JP2018001282A - Operational state detection method, operational state detection system and operational state detection program - Google Patents
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Abstract
Description
開示の実施形態は、稼働状況検知方法、稼働状況検知システムおよび稼働状況検知プログラムに関する。 The embodiment of the disclosure relates to an operation state detection method, an operation state detection system, and an operation state detection program.
従来、油圧ショベルやブルドーザといった建設機械につき、稼働時間等を監視する技術が知られている(たとえば、特許文献1参照)。 2. Description of the Related Art Conventionally, a technique for monitoring an operation time or the like for a construction machine such as a hydraulic excavator or a bulldozer is known (see, for example, Patent Document 1).
特許文献1に開示の技術は、建設機械のエンジン、旋回体、足回りおよびその他装置(エアコン等)といった主に建設機械の移動体としての機能に関する機械情報を検出して、かかる機械情報に基づき、建設機械そのものの次のメンテナンス予定日を特定するものである。
The technology disclosed in
なお、建設機械の作業アームには通常、油圧ブレーカ(以下、「ブレーカ」と言う)等のアタッチメントが取り付けられる。たとえばブレーカは、油圧によって作動可能に設けられ、チゼルの打撃で物を破壊するアタッチメントである。 An attachment such as a hydraulic breaker (hereinafter referred to as “breaker”) is usually attached to a work arm of a construction machine. For example, a breaker is an attachment that is operatively operated by hydraulic pressure and that destroys an object by hitting a chisel.
しかしながら、上述した従来技術を用いた場合、建設機械の移動体としての稼働状況を把握することはできるものの、ブレーカそのものの稼働状況については把握することができなかった。 However, when the above-described conventional technology is used, it is possible to grasp the operation status of the construction machine as a moving body, but it is not possible to grasp the operation status of the breaker itself.
具体的には、ブレーカは、たとえばリース契約によってエンドユーザに貸し出される等、同一のブレーカが、異なる複数の建設機械の間で組み合わせを変えつつ取り付けられ、使用される場合も多い。このため、ブレーカ個体の稼働状況(たとえば稼働時間等)は通常、建設機械の稼働状況に一致しない。 Specifically, the same breaker is often installed and used with different combinations among a plurality of different construction machines, for example, when the breaker is lent to an end user by a lease contract. For this reason, the operating status (for example, operating time etc.) of the breaker individual usually does not match the operating status of the construction machine.
また、ブレーカは、たとえば「空打ち」や「掃き動作」と言った、推奨されない不適切な使用法で使用(以下、「不適切使用」と言う)される場合がある。かかる不適切使用が蓄積すると、ブレーカに異常を誘発させるおそれがある。こうしたことから、ブレーカ個体の稼働状況を検知して、把握することができる技術が望まれていた。 In addition, the breaker may be used in an inappropriate usage that is not recommended, such as “empty driving” or “sweeping operation” (hereinafter referred to as “inappropriate use”). If such improper use accumulates, there is a risk of causing an abnormality in the breaker. For these reasons, a technology that can detect and grasp the operating status of a breaker individual has been desired.
実施形態の一態様は、上記に鑑みてなされたものであって、ブレーカの稼働状況を検知することができる稼働状況検知方法、稼働状況検知システムおよび稼働状況検知プログラムを提供することを目的とする。 One aspect of the embodiments has been made in view of the above, and an object thereof is to provide an operation state detection method, an operation state detection system, and an operation state detection program capable of detecting an operation state of a breaker. .
実施形態の一態様に係る稼働状況検知方法は、計測工程と、解析工程とを含む。前記計測工程は、油圧によって作動可能に設けられ、作業機械の有する作業アームの先端部に取り付けられたブレーカの振動および前記油圧を計測する。前記解析工程は、前記計測工程の計測結果に基づいて前記ブレーカの稼働状況を解析する。 The operation status detection method according to one aspect of the embodiment includes a measurement process and an analysis process. The measurement step is provided so as to be operable by hydraulic pressure, and measures the vibration of the breaker attached to the tip of the work arm of the work machine and the hydraulic pressure. The analysis step analyzes the operation status of the breaker based on the measurement result of the measurement step.
実施形態の一態様によれば、ブレーカの稼働状況を検知することができる。 According to one aspect of the embodiment, the operating status of the breaker can be detected.
以下、添付図面を参照して、本願の開示する稼働状況検知方法、稼働状況検知システムおよび稼働状況検知プログラムの実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。 Hereinafter, embodiments of an operation status detection method, an operation status detection system, and an operation status detection program disclosed in the present application will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In addition, this invention is not limited by embodiment shown below.
また、以下では、ブレーカが取り付けられる作業機械が「油圧ショベル」である場合を主たる例に挙げて説明を行う。また、以下では、同一の構成要素が複数個ある場合、かかる構成要素の符号に「−n」(nは自然数)の形式で付番を行い、それぞれを識別可能にあらわす場合がある。なお、かかる構成要素を総称する場合、上述の付番は行わない。 In the following, a case where the work machine to which the breaker is attached is a “hydraulic excavator” will be described as a main example. In the following, when there are a plurality of the same constituent elements, the reference numerals of the constituent elements may be numbered in the form of “−n” (n is a natural number) and each may be identified. In addition, when naming such a component generically, the above-mentioned numbering is not performed.
まず、実施形態に係る稼働状況検知システムの概要について、図1A〜図1Dを参照して説明する。図1A〜図1Dは、本実施形態に係る稼働状況検知システム1の概要説明図(その1)〜(その4)である。
First, the outline | summary of the operation condition detection system which concerns on embodiment is demonstrated with reference to FIG. 1A-FIG. 1D. 1A to 1D are schematic explanatory views (No. 1) to (No. 4) of an operation
図1Aに示すように、稼働状況検知システム1は、複数の油圧ショベル10と、ネットワークNと、インターネットWと、サーバ装置20と、各種端末30,40とを含んでいる。なお、図1Aでは、便宜上、3台の油圧ショベル10−1,10−2,10−3を図示しているが、無論、油圧ショベル10の台数を限定するものではない。
As shown in FIG. 1A, the operating
油圧ショベル10−1,10−2,10−3にはそれぞれ、ブレーカ15−1,15−2,15−3が取り付けられる。また、油圧ショベル10−1,10−2,10−3にはそれぞれ、端末装置17−1,17−2,17−3が設けられている。 Breakers 15-1, 15-2, and 15-3 are attached to the hydraulic excavators 10-1, 10-2, and 10-3, respectively. Moreover, terminal devices 17-1, 17-2, and 17-3 are provided in the hydraulic excavators 10-1, 10-2, and 10-3, respectively.
端末装置17−1,17−2,17−3はそれぞれ、対応するブレーカ15−1,15−2,15−3の稼働状況を解析し、ネットワークNへ送信する(ステップS1)。ネットワークNは、たとえば携帯電話回線網である。 Each of the terminal devices 17-1, 17-2, and 17-3 analyzes the operation status of the corresponding breakers 15-1, 15-2, and 15-3, and transmits them to the network N (step S1). The network N is, for example, a mobile phone network.
ここで、図1Aに示すM1部を拡大した図1B、図1Cおよび図1Dを参照して、ブレーカ15の稼働状況を解析する方法の概要について説明する。図1Bに示すように、稼働状況検知システム1は、計測ユニット16を備える。
Here, an outline of a method for analyzing the operating state of the
計測ユニット16は、油圧ショベル10のアーム14(「作業アーム」の一例に相当)に取り付けられる。また、計測ユニット16は、ブレーカ15の振動および油圧を計測可能に設けられる。
The
なお、ブレーカ15は、個体識別情報に基づいて識別可能に設けられており、たとえばRFID(Radio Frequency Identifier)を利用して識別される。具体的には、ブレーカ15の個体識別情報は、たとえばかかる個体識別情報が記録されたIC(Integrated Circuit)タグ15aがブレーカ15に貼り付けられることによって、ブレーカ15側に保持される。
The
そして、この場合、計測ユニット16は、ICタグ15aの個体識別情報を、無線通信によって読み取り可能に設けられる。たとえば、ICタグ15aがパッシブタグであれば、計測ユニット16は、ICタグ15aへ向けて電波を送信し、その反射波に乗せられて返された個体識別情報を受信することによって、ブレーカ15を個体識別する(ステップS1−1)。
In this case, the
なお、ここではICタグ15aがパッシブタグである例を挙げたが、アクティブタグやセミアクティブタグであってもよい。また、RFIDを利用する場合に限らなくともよい。したがって、有線通信であってもよい。
Here, although the example in which the
また、具体的には図2B以降において図示するが、計測ユニット16は、油圧センサ16bと、振動センサ16cとを備える。計測ユニット16は、かかる油圧センサ16bと、振動センサ16cとによって、ブレーカ15の振動および油圧を計測する(ステップS1−2)。
Further, although specifically illustrated in FIG. 2B and subsequent figures, the
なお、本実施形態では、ブレーカ15を作動させる作動油に関し、その油圧を油圧センサ16bにより計測する例を挙げて説明を進めるが、流量を計測してもよい。その場合、計測ユニット16は、たとえば流量計を備えることとなる。
In the present embodiment, regarding the hydraulic oil that operates the
そして、さらに、計測ユニット16は、油圧ショベル10に設けられた端末装置17と通信可能に設けられている。端末装置17は、かかる通信可能な計測ユニット16から、ブレーカ15の個体識別情報および計測結果を取得する(ステップS1−3)。また、端末装置17は、取得した計測結果に基づいてブレーカ15の稼働状況を解析する(ステップS1−4)。
Further, the
具体的には、図1Cに示すように、端末装置17は、油圧センサ16bからの油圧データおよび振動センサ16cからの振動データに基づき、ブレーカ15の非作動時の使用状態を判別する(ステップS1−4a)。
Specifically, as shown in FIG. 1C, the
以下、かかる処理を、「非作動時解析処理」と言う場合がある。非作動時解析処理ではたとえば、端末装置17は、ブレーカ15に対し非作動時における不適切使用がなされたか否かを判別する。
Hereinafter, such processing may be referred to as “non-operation analysis processing”. In the non-operating analysis process, for example, the
なお、非作動時とは、ブレーカ15が打撃待機中であることを指す。また、不適切使用とは、推奨されないブレーカ15の使用法を指す。非作動時における不適切使用には、たとえば「掃き動作」や「こじり動作」、「叩きつけ動作」等が含まれる。「掃き動作」の詳細については、図4Aを用いた説明で後述する。
The non-operating time indicates that the
端末装置17は、これら非作動時における不適切使用がなされたか否かを判別するとともに、なされた場合の累積時間を計測することができる。
The
また、図1Dに示すように、端末装置17は、油圧センサ16bからの油圧データに基づき、ブレーカ15の作動時における使用状態を判別する(ステップS1−4b)。以下、かかる処理を、「作動時解析処理」と言う場合がある。
Further, as shown in FIG. 1D, the
作動時解析処理ではたとえば、端末装置17は、ブレーカ15の作動時における使用状態の種別を判別する。作動時における使用状態には、たとえば「通常打撃」や「空打ち」等が含まれる。「通常打撃」は、適切な打撃中状態を指す。
In the operation time analysis process, for example, the
「空打ち」は、不適切な打撃中状態の一つを指し、言い換えるなら、作動時における不適切使用がなされている場合の一例である。「空打ち」の詳細については、図4Bを用いた説明で後述する。端末装置17は、これら「通常打撃」や「空打ち」等の種別を判別し、その回数を計測することができる。
“Improvement” refers to one of improper hitting states, in other words, an example of improper use during operation. Details of the “empty shot” will be described later with reference to FIG. 4B. The
なお、非作動時解析処理および作動時解析処理の詳細については、図4A〜図6Cを用いた説明で後述する。 The details of the non-operation analysis process and the operation analysis process will be described later with reference to FIGS. 4A to 6C.
このように、本実施形態では、ブレーカ15を個体識別し、かかるブレーカ15ごとの個体識別情報および計測結果を紐付けて取得することとした。また、計測ユニット16の計測結果に基づいて稼働状況を解析し、たとえばブレーカ15の非作動時/作動時それぞれの使用状態を判別することとした。
As described above, in this embodiment, the
したがって、本実施形態によれば、たとえば同一のブレーカ15が、異なる作業機械に順次取り付けられ、使用されても、作業機械との組み合わせに関わりなく、ブレーカ15個体の稼働状況を継続して検知することが可能となる。また、その検知結果により、ブレーカ15ごとの稼働状況をより詳しい内容を伴って監視することができる。
Therefore, according to this embodiment, for example, even if the
図1Aの説明に戻り、つづいてサーバ装置20について説明する。サーバ装置20は、たとえばインターネットW上の仮想サーバとして設けられ、ステップS1において送信された各ブレーカ15−1,15−2,15−3の稼働状況を、ネットワークNを介して収集する(ステップS2)。
Returning to the description of FIG. 1A, the
また、サーバ装置20は、収集した各稼働状況をブレーカ稼働情報DB(データベース)22aへ蓄積する(ステップS3)。また、サーバ装置20は、蓄積された稼働状況の内容を含む、ブレーカ15ごとの稼働情報を各種端末30,40へ提供する(ステップS4)。
Moreover, the
かかる情報提供は、たとえばWeb画面を介した閲覧形式にて行われる。したがって、各種端末30,40を保有する保守拠点の保守員や、営業マン、該当のブレーカ15を実際に使用中のエンドユーザ等が、時や場所を問わずに、所望のブレーカ15の稼働情報を閲覧することができる。
Such information provision is performed, for example, in a browsing format via a Web screen. Therefore, the maintenance staff of the maintenance base that owns the
また、稼働情報には、たとえば端末装置17の検知結果である稼働状況が示すブレーカ15の異常やその予兆、ブレーカ15ごとの累積稼働時間、そのうちの不適切使用の累積時間、作動時の使用状態の種別ごとの回数、現在位置等を含むことができる。また、ブレーカ15の異常やその予兆に対しては、かかる異常や予兆の内容を示すアラーム通知を行うことができる。
The operation information includes, for example, an abnormality or a sign of the
したがって、たとえば、ブレーカ15の部品に深刻なダメージを与える前に保守員にメンテナンスを促すことができるので、深刻なダメージにより修理コストが嵩むのを抑えることができる。
Therefore, for example, maintenance personnel can be urged to perform maintenance before seriously damaging the components of the
また、たとえばブレーカ15の累積稼働時間や、そのうちの不適切使用の累積時間、作動時の使用状態の種別ごとの回数等に基づき、経年劣化等に対応したメンテナンス予測等を行うことができる。
Further, for example, based on the accumulated operating time of the
また、営業マンにとっては、累積稼働時間を含むブレーカ15ごとの稼働情報を正確に把握することができるため、エンドユーザとのたとえばリース契約交渉において、部品交換の最適なタイミングの提示等を含めた適切な交渉を行うことができる。また、ブレーカ15を構成する消耗部品の交換時期の予測と告知を可能にすることもできる。
In addition, for the sales person, since the operation information for each
このように、本実施形態によれば、作業機械との組み合わせに関わりなく、ブレーカ15ごとの稼働状況を監視することができるとともに、その監視結果により、保守員、営業マン、エンドユーザら各関係者の業務活動が良質なものとなるように支援することができる。
As described above, according to the present embodiment, the operation status of each
以下、より具体的に、稼働状況検知システム1を構成する各構成要素について説明してゆく。図2Aは、油圧ショベル10の構成を示す図である。また、図2Bは、計測ユニット16の構成を示す図である。
Hereinafter, each component which comprises the operating
図2Aに示すように、油圧ショベル10は、クローラー11と、基台部12と、ブーム13と、アーム14と、ブレーカ15と、計測ユニット16と、端末装置17と、照明18とを備える。
As shown in FIG. 2A, the
クローラー11は、不整地での移動を可能に設けられた移動機構であって、たとえば図2Aに示すように無限軌道として構成される。基台部12は、クローラー11に対し、図示略の鉛直軸まわりに旋回可能に設けられ、操縦するためのコックピットを備える。
The
ブーム13は、基端部において、基台部12に対し図示略の水平軸まわりに回動可能に設けられる。ブーム13は、基台部12とブーム13とを連結する第1シリンダ12aの伸縮によって回動する。
The
アーム14は、基端部において、ブーム13の先端部に対し図示略の水平軸まわりに回動可能に設けられる。アーム14は、ブーム13とアーム14とを連結する第2シリンダ13aの伸縮によって回動する。
The
ブレーカ15は、アーム14の先端部に設けられ、アーム14の先端部に対し図示略の水平軸まわりに揺動可能に設けられる。ブレーカ15は、アーム14とブレーカ15とを連結する第3シリンダ14aの伸縮によって揺動する。
The
なお、第1シリンダ12a、第2シリンダ13a、第3シリンダ14aはそれぞれ油圧シリンダであるが、図2Aではこれらを伸縮させる油圧系統については、説明の便宜上、図示を省略している。
Although the
また、基台部12は、その内部に、作動油タンク12bと、油圧ポンプ12cと、コントロールバルブ12dと、フットペダル12eとを備える。コントロールバルブ12dからは、ブーム13およびアーム14沿いにブレーカ15用の配管12fが延びている。
The
ブレーカ15は、チゼル15bと、シリンダ15cと、油圧ホース15dとを備える。ブレーカ15は、作業員によるフットペダル12eの操作に応じ、油圧ポンプ12c側から配管12f、油圧ホース15dを介して給排される作動油の油圧によって、シリンダ15cのピストンを連続的に昇降させる(図中の矢印201参照)。
The
なお、かかる昇降には、シリンダ15cのピストン上部に封入された窒素ガス等のガスも寄与している。かかるガスは、ピストンの上昇に伴う圧縮に対し反発することによって下降するピストンを加速させ、ピストンへ強い打撃力を付与する。そして、かかるピストンの下降の際、チゼル15bの基端部を打撃することによってチゼル15bへ衝撃力を伝達する。
It should be noted that gas such as nitrogen gas sealed in the upper part of the piston of the
チゼル15bは、ピストンより伝達された衝撃力によって、先端部において接した物を打撃することにより、その物を破壊する。なお、ブレーカ15の作動原理は公知であるので、ここでのより詳細な説明については省略する。
The
端末装置17は、たとえば基台部12のコックピット内に配置される。なお、コックピット内の作業員が携帯していてもよい。照明18は、たとえばブーム13の先端部に設けられ、夜間作業の際等に使用される。なお、図2Aに示す例の場合、かかる照明18用電源がブーム13の先端部の近傍に設けられている。
The
計測ユニット16は、配管12fと、油圧ホース15dとを接続しつつ、アーム14に設けられる。具体的には、図2Bに示すように、計測ユニット16は、油圧ポンプ12c側からの配管12fと、ブレーカ15側の油圧ホース15dとの間に設けられ、配管12fと油圧ホース15dとを接続する。すなわち、計測ユニット16は、配管12fおよび油圧ホース15dのジョイント部として機能する。
The
計測ユニット16は、通信部等を含む制御部16aと、油圧センサ16bと、振動センサ16cと、給排路16dとを備える。制御部16aは、たとえば緩衝材Bによって保護されるように設けられることが好ましい。これにより、言わばデリケートな構成部品である制御部16aを、ブレーカ15から伝達される強い衝撃から保護することができる。緩衝材Bとしては、たとえばアルファーゲル(登録商標)等の衝撃吸収・振動吸収素材を用いることができる。
The
油圧センサ16bは、給排路16dに設けられ、給排路16dを流れる作動油の油圧を検出する。振動センサ16cは、アーム14へ伝達されるブレーカ15の振動を検出する。振動センサ16cは、たとえば3軸加速度センサを用いることができる。
The
なお、計測ユニット16への供給電源は、前述の照明18用電源を利用することができる。このような構成により、計測ユニット16を、ブレーカ15に直接設けるよりも衝撃を受けにくい位置に、かつ、ブレーカ15の振動および油圧を計測可能な位置に、配置することができる。
The power supply for the
なお、図2Bでは、模式的に計測ユニット16内の各種機器の配置を示したが、あくまで説明の便宜上のものであって、これら各種位置の計測ユニット16内における配置位置を限定するものではない。また、図2Bには、計測ユニット16の電源に関し、照明18用電源を利用する例を示したが、計測ユニット16への給電形態を限定するものではなく、たとえば電池により給電されてもよいし、無線給電を利用してもよい。
In FIG. 2B, the arrangement of various devices in the
次に、図3は、本実施形態に係る稼働状況検知システム1のブロック図である。なお、図3では、本実施形態の特徴を説明するために必要な構成要素を機能ブロックで表しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。
Next, FIG. 3 is a block diagram of the operation
換言すれば、図3に図示される各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。たとえば、各機能ブロックの分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することが可能である。たとえば上述した作動油の流量をさらに計測するケースには、計測ユニット16の内部に流量計が追加される。
In other words, each component illustrated in FIG. 3 is functionally conceptual and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. For example, the specific form of distribution / integration of each functional block is not limited to the one shown in the figure, and all or a part thereof is functionally or physically distributed in an arbitrary unit according to various loads or usage conditions.・ It can be integrated and configured. For example, in the case of further measuring the flow rate of the hydraulic oil described above, a flow meter is added inside the
なお、図3を参照した説明では、これまで既に述べた構成要素については、説明を簡略化するか、省略する場合がある。 In the description with reference to FIG. 3, the description of the components already described so far may be simplified or omitted.
まず、油圧ショベル10側から説明する。既に述べたが、油圧ショベル10は、図3に示すように、ブレーカ15と、計測ユニット16と、端末装置17とを備える。ブレーカ15は、ICタグ15aを介し、個体識別情報を保持する。
First, the
計測ユニット16は、制御部16aと、油圧センサ16bと、振動センサ16cと、通信インタフェース16e,16fとを備える。通信インタフェース16eは、たとえば近距離無線通信用の通信規格に対応したインタフェースである。通信インタフェース16fは、たとえばBluetooth(登録商標)に対応したインタフェースである。
The
制御部16aは、取得部16aaと、通信部16abとを備える。取得部16aaは、通信インタフェース16eを介したブレーカ15側との通信によって、ICタグ15aからブレーカ15の個体識別情報を取得する。
The
通信部16abは、取得部16aaによって取得された個体識別情報ごとの、油圧センサ16bの計測結果および振動センサ16cの計測結果を、通信インタフェース16fを介して端末装置17へ向け、送信する。なお、通信部16abは、油圧センサ16bの計測結果および振動センサ16cの計測結果をアナログ−デジタル変換する機能を有する。
The communication unit 16ab transmits the measurement result of the
端末装置17は、制御部17aと、記憶部17bと、通信インタフェース17c,17dとを備える。制御部17aは、通信部17aaと、データクレンジング部17abと、解析部17acと、データ整形部17adと、学習部17aeとを備える。記憶部17bは、ハードディスクドライブや不揮発性メモリといった記憶デバイスであり、判別モデル17baを記憶する。
The
通信インタフェース17cは、前述の通信インタフェース16fに応じた、たとえばBluetooth(登録商標)に対応したインタフェースである。通信インタフェース17dは、たとえばネットワークN、すなわち携帯電話回線網に対応したインタフェースである。
The
なお、ここでは、計測ユニット16および端末装置17間の通信形態が無線通信である場合を例に挙げているが、有線通信であってもよい。したがって、通信インタフェース16f,17cは有線通信用の規格に対応したインタフェースであってもよい。また、ネットワークNも携帯電話回線網に限らず無線LAN等を利用したものであってもよい。
In addition, although the case where the communication form between the
通信部17aaは、通信インタフェース17cを介し、ブレーカ15の個体識別情報ごとの、油圧センサ16bの計測結果および振動センサ16cの計測結果を受信し、データクレンジング部17abへ渡す。データクレンジング部17abは、油圧センサ16bの計測結果および振動センサ16cの計測結果の生データに対し、ノイズ等を除去するデータクレンジング処理を行い、処理後のデータを解析部17acへ渡す。
The communication unit 17aa receives the measurement result of the
解析部17acは、油圧センサ16bからの油圧データ、および、振動センサ16cからの振動データの一方または双方に基づき、ブレーカ15の稼働状況を解析する解析処理を行う。
The analysis unit 17ac performs an analysis process for analyzing the operating status of the
なお、解析部17acは、解析処理に際し、通信部17aaから渡された油圧センサ16bの計測結果および振動センサ16cの計測結果から、処理に適した油圧データおよび振動データをそれぞれ適宜生成する。たとえば、振動センサ16cが上述の3軸加速度センサである場合、解析部17acは、振動センサ16cの計測結果から3軸合成値を演算し、振動データとして解析処理に用いる。
In the analysis process, the analysis unit 17ac appropriately generates hydraulic data and vibration data suitable for the process from the measurement result of the
また、解析部17acは、解析処理に際し、ブレーカ15の作動時の使用状態の判別に判別モデル17baを用いる。判別モデル17baは、たとえば、作動時におけるブレーカ15の複数の使用状態にそれぞれ対応する油圧データのサンプルに基づいて機械学習が実行されることにより予め生成される。
In addition, the analysis unit 17ac uses the determination model 17ba for determination of a use state when the
判別モデル17baは、たとえば、実際の油圧データが入力されることにより、かかる油圧データに対応するブレーカ15の使用状態を示す判別値を出力する。また、解析部17acは、解析した解析結果をデータ整形部17adへ渡す。
For example, when the actual hydraulic pressure data is input, the determination model 17ba outputs a determination value indicating the usage state of the
データ整形部17adは、解析部17acから渡された解析結果をデータ整形する処理を行う。かかる処理では、たとえば、解析結果をブレーカ15の個体識別情報へ紐付けたり、通信効率が向上するようにデータを圧縮したり、処理効率が向上するように不要部分を削除したり、不足部分を補ったりといったデータ整形が施される。
The data shaping unit 17ad performs a process of shaping the analysis result passed from the analysis unit 17ac. In this process, for example, the analysis result is linked to the individual identification information of the
データ整形部17adによって整形されたデータは、通信部17aaにより、通信インタフェース17dを介し、ネットワークNへ向けて送信される。
The data shaped by the data shaping unit 17ad is transmitted toward the network N by the communication unit 17aa via the
なお、整形後のデータに対しては、さらに現在位置といった情報を付加したうえで、ネットワークNへ向けて送信することも可能である。たとえば現在位置は、GPS(Global Positioning System)衛星から受信する電波に基づいて自装置の現在位置を取得する処理を行うGPS部に相当するデバイスを、たとえば端末装置17が備えることで取得することができる。
Note that the shaped data can be transmitted toward the network N after further adding information such as the current position. For example, the current position can be acquired by, for example, the
GPS部は、たとえば油圧ショベル10自体が備えていてもよいし、端末装置17がたとえばコックピット内の作業員の保有する携帯電話等である場合、かかる携帯電話が備えるGPS部を利用してもよい。
The GPS unit may be provided, for example, in the
学習部17aeは、たとえばオフライン環境において、SVM(Support Vector Machine)のようなパターン識別器を用いたサポートベクタ回帰等の回帰分析手法により上述の機械学習を実行し、判別モデル17baを生成する。なお、ここで、パターン識別器はSVMに限らず、たとえばアダブースト(AdaBoost)等であってもよい。 The learning unit 17ae performs the above-described machine learning by a regression analysis method such as support vector regression using a pattern discriminator such as SVM (Support Vector Machine) in an offline environment, for example, and generates a discrimination model 17ba. Here, the pattern discriminator is not limited to SVM, and may be, for example, AdaBoost.
また、学習部17aeは、必ずしも端末装置17になくともよい。すなわち、他装置に備えられてそこで機械学習を実行し、判別モデル17baを生成してもよい。この場合、判別モデル17baはたとえば可搬型の記憶媒体を介して端末装置17側で読み込まれることによって記憶部17bへ記憶されることとなる。学習部17aeの詳細については、図7Aおよび図7Bを用いた説明で後述する。
Further, the learning unit 17ae does not necessarily have to be in the
ここで、解析部17acによって実行される解析処理の具体的な内容について、図4A〜図7Bを用いて説明する。図4Aは、非作動時の不適切使用の一例である「掃き動作」の説明図である。また、図4Bは、作動時の使用状態の一例である「空打ち」の説明図である。 Here, the specific content of the analysis process performed by the analysis part 17ac is demonstrated using FIG. 4A-FIG. 7B. FIG. 4A is an explanatory diagram of a “sweep operation” that is an example of improper use during non-operation. FIG. 4B is an explanatory diagram of “empty shot” which is an example of a usage state during operation.
図4Aに示すように、非作動時の不適切使用の一例である「掃き動作」は、たとえば地面Gに転がった破砕片等を、チゼル15bやブラケット15eを用いて掃くように動作させてしまうブレーカ15の使用状態を指す(図中の矢印401参照)。図4Aに示すチゼル15bを用いた「掃き動作」は、特に「チゼル掃き動作」と言われる場合がある。
As shown in FIG. 4A, the “sweep operation”, which is an example of improper use at the time of non-operation, causes, for example, a crushing piece or the like rolling on the ground G to be swept using the
かかる「掃き動作」が行われると、ブレーカ15が打撃を行っていない非作動時であるにも関わらず、たとえば地面Gとの接触により無用な振動をブレーカ15に伝達させてしまうので、ブレーカ15自体に異常を誘発しやすい。
When such a “sweep operation” is performed, the
なお、この「掃き動作」の他にも、ブレーカ15の非作動時の不適切使用には、物のすきまや穴等の中にチゼル15bを入れ、強くねじる「こじり動作」や、物や地面Gに対しブレーカ15を叩きつける「叩きつけ動作」等がある。
In addition to this “sweep operation”, for the inappropriate use of the
また、図4Bに示すように、作動時の使用状態の一例である(作動時の不適切使用の一例でもある)「空打ち」は、破壊すべき物Dに対し、チゼル15bが接していない状態で、シリンダ15cのピストンを昇降させてしまうブレーカ15の使用状態を指す(図中の矢印402参照)。かかる「空打ち」が行われると、シリンダ15cからの打撃によりチゼル15bに対し伝達される衝撃力は物Dに伝達されず、ブレーカ15自体を打撃することとなるので、ブレーカ15自体に異常を誘発しやすい。
In addition, as shown in FIG. 4B, “empty driving” which is an example of a usage state at the time of operation (which is also an example of inappropriate use at the time of operation) does not contact the
こうした「掃き動作」や「空打ち」等のブレーカ15の稼働状況を、解析部17acは、振動センサ16cからの振動データ、および、油圧センサ16bからの油圧データの一方または双方に基づき、判別する。
The analysis unit 17ac determines the operating status of the
ブレーカ15の非作動時の使用状態を判別する非作動時解析処理から説明する。図5A〜図5Cは、非作動時解析処理の説明図(その1)〜(その3)である。
The non-operating analysis process for determining the state of use of the
非作動時解析処理では、解析部17acは、所定のサンプリング時間、たとえば1ミリ秒単位でサンプリングされた振動データにつき、所定時間(たとえば、1秒)ごとのヒストグラムを算出する。ここで、図5Aには、M2部に対応する1秒間(4.5秒〜5.5秒)の振動データの拡大図を示している。振動データは、3軸加速度センサの3軸合成値である。破線の矩形R1で囲まれた部分は、非作動時のノイズ部に対応する。 In the non-operating analysis process, the analysis unit 17ac calculates a histogram every predetermined time (for example, 1 second) for vibration data sampled in a predetermined sampling time, for example, in units of 1 millisecond. Here, FIG. 5A shows an enlarged view of vibration data for 1 second (4.5 seconds to 5.5 seconds) corresponding to the M2 portion. The vibration data is a triaxial composite value of the triaxial acceleration sensor. A portion surrounded by a broken-line rectangle R1 corresponds to a noise portion during non-operation.
解析部17acは、たとえばかかる図5Aの1秒間の振動データにつき、図5Bに示すヒストグラムを算出する。そして、解析部17acは、かかるヒストグラムにおいて、矩形R1で囲まれたノイズ部に対応する面積Sが所定の上限値以上であるかを判定する(第1の判定条件)。なお、面積Sは、ノイズ部に対応する所定の階級(ここでは、振動)の度数の合計に対応する。 For example, the analysis unit 17ac calculates the histogram shown in FIG. 5B for the vibration data for one second in FIG. 5A. Then, the analysis unit 17ac determines whether or not the area S corresponding to the noise part surrounded by the rectangle R1 is greater than or equal to a predetermined upper limit value in the histogram (first determination condition). The area S corresponds to the sum of the frequencies of a predetermined class (here, vibration) corresponding to the noise part.
また、解析部17acは、図5Cに示すように、振動データと同じ1秒間(4.5秒〜5.5秒)に対応する油圧データが、ブレーカ15の非作動/作動の境界値に相当する所定の第1閾値以下であるかを判定する(第2の判定条件)。
Further, as shown in FIG. 5C, the analysis unit 17ac has hydraulic data corresponding to 1 second (4.5 seconds to 5.5 seconds) corresponding to the vibration data corresponding to the boundary value of the non-operation / operation of the
そして、解析部17acは、第1および第2の判定条件のいずれもが満たされるならば、解析対象である1秒間では、ブレーカ15に対し、非作動時の不適切使用がなされたと判別する。すなわち、少なくとも、「掃き動作」(「チゼル掃き動作」を含む)、「こじり動作」、「叩きつけ動作」のいずれかがなされたと言うブレーカ15の稼働状況を検知する。
Then, if both the first and second determination conditions are satisfied, the analysis unit 17ac determines that the
また、解析部17acは、非作動時の不適切使用がなされたと判別した場合、その不適切使用の累積時間に所定時間(ここでは、1秒)分を加算し、検知した稼働状況に含ませてサーバ装置20側へ通知するために、データ整形部17adへ渡す。
Also, if the analysis unit 17ac determines that improper use during non-operation has been performed, the analysis unit 17ac adds a predetermined time (here, 1 second) to the cumulative use time of the improper use, and includes it in the detected operating status. In order to notify the
つづいて、ブレーカ15の作動時の使用状態を判別する作動時解析処理について説明する。図6A〜図6Cは、作動時解析処理の説明図(その1)〜(その3)である。
Subsequently, an operation analysis process for determining a use state during operation of the
作動時解析処理では、解析部17acは、所定のサンプリング時間、たとえば1ミリ秒単位でサンプリングされた油圧データにつき、時間差分データ(絶対値)を算出する。時間差分データは、たとえばここでは1ミリ秒間の油圧の変動幅である。なお、図6Aには油圧データを、図6Bには時間差分データを、それぞれ示している。 In the analysis process at the time of operation, the analysis unit 17ac calculates time difference data (absolute value) for hydraulic pressure data sampled in a predetermined sampling time, for example, in units of 1 millisecond. The time difference data is, for example, the fluctuation range of the hydraulic pressure for 1 millisecond here. 6A shows hydraulic pressure data, and FIG. 6B shows time difference data.
そして、解析部17acは、油圧データが前述の第1閾値以上、かつ、時間差分データが所定の第2閾値以上となった時間から、油圧データを所定時間(たとえば、1秒)分切り出す。たとえば図6Aで破線の矩形R2に囲まれた部分は、この切り出される部分である。また、たとえば図6Cの上段に示すのは、かかる切り出された部分の油圧データである。 Then, the analysis unit 17ac cuts out the hydraulic pressure data for a predetermined time (for example, 1 second) from the time when the hydraulic pressure data is equal to or greater than the first threshold value and the time difference data is equal to or greater than the predetermined second threshold value. For example, a portion surrounded by a broken-line rectangle R2 in FIG. 6A is this cut-out portion. Further, for example, the upper part of FIG. 6C shows the hydraulic data of the cut out part.
そして、解析部17acは、かかる切り出された油圧データを、図6Cに示すように前述の判別モデル17baへ入力する。判別モデル17baは、入力された油圧データに基づき、使用状態の種別を判別し、たとえばその種別を示す判別値を解析部17acへ返す。解析部17acは、かかる判別値の種別が示す使用状態にあると言うブレーカ15の稼働状況を検知する。
Then, the analysis unit 17ac inputs the cut hydraulic pressure data to the above-described discrimination model 17ba as illustrated in FIG. 6C. The discrimination model 17ba discriminates the type of use state based on the input hydraulic pressure data, and returns, for example, a discrimination value indicating the type to the analysis unit 17ac. The analysis unit 17ac detects the operating state of the
また、解析部17acは、判別した種別ごとの回数を計上し、検知した稼働状況とともにサーバ装置20側へ通知するために、データ整形部17adへ渡す。
In addition, the analysis unit 17ac counts the number of times for each determined type, and passes it to the data shaping unit 17ad in order to notify the
なお、解析部17acの解析結果にたとえばブレーカ15の異常やその予兆を示す内容(不適切使用の累積時間が許容値以上である等)が含まれる場合、端末装置17自体の表示部(図示略)等へかかる異常やその予兆に応じたアラーム通知を行ってもよい。
In addition, when the analysis result of the analysis unit 17ac includes, for example, content indicating an abnormality of the
ここで、学習部17aeが学習し、判別モデル17baによって判別可能となる、ブレーカ15の作動時における各使用状態の具体例について、図7Aおよび図7Bを用いて説明しておく。図7Aおよび図7Bは、作動時における各使用状態の説明図(その1)および(その2)である。
Here, specific examples of each use state when the
既に述べたが、学習部17aeは、たとえばオフライン環境において、SVMのようなパターン識別器を用いた機械学習を実行し、判別モデル17baを生成する。このとき、作動時におけるブレーカ15の複数の使用状態にそれぞれ対応する油圧データのサンプルに基づいて機械学習は実行される。
As already described, the learning unit 17ae performs machine learning using a pattern discriminator such as SVM in an offline environment, for example, and generates a discrimination model 17ba. At this time, machine learning is executed based on hydraulic data samples corresponding to a plurality of use states of the
たとえば図7Aに示すように、油圧データのサンプルは、「通常打撃」や「ななめ打ち」と言った各使用状態の種別ごとに学習データセットとして用意され、学習部17aeは、かかる学習データセットに基づいて機械学習を実行し、判別モデル17baを出力する。 For example, as shown in FIG. 7A, a sample of hydraulic data is prepared as a learning data set for each type of use state such as “normal hit” or “licking”, and the learning unit 17ae stores the learning data set in the learning data set. Based on this, machine learning is performed and a discrimination model 17ba is output.
このように生成される判別モデル17baにより、判別可能となる使用状態としては、たとえば図7Bに示すように、「通常打撃」、「ななめ打ち」、「空打ち」、「過小流量打撃」、「ガス圧過小0K」、「ガス圧過小5K」、「リリーフ過小打撃」、「リリーフ過大打撃」等を挙げることができる。本実施形態によれば、少なくとも、「通常打撃」とそれ以外の打撃状態である「不正打撃」(上記「空打ち」や「過小流量打撃」等)とが判別可能である。 The use states that can be discriminated by the discriminant model 17ba generated in this way are, for example, as shown in FIG. For example, “underpressure of gas 0K”, “underpressure of gas pressure 5K”, “relief understroke”, “relief overstroke”, and the like can be given. According to the present embodiment, it is possible to distinguish at least “normal hit” and “illegal hit” in other hit states (such as “empty hit” or “underflow hit”).
これら各使用状態にそれぞれ対応する油圧データのたとえば波形の形のパターン識別によって、判別モデル17baが生成されることとなる。 The discrimination model 17ba is generated by pattern identification of, for example, a waveform shape of the hydraulic pressure data corresponding to each of these usage states.
なお、図7Bに示す各使用状態のうち、「ななめ打ち」は、物Dの被打撃面に対しチゼル15bをななめに当てて打撃することである。「過小流量打撃」は、油圧のバルブ開度を半開き状態でブレーカ15を作動させることである。
In each of the use states shown in FIG. 7B, “slicking” is to hit the
「ガス圧過小0K」、「ガス圧過小5K」は、油圧を給排させるためのガス圧が低い状態でブレーカ15を作動させることである。「リリーフ過小打撃」、「リリーフ過大打撃」は、油圧伝達系において複数あるバルブの開度の比がバランスの悪い状態でブレーカ15を作動させることである。
“Gas pressure underpressure 0K” and “gas pressure underpressure 5K” are to operate the
たとえば、「過小流量打撃」、「ガス圧過小0K」、「ガス圧過小5K」、「リリーフ過小打撃」、「リリーフ過大打撃」等の使用状態が判別された場合、「セッティング異常」を推定することができる。 For example, if a use state such as “underflow blow”, “underpressure 0K”, “underpressure 5K”, “relief understroke”, “relief overstroke” is determined, “setting abnormality” is estimated. be able to.
図3の説明に戻り、次にサーバ装置20について説明する。図3に示すように、サーバ装置20は、制御部21と、記憶部22と、通信インタフェース23とを備える。制御部21は、通信部21aと、収集部21bと、蓄積部21cと、提供処理部21dとを備える。
Returning to the description of FIG. 3, the
記憶部22は、ハードディスクドライブや不揮発性メモリといった記憶デバイスであり、ブレーカ稼働情報DB22aを記憶する。通信インタフェース23は、インターネットWへの接続に対応したインタフェースである。
The
制御部21は、サーバ装置20の全体制御を行う。通信部21aは、通信インタフェース23を介したデータの送受信処理を行う。収集部21bは、通信インタフェース23および通信部21a経由で、各ブレーカ15の稼働状況を適宜収集する処理を行う。また、収集部21bは、収集した各ブレーカ15の稼働状況を蓄積部21cへ渡す処理をあわせて行う。
The
また、収集部21bは、収集した稼働状況にたとえばブレーカ15の異常やその予兆を示す内容が含まれる場合に、提供処理部21dに対し、かかる異常やその予兆に応じたアラーム通知の処理要求を行う。
In addition, when the collected operation status includes, for example, contents indicating an abnormality of the
蓄積部21cは、収集部21bにより収集された稼働状況(ブレーカ15の使用状態の種別やその回数、不適切使用の累積時間等)を含むブレーカ15ごとの稼働情報を、ブレーカ稼働情報DB22aへ蓄積する処理を行う。
The accumulating
提供処理部21dは、収集部21bによるアラーム通知の処理要求を受け付けた場合に、かかる処理要求に応じたアラーム通知を生成し、各種端末30,40や端末装置17に対して通信部21aおよび通信インタフェース23経由で送信する処理を行う。
When the
また、提供処理部21dは、各種端末30,40や端末装置17から通信インタフェース23および通信部21a経由で、たとえば所望のブレーカ15の稼働情報に対する提供要求を受け付けた場合に、かかる提供要求に応じた稼働情報をブレーカ稼働情報DB22aから抽出する処理を行う。
The
また、提供処理部21dは、抽出した稼働情報に基づき、たとえばWeb画面上で閲覧者が一目で把握が可能となるように、グラフや画像等を含ませつつ稼働情報の閲覧画面を生成し、各種端末30,40や端末装置17に対して通信部21aおよび通信インタフェース23経由で送信する処理をあわせて行う。
Further, the
次に、稼働状況検知システム1が実行する処理手順について、図8A〜図8Cを用いて説明する。図8A〜図8Cは、稼働状況検知システム1が実行する処理手順を示すフローチャート(その1)〜(その3)である。なお、図8A〜図8Cには、稼働状況検知システム1の主に端末装置17側の処理手順を示している。
Next, a processing procedure executed by the operating
図8Aに示すように、まず計測ユニット16が、ブレーカ15の振動および油圧を適宜計測する(ステップS101)。つづいて、計測された振動および油圧に基づき、解析部17acが非作動時解析処理を実行する(ステップS102)。
As shown in FIG. 8A, first, the
また、解析部17acは、計測された油圧に基づき、作動時解析処理を実行する(ステップS103)。ステップS101〜S103の処理手順は、ステップS104において作業終了が判定されるまで繰り返される。すなわち、油圧ショベル10による作業終了となれば(ステップS104,Yes)、処理を終了する。作業終了でなければ(ステップS104,No)、ステップS101からの処理を繰り返す。
Moreover, the analysis part 17ac performs the analysis process at the time of operation based on the measured hydraulic pressure (step S103). The processing procedure of steps S101 to S103 is repeated until it is determined in step S104 that the work has been completed. That is, when the work by the
次に、非作動時解析処理について説明する。図8Bに示すように、解析部17acは、非作動時解析処理に際し、振動データにつき、所定時間ごとのヒストグラムを算出する(ステップS201)。 Next, the non-operating analysis process will be described. As shown in FIG. 8B, the analysis unit 17ac calculates a histogram for each predetermined time for the vibration data during the non-operation analysis process (step S201).
そして、解析部17acは、算出したヒストグラムにおいて、ノイズ部に対応する所定の階級に属する度数(上述の面積Sに対応)が、所定の上限値以上であるか否かを判定する(ステップS202)。 Then, the analysis unit 17ac determines whether or not the frequency (corresponding to the area S described above) belonging to the predetermined class corresponding to the noise part is equal to or greater than a predetermined upper limit in the calculated histogram (step S202). .
所定の上限値以上である場合(ステップS202,Yes)、つづいて解析部17acは、油圧データが所定の第1閾値以下であるか否かを判定する(ステップS203)。 If it is equal to or greater than the predetermined upper limit (step S202, Yes), the analysis unit 17ac determines whether the hydraulic pressure data is equal to or lower than a predetermined first threshold (step S203).
ここで、第1閾値以下である場合(ステップS203,Yes)、解析部17acは、ブレーカ15に対し、非作動時の不適切使用がなされたと判別する(ステップS204)。また、解析部17acは、不適切使用の累積時間を、解析対象である所定時間分加算する(ステップS205)。そして、解析部17acは、かかる累積時間を通知し(ステップS206)、処理を終了する。 Here, when it is below a 1st threshold value (step S203, Yes), the analysis part 17ac discriminate | determines that the improper use at the time of non-operation was made with respect to the breaker 15 (step S204). Further, the analysis unit 17ac adds the accumulated time of inappropriate use for a predetermined time to be analyzed (step S205). And the analysis part 17ac notifies this accumulation time (step S206), and complete | finishes a process.
また、ステップS202またはS203の判定条件を満たさない場合も(ステップS202,No/ステップS203,No)、処理を終了する。 Moreover, also when not satisfy | filling the determination conditions of step S202 or S203 (step S202, No / step S203, No), a process is complete | finished.
次に、作動時解析処理について説明する。図8Cに示すように、解析部17acは、作動時解析処理に際し、油圧データにつき、時間差分データを算出する(ステップS301)。 Next, the operation analysis process will be described. As shown in FIG. 8C, the analysis unit 17ac calculates time difference data for the hydraulic pressure data during the operation analysis process (step S301).
そして、解析部17acは、油圧データが前述の第1閾値以上であるか否かを判定する(ステップS302)。第1閾値以上である場合(ステップS302,Yes)、つづいて解析部17acは、時間差分データが所定の第2閾値以上であるか否かを判定する(ステップS303)。 Then, the analysis unit 17ac determines whether or not the hydraulic pressure data is greater than or equal to the first threshold value (step S302). If it is equal to or greater than the first threshold (step S302, Yes), the analysis unit 17ac determines whether the time difference data is equal to or greater than a predetermined second threshold (step S303).
ここで、第2閾値以上である場合(ステップS303,Yes)、解析部17acは、ステップS302およびS303の判定条件を満たす時間から、油圧データを所定時間分切り出す(ステップ304)。 Here, if it is equal to or greater than the second threshold (step S303, Yes), the analysis unit 17ac cuts the hydraulic pressure data by a predetermined time from the time that satisfies the determination conditions of steps S302 and S303 (step 304).
そして、解析部17acは、切り出した油圧データを判別モデル17baへ入力する(ステップ305)。その結果、判別モデル17baによりブレーカ15の作動時の使用状態が判別される(ステップS306)。
Then, the analysis unit 17ac inputs the cut-out hydraulic pressure data to the discrimination model 17ba (step 305). As a result, the use state when the
そして、解析部17acは、判別された使用状態の種別および回数を通知し(ステップS307)、処理を終了する。 Then, the analysis unit 17ac notifies the determined type and number of usage states (step S307), and ends the process.
また、ステップS302またはS303の判定条件を満たさない場合も(ステップS302,No/ステップS303,No)、処理を終了する。 Moreover, also when not satisfy | filling the determination conditions of step S302 or S303 (step S302, No / step S303, No), a process is complete | finished.
なお、本実施形態において主たる説明を行った端末装置17は、たとえば図9に示すような構成のコンピュータ60によって実現される。図9は、端末装置17の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ60は、CPU(Central Processing Unit)61、RAM(Random Access Memory)62、ROM(Read Only Memory)63、HDD(Hard Disk Drive)64、通信インタフェース(I/F)65、入出力インタフェース(I/F)66、およびメディアインタフェース(I/F)67を備える。
Note that the
CPU61は、ROM63またはHDD64に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM63は、コンピュータ60の起動時にCPU61によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ60のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
The
HDD64は、CPU61によって実行されるプログラムおよび当該プログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インタフェース65は、通信インタフェース17c,17dに対応し、ネットワークN等を介して他の機器からデータを受信してCPU61へ送り、CPU61が生成したデータを、ネットワークN等を介して他の機器へ送信する。
The HDD 64 stores a program executed by the
CPU61は、入出力インタフェース66を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。CPU61は、入出力インタフェース66を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU61は、生成したデータを、入出力インタフェース66を介して出力装置へ出力する。
The
メディアインタフェース67は、記録媒体68に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、RAM62を介してCPU61に提供する。CPU61は、当該プログラムを、メディアインタフェース67を介して記録媒体68からRAM62上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体68は、たとえばDVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)等の光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
The
コンピュータ60が端末装置17として機能する場合、コンピュータ60のCPU61は、RAM62上にロードされたプログラムを実行することにより、通信部17aa、データクレンジング部17ab、解析部17ac、データ整形部17adおよび学習部17aeの各機能を実現する。また、HDD64は、記憶部17bの機能を実現し、判別モデル17ba等が格納される。
When the computer 60 functions as the
コンピュータ60のCPU61は、これらのプログラムを、記録媒体68から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、ネットワークN等を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
The
上述してきたように、実施形態に係る稼働状況検知システム1は、油圧ショベル10(「作業機械」の一例に相当)と、ブレーカ15と、計測ユニット16と、解析部17acとを備える。
As described above, the operation
油圧ショベル10は、アーム14(「作業アーム」の一例に相当)を有する。ブレーカ15は、アーム14の先端部に取り付けられ、油圧によって作動可能に設けられる。計測ユニット16は、ブレーカ15の振動および油圧を計測可能に設けられる。解析部17acは、計測ユニット16の計測結果に基づいてブレーカ15の稼働状況を解析する。
The
したがって、本実施形態に係る稼働状況検知システム1によれば、ブレーカ15の稼働状況を検知することができる。
Therefore, according to the operating
ところで、上述した実施形態では、解析部17acが端末装置17側に配置される場合を例に挙げたが、サーバ装置20側に配置されてもよい。図10は、その他の実施形態に係る稼働状況検知システム1’のブロック図である。
Incidentally, in the above-described embodiment, the case where the analysis unit 17ac is arranged on the
なお、図10は、図3に示した稼働状況検知システム1のブロック図に対応しているため、重複する説明は避け、ここでは主に図3とは異なる部分について説明する。
10 corresponds to the block diagram of the operation
まず、稼働状況検知システム1’では、サーバ装置20’の制御部21’が、解析部21eと、学習部21fとをさらに備える。記憶部22’は、判別モデル22bをさらに記憶する。
First, in the operation
なお、解析部21eは解析部17acに、学習部21fは学習部17aeに、判別モデル22bは判別モデル17baに、それぞれ対応する。また、図10に示すように、端末装置17’側の制御部17a’に、解析部17ac、学習部17aeおよび判別モデル17baは配置されなくともよい。
The
解析部21eは、収集部21bによって適宜収集された各ブレーカ15の稼働状況(主に各計測ユニット16の計測結果)を解析する処理を行う。また、解析部21eは、解析した解析結果を蓄積部21cへ渡す処理をあわせて行う。
The
また、解析部21eは、解析した解析結果にたとえばブレーカ15の異常やその予兆を示す内容が含まれる場合に、提供処理部21dに対し、かかる異常やその予兆に応じたアラーム通知の処理要求を行う。
In addition, when the analyzed result includes, for example, content indicating an abnormality of the
なお、解析部21eは、作動時解析処理に際し、学習部21fによって予め生成された判別モデル22bを用いることとなる。
Note that the
また、上述した実施形態では、解析部17ac,21eが、計測ユニット16の計測結果に基づき、非作動時解析処理および作動時解析処理を行うことでブレーカ15の稼働状況を検知することとしたが、それ以外の処理を組み合わせて稼働状況を検知してもよい。
In the above-described embodiment, the analysis units 17ac and 21e detect the operating state of the
たとえば油圧センサ16bの計測結果に基づいて解析部17ac,21eにブレーカ15の打撃力を演算させ、その演算結果がブレーカ15の有する性能値の範囲内であるか否かを判定させることもできる。
For example, it is possible to cause the analysis units 17ac and 21e to calculate the striking force of the
また、たとえば振動センサ16cの計測結果に基づいて解析部17ac,21eにシリンダ15c(図2A参照)のピストンの一定時間(たとえば、分)ごとの打撃数を演算させ、その演算結果がブレーカ15の有する性能値の範囲内であるか否かを判定させることもできる。
Further, for example, based on the measurement result of the
これらの判定結果により、たとえば上述した「セッティング異常」を検知することが可能である。また、油圧や振動に限らず、上述したようにたとえば作動油の流量を計測して、その計測結果をさらに組み合わせた解析を行うことにより、ブレーカ15の稼働状況を検知してもよい。
Based on these determination results, for example, the “setting abnormality” described above can be detected. In addition to the hydraulic pressure and vibration, the operating status of the
また、上述した実施形態では、ブレーカ15の個体識別情報をICタグ15aによってブレーカ15側において保持し、計測ユニット16の取得部16aaが無線通信によってICタグ15aから個体識別情報を取得する例を挙げたが、これに限られない。たとえば個体識別情報は、手入力によって入力されてもよい。
Moreover, in embodiment mentioned above, the example which hold | maintains the individual identification information of the
かかる場合、RFIDを用いるためのICタグ15aや通信インタフェース16eが不要となるので、計測ユニット16の低コスト化に資するというメリットがある。
In such a case, the
また、上述した実施形態では、アーム14が作業アームの一例に相当し、計測ユニット16はかかる作業アームに設けられることとしたが、作業アームには、ブーム13が含まれてもよい。すなわち、計測ユニット16は、ICタグ15aとの通信が可能な範囲にあり、かつ、ブレーカ15の作動時における振動および油圧が計測可能であるならば、ブーム13に設けられてもよい。
In the above-described embodiment, the
また、上述した実施形態では、計測ユニット16は作業アームに設けられることとしたが、計測ユニット16の筐体の剛性や、緩衝材B等を用いた計測ユニット16内部の構成部品の保護等により、計測ユニット16の耐久性および計測性能を確保できれば、計測ユニット16はブレーカ15に設けられてもよい。
In the above-described embodiment, the
また、上述した実施形態では、ブレーカ15の個体識別情報を計測ユニット16が取得することとしたが、端末装置17が取得してブレーカ15を個体識別してもよい。この場合、計測ユニット16は、各センサ16b,16cの計測結果を端末装置17へ送信し、個体識別情報と各センサ16b,16cの計測結果との紐付けは、端末装置17にて行われることとなる。
In the above-described embodiment, the
また、上述した実施形態では、作業機械が油圧ショベル10,10’である場合を例に挙げたが、作業機械の種別を限定するものではない。作業アームを有し、かかる作業アームにブレーカ15を取り付け可能であれば、たとえば作業機械はロボットであってもよい。
In the above-described embodiment, the case where the work machine is the
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。 Further effects and modifications can be easily derived by those skilled in the art. Thus, the broader aspects of the present invention are not limited to the specific details and representative embodiments shown and described above. Accordingly, various modifications can be made without departing from the spirit or scope of the general inventive concept as defined by the appended claims and their equivalents.
1,1’ 稼働状況検知システム
10,10’ 油圧ショベル
15 ブレーカ
16 計測ユニット
16b 油圧センサ
16c 振動センサ
17,17’ 端末装置
17ac 解析部
17ae 学習部
17ba 判別モデル
20,20’ サーバ装置
21e 解析部
21f 学習部
22a ブレーカ稼働情報DB
22b 判別モデル
B 緩衝材
N ネットワーク
W インターネット
DESCRIPTION OF
22b Discriminant model B Buffer material N Network W Internet
Claims (13)
前記計測工程の計測結果に基づいて前記ブレーカの稼働状況を解析する解析工程と
を含むことを特徴とする稼働状況検知方法。 A measurement step of measuring the vibration of the breaker, which is provided so as to be operable by oil pressure, and is attached to the tip of the work arm of the work machine, and the oil pressure;
And an analysis step of analyzing the operating status of the breaker based on the measurement result of the measuring step.
前記作業アームに設けられた振動センサおよび油圧センサをそれぞれ用いて前記振動および前記油圧を計測すること
を特徴とする請求項1に記載の稼働状況検知方法。 The measurement step includes
The operation status detection method according to claim 1, wherein the vibration and the hydraulic pressure are measured using a vibration sensor and a hydraulic pressure sensor provided on the work arm, respectively.
を特徴とする請求項2に記載の稼働状況検知方法。 The operation status detection method according to claim 2, wherein the vibration sensor is a triaxial acceleration sensor.
前記振動センサからの振動データ、および、前記油圧センサからの油圧データの一方または双方に基づき、前記ブレーカの稼働状況を解析すること
を特徴とする請求項2または3に記載の稼働状況検知方法。 The analysis step includes
The operating condition detection method according to claim 2 or 3, wherein the operating condition of the breaker is analyzed based on one or both of vibration data from the vibration sensor and hydraulic data from the hydraulic sensor.
前記振動データおよび前記油圧データの双方に基づき、前記ブレーカの非作動時における使用状態を判別すること
を特徴とする請求項4に記載の稼働状況検知方法。 The analysis step includes
The operating state detection method according to claim 4, wherein a use state when the breaker is not operated is determined based on both the vibration data and the hydraulic pressure data.
所定時間ごとの前記振動データのヒストグラムを算出し、該ヒストグラムにおいてノイズ部分に対応する所定の階級の度数の合計が所定の上限値以上であり、かつ、前記油圧データが所定の第1閾値以下である場合に、前記ブレーカに対し、非作動時の不適切使用がなされたと判別すること
を特徴とする請求項5に記載の稼働状況検知方法。 The analysis step includes
A histogram of the vibration data for each predetermined time is calculated. In the histogram, the sum of the frequencies of the predetermined class corresponding to the noise portion is equal to or higher than a predetermined upper limit value, and the hydraulic pressure data is equal to or lower than a predetermined first threshold value. 6. The operation status detection method according to claim 5, wherein in some cases, it is determined that the breaker has been improperly used during non-operation.
前記ブレーカによる掃き動作、こじり動作および叩きつけ動作のうちの少なくともいずれかであること
を特徴とする請求項6に記載の稼働状況検知方法。 The inappropriate use is
The operation status detection method according to claim 6, wherein the operation status detection method is at least one of a sweeping operation, a prying operation, and a slamming operation by the breaker.
前記油圧データに基づき、前記ブレーカの作動時における使用状態を判別すること
を特徴とする請求項4に記載の稼働状況検知方法。 The analysis step includes
The operating state detection method according to claim 4, wherein a use state of the breaker is determined based on the hydraulic pressure data.
作動時における前記ブレーカの複数の使用状態にそれぞれ対応する前記油圧データに基づいて機械学習が実行されることで生成された判別モデルに基づき、作動時における前記ブレーカの使用状態を判別し、少なくとも前記ブレーカの通常の打撃状態とそれ以外の打撃状態との判別が可能であること
を特徴とする請求項8に記載の稼働状況検知方法。 The analysis step includes
Based on a discrimination model generated by performing machine learning based on the hydraulic pressure data corresponding to each of a plurality of usage states of the breaker during operation, the usage state of the breaker during operation is determined, and at least the The operating condition detection method according to claim 8, wherein the breaker can be distinguished from a normal hit state and other hit states.
前記作業アームの先端部に取り付けられ、油圧によって作動可能に設けられるブレーカと、
前記ブレーカの振動および前記油圧を計測可能に設けられる計測ユニットと、
前記計測ユニットの計測結果に基づいて前記ブレーカの稼働状況を解析する解析部と
を備えることを特徴とする稼働状況検知システム。 A working machine having a working arm;
A breaker attached to the tip of the working arm and provided to be operable by hydraulic pressure;
A measurement unit provided so as to be capable of measuring vibration of the breaker and the hydraulic pressure;
An operation state detection system comprising: an analysis unit that analyzes an operation state of the breaker based on a measurement result of the measurement unit.
をさらに備え、
前記解析部は、
前記端末装置に設けられること
を特徴とする請求項10に記載の稼働状況検知システム。 A terminal device that is provided in the work machine and obtains a measurement result of the measurement unit;
The analysis unit
It is provided in the said terminal device. The operation condition detection system of Claim 10 characterized by the above-mentioned.
をさらに備え、
前記解析部は、
前記サーバ装置に設けられること
を特徴とする請求項10に記載の稼働状況検知システム。 A server device for collecting measurement results for each measurement unit;
The analysis unit
It is provided in the said server apparatus. The operating condition detection system of Claim 10 characterized by the above-mentioned.
油圧によって作動可能に設けられ、作業機械の有する作業アームの先端部に取り付けられたブレーカの振動および前記油圧を計測する計測手順と、
前記計測手順の計測結果に基づいて前記ブレーカの稼働状況を解析する解析手順と
を実行させることを特徴とする稼働状況検知プログラム。 On the computer,
A measurement procedure for measuring the vibration of the breaker, which is provided so as to be operable by hydraulic pressure, and is attached to the tip of the work arm of the work machine, and the hydraulic pressure;
And an analysis procedure for analyzing an operating status of the breaker based on a measurement result of the measuring procedure.
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WO2019146570A1 (en) * | 2018-01-26 | 2019-08-01 | 株式会社小松製作所 | Work machine and method for controlling same |
WO2024049846A1 (en) * | 2022-08-29 | 2024-03-07 | Motion Metrics International Corp. | Method and system for monitoring operations of a mining shovel |
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