WO2023162803A1 - 作業機械のパラメータ選定装置およびパラメータ推奨システム - Google Patents

作業機械のパラメータ選定装置およびパラメータ推奨システム Download PDF

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WO2023162803A1
WO2023162803A1 PCT/JP2023/005125 JP2023005125W WO2023162803A1 WO 2023162803 A1 WO2023162803 A1 WO 2023162803A1 JP 2023005125 W JP2023005125 W JP 2023005125W WO 2023162803 A1 WO2023162803 A1 WO 2023162803A1
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WO
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travel
slope
parameter
work machine
parameter selection
Prior art date
Application number
PCT/JP2023/005125
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English (en)
French (fr)
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純平 佐藤
孝一郎 江尻
和広 大野
智揮 矢田
Original Assignee
日立建機株式会社
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Publication date
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    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02DCONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D29/00Controlling engines, such controlling being peculiar to the devices driven thereby, the devices being other than parts or accessories essential to engine operation, e.g. controlling of engines by signals external thereto
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02DCONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D29/00Controlling engines, such controlling being peculiar to the devices driven thereby, the devices being other than parts or accessories essential to engine operation, e.g. controlling of engines by signals external thereto
    • F02D29/02Controlling engines, such controlling being peculiar to the devices driven thereby, the devices being other than parts or accessories essential to engine operation, e.g. controlling of engines by signals external thereto peculiar to engines driving vehicles; peculiar to engines driving variable pitch propellers
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION 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
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10Services
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles

Definitions

  • the present disclosure relates to a parameter selection device and a parameter recommendation system for working machines.
  • the conventional device described in Patent Document 1 below includes a fuel conversion slope data storage means and a consumption calculation means.
  • the fuel-equivalent slope data storage means stores the fuel-equivalent slope data of each link created by the road slope data creating device in association with the road map data.
  • the consumption calculation means calculates the energy consumption of the vehicle predicted when traveling the travel route using the fuel-equivalent gradient data of each link stored in the fuel-equivalent gradient data storage means ( Patent document 1, paragraph 0019 and claim 7).
  • the road gradient data creation device described in Patent Document 1 creates data representing the degree of gradient of each link in road map data that expresses roads as a combination of nodes and links.
  • This device comprises link data input means, altitude data input means, and slope data creation means (Patent Document 1, paragraph 0008 and claim 1).
  • the link data input means inputs link data including the positions of the start point and the end point and the road type of each link from the map database in which the road map data is recorded.
  • the elevation data input means inputs elevation data from an elevation database that records the elevation for each position on the topographic map divided by meshes at predetermined intervals.
  • the gradient data creation means generates gradient data, which is an index indicating the gradient from the start point to the end point of each link, based on the link data and the altitude data. It is created as fuel-equivalent slope data that is evaluated by converting it into the amount of energy consumed when traveling.
  • the conventional device described in Patent Document 2 is a driving analysis device for a transport vehicle that repeatedly travels the same route (the same document, paragraph 0007 and claim 1).
  • This conventional device includes a data storage unit, a data extraction unit, a section extraction unit, and a driving information output unit.
  • the data accumulation unit acquires position information of the transportation vehicle during travel and driving information including information on the amount of fuel consumed and the amount of load as data for one cycle when one round trip is made on the route. stored in the storage device.
  • the data extraction unit extracts reference cycle data and analysis target cycle data from the data of the plurality of cycles accumulated in the storage device.
  • the section extraction unit extracts an analysis target section from a plurality of sections set by dividing the route using the position information.
  • the driving information output unit outputs driving information of the reference cycle data and the analysis target cycle data in the analysis target section.
  • the conventional device described in Patent Document 1 creates fuel-equivalent gradient data based on the link data recorded in the map database and the altitude data recorded in the altitude database. Therefore, it is difficult for this conventional device to always update the map database and the altitude database to the latest state at a work site where the travel route and gradient change every moment.
  • Patent Document 2 analyzes transport vehicles that repeatedly travel the same route. Therefore, it is difficult to analyze the operation of the transportation vehicle at the work site where the traveling route and gradient change every moment.
  • the present disclosure provides a work machine parameter selection device and a parameter recommendation system that enable the work machine to travel efficiently at a work site where travel routes and gradients change from moment to moment.
  • One aspect of the present disclosure is travel history data including the travel date and time of the work machine, the slope of the travel route, the travel speed, the weight of the load, parameter settings for engine control, and the amount of fuel consumed per unit time.
  • a cycle is defined as a period from dropping the load, running without the vehicle after the load is dropped, and then loading the load again.
  • An average load travel distance per cycle is calculated based on the travel history data, and the travel history data is calculated.
  • a travel ratio for each slope which is a ratio of the total travel distance for each slope to the total travel distance of the work machine in the loaded travel, is calculated, and the travel ratio for each slope is added to the average loaded travel distance.
  • the slope which is the average value of the fuel consumption, for each slope in the loaded travel of the work machine
  • the average fuel consumption per slope and the average speed per slope which is the average value of the running speed, are calculated, and the average fuel consumption per slope divided by the average speed per slope is calculated as the average fuel consumption per slope
  • Multiply the virtual travel distance for each slope to calculate the predicted fuel consumption for each slope per cycle, and divide the virtual travel distance for each slope by the average speed for each slope to obtain the slope per cycle.
  • Each travel time is calculated, and based on the travel history data, the predicted fuel consumption per cycle, which is the total of the predicted fuel consumption for each slope, is calculated as the specified load weight of the work machine for each parameter setting.
  • Calculate the predicted fuel consumption per unit load weight by dividing by Calculate the predicted production amount per cycle by dividing by the virtual running time of the recommended parameter setting based on the predicted fuel consumption amount and the predicted production amount per cycle for each parameter setting.
  • a parameter recommendation system including the parameter selection device and a control device mounted on the work machine, wherein the control device controls the an engine control unit that controls an engine; a travel record acquisition unit that acquires the travel history data based on detection results of sensors mounted on the work machine; and the travel history data that is input from the travel record acquisition unit. to the parameter selection device via a communication device mounted on the work machine.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of a parameter selection device and a parameter recommendation system according to the present disclosure
  • FIG. 2 is a table showing an example of travel history data recorded in the parameter selection device of FIG. 1
  • 3 is a table showing an example of parameter settings in FIG. 2
  • FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the parameter selection device of FIG. 1
  • FIG. 5 is a flowchart showing the details of the process of calculating the average cargo traveling distance of FIG. 4
  • FIG. 5 is a flow chart showing the details of the processing for calculating the running ratio for each slope shown in FIG. 4
  • FIG. 5 is a table showing an example of a result of processing for calculating a virtual travel distance for each slope shown in FIG. 4
  • FIG. FIG. 5 is an image diagram showing an example of an output result of the recommended parameter settings in FIG. 4;
  • FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of a parameter selection device and parameter recommendation system according to the present disclosure.
  • the parameter selection device 100 of this embodiment is, for example, a computer connected to a network NW such as the Internet.
  • the parameter selection device 100 includes, for example, a central processing unit (CPU), a memory, a timer, an input/output unit, and the like.
  • the parameter selection device 100 is a device that selects recommended parameter settings for the engine 201 of the work machine 200 based on the travel history data RD of the work machine 200 .
  • the travel history data RD of work machine 200 includes, for example, the travel date and time DAT of work machine 200, the slope ⁇ [°] of the travel route, the travel speed V [km/h], and the weight of the load.
  • PLD[t] parameter setting PS of engine 201
  • fuel consumption per unit time FCH[l/h] see FIG. 2.
  • the parameter selection device 100 has, for example, a data input/output unit 101, a travel history recording unit 102, a travel history database 103, a parameter selection unit 104, and an analysis database 105.
  • Each part of the parameter selection device 100 shown in FIG. 1 represents each function of the parameter selection device 100 realized by executing, for example, a program stored in the memory of the parameter selection device 100 by the CPU of the parameter selection device 100. ing.
  • the parameter recommendation system 500 of this embodiment includes, for example, a parameter selection device 100 and a control device 220 mounted on the working machine 200.
  • FIG. 1 shows one work machine 200 and one control device 220 mounted on the work machine 200
  • the parameter recommendation system 500 may be implemented by a plurality of control devices mounted on a plurality of work machines 200.
  • a device 220 may be provided.
  • parameter recommendation system 500 may include, for example, radio base station 300 connected to network NW, and user terminal 400 installed at a user's office or the like and connected to network NW.
  • the work machine 200 is, for example, a dump truck that transports loads such as earth and sand and crushed stones.
  • Work machine 200 is, for example, a super-large rigid dump truck that transports a load such as minerals in a mine.
  • Work machine 200 is not limited to a dump truck, and may be, for example, a wheel loader, a hydraulic excavator, or other machine capable of transporting an object.
  • the work machine 200 includes, for example, an engine 201, a generator 202, a motor 203, a communication device 204, a sensor 210, and a control device 220.
  • Engine 201 is, for example, an internal combustion engine that uses light oil or the like as fuel.
  • the output shaft of engine 201 is connected to, for example, the shaft of generator 202 to rotate the shaft of generator 202 .
  • the generator 202 generates electric power, for example, when the output shaft of the engine 201 rotates to cause the shaft to rotate.
  • the rotation speed of the engine 201 is controlled by an accelerator (not shown), and in the case of a manned vehicle, the rotation speed is controlled to increase and decrease by operating the accelerator pedal.
  • the motor 203 rotates, for example, by electric power supplied from the generator 202 and generates power for running the work machine 200 . More specifically, if work machine 200 is a dump truck, motor 203 is a travel motor that rotates the wheels of the dump truck. Note that the motor 203 may be rotated by electric power supplied from a battery of the work machine 200 (not shown). Also, the motor 203 may supply regenerative power generated by, for example, regenerative braking to the battery.
  • the communication device 204 is, for example, a wireless communication device mounted on the work machine 200.
  • Communication device 204 is, for example, connected to radio base station 300 by radio communication, and connected to network NW via radio base station 300 .
  • the communication device 204 may also be connected to the network NW by satellite communication via, for example, antennas, communication satellites, and gateways.
  • the sensor 210 is mounted on the work machine 200, for example, and detects physical quantities related to the work machine 200.
  • Sensors 210 include, for example, position sensor 211 , speed sensor 212 , slope sensor 213 , payload sensor 214 , fuel sensor 215 and engine sensor 216 .
  • Position sensor 211 includes, for example, a global positioning satellite system (GNSS) receiver, and detects position information such as latitude and longitude of work machine 200 .
  • Speed sensor 212 includes, for example, a wheel speed sensor and detects the speed of work machine 200 .
  • Inclination sensor 213 includes, for example, an inclination sensor, an inertial sensor, or an acceleration sensor, and detects an inclination angle of work machine 200 with respect to a horizontal plane.
  • the load sensor 214 detects the load of the work machine 200 based on the load acting on the suspension that supports the wheels of the work machine 200, for example.
  • Fuel sensor 215 detects the amount of fuel remaining in the fuel tank based on, for example, the position of the float in the fuel tank.
  • Engine sensor 216 detects, for example, the rotation speed and reaction speed of engine 201 of work machine 200 (the rate of change in engine rotation speed with respect to the amount of depression of the accelerator pedal).
  • Control device 220 is, for example, an electronic control unit (ECU) mounted on work machine 200 .
  • Controller 220 may be comprised of one or more microcontrollers including, for example, a CPU, memory, timers, and inputs/outputs.
  • the control device 220 has, for example, a travel record acquisition unit 221, a travel record transmission unit 222, and an engine control unit 223. Each part of these control devices 220 represents each function of control device 220 realized by executing a program memorized by memory by CPU, for example.
  • the travel record acquisition unit 221 acquires travel history data RD based on the detection result of the sensor 210 mounted on the work machine 200 . More specifically, travel record acquisition unit 221 acquires the detection results of position sensor 211, speed sensor 212, slope sensor 213, load sensor 214, and fuel sensor 215, for example. As a result, travel record acquisition unit 221 obtains, for example, travel date and time DAT of work machine 200, slope ⁇ of travel route, travel speed V [km/h], weight PLD [t] of load, and per unit time obtains the fuel consumption FCH [l/h]. Further, the travel record acquisition unit 221 acquires parameter settings of the engine 201 from the engine control unit 223, for example.
  • the travel record transmission unit 222 transmits the travel history data RD input from the travel record acquisition unit 221 to the parameter selection device 100 via the communication device 204 mounted on the work machine 200 .
  • Engine control unit 223 controls engine 201 of work machine 200 in response to an input from an accelerator pedal (not shown) based on, for example, a parameter setting PS for controlling engine 201, which will be described later, and a detection result of engine sensor 216. Control.
  • Parameter selection device 100 transmits travel history data RD of work machine 200 transmitted from travel record transmission unit 222 of control device 220 mounted on work machine 200 via communication device 204 to network NW. It is received by the data input/output unit 101 . Travel history recording unit 102 records travel history data RD received by data input/output unit 101 in travel history database 103 .
  • FIG. 2 is a table showing an example of travel history data RD recorded in the travel history database 103 of the parameter selection device 100 of FIG.
  • Travel history data RD of work machine 200 includes, for example, date and time of travel DAT of work machine 200, gradient ⁇ [°] of travel route, travel speed V [km/h], weight of load PLD [t], engine 201 and the fuel consumption per unit time FCH [l/h].
  • Travel history data RD may also include position information of work machine 200 .
  • Travel history recording unit 102 of parameter selection device 100 records, for example, travel history data RD received from a plurality of work machines 200 together with identification information of individual work machines 200 in travel history database 103 .
  • the travel date and time DAT of work machine 200 is, for example, the date and time when speed sensor 212 detected the speed of work machine 200 .
  • Inclination ⁇ is, for example, an inclination angle of work machine 200 with respect to a horizontal plane detected by inclination sensor 213 .
  • Traveling speed V [km/h] is, for example, the speed of work machine 200 detected by speed sensor 212 .
  • Load weight PLD[t] is, for example, the load amount of work machine 200 detected by load amount sensor 214 .
  • Fuel consumption FCH [l/h] is, for example, the amount of fuel consumed per unit time calculated based on the remaining amount of fuel detected by fuel sensor 215 .
  • Position information is, for example, information such as the latitude and longitude of work machine 200 detected by position sensor 211 .
  • FIG. 3 is a table showing an example of parameter settings PS for the engine 201 included in the travel history data RD of FIG.
  • Parameter setting PS for engine 201 is, for example, a combination of control parameters for engine 201 preset in engine control unit 223 of work machine 200 .
  • the control parameters have data of rotation speed NRL [rpm] at low rotation, rotation speed NRH [rpm] at high rotation, and reaction speed RS. contains several different settings.
  • the rotation speed NTL at low rotation is the idling rotation speed when the accelerator pedal is not depressed
  • the rotation speed NRH at high rotation is the rotation speed when the accelerator pedal is fully depressed (so-called full operation).
  • the rotation speed NRL [rpm] at low rotation of the engine 201 is set to 1300 [rpm], and the rotation speed NRH [rpm] at high rotation is set to 1900 [rpm].
  • rpm] and the reaction rate RS is set to "high”.
  • the rotation speed NRL [rpm] at low rotation of the engine 201 is set to 1200 [rpm]
  • the rotation speed NRH [rpm] at high rotation is set to 1800 [rpm].
  • the reaction rate RS is set to "medium”.
  • Engine control unit 223 of the control device 220 mounted on the work machine 200 for example, one of a plurality of parameter settings PS as shown in FIG. 3 is selected and defined in advance.
  • Engine control unit 223 controls engine 201 based on, for example, specified parameter settings PS and detection results of engine sensor 216 .
  • Radio base station 300 shown in FIG. 1 is connected to communication device 204 of work machine 200 via a radio communication line so as to be able to communicate information, and is connected to parameter selection device 100 via network NW so as to be able to communicate information.
  • a user terminal 400 shown in FIG. 1 is installed, for example, in a user's place of business, and is connected to the parameter selection device 100 via a network NW so as to be capable of information communication.
  • the user terminal 400 also has a display unit 401 configured by, for example, a liquid crystal display device, an organic EL display device, or the like.
  • FIG. 4 is a flow chart showing an example of the operation of the parameter selection device 100 of FIG.
  • a user of a work machine 200 who wishes to select recommended parameter settings for the engine 201 of a specific work machine 200 sends the identification information of the target work machine 200 to the user terminal 400. input.
  • the identification information of work machine 200 input to user terminal 400 is, for example, transmitted from user terminal 400 to parameter selection device 100 via network NW.
  • the parameter selection device 100 starts the processing flow shown in FIG.
  • the parameter selection device 100 first performs a process P1 of calculating the average load travel distance per cycle based on the travel history data RD of the specific work machine 200 to be analyzed. Execute.
  • the work machine 200 loads a load, travels with the load after loading the load, drops the load after the travel with the load, travels empty after dropping the load, and loads the load again. cycle.
  • FIG. 5 is a flowchart showing the details of the process P1 for calculating the average cargo travel distance per cycle in FIG.
  • the parameter selection device 100 first executes a process P11 for extracting the travel history data RD of the specific work machine 200 to be analyzed from the travel history database 103 . More specifically, in this process P11, the parameter selection unit 104 acquires the identification information of the specific work machine 200 to be analyzed from the data input/output unit 101, for example. Further, parameter selection unit 104 extracts, from travel history database 103, travel history data RD of work machine 200 including identification information that matches the identification information acquired from data input/output unit 101, for example.
  • the parameter selection device 100 executes a process P12 of counting the number of cycles based on the extracted travel history data RD.
  • the parameter selection unit 104 determines the threshold value of the load weight PLD[t] for determining the presence or absence of the load on the work machine 200 and the weight of the load included in the travel history data RD. It is compared with the weight PLD[t] to determine the presence or absence of the load in the time series of the travel history data RD.
  • Parameter selection unit 104 aggregates the number of cycles of work machine 200 from travel history data RD, for example, based on the determination result of the presence or absence of a load on work machine 200 and the position information of work machine 200 .
  • the number of cycles of work machine 200 means, for example, as described above, work machine 200 loads a load, travels after loading the load, drops the load after traveling, drops the load, and moves the load. It is the number of cycles in which one cycle is from the time the vehicle is dropped to the time it is loaded again.
  • the parameter selection device 100 executes processes P13, P14, and P15 for summing up the load travel distance traveled by the work machine 200 with the load loaded. More specifically, in process P13, the parameter selection unit 104, for example, extracts data with the oldest date and time from the time series of the travel history data RD. Further, parameter selection unit 104 determines whether or not work machine 200 is traveling with a load based on a comparison between the weight PLD[t] of the load in the extracted data and the threshold value.
  • the parameter selection unit 104 determines in process P13 that the work machine 200 is traveling with a load (YES), it executes a process P14 of totalizing the total load travel distance.
  • the parameter selection unit 104 multiplies the travel speed V [km/h] of the work machine 200 by the travel time to calculate the travel distance of the cargo, and converts the calculated travel distance of the cargo into the total travel distance calculated in the previous process P14. Summarize the total cargo distance traveled by adding to the cargo distance traveled.
  • the calculated cargo travel distance is added to zero, which is the initial value of the total cargo travel distance.
  • the parameter selection unit 104 executes a process P15 of determining whether the data extracted from the travel history data RD is the final data. If the parameter selection unit 104 determines in process P15 that the data extracted from the travel history data RD is not the final data (NO), it returns to process P13, extracts the next data in the travel history data RD, Determine whether to run or not.
  • the parameter selection unit 104 determines in the above-described process P13 that the work machine 200 is traveling without a load, that is, the work machine 200 is not traveling with a load (NO). Then, the process P15 is executed without executing the process P14. Further, when the parameter selection unit 104 determines in the above-described process P15 that the data extracted from the travel history data RD is the final data (YES), the next process P16 is executed.
  • the parameter selection unit 104 divides the total cargo travel distance totaled in process P14 by the number of cycles totaled in process P12 to calculate the average cargo distance traveled per cycle.
  • the processing P1 shown in FIG. 5 is completed.
  • the parameter selection device 100 executes the process P2 shown in FIG. Calculate the rate of travel per degree.
  • FIG. 6 is a flowchart showing the details of the process P2 for calculating the travel ratio for each slope in FIG.
  • the parameter selection device 100 executes a process P21 for extracting the travel history data RD of the work machine 200 to be analyzed from the travel history database 103 . More specifically, in process P21, parameter selection unit 104 selects travel history data RD including identification information that matches the identification information of work machine 200 acquired from data input/output unit 101, as in process P11 described above. , is extracted from the travel history database 103 .
  • the parameter selection unit 104 executes a smoothing process P22 of the slope ⁇ included in the time series of the extracted travel history data RD to remove noise included in the detection result of the slope sensor 213.
  • the parameter selection unit 104 executes, for example, the process P23 of determining whether or not the work machine 200 is traveling with a load in the data extracted from the travel history data RD, similarly to the process P13 described above.
  • the parameter selection unit 104 determines whether the weight PLD[t] of the load is within ⁇ 5% of the specified load weight. A process P24 for determining is executed.
  • the specified load weight of working machine 200 is, for example, about 300 [t].
  • the parameter selection unit 104 determines in the process P24 that the weight PLD[t] of the load is within the range of ⁇ 5% of the specified load weight (YES), the process P25 of totalizing the cumulative travel distance for each slope. to run.
  • the parameter selection unit 104 calculates the travel distance at the specific slope ⁇ based on the specific slope ⁇ included in the travel history data RD, the travel speed V [km/h], and the travel time.
  • the parameter selection unit 104 adds the calculated travel distance at the specific slope ⁇ to the cumulative travel distance for each slope of the specific slope ⁇ calculated in the previous process P25.
  • the travel distance of the specific slope ⁇ is used as the initial value of the cumulative travel distance for each slope of the specific slope ⁇ . Add to the value zero.
  • the parameter selection unit 104 executes the process P26, and when it determines that the data extracted from the travel history data RD is not the final data (NO), the process returns to the process P23, in the same manner as the process P15 described above.
  • the data next to the data RD is extracted to determine whether or not the vehicle travels with a load.
  • parameter selection unit 104 determines in process P23 that work machine 200 is traveling without a vehicle, that is, is not traveling with a load (NO)
  • parameter selection unit 104 does not execute process P24 and process P25.
  • the process P26 is executed. Further, even when it is determined in the process P24 that the loaded weight is outside the range of ⁇ 5% (NO), the parameter selection unit 104 executes the process P26 without executing the process P25.
  • the parameter selection unit 104 divides the total travel distance for each slope calculated in process P25 by the total travel distance for each load calculated in process P14 to calculate the travel ratio for each slope in loaded travel.
  • the ratio of the total traveled distance for each slope ⁇ to the total loaded traveled distance of the work machine 200 can be obtained.
  • the processing P2 shown in FIG. 6 is completed.
  • the parameter selection device 100 executes the process P3 shown in FIG.
  • the parameter selection unit 104 multiplies the average load travel distance calculated in process P1 by the travel ratio for each slope calculated in process P2 to calculate the virtual travel distance for each slope per cycle. do.
  • the parameter selection unit 104 records the calculated virtual travel distance for each slope per cycle in the analysis database 105 shown in FIG.
  • FIG. 7 is a table showing an example of a virtual route table recorded in the analysis database 105 as a result of processing P3 for calculating the virtual travel distance for each slope per cycle in FIG.
  • the virtual route table contains, for each slope ⁇ , the cumulative travel distance, the travel ratio to the total loaded travel distance, and the virtual travel distance per cycle, that is, the slope and every virtual mileage.
  • the travel ratio for each slope ⁇ is represented by a percentage with the total cargo travel distance being 100, for example.
  • the parameter selection device 100 executes processing P4 shown in FIG.
  • the parameter selection unit 104 for example, in the same manner as the above-described processes P21 to P24, extracts data on travel with cargo from the travel history data RD, Calculate the average velocity.
  • the average fuel consumption amount for each slope is the average value of the fuel consumption amount [l/h] for each slope angle ⁇ when the work machine 200 travels with a load.
  • the average speed for each slope is the average value of the travel speed V [km/h] for each slope ⁇ when the work machine 200 travels with the load.
  • the numerical values calculated in the processing of P4 to P8 shown below are calculated for each setting of the parameter setting PS.
  • the parameter selection unit 104 smoothes the calculated average fuel consumption amount for each slope and average speed for each slope, for example. This yields a smoothed slope-wise average fuel consumption and slope-wise average speed for each parameter setting PS.
  • the parameter setting PS included in the travel history data RD includes a plurality of settings as described above. Therefore, the average fuel consumption amount for each slope and the average speed for each slope are calculated for each parameter setting PS.
  • the parameter selection device 100 executes processing P5 shown in FIG.
  • the parameter selection unit 104 converts, for example, the average fuel consumption amount for each slope [l/h] obtained in the previous process P4 to the average speed for each slope [l/h] obtained in the previous process P4. km/h] to calculate the average fuel consumption per slope [l/km]. Furthermore, the parameter selection unit 104 multiplies the calculated average fuel consumption per slope [l/km] by the virtual travel distance per slope [km] calculated in process P3 to obtain the predicted fuel consumption per cycle per slope. Quantity [l] is calculated. The predicted fuel consumption amount for each slope [l] is calculated for each setting included in the parameter setting PS.
  • the parameter selection device 100 executes processing P6 shown in FIG.
  • the parameter selection unit 104 for example, divides the virtual travel distance for each slope [km] calculated in the process P3 by the average speed for each slope [km/h] calculated in the process P4.
  • the running time [h] per slope per cycle is calculated.
  • the travel time per slope [h] is calculated for each setting included in the parameter setting PS.
  • the parameter selection device 100 executes processing P7 shown in FIG.
  • the parameter selection unit 104 for example, based on the travel history data RD, for each parameter setting PS, the prediction per cycle, which is the sum of the predicted fuel consumption amount [l] for each slope per cycle
  • the fuel consumption [l] is divided by the prescribed load weight [t] of work machine 200 to calculate the predicted fuel consumption [l/t] per unit load weight in one cycle.
  • the predicted fuel consumption [l/t] is calculated for each setting included in the parameter setting PS.
  • the parameter selection device 100 executes processing P8 shown in FIG.
  • the parameter selection unit 104 selects the specified load weight [t] of the work machine 200 per cycle, which is the total travel time for each slope, for each parameter setting PS. is divided by the virtual running time "h" to calculate the predicted production volume [t/h] per cycle. The predicted production volume [t/h] is calculated for each setting included in the parameter setting PS.
  • the parameter selection device 100 executes processing P9 shown in FIG.
  • the parameter selection unit 104 determines the predicted fuel consumption [l/t] and the predicted production [t/h] per cycle for each parameter setting PS calculated in the processes P7 and P8. Select recommended parameter settings based on
  • FIG. 8 is an image diagram showing an example of output results of recommended parameter settings selected in process P9 of FIG.
  • the current parameter setting PS of the engine 201 of the work machine 200 to be analyzed is the setting B.
  • the low rotation speed of the engine 201 is 1200 [rpm]
  • the high rotation speed is 1800 [rpm]
  • the reaction speed is high.
  • the predicted fuel consumption is 0.234 [l/t] and the predicted production is 633 [t/h].
  • the parameter selection device 100 selects the setting C, which has the lowest predicted fuel consumption, from among the settings A, B, and C, which are the parameter settings PS with the highest predicted production, as the recommended parameter. Select as setting.
  • the method of selecting recommended parameter settings based on the predicted fuel consumption amount and predicted production amount is not particularly limited, and the user can make appropriate settings in consideration of the balance between fuel consumption and production amount. is.
  • the parameter selection device 100 executes a process P10 of recording and outputting recommended parameter settings, for example.
  • the parameter selection unit 104 records, for example, the recommended parameter settings for the specific work machine 200 to be analyzed in the analysis database 105.
  • FIG. Parameter selection unit 104 also outputs, for example, recommended parameter settings for specific work machine 200 to be analyzed to at least one of work machine 200 and user terminal 400 via data input/output unit 101 .
  • the parameter selection device 100 transmits the recommended parameter settings selected by the parameter selection unit 104 in process P9 to the user terminal 400 via the data input/output unit 101, for example.
  • the user terminal 400 can display the recommended parameter settings received from the data input/output unit 101 on the display unit 401 as shown in FIG.
  • the parameter selection device 100 transmits the recommended parameter settings selected by the parameter selection unit 104 in process P9 to the communication device 204 of the work machine 200 via the data input/output unit 101, for example.
  • engine control unit 223 controls engine 201 based on the recommended parameter settings received from data input/output unit 101 via communication device 204 .
  • the parameter selection device 100 terminates the processing flow shown in FIG. 4 after completing the processing P10 of recording and outputting the recommended parameter settings.
  • the parameter selection device 100 of the present embodiment is a device that selects recommended parameter settings for the engine 201 of the work machine 200 based on the travel history data RD of the work machine 200, and includes the parameter selection unit 104. ing.
  • the travel history data RD includes the travel date and time DAT of the work machine 200, the slope ⁇ of the travel route, the travel speed V [km/h], the weight PLD [t] of the load, and the parameters of the engine 201. Includes setting PS and fuel consumption per unit time FCH [l/h].
  • the parameter selection unit 104 calculates the average loaded travel distance per cycle based on the travel history data RD (process P1).
  • the work machine 200 loads a load, travels with the load after loading the load, drops the load after the travel with the load, travels empty after dropping the load, and loads the load again. 1 cycle.
  • the parameter selection unit 104 calculates the travel ratio for each slope, which is the ratio of the cumulative travel distance for each slope ⁇ to the total travel distance of the work machine 200 in the loaded travel (process P2 ). Further, the parameter selection unit 104 multiplies the average cargo travel distance by the travel ratio for each slope to calculate the virtual travel distance for each slope per cycle (process P3).
  • the parameter selection unit 104 determines the average fuel consumption amount for each slope, which is the average value of the fuel consumption amounts FCH [l/h], for each slope ⁇ during loaded travel of the work machine 200. and the average speed for each slope, which is the average value of the running speed V [km/h] (process P4). In addition, the parameter selection unit 104 multiplies the average fuel consumption for each slope, obtained by dividing the average fuel consumption for each slope by the average speed for each slope, by the virtual travel distance for each slope. Consumption is calculated (process P5). Further, the parameter selection unit 104 divides the virtual travel distance for each slope by the average speed for each slope to calculate the travel time for each slope per cycle (process P6).
  • the parameter selection unit 104 calculates the predicted fuel consumption per cycle, which is the sum of the predicted fuel consumption for each slope, with the specified load weight of the work machine 200 for each parameter setting PS. Then, the predicted fuel consumption per unit load weight is calculated (process P7). In addition, based on the travel history data RD, the parameter selection unit 104 divides the specified load weight by the virtual travel time per cycle, which is the total travel time for each slope, for each parameter setting PS. is calculated (process P8). Then, as shown in FIG. 8, the parameter selection unit 104 selects recommended parameter settings based on the predicted fuel consumption amount and predicted production amount per cycle for each parameter setting PS (process P9).
  • the travel history data RD of the work machine 200 is aggregated, and the gradient of the virtual travel route along which the work machine 200 travels with a load in one cycle is calculated.
  • Each virtual mileage can be calculated.
  • a plurality of A recommended parameter setting considering the balance between the predicted fuel consumption amount and the predicted production amount can be selected from among the parameter settings PS. Therefore, according to the present embodiment, it is possible to provide the parameter selection device 100 that enables the work machine 200 to travel efficiently at a work site where the travel route and the gradient ⁇ change from moment to moment.
  • the parameter recommendation system 500 of this embodiment includes the parameter selection device 100 described above and the control device 220 mounted on the work machine 200 .
  • the control device 220 has an engine control section 223 , a travel record acquisition section 221 and a travel record transmission section 222 .
  • Engine control unit 223 controls engine 201 based on parameter setting PS.
  • Travel record acquisition unit 221 acquires travel history data RD based on the detection result of sensor 210 mounted on work machine 200 .
  • Travel record transmission unit 222 transmits travel history data RD input from travel record acquisition unit 221 to parameter selection device 100 via communication device 204 mounted on work machine 200 .
  • the control device 220 mounted on the work machine 200 acquires the travel history data RD of the work machine 200, It becomes possible to transmit to the parameter selection device 100 by
  • the parameter recommendation system 500 of the present embodiment further includes a user terminal 400 connected to the parameter selection device 100 for information communication.
  • Parameter selection device 100 then transmits the recommended parameter settings for engine 201 of work machine 200 to user terminal 400 .
  • the user terminal 400 has a display section 401 that displays the recommended parameter settings received from the parameter selection device 100 .
  • the user of the work machine 200 can refer to the recommended parameter settings for the engine 201 displayed on the display unit 401 of the user terminal 400 to You can change the settings for
  • the parameter selection device 100 transmits recommended parameter settings for the engine 201 to the work machine 200 .
  • An engine control unit 223 of a control device 220 mounted on work machine 200 controls engine 201 based on recommended parameter settings received from data input/output unit 101 via communication device 204 .
  • the parameter recommendation system 500 that allows the work machine 200 to travel efficiently at a work site where the travel route and the gradient ⁇ change from moment to moment.
  • Parameter selection device 104 Parameter selection unit 200 Working machine 201 Engine 204 Communication device 210 Sensor 220 Control device 221 Travel record acquisition unit 222 Travel record transmission unit 223 Engine control unit 400 User terminal 401 Display unit DAT Travel date and time FCH Fuel per unit time Consumption PLD Weight of load PS Parameter setting RD Travel history data V Travel speed ⁇ Inclination

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Abstract

本開示は、走行経路や斜度が刻々と変化する作業現場で作業機械を効率よく走行させることが可能な作業機械のパラメータ選定装置を提供する。パラメータ選定装置は、パラメータ選定部を備える。パラメータ選定部は、作業機械の1サイクルあたりの平均積荷走行距離と、積荷走行における斜度毎走行割合と、1サイクルあたりの斜度毎仮想走行距離を算出する(処理P1-P3)。また、パラメータ選定部は、1サイクルあたりの斜度毎予測燃料消費量と、1サイクルあたりの斜度毎走行時間と、単位積載重量あたりの予測燃料消費量と、1サイクルあたりの予測生産量を算出する(処理P4-P8)。そして、パラメータ選定部は、パラメータ設定ごとの1サイクルあたりの予測燃料消費量と予測生産量とに基づいて、推奨パラメータ設定を選定する(処理P9)。

Description

作業機械のパラメータ選定装置およびパラメータ推奨システム
 本開示は、作業機械のパラメータ選定装置およびパラメータ推奨システムに関する。
 従来から所定の走行経路を走行する際の車両のエネルギー消費量を予測する車両のエネルギー消費量予測装置に関する発明が知られている。下記特許文献1に記載された従来の装置は、燃料換算勾配データ記憶手段と、消費量演算手段とを具備している。前記燃料換算勾配データ記憶手段は、道路勾配データ作成装置により作成された各リンクの燃料換算勾配データを、道路地図データと関連付けて記憶する。前記消費量演算手段は、前記燃料換算勾配データ記憶手段に記憶された前記各リンクの燃料換算勾配データを用いて、前記走行経路を走行する際に予測される車両のエネルギー消費量を算出する(特許文献1、第0019段落および請求項7)。
 特許文献1に記載された前記道路勾配データ作成装置は、道路をノードおよびリンクの組合せで表現した道路地図データにおける、前記各リンクの勾配度合を表すデータを作成する。この装置は、リンクデータ入力手段と、標高データ入力手段と、勾配データ作成手段とを具備している(特許文献1、第0008段落および請求項1)。前記リンクデータ入力手段は、前記道路地図データを記録した地図データベースから、前記各リンクの始点、終点の位置および道路種別を含むリンクデータを入力する。
 前記標高データ入力手段は、地形図を所定間隔のメッシュで区切った各位置についての標高を記録した標高データベースから、標高データを入力する。前記勾配データ作成手段は、前記リンクデータおよび標高データに基づいて、前記各リンクにおける前記始点から終点までの間がどれくらいの勾配であるかを示す指標となる勾配のデータを、当該リンクを車両が走行した際のエネルギー消費量に換算して評定した燃料換算勾配データとして作成する。
 また、従来から運搬車両の運転解析装置に関する発明が知られている。特許文献2に記載された従来の装置は、同一の経路を繰り返し走行する運搬車両の運転解析装置である(同文献、第0007段落および請求項1)。この従来の装置は、データ蓄積部と、データ抽出部と、区間抽出部と、運転情報出力部と、を備えている。前記データ蓄積部は、前記運搬車両の走行中の位置情報と、燃料消費量および積載量の情報を含む運転情報とを、前記経路を1往復した際のデータを1サイクル分のデータとして取得して記憶装置に蓄積する。
 前記データ抽出部は、前記記憶装置に蓄積された複数サイクルのデータから、基準サイクルデータおよび解析対象サイクルデータを抽出する。前記区間抽出部は、前記位置情報を用いて前記経路を分割して設定される複数の区間から解析対象区間を抽出する。前記運転情報出力部は、前記解析対象区間における前記基準サイクルデータおよび前記解析対象サイクルデータの運転情報を出力する。
特開2012-242110号公報 国際公開第2015/136647号
 たとえば、鉱山現場などの作業現場では、ダンプトラック等の作業機械が走行可能な経路や、作業機械が走行する経路の勾配が、作業の進行に伴って刻々と変化する。前記特許文献1に記載された従来の装置は、前述のように、地図データベースに記録されたリンクデータと、標高データベースに記録された標高データとに基づいて燃料換算勾配データを作成する。そのため、この従来の装置は、走行経路や勾配が刻々と変化する作業現場において、地図データベースと標高データベースを常に最新の状態に更新することは困難である。
 また、前記特許文献2に記載された従来の装置は、同一の経路を繰り返し走行する運搬車両を解析対象としている。そのため、走行経路や勾配が刻々と変化する作業現場では、運搬車両の運転解析が困難である。
 本開示は、走行経路や斜度が刻々と変化する作業現場で作業機械を効率よく走行させることが可能な作業機械のパラメータ選定装置およびパラメータ推奨システムを提供する。
 本開示の一態様は、作業機械の走行日時、走行経路の斜度、走行速度、積載物の重量、エンジンの制御用のパラメータ設定、および、単位時間あたりの燃料消費量を含む走行履歴データに基づいて、前記エンジンの推奨パラメータ設定を選定するパラメータ選定装置であって、前記作業機械が、前記積載物を積載し、前記積載物の積載後に積荷走行し、前記積荷走行の後に前記積載物を投下し、前記積載物の投下後に空車走行し、再び前記積載物を積載するまでを1サイクルとし、前記走行履歴データに基づいて前記1サイクルあたりの平均積荷走行距離を算出し、前記走行履歴データに基づいて、前記積荷走行における前記作業機械の総走行距離に対する前記斜度ごとの累計走行距離の割合である斜度毎走行割合を算出し、前記平均積荷走行距離に前記斜度毎走行割合を乗じて前記1サイクルあたりの斜度毎仮想走行距離を算出し、前記走行履歴データに基づいて、前記作業機械の前記積荷走行における前記斜度ごとに、前記燃料消費量の平均値である斜度毎平均燃料消費量と、前記走行速度の平均値である斜度毎平均速度とを算出し、前記斜度毎平均燃料消費量を前記斜度毎平均速度で除した斜度毎平均燃費に前記斜度毎仮想走行距離を乗じて前記1サイクルあたりの斜度毎予測燃料消費量を算出し、前記斜度毎仮想走行距離を前記斜度毎平均速度で除して前記1サイクルあたりの斜度毎走行時間を算出し、前記走行履歴データに基づいて、前記パラメータ設定ごとに、前記斜度毎予測燃料消費量の合計である前記1サイクルあたりの予測燃料消費量を前記作業機械の規定積載重量で除して単位積載重量あたりの予測燃料消費量を算出し、前記走行履歴データに基づいて、前記パラメータ設定ごとに、前記規定積載重量を前記斜度毎走行時間の合計である前記1サイクルあたりの仮想走行時間で除して前記1サイクルあたりの予測生産量を算出し、前記パラメータ設定ごとの前記1サイクルあたりの前記予測燃料消費量と前記予測生産量とに基づいて、前記推奨パラメータ設定を選定する、パラメータ選定部を備えることを特徴とするパラメータ選定装置である。
 また、本開示の別の一態様は、前記パラメータ選定装置と、前記作業機械に搭載された制御装置と、を備えたパラメータ推奨システムであって、前記制御装置は、前記パラメータ設定に基づいて前記エンジンを制御するエンジン制御部と、前記作業機械に搭載されたセンサの検出結果に基づいて、前記走行履歴データを取得する走行記録取得部と、前記走行記録取得部から入力された前記走行履歴データを前記作業機械に搭載された通信装置を介して前記パラメータ選定装置に送信する走行記録送信部と、を有することを特徴とするパラメータ推奨システムである。
 本開示の上記態様によれば、走行経路や斜度が刻々と変化する作業現場で作業機械を効率よく走行させることが可能な作業機械のパラメータ選定装置およびパラメータ推奨システムを提供することができる。
本開示に係るパラメータ選定装置およびパラメータ推奨システムの実施形態を示すブロック図。 図1のパラメータ選定装置に記録される走行履歴データの一例を示す表。 図2のパラメータ設定の一例を示す表。 図1のパラメータ選定装置の動作を示すフロー図。 図4の平均積荷走行距離を算出する処理の詳細を示すフロー図。 図4の斜度毎走行割合を算出する処理の詳細を示すフロー図。 図4の斜度毎仮想走行距離を算出する処理の結果の一例を示す表。 図4の推奨パラメータ設定の出力結果の一例を示す画像図。
 以下、図面を参照して本開示に係るパラメータ選定装置およびパラメータ推奨システムの実施形態を説明する。
 本開示では、作業機械として鉱山等で使用される運搬機としてのダンプトラックを想定し、パラメータは、動力源としてのエンジンの制御パラメータ(変数)を例として説明する。図1は、本開示に係るパラメータ選定装置およびパラメータ推奨システムの実施形態を示すブロック図である。本実施形態のパラメータ選定装置100は、たとえば、インターネットなどのネットワークNWに接続されたコンピュータである。パラメータ選定装置100は、たとえば、中央処理装置(CPU)、メモリ、タイマ、および入出力部などを備えている。
 パラメータ選定装置100は、作業機械200の走行履歴データRDに基づいて、作業機械200のエンジン201の推奨パラメータ設定を選定する装置である。詳細については後述するが、作業機械200の走行履歴データRDは、たとえば、作業機械200の走行日時DAT、走行経路の斜度θ[°]、走行速度V[km/h]、積載物の重量PLD[t]、エンジン201のパラメータ設定PS、および、単位時間あたりの燃料消費量FCH[l/h]を含む(図2を参照)。
 パラメータ選定装置100は、たとえば、データ入出力部101と、走行履歴記録部102と、走行履歴データベース103と、パラメータ選定部104と、分析データベース105とを有している。図1に示すパラメータ選定装置100の各部は、たとえば、パラメータ選定装置100のメモリに記憶されたプログラムを、パラメータ選定装置100のCPUによって実行することで実現されるパラメータ選定装置100の各機能を表している。
 本実施形態のパラメータ推奨システム500は、たとえば、パラメータ選定装置100と、作業機械200に搭載された制御装置220と、を備えている。なお、図1では1台の作業機械200と、その作業機械200に搭載された一つの制御装置220を示しているが、パラメータ推奨システム500は、複数の作業機械200に搭載された複数の制御装置220を備えていてもよい。また、パラメータ推奨システム500は、たとえば、ネットワークNWに接続された無線基地局300や、ユーザの事業所などに設置されてネットワークNWに接続されたユーザ端末400を含んでもよい。
 作業機械200は、たとえば、土砂や砕石などの積載物を搬送するダンプトラックである。また、作業機械200は、たとえば、鉱山において鉱物などの積載物を搬送する超大型のリジッドダンプトラックである。なお、作業機械200は、ダンプトラックに限定されず、たとえば、ホイールローダや油圧ショベルなど、搬送物を搬送可能な他の機械であってもよい。
 作業機械200は、たとえば、エンジン201と、発電機202と、モータ203と、通信装置204と、センサ210と、制御装置220とを備えている。エンジン201は、たとえば、軽油などを燃料とする内燃機関である。エンジン201の出力軸は、たとえば、発電機202のシャフトに接続され、発電機202のシャフトを回転させる。発電機202は、たとえば、エンジン201の出力軸の回転によってシャフトが回転させられて発電する。エンジン201は、不図示のアクセルにより回転数が制御され、有人運転車両の場合は、アクセルペダルの操作により回転数が上昇および減少するように制御される。
 モータ203は、たとえば、発電機202から供給される電力によって回転し、作業機械200を走行させる動力を発生する。より具体的には、作業機械200がダンプトラックである場合、モータ203は、ダンプトラックのホイールを回転させる走行モータである。なお、モータ203は、図示を省略する作業機械200のバッテリーから供給された電力によって回転してもよい。また、モータ203は、たとえば、回生ブレーキによって発電した回生電力をバッテリーへ供給するようにしてもよい。
 通信装置204は、たとえば、作業機械200に搭載された無線通信機である。通信装置204は、たとえば、無線基地局300に無線通信によって接続され、無線基地局300を介してネットワークNWに接続される。また、通信装置204は、たとえば、アンテナ、通信衛星、およびゲートウェイを介した衛星通信によってネットワークNWに接続されてもよい。
 センサ210は、たとえば、作業機械200に搭載され、作業機械200に関する物理量を検出する。センサ210は、たとえば、位置センサ211と、速度センサ212と、斜度センサ213と、積載量センサ214と、燃料センサ215と、エンジンセンサ216とを含む。
 位置センサ211は、たとえば、全球測位衛星システム(GNSS)の受信機を含み、作業機械200の緯度や経度などの位置情報を検出する。速度センサ212は、たとえば、車輪速センサを含み、作業機械200の速度を検出する。斜度センサ213は、たとえば、傾斜センサ、慣性センサ、または加速度センサを含み、作業機械200の水平面に対する傾斜角度を検出する。
 積載量センサ214は、たとえば、作業機械200の車輪を支持するサスペンションに作用する荷重に基づいて作業機械200の積載量を検出する。燃料センサ215は、たとえば、燃料タンク内のフロートの位置に基づいて、燃料タンク内の燃料の残量を検出する。エンジンセンサ216は、たとえば、作業機械200のエンジン201の回転数および反応速度(アクセルペダルの踏込量に対するエンジン回転数の変化割合)を検出する。
 制御装置220は、たとえば、作業機械200に搭載された電子制御装置(ECU)である。制御装置220は、たとえば、CPU、メモリ、タイマ、および入出力部を含む一つ以上のマイクロコントローラによって構成することができる。制御装置220は、たとえば、走行記録取得部221と、走行記録送信部222と、エンジン制御部223と、を有している。これら制御装置220の各部は、たとえば、メモリに記憶されたプログラムをCPUによって実行することによって実現される制御装置220の各機能を表している。
 走行記録取得部221は、作業機械200に搭載されたセンサ210の検出結果に基づいて、走行履歴データRDを取得する。より具体的には、走行記録取得部221は、たとえば、位置センサ211、速度センサ212、斜度センサ213、積載量センサ214、および燃料センサ215の検出結果を取得する。これにより、走行記録取得部221は、たとえば、作業機械200の走行日時DAT、走行経路の斜度θ、走行速度V[km/h]、積載物の重量PLD[t]、および、単位時間あたりの燃料消費量FCH[l/h]を取得する。また、走行記録取得部221は、たとえば、エンジン制御部223からエンジン201のパラメータ設定を取得する。
 走行記録送信部222は、走行記録取得部221から入力された走行履歴データRDを作業機械200に搭載された通信装置204を介してパラメータ選定装置100に送信する。エンジン制御部223は、たとえば、後述するエンジン201の制御用のパラメータ設定PSと、エンジンセンサ216の検出結果とに基づいて、不図示のアクセルペダルからの入力に対して作業機械200のエンジン201を制御する。
 パラメータ選定装置100は、たとえば、作業機械200に搭載された制御装置220の走行記録送信部222から通信装置204を介して送信された作業機械200の走行履歴データRDを、ネットワークNWに接続されたデータ入出力部101によって受信する。走行履歴記録部102は、データ入出力部101によって受信された走行履歴データRDを、走行履歴データベース103に記録する。
 図2は、図1のパラメータ選定装置100の走行履歴データベース103に記録される走行履歴データRDの一例を示す表である。作業機械200の走行履歴データRDは、たとえば、作業機械200の走行日時DAT、走行経路の斜度θ[°]、走行速度V[km/h]、積載物の重量PLD[t]、エンジン201のパラメータ設定PS、および、単位時間あたりの燃料消費量FCH[l/h]を含む。また、走行履歴データRDは、作業機械200の位置情報を含んでもよい。パラメータ選定装置100の走行履歴記録部102は、たとえば、複数の作業機械200から受信した走行履歴データRDを、個々の作業機械200の識別情報とともに、走行履歴データベース103に記録する。
 作業機械200の走行日時DATは、たとえば、速度センサ212が作業機械200の速度を検出した日時である。斜度θは、たとえば、斜度センサ213によって検出された作業機械200の水平面に対する傾斜角度である。走行速度V[km/h]は、たとえば、速度センサ212によって検出された作業機械200の速度である。積載物の重量PLD[t]は、たとえば、積載量センサ214によって検出された作業機械200の積載量である。燃料消費量FCH[l/h]は、たとえば、燃料センサ215によって検出された燃料の残量に基づいて算出された単位時間当たりの燃料の消費量である。位置情報は、たとえば、位置センサ211によって検出された作業機械200の緯度や経度などの情報である。
 図3は、図2の走行履歴データRDに含まれるエンジン201のパラメータ設定PSの一例を示す表である。エンジン201のパラメータ設定PSは、たとえば、作業機械200のエンジン制御部223においてあらかじめ設定されたエンジン201の制御パラメータの組合せである。表に示されるように、制御パラメータは低回転時の回転数NRL[rpm]と、高回転時の回転数NRH[rpm]と、反応速度RSの各データを持っており、それらの組合せに応じて複数の異なる設定を含んでいる。ここでは低回転時の回転数NTLは、アクセルペダルを踏込み操作しないアイドリング回転数であり、高回転時の回転数NRHは、アクセルペダルを完全に踏み込んだ状態(いわゆるフル操作)まで操作したときの最高回転数としている。
 図3に示す例において、パラメータ設定PSの設定Aでは、エンジン201の低回転時の回転数NRL[rpm]が1300[rpm]に設定され、高回転時の回転数NRH[rpm]が1900[rpm]に設定され、反応速度RSが「高」に設定されている。また、パラメータ設定PSの設定Cでは、エンジン201の低回転時の回転数NRL[rpm]が1200[rpm]に設定され、高回転時の回転数NRH[rpm]が1800[rpm]に設定され、反応速度RSが「中」に設定されている。
 作業機械200に搭載された制御装置220のエンジン制御部223では、たとえば、図3に示すような複数のパラメータ設定PSのうちの一つが、あらかじめ選択されて規定されている。エンジン制御部223は、たとえば、規定されたパラメータ設定PSと、エンジンセンサ216の検出結果に基づいて、エンジン201を制御する。
 図1に示す無線基地局300は、作業機械200の通信装置204と無線通信回線を介して情報通信可能に接続されるとともに、ネットワークNWを介してパラメータ選定装置100に情報通信可能に接続されている。また、図1に示すユーザ端末400は、たとえば、ユーザの事業所などに設置され、ネットワークNWを介してパラメータ選定装置100に情報通信可能に接続されている。また、ユーザ端末400は、たとえば、液晶表示装置や有機EL表示装置などによって構成された表示部401を有している。
 以下、図4を参照して、本実施形態のパラメータ選定装置100の動作を説明する。図4は、図1のパラメータ選定装置100の動作の一例を示すフロー図である。
 本実施形態のパラメータ推奨システム500において、たとえば、特定の作業機械200のエンジン201の推奨パラメータ設定の選定を希望する作業機械200のユーザは、対象となる作業機械200の識別情報をユーザ端末400に入力する。ユーザ端末400に入力された作業機械200の識別情報は、たとえば、ユーザ端末400からネットワークNWを介してパラメータ選定装置100へ送信される。
 パラメータ選定装置100は、たとえば、ユーザ端末400から送信された特定の作業機械200の識別情報を、データ入出力部101によって受信すると、図4に示す処理フローを開始する。パラメータ選定装置100は、図4に示す処理フローを開始すると、まず、解析対象となる特定の作業機械200の走行履歴データRDに基づいて、1サイクルあたりの平均積荷走行距離を算出する処理P1を実行する。ここでは、作業機械200が積載物を積載し、積載物の積載後に積荷走行し、積荷走行の後に積載物を投下し、積載物の投下後に空車走行し、再び積載物を積載するまでを1サイクルとする。
 図5は、図4の1サイクルあたりの平均積荷走行距離を算出する処理P1の詳細を示すフロー図である。パラメータ選定装置100は、図5に示す処理P1を開始すると、まず、解析対象となる特定の作業機械200の走行履歴データRDを、走行履歴データベース103から抽出する処理P11を実行する。より具体的には、この処理P11において、パラメータ選定部104は、たとえば、データ入出力部101から解析対象となる特定の作業機械200の識別情報を取得する。さらに、パラメータ選定部104は、たとえば、データ入出力部101から取得した識別情報に一致する識別情報を含む作業機械200の走行履歴データRDを、走行履歴データベース103から抽出する。
 次に、パラメータ選定装置100は、抽出した走行履歴データRDに基づいて、サイクル数を集計する処理P12を実行する。この処理P12において、パラメータ選定部104は、たとえば、作業機械200の積載物の有無を判定するための積載物の重量PLD[t]のしきい値と、走行履歴データRDに含まれる積載物の重量PLD[t]とを比較して、走行履歴データRDの時系列における積載物の有無を判定する。
 パラメータ選定部104は、たとえば、作業機械200の積載物の有無の判定結果と、作業機械200の位置情報とに基づいて、走行履歴データRDから作業機械200のサイクル数を集計する。ここで、作業機械200のサイクル数とは、たとえば、前述のように、作業機械200が積載物を積載し、積載物の積載後に積荷走行し、積荷走行の後に積載物を投下し、積載物の投下後に空車走行し、再び積載物を積載するまでを1サイクルとするサイクル数である。
 次に、パラメータ選定装置100は、作業機械200が積載物を積載して走行した積荷走行距離を集計する処理P13,P14,P15を実行する。より具体的には、処理P13において、パラメータ選定部104は、たとえば、走行履歴データRDの時系列の中から、日時が最も古いデータを抽出する。さらに、パラメータ選定部104は、抽出したデータの積載物の重量PLD[t]としきい値との比較に基づいて、作業機械200が積荷走行をしているか否かを判定する。
 パラメータ選定部104は、処理P13において、作業機械200が積荷走行をしていること(YES)を判定すると、総積荷走行距離を集計する処理P14を実行する。この処理P14において、パラメータ選定部104は、作業機械200の走行速度V[km/h]と走行時間を乗じて積荷走行距離を算出し、算出した積荷走行距離を前回の処理P14で算出した総積荷走行距離に加算することで、総積荷走行距離を集計する。なお、処理P1を開始した後の最初の処理P14では、たとえば、算出した積荷走行距離を、総積荷走行距離の初期値であるゼロに加算する。
 その後、パラメータ選定部104は、走行履歴データRDから抽出したデータが最終データであるか否かを判定する処理P15を実行する。パラメータ選定部104は、処理P15において、走行履歴データRDから抽出したデータが最終データではないこと(NO)を判定すると、処理P13に戻り、走行履歴データRDの次のデータを抽出して、積荷走行か否かを判定する。
 一方、パラメータ選定部104は、前述の処理P13で作業機械200が積載物を積載していない空車走行を行っていること、すなわち、作業機械200が積荷走行を行っていないこと(NO)を判定すると、処理P14を実行することなく処理P15を実行する。また、パラメータ選定部104は、前述の処理P15において、走行履歴データRDから抽出したデータが最終データであること(YES)を判定すると、次の処理P16を実行する。
 パラメータ選定部104は、処理P16において、処理P14で集計した総積荷走行距離を、処理P12で集計したサイクル数で除して、1サイクルあたりの平均積荷走行距離を算出する。以上により、図5に示す処理P1が終了する。その後、パラメータ選定装置100は、図4に示す処理P2を実行し、走行履歴データRDに基づいて、積荷走行における作業機械200の総走行距離に対する斜度θごとの累計走行距離の割合である斜度毎走行割合を算出する。
 図6は、図4の斜度毎走行割合を算出する処理P2の詳細を示すフロー図である。パラメータ選定装置100は、図6に示す処理P2を開始すると、走行履歴データベース103から解析対象の作業機械200の走行履歴データRDを抽出する処理P21を実行する。より具体的には、パラメータ選定部104は、処理P21において、前述の処理P11と同様に、データ入出力部101から取得した作業機械200の識別情報に一致する識別情報を含む走行履歴データRDを、走行履歴データベース103から抽出する。
 次に、パラメータ選定部104は、たとえば、抽出した走行履歴データRDの時系列に含まれる斜度θのスムージング処理P22を実行し、斜度センサ213の検出結果に含まれるノイズを除去する。次に、パラメータ選定部104は、たとえば、前述の処理P13と同様に、走行履歴データRDから抽出したデータにおいて、作業機械200が積荷走行をしているか否かを判定する処理P23を実行する。
 パラメータ選定部104は、処理P23において、作業機械200が積荷走行をしていること(YES)を判定すると、積載物の重量PLD[t]が規定積載重量の±5%以内であるか否かを判定する処理P24を実行する。なお、作業機械200がリジッドダンプトラックである場合、作業機械200の規定積載重量は、たとえば、300[t]程度である。
 パラメータ選定部104は、処理P24において、積載物の重量PLD[t]が規定積載重量の±5%の範囲内であること(YES)を判定すると、斜度毎累計走行距離を集計する処理P25を実行する。この処理P25において、パラメータ選定部104は、走行履歴データRDに含まれる特定の斜度θと、走行速度V[km/h]と、走行時間に基づいて、その特定の斜度θにおける走行距離を算出する。
 さらにパラメータ選定部104は、算出した特定の斜度θにおける走行距離を、前回の処理P25で算出したその特定の斜度θの斜度毎累計走行距離に加算する。なお、処理P25で、その特定の斜度θについて最初に走行距離が算出された場合は、その特定の斜度θの走行距離を、その特定の斜度θの斜度毎累計走行距離の初期値であるゼロに加算する。
 その後、パラメータ選定部104は、処理P26を実行し、前述の処理P15と同様に、走行履歴データRDから抽出したデータが最終データではないこと(NO)を判定すると、処理P23に戻り、走行履歴データRDの次のデータを抽出して、積荷走行か否かを判定する。
 一方、パラメータ選定部104は、処理P23において、作業機械200が空車走行をしていること、すなわち、積荷走行をしていないこと(NO)を判定すると、処理P24および処理P25を実行することなく、処理P26を実行する。また、パラメータ選定部104は、処理P24において規定積載重量±5%の範囲外であること(NO)を判定した場合にも、処理P25を実行することなく、処理P26を実行する。
 このように、前述の処理P23および処理P24を経て処理P25を実行することで、走行履歴データRDの中から、積載物の重量PLD[t]が同等であるデータを抽出して斜度毎累計走行距離を集計することができる。また、パラメータ選定部104は、前述の処理P26において、走行履歴データRDから抽出したデータが最終データであること(YES)を判定すると、次の処理P27を実行する。
 パラメータ選定部104は、処理P27において、処理P25で集計した斜度毎累計走行距離を、処理P14で集計した総積荷走行距離で除して、積荷走行における斜度毎走行割合を算出する。この処理P27により、作業機械200の総積荷走行距離に対する斜度θごとの累計走行距離の割合を求めることができる。以上により、図6に示す処理P2が終了する。
 その後、パラメータ選定装置100は、図4に示す処理P3を実行する。この処理P3において、パラメータ選定部104は、たとえば、処理P1で算出した平均積荷走行距離に、処理P2で算出した斜度毎走行割合を乗じて、1サイクルあたりの斜度毎仮想走行距離を算出する。さらに、パラメータ選定部104は、算出した1サイクルあたりの斜度毎仮想走行距離を、図1に示す分析データベース105に記録する。
 図7は、図4の1サイクルあたりの斜度毎仮想走行距離を算出する処理P3の結果、分析データベース105に記録された仮想経路テーブルの一例を示す表である。仮想経路テーブルは、たとえば、分析対象の特定の識別情報の作業機械200について、斜度θごとに、累計走行距離と、総積荷走行距離に対する走行割合と、1サイクルあたりの仮想走行距離すなわち斜度毎仮想走行距離と、を含む。斜度θごとの走行割合は、たとえば、総積荷走行距離を100とする百分率によって表される。
 次に、パラメータ選定装置100は、図4に示す処理P4を実行する。この処理P4において、パラメータ選定部104は、たとえば、前述の処理P21から処理P24までと同様に、走行履歴データRDから積荷走行のデータを抽出し、斜度毎平均燃料消費量と、斜度毎平均速度とを算出する。ここで、斜度毎平均燃料消費量は、作業機械200の積荷走行における斜度θごとの燃料消費量[l/h]の平均値である。また、斜度毎平均速度は、作業機械200の積荷走行における斜度θごとの走行速度V[km/h]の平均値である。なお、以下に示すP4-P8の処理で算出される数値はパラメータ設定PSの設定ごとに算出される。
 また、パラメータ選定部104は、この処理P4において、たとえば、算出した斜度毎平均燃料消費量および斜度毎平均速度のスムージングを行う。これにより、各々のパラメータ設定PSに対し、スムージングされた斜度毎平均燃料消費量および斜度毎平均速度が得られる。ここで走行履歴データRDに含まれるパラメータ設定PSは、先述のとおり、複数の設定を含んでいる。そのため、斜度毎平均燃料消費量と、斜度毎平均速度は、パラメータ設定PSの設定ごとに算出される。
 次に、パラメータ選定装置100は、図4に示す処理P5を実行する。この処理P5において、パラメータ選定部104は、たとえば、前の処理P4で得られた斜度毎平均燃料消費量[l/h]を、同じく前の処理P4で得られた斜度毎平均速度[km/h]で除した斜度毎平均燃費[l/km]を算出する。さらに、パラメータ選定部104は、算出した斜度毎平均燃費[l/km]に、処理P3で算出した斜度毎仮想走行距離[km]を乗じて、1サイクルあたりの斜度毎予測燃料消費量[l]を算出する。斜度毎予測燃料消費量[l]は、パラメータ設定PSに含まれる設定ごとに算出される。
 次に、パラメータ選定装置100は、図4に示す処理P6を実行する。この処理P6において、パラメータ選定部104は、たとえば、処理P3で算出した斜度毎仮想走行距離[km]を、処理P4で算出した斜度毎平均速度[km/h]で除して、1サイクルあたりの斜度毎走行時間[h]を算出する。斜度毎走行時間[h]は、パラメータ設定PSに含まれる設定ごとに算出される。
 次に、パラメータ選定装置100は、図4に示す処理P7を実行する。この処理P7において、パラメータ選定部104は、たとえば、走行履歴データRDに基づいて、パラメータ設定PSごとに、1サイクルあたりの斜度毎予測燃料消費量[l]の合計である1サイクルあたりの予測燃料消費量[l]を作業機械200の規定積載重量[t]で除して、1サイクルにおける単位積載重量あたりの予測燃料消費量[l/t]を算出する。予測燃料消費量[l/t]は、パラメータ設定PSに含まれる設定ごとに算出される。
 次に、パラメータ選定装置100は、図4に示す処理P8を実行する。この処理P8において、パラメータ選定部104は、たとえば、走行履歴データRDに基づいて、パラメータ設定PSごとに、作業機械200の規定積載重量[t]を斜度毎走行時間の合計である1サイクルあたりの仮想走行時間「h」で除して、1サイクルあたりの予測生産量[t/h]を算出する。予測生産量[t/h]は、パラメータ設定PSに含まれる設定ごとに算出される。
 次に、パラメータ選定装置100は、図4に示す処理P9を実行する。この処理P9において、パラメータ選定部104は、たとえば、処理P7と処理P8で算出したパラメータ設定PSごとの1サイクルあたりの予測燃料消費量[l/t]と予測生産量[t/h]とに基づいて、推奨パラメータ設定を選定する。
 図8は、図4の処理P9で選定された推奨パラメータ設定の出力結果の一例を示す画像図である。図8に示す例において、解析対象の作業機械200のエンジン201の現在のパラメータ設定PSは、設定Bとなっている。設定Bは、エンジン201の低回転の回転数が1200[rpm]であり、高回転の回転数が1800[rpm]であり、反応速度が高である。このパラメータ設定PSの設定Bにおいて、予測燃料消費量は、0.234[l/t]であり、予測生産量は、633[t/h]である。
 これに対し、作業機械200のエンジン201のパラメータ設定PSを、現在の設定Bから設定Cに変更すると、エンジン201の反応速度が、高から中に変更される。その結果、1サイクルあたりの予測生産量を減少させることなく、予測燃料消費量を0.234[l/t]から0.233[l/t]へ減少させることが可能になる。したがって、前述の処理P9において、パラメータ選定装置100は、たとえば、予測生産量が最も多いパラメータ設定PSである設定A,B,Cの中から、最も予測燃料消費量が少ない設定Cを、推奨パラメータ設定として選定する。なお、処理P9において、予測燃料消費量と予測生産量とに基づく推奨パラメータ設定の選定方法は、特に限定されず、燃費と生産量とのバランスを考慮して、ユーザが適宜設定することが可能である。
 最後に、パラメータ選定装置100は、たとえば、推奨パラメータ設定を記録および出力する処理P10を実行する。この処理P10において、パラメータ選定部104は、たとえば、解析対象の特定の作業機械200の推奨パラメータ設定を、分析データベース105に記録する。また、パラメータ選定部104は、たとえば、解析対象の特定の作業機械200の推奨パラメータ設定を、データ入出力部101を介して作業機械200とユーザ端末400の少なくとも一方へ出力する。
 すなわち、パラメータ選定装置100は、たとえば、処理P9でパラメータ選定部104が選定した推奨パラメータ設定を、データ入出力部101を介してユーザ端末400へ送信する。この場合、ユーザ端末400は、データ入出力部101から受信した推奨パラメータ設定を、図8に示すように、表示部401に表示することができる。
 また、パラメータ選定装置100は、たとえば、処理P9でパラメータ選定部104が選定した推奨パラメータ設定を、データ入出力部101を介して、作業機械200の通信装置204へ送信する。この場合、エンジン制御部223は、通信装置204を介してデータ入出力部101から受信した推奨パラメータ設定に基づいて、エンジン201を制御する。パラメータ選定装置100は、推奨パラメータ設定を記録および出力する処理P10の終了後、図4に示す処理フローを終了する。
 以上のように、本実施形態のパラメータ選定装置100は、作業機械200の走行履歴データRDに基づいて、作業機械200のエンジン201の推奨パラメータ設定を選定する装置であり、パラメータ選定部104を備えている。走行履歴データRDは、図2に示すように、作業機械200の走行日時DAT、走行経路の斜度θ、走行速度V[km/h]、積載物の重量PLD[t]、エンジン201のパラメータ設定PS、および、単位時間あたりの燃料消費量FCH[l/h]を含む。図4に示すように、パラメータ選定部104は、走行履歴データRDに基づいて1サイクルあたりの平均積荷走行距離を算出する(処理P1)。ここでは、作業機械200が、積載物を積載し、積載物の積載後に積荷走行し、積荷走行の後に積載物を投下し、積載物の投下後に空車走行し、再び積載物を積載するまでを1サイクルとしている。また、パラメータ選定部104は、走行履歴データRDに基づいて、積荷走行における作業機械200の総走行距離に対する斜度θごとの累計走行距離の割合である斜度毎走行割合を算出する(処理P2)。さらに、パラメータ選定部104は、平均積荷走行距離に斜度毎走行割合を乗じて1サイクルあたりの斜度毎仮想走行距離を算出する(処理P3)。また、パラメータ選定部104は、走行履歴データRDに基づいて、作業機械200の積荷走行における斜度θごとに、燃料消費量FCH[l/h]の平均値である斜度毎平均燃料消費量と、走行速度V[km/h]の平均値である斜度毎平均速度とを算出する(処理P4)。また、パラメータ選定部104は、斜度毎平均燃料消費量を斜度毎平均速度で除した斜度毎平均燃費に、斜度毎仮想走行距離を乗じて、1サイクルあたりの斜度毎予測燃料消費量を算出する(処理P5)。また、パラメータ選定部104は、斜度毎仮想走行距離を斜度毎平均速度で除して、1サイクルあたりの斜度毎走行時間を算出する(処理P6)。また、パラメータ選定部104は、走行履歴データRDに基づいて、パラメータ設定PSごとに、斜度毎予測燃料消費量の合計である1サイクルあたりの予測燃料消費量を作業機械200の規定積載重量で除して、単位積載重量あたりの予測燃料消費量を算出する(処理P7)。また、パラメータ選定部104は、走行履歴データRDに基づいて、パラメータ設定PSごとに、規定積載重量を斜度毎走行時間の合計である1サイクルあたりの仮想走行時間で除して、1サイクルあたりの予測生産量を算出する(処理P8)。そして、パラメータ選定部104は、図8に示すように、パラメータ設定PSごとの1サイクルあたりの予測燃料消費量と予測生産量とに基づいて、推奨パラメータ設定を選定する(処理P9)。
 このような構成により、本実施形態のパラメータ選定装置100によれば、作業機械200の走行履歴データRDを集計して、作業機械200が1サイクルで積荷走行を行う仮想的な走行経路の斜度毎仮想走行距離を算出することができる。さらに、この斜度毎仮想走行距離を用いて、エンジン201のパラメータ設定PSごとに、作業機械200の1サイクルにおける単位積載重量あたりの予測燃料消費量と、予測生産量とを算出することができる。これにより、作業機械200が走行可能な経路や、作業機械200が走行する経路の勾配が、作業の進行に伴って刻々と変化する鉱山現場などの作業現場において、均一な条件の下で、複数のパラメータ設定PSの中から、予測燃料消費量と予測生産量とのバランスを考慮した推奨パラメータ設定を選定することができる。したがって、本実施形態によれば、走行経路や斜度θが刻々と変化する作業現場で作業機械200を効率よく走行させることが可能なパラメータ選定装置100を提供することができる。
 また、本実施形態のパラメータ推奨システム500は、前述のパラメータ選定装置100と、作業機械200に搭載された制御装置220と、を備えている。制御装置220は、エンジン制御部223と、走行記録取得部221と、走行記録送信部222と、を有している。エンジン制御部223は、パラメータ設定PSに基づいてエンジン201を制御する。走行記録取得部221は、作業機械200に搭載されたセンサ210の検出結果に基づいて、走行履歴データRDを取得する。走行記録送信部222は、走行記録取得部221から入力された走行履歴データRDを、作業機械200に搭載された通信装置204を介してパラメータ選定装置100に送信する。
 このような構成により、本実施形態のパラメータ推奨システム500によれば、作業機械200に搭載された制御装置220によって作業機械200の走行履歴データRDを取得し、作業機械200の通信装置204を介してパラメータ選定装置100に送信することが可能になる。
 また、本実施形態のパラメータ推奨システム500は、パラメータ選定装置100に情報通信可能に接続されたユーザ端末400をさらに備えている。そして、パラメータ選定装置100は、作業機械200のエンジン201の推奨パラメータ設定を、ユーザ端末400へ送信する。そして、ユーザ端末400は、パラメータ選定装置100から受信した推奨パラメータ設定を表示する表示部401を有している。
 このような構成により、本実施形態のパラメータ推奨システム500によれば、作業機械200のユーザは、ユーザ端末400の表示部401に表示されたエンジン201の推奨パラメータ設定を参照して、作業機械200に対して設定変更を行うことができる。
 また、本実施形態のパラメータ推奨システム500において、パラメータ選定装置100は、作業機械200へエンジン201の推奨パラメータ設定を送信する。また、作業機械200に搭載された制御装置220のエンジン制御部223は、通信装置204を介してデータ入出力部101から受信した推奨パラメータ設定に基づいて、エンジン201を制御する。
 このような構成により、本実施形態によれば、走行経路や斜度θが刻々と変化する作業現場で作業機械200を効率よく走行させることが可能なパラメータ推奨システム500を提供することができる。
 以上、図面を用いて本開示に係るパラメータ選定装置およびパラメータ推奨システムの実施形態を詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限定されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲における設計変更等があっても、それらは本開示に含まれるものである。
100 パラメータ選定装置
104 パラメータ選定部
200 作業機械
201 エンジン
204 通信装置
210 センサ
220 制御装置
221 走行記録取得部
222 走行記録送信部
223 エンジン制御部
400 ユーザ端末
401 表示部
DAT 走行日時
FCH 単位時間あたりの燃料消費量
PLD 積載物の重量
PS  パラメータ設定
RD 走行履歴データ
V   走行速度
θ   斜度

Claims (4)

  1.  作業機械の走行日時、走行経路の斜度、走行速度、積載物の重量、エンジンの制御用のパラメータ設定、および、単位時間あたりの燃料消費量を含む走行履歴データに基づいて、前記エンジンの推奨パラメータ設定を選定するパラメータ選定装置であって、
     前記作業機械が、前記積載物を積載し、前記積載物の積載後に積荷走行し、前記積荷走行の後に前記積載物を投下し、前記積載物の投下後に空車走行し、再び前記積載物を積載するまでを1サイクルとし、前記走行履歴データに基づいて前記1サイクルあたりの平均積荷走行距離を算出し、
     前記走行履歴データに基づいて、前記積荷走行における前記作業機械の総走行距離に対する前記斜度ごとの累計走行距離の割合である斜度毎走行割合を算出し、
     前記平均積荷走行距離に前記斜度毎走行割合を乗じて前記1サイクルあたりの斜度毎仮想走行距離を算出し、
     前記走行履歴データに基づいて、前記作業機械の前記積荷走行における前記斜度ごとに、前記燃料消費量の平均値である斜度毎平均燃料消費量と、前記走行速度の平均値である斜度毎平均速度とを算出し、
     前記斜度毎平均燃料消費量を前記斜度毎平均速度で除した斜度毎平均燃費に前記斜度毎仮想走行距離を乗じて前記1サイクルあたりの斜度毎予測燃料消費量を算出し、
     前記斜度毎仮想走行距離を前記斜度毎平均速度で除して前記1サイクルあたりの斜度毎走行時間を算出し、
     前記走行履歴データに基づいて、前記パラメータ設定ごとに、前記斜度毎予測燃料消費量の合計である前記1サイクルあたりの予測燃料消費量を前記作業機械の規定積載重量で除して単位積載重量あたりの予測燃料消費量を算出し、
     前記走行履歴データに基づいて、前記パラメータ設定ごとに、前記規定積載重量を前記斜度毎走行時間の合計である前記1サイクルあたりの仮想走行時間で除して前記1サイクルあたりの予測生産量を算出し、
     前記パラメータ設定ごとの前記1サイクルあたりの前記予測燃料消費量と前記予測生産量とに基づいて、前記推奨パラメータ設定を選定する、
     パラメータ選定部を備えることを特徴とするパラメータ選定装置。
  2.  請求項1に記載のパラメータ選定装置と、前記作業機械に搭載された制御装置と、を備えたパラメータ推奨システムであって、
     前記制御装置は、
     前記パラメータ設定に基づいて前記エンジンを制御するエンジン制御部と、
     前記作業機械に搭載されたセンサの検出結果に基づいて、前記走行履歴データを取得する走行記録取得部と、
     前記走行記録取得部から入力された前記走行履歴データを前記作業機械に搭載された通信装置を介して前記パラメータ選定装置に送信する走行記録送信部と、
     を有することを特徴とするパラメータ推奨システム。
  3.  前記パラメータ選定装置に情報通信可能に接続されたユーザ端末をさらに備え、
     前記パラメータ選定装置は、前記推奨パラメータ設定を前記ユーザ端末へ送信し、
     前記ユーザ端末は、前記パラメータ選定装置から受信した前記推奨パラメータ設定を表示する表示部を有することを特徴とする請求項2に記載のパラメータ推奨システム。
  4.  前記パラメータ選定装置は、前記作業機械へ前記推奨パラメータ設定を送信し、
     前記エンジン制御部は、前記通信装置を介して前記パラメータ選定装置から受信した前記推奨パラメータ設定に基づいて、前記エンジンを制御することを特徴とする請求項2に記載のパラメータ推奨システム。
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