WO2016117041A1 - 損傷推定装置 - Google Patents

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WO2016117041A1
WO2016117041A1 PCT/JP2015/051437 JP2015051437W WO2016117041A1 WO 2016117041 A1 WO2016117041 A1 WO 2016117041A1 JP 2015051437 W JP2015051437 W JP 2015051437W WO 2016117041 A1 WO2016117041 A1 WO 2016117041A1
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damage
element state
state
degree
classification
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PCT/JP2015/051437
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鵜沼　宗利
泰樹 北
崇 佐伯
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株式会社日立製作所
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Publication date
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    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0283—Predictive maintenance, e.g. involving the monitoring of a system and, based on the monitoring results, taking decisions on the maintenance schedule of the monitored system; Estimating remaining useful life [RUL]
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R16/00—Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for
    • B60R16/02—Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for electric constitutive elements
    • B60R16/023—Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for electric constitutive elements for transmission of signals between vehicle parts or subsystems
    • B60R16/0231—Circuits relating to the driving or the functioning of the vehicle
    • B60R16/0232—Circuits relating to the driving or the functioning of the vehicle for measuring vehicle parameters and indicating critical, abnormal or dangerous conditions
    • B60R16/0234—Circuits relating to the driving or the functioning of the vehicle for measuring vehicle parameters and indicating critical, abnormal or dangerous conditions related to maintenance or repairing of vehicles
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C3/00—Registering or indicating the condition or the working of machines or other apparatus, other than vehicles
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C5/00—Registering or indicating the working of vehicles
    • G07C5/006—Indicating maintenance
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/12—Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks

Definitions

  • the present invention relates to a method and apparatus for estimating the degree of damage that an apparatus receives during operation.
  • Patent Document 1 As a related technique in this technical field, there is [Patent Document 1].
  • the use form of a machine is classified into load trends such as a high load type, a low load type, and a load type based on sensor / control data. It describes the estimation of the optimal maintenance cycle that advances the inspection time based on this classification result.
  • An object of the present invention is to accurately estimate the degree of damage to a device that is received by a device operating in a real environment.
  • Patent Document 1 classifies the operating state into a high-load type and a low-load type and changes the inspection time, but does not describe the basis for advancing the inspection time. In other words, the machine is heavily used in the case of the high load type, so it seems that the possibility of preventing the failure is higher if the inspection is performed earlier, but in the case of the high load type, compared to the low load type. Since there is no basis for how early it should be, it is impossible to determine the exact inspection time.
  • a damage estimation apparatus includes an element state classification processing unit that classifies operating states, and an element state feature in which an element state classification processing unit stores a classification processing feature amount.
  • the damage estimation apparatus of the present invention stores the output damage degree and the classified element state items in an element state / damage history storage unit, and the frequency distribution of element states based on the accumulation result It is characterized by creating.
  • the damage estimation apparatus is characterized in that the integrated damage of each part for each element state is output from the frequency distribution of the element states thus created.
  • the damage estimation apparatus of the present invention outputs an element state effective for reducing the cumulative damage level based on the cumulative damage level of each part for each element state.
  • an element state classification processing unit for classifying the operating state of the apparatus, and a feature amount of the classification processing are stored in the element state classification processing unit.
  • the damage degree corresponding to the element state is calculated using a damage degree storage unit for each element state, and the frequency distribution of the element state is created based on the accumulation result.
  • the damage estimation apparatus of the present invention is characterized in that the integrated damage degree of each part for each element state is output from the frequency distribution of the created element states.
  • the damage estimation apparatus of the present invention extracts an effective element state to reduce the accumulated damage level based on the accumulated damage level of each part for each created element state, and improves the element state. It is characterized by notifying.
  • an element state classification processing unit for classifying the operating state of the apparatus, and a feature amount of the classification processing are stored in the element state classification processing unit.
  • the damage estimation apparatus of the present invention is characterized in that an optimum maintenance cycle or a design guideline is calculated based on a portion where the calculated cumulative damage is accumulated and a remaining life calculated from the cumulative damage. To do.
  • an element state classification processing unit for classifying the operating state of the apparatus, and a feature amount of the classification processing are stored in the element state classification processing unit.
  • the result of the classification is stored in the element state storage unit, and the element state stored in the element state storage unit and the corresponding measurement data storage unit at the time of the element state test are referred to.
  • Grasp the condition It is characterized in.
  • the damage estimation method of the present invention classifies the operating state of the apparatus into element states, and calculates the feature quantities of the element states in which the feature quantities of the element state classification process are stored.
  • Memorize memorize the degree of damage of various parts of the device for each element state, measured in advance for each element state or calculated by simulation, collect sensor and control data necessary for device state classification
  • the element state is classified into element states by element state classification processing, the classification result and the corresponding damage degree are calculated using the stored damage degree for each element state, and the damage degree is output. Is.
  • the damage estimation method of the present invention accumulates the output damage degree and the classified element state items as element states / damage history, and creates an element state frequency distribution based on the accumulated results. It is characterized by doing.
  • the damage estimation method of the present invention is characterized in that the accumulated damage of each part for each element state is output from the created element state frequency distribution.
  • the damage estimation method of the present invention is characterized in that an element state effective for reducing the cumulative damage degree is output based on the cumulative damage degree of each part for each element state.
  • the damage estimation method performs element state classification processing on the operating state of the apparatus, and element state feature amounts in which element state classification processing feature amounts are stored. Storing and storing the degree of damage of various parts of the device for each element state calculated in advance or by simulation for each element state, and sensor and control data necessary for device state classification Collect and classify into element states by element state classification process, accumulate the classified results, calculate the accumulated element states and the corresponding damage degree using the stored damage degree for each element state, A frequency distribution of element states is created.
  • the damage estimation method of the present invention is characterized in that the integrated damage degree of each part for each element state is output from the created element state frequency distribution.
  • the damage estimation method of the present invention extracts an element state effective for reducing the cumulative damage degree based on the cumulative damage degree of each part for each of the created element states, and improves the element state. It is characterized by notifying.
  • the damage estimation method classifies the operating state of the apparatus into discrete element states, and features of element states in which feature quantities of element state classification processing are stored.
  • Memorize the quantity memorize the degree of damage of various parts of the device for each element state, calculated by using measurements or simulation in advance for each element state, sensor and control data necessary for device state classification Are collected and classified into element states by the element state classification process, the classified results are accumulated, the accumulated element states and the corresponding damage degree are calculated using the damage degree for each element state, The cumulative damage for each part is calculated based on the degree of damage for each state.
  • the damage estimation method of the present invention is characterized in that an optimum maintenance cycle or a design guideline is calculated based on the calculated accumulated damage and the remaining life calculated from the accumulated damage. To do.
  • the damage estimation method of the present invention classifies the operating state of the apparatus into element states, and calculates the feature quantities of the element states in which the feature quantities of the element state classification process are stored.
  • Sensors and control data necessary for accumulating states and device status classification are collected, classified into element states by the element state classification processing unit, the classified results are accumulated, and the accumulated element states and corresponding to them It is characterized in that the damage state is grasped from the physical change information with reference to the measurement data at the time of the element state test.
  • the ground damage status can be output. Another advantage of the present invention is that the measurement environment is simplified.
  • the damage test is generally performed by attaching many types of sensors to many parts of the device in order to grasp the damage state of various parts of the device.
  • strain gauges are attached to various locations of the vehicle body to measure various road surface conditions and the state of damage caused by stress fatigue on the vehicle body during driving operations.
  • Performing the same measurement environment with a commercial vehicle is not realistic because of the cost of sensors, the cost of data collection, and the inability to see the effect.
  • Processing block diagram of damage estimation method and apparatus of the present invention Processing block diagram for calculating feature quantities of element states and damage levels for each element state
  • Example of sensor and control data Example of element state classification results
  • Processing block diagram for estimating on-site environment improvement methods Example of the frequency of elemental states per day Cumulative damage per day
  • Example of cumulative damage of parts for each element state Processing block diagram for estimating on-site environment improvement methods
  • Process block diagram for creating optimal maintenance cycle and design guidelines Example of total cumulative damage from start of operation Time series change of cumulative damage from start of operation Processing block diagram for grasping damage Example using communication line
  • Damage defined in this example refers to equipment operation or changes over time, such as material damage due to stress fatigue or wear of mechanical parts, insulation deterioration of electrical products, deterioration of characteristics of electrical elements, deterioration of transmittance of optical parts, etc. This is an event that changes the physical characteristics at the beginning of manufacture.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a method for estimating the degree of damage of an active device and the processing of the device described in this embodiment
  • FIG. 2 is a feature quantity DB (4) of the element state in FIG.
  • FIG. 10 is a processing block diagram for creating a DB (5) in which is stored.
  • a moving machine 1 such as a dump truck
  • an installation machine 2 such as a wind power generator
  • an electrical product 3 such as a motor and a generator.
  • the apparatus is damaged due to stress fatigue of the vehicle body or the enclosure and wear of moving parts, and in the example of the electric appliance 3, the insulation deterioration of the coil.
  • an assumed state is determined in advance, such as when sudden braking or sudden steering is turned off, and the stress distribution at various locations on the vehicle body is measured, which is an overload that affects the assumed life. It is measured for each state whether or not the stress is applied.
  • a state is defined as an element state.
  • a test performed for each element state is referred to as an element state test.
  • FIG. 3 shows a measurement system when performing an element state test in a dump truck.
  • In-vehicle network (for example, CAN) 36 the driver's operation information, engine speed, cooling water temperature, suspension pressure, and other sensing information of sensors already attached to the vehicle at the time of manufacture flow, and to measure stress Strain sensors 31, 32, 33, and 34 and an acceleration sensor 35 are provided.
  • These sensors are specially attached sensors for measuring the detailed behavior and stress distribution of the vehicle during the element state test.
  • a sensor that cannot be attached at the time of product shipment and that can be attached later is used. Although only a few places are shown in FIG. 3, there are cases where measurement is performed with tens to hundreds of sensors attached.
  • Sensor / control data collection device 30 Monitors packets flowing in the in-vehicle network 36 and performs processing to extract packets related to control data or sensing data, and sets values of the strain sensors 31, 32, 33, 34 and the acceleration sensor 35 to A / D Collect data using a converter.
  • the output result of the sensor / control data collection device 30 is sensor / control data 6.
  • An example of the specifications of the sensor / control data 6 is shown in [Table 1]. The data item, the sampling interval of each data, and the number of quantization bits are shown. Data of such specifications is output in time series. [Table 1] shows 12 items, but actually, a large number of sensors or control information items mounted on the vehicle body are output.
  • the element state test is performed by actual measurement using an actual machine. It is also possible to use the output value of the simulator 24 of FIG. 2 instead of the actual measurement.
  • a feature quantity of an element state is specified, and a time series change such as stress distribution and temperature of each part of the vehicle body when the element state is reached can be obtained using a simulation method such as FEM (finite element method). If the control data of the vehicle when the element state is created by simulation and the output value of the simulator at that time are the sensor output values of each part, the sensor / control data as shown in [Table 1] can be obtained. .
  • the element state cutout unit 21 and the element state section designation unit 23 by manual or automatic recognition.
  • FIG. 4 shows an example of the measurement result of the element state test.
  • This element state test is an example of a vehicle rapid braking test.
  • a waveform 40 represents the depression angle of the brake pedal flowing in the CAN data
  • a waveform 41 represents a traveling speed
  • a waveform 42 represents a state of a stress change output by a strain sensor attached to a place where the vehicle body is located.
  • the data collected for the sudden braking element state test includes the start and acceleration sections from section 43 to section 44, the constant speed section from section 44 to section 45, etc., in addition to the sections from section 45 to section 46, which are sudden braking sections. Is included. Therefore, it is necessary to cut out the true element state section from the data collected in the element state test.
  • This cutout process is performed by the cutout unit 21 in the element state.
  • the element state cutout unit 21 performs cutout processing in the section specified by the element state section specifying unit 23 by manual or automatic recognition.
  • the designation of the cut-out section may be designation by visual observation of a person, or automatic designation processing using control or sensor information.
  • the waveform shown in FIG. 4 is presented to the operator, and the operator uses a mouse pointer or the like to specify the brake pedal depression start time 45 and the time when the brake pedal is returned and the traveling speed reaches 0 km / h. Can be cut out.
  • the stress waveform 42 there may be a case where the vibration as shown in the section 46 to the section 47 remains even after the vehicle stops. An element state section for sudden braking may be included including this vibration part.
  • the time of the section 45 where the depression angle of the brake pedal has changed is detected by threshold processing and used as the start time of the section, and the time when the traveling speed reaches 0 km / h is detected using threshold processing and the end time of the section Can be.
  • section detection by automatic processing can be performed using various processes such as a waveform pattern matching method.
  • the data of the extracted section is sent to the element state feature quantity extraction unit 20 and the damage degree calculation unit 22.
  • the element state feature amount extraction unit 20 is a part that extracts the feature amount in the case of classification and recognition by the element state classification processing unit 7 of FIG. .
  • the threshold parameter may be used as a feature value, or a time-series change in travel speed cut out by the element state cutout unit 21 (a waveform 41 cut out from the section 45 to the section 46) may be used as the feature quantity.
  • a waveform time-series pattern matching process for example, DP matching
  • the extracted feature amount is stored in the feature state feature amount DB 4 for each element state.
  • the damage level calculation unit 22 calculates the damage level or degradation level received in the section cut out by the element state cutout unit 21 and stores it in the damage level DB 5 for each element state.
  • the damage degree or the deterioration degree referred to here is calculated as the damage degree when the element state is received once for each part of the strain sensors 31-34.
  • a stress frequency distribution is obtained by using a stress waveform by a strain sensor in an element state section and an amplitude value of the repeated stress and the number of times using a cycle count method (for example, a rain flow method). By using this frequency distribution and the SN curve, the damage degree per element state can be obtained.
  • [Table 2] shows the damage level registered in the damage level DB 5 for each element state.
  • the horizontal direction of the table is an element state item.
  • [Table 2] two items of sudden braking and sudden start are displayed, but there are actually more element state items.
  • the vertical item is the sensor position attached during the element state test. Actually, the positions of several tens to several hundreds of measurement points measured during the element state test are arranged. And the value of the damage degree by one trial of an element state is described in the intersection of each item.
  • the degree of damage at the measurement point is shown. However, the degree of damage at the part other than the measurement point is estimated using a method that estimates the degree of damage at the part other than the measurement point using a plurality of measurement points. You may register for it.
  • the result obtained by the simulator 24 may be used instead of the actual measurement data.
  • the simulator 24 it is possible to obtain the stress distribution in various parts, so that the information shown in [Table 2] can be generated from the stress value and the SN curve as well as the actual measurement value.
  • This result may be registered in the damage degree DB 5 for each element state, and the element state feature amount of the element state feature amount DB 4 can be used by the element state classification processing unit 7 in the simulation condition. Extract and register the quantity.
  • the example of the material damage by stress was shown in the above description, it can carry out similarly in the case of the deterioration damage of an insulating material.
  • an element state item for example, a test item that rapidly increases the current flowing in the circuit is an element state test, and the damage degree per element state is calculated as the damage degree per element state from the number of tests leading to dielectric breakdown. You can register in DB5 DB. In addition, a time-series pattern of current change is registered as the feature amount of the element state at that time.
  • the moving machine 1, the anchoring machine 2, and the electrical equipment 3 are the same type of equipment as the equipment in which the element state test shown in FIG. Sensor / control data 10 necessary for state classification is collected from these devices.
  • data for element state tests are collected by arranging a large number of sensors on the apparatus, but the sensor / control data 10 necessary for state classification is necessary for the element state classification processing unit 7 to state described later. Collect data on sensor and control information.
  • the data collection here is data collection in a state where the apparatus is operating in the realization site, and is operating in various states according to the field work environment.
  • the element state classification processing unit 7 is the element state feature amount DB 4 described in FIG.
  • the collected data of the sensor / control data 10 necessary for the state classification is sent to the element state separation processing unit 7 as time series data.
  • the processing unit of the element state separation processing unit 7 performs classification processing from the input time-series data to the element state while referring to the element state feature quantity DB4.
  • the classification processing method includes a time series waveform pattern matching method (for example, DP matching) and threshold processing using control information.
  • FIG. 5 shows an example of the result after classification processing.
  • FIG. 5 shows a result of classifying examples of changes in the operation state of the dump truck.
  • the horizontal direction is the time change.
  • the classification processing unit of the element state separation processing unit 7 is classified into “engine start”, “still state”, “sudden start”,.
  • the classification result is sent to the damage degree calculation unit 8.
  • the damage degree calculation unit 8 derives a damage degree corresponding to the classified state from the classification result with reference to the damage degree DB 5 for each element state.
  • the damage degree 51 of the part A is shown as the damage degree 52 of the part B based on [Table 2]. Damage levels other than sudden start / acceleration are not shown in [Table 2], but are associated in the same manner.
  • the damage degree 53 of each part if it is a part registered in the damage degree DB 5 for each element state, it is a part other than the sensor / control data 10 necessary for state separation measured during operation. Even the damage degree can be calculated.
  • the calculated result is output from the damage level output unit 9.
  • the time-series damage change of the device operating in the realization field is only necessary for the sensor / control data in the element state classification processing unit, and each part equivalent to the element state test in which a large number of sensors are arranged.
  • the degree of damage can be determined. Accordingly, a large number of measurement points are not required, and measurement can be simplified.
  • the present embodiment relates to a method and apparatus for estimating an operating state that affects the life of the apparatus in the field operating environment and an improvement method thereof using the element state classification result and the damage degree output value described in the first embodiment. State.
  • FIG. 6 shows a processing block diagram of the estimation method and apparatus.
  • the configuration up to the damage level output unit 9 is the same as the configuration and effects described in the first embodiment, and thus the description thereof is omitted.
  • the element state / damage degree history accumulation unit DB 60 stores element states that change in time series and damage degree states of the respective parts as shown in FIG.
  • the data to be stored is preferably all the time intervals in which the apparatus has been operated.
  • an element state accumulation unit 100 for accumulating element states that change in time series is provided instead of the element state / damage degree history accumulation unit DB.
  • the processing configuration obtained from the damage level DB5 and the element state item may be used.
  • a frequency distribution calculation unit 61 for element states and a cumulative damage calculation unit 63 are provided.
  • FIG. 7 shows the daily element state frequency distribution obtained by using the element state frequency distribution calculation unit 61.
  • FIG. 6 shows the frequency distribution of element states that change in time series as shown in FIG.
  • the frequency distribution of the uneven road passage 73 is the largest.
  • a bumpy road is an elemental state that passes through one bumpy
  • the frequency of the bumpy road is the magnitude of the elemental state and how much damage it causes to the vehicle body. do not know.
  • FIG. 8 shows the value of cumulative damage received by each part in the cumulative damage calculation unit 63 in one day. It is a value obtained by integrating the time-series damage degree shown in FIG. 5 for one day. From this figure, it can be seen that the damage degree of the part A is the largest.
  • the feature of the second embodiment is that the part A that is not actually measured is most damaged from only the sensor or control data necessary for the state classification of the sensor / control data 10 necessary for the state classification. one of.
  • FIG. 9 shows the result obtained by rearranging the results obtained using Equation 1 in the order of the magnitude of cumulative damage. It can be seen that the damage to the part A when passing the uneven road is the largest, and that the other parts are also damaged when passing the uneven road. That is, from this result, it can be seen that the part A is greatly damaged when passing through the uneven road during one day of operation.
  • the section for obtaining the cumulative frequency is one day, but there are various sections for obtaining the cumulative frequency such as one work cycle, the same work site, and the same season, and the cumulative number of the section depends on the set section. The characteristics of damage can be determined.
  • the environment improvement method estimation unit 65 an improvement method for reducing damage is estimated based on the result of the integrated damage calculation unit 62 for each element state. For example, in the example of FIG. 9, it can be understood that a lot of damage is received on the uneven road by using threshold processing, and therefore, it can be realized by displaying the element state having a large damage and prompting improvement.
  • a display system can also be realized. According to the present embodiment, it is possible to estimate the operating state that affects the life of the apparatus in the field operating environment and the improvement method.
  • the element state classification result and the damage degree output value described in the first embodiment are used to estimate the damage accumulation site of the apparatus in the field operating environment and based on the result, the optimum maintenance cycle or new A method and apparatus for creating a design guideline for designing an apparatus will be described.
  • FIG. 11 is a processing block diagram of the present embodiment. Since the processing up to the damage degree output unit 9 is the same as that in the second embodiment, the description thereof is omitted.
  • a cumulative damage calculation unit 63 is provided.
  • FIG. 13 is a graph showing an example of a remaining life estimation method. The horizontal axis represents elapsed time, and the vertical axis represents cumulative damage from the start of operation.
  • the graph 130 shows the time change of the cumulative damage at the site A
  • the graph 131 shows the time change of the cumulative damage at the site E
  • the graph 132 shows the time change of the cumulative damage at the site C.
  • the remaining life estimation is performed by extrapolation using a least squares approximation curve from the time change of accumulated damage.
  • the extrapolated straight lines of the graphs 130, 131, 132 are graphs 133, 134, 135, respectively.
  • the lifetime of the part A is the time 138 at the intersection 139 between the graph 136 and the graph 133.
  • the remaining life estimation unit 110 performs life estimation processing. If parts are replaced or repaired before the end of their service life, the replacement time may be accumulated as the start time to obtain an extrapolated straight line.
  • the least squares approximation may be performed using intervals of several months.
  • the optimum maintenance cycle estimation unit 112 and the design guideline creation unit 113.
  • the optimum maintenance cycle estimation unit 112 generates a notification of replacement or repair before the part having the smallest remaining life among the parts of the entire apparatus reaches the life (time 138 in the example of FIG. 13).
  • the value of the S-N curve obtained for the damage degree calculation is a value in the case of a certain probability of destruction (for example, the probability of destruction by the number of repetitions of the S-N curve is 50%). Accordingly, it is also possible to perform processing for making the notification time earlier than the time 138 in consideration of this probability.
  • the design guideline creation unit 113 is a processing unit that compares the design life assumed at the time of design with the life when operated in the realization site and creates a design guideline for a new product design or a modified design.
  • the outline of the processing will be described with reference to FIG.
  • the lifetime of the part A at the site is time 138. If this lifetime is the same as the design lifetime, there is no need to change the design guidelines. However, if the time 138 is shorter than the design life, the design guidelines are insufficient and the strength is insufficient. In this case, the design guideline is reviewed and the part A is reinforced. On the contrary, when the time 138 is significantly longer than the design life, it can be determined that the design guideline for this part is excessively strong. If the product cost is increased due to excessive strength, the cost can be reduced by reducing the strength until the design life is reached.
  • the design guideline for the equipment was created assuming the site operating environment at the time of design, so the basis for the design guideline was unclear. According to this embodiment, the basis is clear and the optimum design guideline is created. Things are possible.
  • FIG. 14 shows a configuration in which the configurations for realizing the second and third embodiments are summarized. Since the configuration and effects up to the element state classification processing unit 7 are the same as those described with reference to FIG.
  • the method of creating the feature quantity DB 4 and damage level DB 5 for each element state described in FIG. 2, the damage level calculation unit 8 described in FIGS. 1 and 10, and the life of the apparatus described in the second embodiment are affected. Estimate the operating conditions and how to improve them, create the optimum maintenance cycle and design guidelines for designing new equipment based on the results of estimating the damage accumulation site of the equipment in the on-site operating environment described in Example 3
  • the method to do can be summarized as a processing unit 140 for grasping damage.
  • the DB necessary for referring to this processing unit is the measurement data DB 141 at the time of the element state test.
  • Example 2 and Example 3 were shown as an example of the processing of the processing unit 140 for grasping damage, the element state changing in time series of the device operating in the field is associated with the data collected during the element state test. This makes it possible to estimate the data that cannot be collected during field operations based on the data collected during the element condition test.
  • FIG. 15 is a processing block diagram of the apparatus described in this embodiment.
  • the element state separation processing unit 7 and the element state storage unit 100 are connected by a wireless or wired communication line 150.
  • a device-side device 151 manufactured by a PC or a dedicated circuit board attached to the device, a computer server 152 installed at a remote place away from the device, and the like.
  • a device-side device 151 manufactured by a PC or a dedicated circuit board attached to the device, a computer server 152 installed at a remote place away from the device, and the like.
  • FIG. 15 one device-side device 151 is described, but it is also possible to connect to a large number of devices operating all over the world and collect the damage status of each device.
  • Information flowing between the element state separation processing unit 7 and the element state accumulation unit 100 is an element state that changes in time series (state 50 in FIG. 5). Therefore, the start time of the element state, ID information for identifying the element state, and the end time of the element state (if necessary, the start time of the next element state can be substituted) may be sent. Therefore, the amount of information is less than the sensor control data 10 necessary for state separation. In addition, the amount of transfer information is much smaller than the sensor control data 6 collected at the time of element state measurement in FIG.
  • FIG. 9 can be obtained by using (Equation 1) already described, and FIGS. 12 and 13 show cumulative damage from the start of operation due to the elapsed time due to the integrated value of Equation 2, although the time resolution is 1 day. Can be requested.
  • the communication capacity is large and time resolution is required, it can be sent in a shorter time (for example, every hour) instead of in units of one day. Conversely, if the communication capacity is small, the accumulated time can be increased, for example, sent every week. It ’s fine.
  • the feature of this embodiment is that even in an environment with a small communication capacity, a processing result equivalent to an element state test measured by attaching many sensors to the apparatus can be obtained.
  • the damage degree 51 of A, the damage degree 52 of the part B, and the damage degree 53 of each part may be transmitted. In this case, there is an effect of reducing the load on the 152 calculation servers.
  • the wireless or wired communication line 150 has been described as a wireless or wired communication line, it may be recorded on a storage medium and the medium may be transported. In this case, the present method and apparatus are operated even in a place without a communication line. It is possible to use a storage medium with a small memory lift.

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Abstract

　実現場での作業状況を要素状態の組み合わせで表現する。これに、要素状態試験で取集した試験データを対応付けることにより実現場での使われ方を考慮した損傷度合いの予測を行う。　本発明の目的は、実環境で稼働中の装置が受ける装置の損傷度合いを高精度に推定することである。　上記課題を達成するための、本発明の損傷推定装置は、装置の稼働状態を分類する要素状態の分類処理部と、要素状態の分類処理部で分類処理の特徴量が記憶されている要素状態の特徴量記憶部と、要素状態毎に事前に計測、或いはシミュレーションを用いて算出した、要素状態毎の装置の様々な部位の損傷度を記憶する要素状態毎の損傷度記憶部とを備え、装置の状態分類に必要なセンサ・制御データを収集し、要素状態の分類処理部で要素状態に分類し、分類した結果とそれに対応する損傷度を要素状態毎の損傷度記憶部を用いて算定し、損傷度を出力することを特徴とするものである。

Description

損傷推定装置
　本発明は、装置が稼働中に受ける損傷度合いを推定する方法および装置に関する。
　本技術分野の関連技術として、〔特許文献１〕がある。この公報には、センサ・制御データにより機械の利用形態を高負荷型・低負荷型・積載型のように負荷の傾向に分類する。この分類結果をもとに点検時期を早めたりする最適保守サイクル推定を行うことに関して述べられている。
特開2013-33431号公報
　本発明の目的は、実環境で稼働中の装置が受ける装置の損傷度合いを高精度に推定することである。
　〔特許文献１〕では、稼働状態を高負荷型や低負荷型に類型分類し点検時期の変更を行っているが、点検時期を早める根拠に関しては述べられていない。つまり、高負荷型の場合機械が酷使されているのであるので早めに点検した方が故障を未然に防止できる可能性が高くなるように思われるが、高負荷型の場合、低負荷型に比べてどの程度早めれば良いかの根拠がないため正確な点検時期を見定める事は出来ない。
　本発明は実環境で稼働中の装置が受ける装置の損傷度合いを高精度に推定する技術を提供することにある。
上記課題を達成するために、本発明の損傷推定装置は、稼働状態を分類する要素状態の分類処理部と、要素状態の分類処理部で分類処理の特徴量が記憶されている要素状態の特徴量記憶部と、要素状態毎に事前に計測、或いはシミュレーションを用いて算出した、要素状態毎の装置の様々な部位の損傷度を記憶する要素状態毎の損傷度記憶部とを備え、装置の状態分類に必要なセンサ・制御データを収集し、要素状態の分類処理部で要素状態に分類し、分類した結果とそれに対応する損傷度を要素状態毎の損傷度記憶部を用いて算定し、損傷度を出力することを特徴とするものである。
　更に、本発明の損傷推定装置は、前記出力された損傷度、及び前記分類された要素状態項目を、要素状態・損傷履歴の蓄積部に記憶し、蓄積結果をもとに要素状態の頻度分布を作成することを特徴とするものである。
　更に、本発明の損傷推定装置は、前記作成した要素状態の頻度分布から要素状態毎の各部位の積算損傷を出力することを特徴とするものである。
　更に、本発明の損傷推定装置は、前記要素状態毎の各部位の積算損傷度をもとに積算損傷度を低減するために有効な要素状態を出力することを特徴とするものである。
　また、上記課題を達成するために、本発明の損傷推定装置は、装置の稼働状態を分類する要素状態の分類処理部と、要素状態の分類処理部で分類処理の特徴量が記憶されている要素状態の特徴量記憶部と、要素状態毎に事前に計測、或いはシミュレーションを用いて算出した、要素状態毎の装置の様々な部位の損傷度を記憶する要素状態毎の損傷度記憶部とを備え、装置の状態分類に必要なセンサ・制御データを収集し、要素状態の分類処理部で要素状態に分類し、分類した結果を前記要素状態の蓄積部に蓄積し、蓄積された要素状態と、それに対応する損傷度を要素状態毎の損傷度記憶部を用いて算定し、蓄積結果をもとに要素状態の頻度分布を作成することを特徴とするものである。
　更に、本発明の損傷推定装置は、前記作成した要素状態の頻度分布から要素状態毎の各部位の積算損傷度を出力する事を特徴とするものである。
　更に、本発明の損傷推定装置は、前記作成した要素状態毎の各部位の積算損傷度をもとに積算損傷度を低減するために有効な要素状態を抽出しその要素状態を改善する旨を通知することを特徴とするものである。
　また、上記課題を達成するために、本発明の損傷推定装置は、装置の稼働状態を分類する要素状態の分類処理部と、要素状態の分類処理部で分類処理の特徴量が記憶されている要素状態の特徴量記憶部と、要素状態毎に事前に計測、或いはシミュレーションを用いて算出した、要素状態毎の装置の様々な部位の損傷度を記憶する要素状態毎の損傷度記憶部とを備え、装置の状態分類に必要なセンサ・制御データを収集し、要素状態の分類処理部で要素状態に分類し、分類した結果をを前記要素状態の蓄積部に蓄積し、蓄積された要素状態と、それに対応する損傷度を要素状態毎の損傷度記憶部を用いて算定し、この結果をもとに各部位毎の累積損傷を算出することを特徴とするものである。
　更に、本発明の損傷推定装置は、前記算出した累積損傷が蓄積されている部位と前記累積損傷より算出される余寿命をもとに、最適保守サイクル、或いは設計指針を算出することを特徴とするものである。
　また、上記課題を達成するために、本発明の損傷推定装置は、装置の稼働状態を分類する要素状態の分類処理部と、要素状態の分類処理部で分類処理の特徴量が記憶されている要素状態の特徴量記憶部と、要素状態の分類処理部で分類した結果を蓄積する要素状態の蓄積部と、要素状態毎に事前に計測、或いはシミュレーションを用いて算出した、要素状態毎の装置の様々な部位の時系列に変化する要素状態を蓄積する要素状態の蓄積部とを備え、装置の状態分類に必要なセンサ・制御データを収集し、要素状態の分類処理部で要素状態に分類し、分類した結果を前記要素状態の蓄積部に蓄積し、前記要素状態の蓄積部に蓄積された要素状態とそれに対応する要素状態試験時の計測データ記憶部を参照し、物理変化情報から損傷状態を把握することを特徴とするものである。
　また、上記課題を達成するために、本発明の損傷推定方法は、装置の稼働状態を要素状態に分類処理すること、要素状態の分類処理の特徴量が記憶されている要素状態の特徴量を記憶すること、要素状態毎に事前に計測、或いはシミュレーションを用いて算出した、要素状態毎の装置の様々な部位の損傷度を記憶すること、装置の状態分類に必要なセンサ・制御データを収集し、要素状態の分類処理により要素状態に分類し、分類した結果とそれに対応する損傷度を、記憶された要素状態毎の損傷度を用いて算定し、損傷度を出力することを特徴とするものである。
　更に、本発明の損傷推定方法は、前記出力された損傷度、及び前記分類された要素状態項目を、要素状態・損傷履歴として蓄積し、蓄積した結果をもとに要素状態の頻度分布を作成することを特徴とするものである。
　更に、本発明の損傷推定方法は、前記作成した要素状態の頻度分布から要素状態毎の各部位の積算損傷を出力することを特徴とするものである。
　更に、本発明の損傷推定方法は、前記要素状態毎の各部位の積算損傷度をもとに積算損傷度を低減するために有効な要素状態を出力することを特徴とするものである。
　また、上記課題を達成するために、本発明の損傷推定方法は、装置の稼働状態を要素状態の分類処理すること、要素状態の分類処理の特徴量が記憶されている要素状態の特徴量を記憶すねことと、要素状態毎に事前に計測、或いはシミュレーションを用いて算出した、要素状態毎の装置の様々な部位の損傷度を記憶すること、装置の状態分類に必要なセンサ・制御データを収集し、要素状態の分類処理により要素状態に分類し、分類した結果を蓄積し、蓄積された要素状態と、それに対応する損傷度を記憶された要素状態毎の損傷度を用いて算定し、要素状態の頻度分布を作成することを特徴とするものである。
　更に、本発明の損傷推定方法は、前記作成した要素状態の頻度分布から要素状態毎の各部位の積算損傷度を出力することを特徴とするものである。
　更に、本発明の損傷推定方法は、前記作成した要素状態毎の各部位の積算損傷度をもとに積算損傷度を低減するために有効な要素状態を抽出しその要素状態を改善する旨を通知することを特徴とするものである。
　また、上記課題を達成するために、本発明の損傷推定方法は、装置の稼働状態を分要素状態に分類処理することと、要素状態の分類処理の特徴量が記憶されている要素状態の特徴量を記憶すること、要素状態毎に事前に計測、或いはシミュレーションを用いて算出した、要素状態毎の装置の様々な部位の損傷度を記憶すること、装置の状態分類に必要なセンサ・制御データを収集し、要素状態の分類処理により要素状態に分類し、分類した結果を蓄積し、蓄積された要素状態と、それに対応する損傷度を要素状態毎の損傷度を用いて算定し、該要素状態毎の損傷度をもとに各部位毎の累積損傷を算出することを特徴とするものである。
　更に、本発明の損傷推定方法は、前記算出した累積損傷が蓄積されている部位と前記累積損傷より算出される余寿命をもとに、最適保守サイクル、或いは設計指針を算出することを特徴とするものである。
　また、上記課題を達成するために、本発明の損傷推定方法は、装置の稼働状態を要素状態に分類処理すること、要素状態の分類処理の特徴量が記憶されている要素状態の特徴量を記憶すること、要素状態の分類処理で分類した結果を蓄積すること、要素状態毎に事前に計測、或いはシミュレーションを用いて算出した、要素状態毎の装置の様々な部位の時系列に変化する要素状態を蓄積すること、装置の状態分類に必要なセンサ・制御データを収集し、要素状態の分類処理部で要素状態に分類し、分類した結果を蓄積し、蓄積された要素状態とそれに対応する要素状態試験時の計測データを参照し、物理変化情報から損傷状態を把握することを特徴とするものである。
　損傷試験の試験結果を用いているため根拠のある損傷状況を出力することができる。
また、本発明の別な効果として測定環境の簡素化が上げられる。
　損傷試験の測定環境と同じ環境を用いて、常時実環境で損傷データを計測し損傷状況を推定することも可能である。ところが、損傷試験では、装置の様々な部位の損傷状況を把握するために、装置の多くの部位に多数の種類のセンサを取り付けて行うのが一般的である。例えば、車の車体の疲労試験では、車体の様々な場所にひずみゲージを張り付け、色々な路面状況や運転操作において車体が受ける応力疲労による損傷の状況を計測している。これと同じ測定環境を市販車でも行う事は、センサのコストやデータ収集コスト、更にはその効果が見えないなどの関係で現実的ではない。
　本発明では、稼働中の要素状態を認識できるセンサ或は制御データがあればよい。要素状態の認識結果と損傷試験で収集した車体各部位の損傷データを対応付ける事により、損傷試験の測定環境と同様な測定環境を利用した収集データを得ることが利用出来るようになる。
本発明の損傷推定方法及び装置の処理ブロック図 要素状態の特徴量、要素状態毎の損傷度を算出するための処理ブロック図 要素状態試験時の測定装置の実施例 センサ・制御データの実施例 要素状態分類結果の実施例 現場環境改善方法を推定するための処理ブロック図 １日の要素状態の頻度の実施例 １日の部位毎の累積損傷 要素状態毎の部位の累積損傷の実施例 現場環境改善方法を推定するための処理ブロック図 最適保守サイクル及び設計指針を作成するための処理ブロック図 稼働開始からの累積損傷の合計の実施例 稼働開始からの累積損傷の時系列変化 損傷把握のための処理ブロック図 通信回線を利用した実施例
　以下、実施例を図面を用いて説明する。
　本実施例では、実環境で稼働中の装置の損傷度合いを推定する方法及び装置の例を説明する。本実施例で定義する損傷とは、機械部品の応力疲労や摩耗による材料の損傷、電気品における絶縁劣化や電気素子の特性劣化、光学部品の透過率の劣化など、装置の稼働或は経時変化により製造当初の物理的特性が変化する事象とする。
　図１は、本実施例で説明する稼働中の装置の損傷度合いを推定する方法及び装置の処理ブロック図、図２は図１の要素状態の特徴量ＤＢ(4)及び要素状態毎の損傷度を蓄積したＤＢ(5)を作成するための処理ブロック図である。
　はじめに、図２のＤＢを作成するための処理ブロックについて説明する。
　図2において、ダンプトラックのような移動機械1、風力発電機のような据え付け機械2、モータや発電機のような電気品3である。移動機械1, 据え付け機械2では、車体や筺体の応力疲労や可動部分の摩耗、電器品3の例ではコイルの絶縁劣化などが装置の損傷である。
　装置の開発では、製作した装置が想定した使用状態のもとで想定した寿命を満足できるか否かを確認するため、試作機を用いて各種試験が行われている。
　例えば、移動機械1の例では、急ブレーキや急ハンドルを切った場合などのように想定した状態を予め決め、車体の様々な場所の応力分布を計測し、想定寿命に影響を及ぼすような過大な応力が加わっていないかを状態毎に計測している。このような状態を以後、要素状態と定義する。また、要素状態毎に行う試験を要素状態試験とする。
　要素状態試験の計測システムの一例を図３に示す。図３は、ダンプトラックにおける要素状態試験を行う場合の計測システムである。車載ネットワーク（例えばCAN）36では、ドライバーの運転操作情報やエンジンの回転数、冷却水温度、サスペンション圧力など製造時に既に車両に取り付けたセンサのセンシング情報が流れている、また、応力を計測するためのひずみセンサ31,32,33,34、加速度センサ35を備えている。これらのセンサは、要素状態試験時の車両の詳細な挙動や応力分布を計測するため、特別に取り付けられたセンサである。製品出荷時には取り付けられないセンサであり、、後付けで取り付けることが可能なセンサを用いたりする。図３では数ヶ所しか図示していないが、数十～数百のセンサを取り付けて計測を行う場合もある。
　センサ・制御データ収集装置３０である。車載ネットワーク３６に流れている、パケットを監視して、制御データ或はセンシングデータに関連するパケットを抜き出す処理を行ったり、ひずみセンサ31,32,33,34や加速度センサ３５の値をA/Dコンバータを用いてデータ収集する。センサ・制御データ収集装置3０の出力結果がセンサ・制御データ6である。センサ・制御データ6の諸元の一例を〔表1〕に示す。データの項目、それぞれのデータのサンプリング間隔、量子化ビット数を示している。このような諸元のデータが時系列に出力されてくる。〔表1〕では、１２項目を示しているが実際には、車体上に取り付けられた多数のセンサ或は制御情報項目が出力される事になる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000001
　なお、ここまでの説明では、要素状態試験を実機を用いた実測で行う事を説明した。実測の代わりに図２のシミュレータ24の出力値を用いる事も可能である。要素状態の特徴量を指定し、その要素状態になった場合の車体の各部位の応力分布や温度などの時系列変化はFEM(有限要素法)などのシミュレーション方法を用いて求める事ができる。シミュレーションで要素状態を作り出した時の車両の制御データ及びその時のシミュレータの出力値を各部位のセンサ出力値とすれば、〔表1〕に示したようなセンサ・制御データを取得する事ができる。
　要素状態の切り出し部21、手動あるいは自動認識による要素状態区間の指定部23である。
　要素状態の切り出し部21及び手動あるいは自動認識による要素状態区間の指定部23では要素状態試験における真の要素状態区間を切り出す処理を行う。図４に要素状態試験の測定結果の一例を示す。本要素状態試験は、車両の急制動試験の一例である。波形40は、CANデータに流れているブレーキぺダルの踏み込み角を、波形41は走行速度を波形42は車体のある場所に張り付けたひずみセンサにより出力された応力変化の様子を表わしている。
　急制動の要素状態試験収集したデータには、急制動区間である区間45から区間46の区間以外に、区間43から区間44までの発進及び加速区間、区間44から区間45までの定速区間などが含まれる。従って、要素状態試験で収集したデータから真の要素状態区間を切り出す必要がある。この切り出し処理を行うのが要素状態の切り出し部２１である。要素状態切り出し部21では、手動あるいは自動認識による要素状態区間の指定部23で指定した区間で切り出し処理を行う。切り出し区間の指定は、人の目視観察による指定でも良いし、制御あるいはセンサ情報を用いた自動指定処理でも構わない。
　手動の場合、図４の波形を操作者に提示し、操作者はマウスポインタ等を用いてブレーキペダルの踏み込み開始時刻45及びブレーキペダルを戻し走行速度が0km/hになった時刻を指定する事により切り出しを行う事ができる。なお、応力波形42では、車両が停止した後も区間46から区間47の区間に示されているような震動が残っている場合がある。この震動部分を含めて急制動の要素状態区間としても構わない。
　自動の場合、ブレーキペダルの踏み込み角が変化した区間45の時刻を閾値処理で検出し区間の開始時刻とし、走行速度が0km/hになった時刻を閾値処理を用いて検出し区間の終了時刻とする事ができる。自動処理による区間検出は前述した単純な閾値処理以外にも、波形のパターンマッチング方法など様々な処理を用いて行う事ができる。
　切り出された区間のデータは、要素状態の特徴量抽出部２０及び損傷度演算部22に送られる。
　要素状態の特徴量抽出部20は、後述する図１の要素状態への分類処理部7で分類、認識する場合の特徴量を要素状態の切り出し部21切り出した区間のデータから抽出する部分である。要素状態分類処理部で用いる分類アルゴリズムによっても異なるが、急制動の場合であれば、手動あるいは自動認識による要素状態区間の指定部23の区間指定部で行ったようなブレーキペダルの状態や走行速度の閾値パラメータを特徴量としてもかまわないし、要素状態の切り出し部21で切り出した走行速度の時系列変化(区間45から区間46の区間で切り出した波形41)を特徴量としてもかまわない。前者の場合、図１の要素状態の分類処理部7では閾値による分類処理を行う。後者の場合、波形の時系列パターンのマッチング処理（例えばＤＰマッチングなど）を行う。　
　抽出した特徴量は要素状態毎に要素状態の特徴量DB4へ格納する。
　損傷度演算部22では、要素状態の切り出し部21で切り出した区間に受けた損傷度或いは劣化度を計算して要素状態毎の損傷度DB5に格納する。ここで言う損傷度或いは劣化度とは、図３の例では、ひずみセンサ31～34の各部位毎に１回の要素状態を受けた場合の損傷度を計算する。損傷度の計算の一例として、まず要素状態区間のひずみセンサによる応力波形を繰り返応力の振幅値及びその回数をサイクルカウント法（例えばレインフロー法）などを用い応力頻度分布を求める。この頻度分布とＳ－Ｎ曲線を用いることにより要素状態１回あたりの損傷度を求める事ができる。（損傷度の積算値が１になった場合に材料が破断する）〔表２〕に要素状態毎の損傷度DB5に登録された損傷度の様子を示す。表の横方向が要素状態の項目であり、〔表2〕では急制動と急発進の２項目を表示しているが実際は更に多くの要素状態項目が存在する。縦項目は、要素状態試験時に取り付けたセンサ位置である。実際は要素状態試験時に計測した数十～数百の計測点の位置が並ぶ。そして、要素状態の１回の試行による損傷度の値が各項目の交点に記載されている。なお、〔表2〕では計測点の損傷度を示したが、複数の測定点を用いて測定点以外の部位の損傷度を推定するような方法を用いて測定点以外の部位の損傷度を求め登録してもかまわない。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000002
　また、実測データではなくシミュレータ24で求めて結果でもかまわない。シミュレータ24を用いることにより様々な部位の応力分布を求める事が出来るのでその応力値とＳ－Ｎ曲線より実測値と同様に〔表2〕に示した情報を生成する事が可能である。この結果を要素状態毎の損傷度ＤＢ5に登録すれば良いし、要素状態の特徴量DB４の要素状態の特徴量はシミュレーション条件の中で、要素状態への分類処理部7で用いる事ができる特徴量を抽出し登録すればよい。
　なお、これまでの説明では応力による材料損傷の例を示したが、絶縁材料の劣化損傷の場合でも同様に行う事ができる。この場合要素状態項目としては、例えば、回路に流れる電流を急激に増加させる試験項目を要素状態試験として、絶縁破壊までにいたる試験回数より要素状態１回あたりの損傷度として要素状態毎の損傷度DB5のＤＢに登録してもかまわない。また、その時の要素状態の特徴量としては電流変化の時系列パターンを登録する。
　このようにして、要素状態の特徴量DB４、要素状態毎の損傷度DB5を作成する。
　次に、稼働中の装置の損傷度合いを推定する方法及び装置の処理ブロックを図１を用いて説明する。
　移動機械1, 据え付け機械2,電気品3,は図２の要素状態試験を実施した装置と同じ型式の装置あるいは、損傷に関しては同型式とみなしてよい装置である。これら装置より状態分類に必要なセンサ・制御データ10を収集する。図２では装置上に多数のセンサを配置して要素状態試験用のデータを収集したが、状態分類に必要なセンサ・制御データ10では後述する状態への要素状態の分類処理部7で必要なセンサ・制御情報に関するデータを収集する。また、ここでのデータ収集は、装置が実現場で稼働している状況でのデータ収集であり、現場作業環境に応じて様々な状態で稼働している。
　要素状態への分類処理部７、図２で説明した要素状態の特徴量DB4である。状態分類に必要なセンサ・制御データ10の収集データは時系列データとして要素状態の分離処理部7に送られる。要素状態の分離処理部７の処理部では要素状態の特徴量DB4を参照しながら入力された時系列データから要素状態へ分類処理を行う。分類処理の方法としては図２でも説明したが、時系列波形のパターンマッチング方法（例えばＤＰマッチング）や制御情報を用いた閾値処理などである。
　図５に分類処理後の結果の例を示す。図５はダンプトラックの動作状態変化の一例を分類した結果である。横方向は時刻変化である。要素状態の分離処理部７の分類処理部により状態50に示すように「エンジン始動」「静止状態」「急発進」・・・・「静止状態」と状態分類された例である。分類結果は損傷度算定部８へ送られる。損傷度算定部８では分類結果から要素状態毎の損傷度ＤＢ5を参照し分類された状態に対応する損傷度を導き出す。〔表2〕をもとに部位Ａの損傷度５１を部位Ｂの損傷度52に示す。急発進・急加速以外の損傷度は〔表2〕に図示していないが同様の方法で対応付けている。同様に各部位の損傷度53に示すように要素状態毎の損傷度ＤＢ５に登録されている部位であれば、稼働時に計測している状態分離に必要なセンサ・制御データ10以外の部位であっても損傷度を算定する事ができる。
　算定された結果は損傷度の出力部９より出力される。
　本実施形態によれば、実現場で稼働する装置の時系列の損傷変化を要素状態分類処理部で必要なセンサ・制御データだけで、多数のセンサを配置した要素状態試験と同等の各部位の損傷度を求める事ができる。従って、多数の測定点が不要になり計測の簡素化が可能になる。　
　本実施例では、実施例１で説明した要素状態の分類結果及びその損傷度の出力値を用いて現場稼働環境で装置の寿命に影響を与える稼働状態及びその改善方法を推定する方法及び装置に関して述べる。
　図６に本推定する方法及び装置の処理ブロック図を示す。損傷度の出力部9までは実施例１で述べた構成、効果と同様なので説明を省略する。
　要素状態・損傷度履歴の蓄積部ＤＢ60には、図５に示したような、時系列に変化する要素状態及び各部位の損傷度の状態が蓄積されている。蓄積するデータは、装置が稼働した全ての時間区間が望ましい。
　なお、図10に示すように、この要素状態・損傷度履歴の蓄積部ＤＢの代わりに時系列に変化する要素状態を蓄積する要素状態の蓄積部100を備えて、損傷度は、要素状態毎の損傷度ＤＢ5と要素状態項目から求める処理構成にしてもかまわない。
　また、要素状態の頻度分布演算部61、累積損傷演算部63を備える。
　図７は要素状態の頻度分布演算部61を用いて求めた１日の要素状態の頻度分布である。図５に示したような時系列に変化する要素状態の頻度分布を求めたものである。凸凹路通過73の頻度分布が一番多くなっている。（凸凹路通過とは、１つの凸凹を通過した状態を要素状態としている）この日の作業では凸凹路通過が要素状態の頻度としては大きさそれが車体にどの程度の損傷を与えているかはわからない。
　図８は、累積損傷演算部63で１日に各部位が受けた累積損傷の値を示している。図５に示した時系列の損傷度を１日分積算した値である。この図からは、部位Ａが受ける損傷度が一番大きい事がわかる。状態分類に必要なセンサ・制御データ10の状態分類に必要なセンサ或いは制御データだけから、実際には計測してない部位Ａが一番損傷を受けている事がわかる事は実施例２の特徴の一つである。
　ただし、この状態では部位Ａの損傷が大きくなった要因はわからない。
　そこで、要素状態毎の積算損傷演算部62では（数１）のような処理を行う。

　１日の要素状態αの部位βの損傷度
　　　　＝要素状態αの頻度×要素状態αの時の部位βの損傷度　　（数１）
　図９に数１を用いて求めた結果を累積損傷の大きさ順に並び替えた結果を示す。凸凹路通過時の部位Ａの損傷が一番大きく、他の部位でも凸凹路通過時に大きい事がわかる。つまり、この結果より、１日の稼働中に凸凹路通過時に部位Ａが大きな損傷を受けている事がわかる。
　なお上記説明では累積頻度を求める区間を１日としたが、１つの作業サイクルあるいは、同じ作業現場、同じ季節のように累積頻度を求める区間は様々であり、その設定した区間によりその区間の累積損傷の特徴を求める事ができる。
　環境改善方法推定部65である。ここでは要素状態毎の積算損傷演算部62の結果をもとに損傷を減らすための改善方法を推定する。例えば、図９の例では凸凹路で損傷を多く受けている事は閾値処理などを用いることによりわかるので損傷の大きな要素状態を表示し改善を促すような表示を行う事により実現できる。
　なお、上記説明は損傷度で説明したが累積損傷度＝１の状態が材料の破壊である。従って、累積損傷の傾きより累積損傷度＝１になる時間つまり余寿命に変換する事ができる。累積損傷が他の部位に比べて大きくてもその傾きが緩やかで製品の想定寿命に影響を与えない傾きであれば、改善の必要はなく、このような余寿命の考えを入れて改善方法を表示するようなシステムも実現できる。
本実施例によれば、現場稼働環境で装置の寿命に影響を与える稼働状態及びその改善方法を推定する事が可能になる。
本実施例では、実施例１で説明した要素状態の分類結果及びその損傷度の出力値を用いて現場稼働環境で装置の損傷蓄積部位の推定及びその結果をもとに最適保守サイクルや新たな装置の設計時の設計指針を作成する方法及び装置に関して述べる。
　図１１は、本実施形態の処理ブロック図である。損傷度の出力部9までの処理は実施例２と同じなので説明を省略する。累積損傷の演算部63を備えている。図１２に装置の稼働開始から現在時刻までの累積損傷を示す。図において累積損傷=1を表わす境界線125を示し、部位Ａ120のグラフが境界線125に迫っており寿命が近い事がわかる。ただし、寿命の時期はこの図からは分からない。そこで、余寿命推定部110で余寿命の推定を行う。図13は余寿命推定方法の一例を示すグラフである。横軸は経過時間、縦軸は稼働開始からの累積損傷を表わしている。グラフ130は、部位Ａの累積損傷の時間変化、グラフ131は部位Eの累積損傷の時間変化、グラフ132は部位Cの累積損傷の時間変化である。グラフ136は累積損傷=1の境界線、時刻137は現在時刻を表わしている。
　余寿命推定は、累積損傷の時間変化から最小二乗法近似曲線を用いた外挿処理を行う。グラフ130,131,132それぞれの外挿直線がグラフ133,134,135である。この外挿直線のグラフにより累積損傷=1となる寿命時期を推定できる。例えば、部位Ａの寿命時期はグラフ136とグラフ133の交点139の時刻138である。このようにして余寿命推定部110では寿命の推定処理を行う。なお、寿命前に部品を交換したり補修したりした場合には交換時期を開始時刻として累積して外挿直線を求めても良いし、装置の負荷変動が激しい場合には、直近数日・数か月の区間を用いて最小二乗法近似を行ってもかまわない。
　最適保守サイクル推定部112、設計指針作成部113である。最適保守サイクル推定部112では、装置全体の部位の中で余寿命が一番小さくなった部位が寿命に達する以前（図13の例では時刻138）に交換や補修の通知を発生させる。なお、損傷度計算に求めるS-N曲線の値は破壊をある確率の場合の値である（例えばS-N曲線の繰り返し回数で破壊するのは確率50%）。従って、この確率を考えて通知する時刻を時刻138よりも早める処理なども可能である。
　従来は、稼働時間が多い、稼働負荷が大きいので保守サイクルを早めるといった対応を行っているが、どの程度早めて良いのか、従来の保守サイクルは適切かといった課題が残っていた。しかし、本実施例によれば、損傷を多く受けている部位がわかり、その部位が寿命を迎える時期も判明するため、根拠に裏付けられた最適保守サイクルを推定する事が可能になる。
　設計指針作成部１１３は、設計時に想定した設計寿命と実現場で稼働した場合の寿命を比較し製品の新規設計あるいは改造設計の場合の設計指針を作成する処理部である。処理の概要を図１３を用いて説明する。部位Ａの現場での寿命は時刻138である。この寿命が設計寿命と同じであれば設計指針の変更は必要ない。しかし、時刻138の時期が設計寿命よりも小さければ設計指針が不十分であり強度不足となる。この場合、設計指針を見直し部位Ａの補強を行う。逆に時刻138が設計寿命よりも大幅に長い場合、この部位の設計指針は過剰強度になっていると判定できる。過剰強度のために製品コストがかかっている場合、設計寿命になるまで強度を落としてコストを下げる事が可能になる。
　また、現場での寿命が、使用する場所（国や地域など）によって異なる場合、使用する場所によって設計強度を変更し使用する場所に適した強度を持つ装置を提供する事ができる。設計強度を弱くしても良い場所では、製品高度を下げる事により製品コストの低減を図る事が出来るし、製品強度が必要な場所では、強度不足による予期せぬ故障を減らす事が可能になる。また、図１３に示すように余寿命が少ない部位が可視化できる。従って、設計指針の変更が必要な場所を図１３のような可視化方法により提示する事が可能になる。
　従来、装置の設計指針は設計時に現場稼働環境を想定して作成していたため設計指針の根拠が不明確であった、本実施例によればその根拠が明確になり最適な設計指針を作成する事が可能になる。
　次に、図14に実施例２及び実施例３を実現するための構成をまとめた構成を示す。要素状態への分類処理部7までの構成、効果は図10で説明した構成と同じでありため説明を省略する。
 図２で説明した要素状態の特徴量ＤＢ4及び要素状態毎の損傷度ＤＢ5の作成方法、図１や図10で説明した損傷度算定部8、実施例2で説明した装置の寿命に影響を与える稼働状態及びその改善方法を推定する方法、実施例３で説明した現場稼働環境で装置の損傷蓄積部位の推定及びその結果をもとに最適保守サイクルや新たな装置の設計時の設計指針を作成する方法は損傷把握のための処理部140としてまとめる事ができる。この処理部で参照するために必要なＤＢは要素状態試験時の計測データDB141となる。損傷把握のための処理部140の処理の一例として実施例２及び実施例３を示したが、現場で稼働する装置の時系列に変化する要素状態と、要素状態試験時に収集したデータを対応付ける事により、現場稼働時に収集出来ないデータを要素状態試験時に収集したデータをもとに推定する事が可能になる。
　本実施例では、要素状態への分離処理部7と要素状態の蓄積部100の間を、無線或いは有線の通信回線で結び遠隔地稼働する装置の損傷状況を検出する方法及び装置に関して述べる。
　図15が本実施例で述べる装置の処理ブロック図である。要素状態への分離処理部7と要素状態の蓄積部100の間を無線或いは有線の通信回線150で接続されている。
　装置に取り付けられた、ＰＣ或いは専用回路基板などで製作された機器側装置151、装置から離れた遠隔地に設置された計算機サーバ152などで実現する。図15では装置側装置151を１台記載しているが、全世界で稼働する多数の装置に接続しそれぞれの装置の損傷状況を収集してもかまわない。
　要素状態への分離処理部７と要素状態の蓄積部100の間を流れる情報は、時系列に変化する要素状態である（図5の状態50）。従って、要素状態の開始時刻、要素状態を識別するID情報、そして必要に応じて要素状態の終了時刻（次の要素状態の開始時刻で代用する事も可能）を送ればよい。従って、状態分離に必要なセンサ制御データ10に比べて少ない情報となる。増しては、図２の要素状態計測時に収集するセンサ制御データ6に比べて非常に少ない転送情報量で済む。装置の置かれている通信環境が非常に悪い場合、状態分離に必要なセンサ制御データ10やセンサ制御データ6のデータを転送する事は出来なくなるが、要素状態への分離処理部7程度の情報量であれば転送可能できる環境は非常多くなる。また、通信量の制約が非常に制限され衛星通信などの場合、図７に示した１日の要素状態の頻度情報だけを送る事も可能である。この場合、１日１回、各要素状態項目の頻度回数を送ればよい事になり転送情報量は大幅に削減できる。図７の頻度分布が分かれば、図８の部位毎の１日の累積損傷は、数２より求める事ができる。

１日の部位βの損傷度
　　　　＝Σ（要素状態αの頻度×要素状態αの時の部位βの損傷度）　　（数２）
　ここでΣは全ての要素状態での部位βの積算値
　図９は、既に説明した（数１）を用いれば求める事が出来るし、図１２及び図１３は、時間分解能は１日となるが数２の積算値により経過時間による稼働開始からの累積損傷を求めることが出来る。
　通信容量が太く時間分解能が必要な場合、１日単位ではなく更に短い時間（例えば１時間毎）に送れば良い、逆に通信容量が細い場合、累積時間を長くし、例えば１週間毎に送れば良い。
　本実施例の特徴は、通信容量が細い環境でも、装置に多くのセンサを取り付けて計測した要素状態試験と同等の処理結果を得られるところにある。
　なお、分類した要素状態だけを送る事を説明したが、図６の損傷度の出力部９と要素状態・損傷度履歴の蓄積部ＤＢ60の間を流れている損傷度の値（図5の部位Aの損傷度51,部位Bの損傷度52,各部位の損傷度53）を伝送してもかまわない。この場合、152の計算サーバの負荷低減の効果がある。
　また、無線或いは有線の通信回線150を無線或いは有線の通信回線として説明したが、記憶媒体に記録しその媒体を輸送してもかまわない、この場合通信回線の無い場所でも本方法及び装置を稼働出来るし、記憶揚力の小さな記憶媒体の利用も可能になる。
１　移動機械
２　据え付け機械
３　電気品
４　要素状態の特徴量ＤＢ
５　要素状態毎の損傷度ＤＢ
７　要素状態の分類処理部
８　損傷度算定部
９　損傷度の出力部
１０　状態分類に必要なセンサ・制御データ

Claims (20)

  1. 装置の稼働状態を分類する要素状態の分類処理部と、
    要素状態の分類処理部で分類処理の特徴量が記憶されている要素状態の特徴量記憶部と、要素状態毎に事前に計測、或いはシミュレーションを用いて算出した、要素状態毎の装置の様々な部位の損傷度を記憶する要素状態毎の損傷度記憶部とを備え、
    装置の状態分類に必要なセンサ・制御データを収集し、
    要素状態の分類処理部で要素状態に分類し、
    分類した結果とそれに対応する損傷度を要素状態毎の損傷度記憶部を用いて算定し、
    損傷度を出力することを特徴とする損傷推定装置。
  2. 請求項1において、
    前記出力された損傷度、及び前記分類された要素状態項目を、
    要素状態・損傷履歴の蓄積部に記憶し、
    蓄積結果をもとに要素状態の頻度分布を作成することを特徴とする損傷推定装置。
  3. 請求項２において、
    前記作成した要素状態の頻度分布から
    要素状態毎の各部位の積算損傷を出力することを特徴とする損傷推定装置。
  4. 請求項３において、
    前記要素状態毎の各部位の積算損傷度をもとに
    積算損傷度を低減するために有効な要素状態を出力することを特徴とする損傷推定装置。
  5. 装置の稼働状態を分類する要素状態の分類処理部と、
    要素状態の分類処理部で分類処理の特徴量が記憶されている要素状態の特徴量記憶部と、要素状態毎に事前に計測、或いはシミュレーションを用いて算出した、要素状態毎の装置の様々な部位の損傷度を記憶する要素状態毎の損傷度記憶部とを備え、
    装置の状態分類に必要なセンサ・制御データを収集し、
    要素状態の分類処理部で要素状態に分類し、
    分類した結果を前記要素状態の蓄積部に蓄積し、
    蓄積された要素状態と、それに対応する損傷度を要素状態毎の損傷度記憶部を用いて算定し、
    蓄積結果をもとに要素状態の頻度分布を作成することを特徴とする損傷推定装置。
  6. 請求項５において、
    前記作成した要素状態の頻度分布から
    要素状態毎の各部位の積算損傷度を出力することを特徴とする損傷推定装置。
  7. 請求項６において、
    前記作成した要素状態毎の各部位の積算損傷度をもとに
    積算損傷度を低減するために有効な要素状態を抽出し
    その要素状態を改善する旨を通知することを特徴とする損傷推定装置。
  8. 装置の稼働状態を分類する要素状態の分類処理部と、
    要素状態の分類処理部で分類処理の特徴量が記憶されている要素状態の特徴量記憶部と、要素状態毎に事前に計測、或いはシミュレーションを用いて算出した、要素状態毎の装置の様々な部位の損傷度を記憶する要素状態毎の損傷度記憶部とを備え、
    装置の状態分類に必要なセンサ・制御データを収集し、
    要素状態の分類処理部で要素状態に分類し、
    分類した結果をを前記要素状態の蓄積部に蓄積し、
    蓄積された要素状態と、それに対応する損傷度を要素状態毎の損傷度記憶部を用いて算定し、
    この結果をもとに各部位毎の累積損傷を算出することを特徴とする損傷推定装置。
  9. 請求項８において、
    前記算出した累積損傷が蓄積されている部位と
    前記累積損傷より算出される余寿命をもとに、
    最適保守サイクル、或いは設計指針を算出することを特徴とする損傷推定装置。
  10. 装置の稼働状態を分類する要素状態の分類処理部と、
    要素状態の分類処理部で分類処理の特徴量が記憶されている要素状態の特徴量記憶部と、要素状態の分類処理部で分類した結果を蓄積する要素状態の蓄積部と、要素状態毎に事前に計測、或いはシミュレーションを用いて算出した、要素状態毎の装置の様々な部位の時系列に変化する要素状態を蓄積する要素状態の蓄積部とを備え、
    装置の状態分類に必要なセンサ・制御データを収集し、
    要素状態の分類処理部で要素状態に分類し、
    分類した結果を前記要素状態の蓄積部に蓄積し、
    前記要素状態の蓄積部に蓄積された要素状態とそれに対応する要素状態試験時の計測データ記憶部を参照し、
    物理変化情報から損傷状態を把握することを特徴とする損傷推定装置。
  11. 装置の稼働状態を要素状態に分類処理すること、
    要素状態の分類処理の特徴量が記憶されている要素状態の特徴量を記憶すること、
    要素状態毎に事前に計測、或いはシミュレーションを用いて算出した、要素状態毎の装置の様々な部位の損傷度を記憶すること、
    装置の状態分類に必要なセンサ・制御データを収集し、
    要素状態の分類処理により要素状態に分類し、
    分類した結果とそれに対応する損傷度を、記憶された要素状態毎の損傷度を用いて算定し、
    損傷度を出力することを特徴とする損傷推定方法。
  12. 請求項11において、
    前記出力された損傷度、及び前記分類された要素状態項目を、
    要素状態・損傷履歴として蓄積し、
    蓄積した結果をもとに要素状態の頻度分布を作成することを特徴とする損傷推定方法。
  13. 請求項1２において、
    前記作成した要素状態の頻度分布から
    要素状態毎の各部位の積算損傷を出力することを特徴とする損傷推定方法。。
  14. 請求項1３において、
    前記要素状態毎の各部位の積算損傷度をもとに
    積算損傷度を低減するために有効な要素状態を出力することを特徴とする損傷推定方法。
  15. 装置の稼働状態を要素状態の分類処理すること、
    要素状態の分類処理の特徴量が記憶されている要素状態の特徴量を記憶すねことと、
    要素状態毎に事前に計測、或いはシミュレーションを用いて算出した、要素状態毎の装置の様々な部位の損傷度を記憶すること、
    装置の状態分類に必要なセンサ・制御データを収集し、
    要素状態の分類処理により要素状態に分類し、
    分類した結果を蓄積し、
    蓄積された要素状態と、それに対応する損傷度を記憶された要素状態毎の損傷度を用いて算定し、
    要素状態の頻度分布を作成することを特徴とする損傷推定方法。
  16. 請求項1５において、
    前記作成した要素状態の頻度分布から
    要素状態毎の各部位の積算損傷度を出力することを特徴とする損傷推定方法。
  17. 請求項1６において、
    前記作成した要素状態毎の各部位の積算損傷度をもとに
    積算損傷度を低減するために有効な要素状態を抽出し
    その要素状態を改善する旨を通知することを特徴とする損傷推定方法。
  18. 装置の稼働状態を分要素状態に分類処理することと、
    要素状態の分類処理の特徴量が記憶されている要素状態の特徴量を記憶すること、
    要素状態毎に事前に計測、或いはシミュレーションを用いて算出した、要素状態毎の装置の様々な部位の損傷度を記憶すること、
    装置の状態分類に必要なセンサ・制御データを収集し、
    要素状態の分類処理により要素状態に分類し、
    分類した結果を蓄積し、
    蓄積された要素状態と、それに対応する損傷度を要素状態毎の損傷度を用いて算定し、
    該要素状態毎の損傷度をもとに各部位毎の累積損傷を算出することを特徴とする損傷推定方法。
  19. 請求項18において、
    前記算出した累積損傷が蓄積されている部位と
    前記累積損傷より算出される余寿命をもとに、
    最適保守サイクル、或いは設計指針を算出することを特徴とする損傷推定方法。
  20. 装置の稼働状態を要素状態に分類処理すること、
    要素状態の分類処理の特徴量が記憶されている要素状態の特徴量を記憶すること、
    要素状態の分類処理で分類した結果を蓄積すること、
    要素状態毎に事前に計測、或いはシミュレーションを用いて算出した、要素状態毎の装置の様々な部位の時系列に変化する要素状態を蓄積すること、
    装置の状態分類に必要なセンサ・制御データを収集し、
    要素状態の分類処理部で要素状態に分類し、
    分類した結果を蓄積し、
    蓄積された要素状態とそれに対応する要素状態試験時の計測データを参照し、
    物理変化情報から損傷状態を把握することを特徴とする損傷推定方法。
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