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技術 ショベル支援装置

出願人 住友重機械工業株式会社
発明者 楠見理仁古賀方土
出願日 2015年2月16日 (4年5ヶ月経過) 出願番号 2015-027105
公開日 2016年8月22日 (2年11ヶ月経過) 公開番号 2016-151086
状態 特許登録済
技術分野 建設機械の構成部品 掘削機械の作業制御
主要キーワード 診断開始信号 整備要員 機体識別情報 最大波高値 アイドリング動作 評価ベクトル 時間刻み幅 タグチ
関連する未来課題
重要な関連分野

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図面 (13)

課題

ショベルメンテナンスの必要性について理解を得やすいショベル支援装置を提供する。

解決手段

ショベル支援装置が、表示装置と、通信装置と、処理装置とを有する。処理装置は、診断対象ショベルから、通信装置を介して、診断対象ショベルの稼働状態を示す時系列データを取得する。診断対象ショベルの診断結果とショベルの稼働状態を示す典型的時系列データとが関連付けられて記憶されたデータベースから、診断対象ショベルの診断結果に基づいて抽出された典型的時系列データが取得される。診断対象ショベルの時系列データと、データベースから取得された典型的時系列データとが対比されて、表示装置に表示される。

概要

背景

下記の特許文献1に、ショベル異常検出方法が開示されている。この異常検出方法では、ショベルの稼動状態に依存する種々の変数収集され、正常時の値と比較される。収集された変数の値が異常か否かの判定に、例えばマハラノビスタグチ法等が適用される。

概要

ショベルのメンテナンスの必要性について理解を得やすいショベル支援装置を提供する。ショベル支援装置が、表示装置と、通信装置と、処理装置とを有する。処理装置は、診断対象ショベルから、通信装置を介して、診断対象ショベルの稼働状態を示す時系列データを取得する。診断対象ショベルの診断結果とショベルの稼働状態を示す典型的時系列データとが関連付けられて記憶されたデータベースから、診断対象ショベルの診断結果に基づいて抽出された典型的時系列データが取得される。診断対象ショベルの時系列データと、データベースから取得された典型的時系列データとが対比されて、表示装置に表示される。

目的

本発明の目的は、ショベルのメンテナンスの必要性について理解を得やすいショベル支援装置を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

表示装置と、通信装置と、処理装置とを有し、前記処理装置は、診断対象ショベルから、前記通信装置を介して、前記診断対象ショベルの稼働状態を示す時系列データを取得し、前記診断対象ショベルの診断結果とショベルの稼働状態を示す典型的時系列データとが関連付けられて記憶されたデータベースから、前記診断対象ショベルの診断結果に基づいて抽出された前記典型的時系列データを取得し、前記診断対象ショベルの前記時系列データと、前記データベースから取得された前記典型的時系列データとを対比させて、前記表示装置に表示するショベル支援装置

請求項2

前記診断結果は、前記時系列データの時間波形の形状を表す複数の特徴量を含み、前記データベースから、複数の前記特徴量に基づいて前記典型的時系列データが抽出される請求項1に記載のショベル支援装置。

請求項3

前記処理装置は、正常なショベルから取得された稼働状態を示す正常時の前記時系列データを、前記診断対象ショベルの前記時系列データ、及び前記データベースから取得された前記典型的時系列データとともに、前記表示装置に表示する請求項1または2に記載のショベル支援装置。

請求項4

前記データベースに、ショベルに発生している異常の程度に応じた複数の前記典型的時系列データが格納されており、前記データベースから、前記診断対象ショベルの診断結果に基づいて、異常の程度が異なる複数の前記典型的時系列データが抽出され、前記処理装置は、抽出された複数の前記典型的時系列データを取得し、前記診断対象ショベルの前記時系列データと、前記データベースから取得された複数の前記典型的時系列データとを対比させて、前記表示装置に表示する請求項1乃至3のいずれか1項に記載のショベル支援装置。

技術分野

0001

本発明は、ショベル整備支援するショベル支援装置に関する。

背景技術

0002

下記の特許文献1に、ショベルの異常検出方法が開示されている。この異常検出方法では、ショベルの稼動状態に依存する種々の変数収集され、正常時の値と比較される。収集された変数の値が異常か否かの判定に、例えばマハラノビスタグチ法等が適用される。

先行技術

0003

特開2014−15746号公報

発明が解決しようとする課題

0004

マハラノビスタグチ法等の複雑な手法を用いてショベルが異常と判定された場合、異常と判定された根拠、異常の度合等を直感的に理解することが困難である。このため、ショベルの整備業者がショベルの所有者に、これらの異常を示唆する情報を提示しても、メンテナンスの必要性についての理解を得ることが困難である。

0005

本発明の目的は、ショベルのメンテナンスの必要性について理解を得やすいショベル支援装置を提供することである。

課題を解決するための手段

0006

本発明の一観点によると、
表示装置と、
通信装置と、
処理装置
を有し、
前記処理装置は、
診断対象ショベルから、前記通信装置を介して、前記診断対象ショベルの稼働状態を示す時系列データを取得し、
前記診断対象ショベルの診断結果とショベルの稼働状態を示す典型的時系列データとが関連付けられて記憶されたデータベースから、前記診断対象ショベルの診断結果に基づいて抽出された前記典型的時系列データを取得し、
前記診断対象ショベルの前記時系列データと、前記データベースから取得された前記典型的時系列データとを対比させて、前記表示装置に表示するショベル支援装置が提供される。

発明の効果

0007

診断対象ショベルの時系列データと、データベースから取得された典型的時系列データとを対比させることができるため、診断対象ショベルに異常が発生している場合に、異常を直感的に確認することができる。これにより、メンテナンスの必要性について、ショベルの所有者の理解が得やすくなる。

図面の簡単な説明

0008

図1は、ショベル、ショベル管理装置、及び実施例によるショベル支援装置の概略図である。
図2は、ショベル管理装置に構築されたデータベースのデータ構造図である。
図3は、実施例によるショベル支援装置のブロック図である。
図4Aは、診断対象ショベル、ショベル管理装置、及びショベル支援装置の処理及び通信シーケンスの一例を示す図であり、図4Bは、診断対象ショベル及びショベル管理装置の処理及び通信シーケンスの他の例を示す図である。
図5A〜図5Cは、ショベル支援装置の表示装置に表示された画像の例を示す平面図である。
図6は、ショベル支援装置の表示装置に表示された画像の他の例を示す平面図である。
図7は、他の実施例による診断対象ショベル30、ショベル管理装置60、及びショベル支援装置50の処理及び通信シーケンスを示す図である。
図8Aは、ショベルとショベル管理装置との処理及びデータ転送シーケンスの一例を示す図であり、図8Bは、ショベルとショベル管理装置との処理及びデータ転送シーケンスの他の例を示す図である。
図9Aは、図8AのステップS10のフローチャートであり、図9Bは、図8AのステップS13のフローチャートである。
図10は、時系列データの時間波形の一部分を例示するグラフである。
図11は、規格化評価ベクトルを元(エレメント)とするベクトル空間の一例を示すグラフである。
図12は、図4AのステップS03のフローチャートである。

実施例

0009

図1に、複数のショベル30、ショベル管理装置60、及び実施例によるショベル支援装置50の概略図を示す。ショベル30、ショベル管理装置60、及びショベル支援装置50が、ネットワーク40を介して相互に通信を行う。ショベル30とショベル支援装置50とは、ネットワークを介さず直接通信することも可能である。

0010

ショベル30に、車両コントローラ31、電子制御ユニット(ECU)32、種々のセンサ33、及び通信装置34が搭載されている。

0011

センサ33は、ショベル30の稼働状態を示す種々の物理量を測定する。センサ33の測定値が車両コントローラ31に入力される。稼働状態を示す物理量には、例えば、エンジン回転数油圧ポンプ圧力、油圧負荷等が含まれる。車両コントローラ31は、センサ33により測定された測定値を、ある時間刻み幅で取得する。物理量をある時間刻み幅で取得することにより、物理量の時間変動を示す時系列データが得られる。

0012

車両コントローラ31は、ショベル30の機体識別情報、センサ33によって取得された時系列データを、通信装置34から、ネットワーク40を介してショベル管理装置60に送信する。ECU32は、車両コントローラ31からの指令に基づき、エンジンを制御する。通信装置34は、近距離無線通信装置を含む。近距離無線通信装置は、近距離に位置するショベル支援装置50との通信を行う。近距離無線通信規格として、例えばBluetoothが用いられる。

0013

ショベル支援装置50は、表示装置54を含む。表示装置54に、ショベルの整備の支援を行うための情報が表示される。ショベル支援装置50には、例えばタブレット端末が用いられる。

0014

ショベル管理装置60に、ショベル30の状態の診断結果と、ショベル30の稼働状態を示す典型的時系列データとが関連付けられたデータベース70が構築されている。

0015

図2に、データベース70のデータ構造を示す。ショベル30の既定動作ごとに、ショベル30の診断結果と、典型的時系列データとが関連付けられている。既定動作として、例えばアイドリング動作、油圧負荷動作等が採用される。診断結果には、「正常」及び「異常」が含まれ、「異常」には、異常の種別及び異常の程度が含まれる。一例として、診断結果は、時系列データで示された波形の形状を表す複数の特徴量を要素とする評価ベクトルを含む。評価ベクトルの方向が異常の種別を表し、評価ベクトルの長さが異常の程度を表す。時系列データから評価ベクトルを求める方法については後に説明する。

0016

以下、図2に示した例について説明する。既定動作Aはアイドリング動作を表し、既定動作Bは油圧負荷動作を表す。診断結果の「異常Xn」(n=1、2、3・・・)は、異常の種別が「X」であり、異常の程度が「n」であることを示している。典型的時系列データは、エンジン回転数の時間変化を表している。

0017

ショベル30に異常種別Xの異常が発生すると、既定動作A(アイドリング動作)を行っているときのエンジン回転数の時間変化の振幅が、正常時の振幅に比べて大きくなっている。さらに、異常の程度が大きくなるに従って、エンジン回転数の時間変化の振幅も大きくなる。ショベル30に異常種別Yの異常が発生すると、エンジン回転数の時間変化にうねりが発生する。異常の程度が大きくなるにしたがって、うねりの振幅が大きくなる。

0018

既定動作B(油圧負荷動作)を行うと、エンジン回転数が一時的に低下した後、定常回転数に戻る。ショベル30に異常Zが発生すると、正常時に比べて、エンジン回転数の低下幅が大きくなり、エンジン回転数が定常回転数に復帰するまでの時間が長くなる。

0019

図3に、実施例によるショベル支援装置50のブロック図を示す。ショベル支援装置50は、処理装置51、通信装置52、入力装置53、及び表示装置54を含む。入力装置53及び表示装置54に、例えばタッチパネルが用いられる。通信装置52は、ネットワーク40(図1)を介してショベル管理装置60(図1)とデータ通信を行うとともに、ショベル30(図1)と、ネットワークを介することなくデータ通信を行う。

0020

処理装置51は、時系列データ取得部511、典型的時系列データ取得部512、入力処理部513、及び表示処理部514を含む。これらの機能は、例えば中央処理ユニット(CPU)がコンピュータプログラムを実行することにより実現される。

0021

次に、ショベル支援装置50の機能について、図3図6を参照しながら説明する。

0022

図4Aに、診断対象ショベル30、ショベル管理装置60、及びショベル支援装置50の処理及び通信シーケンスを示す。整備要員がショベル支援装置50の入力装置53を操作すると、入力処理部513(図3)が診断対象ショベル30に対して、通信装置52を介して診断開始信号を送信する。診断対象ショベル30は、診断開始信号を受信すると、ショベルの状態の診断を行う(ステップS01)。診断処理において、診断対象ショベル30で既定動作が実行され、時系列データが収集される。診断の具体的な方法については、後に図9Bを参照して説明する。

0023

診断対象ショベル30は、診断処理において実行した既定動作の種別、診断結果及び時系列データをショベル管理装置60に送信するとともに、時系列データをショベル支援装置50に送信する。ショベル支援装置50の時系列データ取得部511(図3)が、通信装置52を介して受信した時系列データを取得する。

0024

ショベル管理装置60は、診断結果及び時系列データを受信すると、受信した診断結果と時系列データとを関連付けて、データベース70(図1図2)に追加する(ステップS02)。さらに、受信した診断結果に基づいて、診断処理で実行した既定動作に対応するデータベース70から、典型的時系列データを抽出する(ステップS03)。一例として、診断結果の異常の種別が一致し、異常の程度が最も大きな状態(故障に至った状態)における典型的時系列データが抽出される。ここで、「故障に至った状態」は、部品交換修理等の何らかの対応が必要な状態を意味する。ショベル管理装置60は、抽出された典型的時系列データをショベル支援装置50に送信する。

0025

ショベル支援装置50の典型的時系列データ取得部512(図3)が、通信装置52を介して受信した典型的時系列データを取得する。ショベル支援装置50の表示処理部514(図3)が、時系列データ取得部511で取得された時系列データと、典型的時系列データ取得部512で取得された典型的時系列データとを対比させて、表示装置54(図3)に表示する(ステップS04)。

0026

図4Bに示すように、診断対象ショベル30の状態の診断を、診断対象ショベル30の代わりにショベル管理装置60が行うようにしてもよい。この場合には、診断対象ショベル30から診断結果は送信されず、時系列データが送信される。ショベル管理装置60は、診断対象ショベル30から受信した時系列データに基づいて、診断対象ショベル30の状態の診断を行う(ステップS01)。

0027

図5Aに、ショベル支援装置50の表示装置54に表示された画像の一例を示す。診断対象ショベル30から受信した時系列データと、ショベル管理装置60から受信した典型的時系列データとが、グラフ形式で表示されている。横軸は経過時間を表し、縦軸は、エンジン回転数を表す。

0028

図5Aにおいて、診断対象ショベル30から受信した時系列データが実線で示され、ショベル管理装置60から受信した典型的時系列データが破線で示されている。破線で示された典型的時系列データは、異常の程度が進み、故障に至った状態のエンジン回転数の時間変化を表している。図5Aに示した時系列データ及び典型的時系列データは、既定動作として油圧負荷動作が選択されたときのものである。故障に至った状態では、油圧負荷動作時にエンジン回転数が大きく低下している。この状態は、異常種別として、例えば燃料系異常または吸気系異常が発生している状態に相当する。

0029

診断対象ショベル30の時系列データが、故障に至った状態の典型的時系列データに類似する場合には、診断対象ショベル30の異常の程度も進んでいると推定される。このように、図5Aに示したグラフから、診断対象ショベル30の異常の程度を直感的に把握することができる。このため、ショベル30の所有者がメンテナンスの必要性を容易に理解することができる。

0030

図5Bに、ショベル支援装置50の表示装置54に表示された画像の他の例を示す。図5Bに示した例では、診断対象ショベル30の時系列データ、故障に至った状態の典型的時系列データに加えて、正常時の典型的時系列データが細い実線で示されている。正常時の典型的時系列データは、ショベル管理装置60からショベル支援装置50に送信される。正常時には、油圧負荷が印加されたときのエンジン回転数の一時的な低下幅が、故障時のそれより少なく、エンジン回転数が定常状態回復するまでの時間が、故障時のそれより短い。

0031

診断対象ショベル30の時系列データと、正常時の典型的時系列データとの相違から、診断対象ショベル30に何らかの異常が発生していることを直感的に把握することができる。

0032

図5Cに、ショベル支援装置50の表示装置54に表示された画像のさらに他の例を示す。図5Cに示した例では、診断対象ショベル30の時系列データ、正常時及び故障に至った状態の典型的時系列データに加えて、正常状態から故障に至るまでの異常の程度が異なる複数の中間段階の典型的時系列データが、太さの異なる複数の破線で示されている。中間段階の典型的時系列データは、ショベル管理装置60からショベル支援装置50に送信される。

0033

正常状態から故障に至るまでの中間段階の典型的時系列データと、診断対象ショベル30の時系列データとを比較することにより、診断対象ショベル30に発生している異常の程度を、より正確に把握することができる。このまま修理しないで運転を続けたら、いずれは故障に至る可能性が高いことを、直感的に把握することができる。

0034

図6に、ショベル支援装置50の表示装置54に表示された画像のさらに他の例を示す。図6では、ショベル30の既定動作として、アイドリング動作が選択されている。時系列データ及び典型的時系列データは、エンジン回転数の時間変化を表している。表示画面の上段に、正常時の典型的時系列データが表示され、中段に、診断対象ショベル30の時系列データが表示され、下段に、故障に至った状態の典型的時系列データが表示されている。

0035

診断対象ショベル30のアイドリング時のエンジン回転数の時間変化の振幅は、正常時の振幅よりも大きいが、故障に至った状態における振幅よりも小さいことがわかる。このことから、診断対象ショベル30に何らかの異常が発生しているが、異常の程度は、故障に至るまで進んでいないことが直感的に理解できる。ただし、このまま修理しないで運転を続けたら、いずれは故障に至る可能性が高いことを、直感的に把握することができる。

0036

次に、図7を参照して、他の実施例によるショベル支援装置50について説明する。以下、図1図6に示した実施例との相違点について説明し、共通の構成については説明を省略する。図1図6に示した実施例では、図4Aに示したように、ショベル管理装置60が、診断結果に基づいて典型的時系列データを抽出した(ステップS03)。図7に示した実施例では、この抽出処理がショベル支援装置50で実行される。

0037

図7は、診断対象ショベル30、ショベル管理装置60、及びショベル支援装置50の処理及び通信シーケンスを示す。ショベル管理装置60に構築されているデータベース70(図1図2)の内容がショベル支援装置50に転送されている。ショベル支援装置50は、ショベル管理装置60から転送されたデータベース70の内容を記憶装置に格納する(ステップS05)。

0038

診断対象ショベル30からショベル支援装置50に、診断結果及び時系列データが送信される。ショベル支援装置50は、受信した診断結果に基づいて、記憶装置に格納されているデータベースから典型的時系列データを抽出する(ステップS03)。この処理は、図4Aに示したショベル管理装置60で行われる抽出処理(ステップS03)と同一である。その後、診断対象ショベル30から受信した時系列データと、抽出された典型的時系列データとを対比させて、表示装置54(図3)に表示する(ステップS04)。このように、典型的時系列データの抽出をショベル支援装置50が実行することも可能である。

0039

次に、図8A、図8B〜図11を参照して、ショベル30の状態の診断方法の一例について説明する。

0040

図8Aに、複数のショベル30とショベル管理装置60との処理及びデータ転送シーケンスを示す。複数の正常なショベル30が既定動作を実行しているときに収集された時系列データが、ショベル管理装置60に送信される。ショベル管理装置60は、受信した複数の時系列データに基づいて、正常時の典型的時系列データを、該当の既定動作に対応するデータベース70(図1図2)に追加する(ステップS10)。

0041

図9Aに、ステップS10(図8A)のフローチャートを示す。まず、ステップS101において、正常時の複数の時系列データの各々の複数の特徴量を算出する。特徴量は、時系列データで特定された時間波形の形状を表す統計量である。特徴量として、平均値標準偏差最大波高値ピークの数、信号非存在時間の最大値等を採用することができる。

0042

図10を参照して、ピークの数及び信号非存在時間の最大値について説明する。図10に、時系列データで規定される時間波形の一部分を例示する。「ピークの数」は、例えば、波形が閾値Pth0を横切る箇所の数と定義される。図10に示した期間においては、交差箇所H1〜H4で、波形が閾値Pth0を横切っている。このため、ピークの数は4と算出される。

0043

波形が閾値Pth1よりも低い区間を信号非存在区間と定義する。図10に示した例では、信号非存在区間T1〜T4が現れている。「信号非存在時間の最大値」は、複数の信号非存在区間の時間幅のうち最大の時間幅を意味する。図10に示した例では、信号非存在区間T3の時間幅が、信号非存在時間の最大値として採用される。一般的に、図2に示した既定動作が「A」であり、診断結果が「異常Y3」である状態における典型的時系列データのように、波形に周期の長いうねりがあると、信号非存在時間の最大値が大きくなる。時系列データの各々が、各特徴量を要素とする評価ベクトルで表される。

0044

ステップS102(図9A)において、特徴量の各々の平均値及び標準偏差を用いて、平均値が0、標準偏差が1になるように、各特徴量を規格化する。規格化された特徴量を要素とする規格化評価ベクトルが得られる。

0045

図11に、規格化評価ベクトルを元(エレメント)とするベクトル空間の一例を示す。ベクトル空間の次元数は、特徴量の個数に一致するが、図11では、ベクトル空間を、特徴量a及び特徴量bを要素とする2次元で表している。正常状態のショベル30から収集された時系列データに対応する規格化評価ベクトル80のほとんどは、原点を中心とした半径3(3σに相当)の球体90内に含まれる。

0046

最も短い規格化評価ベクトルに対応する時系列データが、正常時における典型的時系列データとして、該当の既定動作のデータベース(図1図2)に追加される。さらに、各特徴量を規格化するときに用いた平均値及び標準偏差が、既定動作ごとにデータベース70に追加される。この平均値及び標準偏差は、診断対象ショベル30から取得された時系列データの特徴量を規格化するときに用いられる。

0047

図8に示すように、あるショベル30で異常が発生すると(ステップS12)、異常が発生したショベル30の状態の診断を行う(ステップS13)。診断は、例えば整備要員がショベル30を操作することにより実行される。

0048

図9Bに、ステップS13(図8A)のフローチャートを示す。図4AのステップS01、図4BのステップS01、及び図7のステップS01の状態診断の処理も、ステップS13の処理と同一である。

0049

ステップS131において、異常が発生したショベル30の既定動作中に、車両コントローラ31(図1)が、センサ33を通して時系列データを取得する。ステップS132において、取得された時系列データの特徴量を算出する。この算出処理は、ステップS101(図9A)の特徴量の算出処理と同一である。ステップS133において、特徴量を要素とする評価ベクトルを規格化する。この規格化処理は、ステップS102(図9A)の規格化処理と同一である。規格化処理で用いられる各特徴量の平均値と標準偏差は、ショベル管理装置60からショベル30に予め送信されている。規格化評価ベクトルの各要素、または規格化評価ベクトルの方向と長さによって、診断結果が表される。

0050

同一の異常が発生している複数のショベル30から取得された時系列データの時間変動は類似する。このため、これらの時系列データに対応する規格化評価ベクトルは、ほぼ同一の方向を向く。異常種別が異なれば、規格化評価ベクトル80の方向も異なる。例えば、図11に示した例において、異常種別Xに対応する複数の規格化評価ベクトル80Xは、方向85Xに近い方向を向き、異常種別Yに対応する複数の規格化評価ベクトル80Yは、方向85Xとは異なる方向85Yに近い方向を向く。

0051

図8Aに示すように、ショベル30が、診断結果(規格化評価ベクトル)、及び時系列データをショベル管理装置60に送信する。ショベル管理装置60は、受信した診断結果と時系列データとを関連付けて、データベース70(図1図2)に追加する(ステップS14)。

0052

図8Bに示すように、異常が発生したショベル30の診断を、ショベル30に代えてショベル管理装置60が行ってもよい。この場合には、ショベル30から時系列データがショベル管理装置60に送信される。ショベル管理装置60は、受信した時系列データに基づいて、ショベル30の診断をおこなう(ステップS13)。

0053

次に、図12を参照して、図4Aに示した典型的時系列データの抽出方法(ステップS03)について説明する。

0054

図12に、ステップS03(図4A)のフローチャートを示す。診断対象ショベル30から受信した診断結果(規格化評価ベクトル81(図11))から異常種別を推定する(ステップS031)。異常種別は、時系列データの複数の特徴量、より具体的には規格化評価ベクトル81の方向から推定することができる。診断対象ショベル30から受信した規格化評価ベクトル81が、方向85Xに近い方向を向く場合、診断対象ショベル30に、異常種別がXの異常が発生していると推定される。

0055

ショベル管理装置60は、診断結果で示された異常種別と同一の異常種別に関連付けられた複数の典型的時系列データを、診断対象ショベル30が実行した既定動作に対応するデータベース70(図1図2)から抽出する(ステップS032)。例えば、既定動作がAであり、異常種別がXである場合、診断結果が「異常X1」、「異常X2」、「異常X3」・・・に関連付けられた典型的時系列データが抽出される。

0056

ステップS033(図12)において、抽出された複数の典型的時系列データから、表示すべき典型的時系列データを、さらに抽出する。一例として、異常の程度が最も大きい診断結果に対応付けられた典型的時系列データが抽出される。ステップS033で抽出された典型的時系列データが、図5Bに破線で示された故障時の典型的時系列データに相当する。ステップS033で、異常の程度が異なる複数の典型的時系列データを抽出することにより、図5Cに示した異常時1、異常時2、及び故障時に対応する複数の典型的時系列データを表示することができる。

0057

図5A〜図5Cでは、ショベル支援装置50に表示される「稼動状態を示す物理量」として、エンジン回転数が選択された例が示されている。エンジン回転数の他に、他の物理量、例えば油圧ポンプ圧力が表示されるようにしてもよい。さらに、複数の物理量から、異常の発生を最も直感的に認識し易い時間変化を示す物理量を選択して表示するようにしてもよい。

0058

複数の物理量について異常診断を行なう場合、評価対象の物理量ごとに、図11に示した規格化評価ベクトル81を求めることができる。最も長い規格化評価ベクトル81に対応する物理量が、時系列データの波形の異常を最も特徴的に表していると考えられる。従って、最も長い規格化評価ベクトル81に対応する物理量を、ショベル支援装置50に表示される「稼動状態を示す物理量」として選択することが好ましい。

0059

上実施例に沿って本発明を説明したが、本発明はこれらに制限されるものではない。例えば、種々の変更、改良、組み合わせ等が可能なことは当業者に自明であろう。

0060

30ショベル
31車両コントローラ
32電子制御ユニット(ECU)
33センサ
34通信装置
40ネットワーク
50 ショベル支援装置
51処理装置
511 時系列データ取得部
512 典型的時系列データ取得部
513入力処理部
514表示処理部
52 通信装置
53入力装置
54表示装置
60 ショベル管理装置
70データベース
80 正常時の規格化評価ベクトル
81 規格化評価ベクトル
85X 異常種別Xの規格化評価ベクトルの方向
85Y 異常種別Yの規格化評価ベクトルの方向
90半径3の球体

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    【課題】アタッチメントに設けられた発信器による情報信号の発信を長期間に亘って安定して行うことができる作業機械を提供する。【解決手段】作業機械は、機体と、機体に取付けられる作業装置本体及び作業装置本体に... 詳細

  • コベルコ建機株式会社の「 作業機械」が 公開されました。( 2019/05/23)

    【課題】受信装置の無駄な電力消費を防止する。【解決手段】判定部71は、姿勢センサ80により検知された姿勢情報に基づいて、送信装置5が送信する無線信号を受信装置6が受信可能な受信可能姿勢を作業装置4がと... 詳細

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