KR102557766B1 - Condition estimation apparatus, control valve, condition estimation program, and condition estimation method - Google Patents

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Abstract

제어 밸브의 상태를 적확하게 추정하기 위한 기술을 제공한다.
상태 추정 장치(400)는, 제1 가동부의 위치에 따라서 작동 유체의 유량을 제어하는 제어 밸브에 있어서의 제1 가동부의 목표 위치 또는 실제 위치와, 작동 유체의 유량에 따라서 위치를 변화시키는 제2 가동부의 실제 위치를 취득하는 취득부와, 취득부에 의해 취득된 정보에 기초하여 작동 유체의 누출량을 추정하는 추정부를 구비한다.A technique for accurately estimating the state of a control valve is provided.
The state estimating device 400 includes an acquisition unit that acquires a target position or actual position of a first movable unit in a control valve that controls the flow rate of a working fluid according to the position of the first movable unit and an actual position of a second movable unit whose position changes according to the flow rate of the working fluid, and an estimator that estimates a leakage amount of the working fluid based on the information acquired by the acquisition unit.

Description

상태 추정 장치, 제어 밸브, 상태 추정 프로그램 및 상태 추정 방법 {CONDITION ESTIMATION APPARATUS, CONTROL VALVE, CONDITION ESTIMATION PROGRAM, AND CONDITION ESTIMATION METHOD}State estimation device, control valve, state estimation program, and state estimation method {CONDITION ESTIMATION APPARATUS, CONTROL VALVE, CONDITION ESTIMATION PROGRAM, AND CONDITION ESTIMATION METHOD}

본 발명은, 제어 밸브의 상태를 추정하기 위한 상태 추정 장치, 제어 밸브, 상태 추정 프로그램 및 상태 추정 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a state estimation device for estimating the state of a control valve, a control valve, a state estimation program, and a state estimation method.

선박 등의 이동체에 탑재된 엔진을 제어하기 위해서, 유압 서보 밸브 등의 제어 밸브가 사용된다. 전기적으로 제어 가능한 제어 밸브를 사용하여 엔진에의 연료의 공급이나 엔진으로부터의 배기 등을 세밀하게 제어함으로써, 엔진의 열효율을 향상시킬 수 있어, 연료의 소비량을 억제할 수 있다.In order to control an engine mounted on a mobile body such as a ship, a control valve such as a hydraulic servo valve is used. By using an electrically controllable control valve to finely control the supply of fuel to the engine or exhaust from the engine, the thermal efficiency of the engine can be improved and the amount of fuel consumption can be suppressed.

일본 특허 제5465365호Japanese Patent No. 5465365

선박은 해상을 항행하기 때문에, 탑재된 제어 밸브에 고장이나 문제 등이 발생하였다고 해도 즉시 대처할 수 있다고는 할 수 없다. 종래에는, 선박이 항만에 정박하고 있을 때 등에, 고장이나 문제 등이 발생한 제어 밸브를 분리하여, 공장 등에 가져와서 점검하고, 필요한 수리나 교환 등을 실시하고 있었다. 그러나, 선박이 항행 불능인 상태에 빠져 큰 손해를 발생하는 사태를 억제하기 위해서는, 제어 밸브의 상태를 적확하게 파악하여, 고장이나 문제에 의해 동작 불능이 되기 전에 적절한 처치를 강구해 두는 것이 매우 중요하다.Since a ship navigates on the sea, it cannot be said that an immediate response can be made even if a failure or problem occurs in a control valve mounted thereon. Conventionally, when a ship is moored in a port or the like, a control valve having a failure or problem is removed, brought to a factory or the like, inspected, and necessary repairs or replacements are performed. However, in order to prevent a situation in which a ship is unable to navigate and cause great damage, it is very important to accurately grasp the state of the control valve and take appropriate measures before it becomes inoperable due to a malfunction or problem.

본 발명은 이러한 과제를 감안하여 이루어진 것이며, 그 목적은, 제어 밸브의 상태를 보다 정확하게 추정하기 위한 기술을 제공하는 데에 있다.The present invention has been made in view of these problems, and its object is to provide a technique for more accurately estimating the state of a control valve.

상기 과제를 해결하기 위해서, 본 발명의 어느 양태의 상태 추정 장치는, 제1 가동부의 위치에 따라서 작동 유체의 유량을 제어하는 제어 밸브에 있어서의 제1 가동부의 목표 위치 또는 실제 위치와, 작동 유체의 유량에 따라서 위치를 변화시키는 제2 가동부의 실제 위치를 취득하는 취득부와, 취득부에 의해 취득된 정보에 기초하여 작동 유체의 누출량을 추정하는 추정부를 구비한다.In order to solve the above problems, the state estimation device of one aspect of the present invention includes an acquisition unit that acquires a target position or actual position of the first movable unit in a control valve that controls the flow rate of the working fluid according to the position of the first movable unit and the actual position of the second movable unit whose position changes according to the flow rate of the working fluid, and an estimating unit that estimates the leakage amount of the working fluid based on the information acquired by the acquisition unit.

본 발명의 또 다른 양태는 제어 밸브이다. 이 제어 밸브는, 위치를 지정하기 위한 제어 신호에 따라서 위치가 변화되고, 위치에 따라서 작동 유체의 유량이 제어되는 제1 가동부와, 제1 가동부의 목표 위치 또는 실제 위치와 작동 유체의 유량에 따라서 위치가 변화되는 제2 가동부의 실제 위치를 취득하는 취득부와, 제1 가동부의 목표 위치 또는 실제 위치와 제2 가동부의 실제 위치에 기초하여 작동 유체의 누출량을 추정하기 위한 추정 모델을 사용하여, 취득부에 의해 취득된 제1 가동부의 목표 위치 또는 실제 위치와 제2 가동부의 실제 위치에 기초하여 작동 유체의 누출량을 추정하는 추정부를 구비한다.Another aspect of the present invention is a control valve. This control valve comprises: a first movable part whose position is changed in accordance with a control signal for specifying a position and whose flow rate of working fluid is controlled according to the position; an acquisition part which acquires a target or actual position of the first movable part and an actual position of the second movable part whose position is changed according to the flow rate of the working fluid; a target or actual position of the first movable part obtained by the acquirer or an actual position and an actual position of the second movable part acquired by the acquisition part by using an estimation model for estimating the leak amount of the working fluid based on the target or actual position of the first movable part and the actual position of the second movable part; An estimating unit for estimating a leakage amount of the working fluid based on the position is provided.

본 발명의 또 다른 양태는 상태 추정 프로그램이다. 이 프로그램은, 컴퓨터를, 제1 가동부의 위치에 따라서 작동 유체의 유량을 제어하는 제어 밸브에 있어서의 제1 가동부의 목표 위치 또는 실제 위치와, 작동 유체의 유량에 따라서 위치를 변화시키는 제2 가동부의 실제 위치를 취득하는 취득부, 취득부에 의해 취득된 정보에 기초하여 작동 유체의 누출량을 추정하는 추정부로서 기능시킨다.Another aspect of the present invention is a state estimation program. This program causes the computer to function as an acquisition unit that acquires the target position or actual position of the first movable unit in the control valve that controls the flow rate of the working fluid according to the position of the first movable unit and the actual position of the second movable unit that changes its position according to the flow rate of the working fluid, and an estimation unit that estimates the leakage amount of the working fluid based on the information acquired by the acquisition unit.

본 발명의 또 다른 양태는 상태 추정 방법이다. 이 방법은, 컴퓨터에, 제1 가동부의 위치에 따라서 작동 유체의 유량을 제어하는 제어 밸브에 있어서의 제1 가동부의 목표 위치 또는 실제 위치와, 작동 유체의 유량에 따라서 위치를 변화시키는 제2 가동부의 실제 위치를 취득하는 스텝과, 취득하는 스텝에 있어서 취득된 정보에 기초하여 작동 유체의 누출량을 추정하는 추정 스텝을 실행시킨다.Another aspect of the present invention is a state estimation method. This method causes a computer to execute a step of acquiring a target position or an actual position of a first movable part in a control valve that controls the flow rate of a working fluid according to the position of the first movable part and an actual position of a second movable part whose position changes according to the flow rate of the working fluid, and an estimation step of estimating the leak amount of the working fluid based on the information acquired in the acquiring step.

또한, 이상의 구성 요소가 임의의 조합이나, 본 발명의 구성 요소나 표현을 방법, 장치, 프로그램, 프로그램을 기록한 일시적인 또는 일시적이지 않은 기억 매체, 시스템 등의 사이에서 서로 치환한 것도 또한, 본 발명의 양태로서 유효하다.In addition, any combination of the above constituent elements or substitution of the constituent elements or expressions of the present invention with each other among methods, devices, programs, temporary or non-temporary storage media, systems, etc. in which the programs are recorded is also effective as an aspect of the present invention.

본 발명에 따르면, 제어 밸브의 상태를 보다 정확하게 추정할 수 있다.According to the present invention, the state of the control valve can be more accurately estimated.

도 1은 본 발명의 실시 형태에 관한 관리 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 선박에 탑재된 유압 서보 밸브의 주변의 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 3은 유압 서보 밸브의 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 4는 파일럿 밸브의 밸브체의 제1 방향의 위치와 포트의 개폐 상태를 모식적으로 나타내는 모식도이다.
도 5는 서보 밸브 제어 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 6은 학습 장치 및 상태 추정 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 실시 형태의 상태 추정 방법의 수순을 나타내는 흐름도이다.
도 8은 실시예 1-1에 관한 학습 장치와 상태 추정 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 9는 실시예 1-2에 관한 학습 장치와 상태 추정 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 10은 실시예 1-3에 관한 학습 장치와 상태 추정 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 11은 실시예 1-4에 관한 학습 장치와 상태 추정 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 12는 실시예 1-5에 관한 학습 장치와 상태 추정 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 13은 실시예 2에 관한 학습 장치와 상태 추정 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 14는 파일럿 밸브의 스풀과 메인 밸브의 스풀의 동작을 모식적으로 나타내는 도면이다.
도 15는 실시예 3에 관한 학습 장치와 상태 추정 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 16은 실시예 4에 관한 학습 장치와 상태 추정 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 17은 파일럿 밸브의 스풀과 메인 밸브의 스풀의 동작을 모식적으로 나타내는 도면이다.
도 18은 실시예 5에 관한 학습 장치와 상태 추정 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 19는 메인 밸브의 스풀 위치 센서의 상태를 나타내는 도면이다.
도 20은 실시예 6에 관한 학습 장치와 상태 추정 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 21은 실시예 7에 관한 학습 장치와 상태 추정 장치의 구성을 나타내는 도면이다.1 is a diagram showing the configuration of a management system according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram schematically showing a configuration around a hydraulic servo valve mounted on a ship.
3 is a diagram schematically showing the configuration of a hydraulic servo valve.
Fig. 4 is a schematic diagram schematically showing the position of the valve element of the pilot valve in the first direction and the open/closed state of the port.
5 is a diagram showing the configuration of the servo valve control device.
6 is a diagram showing the configuration of a learning device and a state estimation device.
7 is a flowchart showing the procedure of the state estimation method of the present embodiment.
8 is a diagram showing configurations of a learning device and a state estimation device according to the embodiment 1-1.
Fig. 9 is a diagram showing configurations of a learning device and a state estimation device according to the embodiment 1-2.
Fig. 10 is a diagram showing the configuration of the learning device and the state estimation device according to the embodiment 1-3.
Fig. 11 is a diagram showing configurations of a learning device and a state estimation device according to Examples 1-4.
Fig. 12 is a diagram showing configurations of a learning device and a state estimation device according to Examples 1 to 5;
Fig. 13 is a diagram showing the configuration of the learning device and the state estimation device according to the second embodiment.
Fig. 14 is a diagram schematically showing the operation of the pilot valve spool and the main valve spool.
Fig. 15 is a diagram showing the configuration of a learning device and a state estimation device according to the third embodiment.
Fig. 16 is a diagram showing configurations of a learning device and a state estimation device according to the fourth embodiment.
Fig. 17 is a diagram schematically showing the operation of the pilot valve spool and the main valve spool.
Fig. 18 is a diagram showing configurations of a learning device and a state estimation device according to the fifth embodiment.
Fig. 19 is a diagram showing the state of the spool position sensor of the main valve;
Fig. 20 is a diagram showing the configuration of a learning device and a state estimation device according to the sixth embodiment.
Fig. 21 is a diagram showing configurations of a learning device and a state estimation device according to the seventh embodiment.

이하, 본 발명을 적합한 실시 형태를 바탕으로 각 도면을 참조하면서 설명한다. 실시 형태 및 변형예에서는, 동일 또는 동등한 구성 요소, 부재에는, 동일한 번호를 부여하는 것으로 하고, 적절히 중복된 설명은 생략한다. 또한, 각 도면에 있어서의 부재의 치수는, 이해를 용이하게 하기 위해 적절히 확대, 축소하여 나타낸다. 또한, 각 도면에 있어서 실시 형태를 설명함에 있어서 중요하지 않은 부재의 일부는 생략하여 표시한다.EMBODIMENT OF THE INVENTION Hereinafter, this invention is demonstrated, referring each drawing based on preferred embodiment. In the embodiments and modified examples, identical or equivalent constituent elements and members are assigned the same numbers, and appropriately overlapped descriptions are omitted. In addition, the dimensions of the members in each drawing are shown appropriately enlarged or reduced in order to facilitate understanding. In addition, in each drawing, in explaining the embodiment, some of the unimportant members are omitted and displayed.

또한, 제1, 제2 등의 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성 요소를 설명하기 위해 사용되지만, 이 용어는 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별할 목적으로만 사용되고, 이 용어에 의해 구성 요소가 한정되는 것은 아니다.In addition, terms including ordinal numbers such as first and second are used to describe various components, but these terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another component, and the components are not limited by this term.

도 1은, 본 발명의 실시 형태에 관한 관리 시스템의 구성을 나타낸다. 관리 시스템(1)은 제어 밸브의 동작에 관련되는 정보에 기초하여 제어 밸브를 관리한다. 관리 시스템(1)은 임의의 제어 밸브를 관리하기 위해 이용 가능하지만, 본 실시 형태에서는, 선박(2)에 탑재된 엔진을 제어하기 위한 유압 서보 밸브를 관리하는 예에 대하여 주로 설명한다. 관리 시스템(1)은 학습 장치(300) 및 상태 추정 장치(400)를 구비한다. 학습 장치(300)는 유압 서보 밸브에 관련되는 정보에 기초하여 유압 서보 밸브의 상태를 추정하기 위한 추정 모델을 학습한다. 상태 추정 장치(400)는 학습 장치(300)에 의해 학습된 추정 모델을 사용하여 유압 서보 밸브의 상태를 추정한다.1 shows the configuration of a management system according to an embodiment of the present invention. The management system 1 manages the control valve based on information related to the operation of the control valve. The management system 1 can be used to manage any control valve, but in this embodiment, an example of managing a hydraulic servo valve for controlling an engine mounted on the ship 2 will be mainly described. The management system 1 includes a learning device 300 and a state estimation device 400 . The learning device 300 learns an estimation model for estimating the state of the hydraulic servo valve based on information related to the hydraulic servo valve. The state estimating device 400 estimates the state of the hydraulic servo valve using the estimation model learned by the learning device 300 .

학습 장치(300)는 추정 모델을 학습하기 위한 학습 데이터를 사용하여 추정 모델을 학습한다. 학습 데이터는, 선박(2)에 있어서 실제로 유압 서보 밸브 또는 유압 서보 밸브와 동종의 다른 유압 서보 밸브가 사용되었을 때에 기록된 로그 데이터여도 되고, 유압 서보 밸브 또는 유압 서보 밸브와 동종의 다른 유압 서보 밸브가 선박(2) 이외의 시험 환경 등에 있어서 사용되었을 때에 기록된 시험 데이터여도 되고, 유압 서보 밸브의 동작을 시뮬레이트하기 위한 시뮬레이터에 의해 생성된 시뮬레이션 데이터여도 되고, 그들 중 2 이상의 조합이어도 된다. 이후, 특별히 명기하지 않는 한, 로그 데이터 또는 시험 데이터는, 상태를 추정하는 대상이 되는 유압 서보 밸브 자체가 사용 또는 시험되었을 때에 기록된 로그 데이터 또는 시험 데이터여도 되고, 당해 유압 서보 밸브와 동종의 다른 유압 서보 밸브가 사용 또는 시험되었을 때에 기록된 로그 데이터 또는 시험 데이터여도 되고, 그들의 조합이어도 된다.The learning device 300 learns an estimation model using learning data for learning the estimation model. The learning data may be log data recorded when a hydraulic servo valve or another hydraulic servo valve of the same type as the hydraulic servo valve is actually used in the ship 2, test data recorded when the hydraulic servo valve or another hydraulic servo valve of the same type as the hydraulic servo valve is used in a test environment other than the ship 2, or simulation data generated by a simulator for simulating the operation of the hydraulic servo valve, or a combination of two or more of them. Hereinafter, unless otherwise specified, log data or test data may be log data or test data recorded when the hydraulic servo valve itself, which is the object of estimation of the state, is used or tested, or may be log data or test data recorded when other hydraulic servo valves of the same type as the hydraulic servo valve are used or tested, or may be a combination thereof.

학습 데이터로서 로그 데이터를 사용하는 경우, 상태를 추정하는 대상이 되는 유압 서보 밸브와 마찬가지의 환경에서 실제로 유압 서보 밸브가 사용되었을 때에 수집된 로그 데이터에 기초하여 추정 모델을 학습할 수 있으므로, 추정 모델의 정밀도를 향상시킬 수 있다. 이 경우, 선박(2)에 로그 데이터를 기억하기 위한 로그 데이터 기억 장치를 탑재하고, 선박(2)이 착안(着岸)되었을 때 등에 로그 데이터 기억 장치로부터 로그 데이터를 판독하여 학습 장치(300)에 공급해도 된다. 또한, 선박(2)에 배와 육지간 통신을 위한 통신 장치를 탑재하고, 통신망(3)을 통해 선박(2)으로부터 학습 장치(300)에 로그 데이터를 송신해도 된다.When log data is used as training data, an estimation model can be learned based on log data collected when the hydraulic servo valve is actually used in the same environment as the hydraulic servo valve whose state is to be estimated, so the accuracy of the estimation model can be improved. In this case, a log data storage device for storing log data may be mounted on the ship 2, and the log data may be read from the log data storage device and supplied to the learning device 300 when the ship 2 lands. Alternatively, a communication device for communication between the ship and the land may be mounted on the ship 2, and log data may be transmitted from the ship 2 to the learning device 300 via the communication network 3.

학습 데이터로서 시험 데이터 또는 시뮬레이션 데이터를 사용하는 경우, 각종 상태 또는 환경에 있어서 유압 서보 밸브가 사용되었을 때의 데이터를 대량으로 생성할 수 있으므로, 추정 모델의 정밀도 및 범용성을 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 발생 빈도가 매우 낮은 고장이 실제로 발생하였을 때의 로그 데이터를 입수하는 것이 곤란하였다고 해도, 그 고장을 시험적으로 발생시켰을 때의 시험 데이터나, 그 고장을 시뮬레이션하였을 때의 시뮬레이션 데이터를 사용하여 추정 모델을 학습함으로써, 그러한 고장도 적확하게 추정하는 것이 가능한 추정 모델을 생성할 수 있다.In the case of using test data or simulation data as learning data, since a large amount of data when the hydraulic servo valve is used in various states or environments can be generated, the accuracy and versatility of the estimation model can be improved. For example, even if it is difficult to obtain log data when a failure with a very low frequency of occurrence actually occurs, an estimation model capable of accurately estimating such a failure can be generated by learning an estimation model using test data when the failure occurred experimentally or simulation data when the failure was simulated.

학습 장치(300)는 상태 추정 장치(400)에 있어서 사용되고 있는 학습 완료의 추정 모델을 더 학습하여 갱신해도 된다.The learning device 300 may further learn and update the learning completion estimation model used in the state estimation device 400 .

상태 추정 장치(400)는 선박(2)에 탑재된 유압 서보 밸브에 관련되는 정보를 취득하고, 추정 모델을 사용하여 유압 서보 밸브의 상태를 추정한다. 상태 추정 장치(400)는 선박(2)에 탑재된 로그 데이터 기억 장치로부터 로그 데이터를 판독하고, 판독한 로그 데이터에 기초하여 선박(2)의 과거 항행에 있어서의 유압 서보 밸브의 상태를 추정해도 된다. 또한, 상태 추정 장치(400)는, 선박(2)에 탑재된 배와 육지간 통신을 위한 통신 장치로부터 통신망(3)을 통해 유압 서보 밸브에 관련되는 정보를 수신하고, 수신한 정보에 기초하여 항행 중의 선박(2)에 있어서의 유압 서보 밸브의 상태를 추정해도 된다. 또한, 상태 추정 장치(400)는 선박(2)에 탑재되어, 유압 서보 밸브에 관련되는 정보를 실시간으로 취득하여 유압 서보 밸브의 상태를 추정해도 된다. 이 경우, 상태 추정 장치(400)에 의한 추정 결과는, 배와 육지간 통신에 의해 선박(2)의 소유자, 관리 주체, 보수 주체 등에 송신되어도 된다.The state estimation device 400 acquires information related to the hydraulic servo valve mounted on the ship 2 and estimates the state of the hydraulic servo valve using an estimation model. The state estimating device 400 may read log data from a log data storage device installed in the ship 2, and estimate the state of the hydraulic servo valve in the past navigation of the ship 2 based on the read log data. In addition, the state estimating device 400 may receive information related to the hydraulic servo valve through the communication network 3 from a communication device mounted on the ship 2 for communication between the ship and land, and estimate the state of the hydraulic servo valve in the ship 2 under navigation based on the received information. In addition, the state estimating device 400 may be mounted on the ship 2 and acquire information related to the hydraulic servo valve in real time to estimate the state of the hydraulic servo valve. In this case, the estimation result by the state estimating device 400 may be transmitted to the owner of the ship 2, the management entity, the maintenance entity, etc. through communication between the ship and the land.

본 실시 형태의 기술에 의하면, 과거 또는 현재의 유압 서보 밸브의 상태를 적확하게 추정할 수 있으므로, 유압 서보 밸브에 고장이나 문제 등이 발생하였다고 해도, 신속하면서 적절하게 처치를 강구할 수 있다. 또한, 유압 서보 밸브에 고장이나 문제 등이 발생하지 않았을 경우에도, 장래의 항행에 있어서 유압 서보 밸브에 고장이나 문제가 발생할 가능성이나 유압 서보 밸브의 수명 등을, 현재 또는 과거의 유압 서보 밸브의 상태로부터 적확하게 예측할 수 있다. 이와 같이, 본 실시 형태의 기술은, 특히 선박(2) 등의 이동체의 안전성 및 효율을 향상시키기 때문에, 매우 중요한 의의를 갖고 있다.According to the technology of the present embodiment, since the state of the hydraulic servo valve in the past or present can be accurately estimated, even if a failure or problem occurs in the hydraulic servo valve, prompt and appropriate action can be taken. In addition, even when no failure or problem occurs in the hydraulic servo valve, the possibility of failure or trouble occurring in the hydraulic servo valve in future navigation, the life of the hydraulic servo valve, etc. can be accurately predicted from the current or past state of the hydraulic servo valve. In this way, the technique of the present embodiment has a very important significance in that it improves the safety and efficiency of moving objects such as the ship 2 in particular.

도 2는, 선박(2)에 탑재된 유압 서보 밸브(100)의 주변의 구성을 개략적으로 나타낸다. 선박(2)에 탑재된 엔진(80)은 복수의 기통(81) 및 센서(82)를 구비한다. 센서(82)는 엔진(80)의 회전수, 부하, 압력, 배기 온도 등을 검지한다. 유압 서보 밸브(100)는 복수의 기통(81)의 각각에 대응하여 마련되고, 각각의 기통(81)에 있어서의 연료의 분사나 배기 등을 제어한다. 본 실시 형태에서는, 유압 서보 밸브(100)는, 스풀의 위치를 전기적으로 제어함으로써 액추에이터에 공급되는 작동유의 유량을 제어하는 파일럿 밸브와, 파일럿 밸브에 의해 제어되는 액추에이터의 일례인 메인 밸브를 구비한다. 유압 서보 밸브(100)는 메인 밸브의 스풀의 위치에 따라서, 분사 밸브나 배기 밸브 등을 구동하기 위해 마련된 다른 액추에이터에 공급하는 작동유의 유량을 제어한다. 다른 예에서는, 유압 서보 밸브(100)는 메인 밸브의 스풀의 이동에 의해 분사 밸브나 배기 밸브 등을 직접 구동해도 된다.2 schematically shows the configuration around the hydraulic servo valve 100 mounted on the vessel 2. As shown in FIG. The engine 80 mounted on the vessel 2 includes a plurality of cylinders 81 and a sensor 82 . The sensor 82 detects the number of revolutions of the engine 80, load, pressure, exhaust temperature, and the like. The hydraulic servo valve 100 is provided corresponding to each of the plurality of cylinders 81, and controls fuel injection, exhaust, and the like in each cylinder 81. In this embodiment, the hydraulic servo valve 100 includes a pilot valve that controls the flow rate of hydraulic oil supplied to the actuator by electrically controlling the position of the spool, and a main valve that is an example of an actuator controlled by the pilot valve. The hydraulic servo valve 100 controls the flow rate of hydraulic oil supplied to other actuators provided to drive an injection valve or an exhaust valve according to the position of the spool of the main valve. In another example, the hydraulic servo valve 100 may directly drive an injection valve or an exhaust valve by moving the spool of the main valve.

엔진 제어 장치(91)는, 선박(2)의 항행을 제어하기 위한 도시하지 않은 컨트롤 패널로부터 입력되는 지시에 따라서, 엔진(80)의 회전수 등을 결정하고, 서보 밸브 제어 장치(110)에 지시를 입력한다. 서보 밸브 제어 장치(110)는 엔진 제어 장치(91)로부터의 지시에 따라서, 복수의 유압 서보 밸브(100)의 메인 밸브 스풀 목표 위치를 산출하고, 각각의 메인 밸브의 스풀의 위치가 산출된 목표 위치가 되도록, 각각의 파일럿 밸브의 스풀의 위치를 제어한다. 서보 밸브 제어 장치(110)는 정션 박스(92)를 통해 복수의 유압 서보 밸브(100)의 각각으로부터 메인 밸브의 스풀 실제 위치를 나타내는 정보를 취득하고, 메인 밸브의 스풀의 목표 위치 및 실제 위치에 기초하여, 파일럿 밸브의 스풀의 목표 위치를 산출하여 유압 서보 밸브(100)로 출력함으로써, 메인 밸브의 스풀의 위치를 피드백 제어한다. 서보 밸브 제어 장치(110)는 P 제어, PI 제어, PID 제어 등, 임의의 방식으로 메인 밸브의 스풀의 위치를 피드백 제어해도 된다.The engine control device 91 determines the number of revolutions of the engine 80 and the like in accordance with instructions input from a control panel (not shown) for controlling the navigation of the ship 2, and inputs the instructions to the servo valve control device 110. The servo valve control unit 110 calculates target positions of the main valve spools of the plurality of hydraulic servo valves 100 according to instructions from the engine control unit 91, and controls the position of the spool of each pilot valve so that the position of the spool of each main valve becomes the calculated target position. The servo valve control device 110 obtains information indicating the actual position of the spool of the main valve from each of the plurality of hydraulic servo valves 100 through the junction box 92, calculates the target position of the spool of the pilot valve based on the target position and the actual position of the main valve spool, and outputs the target position to the hydraulic servo valve 100, thereby controlling the position of the spool of the main valve through feedback. The servo valve control device 110 may feedback-control the position of the spool of the main valve using an arbitrary method such as P control, PI control, and PID control.

서보 밸브 제어 장치(110)는, 엔진 제어 장치(91)로부터의 입력 데이터, 유압 서보 밸브(100)로의 출력 데이터, 정션 박스(92)를 통해 취득되는 유압 서보 밸브(100) 및 엔진(80)의 상태를 나타내는 각종 검지 데이터 등을 로그 데이터 기억 장치(90)에 기록한다.The servo valve control device 110 records input data from the engine control device 91, output data to the hydraulic servo valve 100, and various detection data indicating states of the hydraulic servo valve 100 and engine 80 acquired through the junction box 92 in the log data storage device 90.

본 도면에서는, 로그 데이터 기억 장치(90)가 서보 밸브 제어 장치(110)에 접속된 예를 나타내지만, 로그 데이터 기억 장치(90)는 정션 박스(92)에 접속되어도 되고, 정션 박스(92)와 유압 서보 밸브(100) 사이에 접속되어도 되고, 유압 서보 밸브(100) 내에 탑재되어도 된다. 로그 데이터 기억 장치(90)를 서보 밸브 제어 장치(110)에 접속하는 경우에는, 로그 데이터 기억 장치(90)를 엔진(80)으로부터 비교적 떨어진 위치에 설치할 수 있으므로, 엔진(80)에 있어서 발생하는 진동이나 열 등의 영향을 억제할 수 있다. 또한, 기존의 선박(2)에 로그 데이터 기억 장치(90)를 설치할 때에 필요한 배선 등의 변경을 적게 할 수 있다. 로그 데이터 기억 장치(90)를 정션 박스(92)에 접속하는 경우에는, 유압 서보 밸브(100)의 파일럿 밸브의 스풀의 실제 위치를 나타내는 데이터가 서보 밸브 제어 장치(110)에 송신되지 않도록 구성되어 있는 경우에도 파일럿 밸브의 스풀의 실제 위치를 나타내는 데이터를 취득하여 기록할 수 있으므로, 보다 정확하게 유압 서보 밸브(100)의 상태를 추정할 수 있다. 로그 데이터 기억 장치(90)를 유압 서보 밸브(100)와 정션 박스(92) 사이에 접속하는 경우에는, 유압 서보 밸브(100)의 파일럿 밸브의 스풀의 실제 위치를 나타내는 데이터에 더하여, 유압 서보 밸브(100)에 공급되는 전압 또는 전류의 값을 취득할 수 있으므로, 보다 정확하게 유압 서보 밸브(100)의 상태를 추정할 수 있다. 로그 데이터 기억 장치(90)를 유압 서보 밸브(100) 내에 탑재하는 경우도 마찬가지이다.In this figure, an example in which the log data storage device 90 is connected to the servo valve control device 110 is shown, but the log data storage device 90 may be connected to the junction box 92, connected between the junction box 92 and the hydraulic servo valve 100, or mounted inside the hydraulic servo valve 100. When the log data storage device 90 is connected to the servo valve control device 110, the log data storage device 90 can be installed at a location relatively away from the engine 80, so that the influence of vibration, heat, etc. generated in the engine 80 can be suppressed. In addition, changes in wiring and the like required when installing the log data storage device 90 in the existing ship 2 can be reduced. When the log data storage device 90 is connected to the junction box 92, even when data indicating the actual position of the pilot valve spool of the hydraulic servo valve 100 is not transmitted to the servo valve control device 110, data indicating the actual position of the pilot valve spool can be acquired and recorded, so that the state of the hydraulic servo valve 100 can be more accurately estimated. When the log data storage device 90 is connected between the hydraulic servo valve 100 and the junction box 92, the value of the voltage or current supplied to the hydraulic servo valve 100 can be acquired in addition to the data indicating the actual position of the spool of the pilot valve of the hydraulic servo valve 100, so the state of the hydraulic servo valve 100 can be more accurately estimated. The same applies to the case where the log data storage device 90 is mounted in the hydraulic servo valve 100.

상태 추정 장치(400)가 선박(2)에 탑재되는 경우, 상태 추정 장치(400)는 로그 데이터 기억 장치(90)로부터 데이터를 취득해도 되고, 로그 데이터 기억 장치(90) 대신에 설치되어도 된다. 이 경우에도, 상기한 바와 같이, 상태 추정 장치(400)는 서보 밸브 제어 장치(110)에 접속되어도 되고, 정션 박스(92)에 접속되어도 되고, 정션 박스(92)와 유압 서보 밸브(100) 사이에 접속되어도 되고, 유압 서보 밸브(100) 내에 탑재되어도 된다.When the state estimating device 400 is mounted on the ship 2, the state estimating device 400 may acquire data from the log data storage device 90 or may be installed instead of the log data storage device 90. Also in this case, as described above, the state estimation device 400 may be connected to the servo valve control device 110, may be connected to the junction box 92, may be connected between the junction box 92 and the hydraulic servo valve 100, or may be mounted inside the hydraulic servo valve 100.

도 3은, 유압 서보 밸브(100)의 구성을 개략적으로 나타낸다. 유압 서보 밸브(100)는 파일럿 밸브(10)와 메인 밸브(20)를 구비한다. 파일럿 밸브(10)는, 서보 밸브 제어 장치(110)로부터의 명령에 기초하여 피제어 기기인 메인 밸브(20)로의 작동유(48)의 송출 상태를 변화시킴으로써, 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 위치를 제어한다.3 schematically shows the configuration of the hydraulic servo valve 100. The hydraulic servo valve 100 includes a pilot valve 10 and a main valve 20 . The pilot valve 10 controls the position of the spool 28 of the main valve 20 by changing the delivery state of the hydraulic oil 48 to the main valve 20, which is a controlled device, based on a command from the servo valve control device 110.

파일럿 밸브(10)는 복수의 볼트 B1에 의해 메인 밸브(20)에 연결되어 있다. 파일럿 밸브(10)에는 볼트 B1을 관통시키기 위한 복수의 관통 구멍(10h)이 마련된다. 메인 밸브(20)에는 볼트 B1이 나사 결합하기 위한 복수의 암나사(20h)가 마련된다. 복수의 관통 구멍(10h)은 복수의 암나사(20h)의 위치에 대응하는 위치에 배치된다. 볼트 B1을 관통 구멍(10h)을 통하여 암나사(20h)에 나사 결합함으로써, 파일럿 밸브(10)는 메인 밸브(20)에 연결된다. 볼트 B1을 뺌으로써, 파일럿 밸브(10)는 메인 밸브(20)로부터 분리된다.The pilot valve 10 is connected to the main valve 20 by a plurality of bolts B1. The pilot valve 10 is provided with a plurality of through holes 10h for passing the bolt B1 through. The main valve 20 is provided with a plurality of female screws 20h for screwing the bolt B1. The plurality of through holes 10h are disposed at positions corresponding to positions of the plurality of female screws 20h. The pilot valve 10 is connected to the main valve 20 by screwing the bolt B1 through the through hole 10h to the female screw 20h. By removing the bolt B1, the pilot valve 10 is disconnected from the main valve 20.

도 3의 메인 밸브(20)의 유압 계통은, 작동유(48)를 저류하는 드레인 탱크(44)와, 드레인 탱크(44)의 작동유(48)를 가압하여 송출하는 유압 펌프(42)를 포함한다. 유압 펌프(42)로부터 송출된 작동유(48)는, 메인 밸브(20) 내의 펌프측 배관부(22p)를 통해서, 메인 밸브(20)의 내부와 파일럿 밸브(10)에 공급된다. 파일럿 밸브(10)와 메인 밸브(20)의 내부로부터 배출되는 작동유(48)는, 메인 밸브(20) 내의 탱크측 배관부(22t)를 통해서, 드레인 탱크(44)로 복귀된다. 펌프측 배관부(22p)와 탱크측 배관부(22t)를 총칭할 때는 메인 밸브 배관부라고 한다.The hydraulic system of the main valve 20 of FIG. 3 includes the drain tank 44 which stores the hydraulic oil 48, and the hydraulic pump 42 which pressurizes the hydraulic oil 48 of the drain tank 44 and sends it out. The hydraulic oil 48 delivered from the hydraulic pump 42 is supplied to the inside of the main valve 20 and to the pilot valve 10 via the pump side piping portion 22p in the main valve 20 . The hydraulic oil 48 discharged from inside the pilot valve 10 and the main valve 20 is returned to the drain tank 44 via the tank side piping portion 22t in the main valve 20 . When the pump-side piping portion 22p and the tank-side piping portion 22t are generically named, they are referred to as main valve piping portions.

파일럿 밸브(10)는 본체부(10b)와, 스풀(12)과, 포트(16)와, 스풀 구동부(18)를 주로 포함한다. 스풀(12)은 제1 가동부로서 기능하고, 샤프트(12s)와, 샤프트(12s)와 일체로 이동하는 복수의 밸브체(14)를 갖는다. 스풀(12)은 스풀 구동부(18)에 의해 구동되고, 제1 방향으로 진퇴한다. 이하, 편의상, 스풀(12)이 스풀 구동부(18)로부터 제1 방향을 따라서 연장 돌출되는 방향(도 1에서 하향)을 「연장 돌출 방향」, 「연장 돌출측」이라고 하고, 그 연장 돌출 방향과 반대 방향을 「반 연장 돌출 방향」, 「반 연장 돌출측」이라고 한다.The pilot valve 10 mainly includes a body portion 10b, a spool 12, a port 16, and a spool driving portion 18. The spool 12 functions as a first movable part and has a shaft 12s and a plurality of valve elements 14 that move integrally with the shaft 12s. The spool 12 is driven by the spool drive unit 18 and advances and retreats in the first direction. Hereinafter, for convenience, the direction in which the spool 12 extends from the spool drive unit 18 along the first direction (downward in Fig. 1) is referred to as the "extended projection direction" and the "extended projection side", and the direction opposite to the extension projection direction is referred to as the "half-extended projection direction" and the "half-extended projection side."

스풀(12)의 연장 돌출측에는, 스풀(12)을 반 연장 돌출 방향으로 가압하는 가압 부재(12h)가 마련된다. 가압 부재(12h)는, 예를 들어 제1 방향으로 신축하는 코일 스프링이어도 된다. 스풀 구동부(18)는, 샤프트(12s)를 제1 방향으로 진퇴시키는 코일 등의 전자적인 액추에이터(도시하지 않음)를 포함한다. 스풀 구동부(18)는 서보 밸브 제어 장치(110)로부터의 명령에 기초하여 샤프트(12s)를 진퇴시키고, 가압 부재(12h)의 가압력과의 밸런스에 의해 밸브체(14)의 위치를 제어한다.On the protruding side of the spool 12, a pressing member 12h for pressing the spool 12 in the semi-extending direction is provided. The biasing member 12h may be, for example, a coil spring that expands and contracts in the first direction. The spool drive unit 18 includes an electromagnetic actuator (not shown) such as a coil that advances and retreats the shaft 12s in the first direction. The spool drive unit 18 advances and retreats the shaft 12s based on a command from the servo valve control device 110, and controls the position of the valve body 14 by balancing the pressing force of the pressing member 12h.

밸브체(14)는, 제1 방향으로 이격하여 배치되는 제1 밸브체(14a)와, 제2 밸브체(14b)와, 제3 밸브체(14c)를 포함한다. 제2 밸브체(14b)는 제1 밸브체(14a)의 반 연장 돌출측에 배치되고, 제3 밸브체(14c)는 제1 밸브체(14a)의 연장 돌출측에 배치된다. 제1 밸브체(14a)는 그 제1 방향의 위치에 따라서, 후술하는 A 포트(16a)의 연통 상태를 변화시킨다. 본체부(10b)는 제1 방향으로 연장되어 스풀(12)을 수용하는 원통 공간(10s)을 갖는다. 원통 공간(10s)는 밸브체(14)를 좁은 간극을 개재하여 둘러싸는 실린더로서 기능한다.The valve element 14 includes a first valve element 14a, a second valve element 14b, and a third valve element 14c disposed apart from each other in the first direction. The second valve element 14b is disposed on the semi-extended projecting side of the first valve element 14a, and the third valve element 14c is disposed on the extended projected side of the first valve element 14a. The 1st valve body 14a changes the communication state of A port 16a mentioned later according to the position in the 1st direction. The body portion 10b extends in the first direction and has a cylindrical space 10s accommodating the spool 12 . The cylindrical space 10s functions as a cylinder that surrounds the valve body 14 with a narrow gap therebetween.

본체부(10b)에는 포트(16)가 마련된다. 본 실시 형태의 포트(16)는 P 포트(16p)와, A 포트(16a)와, T 포트(16t)를 포함한다. P 포트(16p)는 펌프측 배관부(22p)에 접속되고, 유압 펌프(42)로부터 가압된 작동유(48)가 공급된다. A 포트(16a)는 메인 밸브(20)의 작동유 수납부(22a)에 접속된다. 메인 밸브(20)의 스풀(28)은 작동유 수납부(22a)에 공급된 작동유(48)의 압력에 의해 이동된다. T 포트(16t)는 탱크측 배관부(22t)에 접속되고, 본체부(10b)를 흐른 작동유(48)를 탱크측 배관부(22t)를 통하여 드레인 탱크(44)에 배출한다.A port 16 is provided in the body portion 10b. The port 16 of this embodiment includes a P port 16p, an A port 16a, and a T port 16t. The P port 16p is connected to the pump side piping part 22p, and the hydraulic oil 48 pressurized from the hydraulic pump 42 is supplied. The A port 16a is connected to the hydraulic oil accommodating part 22a of the main valve 20. The spool 28 of the main valve 20 is moved by the pressure of the hydraulic oil 48 supplied to the hydraulic oil accommodating portion 22a. The T port 16t is connected to the tank side piping portion 22t and discharges the hydraulic oil 48 flowing through the body portion 10b to the drain tank 44 via the tank side piping portion 22t.

메인 밸브(20)는 제2 가동부로서 기능하는 스풀(28)을 포함한다. 본 도면에서는 메인 밸브(20)의 상세를 생략하고 있지만, 메인 밸브(20)는 파일럿 밸브(10)와 마찬가지의 구조를 갖고 있어도 된다.The main valve 20 includes a spool 28 serving as a second movable part. Although details of the main valve 20 are omitted in this drawing, the main valve 20 may have a structure similar to that of the pilot valve 10 .

파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 선단부에는, 스풀(12)의 위치를 검출하기 위한 위치 센서(19)가 마련된다. 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 선단부에는, 스풀(28)의 위치를 검출하기 위한 위치 센서(29)가 마련된다. 위치 센서(19)에 의해 검출된 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 실제 위치를 나타내는 데이터와, 위치 센서(29)에 의해 검출된 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 실제 위치를 나타내는 데이터는, 배선을 통해 정션 박스(92)에 보내진다.At the front end of the spool 12 of the pilot valve 10, a position sensor 19 for detecting the position of the spool 12 is provided. At the front end of the spool 28 of the main valve 20, a position sensor 29 for detecting the position of the spool 28 is provided. Data indicating the actual position of the spool 12 of the pilot valve 10 detected by the position sensor 19 and data indicating the actual position of the spool 28 of the main valve 20 detected by the position sensor 29 are sent to the junction box 92 via wiring.

도 4는, 파일럿 밸브(10)의 밸브체(14)의 제1 방향의 위치와 포트의 개폐 상태를 모식적으로 나타내는 모식도이다. 이 도면에서는 설명에 중요하지 않은 요소의 기재를 생략하고 있다. 도 4의 (a)는, 밸브체(14)가 A 포트(16a)와 P 포트(16p)를 연통시키는 제1 영역 내에 위치하는 상태를 나타낸다. 이 상태에서는, A 포트(16a)는 P 포트(16p)로부터의 작동유(48)를 작동유 수납부(22a)에 공급한다(이하, 「공급 모드」라고 함). 공급 모드에서는, 메인 밸브(20)의 작동유 수납부(22a)에는 P 포트(16p)로부터의 작동유(48)가 공급된다. 이 동작에 의해, 예를 들어 메인 밸브(20)의 스풀(28)이 엔진(80)에의 연료 공급량을 증가시키는 방향으로 이동한다.4 is a schematic diagram schematically showing the position of the valve element 14 of the pilot valve 10 in the first direction and the open/closed state of the port. In this figure, the description of the element which is not important for description is omitted. Fig. 4(a) shows a state in which the valve body 14 is located in the first region where the A port 16a and the P port 16p communicate with each other. In this state, the A port 16a supplies the hydraulic oil 48 from the P port 16p to the hydraulic oil accommodating part 22a (hereinafter referred to as "supply mode"). In the supply mode, the hydraulic oil 48 is supplied from the P port 16p to the hydraulic oil accommodating portion 22a of the main valve 20 . By this operation, for example, the spool 28 of the main valve 20 moves in the direction of increasing the fuel supply amount to the engine 80 .

도 4의 (b)는, 밸브체(14)가 A 포트(16a)를 차단하여 P 포트(16p) 및 T 포트(16t)와 연통시키지 않는 중립 영역 내에 위치하는 상태를 나타낸다(이하, 중립 영역 내의 위치를 「중립 위치」라고도 함). 이 상태에서는, A 포트(16a)는 차단되어, 작동유 수납부(22a)에 대하여 공급도 회수도 하지 않는다(이하, 「중립 모드」라고 함). 중립 모드에서는, 메인 밸브(20)의 작동유 수납부(22a)의 유압은, 밸브체(14)가 중립 영역에 위치하기 직전의 상태에서 유지된다. 이 동작에 의해, 예를 들어 메인 밸브(20)의 스풀(28)이 직전의 위치에서 정지하고, 엔진(80)에의 연료 공급량이 직전의 상태로 유지된다.4(b) shows a state where the valve body 14 blocks the A port 16a and is located in a neutral region where the P port 16p and the T port 16t are not communicated (hereinafter, the position in the neutral region is also referred to as a “neutral position”). In this state, the A port 16a is blocked, and neither supply nor recovery is performed to the hydraulic oil accommodating portion 22a (hereinafter referred to as “neutral mode”). In the neutral mode, the oil pressure of the hydraulic oil accommodating part 22a of the main valve 20 is maintained in the state immediately before the valve body 14 is located in the neutral region. By this operation, for example, the spool 28 of the main valve 20 stops at the immediately preceding position, and the fuel supply amount to the engine 80 is maintained at the immediately preceding state.

도 4의 (c)는, 밸브체(14)가 A 포트(16a)와 T 포트(16t)를 연통시키는 제2 영역 내에 위치하는 상태를 나타낸다. 이 상태에서는, A 포트(16a)는 작동유 수납부(22a)로부터 작동유(48)를 회수하여 펌프측 배관부(22p)로 복귀시킨다(이하, 「회수 모드」라고 함). 회수 모드에서는, 메인 밸브(20)의 작동유 수납부(22a)의 작동유(48)가 A 포트(16a), T 포트(16t) 및 탱크측 배관부(22t)를 통하여 드레인 탱크(44)에 회수된다. 이 동작에 의해, 예를 들어 메인 밸브(20)의 스풀(28)이 엔진(80)에의 연료 공급량을 저감시키는 방향으로 이동한다.Fig. 4(c) shows a state in which the valve body 14 is located in the second region where the A port 16a and the T port 16t communicate with each other. In this state, the A port 16a recovers the hydraulic oil 48 from the hydraulic oil accommodating part 22a and returns it to the pump side piping part 22p (hereinafter referred to as "recovery mode"). In the recovery mode, the hydraulic oil 48 of the hydraulic oil storage part 22a of the main valve 20 is recovered to the drain tank 44 through the A port 16a, the T port 16t, and the tank side piping part 22t. By this operation, for example, the spool 28 of the main valve 20 moves in the direction of reducing the amount of fuel supplied to the engine 80 .

도 5는, 서보 밸브 제어 장치(110)의 구성을 나타낸다. 서보 밸브 제어 장치(110)는 전원 회로(120), 서보 밸브 제어 회로(130), 서보 밸브 구동 회로(140), 전압 검출부(150) 및 데이터 수집 회로(160)를 포함한다.5 shows the configuration of the servo valve control device 110 . The servo valve control device 110 includes a power supply circuit 120 , a servo valve control circuit 130 , a servo valve drive circuit 140 , a voltage detector 150 and a data collection circuit 160 .

전원 회로(120)는 외부 전원으로부터 공급되는 전력을 서보 밸브 제어 회로(130) 및 서보 밸브 구동 회로(140)에 공급한다. 전압 검출부(150)는 전원 회로(120)에 입력되는 전압 또는 전원 회로(120)로부터 출력되는 전압을 검출한다. 전압 검출부(150) 대신에 또는 더하여, 전원 회로(120)에 입력되는 전류 또는 전원 회로(120)로부터 출력되는 전류를 검출하는 전류 검출부가 마련되어도 된다.The power circuit 120 supplies power supplied from an external power source to the servo valve control circuit 130 and the servo valve driving circuit 140 . The voltage detector 150 detects a voltage input to the power circuit 120 or a voltage output from the power circuit 120 . Instead of or in addition to the voltage detector 150, a current detector that detects a current input to the power circuit 120 or a current output from the power circuit 120 may be provided.

서보 밸브 제어 회로(130)는 엔진 제어 장치(91)로부터의 명령에 기초하여, 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 목표 위치를 산출한다. 서보 밸브 제어 회로(130)는 산출된 목표 위치에 메인 밸브(20)의 스풀(28)을 이동시키기 위한 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 목표 위치를 산출한다. 서보 밸브 제어 회로(130)는 산출된 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 목표 위치를 서보 밸브 구동 회로(140)에 입력한다.The servo valve control circuit 130 calculates the target position of the spool 28 of the main valve 20 based on a command from the engine control device 91 . The servo valve control circuit 130 calculates the target position of the spool 12 of the pilot valve 10 for moving the spool 28 of the main valve 20 to the calculated target position. The servo valve control circuit 130 inputs the calculated target position of the spool 12 of the pilot valve 10 to the servo valve drive circuit 140 .

서보 밸브 구동 회로(140)는 서보 밸브 제어 회로(130)로부터 입력된 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 목표 위치에 따라서, 파일럿 밸브(10)의 스풀 구동부(18)의 코일에 전력을 공급하여 스풀(12)을 이동시킨다. 서보 밸브 구동 회로(140)는 유압 서보 밸브(100) 내에 마련되어도 된다.The servo valve driving circuit 140 moves the spool 12 by supplying power to the coil of the spool driving unit 18 of the pilot valve 10 according to the target position of the spool 12 of the pilot valve 10 input from the servo valve control circuit 130. The servo valve driving circuit 140 may be provided in the hydraulic servo valve 100 .

파일럿 밸브(10)의 스풀(12)이 이동하여 포트(16)의 개폐 상태가 변경되면, 작동유(48)의 공급 또는 회수에 의해 메인 밸브(20)의 스풀(28)이 목표 위치를 향하여 이동한다. 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 실제 위치가 목표 위치와 일치하면, 서보 밸브 제어 회로(130)는 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)을 중립 위치로 복귀시킨다. 이에 의해, 메인 밸브(20)의 스풀(28)은 목표 위치에서 정지한다. 엔진(80)의 동작 중, 이러한 일련의 제어가 반복된다.When the spool 12 of the pilot valve 10 moves and the opening/closing state of the port 16 changes, the spool 28 of the main valve 20 moves toward the target position by supplying or recovering the hydraulic oil 48. When the actual position of the spool 28 of the main valve 20 matches the target position, the servo valve control circuit 130 returns the spool 12 of the pilot valve 10 to the neutral position. Thereby, the spool 28 of the main valve 20 stops at the target position. During operation of the engine 80, this series of control is repeated.

데이터 수집 회로(160)는, 전압 검출부(150)에 의해 검출된 전압값이나, 서보 밸브 제어 회로(130)로부터 서보 밸브 구동 회로(140)에 입력된 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 목표 위치 등의 데이터를 로그 데이터 기억 장치(90)에 기록한다. 데이터 수집 회로(160)는, 센서(82)에 의해 검지된 엔진(80)의 상태를 나타내는 데이터나, 위치 센서(19)에 의해 검지된 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 실제 위치나, 위치 센서(29)에 의해 검지된 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 실제 위치 등을 정션 박스(92)를 통해 취득하고, 로그 데이터 기억 장치(90)에 기록한다.The data collection circuit 160 records data, such as the voltage value detected by the voltage detection unit 150 and the target position of the spool 12 of the pilot valve 10 input from the servo valve control circuit 130 to the servo valve drive circuit 140, in the log data storage device 90. The data collection circuit 160 acquires data indicating the state of the engine 80 detected by the sensor 82, the actual position of the spool 12 of the pilot valve 10 detected by the position sensor 19, the actual position of the spool 28 of the main valve 20 detected by the position sensor 29, etc. through the junction box 92, and records them in the log data storage device 90.

도 6은, 학습 장치(300) 및 상태 추정 장치(400)의 구성을 나타낸다. 학습 장치(300)는 학습 데이터 취득부(301), 추정 모델 생성부(302) 및 추정 모델 제공부(303)를 구비한다. 상태 추정 장치(400)는 검지 정보 취득부(401), 상태 추정부(402) 및 추정 결과 출력부(403)를 구비한다.6 shows the configuration of the learning device 300 and the state estimating device 400 . The learning device 300 includes a learning data acquisition unit 301 , an estimation model generation unit 302 and an estimation model providing unit 303 . The state estimation device 400 includes a detection information acquisition unit 401, a state estimation unit 402, and an estimation result output unit 403.

학습 데이터 취득부(301)는 유압 서보 밸브(100)의 상태를 추정하기 위한 추정 모델을 학습하는 데 사용되는 학습 데이터를 취득한다. 학습 데이터는, 유압 서보 밸브(100)의 동작에 관련하여 취득 가능한 데이터와, 그 유압 서보 밸브(100)의 상태를 나타내는 데이터의 조를 포함한다. 학습 데이터 취득부(301)는 로그 데이터 기억 장치(90)에 기억된 로그 데이터를 취득해도 되고, 유압 서보 밸브(100)가 선박(2) 이외의 시험 환경 등에 있어서 사용되었을 때에 기록된 시험 데이터를 취득해도 되고, 유압 서보 밸브(100)의 동작을 시뮬레이트하기 위한 시뮬레이터에 의해 생성된 시뮬레이션 데이터를 취득해도 된다.The learning data acquisition unit 301 acquires learning data used to learn an estimation model for estimating the state of the hydraulic servo valve 100 . The learning data includes a set of obtainable data related to the operation of the hydraulic servo valve 100 and data indicating the state of the hydraulic servo valve 100 . The learning data acquisition unit 301 may acquire log data stored in the log data storage device 90, may acquire test data recorded when the hydraulic servo valve 100 is used in a test environment other than the ship 2, or may acquire simulation data generated by a simulator for simulating the operation of the hydraulic servo valve 100.

학습 데이터 취득부(301)는 특정한 상황 하에서 기록 또는 생성된 데이터를 학습 데이터로서 취득해도 된다. 학습 데이터 취득부(301)는 취득한 데이터 중에서 특정한 상황 하에서 기록 또는 생성된 데이터를 학습 데이터로서 선택해도 된다. 예를 들어, 학습 데이터 취득부(301)는, 추정 모델에 의해 추정해야 할 특정한 상태가 발생하였을 때의 로그 데이터나, 시험 환경에 있어서 특정한 상태를 발생시켰을 때의 시험 데이터나, 시뮬레이터에 의해 특정한 상태를 시뮬레이트하였을 때의 시뮬레이션 데이터를 취득 또는 선택해도 된다. 학습 데이터 취득부(301)는 특정한 환경 하에서 유압 서보 밸브(100)를 동작시켰을 때에 기록 또는 생성된 데이터를 학습 데이터로서 취득해도 된다. 예를 들어, 학습 데이터 취득부(301)는 선박(2)의 종류, 항로, 항행 시기, 엔진(80)의 종류, 기통수, 누적 가동 시간 등에 따라서 데이터를 분류하고, 그들 환경마다 별개의 추정 모델을 학습해도 된다.The learning data acquisition unit 301 may acquire data recorded or generated under a specific situation as learning data. The learning data acquisition unit 301 may select, as learning data, data recorded or generated under a specific situation from among acquired data. For example, the learning data acquisition unit 301 may acquire or select log data when a specific state to be estimated by an estimation model occurs, test data when a specific state occurs in a test environment, or simulation data when a specific state is simulated by a simulator. The learning data acquisition unit 301 may acquire data recorded or generated when the hydraulic servo valve 100 is operated under a specific environment as learning data. For example, the learning data acquisition unit 301 classifies data according to the type of ship 2, route, sailing time, type of engine 80, number of cylinders, cumulative operation time, etc., and separate estimation models may be learned for each environment.

학습 데이터 취득부(301)는 취득한 데이터를 전처리하여 학습 데이터를 생성해도 된다. 예를 들어, 학습 데이터 취득부(301)는 추정 모델에 의해 추정해야 할 상태와 상관이 있는 특징량을, 취득한 데이터로부터 산출하여 학습 데이터로 해도 된다. 또한, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 목표 위치 또는 실제 위치, 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 목표 위치 또는 실제 위치와, 다른 데이터를 대응짓기 위해서, 목표 위치를 입력하고 나서 스풀(12) 또는 스풀(28)의 실제 위치가 목표 위치에 도달할 때까지의 오프셋 시간을 조정해도 된다.The learning data acquisition unit 301 may preprocess the acquired data to generate learning data. For example, the learning data acquisition unit 301 may calculate, from the acquired data, the characteristic quantity correlated with the state to be estimated by the estimation model, and use it as learning data. Further, in order to associate the target position or actual position of the spool 12 of the pilot valve 10 and the target position or actual position of the spool 28 of the main valve 20 with other data, the offset time from input of the target position until the actual position of the spool 12 or 28 reaches the target position may be adjusted.

추정 모델 생성부(302)는 학습 데이터 취득부(301)에 의해 취득된 학습 데이터를 사용하여, 상태 추정 장치(400)에 있어서 유압 서보 밸브(100)의 상태를 추정하기 위해 사용되는 추정 기준을 생성한다. 추정 기준은, 유압 서보 밸브(100)의 동작에 관련하여 취득 가능한 데이터와 유압 서보 밸브(100)의 상태를 나타내는 데이터를 대응지은 테이블 또는 프로그램 등이어도 된다. 추정 기준은, 유압 서보 밸브(100)의 동작에 관련하여 취득 가능한 데이터와 유압 서보 밸브(100)의 상태를 나타내는 데이터의 대응 관계를 모델화한 추정 모델이어도 된다. 추정 모델은, 유압 서보 밸브(100)의 동작에 관련하여 취득 가능한 데이터를 입력 변수로 하고, 유압 서보 밸브(100)의 상태를 나타내는 데이터를 산출하기 위한 수식이어도 된다. 이 경우, 추정 모델 생성부(302)는 다변량 해석, 중회귀 분석, 주성분 분석 등의 통계학적 방법에 의해 추정 모델을 생성해도 된다. 추정 모델은, 유압 서보 밸브(100)의 상태를 나타내는 데이터를 입력층에 입력하고, 유압 서보 밸브(100)의 상태를 나타내는 데이터를 출력층으로부터 출력하는 뉴럴 네트워크 등이어도 된다. 이 경우, 추정 모델 생성부(302)는 학습 데이터에 포함되는, 유압 서보 밸브(100)의 동작에 관련하여 취득되는 데이터를 입력층에 입력하였을 때, 그 데이터에 대응하는 유압 서보 밸브(100)의 상태를 나타내는 데이터에 근사하는 값이 출력층으로부터 출력되도록 뉴럴 네트워크의 중간층을 조정함으로써, 추정 모델을 학습한다. 추정 모델은 룰베이스의 추정 알고리즘이어도 되고, 임의의 형식의 인공 지능 등이어도 된다.The estimation model generation unit 302 uses the learning data acquired by the learning data acquisition unit 301 to generate estimation criteria used for estimating the state of the hydraulic servo valve 100 in the state estimation device 400. The estimation standard may be a table or program in which data that can be obtained related to the operation of the hydraulic servo valve 100 and data indicating the state of the hydraulic servo valve 100 are correlated. The estimation standard may be an estimation model modeling a correspondence between data that can be obtained related to the operation of the hydraulic servo valve 100 and data indicating the state of the hydraulic servo valve 100 . The estimation model may be a formula for calculating data indicating the state of the hydraulic servo valve 100 by using obtainable data related to the operation of the hydraulic servo valve 100 as input variables. In this case, the estimation model generation unit 302 may generate an estimation model by a statistical method such as multivariate analysis, multiple regression analysis, or principal component analysis. The estimation model may be a neural network or the like that inputs data indicating the state of the hydraulic servo valve 100 to an input layer and outputs data indicating the state of the hydraulic servo valve 100 from an output layer. In this case, the estimation model generation unit 302 learns the estimation model by adjusting the middle layer of the neural network so that, when data obtained in relation to the operation of the hydraulic servo valve 100, which is included in the learning data, is input to the input layer, a value approximate to the data representing the state of the hydraulic servo valve 100 corresponding to the data is output from the output layer. The estimation model may be a rule-based estimation algorithm, or may be artificial intelligence of an arbitrary form.

추정 모델 제공부(303)는 추정 모델 생성부(302)에 의해 생성된 추정 모델을 상태 추정 장치(400)에 제공한다. 추정 모델 제공부(303)는 상태 추정 장치(400)가 제조될 때에 상태 추정 장치(400)에 제공되어도 된다. 또한, 상태 추정 장치(400)가 제조된 후에도 학습 장치(300)가 추정 모델을 학습하여 추정 모델을 갱신할 경우에는, 소정의 타이밍에서 갱신된 추정 모델을 상태 추정 장치(400)에 제공해도 된다.The estimation model provider 303 provides the estimation model generated by the estimation model generator 302 to the state estimation device 400 . The estimation model providing unit 303 may be provided to the state estimating device 400 when the state estimating device 400 is manufactured. In addition, when the learning device 300 learns the estimation model and updates the estimation model even after the state estimation device 400 is manufactured, the updated estimation model may be provided to the state estimation device 400 at a predetermined timing.

검지 정보 취득부(401)는 유압 서보 밸브(100)의 동작에 관련하여 검지된 정보를 취득한다. 검지 정보 취득부(401)는 로그 데이터 기억 장치(90)에 기억된 데이터를 취득해도 되고, 데이터 수집 회로(160)로부터 직접 데이터를 취득해도 되고, 배와 육지간 통신에 의해 선박(2)으로부터 데이터를 취득해도 된다. 검지 정보 취득부(401)는 취득한 데이터에, 추정 모델이 생성되었을 때에 사용된 학습 데이터와 마찬가지의 전처리를 실행해도 된다.The detection information acquisition unit 401 acquires detected information related to the operation of the hydraulic servo valve 100 . The detection information acquisition unit 401 may acquire data stored in the log data storage device 90, may acquire data directly from the data collection circuit 160, or may acquire data from the ship 2 through ship-to-land communication. The detection information acquisition unit 401 may perform the same preprocessing on the acquired data as the learning data used when the estimation model is generated.

상태 추정부(402)는 학습 장치(300)에 의해 생성된 추정 모델을 사용하여, 유압 서보 밸브(100)의 상태를 추정한다. 상태 추정부(402)는 검지 정보 취득부(401)에 의해 취득된 데이터를 추정 모델에 입력하고, 추정 모델로부터 출력되는 유압 서보 밸브(100)의 상태를 추정 결과로서 취득한다.The state estimator 402 estimates the state of the hydraulic servo valve 100 using the estimation model generated by the learning device 300 . The state estimation unit 402 inputs the data acquired by the detection information acquisition unit 401 into an estimation model, and acquires the state of the hydraulic servo valve 100 output from the estimation model as an estimation result.

추정 결과 출력부(403)는 상태 추정부(402)에 의한 추정 결과를 출력한다. 추정 결과 출력부(403)는, 상태 추정부(402)에 의해 유압 서보 밸브(100)가 이상 상태에 있다고 추정된 경우에, 그 취지를 통보해도 된다. 이상 상태인지 여부는, 상태 추정부(402)에 의해 출력된 유압 서보 밸브(100)의 상태를 나타내는 상태 추정 데이터가, 소정의 역치 이상 또는 소정의 역치 미만이 되었는지 여부, 또는 소정의 범위 내에 있는지 여부에 의해 판정되어도 되고, 상태 추정 데이터의 초깃값으로부터의 변화량이 소정의 역치 이상이 되었는지 여부에 의해 판정되어도 된다. 또한, 추정 결과 출력부(403)는, 동일한 엔진(80)의 복수의 기통(81)에 대응하여 마련되어 있는 복수의 유압 서보 밸브(100)의 상태 추정 결과를 비교함으로써, 유압 서보 밸브(100)가 이상 상태인지 여부를 판정해도 된다. 예를 들어, 특정한 유압 서보 밸브(100)의 상태 추정 결과의 값이, 복수의 유압 서보 밸브(100)의 상태 추정 결과의 평균값으로부터 크게 벗어나 있는 경우에, 그 유압 서보 밸브(100)가 이상 상태에 있다고 판정해도 된다. 복수의 유압 서보 밸브(100) 각각의 상태 추정 결과의 편차값을 산출하고, 편차값이 소정의 역치, 예를 들어 80 이상 또는 30 미만인 유압 서보 밸브(100)가 이상 상태에 있다고 판정해도 된다.The estimation result output unit 403 outputs the estimation result by the state estimation unit 402 . The estimation result output unit 403 may report to that effect when it is estimated by the state estimation unit 402 that the hydraulic servo valve 100 is in an abnormal state. Whether or not it is in an abnormal state may be determined by whether or not the state estimation data indicating the state of the hydraulic servo valve 100 output by the state estimating unit 402 has become more than or less than a predetermined threshold value, or is within a predetermined range, or whether the amount of change from the initial value of the state estimation data has become more than a predetermined threshold value. In addition, the estimation result output unit 403 may determine whether or not the hydraulic servo valve 100 is in an abnormal state by comparing state estimation results of a plurality of hydraulic servo valves 100 provided corresponding to a plurality of cylinders 81 of the same engine 80. For example, when the value of the state estimation result of a specific hydraulic servo valve 100 is greatly different from the average value of the state estimation results of a plurality of hydraulic servo valves 100, it may be determined that the hydraulic servo valve 100 is in an abnormal state. A deviation value of the state estimation result of each of the plurality of hydraulic servo valves 100 may be calculated, and the hydraulic servo valve 100 having a deviation value of a predetermined threshold value, for example, 80 or more or less than 30 may be determined to be in an abnormal state.

도 7은, 본 실시 형태의 상태 추정 방법의 수순을 나타내는 흐름도이다. 먼저, 추정 모델을 생성하는 단계의 수순을 설명한다. 유압 서보 밸브(100)를 탑재한 선박(2)이 항행할 때, 유압 서보 밸브(100)의 동작에 관련되는 데이터가 로그 데이터 기억 장치(90)에 기록된다(스텝 S10). 학습 장치(300)의 학습 데이터 취득부(301)는 로그 데이터 기억 장치(90)에 기록된 로그 데이터를 학습 데이터로서 취득한다(스텝 S12). 학습 데이터 취득부(301)는 시험 데이터나 시뮬레이션 데이터도 학습 데이터로서 취득한다. 추정 모델 생성부(302)는 취득된 학습 데이터에 기초하여 추정 모델을 생성한다(스텝 S14). 추정 모델 제공부(303)는 생성된 추정 모델을 상태 추정 장치(400)에 제공한다(스텝 S16).7 is a flowchart showing the procedure of the state estimation method of the present embodiment. First, the procedure of generating an estimation model will be described. When the ship 2 equipped with the hydraulic servo valve 100 navigates, data related to the operation of the hydraulic servo valve 100 is recorded in the log data storage device 90 (step S10). The learning data acquisition unit 301 of the learning device 300 acquires the log data recorded in the log data storage device 90 as learning data (step S12). The learning data acquisition unit 301 also acquires test data and simulation data as learning data. The estimation model generating unit 302 generates an estimation model based on the acquired learning data (step S14). The estimation model provider 303 provides the generated estimation model to the state estimation device 400 (step S16).

계속해서, 추정 모델을 사용하여 유압 서보 밸브(100)의 상태를 추정하는 단계의 수순을 설명한다. 유압 서보 밸브(100)를 탑재한 선박(2)이 항행할 때, 유압 서보 밸브(100)의 동작에 관련되는 데이터가 로그 데이터 기억 장치(90)에 기록된다(스텝 S20). 상태 추정 장치(400)의 검지 정보 취득부(401)는 로그 데이터 기억 장치(90)에 기록된 검지 정보를 취득한다(스텝 S22). 상태 추정부(402)는 취득된 검지 정보에 기초하여, 추정 모델을 사용하여 유압 서보 밸브(100)의 상태를 추정한다(스텝 S24). 추정 결과 출력부(403)는 추정 결과를 출력한다(스텝 S26).Next, the procedure of estimating the state of the hydraulic servo valve 100 using the estimation model will be described. When the ship 2 equipped with the hydraulic servo valve 100 navigates, data related to the operation of the hydraulic servo valve 100 is recorded in the log data storage device 90 (step S20). The detection information acquisition unit 401 of the state estimation device 400 acquires the detection information recorded in the log data storage device 90 (step S22). Based on the acquired detection information, the state estimation unit 402 estimates the state of the hydraulic servo valve 100 using an estimation model (step S24). The estimation result output unit 403 outputs the estimation result (step S26).

본 실시 형태의 관리 시스템의 구체적인 실시예에 대하여 설명한다.A specific example of the management system of the present embodiment will be described.

[실시예 1: 내부 기름 누출량의 추정][Example 1: Estimation of Internal Oil Leakage]

파일럿 밸브(10)가 장시간 사용되면, 밸브체(14)가 마모되어 밸브로서의 절도가 저하되고, 중립 모드에서도, A 포트(16a), P 포트(16p) 및 T 포트(16t)가 서로 약간 연통하게 된다. 중립 모드에서 작동유(48)가 P 포트(16p)로부터 A 포트(16a)로 누출되면, 작동유 수납부(22a)의 유압이 점차 상승하여 엔진(80)에의 연료 공급량이 증가하고, 엔진(80)의 연비의 악화를 야기한다. 또한, 중립 모드에 있어서 작동유(48)가 A 포트(16a)로부터 T 포트(16t)로 누출되면, 작동유 수납부(22a)의 유압이 점차 저하되어 엔진(80)에의 연료 공급량이 감소하고, 엔진(80)의 출력 저하를 야기한다. 작동유(48)의 누출량이 허용량을 초과하면, 유압 서보 밸브(100)는 정상적으로 기능하지 않게 되어 고장에 이른다. 누출량을 고정밀도로 추정할 수 있으면, 누출량이 허용량을 초과하기 전에 유압 서보 밸브(100)를 교환 또는 수리하여, 예기치 못한 고장을 피할 수 있다.When the pilot valve 10 is used for a long time, the valve body 14 wears down and the sobriety as a valve deteriorates, and even in the neutral mode, the A port 16a, the P port 16p, and the T port 16t communicate with each other slightly. When the hydraulic oil 48 leaks from the P port 16p to the A port 16a in the neutral mode, the hydraulic oil pressure in the hydraulic oil accommodating portion 22a gradually rises to increase the amount of fuel supplied to the engine 80, causing deterioration in fuel economy of the engine 80. In addition, when the hydraulic oil 48 leaks from the A port 16a to the T port 16t in the neutral mode, the hydraulic oil pressure in the hydraulic oil accommodating portion 22a gradually decreases, reducing the amount of fuel supplied to the engine 80, resulting in a decrease in the output of the engine 80. If the leakage amount of the hydraulic oil 48 exceeds the permissible amount, the hydraulic servo valve 100 does not function normally, leading to failure. If the leakage amount can be estimated with high accuracy, the hydraulic servo valve 100 can be replaced or repaired before the leakage amount exceeds the allowable amount, thereby avoiding unexpected failure.

전술한 바와 같이, 유압 서보 밸브(100)가 정상적으로 동작하고 있을 경우, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)이 중립 위치에 있을 때에 메인 밸브(20)의 스풀(28)은 정지하지만, 작동유(48)의 누출량이 증대되면, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)이 중립 위치에 있을 때에도 메인 밸브(20)의 스풀(28)이 이동한다. 본 발명자들의 실험에 의해, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)이 중립 위치에 있을 때의 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 이동 속도와 작동유(48)의 누출량 사이에 강한 상관 관계가 있음을 알았다. 따라서, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)이 중립 위치에 있을 때의 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 이동 속도로부터, 파일럿 밸브(10)에 있어서의 내부 기름 누출량을 추정할 수 있다.As described above, when the hydraulic servo valve 100 is operating normally, the spool 28 of the main valve 20 stops when the spool 12 of the pilot valve 10 is in the neutral position, but when the leakage amount of the hydraulic oil 48 increases, the spool 28 of the main valve 20 moves even when the spool 12 of the pilot valve 10 is in the neutral position. Through the experiments of the present inventors, it was found that there is a strong correlation between the moving speed of the spool 28 of the main valve 20 and the amount of leakage of the hydraulic oil 48 when the spool 12 of the pilot valve 10 is in the neutral position. Therefore, the amount of internal oil leakage in the pilot valve 10 can be estimated from the moving speed of the spool 28 of the main valve 20 when the spool 12 of the pilot valve 10 is in the neutral position.

[실시예 1-1][Example 1-1]

도 8은, 실시예 1-1에 관한 학습 장치와 상태 추정 장치의 구성을 나타낸다. 본 실시예의 학습 장치(300)에 있어서, 학습 데이터 취득부(301)는 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310), 메인 밸브 실제 스풀 위치(311) 및 내부 기름 누출량 실측값(312)을 학습 데이터로서 취득한다.Fig. 8 shows the configuration of the learning device and the state estimation device according to the embodiment 1-1. In the learning device 300 of the present embodiment, the learning data acquisition unit 301 acquires the pilot valve actual spool position 310, the main valve actual spool position 311, and the actual measurement value 312 of the internal oil leakage amount as learning data.

파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310)와 메인 밸브 실제 스풀 위치(311)는, 내부 기름 누출량이 실측된 시점의 전 또는 후의 소정 기간 내에 유압 서보 밸브(100)가 사용되었을 때의 시계열 데이터이다. 이 시계열 데이터는, 엔진(80)의 회전 동작의 1 내지 수주기분의 시계열 데이터여도 된다. 엔진(80)의 회전 동작의 1 주기 중에 적어도 수회는 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 위치가 중립 위치가 되므로, 1 주기분의 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310) 및 메인 밸브 실제 스풀 위치(311)의 시계열 데이터는, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)이 중립 위치에 있을 때의 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 이동 속도를 나타내는 정보를 포함하고 있다.The actual pilot valve spool position 310 and the actual main valve spool position 311 are time-series data when the hydraulic servo valve 100 is used within a predetermined period before or after the actual measurement of the amount of internal oil leakage. This time-series data may be time-series data for one to several cycles of the rotational operation of the engine 80. Since the position of the spool 12 of the pilot valve 10 is at the neutral position at least several times during one cycle of the rotational operation of the engine 80, the time-series data of the actual spool position 310 of the pilot valve and the actual spool position 311 of the main valve for one cycle includes information indicating the moving speed of the spool 28 of the main valve 20 when the spool 12 of the pilot valve 10 is in the neutral position.

내부 기름 누출량 실측값(312)은 유압 서보 밸브(100)에 있어서의 내부 기름 누출량의 값이다. 학습 데이터로서 로그 데이터 또는 시험 데이터를 사용하는 경우, 내부 기름 누출량 실측값(312)은 유량계 등에 의해 실측된 내부 기름 누출량의 값이다. 내부 기름 누출량은 유압 서보 밸브(100)의 사용 중에 급격하게는 변화되지 않는다고 생각되므로, 내부 기름 누출량이 실측된 시점의 전 또는 후의 소정 기간에는, 실측된 양의 작동유(48)가 내부에서 누설되고 있는 상태에서 유압 서보 밸브(100)가 사용되었다고 간주하고, 그 소정 기간에 기록된 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310) 및 메인 밸브 실제 스풀 위치(311)와 내부 기름 누출량 실측값(312)을 대응지어 학습 데이터로 한다. 소정 기간은, 유압 서보 밸브(100)의 사용 중에 내부 기름 누출량이 동일한 정도인 채로 변함없는 기간이면 되고, 유압 서보 밸브(100)의 사용 시간, 엔진(80)의 동작 시간, 엔진(80)의 회전수 등에 의해 규정되어도 된다. 학습 데이터로서 시뮬레이션 데이터를 사용하는 경우, 내부 기름 누출량 실측값(312)은 시뮬레이션 조건으로서 시뮬레이터에 입력된 내부 기름 누출량의 값이다.The measured value of the amount of internal oil leakage 312 is the value of the amount of internal oil leakage in the hydraulic servo valve 100 . In the case of using log data or test data as learning data, the internal oil leak amount actual measurement value 312 is the value of the internal oil leak amount actually measured by a flow meter or the like. Since it is considered that the internal oil leakage amount does not change rapidly during use of the hydraulic servo valve 100, it is assumed that the hydraulic servo valve 100 was used in a state where the actually measured amount of hydraulic oil 48 was leaking inside in a predetermined period before or after the actual measurement of the internal oil leakage amount, and the actual pilot valve spool position 310 and the actual main valve spool position 311 recorded during the predetermined period correspond to the actual internal oil leakage actual value 312 and use it as learning data. The predetermined period may be a period in which the amount of internal oil leakage remains constant during use of the hydraulic servo valve 100, and may be defined by the operating time of the hydraulic servo valve 100, the operating time of the engine 80, the number of revolutions of the engine 80, and the like. In the case of using simulation data as learning data, the measured value 312 of the amount of internal oil leakage is a value of the amount of internal oil leakage input to the simulator as a simulation condition.

내부 기름 누출량 추정 모델 생성부(313)는 학습 데이터 취득부(301)에 의해 취득된 학습 데이터를 사용하여, 상태 추정 장치(400)에 있어서 유압 서보 밸브(100)의 내부 기름 누출량을 추정하기 위해 사용되는 내부 기름 누출량 추정 모델을 생성한다. 내부 기름 누출량 추정 모델은, 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310) 및 메인 밸브 실제 스풀 위치(311)의 소정 기간의 시계열 데이터를 입력층에 입력하고, 유압 서보 밸브(100)의 내부 기름 누출량을 출력층으로부터 출력하는 뉴럴 네트워크 등이어도 된다. 이 경우, 내부 기름 누출량 추정 모델 생성부(313)는, 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310) 및 메인 밸브 실제 스풀 위치(311)의 소정 기간의 시계열 데이터를 입력층에 입력하였을 때, 내부 기름 누출량 실측값(312)에 근사하는 값이 출력층으로부터 출력되도록 뉴럴 네트워크의 중간층을 조정함으로써, 내부 기름 누출량 추정 모델을 학습한다.The internal oil leakage amount estimation model generation unit 313 uses the learning data acquired by the learning data acquisition unit 301 to estimate the internal oil leakage amount of the hydraulic servo valve 100 in the state estimation device 400. The internal oil leakage amount estimation model used is generated. The internal oil leakage amount estimation model may be a neural network or the like that inputs time-series data of a pilot valve actual spool position 310 and a main valve actual spool position 311 for a predetermined period to an input layer, and outputs the internal oil leakage amount of the hydraulic servo valve 100 from an output layer. In this case, the internal oil leak amount estimation model generator 313 learns the internal oil leak amount estimation model by adjusting the middle layer of the neural network so that a value approximate to the actual measured value 312 of the internal oil leak is output from the output layer when time-series data of the actual pilot valve actual spool position 310 and the actual main valve spool position 311 of a predetermined period are input to the input layer.

내부 기름 누출량 추정 모델 제공부(314)는, 내부 기름 누출량 추정 모델 생성부(313)에 의해 생성된 내부 기름 누출량 추정 모델을 상태 추정 장치(400)에 제공한다.The internal oil leak amount estimation model provider 314 provides the internal oil leak amount estimation model generated by the internal oil leak amount estimation model generator 313 to the state estimation device 400 .

검지 정보 취득부(401)는 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(410) 및 메인 밸브 실제 스풀 위치(411)를 검지 정보로서 취득한다. 이 검지 정보는, 내부 기름 누출량 추정 모델을 생성하기 위해 사용한 학습 데이터와 동일한 소정 기간의 시계열 데이터이다.The detection information acquisition unit 401 acquires the pilot valve actual spool position 410 and the main valve actual spool position 411 as detection information. This detection information is time-series data of the same predetermined period as the learning data used to generate the internal oil leak amount estimation model.

내부 기름 누출량 추정부(412)는 학습 장치(300)에 의해 생성된 내부 기름 누출량 추정 모델을 사용하여, 유압 서보 밸브(100)의 내부 기름 누출량을 추정한다. 내부 기름 누출량 추정부(412)는, 검지 정보 취득부(401)에 의해 취득된 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(410) 및 메인 밸브 실제 스풀 위치(411)의 시계열 데이터를 내부 기름 누출량 추정 모델에 입력하고, 내부 기름 누출량 추정 모델로 출력되는 내부 기름 누출량을 추정 결과로서 취득한다.The internal oil leakage amount estimation unit 412 estimates the internal oil leakage amount of the hydraulic servo valve 100 using the internal oil leakage amount estimation model generated by the learning device 300 . The internal oil leak amount estimation unit 412 inputs the time-series data of the pilot valve actual spool position 410 and the main valve actual spool position 411 acquired by the detection information acquisition unit 401 to the internal oil leakage amount estimation model, and obtains the internal oil leakage amount output to the internal oil leakage amount estimation model as an estimation result.

내부 기름 누출량 추정값 출력부(413)는 내부 기름 누출량 추정부(412)에 의해 추정된 내부 기름 누출량의 추정값을 출력한다. 내부 기름 누출량 추정값 출력부(413)는, 유압 서보 밸브(100)가 이상 상태에 있다고 추정된 경우에, 그 취지를 통보해도 된다. 이상 상태인지 여부는, 내부 기름 누출량 추정부(412)에 의해 출력된 내부 기름 누출량의 값이, 소정의 역치 이상인지 여부에 의해 판정되어도 되고, 내부 기름 누출량의 초깃값으로부터의 변화량이 소정의 역치 이상이 되었는지 여부에 의해 판정되어도 된다. 또한, 내부 기름 누출량 추정값 출력부(413)는, 동일한 엔진(80)의 복수의 기통(81)에 대응하여 마련되어 있는 복수의 유압 서보 밸브(100)의 내부 기름 누출량의 값을 비교함으로써, 유압 서보 밸브(100)가 이상 상태인지 여부를 판정해도 된다. 예를 들어, 특정한 유압 서보 밸브(100)의 내부 기름 누출량의 값이, 복수의 유압 서보 밸브(100)의 내부 기름 누출량의 평균값으로부터 크게 벗어나 있는 경우에, 그 유압 서보 밸브(100)가 이상 상태에 있다고 판정해도 된다. 복수의 유압 서보 밸브(100) 각각의 내부 기름 누출량의 편차값을 산출하고, 편차값이 소정의 역치, 예를 들어 80 이상 또는 30 미만인 유압 서보 밸브(100)가 이상 상태에 있다고 판정해도 된다.The internal oil leakage amount estimation value output unit 413 outputs an estimated value of the internal oil leakage amount estimated by the internal oil leakage amount estimation unit 412 . When it is estimated that the hydraulic servo valve 100 is in an abnormal state, the internal oil leakage amount estimated value output unit 413 may notify to that effect. Whether or not it is in an abnormal state may be determined by whether or not the value of the internal oil leak amount output by the internal oil leak amount estimation unit 412 is equal to or greater than a predetermined threshold value, or whether or not the amount of change from the initial value of the internal oil leak amount becomes equal to or greater than a predetermined threshold value. Further, the internal oil leakage amount estimated value output unit 413 compares values of the internal oil leakage amounts of a plurality of hydraulic servo valves 100 provided corresponding to a plurality of cylinders 81 of the same engine 80, thereby determining whether the hydraulic servo valve 100 is in an abnormal state. For example, when the value of the internal oil leakage amount of a specific hydraulic servo valve 100 is greatly different from the average value of the internal oil leakage amount of a plurality of hydraulic servo valves 100, the hydraulic servo valve 100 may be judged to be in an abnormal state. The deviation value of the internal oil leakage amount of each of the plurality of hydraulic servo valves 100 may be calculated, and the hydraulic servo valve 100 having a deviation value of a predetermined threshold value, for example, 80 or more or less than 30 may be determined to be in an abnormal state.

[실시예 1-2][Example 1-2]

도 9는, 실시예 1-2에 관한 학습 장치와 상태 추정 장치의 구성을 나타낸다. 실시예 1-2의 학습 장치(300)는 도 8에 나타낸 실시예 1-1의 학습 장치(300)의 구성에 더하여, 특징량 산출부(315)를 구비한다. 또한, 실시예 1-2의 상태 추정 장치(400)는 도 8에 나타낸 실시예 1-1의 상태 추정 장치(400)의 구성에 더하여, 특징량 산출부(414)를 구비한다. 실시예 1-1과 상이한 점에 대하여 주로 설명한다. 그 이외의 점은 실시예 1-1과 마찬가지이다.Fig. 9 shows the configuration of the learning device and the state estimation device according to the embodiment 1-2. The learning device 300 of the embodiment 1-2 includes a feature calculation unit 315 in addition to the configuration of the learning device 300 of the embodiment 1-1 shown in FIG. 8 . In addition, the state estimating device 400 of the embodiment 1-2 includes a feature calculation unit 414 in addition to the configuration of the state estimating device 400 of the embodiment 1-1 shown in FIG. 8 . The difference from Example 1-1 is mainly demonstrated. Other points are the same as in Example 1-1.

학습 장치(300)의 특징량 산출부(315)는, 학습 데이터 취득부(301)에 의해 취득된 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310) 또는 메인 밸브 실제 스풀 위치(311)로부터, 내부 기름 누출량과 상관이 있는 특징량을 산출한다. 상술한 바와 같이, 내부 기름 누출량은, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)이 중립 위치에 있을 때의 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 이동 속도와 상관이 있음이 본 발명자들의 실험에 의해 밝혀지게 되었으므로, 특징량 산출부(315)는 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310)가 중립 위치에 있는 기간의 메인 밸브 실제 스풀 위치(311)로부터, 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 이동 속도를 산출한다. 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)이 중립 위치로 이동하고 나서, 메인 밸브(20)로의 작동유의 공급이 멈추어서 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 위치가 정지할 때까지 타임 래그가 있을 경우에는, 특징량 산출부(315)는 타임 래그를 조정하고 나서 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 이동 속도를 산출해도 된다. 타임 래그의 조정량은 유압 서보 밸브(100)의 종류나, 온도, 작동유(48)의 압력, 엔진(80)의 회전수, 부하, 배기 온도 등의 유압 서보 밸브(100)가 사용되는 환경 등에 따라서, 실험 등에 의해 미리 정해져 있어도 된다.The characteristic variable calculation unit 315 of the learning device 300 calculates a characteristic variable correlated with the internal oil leak amount from the pilot valve actual spool position 310 or main valve actual spool position 311 acquired by the learning data acquisition unit 301. As described above, since it has been revealed by the inventors' experiments that the amount of internal oil leakage is correlated with the moving speed of the spool 28 of the main valve 20 when the spool 12 of the pilot valve 10 is in the neutral position, the feature calculation unit 315 calculates the moving speed of the spool 28 of the main valve 20 from the actual main valve spool position 311 during the period when the actual pilot valve spool position 310 is in the neutral position. yield When there is a time lag from when the spool 12 of the pilot valve 10 moves to the neutral position until the supply of hydraulic oil to the main valve 20 stops and the position of the spool 28 of the main valve 20 stops, the feature calculation unit 315 may calculate the moving speed of the spool 28 of the main valve 20 after adjusting the time lag. The adjustment amount of the time lag may be determined in advance by experiments or the like depending on the environment in which the hydraulic servo valve 100 is used, such as the type of the hydraulic servo valve 100, the temperature, the pressure of the hydraulic oil 48, the number of revolutions of the engine 80, the load, and the exhaust temperature.

내부 기름 누출량 추정 모델 생성부(313)는, 학습 데이터 취득부(301)에 의해 취득된 학습 데이터와 특징량 산출부(315)에 의해 산출된 특징량을 사용하여, 내부 기름 누출량 추정 모델을 생성한다. 내부 기름 누출량 추정 모델 생성부(313)는, 내부 기름 누출량 실측값(312)과 특징량 산출부(315)에 의해 산출된 특징량을 사용하여 내부 기름 누출량 추정 모델을 생성해도 된다. 예를 들어, 내부 기름 누출량 추정 모델은, 특징량을 입력 변수로 하여 내부 기름 누출량을 산출하는 수식이어도 된다. 이 경우, 내부 기름 누출량 추정 모델 생성부(313)는 회귀 분석 등의 통계적 방법에 의해 수식을 생성해도 된다. 내부 기름 누출량 추정 모델 생성부(313)는, 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310), 메인 밸브 실제 스풀 위치(311) 및 특징량을 사용하여 내부 기름 누출량 추정 모델을 생성해도 된다. 예를 들어, 내부 기름 누출량 추정 모델은, 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310) 및 메인 밸브 실제 스풀 위치(311)의 소정 기간의 시계열 데이터와, 그 소정 기간에 있어서의 특징량을 입력층에 입력하고, 내부 기름 누출량을 출력층으로부터 출력하는 뉴럴 네트워크 등이어도 된다. 이 경우, 내부 기름 누출량 추정 모델 생성부(313)는, 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310) 및 메인 밸브 실제 스풀 위치(311)의 소정 기간의 시계열 데이터와, 그 소정 기간에 있어서의 특징량을 입력층에 입력하였을 때, 내부 기름 누출량 실측값(312)에 근사하는 값이 출력층으로부터 출력되도록 뉴럴 네트워크의 중간층을 조정함으로써, 내부 기름 누출량 추정 모델을 학습한다.The internal oil leakage amount estimation model generation unit 313 generates an internal oil leakage amount estimation model using the learning data acquired by the learning data acquisition unit 301 and the characteristic amount calculated by the feature amount calculation unit 315 . The internal oil leak amount estimation model creation part 313 may generate an internal oil leak amount estimation model using the measured value 312 of the internal oil leakage amount, and the characteristic amount calculated by the characteristic amount calculation part 315. For example, the internal oil leak amount estimation model may be a formula that calculates the internal oil leak amount by using the feature as an input variable. In this case, the internal oil leakage amount estimation model generation part 313 may generate|generate a formula by statistical methods, such as a regression analysis. The internal oil leakage amount estimation model generation unit 313 may generate an internal oil leakage amount estimation model using the pilot valve actual spool position 310, the main valve actual spool position 311, and the characteristic quantity. For example, the internal oil leakage amount estimation model may be a neural network or the like that inputs time-series data of the pilot valve actual spool position 310 and the main valve actual spool position 311 for a predetermined period and a feature value for the predetermined period to an input layer, and outputs the internal oil leakage amount from an output layer. In this case, the internal oil leakage amount estimation model generation unit 313 learns the internal oil leakage amount estimation model by adjusting the middle layer of the neural network so that a value approximate to the actual measurement value 312 of the internal oil leakage amount is output from the output layer when the time-series data of the actual pilot valve actual spool position 310 and the actual main valve spool position 311 of a predetermined period and the feature amount in the predetermined period are input to the input layer.

상태 추정 장치(400)의 특징량 산출부(414)는, 내부 기름 누출량 추정부(412)가 사용하는 내부 기름 누출량 추정 모델이 생성되었을 때에 특징량 산출부(315)가 특징량을 산출한 방법과 동일한 방법으로, 검지 정보 취득부(401)에 의해 취득된 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(410) 또는 메인 밸브 실제 스풀 위치(411)로부터 특징량을 산출한다. 내부 기름 누출량 추정 모델이 생성되었을 때에 사용된 학습 데이터와는 다른 환경에 있어서 사용된 유압 서보 밸브(100)의 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(410) 및 메인 밸브 실제 스풀 위치(411)가 검지 정보 취득부(401)에 의해 취득된 경우에는, 특징량 산출부(414)는 환경의 차이를 조정하고 나서 특징량을 산출해도 된다. 예를 들어, 환경에 따라서 타임 래그의 조정량을 변경해도 된다. 이에 의해, 내부 기름 누출량의 추정의 로버스트성을 향상시킬 수 있다.The characteristic variable calculating unit 414 of the state estimation device 400 calculates the characteristic variable from the pilot valve actual spool position 410 or the main valve actual spool position 411 acquired by the detection information acquisition unit 401 in the same way as the method in which the characteristic variable calculating unit 315 calculated the characteristic variable when the internal oil leakage amount estimation model used by the internal oil leak amount estimating unit 412 was generated. In the case where the pilot valve actual spool position 410 and main valve actual spool position 411 of the hydraulic servo valve 100 used in an environment different from the learning data used when the internal oil leak amount estimation model was generated were acquired by the detection information acquisition unit 401, the characteristic variable calculating unit 414 may calculate the characteristic variable after adjusting the difference in the environment. For example, the adjustment amount of the time lag may be changed according to the environment. Thereby, the robustness of estimation of the amount of internal oil leakage can be improved.

[실시예 1-3][Example 1-3]

도 10은, 실시예 1-3에 관한 학습 장치와 상태 추정 장치의 구성을 나타낸다. 도 9에 나타낸 실시예 1-2의 학습 장치(300)에서는, 학습 데이터 취득부(301)가 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310)를 취득하였지만, 실시예 1-3의 학습 장치(300)에서는, 학습 데이터 취득부(301)가 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310) 대신에 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(316)를 취득한다. 또한, 도 9에 나타낸 실시예 1-2의 상태 추정 장치(400)에서는, 검지 정보 취득부(401)가 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(410)를 취득하였지만, 실시예 1-3의 상태 추정 장치(400)에서는, 검지 정보 취득부(401)가 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(410) 대신에 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(415)를 취득한다. 실시예 1-2와 상이한 점에 대하여 주로 설명한다. 그 이외의 점은 실시예 1-1 또는 1-2와 마찬가지이다.Fig. 10 shows the configuration of the learning device and the state estimation device according to the embodiment 1-3. In the learning device 300 of the embodiment 1-2 shown in FIG. 9 , the learning data acquisition unit 301 acquires the pilot valve actual spool position 310, but in the learning device 300 of the embodiment 1-3, the learning data acquisition unit 301 acquires the pilot valve target spool position 316 instead of the actual pilot valve spool position 310. Further, in the state estimation device 400 of the embodiment 1-2 shown in FIG. 9 , the detection information acquisition unit 401 acquires the pilot valve actual spool position 410, but in the state estimation device 400 of the embodiment 1-3, the detection information acquisition unit 401 acquires the pilot valve target spool position 415 instead of the pilot valve actual spool position 410. The difference from Example 1-2 is mainly demonstrated. Other points are the same as in Example 1-1 or 1-2.

전술한 바와 같이, 로그 데이터 기억 장치(90)의 접속 위치에 따라서는, 유압 서보 밸브(100)가 사용되고 있을 때의 파일럿 밸브 실제 스풀 위치를 기록할 수 없는 경우가 있다. 이 경우, 학습 데이터 및 검지 정보로서, 파일럿 밸브 목표 스풀 위치를 파일럿 밸브 실제 스풀 위치 대신에 사용한다. 이에 의해, 로그 데이터 기억 장치(90)의 접속 위치에 구애받지 않고 취득 가능한 데이터를 사용하여, 내부 기름 누출량 추정 모델을 생성할 수 있음과 함께, 그 내부 기름 누출량 추정 모델을 사용하여 내부 기름 누출량을 추정할 수 있다. 도 10의 예에서는, 실시예 1-2와 마찬가지로 특징량 산출부(315) 및 특징량 산출부(414)가 마련되어 있지만, 실시예 1-1과 마찬가지로 특징량 산출부가 마련되지 않아도 된다.As described above, depending on the connection position of the log data storage device 90, the actual pilot valve spool position when the hydraulic servo valve 100 is in use may not be recorded. In this case, as learning data and detection information, the pilot valve target spool position is used instead of the pilot valve actual spool position. As a result, an internal oil leak amount estimation model can be generated using data that can be acquired regardless of the connection position of the log data storage device 90, and the internal oil leak amount can be estimated using the internal oil leak amount estimation model. In the example of Fig. 10, the feature amount calculation section 315 and the feature amount calculation section 414 are provided as in the embodiment 1-2, but the feature amount calculation section does not need to be provided as in the embodiment 1-1.

[실시예 1-4][Example 1-4]

도 11은, 실시예 1-4에 관한 학습 장치와 상태 추정 장치의 구성을 나타낸다. 실시예 1-4의 학습 장치(300)는 도 10에 도시한 실시예 1-3의 학습 장치(300)의 구성에 더하여, 오프셋 시간 산출부(319)를 구비한다. 또한, 실시예 1-4의 학습 장치(300)에서는, 학습 데이터 취득부(301)가 코일 구동 전압(317) 및 파일럿 밸브 물리 파라미터(318)를 더 취득한다. 또한, 실시예 1-4의 상태 추정 장치(400)에서는, 검지 정보 취득부(401)가 코일 구동 전압(416)을 더 취득한다. 실시예 1-3과 상이한 점에 대하여 주로 설명한다. 그 이외의 점은 실시예 1-1 내지 1-3과 마찬가지이다.Fig. 11 shows the configuration of the learning device and the state estimation device according to the embodiment 1-4. The learning device 300 of Example 1-4 includes an offset time calculator 319 in addition to the configuration of the learning device 300 of Example 1-3 shown in FIG. 10 . In addition, in the learning device 300 of the embodiment 1-4, the learning data acquisition unit 301 further acquires the coil driving voltage 317 and the pilot valve physical parameter 318. In the state estimating device 400 of Example 1-4, the detection information acquisition unit 401 further acquires the coil drive voltage 416 . The difference from Example 1-3 is mainly demonstrated. Other points are the same as Examples 1-1 to 1-3.

서보 밸브 제어 장치(110)로부터 파일럿 밸브(10)에 스풀(12)의 목표 위치의 명령 신호가 입력되고 나서, 스풀 구동부(18)의 코일에 전류가 공급되고, 스풀(12)이 실제로 목표 위치에 도달할 때까지에는 타임 래그가 있다. 따라서, 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(316)를 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310) 대신에 학습 데이터로서 사용하는 경우, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 실제 위치가 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(316)에 추종할 때까지 요하는 오프셋 시간을 조정함으로써, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)이 실제로 중립 위치에 추종하였을 때의 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 위치에 기초하여 내부 기름 누출량 추정 모델을 생성할 수 있으므로, 내부 기름 누출량 추정 모델의 정밀도를 향상시킬 수 있다.After the command signal for the target position of the spool 12 is input from the servo valve control device 110 to the pilot valve 10, there is a time lag until the current is supplied to the coil of the spool driver 18 and the spool 12 actually reaches the target position. Therefore, when the pilot valve target spool position 316 is used as training data instead of the pilot valve actual spool position 310, by adjusting the offset time required until the actual position of the spool 12 of the pilot valve 10 tracks the pilot valve target spool position 316, the amount of internal oil leakage based on the position of the spool 28 of the main valve 20 when the spool 12 of the pilot valve 10 actually tracks the neutral position Since an estimation model can be created, the accuracy of the internal oil leakage estimation model can be improved.

오프셋 시간 산출부(319)는 코일 구동 전압(317)과 파일럿 밸브 물리 파라미터(318)에 기초하여, 오프셋 시간을 산출한다. 파일럿 밸브 물리 파라미터(318)는, 예를 들어 스풀 구동부(18)의 구동 회로를 구성하는 소자의 저항값, 코일의 인덕턴스, 스풀(12)의 질량, 본체부(10b)와 스풀(12) 사이의 마찰 계수 등의 물리량을 포함한다. 오프셋 시간 산출부(319)는 이들 물리 파라미터와 코일 구동 전압(317)을 포함하는 운동 방정식으로부터 오프셋 시간을 산출한다. 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 위치, 이동 방향, 이동 속도 등에 따라서 오프셋 시간이 다를 수 있는 경우에는, 이들 데이터를 더 사용하여 오프셋 시간을 산출해도 된다.The offset time calculator 319 calculates the offset time based on the coil driving voltage 317 and the pilot valve physical parameter 318 . The pilot valve physical parameter 318 includes, for example, physical quantities such as the resistance value of an element constituting the drive circuit of the spool driver 18, the inductance of the coil, the mass of the spool 12, and the coefficient of friction between the body portion 10 b and the spool 12. The offset time calculator 319 calculates the offset time from a motion equation including these physical parameters and the coil driving voltage 317 . In the case where the offset time may vary depending on the position, movement direction, and movement speed of the spool 12 of the pilot valve 10, the offset time may be calculated using these data further.

학습 장치(300)가 특정한 종류의 유압 서보 밸브(100)의 내부 기름 누출량을 추정하기 위한 내부 기름 누출량 추정 모델을 생성할 경우에는, 파일럿 밸브 물리 파라미터(318)는 상수로서 다루어져도 된다. 이에 의해, 파일럿 밸브 물리 파라미터(318)가 기록되어 있지 않은 로그 데이터도 학습 데이터로서 사용할 수 있다. 파일럿 밸브 물리 파라미터(318)로서, 유압 서보 밸브(100)의 종류에 따라서 미리 정해진 상수가 사용되어도 된다. 파일럿 밸브 물리 파라미터(318)로서, 유압 서보 밸브(100)의 출하 시에 측정된 물리 파라미터가 사용되어도 된다. 이에 의해, 유압 서보 밸브(100)의 개체차에 의한 파일럿 밸브의 물리 파라미터의 변동의 영향을 억제하여, 보다 정확하게 오프셋 시간을 산출할 수 있다. 파일럿 밸브 물리 파라미터(318)로서, 유압 서보 밸브(100)의 오버홀 등의 보수 시에 측정된 물리 파라미터가 사용되어도 된다. 이에 의해, 파일럿 밸브(10)의 경년 변화의 영향을 억제하여, 보다 정확하게 오프셋 시간을 산출할 수 있다.When the learning device 300 generates an internal oil leak amount estimation model for estimating the internal oil leak amount of a specific type of hydraulic servo valve 100, the pilot valve physical parameter 318 may be treated as a constant. In this way, log data in which the pilot valve physical parameters 318 are not recorded can also be used as learning data. As the pilot valve physical parameter 318, a predetermined constant according to the type of hydraulic servo valve 100 may be used. As the pilot valve physical parameter 318, a physical parameter measured when the hydraulic servo valve 100 is shipped may be used. In this way, the influence of fluctuations in the physical parameters of the pilot valve due to individual differences in the hydraulic servo valve 100 can be suppressed, and the offset time can be calculated more accurately. As the pilot valve physical parameter 318, a physical parameter measured during maintenance such as an overhaul of the hydraulic servo valve 100 may be used. In this way, the influence of the secular change of the pilot valve 10 can be suppressed, and the offset time can be calculated more accurately.

내부 기름 누출량 추정 모델 생성부(313)는 실시예 1-1 또는 1-2와 마찬가지로, 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(410) 및 메인 밸브 실제 스풀 위치(411)를 입력하여 내부 기름 누출량을 출력하는 내부 기름 누출량 추정 모델을 생성해도 되고, 실시예 1-3과 마찬가지로, 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(415) 및 메인 밸브 실제 스풀 위치(411)를 입력하여 내부 기름 누출량을 출력하는 내부 기름 누출량 추정 모델을 생성해도 되고, 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(415), 메인 밸브 실제 스풀 위치(411) 및 코일 구동 전압(416)을 입력하여 내부 기름 누출량을 출력하는 내부 기름 누출량 추정 모델을 생성해도 되고, 그들 외에도 파일럿 밸브 물리 파라미터 또는 오프셋 시간을 더 입력하여 내부 기름 누출량을 출력하는 내부 기름 누출량 추정 모델을 생성해도 된다. 본 도면의 예에서는, 내부 기름 누출량 추정 모델은, 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(415), 메인 밸브 실제 스풀 위치(411) 및 코일 구동 전압(416)을 입력하여 내부 기름 누출량을 출력한다. 서보 밸브 제어 장치(110)의 전원 회로(120)로부터 코일에 공급되는 코일 구동 전압(416)은, 엔진(80)의 회전수 등에 의해 변동할 수 있으므로, 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(415) 및 메인 밸브 실제 스풀 위치(411)에 더하여 코일 구동 전압(416)을 입력하여 내부 기름 누출량을 출력하는 내부 기름 누출량 추정 모델을 생성함으로써, 오프셋 시간의 변동의 영향을 억제하여, 추정 정밀도를 향상시킬 수 있다.The internal oil leakage amount estimation model generation unit 313 may generate an internal oil leakage amount estimation model outputting the internal oil leakage amount by inputting the pilot valve actual spool position 410 and the main valve actual spool position 411 as in Example 1-1 or 1-2, or generate an internal oil leakage amount estimation model outputting the internal oil leakage amount by inputting the pilot valve target spool position 415 and the actual main valve spool position 411 as in Example 1-3 Alternatively, an internal oil leakage estimation model outputting the internal oil leakage may be generated by inputting the pilot valve target spool position 415, the main valve actual spool position 411, and the coil driving voltage 416, or an internal oil leakage estimation model outputting the internal oil leakage may be generated by further inputting a pilot valve physical parameter or an offset time. In the example of this figure, the internal oil leakage amount estimation model inputs the pilot valve target spool position 415, the main valve actual spool position 411, and the coil driving voltage 416, and outputs the internal oil leakage amount. The coil drive voltage 416 supplied to the coil from the power supply circuit 120 of the servo valve control device 110 may fluctuate depending on the number of revolutions of the engine 80 and the like. Therefore, by generating an internal oil leak amount estimation model that outputs the internal oil leak amount by inputting the coil drive voltage 416 in addition to the pilot valve target spool position 415 and the main valve actual spool position 411, the influence of the fluctuation of the offset time can be suppressed and the estimation accuracy can be improved.

상태 추정 장치(400)의 검지 정보 취득부(401)는, 내부 기름 누출량 추정부(412)가 사용하는 내부 기름 누출량 추정 모델에 입력을 요하는 검지 정보를 취득한다. 본 도면의 예에서는, 검지 정보 취득부(401)는 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(415), 메인 밸브 실제 스풀 위치(411) 및 코일 구동 전압(416)을 취득한다. 내부 기름 누출량 추정 모델에 파일럿 밸브 물리 파라미터를 입력할 필요가 있는 경우에는, 검지 정보 취득부(401)는 파일럿 밸브 물리 파라미터를 더 취득해도 된다. 또는, 내부 기름 누출량 추정부(412)는 내부 기름 누출량을 추정하는 대상이 되는 유압 서보 밸브(100)의 종류에 따른 물리 파라미터를 미리 유지해 두어도 된다. 또한, 내부 기름 누출량 추정 모델에 오프셋 시간을 입력할 필요가 있는 경우에는, 검지 정보 취득부(401)는 오프셋 시간을 더 취득해도 된다. 또는, 상태 추정 장치(400)는, 코일 구동 전압(416)이나 파일럿 밸브 물리 파라미터 등에 기초하여 오프셋 시간을 산출하는 오프셋 시간 산출부를 더 구비해도 된다.The detection information acquisition unit 401 of the state estimating device 400 acquires the detection information that requires input to the internal oil leakage amount estimation model used by the internal oil leakage amount estimation unit 412 . In the example of this figure, the detection information acquisition unit 401 acquires a pilot valve target spool position 415, a main valve actual spool position 411, and a coil driving voltage 416. If it is necessary to input the pilot valve physical parameters to the internal oil leakage amount estimation model, the detection information acquisition unit 401 may further acquire the pilot valve physical parameters. Alternatively, the internal oil leak amount estimating unit 412 may hold in advance physical parameters according to the type of hydraulic servo valve 100 as a target for estimating the internal oil leak amount. In addition, when it is necessary to input offset time into the internal oil leak amount estimation model, the detection information acquisition part 401 may further acquire offset time. Alternatively, the state estimation device 400 may further include an offset time calculator that calculates the offset time based on the coil drive voltage 416 or the pilot valve physical parameter.

[실시예 1-5][Example 1-5]

도 12는, 실시예 1-5에 관한 학습 장치와 상태 추정 장치의 구성을 나타낸다. 실시예 1-5의 학습 장치(300)는 도 8에 나타낸 실시예 1-1의 학습 장치(300)의 구성에 더하여, 데이터 선택부(320)를 구비한다. 또한, 실시예 1-5의 학습 장치(300)는 도 8에 나타낸 실시예 1-1의 상태 추정 장치(400)의 구성에 더하여, 데이터 선택부(417)를 구비한다. 실시예 1-1과 상이한 점에 대하여 주로 설명한다. 그 이외의 점은 실시예 1-1 내지 1-4와 마찬가지이다.Fig. 12 shows the configuration of the learning device and the state estimation device according to the embodiment 1-5. The learning device 300 of the embodiment 1-5 includes a data selector 320 in addition to the configuration of the learning device 300 of the embodiment 1-1 shown in FIG. 8 . Further, the learning device 300 of the embodiment 1-5 includes a data selector 417 in addition to the configuration of the state estimation device 400 of the embodiment 1-1 shown in FIG. 8 . The difference from Example 1-1 is mainly demonstrated. Other points are the same as Examples 1-1 to 1-4.

본 실시예에서는, 내부 기름 누출량 추정 모델에 의한 추정 정밀도를 향상시키기 위해서, 상태 추정 장치(400)가 내부 기름 누출량을 추정하는 대상이 되는 유압 서보 밸브(100)가 사용되는 환경과 마찬가지의 환경에서 유압 서보 밸브(100)가 사용되었을 때의 로그 데이터를 사용하여 내부 기름 누출량 추정 모델을 생성한다. 이에 의해, 환경의 영향을 억제하여, 내부 기름 누출량의 추정의 로버스트성을 향상시킬 수 있다.In the present embodiment, in order to improve the estimation accuracy by the internal oil leak amount estimation model, the condition estimation device 400 generates an internal oil leak amount estimation model using log data when the hydraulic servo valve 100 is used in the same environment as the environment in which the hydraulic servo valve 100 is used. Thereby, the influence of the environment can be suppressed, and the robustness of estimation of the amount of internal oil leakage can be improved.

데이터 선택부(320)는, 학습 데이터 취득부(301)에 의해 취득된 학습 데이터 중에서 특정한 환경에 있어서 유압 서보 밸브(100)가 사용되었을 때에 기록된 학습 데이터를 선택한다. 데이터 선택부(320)는 로그 데이터, 시험 데이터, 시뮬레이션 데이터 등에 포함되는 유압 서보 밸브(100)의 사용 환경을 나타내는 데이터, 예를 들어 엔진(80)의 기통(81)의 배기 온도나 압력 등을 참조하여, 특정한 환경에 있어서 유압 서보 밸브(100)가 사용되었을 때에 기록된 학습 데이터를 선택해도 된다. 데이터 선택부(320)는 환경마다 학습 데이터를 분류해도 된다. 이 경우, 환경마다 내부 기름 누출량 추정 모델이 생성되어도 된다. 로그 데이터, 시험 데이터, 시뮬레이션 데이터 등의 학습 데이터는, 특정한 환경에 있어서 기록 또는 생성되어도 되고, 기록 또는 생성될 때에 사용 환경마다 분류되어도 된다. 이 경우, 학습 데이터 취득부(301)가 특정한 환경에 있어서 기록, 생성 또는 분류된 학습 데이터를 취득하면 되므로, 데이터 선택부(320)는 마련되지 않아도 된다.The data selection unit 320 selects learning data recorded when the hydraulic servo valve 100 is used in a specific environment from among the learning data acquired by the learning data acquisition unit 301 . The data selector 320 may select data recorded when the hydraulic servo valve 100 is used in a specific environment by referring to data indicating the use environment of the hydraulic servo valve 100 included in log data, test data, simulation data, etc., for example, the exhaust temperature or pressure of the cylinder 81 of the engine 80. The data selector 320 may classify the learning data for each environment. In this case, an internal oil leakage amount estimation model may be generated for each environment. Learning data such as log data, test data, and simulation data may be recorded or generated in a specific environment, or may be classified for each use environment when recorded or generated. In this case, since the learning data acquisition unit 301 only needs to acquire the learning data recorded, generated, or classified in a specific environment, the data selection unit 320 does not need to be provided.

데이터 선택부(417)는 검지 정보 취득부(401)에 의해 취득된 검지 정보 중에서, 특정한 환경에 있어서 유압 서보 밸브(100)가 사용되었을 때에 기록된 검지 정보를 선택한다. 데이터 선택부(417)는, 내부 기름 누출량 추정부(412)에 의해 사용되는 내부 기름 누출량 추정 모델이 생성되었을 때에 사용된 학습 데이터가 기록된 환경과 마찬가지의 환경에 있어서 기록된 검지 정보를 선택해도 된다. 사용 환경마다 생성된 복수의 내부 기름 누출량 추정 모델이 상태 추정 장치(400)에 유지되어 있을 경우에는, 내부 기름 누출량 추정부(412)는 검지 정보에 포함되는 유압 서보 밸브(100)의 사용 환경을 나타내는 데이터를 참조하여, 사용하는 내부 기름 누출량 추정 모델을 선택해도 된다. 이 경우, 데이터 선택부(417)는 마련되지 않아도 된다.The data selection unit 417 selects the detection information recorded when the hydraulic servo valve 100 is used in a specific environment from among the detection information acquired by the detection information acquisition unit 401 . The data selector 417 may select the recorded detection information in the same environment as the environment in which the learning data used when the internal oil leak amount estimation model used by the internal oil leak amount estimation unit 412 was generated was recorded. When a plurality of internal oil leak amount estimation models generated for each use environment are held in the state estimation device 400, the internal oil leak amount estimation unit 412 may select the internal oil leak amount estimation model to be used by referring to data indicating the use environment of the hydraulic servo valve 100 included in the detection information. In this case, the data selector 417 does not have to be provided.

특정한 패턴으로 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)을 동작시키는 시험 모드에서 유압 서보 밸브(100)가 동작되었을 때에 기록된 학습 데이터를 사용하여 내부 기름 누출량 추정 모델이 생성되어도 된다. 이 경우, 상태 추정 장치(400)는, 시험 모드에서 유압 서보 밸브(100)가 동작되었을 때에 기록된 검지 정보를 사용하여 내부 기름 누출량을 추정한다. 이에 의해, 내부 기름 누출량의 추정의 로버스트성을 향상시킬 수 있다.An internal oil leakage amount estimation model may be generated using learning data recorded when the hydraulic servo valve 100 is operated in a test mode in which the spool 12 of the pilot valve 10 is operated in a specific pattern. In this case, the state estimating device 400 estimates the amount of internal oil leakage using the detection information recorded when the hydraulic servo valve 100 was operated in the test mode. Thereby, the robustness of estimation of the amount of internal oil leakage can be improved.

사용 환경의 영향을 더욱 억제하기 위해서, 엔진(80)이 정지되어 있을 때에 기록된 로그 데이터, 시험 데이터, 시뮬레이션 데이터 등을 학습 데이터로서 사용해도 된다. 엔진(80)이 정지되어 있는 동안, 엔진 제어 장치(91)로부터 서보 밸브 제어 장치(110)에는 정지 명령이 내려져 있지만, 유압 펌프(42)에 의해 작동유(48)가 가압되어 있는 경우에는, 서보 밸브 제어 장치(110)는 파일럿 밸브(10)의 스풀(12) 및 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 고착을 방지하기 위해서, 엔진(80)에 연료가 공급되지 않을 정도의 소진폭의 패턴으로 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)을 반복해서 이동시킨다. 이 고착 방지 동작의 사이에 기록된 학습 데이터를 사용하여 내부 기름 누출량 추정 모델을 생성함과 함께, 상태 추정 장치(400)가 유압 서보 밸브(100)의 내부 기름 누출량을 추정할 때에도, 고착 방지 동작의 사이에 기록된 로그 데이터를 사용함으로써, 엔진(80)의 동작에 수반하는 진동 등의 외란의 영향을 억제하여, 추정 정밀도를 향상시킬 수 있다. 고착 방지 동작의 패턴은 사인파 패턴, 톱형파 패턴, 디더 패턴 등이어도 된다. 다른 복수의 패턴에 의해 고착 방지 동작이 행해지는 경우에는, 특정한 패턴에서의 고착 방지 동작이 행해지고 있을 때에 기록된 학습 데이터 및 검지 정보를 사용해도 된다.In order to further suppress the influence of the use environment, log data, test data, simulation data, etc. recorded while the engine 80 is stopped may be used as learning data. While the engine 80 is stopped, a stop command is issued to the servo valve control device 110 from the engine control device 91, but when the hydraulic oil 48 is pressurized by the hydraulic pump 42, the servo valve control device 110 sets a pattern with a small amplitude so that fuel is not supplied to the engine 80 in order to prevent the spool 12 of the pilot valve 10 and the spool 28 of the main valve 20 from sticking. to move the spool 12 of the pilot valve 10 repeatedly. In addition to generating an internal oil leak amount estimation model using the learning data recorded during the anti-seize operation, when the state estimating device 400 estimates the amount of internal oil leakage of the hydraulic servo valve 100, by using the log data recorded during the anti-seize operation, the influence of disturbance such as vibration accompanying the operation of the engine 80 can be suppressed and the estimation accuracy can be improved. The anti-sticking operation pattern may be a sine wave pattern, saw wave pattern, dither pattern or the like. In the case where the anti-sticking operation is performed by a plurality of different patterns, the learning data and detection information recorded when the anti-sticking operation in a specific pattern is being performed may be used.

[실시예 1의 변형예][Modification of Example 1]

실시예 1-1 내지 1-5에 있어서 학습 데이터 및 검지 정보로서 사용된 데이터에 더하여, 엔진 회전수, 엔진 부하, 작동유 압력, 작동유 온도 등의 다른 데이터 중 어느 것, 또는 그들의 임의의 조합이 학습 데이터 및 검지 정보로서 사용되어도 된다. 이들 데이터 중, 파일럿 밸브 실제 스풀 위치, 파일럿 밸브 목표 스풀 위치, 메인 밸브 실제 스풀 위치 등의 데이터에 환경 인자로서 영향을 줄 수 있는 데이터가 선택되어 사용되어도 된다. 이들 데이터의 영향이 반영된 내부 기름 누출량 추정 모델을 생성함으로써, 내부 기름 누출량의 추정의 로버스트성을 더욱 향상시킬 수 있다.In addition to the data used as learning data and detection information in Examples 1-1 to 1-5, any of other data such as engine speed, engine load, hydraulic oil pressure, and hydraulic oil temperature, or any combination thereof may be used as learning data and detection information. Among these data, data that can affect data such as the pilot valve actual spool position, pilot valve target spool position, and main valve actual spool position as environmental factors may be selected and used. By generating an internal oil leak amount estimation model in which the influence of these data is reflected, the robustness of estimation of the internal oil leak amount can be further improved.

이상의 실시예 1-1 내지 1-5에 있어서 설명한 특징은, 임의로 조합하여 적용되어도 된다.The features described in the above embodiments 1-1 to 1-5 may be applied in any combination.

[실시예 2: 전원의 고장 판정][Example 2: Power Failure Determination]

실시예 2에서는, 전원 회로(120) 및 전원 회로(120)에 전력을 공급하는 전원의 고장을 판정하는 기술에 대하여 설명한다. 전원 또는 전원 회로(120)가 고장나면, 유압 서보 밸브(100)가 정상적으로 동작하지 않게 되므로, 엔진(80)의 출력 저하 등의 이상을 야기한다. 전원 또는 전원 회로(120)의 고장을 고정밀도로 예측할 수 있으면, 전원 또는 전원 회로(120)가 고장나기 전에 전원 또는 전원 회로(120)를 교환 또는 수리하여, 예기치 못한 이상을 피할 수 있다.In Embodiment 2, a technique for determining failure of the power supply circuit 120 and the power supply supplying power to the power supply circuit 120 will be described. If the power source or the power circuit 120 fails, the hydraulic servo valve 100 does not operate normally, causing abnormalities such as a decrease in output of the engine 80. If failure of the power supply or power supply circuit 120 can be predicted with high accuracy, the power supply or power supply circuit 120 can be replaced or repaired before failure, thereby avoiding unexpected failure.

엔진(80)에의 연료 공급 및 배기를 제어하기 위한 유압 서보 밸브(100)는, 엔진(80)의 구동 중에 일정한 동작을 반복하므로, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12) 또는 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 동작 파형과 전원 전압 파형 사이에는 일정한 패턴을 볼 수 있다. 따라서, 정상 시에 있어서의 동작 파형과 전원 전압 파형의 패턴과, 고장의 징후가 나타나고 있을 때의 동작 파형과 전원 전압 파형의 패턴의 상이를 모델화함으로써, 전원 또는 전원 회로(120)의 고장을 판정할 수 있다.Since the hydraulic servo valve 100 for controlling fuel supply and exhaust to the engine 80 repeats a certain operation while the engine 80 is running, a certain pattern can be seen between the operation waveform of the spool 12 of the pilot valve 10 or the spool 28 of the main valve 20 and the power supply voltage waveform. Therefore, the failure of the power supply or power supply circuit 120 can be determined by modeling the difference between the pattern of the operating waveform and power supply voltage waveform at normal times and the pattern of the operating waveform and power supply voltage waveform when symptoms of failure appear.

도 13은, 실시예 2에 관한 학습 장치와 상태 추정 장치의 구성을 나타낸다. 본 실시예의 학습 장치(300)에 있어서, 학습 데이터 취득부(301)는 전원 전압(321), 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310) 및 전원 고장 징후 지표값(322)을 학습 데이터로서 취득한다.Fig. 13 shows the configuration of the learning device and the state estimation device according to the second embodiment. In the learning device 300 of this embodiment, the learning data acquisition unit 301 acquires the power supply voltage 321, the pilot valve actual spool position 310, and the power supply failure symptom index value 322 as learning data.

파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310)는, 전원 고장 징후 지표값(322)이 실측된 시점의 전 또는 후의 소정 기간 내에 유압 서보 밸브(100)가 사용되었을 때의 시계열 데이터이다. 전원 전압(321)은, 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310)가 기록되었을 때에 전압 검출부(150)에 의해 검출된 전원 전압의 시계열 데이터이다. 전원 전압(321)은 전원 회로(120)에의 입력 전압이어도 되고, 전원 회로(120)로부터의 출력 전압이어도 되고, 그들 양쪽이어도 된다. 이들 시계열 데이터는 엔진(80)의 회전 동작의 1 내지 수주기분의 시계열 데이터여도 된다.The pilot valve actual spool position 310 is time-series data when the hydraulic servo valve 100 is used within a predetermined period before or after the time when the power failure indication index value 322 is actually measured. The power supply voltage 321 is time-series data of the power supply voltage detected by the voltage detector 150 when the pilot valve actual spool position 310 is recorded. The power supply voltage 321 may be an input voltage to the power supply circuit 120, an output voltage from the power supply circuit 120, or both. These time-series data may be time-series data of one to several cycles of the rotational operation of the engine 80.

전원 고장 징후 지표값(322)은, 전원 회로(120)의 누적 동작 시간, 전원 회로(120)를 구성하는 콘덴서 등의 소자의 열화 상태, 전원 회로(120)로부터 방출되는 에미션 노이즈의 실측값 등에 기초하여 산출된다. 전원 고장 징후 지표값(322)의 산출 방법은, 실험이나 필드테스트 등에 의해 정해져도 된다.The power failure symptom index value 322 is calculated based on the cumulative operating time of the power circuit 120, the deterioration state of elements such as capacitors constituting the power circuit 120, and the measured value of emission noise emitted from the power circuit 120. A method of calculating the power failure indication index value 322 may be determined by experiments or field tests.

학습 데이터로서 로그 데이터 또는 시험 데이터를 사용하는 경우, 전원 고장 징후 지표값(322)은 상기 변수의 실측값에 기초하여 산출된다. 전원 고장 징후 지표값(322)은 유압 서보 밸브(100)의 사용 중에 급격하게는 변화되지 않는다고 생각되므로, 전원 고장 징후 지표값(322)을 산출하기 위한 변수가 실측된 시점의 전 또는 후의 소정 기간에는, 전원 고장 징후 지표값(322)은 변화되지 않는다고 간주하고, 그 소정 기간에 기록된 전원 전압(321) 및 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310)와 전원 고장 징후 지표값(322)을 대응지어 학습 데이터로 한다. 소정 기간은, 유압 서보 밸브(100)의 사용 중에 전원 고장 징후 지표값(322)이 동일한 정도인 채로 변함없는 기간이면 되고, 유압 서보 밸브(100)의 사용 시간, 엔진(80)의 동작 시간, 엔진(80)의 회전수 등에 의해 규정되어도 된다. 학습 데이터로서 시뮬레이션 데이터를 사용하는 경우, 전원 고장 징후 지표값(322)은 시뮬레이션 조건으로서 시뮬레이터에 입력된 변수의 값에 기초하여 산출된다.In the case of using log data or test data as learning data, the power failure indication index value 322 is calculated based on the measured value of the variable. Since it is thought that the power failure symptom index value 322 does not change rapidly during use of the hydraulic servo valve 100, it is assumed that the power failure symptom index value 322 does not change in a predetermined period before or after the actual measurement of the variable for calculating the power failure symptom index value 322, and the power supply voltage 321 recorded in the predetermined period, the pilot valve actual spool position 310, and the power failure symptom index value 322 are matched to form learning data. do The predetermined period may be a period in which the power supply failure symptom index value 322 remains the same during use of the hydraulic servo valve 100 and does not change. In the case of using simulation data as learning data, the power failure indication index value 322 is calculated based on the value of a variable input to the simulator as a simulation condition.

전원 고장 판정 모델 생성부(323)는 학습 데이터 취득부(301)에 의해 취득된 학습 데이터를 사용하여, 상태 추정 장치(400)에 있어서 전원 또는 전원 회로(120)의 고장을 판정하기 위해 사용되는 전원 고장 판정 모델을 생성한다. 전원 고장 판정 모델은, 전원 전압(321) 및 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310)의 소정 기간의 시계열 데이터를 입력층에 입력하고, 전원 고장 징후 지표값을 출력층으로부터 출력하는 뉴럴 네트워크 등이어도 된다. 이 경우, 전원 고장 판정 모델 생성부(323)는, 전원 전압(321) 및 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310)의 소정 기간의 시계열 데이터를 입력층에 입력하였을 때, 전원 고장 징후 지표값(322)에 근사하는 값이 출력층으로부터 출력되도록 뉴럴 네트워크의 중간층을 조정함으로써, 전원 고장 판정 모델을 학습한다.The power supply failure determination model generation unit 323 uses the learning data acquired by the learning data acquisition unit 301 to generate a power supply failure determination model used to determine a failure of the power supply or power supply circuit 120 in the state estimation device 400. The power failure determination model may be a neural network or the like that inputs power supply voltage 321 and pilot valve actual spool position 310 time-series data for a predetermined period to an input layer and outputs a power failure symptom index value from an output layer. In this case, the power failure determination model generation unit 323 learns the power failure determination model by adjusting the middle layer of the neural network so that a value approximate to the power failure symptom index value 322 is output from the output layer when time-series data of the power supply voltage 321 and the pilot valve actual spool position 310 of a predetermined period are input to the input layer.

전원 고장 판정 모델 제공부(324)는, 전원 고장 판정 모델 생성부(323)에 의해 생성된 전원 고장 판정 모델을 상태 추정 장치(400)에 제공한다.The power failure determination model providing unit 324 provides the power failure determination model generated by the power failure determination model generating unit 323 to the state estimating device 400 .

검지 정보 취득부(401)는 전원 전압(420) 및 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(410)를 검지 정보로서 취득한다. 이 검지 정보는, 전원 고장 판정 모델을 생성하기 위해 사용한 학습 데이터와 동일한 소정 기간의 시계열 데이터이다.The detection information acquisition unit 401 acquires the power supply voltage 420 and the pilot valve actual spool position 410 as detection information. This detection information is time-series data of the same predetermined period as the learning data used to generate the power supply failure determination model.

전원 고장 판정부(421)는 학습 장치(300)에 의해 생성된 전원 고장 판정 모델을 사용하여, 유압 서보 밸브(100)의 전원 또는 전원 회로(120)의 고장을 판정한다. 전원 고장 판정부(421)는, 검지 정보 취득부(401)에 의해 취득된 전원 전압(420) 및 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(410)의 시계열 데이터를 전원 고장 판정 모델에 입력하고, 전원 고장 판정 모델로부터 출력되는 전원 고장 징후 지표값을 판정 결과로서 취득한다. 전원 고장 판정부(421)는 출력된 전원 고장 징후 지표값에 기초하여, 전원 또는 전원 회로(120)의 고장의 유무를 판정해도 된다. 예를 들어, 전원 고장 판정부(421)는, 출력된 전원 고장 징후 지표값이 소정의 역치 이상일 경우에, 전원 또는 전원 회로(120)가 고장나 있다고 판정해도 되고, 전원 고장 징후 지표값의 초깃값으로부터의 변화량이 소정의 역치 이상이 되었을 경우에, 전원 또는 전원 회로(120)가 고장나 있다고 판정해도 된다. 전원 고장 판정부(421)는 출력된 전원 고장 징후 지표값에 기초하여, 전원 또는 전원 회로(120)가 고장날 때까지의 기간, 즉 수명을 추정해도 된다. 예를 들어, 전원 고장 판정부(421)는, 출력된 전원 고장 징후 지표값을 변수로 하는 수식 등을 사용하여 수명을 추정해도 된다. 전원 고장 판정 모델은 전원 고장 징후 지표값 대신에 또는 더해서, 전원 또는 전원 회로(120)의 고장의 유무, 또는 전원 또는 전원 회로(120)의 수명을 출력하게 구성되어도 된다.The power supply failure determination unit 421 uses the power supply failure determination model generated by the learning device 300 to determine failure of the power supply of the hydraulic servo valve 100 or the power supply circuit 120 . The power supply failure determining unit 421 inputs the time-series data of the power supply voltage 420 and the pilot valve actual spool position 410 acquired by the detection information acquisition unit 401 to a power supply failure determination model, and obtains a power supply failure symptom index value output from the power supply failure determination model as a determination result. The power supply failure determination unit 421 may determine whether or not there is a failure of the power supply or power supply circuit 120 based on the output power supply failure symptom index value. For example, the power failure determination unit 421 may determine that the power supply or power supply circuit 120 has failed when the output power failure symptom index value is equal to or greater than a predetermined threshold, or may determine that the power supply or power supply circuit 120 has failed when the amount of change in the power failure symptom index value from the initial value is equal to or greater than the predetermined threshold. The power failure determination unit 421 may estimate the period until the power supply or power circuit 120 fails, that is, the life, based on the output power failure symptom index value. For example, the power supply failure determining unit 421 may estimate the service life using a formula using the output power failure symptom index value as a variable. The power supply failure determination model may be configured to output the presence or absence of a failure of the power supply or power supply circuit 120 or the life of the power supply or power supply circuit 120 instead of or in addition to the power supply failure symptom index value.

동일한 엔진(80)의 복수의 기통(81)에 대응하여 마련되어 있는 복수의 유압 서보 밸브(100)의 각각에 전원 회로(120)가 마련되는 경우, 전원 고장 판정부(421)는, 각각의 유압 서보 밸브(100)의 전원 고장 징후 지표값을 비교함으로써, 전원 회로(120)가 고장나 있는지 여부를 판정해도 된다. 예를 들어, 특정한 유압 서보 밸브(100)의 전원 고장 징후 지표값이, 복수의 유압 서보 밸브(100)의 전원 고장 징후 지표값의 평균값으로부터 크게 벗어나 있는 경우에, 그 유압 서보 밸브(100)의 전원 회로(120)가 고장나 있다고 판정해도 된다. 복수의 유압 서보 밸브(100) 각각의 전원 고장 징후 지표값의 편차값을 산출하고, 편차값이 소정의 역치, 예를 들어 80 이상 또는 30 미만인 유압 서보 밸브(100)의 전원 회로(120)가 고장나 있다고 판정해도 된다.When the power supply circuit 120 is provided for each of the plurality of hydraulic servo valves 100 provided to correspond to the plurality of cylinders 81 of the same engine 80, the power supply failure determining unit 421 may determine whether the power supply circuit 120 is out of order by comparing the power supply failure symptom index value of each hydraulic servo valve 100. For example, when the power supply failure symptom index value of a specific hydraulic servo valve 100 is greatly deviated from the average value of the power supply failure symptom index values of a plurality of hydraulic servo valves 100, it may be determined that the power supply circuit 120 of the hydraulic servo valve 100 is out of order. A deviation value of the power failure symptom index value of each of the plurality of hydraulic servo valves 100 is calculated, and the power supply circuit 120 of the hydraulic servo valve 100 when the deviation value is a predetermined threshold value, for example, 80 or more or less than 30 may be judged to be out of order.

전원 고장 판정 결과 출력부(422)는 전원 고장 판정부(421)에 의해 판정된 결과를 출력한다. 전원 고장 판정 결과 출력부(422)는, 전원 고장 판정부(421)에 의해 유압 서보 밸브(100)의 전원 또는 전원 회로(120)가 고장나 있다고 판정된 경우에, 그 취지를 통보해도 된다. 전원 고장 판정 결과 출력부(422)는 전원 고장 판정부(421)에 의해 판정된 전원 또는 전원 회로(120)의 수명을 출력해도 된다.The power failure determination result output unit 422 outputs the result determined by the power failure determination unit 421 . The power supply failure determination result output unit 422 may report to that effect when it is determined by the power supply failure determination unit 421 that the power supply of the hydraulic servo valve 100 or the power supply circuit 120 has failed. The power supply failure determination result output unit 422 may output the life of the power supply or power supply circuit 120 determined by the power supply failure determination unit 421 .

본 발명자들의 실험에 의해, 부하 전류의 피크값에 대한 전원 전압의 강하량이, 전원 또는 전원 회로(120)의 고장과 상관 관계가 있음을 알았다. 따라서, 유압 서보 밸브(100)에 공급되는 전류의 값을 검출하기 위한 전류계가 마련되는 경우에는, 학습 데이터 및 검지 정보로서, 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310) 대신에 또는 더해서, 전류계에 의해 측정된 전류값이 사용되어도 된다. 이에 의해, 고장의 판정 정밀도를 향상시킬 수 있다.Through experiments conducted by the present inventors, it has been found that the drop amount of the power supply voltage with respect to the peak value of the load current has a correlation with the failure of the power supply or power supply circuit 120 . Therefore, in the case where an ammeter for detecting the value of the current supplied to the hydraulic servo valve 100 is provided, the current value measured by the ammeter may be used instead of or in addition to the pilot valve actual spool position 310 as learning data and detection information. In this way, it is possible to improve the accuracy of determination of failure.

부하 전류의 피크값에 대한 전원 전압의 강하량은, 전원 전압 및 파일럿 밸브 실제 스풀 위치 등으로부터 산출되어도 된다. 이 경우, 실시예 1-2와 마찬가지로, 학습 장치(300)가 특징량 산출부(315)를 더 구비하고, 상태 추정 장치(400)가 특징량 산출부(414)를 더 구비해도 된다.The drop amount of the power supply voltage with respect to the peak value of the load current may be calculated from the power supply voltage and the actual pilot valve spool position. In this case, similarly to Embodiment 1-2, the learning device 300 may further include a feature amount calculating section 315, and the state estimation device 400 may further include a feature amount calculating section 414.

학습 장치(300)의 특징량 산출부(315)는, 학습 데이터 취득부(301)에 의해 취득된 전원 전압(321) 및 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310)로부터, 전원 또는 전원 회로(120)의 고장과 상관이 있는 특징량으로서, 부하 전류의 피크값에 대한 전원 전압의 강하량을 산출한다. 특징량 산출부(315)는, 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310)의 변동으로부터 산출한 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 가속도 또는 속도에 기초하여, 유압 서보 밸브(100)에 공급된 전류의 값을 산출해도 된다. 특징량 산출부(315)는, 산출된 전류의 값이 피크가 될 때의 전원 전압(321)의 값에 기초하여, 전원 전압의 강하량을 산출해도 된다. 전원 회로(120)로부터 파일럿 밸브(10)의 스풀 구동부(18)의 코일에 전력이 공급되고 나서, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)이 이동할 때까지에 타임 래그가 있을 경우에는, 특징량 산출부(315)는 타임 래그를 조정하고 나서 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 가속도 또는 속도를 산출해도 된다. 타임 래그의 조정량은 유압 서보 밸브(100)의 종류나, 온도, 작동유(48)의 압력, 엔진(80)의 회전수, 부하, 배기 온도 등의 유압 서보 밸브(100)가 사용되는 환경 등에 따라서, 실험 등에 의해 미리 정해져 있어도 된다.The feature variable calculation unit 315 of the learning device 300 calculates the drop amount of the power supply voltage with respect to the peak value of the load current as a characteristic variable correlated with a failure of the power supply or power supply circuit 120, from the power supply voltage 321 acquired by the learning data acquisition unit 301 and the pilot valve actual spool position 310. The feature calculation unit 315 may calculate the value of the current supplied to the hydraulic servo valve 100 based on the acceleration or speed of the spool 12 of the pilot valve 10 calculated from the variation of the pilot valve actual spool position 310. The characteristic amount calculation unit 315 may calculate the drop amount of the power source voltage based on the value of the power source voltage 321 when the calculated current value becomes a peak. If there is a time lag from when power is supplied from the power supply circuit 120 to the coil of the spool drive unit 18 of the pilot valve 10 until the spool 12 of the pilot valve 10 moves, the feature calculation unit 315 may calculate the acceleration or speed of the spool 12 of the pilot valve 10 after adjusting the time lag. The adjustment amount of the time lag may be determined in advance by experiments or the like depending on the environment in which the hydraulic servo valve 100 is used, such as the type of the hydraulic servo valve 100, the temperature, the pressure of the hydraulic oil 48, the number of revolutions of the engine 80, the load, and the exhaust temperature.

전원 고장 판정 모델 생성부(323)는, 학습 데이터 취득부(301)에 의해 취득된 학습 데이터와 특징량 산출부(315)에 의해 산출된 특징량을 사용하여, 전원 고장 판정 추정 모델을 생성한다. 전원 고장 판정 모델 생성부(323)는, 전원 고장 징후 지표값(322)과 특징량 산출부(315)에 의해 산출된 특징량을 사용하여 전원 고장 판정 모델을 생성해도 된다. 예를 들어, 전원 고장 판정 모델은, 특징량을 입력 변수로 하여 전원 고장 징후 지표값을 산출하는 수식이어도 된다. 이 경우, 전원 고장 판정 모델 생성부(323)는 회귀 분석 등의 통계적 방법에 의해 수식을 생성해도 된다. 전원 고장 판정 모델 생성부(323)는 전원 전압(321), 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310) 및 특징량을 사용하여 전원 고장 판정 모델을 생성해도 된다. 예를 들어, 전원 고장 판정 모델은, 전원 전압(321) 및 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310)의 소정 기간의 시계열 데이터와, 그 소정 기간에 있어서의 특징량을 입력층에 입력하고, 전원 고장 징후 지표값을 출력층으로부터 출력하는 뉴럴 네트워크 등이어도 된다. 이 경우, 전원 고장 판정 모델 생성부(323)는, 전원 전압(321) 및 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310)의 소정 기간의 시계열 데이터와, 그 소정 기간에 있어서의 특징량을 입력층에 입력하였을 때, 전원 고장 징후 지표값(322)에 근사하는 값이 출력층으로부터 출력되도록 뉴럴 네트워크의 중간층을 조정함으로써, 전원 고장 판정 모델을 학습한다.The power source failure determination model generation unit 323 uses the learning data acquired by the learning data acquisition unit 301 and the characteristic amount calculated by the feature calculation unit 315 to generate a power supply failure determination estimation model. The power supply failure determination model generation unit 323 may generate a power supply failure determination model using the power supply failure symptom index value 322 and the feature value calculated by the characteristic variable calculation unit 315 . For example, the power supply failure determination model may be a formula that calculates a power supply failure symptom index value by using a characteristic variable as an input variable. In this case, the power supply failure determination model generation unit 323 may generate an equation by a statistical method such as regression analysis. The power supply failure determination model generation unit 323 may generate a power supply failure determination model using the power supply voltage 321, the pilot valve actual spool position 310, and the feature. For example, the power supply failure determination model may be a neural network or the like that inputs time-series data of the power supply voltage 321 and the pilot valve actual spool position 310 for a predetermined period, and feature values for the predetermined period to an input layer, and outputs a power supply failure symptom index value from the output layer. In this case, the power failure determination model generation unit 323 learns the power failure determination model by adjusting the middle layer of the neural network so that a value approximate to the power failure symptom index value 322 is output from the output layer when time-series data of the power supply voltage 321 and the pilot valve actual spool position 310 for a predetermined period and the feature values for the predetermined period are input to the input layer.

상태 추정 장치(400)의 특징량 산출부(414)는, 전원 고장 판정부(421)가 사용하는 전원 고장 판정 모델이 생성되었을 때에 특징량 산출부(315)가 특징량을 산출한 방법과 동일한 방법으로, 검지 정보 취득부(401)에 의해 취득된 전원 전압(420) 및 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(410)로부터 특징량을 산출한다. 전원 고장 판정 모델이 생성되었을 때에 사용된 학습 데이터와는 다른 환경에 있어서 사용된 유압 서보 밸브(100)의 전원 전압(420) 및 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(410)가 검지 정보 취득부(401)에 의해 취득된 경우에는, 특징량 산출부(414)는 환경의 차이를 조정하고 나서 특징량을 산출해도 된다. 예를 들어, 환경에 따라서 타임 래그의 조정량을 변경해도 된다. 이에 의해, 전원 고장 판정의 로버스트성을 향상시킬 수 있다. 또한, 전류계를 실장하지 않아도 부하 전류의 피크값에 대한 전원 전압의 강하량을 특징량으로서 산출할 수 있으므로, 회로의 효율의 향상 및 비용의 저감을 실현할 수 있다.The characteristic variable calculation unit 414 of the state estimation device 400 calculates the characteristic variable from the power source voltage 420 acquired by the detection information acquisition unit 401 and the pilot valve actual spool position 410 in the same way as the method in which the characteristic variable calculating unit 315 calculated the characteristic variable when the power supply failure determination model used by the power supply failure determining unit 421 was generated. When the power supply voltage 420 of the used hydraulic servo valve 100 and the pilot valve actual spool position 410 are obtained by the detection information acquisition unit 401 in an environment different from the learning data used when the power supply failure determination model was generated, the characteristic variable calculation unit 414 may calculate the characteristic variable after adjusting the difference in the environment. For example, the adjustment amount of the time lag may be changed according to the environment. In this way, the robustness of power supply failure determination can be improved. In addition, since the drop amount of the power source voltage with respect to the peak value of the load current can be calculated as a characteristic amount without mounting an ammeter, it is possible to improve circuit efficiency and reduce cost.

특징량으로서, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 동작의 특징을 나타내는 물리량 등이 산출되어도 된다. 예를 들어, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 가속도, 속도, 오버슈트량, 지연량 등이 특징량으로서 산출되어도 된다.As the characteristic quantity, a physical quantity representing the characteristic of the operation of the spool 12 of the pilot valve 10 or the like may be calculated. For example, the acceleration of the spool 12 of the pilot valve 10, the speed, the amount of overshoot, the amount of delay, etc. may be calculated as the feature amount.

학습 데이터 및 검지 정보로서, 파일럿 밸브 실제 스풀 위치 대신에 또는 더해서, 파일럿 밸브 목표 스풀 위치 또는 메인 밸브 실제 스풀 위치가 사용되어도 된다. 이 경우, 실시예 1-4와 마찬가지로, 파일럿 밸브(10)의 실제 스풀 위치가 파일럿 밸브의 목표 스풀 위치에 추종할 때까지 요하는 오프셋 시간을 조정하기 위해서, 학습 장치(300)가 오프셋 시간 산출부(319)를 구비해도 된다. 오프셋 시간 산출부(319)는, 유압 서보 밸브(100)에 공급되는 전류의 값이 피크가 될 때의 전원 전압 강하량을 산출하기 위해서, 유압 서보 밸브(100)에 공급되는 전류의 변동과 전원 전압의 변동 사이의 오프셋 시간을 산출해도 된다. 오프셋 시간을 산출하는 방법은, 실시예 1-2와 마찬가지여도 된다.As the learning data and detection information, instead of or in addition to the pilot valve actual spool position, the pilot valve target spool position or the main valve actual spool position may be used. In this case, in order to adjust the offset time required until the actual spool position of the pilot valve 10 follows the target spool position of the pilot valve, as in Embodiments 1-4, the learning device 300 may include an offset time calculator 319. The offset time calculation unit 319 may calculate the offset time between the fluctuation of the current supplied to the hydraulic servo valve 100 and the fluctuation of the power supply voltage in order to calculate the amount of power supply voltage drop when the value of the current supplied to the hydraulic servo valve 100 becomes a peak. A method of calculating the offset time may be the same as that in Example 1-2.

학습 데이터 및 검지 정보로서, 특정한 환경에 있어서 유압 서보 밸브(100)가 사용되었을 때에 기록된 데이터가 사용되어도 된다. 이 경우, 실시예 1-5와 마찬가지로, 학습 장치(300)가 데이터 선택부(320)를 더 구비하고, 상태 추정 장치(400)가 데이터 선택부(417)를 더 구비해도 된다. 데이터 선택부(320) 및 데이터 선택부(417)는, 특정한 패턴으로 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)을 동작시키는 시험 모드에서 유압 서보 밸브(100)가 동작되었을 때에 기록된 데이터를 선택해도 된다. 이에 의해, 고장 판정의 로버스트성을 향상시킬 수 있다. 데이터 선택부(320) 및 데이터 선택부(417)는, 엔진(80)이 정지되고, 스풀의 고착 방지 동작이 실행되고 있을 때에 기록된 데이터를 선택해도 된다. 이에 의해, 외란의 영향을 억제하여, 고장 판정 정밀도를 향상시킬 수 있다.As learning data and detection information, data recorded when the hydraulic servo valve 100 was used in a specific environment may be used. In this case, the learning device 300 may further include a data selector 320, and the state estimation device 400 may further include a data selector 417, similarly to Embodiments 1-5. The data selector 320 and the data selector 417 may select data recorded when the hydraulic servo valve 100 is operated in a test mode in which the spool 12 of the pilot valve 10 is operated in a specific pattern. Thereby, the robustness of failure determination can be improved. The data selector 320 and the data selector 417 may select recorded data while the engine 80 is stopped and the spool sticking prevention operation is being executed. In this way, the influence of external disturbance can be suppressed, and failure determination accuracy can be improved.

[실시예 3: 이물의 말려들어감 검지][Example 3: Detecting entrainment of foreign matter]

실시예 3에서는, 파일럿 밸브(10)의 본체부(10b)와 스풀(12) 사이에 이물이 말려들어간 것을 검지하는 기술에 대하여 설명한다. 본체부(10b)와 스풀(12) 사이에 이물이 말려들어가면, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)이 정상적으로 동작하지 않게 되므로, 메인 밸브(20)의 실제 스풀 위치가 목표 스풀 위치로부터 어긋나서 알람이 발보된다. 종래는, 이 알람의 원인을 특정할 수는 없었지만, 이물이 말려들어간 것을 고정밀도로 검지할 수 있으면, 알람이 발보되었을 때에 알람의 원인을 특정하여 적절한 조치를 신속히 강구할 수 있다.In Embodiment 3, a technique for detecting that a foreign matter is drawn between the body portion 10b of the pilot valve 10 and the spool 12 will be described. If a foreign substance is caught between the body portion 10 b and the spool 12, the spool 12 of the pilot valve 10 will not operate normally, so the actual spool position of the main valve 20 is shifted from the target spool position, and an alarm is issued. Conventionally, it was not possible to specify the cause of this alarm. However, if it is possible to detect entrapment of foreign matter with high accuracy, when an alarm is issued, the cause of the alarm can be specified and appropriate measures can be taken promptly.

도 14는, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)과 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 동작을 모식적으로 도시한다. 도 14의 (a)는 유압 서보 밸브(100)가 정상적으로 제어되고 있을 경우의 동작예를 나타낸다. 시각 t1에 있어서 메인 밸브(20)의 목표 스풀 위치가 입력되면, 메인 밸브(20)의 스풀(28)을 정방향으로 이동시키기 위해서, 시각 t2에 있어서 파일럿 밸브(10)의 목표 스풀 위치로서 정(正)의 값이 입력된다. 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)이 목표 스풀 위치에 추종하면, 작동유가 메인 밸브(20)에 공급되고, 시각 t3에 메인 밸브(20)의 스풀(28)이 정방향으로 이동하기 시작한다. 시각 t4에 있어서 메인 밸브(20)의 목표 스풀 위치가 일정값으로 고정되고, 메인 밸브(20)의 실제 스풀 위치가 목표 스풀 위치에 추종하면, 파일럿 밸브(10)의 목표 스풀 위치로서 중립 위치가 입력되고, 시각 t5에 메인 밸브(20)의 스풀(28)이 목표 스풀 위치에서 정지한다.FIG. 14 schematically shows the operation of the spool 12 of the pilot valve 10 and the spool 28 of the main valve 20. As shown in FIG. Fig. 14(a) shows an example of operation when the hydraulic servo valve 100 is normally controlled. When the target spool position of the main valve 20 is input at time t1, a positive value is input as the target spool position of the pilot valve 10 at time t2 in order to move the spool 28 of the main valve 20 in the forward direction. When the spool 12 of the pilot valve 10 tracks the target spool position, hydraulic fluid is supplied to the main valve 20, and the spool 28 of the main valve 20 starts to move forward at time t3. At time t4, when the target spool position of the main valve 20 is fixed at a constant value and the actual spool position of the main valve 20 follows the target spool position, the neutral position is input as the target spool position of the pilot valve 10, and the spool 28 of the main valve 20 is stopped at the target spool position at time t5.

도 14의 (b)는, 파일럿 밸브(10)에 이물이 말려들어갔을 경우의 동작예를 나타낸다. 시각 t4까지의 동작은 도 14의 (a)와 마찬가지이지만, 시각 t4에 있어서 파일럿 밸브(10)에 이물이 말려들어간 것으로 한다. 파일럿 밸브(10)의 목표 스풀 위치로서 중립 위치가 입력되어 있지만, 이물이 말려들어가 있어 스풀(12)을 이동할 수 없으므로, 작동유가 메인 밸브(20)에 계속 공급되고, 메인 밸브(20)의 스풀(28)은 계속 정방향으로 이동한다. 메인 밸브 실제 스풀 위치의 피드백 신호가 목표 위치로부터 벗어나므로, 메인 밸브(20)의 스풀(28)을 목표 위치로 복귀시키기 위해서, 파일럿 밸브(10)의 목표 스풀 위치로서 부의 값이 계속 입력된다. 메인 밸브(20)의 스풀(28)은 정방향의 한계 위치에 달하면, 그 이상은 이동하지 않고 한계 위치에서 정지한다.Fig. 14(b) shows an example of an operation in the case where a foreign material is drawn into the pilot valve 10. The operation until time t4 is the same as that in FIG. Although the neutral position is input as the target spool position of the pilot valve 10, since the spool 12 cannot be moved due to entrainment of foreign matter, hydraulic oil continues to be supplied to the main valve 20, and the spool 28 of the main valve 20 continues to move forward. Since the feedback signal of the actual spool position of the main valve deviates from the target position, a negative value is continuously input as the target spool position of the pilot valve 10 in order to return the spool 28 of the main valve 20 to the target position. When the spool 28 of the main valve 20 reaches the limit position in the positive direction, it does not move further and stops at the limit position.

이와 같이, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)과 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 동작 패턴은, 정상일 때와 이물이 말려들어갔을 때에서 크게 상이하다. 따라서, 정상 시의 동작 패턴과 이물이 말려들어갔을 때의 동작 패턴의 상이를 모델화함으로써, 이물의 말려들어감을 검지할 수 있다. 동작 패턴은 이물의 종류, 크기, 양 등에 따라서도 다를 수 있으므로, 이물의 말려들어감의 유무뿐만 아니라, 말려들어간 이물의 종류, 크기, 양 등도 검지할 수 있다. 일단 이물이 말려들어간 후에 이물이 자연스럽게 제거된 경우에도, 이물이 말려들어간 이력을 로그 데이터로부터 검출할 수 있으므로, 동작 불량이 발생한 원인의 증거로서 사용할 수 있다. 선박(2) 등에 있어서는, 작동유는, 엔진(80)을 제어하기 위한 유압 서보 밸브(100)뿐만 아니라, 다른 장치 등을 제어하기 위한 유압 서보 밸브에도 순환되므로, 유압 서보 밸브(100)에 있어서 일단 말려들어간 이물이 자연스럽게 제거되었다고 해도, 그 이물이 다른 유압 서보 밸브 등에 말려들어가는 경우가 있을 수 있다. 본 실시예의 기술에 의하면, 유압 서보 밸브(100)에 있어서의 이물의 말려들어감을 검지하여, 작동유의 교환 등의 적절한 보수를 실시할 수 있으므로, 다른 장치에 있어서의 이물의 말려들어감을 억제할 수 있다.In this way, the operation patterns of the spool 12 of the pilot valve 10 and the spool 28 of the main valve 20 differ greatly between normal and foreign substances. Therefore, by modeling the difference between the normal operation pattern and the operation pattern when the foreign material is entrained, entrainment of the foreign material can be detected. Since the operation pattern may vary depending on the type, size, amount, etc. of the foreign object, it is possible to detect not only the presence or absence of entrapment of the foreign object, but also the type, size and amount of the entrapped foreign object. Even if the foreign material is naturally removed after being once entrained, the history of the entrapment of the foreign matter can be detected from the log data, so it can be used as evidence of the cause of the malfunction. In the ship 2 and the like, hydraulic oil is circulated not only to the hydraulic servo valve 100 for controlling the engine 80, but also to the hydraulic servo valves for controlling other devices and the like, so even if a foreign substance once rolled up in the hydraulic servo valve 100 is removed naturally, there may be cases where the foreign substance gets involved in other hydraulic servo valves and the like. According to the technique of this embodiment, entrapment of foreign matter in the hydraulic servo valve 100 can be detected and appropriate maintenance such as replacement of hydraulic oil can be performed, so that entrapment of foreign matter in other devices can be suppressed.

도 15는, 실시예 3에 관한 학습 장치와 상태 추정 장치의 구성을 나타낸다. 본 실시예의 학습 장치(300)에 있어서, 학습 데이터 취득부(301)는 메인 밸브 실제 스풀 위치(311), 메인 밸브 목표 스풀 위치(330), 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(316) 및 이물 데이터(331)를 학습 데이터로서 취득한다.Fig. 15 shows the configuration of the learning device and the state estimation device according to the third embodiment. In the learning device 300 of this embodiment, the learning data acquisition unit 301 acquires the main valve actual spool position 311, main valve target spool position 330, pilot valve target spool position 316, and foreign material data 331 as learning data.

메인 밸브 실제 스풀 위치(311), 메인 밸브 목표 스풀 위치(330) 및 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(316)는, 이물 데이터(331)가 실측된 시점의 전 또는 후의 소정 기간 내에 유압 서보 밸브(100)가 사용되었을 때의 시계열 데이터이다. 이들 시계열 데이터는 엔진(80)의 회전 동작의 1 내지 수주기분의 시계열 데이터여도 된다.The main valve actual spool position 311, main valve target spool position 330, and pilot valve target spool position 316 are time-series data when the hydraulic servo valve 100 is used within a predetermined period before or after the time point at which the foreign material data 331 is actually measured. These time-series data may be time-series data of one to several cycles of the rotational operation of the engine 80.

이물 데이터(331)는 파일럿 밸브(10)에 말려들어간 이물의 유무, 종류, 크기, 양 등을 나타내는 데이터이다. 학습 데이터로서 로그 데이터를 사용하는 경우, 이물 데이터(331)는 파일럿 밸브(10)에 말려들어간 이물의 실측값이다. 학습 데이터로서 시험 데이터를 사용하는 경우, 이물 데이터(331)는 파일럿 밸브(10)에 말려들어간 이물의 실측값이다. 학습 데이터로서 시뮬레이션 데이터를 사용하는 경우, 이물 데이터(331)는 시뮬레이션 조건으로서 시뮬레이터에 입력된 이물의 데이터이다.The foreign material data 331 is data indicating the presence, type, size, amount, and the like of foreign matter that has been involved in the pilot valve 10 . In the case of using log data as learning data, the foreign material data 331 is an actually measured value of a foreign material caught up in the pilot valve 10 . In the case of using the test data as the learning data, the foreign material data 331 is an actually measured value of the foreign material caught in the pilot valve 10 . In the case of using simulation data as learning data, the foreign object data 331 is foreign object data input to the simulator as a simulation condition.

이물 검지 모델 생성부(333)는 학습 데이터 취득부(301)에 의해 취득된 학습 데이터를 사용하여, 상태 추정 장치(400)에 있어서 이물의 말려들어감을 검지하기 위해 사용되는 이물 검지 모델을 생성한다. 이물 검지 모델은, 메인 밸브 실제 스풀 위치(311), 메인 밸브 목표 스풀 위치(330) 및 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(316)의 소정 기간의 시계열 데이터를 입력층에 입력하고, 이물 데이터를 출력층으로부터 출력하는 뉴럴 네트워크 등이어도 된다. 이 경우, 이물 검지 모델 생성부(333)는 메인 밸브 실제 스풀 위치(311), 메인 밸브 목표 스풀 위치(330) 및 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(316)의 소정 기간의 시계열 데이터를 입력층에 입력하였을 때, 이물 데이터(331)에 근사하는 값이 출력층에서 출력되도록 뉴럴 네트워크의 중간층을 조정함으로써, 이물 검지 모델을 학습한다.The foreign material detection model generation unit 333 uses the learning data acquired by the learning data acquisition unit 301 to generate a foreign material detection model used in the state estimation device 400 to detect entrainment of a foreign material. The foreign matter detection model may be a neural network or the like that inputs time-series data of a main valve actual spool position 311, main valve target spool position 330, and pilot valve target spool position 316 for a predetermined period to an input layer, and outputs foreign material data from an output layer. In this case, the foreign material detection model generation unit 333 learns the foreign material detection model by adjusting the middle layer of the neural network so that a value approximate to the foreign material data 331 is output from the output layer when time-series data of the actual main valve spool position 311, the main valve target spool position 330, and the pilot valve target spool position 316 are input to the input layer.

이물 검지 모델 제공부(334)는 이물 검지 모델 생성부(333)에 의해 생성된 이물 검지 모델을 상태 추정 장치(400)에 제공한다.The foreign material detection model provision unit 334 provides the foreign material detection model generated by the foreign material detection model generation unit 333 to the state estimation device 400 .

검지 정보 취득부(401)는 메인 밸브 실제 스풀 위치(411), 메인 밸브 목표 스풀 위치(430) 및 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(415)를 검지 정보로서 취득한다. 이 검지 정보는, 이물 검지 모델을 생성하기 위해 사용한 학습 데이터와 동일한 소정 기간의 시계열 데이터이다.The detection information acquisition unit 401 acquires the main valve actual spool position 411, main valve target spool position 430, and pilot valve target spool position 415 as detection information. This detection information is time-series data of the same predetermined period as the learning data used to generate the foreign object detection model.

이물 검지부(431)는 학습 장치(300)에 의해 생성된 이물 검지 모델을 사용하여, 파일럿 밸브(10)에 있어서의 이물의 말려들어감을 검지한다. 이물 검지부(431)는, 검지 정보 취득부(401)에 의해 취득된 메인 밸브 실제 스풀 위치(411), 메인 밸브 목표 스풀 위치(430) 및 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(415)의 시계열 데이터를 이물 검지 모델에 입력하고, 이물 검지 모델로부터 출력되는 이물 데이터를 판정 결과로서 취득한다. 이물 검지부(431)는 출력된 이물 데이터에 기초하여, 파일럿 밸브(10)에 이물이 말려들어갈 때까지의 기간을 추정해도 된다. 이 경우, 동일한 엔진(80)의 복수의 기통(81)에 대응하여 마련되어 있는 복수의 유압 서보 밸브(100)의 이물 데이터를 비교함으로써, 이물이 말려들어갈 때까지의 기간을 추정해도 된다.The foreign matter detection unit 431 detects entrainment of foreign matter in the pilot valve 10 using the foreign matter detection model generated by the learning device 300 . The foreign substance detection unit 431 inputs the time-series data of the main valve actual spool position 411, main valve target spool position 430, and pilot valve target spool position 415 acquired by the detection information acquisition unit 401 to a foreign substance detection model, and acquires foreign substance data output from the foreign substance detection model as a determination result. The foreign material detection unit 431 may estimate the period until the foreign material is drawn into the pilot valve 10 based on the output foreign material data. In this case, by comparing the foreign matter data of the plurality of hydraulic servo valves 100 provided corresponding to the plurality of cylinders 81 of the same engine 80, the period until the foreign matter is entrained may be estimated.

이물 검지 결과 출력부(432)는 이물 검지부(431)에 의해 판정된 결과를 출력한다. 이물 검지 결과 출력부(432)는, 이물 검지부(431)에 의해 파일럿 밸브(10)에 이물이 말려들어가 있는 것이 검지되었을 경우에, 그 취지를 통보해도 된다. 이물 검지 결과 출력부(432)는 이물 검지부(431)에 의해 추정된 이물이 말려들어갈 때까지의 기간을 출력해도 된다.The foreign material detection result output unit 432 outputs the result determined by the foreign material detection unit 431 . The foreign matter detection result output unit 432 may notify the effect when it is detected by the foreign material detection unit 431 that a foreign material is drawn into the pilot valve 10 . The foreign material detection result output unit 432 may output a period until the foreign material estimated by the foreign material detection unit 431 is entrained.

이물의 말려들어감의 유무, 또는 말려들어간 이물의 종류, 크기 또는 양과 상관이 있는 특징량이, 메인 밸브 실제 스풀 위치, 메인 밸브 목표 스풀 위치 또는 파일럿 밸브 목표 스풀 위치 등으로부터 산출되어도 된다. 이 경우, 실시예 1-2와 마찬가지로, 학습 장치(300)가 특징량 산출부(315)를 더 구비하고, 상태 추정 장치(400)가 특징량 산출부(414)를 더 구비해도 된다. 전원 회로(120)로부터 파일럿 밸브(10)의 스풀 구동부(18)의 코일에 전력이 공급되고 나서, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)이 이동하고, 메인 밸브 실제 스풀 위치가 메인 밸브 목표 스풀 위치에 추종할 때까지 타임 래그가 있을 경우에는, 특징량 산출부(315)는 타임 래그를 조정하고 나서 특징량을 산출해도 된다. 타임 래그의 조정량은 유압 서보 밸브(100)의 종류나, 온도, 작동유(48)의 압력, 엔진(80)의 회전수, 부하, 배기 온도 등의 유압 서보 밸브(100)가 사용되는 환경 등에 따라서, 실험 등에 의해 미리 정해져 있어도 된다.The feature amount correlated with the presence or absence of entrapment of foreign matter or the type, size or amount of entrained foreign matter may be calculated from the main valve actual spool position, main valve target spool position, or pilot valve target spool position. In this case, similarly to Embodiment 1-2, the learning device 300 may further include a feature amount calculating section 315, and the state estimation device 400 may further include a feature amount calculating section 414. If there is a time lag from when power is supplied from the power supply circuit 120 to the coil of the spool drive unit 18 of the pilot valve 10 until the spool 12 of the pilot valve 10 moves and the main valve actual spool position follows the main valve target spool position, the characteristic variable calculation unit 315 may calculate the characteristic variable after adjusting the time lag. The adjustment amount of the time lag may be determined in advance by experiments or the like depending on the environment in which the hydraulic servo valve 100 is used, such as the type of the hydraulic servo valve 100, the temperature, the pressure of the hydraulic oil 48, the number of revolutions of the engine 80, the load, and the exhaust temperature.

학습 데이터 및 검지 정보로서, 파일럿 밸브 목표 스풀 위치 대신에 또는 더해서, 파일럿 밸브 실제 스풀 위치가 사용되어도 된다. 학습 데이터 및 검지 정보로서, 파일럿 밸브 목표 스풀 위치, 파일럿 밸브 실제 스풀 위치, 메인 밸브 목표 스풀 위치 및 메인 밸브 실제 스풀 위치 중 어느 2 이상의 조합이 사용되어도 된다.As the learning data and detection information, instead of or in addition to the pilot valve target spool position, the pilot valve actual spool position may be used. As the learning data and detection information, any combination of two or more of the pilot valve target spool position, pilot valve actual spool position, main valve target spool position, and main valve actual spool position may be used.

학습 데이터 및 검지 정보로서, 특정한 환경에 있어서 유압 서보 밸브(100)가 사용되었을 때에 기록된 데이터가 사용되어도 된다. 이 경우, 실시예 1-5와 마찬가지로, 학습 장치(300)가 데이터 선택부(320)를 더 구비하고, 상태 추정 장치(400)가 데이터 선택부(417)를 더 구비해도 된다. 데이터 선택부(320) 및 데이터 선택부(417)는, 특정한 패턴으로 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)을 동작시키는 시험 모드에서 유압 서보 밸브(100)가 동작되었을 때에 기록된 데이터를 선택해도 된다. 이에 의해, 이물 말려들어감의 검지의 로버스트성을 향상시킬 수 있다. 데이터 선택부(320) 및 데이터 선택부(417)는, 엔진(80)이 정지되고, 스풀의 고착 방지 동작이 실행되고 있을 때에 기록된 데이터를 선택해도 된다. 이에 의해, 외란의 영향을 억제하여, 이물 말려들어감의 검지 정밀도를 향상시킬 수 있다.As learning data and detection information, data recorded when the hydraulic servo valve 100 was used in a specific environment may be used. In this case, the learning device 300 may further include a data selector 320, and the state estimation device 400 may further include a data selector 417, similarly to Embodiments 1-5. The data selector 320 and the data selector 417 may select data recorded when the hydraulic servo valve 100 is operated in a test mode in which the spool 12 of the pilot valve 10 is operated in a specific pattern. Thereby, the robustness of detection of foreign matter entrapment can be improved. The data selector 320 and the data selector 417 may select recorded data while the engine 80 is stopped and the spool sticking prevention operation is being executed. In this way, the influence of external disturbance can be suppressed, and detection accuracy of foreign matter entrapment can be improved.

[실시예 4: 작동유 청정도의 추정][Example 4: Estimation of Hydraulic Oil Cleanliness]

실시예 4에서는, 작동유의 청정도를 추정하는 기술에 대하여 설명한다. 유압 서보 밸브(100)의 동작 중에, 작동유에 이물이 혼입되어 청정도가 저하되면, 혼입된 이물의 영향에 의해, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 동작이 저해되거나, 메인 밸브(20)에 공급되는 작동유의 압력이 저하되거나 하여, 엔진(80) 등의 제어 대상이 동작 불량을 일으키는 경우가 있다. 또한, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)에 이물이 말려들어갈 가능성이 증대된다. 작동유의 청정도를 적확하게 추정하여, 작동유의 청정도가 저하되었을 때에 적절한 조치를 신속히 강구함으로써, 유압 서보 밸브(100)나 제어 대상의 동작을 양호하게 유지할 수 있음과 함께, 이물의 말려들어감을 방지할 수 있다.In Example 4, a technique for estimating the cleanliness of hydraulic oil is described. During the operation of the hydraulic servo valve 100, if a foreign substance is mixed with the hydraulic oil and the cleanliness is lowered, the operation of the spool 12 of the pilot valve 10 may be inhibited due to the influence of the foreign substance mixed, or the pressure of the hydraulic oil supplied to the main valve 20 may decrease, and the control object such as the engine 80 may malfunction. In addition, the possibility of foreign matter being drawn into the spool 12 of the pilot valve 10 increases. By accurately estimating the cleanliness of the hydraulic oil and quickly taking appropriate measures when the cleanliness of the hydraulic oil decreases, the operation of the hydraulic servo valve 100 and the control target can be maintained in good condition, and entrapment of foreign substances can be prevented.

미소한 이물의 혼입(콘타미네이션)에 의해 작동유의 청정도가 저하되면, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)이 미끄럼 이동할 때, 스풀(12)과 본체부(10b) 사이에 발생하는 마찰력이 증대되어, 스풀(12)의 거동이 변화된다. 따라서, 파일럿 밸브(10)의 스풀 구동부(18)의 코일에 공급되는 전류의 파형과, 파일럿 밸브(10)의 목표 스풀 위치 및 실제 스풀 위치의 동작 파형의 패턴의, 작동유의 청정도에 의한 상이를 모델화함으로써, 작동유의 청정도를 추정할 수 있다.When the cleanliness of hydraulic oil is lowered due to the inclusion of minute foreign substances (contamination), when the spool 12 of the pilot valve 10 slides, the frictional force generated between the spool 12 and the body portion 10b increases, and the behavior of the spool 12 changes. Therefore, by modeling the difference between the waveform of the current supplied to the coil of the spool drive unit 18 of the pilot valve 10 and the operating waveform patterns of the target spool position and the actual spool position of the pilot valve 10 due to the cleanliness of the hydraulic oil, the cleanliness of the hydraulic oil can be estimated.

도 16은, 실시예 4에 관한 학습 장치와 상태 추정 장치의 구성을 나타낸다. 본 실시예의 학습 장치(300)에 있어서, 학습 데이터 취득부(301)는 코일 인가 전류(341), 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(316), 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310) 및 작동유 청정도 실측값(342)을 학습 데이터로서 취득한다.Fig. 16 shows the configuration of the learning device and the state estimation device according to the fourth embodiment. In the learning device 300 of the present embodiment, the learning data acquisition unit 301 acquires the coil applied current 341, the pilot valve target spool position 316, the pilot valve actual spool position 310, and the actual measured value of hydraulic oil cleanliness 342 as learning data.

코일 인가 전류(341), 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(316) 및 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310)는, 작동유 청정도 실측값(342)이 실측된 시점의 전 또는 후의 소정 기간 내에 유압 서보 밸브(100)가 사용되었을 때의 시계열 데이터이다. 이들 시계열 데이터는 엔진(80)의 회전 동작의 1 내지 수주기분의 시계열 데이터여도 된다.The applied coil current 341, the target pilot valve spool position 316, and the actual pilot valve spool position 310 are time-series data when the hydraulic servo valve 100 is used within a predetermined period before or after the actual measured value 342 of hydraulic oil cleanliness. These time-series data may be time-series data of one to several cycles of the rotational operation of the engine 80.

작동유 청정도 실측값(342)은 작동유에 혼입된 이물의 수, 양, 크기 등을 나타내는 데이터이다. 학습 데이터로서 로그 데이터 또는 시험 데이터를 사용하는 경우, 작동유 청정도 실측값(342)은, 유압 서보 밸브(100)에 있어서 사용된 작동유의 청정도를 일반적인 액 중 미립자 계측 장치 등에 의해 측정한 실측값이다. 작동유 청정도는, 예를 들어 중량법, 현미경법, 광산란법, 광차단법, 전기 저항법, 음향법, 다이내믹 광산란법 등에 의해 측정되어도 된다. 작동유의 청정도는 유압 서보 밸브(100)의 사용 중에 급격하게는 변화되지 않는다고 생각되므로, 작동유의 청정도가 실측된 시점의 전 또는 후의 소정 기간에는, 실측된 청정도의 작동유가 사용되었다고 간주하고, 그 소정 기간에 기록된 코일 인가 전류(341), 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(316) 및 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310)와 작동유 청정도 실측값(342)을 대응지어 학습 데이터로 한다. 소정 기간은, 유압 서보 밸브(100)의 사용 중에 작동유의 청정도가 동일한 정도인 채로 변함없는 기간이면 되고, 유압 서보 밸브(100)의 사용 시간, 엔진(80)의 동작 시간, 엔진(80)의 회전수 등에 의해 규정되어도 된다. 학습 데이터로서 시뮬레이션 데이터를 사용하는 경우, 작동유 청정도 실측값(342)은 시뮬레이션 조건으로서 시뮬레이터에 입력된 작동유의 청정도의 값이다.The hydraulic oil cleanliness measurement value 342 is data representing the number, amount, size, and the like of foreign substances mixed in the hydraulic oil. In the case of using log data or test data as learning data, the hydraulic oil cleanliness measured value 342 is an actual value obtained by measuring the cleanliness of the hydraulic oil used in the hydraulic servo valve 100 with a general liquid-in-liquid measuring device or the like. Hydraulic oil cleanliness may be measured by, for example, a gravimetric method, a microscope method, a light scattering method, a light blocking method, an electrical resistance method, an acoustic method, a dynamic light scattering method or the like. Since the cleanliness of the operating oil is not considered to be changed rapidly during the use of the hydraulic servo valve 100, during the predetermined period before or after the cleanliness of the operating oil is actually measured, the survived clean work oil is used, and the coil approval current 341, the pilot valve target spool position 316 and the pilot valve room recorded in the predetermined period. The spool position 310 and the cleanliness of the operation oil are applied to the learning data by corresponding. The predetermined period may be a period in which the cleanliness of the hydraulic oil remains the same during use of the hydraulic servo valve 100 and does not change, and may be defined by the operating time of the hydraulic servo valve 100, the operating time of the engine 80, the number of revolutions of the engine 80, and the like. In the case of using simulation data as learning data, the actual measurement value 342 of hydraulic oil cleanliness is a value of cleanliness of hydraulic oil input to the simulator as a simulation condition.

작동유 청정도 추정 모델 생성부(343)는, 학습 데이터 취득부(301)에 의해 취득된 학습 데이터를 사용하여, 상태 추정 장치(400)에 있어서 사용되는 작동유의 청정도를 추정하기 위해 사용되는 작동유 청정도 추정 모델을 생성한다. 작동유 청정도 추정 모델은, 코일 인가 전류(341), 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(316) 및 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310)의 소정 기간의 시계열 데이터를 입력층에 입력하고, 작동유 청정도를 출력층으로부터 출력하는 뉴럴 네트워크 등이어도 된다. 이 경우, 작동유 청정도 추정 모델 생성부(343)는, 코일 인가 전류(341), 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(316) 및 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310)의 소정 기간의 시계열 데이터를 입력층에 입력하였을 때, 작동유 청정도 실측값(342)에 근사하는 값이 출력층으로부터 출력되도록 뉴럴 네트워크의 중간층을 조정함으로써, 작동유 청정도 추정 모델을 학습한다.The hydraulic oil cleanliness estimation model generation unit 343 uses the learning data acquired by the learning data acquisition unit 301 to estimate the cleanliness of the hydraulic oil used in the state estimation device 400. It generates a hydraulic oil cleanliness estimation model. The hydraulic oil cleanliness estimation model may be a neural network or the like that inputs time-series data of a predetermined period of a coil applied current 341, a pilot valve target spool position 316, and a pilot valve actual spool position 310 to an input layer, and outputs the hydraulic oil cleanliness level from an output layer. In this case, the hydraulic oil cleanliness estimation model generation unit 343 learns the hydraulic oil cleanliness estimation model by adjusting the middle layer of the neural network so that a value approximate to the actual measurement value 342 of the hydraulic oil cleanliness is output from the output layer when the time-series data of the coil applied current 341, the pilot valve target spool position 316, and the pilot valve actual spool position 310 are input to the input layer.

작동유 청정도 추정 모델 제공부(344)는, 작동유 청정도 추정 모델 생성부(343)에 의해 생성된 작동유 청정도 추정 모델을 상태 추정 장치(400)에 제공한다.The hydraulic oil cleanliness estimation model provider 344 provides the hydraulic oil cleanliness estimation model generated by the hydraulic oil cleanliness estimation model generator 343 to the state estimation device 400 .

검지 정보 취득부(401)는 코일 인가 전류(441), 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(415) 및 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(410)를 검지 정보로서 취득한다. 이 검지 정보는, 작동유 청정도 추정 모델을 생성하기 위해 사용한 학습 데이터와 동일한 소정 기간의 시계열 데이터이다.The detection information acquisition unit 401 acquires the coil applied current 441, the pilot valve target spool position 415, and the pilot valve actual spool position 410 as detection information. This detection information is time-series data of the same predetermined period as the learning data used to generate the hydraulic oil cleanliness estimation model.

작동유 청정도 추정부(442)는 학습 장치(300)에 의해 생성된 작동유 청정도 추정 모델을 사용하여, 작동유의 청정도를 추정한다. 작동유 청정도 추정부(442)는, 검지 정보 취득부(401)에 의해 취득된 코일 인가 전류(441), 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(415) 및 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(410)의 시계열 데이터를 작동유 청정도 추정 모델에 입력하고, 작동유 청정도 추정 모델로부터 출력되는 작동유 청정도를 추정 결과로서 취득한다.The hydraulic oil cleanliness estimation unit 442 estimates the cleanliness of the hydraulic oil using the hydraulic oil cleanliness estimation model generated by the learning device 300 . The hydraulic oil cleanliness estimation unit 442 inputs the time-series data of the coil applied current 441, the pilot valve target spool position 415, and the pilot valve actual spool position 410 acquired by the detection information acquisition unit 401 into a hydraulic oil cleanliness estimation model, and obtains the hydraulic oil cleanliness output from the hydraulic oil cleanliness estimation model as an estimation result.

작동유 청정도 추정 결과 출력부(443)는 작동유 청정도 추정부(442)에 의해 추정된 결과를 출력한다. 작동유 청정도 추정 결과 출력부(443)는 출력된 작동유 청정도에 기초하여 작동유의 청정화나 교환 등의 보수의 필요 여부를 판정하고, 작동유의 보수가 필요하다고 판정된 경우에 그 취지를 통보해도 된다. 예를 들어, 작동유 청정도 추정 결과 출력부(443)는, 출력된 작동유의 청정도가 소정의 역치 미만이었을 경우에, 작동유의 보수가 필요하다고 판정해도 되고, 작동유 청정도의 초깃값으로부터의 변화량이 소정의 역치 이상이 되었을 경우에, 작동유의 보수가 필요하다고 판정해도 된다. 작동유 청정도 추정 결과 출력부(443)는 작동유의 보수가 필요해질 때까지의 기간을 추정하여 출력해도 된다. 예를 들어, 작동유 청정도 추정 결과 출력부(443)는, 출력된 작동유 청정도를 변수로 하는 수식 등을 사용하여 작동유의 보수가 필요해질 때까지의 기간을 추정해도 된다. 작동유 청정도 추정 모델은 작동유 청정도 대신에 또는 더해서, 작동유의 보수의 필요 여부 또는, 작동유의 보수가 필요해질 때까지의 기간을 출력하게 구성되어도 된다.The hydraulic oil cleanliness estimation result output unit 443 outputs the result estimated by the hydraulic oil cleanliness estimation unit 442 . The hydraulic oil cleanliness estimation result output unit 443 determines whether maintenance such as cleaning or replacement of the hydraulic oil is necessary based on the output hydraulic oil cleanliness, and when it is determined that maintenance of the hydraulic oil is necessary, it may be notified. For example, the hydraulic oil cleanliness estimation result output unit 443 may determine that maintenance of the hydraulic oil is required when the cleanliness of the output hydraulic oil is less than a predetermined threshold value, or when the amount of change from the initial value of the cleanliness of the hydraulic oil is equal to or greater than a predetermined threshold value, it may be determined that maintenance of the hydraulic oil is required. The hydraulic oil cleanliness estimation result output unit 443 may estimate and output a period until maintenance of the hydraulic oil is required. For example, the hydraulic oil cleanliness estimation result output unit 443 may estimate the period until maintenance of the hydraulic oil is required using a formula that uses the output hydraulic oil cleanliness as a variable. The hydraulic oil cleanliness estimation model may be configured to output whether maintenance of hydraulic oil is required or a period until maintenance of hydraulic oil is required instead of or in addition to the cleanliness of hydraulic oil.

동일한 엔진(80)의 복수의 기통(81)에 대응하여 복수의 유압 서보 밸브(100)가 마련되는 경우, 작동유 청정도 추정부(442)는, 각각의 유압 서보 밸브(100)에 있어서 추정된 작동유 청정도에 기초하여 작동유의 보수의 필요 여부를 판정해도 된다. 복수의 유압 서보 밸브(100)에 있어서 공통의 작동유가 순환하여 사용되는 경우에, 어느 유압 서보 밸브(100)에 있어서 추정된 작동유의 청정도가 소정의 역치 미만이었을 경우, 다른 유압 서보 밸브(100)에 있어서 추정된 작동유의 청정도가 역치 이상이었다고 해도, 청정도가 낮은 작동유가 순환되어 다른 유압 서보 밸브(100)의 동작에 영향을 줄 수 있다. 따라서, 작동유 청정도 추정 결과 출력부(443)는, 적어도 하나의 유압 서보 밸브(100)에 있어서 추정된 작동유의 청정도가 소정의 역치 미만이었을 경우, 작동유의 보수가 필요하다고 판정해도 된다. 작동유 청정도 추정 결과 출력부(443)는, 작동유가 순환하는 순서에도 기초하여 작동유의 보수의 필요 여부를 판정해도 된다. 예를 들어, 상류측의 유압 서보 밸브(100)에 있어서 작동유의 보수의 필요 여부를 판정하기 위한 역치를, 하류측의 유압 서보 밸브(100)에 있어서 작동유의 보수의 필요 여부를 판정하기 위한 역치보다도 높게 해도 된다. 작동유 청정도 추정 결과 출력부(443)는 복수의 유압 서보 밸브(100)에 있어서 추정된 작동유의 청정도 평균값 등의 통계값을 산출하고, 산출된 통계값에 기초하여 작동유의 보수의 필요 여부를 판정해도 된다.When a plurality of hydraulic servo valves 100 are provided corresponding to a plurality of cylinders 81 of the same engine 80, the hydraulic oil cleanliness level estimating unit 442 may determine whether hydraulic oil maintenance is necessary based on the hydraulic oil cleanliness level estimated in each hydraulic servo valve 100. In the case where common hydraulic oil is circulated and used in a plurality of hydraulic servo valves 100, when the cleanliness of the hydraulic oil estimated in one hydraulic servo valve 100 is less than a predetermined threshold, even if the cleanliness of the hydraulic oil estimated in the other hydraulic servo valves 100 is equal to or higher than the threshold value, the hydraulic oil having a low cleanliness level is circulated and may affect the operation of the other hydraulic servo valves 100. Accordingly, the hydraulic oil cleanliness estimation result output unit 443 may determine that maintenance of the hydraulic oil is necessary when the estimated cleanliness of the hydraulic oil in at least one hydraulic servo valve 100 is less than a predetermined threshold value. The hydraulic oil cleanliness estimation result output unit 443 may determine whether maintenance of the hydraulic oil is necessary based on the order in which the hydraulic oil circulates as well. For example, the threshold for determining whether hydraulic oil maintenance is required in the upstream hydraulic servo valve 100 may be higher than the threshold for determining whether hydraulic oil maintenance is required in the downstream hydraulic servo valve 100. The hydraulic oil cleanliness estimation result output unit 443 calculates a statistical value such as an average value of the estimated hydraulic oil cleanliness in the plurality of hydraulic servo valves 100, and determines whether maintenance of the hydraulic oil is necessary based on the calculated statistical value.

작동유의 청정도와 상관이 있는 특징량이, 코일 인가 전류, 파일럿 밸브 목표 스풀 위치, 파일럿 밸브 실제 스풀 위치 등으로부터 산출되어도 된다. 이 경우, 실시예 1-2와 마찬가지로, 학습 장치(300)가 특징량 산출부(315)를 더 구비하고, 상태 추정 장치(400)가 특징량 산출부(414)를 더 구비해도 된다. 작동유의 청정도가 저하되어 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)과 본체부(10b) 사이의 마찰력이 증대되면, 스풀(12)의 속도 또는 가속도가 저하된다고 생각되므로, 특징량 산출부는 파일럿 밸브 실제 스풀 위치의 변화율 또는 변화율의 변화율을 산출함으로써, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 속도 또는 가속도를 산출해도 된다.The feature value correlated with the cleanliness of the hydraulic oil may be calculated from a coil applied current, a pilot valve target spool position, a pilot valve actual spool position, and the like. In this case, similarly to Embodiment 1-2, the learning device 300 may further include a feature amount calculating section 315, and the state estimation device 400 may further include a feature amount calculating section 414. It is considered that the speed or acceleration of the spool 12 decreases when the cleanliness of the hydraulic fluid decreases and the frictional force between the spool 12 of the pilot valve 10 and the body portion 10b increases. Therefore, the characteristic variable calculation unit may calculate the speed or acceleration of the spool 12 of the pilot valve 10 by calculating the rate of change or the rate of change of the actual spool position of the pilot valve.

작동유 청정도 추정 모델 생성부(343)는, 학습 데이터 취득부(301)에 의해 취득된 학습 데이터와 특징량 산출부(315)에 의해 산출된 특징량을 사용하여, 작동유 청정도 추정 모델을 생성한다. 작동유 청정도 추정 모델 생성부(343)는, 작동유 청정도 실측값(342)과 특징량 산출부(315)에 의해 산출된 특징량을 사용하여 작동유 청정도 추정 모델을 생성해도 된다. 예를 들어, 작동유 청정도 추정 모델은, 특징량을 입력 변수로 하여 작동유 청정도를 산출하는 수식이어도 된다. 이 경우, 작동유 청정도 추정 모델 생성부(343)는 회귀 분석 등의 통계적 방법에 의해 수식을 생성해도 된다. 작동유 청정도 추정 모델은, 코일 인가 전류 또는 파일럿 밸브 목표 스풀 위치가 소정의 조건을 충족할 때의 스풀(12)의 속도 또는 가속도를 입력 변수로 하여 작동유 청정도를 산출하는 수식이어도 된다. 예를 들어, 코일 인가 전류의 피크값에 있어서의 스풀(12)의 속도 또는 가속도를 입력 변수로 해도 되고, 스풀(12)이 중립 위치로부터 이동될 때의 스풀(12)의 속도 또는 가속도를 입력 변수로 해도 된다. 작동유 청정도 추정 모델 생성부(343)는, 코일 인가 전류(341), 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(316), 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310) 및 특징량을 사용하여 작동유 청정도 추정 모델을 생성해도 된다. 예를 들어, 작동유 청정도 추정 모델은, 코일 인가 전류(341), 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(316) 및 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310)의 소정 기간의 시계열 데이터와, 그 소정 기간에 있어서의 특징량을 입력층에 입력하고, 작동유 청정도를 출력층으로부터 출력하는 뉴럴 네트워크 등이어도 된다. 이 경우, 작동유 청정도 추정 모델 생성부(343)는, 코일 인가 전류(341), 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(316) 및 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310)의 소정 기간의 시계열 데이터와, 그 소정 기간에 있어서의 특징량을 입력층에 입력하였을 때, 작동유 청정도 실측값(342)에 근사하는 값이 출력층으로부터 출력되도록 뉴럴 네트워크의 중간층을 조정함으로써, 작동유 청정도 추정 모델을 학습한다.The hydraulic oil cleanliness estimation model generation unit 343 generates a hydraulic oil cleanliness estimation model using the learning data acquired by the learning data acquisition unit 301 and the characteristic quantity calculated by the characteristic quantity calculation unit 315 . The hydraulic oil cleanliness estimation model generation unit 343 may generate a hydraulic oil cleanliness estimation model using the measured value of the hydraulic oil cleanliness 342 and the characteristic amount calculated by the characteristic amount calculation unit 315 . For example, the hydraulic oil cleanliness estimation model may be a formula that calculates the hydraulic oil cleanliness by using the feature as an input variable. In this case, the hydraulic oil cleanliness estimation model generation unit 343 may generate a formula by a statistical method such as regression analysis. The hydraulic oil cleanliness estimation model may be a formula that calculates the hydraulic oil cleanliness by using the speed or acceleration of the spool 12 when the coil applied current or the target spool position of the pilot valve satisfies a predetermined condition as an input variable. For example, the speed or acceleration of the spool 12 at the peak value of the coil applied current may be used as the input variable, or the speed or acceleration of the spool 12 when the spool 12 is moved from the neutral position may be used as the input variable. The hydraulic oil cleanliness estimation model generation unit 343 may generate a hydraulic oil cleanliness estimation model using the coil applied current 341, the pilot valve target spool position 316, the pilot valve actual spool position 310, and the characteristic amount. For example, the hydraulic oil cleanliness estimation model may be a neural network that inputs time-series data of a coil applied current 341, a pilot valve target spool position 316, and a pilot valve actual spool position 310 for a predetermined period, and a feature value for that predetermined period to an input layer, and outputs a hydraulic oil cleanliness level from an output layer. In this case, the hydraulic oil cleanliness estimation model generation unit 343 learns the hydraulic oil cleanliness estimation model by adjusting the middle layer of the neural network so that a value approximate to the actually measured value 342 of the hydraulic oil cleanliness is output from the output layer when the time-series data of the coil applied current 341, the pilot valve target spool position 316, and the pilot valve actual spool position 310 for a predetermined period and the feature amount in the predetermined period are input to the input layer.

상태 추정 장치(400)의 특징량 산출부(414)는, 작동유 청정도 추정부(442)가 사용하는 작동유 청정도 추정 모델이 생성되었을 때에 특징량 산출부(315)가 특징량을 산출한 방법과 동일한 방법으로, 검지 정보 취득부(401)에 의해 취득된 코일 인가 전류(441), 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(415) 또는 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(410)로부터 특징량을 산출한다. 작동유 청정도 추정 모델이 생성되었을 때에 사용된 학습 데이터와는 다른 환경에 있어서 사용된 유압 서보 밸브(100)의 코일 인가 전류(441), 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(415), 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(410)가 검지 정보 취득부(401)에 의해 취득된 경우에는, 특징량 산출부(414)는 환경의 차이를 조정하고 나서 특징량을 산출해도 된다. 이에 의해, 작동유 청정도 추정의 로버스트성을 향상시킬 수 있다.The characteristic variable calculating unit 414 of the state estimation device 400 calculates the characteristic variable from the applied coil current 441 acquired by the detection information acquisition unit 401, the pilot valve target spool position 415, or the pilot valve actual spool position 410 in the same way as the method in which the characteristic variable calculating unit 315 calculated the characteristic variable when the hydraulic oil cleanliness estimation model used by the hydraulic oil cleanliness estimation unit 442 was generated. When the coil applied current 441, the pilot valve target spool position 415, and the actual pilot valve spool position 410 of the hydraulic servo valve 100 used in an environment different from the learning data used when the hydraulic oil cleanliness estimation model was generated were acquired by the detection information acquisition unit 401, the characteristic variable calculating unit 414 may calculate the characteristic variable after adjusting the difference in the environment. Thereby, the robustness of hydraulic oil cleanliness estimation can be improved.

특징량으로서, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 동작의 특징을 나타내는 다른 물리량 등이 산출되어도 된다. 예를 들어, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 오버슈트량, 지연량 등이 특징량으로서 산출되어도 된다.As the characteristic quantity, other physical quantities representing the characteristics of the operation of the spool 12 of the pilot valve 10 may be calculated. For example, the amount of overshoot of the spool 12 of the pilot valve 10, the amount of delay, and the like may be calculated as the characteristic amount.

학습 데이터 및 검지 정보로서, 특정한 환경에 있어서 유압 서보 밸브(100)가 사용되었을 때에 기록된 데이터가 사용되어도 된다. 이 경우, 실시예 1-5와 마찬가지로, 학습 장치(300)가 데이터 선택부(320)를 더 구비하고, 상태 추정 장치(400)가 데이터 선택부(417)를 더 구비해도 된다. 데이터 선택부(320) 및 데이터 선택부(417)는, 특정한 패턴으로 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)을 동작시키는 시험 모드에서 유압 서보 밸브(100)가 동작되었을 때에 기록된 데이터를 선택해도 된다. 이에 의해, 작동유 청정도의 추정의 로버스트성을 향상시킬 수 있다. 데이터 선택부(320) 및 데이터 선택부(417)는, 엔진(80)이 정지되고, 스풀의 고착 방지 동작이 실행되고 있을 때에 기록된 데이터를 선택해도 된다. 이에 의해, 외란의 영향을 억제하여, 작동유 청정도의 추정 정밀도를 향상시킬 수 있다.As learning data and detection information, data recorded when the hydraulic servo valve 100 was used in a specific environment may be used. In this case, the learning device 300 may further include a data selector 320, and the state estimation device 400 may further include a data selector 417, similarly to Embodiments 1-5. The data selector 320 and the data selector 417 may select data recorded when the hydraulic servo valve 100 is operated in a test mode in which the spool 12 of the pilot valve 10 is operated in a specific pattern. Thereby, the robustness of estimation of hydraulic oil cleanliness can be improved. The data selector 320 and the data selector 417 may select recorded data while the engine 80 is stopped and the spool sticking prevention operation is being executed. Thereby, the influence of a disturbance can be suppressed and the estimation accuracy of hydraulic oil cleanliness can be improved.

학습 데이터 및 검지 정보로서 사용되는 데이터에 더하여, 엔진 회전수, 엔진 부하, 유압 펌프(42)에 의해 가압된 작동유의 압력, 작동유에 혼입된 이물을 제거하기 위한 필터의 전후에 있어서의 작동유의 압력 또는 유량, 작동유의 온도, 전원 전압, 전원 전류 등의 다른 데이터 중 어느 것, 또는 그들의 임의의 조합이 학습 데이터 및 검지 정보로서 사용되어도 된다. 이들 데이터 중, 코일 인가 전류, 파일럿 밸브 목표 스풀 위치, 파일럿 밸브 실제 스풀 위치 등의 데이터에 환경 인자로서 영향을 줄 수 있는 데이터가 선택되어 사용되어도 된다. 작동유의 청정도뿐만 아니라, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)이나 본체부(10b)의 내벽의 마모에 의해서도, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)이 미끄럼 이동할 때의 마찰력이 변화될 수 있으므로, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)이나 본체부(10b)의 내벽의 마모에 영향을 줄 수 있는 인자, 예를 들어 파일럿 밸브(10)의 누적 사용 시간, 스풀(12)의 누적 이동 거리 등이 학습 데이터 및 검지 정보로서 사용되어도 된다. 이들 데이터의 영향이 반영된 작동유 청정도 추정 모델을 생성함으로써, 작동유 청정도의 추정의 로버스트성을 더욱 향상시킬 수 있다.In addition to data used as learning data and detection information, any of other data such as engine speed, engine load, pressure of hydraulic oil pressurized by the hydraulic pump 42, pressure or flow rate of hydraulic oil before and after a filter for removing foreign matter mixed in hydraulic oil, temperature of hydraulic oil, power supply voltage, power supply current, or any combination thereof may be used as learning data and detection information. Among these data, data that can affect data such as coil applied current, pilot valve target spool position, and pilot valve actual spool position as environmental factors may be selected and used. Since the frictional force when the spool 12 of the pilot valve 10 slides can be changed not only by the cleanliness of the hydraulic fluid but also by abrasion of the inner wall of the spool 12 of the pilot valve 10 or the main body 10b, factors that can affect the abrasion of the spool 12 of the pilot valve 10 or the inner wall of the main body 10b, for example, the accumulated use time of the pilot valve 10 and the accumulated movement distance of the spool 12 etc. may be used as learning data and detection information. By generating a hydraulic oil cleanliness estimation model in which the influence of these data is reflected, the robustness of estimation of the hydraulic oil cleanliness can be further improved.

[실시예 5: 위치 센서 단선 검지][Example 5: Position sensor disconnection detection]

실시예 5에서는, 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 실제 위치를 검지하기 위한 위치 센서(29)가 단선된 것을 검지하는 기술에 대하여 설명한다. 위치 센서(29)가 단선되면, 스풀(28)이 올바른 실제 위치를 나타내는 신호를 위치 센서(29)로부터 수신할 수 없게 되므로, 메인 밸브(20)의 실제 스풀 위치가 목표 스풀 위치로부터 어긋난다. 실시예 3에 있어서 설명한 바와 같이, 종래, 메인 밸브(20)의 실제 스풀 위치가 목표 스풀 위치로부터 어긋났을 경우에 알람이 발보되었지만, 알람의 원인을 특정할 수는 없었다. 위치 센서(29)가 단선된 것을 고정밀도로 검지할 수 있으면, 알람이 발보되었을 때에 알람의 원인을 특정하여 적절한 조치를 신속히 강구할 수 있다.In Example 5, a technique for detecting disconnection of the position sensor 29 for detecting the actual position of the spool 28 of the main valve 20 will be described. If the position sensor 29 is disconnected, the spool 28 cannot receive a signal indicating the correct actual position from the position sensor 29, so the actual spool position of the main valve 20 is deviated from the target spool position. As described in Example 3, conventionally, an alarm is issued when the actual spool position of the main valve 20 shifts from the target spool position, but the cause of the alarm cannot be specified. If the disconnection of the position sensor 29 can be detected with high accuracy, when an alarm is issued, the cause of the alarm can be specified and appropriate measures can be taken quickly.

도 17은, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)과 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 동작을 모식적으로 도시한다. 도 17의 (a)는, 유압 서보 밸브(100)가 정상적으로 제어되고 있을 경우의 동작예를 나타낸다. 도 17의 (a)에 나타내는 동작예는, 도 14의 (a)에 나타낸 동작예와 동일하다.FIG. 17 schematically shows the operation of the spool 12 of the pilot valve 10 and the spool 28 of the main valve 20. As shown in FIG. Fig. 17(a) shows an operation example in the case where the hydraulic servo valve 100 is normally controlled. The operation example shown in Fig. 17 (a) is the same as the operation example shown in Fig. 14 (a).

도 17의 (b)는, 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 위치 센서(29)가 단선된 경우의 동작예를 나타낸다. 시각 t3까지의 동작은 도 17의 (a)와 마찬가지이지만, 시각 t6에 있어서 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 위치 센서(29)가 단선된 것으로 한다. 메인 밸브(20)의 실제 스풀 위치의 피드백 신호는, 단선된 직후에 급격하게 이상값(예를 들어, 제로)으로 변동되고, 이후에는 이상값인 채로 고정된다. 본 도면의 예에서는, 메인 밸브(20)의 실제 스풀 위치가 목표 스풀 위치로부터 정방향으로 어긋난 채로 고정되므로, 메인 밸브(20)의 스풀(28)을 목표 스풀 위치로 복귀시키기 위해서, 파일럿 밸브(10)의 목표 스풀 위치로서 부의 최댓값이 계속 입력된다. 그 때문에, 현실적으로는 파선으로 나타낸 바와 같이, 메인 밸브(20)의 스풀(28)은 계속 부방향으로 이동하여, 부방향의 한계 위치에 달하면, 그 이상은 이동하지 않고 한계 위치에서 정지한다.Fig. 17(b) shows an example of operation when the position sensor 29 of the spool 28 of the main valve 20 is disconnected. The operation up to time t3 is the same as that in FIG. The feedback signal of the actual spool position of the main valve 20 fluctuates abruptly to an ideal value (eg, zero) immediately after being disconnected, and is then fixed as an ideal value. In the example of this figure, since the actual spool position of the main valve 20 is fixed while being displaced from the target spool position in the positive direction, the maximum negative value is continuously input as the target spool position of the pilot valve 10 in order to return the spool 28 of the main valve 20 to the target spool position. Therefore, as shown by the broken line in reality, the spool 28 of the main valve 20 continues to move in the negative direction, and when it reaches the limit position in the negative direction, it does not move further and stops at the limit position.

이와 같이, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)과 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 동작 패턴은, 정상 때와 위치 센서(29)가 단선되었을 때에서 크게 상이하다. 따라서, 정상 시의 동작 패턴과 위치 센서(29)가 단선되었을 때의 동작 패턴의 상이를 모델화함으로써, 위치 센서(29)의 단선을 검지할 수 있다. 메인 밸브(20)의 실제 스풀 위치가 목표 스풀 위치로부터 어긋난 것을 보고하는 알람이 발보되고 나서 시간이 경과하고 있는 경우에도, 위치 센서(29)가 단선된 이력을 로그 데이터로부터 검출할 수 있으므로, 동작 불량이 발생한 원인의 증거로서 사용할 수 있다. 본 실시예의 기술에 의하면, 메인 밸브(20)의 실제 스풀 위치가 목표 스풀 위치로부터 어긋난 것을 보고하는 알람이 발보되었을 경우에, 실시예 3에서 설명한 이물의 말려들어감이 원인인지, 본 실시예에서 설명하는 위치 센서(29)의 단선이 원인인지를 적확하게 판별하여 적절한 보수를 실시할 수 있다. 또한, 위치 센서(29)의 접촉 불량 등에 의한 채터링의 발생에 대해서도, 메인 밸브(20)의 실제 스풀 위치와 파일럿 밸브(10)의 목표 스풀 위치의 동작 패턴을 모델화함으로써 적확하게 검지할 수 있다. 이에 의해, 위치 센서(29)가 단선되기 전에 이상을 검지하여 적절한 보수를 실시할 수 있으므로, 위치 센서(29)의 단선에서 기인하는 동작 불량의 발생을 방지할 수 있다.In this way, the operation patterns of the spool 12 of the pilot valve 10 and the spool 28 of the main valve 20 differ greatly between normal and when the position sensor 29 is disconnected. Therefore, the disconnection of the position sensor 29 can be detected by modeling the difference between the operation pattern at normal times and the operation pattern when the position sensor 29 is disconnected. Even if time has elapsed since the alarm reporting that the actual spool position of the main valve 20 has shifted from the target spool position is issued, the history of disconnection of the position sensor 29 can be detected from the log data, so it can be used as evidence of the cause of the malfunction. According to the technology of this embodiment, when an alarm reporting that the actual spool position of the main valve 20 has shifted from the target spool position is issued, it is possible to accurately determine whether the cause is the entrapment of a foreign object described in embodiment 3 or disconnection of the position sensor 29 described in this embodiment, and appropriate maintenance can be performed. Also, occurrence of chattering due to poor contact of the position sensor 29 can be accurately detected by modeling the operation pattern of the actual spool position of the main valve 20 and the target spool position of the pilot valve 10. This makes it possible to detect an abnormality before disconnection of the position sensor 29 and carry out appropriate repairs, so that malfunctions due to disconnection of the position sensor 29 can be prevented from occurring.

도 18은, 실시예 5에 관한 학습 장치와 상태 추정 장치의 구성을 나타낸다. 본 실시예의 학습 장치(300)에 있어서, 학습 데이터 취득부(301)는 메인 밸브 실제 스풀 위치(311), 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(316) 및 위치 센서 단선 데이터(351)를 학습 데이터로서 취득한다.Fig. 18 shows the configuration of the learning device and the state estimation device according to the fifth embodiment. In the learning device 300 of this embodiment, the learning data acquisition unit 301 acquires the actual main valve spool position 311, the pilot valve target spool position 316, and the position sensor disconnection data 351 as learning data.

메인 밸브 실제 스풀 위치(311) 및 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(316)는, 위치 센서 단선 데이터(351)가 실측된 시점의 전 또는 후의 소정 기간 내에 유압 서보 밸브(100)가 사용되었을 때의 시계열 데이터이다. 이들 시계열 데이터는 엔진(80)의 회전 동작의 1 내지 수주기분의 시계열 데이터여도 된다.The main valve actual spool position 311 and pilot valve target spool position 316 are time-series data when the hydraulic servo valve 100 is used within a predetermined period before or after the actual measurement of the position sensor disconnection data 351. These time-series data may be time-series data of one to several cycles of the rotational operation of the engine 80.

위치 센서 단선 데이터(351)는 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 위치 센서(29)의 단선 유무, 타이밍, 양태, 원인 등을 나타내는 데이터이다. 학습 데이터로서 로그 데이터를 사용하는 경우, 위치 센서 단선 데이터(351)는 위치 센서(29)가 실제로 단선되었을 때의 실측값이다. 학습 데이터로서 시험 데이터를 사용하는 경우, 위치 센서 단선 데이터(351)는 위치 센서(29)를 단선시켰을 때의 실측값이다. 학습 데이터로서 시뮬레이션 데이터를 사용하는 경우, 위치 센서 단선 데이터(351)는 시뮬레이션 조건으로서 시뮬레이터에 입력된 데이터이다.The position sensor disconnection data 351 is data indicating whether or not the position sensor 29 of the spool 28 of the main valve 20 is disconnected, timing, mode, cause, and the like. In the case of using log data as learning data, the position sensor disconnection data 351 is an actual value when the position sensor 29 is actually disconnected. In the case of using test data as learning data, the position sensor disconnection data 351 is an actual value when the position sensor 29 is disconnected. In the case of using simulation data as learning data, the position sensor disconnection data 351 is data input to the simulator as a simulation condition.

위치 센서 단선 검지 모델 생성부(353)는 학습 데이터 취득부(301)에 의해 취득된 학습 데이터를 사용하여, 상태 추정 장치(400)에 있어서 위치 센서(29)의 단선을 검지하기 위해 사용되는 위치 센서 단선 검지 모델을 생성한다. 위치 센서 단선 검지 모델은, 메인 밸브 실제 스풀 위치(311) 및 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(316)의 소정 기간의 시계열 데이터를 입력층에 입력하고, 위치 센서 단선 데이터를 출력층으로부터 출력하는 뉴럴 네트워크 등이어도 된다. 이 경우, 위치 센서 단선 검지 모델 생성부(353)는, 메인 밸브 실제 스풀 위치(311) 및 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(316)의 소정 기간의 시계열 데이터를 입력층에 입력하였을 때, 위치 센서 단선 데이터(351)에 근사하는 값이 출력층으로부터 출력되도록 뉴럴 네트워크의 중간층을 조정함으로써, 위치 센서 단선 검지 모델을 학습한다.The position sensor disconnection detection model generation unit 353 uses the learning data acquired by the learning data acquisition unit 301 to generate a position sensor disconnection detection model used for detecting disconnection of the position sensor 29 in the state estimation device 400. The position sensor disconnection detection model may be a neural network or the like that inputs time-series data of the main valve actual spool position 311 and pilot valve target spool position 316 for a predetermined period to an input layer, and outputs position sensor disconnection data from an output layer. In this case, the position sensor disconnection detection model generation unit 353 learns the position sensor disconnection detection model by adjusting the middle layer of the neural network so that a value approximate to the position sensor disconnection data 351 is output from the output layer when time-series data of the actual main valve spool position 311 and the pilot valve target spool position 316 of a predetermined period is input to the input layer.

위치 센서 단선 검지 모델 제공부(354)는, 위치 센서 단선 검지 모델 생성부(353)에 의해 생성된 위치 센서 단선 검지 모델을 상태 추정 장치(400)에 제공한다.The position sensor disconnection detection model providing unit 354 provides the position sensor disconnection detection model generated by the position sensor disconnection detection model generating unit 353 to the state estimating device 400 .

검지 정보 취득부(401)는 메인 밸브 실제 스풀 위치(411) 및 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(415)를 검지 정보로서 취득한다. 이 검지 정보는, 위치 센서 단선 검지 모델을 생성하기 위해 사용한 학습 데이터와 동일한 소정 기간의 시계열 데이터이다.The detection information acquisition unit 401 acquires the main valve actual spool position 411 and the pilot valve target spool position 415 as detection information. This detection information is time-series data of the same predetermined period as the learning data used to generate the position sensor disconnection detection model.

위치 센서 단선 검지부(451)는 학습 장치(300)에 의해 생성된 위치 센서 단선 검지 모델을 사용하여, 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 위치 센서(29)의 단선을 검지한다. 위치 센서 단선 검지부(451)는, 검지 정보 취득부(401)에 의해 취득된 메인 밸브 실제 스풀 위치(411) 및 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(415)의 시계열 데이터를 위치 센서 단선 검지 모델에 입력하고, 위치 센서 단선 검지 모델로부터 출력되는 위치 센서 단선 데이터를 판정 결과로서 취득한다. 위치 센서 단선 검지부(451)는 출력된 위치 센서 단선 데이터에 기초하여, 위치 센서(29)가 단선될 때까지의 기간을 추정해도 된다. 이 경우, 동일한 엔진(80)의 복수의 기통(81)에 대응하여 마련되어 있는 복수의 유압 서보 밸브(100)의 위치 센서 단선 데이터를 비교함으로써, 위치 센서(29)가 단선될 때까지의 기간을 추정해도 된다.The position sensor disconnection detection unit 451 detects disconnection of the position sensor 29 of the spool 28 of the main valve 20 using the position sensor disconnection detection model generated by the learning device 300 . The position sensor disconnection detection unit 451 inputs the time series data of the actual main valve spool position 411 and the pilot valve target spool position 415 obtained by the detection information acquisition unit 401 to the position sensor disconnection detection model, and acquires the position sensor disconnection data output from the position sensor disconnection detection model as a determination result. The position sensor disconnection detection unit 451 may estimate the period until the position sensor 29 is disconnected based on the output position sensor disconnection data. In this case, the period until the position sensor 29 is disconnected may be estimated by comparing position sensor disconnection data of a plurality of hydraulic servo valves 100 provided corresponding to a plurality of cylinders 81 of the same engine 80.

위치 센서 단선 검지 결과 출력부(452)는 위치 센서 단선 검지부(451)에 의해 판정된 결과를 출력한다. 위치 센서 단선 검지 결과 출력부(452)는, 위치 센서 단선 검지부(451)에 의해 위치 센서(29)가 단선되어 있는 것이 검지되었을 경우에, 그 취지를 통보해도 된다. 위치 센서 단선 검지 결과 출력부(452)는, 위치 센서 단선 검지부(451)에 의해 추정된 위치 센서(29)가 단선될 때까지의 기간을 출력해도 된다.The position sensor disconnection detection result output unit 452 outputs the result determined by the position sensor disconnection detection unit 451 . The position sensor disconnection detection result output unit 452 may notify that fact when it is detected by the position sensor disconnection detection unit 451 that the position sensor 29 is disconnected. The position sensor disconnection detection result output unit 452 may output the period until the position sensor 29 estimated by the position sensor disconnection detection unit 451 is disconnected.

위치 센서(29)의 단선과 상관이 있는 특징량이, 메인 밸브 실제 스풀 위치 또는 파일럿 밸브 목표 스풀 위치 등으로부터 산출되어도 된다. 이 경우, 실시예 1-2와 마찬가지로, 학습 장치(300)가 특징량 산출부(315)를 더 구비하고, 상태 추정 장치(400)가 특징량 산출부(414)를 더 구비해도 된다. 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 위치 센서(29)가 단선되면, 메인 밸브 실제 스풀 위치가 급격하게 이상값으로 변동되므로, 특징량 산출부는 메인 밸브 실제 스풀 위치의 변화율 또는 변화율의 변화율을 산출함으로써, 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 속도 또는 가속도를 산출해도 된다.The characteristic quantity correlated with disconnection of the position sensor 29 may be calculated from the main valve actual spool position or the pilot valve target spool position. In this case, similarly to Embodiment 1-2, the learning device 300 may further include a feature amount calculating section 315, and the state estimation device 400 may further include a feature amount calculating section 414. When the position sensor 29 of the spool 28 of the main valve 20 is disconnected, the actual spool position of the main valve rapidly fluctuates to an ideal value. Therefore, the feature calculation unit may calculate the speed or acceleration of the spool 28 of the main valve 20 by calculating the rate of change or the rate of change of the actual spool position of the main valve.

위치 센서 단선 검지 모델 생성부(353)는, 학습 데이터 취득부(301)에 의해 취득된 학습 데이터와 특징량 산출부(315)에 의해 산출된 특징량을 사용하여, 위치 센서 단선 검지 모델을 생성한다. 위치 센서 단선 검지 모델 생성부(353)는, 위치 센서 단선 데이터(351)와 특징량 산출부(315)에 의해 산출된 특징량을 사용하여 위치 센서 단선 검지 모델을 생성해도 된다. 위치 센서 단선 검지 모델 생성부(353)는 메인 밸브 실제 스풀 위치(311), 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(316) 및 특징량을 사용하여 위치 센서 단선 검지 모델을 생성해도 된다. 예를 들어, 위치 센서 단선 검지 모델은, 메인 밸브 실제 스풀 위치(311) 및 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(316)의 소정 기간의 시계열 데이터와, 그 소정 기간에 있어서의 특징량을 입력층에 입력하고, 위치 센서 단선 데이터를 출력층으로부터 출력하는 뉴럴 네트워크 등이어도 된다. 이 경우, 위치 센서 단선 검지 모델 생성부(353)는, 메인 밸브 실제 스풀 위치(311) 및 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(316)의 소정 기간의 시계열 데이터와, 그 소정 기간에 있어서의 특징량을 입력층에 입력하였을 때, 위치 센서 단선 데이터(351)에 근사하는 값이 출력층으로부터 출력되도록 뉴럴 네트워크의 중간층을 조정함으로써, 위치 센서 단선 검지 모델을 학습한다.The position sensor disconnection detection model generation unit 353 generates a position sensor disconnection detection model using the learning data acquired by the learning data acquisition unit 301 and the characteristic amount calculated by the feature calculation unit 315. The position sensor disconnection detection model generation unit 353 may generate a position sensor disconnection detection model using the position sensor disconnection data 351 and the feature amount calculated by the feature amount calculation unit 315 . The position sensor disconnection detection model generation unit 353 may generate a position sensor disconnection detection model using the actual main valve spool position 311, the pilot valve target spool position 316, and the characteristic amount. For example, the position sensor disconnection detection model may be a neural network that inputs time-series data of the actual main valve spool position 311 and the pilot valve target spool position 316 for a predetermined period, and feature values for that predetermined period to an input layer, and outputs the position sensor disconnection data from an output layer. In this case, the position sensor disconnection detection model generation unit 353 learns the position sensor disconnection detection model by adjusting the middle layer of the neural network so that a value approximate to the position sensor disconnection data 351 is output from the output layer when the time-series data of the actual main valve spool position 311 and the pilot valve target spool position 316 for a predetermined period and the feature amount in the predetermined period are input to the input layer.

상태 추정 장치(400)의 특징량 산출부(414)는, 위치 센서 단선 검지부(451)가 사용하는 위치 센서 단선 검지 모델이 생성되었을 때에 특징량 산출부(315)가 특징량을 산출한 방법과 동일한 방법으로, 검지 정보 취득부(401)에 의해 취득된 메인 밸브 실제 스풀 위치(411) 또는 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(415)로부터 특징량을 산출한다. 위치 센서 단선 검지 모델이 생성되었을 때에 사용된 학습 데이터와는 다른 환경에 있어서 사용된 유압 서보 밸브(100)의 메인 밸브 실제 스풀 위치(411) 및 파일럿 밸브 목표 스풀 위치(415)가 검지 정보 취득부(401)에 의해 취득된 경우에는, 특징량 산출부(414)는 환경의 차이를 조정하고 나서 특징량을 산출해도 된다. 이에 의해, 위치 센서 단선 검지의 로버스트성을 향상시킬 수 있다.The feature variable calculating unit 414 of the state estimation device 400 calculates the characteristic variable from the actual main valve spool position 411 or the pilot valve target spool position 415 acquired by the detection information acquisition unit 401 in the same way as the method in which the characteristic variable calculating unit 315 calculated the characteristic variable when the position sensor disconnection detection model used by the position sensor disconnection detection unit 451 was generated. When the actual main valve spool position 411 and the pilot valve target spool position 415 of the hydraulic servo valve 100 used in an environment different from the learning data used when the position sensor disconnection detection model was generated were acquired by the detection information acquisition unit 401, the characteristic variable calculation unit 414 may calculate the characteristic variable after adjusting the difference in the environment. In this way, the robustness of position sensor disconnection detection can be improved.

특징량으로서, 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 동작의 특징을 나타내는 다른 물리량 등이 산출되어도 된다. 예를 들어, 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 오버슈트량, 지연량 등이 특징량으로서 산출되어도 된다.As the characteristic quantity, other physical quantities representing the characteristics of the operation of the spool 28 of the main valve 20 may be calculated. For example, the amount of overshoot of the spool 28 of the main valve 20, the amount of delay, and the like may be calculated as the characteristic amount.

학습 데이터 및 검지 정보로서, 파일럿 밸브 목표 스풀 위치 대신에 또는 더해서, 파일럿 밸브 실제 스풀 위치가 사용되어도 된다. 이 경우, 실시예 1-4와 마찬가지로, 파일럿 밸브(10)의 실제 스풀 위치가 파일럿 밸브의 목표 스풀 위치에 추종할 때까지 요하는 오프셋 시간을 조정하기 위해서, 학습 장치(300)가 오프셋 시간 산출부(319)를 구비해도 된다. 오프셋 시간을 산출하는 방법은, 실시예 1-2와 마찬가지여도 된다. 학습 데이터 및 검지 정보로서, 파일럿 밸브 목표 스풀 위치, 파일럿 밸브 실제 스풀 위치, 메인 밸브 목표 스풀 위치 및 메인 밸브 실제 스풀 위치 중 어느 2 이상의 조합이 사용되어도 된다.As the learning data and detection information, instead of or in addition to the pilot valve target spool position, the pilot valve actual spool position may be used. In this case, in order to adjust the offset time required until the actual spool position of the pilot valve 10 follows the target spool position of the pilot valve, as in Embodiments 1-4, the learning device 300 may include an offset time calculator 319. A method of calculating the offset time may be the same as that in Example 1-2. As the learning data and detection information, any combination of two or more of the pilot valve target spool position, pilot valve actual spool position, main valve target spool position, and main valve actual spool position may be used.

학습 데이터 및 검지 정보로서, 특정한 환경에 있어서 유압 서보 밸브(100)가 사용되었을 때에 기록된 데이터가 사용되어도 된다. 이 경우, 실시예 1-5와 마찬가지로, 학습 장치(300)가 데이터 선택부(320)를 더 구비하고, 상태 추정 장치(400)가 데이터 선택부(417)를 더 구비해도 된다. 데이터 선택부(320) 및 데이터 선택부(417)는, 특정한 패턴으로 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)을 동작시키는 시험 모드에서 유압 서보 밸브(100)가 동작되었을 때에 기록된 데이터를 선택해도 된다. 이에 의해, 위치 센서(29)의 단선 검지의 로버스트성을 향상시킬 수 있다. 데이터 선택부(320) 및 데이터 선택부(417)는, 엔진(80)이 정지되고, 스풀의 고착 방지 동작이 실행되고 있을 때에 기록된 데이터를 선택해도 된다. 이에 의해, 외란의 영향을 억제하여, 위치 센서(29)의 단선의 검지 정밀도를 향상시킬 수 있다.As learning data and detection information, data recorded when the hydraulic servo valve 100 was used in a specific environment may be used. In this case, the learning device 300 may further include a data selector 320, and the state estimation device 400 may further include a data selector 417, similarly to Embodiments 1-5. The data selector 320 and the data selector 417 may select data recorded when the hydraulic servo valve 100 is operated in a test mode in which the spool 12 of the pilot valve 10 is operated in a specific pattern. Thereby, the robustness of disconnection detection of the position sensor 29 can be improved. The data selector 320 and the data selector 417 may select recorded data while the engine 80 is stopped and the spool sticking prevention operation is being executed. In this way, the influence of external disturbance can be suppressed, and the detection accuracy of disconnection of the position sensor 29 can be improved.

[실시예 6: 위치 센서 느슨함 검지][Example 6: Position sensor looseness detection]

실시예 6에서는, 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 실제 위치를 검지하기 위한 위치 센서(29)를 고정하기 위한 나사가 느슨해지거나 하여 위치 센서(29)의 위치가 어긋난 것을 검지하는 기술에 대하여 설명한다. 위치 센서(29)의 위치가 어긋나면, 메인 밸브 실제 스풀 위치의 피드백 신호와 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 실제의 위치 사이에 어긋남이 발생하므로, 메인 밸브(20)의 스풀(28)을 정상적으로 제어할 수 없게 되어, 엔진(80) 등의 제어 대상이 동작 불량을 일으키는 경우가 있다. 위치 센서(29)의 위치가 어긋난 것을 고정밀도로 검지할 수 있으면, 나사를 조이거나 위치 센서(29)를 교환하거나 하는 등의 적절한 조치를 신속히 강구할 수 있다.In Embodiment 6, the position sensor 29 is displaced due to loosening of a screw for fixing the position sensor 29 for detecting the actual position of the spool 28 of the main valve 20. A technique for detecting is described. When the position sensor 29 shifts, a discrepancy occurs between the feedback signal of the actual spool position of the main valve and the actual position of the spool 28 of the main valve 20, so that the spool 28 of the main valve 20 cannot be normally controlled, and the control object such as the engine 80 may malfunction. If the displacement of the position sensor 29 can be detected with high accuracy, appropriate measures such as tightening screws or replacing the position sensor 29 can be quickly taken.

도 19는, 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 위치 센서(29)의 상태를 나타낸다. 도 19의 (a)는, 위치 센서(29)가 정상적으로 설치된 상태를 나타낸다. 위치 센서(29)는 스풀(28)의 상단부에 깎인 암나사(30)에 비틀어 넣어져 있다. 이 나사가 느슨해지면, 도 19의 (b)에 나타내는 바와 같이, 위치 센서(29)와 스풀(28) 사이에 간극이 생기므로, 이 간극 d의 분만큼 스풀(28)의 위치가 하방에 오프셋된다. 그러나, 스풀(28)의 위치는 위치 센서(29)에 의해 검지되므로, 도 19의 (a)의 경우도 도 19의 (b)의 경우도 동일한 위치가 검지되게 되고, 하방에 오프셋된 실제의 스풀(28)의 위치를 검지할 수는 없다. 도 19의 (b)의 상태에 있어서는, 메인 밸브 실제 스풀 위치가 메인 밸브 목표 스풀 위치에 정확하게 추종하고 있는 것처럼 보여도, 스풀(28)의 실제의 위치는 메인 밸브 목표 스풀 위치보다도 하방으로 어긋나 있기 때문에, 제어 대상의 동작에 문제가 발생한다. 본 실시예에서는, 엔진(80)의 기통(81)에 연료를 공급하기 위한 연료 분사 액추에이터에 공급되는 제어유의 양이 감소하여, 기통(81)에 공급되는 연료의 양이 감소하므로, 기통(81) 내의 압력이나 기통(81)으로부터의 배기의 온도가 저하되어 알람이 발보된다.19 shows the state of the position sensor 29 of the spool 28 of the main valve 20. Fig. 19(a) shows a state where the position sensor 29 is normally installed. The position sensor 29 is screwed into the female screw 30 cut into the upper end of the spool 28. When this screw is loosened, as shown in Fig. 19(b), a gap is created between the position sensor 29 and the spool 28, so the position of the spool 28 is offset downward by the gap d. However, since the position of the spool 28 is detected by the position sensor 29, the same position is detected in the case of FIG. 19(a) and the case of FIG. 19(b), and the actual position of the spool 28 offset downward cannot be detected. In the state of FIG. 19(b), even though the main valve actual spool position appears to follow the main valve target spool position accurately, the actual position of the spool 28 is shifted downward from the main valve target spool position, so a problem arises in the operation of the target to be controlled. In this embodiment, since the amount of control oil supplied to the fuel injection actuator for supplying fuel to the cylinder 81 of the engine 80 decreases, and the amount of fuel supplied to the cylinder 81 decreases, the pressure in the cylinder 81 or the temperature of the exhaust from the cylinder 81 decreases, and an alarm is issued.

이와 같이, 위치 센서(29)의 느슨함에 의해 위치가 어긋났을 경우에는, 메인 밸브 실제 스풀 위치는 메인 밸브 목표 스풀 위치에 추종하지만, 기통(81)의 압력 및 배기 온도가 저하된다. 따라서, 기통(81)의 압력이나 배기 온도 등에 이상이 발생하여 알람이 발보되었을 경우에, 메인 밸브 실제 스풀 위치가 메인 밸브 목표 스풀 위치에 추종하고 있었는지 여부를 확인함으로써, 위치 센서(29)의 이상이 원인인지 여부를 특정할 수 있다. 엔진(80)의 이상을 보고하는 알람이 발보되고 나서 시간이 경과하고 있는 경우에도, 위치 센서(29)가 느슨해진 것을 로그 데이터로부터 검출할 수 있으므로, 동작 불량이 발생한 원인의 증거로서 사용할 수 있다. 이에 의해, 위치 센서(29)의 느슨함을 적확하게 검지하여 적절한 보수를 실시할 수 있으므로, 엔진(80)의 동작 불량을 개선하기 위해 요하는 보수의 비용이나 공정수를 저감시킬 수 있다.In this way, when the position is out of position due to looseness of the position sensor 29, the main valve actual spool position follows the main valve target spool position, but the pressure and exhaust temperature of the cylinder 81 decrease. Therefore, when an alarm is issued due to an abnormality in the pressure or exhaust temperature of the cylinder 81, etc., it is possible to determine whether or not the abnormality of the position sensor 29 is the cause by checking whether or not the actual spool position of the main valve follows the target spool position of the main valve. Even if time has elapsed since the alarm reporting the abnormality of the engine 80 is issued, since loosening of the position sensor 29 can be detected from the log data, it can be used as evidence of the cause of the malfunction. As a result, it is possible to accurately detect slack in the position sensor 29 and carry out appropriate maintenance, thereby reducing the cost and number of man-hours for maintenance required to improve the operation failure of the engine 80.

도 20은, 실시예 6에 관한 학습 장치와 상태 추정 장치의 구성을 나타낸다. 본 실시예의 학습 장치(300)에 있어서, 학습 데이터 취득부(301)는 메인 밸브 실제 스풀 위치(311), 메인 밸브 목표 스풀 위치(330), 기통 배기 온도(361) 및 위치 센서 느슨함 데이터(362)를 학습 데이터로서 취득한다.Fig. 20 shows the configuration of the learning device and the state estimation device according to the sixth embodiment. In the learning device 300 of this embodiment, the learning data acquisition unit 301 acquires the main valve actual spool position 311, main valve target spool position 330, cylinder exhaust temperature 361, and position sensor looseness data 362 as learning data.

메인 밸브 실제 스풀 위치(311), 메인 밸브 목표 스풀 위치(330) 및 기통 배기 온도(361)는, 위치 센서 느슨함 데이터(362)가 실측된 시점의 전 또는 후의 소정 기간 내에 유압 서보 밸브(100)가 사용되었을 때의 시계열 데이터이다. 이들 시계열 데이터는 엔진(80)의 회전 동작의 1 내지 수주기분의 시계열 데이터여도 된다.The main valve actual spool position 311, main valve target spool position 330, and cylinder exhaust temperature 361 are time-series data when the hydraulic servo valve 100 is used within a predetermined period before or after the actual measurement of the position sensor looseness data 362. These time-series data may be time-series data of one to several cycles of the rotational operation of the engine 80.

위치 센서 느슨함 데이터(362)는 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 위치 센서(29)의 위치 어긋남의 유무, 정도, 양태, 원인 등을 나타내는 데이터이다. 학습 데이터로서 로그 데이터를 사용하는 경우, 위치 센서 느슨함 데이터(362)는 위치 센서(29)가 실제로 어긋났을 때의 실측값이다. 학습 데이터로서 시험 데이터를 사용하는 경우, 위치 센서 느슨함 데이터(362)는 위치 센서(29)를 어긋나게 하였을 때의 실측값이다. 학습 데이터로서 시뮬레이션 데이터를 사용하는 경우, 위치 센서 느슨함 데이터(362)는 시뮬레이션 조건으로서 시뮬레이터에 입력된 데이터이다.The position sensor looseness data 362 is data indicating the presence or absence of positional displacement of the position sensor 29 of the spool 28 of the main valve 20, the degree, aspect, cause, and the like. In the case of using log data as learning data, the position sensor looseness data 362 is an actual value when the position sensor 29 actually shifts. In the case of using test data as learning data, the position sensor looseness data 362 is an actual value when the position sensor 29 is shifted. When using simulation data as learning data, the position sensor looseness data 362 is data input to the simulator as a simulation condition.

위치 센서 느슨함 검지 모델 생성부(363)는 학습 데이터 취득부(301)에 의해 취득된 학습 데이터를 사용하여, 상태 추정 장치(400)에 있어서 위치 센서(29)의 느슨함을 검지하기 위해 사용되는 위치 센서 느슨함 검지 모델을 생성한다. 위치 센서 느슨함 검지 모델은, 메인 밸브 실제 스풀 위치(311), 메인 밸브 목표 스풀 위치(330) 및 기통 배기 온도(361)의 소정 기간의 시계열 데이터를 입력층에 입력하고, 위치 센서 느슨함 데이터를 출력층으로부터 출력하는 뉴럴 네트워크 등이어도 된다. 이 경우, 위치 센서 느슨함 검지 모델 생성부(363)는, 메인 밸브 실제 스풀 위치(311), 메인 밸브 목표 스풀 위치(330) 및 기통 배기 온도(361)의 소정 기간의 시계열 데이터를 입력층에 입력하였을 때, 위치 센서 느슨함 데이터(362)에 근사하는 값이 출력층으로부터 출력되도록 뉴럴 네트워크의 중간층을 조정함으로써, 위치 센서 느슨함 검지 모델을 학습한다.The position sensor looseness detection model generation unit 363 uses the learning data acquired by the learning data acquisition unit 301 to generate a position sensor looseness detection model used for detecting the looseness of the position sensor 29 in the state estimation device 400. The position sensor loosening detection model may be a neural network or the like that inputs time-series data of a main valve actual spool position 311, main valve target spool position 330, and cylinder exhaust temperature 361 for a predetermined period to an input layer, and outputs position sensor loosening data from an output layer. In this case, the position sensor looseness detection model generation unit 363 learns the position sensor looseness detection model by adjusting the middle layer of the neural network so that a value approximate to the position sensor looseness data 362 is output from the output layer when time-series data of the actual main valve spool position 311, the target main valve spool position 330, and the cylinder exhaust temperature 361 are input to the input layer.

위치 센서 느슨함 검지 모델 제공부(364)는, 위치 센서 느슨함 검지 모델 생성부(363)에 의해 생성된 위치 센서 느슨함 검지 모델을 상태 추정 장치(400)에 제공한다.The position sensor looseness detection model providing unit 364 provides the position sensor looseness detection model generated by the position sensor looseness detection model generation unit 363 to the state estimating device 400 .

검지 정보 취득부(401)는 메인 밸브 실제 스풀 위치(411), 메인 밸브 목표 스풀 위치(430) 및 기통 배기 온도(461)를 검지 정보로서 취득한다. 이 검지 정보는, 위치 센서 느슨함 검지 모델을 생성하기 위해 사용한 학습 데이터와 동일한 소정 기간의 시계열 데이터이다.The detection information acquisition unit 401 acquires the main valve actual spool position 411, main valve target spool position 430, and cylinder exhaust temperature 461 as detection information. This detection information is time-series data of the same predetermined period as the learning data used to generate the position sensor slack detection model.

위치 센서 느슨함 검지부(462)는 학습 장치(300)에 의해 생성된 위치 센서 느슨함 검지 모델을 사용하여, 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 위치 센서(29)의 느슨함을 검지한다. 위치 센서 느슨함 검지부(462)는, 검지 정보 취득부(401)에 의해 취득된 메인 밸브 실제 스풀 위치(411), 메인 밸브 목표 스풀 위치(430) 및 기통 배기 온도(461)의 시계열 데이터를 위치 센서 느슨함 검지 모델에 입력하고, 위치 센서 느슨함 검지 모델로부터 출력되는 위치 센서 느슨함 데이터를 판정 결과로서 취득한다. 위치 센서 느슨함 검지부(462)는 출력된 위치 센서 느슨함 데이터에 기초하여, 위치 센서(29)가 소정값 이상 어긋날 때까지의 기간을 추정해도 된다. 이 경우, 동일한 엔진(80)의 복수의 기통(81)에 대응하여 마련되어 있는 복수의 유압 서보 밸브(100)의 위치 센서 느슨함 데이터를 비교함으로써, 위치 센서(29)가 소정값 이상 어긋날 때까지의 기간을 추정해도 된다.The position sensor looseness detection unit 462 uses the position sensor looseness detection model generated by the learning device 300 to detect the looseness of the position sensor 29 of the spool 28 of the main valve 20. The position sensor slack detection unit 462 inputs the time-series data of the main valve actual spool position 411, main valve target spool position 430, and cylinder exhaust temperature 461 acquired by the detection information acquisition unit 401 to the position sensor looseness detection model, and acquires the position sensor looseness data output from the position sensor looseness detection model as a determination result. The position sensor slack detection unit 462 may estimate the period until the position sensor 29 shifts by a predetermined value or more based on the output position sensor slack data. In this case, by comparing position sensor looseness data of a plurality of hydraulic servo valves 100 provided corresponding to a plurality of cylinders 81 of the same engine 80, the period until the position sensors 29 shift by a predetermined value or more may be estimated.

동일한 엔진(80)의 복수의 기통(81)에 대응하여 복수의 유압 서보 밸브(100)가 마련되는 경우, 위치 센서 느슨함 검지부(462)는, 각각의 유압 서보 밸브(100)에 있어서 추정된 위치 센서 느슨함 데이터에 기초하여 위치 센서(29)의 느슨함을 검지해도 된다. 예를 들어, 위치 센서 느슨함 검지부(462)는 각각의 기통(81)의 배기 온도를 비교함으로써, 위치 센서(29)의 느슨함을 검지해도 된다. 위치 센서 느슨함 검지부(462)는, 어떤 기통(81)의 배기 온도가 다른 기통(81)의 배기 온도의 평균값보다도 소정값 이상 낮은 경우에, 그 기통(81)에 마련된 유압 서보 밸브(100)의 위치 센서(29)가 느슨해졌다고 판정해도 된다.When a plurality of hydraulic servo valves 100 are provided corresponding to a plurality of cylinders 81 of the same engine 80, the position sensor looseness detection unit 462 may detect the looseness of the position sensor 29 in each hydraulic servo valve 100 based on the estimated position sensor looseness data. For example, the position sensor slack detection unit 462 may detect slack in the position sensor 29 by comparing the exhaust temperatures of the respective cylinders 81 . The position sensor looseness detection unit 462 may determine that the position sensor 29 of the hydraulic servo valve 100 provided in the cylinder 81 is loose when the exhaust temperature of a certain cylinder 81 is lower than the average of the exhaust temperatures of the other cylinders 81 by a predetermined value or more.

위치 센서 느슨함 검지 결과 출력부(463)는 위치 센서 느슨함 검지부(462)에 의해 판정된 결과를 출력한다. 위치 센서 느슨함 검지 결과 출력부(463)는, 위치 센서 느슨함 검지부(462)에 의해 위치 센서(29)가 느슨해진 것이 검지되었을 경우에, 그 취지를 통보해도 된다. 위치 센서 느슨함 검지 결과 출력부(463)는, 위치 센서 느슨함 검지부(462)에 의해 추정된 위치 센서(29)가 소정값 이상 어긋날 때까지의 기간을 출력해도 된다.The position sensor looseness detection result output unit 463 outputs the result determined by the position sensor looseness detection unit 462 . The position sensor slack detection result output unit 463 may notify to that effect when it is detected by the position sensor slack detection unit 462 that the position sensor 29 is loose. The position sensor slack detection result output unit 463 may output a period until the position sensor 29 estimated by the position sensor slack detection unit 462 is out of a predetermined value or more.

위치 센서(29)의 느슨함과 상관이 있는 특징량이, 메인 밸브 실제 스풀 위치, 메인 밸브 목표 스풀 위치 또는 기통 배기 온도 등으로부터 산출되어도 된다. 이 경우, 실시예 1-2와 마찬가지로, 학습 장치(300)가 특징량 산출부(315)를 더 구비하고, 상태 추정 장치(400)가 특징량 산출부(414)를 더 구비해도 된다. 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 위치 센서(29)의 느슨함의 정도가 클수록, 메인 밸브 실제 스풀 위치와 실제의 스풀(28)의 위치의 어긋남이 커지므로, 기통의 배기 온도나 압력의 정상값으로부터의 저하량이 커진다고 생각된다. 따라서, 특징량 산출부는, 기통의 배기 온도 또는 압력의 정상값으로부터의 저하량, 변화율, 변화율의 변화율 등을 특징량으로서 산출해도 된다.The characteristic quantity correlated with the looseness of the position sensor 29 may be calculated from the actual main valve spool position, main valve target spool position, or cylinder exhaust temperature. In this case, similarly to Embodiment 1-2, the learning device 300 may further include a feature amount calculating section 315, and the state estimation device 400 may further include a feature amount calculating section 414. The greater the degree of slack of the position sensor 29 of the spool 28 of the main valve 20, the greater the deviation between the actual spool position of the main valve and the actual position of the spool 28. Accordingly, the characteristic variable calculation unit may calculate the amount of decrease of the exhaust temperature or pressure of the cylinder from the normal value, the rate of change, the rate of change of the change rate, and the like as the characteristic variable.

위치 센서 느슨함 검지 모델 생성부(363)는, 학습 데이터 취득부(301)에 의해 취득된 학습 데이터와 특징량 산출부(315)에 의해 산출된 특징량을 사용하여, 위치 센서 느슨함 검지 모델을 생성한다. 예를 들어, 위치 센서 느슨함 검지 모델은, 특징량을 입력 변수로 하여 위치 센서 느슨함 데이터를 산출하는 수식이어도 된다. 이 경우, 위치 센서 느슨함 검지 모델 생성부(363)는 회귀 분석 등의 통계적 방법에 의해 수식을 생성해도 된다. 위치 센서 느슨함 검지 모델 생성부(363)는, 위치 센서 느슨함 데이터(362)와 특징량 산출부(315)에 의해 산출된 특징량을 사용하여 위치 센서 느슨함 검지 모델을 생성해도 된다. 위치 센서 느슨함 검지 모델 생성부(363)는, 메인 밸브 실제 스풀 위치(311), 메인 밸브 목표 스풀 위치(330) 및 특징량을 사용하여 위치 센서 느슨함 검지 모델을 생성해도 된다. 예를 들어, 위치 센서 느슨함 검지 모델은, 메인 밸브 실제 스풀 위치(311) 및 메인 밸브 목표 스풀 위치(330)의 소정 기간의 시계열 데이터와, 그 소정 기간에 있어서의 특징량을 입력층에 입력하고, 위치 센서 느슨함 데이터를 출력층으로부터 출력하는 뉴럴 네트워크 등이어도 된다. 이 경우, 위치 센서 느슨함 검지 모델 생성부(363)는, 메인 밸브 실제 스풀 위치(311) 및 메인 밸브 목표 스풀 위치(330)의 소정 기간의 시계열 데이터와, 그 소정 기간에 있어서의 특징량을 입력층에 입력하였을 때, 위치 센서 느슨함 데이터(362)에 근사하는 값이 출력층으로부터 출력되도록 뉴럴 네트워크의 중간층을 조정함으로써, 위치 센서 느슨함 검지 모델을 학습한다.The position sensor looseness detection model generation unit 363 uses the learning data acquired by the learning data acquisition unit 301 and the feature amount calculated by the feature amount calculation unit 315 to generate a position sensor looseness detection model. For example, the position sensor slack detection model may be a formula that calculates position sensor slack data by using a feature as an input variable. In this case, the position sensor slack detection model generation unit 363 may generate a formula by a statistical method such as regression analysis. The position sensor looseness detection model generation unit 363 may generate a position sensor looseness detection model using the position sensor looseness data 362 and the feature amount calculated by the feature amount calculation unit 315 . The position sensor looseness detection model generation unit 363 may generate a position sensor looseness detection model using the main valve actual spool position 311, the main valve target spool position 330, and the feature amount. For example, the position sensor looseness detection model may be a neural network or the like that inputs time-series data of the main valve actual spool position 311 and main valve target spool position 330 for a predetermined period and a feature value for the predetermined period to an input layer, and outputs position sensor loosening data from an output layer. In this case, the position sensor looseness detection model generation unit 363 learns the position sensor looseness detection model by adjusting the middle layer of the neural network so that a value approximate to the position sensor looseness data 362 is output from the output layer when the time-series data of the main valve actual spool position 311 and main valve target spool position 330 for a predetermined period and the feature amount in the predetermined period are input to the input layer.

상태 추정 장치(400)의 특징량 산출부(414)는, 위치 센서 느슨함 검지부(462)가 사용하는 위치 센서 느슨함 검지 모델이 생성되었을 때에 특징량 산출부(315)가 특징량을 산출한 방법과 동일한 방법으로, 검지 정보 취득부(401)에 의해 취득된 메인 밸브 실제 스풀 위치(411), 메인 밸브 목표 스풀 위치(430) 또는 기통 배기 온도(461)로부터 특징량을 산출한다. 위치 센서 느슨함 검지 모델이 생성되었을 때에 사용된 학습 데이터와는 다른 환경에 있어서 사용된 유압 서보 밸브(100)의 메인 밸브 실제 스풀 위치(411), 메인 밸브 목표 스풀 위치(430) 또는 기통 배기 온도(461)가, 검지 정보 취득부(401)에 의해 취득된 경우에는, 특징량 산출부(414)는 환경의 차이를 조정하고 나서 특징량을 산출해도 된다. 이에 의해, 위치 센서 느슨함 검지의 로버스트성을 향상시킬 수 있다.The characteristic variable calculation unit 414 of the state estimation device 400 calculates the characteristic variable from the actual main valve spool position 411, the main valve target spool position 430, or the cylinder exhaust temperature 461 acquired by the detection information acquisition unit 401 in the same way as the method in which the characteristic variable calculating unit 315 calculated the characteristic variable when the position sensor looseness detection model used by the position sensor slack detection unit 462 was generated. When the actual main valve spool position 411, the target main valve spool position 430, or the cylinder exhaust temperature 461 of the hydraulic servo valve 100 used in an environment different from the learning data used when the position sensor looseness detection model was generated is acquired by the detection information acquisition unit 401, the characteristic variable calculating unit 414 may calculate the characteristic variable after adjusting the difference in the environment. In this way, the robustness of position sensor looseness detection can be improved.

특징량으로서, 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 동작의 특징을 나타내는 다른 물리량 등이 산출되어도 된다. 예를 들어, 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 오버슈트량, 지연량 등이 특징량으로서 산출되어도 된다.As the characteristic quantity, other physical quantities representing the characteristics of the operation of the spool 28 of the main valve 20 may be calculated. For example, the amount of overshoot of the spool 28 of the main valve 20, the amount of delay, and the like may be calculated as the characteristic amount.

학습 데이터 및 검지 정보로서, 기통 배기 온도 대신에 또는 더해서, 기통(81)의 압력 또는 압력의 최댓값이 사용되어도 된다. 또한, 학습 데이터 및 검지 정보로서, 유압 서보 밸브(100)에 의해 제어되는 제어 대상의 상태나 동작의 양부 등을 나타내는 각종 데이터가 사용되어도 된다.As the learning data and the detection information, instead of or in addition to the cylinder exhaust temperature, the pressure of the cylinder 81 or the maximum value of the pressure may be used. Further, as the learning data and the detection information, various types of data indicating the status of the control target controlled by the hydraulic servo valve 100 or the quality of the operation may be used.

학습 데이터 및 검지 정보로서, 특정한 환경에 있어서 유압 서보 밸브(100)가 사용되었을 때에 기록된 데이터가 사용되어도 된다. 이 경우, 실시예 1-5와 마찬가지로, 학습 장치(300)가 데이터 선택부(320)를 더 구비하고, 상태 추정 장치(400)가 데이터 선택부(417)를 더 구비해도 된다. 데이터 선택부(320) 및 데이터 선택부(417)는, 특정한 패턴으로 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)을 동작시키는 시험 모드에서 유압 서보 밸브(100)가 동작되었을 때에 기록된 데이터를 선택해도 된다. 이에 의해, 위치 센서 느슨함 검지의 로버스트성을 향상시킬 수 있다. 데이터 선택부(320) 및 데이터 선택부(417)는, 엔진(80)이 정지되고, 스풀의 고착 방지 동작이 실행되고 있을 때에 기록된 데이터를 선택해도 된다. 이에 의해, 외란의 영향을 억제하여, 위치 센서 느슨함의 검지 정밀도를 향상시킬 수 있다.As learning data and detection information, data recorded when the hydraulic servo valve 100 was used in a specific environment may be used. In this case, the learning device 300 may further include a data selector 320, and the state estimation device 400 may further include a data selector 417, similarly to Embodiments 1-5. The data selector 320 and the data selector 417 may select data recorded when the hydraulic servo valve 100 is operated in a test mode in which the spool 12 of the pilot valve 10 is operated in a specific pattern. In this way, the robustness of position sensor looseness detection can be improved. The data selector 320 and the data selector 417 may select recorded data while the engine 80 is stopped and the spool sticking prevention operation is being executed. In this way, the influence of external disturbance can be suppressed, and the detection accuracy of the position sensor slack can be improved.

[실시예 7: 파일럿 밸브의 중립 위치 어긋남 검지][Embodiment 7: Pilot Valve Neutral Position Displacement Detection]

실시예 7에서는, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 중립 위치가 어긋난 것을 검지하는 기술에 대하여 설명한다. 파일럿 밸브 목표 스풀 위치로서 중립 위치가 명령되었을 때, 파일럿 밸브(10)가 정상적으로 동작하고 있을 경우에는, 스풀(12)이 중립 위치로 이동되어, 메인 밸브(20)로의 작동유의 공급 및 회수가 정지되고, 메인 밸브(20)의 스풀(28)이 메인 밸브 목표 스풀 위치에서 정지한다. 그러나, 어떠한 원인에 의해 스풀(12)의 중립 위치가 어긋나 있으면, 메인 밸브(20)로의 작동유의 공급 및 회수를 정상적으로 제어할 수 없게 되어, 엔진(80) 등의 제어 대상이 동작 불량을 일으키는 경우가 있다. 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 중립 위치가 어긋난 것을 고정밀도로 검지할 수 있으면, 파일럿 밸브(10)의 제어 계통을 보수하거나 파일럿 밸브(10)를 교환하거나 하는 등의 적절한 조치를 신속히 강구할 수 있다.In Example 7, a technique for detecting that the neutral position of the spool 12 of the pilot valve 10 has shifted will be described. When the neutral position is commanded as the pilot valve target spool position and the pilot valve 10 is operating normally, the spool 12 is moved to the neutral position, supply and recovery of hydraulic oil to and from the main valve 20 is stopped, and the spool 28 of the main valve 20 is stopped at the main valve target spool position. However, if the neutral position of the spool 12 is shifted for some reason, the supply and recovery of hydraulic oil to and from the main valve 20 cannot be normally controlled, and the control object such as the engine 80 may malfunction. If the displacement of the neutral position of the spool 12 of the pilot valve 10 can be detected with high accuracy, appropriate measures such as maintenance of the control system of the pilot valve 10 or replacement of the pilot valve 10 can be taken quickly.

파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 중립 위치가 어긋나는 원인으로서, 주로 2가지의 경우가 있다. 하나는, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 위치를 검지하기 위한 위치 센서(19)의 이상이나 스풀(12)을 구동하기 위한 전기 계통의 이상 등에 의해, 스풀(12)을 정확하게 중립 위치로 이동시킬 수 없다는 전기적인 원인이다. 또 하나는, 스풀(12) 또는 본체부(10b)가 편마모됨으로써, 스풀(12)이 중립 위치에 있어도 밸브체(14)가 A 포트(16a)를 차단하여 P 포트(16p) 및 T 포트(16t)의 양쪽과 연통시키지 않게 할 수 없다는 기계적인 원인이다. 어느 경우에도, 파일럿 밸브 목표 스풀 위치로서 중립 위치가 지정되었을 때, 메인 밸브(20)의 스풀(28)이 정지하지 않고 이동하므로, 메인 밸브 실제 스풀 위치의 피드백 신호가 메인 밸브 목표 스풀 위치로부터 어긋나고, 그 어긋남을 보정하도록 파일럿 밸브(10)가 제어된다. 이와 같이, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)과 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 동작 패턴은, 정상 때와 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 중립 위치가 어긋났을 때에서 크게 상이하다. 따라서, 정상 시의 동작 패턴과 스풀(12)의 중립 위치가 어긋났을 때의 동작 패턴의 상이를 모델화함으로써, 스풀(12)의 중립 위치 어긋남을 검지할 수 있다. 동작 패턴은, 스풀(12)의 중립 위치로부터의 어긋남의 정도나 원인 등에 따라서도 다를 수 있으므로, 스풀(12)의 중립 위치 어긋남의 유무뿐만 아니라, 중립 위치 어긋남의 원인, 어긋남의 크기 등도 검지할 수 있다.There are mainly two cases as a cause of deviation of the neutral position of the spool 12 of the pilot valve 10. One is an electrical cause in which the spool 12 cannot be accurately moved to the neutral position due to an error in the position sensor 19 for detecting the position of the spool 12 of the pilot valve 10 or an error in the electrical system for driving the spool 12. Another is a mechanical cause that, even when the spool 12 is in the neutral position, the valve element 14 cannot block the A port 16a and keep it from communicating with both the P port 16p and the T port 16t due to uneven wear of the spool 12 or the body portion 10b. In either case, when the neutral position is designated as the pilot valve target spool position, since the spool 28 of the main valve 20 moves without stopping, the feedback signal of the main valve actual spool position is displaced from the main valve target spool position, and the pilot valve 10 is controlled to correct the displacement. In this way, the operation patterns of the spool 12 of the pilot valve 10 and the spool 28 of the main valve 20 differ greatly between normal and when the neutral position of the spool 12 of the pilot valve 10 is shifted. Therefore, by modeling the difference between the operation pattern at normal times and the operation pattern when the neutral position of the spool 12 is displaced, the displacement of the neutral position of the spool 12 can be detected. Since the operation pattern may also vary depending on the degree or cause of the displacement of the spool 12 from the neutral position, it is possible to detect not only the presence or absence of the displacement of the spool 12 from the neutral position, but also the cause of the displacement of the neutral position and the size of the displacement.

스풀(12)이 편마모된 경우에는, 스풀(12)이 올바른 중립 위치에 있어도 밸브체(14)로 A 포트(16a)를 차단할 수 없으므로, 작동유가 A 포트(16a)로부터 누출된다. 이 내부 기름 누출량을 실측함으로써, 스풀(12)의 중립 위치 어긋남이 편마모에 의한 것인지 전기적인 원인에 의한 것인지를 특정할 수 있다. 내부 기름 누출량은 파일럿 밸브(10)에 유량계를 마련함으로써 측정해도 되고, 파일럿 밸브(10)을 보수할 때에 외부의 유량계에 의해 측정해도 되고, 실시예 1의 기술에 의해 추정해도 된다.When the spool 12 is worn unevenly, even if the spool 12 is in the correct neutral position, the valve body 14 cannot shut off the A port 16a, so hydraulic oil leaks from the A port 16a. By actually measuring the amount of internal oil leakage, it is possible to specify whether the deviation in the neutral position of the spool 12 is due to uneven wear or an electrical cause. The amount of internal oil leakage may be measured by providing a flow meter to the pilot valve 10, measured by an external flow meter when repairing the pilot valve 10, or estimated by the technique of Example 1.

파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 중립 위치 어긋남이 발생하면, 제어 대상의 엔진(80)에 있어서, 기통(81)의 압력이나 배기 온도 등에 이상이 발생하여 알람이 발보된다. 알람이 발보되었을 경우에, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12) 및 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 동작 패턴을 확인함으로써, 실시예 6에서 설명한 위치 센서(29)의 이상이 원인인지, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 중립 위치 어긋남이 원인인지를 특정할 수 있다. 또한, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 중립 위치 어긋남이 원인일 경우, 내부 기름 누출량을 확인함으로써, 전기적인 원인으로 중립 위치가 어긋나 있는지 기계적인 원인으로 중립 위치가 어긋나 있는지를 특정할 수 있다. 이에 의해, 엔진(80)의 동작 불량의 원인을 적확하게 판정하고, 원인에 따라서 적절한 보수를 실시할 수 있으므로, 엔진(80)의 동작 불량을 개선하기 위해 요하는 보수의 비용이나 공정수를 저감시킬 수 있다. 또한, 유압 서보 밸브(100)에 있어서의 피드백 제어에 있어서 PID 제어가 실행되는 경우에는, 적분 성분(I 성분)에 의해 어느 정도의 어긋남양이 보정되지만, 본 실시예의 기술에 의하면, PID 제어에 의해 중립 위치 어긋남이 보정되어 있는 경우에도, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 중립 위치 어긋남을 적확하게 검지할 수 있다. 또한, P 제어 또는 PD 제어가 실행되는 경우에는, 어긋남양이 보정되지 않으므로, 본 실시예의 기술이 특히 유효하다.When the displacement of the neutral position of the spool 12 of the pilot valve 10 occurs, in the engine 80 to be controlled, an abnormality occurs in the pressure or exhaust temperature of the cylinder 81, and an alarm is issued. When an alarm is issued, by checking the operation patterns of the spool 12 of the pilot valve 10 and the spool 28 of the main valve 20, it is possible to specify whether the cause is the abnormality of the position sensor 29 described in the sixth embodiment or the deviation of the neutral position of the spool 12 of the pilot valve 10. In addition, when the cause is the displacement of the neutral position of the spool 12 of the pilot valve 10, by checking the amount of internal oil leakage, it is possible to specify whether the neutral position is displaced due to an electrical cause or a mechanical cause. This makes it possible to accurately determine the cause of malfunction of the engine 80 and carry out appropriate maintenance according to the cause, thereby reducing the cost and man-hours of maintenance required to improve the malfunction of the engine 80. In addition, when PID control is executed in the feedback control of the hydraulic servo valve 100, a certain amount of displacement is corrected by the integral component (component I). However, according to the technique of this embodiment, even when the neutral position displacement is corrected by PID control, the neutral position displacement of the spool 12 of the pilot valve 10 can be accurately detected. Further, since the shift amount is not corrected when P control or PD control is executed, the technique of this embodiment is particularly effective.

도 21은, 실시예 7에 관한 학습 장치와 상태 추정 장치의 구성을 나타낸다. 본 실시예의 학습 장치(300)에 있어서, 학습 데이터 취득부(301)는, 메인 밸브 실제 스풀 위치(311), 메인 밸브 목표 스풀 위치(330), 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310), 기통 배기 온도(361) 및 중립 위치 어긋남 데이터(371)를 학습 데이터로서 취득한다.Fig. 21 shows the configuration of the learning device and the state estimation device according to the seventh embodiment. In the learning device 300 of this embodiment, the learning data acquisition unit 301 acquires the actual main valve spool position 311, the target main valve spool position 330, the actual pilot valve spool position 310, the cylinder exhaust temperature 361, and the neutral position deviation data 371 as learning data.

메인 밸브 실제 스풀 위치(311), 메인 밸브 목표 스풀 위치(330), 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310) 및 기통 배기 온도(361)는, 중립 위치 어긋남 데이터(371)가 실측된 시점의 전 또는 후의 소정 기간 내에 유압 서보 밸브(100)가 사용되었을 때의 시계열 데이터이다. 이들 시계열 데이터는 엔진(80)의 회전 동작의 1 내지 수주기분의 시계열 데이터여도 된다.The actual main valve spool position 311, target main valve spool position 330, actual pilot valve spool position 310, and cylinder exhaust temperature 361 are time-series data when the hydraulic servo valve 100 is used within a predetermined period before or after the point at which the neutral position displacement data 371 is actually measured. These time-series data may be time-series data of one to several cycles of the rotational operation of the engine 80.

중립 위치 어긋남 데이터(371)는 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 중립 위치 어긋남의 유무, 정도, 원인 등을 나타내는 데이터이다. 학습 데이터로서 로그 데이터를 사용하는 경우, 중립 위치 어긋남 데이터(371)는 스풀(12)의 중립 위치 어긋남이 실제로 발생하였을 때의 실측값이다. 학습 데이터로서 시험 데이터를 사용하는 경우, 중립 위치 어긋남 데이터(371)는 스풀(12)의 중립 위치 어긋남을 발생시켰을 때의 실측값이다. 학습 데이터로서 시뮬레이션 데이터를 사용하는 경우, 중립 위치 어긋남 데이터(371)는 시뮬레이션 조건으로서 시뮬레이터에 입력된 데이터이다.The neutral position shift data 371 is data indicating the presence or absence of the neutral position shift of the spool 12 of the pilot valve 10, the degree, the cause, and the like. In the case of using log data as learning data, the neutral position shift data 371 is a measured value when the neutral position shift of the spool 12 actually occurs. In the case of using test data as learning data, the neutral position shift data 371 is an actual value when the neutral position shift of the spool 12 is generated. In the case of using simulation data as learning data, the neutral position shift data 371 is data input to the simulator as a simulation condition.

중립 위치 어긋남 검지 모델 생성부(373)는 학습 데이터 취득부(301)에 의해 취득된 학습 데이터를 사용하여, 상태 추정 장치(400)에 있어서 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 중립 위치 어긋남을 검지하기 위해 사용되는 중립 위치 어긋남 검지 모델을 생성한다. 중립 위치 어긋남 검지 모델은, 메인 밸브 실제 스풀 위치(311), 메인 밸브 목표 스풀 위치(330), 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310) 및 기통 배기 온도(361)의 소정 기간의 시계열 데이터를 입력층에 입력하고, 중립 위치 어긋남 데이터를 출력층으로부터 출력하는 뉴럴 네트워크 등이어도 된다. 이 경우, 중립 위치 어긋남 검지 모델 생성부(373)는, 메인 밸브 실제 스풀 위치(311), 메인 밸브 목표 스풀 위치(330), 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310) 및 기통 배기 온도(361)의 소정 기간의 시계열 데이터를 입력층에 입력하였을 때, 중립 위치 어긋남 데이터(371)에 근사하는 값이 출력층으로부터 출력되도록 뉴럴 네트워크의 중간층을 조정함으로써, 중립 위치 어긋남 검지 모델을 학습한다.The neutral position displacement detection model generation unit 373 uses the learning data acquired by the learning data acquisition unit 301 to generate a neutral position displacement detection model used for detecting the neutral position displacement of the spool 12 of the pilot valve 10 in the state estimation device 400. The neutral position displacement detection model may be a neural network or the like that inputs time-series data of a main valve actual spool position 311, main valve target spool position 330, pilot valve actual spool position 310, and cylinder exhaust temperature 361 for a predetermined period to an input layer, and outputs neutral position displacement data from an output layer. In this case, the neutral position displacement detection model generation unit 373 learns a neutral position displacement detection model by adjusting the middle layer of the neural network so that a value approximate to the neutral position displacement data 371 is output from the output layer when time-series data of the actual main valve spool position 311, the target spool position 330 of the main valve, the actual spool position of the pilot valve 310, and the cylinder exhaust temperature 361 are input to the input layer. do

중립 위치 어긋남 검지 모델 제공부(374)는, 중립 위치 어긋남 검지 모델 생성부(373)에 의해 생성된 중립 위치 어긋남 검지 모델을 상태 추정 장치(400)에 제공한다.The neutral position shift detection model supply unit 374 provides the neutral position shift detection model generated by the neutral position shift detection model generation unit 373 to the state estimation device 400 .

검지 정보 취득부(401)는, 메인 밸브 실제 스풀 위치(411), 메인 밸브 목표 스풀 위치(430), 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(410) 및 기통 배기 온도(461)를 검지 정보로서 취득한다. 이 검지 정보는, 중립 위치 어긋남 검지 모델을 생성하기 위해 사용한 학습 데이터와 동일한 소정 기간의 시계열 데이터이다.The detection information acquisition unit 401 acquires the actual main valve spool position 411, the target main valve spool position 430, the actual pilot valve spool position 410, and the cylinder exhaust temperature 461 as detection information. This detection information is time-series data of the same predetermined period as the learning data used to generate the neutral position shift detection model.

중립 위치 어긋남 검지부(472)는, 학습 장치(300)에 의해 생성된 중립 위치 어긋남 검지 모델을 사용하여, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 중립 위치 어긋남을 검지한다. 중립 위치 어긋남 검지부(472)는, 검지 정보 취득부(401)에 의해 취득된 메인 밸브 실제 스풀 위치(411), 메인 밸브 목표 스풀 위치(430), 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(410) 및 기통 배기 온도(461)의 시계열 데이터를 중립 위치 어긋남 검지 모델에 입력하고, 중립 위치 어긋남 검지 모델로부터 출력되는 중립 위치 어긋남 데이터를 판정 결과로서 취득한다. 중립 위치 어긋남 검지부(472)는 출력된 중립 위치 어긋남 데이터에 기초하여, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 중립 위치가 실제의 중립 위치로부터 소정값 이상 어긋날 때까지의 기간을 추정해도 된다. 이 경우, 동일한 엔진(80)의 복수의 기통(81)에 대응하여 마련되어 있는 복수의 유압 서보 밸브(100)의 중립 위치 어긋남 데이터를 비교함으로써, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 중립 위치가 실제의 중립 위치로부터 소정값 이상 어긋날 때까지의 기간을 추정해도 된다.The neutral position shift detection unit 472 detects the neutral position shift of the spool 12 of the pilot valve 10 using the neutral position shift detection model generated by the learning device 300 . The neutral position displacement detection unit 472 inputs the time series data of the main valve actual spool position 411, main valve target spool position 430, pilot valve actual spool position 410, and cylinder exhaust temperature 461 acquired by the detection information acquisition unit 401 to a neutral position displacement detection model, and acquires the neutral position displacement data output from the neutral position displacement detection model as a judgment result. Based on the outputted neutral position shift data, the neutral position shift detection unit 472 may estimate a period until the neutral position of the spool 12 of the pilot valve 10 shifts from the actual neutral position by a predetermined value or more. In this case, the period until the neutral position of the spool 12 of the pilot valve 10 shifts by a predetermined value or more from the actual neutral position may be estimated by comparing neutral position displacement data of a plurality of hydraulic servo valves 100 provided corresponding to a plurality of cylinders 81 of the same engine 80.

동일한 엔진(80)의 복수의 기통(81)에 대응하여 복수의 유압 서보 밸브(100)가 마련되는 경우, 중립 위치 어긋남 검지부(472)는, 각각의 유압 서보 밸브(100)에 있어서 추정된 중립 위치 어긋남 데이터에 기초하여 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 중립 위치 어긋남을 검지해도 된다. 예를 들어, 중립 위치 어긋남 검지부(472)는 각각의 기통(81)의 배기 온도를 비교함으로써, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 중립 위치 어긋남을 검지해도 된다. 중립 위치 어긋남 검지부(472)는, 어떤 기통(81)의 배기 온도가 다른 기통(81)의 배기 온도의 평균값보다도 소정값 이상 낮은 경우에, 그 기통(81)에 마련된 유압 서보 밸브(100)의 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 중립 위치가 어긋나 있다고 판정해도 된다.When a plurality of hydraulic servo valves 100 are provided corresponding to a plurality of cylinders 81 of the same engine 80, the neutral position displacement detection unit 472 may detect the neutral position displacement of the spool 12 of the pilot valve 10 based on the estimated neutral position displacement data of each hydraulic servo valve 100. For example, the neutral position displacement detection unit 472 may detect the neutral position displacement of the spool 12 of the pilot valve 10 by comparing the exhaust temperatures of the respective cylinders 81 . The neutral position displacement detection unit 472 may determine that the neutral position of the spool 12 of the pilot valve 10 of the hydraulic servo valve 100 provided in the cylinder 81 is displaced when the exhaust temperature of a certain cylinder 81 is lower than the average of the exhaust temperatures of the other cylinders 81 by a predetermined value or more.

중립 위치 어긋남 검지 결과 출력부(473)는 중립 위치 어긋남 검지부(472)에 의해 판정된 결과를 출력한다. 중립 위치 어긋남 검지 결과 출력부(473)는, 중립 위치 어긋남 검지부(472)에 의해 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 중립 위치가 어긋나 있는 것이 검지되었을 경우에, 그 취지를 통보해도 된다. 중립 위치 어긋남 검지 결과 출력부(473)는, 중립 위치 어긋남 검지부(472)에 의해 추정된 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 중립 위치가 소정값 이상 어긋날 때까지의 기간을 출력해도 된다.The neutral position shift detection result output section 473 outputs the result determined by the neutral position shift detection section 472 . The neutral position displacement detection result output unit 473 may notify the effect when it is detected by the neutral position displacement detection unit 472 that the neutral position of the spool 12 of the pilot valve 10 is displaced. The neutral position displacement detection result output unit 473 may output a period until the neutral position of the spool 12 of the pilot valve 10, estimated by the neutral position displacement detection unit 472, is displaced by a predetermined value or more.

파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 중립 위치 어긋남과 상관이 있는 특징량이, 메인 밸브 실제 스풀 위치, 메인 밸브 목표 스풀 위치, 파일럿 밸브 실제 스풀 위치 또는 기통 배기 온도 등으로부터 산출되어도 된다. 이 경우, 실시예 1-2와 마찬가지로, 학습 장치(300)가 특징량 산출부(315)를 더 구비하고, 상태 추정 장치(400)가 특징량 산출부(414)를 더 구비해도 된다. 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)의 중립 위치 어긋남의 정도가 클수록, 메인 밸브 실제 스풀 위치가 메인 밸브 목표 스풀 위치로부터 어긋나는 정도가 커지므로, 기통의 배기 온도나 압력의 정상값으로부터의 변동량이 커진다고 생각된다. 따라서, 특징량 산출부는, 기통의 배기 온도 또는 압력의 정상값으로부터의 변동량, 변화율, 변화율의 변화율 등을 특징량으로서 산출해도 된다.The characteristic variable correlated with the displacement of the neutral position of the spool 12 of the pilot valve 10 may be calculated from the actual main valve spool position, the main valve target spool position, the actual pilot valve spool position, or the cylinder exhaust temperature. In this case, similarly to Embodiment 1-2, the learning device 300 may further include a feature amount calculating section 315, and the state estimation device 400 may further include a feature amount calculating section 414. It is considered that the greater the degree of deviation of the neutral position of the spool 12 of the pilot valve 10, the greater the degree of deviation of the main valve actual spool position from the main valve target spool position. Accordingly, the characteristic variable calculation unit may calculate the amount of change, the rate of change, the rate of change of the change rate, or the like of the exhaust temperature or pressure of the cylinder from the normal value as the characteristic variable.

중립 위치 어긋남 검지 모델 생성부(373)는, 학습 데이터 취득부(301)에 의해 취득된 학습 데이터와 특징량 산출부(315)에 의해 산출된 특징량을 사용하여, 중립 위치 어긋남 검지 모델을 생성한다. 예를 들어, 중립 위치 어긋남 검지 모델은, 특징량을 입력 변수로 하여 중립 위치 어긋남 데이터를 산출하는 수식이어도 된다. 이 경우, 중립 위치 어긋남 검지 모델 생성부(373)는 회귀 분석 등의 통계적 방법에 의해 수식을 생성해도 된다. 중립 위치 어긋남 검지 모델 생성부(373)는, 중립 위치 어긋남 데이터(371)와 특징량 산출부(315)에 의해 산출된 특징량을 사용하여 중립 위치 어긋남 검지 모델을 생성해도 된다. 중립 위치 어긋남 검지 모델 생성부(373)는, 메인 밸브 실제 스풀 위치(311), 메인 밸브 목표 스풀 위치(330), 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310) 및 특징량을 사용하여 중립 위치 어긋남 검지 모델을 생성해도 된다. 예를 들어, 중립 위치 어긋남 검지 모델은, 메인 밸브 실제 스풀 위치(311), 메인 밸브 목표 스풀 위치(330) 및 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310)의 소정 기간의 시계열 데이터와, 그 소정 기간에 있어서의 특징량을 입력층에 입력하고, 중립 위치 어긋남 데이터를 출력층으로부터 출력하는 뉴럴 네트워크 등이어도 된다. 이 경우, 중립 위치 어긋남 검지 모델 생성부(373)는, 메인 밸브 실제 스풀 위치(311), 메인 밸브 목표 스풀 위치(330) 및 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(310)의 소정 기간의 시계열 데이터와, 그 소정 기간에 있어서의 특징량을 입력층에 입력하였을 때, 중립 위치 어긋남 데이터(371)에 근사하는 값이 출력층으로부터 출력되도록 뉴럴 네트워크의 중간층을 조정함으로써, 중립 위치 어긋남 검지 모델을 학습한다.The neutral position shift detection model generation unit 373 generates a neutral position shift detection model using the learning data acquired by the learning data acquisition unit 301 and the feature amount calculated by the feature amount calculation unit 315. For example, the neutral position shift detection model may be a formula that calculates neutral position shift data by using a feature as an input variable. In this case, the neutral position shift detection model generation unit 373 may generate a formula by a statistical method such as regression analysis. The neutral position shift detection model generation unit 373 may generate a neutral position shift detection model using the neutral position shift data 371 and the characteristic amount calculated by the feature amount calculation unit 315 . The neutral position displacement detection model generation unit 373 may generate a neutral position displacement detection model using the main valve actual spool position 311, the main valve target spool position 330, the pilot valve actual spool position 310, and the characteristic amount. For example, the neutral position displacement detection model may be a neural network that inputs time-series data of the main valve actual spool position 311, main valve target spool position 330, and pilot valve actual spool position 310 for a predetermined period, and feature values in the predetermined period to an input layer, and outputs neutral position displacement data from an output layer. In this case, the neutral position displacement detection model generation unit 373 learns a neutral position displacement detection model by adjusting the middle layer of the neural network so that a value approximate to the neutral position displacement data 371 is output from the output layer when time-series data of the actual main valve spool position 311, the target spool position 330 of the main valve, and the actual spool position of the pilot valve 310 for a predetermined period and the feature amount in the predetermined period are input to the input layer. do

상태 추정 장치(400)의 특징량 산출부(414)는, 중립 위치 어긋남 검지부(472)가 사용하는 중립 위치 어긋남 검지 모델이 생성되었을 때에 특징량 산출부(315)가 특징량을 산출한 방법과 동일한 방법으로, 검지 정보 취득부(401)에 의해 취득된 메인 밸브 실제 스풀 위치(411), 메인 밸브 목표 스풀 위치(430), 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(410) 또는 기통 배기 온도(461)로부터 특징량을 산출한다. 중립 위치 어긋남 검지 모델이 생성되었을 때에 사용된 학습 데이터와는 다른 환경에 있어서 사용된 유압 서보 밸브(100)의 메인 밸브 실제 스풀 위치(411), 메인 밸브 목표 스풀 위치(430), 파일럿 밸브 실제 스풀 위치(410) 또는 기통 배기 온도(461)가 검지 정보 취득부(401)에 의해 취득된 경우에는, 특징량 산출부(414)는 환경의 차이를 조정하고 나서 특징량을 산출해도 된다. 이에 의해, 중립 위치 어긋남 검지의 로버스트성을 향상시킬 수 있다.The feature variable calculation unit 414 of the state estimation device 400 determines the main valve actual spool position 411, main valve target spool position 430, pilot valve actual spool position 410, or cylinder exhaust acquired by the detection information acquisition unit 401 in the same way as the method in which the characteristic variable calculation unit 315 calculated the characteristic variable when the neutral position displacement detection model used by the neutral position displacement detection unit 472 was generated. A characteristic quantity is calculated from the temperature 461. When the actual main valve spool position 411, the target main valve spool position 430, the actual pilot valve spool position 410, or the cylinder exhaust temperature 461 of the hydraulic servo valve 100 used in an environment different from the learning data used when the neutral position deviation detection model was generated is acquired by the detection information acquisition unit 401, the characteristic variable calculating unit 414 may calculate the characteristic variable after adjusting the difference in the environment. Thereby, the robustness of neutral position deviation detection can be improved.

특징량으로서, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12) 또는 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 동작의 특징을 나타내는 다른 물리량 등이 산출되어도 된다. 예를 들어, 파일럿 밸브(10)의 스풀(12) 또는 메인 밸브(20)의 스풀(28)의 가속도, 속도, 오버슈트량, 지연량 등이 특징량으로서 산출되어도 된다.As the characteristic quantity, other physical quantities representing the characteristics of the operation of the spool 12 of the pilot valve 10 or the spool 28 of the main valve 20 may be calculated. For example, the acceleration of the spool 12 of the pilot valve 10 or the spool 28 of the main valve 20, the speed, the amount of overshoot, the amount of delay, etc. may be calculated as the feature amount.

학습 데이터 및 검지 정보로서, 기통 배기 온도 대신에 또는 더해서, 기통(81)의 압력 또는 압력의 최댓값이 사용되어도 된다. 또한, 학습 데이터 및 검지 정보로서, 유압 서보 밸브(100)에 의해 제어되는 제어 대상의 상태나 동작의 양부 등을 나타내는 각종 데이터가 사용되어도 된다.As the learning data and the detection information, instead of or in addition to the cylinder exhaust temperature, the pressure of the cylinder 81 or the maximum value of the pressure may be used. Further, as the learning data and the detection information, various types of data indicating the status of the control target controlled by the hydraulic servo valve 100 or the quality of the operation may be used.

학습 데이터 및 검지 정보로서, 파일럿 밸브 실제 스풀 위치 대신에 또는 더해서, 파일럿 밸브 목표 스풀 위치가 사용되어도 된다. 이 경우, 실시예 1-4와 마찬가지로, 파일럿 밸브(10)의 실제 스풀 위치가 파일럿 밸브의 목표 스풀 위치에 추종할 때까지 요하는 오프셋 시간을 조정하기 위해서, 학습 장치(300)가 오프셋 시간 산출부(319)를 구비해도 된다. 오프셋 시간을 산출하는 방법은, 실시예 1-2와 마찬가지여도 된다. 학습 데이터 및 검지 정보로서, 파일럿 밸브 목표 스풀 위치, 파일럿 밸브 실제 스풀 위치, 메인 밸브 목표 스풀 위치 및 메인 밸브 실제 스풀 위치 중 어느 2 이상의 조합이 사용되어도 된다.As the learning data and detection information, instead of or in addition to the pilot valve actual spool position, the pilot valve target spool position may be used. In this case, in order to adjust the offset time required until the actual spool position of the pilot valve 10 follows the target spool position of the pilot valve, as in Embodiments 1-4, the learning device 300 may include an offset time calculator 319. A method of calculating the offset time may be the same as that in Example 1-2. As the learning data and detection information, any combination of two or more of the pilot valve target spool position, pilot valve actual spool position, main valve target spool position, and main valve actual spool position may be used.

학습 데이터 및 검지 정보로서, 특정한 환경에 있어서 유압 서보 밸브(100)가 사용되었을 때에 기록된 데이터가 사용되어도 된다. 이 경우, 실시예 1-5와 마찬가지로, 학습 장치(300)가 데이터 선택부(320)를 더 구비하고, 상태 추정 장치(400)가 데이터 선택부(417)를 더 구비해도 된다. 데이터 선택부(320) 및 데이터 선택부(417)는, 특정한 패턴으로 파일럿 밸브(10)의 스풀(12)을 동작시키는 시험 모드에서 유압 서보 밸브(100)가 동작되었을 때에 기록된 데이터를 선택해도 된다. 이에 의해, 중립 위치 어긋남의 검지의 로버스트성을 향상시킬 수 있다. 데이터 선택부(320) 및 데이터 선택부(417)는, 엔진(80)이 정지되고, 스풀의 고착 방지 동작이 실행되고 있을 때에 기록된 데이터를 선택해도 된다. 이에 의해, 외란의 영향을 억제하여, 중립 위치 어긋남의 검지 정밀도를 향상시킬 수 있다.As learning data and detection information, data recorded when the hydraulic servo valve 100 was used in a specific environment may be used. In this case, the learning device 300 may further include a data selector 320, and the state estimation device 400 may further include a data selector 417, similarly to Embodiments 1-5. The data selector 320 and the data selector 417 may select data recorded when the hydraulic servo valve 100 is operated in a test mode in which the spool 12 of the pilot valve 10 is operated in a specific pattern. Thereby, the robustness of detection of a neutral position deviation can be improved. The data selector 320 and the data selector 417 may select recorded data while the engine 80 is stopped and the spool sticking prevention operation is being executed. In this way, the influence of disturbance can be suppressed, and the detection accuracy of the neutral position deviation can be improved.

이상의 실시예 1 내지 7에 있어서 설명한 특징은, 임의로 조합하여 적용되어도 된다.The features described in the above embodiments 1 to 7 may be applied in any combination.

이상, 본 발명의 실시 형태의 예에 대하여 상세하게 설명하였다. 전술한 실시 형태는, 모두 본 발명을 실시함에 있어서 구체예를 나타낸 것에 지나지 않는다. 실시 형태의 내용은, 본 발명의 기술적 범위를 한정하는 것이 아니고, 청구의 범위에 규정된 발명의 사상을 일탈하지 않는 범위에 있어서, 구성 요소의 변경, 추가, 삭제 등의 여러 설계 변경이 가능하다. 전술한 실시 형태에서는, 이러한 설계 변경이 가능한 내용에 대해서, 「실시 형태의」 「실시 형태에서는」 등의 표기를 붙여서 설명하고 있지만, 그러한 표기가 없는 내용에 설계 변경이 허용되지 않는 것은 아니다.In the above, examples of embodiments of the present invention have been described in detail. All of the above-described embodiments merely show specific examples in implementing the present invention. The contents of the embodiments do not limit the technical scope of the present invention, and various design changes such as change, addition, and deletion of constituent elements are possible within a range that does not deviate from the spirit of the invention defined in the claims. In the foregoing embodiment, descriptions such as "in the embodiment" and "in the embodiment" are attached to descriptions of contents in which such design changes are possible, but design changes are not permitted for contents without such representations.

[변형예][modified example]

이하, 변형예에 대하여 설명한다. 변형예의 도면 및 설명에서는, 실시 형태와 동일 또는 동등한 구성 요소, 부재에는, 동일한 번호를 부여한다. 실시 형태와 중복되는 설명을 적절히 생략하고, 실시 형태와 상이한 구성에 대하여 중점적으로 설명한다.Modifications will be described below. In the drawing and description of the modified example, the same reference numerals are given to components and members identical or equivalent to those of the embodiment. Description overlapping with the embodiment will be omitted appropriately, and a description will focus on a different configuration from the embodiment.

실시 형태의 설명에서는, 유압 서보 밸브(100)의 파일럿 밸브(10)가 3포트의 밸브인 예를 나타내었지만, 본 발명은 이것에 한정되지 않는다. 유압 서보 밸브(100)는 기타 형식의 밸브여도 된다.In the description of the embodiment, an example in which the pilot valve 10 of the hydraulic servo valve 100 is a 3-port valve has been shown, but the present invention is not limited to this. The hydraulic servo valve 100 may be any other type of valve.

실시 형태의 설명에서는, 유압 서보 밸브(100)의 파일럿 밸브(10)가 메인 밸브(20)를 제어하는 예를 나타내었지만, 본 발명은 이것에 한정되지 않는다. 파일럿 밸브(10)의 제어 대상은 기타 임의의 액추에이터여도 된다.In the description of the embodiment, an example in which the pilot valve 10 of the hydraulic servo valve 100 controls the main valve 20 has been shown, but the present invention is not limited to this. The control target of the pilot valve 10 may be any other actuator.

실시 형태의 설명에서는, 유압 서보 밸브(100)가 선박(2)의 엔진(80)을 제어하기 위해 사용되는 예를 나타내었지만, 본 발명은 이것에 한정되지 않는다. 유압 서보 밸브(100)는 임의의 제어 대상을 제어하기 위해 사용되어도 된다.In the description of the embodiment, an example in which the hydraulic servo valve 100 is used to control the engine 80 of the ship 2 has been shown, but the present invention is not limited to this. The hydraulic servo valve 100 may be used to control any control target.

상술한 변형예는 실시 형태와 마찬가지의 작용·효과를 발휘한다.The modified example described above exhibits the same action and effect as the embodiment.

상술한 실시 형태와 변형예의 임의의 조합도 또한 본 발명의 실시 형태로서 유용하다. 조합에 의해 발생하는 새로운 실시 형태는, 조합되는 실시 형태 및 변형예 각각의 효과를 겸비한다.Any combination of the above-described embodiments and modified examples is also useful as an embodiment of the present invention. The new embodiment generated by the combination has both the effects of the combined embodiment and modified example.

[본 발명의 양태][Aspects of the present invention]

본 발명의 어느 양태는 상태 추정 장치이다. 이 상태 추정 장치는, 제1 가동부의 위치에 따라서 작동 유체의 유량을 제어하는 제어 밸브에 있어서의 제1 가동부의 목표 위치 또는 실제 위치와, 작동 유체의 유량에 따라서 위치를 변화시키는 제2 가동부의 실제 위치를 취득하는 취득부와, 취득부에 의해 취득된 정보에 기초하여 작동 유체의 누출량을 추정하는 추정부를 구비한다. 이 양태에 의하면, 제어 밸브에 있어서의 작동 유체의 누출량을 추정하는 정밀도를 향상시킬 수 있으므로, 제어 밸브의 상태를 보다 적확하게 파악할 수 있어, 제어 밸브의 상태에 따라서 적절한 대응을 할 수 있다.One aspect of the present invention is a state estimation device. This state estimating device includes an acquisition unit that acquires a target position or actual position of the first movable unit in a control valve that controls the flow rate of the working fluid according to the position of the first movable unit and an actual position of the second movable unit whose position changes according to the flow rate of the working fluid, and an estimating unit that estimates the leakage amount of the working fluid based on the information acquired by the acquisition unit. According to this aspect, since the accuracy of estimating the leak amount of the working fluid in a control valve can be improved, the state of a control valve can be grasped more accurately, and appropriate action can be taken according to the state of a control valve.

추정부는 제1 가동부의 목표 위치 또는 실제 위치와 제2 가동부의 실제 위치에 기초하여 작동 유체의 누출량을 추정하기 위한 추정 기준을 사용하여 작동 유체의 누출량을 추정해도 된다. 이 양태에 의하면, 작동 유체의 누출량의 추정 정밀도를 향상시킬 수 있다.The estimator may estimate the leakage amount of the working fluid using an estimation criterion for estimating the leakage amount of the working fluid based on the target position or actual position of the first movable part and the actual position of the second movable part. According to this aspect, the estimation accuracy of the leakage amount of the working fluid can be improved.

추정 기준은 작동 유체의 누출량의 측정값과 그 누출량이 측정된 시점의 전 또는 후의 소정 기간 내에 제어 밸브 또는 제어 밸브와 동종의 제어 밸브가 사용되었을 때의 제1 가동부의 목표 위치 또는 실제 위치와 제2 가동부의 실제 위치의 관계에 기초하여 생성된 것이어도 된다. 이 양태에 의하면, 작동 유체의 누출량의 추정 정밀도를 향상시킬 수 있다.The estimation standard may be generated based on a measured value of the leakage amount of the working fluid and a relationship between a target position or actual position of the first movable part and an actual position of the second movable part when a control valve or a control valve of the same type as the control valve is used within a predetermined period before or after the time when the leakage amount is measured. According to this aspect, the estimation accuracy of the leakage amount of the working fluid can be improved.

추정 기준은 작동 유체의 누출량의 측정값과 그 누출량이 측정된 시점의 전 또는 후의 소정 기간 내에 제어 밸브 또는 제어 밸브와 동종의 제어 밸브가 사용되었을 때의 제1 가동부의 목표 위치와 제1 가동부에 목표 위치가 설정되고 나서 제1 가동부의 실제 위치가 목표 위치에 도달할 때까지에 소요되는 오프셋 시간의 경과 후 제2 가동부의 실제 위치의 관계에 기초하여 생성된 것이어도 된다. 이 양태에 의하면, 작동 유체의 누출량의 추정 정밀도를 향상시킬 수 있다.The estimation criterion may be generated based on a relationship between a measured value of the leakage amount of the working fluid and a target position of the first movable part when a control valve or a control valve of the same type as the control valve is used within a predetermined period before or after the time when the leakage amount is measured, and the actual position of the second movable part after the lapse of an offset time required from when the target position is set to the first movable part until the actual position of the first movable part reaches the target position. According to this aspect, the estimation accuracy of the leakage amount of the working fluid can be improved.

오프셋 시간은 제1 가동부의 물리 파라미터와 제1 가동부에 공급되는 구동 전압 또는 구동 전류로부터 산출되어도 된다. 이 양태에 의하면, 작동 유체의 누출량의 추정 정밀도를 향상시킬 수 있다. 또한, 추정의 로버스트성을 향상시킬 수 있다.The offset time may be calculated from a physical parameter of the first movable unit and a driving voltage or a driving current supplied to the first movable unit. According to this aspect, the estimation accuracy of the leakage amount of the working fluid can be improved. Also, the robustness of estimation can be improved.

취득부는 제1 가동부에 공급되는 구동 전압 또는 구동 전류를 더 취득하고, 추정부는 취득부에 의해 취득된 제1 가동부의 목표 위치와 제2 가동부의 실제 위치와 제1 가동부에 공급되는 구동 전압 또는 구동 전류에 기초하여 작동 유체의 누출량을 추정해도 된다. 이 양태에 의하면, 작동 유체의 누출량의 추정 정밀도를 향상시킬 수 있다. 또한, 추정의 로버스트성을 향상시킬 수 있다.The acquisition unit may further acquire the driving voltage or drive current supplied to the first movable unit, and the estimating unit may estimate the leakage amount of the working fluid based on the target position of the first movable unit and the actual position of the second movable unit and the drive voltage or drive current supplied to the first movable unit acquired by the acquisition unit. According to this aspect, the estimation accuracy of the leakage amount of the working fluid can be improved. Also, the robustness of estimation can be improved.

추정 기준은 제1 가동부의 목표 위치 또는 실제 위치와 제2 가동부의 실제 위치로부터 산출되는 특징량과 작동 유체의 누출량의 측정값의 관계에 기초하여 생성된 것이며, 추정부는 취득부에 의해 취득된 제1 가동부의 목표 위치 또는 실제 위치와 제2 가동부의 실제 위치로부터 특징량을 산출하고, 산출된 특징량에 기초하여 작동 유체의 누출량을 추정해도 된다. 이 양태에 의하면, 작동 유체의 누출량의 추정 정밀도를 향상시킬 수 있다.The estimation criterion is generated based on the relationship between the measured value of the leakage amount of the working fluid and the characteristic quantity calculated from the target position or actual position of the first movable part and the actual position of the second movable part, and the estimation unit may calculate the characteristic quantity from the target position or actual position of the first movable part obtained by the acquisition unit and the actual position of the second movable part, and estimate the leakage amount of the working fluid based on the calculated characteristic quantity. According to this aspect, the estimation accuracy of the leakage amount of the working fluid can be improved.

특징량은 제1 가동부의 실제 위치가 작동 유체의 유량을 최소로 하기 위한 중립 위치에 있을 때의 제2 가동부의 이동 속도여도 된다. 이 양태에 의하면, 작동 유체의 누출량과의 사이에서 높은 상관을 갖는 특징량을 사용하여 작동 유체의 누출량을 추정할 수 있으므로, 작동 유체의 누출량의 추정 정밀도를 향상시킬 수 있다.The characteristic amount may be the moving speed of the second movable part when the actual position of the first movable part is in a neutral position for minimizing the flow rate of the working fluid. According to this aspect, since the leak amount of the working fluid can be estimated using a feature having a high correlation with the leak amount of the working fluid, the estimation accuracy of the leak amount of the working fluid can be improved.

취득부는 추정 기준을 생성하기 위해 사용된 제1 가동부의 목표 위치 또는 실제 위치와 제2 가동부의 실제 위치가 기록되었을 때의 제어 밸브 또는 제어 밸브와 동종의 제어 밸브의 사용 환경과 마찬가지의 사용 환경에 있어서의 제1 가동부의 목표 위치 또는 실제 위치를 취득해도 된다. 이 양태에 의하면, 작동 유체의 누출량의 추정의 로버스트성을 향상시킬 수 있다.The acquisition unit may acquire the target position or actual position of the first movable unit in a use environment similar to the use environment of a control valve or a control valve of the same type as the control valve when the target position or actual position of the first movable part and the actual position of the second movable part used to generate the estimation reference are recorded. According to this aspect, the robustness of estimation of the leakage amount of the working fluid can be improved.

사용 환경은 제어 밸브 또는 제어 밸브와 동종의 제어 밸브의 제어 대상이 정지되며, 또한 제1 가동부 및 제2 가동부의 고착 방지 동작이 행해지고 있는 상황이어도 된다. 이 양태에 의하면, 작동 유체의 누출량의 추정의 로버스트성을 향상시킬 수 있다.The use environment may be a situation in which a control valve or a control target of a control valve of the same type as the control valve is stopped, and a sticking prevention operation of the first movable part and the second movable part is performed. According to this aspect, the robustness of estimation of the leakage amount of the working fluid can be improved.

상태 추정 장치는, 추정부에 의해 추정된 작동 유체의 누출량이 일정 이상일 경우에 그 취지를 보고하는 통지부를 더 구비해도 된다. 이 양태에 의하면, 제어 밸브의 이상을 적확하게 파악할 수 있어, 제어 밸브의 상태에 따라서 적절한 대응을 할 수 있다.The state estimating device may further include a notification unit that reports to that effect when the leakage amount of the working fluid estimated by the estimating unit is equal to or greater than a certain level. According to this aspect, the abnormality of the control valve can be grasped accurately, and an appropriate response can be made according to the state of the control valve.

통지부는 추정부에 의해 추정된 작동 유체의 누출량이 초깃값으로부터 일정 이상 증가한 경우에 그 취지를 통보해도 된다. 이 양태에 의하면, 제어 밸브의 이상을 적확하게 파악할 수 있어, 제어 밸브의 상태에 따라서 적절한 대응을 할 수 있다.The notification unit may notify to that effect when the leakage amount of the working fluid estimated by the estimating unit has increased from the initial value to a certain level or more. According to this aspect, the abnormality of the control valve can be grasped accurately, and an appropriate response can be made according to the state of the control valve.

통지부는 작동 유체의 누출량이 역치를 초과할 때까지의 시간을 추정하여 통보해도 된다. 이 양태에 의하면, 제어 밸브의 이상을 적확하게 예측할 수 있어, 제어 밸브의 상태에 따라서 적절한 대응을 할 수 있다.The notification unit may estimate and notify the time until the leakage amount of the working fluid exceeds the threshold. According to this aspect, an abnormality of the control valve can be accurately predicted, and an appropriate response can be taken according to the state of the control valve.

제어 밸브는 엔진에 공급되는 연료의 양을 조정하기 위한 제어 밸브여도 된다. 이 양태에 의하면, 엔진을 제어하기 위한 제어 밸브 이상을 적확하게 파악할 수 있어, 제어 밸브의 상태에 따라서 적절한 대응을 할 수 있다.The control valve may be a control valve for adjusting the amount of fuel supplied to the engine. According to this aspect, an abnormality in the control valve for controlling the engine can be grasped accurately, and an appropriate response can be taken according to the state of the control valve.

제어 밸브는 복수의 기통을 갖는 엔진 각각의 기통에 공급되는 연료의 양을 조정하기 위해 각각의 기통에 마련되고, 추정부는 복수의 기통에 마련된 복수의 제어 밸브의 각각에 관한 정보를 비교함으로써 제어 밸브의 이상을 판정해도 된다. 이 양태에 의하면, 엔진을 제어하는 제어 밸브의 이상을 적확하게 파악할 수 있어, 제어 밸브의 상태에 따라서 적절한 대응을 할 수 있다.A control valve is provided in each cylinder in order to adjust the amount of fuel supplied to each cylinder of an engine having a plurality of cylinders, and the estimation unit compares information on each of a plurality of control valves provided in the plurality of cylinders. According to this aspect, an abnormality of the control valve controlling the engine can be grasped accurately, and an appropriate response can be made according to the state of the control valve.

본 발명의 다른 양태는 제어 밸브이다. 이 제어 밸브는, 위치를 지정하기 위한 제어 신호에 따라서 위치가 변화되고, 위치에 따라서 작동 유체의 유량이 제어되는 제1 가동부와, 제1 가동부의 목표 위치 또는 실제 위치와 작동 유체의 유량에 따라서 위치가 변화되는 제2 가동부의 실제 위치를 취득하는 취득부와, 제1 가동부의 목표 위치 또는 실제 위치와 제2 가동부의 실제 위치에 기초하여 작동 유체의 누출량을 추정하기 위한 추정 기준을 사용하고, 취득부에 의해 취득된 제1 가동부의 목표 위치 또는 실제 위치와 제2 가동부의 실제 위치에 기초하여 작동 유체의 누출량을 추정하는 추정부를 구비한다. 이 양태에 의하면, 제어 밸브에 있어서의 작동 유체의 누출량을 추정하는 정밀도를 향상시킬 수 있으므로, 제어 밸브의 상태를 보다 적확하게 파악할 수 있어, 제어 밸브의 상태에 따라서 적절한 대응을 할 수 있다.Another aspect of the invention is a control valve. This control valve comprises: a first movable part whose position is changed in accordance with a control signal for specifying a position and whose flow rate of working fluid is controlled according to the position; an acquisition part which acquires a target or actual position of the first movable part and an actual position of the second movable part whose position is changed according to the flow rate of the working fluid; an estimation criterion for estimating the leak amount of the working fluid based on the target or actual position of the first movable part and the actual position of the second movable part, obtained by the acquisition part, and the actual position of the first movable part and the actual position of the second movable part acquired by the acquirer; An estimating unit for estimating a leakage amount of the working fluid based on the position is provided. According to this aspect, since the accuracy of estimating the leak amount of the working fluid in a control valve can be improved, the state of a control valve can be grasped more accurately, and appropriate action can be taken according to the state of a control valve.

본 발명의 또 다른 양태는 상태 추정 프로그램이다. 이 상태 추정 프로그램은, 컴퓨터를, 제1 가동부의 위치에 따라서 작동 유체의 유량을 제어하는 제어 밸브에 있어서의 제1 가동부의 목표 위치 또는 실제 위치와, 작동 유체의 유량에 따라서 위치를 변화시키는 제2 가동부의 실제 위치를 취득하는 취득부, 취득부에 의해 취득된 정보에 기초하여 작동 유체의 누출량을 추정하는 추정부로서 기능시킨다. 이 양태에 의하면, 제어 밸브에 있어서의 작동 유체의 누출량을 추정하는 정밀도를 향상시킬 수 있으므로, 제어 밸브의 상태를 보다 적확하게 파악할 수 있어, 제어 밸브의 상태에 따라서 적절한 대응을 할 수 있다.Another aspect of the present invention is a state estimation program. This state estimation program causes the computer to function as an acquisition unit that acquires the target position or actual position of the first movable unit in the control valve that controls the flow rate of the working fluid according to the position of the first movable unit and the actual position of the second movable unit whose position changes according to the flow rate of the working fluid, and an estimation unit that estimates the leakage amount of the working fluid based on the information acquired by the acquisition unit. According to this aspect, since the accuracy of estimating the leak amount of the working fluid in a control valve can be improved, the state of a control valve can be grasped more accurately, and appropriate action can be taken according to the state of a control valve.

본 발명의 또 다른 양태는 상태 추정 방법이다. 이 상태 추정 방법은, 컴퓨터에, 제1 가동부의 위치에 따라서 작동 유체의 유량을 제어하는 제어 밸브에 있어서의 제1 가동부의 목표 위치 또는 실제 위치와, 작동 유체의 유량에 따라서 위치를 변화시키는 제2 가동부의 실제 위치를 취득하는 스텝과, 취득하는 스텝에 있어서 취득된 정보에 기초하여 작동 유체의 누출량을 추정하는 추정 스텝을 실행시킨다. 이 양태에 의하면, 제어 밸브에 있어서의 작동 유체의 누출량을 추정하는 정밀도를 향상시킬 수 있으므로, 제어 밸브의 상태를 보다 적확하게 파악할 수 있어, 제어 밸브의 상태에 따라서 적절한 대응을 할 수 있다.Another aspect of the present invention is a state estimation method. This state estimation method causes a computer to execute a step of acquiring a target position or an actual position of a first movable part in a control valve that controls the flow rate of a working fluid according to the position of the first movable part and an actual position of a second movable part that changes its position according to the flow rate of the working fluid, and an estimation step of estimating the leakage amount of the working fluid based on the information acquired in the acquiring step. According to this aspect, since the accuracy of estimating the leak amount of the working fluid in a control valve can be improved, the state of a control valve can be grasped more accurately, and appropriate action can be taken according to the state of a control valve.

1··관리 시스템, 2··선박, 10··파일럿 밸브, 12··스풀, 16··포트, 18··스풀 구동부, 19··위치 센서, 20··메인 밸브, 28··스풀, 29··위치 센서, 48··작동유, 80··엔진, 81··기통, 82··센서, 90··로그 데이터 기억 장치, 91··엔진 제어 장치, 92··정션 박스, 100··유압 서보 밸브, 110··서보 밸브 제어 장치, 120··전원 회로, 130··서보 밸브 제어 회로, 140··서보 밸브 구동 회로, 150··전압 검출부, 160··데이터 수집 회로, 300··학습 장치, 301··학습 데이터 취득부, 302··추정 모델 생성부, 303··추정 모델 제공부, 313··내부 기름 누출량 추정 모델 생성부, 314··내부 기름 누출량 추정 모델 제공부, 315··특징량 산출부, 319··오프셋 시간 산출부, 320··데이터 선택부, 400··상태 추정 장치, 401··검지 정보 취득부, 402··상태 추정부, 403··추정 결과 출력부, 412··내부 기름 누출량 추정부, 413··내부 기름 누출량 추정값 출력부, 414··특징량 산출부, 417··데이터 선택부.1...management system, 2...vessel, 10...pilot valve, 12...spool, 16...port, 18...spool drive unit, 19...position sensor, 20...main valve, 28...spool, 29...position sensor, 48...hydraulic oil, 80...engine, 81...cylinder, 82...sensor, 90...log data storage device, 91...Engine control unit, 92...Junction box, 100...Hydraulic servo valve, 110...Servo valve control unit, 120...Power circuit, 130...Servo valve control circuit, 140...Servo valve drive circuit, 150...Voltage detection unit, 160...Data collection circuit, 300...Learning device, 301...Learning data acquisition unit, 302...estimation Model generation unit, 303 Estimation model provision unit, 313 Internal oil leakage amount estimation model generation unit, 314 Internal oil leakage estimation model provision unit, 315 Feature calculation unit, 319 Offset time calculation unit 320 Data selection unit, 400 State estimation device, 401 Detection information acquisition unit, 402 State estimation unit, 403 Estimation result Output unit, 412··Internal oil leak amount estimation unit, 413··Internal oil leakage estimation value output unit, 414··Feature calculation unit, 417··Data selection unit.

Claims (18)

제1 가동부의 위치에 따라서 작동 유체의 유량을 제어하는 제어 밸브에 있어서의 상기 제1 가동부의 목표 위치 또는 실제 위치와, 상기 작동 유체의 유량에 따라서 위치를 변화시키는 제2 가동부의 실제 위치를 상기 작동 유체의 누출량을 추정하기 위한 추정 기준을 생성하기 위해서 취득하는 제1 취득부와,
상기 제1 취득부에 의해 취득된 정보에 기초하여, 상기 추정 기준을 생성하는 생성부와,
상기 생성부가 상기 추정 기준을 생성한 후의 시점에 있어서, 상기 제1 가동부의 목표 위치 또는 실제 위치와 상기 제2 가동부의 실제 위치를 취득하는 제2 취득부와,
상기 제2 취득부에 의해 취득된 정보와 상기 추정 기준에 기초하여 상기 작동 유체의 누출량을 추정하는 추정부
를 구비하는 상태 추정 장치.A first acquiring unit that acquires a target position or an actual position of the first movable unit in a control valve that controls the flow rate of the working fluid according to the position of the first movable unit and an actual position of the second movable unit that changes its position according to the flow rate of the working fluid in order to create an estimation standard for estimating the leakage amount of the working fluid;
a generation unit that generates the estimation standard based on the information acquired by the first acquisition unit;
a second acquisition unit that acquires a target position or actual position of the first movable unit and an actual position of the second movable unit at a point in time after the generation unit has generated the estimation standard;
An estimation unit for estimating the leakage amount of the working fluid based on the information acquired by the second acquisition unit and the estimation criteria.
A state estimation device having a. 제1항에 있어서, 상기 추정부는 상기 제1 가동부의 목표 위치 또는 실제 위치와 상기 제2 가동부의 실제 위치에 기초하여 상기 작동 유체의 누출량을 추정하기 위한 추정 기준을 사용하여 상기 작동 유체의 누출량을 추정하는 상태 추정 장치.2. The state estimating device of claim 1 , wherein the estimating unit estimates the leak amount of the working fluid using an estimation criterion for estimating the leak amount of the working fluid based on the target position or actual position of the first movable part and the actual position of the second movable part. 제2항에 있어서, 상기 추정 기준은 상기 작동 유체의 누출량의 측정값과 그 누출량이 측정된 시점의 전 또는 후의 소정 기간 내에 상기 제어 밸브가 사용되었을 때의 상기 제1 가동부의 목표 위치 또는 실제 위치와 상기 제2 가동부의 실제 위치의 관계에 기초하여 생성된 것인 상태 추정 장치.The state estimation device according to claim 2, wherein the estimation standard is generated based on a relationship between a measured value of the leakage amount of the working fluid and a target position or an actual position of the first movable part and an actual position of the second movable part when the control valve is used within a predetermined period before or after the time when the leakage amount is measured. 제3항에 있어서, 상기 추정 기준은 상기 작동 유체의 누출량의 측정값과 그 누출량이 측정된 시점의 전 또는 후의 소정 기간 내에 상기 제어 밸브가 사용되었을 때의 상기 제1 가동부의 목표 위치와 상기 제1 가동부에 상기 목표 위치가 설정되고 나서 상기 제1 가동부의 실제 위치가 상기 목표 위치에 도달할 때까지에 소요되는 오프셋 시간의 경과 후의 상기 제2 가동부의 실제 위치의 관계에 기초하여 생성된 것인 상태 추정 장치.4. The state estimation device according to claim 3 , wherein the estimation criterion is generated based on a relationship between a measured value of the leakage amount of the working fluid and a target position of the first movable part when the control valve is used within a predetermined period before or after the time when the leakage amount is measured, and an actual position of the second movable part after a lapse of an offset time required from when the target position is set to the first movable part until the actual position of the first movable part reaches the target position. 제4항에 있어서, 상기 오프셋 시간은 상기 제1 가동부의 물리 파라미터와 상기 제1 가동부에 공급되는 구동 전압 또는 구동 전류로부터 산출되는 상태 추정 장치.The state estimation device of claim 4 , wherein the offset time is calculated from a physical parameter of the first movable part and a driving voltage or a driving current supplied to the first movable part. 제5항에 있어서, 상기 제1 취득부 및 상기 제2 취득부는 상기 제1 가동부에 공급되는 구동 전압 또는 구동 전류를 더 취득하고,
상기 추정부는 상기 제2 취득부에 의해 취득된 상기 제1 가동부의 목표 위치와 상기 제2 가동부의 실제 위치와 상기 제1 가동부에 공급되는 구동 전압 또는 구동 전류에 기초하여 상기 작동 유체의 누출량을 추정하는 상태 추정 장치.The method of claim 5, wherein the first acquisition unit and the second acquisition unit further acquire a driving voltage or a driving current supplied to the first movable unit,
The estimating unit estimates the leak amount of the working fluid based on the target position of the first movable unit acquired by the second acquiring unit, the actual position of the second movable unit, and the driving voltage or driving current supplied to the first movable unit. 제2항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 추정 기준은 상기 제1 가동부의 목표 위치 또는 실제 위치와 상기 제2 가동부의 실제 위치로부터 산출되는 특징량과 상기 작동 유체의 누출량의 측정값의 관계에 기초하여 생성된 것이며,
상기 추정부는 상기 제2 취득부에 의해 취득된 상기 제1 가동부의 목표 위치 또는 실제 위치와 상기 제2 가동부의 실제 위치로부터 상기 특징량을 산출하고, 산출된 특징량에 기초하여 상기 작동 유체의 누출량을 추정하는 상태 추정 장치.The method according to any one of claims 2 to 6, wherein the estimation criterion is generated based on a relationship between a target position or an actual position of the first movable part and a characteristic quantity calculated from an actual position of the second movable part and a measured value of the leak amount of the working fluid,
wherein the estimating unit calculates the characteristic amount from the target position or actual position of the first movable unit acquired by the second acquiring unit and the actual position of the second movable unit, and estimates the leakage amount of the working fluid based on the calculated characteristic quantity. 제7항에 있어서, 상기 특징량은 상기 제1 가동부의 실제 위치가 상기 작동 유체의 유량을 최소로 하기 위한 중립 위치에 있을 때의 상기 제2 가동부의 이동 속도인 상태 추정 장치.8. The state estimation device according to claim 7, wherein the characteristic amount is a moving speed of the second movable part when an actual position of the first movable part is in a neutral position for minimizing a flow rate of the working fluid. 제2항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 제1 취득부는 상기 추정 기준을 생성하기 위해 사용된 상기 제1 가동부의 목표 위치 또는 실제 위치와 상기 제2 가동부의 실제 위치가 기록되었을 때의 제어 밸브의 사용 환경과 마찬가지의 사용 환경에 있어서의 상기 제1 가동부의 목표 위치 또는 실제 위치와 상기 제2 가동부의 실제 위치를 취득하는 상태 추정 장치.7. The state estimation device according to any one of claims 2 to 6, wherein the first acquisition unit acquires a target position or actual position of the first movable part and an actual position of the second movable part in a use environment similar to a use environment of a control valve when the target position or actual position of the first movable part and the actual position of the second movable part used to generate the estimation reference are recorded. 제9항에 있어서, 상기 사용 환경은 상기 제어 밸브의 제어 대상이 정지되며, 또한 상기 제1 가동부 및 상기 제2 가동부의 고착 방지 동작이 행해지고 있는 상황인 상태 추정 장치.The state estimation device according to claim 9, wherein the use environment is a situation in which a control object of the control valve is stopped and a sticking prevention operation of the first movable part and the second movable part is performed. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 추정부에 의해 추정된 상기 작동 유체의 누출량이 일정 이상일 경우에 그 취지를 보고하는 통지부를 더 구비하는 상태 추정 장치.The state estimating device according to any one of claims 1 to 6, further comprising a notification unit for reporting to that effect when the leakage amount of the working fluid estimated by the estimating unit is equal to or greater than a certain level. 제11항에 있어서, 상기 통지부는 상기 추정부에 의해 추정된 상기 작동 유체의 누출량이 초깃값으로부터 일정 이상 증가한 경우에 그 취지를 보고하는 상태 추정 장치.12. The state estimating device according to claim 11, wherein the notification unit reports to that effect when the leak amount of the working fluid estimated by the estimating unit increases from an initial value to a predetermined level or more. 제11항에 있어서, 상기 통지부는 상기 작동 유체의 누출량이 역치를 초과할 때까지의 시간을 추정하여 보고하는 상태 추정 장치.The state estimating device according to claim 11, wherein the notification unit estimates and reports a time until the leakage amount of the working fluid exceeds a threshold value. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 제어 밸브는 엔진에 공급되는 연료의 양을 조정하기 위한 제어 밸브인 상태 추정 장치.The state estimation device according to any one of claims 1 to 6, wherein the control valve is a control valve for adjusting the amount of fuel supplied to the engine. 제14항에 있어서, 당해 제어 밸브는 복수의 기통을 갖는 엔진 각각의 기통에 공급되는 연료의 양을 조정하기 위해 각각의 기통에 마련되고,
상기 추정부는 상기 복수의 기통에 마련된 복수의 제어 밸브의 각각에 관한 정보를 비교함으로써 상기 제어 밸브의 이상을 판정하는 상태 추정 장치.15. The method of claim 14, wherein the control valve is provided in each cylinder to adjust the amount of fuel supplied to each cylinder of the engine having a plurality of cylinders,
The state estimating device according to claim 1 , wherein the estimator determines an abnormality of the control valve by comparing information on each of a plurality of control valves provided in the plurality of cylinders. 삭제delete 컴퓨터를,
제1 가동부의 위치에 따라서 작동 유체의 유량을 제어하는 제어 밸브에 있어서의 상기 제1 가동부의 목표 위치 또는 실제 위치와, 상기 작동 유체의 유량에 따라서 위치를 변화시키는 제2 가동부의 실제 위치를 상기 작동 유체의 누출량을 추정하기 위한 추정 기준을 생성하기 위해서 취득하는 제1 취득부,
상기 제1 취득부에 의해 취득된 정보에 기초하여, 상기 추정 기준을 생성하는 생성부,
상기 생성부가 상기 추정 기준을 생성한 후의 시점에 있어서, 상기 제1 가동부의 목표 위치 또는 실제 위치와 상기 제2 가동부의 실제 위치를 취득하는 제2 취득부,
상기 제2 취득부에 의해 취득된 정보와 상기 추정 기준에 기초하여 상기 작동 유체의 누출량을 추정하는 추정부
로서 기능시키기 위한 상태 추정 프로그램이 기억된 컴퓨터 로딩 가능한 기억 매체.computer,
A first acquisition unit that acquires a target position or actual position of the first movable unit in a control valve that controls the flow rate of the working fluid according to the position of the first movable unit and an actual position of the second movable unit that changes its position according to the flow rate of the working fluid in order to create an estimation standard for estimating the leakage amount of the working fluid;
a generation unit that generates the estimation standard based on the information acquired by the first acquisition unit;
a second acquisition unit that acquires a target position or actual position of the first movable unit and an actual position of the second movable unit at a point in time after the generation unit has generated the estimation reference;
An estimation unit for estimating the leakage amount of the working fluid based on the information acquired by the second acquisition unit and the estimation criteria.
A computer-loadable storage medium in which a state estimation program for functioning as is stored. 컴퓨터에,
제1 가동부의 위치에 따라서 작동 유체의 유량을 제어하는 제어 밸브에 있어서의 상기 제1 가동부의 목표 위치 또는 실제 위치와, 상기 작동 유체의 유량에 따라서 위치를 변화시키는 제2 가동부의 실제 위치를 상기 작동 유체의 누출량을 추정하기 위한 추정 기준을 생성하기 위해서 취득하는 제1 취득 스텝과,
상기 제1 취득 스텝에 있어서 취득된 정보에 기초하여, 상기 추정 기준을 생성하는 스텝과,
상기 추정 기준이 생성된 후의 시점에 있어서, 상기 제1 가동부의 목표 위치 또는 실제 위치와 상기 제2 가동부의 실제 위치를 취득하는 제2 취득 스텝과,
상기 제2 취득 스텝에 있어서 취득된 정보와 상기 추정 기준에 기초하여 상기 작동 유체의 누출량을 추정하는 추정 스텝
을 실행시키는 상태 추정 방법.on the computer,
A first acquisition step of acquiring a target position or an actual position of the first movable part in a control valve that controls the flow rate of the working fluid according to the position of the first movable part and an actual position of the second movable part whose position changes according to the flow rate of the working fluid in order to create an estimation standard for estimating the leakage amount of the working fluid;
a step of generating the estimation standard based on the information acquired in the first acquisition step;
a second acquisition step of acquiring a target position or an actual position of the first movable part and an actual position of the second movable part at a point in time after the estimation standard is generated;
Estimation step of estimating the leakage amount of the working fluid based on the information acquired in the second acquisition step and the estimation standard
A state estimation method that runs
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