JP4542819B2 - 油圧機械、油圧機械の健康状態を監視するためのシステム及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、一般には油圧機械に関わり、特に、油圧機械における油圧ポンプの健康状態を監視するためのシステム及び方法に関する。

油圧ポンプのような流体ポンプの異常検知装置として、例えば特許文献１〜４に記載のものが知られている。

特許文献１に開示された油圧システムの故障予知装置は、油圧システム構成部材の寿命を減少させる要因（例えば油圧及び作動油温など）を検出し、検出された油圧及び作動油温などに基づき寿命の現在瞬間的な減少度を求め、その減少度を累計することにより寿命の減少量を求める。また、この装置は、故障が発生した後に作動する警報機を有する。

特許文献２に記載されたポンプの磨耗を判定するための装置は、ケースドレインの流量または流量の変化量を計測し、それらが一定の閾値を超えた時に故障と判定する。

特許文献３に開示されたポンプ故障診断装置は、ドレイン通路に設けられた金属センサと、吐出通路またはドレイン通路に設けた流量センサを有し、一方のセンサの検出値をパラメータとして、他方のセンサの検出値を補正する。例えば、流量センサにより検出される流量が低下する程、ポンプの故障が一層進行してきたと判断し、金属センサの検出値により大きな倍率をかけてこれを補正し、それにより、金属センサの検出値から異常が一層検出され易くする。通常の運転は別に故障診断モードが設けられており、故障診断モードにおいて、ポンプ出力変動要素、例えば斜板角(傾斜角)、エンジン回転数及びポンプ負荷が一定に固定された上で、金属センサからの検出値による故障診断が行われる。

特許文献４に記載されたポンプの潤滑系警報装置は、ポンプの潤滑系のストレーナに流れる潤滑水の流量と、ストレーナの前後差圧を計測し、潤滑水流量から推定される差圧予想値より実際の計測値が大きい場合、ストレーナの目詰まりと判定し警報を発する。

特開昭５９−１９４２１５号公報 特開平７−２８０６８８号公報 特開２０００−２４１３０６号公報 特開平８−１１４１８３号公報

特許文献１にあるように、温度などの寿命減少要因の履歴を記録し過去のテスト結果などを参照することにより部品の消耗度を予想することは広く行われている。しかしながら、寿命減少要因の履歴が同じあっても、部品の消耗度のバラツキが大きい。そのため、寿命減少要因の履歴に基づく方法では、オーバーホールの期間を調整することはできても、ポンプの故障の発生を精度よく予想してその破損を未然に防止することはできない。

そこで、ポンプの破壊の予兆をより直接的に計測する方法が提案されている。例えば、特許文献２の装置は、ケースドレインの流量または流量の変化量を計測して故障を判定する。また、特許文献３の装置は、ドレイン通路に設けられた金属センサでドレインを通過する金属粉量を検出して故障を判定する。これらの方法は、ポンプ破壊の予兆をより直接的な現象に基づいて捕らえる点で、温度や作動油温などの間接的な要因を検出する方法に比べ、より精度良くポンプの破壊の予兆を検出することができる。しかしながら、油圧機械の作業中には、ポンプの吐出流量、吐出圧力及び作動油温などのポンプの作動状態が変動し、そして、この作動状態の変動に伴って上述したセンサの出力は変動する。したがって、油圧機械の作業中に異常検出を行おうとすると、センサ出力に適用される異常判断の為の閾値に大きい変動幅を含ませる必要がある。その結果、異常検出の信頼性は低くなるから、確実にポンプ破壊を事前察知し破壊を未然防止できる機能は期待できない。

また、特許文献３の装置では、正確な検出を得るために、ポンプの吐出流量や吐出圧力等の作動状態を一定に固定する故障診断モードが設けられている。しかし、定期的に油圧機械の稼動を停止して故障診断を実施することは、油圧機械の管理者にとり大きな負担となり好ましくない。また、事業用の油圧機械、例えば油圧ショベルなどの建設機械の場合、これらは鉱山や建設現場の作業の中心となって運用される機械であるから、その稼動停止は、採鉱作業や建設作業を中止させることとなり経済的なダメージが大きい。

また、特許文献４の装置は、ポンプの破壊の予測ではなくむしろストレーナの異常を検知するものであるが、ストレーナの前後差圧を閾値と比較することで異常を検出する。しかし、油圧ポンプの場合には、油温により油の粘度が変化するため、前後差圧だけから異常を精度良く検出することはできない。

本発明の目的は、ポンプ破壊を未然に防止するために、ポンプ破壊の予兆を検知できるようにすることにある。

本発明の別の目的は、診断のために油圧機械の作業を中断することがないよう、油圧ポンプの稼動中にポンプの吐出流量や吐出圧力が変化してもポンプ破壊の予兆を検知できるようにすることにある。

本発明のまた別の目的は、作動油の温度が変動してもポンプ破壊の予兆を検知できるようにすることにある。

本発明の更に別の目的は、ポンプ破壊を未然に防止できるように、より高い信頼性をもってポンプが破壊する時期を予測できるようにすることにある。

本発明の一つの側面に従う油圧機械は、油圧負荷装置（１２）と、加圧された作動油を吐出して前記油圧負荷装置へ供給する油圧ポンプ（１４）と、前記油圧ポンプのドレインに流れる作動油に含まれる異物を捕獲するドレインフィルタ（２６）と、前記ドレインフィルタにおけるフィルタ差圧を検出する差圧センサ（２８）と、前記油圧ポンプの所定の作動状態を検出する作動状態センサと、前記差圧センサ及び前記作動状態センサから、前記フィルタ差圧の時系列データ（１２０）と前記作動状態の時系列データ（１２２）を収集するデータ収集部（１０４）と、前記データ収集部により収集された前記作動状態の時系列データ（１２２）と前記フィルタ差圧の時系列データ（１２０）に基づいて、所定の一定条件を満たす前記作動状態の下での前記フィルタ差圧の代表的な値である代表差圧値（１３０）を決定し、決定された前記代表差圧値を出力する代表差圧決定部（１０６、１０８、１１０、１１２）と
を備える。

この油圧機械によれば、油圧ポンプの稼動中にポンプの吐出流量又は吐出圧などの作動状態が変化しても、一定条件を満たす作動条件の下での代表差圧が出力されるので、この代表差圧を用いれば、ポンプ破壊の予兆を検知できる。診断のために油圧機械の作業を中断する必要もない。

この油圧機械において、前記代表差圧決定部により出力された前記代表差圧値に基づいて前記油圧ポンプの健康状態を診断する診断部（６０）をさらに設けることもできる。

好適な実施形態では、前記作動状態センサ（２２）が、前記作動状態として、前記油圧ポンプから前記油圧負荷装置に供給される前記加圧された作動油の圧力又は流量を検出する。

また、好適な実施形態では、前記代表差圧決定部（１０６、１０８、１１０、１１２）が、前記作動状態の時系列データと前記フィルタ差圧の時系列データに基づいて、前記作動状態と前記フィルタ差圧との間の相関関係（１２８）を決定し、決定された前記相関関係に基づいて、前記一定条件を満たす所定の一つの代表的な前記作動状態の値に対応する前記フィルタ差圧の相関値を求め、求まった前記相関値を前記代表差圧値（１３０）として採用する。

また、変形例として、前記代表差圧決定部（１０６、１０８、１１０、１１２）が、前記フィルタ差圧の時系列データの中から、前記一定条件を満たす前記作動状態の下でのデータを抽出し、抽出された前記フィルタ差圧のデータの平均的又は中間的な値を求め、求まった前記平均的又は中間的な値を前記代表差圧値（１３０）として採用するようにしてもよい。

好適な実施形態では、前記油圧ポンプ（１４）が可変容量形ポンプであり、前記油圧ポンプの容量と相関をもつ容量情報（４０）を出力する容量情報出力手段（１６）がさらに設けられる。そして、前記代表差圧決定部（１０６、１０８、１１０、１１２）が、前記容量情報に基づいて、前記油圧ポンプの容量が所定の一定条件を満たすときに検出された前記作動状態の時系列データ及び前記フィルタ差圧の時系列データを取得し（１０６）、取得された前記作動状態の時系列データ及び前記フィルタ差圧の時系列データに基づいて前記代表差圧値を決定する。これにより、ポンプの容量が変化しても、その影響を大きく受けずに、代表差圧に基づいてポンプの健康状態を診断することが可能である。

好適な実施形態では、前記作動油の温度を検出する温度センサ（３２）がさらに設けられる。そして、前記データ収集部（１０４）が、前記温度センサから前記油温の時系列データ（１２６）も収集し、前記代表差圧決定部（１０６、１０８、１１０、１１２）が、前記油温の時系列データを用いて、前記代表差圧値を、これに含まれる前記油温による変動成分を減らすように補正し（１１０）、補正された前記代表差圧値を出力する。これにより、油温が変化しても、その影響を大きく受けずに、代表差圧に基づいてポンプの健康状態を診断することが可能である。

本発明の別の側面に従うシステムは、油圧ポンプ（１４）と、前記油圧ポンプのドレインに流れる作動油に含まれる異物を捕獲するためのドレインフィルタ（２６）と、前記ドレインフィルタにおけるフィルタ差圧を検出する差圧センサ（２８）と、前記油圧ポンプの所定の作動状態を検出する作動状態センサ（２２）とを備えた油圧機械における、前記油圧ポンプ（１４）の健康状態を監視するためのシステム（７０）である。このシステムは、前記差圧センサ及び前記作動状態センサから、前記フィルタ差圧の時系列データ（１２０）と前記作動状態の時系列データ（１２２）を収集するデータ収集部（１０４）と、前記データ収集部により収集された前記作動状態の時系列データ（１２２）と前記フィルタ差圧の時系列データ（１２０）に基づいて、所定の一定条件を満たす前記作動状態の下での前記フィルタ差圧の代表的な値である代表差圧値を決定し、決定された前記代表差圧値を出力する代表差圧決定部（１０６、１０８、１１０、１１２）とを備える。

好適な実施形態では、このシステムはさらに、前記代表差圧決定部により決定された前記代表差圧値に基づいて前記油圧ポンプの健康状態を診断する診断部（６０）を備える。

好適な実施形態では、前記診断部（６０）が、前記代表差圧決定部（１０６、１０８、１１０、１１２）から前記代表差圧値の時系列データ（２２０）を収集し、収集された前記代表差圧値の時系列データに基づいて、経過時間と前記代表差圧の増加との相関関係（２２２、２２４）を決定し、決定された前記相関関係に基づいて前記油圧ポンプの寿命を予測する寿命予測部（２１０）を有している。これにより、より高い信頼性をもってポンプが破壊する時期を予測することができる。

好適な実施形態では、前記診断部（６０）が、前記代表差圧決定部（１０６、１０８、１１０、１１２）から前記代表差圧値の時系列データ（２２０）を収集し、収集された前記代表差圧値の時系列データに基づいて、所定の長期間にわたる経過時間と前記代表差圧との相関関係（２２２）を決定し、決定された前記長期間にわたる相関関係と、所定の最近の短期間における前記代表差圧のデータ（２２４）との間の乖離度合を求め、求まった前記乖離度合に基づいて前記油圧ポンプの異常を判断する異常判断部（２１２）を有している。これにより、ポンプ破壊が発生する前にポンプ破壊の予兆を検知できる。

本発明のまた別の側面に従う、加圧された作動油を吐出して油圧負荷装置へ供給する油圧ポンプ（１４）の健康状態を監視する方法は、前記油圧ポンプのドレインフィルタにおけるフィルタ差圧の時系列データ（１２０）を収集するステップ（１０４）と、前記油圧ポンプの所定の作動状態の時系列データ（１２２）を収集するステップ（１０４）と、収集された前記作動状態の時系列データと前記フィルタ差圧の時系列データに基づいて、所定の一定条件を満たす前記作動状態の下での前記フィルタ差圧の代表的な値である代表差圧値（１３０）を決定するステップ（１０６、１０８、１１０）と、決定された前記代表差圧値に基づいて前記油圧ポンプの健康状態を診断するステップ（２０６、２０８、２１０、２１２）とを備える。

本発明のまた別の側面に従うシステムは、油圧ポンプ（１４）と、前記油圧ポンプのドレインに流れる作動油に含まれる異物を捕獲するためのドレインフィルタ（２６）と、前記ドレインフィルタにおけるフィルタ差圧を検出する差圧センサ（２８）と、前記油圧ポンプの所定の作動状態を検出する作動状態センサ（２２）とを備えた油圧機械における、前記油圧ポンプの健康状態を監視するためのシステム（７０）であり、油圧機械に結合されたローカルコントローラ（１８）と、前記油圧機械から離れた場所に設置され、前記ローカルコントローラと通信可能なセントラルサーバ（６０）とを備える。そして、前記ローカルコントローラ（１８）は、前記油圧機械の前記差圧センサ及び前記作動状態センサから、前記フィルタ差圧の時系列データと前記作動状態の時系列データを収集するデータ収集部（１０４）と、前記データ収集部により収集された前記作動状態の時系列データと前記フィルタ差圧の時系列データに基づいて、所定の一定条件を満たす前記作動状態の下での代表的な前記フィルタ差圧の値である代表差圧値を決定する代表差圧決定部（１０６、１０８、１１０）と、前記代表差圧決定部により決定された前記代表差圧値を前記サーバへ送信する送信部（１１２）とを備える。また、前記セントラルサーバ（６０）は、前記ローカルコントローラから前記代表差圧値を受信する受信部（２０４）と、受信された前記代表差圧値に基づいて、前記油圧機械の健康状態を診断する診断部（２０６、２０８、２１０、２１２）とを備える。

本発明のまた別に側面に従うシステムは、油圧ポンプ（１４）と、前記油圧ポンプのドレインに流れる作動油に含まれる異物を捕獲するドレインフィルタ（２６）と、前記ドレインフィルタにおけるフィルタ差圧を検出する差圧センサ（２８）と、前記作動油の温度を検出する温度センサ（３２）とを備えた油圧機械における、前記油圧ポンプの健康状態を監視するシステム（７０）であって、前記差圧センサ及び前記温度センサから、前記フィルタ差圧の時系列データと前記油温の時系列データを収集するデータ収集部（１０４）と、前記データ収集部により収集された前記油温の時系列データを用いて、前記フィルタ差圧の時系列データを、これに含まれる前記油温による変動成分を減らすように補正する補正部（１１０）と、前記補正部により補正された前記フィルタ差圧の時系列データに基づいて前記油圧ポンプの健康状態を診断する診断部（７０）とを備える。このシステムによれば、油温が変化しても、その影響を大きく受けずに、代表差圧に基づいてポンプの健康状態を診断することが可能である。

本発明のまた別に側面に従うシステムは、油圧ポンプ（１４）と、前記油圧ポンプのドレインに流れる作動油に含まれる異物を捕獲するためのドレインフィルタ（２６）と、前記ドレインフィルタにおけるフィルタ差圧を検出する差圧センサ（２８）とを備えた油圧機械における、前記油圧ポンプの健康状態を監視するためのシステム（７０）であって、前記差圧センサから前記フィルタ差圧の時系列データを収集するデータ収集部（１０４）と、前記データ収集部により収集された前記フィルタ差圧の時系列データに基づいて、経過時間と前記フィルタ差圧の増加との相関関係を決定する相関関係決定部（２０６、２０８）と、前記相関関係決定部により決定された前記相関関係に基づいて前記油圧ポンプの寿命を予測する寿命予測部（２１０）とを備える。このシステムによれば、ポンプ破壊を未然に防止できるように、高い信頼性をもってポンプが破壊する時期を予測することができる。

本発明のまた別に側面に従うシステムは、油圧ポンプ（１４）と、前記油圧ポンプのドレインに流れる作動油に含まれる異物を捕獲するためのドレインフィルタ（２６）と、前記ドレインフィルタにおけるフィルタ差圧を検出する差圧センサ（２８）とを備えた油圧機械における、前記油圧ポンプの健康状態を監視するためのシステム（７０）であって、前記差圧センサから前記フィルタ差圧の時系列データを収集するデータ収集部（１０４）と、前記データ収集部により収集された前記フィルタ差圧の時系列データに基づいて、所定の長期間にわたる経過時間と前記フィルタ差圧との相関関係（２２２）を決定する相関関係決定部（２０６）と、前記相関関係決定部により決定された前記長期間にわたる相関関係（２２２）と、所定の最近の短期間における前記フィルタ差圧のデータ（２２４）との間の乖離度合を求め、求まった前記乖離度合に基づいて前記油圧ポンプの異常を判断するか又は寿命を予測する判断部（２１０、２１２）とを備える。このシステムによれば、高い信頼性をもって、ポンプが破壊する前にその予兆を検知できるか、又はポンプが破壊される時期を予測することができる。

図１は、本発明にかかる油圧機械及び油圧ポンプの健康状態監視システムの一実施形態の全体構成を示す。

図１に示すように、建設機械のような油圧機械１０は、油圧で働く各種の油圧負荷装置（例えば、油圧モータやシリンダなどのアクチュエータ類）１２、これらの油圧負荷装置１２に対して加圧された作動油を供給するための油圧ポンプ１４、及び、油圧負荷装置１２や油圧ポンプ１４に対してこれらを運転及び制御するための指令を発する運転コントローラ１６を有する。油圧ポンプ１４は、定容量形であっても可変容量形であってもよい。しかし、この実施形態では、油圧ポンプ１４は、可変容量形のポンプの一種である斜板ポンプであるとする。運転コントローラ１６から油圧ポンプ１４には、運転及び制御のための指令の一つとして、油圧ポンプ１４の容量を所望の目標値に制御するための容量指令４０が与えられる。この実施形態では、この容量指令は、斜板ポンプ１４の斜板角度を所望の目標角度に制御するための斜板角指令である。

また、油圧機械１０には、油圧ポンプ１４の状態データを収集し処理するためのローカルなコントローラ１８が搭載されている。このローカルコントローラ１８は、例えば通信人工衛星５０を用いた無線移動体通信網５０を介して、遠隔地に設置されたセントラルなサーバ６０と通信可能である。ローカルコントローラ１８は、セントラルサーバ６０に対して、油圧ポンプ１４の状態データを収集し処理した結果のデータを定期的に（例えば、２０時間間隔で）送信する。セントラルサーバ６０は、ローカルコントローラ１８から受信したデータを蓄積し、蓄積されたデータに基づいて、遠隔の油圧機械１０内の油圧ポンプ１４の健康状態（例えば、破壊の予兆があるか否か、寿命はどの程度か、など）を診断する。ローカルコントローラ１８とセントラルサーバ６０は、互いに組み合わされて、油圧ポンプ１４の健康状態を監視するためのシステム７０を構成する。以下、このシステム７０を「PHMS（Pump Health
Monitoring System）」と略称し、ローカルコントローラ１８を「ＰＨＭＳコントローラ」、セントラルサーバ６０を「ＰＨＭＳサーバ」と呼ぶことにする。

図１に示すように、異なる場所に複数台の油圧機械１０、１０、…が存在するが、それら複数の油圧機械１０、１０、…の各々に、上述したＰＨＭＳコントローラ１８を搭載することができる。ＰＨＭＳサーバ６０は、複数の油圧機械１０、１０、…のＰＨＭＳコントローラ１８のそれぞれと通信可能であり、そして、複数の油圧機械１０、１０、…の油圧ポンプ１４のそれぞれの健康状態を診断することができる。ＰＨＭＳサーバ６０は、インターネットのようなコンピュータ間通信網６２を通じて、油圧機械１０、１０、…のそれぞれのユーザが使用する端末コンピュータ（以下、「ユーザ端末」という）６４、６４、…と通信可能である。ＰＨＭＳサーバ６０は、常時、各ユーザのユーザ端末６４に対して、そのユーザの油圧機械１０内の油圧ポンプ１４の健康診断の結果（例えば、油圧ポンプ１４の破壊の予兆が出ている旨の警告データや、予測された寿命を示す寿命データ、など）をリアルタイムで提供することができる。従って、各ユーザは、自己が管理する油圧機械１０が何処に存在していても、オフィスや自宅に居ながらにしてその油圧機械１０の油圧ポンプ１４の健康診断結果を知ることができる。なお、ＰＨＭＳ７０は、油圧ポンプ１８の健康診断結果だけでなく、油圧機械１０の様々な状態（例えば、現在位置、積算稼働時間（サービスメータ記録値）、エンジン温度、燃料残量、バッテリ状態など）をも、実時間でＰＨＭＳサーバ６０に収集してユーザ端末６４に提供することができるが、この明細書では、その点についての説明は省略する。

個々の油圧機械１０内において、油圧ポンプ１４から吐出された加圧された作動油を油圧負荷装置１２へ供給するための加圧作動油経路２０に、この加圧作動油の油圧を測定するための圧力センサ２２が設けられている。本発明において、圧力センサ２２で加圧作動油の油圧を測定する目的は、後述するように、油圧ポンプ１４の健康状態のバロメータとなるドレインフィルタ差圧の検出値から、ドレイン流量の変化に起因する差圧の変動成分（つまり、誤差成分）を除去するためにＰＨＭＳコントローラ１８で行われる補正処理に、この検出された油圧を使用するためである。この実施形態では、圧力センサ２２は、油圧ポンプ１４の吐出口付近に設けられていて、圧力センサ２２からの吐出圧を検出する。上述した目的から見ると、吐出圧よりむしろ吐出流量を検出する方が好ましいと一見思われる。何故なら、ドレインの流量は吐出流量に直接的に影響を受けるからである。しかし、本実施形態のように吐出流量でなく吐出圧を検出する点には、次のような利点がある。第一に、吐出圧を測る圧力センサ２２は、本発明とは別の目的で、油圧ポンプ１４に設けられることが通常であるから、これを本発明の目的に流用できる。第二に、流量センサよりも圧力センサの方が安価である。第三に、発明者らの実験によると、吐出圧とドレインのフィルタ差圧との間には直線に近い相関関係があるため、直線近似された吐出圧−フィルタ差圧相関関係を使って上記の補正処理が簡単に行える。これらの利点があるため、本実施形態では吐出圧を圧力センサ２２で検出する。圧力センサ２２から出力される吐出圧の検出値３４は、ＰＨＭＳコントローラ１８に入力される。なお、上記目的からすれば、必ずしも吐出圧を検出しなければならないわけではなく、ドレインにおける作動油の流量に影響を与える油圧ポンプの何らかの作動状態を検出すればよいから、吐出口以外の場所の油圧を検出してもよいし（例えば、所定の油圧負荷装置（例えば油圧モータ）１２に圧力センサ２２を設けて、その油圧負荷装置１２への供給油圧を検出する）、或いは、吐出流量又はドレイン流量などを検出してもよい。

油圧ポンプ１４のドレイン２４には、そこを流れる作動油に含まれる異物をストレーナにより捕獲するためのドレインフィルタ２６が設けられている。ドレインフィルタ２６には、ドレインフィルタ２６の前後間（ストレーナ前後間）の作動油圧の差圧（以下、「フィルタ差圧」という）を検出するための差圧センサ２８が結合されている。差圧センサ２８から出力されるフィルタ差圧の検出値３６は、ＰＨＭＳコントローラ１８に入力される。ドレインフィルタ２６におけるフィルタ差圧は、油圧ポンプ１４の健康状態を診断するためのメインのバロメータとして使用することができる。その理由は、油圧ポンプ、例えば斜板ポンプの場合、ポンプの破壊の直接の原因は、シューの磨耗の進行であり、そして、シューの磨耗により生じた金属粉はドレインフィルタ２６で捕獲されここに蓄積されるので、シューの磨耗の進行に伴ってフィルタ差圧が増加するからである。

しかし、フィルタ差圧は、捕獲された金属粉量だけでなく、他の要因によっても変動する。その要因の主なものには、ドレイン２４での作動油の流量、作動油の温度、及び油圧ポンプ１４の容量である。上述した要因に依存する変動成分をフィルタ差圧の検出値３４から除去することで、捕獲された金属粉量に依存する差圧成分を抽出することができる。ドレイン２４での流量に依存する差圧の変動成分を除去する補正処理を行うために、上述したように、圧力センサ２２からの吐出圧検出値３４がＰＨＭＳコントローラ１８に入力される。また、作動油の温度に依存する差圧に変動成分を除去する補正処理を行うために、油タンク３０に温度センサ３２が設けられ、温度センサ３２から出力される油温の検出値３８がＰＨＭＳコントローラ１８に入力される。さらに、油圧ポンプ１４の容量に依存する差圧変動成分を除去する補正処理を行うために、運転コントローラ１６から出力される斜板角指令（油圧ポンプの斜板角つまり容量を示す）４０がＰＨＭＳコントローラ１８に入力される。

ＰＨＭＳコントローラ１８は、圧力センサ２２、差圧センサ２８、温度センサ３２及び運転コントローラ１６からそれぞれ、吐出圧検出値３４、フィルタ差圧検出値３６、油温検出値３８及び斜板角指令４０を入力して、これらの入力値をデジタルデータに変換して記憶する。この検出値の入力と記憶の動作は、少なくとも油圧ポンプ１４が作動している間、所定の短い時間間隔で継続的に行われる。従って、ＰＨＭＳコントローラ１８には、過去から現在までの多数の時点で検出された吐出圧、フィルタ差圧、油温及び斜板角の時系列データが蓄積されることになる。ＰＨＭＳコントローラ１８は、これらの時系列データを用いて、後に詳述する方法により、上述した差圧変動の要因が所定の一定の条件を満たしているならば得られるであろうフィルタ差圧の期待値（これは実質的に、前記要因に起因する変動成分が除去されて、捕獲された金属粉量にだけ依存する差圧成分であるといえる）を計算し、これをＰＨＭＳサーバ６０へ送信する。このフィルタ差圧の期待値の計算と送信は、例えば２０時間間隔のように定期的に継続して行われる。したがって、ＰＨＭＳサーバ６０には、上記フィルタ差圧の期待値の時系列データが蓄積されることになる。ＰＨＭＳサーバ６０は、このフィルタ差圧の期待値の時系列データに基づいて、油圧ポンプ１４の故障予兆の有無や寿命などの健康状態を診断する。

図２は、本実施形態で用いられるドレインフィルタ２６の構造例を示す断面図である。

このドレインフィルタ２６は、図中の上部が実際の上、下部が下になるように配置される。ドレインフィルタ２６内に設けられた流れガイド８０と８２が、図中矢印で示すように、ドレイン２４からドレインフィルタ２６内に流入した作動油流を、まず、円筒状のストレーナ８４の内側の底部まで導き、そして、底部から上方へ上昇させてストレーナ８４の内側から外側へと通過させる。このように作動油の上昇流がストレーナ８４の内側から外側へと通過することによって、作動油に含まれる金属粉の殆どは、ドレインフィルタ２６の底部に落下して堆積することなく、ストレーナ８４に捕獲される。しかも、ストレーナ８４に捕獲された金属粉の量は、ストレーナ８４の全体領域にわたり、均等に近い。結果として、差圧センサ２８により検出されるストレーナ８４前後のフィルタ差圧と、捕獲された金属粉量（すなわち、油圧ポンプ１４の磨耗の進行度合い）との間の相関度が高い。従って、油圧ポンプ１４の健康状態のバロメータとしてのフィルタ差圧の信頼性が高い。

以下では、ＰＨＭＳコントローラ１８とＰＨＭＳサーバ６０について詳細に説明する。

図３は、ＰＨＭＳコントローラ１８の構成と機能を示している。図４は、ＰＨＭＳサーバ６０の構成と機能を示している。図５は、ＰＨＭＳコントローラ１８が行う処理の内容を具体的に説明している。図６は、ＰＨＭＳサーバ６０が行う処理の内容を具体的に説明している。

図３に示すように、ＰＨＭＳコントローラ１８は、処理装置１００と記憶装置１０２を有する。処理装置１００は、データ収集部１０４、適正データ選定部１０６、代表差圧演算部１０８、油温変動補正部１１０、及びデータ送信部１１２を有する。図４に示すように、ＰＨＭＳサーバ６０は、処理装置２００と記憶装置２０２を有している。処理装置は、データ受信部２０４、長期トレンド演算部２０６、短期トレンド演算部２０８、寿命予測部２１０、異常判断部２１２及び報知部２１４を有している。ＰＨＭＳコントローラ１８及びＰＨＭＳサーバ６０の各々は、プログラムされたコンピュータ、ハードウェアワイヤード回路、或いは、それらの組み合わせにより構成されることができる。

以下、図３と図５を参照して、ＰＨＭＳコントローラ１８の機能と動作を説明する。

図３に示すように、データ収集部１０４は、差圧センサ２８からのフィルタ差圧検出値３６、圧力センサ２２からの吐出圧検出値３４、運転コントローラ１６からの斜板角指令値４０及び温度センサ３２からの油温検出値３８を、所定の短い間隔で継続的に収集し、それら収集された検出値をデジタルデータに変換して記憶装置１０２に格納する。それにより、過去から現在までの多数の時点で検出されたフィルタ差圧、吐出圧、斜板角及び油温のそれぞれの時系列データ１２０、１２２、１２４、１２６が記憶装置１０２に蓄積される。図５Ａには、フィルタ差圧時系列データ１２０、吐出圧時系列データ１２２、斜板角吐出圧時系列データ１２４及び油温時系列データ１２６が例示されている。これらの時系列データ１２０、１２２、１２４、１２６には、それぞれの検出値データと共に、その検出時点を示す時刻データも含まれている。これらの時系列データ１２０、１２２、１２４、１２６に含まれるフィルタ差圧、吐出圧、斜板角及び油温の検出値データは、その時刻データが示す検出時点が同じもの同士で相互に対応している。

再び図３を参照して、適正データ選定部１０６は、斜板角時系列データ１２４に基づいて、過去から現在までの所定期間において斜板角が所定の一定条件を満たしている時間区間を把握し、その時間区間内に検出された吐出圧データとフィルタ差圧データだけを、フィルタ差圧時系列データ１２０及び吐出圧時系列データ１２２から抽出する。ここで、斜板角が所定の一定条件とは、例えば、斜板角が所定の一つの角度であること、或いは、その所定の一つの角度を中心とする所定の狭い角度範囲内に入ることである。前記所定の一つの角度には、例えば、油圧機械１０において最も頻繁に使用される代表的な斜板角度を採用することができる。

図５Ａと図５Ｂには、適正データ選定部１０６の処理の具体例が示されている。図５Ａに示された斜板角時系列データ１２４の中で、破線で囲んだ部分が、上記所定期間中で斜板角が一定条件を満たしている場合を示す。図５Ｂは、フィルタ差圧時系列データ１２０と吐出圧時系列データ１２２にそれぞれ含まれる上記所定期間中の全てのフィルタ差圧と吐出圧の検出値データを、フィルタ差圧−吐出圧座標平面上にプロットしたものである。各プロットが、検出時点が同じである互いに対応するフィルタ差圧と吐出圧を示している。適正データ選定部１０６は、図５Ｂに示された所定期間内のフィルタ差圧と吐出圧の全データの中から、斜板角が一定条件を満たしている場合のデータ、すなわち、破線で囲まれた領域内のプロットだけを抽出する。このように、斜板角（つまり、ポンプ容量）が一定条件を満たす場合の検出値データだけを抽出することで、抽出後のデータからポンプ容量に依存するフィルタ差圧の変動要因を除去又は減少させることができる。

再び図３を参照する。代表差圧演算部１０８は、適正データ選定部１０６により抽出されたフィルタ差圧と吐出圧の検出値データを受け、これに基づいて、吐出圧が所定の一定条件を満たしている場合におけるフィルタ差圧（以下、「代表差圧」という）を演算する。ここで、吐出圧についての所定の一定条件とは、例えば、吐出圧が所定の一つの圧力値であること、或いは、その所定の一つの圧力値を中心とする所定の狭い圧力範囲内に入ることである。前記所定の一つの圧力値には、例えば、油圧機械１０において最も頻繁に使用される代表的な吐出圧値（例えば、１５０kg/cm²）を採用することができる。

代表差圧の演算の方法には幾つかの方法が採用できるが、この実施形態では、代表差圧演算部１０８は、吐出圧とフィルタ差圧との相関関数１２８を求めて、この相関関数に基づいて代表差圧を決定する。図５Ｃは、この方法を具体的に示している。図５Ｃに示すように、代表差圧演算部１０８は、まず、適正データ選定部１０６により抽出されたフィルタ差圧と吐出圧の検出値データ（図５Ｂの破線で囲んだ領域のプロット）に基づいて、吐出圧とフィルタ差圧間の相関関数１２８を計算する。ここで、相関関数としては、一次関数（直線関数）を用いることができる。一次関数は、２つの係数で決定できるので演算が簡単である。また、発明者らの研究によれば、フィルタ差圧と吐出圧との間には直線性の強い相関関数が存在するので、相関関数として一次関数を採用することは合理的である。そして、代表差圧演算部１０８は、決定された相関関数１２８に基づいて、図５Ｃに示すように、上述した代表的な吐出圧値（所定の一定条件）に対応するフィルタ差圧値つまり代表差圧値を演算する。この代表差圧値には、ドレイン流量に依存するフィルタ差圧変動成分が含まれていないか又は減少している。

なお、上述した吐出圧−フィルタ差圧相関関数１２８を求める方法に代えて、次のような簡単な方法で代表差圧値を求めてもよい。すなわち、上述した一定条件を満たす吐出圧検出値データに対応するフィルタ差圧検出値データだけを抽出して、抽出されたこフィルタ差圧検出値データの平均値又は中間値を計算して、これを代表差圧値とする。この方法は、吐出圧の変動の少ないポンプに適している。一方、上述した吐出圧−フィルタ差圧相関関数１２８を使って代表差圧を決定する方法は、吐出圧の変動が多いポンプに適している。

図３に示すように、代表差圧演算部１０８は、演算された代表差圧を記憶装置１０２に格納する。上述した適正データ選定部１０６と代表差圧演算部１０８の処理は、短い時間間隔で繰り返し継続的に行われる。従って、記憶装置１０２には、過去から現在までの多数の時点の代表差圧の時系列データ１３０が蓄積されることになる。

図３に示すように、油温変動補正部１１０は、過去から現在までの所定期間における油温時系列データ１２６と代表差圧時系列データ１３０を入力し、代表差圧時系列データ１３０を油温時系列データ１２６を用いて補正し、代表差圧時系列データ１３０から、油温に依存するフィルタ差圧変動成分を除去又は減少させる。この補正を行うために、この実施形態では、油温変動補正部１１０は、予め用意されている油温−理想差圧相関関数１３２を用い、代表差圧時系列データ１３０に含まれる代表差圧値データから、油温−理想差圧相関関数１３２に基づく対応油温における理想差圧を減算することで、代表差圧値データを補正する。ここで、油温−理想差圧相関関数１３２とは、ドレインフィルタ２６に金属粉が全く溜まっていない場合の理想的なフィルタ差圧（理想差圧）と、油温との相関関係を表した関数であり、例えば実験的に決定されたものである。

図５Ｄは、油温変動補正部１１０が行う油温補正処理を具体的に示している。図５Ｄに示す横軸は、代表差圧時系列データ１３０の期間における所定単位時間（例えば、1分）毎の平均油温を示す。油温変動補正部１１０は、このような平均油温を、油温時系列データ１２６に基づいて計算する。そして、油温変動補正部１１０は、計算された平均油温に対応する理想差圧を、予め用意された吐出圧−理想差圧相関関数１３２を用いて計算する。そして、油温変動補正部１１０は、代表差圧時系列データ１３０に含まれる全ての代表差圧値データから、同じ油温に対応する理想差圧を減算することで、代表差圧値データを補正する。つまり、補正された代表差圧値（補正差圧）のデータは、元の代表差圧値とこれに対応する理想差圧との差分を表す。図５Ｄでは、補正差圧は、吐出圧−理想差圧相関関数１３２のラインから代表差圧値のプロットへ向かう矢印で図示されている。既に説明したことから明らかであるように、補正差圧データは、そこにポンプ容量、ドレイン流量及び油温に依存するフィルタ差圧の変動成分が含まれていないか減少されているため、ドレインフィルタ２６に捕獲された金属粉量（つまり、油圧ポンプ１４の磨耗の進行度合い）に対して強い相関関係を有する。よって、補正差圧データを油圧ポンプ１４の健康状態のバロメータとして使用することで、信頼性の高い健康診断が可能である。

図３に示すように、油温変動補正部１１０は、演算された補正差圧を記憶装置１０２に格納する。上述した油温変動補正部１１０の処理は、短い時間間隔で繰り返し継続的に行われる。従って、記憶装置１０２には、過去から現在までの多数の時点の補正差圧の時系列データ１３４が蓄積されることになる。

図３及び図５Ｅに示すように、データ送信部１１２は、補正差圧時系列データ１３４に含まれる最近の所定時間区間（例えば、２０時間）における補正差圧値データの平均値（平均差圧）を計算し、この平均差圧データ１３６を、定期的（例えば、２０時間毎）にＰＨＭＳサーバ６０へ送信する。

以下、図４と図６を参照して、ＰＨＭＳサーバ６０の機能と動作を説明する。

図４に示すように、ＰＨＭＳサーバ６０のデータ受信部２０４は、ＰＨＭＳコントローラ１８から平均差圧データ１３６を定期的（例えば、２０時間毎）に受信して、これを記憶装置２０２に格納する。従って、記憶装置２０２には、過去から現在までの例えば２０時間毎の多数の時点における平均差圧の時系列データ２２０が収集される。図６では、平均差圧時系列データ２２０は、平均差圧−時間座標平面上の多数のプロットで表されている。

図４に示すように、長期トレンド演算部２０６は、平均差圧時系列データ２２０に基づいて、所定の長期間（例えば、最近の数ヶ月間、１年間、又はそれ以上に長い期間など）における、平均差圧時系列データ２２０の時間経過に伴う増加のトレンドを表す長期トレンドデータ２２２を計算する。この長期トレンドデータは、例えば一次関数である。この長期トレンドデータ２２２は、長期間の間に、機械の緩みやガタツキなどに起因して、同じ吐出圧であってもドレイン流量が徐々に増えてフィルタ差圧が上がる現象を表しており、これは、油圧ポンプ１４の磨耗の進行度合いを判断するために使用されるフィルタ差圧から除去されるべき成分である。

図４に示すように、短期トレンド演算部２０８は、平均差圧時系列データ２２０に基づいて、所定の短期間（例えば、最近の１０日間）における、平均差圧時系列データ２２０の時間経過に伴う増加のトレンドを表す短期トレンドデータ２２４を計算する。この短期トレンドデータ２２４は、例えば一次関数である。短期トレンドデータ２２４の長期トレンドデータ２２２からの乖離度合いにより、油圧ポンプ１４の磨耗の進行度合いを判断することができる。

図４に示すように、寿命予測部２１０は、短期トレンドデータ２２４の長期トレンドデータ２２２からの乖離度合いを計算し、これに基づいて、油圧ポンプ１４の寿命を予測する。例えば、図６に示すように、油圧ポンプ１４が破壊する（例えば、斜板ポンプのシューが１００％磨耗する）ときの乖離量が予め実験的に求められて、これが１００％閾値としてＰＨＭＳサーバ６０に予め設定されている。寿命予測部２１０は、図６に示すように、短期トレンドデータ２２４と長期トレンドデータ２２２のラインを将来まで延長して、両者間の乖離量が上記１００％閾値に達する時点を求め、この求まった時点を、油圧ポンプ１４の将来の予測破壊時を示す寿命データ２２６とする。或いは、図６に示すように、油圧ポンプ１４の磨耗が所定程度になる（例えば、斜板ポンプのシューが２５％磨耗する）ときの乖離量が予め実験的に求められて、これが例えば２５％閾値としてＰＨＭＳサーバ６０に予め設定される。寿命予測部２１０は、短期トレンドデータ２２４の長期トレンドデータ２２２からの乖離量が上記２５％閾値に達した時点で、それに実験的に予め求められている残存寿命日数（例えば５０日）を加算した時点を、寿命データ２２６とする。

図４に示すように、異常判断部２１２は、短期トレンドデータ２２４の長期トレンドデータ２２２からの乖離度合いを計算し、これに基づいて、油圧ポンプ１４の破壊の予兆の有無を判断し、予兆が検出された場合には、警報データ２２８を出力する。例えば、異常判断部２１２は、短期トレンドデータ２２４の長期トレンドデータ２２２からの乖離量が、破壊する前のある程度のレベル、例えば所定上記２５％閾値に達すると、破壊が近いことを示す警報データ２２８を発生する。

図４に示すように、報知部２２８は、寿命データ２２６や警報データ２２８を含んだ報告データ２３０をユーザ端末６４に送信する。

以上、本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は本発明の説明のための例示にすぎず、本発明の範囲をこの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。本発明は、その要旨を逸脱することなく、その他の様々な態様でも実施することができる。

例えば、上述した実施形態におけるＰＨＭＳコントローラ１８とＰＨＭＳサーバ６０がもつ油圧ポンプの健康状態を監視し診断する機能の全てを、個々の油圧機械１０に登載することも可能であるし、或いは、ＰＨＭＳコントローラ１８の機能を、ＰＨＭＳサーバ６０のような油圧機械１０の外部の装置に搭載することも可能である。

本発明にかかる油圧機械及び油圧ポンプの健康状態監視システムの一実施形態の全体構成を示すブロック線図。 本実施形態で用いられるドレインフィルタ２６の構造例を示す断面図。 ＰＨＭＳコントローラ１８の構成と機能を示すブロック線図。 ＰＨＭＳサーバ６０の構成と機能を示すブロック線図。 ＰＨＭＳコントローラ１８が行う処理の内容を具体的に説明した図。 ＰＨＭＳサーバ６０が行う処理の内容を具体的に説明した図。

符号の説明

１０ 油圧機械
１２ 油圧負荷装置
１４ 油圧ポンプ
１６ 運転コントローラ
１８ ＰＨＭＳコントローラ
２２ 圧力センサ
２４ ドレイン
２６ ドレインフィルタ
２８ 差圧センサ
３２ 温度センサ
３４ 吐出圧検出値
３６ フィルタ差圧検出値
３８ 油温検出値
４０ 斜板角指令
６０ ＰＨＭＳサーバ
６４ ユーザ端末
７０ ポンプ健康状態監視システム（ＰＨＭＳ）
１０４ データ収集部
１０６ 適正データ選定部
１０８ 代表差圧演算部
１１０ 油温変動補正部
１１２ データ送信部
１２０ フィルタ差圧時系列データ
１２２ 吐出圧時系列データ
１２４ 斜板角時系列データ
１２６ 油温時系列データ
１２８ 吐出圧−差圧相関関数
１３０ 代表差圧時系列データ
１３２ 油温−理想差圧相関関数
１３４ 補正差圧時系列データ
２０４ データ受信部
２０６ 長期トレンド演算部
２０８ 短期トレンド演算部
２１０ 寿命予測部
２１２ 異常判断部
２１４ 報知部
２２０ 平均差圧時系列データ
２２２ 長期トレンドデータ
２２４ 短期トレンドデータ
２２６ 寿命データ
２２８ 警報データ
２３０ 報告データ

Claims (12)

1. 油圧負荷装置（１２）と、
   加圧された作動油を吐出して前記油圧負荷装置へ供給する油圧ポンプ（１４）と、
   前記油圧ポンプのドレインに流れる作動油に含まれる異物を捕獲するドレインフィルタ（２６）と、
   前記ドレインフィルタにおけるフィルタ差圧を検出する差圧センサ（２８）と、
   前記油圧ポンプの所定の作動状態を検出する作動状態センサと、
   前記差圧センサ及び前記作動状態センサから、前記フィルタ差圧の時系列データ（１２０）と前記作動状態の時系列データ（１２２）を収集するデータ収集部（１０４）と、
   前記データ収集部により収集された前記作動状態の時系列データ（１２２）と前記フィルタ差圧の時系列データ（１２０）に基づいて、所定の一定条件を満たす前記作動状態の下での前記フィルタ差圧の代表的な値である代表差圧値（１３０）を決定し、決定された前記代表差圧値を出力する代表差圧決定部（１０６、１０８、１１０、１１２）と、
   前記油圧ポンプの健康状態を診断する診断部（６０）と、を備え、
   前記診断部は、前記代表差圧決定部（１０６、１０８、１１０、１１２）から前記代表差圧値の時系列データ（２２０）を収集し、収集された前記代表差圧値の時系列データに基づいて、所定の長期間にわたる経過時間と前記代表差圧との相関関係（２２２、２２４）を決定し、決定された前記長期間にわたる相関関係と、所定の最近の短期間における前記代表差圧のデータ（２２４）との間の乖離度合を求め、求まった前記乖離度合に基づいて前記油圧ポンプの異常を判断する又は寿命を予測する油圧機械。
2. 請求項１記載の油圧機械において、
   前記作動状態センサ（２２）が、前記作動状態として、前記油圧ポンプから前記油圧負荷装置に供給される前記加圧された作動油の圧力又は流量を検出する油圧機械。
3. 請求項１記載の油圧機械において、
   前記代表差圧決定部（１０６、１０８、１１０、１１２）が、前記作動状態の時系列データと前記フィルタ差圧の時系列データに基づいて、前記作動状態と前記フィルタ差圧との間の相関関係（１２８）を決定し、決定された前記相関関係に基づいて、前記一定条件を満たす所定の一つの代表的な前記作動状態の値に対応する前記フィルタ差圧の相関値を求め、求まった前記相関値を前記代表差圧値（１３０）として採用する油圧機械。
4. 請求項１記載の油圧機械において、
   前記代表差圧決定部（１０６、１０８、１１０、１１２）が、前記フィルタ差圧の時系列データの中から、前記一定条件を満たす前記作動状態の下でのデータを抽出し、抽出された前記フィルタ差圧のデータの平均的又は中間的な値を求め、求まった前記平均的又は中間的な値を前記代表差圧値（１３０）として採用する油圧機械。
5. 請求項１記載の油圧機械において、
   前記油圧ポンプ（１４）が可変容量形ポンプであり、
   前記油圧ポンプの容量と相関をもつ容量情報（４０）を出力する容量情報出力手段（１６）をさらに備え、
   前記代表差圧決定部（１０６、１０８、１１０、１１２）が、前記容量情報に基づいて、前記油圧ポンプの容量が所定の一定条件を満たすときに検出された前記作動状態の時系列データ及び前記フィルタ差圧の時系列データを取得し、取得された前記作動状態の時系列データ及び前記フィルタ差圧の時系列データに基づいて前記代表差圧値を決定する油圧機械。
6. 請求項１記載の油圧機械において、
   前記作動油の温度を検出する温度センサ（３２）をさらに備え、
   前記データ収集部（１０４）が、前記温度センサから前記油温の時系列データ（１２６）も収集し、
   前記代表差圧決定部（１０６、１０８、１１０、１１２）が、前記油温の時系列データを用いて、前記代表差圧値を、これに含まれる前記油温による変動成分を減らすように補正し、補正された前記代表差圧値を出力する油圧機械。
7. 油圧ポンプ（１４）と、前記油圧ポンプのドレインに流れる作動油に含まれる異物を捕獲するためのドレインフィルタ（２６）と、前記ドレインフィルタにおけるフィルタ差圧を検出する差圧センサ（２８）と、前記油圧ポンプの所定の作動状態を検出する作動状態センサ（２２）とを備えた油圧機械における、前記油圧ポンプ（１４）の健康状態を監視するためのシステム（７０）において、
   前記差圧センサ及び前記作動状態センサから、前記フィルタ差圧の時系列データ（１２０）と前記作動状態の時系列データ（１２２）を収集するデータ収集部（１０４）と、
   前記データ収集部により収集された前記作動状態の時系列データ（１２２）と前記フィルタ差圧の時系列データ（１２０）に基づいて、所定の一定条件を満たす前記作動状態の下での前記フィルタ差圧の代表的な値である代表差圧値を決定し、決定された前記代表差圧値を出力する代表差圧決定部（１０６、１０８、１１０、１１２）と、
   前記油圧ポンプの健康状態を診断する診断部（６０）と、を備え、
   前記診断部は、前記代表差圧決定部（１０６、１０８、１１０、１１２）から前記代表差圧値の時系列データ（２２０）を収集し、収集された前記代表差圧値の時系列データに基づいて、所定の長期間にわたる経過時間と前記代表差圧との相関関係（２２２、２２４）を決定し、決定された前記長期間にわたる相関関係と、所定の最近の短期間における前記代表差圧のデータ（２２４）との間の乖離度合を求め、求まった前記乖離度合に基づいて前記油圧ポンプの異常を判断する又は寿命を予測する油圧ポンプの健康状態監視システム。
8. 請求項７記載のシステムにおいて、
   前記作動油の温度を検出する温度センサ（３２）をさらに備え、
   前記データ収集部（１０４）が、前記温度センサから前記油温の時系列データ（１２６）も収集し、
   前記代表差圧決定部（１０６、１０８、１１０、１１２）が、前記油温の時系列データを用いて、前記代表差圧値を、これに含まれる前記油温による変動成分を減らすように補正し、補正された前記代表差圧値を出力する油圧ポンプの健康状態監視システム。
9. 加圧された作動油を吐出して油圧負荷装置へ供給する油圧ポンプ（１４）の健康状態を監視する方法において、
   前記油圧ポンプのドレインフィルタにおけるフィルタ差圧の時系列データ（１２０）を収集するステップ（１０４）と、
   前記油圧ポンプの所定の作動状態の時系列データ（１２２）を収集するステップ（１０４）と、
   収集された前記作動状態の時系列データと前記フィルタ差圧の時系列データに基づいて、所定の一定条件を満たす前記作動状態の下での前記フィルタ差圧の代表的な値である代表差圧値（１３０）を決定するステップ（１０６、１０８、１１０）と、
   前記代表差圧決定部（１０６、１０８、１１０、１１２）から前記代表差圧値の時系列データ（２２０）を収集し、収集された前記代表差圧値の時系列データに基づいて、所定の長期間にわたる経過時間と前記代表差圧との相関関係（２２２、２２４）を決定するステップと、
   決定された前記長期間にわたる相関関係と、所定の最近の短期間における前記代表差圧のデータ（２２４）との間の乖離度合を求め、求まった前記乖離度合に基づいて前記油圧ポンプの異常を判断する又は寿命を予測するステップと、を備えた油圧ポンプの健康状態監視方法。
10. 油圧ポンプ（１４）と、前記油圧ポンプのドレインに流れる作動油に含まれる異物を捕獲するためのドレインフィルタ（２６）と、前記ドレインフィルタにおけるフィルタ差圧を検出する差圧センサ（２８）と、前記油圧ポンプの所定の作動状態を検出する作動状態センサ（２２）とを備えた油圧機械における、前記油圧ポンプの健康状態を監視するためのシステム（７０）において、
    油圧機械に結合されたローカルコントローラ（１８）と、
    前記油圧機械から離れた場所に設置され、前記ローカルコントローラと通信可能なセントラルサーバ（６０）と
    を備え、
    前記油圧機械の前記ローカルコントローラ（１８）は、
    前記油圧機械の前記差圧センサ及び前記作動状態センサから、前記フィルタ差圧の時系列データと前記作動状態の時系列データを収集するデータ収集部（１０４）と、
    前記データ収集部により収集された前記作動状態の時系列データと前記フィルタ差圧の時系列データに基づいて、所定の一定条件を満たす前記作動状態の下での代表的な前記フィルタ差圧の値である代表差圧値を決定する代表差圧決定部（１０６、１０８、１１０）と、
    前記代表差圧決定部により決定された前記代表差圧値を前記サーバへ送信する送信部（１１２）と、を備え、
    前記セントラルサーバ（６０）は、
    前記ローカルコントローラから前記代表差圧値を受信する受信部（２０４）と、
    前記受信部（２０４）から前記代表差圧値の時系列データ（２２０）を収集し、収集された前記代表差圧値の時系列データに基づいて、所定の長期間にわたる経過時間と前記代表差圧との相関関係（２２２、２２４）を決定し、決定された前記長期間にわたる相関関係と、所定の最近の短期間における前記代表差圧のデータ（２２４）との間の乖離度合を求め、求まった前記乖離度合に基づいて前記油圧ポンプの異常を判断する又は寿命を予測する前記油圧機械の健康状態を診断する診断部（６０）と、を備えた油圧ポンプの健康状態を監視するシステム。
11. 請求項１０記載のシステムにおける前記ローカルコントローラ。
12. 請求項１０記載のシステムにおける前記セントラルサーバ。
    油圧機械に結合される前記ローカルコントローラ。
    

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