の各レベルの単位時間毎の検出頻度をカウントするようにしたので、データ数を少なくすることができ、メモリの記憶容量を小さくすることができる。
【０００９】
また、本発明の第２発明では、機械稼働時に値が変化する稼働パラメータのデータを収集し、この稼働パラメータのデータに基づき機械の異常を判断する機械の異常監視方法において、
一の稼働パラメータの値または二以上の稼働パラメータの値の組み合わせを、複数の各レベルに分割する行程と、
前記稼働パラメータの値を検出する行程と、
前記検出された稼働パラメータの値に基づいて、前記分割された各レベルの単位時間毎の検出頻度をカウントする行程と、
一定時間が経過するまで、前記分割された各レベルの単位時間毎の検出頻度のカウント値を積算していく行程と、
前記一定時間が経過する毎に、前記分割されたレベルと、単位時間毎の検出頻度のカウント値の積算値との関係を示す積算頻度分布を順次生成する行程と、
新たに生成された積算頻度分布に示される各レベル毎の積算値を、順次累積していき、前記分割されたレベルと、単位時間毎の検出頻度のカウント値の積算値の累積値との関係を示す累積分布を生成する行程と、
前記累積分布に基づき機械の異常を判断する行程と
を具えるようにしている。
【００１０】
このように、この第２発明によれば、稼働パラメータの値を各レベルに分割した場合の各レベルの単位時間毎の検出頻度をカウントしていくことで、稼働パラメータの連続した全データを実質的に取得することができるので、この連続した全データに基づき累積分布を生成することができ、この累積分布から機械の被害量を予測することができる。これによって機械のオーバーホール時期、寿命の予測が可能となる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明に係る機械の異常監視方法の実施の形態について説明する。
【００１２】
本実施形態では、建設機械のオーバーホール時期、寿命を管理、監視する場合を想定している。
【００１３】
これを実現するモニタリング装置は、以下のように構成されている。
【００１４】
すなわち、油圧ショベルなどの建設機械のエンジンパワー（エンジン出力）、エンジン回転数、トルク、各作業機にかかる荷重、各作業機の油圧シリンダのストローク量、油圧駆動回路における油圧、エンジンのブローバイ圧、ガバナのラック位置などの建設機械の稼働時において、その値が逐次変化する各種稼働パラメータの値を検出するセンサが建設機械の各部に適宜配設されている。
【００１５】
これらセンサは、建設機械を駆動制御する際に、制御用のフィーバック信号を得るために通常設けられているセンサ（例えばエンジン回転数センサ）であれば、モニタリングのために新たにセンサを配設することなく、既存のセンサをそのまま使用することができる。また、通常、建設機械を駆動制御する際に使用しない稼働パラメータであれば（例えばブローバイ圧）、モニタリングのために、当該稼働パラメータを検出するセンサを新たに設ける必要がある。
【００１６】
これらセンサの検出信号は、ＣＰＵを中心として構成されているモニタリング用のコントローラに入力され、このコントローラで後述する処理が実行されて、その処理結果がオペレータに視認できる位置に配設された表示器に表示される。また、建設機械内部のコントローラと建設機械外部のパーソナルコンピュータとを所定の通信手段にて接続して、コントローラの処理結果を外部の所定箇所で視認できるようにしてもよい。
【００１７】
図１は、上記コントローラで実行される処理の手順を示すフローチャートである。
【００１８】
同図１に示すように、まず、ステップ１０１では、エンジン回転数センサの出力に基づきエンジンが回転中であるか否かが判断される。具体的には、エンジン回転数が１５００ｒｐｍ以上であるか否かを判断することにより、エンジンが回転中であるか否かが判断される。このステップ１０１の判断は、下記のステップ１０２〜１０７の処理を行うために必要な条件であり、建設機械が稼働しているか否かを判断するために行うものである。よって、下記のステップ１０２〜１０７で行われる処理の目的に応じてステップ１０１の判定内容を異ならせてもよい。例えば、エンジン回転中であるか否かを判定する代わりに、前進中であるか否かを判定してもよく、作業中であるか否かを判定するようにしてもよい。
【００１９】
つぎに、建設機械の稼働時において、その値が逐次変化する各種稼働パラメータの組合せ（セット）の値が検出される。
【００２０】
ここに、稼働パラメータの組合せ（セット）とは、互いに関連するパラメータの組合せのことであり、主パラメータとこれに従属する従属パラメータとから成っている。
【００２１】
組合せ（セット）の例としては、
１）エンジン回転数とトルク
２）作業機にかかる荷重と作業機の油圧シリンダのストローク量
３）油圧駆動回路における油圧とエンジン回転数
４）エンジンのブローバイ圧とエンジン回転数とガバナのラック位置
などがある。ここで、上記４）のエンジンのブローバイ圧とエンジン回転数とガバナのラック位置の組合せであれば、ブローバイ圧が主パラメータであり、エンジン回転数とラック位置が、この主パラメータに従属する従属パラメータとなる。
【００２２】
また、
５）エンジンパワー（エンジン出力）
のように単一の稼働パラメータのみを検出対象としてもよい。
【００２３】
こうした一の稼働パラメータの値または二以上の稼働パラメータの値の組み合わせについては、値または値の組合せが複数の各レベル（以下、これをセグメントＳＧという）に予め分割されている。この各セグメントＳＧに分割されたものを頻度マップという。
【００２４】
すなわち、上記４）のエンジンのブローバイ圧とエンジン回転数とガバナのラック位置の組合せであれば、図２に示すように、これらの値の組合せが３次元の各セグメントＳＧに予め分割されており、３次元の頻度マップを構成している。
【００２５】
また、上記１）のエンジン回転数とトルクの組合せであれば、図９に示すように、これらの値の組合せが２次元の各セグメントＳＧに予め分割されており、２次元の頻度マップを構成している。
【００２６】
また、上記５）のエンジンパワーであれば、図５に示すように、この値が１次元のセグメントＳＧに分割されており、１次元の頻度マップを構成している。
【００２７】
そこで、センサによって稼働パラメータが検出された後は、この検出された一の稼働パラメータの値または二以上の稼働パラメータの値の組合せが頻度マップの各セグメントＳＧのいずれかに属しているかが判断される。
【００２８】
たとえば、一の稼働パラメータ（エンジンパワー）を検出対象とした場合には、エンジンパワーの検出値が図５に示す１次元の頻度マップの各セグメントＳＧのいずれのレベルに入っているかが判断される。また、二以上の稼働パラメータのセット（エンジンのブローバイ圧とエンジン回転数とガバナのラック位置）を検出対象とした場合には、これらブローバイ圧、エンジン回転数、ラック位置の検出値の組合せが図２に示す３次元の頻度マップのセグメントＳＧのいずれのレベルに入っているかが判断される。
【００２９】
各セグメントＳＧには、検出頻度Ｎが記憶、格納される。
【００３０】
ここで、説明の便宜のために、一の稼働パラメータ（エンジンパワー）を検出対象とした場合について説明する。二以上の稼働パラメータのセットの場合についても同様である。
【００３１】
すなわち、図４の右のグラフは、時間ｔの経過に伴ってエンジンパワーＰが変化する様子を示しており、この値Ｐは所定のセンサによって検出される。
【００３２】
そして、同図４の左のグラフに示すように、単位時間Δｔ毎に、センサの検出値ＰがいずれのセグメントＳＧに属しているかが判断され、その属しているセグメントＳＧの内容が順次インクリメントされる。
【００３３】
まず、Δｔ経過後の時刻ｔ1では、エンジンパワーが値Ｐ12として検出されるので、この値Ｐ12を含んでいるセグメントＳＧ12の内容が＋１インクリメントされる。さらにΔｔ経過後の時刻ｔ2では、エンジンパワーが値Ｐ11として検出されるので、この値Ｐ11を含んでいるセグメントＳＧ11の内容が＋１インクリメントされ、以後同様に時刻ｔ3では、エンジンパワーＰ10に対応するセグメントＳＧ10の内容が、時刻ｔ4では、エンジンパワーＰ10に対応するセグメントＳＧ10の内容が＋１インクリメントされる。このようにして、各セグメントＳＧ毎に検出頻度Ｎがカウントされていき、検出頻度Ｎが積算されていく（ステップ１０３）。
【００３４】
つぎにカウント開始から一定時間τ（例えば２４時間）が経過したか否かが判断される（ステップ１０４）。上記一定時間τが経過していなければ、エンジンが回転中である限り、検出頻度Ｎをカウントして積算していく上記処理を繰り返し行う（ステップ１０１〜１０３）。一方、上記一定時間τが経過すると、一たび検出頻度Ｎをカウントする処理を終了させる。
【００３５】
図５は、一定時間τ経過後の各セグメントＳＧと、検出頻度のカウント値Ｎ（/τ）との関係を示す（積算）頻度分布を示している。
【００３６】
こうして得られた一定時間τ毎の頻度分布に基づいて建設機械の故障等の異常を判断することができる。たとえば、図５の頻度分布のピーク値から建設機械で発生した異常を判断することができる。
【００３７】
以上のように本実施形態によれば、稼働パラメータの値を逐次取得する代わりに、稼働パラメータの値を各レベルに分割した各セグメントＳＧ毎の検出頻度Ｎをカウントするようにしたので、データ数を少なくすることができ、メモリの記憶容量を小さくすることができる。
【００３８】
さらに本実施形態では、上記一定時間τ毎の頻度分布を順次累積していくことにより建設機械の異常を判断するようにしている。
【００３９】
すなわち、新たに一定時間τ毎の頻度分布（図５）が生成されると、これをそれまでの被害量累積分布に加算すべく、図６に示すように、この新たに生成された頻度分布に示される頻度Ｎが、一定の比率（例えば１/１００）で小さな値にスケール変換（正規化）される。スケール変換（正規化）をしているのはデータ量を減らすためである。
【００４０】
そして、図７に示すように、今回スケール変換された頻度分布（の各セグメントの検出頻度）が、前回までの被害量累積分布（の各セグメントの累積頻度）に加算されて、新たな被害量累積分布が生成される。なお、この加算の際、前回までの被害量累積分布の形状に応じて補正をかけるようにしてもよい。
【００４１】
こうして生成された被害量累積分布に基づいて建設機械の異常を判断することができる。たとえば、被害量累積分布を積分することによって、稼働パラメータ（エンジンパワー）が建設機械にこれまでに与えた影響を定量化することができ、これにより建設機械のオーバーホール時期、寿命の時期を予測することができる（ステップ１０５）。
【００４２】
また、本実施形態では、上記一定時間τ毎に生成される頻度分布の時間的な推移を追っていくことにより建設機械の異常を判断するようにしている。
【００４３】
すなわち、図３に示すように、一定時間τ毎の頻度分布（ステップ１０５において正規化されたもの）が時間の経過に応じて並べられ、これら各頻度分布が時間の経過に応じて変化していることを示す推移グラフが生成される。推移グラフは、一の稼働パラメータ（エンジンパワー）のみが検出対象である場合には、この稼働パラメータの頻度分布に基づき推移グラフが生成されることになるが、二以上の稼働パラメータのセット（ブローバイ圧、エンジン回転数、ラック位置）が検出対象である場合には、これら稼働パラメータのうちの主パラメータ（ブローバイ圧）の頻度分布に基づき推移グラフが生成されることになる。もちろん、すべての稼働パラメータについて推移グラフを生成するようにしてもよい。
【００４４】
この推移グラフから、例えば各頻度分布のピーク値の時間変化を把握することができ、このピーク値の時間推移から建設機械の異常を判断することができる。ピーク値以外にも各頻度分布の平均値などの時間推移から建設機械の異常を判断することができる（ステップ１０６）。
【００４５】
なお、被害量累積分布を生成するステップ１０５の処理と、推移グラフを生成するステップ１０６の処理とは、順序を入れ替えるようにしてもよい。
【００４６】
推移グラフを生成する際、データ量を減らすために、推移グラフを構成する頻度分布の数は一定数（たとえば１０）に限定される。
【００４７】
このため、新たに頻度分布が生成されると、図３に示す推移グラフにおいて、この新たに生成された頻度分布は、現在の時刻ｔ＝Ｔに対応する場所に新たに記憶、格納されるとともに、最古の時刻ｔ＝０（１０日前）における頻度分布は、図３の一点鎖線で示すように、メモリの記憶内容から消去される。他の頻度分布については頻度分布の生成間隔（一定時間τ（１日））分だけシフトされることになる。
【００４８】
こうして、常に推移グラフは、現在から過去一定期間（１０日分）に生成された頻度分布に対応するものとして取得されることになる（ステップ１０７）。
【００４９】
ただし、頻度分布のピーク値だけについては、その最古のデータを消去するのではなく、現在までの履歴（生涯履歴）をすべて残しておくことができる。
【００５０】
図８は、推移グラフから各頻度分布のピーク値だけを取り出して、その推移を示したグラフである。
【００５１】
この頻度分布のピーク値の現在までの推移から建設機械の異常を判断することができる。すなわち、図８に示す曲線の上昇し始めの時期、上昇する際の傾きから建設機械の異常（故障）時期を予測することができる。もちろん、頻度分布のピーク値についても、最古のデータを除去して、現在から過去一定期間（１０日分）のデータのみをメモリに残すようにしてもよい。
【００５２】
また、上記推移グラフに関する記憶内容は、この推移グラフに示される稼働パラメータ（主パラメータ）に関連する建設機械の機器が交換された場合にリセットされる。たとえばエンジンパワーの頻度分布から推移グラフが構成されている場合には、このエンジンパワーに関連する建設機械の機器、たとえばエンジン自体が交換された場合には、この推移グラフの記憶内容はリセットされることになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は本発明に係る機械の異常監視方法の実施形態における処理手順を示すフローチャートである。
【図２】図２は稼働パラメータの３次元頻度マップを示す図である。
【図３】図３は頻度分布の推移を示すグラフである。
【図４】図４は時間経過に伴なってエンジンパワーが変化する様子を示すグラフであり、頻度分布を説明するために用いた図である。
【図５】図５は稼働パラメータの２次元頻度マップを示す図である。
【図６】図６は頻度分布がスケーリング（正規化）される様子を示す図である。
【図７】図７は被害量累積分布が生成される様子を示す図である。
【図８】図８は図３に示す各頻度分布のピーク値の推移を示すグラフである。
【図９】図９は稼働パラメータの１次元頻度マップを示す図である。
【符号の説明】
Claims (3)
- 建設機械稼働時に値が変化する稼働パラメータのデータを収集し、この稼働パラメータのデータに基づき建設機械の異常を判断する建設機械の異常監視方法において、一の稼働パラメータの値または二以上の稼働パラメータの値の組み合わせを、複数の各レベルに分割する行程と、前記稼働パラメータの値を検出する行程と、前記検出された稼働パラメータの値に基づいて、前記分割された各レベルの単位時間毎の検出頻度をカウントする行程と、一定時間が経過するまで、前記分割された各レベルの単位時間毎の検出頻度のカウント値を積算していく行程と、前記一定時間が経過する毎に、前記分割されたレベルと、単位時間毎の検出頻度のカウント値の積算値との関係を示す積算頻度分布を順次生成する行程と、前記順次生成される積算頻度分布が、時間の経過に応じて変化していることを示す積算頻度分布推移を、現在から過去一定期間に生成された積算頻度分布に基づき生成し、前記現在から過去一定期間外の積算分布データを順次消去する行程と、前記積算頻度分布推移に基づき建設機械の異常を判断する行程とを具えた建設機械の異常監視方法。
- 前記積算頻度分布推移は、前記積算頻度分布の積算値のピーク値に対応するレベルが、時間の経過に応じて変化していることを示すものである請求項１記載の建設機械の異常監視方法。
- 前記積算頻度分布推移は、この積算頻度分布推移に示される稼働パラメータに関連する建設機械の機器が交換された場合にリセットされるものである請求項１記載の建設機械の異常監視方法。
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