JPH10273920A - 機械の異常監視方法 - Google Patents
機械の異常監視方法Info
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- JPH10273920A JPH10273920A JP8013397A JP8013397A JPH10273920A JP H10273920 A JPH10273920 A JP H10273920A JP 8013397 A JP8013397 A JP 8013397A JP 8013397 A JP8013397 A JP 8013397A JP H10273920 A JPH10273920 A JP H10273920A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】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、データ数を少なくする。また、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。 【解決手段】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ことで、
データ数を少なくする。また、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き、このカウント値に基づき累積分
布を生成し、この累積分布から機械の被害量を予測す
る。
いことで、データ数を少なくする。また、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。 【解決手段】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ことで、
データ数を少なくする。また、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き、このカウント値に基づき累積分
布を生成し、この累積分布から機械の被害量を予測す
る。
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。
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。
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ＵＳ
５,４６３,５６７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。
５,４６３,５６７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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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１０
１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１
０２〜１０７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。
１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１
０２〜１０７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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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Ｓ
Ｇに分割されており、１次元の頻度マップを構成してい
る。
ば、図５に示すように、この値が１次元のセグメントＳ
Ｇ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。
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。
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。
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。
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。
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。
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）。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
（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。
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）。
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。
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。
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）。
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。
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。
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（１
０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。
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（１
０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１０
７）。
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１０
７）。
【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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
す図である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 秋山 定近 栃木県小山市横倉新田400 株式会社小松 製作所小山工場内 (72)発明者 赤城 二郎 栃木県小山市横倉新田400 株式会社小松 製作所小山工場内 (72)発明者 長谷川 信樹 栃木県小山市横倉新田400 株式会社小松 製作所小山工場内 (72)発明者 黒本 和憲 神奈川県川崎市川崎区中瀬３ー20ー１ 株 式会社小松製作所建機研究所内 (72)発明者 村上 卓 神奈川県川崎市川崎区中瀬３ー20ー１ 株 式会社小松製作所建機研究所内
Claims (7)
- 【請求項１】 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
を具えた機械の異常監視方法。 - 【請求項２】 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
えた機械の異常監視方法。 - 【請求項３】 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、順次累積する際に、この
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、一定の比率で小さな値にスケール変換した上
で、順次累積するようにした請求項２記載の機械の異常
監視方法。 - 【請求項４】 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、 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生成する
行程と、 前記積算頻度分布推移に基づき機械の異常を判断する行
程とを具えた機械の異常監視方法。 - 【請求項５】 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４記載の機械の異常監視方法。 - 【請求項６】 前記積算頻度分布推移は、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さ
れるものである請求項４記載の機械の異常監視方法。 - 【請求項７】 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４記載の機械の異常監視方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP08013397A JP3765551B2 (ja) | 1997-03-31 | 1997-03-31 | 建設機械の異常監視方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP08013397A JP3765551B2 (ja) | 1997-03-31 | 1997-03-31 | 建設機械の異常監視方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10273920A true JPH10273920A (ja) | 1998-10-13 |
| JP3765551B2 JP3765551B2 (ja) | 2006-04-12 |
Family
ID=13709753
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP08013397A Expired - Fee Related JP3765551B2 (ja) | 1997-03-31 | 1997-03-31 | 建設機械の異常監視方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3765551B2 (ja) |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2308091A (en) * | 1994-10-06 | 1997-06-18 | Perstorp Ab | Process of incorporating a unit or object by moulding |
| US6542851B2 (en) | 1998-06-02 | 2003-04-01 | Komatsu Ltd. | Method and apparatus for measuring component performance data of construction machine |
| WO2008099519A1 (ja) * | 2007-02-14 | 2008-08-21 | Shin Caterpillar Mitsubishi Ltd. | 機体診断方法および機体診断システム |
| JP2008203941A (ja) * | 2007-02-16 | 2008-09-04 | Shin Caterpillar Mitsubishi Ltd | 機体稼働状態検知方法 |
| JP2008202221A (ja) * | 2007-02-16 | 2008-09-04 | Shin Caterpillar Mitsubishi Ltd | 作業負荷判定方法および作業負荷判定システム |
| JP2008202223A (ja) * | 2007-02-16 | 2008-09-04 | Shin Caterpillar Mitsubishi Ltd | 機体稼働状態検知方法 |
| JP2008202222A (ja) * | 2007-02-16 | 2008-09-04 | Shin Caterpillar Mitsubishi Ltd | 機体稼働状態検知方法 |
| US7664715B2 (en) | 2004-06-25 | 2010-02-16 | Caterpillar Japan Ltd. | Apparatus and method for compressing data, apparatus and method for analyzing data, and data management system |
| KR20160006281A (ko) * | 2014-07-08 | 2016-01-19 | 주식회사 글로비즈 | 모니터링 방법 및 시스템 |
| US10281909B2 (en) | 2013-07-10 | 2019-05-07 | Globiz Co., Ltd. | Signal measuring/diagnosing system, and method for applying the same to individual devices |
| JP2019183646A (ja) * | 2019-08-06 | 2019-10-24 | 住友重機械工業株式会社 | ショベル支援装置 |
-
1997
- 1997-03-31 JP JP08013397A patent/JP3765551B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2308091B (en) * | 1994-10-06 | 1998-06-17 | Perstorp Ab | Process of incorporating a unit or object by moulding |
| GB2308091A (en) * | 1994-10-06 | 1997-06-18 | Perstorp Ab | Process of incorporating a unit or object by moulding |
| US6542851B2 (en) | 1998-06-02 | 2003-04-01 | Komatsu Ltd. | Method and apparatus for measuring component performance data of construction machine |
| US7664715B2 (en) | 2004-06-25 | 2010-02-16 | Caterpillar Japan Ltd. | Apparatus and method for compressing data, apparatus and method for analyzing data, and data management system |
| WO2008099519A1 (ja) * | 2007-02-14 | 2008-08-21 | Shin Caterpillar Mitsubishi Ltd. | 機体診断方法および機体診断システム |
| JP2008196428A (ja) * | 2007-02-14 | 2008-08-28 | Shin Caterpillar Mitsubishi Ltd | 機体診断方法および機体診断システム |
| JP2008203941A (ja) * | 2007-02-16 | 2008-09-04 | Shin Caterpillar Mitsubishi Ltd | 機体稼働状態検知方法 |
| JP2008202221A (ja) * | 2007-02-16 | 2008-09-04 | Shin Caterpillar Mitsubishi Ltd | 作業負荷判定方法および作業負荷判定システム |
| JP2008202223A (ja) * | 2007-02-16 | 2008-09-04 | Shin Caterpillar Mitsubishi Ltd | 機体稼働状態検知方法 |
| JP2008202222A (ja) * | 2007-02-16 | 2008-09-04 | Shin Caterpillar Mitsubishi Ltd | 機体稼働状態検知方法 |
| US10281909B2 (en) | 2013-07-10 | 2019-05-07 | Globiz Co., Ltd. | Signal measuring/diagnosing system, and method for applying the same to individual devices |
| KR20160006281A (ko) * | 2014-07-08 | 2016-01-19 | 주식회사 글로비즈 | 모니터링 방법 및 시스템 |
| JP2019183646A (ja) * | 2019-08-06 | 2019-10-24 | 住友重機械工業株式会社 | ショベル支援装置 |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3765551B2 (ja) | 2006-04-12 |
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