JP7057205B2 - 油圧機器の異常診断方法、及び、油圧機器の異常診断システム - Google Patents

油圧機器の異常診断方法、及び、油圧機器の異常診断システム Download PDF

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Description

本開示は、油圧ポンプを含む油圧機器の異常診断方法、及び、油圧機器の異常診断システムに関する。
作動媒体として油を利用する油圧機器が知られている。この種の油圧機器として、例えばエンジンや電動モータなどの動力源から入力される動力によって圧油を生成する油圧ポンプと、油圧ポンプによって生成された圧油によって駆動される被駆動装置とを含むものがある。このような油圧機器としては、被駆動装置として油圧モータを備える油圧変速装置（ＨＳＴ：Ｈｙｄｒｏｓｔａｔｉｃ Ｔｒａｎｓｍｉｔｉｏｎ）がある。
油圧機器に用いられる油圧ポンプとして、特許文献１には、アキシャルピストン型油圧ポンプが開示されている。アキシャルピストン型油圧ポンプは、複数のシリンダが設けられたシリンダブロックを備えており、動力源からの動力によってシリンダブロックが回転すると、各シリンダ内に配置された複数のピストンが斜板によって規制された範囲を往復動する。これにより、シリンダブロックの摺動面に開口するシリンダポートと連通するバルブプレート上の吸入ポート及び吐出ポートから作動油の吸入及び吐出が行われ、圧油の生成が行われる。
特開平９－２５６９４５号公報
特許文献１のような油圧ポンプを含む油圧機器では、例えば、油圧ポンプにおけるシリンダとピストンとの間に生じる隙間において摩耗が進行することで当該隙間からの作動油の漏れ量が増加したり、シリンダブロックとバルブプレートとの摺動面における摩擦係数が増加することで、出力低下が生じることが知られている。このような異常は、油圧機器の入力特性（回転数、トルク、操作量）、状態量（温度、圧力）、及び、出力特性（回転数、トルク）などの各パラメータを監視することで、診断することができる。しかしながら、実際の油圧機器ではレイアウトやコストの観点から制約があるため、これらのパラメータを全て監視することが困難である。
また油圧機器に用いられる作動油の粘性（密度×動粘度）は温度に対して非線形的な相関を有するため、このような出力低下は、作動油の漏れ量や摺動面における摩擦係数を直接的に計測するだけでは検出が難しい。また、シリンダとピストンとの間に生じる隙間における作動油の漏れ量は、当該隙間の三乗に比例するため、油圧機器の個体差の影響も受けやすい。
また診断の結果、油圧機器に異常が検出された場合、要因特定に必要なパラメータ数に応じて多くのセンサを配置する必要があった。しかしながら、現実的には、上述したようにレイアウトやコストの観点から制約があるため、これらのパラメータを全て監視することは困難である。
本発明の少なくとも一実施形態は上述の事情に基づいてなされたものであり、限られたパラメータに基づいて油圧機器の異常の有無及び要因を精度よく診断可能な油圧機器の異常診断方法、及び、油圧機器の異常診断システムを提供することを目的とする。
（１）本発明の少なくとも一実施形態に係る油圧機器の異常診断方法は上記課題を解決するために、
油圧ポンプと前記油圧ポンプによって駆動される被駆動装置とを含む油圧機器の異常診断方法であって、
前記油圧機器の運転条件毎に前記油圧機器の出力パラメータの正常値を予測可能な予測モデルを作成する工程と、
前記油圧ポンプの運転条件を取得する工程と、
前記予測モデルを用いて、前記運転条件に対応する前記出力パラメータの正常値を算出する工程と、
前記油圧ポンプについて前記出力パラメータの実測値を取得する工程と、
前記正常値と前記実測値の偏差に関して頻度分布を算出する工程と、
前記頻度分布に基づいて前記偏差の平均値を算出し、前記平均値が閾値を超えた場合に、前記油圧機器に異常があると判定する工程と、
前記異常があると判定された場合に、前記頻度分布の波形に基づいて前記異常の要因を推定する工程と、
を備える。
上記（１）の方法によれば、予測モデルに基づいて運転条件に対応する出力パラメータの正常値を算出し、実測値との偏差の頻度分布を閾値と比較することにより、油圧機器の異常を判定できる。そして異常があると判定された場合に、頻度分布の波形を解析することにより、油圧機器に生じた異常の要因を推定できる。
（２）幾つかの実施形態では上記（１）の方法において、
前記油圧機器の負荷が所定値以上である場合に算出された前記頻度分布について標準偏差σを算出し、前記頻度分布において±３σの範囲内にピークがある場合、前記油圧ポンプの内部にある摺動部における摩擦係数の増加が前記要因であると推定する。
本発明者の研究によれば、油圧機器の異常要因が、油圧ポンプの内部にある摺動部における摩擦係数の増加である場合、油圧機器の負荷が所定値以上である場合に算出された頻度分布に含まれるピークが±３σの範囲内にあるという知見が得られた。上記（２）の方法では、このような知見に基づいて、頻度分布に含まれるピークが±３σの範囲内にあるか否かを判断することで要因推定が可能となる。
（３）幾つかの実施形態では上記（２）の方法において、
前記油圧機器の負荷が前記所定値未満である場合、又は、前記油圧機器の負荷が所定値以上であり、且つ、前記頻度分布において±３σの範囲内にピークがない場合、前記油圧ポンプの内部における摩耗量の増加が前記要因であると推定する。
本発明者の研究によれば、油圧機器の異常要因が、油圧ポンプの内部における摩耗量の増加である場合、油圧機器が高負荷状態（負荷が所定値以上の状態）にある際に算出される頻度分布に含まれるピークが±３σの範囲外にあるという知見が得られた。上記（３）の方法では、このような知見に基づいて、頻度分布に含まれるピークが±３σの範囲外にあるか否かを判断することで要因推定が可能となる。
（４）幾つかの実施形態では上記（１）から（３）のいずれか一方法において、
前記油圧ポンプから吐出される作動油の圧力が正常時に比べて増加している場合、前記油圧ポンプの内部にある摺動部における摩擦係数の増加が前記要因であると推定する。
本発明者の研究によれば、油圧機器の異常要因が、油圧ポンプの内部にある摺動部における摩擦係数の増加である場合、油圧ポンプから吐出される作動油の圧力が正常時に比べて増加するという知見が得られた。上記（４）の方法では、このような知見に基づいて、作動油の圧力を評価することで要因推定が可能となる。
（５）幾つかの実施形態では上記（４）の方法において、
前記圧力が正常時に比べて増加していない場合、前記油圧ポンプの内部における摩耗量の増加が前記要因であると推定する。
本発明者の研究によれば、油圧機器の異常要因が、油圧ポンプの内部における摩耗量の増加である場合、油圧ポンプから吐出される作動油の圧力が正常時に比べて増加しないという知見が得られた。上記（５）の方法では、このような知見に基づいて、作動油の圧力を評価することで要因推定が可能となる。
（６）幾つかの実施形態では上記（１）から（５）のいずれか一方法において、
前記運転条件は、前記油圧ポンプから吐出される作動油の温度を含む。
上記（６）の方法によれば、作動油の温度を運転条件に含めることで、作動油の粘性に対する温度の影響を加味した正常値の予測ができる。これより、作動油の粘性の温度依存性を考慮した異常判定が可能となる。
（７）幾つかの実施形態では上記（１）から（６）のいずれか一方法において、
前記被駆動装置は油圧モータであり、
前記出力パラメータは前記油圧モータの出力回転数である。
上記（７）の方法によれば、油圧モータの出力回転数を出力パラメータとして取り扱うことで、油圧ポンプ及び油圧モータを含む油圧機器である油圧変速装置の異常を的確に診断できる。
（８）本発明の少なくとも一実施形態に係る油圧機器の異常診断システムは上記課題を解決するために、
油圧ポンプと前記油圧ポンプによって駆動される被駆動装置とを含む油圧機器の異常診断システムであって、
前記油圧機器の運転条件毎に前記油圧機器の出力パラメータの正常値を予測可能な予測モデルを作成する予測モデル作成部と、
前記油圧装置の運転条件を取得する運転条件取得部と、
前記予測モデルを用いて、前記運転条件取得部で取得された前記運転条件に対応する前記出力パラメータの正常値を算出する正常値算出部と、
前記油圧ポンプについて前記出力パラメータの実測値を取得する実測値取得部と、
前記正常値算出部で算出された前記正常値と前記実測値取得部で取得された前記実測値の偏差に関して頻度分布を算出する頻度分布算出部と、
前記頻度分布に基づいて前記偏差の平均値を算出し、前記平均値が閾値を超えた場合に、前記油圧機器に異常があると判定する異常判定部と、
前記異常判定部で前記異常があると判定された場合に、前記頻度分布の波形に基づいて前記異常の要因を推定する要因推定部と、
を備える。
上記（８）の構成によれば、予測モデルに基づいて運転条件に対応する出力パラメータの正常値を算出し、実測値との偏差の頻度分布を閾値と比較することにより、油圧機器の異常を判定できる。そして異常があると判定された場合に、頻度分布の波形を解析することにより、油圧機器に生じた異常の要因を推定できる。
本発明の少なくとも一実施形態によれば、限られたパラメータに基づいて油圧機器の異常の有無及び要因を精度よく診断可能な油圧機器の異常診断方法、及び、油圧機器の異常診断システムを提供できる。
油圧変速装置の全体構成を概略的に示す模式図である。 図１の油圧ポンプの断面図である。 第１実施形態に係る異常診断システムの構成を示すブロック図である。 図３の異常診断システムによって実施される異常診断方法を工程毎に示すフローチャートである。 図３の予測モデル作成部で実施される学習制御を概念的に示す模式図である。 予測モデルを用いた出力パラメータの正常値の算出手法を概念的に示す模式図である。 運転条件と予測モデルによって予測される出力パラメータの正常値の推移の一例を示すグラフである。 図４のステップＳ１５で算出される頻度分布の一例である。 図４のステップＳ１７のサブフローチャートである。 図９の変形例を示すサブフローチャートである。 異常診断システムの構成を示すブロック図である。 図１１の異常診断システムによって実施される異常診断方法を工程毎に示すフローチャートである。 物理モデル作成部で作成される物理モデルの一例である。 作動油の密度及び動粘度の温度依存性を示す特性関数である。
以下、添付図面を参照して本発明の幾つかの実施形態について説明する。ただし、実施形態として記載されている又は図面に示されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対的配置等は、本発明の範囲をこれに限定する趣旨ではなく、単なる説明例にすぎない。
本発明の少なくとも一実施形態に係る異常診断方法は、油圧ポンプと、油圧ポンプによって駆動される被駆動装置とを含む油圧機器を診断対象とする。以下の説明では油圧機器として、油圧変速装置（ＨＳＴ：Ｈｙｄｒｏｓｔａｔｉｃ Ｔｒａｎｓｍｉｔｉｏｎ）１を例示的に取り扱う。
尚、油圧機器は油圧変速装置に対して更にギア機構を組み合わせたＨＭＴ（Ｈｙｄｒｏｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｔｒａｎｓｍｉｔｉｏｎ）であってもよい。
図１は油圧変速装置１の全体構成を概略的に示す模式図である。油圧変速装置１は、油圧ポンプ２と、油圧モータ４と、油圧ライン６と、を備える。
油圧ポンプ２は、例えばエンジンや電動機のような動力源に連結される入力軸２ａを有し、入力軸２ａに入力される回転によって駆動されることで、作動油を昇圧して圧油を生成する。油圧モータ４は、油圧ライン６を介して油圧ポンプ２から供給される作動油によって駆動される被駆動装置であり、出力軸４ａから回転を出力する。油圧ライン６は、油圧ポンプ２と油圧モータ４との間に設けられる高圧ライン６Ａ及び低圧ライン６Ｂを含む。
油圧ポンプ２の吐出側は、高圧ライン６Ａによって油圧モータ４の吸込側に接続されている。油圧ポンプ２の吸込側は、低圧ライン６Ｂによって油圧モータ４の吐出側に接続されている。油圧ポンプ２から吐出された作動油（高圧油）は、高圧ライン６Ａを介して油圧モータ４に流入し、油圧モータ４を駆動する。油圧モータ４で仕事を行った作動油（低圧油）は、低圧ライン６Ｂを介して油圧ポンプ２に流入して、油圧ポンプ２で昇圧された後、再び高圧ライン６Ａを介して油圧モータ４に流入する。
図２は図１の油圧ポンプ２の断面図である。油圧ポンプ２はアキシャルピストン型油圧ポンプであり、ハウジング１０と、シリンダブロック１２と、バルブプレート１４と、斜板１６と、軸受１８と、を備える。
ハウジング１０は底壁部１０ａと側壁部１０ｂとを含む有底の略円筒形状を有する。ハウジング１０には、高圧ライン６Ａに連通する第１油路２０Ａと、低圧ライン６Ｂに連通する第２油路２０Ｂとが設けられている。すなわち油圧ポンプ２から吐出される作動油（高圧油）は、第１油路２０Ａを介して高圧ライン６Ａに排出され、油圧ポンプ２に供給される作動油（低圧油）は、低圧ライン６Ｂを介して第２油路２０Ｂに取り込まれる。
シリンダブロック１２は、ハウジング１０内において入力軸２ａの周りに回転可能な回転体である。シリンダブロック１２には、複数のシリンダ２４が設けられている。図２では、複数のシリンダ２４のうち、第１油路２０Ａに連通する第１シリンダ２４Ａと、第２油路２０Ｂに連通する第２シリンダ２４Ｂとが代表的に示されている。複数のシリンダ２４の各々にはピストン２６がそれぞれ挿入されており、シリンダブロック１２の回転に伴ってシリンダ２４内で往復動可能に構成されている。
シリンダブロック１２は、ハウジング１０の底壁部１０ａに設けられたバルブプレート１４に対向する摺動面１２ａを有する。摺動面１２ａは、シリンダブロック１２が回転した際に、バルブプレート１４に対して摺動し、その表面には固体潤滑皮膜が設けられている。
バルブプレート１４は、ハウジング１０の底壁部１０ａに固定されており、高圧側ポート１４Ａ及び低圧側ポート１４Ｂとを備える。バルブプレート１４のうちシリンダブロック１２に対向する側は、シリンダブロック１２の摺動面１２ａに対して摺動する。高圧側ポート１４Ａは第１油路２０Ａに連通し、低圧側ポート１４Ｂは第２油路２０Ｂに連通する。
斜板１６は、ハウジング１０に直接的又は間接的に固定されており、各シリンダ２４における各ピストン２６の往復動可能な範囲を規制する。シリンダブロック１２が回転された際に、高圧側ポート１４Ａに連通する第１シリンダ２４Ａと、低圧側ポート１４Ｂに連通する第２シリンダ２４Ｂとの間における容積比は、斜板１６の傾斜角度によって決定される。斜板１６の傾斜角度は調整部材１７によって可変に構成される。調整部材１７によって斜板１６の傾斜角度を変更することで、上記容積比が変化し、油圧ポンプ２の吐出量が調整される。
続いて上記構成を有する油圧変速装置１の異常診断方法について説明する。ここでは、異常診断方法を、本発明の少なくとも一実施形態に係る異常診断システムを用いて実施する場合について説明するが、異常診断方法の各工程は異常診断システム以外の装置や作業員などの人手によって実施されてもよい。
＜第１実施形態＞
図３は第１実施形態に係る異常診断システム１００の構成を示すブロック図であり、図４は図３の異常診断システム１００によって実施される異常診断方法を工程毎に示すフローチャートである。
図３に示されるように、異常診断システム１００は、予測モデル作成部１０２と、運転条件取得部１０４と、正常値算出部１０６と、実測値取得部１０８と、頻度分布算出部１１０と、異常判定部１１２と、要因推定部１１４と、を備える。
このような異常診断システム１００は、例えばコンピュータのような演算処理装置に対して、本発明の少なくとも一実施形態に係る異常診断方法を実施するためのプログラムがインストールされることにより構成される。この場合、プログラムは予めコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されていてもよく、当該記録媒体を演算処理装置によって読み込むことで、当該プログラムをインストールしてもよい。
また図３では、異常診断システム１００の構成要素を機能毎に分割した機能ブロックとして示しているが、これらの機能ブロックは互いに統合されてもよいし、更に細分化されていてもよい。また異常診断システム１００は、単一の演算処理装置によって構成されてもよいし、互いに通信可能な複数の演算処理装置（例えばクラウドサーバも含む）によって構成されてもよい。
予測モデル作成部１０２は、油圧変速装置１の運転条件毎に出力パラメータの正常値を予測可能な予測モデル１１１を作成する。予測モデル１１１は、入力変数として、油圧変速装置１の運転条件に含まれる少なくとも一つの入力パラメータが入力され、所定の演算を行うことにより、対応する出力変数として、運転条件に含まれる少なくとも一つの出力パラメータの正常値を出力する演算モデルである。
予測モデル作成部１０２による予測モデルの作成は、例えば、予め正常状態にあることが確認された油圧変速装置１について学習処理を実行することにより行われる。予め正常状態にあることが確認された油圧変速装置１は、例えば、製品の製造工程において品質検査を適切にクリアした直後（例えば製品出荷前）における油圧変速装置である。この場合、予測モデル作成部１０２による予測モデルの作成は、油圧変速装置１の製造メーカにおいて出荷前に実施され、作成された予測モデルを所定の記憶装置に記憶しておくことで、後に適宜読み出し可能にしてもよい。
予測モデル作成部１０２による学習処理は、例えば正常状態にあることが確認された油圧変速装置１に対して、所定の運転条件のもと試験運転を行い、その挙動（入出力特性）を取得することにより行われる。ここで図５は図３の予測モデル作成部１０２で実施される学習制御を概念的に示す模式図である。図５では、正常状態にあることが確認された油圧変速装置１に対して、所定の運転条件として入力軸２ａにおける入力回転数、入力トルク、油圧ポンプ２から吐出される作動油（高圧ライン６Ａにおける作動油）のドレン温度、油圧ポンプ２の斜板１６の傾斜角度、油圧モータ４の出力軸４ａにおける出力回転数、が与えられる。このように正常状態にあることが確認された油圧変速装置１に対して与えられる運転条件を変更しながら挙動（入出力特性）を取得することにより、各運転条件に対応する入出力特性が特定され、予測モデルが得られる。このような学習制御は、例えば複数の運転条件をランダムフォレスト回帰させる機械学習によって行われることで、予測する出力パラメータの正常値が他の因子の影響を受けることができ、出力パラメータの正常値を高精度に予測可能な予測モデル１１１を作成できる。
予測モデル作成部１０２で作成された予測モデル１１１は、例えば、異常診断システム１００が備える記憶装置に適宜読み出し可能に記憶される。これにより、異常診断システム１００では、任意のタイミングで予測モデル１１を読み出し、各運転条件に対応する出力パラメータの正常値を予測することが可能となる。このような予測モデル１１１は、上述のように診断対象となる個体自身を用いて作成されるため、個体差によるバラツキやクセが考慮されており、各運転条件において出力パラメータの正常値を精度よく予測できる。
運転条件取得部１０４は、診断対象となる油圧変速装置１の運転条件を取得する。ここで取得される運転条件は、予測モデル１１１に入力パラメータとして入力されるパラメータを含む。本実施形態では、入力回転数、入力トルク、油圧ポンプ２から吐出される作動油（高圧ライン６Ａにおける作動油）のドレン温度、油圧ポンプ２の斜板１６の傾斜角度が運転条件として取得される。
尚、運転条件取得部１０４で取得される運転条件に含まれる入力回転数、入力トルク、油圧ポンプ２から吐出される作動油（高圧ライン６Ａにおける作動油）のドレン温度、油圧ポンプ２の斜板１６の傾斜角度は、それぞれ対応するセンサ（不図示）の検知値や、油圧変速装置１のコントローラ（不図示）による制御信号を受信することにより取得される。
正常値算出部１０６は、予測モデル１１１に基づいて出力パラメータの正常値を算出する。図６は予測モデル１１１を用いた出力パラメータの正常値の算出手法を概念的に示す模式図である。図６では、予測モデル１１１の入力パラメータとして運転条件取得部１０４で取得された各パラメータ（入力回転数、入力トルク、油圧ポンプ２から吐出される作動油（高圧ライン６Ａにおける作動油）のドレン温度、油圧ポンプ２の斜板１６の傾斜角度）が入力されることにより、対応する出力パラメータ（出力回転数）の正常値が算出されている。
実測値取得部１０８は、予測モデル１１１によって算出される出力パラメータの実測値を取得する。本実施形態では、予測モデル１１１の出力パラメータとして出力回転数の正常値が予測されることから、実測値取得部１０８は油圧モータ４の出力軸４ａに設けられたセンサ（不図示）から出力回転数の実測値を取得する。
頻度分布算出部１１０は、正常値算出部１０６で算出された正常値と実測値取得部１０８で取得された実測値との偏差に関して頻度分布を算出する。正常値算出部１０６では時間の経過に伴って予測モデル１１１を用いて出力パラメータの正常値が連続的に算出されるとともに、実測値取得部１０８では時間の経過に伴って出力パラメータの実測値が連続的に取得される。頻度分布算出部１１０は、このように時間的に連続に得られる出力パラメータの正常値と実測値との偏差を求め、当該偏差について頻度分布を算出する。正常値及び実測値の偏差は、時間的の経過に伴って少なからず変動するため、その頻度分布は所定の波形を有することとなる。
異常判定部１１２は、頻度分布算出部１１０によって算出された頻度分布を解析することにより、偏差の平均値を算出し、当該平均値を閾値と比較することにより、油圧変速装置１における異常の有無を判定する。頻度分布算出部１１０で算出される頻度分布は、油圧変速装置１に異常がない場合には正規分布を示すが、油圧変速装置１に何らかの異常がある場合には正規分布からずれた波形を示す。そのため、油圧変速装置１に異常がある場合には、頻度分布に基づいて算出される平均値が閾値から乖離することとなる。
要因推定部１１４は、異常判定部１１２によって異常があると判定された場合に、頻度分布の波形に基づいて異常の要因を推定する。上述したように、診断対象に生じる異常は頻度分布の波形に影響を与えるが、その影響の与え方は、異常の種類によって異なる。そのため、要因推定部１１４は頻度分布の波形を解析することにより、頻度分布に影響を与えている要因の推定を行う。
続いて図４を参照して、上記構成を有する異常診断システム１００を用いた異常診断方法について具体的に説明する。
まず予測モデル作成部１０２は、正常状態にあることが確認された油圧変速装置１に対して学習処理を実施することにより、予測モデル１１１を予め作成する（ステップＳ１０）。このような予測モデル１１１の作成は、後述のステップに先駆けて行われ、製品の製造工程において品質検査を適切にクリアした直後（例えば製品出荷前）における油圧変速装置に対して行われる。これにより、診断対象である油圧変速装置１について個体差のばらつきやクセを考慮した精度のよい予測モデル１１１を用意することができる。
続いて運転条件取得部１０４は、油圧変速装置１の運転条件を取得する（ステップＳ１１）。運転条件の取得は、例えば、油圧変速装置１に設けられた各種センサや油圧変速装置１に対する制御信号を受信することにより行われる。ここでは続くステップＳ３において予測モデル１１１の入力パラメータとなる、入力回転数、入力トルク、油圧ポンプ２から吐出される作動油（高圧ライン６Ａにおける作動油）のドレン温度、油圧ポンプ２の斜板１６の傾斜角度が取得される。
続いて正常値算出部１０６は、ステップＳ１０で予め作成した予測モデル１１１に基づいて、ステップＳ１１で取得した運転条件に対応する出力パラメータの正常値を算出する（ステップＳ１２）。すなわち、正常値算出部１０６は運転条件取得部１０４で取得された運転条件（入力回転数、入力トルク、油圧ポンプ２から吐出される作動油（高圧ライン６Ａにおける作動油）のドレン温度、油圧ポンプ２の斜板１６の傾斜角度）を受信し、当該運転条件を予測モデル１１１に入力することにより、対応する出力パラメータ（出力回転数）の正常値を算出する（図５を参照）。
ここで図７は運転条件と予測モデルによって予測される出力パラメータの正常値の推移の一例を示すグラフである。図７（ａ）～（ｄ）には、運転条件である入力回転数、入力トルク、油圧ポンプ２から吐出される作動油（高圧ライン６Ａにおける作動油）のドレン温度、油圧ポンプ２の斜板１６の傾斜角度の時間変化が示されている。図７（ｅ）は、図７（ａ）～（ｄ）の運転条件から予測モデル１１１に基づいて算出される出力パラメータ（出力回転数）の時間変化が示されている。
続いて実測値取得部１０８は、ステップＳ１２で算出される出力パラメータの実測値を取得する（ステップＳ１３）。本実施形態では、上述したようにステップＳ１２では出力パラメータとして出力回転数の正常値が予測されているため、実測値取得部１０８は出力回転数の実測値を取得する。このような出力回転数の実測値は、油圧モータ４の出力軸４ａに設けられた回転数センサ（不図示）の検出値を取得することにより取得される。
続いて頻度分布算出部１１０は、ステップＳ１２で算出された出力パラメータの正常値と、ステップＳ１３で取得された出力パラメータの実測値との偏差を求め（ステップＳ１４）、当該偏差について頻度分布を算出する（ステップＳ１５）。
ここで図８は図４のステップＳ１５で算出される頻度分布の一例である。図８において実線で示されるデータは、油圧変速装置１に異常がない場合における頻度分布を示しており、ゼロを中心とした正規分布を有する。一方、図８において破線で示される２つのデータは、油圧変速装置１に異常１及び異常２がある場合における頻度分布をそれぞれ示している。
尚、異常１及び異常２は、それぞれ異なる要因（後述する要因１及び要因２に対応）を有する異常を区別して示したものである。異常判定部１１２では単に異常の有無が判定されるため、異常１及び異常２は区別される必要はない。
続いて異常判定部１１２は、頻度分布に基づいて油圧変速装置１の異常の有無を判定する（ステップＳ１６）。図８に示されるように、油圧変速装置１に生じる異常は、頻度分布に影響を与える。そこで異常判定部１１２は、ステップＳ１５で算出される頻度分布を評価することにより、異常の有無を判定する。具体的には、頻度分布に基づいて偏差の平均値を算出し、当該平均値が予め設定された基準値である閾値を超えたか否かに基づいて異常の有無が判定される。
油圧変速装置１に異常がない場合には頻度分布は正規分布となるため（図８の正常データを参照）、偏差の平均値は最小となり、閾値を超えない。一方、油圧変速装置１に異常がある場合、頻度分布は正規分布から崩れた分布になるため（図７の異常１及び異常２のデータを参照）、偏差の平均値は増加し、閾値を超えることとなる。異常判定部１１２は、このように頻度分布から求められる偏差の平均値の大きさに基づいて、油圧変速装置１における異常の有無を判定する。
尚、本実施形態では異常判定部１１２における頻度分布の評価パラメータとして平均値を取り扱ったが、評価パラメータとして、異常による頻度分布への影響を評価可能なパラメータ平均値－３σ（σ：標準偏差）や中央値、最頻値を広く採用することが可能である。
異常判定部１１２によって異常があると判定された場合（ステップＳ１６：ＹＥＳ）、要因推定部１１４は当該異常の要因を推定する（ステップＳ１７）。図８に示されるように、異常の有無は頻度分布の波形に影響を与えるが、その影響の与え方は異常の要因によって変化する。そこで異常判定部１１２は、頻度分布の波形を評価することにより、異常の要因を推定する。
ここで要因推定部１１４による要因の推定手法について具体的に説明する。本実施形態では、要因推定部１１４によって推定可能な要因として以下の２つがある。
（要因１）摺動面１２ａにおける摩擦係数が増加することにより、出力低下が生じている。
（要因２）シリンダ２４及びピストン２６の間における摩耗量が増加することで、シリンダ２４及びピストン２６の間にある隙間が増大し、作動流体の漏れ量増加による出力低下が生じている。
本発明者の研究によれば、これらの要因を区別して推定するために有効な指標として、頻度分布におけるピーク位置があることが見出だされた。特に、頻度分布の標準偏差σを基準として±３σの範囲内にあるか否かに基づいて、上記要因１及び要因２とを区別して推定することができる。例えば図８の異常１のデータは要因１に対応する頻度分布を示しており、頻度分布に含まれるピークＰ１、Ｐ２はともに、±３σの範囲内に含まれる。一方、図８の異常２のデータは要因２に対応する頻度分布を示しており、±３σの範囲外に至るようにブロードなピークになっている。このように要因１及び要因２に対応する頻度分布は、それぞれに特徴的な波形を有することから、要因推定部１１４では頻度分布の波形を解析することにより、要因１及び要因２を区別して推定することができる。
尚、要因１及び要因２における頻度分布の波形の違いは、油圧変速装置１の全負荷領域において生じ得るが、負荷が所定値以上の高負荷領域において顕著に現れることが見いだされた。そのため、要因推定部１１４は油圧変速装置１が高負荷領域で運転しているときに求められた頻度分布において、上記手法に基づく要因推定を行うことで、より精度のよい要因推定が可能となる。
ここで図９を参照して、要因推定部１１４による要因推定手法について具体的に説明する。図９は図４のステップＳ１７のサブフローチャートである。
まず要因推定部１１４は、異常があると判定された油圧変速装置１に関する頻度分布からピークを抽出する（ステップＳ２０）。頻度分布が図８の異常１のデータである場合、ゼロを頂点とするピークＰ１と、ピークＰ１から乖離したピークＰ２とが抽出される。一方、頻度分布が図８の異常２のデータである場合、ゼロから乖離したピークＰ３が抽出される。
続いて要因推定部１１４は、頻度分布から標準偏差σを算出し（ステップＳ２１）、当該標準偏差σを用いてステップＳ２０で抽出されたピークが±３σの範囲内にあるか否かを判定する（ステップＳ２２）。図８の異常１のデータのように頻度分布に含まれるピークが±３σの範囲内にある場合（ステップＳ２２：ＹＥＳ）、要因推定部１１４は異常の要因を「要因１」であると推定する（ステップＳ２３）。一方、図８の異常２のデータのように頻度分布に含まれるピークが±３σの範囲外にある場合（ステップＳ２２：ＮＯ）、要因推定部１１４は異常の要因を「要因２」であると推定する（ステップＳ２４）。
尚、上述したように要因１及び要因２の判別は、油圧変速装置１の負荷が所定値以上の高負荷領域にある場合により明確に行うことができることから、ステップＳ２２－２４は、油圧変速装置１の負荷が所定値以上であることを条件に実施されてもよい。
上述の要因推定は、次のような手法によって実施されてもよい。図１０は図９の変形例を示すサブフローチャートである。本変形例では、高圧ライン６Ａにおける圧力が検知可能に構成されている場合に有効である。
異常判定部１１２によって異常があると判定された場合（ステップＳ１６：ＹＥＳ）、要因推定部１１４は高圧ライン６Ａにおける圧力を取得し（ステップＳ３０）、当該圧力が基準値である閾値に比べて大きいか否かを判定する（ステップＳ３１）。ここで圧力と比較される閾値は、正常時における圧力値であり、予め製品仕様として設定された仕様値であってもよいし、上述の出力回転数のように予測モデル１１１に基づいて算出された予測値であってもよい。
圧力が閾値に比べて大きい場合（ステップＳ３１：ＹＥＳ）、要因推定部１１４は、異常の要因が「要因１」であると推定する（ステップＳ３２）。これは、出力モータ側の摺動面１２ａ／１４間、２６／２４Ａ間、２６/２４Ｂ間における摩擦係数が増加すると、同一回転数を保持するための必要トルクが増加するため、高圧ライン６Ａにおける油圧上昇が生じるためである。
一方、圧力が閾値以下である場合（ステップＳ３１：ＮＯ）、要因推定部１１４は、異常の原因が「要因２」であると推定する（ステップＳ３３）。これは、シリンダ２４及びピストン２６の間において摩耗が進行することにより、シリンダ２４及びピストン２６によって規定される圧縮室からの作動流体の漏れが増加した場合には、要因１のような油圧上昇が生じないためである。
以上説明したように第１実施形態によれば、予測モデルによって算出された正常値と実測値との偏差の平均値を閾値と比較することにより、油圧機器の異常の判定、及び、その要因の推定を行うことができる。
＜第２実施形態＞
続いて第２実施形態に係る異常診断システム２００及び異常診断システム２００によって実施される異常診断方法について説明する。図１１は異常診断システム２００の構成を示すブロック図であり、図１２は図１１の異常診断システム２００によって実施される異常診断方法を工程毎に示すフローチャートである。
図１１に示されるように、異常診断システム２００は、物理モデル作成部２０２と、運転条件取得部２０４と、出力パラメータ算出部２０６と、異常判定部２０８と、要因推定部２１０と、を備える。
このような異常診断システム２００は、例えばコンピュータのような演算処理装置に対して、本発明の少なくとも一実施形態に係る異常診断方法を実施するためのプログラムがインストールされることにより構成される。この場合、プログラムは予めコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されていてもよく、当該記録媒体を演算処理装置によって読み込むことで、当該プログラムをインストールしてもよい。
まず物理モデル作成部２０２は、診断対象となる油圧変速装置１の物理的構造に対応する物理モデル２２０を作成する（ステップＳ３０）。ここで図１３は、物理モデル作成部２０２で作成される物理モデルの一例である。
図１３に示される物理モデル２２０では、予測モデル１１１は、入力変数として、油圧変速装置１の運転条件に含まれる少なくとも一つの入力パラメータが入力され、所定の演算を行うことにより、対応する出力変数として、運転条件に含まれる少なくとも一つの出力パラメータの正常値を出力する演算モデルである。
図１３では、物理モデル２２０に入力される運転条件として、入力軸２ａにおける入力回転数Ｎｐ、斜板１６の傾斜角度θ、油圧ポンプ２から吐出される作動油（高圧ライン６Ａにおける作動油）のドレン温度Ｔ、油圧モータ４の出力軸４ａにおける出力トルクＴｏが入力され、出力パラメータとして油圧モータ４の出力軸４ａにおける出力回転数Ｎｍが出力される。
尚、当該物理モデル２２０は、油圧ポンプ２の押しのけ容量Ｖｐ、斜板１６の最大傾斜角度θｍａｘ、作動油の体積弾性率Ｋ、高圧ライン６Ａの容積ＶＡ、ラプラス演算子ｓ、油圧モータ４の押しのけ容量Ｖｍ、油圧モータ４の慣性モーメントＪｍ、ピストン２６からの漏れ量Ｑｐ、パッドからの漏れ量Ｑｓｏを含む。この物理モデル２２０では、斜板１６の傾斜角度θと入力回転数Ｎｐから、油圧ポンプ２の吸入ポート及び吐出ポートに流れる流量と、ピストン２６とシリンダ２４との間の隙間からの漏れ量及びピストンシューの静圧パッドからの漏れ量と、出力側のモータ回転による油圧モータ４の吐出ポート（＝ポンプ吐出ポート）及び入力ポート（ポンプ吐出ポート）を計算し、前記３つの流量の収支から各ポートの圧力の時間変化率が計算される。そして、この圧力の時間変化率を積分することで各ポートの圧力が得られ、各ポートの圧力差から油圧モータ４のトルクを算出し、負荷トルクＴ０との差分から油圧モータ４の回転トルクが得られ、その回転トルクから回転加速度を求め、回転加速度を時間積分することでモータ回転数が演算される。このモータ回転数に油圧モータ４の押しのけ容積を乗じることでモータ流量が演算され、油圧ポンプ４から吐き出された流体エネルギが油圧モータ４で機械エネルギとして出力され、エネルギ消費した流体はポンプに回収される一連のエネルギ伝達が構成されている。
ここでピストン２６からの漏れ量Ｑｐ及びパッドからの漏れ量Ｑｓｏは、それぞれ次式

Figure 0007057205000001


Figure 0007057205000002

により求められる。
ここで式（１）及び式（２）の分母には、作動油の粘度ηが含まれる。作動油の粘性ηは、一般的に、作動油の密度ρと動粘度νを用いて次式
η＝ρ×η （３）
で得られる。作動油の密度ρと動粘度νは、図１４に示されるように、それぞれ温度依存性を有しており、粘度ηは温度に対して非線形な相関を有する（図１４は作動油の密度ρ及び動粘度νの温度依存性を示す特性関数である）。
上述の物理モデル２２０では作動油の粘度ηを含む式（１）及び式（２）が用いられているため、実質的に作動油の密度ρと動粘度νの温度依存性が加味されたものとなっている。そのため、作動油の粘度ηの非線形な相関を考慮した、精度のよい出力パラメータの算出が可能である。
続いて運転条件取得部２０４は、物理モデル２２０の入力パラメータとなる運転条件を取得する（ステップＳ３１）。上記例では、油圧変速装置１に設けられた各センサからの検知値又は制御信号に基づいて、油圧ポンプ２から吐出される作動油（高圧ライン６Ａにおける作動油）のドレン温度Ｔ、油圧モータ４の出力軸４ａにおける出力トルクＴｏが取得される。
続いて出力パラメータ算出部２０６は、物理モデル作成部２０２で作成された物理モデル２２０を用いて、運転条件取得部２０４で取得された運転条件に対応する出力パラメータを算出する（ステップＳ３２）。上記例では、出力パラメータとして油圧モータ４の出力軸４ａにおける出力回転数Ｎｍが算出される。出力パラメータの演算に用いられる物理モデル２２０には、作動油の粘度ηを含む式（１）及び式（２）が用いられているため、実質的に作動油の密度ρと動粘度νの温度依存性が加味されているため、精度のよい出力パラメータの算出が可能である。
続いて異常判定部２０８は、出力パラメータ算出部２０６で算出された出力パラメータを基準値と比較することにより、油圧変速装置１の異常を判定する（ステップＳ３３）。そして異常判定部２０８で異常があると判定された場合（ステップＳ３３：ＹＥＳ）、要因推定部２１０は、各要因に対応する評価パラメータを物理モデル２２０に基づいて算出することにより、要因の推定を行う（ステップＳ３４）。
ステップＳ３４では、例えば、物理モデル２２０に含まれる上記（１）式及び（２）式によってピストン２６からの漏れ量Ｑｐ及びパッドからの漏れ量Ｑｓｏを直接的に演算し、それぞれに対応する基準値と比較することで、基準値との偏差が閾値を超える評価パラメータを特定することにより、要因の推定が行われる。この場合、ピストン２６からの漏れ量Ｑｐ及びパッドからの漏れ量Ｑｓｏを具体的に求めるため、異常要因の定量的な評価も可能である。
以上説明したように第２実施形態によれば、運転条件に対応する出力パラメータを算出可能な物理モデル２２０を用いることで、油圧機器の物理的構造に基づいて出力パラメータを精度よく演算的に求めることができる。このように求められた出力パラメータを基準値と比較することで、的確な異常判定が可能となる。
本発明の少なくとも一実施形態は、油圧ポンプと油圧ポンプによって駆動される被駆動装置とを含む油圧機器の異常診断方法、及び、油圧機器の異常診断システムに利用可能である。
１ 油圧変速装置
２ 油圧ポンプ
４ 油圧モータ
６Ａ 高圧ライン
６Ｂ 低圧ライン
１０ ハウジング
１１１ 予測モデル
１２ シリンダブロック
１２ａ 摺動面
１４ バルブプレート
１４Ａ 高圧側ポート
１４Ｂ 低圧側ポート
１６ 斜板
２０Ａ 第１油路
２０Ｂ 第２油路
２４ シリンダ
２６ ピストン
１００ 異常診断システム
１０２ 予測モデル作成部
１０４，２０４ 運転条件取得部
１０６ 正常値算出部
１０８ 実測値取得部
１１０ 頻度分布算出部
１１２，２０８ 異常判定部
１１４，２１０ 要因推定部
２００ 異常診断システム
２０２ 物理モデル作成部
２０４ 運転条件取得部
２０６ 出力パラメータ算出部
２２０ 物理モデル

Claims (11)

  1. 油圧ポンプと前記油圧ポンプによって駆動される被駆動装置とを含む油圧機器の異常診断方法であって、
    前記油圧機器の運転条件毎に前記油圧機器の出力パラメータの正常値を予測可能な予測モデルを作成する工程と、
    前記油圧ポンプの運転条件を取得する工程と、
    前記予測モデルを用いて、前記運転条件に対応する前記出力パラメータの正常値を算出する工程と、
    前記油圧ポンプについて前記出力パラメータの実測値を取得する工程と、
    前記正常値と前記実測値の偏差に関して頻度分布を算出する工程と、
    前記頻度分布に基づいて前記偏差の平均値を算出し、前記平均値が閾値を超えた場合に、前記油圧機器に異常があると判定する工程と、
    前記異常があると判定された場合に、前記頻度分布の波形のピークが存在する前記偏差の範囲に基づいて前記異常の要因を推定する工程と、
    を備える、油圧機器の異常診断方法。
  2. 前記油圧機器の負荷が所定値以上である場合に算出された前記頻度分布について標準偏差σを算出し、前記頻度分布において±３σの範囲内にピークがある場合、前記油圧ポンプの内部にある摺動部における摩擦係数の増加が前記要因であると推定する、請求項１に記載の油圧機器の異常診断方法。
  3. 算出された前記頻度分布について標準偏差σを算出し、
    前記頻度分布において±３σの範囲内にピークがない場合、前記油圧ポンプの内部における摩耗量の増加が前記要因であると推定する、請求項２に記載の油圧機器の異常診断方法。
  4. 前記運転条件は、前記油圧ポンプから吐出される作動油の温度を含む、請求項１から３のいずれか一項に記載の油圧機器の異常診断方法。
  5. 前記被駆動装置は油圧モータであり、
    前記出力パラメータは前記油圧モータの出力回転数である、請求項１から４のいずれか一項に記載の油圧機器の異常診断方法。
  6. 油圧ポンプと前記油圧ポンプによって駆動される被駆動装置とを含む油圧機器の異常診断方法であって、
    前記油圧機器の運転条件毎に前記油圧機器の出力パラメータの正常値を予測可能な予測
    モデルを作成する工程と、
    前記油圧ポンプの運転条件を取得する工程と、
    前記予測モデルを用いて、前記運転条件に対応する前記出力パラメータの正常値を算出する工程と、
    前記油圧ポンプについて前記出力パラメータの実測値を取得する工程と、前記正常値と前記実測値の偏差に関して頻度分布を算出する工程と、
    前記頻度分布に基づいて前記偏差の平均値を算出し、前記平均値が関値を超えた場合に、前記油圧機器に異常があると判定する工程と、
    前記異常があると判定された場合に、前記油圧ポンプから吐出される作動油の圧力に基づいて前記異常の要因を推定する工程と、
    を備える、油圧機器の異常診断方法。
  7. 前記油圧ポンプから吐出される作動油の圧力が正常時に比べて増加している場合、前記油圧ポンプの内部にある摺動部における摩擦係数の増加が前記要因であると推定する、請求項６に記載の油圧機器の異常診断方法。
  8. 前記圧力が正常時に比べて増加していない場合、前記油圧ポンプの内部における摩耗量の増加が前記要因であると推定する、請求項６又は７に記載の油圧機器の異常診断方法。
  9. 前記運転条件は、前記油圧ポンプから吐出される作動油の温度を含む、請求項６から８のいずれか一項に記載の油圧機器の異常診断方法。
  10. 前記被駆動装置は油圧モータであり、
    前記出力パラメータは前記油圧モータの出力回転数である、請求項６から９のいずれか一項に記載の油圧機器の異常診断方法。
  11. 油圧ポンプと前記油圧ポンプによって駆動される被駆動装置とを含む油圧機器の異常診断システムであって、
    前記油圧機器の運転条件毎に前記油圧機器の出力パラメータの正常値を予測可能な予測モデルを作成する予測モデル作成部と、
    前記油圧機器の運転条件を取得する運転条件取得部と、
    前記予測モデルを用いて、前記運転条件取得部で取得された前記運転条件に対応する前記出力パラメータの正常値を算出する正常値算出部と、
    前記油圧ポンプについて前記出力パラメータの実測値を取得する実測値取得部と、
    前記正常値算出部で算出された前記正常値と前記実測値取得部で取得された前記実測値の偏差に関して頻度分布を算出する頻度分布算出部と、
    前記頻度分布に基づいて前記偏差の平均値を算出し、前記平均値が閾値を超えた場合に、前記油圧機器に異常があると判定する異常判定部と、
    前記異常判定部で前記異常があると判定された場合に、前記頻度分布の波形のピークが存在する前記偏差の範囲に基づいて前記異常の要因を推定する要因推定部と、
    を備える、油圧機器の異常診断システム。
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