JP6234359B2 - 作業機械のオイル性状の診断システム - Google Patents

作業機械のオイル性状の診断システム Download PDF

Info

Publication number
JP6234359B2
JP6234359B2 JP2014253524A JP2014253524A JP6234359B2 JP 6234359 B2 JP6234359 B2 JP 6234359B2 JP 2014253524 A JP2014253524 A JP 2014253524A JP 2014253524 A JP2014253524 A JP 2014253524A JP 6234359 B2 JP6234359 B2 JP 6234359B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
oil
abnormality
sensor information
work machine
value
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2014253524A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2016113819A (ja
Inventor
輝雄 中村
輝雄 中村
彬 倉迫
彬 倉迫
秋田 秀樹
秀樹 秋田
好也 濱町
好也 濱町
勝利 箱崎
勝利 箱崎
興太郎 小倉
興太郎 小倉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Construction Machinery Co Ltd
Original Assignee
Hitachi Construction Machinery Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority to JP2014253524A priority Critical patent/JP6234359B2/ja
Application filed by Hitachi Construction Machinery Co Ltd filed Critical Hitachi Construction Machinery Co Ltd
Priority to CN201580042547.0A priority patent/CN106575117B/zh
Priority to KR1020177003139A priority patent/KR101888322B1/ko
Priority to AU2015365160A priority patent/AU2015365160B2/en
Priority to EP15869648.4A priority patent/EP3236326B1/en
Priority to PCT/JP2015/079614 priority patent/WO2016098440A1/ja
Priority to US15/509,508 priority patent/US10087605B2/en
Publication of JP2016113819A publication Critical patent/JP2016113819A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6234359B2 publication Critical patent/JP6234359B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/26Oils; Viscous liquids; Paints; Inks
    • G01N33/28Oils, i.e. hydrocarbon liquids
    • G01N33/2888Lubricating oil characteristics, e.g. deterioration
    • EFIXED CONSTRUCTIONS
    • E02HYDRAULIC ENGINEERING; FOUNDATIONS; SOIL SHIFTING
    • E02FDREDGING; SOIL-SHIFTING
    • E02F9/00Component parts of dredgers or soil-shifting machines, not restricted to one of the kinds covered by groups E02F3/00 - E02F7/00
    • E02F9/20Drives; Control devices
    • E02F9/2025Particular purposes of control systems not otherwise provided for
    • EFIXED CONSTRUCTIONS
    • E02HYDRAULIC ENGINEERING; FOUNDATIONS; SOIL SHIFTING
    • E02FDREDGING; SOIL-SHIFTING
    • E02F9/00Component parts of dredgers or soil-shifting machines, not restricted to one of the kinds covered by groups E02F3/00 - E02F7/00
    • E02F9/26Indicating devices
    • EFIXED CONSTRUCTIONS
    • E02HYDRAULIC ENGINEERING; FOUNDATIONS; SOIL SHIFTING
    • E02FDREDGING; SOIL-SHIFTING
    • E02F9/00Component parts of dredgers or soil-shifting machines, not restricted to one of the kinds covered by groups E02F3/00 - E02F7/00
    • E02F9/20Drives; Control devices
    • EFIXED CONSTRUCTIONS
    • E02HYDRAULIC ENGINEERING; FOUNDATIONS; SOIL SHIFTING
    • E02FDREDGING; SOIL-SHIFTING
    • E02F9/00Component parts of dredgers or soil-shifting machines, not restricted to one of the kinds covered by groups E02F3/00 - E02F7/00
    • E02F9/20Drives; Control devices
    • E02F9/2058Electric or electro-mechanical or mechanical control devices of vehicle sub-units
    • E02F9/2095Control of electric, electro-mechanical or mechanical equipment not otherwise provided for, e.g. ventilators, electro-driven fans
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/26Oils; Viscous liquids; Paints; Inks
    • G01N33/28Oils, i.e. hydrocarbon liquids
    • G01N33/30Oils, i.e. hydrocarbon liquids for lubricating properties
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02Electric testing or monitoring
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0283Predictive maintenance, e.g. involving the monitoring of a system and, based on the monitoring results, taking decisions on the maintenance schedule of the monitored system; Estimating remaining useful life [RUL]
    • GPHYSICS
    • G07CHECKING-DEVICES
    • G07CTIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C5/00Registering or indicating the working of vehicles
    • G07C5/004Indicating the operating range of the engine

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Civil Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Structural Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • General Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Oil, Petroleum & Natural Gas (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
  • Component Parts Of Construction Machinery (AREA)
  • Operation Control Of Excavators (AREA)
  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)

Description

本発明は作業機械に用いられるオイルの性状を診断するシステムに関する。
近年は、油圧ショベル、ダンプトラック、ホイールローダ、フォークリフト、クレーンなどを含む作業機械に設けられた各種センサの検出値の情報に、人手によるオイル分析結果や目視による判断結果を加えた総合的な異常診断を作業機械に適用する試みがなされている。
例えば、特許文献1では、建設機械に設けられたセンサ群(例えば、エンジン回転数、エンジン油圧、油温、ブローバイ圧力などのセンサ)によって検出・収集した第1の建設機械情報と、前記建設機械からサービスマンによって採取されたオイルを分析して収集した第2の建設機械情報(オイル分析情報)と、前記建設機械をサービスマンが目視により判断して収集した第3の建設機械情報(目視情報)のすべて或いはいずれか2つの組合せに基づいて前記建設機械の異常度合いを判別する装置が開示されている。
特開2002−173954号公報
作業機械には、予め計画した工期を遵守するために、安定した稼動を要求されることが多い。そのため、作業機械では故障等の異常が発生する前の段階で異常な状態を検知する予兆診断の機能を備えて、突然の故障等によるダウンタイムの発生を極力防止することが求められる。また、作業機械には作業現場に即したアタッチメントや所要性能に即したチューニングが施されていることが多く、故障発生時に代替の作業機械を安易に投入することは難しい。この点からもダウンタイムの発生防止は望まれる。
また、作業機械は高価な製品であり、その部品には高価なものが含まれることがある。省資源化に対するニーズの高まりから、作業機械の基幹部品であるエンジン系や油圧機器系の部品は、一旦使用した後に適切な補修を加えて再生品として再利用されることも求められる。そのためには、再生不可能な程度にまで劣化しないように、適切なタイミングで適切なメンテナンスを行うことが重要である。
そのため、作業機械に発生する故障等の予兆現象として異常状態を早期に的確に把握し、交換部品の早期の手配や、修理費用の低減化を促進するための初期段階での異常状態の検知または部品の再利用化を図ることで、トータルのライフサイクルコストとしてのサービス費用、部品交換コストの低減化を図ると共に、工事現場や作業現場などにおける作業機械の稼働率自体を向上させることも必要となる。
そこで、上記文献の技術をはじめとして、作業機械に設けた各種センサを用いて作業機械の稼働状態(上記文献の「第1の建設機械情報」)を測定し、異常がないかを監視する異常診断技術の開発が進められている。一方、作業機械のエンジン系、油圧機器系の基幹部品に対しては、センサ情報に基づく異常診断技術に加えてサービス担当者が作業現場まで出向き、定期的な時間間隔で基幹部品に使用されているオイル(エンジンオイルや作動油等)を採取することが提案されている。採取されたオイルはオイル分析センタで詳細に分析される。そのオイル分析結果は、過去のオイル分析結果と比較される等して、作業機械の基幹部品に異常がないか否かの状態監視に上記各種センサの計測値とともに利用される。
しかしこの方法ではサービス担当者が作業現場に定期的に出向いて複数の基幹部品からオイルを採取する必要があり、その作業は煩雑なものとなる。また、オイル採取中は作業機械を停止する必要があるため作業効率が低下する。さらに、採取したオイルを分析しても、多くの場合は作業機械の状態が正常と判断されることから、オイル採取の間隔をできるだけ長くとってオイル採取に伴うダウンタイムを最小化する方向(作業機械の作業効率を最大化する方向)にインセンティブが働く傾向がある。一方、オイル採取の間隔を空けすぎると、作業機械に設けたセンサ群で検出・収集した機械情報(第1の建設機械情報)に異常が見られなかったとしても、オイルが劣化して潤滑性能が低下しており、次回のオイル採取時までに部品の異常摩耗が進行して補修困難な程度まで損傷が進行していることもあり得る。これにより使用済み部品を再生品として利用できないケースも出てくる可能性がある。
本発明は以上の事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、オイル採取を伴う詳細なオイル分析の必要性の有無を的確に判断できる作業機械の診断システムを提供することにある。
本願は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、作業機械の稼働に利用されているオイルについての1以上のオイル性状を検出する1以上のセンサから入力された1以上のセンサ情報と、当該センサ情報ごとに1以上定められた判定値とが記憶された記憶装置と、前記1以上のセンサ情報と当該1以上のセンサ情報に係る前記判定値に基づいて、前記オイルの異常度合いの程度を判別する第1処理と、当該第1処理で判別された前記オイルの異常度合いの程度に基づいて、オイル採取を伴うオイル分析を行う必要性の有無を判別する第2処理と、当該第2処理で前記オイル採取を伴うオイル分析が必要であると判別された場合にその旨を他の端末に出力する第3処理とを実行する演算処理装置とを備えるものとする。
本発明によれば、オイル性状の状態を直接的に検知可能なセンサから出力される情報に基づいて、オイル採取を伴う詳細なオイル分析の必要性の有無を的確に判断することができるので、オイル採取タイミングの最適化と作業機械のダウンタイムの最小化を図ることができる。
本発明の実施の形態に係る作業機械の診断システムの概略構成図。 油圧ショベル501の全体構成図。 油圧シリンダ513に油圧を発生させる油圧システムの構成の一例。 油圧ショベル501におけるエンジン601のオイル系統の構成図。 作業機械用コンピュータ110とサーバ用コンピュータ104の概略構成図。 センサ101Aが誘電率、センサ101Bが粘度、センサ101Cが密度を測定している場合の各センサ情報の時間変化を示す図。 粘度(センサ群101で検出されるオイル性状の一例)と温度の相関関係を示す図。 第1の実施の形態におけるサーバ用コンピュータ110が実行する処理のフローチャートの一例。 第2の実施の形態におけるサーバ用コンピュータ110が実行する処理のフローチャートの一例。 図9中のS900で実行される処理の詳細図。 第3の実施の形態に係る異常原因特定部208の概略構成図。
油圧ショベルをはじめとする作業機械に搭載されるエンジンや、油圧ポンプ及び油圧シリンダなどの油圧機器では、例えば掘削などの高負荷の動作の繰り返しなどによって、部品の潤滑や動力伝達媒体として用いられているオイル(エンジンオイルや作動油)の性状そのものが劣化してくる。また、これらのオイルの潤滑性能の劣化に伴い、高負荷を受けている部品の接触部に摩耗などの不具合が生じるようになる。エンジンや油圧機器系の部品の耐久性を高めるためには、オイルの潤滑性能を適正に保つように定期的にオイルを交換することが必要となる。また、高負荷の動作によって生じた部品内部の接触面に生じた微細な摩耗粉などは、オイルの戻り回路中に設けたフィルタを介してオイルの清浄度を保つようにされているが、オイル性状の劣化に伴いフィルタ自体にも損耗が蓄積されてくるため、同じく定期的な交換が必要となる。また、部品の摩耗などの損傷が大きくなると部品そのものを交換することが必要となる。
本実施の形態に係る作業機械の診断システムは、このような背景を鑑みて構築されたものであり、作業機械のエンジン系、油圧機器系の基幹部品の潤滑や動力伝達媒体として用いられているオイルの性状の状態をセンサで検出し、そのセンサ情報(オイルの物理化学的な状態を示す数値)に基づいてオイルの異常度合いの程度をリアルタイムに判別し、その判別結果に応じて作業機械が故障に至る前の適切なタイミングで詳細なオイル分析のためのオイル採取を促すものである。これにより、適正なオイル交換やフィルタ交換あるいは部品の交換などを行うことで故障を未然に防止することができ、また修理等の対応処理を迅速に行うことで作業機械を効率的に管理できる。また、部品に再生化の処理を施すことが容易になるので、当該部品の性能を回復させることが容易となる。
以下では、油圧ショベルを利用した実施の形態を例に挙げて説明するが、潤滑剤や動力伝達媒体としてオイルを利用している作業機械であれば、油圧ショベルに限らず、ダンプトラック、ホイールローダ、ブルドーザ、フォークリフト、クレーンなどのその他の作業機械にも利用可能である。
図1は本発明の実施の形態に係る作業機械の診断システムの概略構成図である。この図に示す診断システムは、油圧ショベル501(図2参照)に搭載されたコンピュータ(作業機械用コンピュータ)110と、油圧ショベル501を製造したメーカの管理下にあるサーバ用コンピュータ104と、油圧ショベル501の管理者(ユーザ)が使用するコンピュータ(管理者用コンピュータ)112と、作業機械メーカ又はその営業所若しくは代理店等に所属し油圧ショベル501の故障修理・メンテナンスを行うサービス担当者(サービスマン)が使用するコンピュータ(サービス用コンピュータ)111と、油圧ショベル501から採取されたオイルを分析するオイル分析会社の管理下にある分析会社用コンピュータ113とを備えている。
なお、図示して説明しないが、各コンピュータ110,104,112,111,113は、各種プログラムを実行するための演算手段としての演算処理装置(例えば、CPU)と、当該プログラムをはじめ各種データを記憶するための記憶手段としての記憶装置(例えば、ROM、RAMおよびフラッシュメモリ等の半導体メモリや、ハードディスクドライブ等の磁気記憶装置)と、演算処理装置及び記憶装置等へのデータ及び指示等の入出力制御を行うための入出力演算処理装置を備えている。さらに、コンピュータの操作者をはじめとする人への情報提供が必要な場合には、演算処理装置の処理結果等を表示するための表示装置(例えば、液晶モニタ等)を備えても良い。また、本診断システムを構成する各コンピュータ104,110,111,112,113としては、据え置き型の端末だけでなく、携帯用の端末(携帯電話、スマートフォン、タブレット端末など)も利用可能である。
図2は油圧ショベル501の全体構成図を示すものである。油圧ショベル501は、オイル性状センサ101A,101B,101C(図3、図4に示す)と、作業機械用コンピュータ110と、バケット521、アーム522及びブーム523を駆動するための油圧シリンダ511、512、513と、油圧シリンダ511、512、513をはじめとする油圧ショベル内の各油圧アクチュエータに作動油を供給するための油圧ポンプ602(図3参照)と、油圧ポンプ602を駆動するエンジン601(図3参照)と、油圧モータ(図示せず)により駆動される履帯(無限軌道)を有する下部走行体533と、下部走行体533の上部に旋回機構532を介して旋回可能に取り付けられ、油圧モータ(図示せず)により旋回駆動される上部旋回体531とを備えている。
油圧ショベル501の動作について説明する。油圧ショベル501が掘削などの動作を行う場合には、油圧シリンダ511、512、513の伸縮動作によってバケット521、アーム522、ブーム523が駆動される。ブーム523の下部は上部旋回体531に取り付けられている。
図3に油圧シリンダ513に油圧を発生させる油圧システムの構成の一例を示す。作動油タンク604内の作動油(オイル)は油圧ポンプ602によって汲み上げられ、例えば油圧シリンダ(ブームシリンダ)513に導入される作動油の流量・方向を制御するコントロールバルブ603に送られる。コントロールバルブ603は、その切換位置に応じて作動油を制御して油圧シリンダ513に供給し、これにより油圧シリンダ513が駆動されてブーム523が動作する。また、油圧シリンダ513から流出した作動油は、コントロールバルブ603を介してオイルクーラ605に導かれ冷却された後、作動油フィルタ606を介して作動油タンク604に戻される。
オイル性状センサ101Bは、コントロールバルブ603と油圧シリンダ513のヘッド側の油圧室を接続する油路に設けられており、この油路を通過する作動油の性状(例えば、温度、粘度、密度、誘電率などが含まれる)の少なくとも1つを検出している。オイル性状センサ101Cは、コントロールバルブ603とオイルクーラ605を接続する油路、すなわち、作動油がタンク604に戻る際に通過する油路(戻り回路)もしくはタンク内に設けられており、この油路を通過する、もしくはタンク内の作動油の性状の少なくとも1つを検出している。
なお、図3では、ブームシリンダ513に係る油圧システムの構成について説明したが、他の油圧アクチュエータについても対応するコントロールバルブがそれぞれ存在し、各油圧アクチュエータは各コントロールバルブで制御された作動油によって適宜駆動されるようになっている。
図4は油圧ショベル501におけるエンジン601のオイル系統の構成図である。エンジンオイルは、エンジン601の内部の潤滑およびエンジン601の冷却のために用いられる。図4において、オイルポンプ702は、エンジン601の回転に合わせて駆動される。オイルポンプ702は、オイルパン703からエンジンオイルを吸引し、オイルクーラ704に送る。オイルクーラ704でウォータジャケット705内の冷却水との熱交換によって冷却されたエンジンオイルはオイルフィルタ706で異物を除去された後にオイルパン703に戻される。
また、ウォータポンプ707もエンジン601の回転によって駆動され、ウォータジャケット705内の冷却水を吸引してラジエータ708に供給する。ラジエータで冷却された冷却水はウォータジャケット705に戻される。ラジエータ708は、エンジン601の回転部に取り付けられた冷却ファン709が取り込む空気によって冷却(空冷)される。
オイル性状センサ101Aは、オイルクーラ704とオイルフィルタ706を接続し、エンジンオイルがオイルパン703に戻る際に通過する油路(戻り回路)に設けられており、この油路を通過するエンジンオイルの性状の少なくとも1つを検出している。
各オイル性状センサ101A,101B,101Cは、その仕様に応じて、油圧ショベル501の稼働に利用されているオイル(油圧アクチュエータの作動油、エンジンオイル等、油圧ショベルで利用されるすべてのオイルが対象となり得る)についての1以上のオイル性状を検出(測定)している。各オイル性状センサ101A,101B,101Cのセンサ信号は適宜処理されてオイル性状の物理量を示す情報(オイル性状情報又はセンサ情報と称する)として作業機械用コンピュータ110やサーバ用コンピュータ104に入力・記憶される。なお、ここでは説明を簡略化するために3つのオイル性状センサ101A,101B,101Cだけの設置箇所を説明したが、油圧ショベル501にはこれら3つの他にもオイル性状センサを備えており、その個数に特に限定は無い。以下では、3つのオイル性状センサ101A,101B,101Cをはじめとする油圧ショベル501に設けられた複数のオイル性状センサをセンサ群101と称することがある。
オイル性状センサ101A,101B,101Cで測定すべきオイル性状としては、基本的なものとして、オイルの温度、粘度、密度、誘電率などがある。また必要に応じてこれらにオイルの色情報や、コンタミ等級などのオイル性状を測定対象として追加しても良い。各オイル性状センサで測定可能なオイル性状はセンサの仕様により異なるため(1つだけでなく2つ以上のオイル性状を測定できるセンサも存在する)、実際に油圧ショベル501に搭載されるオイル性状センサの組み合わせは、測定したいオイル性状と各センサの仕様に応じて異なってくる。
図5は作業機械用コンピュータ110とサーバ用コンピュータ104の概略構成図である。
作業機械用コンピュータ110は、油圧ショベル501に搭載されたセンサ群101から入力されるセンサ情報(第1レベルのセンサ情報)102を記憶するための記憶装置103を備えている。本実施の形態に係る3つのセンサ101A,101B,101Cは、それぞれ異なる1つのオイル性状の測定が可能であるものとする。図5に示すように、例えば、或る時刻におけるセンサ101Aのセンサ信号は、作業機械用コンピュータ110で適宜処理され、センサ情報A1として作業機械用コンピュータ110の記憶装置103に測定時刻と関連づけて記憶される。図5中のセンサ情報A1,A2,A3,A4…は、同じセンサ101Aで異なる時刻に測定されたセンサ情報を示しており、時間経過とともに末尾の数字が増加するようになっている。これによりセンサ101Aのセンサ情報Aの時系列データが作業機械用コンピュータ110に記憶される。説明は省略するが、他のセンサ101B,101Cについても同様である。
サーバ用コンピュータ104は、或るセンサ情報(オイル性状情報)とそのセンサ情報に係る異常度判定値(後述)に基づいてオイルの異常度合いの程度を判別する処理(第1処理)を実行する状態判別部201と、状態判別部201で判別された結果に基づいてオイル採取を伴うオイル分析を行う必要性の有無を判別する処理(第2処理)を実行する採取要否判別部202と、採取要否判別部202でオイル採取を伴うオイル分析が必要であると判別された場合にその旨を他の端末(例えば、サービス用コンピュータ111、管理者用コンピュータ112等)に出力する処理(第3処理)を実行する採取時期報知部203とを備えている。
さらに、サーバ用コンピュータ104は、或るセンサ情報の前回値と今回値の差分である変化量を算出する変化量算出部204と、当該変化量と変化量判定値に基づいて当該変化量のランクを分類する変化ランク判定部205と、第2処理でオイル採取を伴うオイル分析が必要という判別がされた場合、その判別の基礎となったセンサ情報を出力したセンサの設置箇所に基づいて異常が生じた、もしくは、異常が生じる可能性のある部品を特定する処理を実行する異常部品特定部206と、或るセンサ情報と所定値(例えば、センサ情報の初期値)の差分値を算出する差分値算出部207と、或るセンサ情報と当該或るセンサ情報に係るオイル性状の過去のオイル分析情報とに基づいてオイルの異常原因を特定する処理を実行する異常原因特定部208とを備えている。
サーバ用コンピュータ104は作業機械用コンピュータ110と相互にデータ通信が可能なように無線接続又は有線接続されており、作業機械用コンピュータ110の記憶装置103に記憶されたセンサ情報(第1レベルのセンサ情報)の時系列データはサーバ用コンピュータ104に入力され、サーバ用コンピュータ104の記憶装置210に記憶される。
サーバ用コンピュータ104の記憶装置210には、センサ群101により取得されるセンサ情報に加えて、オイル性状情報ごとに定められた閾値が記憶されている。例えば、オイル性状情報として、センサ101Aが誘電率(センサ情報A)、センサ101Bが粘度(センサ情報B)、センサ101Cが密度(センサ情報C)を測定している場合には、誘電率、粘度および密度のそれぞれに定められた閾値SA,SB,SCが記憶されていることになる。閾値は状態判定部201がオイルの異常度合いの程度を判別する際に用いる異常度判定値の決定に利用され、本実施の形態では各閾値に対して所定の割合を乗じた値を異常度判定値として利用している。具体的には、所定の割合として30%および50%を利用しており、閾値に30%を乗じて得た異常度判定値を警告判定値と称し、閾値に50%を乗じて得た異常度判定値を異常判定値と称している。
状態判別部201は、或るセンサ情報がこれに対応する閾値の30%以上から50%未満の場合(警告判定値以上で異常判定値未満の場合)にはオイルに異常はないものの将来的に異常が認められる可能性が高く今後のセンサ情報変化に対する注意を喚起するために「警告」と判別し(警告判定)、閾値の50%以上の場合(異常判定値以上の場合)にはオイルに異常が認められるものとみなして「異常」と判別し(異常判定)、閾値の30%未満の場合(警告判定値未満の場合)には異常は認められないとみなして「正常」と判別する(正常判定)。各閾値は、油圧ショベル501及びこれと同機種の油圧ショベルで取得された過去のセンサ情報(オイル性状情報)とオイルの異常度合いの程度の相関関係の実績に基づいて定められている。
図6はセンサ101Aが誘電率(センサ情報A)、センサ101Bが粘度(センサ情報B)、センサ101Cが密度(センサ情報C)を測定している場合の各センサ情報の時間変化を示す図である。図中には、誘電率に関する閾値SAの30%の値(警告判定値)をSA30、50%の値(異常判定値)をSA50と表記し、粘度に関する閾値SBの30%の値(警告判定値)をSB30、50%の値(異常判定値)をSB50と表記し、密度に関する閾値SCの30%の値(警告判定値)をSC30、50%の値(異常判定値)をSC50と表記している。
状態判定部201は、センサ群101によって取得された各センサ情報(オイル性状情報)を警告判定値SA30,SB30,SC30及び異常判定値SA50,SB50,SC50と比較して、オイルの異常度合いの程度が「正常」、「警告」及び「異常」の3つのうちいずれであるかを判定している。
なお、本実施の形態では、センサ情報(オイル性状情報)ごとに閾値を1つ設定し、当該閾値から決定した2つの異常度判定値(警告判定値、異常判定値)によりオイルの異常度合いの程度を判定したが、3つ以上の異常度判定値を設定して異常度合いの程度をさらに細かく分類しても良い。また、閾値を介して複数の異常度判定値を決定することに代えて、閾値を介さずに複数の異常度判定値を直接的に決定して異常度合いの程度を分類しても良い。
なお、上記のように1つの閾値に対して複数の割合を決定しておくことにより複数の異常度判定値を定義すると、当該割合の数値を変更するだけで各異常度判定値を容易に変更することができる。作業機械の重要度等はユーザで異なることが多いが、このように異常度判定値を容易に変更可能にしておくと、ユーザの嗜好に合わせて作業機械を管理することが容易となる。
図7はオイル性状の1つである粘度と温度の相関関係を示す図である。この図から粘度は温度変化とともに変化する温度に依存した特性値であることが分かる。センサ群101で検出されるオイル性状には、図7の粘度だけでなく、温度に依存したものが含まれる。そこで本実施の形態における状態判別部201は、警告判定値及び異常判定値との比較を行う前に、任意の温度tにおける各オイル性状の測定値(センサ情報)Xi(t)を、次の3次多項式(式1)の形式で変換している。これにより測定値(センサ情報)を実用上有意な精度で所定の温度域における値に変換することができ、例えば異常度判定値(警告判定値及び異常判定値)の基礎となる閾値が想定している温度域における値に変換できる。状態判定部201は、式1による変換後の値Xi(t)と警告判定値及び異常判定値とを比較することでオイルの異常度合いの程度を判別する。なお、次式における添字のiは1以上の整数でありオイル性状の種類を示す。例えば、粘度はX、密度はX、誘電率はXと規定できる。また、次式におけるb0i,b1i,b2i,b3iは係数である。
i(t)=b0i+b1i・t+b2i・t+b3i・t …(式1)
また、比較的温度に依存しないオイル性状(例えば、色情報やコンタミ等級など)のセンサ情報については、上記式1の第2項以下の係数を調整することで温度に依存するものと同様に式1の形態で表現できる。
次に採取要否判別部202について説明する。採取要否判別部202は、状態判別部201で「異常」と判別された場合に、オイル採取を伴うオイル分析を行う「必要が有る」と判別し、「正常」と判別された場合に「必要が無い」と判別する。また、状態判別部201で「警告」と判別された場合には、オイル採取のタイミングを定期的なオイル交換時期(定期交換時期)まで遅らせることが可能かに基づいてオイル採取の要否を判別する。次に、「警告」と判別されたときの採取要否判別部202の処理について詳細に説明する。
オイルの異常度合いの程度が「警告」のときのオイル採取の要否の判別に際して、採取要否判別部202は、状態判別部201が選択したセンサ情報と当該センサ情報の時間変化率に基づいて、次回のオイル交換時まで油圧ショベル501を稼働させてもオイルの異常度合いが「異常」まで進行しないか否かを判別することで、次回のオイル交換時までにオイル採取を伴うオイル分析を行う必要性の有無を判別する処理を実行する。より具体的には、採取要否判別部202は、まず、当該センサ情報に係る測定時刻から次回の定期オイル交換時期までの時間T1と、当該センサ情報に係る測定時刻から当該センサ情報が異常判定値に達するまでに要する時間であって、当該センサ情報の時間変化率から推定される時間T2とを比較する。そして、T1よりもT2の方が長い場合には、次回の定期オイル交換時にもオイルの異常度合いは「異常」ではないとみなし、当該定期オイル交換時にオイル採取を伴うオイル分析を実施すれば足りると解釈して、オイル採取を伴うオイル分析を行う「必要は無い」と判別する。一方、T2がT1以下の場合には、次回の定期オイル時にはオイルの異常度合いは既に「異常」に達しているとみなし、オイル採取を伴うオイル分析を行う「必要が有る」と判別する。
次に採取時期報知部203について説明する。採取時期報知部203は、採取要否判別部202でオイル採取を伴うオイル分析を行う「必要が有る」と判別された場合には、できるだけ速やかにオイル採取して詳細なオイル分析をオイル分析会社で実施するように、その旨を、作業機械用コンピュータ110、管理者用コンピュータ112およびサービス用コンピュータ111のうち少なくとも1つにオイル採取要求301として出力して油圧ショベル501の関係者に報知する。なお、オイル分析会社用コンピュータ113にもオイル採取要求301を送信しても良い。一方、「必要が無い」と判別された場合には、オイル採取要求301の出力は行わない。
<第1の実施の形態>
次に上記のように構成される診断システムが実行する一連の処理の一例について図8を用いて説明する。図8は第1の実施の形態におけるサーバ用コンピュータ104が実行する処理のフローチャートの一例である。
サーバ用コンピュータ104は図8のフローチャートの処理を所定の時間間隔(呼び出しサイクル)で呼び出す。例えば、エンジン始動時に呼び出し、その後エンジン停止時まで所定の時間間隔(例えば1時間間隔)で呼び出す。そして、各呼び出し時(フローチャートの各開始時)にフラグA,Bをリセットしてゼロに設定する(フラグA,Bを倒す)とともに、呼び出し時に測定された各オイル性状のセンサ情報を収集してこれらを全て「未選択」の状態に設定する。センサ情報を収集する際において、呼び出し時に測定されたセンサ情報の無いオイル性状については、呼び出し時の直近に測定されたセンサ情報を代わりに収集するものとする。センサ情報の取得時を呼び出し時に同期させても良い。
S801では、状態判定部201は、フローチャートの開始時に収集した複数のセンサ情報の中から未選択のものを1つ選択する。このとき、選択したセンサ情報の測定時のオイルの温度tと(式1)を利用して選択したセンサ情報に変換を加える。
S803では、状態判定部201は、S801で選択したセンサ情報に対応する閾値を選択し、その閾値から警告判定値および異常判定値を取得し、その警告判定値および異常判定値をS801で変換したセンサ情報と比較することでオイルの異常度合いの程度を判別する。
S801で選択・変換したセンサ情報が、S805において警告判定値よりも大きいと判定され、さらにS813で異常判定値よりも大きいと判定されるとS831に移行する。すなわち、S801で選択・変換したセンサ情報が異常判定値以上と判断されたときは、状態判定部201は「異常」と判定し(S831)、採取要否判別部202はオイル採取を伴うオイル分析を行う必要が有ると判定する。そして、次のS832では異常判定のフラグBを立て(フラグB=1とする)、S809に移行する。
なお、上記から明らかであるが、フラグBが1の場合は、「異常判定が出され、オイル採取が“必要”と判定されたセンサ情報が存在すること」を示す。
一方、S813において、S801で選択・変換したセンサ情報が警告判定値以上かつ異常判定値未満のときは(S813)、状態判定部201は「警告」と判定する(S815)。そして、採取要否判別部202は、S801で選択したセンサ情報の測定時刻から次回のオイル定期交換時期までの時間T1と、当該センサ情報の時間変化率から当該センサ情報が異常判定値に達するまでの時間T2とを算出し、両者(T1,T2)の大小を比較し、オイル採取の必要の有無を判定する(S817,S819,S821)。この処理の具体例を以下に説明する。
オイルの定期交換時期は過去の実績に基づいて所定の時間間隔で規定されている。ここでは説明のために、オイルの定期交換時期は、油圧ショベル501の稼働時間の間隔t1(t1=500時間)で設定されているとする。
ここでは、S817で算出する「次回のオイル定期交換時期までの時間T1」として、次回の定期交換までの残日数d1を利用する(T1=d1)。この場合、まず、サーバ用コンピュータ104の記憶装置210に記憶されている油圧ショベル501の稼働時間の履歴から「1日当たりの油圧ショベル501の平均稼働時間t2」を算出する。次に、「定期交換の間隔t1」から、「前回の定期交換時から警告判定が出された時刻までの油圧ショベル501の稼働時間t3」を減じて、その差を「1日当たりの平均稼働時間t2」で割ることで、「次の定期交換までの残日数d1」を算出する。例えば、例えば、500時間間隔でオイル交換を行う場合(t1=500時間)、前回の交換後350時間経過したとき(t3=350時間)に「警告判定」が出た場合、1日当たりの平均稼働時間が5時間とすると(t2=5時間)、次の定期的なオイル交換までの日数d1は、「d1=(500時間−350時間)÷5時間=30日」となる。
次に、S819では、「センサ情報が異常判定値に達するまでの時間T2」として、S801で選択したセンサ情報の測定時刻(「警告判定」が出された日付)から当該センサ情報が異常判定値に至るまでの残日数d2を利用する(T2=d2)。ここでは、警告判定値が閾値の30%、異常判定値が閾値の50%とし、1日当たりのセンサ情報の時間変化率が1%の場合(ケース1)と、0.5%の場合(ケース2)の2種類の場合を想定する。まず、ケース1の場合、警告判定値から異常判定値に至るまでの日数d2は、「d2=(50%−30%)÷1%=20日」と算出される。そして、ケース2の場合は、「d2=(50%−30%)÷0.5%=40日」と算出される。
したがって、ケース1の場合のS821の判定では、「T2=d2=20日<T1=d1=30日」となり、採取要否判別部202はオイル採取を伴うオイル分析が「必要」と判定し、S823でフラグAを立て(フラグA=1とする(なお、すでにフラグA=1の場合はそのままとする)、S809に進む。反対に、ケース2の場合のS821の判定では、「T2=d2=40日≧T1=d1=30日」となり、採取要否判別部202はオイル採取を伴うオイル分析は「不要」と判定し、S809に進む。
なお、上記から明らかであるが、フラグAが1の場合は、「警告判定が出され、オイル採取が“必要”と判定されたセンサ情報が存在すること」を示す。
また、S805において、S801で選択・変換したセンサ情報が警告判定未満のときは(S805)、状態判定部201は「正常」と判定し(S807)、採取要否判別部202は当該時点におけるオイル採取を伴う詳細なオイル分析は不要であると判定し、S809に進む。
S809では、全センサ情報を選択したか否かを判定し、未選択のセンサ情報がある場合にはS801に戻る。一方、全てのセンサ情報を選択し終えた場合には、S810に移行し、採取時期報知部203がフラグBのチェックを行う。
S810のフラグBのチェックで、フラグBに1がセットされていると判明した場合には、採取時期報知部203は、管理者用コンピュータ112およびサービス用コンピュータ111にオイル採取要求301として電子メール1を送信する(S833)。S833が終了したら図8に示した一連の処理を終了し、サーバ用コンピュータ104は次の処理開始時刻まで待機する。
S833における電子メール1には、オイル採取を伴う詳細なオイル分析の実施を促す旨のメッセージ(例えば、「至急オイル採取して点検をお願いします」というメッセージ)が記載されている。さらに、このメッセージに加えて、オイル採取の対象となる油圧ショベルの識別情報(例えば、モデル名、シリアル番号)、その油圧ショベルの稼働時間(アワーメータ)、「異常判定」が出力された時刻(判定時刻)などを含めても良い。電子メール1の記載内容は管理者用コンピュータ112とサービス用コンピュータ111で共通である必要は無く、送信先の立場/役割に応じて異ならせても良い。また、電子メールに代えて、専用のアプリケーションを自動的に起動し、そのアプリケーション上に同様の内容を表示しても良いし、例えば油圧ショベル501のキャブ内にオイル採取を促す警告灯を点灯させる等して専用の報知システムを稼働させても良い。
S810のフラグBのチェックで、フラグBに0がセットされていると判明した場合には、次に採取時期報知部203はフラグAのチェックを行う(S811)。このチェックでフラグAに1がセットされていると判明した場合にはS827に進み、採取時期報知部203は、管理者用コンピュータ112およびサービス用コンピュータ111にオイル採取要求301として電子メール2を送信する。
電子メール2には、次回のオイルの定期交換までの間にオイルの異常度合いが異常のレベルにまで至るので、定期交換の前に緊急にオイル交換を実施する必要がある旨を明示するメッセージ(例えば、「警告判定レベルを超過しましたので今後のセンサ出力結果の判定にご注意ください」)が記載されている。
なお、電子メール1と電子メール2の内容は一緒でも良いし、異ならせても良い。後者の場合には、現在は異常レベルに無いことと、異常に至ると予測される日付(予測日)と、当該予測日までの残日数と、当該予測日までにオイル採取を伴うオイル分析を行うことを促すメッセージ等を記載しても良い。また、上記ではフラグA,Bの双方が1の場合には電子メール1が優先して送信される構成となっているが、フラグA,Bの双方が1の場合には電子メール1と電子メール2の双方を送信する構成を採用しても良い。
S811のフラグAのチェックで、フラグAに0がセットされていると判明した場合には、図8に示した一連の処理を終了し、サーバ用コンピュータ104は次の処理開始時刻まで待機する。なお、S811でフラグAに0がセットされていると判明した場合には、特に異常はなかったものとして処理を終了するが、正常である旨の報告を電子メール等で行っても良い。
上述した電子メール1(オイル採取要求301)または電子メール2(オイル採取要求301)をコンピュータ111,112で受信したユーザ又はサービス担当者は油圧ショベル501から速やかにオイルを採取し、オイル分析会社にオイル分析を依頼する。オイル分析会社は採取されたオイルに基づいて詳細なオイル分析を実施し、その分析結果303(図1参照)を分析会社用コンピュータ113からサーバ用コンピュータ104(作業機械メーカ)に送信する。分析結果303には、センサ群101で取得している各オイル性状について採取したオイルを詳細に分析して得た情報(オイル分析情報(「第2レベルのセンサ情報」とも称する))が含まれており、当該オイル分析情報はサーバ用コンピュータ104の記憶装置210に逐次蓄積される。なお、オイル分析会社は、分析結果303とともに当該分析結果に基づく診断結果304をサーバ用コンピュータ104に送信しても良い。
分析結果303を受信した作業機械メーカは、当該分析結果に基づいて適宜診断を行い、サービス用コンピュータ111に対して分析診断結果304及びこれに対応するためのマニュアル(対応マニュアル)を送信するとともに、管理者用コンピュータ112に対して当該分析診断結果304を送信する。当該対応マニュアルを受信したサービス担当者は、油圧ショベル501の所在地に出向き当該対応マニュアルに基づいて油圧ショベル501のメンテナンスを行う。当該メンテナンスとしては、オイル交換、オイルフィルタ交換、部品の点検・交換などが含まれる。なお、ユーザ側で対応可能なメンテナンスであれば、サービス担当者がメンテナンスに出向く代わりに、対応方法を電子メール302(図1参照)等で送付してユーザに任せても良い。なお、ここでは、各者間の連絡を電子メールで行う場合について説明したが、FAX、電話、ビデオ通話など、即時性に優れたコミュニケーション手段であれば代替可能である。また、ここでは、オイル採取をユーザ又はサービス担当者が行うことを前提として説明したが、オイル分析会社が行っても良い。
ところで、図8に示したフローチャートでは、全センサ情報の異常度合いが判定されるまで異常度合いの判別処理が繰り返されるように構成した。このように全センサ情報の異常度合いを取得すれば、どのセンサ情報に対してどのような判定がなされたかを知ることが可能となる。そして、第2処理でオイル採取を伴うオイル分析が必要という判別がされた場合、その判別の基礎となったセンサ情報(オイル性状情報)を出力したセンサの設置箇所に基づいて異常のある部品を特定する処理を実行する異常部品特定部206(図5参照)を備えても良い。異常部品特定部206を備えれば、異常の発生時に点検すべき部品を特定できる。これにより、点検作業自体が効率化されるとともに、異常度合いの程度によって交換部品等を予め用意することが可能となるなど、保守サービスに関わる効率化とスピードアップが図れるため、作業機械のダウンタイムを極力短くすることが可能となる。
また、図8のフローチャートの例では、電子メール1中にどのオイルを採取すべきか(電子メール2の場合にはどのオイルのセンサ出力結果に注意すべきか)を記載していなかったが、電子メール1(または電子メール2)を送信する根拠となったセンサ情報を出力したセンサの検出対象がどのオイルかに基づいて、どのオイルの採取が必要なのか(またはどのオイルのセンサ出力結果に注意すべきか)を判別し、その情報を電子メール中に記載しても良い。例えば、作動油の採取が必要という判定が出された場合には、「至急、作動油を採取して点検をお願いします」というメッセージが記載された電子メール1が送信されることになる。また、或るオイル(例えば作動油)の採取が必要という判定と、他のオイル(例えばエンジンオイル)のセンサ出力結果に要注意という判定が出されたときには、電子メール1及び電子メール2の双方を送信するように構成しても良いし、電子メール1及び電子メール2の双方の記載内容を含む電子メールを別途送信するように構成しても良い。なお、採取が必要という判定と注意が必要という判定が同じオイルに対して出されたときには、オイル採取を促すメッセージ(つまり電子メール1の内容)の送信を優先することが好ましい。
なお、図8に示したフローチャートでは全センサ情報の異常度合いが判定されるまで異常度合いの判別処理が繰り返されるように構成したが、まだ未選択のセンサ情報が存在する場合であっても、一度異常判定がされれば電子メール1を送信して一連の処理を終了する構成としても良い。すなわち、S831で異常判定が出されたら、即座にS833に進んで電子メール1を送信して一連の処理を終了しても良い。この構成を採用すると、異常判定が出た場合には、詳細なオイル分析の実施を促す旨のメッセージを即座に送信することができる。
さらに、図8の例では、どのセンサ情報にどの判定がなされたかを管理者用コンピュータ112およびサービス用コンピュータ111にメール通知していないが、どのセンサ情報にどの判定がなされたかを管理者用コンピュータ112およびサービス用コンピュータ111に通知する構成としても良い。
また、図8のS819では、1日当たりのセンサ情報の時間変化率が所定値(1%、0.5%)の場合について説明したが、当該時間変化率は当該センサ情報の時系列から算出しても良い。さらに、1日当たりの時間変化率に代えて、所定時間当たりの時間変化率を利用しても良い。
以上のように構成された診断システムによれば、オイルの定期交換前(2回のオイル定期交換に挟まれた期間)であっても、オイル性状に異常やその兆候が見られた段階(異常判定又は警告判定が出された段階)で油圧ショベル501のユーザ及びサービス担当者に速やかにオイル採取を促すことができるので、次回のオイル定期交換時までに異常が進んでしまうという事態の発生を回避できる。また、補修困難な程度まで部品の損傷が進行することも回避できるので、当該部品に補修を加えて再生品として再利用することも容易となる。作業機械に高価な部品を使用する場合には再生品の利用によるランニングコストの削減は特に顕著なものとなる。
また、上記の実施の形態によれば、オイル性状が異常となる時期が予測できるので、その予測時期に合わせて交換部品等を予め用意することが可能となるので、保守サービスに係る効率化とスピードアップが図れ、作業機械のダウンタイムを極力短くすることが可能となる。また、その予測時期が定期交換よりも先(未来)の場合には、定期交換タイミングを当初の予定から遅らせることで油圧ショベル501のダウンタイムを削減することもできる。
<変形例>
上記の例では、状態判別部201は、S801で選択したセンサ情報と異常度判定値(警告判定値及び異常判定値)の大小に基づいてオイルの異常度合いの程度を判定したが(S805,813)、これに代えて、選択したセンサ情報と、当該センサ情報に係るオイル性状を未使用のオイルで検出したときのセンサ情報(センサ情報(オイル性状情報)の初期値)との差分値を差分値算出部207で算出し、状態判別部210で当該差分値と所定の異常度判定値(差分値用の異常度判定値)を比較してオイルの異常度合いの程度を判定しても良い。これは次の理由による。
状態判別部201で異常度合いの判別を行うに際して、一般に未使用のオイルのオイル性状(オイル性状の初期値)は、オイルの種類や製造メーカなどによって異なった値をとることが多い。また、それに伴って未使用のオイルの性状を検出したオイル性状センサの出力値(センサ情報の初期値)も異なったものとなる。しかしながら、オイル性状の変化量自体はオイルの種類や製造メーカに比較的依存せずに類似の変化量を示すことが多い。したがって、このように差分値に基づいて異常度合いの程度を判定すれば、オイルの種類や製造メーカ等が異なっても同じ異常度判定値で異常度合いの程度を判定することができる。
また、オイルの異常度合いの程度の判別に際して、センサ情報をそのまま利用するか、差分値を利用するかについては、過去のデータ蓄積量の多少で異ならせても良い。すなわち、判別に利用するセンサ情報について既に十分な情報が得られている場合は、後者(差分値)ではなく、前者の直接的な値に基づく判別も可能であるが、新規のオイルなどのデータの蓄積量が少ない場合は、差分値に基づく判別を行う方が信頼性の高い評価が得られることが多い。状態判別部201によって判別を行う際には、上記のことに鑑み、データの蓄積量が少ない場合には、差分値算出部207を備え、これを用いて、変化量の計算を行い判定しても良い。
なお、もちろん、評価の対象とするオイル毎に、オイル性状とセンサ情報の相関関係を予め実験的に求めておくことが重要であり、一般的には、予めオイル性状を調整した数種類の状態のオイルを用いてオイル性状センサの基本的な出力値を把握しておくことが望ましい。また、“差分値”を利用した場合の異常度判定値(異常判定値及び警告判定値)は、図8の例の値とは異なり、“差分値”に対応した値となるが、過去の実績値からオイル性状(センサ情報の差分)ごとに異常度判定値が決定可能であるという点は変わらず、処理の概略は図8のものと同じになる。そのため“差分値”を利用した場合の具体的な処理の説明は省略する。また、異常度判定値は既に説明した例のように或る1つの閾値に基づいて決定しても構わない。
また、ここではセンサ情報の初期値との差分値を利用して異常度合いの程度を判定したが、センサ情報の初期値に代えて予め設定しておいた所定値との差分値を利用して異常度合いの程度を判定しても良い。
<第2の実施の形態>
次に上記のように構成される診断システムが実行する一連の処理の他の一例について図9を用いて説明する。図9は第2の実施の形態におけるサーバ用コンピュータ110が実行する処理のフローチャートの一例である。図8のものと同様に、サーバ用コンピュータ110は図9のフローチャートの処理を所定の時間間隔(呼び出しサイクル)で呼び出す。なお、図8と同じ処理には同じ符号を付しており、同じ処理の説明は省略することがある。
図9のフローチャートは、S801〜S811の処理と、S831〜S833の処理については図8のものと同じであるため、ここでは警告と判定されたS815より後の処理(S900)について主に説明する。
図10はS900で実行される処理の詳細を示した図である。S815で警告と判定された場合には、変化量算出部204は、S801で選択・変換したセンサ情報の前回値(前回のフローチャート呼び出し時のセンサ情報)と今回値(今回のフローチャート呼び出し時のセンサ情報)の差分である変化量を算出する(S901)。変化量は、前回値f(n−1)と今回値f(n)の差分として計算され、この値(f(n)−f(n−1))と変化量判定値を比較することで変化ランク判定部205は変化度合いにランク付けをする。
変化ランク判定部205がランク付けに用いる変化量判定値は、オイル分析会社から提供されサーバ用コンピュータ104の記憶装置210に格納された各オイル性状のオイル分析情報(第2レベルのセンサ情報)、すなわち過去の変化量の実績値に基づいて決定されている。本実施の形態では、S901で算出した変化量が過去の変化量と同程度であるか否かを判定するための第1変化量判定値と、S901で算出した変化量が非常に大きいためオイルの異常度合いの程度が早期に「異常判定」に達することが予測されることを判定するための第2変化量判定値を利用している。オイルへの水分の侵入や粉塵等の侵入などの何らかの異常が要因で、ステップ関数的な変化や2次関数的あるいは指数関数的な急速な変化がセンサ情報に現れることがあるが、第2変化量判定値はこの種の変化を検知するために設定するものである。その結果、第2変化量判定値は、第1変化量判定値より大きい値に設定される。また、変化量には各センサの計測上の誤差が表れることがあるので、第1変化量判定値及び第2変化量判定値を決定する際には、この種の誤差が発生しても誤った判定がなされないように決定することが好ましい。
S902では、変化ランク判定部205は、S901で算出した変化量が第1変化量判定値未満か否かを判定する。ここで変化量が第1変化量判定値未満である場合には、変化量が過去の変化量と同程度であるとみなす。そして、センサ情報が「異常判定」のレベルに到達するまでに時間的余裕があるとみなして、変化度合いのランクを「安定変化ランク」に分類し(S903)、図9のS809に進む。
一方、S902で変化量が第1変化量判定値以上と判定された場合には、当該変化量が第2変化量判定値未満か否かを判定する(S905)。ここで変化量が第2変化量判定値以上と判定された場合には、センサ情報が早期に「異常判定」のレベルを超過するとみなして、変化度合いのランクを「異常変化ランク」に分類する(S915)。そして、図9のS832に進んで、異常判定のフラグBを立て(フラグB=1とする)、S809に進む。
S905で変化量が第2変化量判定値未満と判定された場合には、早期に異常に達する程の値ではないが、過去の変化量を超えているため注意が必要であるとみなして、変化度合いのランクを「注意変化ランク」に分類する(S907)。そして、図9のS909に進んでフラグAを立て(フラグA=1とする(すでにフラグが1の場合はそのままとする))、S809に進む。
S809では、全センサ情報を選択したか否かを判定し、未選択のセンサ情報がある場合にはS801に戻る。一方、全てのセンサ情報を選択し終えた場合には、S810に移行し、採取時期報知部203がフラグBのチェックを行う。
S810のフラグBのチェックで、フラグBに0がセットされていると判明した場合には、次に採取時期報知部203はフラグAのチェックを行う(S811)このチェックでフラグAに1がセットされていると判明した場合には、管理者用コンピュータ112およびサービス用コンピュータ111に採取時期報知部203が電子メール3を送信し(S913)、一連の処理を終了する。電子メール3には、例えば、「警告判定レベルを超過しましたので今後センサ出力結果の判定にご注意ください」などのメッセージを記載し、これにより油圧ショベル501の関係者に注意を促す。
上記のように構成したシステムによれば、オイル採取を伴う詳細なオイル分析を行う必要性の有無について変化量も考慮して判別できるので、警告判定がされた場合に次回のオイル定期交換までの時間が不明な場合にも油圧ショベル501の関係者にオイル採取を促すことができる。
なお、上記の例では「注意変化ランク」に分類された場合には電子メール3を送信する構成としたが、センサ情報が異常判定値を下回っている限りは至急にオイル交換や機器の点検等を実施する必要性がないため、「安定変化ランク」の場合と同様に特に何もしない構成としても良い。また、これに代えて、「異常有りません」などのメッセージを記載した電子メールを送信する構成としても良い。さらに、電子メールを送信するとしても、管理者用コンピュータ112への送信を省略し、サービス用コンピュータ(代理店等)のみに送信する運用をしても良い。
また、上記の例では、警告判定のときにだけ変化量に基づいてオイル採取の必要性の有無を判定したが、正常判定のときにも変化量に基づいてオイル採取の必要性の有無を判定しても良い。また、上記では、センサ情報の前回値と今回値の差分を変化量としたが、前回より過去の値(すなわち2回以上前のセンサ情報)と今回値の差分を変化量として採用しても良い。
<第3の実施の形態>
本実施の形態は、センサ群101から入力されるセンサ情報に基づいてオイル採取が必要という判別がされた場合に、サーバ用コンピュータ104の異常原因特定部208(図5参照)を利用することで、その原因も特定する点に特徴がある。異常原因特定部208は、オイル採取が必要という判別がされた場合、その判別の基礎となったセンサ情報と、そのセンサ情報に係るオイル性状の過去のオイル分析情報とに基づいて、オイルの異常原因を特定する処理を実行する。
本実施の形態の異常原因特定部208は、センサ群101からの各センサ情報を所定の式(評価式)を介して変換した値(評価値)に基づいて異常原因の特定を行っている。評価式は、センサ群101により検出されるオイル性状の数(つまりセンサ情報の種類の数)の分だけ存在しており、各評価式は、或るオイル性状の過去のセンサ情報及びオイル分析情報に基づいて作成されている。センサ群101に含まれる任意のセンサからのセンサ情報をこれに対応する評価式に入力すると評価値が算出される。評価値は、評価値ごと(オイル性状ごと)に予め設定されている1以上のランク判定値に基づいてランク分けされ、各評価値(各オイル性状)のランクに基づいて異常原因が特定される。
ランク判定値とランクの関係について触れる。例えば、或る評価値(或るオイル性状)にランク判定値が1つ設定されている場合には、当該評価値は2つのランクに分けられ、ランク判定値が2つなら評価値は3つのランクに分けられる。
異常原因は、1つの評価値のランクに基づいて特定されるだけでなく、2以上の評価値のランクの組み合わせに基づいても特定される(後述の「砂塵、磨耗粉の混入」の例を参照)。異常原因と、これに対応する1以上の評価値のランクの組み合わせは予め設定されている。
図11は本実施の形態に係る異常原因特定部208の概略構成図である。この図に示すように異常原因特定部208は、評価式記憶部401と、評価値算出部402と、評価値ランク判定部403と、異常原因特定部404とを備えている。
評価式記憶部401には、センサ群101で検出されるオイル性状に対応する評価式が記憶されている。通常、センサ群101で検出されるオイル性状は複数個存在するので、評価式もこれと同数、すなわち複数存在する。
評価値算出部402は、センサ群101から入力されるセンサ情報(オイル性状)に対応する評価式を評価式記憶部401から探索し、探索した評価式にセンサ情報を入力して評価値を算出する処理を実行する部分である。
本実施の形態では、評価式として次式(式2)を採用している。式2において、ΔX(t)は、或るオイル性状のセンサ情報を所定の温度域における値に変換した測定値Xi(t)(式1参照)をその初期値との比率で表したもの(「測定値変化率」と称する)である。ΔY(t)は評価値であり、ここではΔX(t)に対応するオイル性状のオイル分析情報をその初期値との比率で表したもの(「分析値変化率」と称する)である。b0jは、評価項目jに対する説明変数iの定数項、bijは、評価項目jに対する説明変数iの偏回帰係数を表す。定数項b0jと偏回帰係数bijは、測定値変化率ΔX(t)と分析値変化率ΔY(t)の相関関係について、各オイル性状についてのセンサ情報とオイル分析情報の過去の値に基づく重回帰分析を行うことによって決定できる。
ΔY(t)=b0j+Σbij・ΔX(t) …(式2)
評価値ランク判定部403は、評価値算出部402で算出された評価値と、当該評価値のランク判定値に基づいて、評価値のランクを分類する処理を実行する部分である。ここではランクを整数で示す。ランク0は基準となるランク(初期値のランク)であり、評価値の増加に伴ってランク1,2,3…と増加し、評価値の減少に伴ってランク−1、−2、−3…と減少する。既述の通り、或る評価値(或るオイル性状)に係るランクの個数はランク判定値の個数に依存する。例えば、粘度(ΔY)に、ランク−1、ランク0、ランク1の3つのランクが存在する場合には、ランク判定値は2つとなる。評価値(オイル性状)には、ランク0に加えて、(1)正のランクのみを有するもの(つまり、時間経過とともに評価値が初期値から増加だけするもの)、(2)負のランクのみを有するもの(つまり、時間経過とともに評価値が初期値から減少だけするもの)、(3)正負両方のランクを有するもの(つまり、評価値が初期値から増減する可能性があるものであり、上記の粘度(ΔY)の例がこれに該当する)が存在する。
異常原因特定部404は、評価値ランク判定部403で分類された各評価値のランクに基づいて異常の原因を特定する。例えば、粘度(ΔY)に関して、ランク1の場合には原因として「オイル劣化」が、ランク−1の場合には原因として「燃料混入」が設定されている。そして、評価値ランク判定部403で粘度(ΔY)のランクが1と判定された場合には、異常原因特定部404は異常の原因として「オイル劣化」を出力する。また、粘度(ΔY)がランク1かつ誘電率(ΔY)がランク1の原因として「砂塵、磨耗粉の混入」が設定されている場合に、評価値ランク判定部403で粘度(ΔY)及び誘電率(ΔY)がそれぞれランク1と判定されると、異常原因特定部404は異常の原因として「砂塵、磨耗粉の混入」を出力する。
上記のように異常原因特定部208によって特定された異常原因は、オイル採取要求301と共に又は別個に作業機械用コンピュータ110、サービス用コンピュータ111および管理者用コンピュータ112の少なくとも1つにその異常項目と共に送信され、異常解消を図るために異常原因に対応する適切な対応が関係者により実施される。
本実施の形態によれば、センサ群101のセンサ情報に基づいてオイルの異常原因を特定することが可能となる。これにより、例えば、オイルに対する金属成分の摩耗粉の混入量の増加が異常の原因であると特定された場合には、その対応策である機器の分解点検を早期に促すことができるので、点検作業の効率化が図れるとともに、異常を軽微にとどめた状態で対応策(例えば部品の交換)を実施できる。また、例えばメーカ代理店から遠隔地で油圧ショベル501が使用されている場合に異常が発生し、その異常が部品交換(例えば、オイル交換やフィルタの交換)のみを行うことで正常化すると予測される場合には、該当する交換部品をサービス担当者が予め持参して油圧ショベル501まで出向くことができるので、保守サービスに関わる効率化とスピードアップを図ることができる。また、場合によっては(例えば、ユーザでも充分対応可能な簡単な部品交換が要求されている場合)、サービス担当者が油圧ショベル501まで出向く代わりにサービス用コンピュータ111から対応方法302を管理者用コンピュータ112に送信し、部品交換をユーザ自身が行うことでサービス担当者の到着を待たずに異常を解消することもできる。このように本実施の形態によれば、トータルのライフサイクルコストとしてのサービス費用と部品交換コストの低減化が図れると共に、作業機械のダウンタイムを短縮化でき稼働率を向上させることも可能となる。
なお、上記では、リアルタイムの異常監視を実現するために、作業機械用コンピュータ110とサーバ用コンピュータ104が常時データ通信可能な接続形態を例に挙げて説明したが、作業機械用コンピュータ110に蓄積されたセンサ情報を外部メモリ(例えば、USBフラッシュメモリ)に定期的に出力し、その外部メモリのデータをサーバ用コンピュータ104に出力するような運用を行っても良い。
なお、本発明は、上記の各実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲内の様々な変形例が含まれる。例えば、本発明は、上記の実施の形態で説明した全ての構成を備えるものに限定されず、その構成の一部を削除したものも含まれる。また、ある実施の形態に係る構成の一部を、他の実施の形態に係る構成に追加又は置換することが可能である。
また、上記のコンピュータに係る各構成や当該各構成の機能及び実行処理等は、それらの一部又は全部をハードウェア(例えば各機能を実行するロジックを集積回路で設計する等)で実現しても良い。また、上記のコンピュータに係る構成は、演算処理装置(例えばCPU)によって読み出し・実行されることで当該コンピュータの構成に係る各機能が実現されるプログラム(ソフトウェア)としてもよい。当該プログラムに係る情報は、例えば、半導体メモリ(フラッシュメモリ、SSD等)、磁気記憶装置(ハードディスクドライブ等)及び記録媒体(磁気ディスク、光ディスク等)等に記憶することができる。
また、上記の各実施の形態の説明では、制御線や情報線は説明に必要であると解されるものを示したが、必ずしも製品に係る全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えて良い。
101…センサ群、101A,101B,101C…センサ、102…センサ情報、104…サーバ用コンピュータ、110…作業機械用コンピュータ、111…サービス用コンピュータ、112…管理者用コンピュータ、113…分析会社用コンピュータ、201…状態判別部、202…採取要否判別部、203…採取時期報知部、204…変化量算出部、205…変化ランク判定部、206…以上部品特定部、207…差分値算出部、208…異常原因特定部、210…記憶装置、301…オイル採取要求、303…分析結果、304…分析診断結果、401…評価式記憶部、402…評価値算出部、403…評価値ランク判定部、404…異常原因特定部、501…油圧ショベル

Claims (6)

  1. 作業機械から情報を収集し、収集された前記情報に基づいて前記作業機械の異常を判断する作業機械の診断システムであって、
    作業機械の稼働に利用されているオイルについての1以上のオイル性状を検出する1以上のセンサから入力された1以上のセンサ情報と、当該センサ情報ごとに1以上定められた判定値とが記憶された記憶装置と、
    前記1以上のセンサ情報と当該1以上のセンサ情報に係る前記判定値に基づいて、前記オイルの異常度合いの程度を判別する第1処理と、当該第1処理で判別された前記オイルの異常度合いの程度に基づいて、オイル採取を伴うオイル分析を行う必要があるか否かを判別する第2処理と、当該第2処理で前記オイル採取を伴うオイル分析が必要であると判別された場合にその旨を他の端末に出力する第3処理とを実行する演算処理装置とを備えることを特徴とする作業機械の診断システム。
  2. 請求項1に記載の作業機械の診断システムにおいて、
    前記演算処理装置は、前記1以上のセンサ情報とその時間変化率とに基づいて、次回のオイル交換時まで前記作業機械を稼働させた場合に前記オイルの異常度合いが前記オイル採取を伴うオイル分析が必要となる程度まで進行するか否かを判別することで、前記次回のオイル交換時までに前記オイル分析を行う必要があるか否かを判別する処理を実行することを特徴とする作業機械の診断システム。
  3. 請求項1に記載の作業機械の診断システムにおいて、
    前記演算処理装置は、前記1以上のセンサ情報の変化量を算出し、前記第2処理において、当該変化量と前記第1処理で判別された前記オイルの異常度合いの程度とに基づいて前記オイル採取を伴うオイル分析を行う必要があるか否かを判別することを特徴とする作業機械の診断システム。
  4. 請求項1に記載の作業機械の診断システムにおいて、
    前記演算処理装置は、前記第1処理において、前記1以上のセンサ情報と当該1以上のセンサ情報に対応する所定値との差分値を算出し、当該差分値と、当該差分値に係る判定値とに基づいて前記オイルの異常度合いの程度を判別することを特徴とする作業機械の診断システム。
  5. 請求項1に記載の作業機械の診断システムにおいて、
    前記演算処理装置は、前記第2処理で前記オイル採取を伴うオイル分析が必要であると判別された場合、当該判別の基礎となったセンサ情報と、当該センサ情報に係るオイル性状の過去のオイル分析情報とに基づいて、前記オイルの異常原因を特定する処理をさらに実行することを特徴とする作業機械の診断システム。
  6. 請求項1に記載の作業機械の診断システムにおいて、
    前記演算処理装置は、前記第2処理で前記オイル採取を伴うオイル分析が必要という判別がされた場合、その判別の基礎となったセンサ情報を出力したセンサの設置箇所に基づいて異常のある部品を特定する処理をさらに実行することを特徴とする作業機械の診断システム。
JP2014253524A 2014-12-15 2014-12-15 作業機械のオイル性状の診断システム Active JP6234359B2 (ja)

Priority Applications (7)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014253524A JP6234359B2 (ja) 2014-12-15 2014-12-15 作業機械のオイル性状の診断システム
KR1020177003139A KR101888322B1 (ko) 2014-12-15 2015-10-20 작업 기계의 오일 성상의 진단 시스템
AU2015365160A AU2015365160B2 (en) 2014-12-15 2015-10-20 System for diagnosing oil properties in working machine
EP15869648.4A EP3236326B1 (en) 2014-12-15 2015-10-20 System for diagnosing oil properties in working machine
CN201580042547.0A CN106575117B (zh) 2014-12-15 2015-10-20 作业机械的油特性的诊断系统
PCT/JP2015/079614 WO2016098440A1 (ja) 2014-12-15 2015-10-20 作業機械のオイル性状の診断システム
US15/509,508 US10087605B2 (en) 2014-12-15 2015-10-20 Oil properties diagnostic system for work machine

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014253524A JP6234359B2 (ja) 2014-12-15 2014-12-15 作業機械のオイル性状の診断システム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2016113819A JP2016113819A (ja) 2016-06-23
JP6234359B2 true JP6234359B2 (ja) 2017-11-22

Family

ID=56126342

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2014253524A Active JP6234359B2 (ja) 2014-12-15 2014-12-15 作業機械のオイル性状の診断システム

Country Status (7)

Country Link
US (1) US10087605B2 (ja)
EP (1) EP3236326B1 (ja)
JP (1) JP6234359B2 (ja)
KR (1) KR101888322B1 (ja)
CN (1) CN106575117B (ja)
AU (1) AU2015365160B2 (ja)
WO (1) WO2016098440A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023181922A1 (ja) 2022-03-24 2023-09-28 日立建機株式会社 作業機械の管理装置及び管理システム

Families Citing this family (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6708033B2 (ja) * 2016-07-15 2020-06-10 ウシオ電機株式会社 重機液相消耗品一次スクリーニング支援システム
JP6828561B2 (ja) * 2017-04-03 2021-02-10 コベルコ建機株式会社 油圧機器の作動油中の不純物検出装置
WO2019021502A1 (ja) 2017-07-28 2019-01-31 日立建機株式会社 オイル診断システム
JP6615158B2 (ja) * 2017-07-28 2019-12-04 日立建機株式会社 建設機械
JP7069945B2 (ja) * 2018-03-28 2022-05-18 コベルコ建機株式会社 建設機械の作動油量測定装置
JP2019191799A (ja) * 2018-04-23 2019-10-31 株式会社日立製作所 故障予兆診断システム及び故障予兆診断方法
JP6773725B2 (ja) * 2018-07-03 2020-10-21 ファナック株式会社 データ収集システム、データ収集方法及び制御装置
CN112334924A (zh) * 2018-07-10 2021-02-05 住友重机械工业株式会社 施工机械的显示方法及施工机械的支持装置
MX2021003128A (es) * 2018-09-21 2021-05-14 Global Mobility Service Inc Sistema de monitorizacion remota de combustible, dispositivo montado en el vehiculo, vehiculo o maquina, servidor, metodo de monitorizacion remota de combustible, programa de monitorizacion remota de combustible y medio de almacenamiento.
US11495028B2 (en) * 2018-09-28 2022-11-08 Intel Corporation Obstacle analyzer, vehicle control system, and methods thereof
JP7084283B2 (ja) * 2018-11-27 2022-06-14 株式会社日立製作所 潤滑油の診断システム、風力発電機、および潤滑油の性状測定用モジュール
JP7253418B2 (ja) * 2019-03-25 2023-04-06 日産自動車株式会社 異常判定方法及び異常判定装置
DE102019108278A1 (de) * 2019-03-29 2020-10-01 Liebherr-Components Biberach Gmbh Vorrichtung zum Ermitteln des Ist-Zustands und/oder der Restlebensdauer einer Baumaschine
JP7165107B2 (ja) 2019-09-03 2022-11-02 日立建機株式会社 作業機械の管理システム
JP7089497B2 (ja) * 2019-09-05 2022-06-22 日立建機株式会社 作業機械の制御装置
KR102350312B1 (ko) * 2019-12-27 2022-01-11 동국대학교 경주캠퍼스 산학협력단 오일 센서를 이용한 기계 상태 진단 시스템 및 방법
JP2021131599A (ja) * 2020-02-18 2021-09-09 株式会社日立製作所 移動体の異常状態監視システム
JP7264097B2 (ja) * 2020-03-23 2023-04-25 株式会社島津製作所 作動液診断システムおよび作動液診断方法
JP7327273B2 (ja) * 2020-05-20 2023-08-16 トヨタ自動車株式会社 車載部品の異常箇所特定方法、車載部品の異常箇所特定システム、車載部品の異常箇所特定装置、車載部品の異常箇所通知制御装置、および車両用制御装置
JP7298586B2 (ja) * 2020-11-12 2023-06-27 トヨタ自動車株式会社 車両の制御装置
JP6869419B1 (ja) 2020-12-15 2021-05-12 水戸工業株式会社 オイル劣化診断装置
CN114648227B (zh) * 2022-03-23 2024-03-15 成都飞机工业(集团)有限责任公司 航空液压泵站时序异常检测方法、装置、设备及存储介质
JP2023145184A (ja) * 2022-03-28 2023-10-11 Kyb株式会社 検査設備の状態監視システム及びプログラム

Family Cites Families (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS58171647A (ja) * 1982-04-01 1983-10-08 Caterpillar Mitsubishi Ltd 流体システム監視装置
JPS58201047A (ja) * 1982-05-20 1983-11-22 Caterpillar Mitsubishi Ltd 故障診断システムの判定方法
JPS6170208A (ja) * 1984-09-14 1986-04-11 Hitachi Constr Mach Co Ltd 油圧回路の異常状態検出装置
JP3178957B2 (ja) * 1994-02-04 2001-06-25 株式会社東芝 傾向監視アラーム管理装置
JP3455369B2 (ja) * 1996-06-26 2003-10-14 日立建機株式会社 建設機械のフロント制御装置
US6907384B2 (en) * 2000-03-31 2005-06-14 Hitachi Construction Machinery Co., Ltd. Method and system for managing construction machine, and arithmetic processing apparatus
JP5162782B2 (ja) * 2000-08-07 2013-03-13 株式会社小松製作所 作業機械の表示装置
JP4756793B2 (ja) * 2000-09-14 2011-08-24 株式会社小松製作所 建設機械の管理装置
JP5109197B2 (ja) * 2000-09-20 2012-12-26 株式会社小松製作所 作業機械の管理装置および作業機械の通信装置
JP5406318B2 (ja) * 2000-09-20 2014-02-05 株式会社小松製作所 作業機械の管理装置および作業機械の通信装置
US6882961B2 (en) * 2000-12-20 2005-04-19 Caterpillar Inc Method and system for providing diagnostics for a work machines
KR100523228B1 (ko) * 2001-05-08 2005-10-20 히다치 겡키 가부시키 가이샤 작업기계, 작업기계의 고장진단시스템, 작업기계의메인티넌스시스템
CN1267716C (zh) * 2002-11-04 2006-08-02 神华集团有限责任公司 一种机械设备工况的油样铁谱监测方法
US6912479B2 (en) 2002-12-26 2005-06-28 Volvo Construction Equipment Holding Sweden Ab Heavy equipment having oil pollution degree diagnosing function, and oil pollution degree measuring system on network using the same, and operation method
US6901788B2 (en) * 2003-04-25 2005-06-07 Delphi Technologies, Inc. Apparatus and method for determining oil change based upon oil viscosity
JP4717579B2 (ja) * 2005-09-30 2011-07-06 株式会社小松製作所 作業機械のメンテナンス作業管理システム
US7410446B2 (en) * 2005-12-19 2008-08-12 Caterpillar Inc. Oil warming strategy for transmission
KR101210005B1 (ko) * 2007-09-03 2012-12-07 현대중공업 주식회사 건설기계의 오일 상태 진단장치 및 그 방법
JP4492702B2 (ja) * 2008-01-11 2010-06-30 トヨタ自動車株式会社 異常検出装置
CN101865179A (zh) * 2010-04-23 2010-10-20 大连海事大学 用于机械设备液压系统的故障分析监控系统及方法
US8190394B2 (en) * 2011-05-31 2012-05-29 General Electric Company System and methods for monitoring oil conditions of a wind turbine gearbox
CN102425661A (zh) * 2011-11-04 2012-04-25 上海电机学院 一种齿轮箱状态监测与故障分析方法及装置
JP5980591B2 (ja) * 2012-06-29 2016-08-31 ナブテスコ株式会社 色センサーおよび機械装置遠隔監視システム
CN103592426A (zh) * 2012-08-14 2014-02-19 同济大学 一种工程机械润滑油品状态监测系统
CN203337653U (zh) * 2013-06-18 2013-12-11 常州铠甲智能科技有限公司 风电机组齿轮箱油液污染状态监测装置
CN103995098B (zh) * 2014-05-13 2015-08-12 中联重科股份有限公司 工程机械及其油液污染度检测控制装置、检测系统和方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023181922A1 (ja) 2022-03-24 2023-09-28 日立建機株式会社 作業機械の管理装置及び管理システム

Also Published As

Publication number Publication date
KR101888322B1 (ko) 2018-08-13
AU2015365160B2 (en) 2019-03-14
US20170284068A1 (en) 2017-10-05
JP2016113819A (ja) 2016-06-23
EP3236326A4 (en) 2018-07-25
CN106575117A (zh) 2017-04-19
AU2015365160A1 (en) 2017-03-30
EP3236326A1 (en) 2017-10-25
KR20170028967A (ko) 2017-03-14
US10087605B2 (en) 2018-10-02
CN106575117B (zh) 2020-06-16
WO2016098440A1 (ja) 2016-06-23
EP3236326B1 (en) 2019-09-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6234359B2 (ja) 作業機械のオイル性状の診断システム
JP6944580B2 (ja) 異常診断システム
JP5227957B2 (ja) 作業機械の機器診断装置及び機器診断システム
AU2011252966B2 (en) Cycle decomposition analysis for remote machine monitoring
JP5841612B2 (ja) 建設機械の稼働データ収集装置
KR102344852B1 (ko) 펌프 베어링 시스템의 디지털 트윈 기반 예측진단 장치
EP3151173A1 (en) Machine diagnostics system
JP5975802B2 (ja) 点検保全データ検証装置、点検保全データ検証システムおよび点検保全データ検証方法
US11639881B1 (en) Integrated, continuous diagnosis, and fault detection of hydrodynamic bearings by capacitance sensing
Minh et al. System for recognising and monitoring the technical condition of construction machines
AU2016222450A1 (en) Predicting failure of a mining machine

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20161107

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20170926

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20171024

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6234359

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150