JP2017045215A

JP2017045215A - 診断装置

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Publication number: JP2017045215A
Application number: JP2015166406A
Authority: JP
Inventors: 藤原　淳輔; Junsuke Fujiwara; 淳輔藤原; 鈴木　英明; Hideaki Suzuki; 英明鈴木; 相原　三男; Mitsuo Aihara; 三男相原
Original assignee: Hitachi Construction Machinery Co Ltd
Current assignee: Hitachi Construction Machinery Co Ltd
Priority date: 2015-08-26
Filing date: 2015-08-26
Publication date: 2017-03-02
Anticipated expiration: 2035-08-26
Also published as: JP6572062B2

Abstract

【課題】診断項目ごとに異なる学習条件と学習手順で再学習処理を行う診断装置を提供する。【解決手段】作業機械の稼動データを収集して故障予兆の発生を診断する診断装置１００であって、前記作業機械の稼動データである入力センサデータを基に複数の診断項目の診断指標を学習する個別学習処理部１１３と、前記診断指標を基に前記作業機械の異常診断を行う診断処理部１１２と、部品交換履歴に基づいて前記診断指標を更新すべき診断項目を決定する再学習要否判定部１１４と、診断項目ごとの学習条件を記憶した個別学習手順記憶部１２０を備え、前記個別学習処理部は、前記学習条件を基に診断項目ごとに異なる学習手順を実行することを特徴とする。【選択図】図５

Description

本発明は、診断装置に係り、更に詳しくは、作業機械の故障を未然に防ぐための診断装置に関する。

鉱山等で使用されるショベルやダンプトラック等の作業機械（自走式機械）は、土石掘削作業や運搬作業などのために世界各地で動作しており、生産性向上のために連続稼働が要求されるケースが多い。そのため、突発的な故障が発生した場合には、点検・メンテナンスや部品交換等のために、作業機械を停止させる必要が生じ、生産性を著しく低下させることになる。

このような状況を未然に回避するために機械の故障予兆をいち早く検知し、故障に至る前に部品交換やメンテナンスを実施する予防保全の考え方が広く認知されている。この予防保全を支える一つの技術として状態監視保守がある。状態監視保守は、機械に取り付けた各種センサで計測した温度や圧力などの計測値（以下、稼動データと呼ぶ）に基づいて機械の稼動状態を監視し、正常状態からの逸脱を検知することで故障予兆を捕らえる技術である。

この状態監視保守に関わる主な処理として学習処理と診断処理がある。学習処理は、機械の正常状態に基づいて診断処理に用いる診断指標を計算する処理である。一般に機械はその使われ方や稼動地域、稼動年数などに応じて特性に個体差が生じてくる傾向があり、その個体差を吸収するために機械ごとに収集した稼動データに基づいて個別に診断指標を計算する。そして、診断処理では、機械から収集した稼動データに対して診断指標を用いて異常判定処理を実行する。

診断指標は、診断対象とする部位・系統における故障モードごとに作成する。ここで、診断対象とする部位・系統の故障モードのことを診断項目と呼ぶ。例えば、診断対象とする部位・系統には、油圧システム系統やエンジン冷却水系統、エンジン排気系統などがある。そして、故障モードを考慮した診断項目としては、例えば、油圧ポンプ圧力異常、エンジン冷却水温度異常、エンジン排気温度異常などがある。

学習処理による診断指標の計算は、鉱山機械が市場投入された直後に実施する必要があるほか、部品交換などのメンテナンス作業によって機械の正常状態が変化した際にも実施する必要がある。例えば、エンジン冷却水の交換作業が行われた際には、その作業によってエンジン冷却系統の正常状態が変化すると考えられるため、「エンジン冷却水異常」の診断項目の診断指標を再学習する必要がある。以上のようにメンテナンスが行われた際には、メンテナンスによってどの部品が交換されたのかに基づいてどの診断項目の診断指標を更新すべきかを判断する必要がある。

再学習処理に伴う判断作業を効率よく実施する発明として部品交換履歴データをもとに再学習すべき診断項目を自動判定して、特定の診断指標のみを更新する診断装置が考案されている（例えば、特許文献１参照）。

国際公開第ＷＯ２０１４／１０２９１８号

上述した診断装置を用いることで部品交換後の再学習処理に伴う作業を効率よく実施することが可能となる。しかしながら、この診断装置においては、診断指標の学習手順がすべての診断項目で固定されていて、診断項目ごとに柔軟に変更できないという問題がある。

上述した診断装置は、全ての診断項目において、１センサに対して１閾値の診断指標で閾値判定処理を行っている。このため、学習処理としては診断項目によって扱うセンサは異なるものの、閾値に対応するセンサのデータを用いて診断指標を計算するようにしている。つまり、学習手順が診断項目によらず共通固定化されている。

しかしながら、診断項目によっては１センサの閾値判定では診断性能が望めないものがある。例えば、エンジン冷却水異常の診断項目ではラジエータの入口と出口の冷却水の温度差を見る方法が考えられ、その場合には２センサのデータを扱う必要がある。また、診断条件としてエンジン回転数がある一定値以上のときのみ診断する場合、エンジン回転数を含めて３センサを扱う必要が生じる。この場合、診断指標を計算する学習処理としても同様に３センサを扱う必要が生じるが、上述した診断装置ではこのような学習手順を設定できないという問題がある。

また、エンジン排気温度異常の診断項目では、複数気筒の排気温度から全体バランスを示す統計量を計算し、正常状態から異常状態への推移を診断する方法が考えられる。この場合には、上述したエンジン冷却水異常とは異なる学習手順を設定する必要があるが、上述した診断装置では、診断項目ごとに個別に学習手順を設定できないため達成できず、再学習後の診断性能を著しく低下させる虞があった。

本発明は、上述の事柄に基づいてなされたもので、その目的は、診断項目ごとに異なる学習条件と学習手順で再学習処理を行う診断装置を提供することにある。

上記課題を解決するために、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。本願は、上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、作業機械の稼動データを収集して故障予兆の発生を診断する診断装置であって、前記作業機械の稼動データである入力センサデータを基に複数の診断項目の診断指標を学習する個別学習処理部と、前記診断指標を基に前記作業機械の異常診断を行う診断処理部と、部品交換履歴に基づいて前記診断指標を更新すべき診断項目を決定する再学習要否判定部と、診断項目ごとの学習条件を記憶した個別学習手順記憶部を備え、前記個別学習処理部は、前記学習条件を基に診断項目ごとに異なる学習手順を実行することを特徴とする。

本発明によれば、診断項目ごとに個別に学習手順を設定できるので、部品交換により更新が必要と判定した診断項目について、個別の学習条件を基に再学習処理が実行できて、診断指標を更新できる。この結果、再学習後の診断性能向上を実現できるので、連続稼働を阻止する故障発生を精度よく未然に防ぐことができ、作業機械の生産性が向上する。

本発明の診断装置の一実施の形態を備えた作業機械のシステム全体の構成を示す概念図である。本発明の診断装置の一実施の形態を備えた作業機械のコントローラネットワークの構成を示す概略構成図である。本発明の診断装置の一実施の形態を備えた油圧ショベルの作動油冷却系統の全体概略構成を示す概略構成図である。本発明の診断装置の一実施の形態を備えた油圧ショベルのエンジンの冷却水系統及び吸気系統の全体概略構成を示す概略構成図である。本発明の診断装置の一実施の形態の構成を示す概略構成図である。本発明の診断装置の一実施の形態における稼働データの構成例の一例を示す表図である。本発明の診断装置の一実施の形態を適用する作業機械における構成系統とセンサ情報の体系の一例を示す表図である。本発明の診断装置の一実施の形態における診断手順記憶部に格納されている情報の一例を示す表図である。本発明の診断装置の一実施の形態における診断処理部が行う処理内容を示すフローチャート図である。本発明の診断装置の一実施の形態における部品交換履歴記憶部に格納されている情報の一例を示す表図である。本発明の診断装置の一実施の形態における部品―診断項目関連テーブル記憶部に格納されている情報の一例を示す表図である。本発明の診断装置の一実施の形態における再学習要否判定部が行う処理内容を示すフローチャート図である。本発明の診断装置の一実施の形態における個別学習手順記憶部に格納される情報の一例を示す表図である。本発明の診断装置の一実施の形態における個別学習処理部が行う処理内容を示すフローチャート図である。

以下、作業機械として鉱山等で用いられる油圧ショベル（以下、「ショベル」と略す）やダンプトラック（以下、「ダンプ」と略す）を例にとって本発明の診断装置の実施の形態を図面を用いて説明する。図１は本発明の診断装置の一実施の形態を備えた作業機械のシステム全体の構成を示す概念図である。

図１に示すように、鉱山の採石場では、ショベル１Ａやダンプ１Ｂなどの作業機械（自走機械）１が使用されている。これら作業機械１には診断装置１００が搭載され、診断装置１００は、作業機械１の稼動データを収集して機械の故障予兆の発生を診断する。

図１に示すように、鉱山の採石場の近傍もしくは遠隔の管理センタ２０１に、サーバ２００が設置されている。また、作業機械１には、ＧＰＳ衛星４０５を利用して自機の位置を取得する位置取得装置（図示せず）と、各種センサ（図示せず）が搭載されている。そして、各作業機械１の診断装置１００は、各種データや診断結果等を、無線通信回線４００を介してサーバ２００との間で送受信するようになっている。なお、４０１は中継局である。

ショベル１Ａは、超大型の油圧ショベルであって、走行体２と、この走行体２上に旋回可能に設けた旋回体３と、運転室４と、旋回体３の前部中央に設けたフロント作業機５と、を備えて構成される。フロント作業機５は、旋回体３に回動可能に設けたブーム６と、このブーム６の先端に回動可能に設けたアーム７と、そのアーム７の先端に取り付けられたバケット８とで構成されている。また、診断装置１００は、運転室４のなかに設置されており、運転室４の上部等の見通しの良い場所にアンテナ１０２が設置されている。また、ショベル１Ａには、ショベル１Ａの部位毎の動作状態に関わる状態量を収集するためのコントローラネットワーク９が設けられている。

また、ダンプ１Ｂは、本体を形成するフレーム５０５と、運転室５０４と、前輪５０１および後輪５０２と、フレーム５０５の後方部分に設けられたヒンジピン（図示せず）を回動中心として上下方向に回動可能な荷台５０３と、この荷台５０３を上下方向に回動させる左右一対のホイストシリンダ（図示せず）と、を備えて構成される。また、運転室５０４の中には、ダンプ１Ｂの部位ごとの動作状態にかかわる状態量を収集するためのコントローラネットワーク５０９が設けられている。なお、診断装置１００は、運転室５０４の中に設置されており、運転室５０４の上部等の見通しの良い場所にはアンテナ１０２が設置されている。

次に、図２を用いてショベル１Ａのコントローラネットワーク９の構成例を説明する。図２は本発明の診断装置の一実施の形態を備えた作業機械のコントローラネットワークの構成を示す概略構成図である。
図２に示すようにコントローラネットワーク９は、エンジン制御装置１０と、噴射量制御装置１２と、エンジンモニタ装置１３と、走行体２を操作するための電気レバー１５と、フロント作業機５を操作するための電気レバー１６と、電気レバー１５、１６の操作量に応じて油圧制御を行う電気レバー制御装置１７と、ディスプレイ１８と、表示制御装置１９と、キーパッド１４と、油圧モニタ装置２３と、診断装置１００と、により構成されている。

エンジン制御装置１０は、噴射量制御装置１２を制御することによりエンジン１１への燃料噴射量を制御する装置である。また、エンジンモニタ装置１３は、エンジン１１の動作状態に係わる状態量を各種センサにより取得してモニタリングを行う。エンジン１１の動作状態を検出するためのセンサとして、例えば、エンジンの吸排気系統や冷却系統の動作状態をセンシングするためのセンサ群２０がエンジンモニタ装置１３に接続されている。

エンジン制御装置１０とエンジンモニタ装置１３とは、通信線によって接続されており、またエンジンモニタ装置１３と診断装置１００とは、ネットワーク回線を介して接続されている。

このような構成をとることにより、各種センサで検出したエンジン１１の吸気系統や冷却水系統の動作上にかかわる状態量を診断装置１００に送信することが可能になっている。ディスプレイ１８は、運転室４内に設けられ油圧ショベル１Ａの各種稼働情報を表示する。表示制御装置１９はディスプレイ１８と接続され、表示を制御する。また、キーパッド１４は、表示制御装置１９と接続されており、オペレータの操作入力により各種データ設定やディスプレイ１８の画面切り替え等を受け付ける。

油圧モニタ装置２３は、油圧ショベル１Ａの油圧システムの動作状態に係わる状態量のモニタリングを行う装置である。油圧モニタ装置２３には、油圧システムの動作状態を検出する各種センサが接続されており、例えば、作動油冷却系統の動作状態をセンシングするためのセンサ群２４が接続されている。油圧モニタ装置２３と診断装置１００とは、ネットワーク回線を介して接続されており、油圧モニタ装置２３で検出した作動油冷却系統の動作状態にかかわる状態量についても診断装置１００に送信することが可能な構成になっている。

また、診断装置１００は、アンテナ１０２を介してサーバ２００とつながっており、診断装置１００との情報の送受信は無線ネットワークを介してサーバ２００との間で可能な構成となっている。

次に、図３を用いて油圧ショベル１Ａの油圧システムの全体概略構成について説明する。図３は本発明の診断装置の一実施の形態を備えた油圧ショベルの作動油冷却系統の全体概略構成を示す概略構成図である。

図３において、１１は油圧ショベル１Ａの旋回体３に搭載されたエンジンであり、２５はこのエンジン１１のクランクシャフト(図示せず)の回転駆動力によりポンプトランスミッション２６を介して駆動されるメインポンプ、２７はこのメインポンプ２５から吐出される作動油により駆動されるアクチュエータ（例えば、ブームシリンダやアームシリンダなど）である。

また、２８はメインポンプ２５の吐出配管に接続され、メインポンプ２５からアクチュエータ２７への作動油の流量および流れ方向を制御するコントロールバルブ、３０は前記メインポンプ２５と同様にエンジン１１のクランクシャフトの回転駆動力によりポンプトランスミッション２６を介して駆動され、コントロールバルブ２８を切替駆動するためのパイロット元圧を生成するパイロットポンプ、３１はこのパイロットポンプ３０の吐出配管に接続され、パイロットポンプ３０で生成されたパイロット元圧を電気レバー制御装置１７からの制御信号に応じて減圧しパイロット圧を生成するパイロット減圧弁である。

また、３３はコントロールバルブ２８と作動油タンク３４との間に設けられ作動油を冷却するオイルクーラ、３６はこのオイルクーラ３３を冷却する冷却風を生起するオイルクーラ冷却ファン、３７はこのオイルクーラ冷却ファン３６を駆動するオイルクーラファン駆動モータ、３８はエンジン１１のクランクシャフト（図示せず）の回転駆動力によりポンプトランスミッション２６を介して駆動され、オイルクーラファン駆動モータ３７を駆動するための作動油を吐出配管を介して供給するオイルクーラファン駆動ポンプ、４０はオイルクーラファン駆動モータ３７のドレン配管である。

なお、図３では、便宜上、アクチュエータやこれに対応するコントロールバルブやパイロット減圧弁をそれぞれ１個のみ図示しているが、実際には油圧ショベル１Ａには多数のアクチュエータが搭載されており、それらに対応した複数のコントロールバルブ及びパイロット減圧弁等の油圧機器が設けられている。

次に、図３の油圧システムにおける各種センサについて説明する。図３において、Ｔ１０は作動油タンク３４内の作動油温度を検出する作動油温度センサ、Ｔ１１はオイルクーラ３３のオイルクーラ冷却ファン３６の前面の空気温度を検出するオイルクーラ前面温度センサ、Ｔ１２はオイルクーラ３３の下流側配管に設けられ、オイルクーラ３３から流出する作動油の温度を検出するオイルクーラ出口温度センサである。

また、Ｐ１〜Ｐ６は、メインポンプ２５が６ポンプあるケースを想定してポンプごとの吐出圧力をそれぞれ検出する油圧センサである。油圧システムの動作状態を検出するためのセンサ群２４（図２参照）に含まれる各センサで取得した状態量、すなわち、上記の作動油温度センサＴ１０で検出される作動油温度、オイルクーラ前面温度センサＴ１１で検出されるオイルクーラ前面温度、オイルクーラ出口温度センサＴ１２で検出されるオイルクーラ出口温度、油圧センサＰ１〜Ｐ６で検出されるメインポンプ油圧は、油圧モニタ装置２３に入力される。そして、油圧モニタ装置２３は、入力された上記センサデータをネットワーク回線を介して診断装置１００に送信する。

次に、図４を用いてショベル１Ａのエンジン１１の冷却水系統及び吸排気系統の全体概略構成について説明する。図４は本発明の診断装置の一実施の形態を備えた油圧ショベルのエンジンの冷却水系統及び吸気系統の全体概略構成を示す概略構成図である。

エンジン１１の冷却水系統について説明する。図４において、４５はエンジン１１のクランクシャフトの回転駆動力を利用してポンプトランスミッション２６を介して駆動される冷却水ポンプ、４６はこの冷却水ポンプ４５から吐出され、エンジン１１を冷却して水温が上昇した冷却水を冷却するラジエータである。また、４７はこのラジエータ４６の入口に接続されたラジエータ入口配管、４８はラジエータ４６の出口に接続されたラジエータ出口配管である。５４は図示しないファン駆動ポンプからの圧油により駆動されるラジエータ冷却ファン駆動モータ、５８はラジエータ冷却ファン駆動モータ５４により駆動され、ラジエータ４６を冷却する風を生起するラジエータ冷却ファンである。

次に、エンジン１１の吸排気系統の説明を行う。図４において、６５はエアクリーナ、６６はエアクリーナ６５から吸い込まれた空気を加圧するターボ、６７はこのターボ６６で加圧されエンジン１１に吸い込まれる空気の冷却を行うインタクーラ、６８はこのインタクーラ６７の入口に接続されたインタクーラ入口配管、６９はインタクーラ６７の出口に接続されたインタクーラ出口配管である。７０はエンジン１１に設けられ、インタクーラ６７で冷却された空気を吸い込んで燃料と混合して燃焼させる複数のシリンダである。７１はこれらの複数のシリンダ７０で発生した燃焼ガスの排気を行う排気配管、７２はマフラである。

次に、図４のエンジン１１の冷却水系統と吸排気系統における各種センサについて説明する。Ｒ１はエンジン１１の図示しないクランクシャフトにおける回転数を計測する回転数センサである。Ｔ４はラジエータ入口配管４７に設けられ、ラジエータ４６に流入する冷却水の温度を検出するラジエータ入口温度センサである。Ｔ５はラジエータ出口配管４８に設けられ、ラジエータ４６から流出する冷却水の温度を検出するラジエータ出口温度センサである。Ｔ１はインタクーラ入口配管６８に設けられ、インタクーラ６７に流入する空気の温度を検出するインタクーラ入口温度センサである。Ｔ２はインタクーラ出口配管６９に設けられ、インタクーラ６７から排出する空気の温度を検出するインタクーラ出口温度センサである。また、Ｔ３は排気配管７１に設けられ、エンジンの排気温度を検出する排気温度センサであり、エンジンが１６気筒の場合、気筒毎にＴ１０１〜Ｔ１１６まで１６個設置されている。

エンジン１１の冷却水系統と吸排気系統の動作状態を検出するためのセンサ群２０（図２参照）に含まれる各センサで取得した状態量は、エンジンモニタ装置１３に入力される。そして、エンジンモニタ装置１３は、センサデータをエンジン１１の冷却水系統と吸排気系統に関するセンシングデータとしてネットワーク回線を介して診断装置１００に送信する。

次に、図５を用いて診断装置１００の構成について説明する。図５は本発明の診断装置の一実施の形態の構成を示す概略構成図である。
図５に示すように診断装置１００は、稼動データ受信部１１０と、診断センサデータ抽出部１０２と、条件センサデータ抽出部１０４と、診断処理部１１２と、個別学習処理部１１３と、再学習要否判定部１１４と、診断結果記憶部１１６と、診断手順記憶部１１８と、個別学習手順記憶部１２０と、部品交換履歴記憶部１２２と、部品−診断項目関連テーブル記憶部１２４と、更新処理部１２６と、通信処理部１２８とを備えている。

稼働データ受信部１１０は、図２に示すように通信線を介してエンジンモニタ装置１３および油圧モニタ装置２３と接続されていて、部位系統毎の状態量として各種センサの計測データを稼働データとして受信する。

診断センサデータ抽出部１０２は、稼動データ受信部１１０で受信した稼動データのなかから、第１センサデータとして、診断項目ごとの診断処理もしくは学習処理に用いるセンサ項目の稼動データのみを抽出し、診断処理部１１２と個別学習処理部１１３へ出力する。

条件センサデータ抽出部１０４は、稼動データ受信部１１０で受信した稼動データのなかから、第２センサデータとして、診断項目ごとの診断条件もしくは学習データ条件の判断に用いるセンサ項目の稼動データのみを抽出し、診断処理部１１２と個別学習処理部１１３へ出力する。

診断処理部１１２は、診断センサデータ抽出部１０２と、条件センサデータ抽出部１０４からの稼動データの入力に対して、診断手順記憶部１１８からの診断処理を実行するための手順及び条件に基づいて、作業機械のエンジンや油圧システムなどの部位系統ごとの稼働状態を診断するための診断処理を実行する。

診断手順記憶部１１８は、診断処理部１１２で実行する部位系統ごとの診断処理のための手順および条件を記憶している。

診断結果記憶部１１６は、診断処理部１１２が診断処理を実行した結果を記憶している。

個別学習処理部１１３は、診断センサデータ抽出部１０２と、条件センサデータ抽出部１０４からの稼動データの入力に対して、個別学習手順記憶部１２０からの個別学習を実行するための手順及び条件に基づいて、診断処理部１１２が部位系統ごとの診断処理を実行する際に参照する診断手順記憶部１１８の診断指標を更新する処理を実行する。

個別学習手順記憶部１２０は、個別学習処理部１１３が部位系統ごとの個別学習を実行するための手順および条件を記憶している。

部品交換履歴記憶部１２２は、外部サーバからアップロードされた部品交換履歴情報を記憶している。

部品−診断項目関連テーブル記憶部１２４は、部位系統ごとの診断項目について、作業機械の部品との関連付けを行うテーブルを記憶している。

再学習要否判定部１１４は、部品交換履歴記憶部１２２と部品−診断項目関連テーブル記憶部１２４と診断手順記憶部１１８とからの情報に基づいて、部位系統ごとの再学習処理の実行要否を判定する処理を行い、その信号を個別学習処理部１１３へ出力する。

通信処理部１２８は、外部サーバとの通信を司り、サーバとの間で情報の送受信処理を行う。サーバから受信した情報については更新処理部１２６に送信し、サーバからの要求に応じて各種記憶情報をサーバへ送信する処理を行う。

更新処理部１２６は、個別学習手順記憶部１２０と部品交換履歴記憶部１２２と部品−診断項目関連テーブル記憶部１２４と通信処理部１２８とに接続されていて、各記憶部の更新処理を実行する。

次に、診断装置１００が行う処理内容の詳細について図面を用いて説明する。稼働データ受信部１１０は、図２に示す通信線を介してエンジンモニタ装置１３および油圧モニタ装置２３と接続されており、部位系統毎の状態量として各種センサの稼働データを受信する。

図６は本発明の診断装置の一実施の形態における稼働データの構成例の一例を示す表図である。例えば、稼働データは、部位系統ＩＤとセンサＩＤとセンサ値とをひとつのまとまりとして構成するメッセージ本体と、診断装置１００の図示しない内部クロックによって計測した当該メッセージの受信日時とで構成されている。ここで、部位系統ＩＤは、対象センサの取り付けられている部位系統を特定するためのＩＤであり、センサＩＤは、対象部位系統に取り付けられているセンサのなかから対象センサを一意に特定するためのＩＤである。センサ値は、部位系統ＩＤとセンサＩＤとから特定される唯一のセンサによる計測値を示している。

図７は本発明の診断装置の一実施の形態を適用する作業機械における構成系統とセンサ情報の体系の一例を示す表図である。図７に示すように部位系統としては、例えば、油圧システム系統と、エンジン冷却水系統と、エンジン排気系統と、エンジン吸気系統がある。そして、ここでは、それぞれの部位系統ＩＤとして、ｍ１、ｍ２、ｍ３、ｍ４を割り当てている。また、部位系統には、稼働状況を確認するために複数の物理量を計測するためのセンサが取り付けられている。例えば、エンジン吸気系統（ｍ４）に関しては、インタクーラ入口温度センサと、インタクーラ出口温度センサと、が取り付けられている。そして、ここでは、それぞれのセンサＩＤとしてＴ１、Ｔ２を割り当てている。従って、作業機械に取り付けられているセンサに関しては部位系統ＩＤとセンサＩＤの組み合わせによって一意に特定可能になっている。

次に、診断手順記憶部１１８が記憶している内容について図８を用いて説明する。図８は本発明の診断装置の一実施の形態における診断手順記憶部に格納されている情報の一例を示す表図である。

診断手順記憶部１１８は、診断処理部１１２で実行する部位系統ごとの診断処理のための手順および条件を記憶している。具体的には、図８に示すように、診断項目と、更新日と、第１センサである診断センサと、第２センサである条件センサおよび診断条件と、前処理と、異常判定処理と、診断指標に関する情報を記憶している。診断項目とは、診断対象とする部位・系統の故障モードを示している。更新日とは、当該診断項目の診断指標が個別学習処理部１１３によって更新された日付が記録されている。診断センサとは、該診断項目ごとの診断処理で用いる第１センサデータのセンサＩＤを示している。条件センサおよび診断条件とは、診断項目ごとの診断処理を実行するための条件と第２センサデータのセンサＩＤを示しており、ここで示した条件を満足する場合に限って以降の前処理と異常判定処理を実行することを意味している。例えば、項目ＩＤ＝１の場合、第１センサである診断センサは、メインポンプの油圧を検出する油圧センサＰ１〜Ｐ６であり、第２センサである条件センサは、作動油温度を検出する作動油温度センサＴ１０である。

前処理とは、診断センサデータに対して行う処理内容を記載している。図８示す項目ＩＤ＝１、３については「正常クラスタ中心からの乖離距離Ｌ」を求めるとなっており、診断指標に記憶しているクラスタ中心と標準偏差の値をもとに計算する。一方、項目ＩＤ＝２、４については「出入口温度差」となっており、診断センサの間の差分から求められる。

異常判定処理とは、前処理の結果について異常発生の有無を判定するための処理内容を記載している。項目ＩＤ＝１、３については、乖離距離Ｌと値「３」との大小関係を判定する。一方、項目ＩＤ＝２、４については出入口温度差と診断指標との大小関係を判定する。いずれの項目もこれを満足するケースにおいて異常と判定する。診断指標とは、個別学習処理１１３が更新対象とする診断用パラメータである。

次に、診断装置１００の診断処理部１１２が実行する処理内容について図９を用いて説明する。図９は本発明の診断装置の一実施の形態における診断処理部が行う処理内容を示すフローチャート図である。

診断処理部１１２は、診断手順記憶部１１８から診断手順に関する情報を読み込む（ステップＳ１０００）。この処理ステップは、診断処理が起動したタイミングと診断手順記憶部１１８の内容が更新されたタイミングに実行するように設定する。

診断処理部１１２は、診断センサデータ抽出部１０２から診断センサデータを受信すると共に、条件センサデータ抽出部１０４から条件センサデータを受信する（ステップＳ１１００）。

次に、診断処理部１１２は、図８に示す診断手順記憶部１１８に記憶されている診断項目毎に（ステップＳ１２００）以降の処理を実行する。
診断処理部１１２は、（ステップＳ１１００）で抽出した条件センサに基づいて診断条件を満たしているか否かを判断する（ステップＳ１２００）。
例えば、図８に示す項目ＩＤ＝１の場合、診断条件としては「Ｔ１０≧４０℃」となっており、これを満足した場合にＹＥＳの判定となり、満足しない場合にＮＯの判定となる。

（ステップＳ１２００）でＹＥＳの判定となった場合、診断処理部１１２は、前処理を実行する（ステップＳ１３００）。前処理の内容は診断項目ごとに異なっており、ここでは２通りの方法を採用している。図８に示す項目ＩＤ＝１、３では、「正常クラスタ中心からの乖離距離」の計算であり、項目ＩＤ＝２、４では、「出入口温度差」の計算である。

前者の乖離距離の計算について以下に説明する。
診断センサを d₁,d₂,・・・d_N とし、診断指標である正常クラスタ中心を μ(d₁),μ(d₂),・・・μ(d_N)、標準偏差を σ(d₁),σ(d₂),・・・σ(d_N)、とした場合、乖離距離 L(d₁,d₂,・・・d_N )は以下の数式１で計算する。

ここで、d₁,d₂,・・・d_N については項目ＩＤ＝１についてはメインポンプ油圧であるＰ１〜Ｐ６が相当し、項目ＩＤ＝３については、排気温度であるＴ１００〜Ｔ１１６が相当する。

一方、後者の「出入口温度差」の計算については、図８に示す項目ＩＤ＝２、４のそれぞれの診断センサ「Ｔ４、Ｔ５」、「Ｔ１、Ｔ２」について差分温度ΔＴを計算する。

図９に戻り、診断処理部１１２は、異常判定処理を実行する（ステップＳ１４００）。当該処理ステップでは、図８に示す診断手順記憶部１１８の「異常判定処理」に記載されている処理を実行する。すなわち、（ステップＳ１３００）で計算した前処理の結果について、異常判定閾値との比較処理を実行する。これを満足する場合には、異常判定処理の結果は「異常」であり、満足しない場合には、「正常」との判定結果となる。

診断処理部１１２は、（ステップＳ１３００）と（ステップＳ１４００）で計算した結果を診断結果記憶部１１６に出力する（ステップＳ１５００）。以降、新しい稼動データ（診断項目ＩＤ）について（ステップＳ１１００）からの処理を繰り返す。

図５に戻り、再学習要否判定部１１４が行う処理について説明する。再学習要否判定部１１４は、部品交換履歴記憶部１２２と、部品−診断項目関連テーブル記憶部１２４と、診断手順記憶部１１８の情報に基づいて、図８で示す診断項目ごとの診断指標の更新の要否を判定する処理を行う。

図１０は本発明の診断装置の一実施の形態における部品交換履歴記憶部に格納されている情報の一例を示す表図である。ここに記録されている部品交換履歴データは、外部サーバから受信したデータであり、通信処理部１２８と更新処理部１２６を介して書き込まれたものである。図１０に示すように部品交換履歴記憶部１２２には、実施日時と、部品と、作業内容のフィールドを有している。実施日時には、部品交換作業が行われた日付が記録されている。また、部品とは、作業が行われた部品そのものの名称である。作業内容には、例えば、「交換」「オーバーホール」「調整」などの項目が入る。この部品交換履歴記憶部１２２の内容は外部サーバから部品交換履歴データが到着するごとに追記の形で更新される。

図１１は本発明の診断装置の一実施の形態における部品―診断項目関連テーブル記憶部に格納されている情報の一例を示す表図である。部品―診断項目関連テーブル記憶部１２４には、部品と、作業内容と、再学習必要な診断項目のフィールドを有している。ここで、部品と作業内容については、図１０で示した部品交換履歴と同じインデックス表記の項目が入り、一通りの部品アイテムと作業内容が記載されている。そして、再学習必要な診断項目については、当該部品交換作業が行われた際に診断指標を更新すべき診断項目の項目ＩＤが記されている。

例えば、図１１の１行目は、部品「エンジン」を作業内容「交換」した場合には項目ＩＤ＝１、２、３、４の診断項目の診断指標を更新するべきであることを意味している。図１１の３行目は、部品「エンジンオイル」を作業内容「交換」した場合には、どの診断項目も再学習する必要はないことを意味している。

次に、診断装置１００の再学習要否判定部１１４が実行する再学習要否判定処理の内容について図１２を用いて説明する。図１２は本発明の診断装置の一実施の形態における再学習要否判定部が行う処理内容を示すフローチャート図である。

再学習要否判定部１１４は、部品交換履歴記憶部１２２の情報を読み込む（ステップＳ２０００）。

再学習要否判定部１１４は、部品―診断項目関連テーブル記憶部１２４の情報を読み込む（ステップＳ２１００）。

再学習要否判定部１１４は、診断手順記憶部１１８から診断手順に関する情報を読み込む（ステップＳ２２００）。

次に、再学習要否判定部１１４は、図８に示す診断手順記憶部１１８に記憶されている診断項目毎に（ステップＳ２３００）以降の処理を実行する。
再学習要否判定部１１４は、診断手順記憶部１１８の対象とする診断項目の更新日と、部品交換履歴記憶部１２２の項目の実施日時とを比較して新しい部品交換履歴データが存在しないかを確認する（ステップＳ２３００）。ここで、新しい部品交換履歴データが存在する場合にはＹＥＳの判定となって（ステップＳ２４００）に進み、新しい部品交換履歴データが存在しない場合にはＮＯの判定となり、次の診断項目の処理に移行する。

再学習要否判定部１１４は、新しい部品交換履歴データが存在した場合に、部品−診断項目関連テーブル記憶部１２４を参照して、再学習必要な診断項目に当該診断項目が含まれているか否かを判断する（ステップＳ２４００）。そして、再学習必要な診断項目に当該診断項目が含まれている場合には、次の（ステップＳ２５００）において、更新必要の判断において、更新必要であるＹＥＳと判定し、含まれていない場合には、更新不要であるＮＯと判定する（ステップＳ２５００）。

再学習要否判定部１１４は、（ステップＳ２５００）においてＮＯの判定のときには、次の診断項目の処理に移行する。一方、ＹＥＳの判定のときは、当該診断項目について再学習が必要との診断結果を個別学習処理部１１３に通知する処理を行う（ステップＳ２６００）。

以上の（ステップＳ２３００）から（ステップＳ２６００）の処理を全ての診断項目について実施した後に再学習要否判定部１１４の一連の処理を終了する。

次に、個別学習処理部１１３の処理内容について図１３を用いて詳細に説明する。図１３は本発明の診断装置の一実施の形態における個別学習手順記憶部に格納される情報の一例を示す表図である。上述したように個別学習処理部１１３は、診断センサデータ抽出部１０２と、条件センサデータ抽出部１０４からの稼動データの入力に対して、個別学習手順記憶部１２０からの個別学習を実行するための手順及び条件に基づいて、診断処理部１１２が部位系統ごとの診断処理を実行する際に参照する診断手順記憶部１１８の診断指標を更新する処理を実行する。

図１３に示す個別学習手順記憶部１２０の項目数（４）は、診断手順記憶部１１８の項目数（４）と同数であり、かつ同じ診断項目名称が記載されている。個別学習手順記憶部１２０は、診断項目と、データ数と、学習データ条件と、診断指標と、算出条件とのフィールドを有している。

診断項目とは、診断対象とする部位・系統の故障モードを示している。データ数には、以降の学習処理を行うために必要となるデータ数が示されている。ここでは、１００［msec］間隔のサンプリングで稼動データを受信するケースを想定した蓄積データ時間と蓄積データ点数が示されている。

学習データ条件には蓄積するデータの条件が記されており、基本的には診断手順記憶部１１８の診断条件と同じ条件が適用される。診断指標には、学習すべき診断用パラメータが記載されており、こちらも基本的には診断手順記憶部１１８の診断指標と同じ内容が適用される。算出条件には、蓄積したデータ集合からどのように診断指標を算出するのか、を示す条件が記されている。ここで、項目ＩＤ＝２、４については「分布９５％点＋１０℃」と記載されているが、これは、蓄積データ分布における上位９５％位置に相当する数値（温度）について１０℃加算した数値の温度を診断指標に採用することを意味している。

次に、診断装置１００の個別学習処理部１１３が実行する処理の内容について図１４を用いて説明する。図１４は本発明の診断装置の一実施の形態における個別学習処理部が行う処理内容を示すフローチャート図である。

個別学習処理部１１３は、再学習要否判定部１１４から、再学習が必要な診断項目に関する情報を受け取ったか否かを判断する（ステップＳ３０００）。ここで、情報を受け取った場合には、ＹＥＳと判定し（ステップＳ３１００）へ進み、受け取らない場合には、ＮＯと判定して戻る。

個別学習処理部１１３は、個別学習手順記憶部１２０の情報を読み込む（ステップＳ３１００）。

個別学習処理部１１３は、診断手順記憶部１１８の情報を読み込む（ステップＳ３２００）。

次に、個別学習処理部１１３は、（ステップＳ３０００）において再学習必要と通知を受けた診断項目に限定して（ステップＳ３３００）以降の処理を実行する。
個別学習処理部１１３は、個別学習手順記憶部１２０の情報を基に、再学習必要と判断された診断項目のデータ数に基づいて学習用データを蓄積する処理を行う（ステップＳ３３００）。ここで、蓄積する学習用データは学習データ条件を満足する時刻のデータを採用し、かつ診断指標の算出に必要なセンサデータを蓄積する。

個別学習処理部１１３は、診断指標の算出処理を実行する（ステップＳ３４００）。ここで、図１３に示す個別学習手順記憶部１２０の項目ＩＤ＝１、３については、必要データ数を満たす蓄積学習用データを用いて、対象センサの平均値と標準偏差を計算してクラスタ中心と標準偏差に設定する。一方、図１３に示す個別学習手順記憶部１２０の項目ＩＤ＝２、４については、必要データ数を満たす蓄積学習用データを用いて、対象センサの上位９５％位置の温度データを検索し、その温度に１０℃加算した値を診断指標として計算する。これらの処理は、個別学習手順記憶部１２０の診断指標と算出条件の記載の内容に基づいて達成される。

図１４に戻り、個別学習処理部１１３は、診断手順記憶部１１８の当該診断項目における診断指標の内容を（ステップＳ３４００）で求めた診断指標の内容に更新するとともに診断手順記憶部１１８の当該診断項目における更新日時について部品交換履歴記憶部１２２の実施日時の日付データで更新する（ステップＳ３５００）。

以上の（ステップＳ３３００）から（ステップＳ３５００）の処理を再学習必要と通知を受けた診断項目について実施した後に個別学習処理部１１３の一連の処理を終了する。

上述した本発明の診断装置の一実施の形態によれば、診断項目ごとに個別に学習手順を設定できるので、部品交換により更新が必要と判定した診断項目について、個別の学習条件を基に再学習処理が実行できて、診断指標を更新できる。この結果、再学習後の診断性能向上を実現できるので、連続稼働を阻止する故障発生を精度よく未然に防ぐことができ、作業機械の生産性が向上する。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。

１…作業機械、１００…診断装置、１０２…診断センサデータ抽出部、１０４…条件センサデータ抽出部、１１０…稼動データ受信部、１１２…診断処理部、１１３…個別学習処理部、１１４…再学習要否判定部、１１６…診断結果記憶部、１１８…診断手順記憶部、１２０…個別学習手順記憶部、１２２…部品交換履歴記憶部、１２４…部品−診断項目関連テーブル記憶部、１２６…更新処理部、１２８…通信処理部

Claims

作業機械の稼動データを収集して故障予兆の発生を診断する診断装置であって、
前記作業機械の稼動データである入力センサデータを基に複数の診断項目の診断指標を学習する個別学習処理部と、前記診断指標を基に前記作業機械の異常診断を行う診断処理部と、部品交換履歴に基づいて前記診断指標を更新すべき診断項目を決定する再学習要否判定部と、診断項目ごとの学習条件を記憶した個別学習手順記憶部を備え、
前記個別学習処理部は、前記学習条件を基に診断項目ごとに異なる学習手順を実行する
ことを特徴とする診断装置。
請求項１に記載の診断装置において、
前記個別学習処理部は、診断項目ごとに前記個別学習処理部に入力する前記入力センサデータの数量を変更した学習条件を基に異なる学習手順を実行する
ことを特徴とする診断装置。
請求項２に記載の診断装置において、
診断項目に応じて診断処理または学習処理に用いる第１センサデータを前記入力センサデータから抽出する診断センサデータ抽出部と、
診断項目ごとの診断条件または学習条件に用いる第２センサデータを前記入力センサデータから抽出する条件センサデータ抽出部とを備え、
前記個別学習処理部は、診断項目ごとに前記条件センサデータ抽出部からの第２センサデータを基に診断条件を決定し、前記診断センサデータ抽出部からの第１センサデータを基に診断指標を学習する
ことを特徴とする診断装置。
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の診断装置において、
前記個別学習処理部は、診断項目ごとに診断指標を変更した学習条件を基に異なる学習手順を実行する
ことを特徴とする診断装置。
請求項４に記載の診断装置において、
前記個別学習処理部は、前記診断指標を前記入力センサデータの平均値と標準偏差とを基に決定する
ことを特徴とする診断装置。
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の診断装置において、
前記個別学習手順記憶部に記憶した前記学習条件を外部端末から更新可能とする更新処理部を更に備えた
ことを特徴とする診断装置。