(57)【要約】      （修正有）【課題】市場に出ている台数の多寡に関わらず、機体の稼働中に異常を検知しかつ当該異常の要因を特定することが可能な建設機械を提供する。【解決手段】コントローラ５０は、建設機械の正常時の動作を模擬するシミュレーションモデルである正常時モデル５１と、特徴量の異常に対する要因の情報とを記憶しており、前記建設機械の動作中に、センサ３１〜３６，４１，４２で取得した姿勢情報または操作指示装置から出力される情報を前記正常時モデルに入力することにより、前記特徴量の理論値である理論特徴量を算出し、前記センサで検出した特徴量である実測特徴量と前記理論特徴量との比較結果に基づいて、前記実測特徴量に異常があるか否かを判定し、前記実測特徴量に異常があると判定した場合に、前記異常の要因を特定するために必要な既定動作を促す指示を報知装置６２に出力する。【選択図】図６
2020166745.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
油圧ポンプと、
前記油圧ポンプによって駆動される油圧アクチュエータと、
演算機能を有するコントローラと、
前記コントローラの演算結果を出力する報知装置と、
前記油圧アクチュエータの操作を指示する操作指示装置から出力される情報または前記建設機械の姿勢情報、および前記建設機械の動作状態を示す特徴量を取得するセンサを備えた建設機械において、
前記コントローラは、
前記建設機械の正常時の動作を模擬するシミュレーションモデルである正常時モデルと、前記特徴量の異常に対する要因の情報とを記憶しており、
前記建設機械の動作中に、前記センサで取得した姿勢情報または前記操作指示装置から出力される情報を前記正常時モデルに入力することにより、前記特徴量の理論値である理論特徴量を算出し、
前記センサで検出した特徴量である実測特徴量と前記理論特徴量との比較結果に基づいて、前記実測特徴量に異常があるか否かを判定し、
前記実測特徴量に異常があると判定した場合に、前記異常の要因を特定するために必要な既定動作を促す指示を前記報知装置に出力する
ことを特徴とする建設機械。
【請求項２】
請求項１に記載の建設機械において、
前記コントローラは、
前記理論特徴量に対する前記実測特徴量の乖離率を算出し、
前記乖離率が所定の閾値を超過した場合に、前記実測特徴量に異常があると判定する
ことを特徴とする建設機械。
【請求項３】
請求項１に記載の建設機械において、
前記コントローラは、
前記特徴量の異常の種別ごとに、前記異常に対する要因と、前記要因を有する前記建設機械の動作を模擬するシミュレーションモデルである異常時モデルに既定動作に行わせて取得した理論特徴量の傾向とを対応づけた複数のマトリクスを記憶しており、
前記実測特徴量に異常があると判定した場合に、前記複数のマトリクスのうち前記実測特徴量の異常に対応する特定のマトリクスを選択し、
前記建設機械に既定動作を行わせて取得した前記実測特徴量の傾向と、前記特定のマトリクスにおける特定の要因に対する理論特徴量の傾向とが一致した場合に、前記特定の要因の情報を前記報知装置に出力する
ことを特徴とする建設機械。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、油圧ショベル等の建設機械に関する。
【背景技術】
【０００２】
油圧ショベルに代表されるような建設機械はさまざまな建設現場、土木現場などで使用されており、作業をなるべく中断させないためにも故障や異常を事前に診断したり、故障した際は迅速な修理をしたりすることが求められる。そこで、稼働中の建設機械から得られる特徴量に基づいて異常を判定するシステムの開発が進んでいる。ショベルの異常判定方法を開示する先行技術文献として、例えば特許文献１がある。
【０００３】
特許文献１には、ショベルを運転して、ある既定動作を行っている期間に、前記ショベルから得られた着目物理量の検出値の時間変化を表す複数の参照波形が準備されており、複数の前記参照波形ごとに、複数の特徴量が求められており、前記ショベルと同一型式の評価対象ショベルの異常の有無を、前記参照波形に基づいて判定する方法であって、（ａ）前記評価対象ショベルを運転し、前記既定動作と類似の動作を行っている期間に、前記評価対象ショベルから得られる前記着目物理量を検出し、検出値の時間変化である評価波形を取得する工程と、（ｂ）前記評価波形の前記特徴量を求め、複数の前記参照波形の各々の複数の前記特徴量を要素とする複数の参照ベクトルの平均ベクトルと、前記評価波形の前記特徴量を要素とする評価ベクトルとの対比結果に基づいて、前記評価対象ショベルの異常の有無を判定する工程とを有するショベルの異常判定方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開ＷＯ２０１４−１１９１１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載の異常判定方法は、判定精度を確保するために、予め同一機種のショベルで多数の参照波形を取得しておく必要がある。しかしながら、油圧ショベルの中には市場に出ている台数が少ない機種や仕様のものがあり、そのような台数の少ない油圧ショベルから多数の参照波形を取得することは困難である。そのため、特許文献１に記載の異常判定方法は、市場に出ている台数が少ない油圧ショベルには適していない。
【０００６】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、市場に出ている台数の多寡に関わらず、機体の稼働中に異常を検知しかつ当該異常の要因を特定することが可能な建設機械を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明は、油圧ポンプと、前記油圧ポンプによって駆動される油圧アクチュエータと、演算機能を有するコントローラと、前記コントローラの演算結果を出力する報知装置と、前記油圧アクチュエータの操作を指示する操作指示装置から出力される情報または前記建設機械の姿勢情報、および前記建設機械の動作状態を示す特徴量を取得するセンサを備えた建設機械において、前記コントローラは、前記建設機械の正常時の動作を模擬するシミュレーションモデルである正常時モデルと、前記特徴量の異常に対する要因の情報とを記憶しており、前記建設機械の動作中に、前記センサで取得した姿勢情報または前記操作指示装置から出力される情報を前記正常時モデルに入力することにより、前記特徴量の理論値である理論特徴量を算出し、前記センサで検出した特徴量である実測特徴量と前記理論特徴量との比較結果に基づいて、前記実測特徴量に異常があるか否かを判定し、前記実測特徴量に異常があると判定した場合に、前記異常の要因を特定するために必要な既定動作を促す指示を前記報知装置に出力するものとする。
【０００８】
以上のように構成した本発明によれば、建設機械の動作状態を示す特徴量の実測値（実測特徴量）と理論値（理論特徴量）との比較結果に基づいて、実測特徴量に異常があるか否かが判定され、実測特徴量に異常があると判定された場合に、その異常の要因を特定するために必要な既定動作を促す指示が報知装置に出力される。これにより、オペレータまたはサービス員は、建設機械の動作中に、建設機械の異常および当該異常の要因を特定することができる。
【０００９】
また、本発明は、建設機械の機種や仕様に応じて構築した正常時モデルおよび異常時モデルを用いて異常判定および要因判定を行うため、他の建設機械で取得したデータを必要としない。これにより、市場に出ている台数が少ない建設機械にも本発明を適用することが可能となる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明に係る建設機械よれば、市場に出ている台数の多寡に関わらず、機体の稼働中に異常を検知しかつ当該異常の要因を特定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施の形態に係る油圧ショベルの側面図である。
【図２】図１に示す油圧ショベルに搭載された油圧駆動システムの概略構成図である。
【図３】本発明に関わる作業フローの（段階１）の作業手順を示したフローチャートである。
【図４】本発明に関わる作業フローの（段階２）の作業手順を示したフローチャートである。
【図５】本発明に関わる作業フローの（段階３）の作業手順を示したフローチャートである。
【図６】図２に示すコントローラの機能ブロック図である。
【図７】アーム速度の実測値（実測特徴量）の時系列波形とアーム速度の理論値（正常時の理論特徴量）の時系列波形とを重ねて示した図である。
【図８】アーム速度が正常時よりも遅くなる異常の想定要因と、その想定要因を有する油圧ショベルが既定動作を行った場合に取得されるアームシリンダのボトム側平均流量の傾向とを対応付けたマトリクスである。
【図９】アームシリンダのボトム側の油漏れを想定要因とした場合の段階１の作業手順を示したフローチャートである。
【図１０】アームシリンダのボトム側の油漏れを模擬した異常時モデルを示した図である。
【図１１】アーム再生弁の固着を想定要因とした場合の段階１の作業手順を示したフローチャートである。
【図１２】既定動作１を１サイクル行ったときのアームシリンダのボトム側平均流量に関して、異常時の油圧ショベルで取得した実測特徴量と異常時モデルで取得した理論特徴量と正常時モデルで取得した理論特徴量とを並べて示した図である。
【図１３】既定動作２を１サイクル行ったときのアームシリンダのボトム側平均流量に関して、異常時の油圧ショベルで取得した実測特徴量と異常時モデルで取得した理論特徴量と正常時モデルで取得した理論特徴量とを並べて示した図である。
【図１４】既定動作１，２を１サイクル行ったときのアームシリンダのボトム側平均流量に関して、正常時の油圧ショベルで取得した平均流量と異常時の油圧ショベルで取得した平均流量とを重ねて示した図である。
【図１５】アームシリンダボトム側流量の平均流量に関して、異常時の油圧ショベルで取得した実測特徴量と異常時モデルで取得した理論特徴量とを大きさ順に並べ替えて示した図である。
【図１６】ブーム下げ速度が正常時よりも遅くなる異常の想定要因と、その想定要因を有する油圧ショベルが既定動作を行った場合に取得されるブームシリンダのロッド側平均流量の傾向とを対応付けたマトリクスである。
【図１７】フロント装置を駆動する油圧シリンダのボトム側圧力が正常時よりも低くなる異常の想定要因と、その想定要因を有する油圧ショベルが既定動作を行った場合に取得される各油圧シリンダのボトム側圧力の傾向とを対応付けたマトリクスである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態に係る建設機械として油圧ショベルを例に挙げ、図面を参照して説明する。なお、各図中、同等の部材には同一の符号を付し、重複した説明は適宜省略する。
【００１３】
図１は、本発明の実施の形態に係る油圧ショベルの側面図である。
【００１４】
図１に示すように、油圧ショベル１００は、左右一対の走行装置１，２を備えた走行体３と、走行体３の上に取り付けられた旋回体４と、一端が旋回体４に回転自在にピン結合されたブーム５と、一端がブーム５に回転自在にピン結合されたアーム６と、一端がアーム６に回転自在にピン結合されたバケット７を備えている。ブーム５、アーム６、およびバケット７は、フロント装置１０１を構成している。旋回体４上には、運転室８、エンジンや油圧ポンプを格納する機械室９、カウンタウエイト１０等が設けられている。
【００１５】
走行装置１，２は走行モータ１１，１２により駆動され、旋回体４は旋回モータ１３により駆動される。ブーム５はブームシリンダ１４，１５により駆動され、アーム６はアームシリンダ１６により駆動され、バケット７はバケットシリンダ１７により駆動される。ブームシリンダ１４，１５、アームシリンダ１６、およびバケットシリンダ１７の伸縮方向移動量により、ブーム５、アーム６、およびバケット７の姿勢が決定される。
【００１６】
図２は、油圧ショベル１００に搭載された油圧駆動システムの概略構成図である。なお、図２では、ブームシリンダ１４，１５およびアームシリンダ１６の駆動に関わる部分のみを示し、その他のアクチュエータの駆動に関わる部分は省略している。
【００１７】
図２において、油圧ポンプ２１の吐出油路２２は、メインリリーフ弁２３を介してタンク２４に接続されている。ブーム方向制御弁２５は、油圧ポンプ２１からブームシリンダ１４，１５に供給される圧油の方向および流量を制御する。アーム方向制御弁２６は、油圧ポンプ２１からアームシリンダ１６に供給される圧油の方向および流量を制御する。
【００１８】
ブームシリンダ１４，１５のボトム側とアームシリンダ１６のボトム側とはアーム再生油路２７を介して接続されており、アーム再生油路２７にはブームシリンダ１４，１５のボトム側から排出される作動油のうちアームシリンダ１６のボトム側に供給する作動油の流量を制御するアーム再生弁２８が設けられている。また、図示は省略するが、ブームシリンダ１４，１５のボトム側とロッド側とはブーム再生油路を介して接続されており、ブーム再生油路にはブームシリンダ１４，１５のボトム側から排出される作動油のうちブームシリンダ１４，１５のロッド側に供給する作動油の流量を制御するブーム再生弁が設けられている。
【００１９】
方向制御弁２５，２６のパイロット受圧部には、パイロット圧を検出する圧力センサ３１〜３４がそれぞれ設けられている。ブームシリンダ１４，１５およびアームシリンダ１６のボトム側油路には、圧力センサ３５，３６および流量センサ（図示せず）がそれぞれ設けられている。ブームシリンダ１４，１５およびアームシリンダ１６には、ストロークセンサ４１，４２がそれぞれ設けられている。
【００２０】
コントローラ６０は、モード切替スイッチ６１の操作に応じて、油圧ショベル１００の異常診断を行う。具体的には、各センサの検出結果に基づいて異常の有無を判定し、異常有りと判定した場合はその要因を特定し、異常情報および要因情報をモニタ６２に出力する。
【００２１】
本発明に関わる作業フローを大きく３つの段階（段階１、段階２、段階３）に分けて説明する。
【００２２】
図３は、段階１の作業手順を示したフローチャートである。図３に示すフローは、油圧ショベル１００で発生し得る異常の種別ごとに行われる。以下、各ステップを順に説明する。
【００２３】
ステップＳＡ１で、異常の想定要因をリストアップする。
【００２４】
ステップＳＡ２で、ステップＳＡ１でリストアップした想定要因を模擬した異常時モデル２００を作成する。
【００２５】
ステップＳＡ３で、異常時モデル２００において異常の程度を表すパラメータを設定する。
【００２６】
ステップＳＡ４で、異常の要因を特定するために必要な既定動作を異常時モデル２００で実施する。
【００２７】
ステップＳＡ５で、異常時モデル２００で既定動作を実施した際の特徴量（異常時の理論特徴量）を算出する。
【００２８】
ステップＳＡ５で、想定要因と既定動作とステップＳＡ５で算出した異常時の理論特徴量とを対応付けたマトリクスを後述するコントローラ５０の記憶部５３（図６に示す）に記憶させる。
【００２９】
図４は、段階２の作業手順を示すフローチャートである。以下、各ステップを順に説明する。
【００３０】
図４は、段階２の作業手順を示すフローチャートである。段階２では、通常作業を行っている油圧ショベル１００で実測特徴量の時系列データを取得し、正常時モデル５１で算出した理論特徴量の時系列データと比較することにより、異常の有無を判定する。以下、各ステップを順に説明する。
【００３１】
ステップＳＢ１で、異常診断データ取得モードの開始が指示されたか否か（モード切替スイッチ６１がＯＮであるか否か）を判定する。ステップＳＢ１でモード切替スイッチ６１がＯＮである（ＹＥＳ）と判定された場合は、ステップＳＢ２へ進む。ステップＳＢ１でモード切替スイッチ６１がＯＦＦである（ＮＯ）と判定された場合は、ステップＳＢ１へ戻る。
【００３２】
ステップＳＢ２で、実機搭載センサ（圧力センサ、ストロークセンサ、流量センサ等）から油圧ショベル１００の操作情報および姿勢情報、ならびに油圧ショベル１００の動作状態を示す特徴量の実測値（実測特徴量）を取得する。
【００３３】
ステップＳＢ３で、油圧ショベル１００の操作情報または姿勢情報を正常時モデル５１に入力し、特徴量の理論値（正常時の理論特徴量）を算出する。
【００３４】
ステップＳＢ４で、異常診断データ取得モードの終了が指示されたか否か（モード切替スイッチ６１がＯＦＦであるか否か）を判定する。ステップＳＢ４でモード切替スイッチ６１がＯＦＦである（ＹＥＳ）と判定された場合は、ステップＳＢ５へ進む。ステップＳＢ４でモード切替スイッチ６１がＯＮである（ＹＥＳ）と判定された場合は、ステップＳＢ２へ戻る。
【００３５】
ステップＳＢ５で、ステップＳＢ２で取得した実測特徴量の時系列データとステップＳＢ３で取得した正常時の理論特徴量の時系列データとを比較する。
【００３６】
ステップＳＢ６で、正常時の理論特徴量に対する実測特徴量の乖離率が所定の閾値以上であるか否かを判定する。ここでの所定の閾値は、オペレータが油圧ショベルの操作中に何らかの異常を感じるが、どのアクチュエータに異常があるか判別できない程度の乖離率（例えば５％）に設定されている。
【００３７】
ステップＳＢ６で乖離率が閾値以上である（ＹＥＳ）と判定された場合は、異常の要因を特定するために必要な既定動作を記憶部５３のマトリクスから抽出し（ステップＳＢ７）、段階３へ移行する。
【００３８】
ステップＳＢ６で乖離率が閾値未満である（ＮＯ）と判定された場合は、異常無しと判定し（ステップＳＢ８）、異常診断を終了する。
【００３９】
図５は、段階３の作業手順を示すフローチャートである。段階３では、油圧ショベル１００に既定動作を行わせて取得した実測特徴量と記憶部５３に記憶されている異常時の理論特徴量とを比較することにより、異常の要因を特定する。以下、各ステップを順に説明する。
【００４０】
ステップＳＣ１で、段階２のステップＳＢ７で抽出された既定動作の１つを促す指示をモニタ６２に出力する。
【００４１】
ステップＳＣ２で、オペレータが既定動作を実施したか否かを判定する。ステップＳＣ２でＹＥＳと判定された場合は、ステップＳＣ３へ進む。ステップＳＣ２でＮＯと判定された場合は、ステップＳＣ２へ戻る。
【００４２】
ステップＳＣ３で、段階２のステップＳＢ７で抽出された既定動作のうち未実施の既定動作があるか否かを判定する。ステップＳＣ３でＹＥＳと判定された場合は、他の既定動作（未実施の既定動作の１つ）を促す指示をモニタ６２に出力し（ステップＳＣ４）、ステップＳＣ２へ戻る。ステップＳＣ３でＮＯと判定された場合は、ステップＳＣ５へ進む。
【００４３】
ステップＳＣ５で、既定動作時の実測特徴量と記憶部５３に記憶されている異常時の理論特徴量とを比較し、異常の要因を特定する。
【００４４】
ステップＳＣ６で、異常情報および要因情報をモニタ６２に出力する。
【００４５】
図６は、コントローラ５０の機能ブロック図である。
【００４６】
図６において、コントローラ５０は、正常時モデル５１と、異常判定部５２と、記憶部５３と、要因判定部５４とを有する。
【００４７】
正常時モデル５１は、油圧ショベル１００の正常時の動作を模擬したシミュレーションモデルであり、実機搭載センサ３１〜３６，４１，４２から得られる油圧ショベル１００の操作情報または姿勢情報に基づき、油圧ショベル１００の動作状態を示す特徴量の理論値（理論特徴量）を算出し、異常判定部５２に出力する。
【００４８】
異常判定部５２は、正常時モデル５１で算出した理論特徴量と、実機搭載センサ３１〜３６，４１，４２で取得した油圧ショベル１００の特徴量（実測特徴量）とを比較し、その結果に基づいて油圧ショベル１００に異常があるか否かを判定する。異常判定部５２は、油圧ショベル１００に異常があると判定した場合、その情報をモニタ６２に出力する。
【００４９】
記憶部５３は、異常の想定要因とその想定要因を有する油圧ショベルが既定動作を行った場合に取得される実測特徴量の傾向とを対応付けたマトリクス（後述）を記憶している。
【００５０】
要因判定部５４は、記憶部５３に記憶されているマトリクスを参照し、実機搭載センサ３１〜３６，４１，４２から得られる実測特徴量に基づいて異常の要因を特定し、その情報をモニタ６２に出力する。また、要因判定部５４は、異常の要因を特定するために必要な動作（既定動作）が未実施の場合は、その既定動作の操作指示をモニタ６２に出力する。
【００５１】
図７は、油圧ショベル１００が再生制御が適用される動作を行った時に取得されたアーム速度の実測値（実測特徴量）の時系列波形と、正常時モデル５１により得られた理論値（正常時の理論特徴量）の時系列波形とを重ねて示した図である。ここで、再生制御とは、ブームシリンダ１４，１５から排出される作動油をアーム再生弁２８を介してアームシリンダ１６に供給することにより、アームシリンダ１６を増速させる制御である。
【００５２】
図７に示す例では、アーム速度の実測値（実測特徴量）がアーム速度の理論値（正常時の理論特徴量）に比べて小さくなっている。このとき、アーム再生弁２８のスプールを切り替える電磁弁も正常に動作していることが分かっていることから、アーム再生弁２８の不良が異常の要因として考えられる。しかしながら、アームシリンダ１６のボトム側に接続されているホースに油漏れが生じた場合でもアーム６の速度が遅くなるため、この時点では異常の要因を１つに絞ることができない。そのため、アーム速度が遅くなることが予測される既定動作を必要に応じて行い、その際に得られた実測特徴量と異常時モデル２００に既定動作を行わせて取得した理論特徴量とを比較することにより、異常の要因を特定する。
【００５３】
図８は、アーム速度が正常時よりも遅くなる異常の想定要因と、その想定要因を有する油圧ショベルが既定動作を行った場合に取得されるアームシリンダ１６のボトム側平均流量の傾向とを対応付けたマトリクスである。
【００５４】
図８において、既定動作１は、ブーム５を最大限上げた状態でブーム５の操作は行わずにアーム引き操作を行う動作（再生制御が適用されない動作）であり、アーム６がフルダンプ状態からフルクラウド状態まで移行するまでの動作を１サイクルとする。また、既定動作２は、ブーム５を最大限上げた状態でブーム上げ操作を行うと同時にアーム引き操作をフルレバーで行った場合の動作（再生制御が適用される動作）であり、アーム６がフルダンプ状態からフルクラウド状態までに移行するまでの動作を１サイクルとする。
【００５５】
図８に示すマトリクスＭ１によれば、既定動作１，２を行ったときのアームシリンダ１６のボトム側平均流量（実測特徴量）と、異常時モデル２００に既定動作１，２を行わせて取得したアームシリンダ１６のボトム側平均流量（異常時の理論特徴量）とを比較することにより、アーム速度が正常時よりも遅くなる異常の要因が、３つの想定要因（アームシリンダ１６のボトム側の油漏れ、アーム再生弁２８の固着、アームシリンダ１６のボトム側の油漏れ＋アーム再生弁２８の固着）のうちのいずれか１つに特定される。
【００５６】
図９は、アームシリンダ１６のボトム側の油漏れを想定要因とした場合の段階１の作業手順を示したフローチャートである。以下、各ステップを順に説明する。
【００５７】
ステップＳＤ１で、アームシリンダ１６のボトム側の油漏れを想定要因とする。
【００５８】
ステップＳＤ２で、アームシリンダ１６のボトム側の油漏れを模擬した異常時モデル２００を作成する。図１０にアームシリンダ１６のボトム側の油漏れを模擬した異常時モデル２００を示す。ここでの異常時モデル２００は、アーム方向制御弁３６とアームシリンダ１６のボトム側とを接続する油路７１で油漏れが起きたことを想定したシミュレーションモデルであり、正常時モデル５１において油路７１をタンク２４に接続する漏れ油路７２を追加し、この漏れ油路７２に可変絞り弁７３を設置し、油漏れの程度に応じて可変絞り弁７３の絞り量（パラメータ）を調整したものとする。
【００５９】
図９に戻り、ステップＳＤ３で、可変絞り弁７３の絞り量（異常時モデル２００のパラメータ）を３通り（程度小、程度中、程度大）に設定する。
【００６０】
ステップＳＤ４で、パラメータ設定後の異常時モデル２００で既定動作１，２を実施する。
【００６１】
ステップＳＤ５で、既定動作１，２を実施した異常時モデル２００におけるアームシリンダ１６のボトム側平均流量（異常時の理論特徴量）を算出する。
【００６２】
ステップＳＤ６で、ステップＳＤ５で算出したアームシリンダ１６のボトム側平均流量（異常時の理論特徴量）を想定要因（アームシリンダ１６のボトム側の油漏れ）および既定動作１，２と対応付けて記憶部５３に記憶させる。
【００６３】
図１１は、アーム再生弁２８の固着を想定要因とした場合の段階１の作業手順を示したフローチャートである。以下、各ステップを順に説明する。
【００６４】
ステップＳＥ１で、アーム再生弁２８の固着を想定要因とする。
【００６５】
ステップＳＥ２で、アーム再生弁２８の固着を模擬した異常時モデル２００を作成する。ここでの異常時モデル２００は、正常時モデル５１においてアーム再生弁２８のスプール移動量を所定の値に固定したものとする。
【００６６】
ステップＳＥ３で、アーム再生弁２８のスプール移動量を３通り（正常時の０％、３０％、５０％）に設定する。
【００６７】
ステップＳＥ４で、パラメータ設定後の異常時モデル２００で既定動作１，２を実施する。
【００６８】
ステップＳＥ５で、既定動作１，２を実施した異常時モデル２００におけるアームシリンダ１６のボトム側平均流量（異常時の理論特徴量）を算出する。
【００６９】
ステップＳＥ６で、ステップＳＤ５で算出したアームシリンダ１６のボトム側平均流量（異常時の理論特徴量）を想定要因（アーム再生弁２８の固着）および既定動作１，２と対応付けて記憶部５３に記憶させる。
【００７０】
図１２は、既定動作１を１サイクル行ったときのアームシリンダ１６のボトム側平均流量に関して、油圧ショベル１００の異常時の実測特徴量と異常時モデル２００の理論特徴量と正常時モデル５１の理論特徴量とを並べて示した図である。図１２に示す例では、平均流量の実測値（実測特徴量）が正常時の平均流量の理論値（理論特徴量）よりも小さく、油漏れを想定した異常時モデル２００から得られた理論特徴量の範囲内にある。このことから、アームシリンダ１６のボトム側平均流量が低くなる異常の要因がアームシリンダ１６のボトム側の油漏れであると推測される。
【００７１】
図１３は、既定動作２を１サイクル行ったときのアームシリンダ１６のボトム側の平均流量に関して、油圧ショベル１００の異常時の実測特徴量と異常時モデル２００の理論特徴量と正常時モデル５１の理論特徴量とを並べて示した図である。図１３に示す例では、油圧ショベル１００のアームシリンダ１６のボトム側平均流量の実測値（実測特徴量）が異常時の理論特徴量の範囲未満となっている。このことから、アームシリンダ１６のボトム側平均流量が低くなる異常の要因がアーム再生弁２８の不良に限られないことが推測される。
【００７２】
図１４は、既定動作１，２を１サイクル行ったときのアームシリンダ１６のボトム側平均流量に関して、正常時の油圧ショベルで取得した平均流量と異常時の油圧ショベルで取得した平均流量とを重ねて示した図である。
【００７３】
図１４に示すように、アームシリンダ１６のボトム側の油漏れのみを要因とする異常の場合は、既定動作１と既定動作２とで正常時の平均流量に対する異常時の平均流量の減少率に差は生じない。一方、アームシリンダ１６のボトム側の油漏れ＋アーム再生弁２８の固着を要因とする異常の場合は、既定動作１と既定動作２とで平均流量の減少率に差が生じる。従って、図８のマトリクスＭ１で示したように、既定動作１における平均流量の減少率と既定動作２における平均流量の減少率との差分が所定の閾値αより小さい場合は、アームシリンダ１６のボトム側の油漏れが要因と特定され、閾値α以上である場合は、アームシリンダ１６のボトム側の油漏れ＋アーム再生弁２８の固着が要因と特定される。
【００７４】
図１５は、アームシリンダ１６のボトム側流量の平均流量に関して、実測特徴量と異常時モデル２００の理論特徴量とを大きさ順に並べ替えて示した図である。
【００７５】
図１５に示す例では、実測値（実測特徴量）が程度小の油漏れを想定した異常時モデル２００の理論特徴量よりも小さく、かつ程度中の油漏れを想定した異常時モデル２００の理論特徴量よりも大きいため、油漏れの程度は小程度から中程度であるとみなすことができる。この情報をモニタ６２に出力することにより、オペレータは油漏れの程度を把握することが可能となる。
【００７６】
図１６は、ブーム下げが正常時よりも遅くなる異常の想定要因と、その想定要因を有する油圧ショベルが既定動作を行った場合に取得されるブームシリンダ１４，１５のロッド側平均流量の傾向とを対応付けたマトリクスである。
【００７７】
図１６において、既定動作３はブーム再生が適用される動作（例えばブーム最上げの状態から外部負荷のない状態でブーム下げを行う動作）とし、既定動作４はブーム再生が適用されない動作（例えばジャッキアップ動作）とする。
【００７８】
図１６に示すマトリクスＭ２によれば、既定動作３，４を行ったときのブームシリンダ１４，１５のボトム側平均流量（実測特徴量）と、異常時モデル２００に既定動作３，４を行わせて取得したブームシリンダ１４，１５のボトム側平均流量（異常時の理論特徴量）とを比較することにより、ブーム速度が正常時よりも遅くなる異常の要因が、３つの想定要因（ブームシリンダ１４，１５のボトム側の油漏れ、ブーム再生弁の固着、ブームシリンダ１４，１５のボトム側の油漏れ＋ブーム再生弁の固着）のうちのいずれか１つに特定される。
【００７９】
図１７は、フロント装置１０１を駆動する油圧シリンダ１４〜１７のボトム側圧力が正常時よりも低くなる異常の想定要因と、その想定要因を有する油圧ショベルが既定動作を行った場合に取得される油圧シリンダ１４〜１７のボトム側圧力の傾向とを対応付けたマトリクスである。図１７において、既定動作５はブーム上げ単独動作であり、既定動作６はアーム引き単独動作であり、既定動作７はバケットクラウド単独動作である。
【００８０】
図１７に示すマトリクスＭ３によれば、油圧ショベル１００が既定動作５を実施した時のブームシリンダ１４，１５のボトム側圧力が異常時の理論特徴量の範囲内にあり、既定動作６を実施した時のアームシリンダ１６のボトム側圧力が異常時の理論特徴量の範囲内にあり、既定動作７を実施した時のバケットシリンダ１７のボトム側圧力が異常時の理論特徴量の範囲内にある場合、メインリリーフ弁２３の固着が異常の要因と特定される。
【００８１】
マトリクスＭ３において、既定動作５〜７における異常時の理論特徴量は、メインリリーフ弁２３の油漏れを想定した異常時モデル２００に既定動作５〜７を行わせることで求められる。ここでの異常時モデル２００は、正常時モデル５１において油圧ポンプ２１から吐出される作動油の一部をタンク２４に排出する漏れ油路を追加し、この漏れ油路に可変絞り弁を設置し、油漏れの程度に応じて可変絞り弁の絞り量（パラメータ）を調整したものとする。既定動作５における異常時の理論特徴量は、異常時モデル２００に既定動作５を行わせることで算出されるブームシリンダ１４，１５のボトム側圧力である。既定動作６における異常時の理論特徴量は、異常時モデル２００に既定動作６を行わせることで算出されるアームシリンダ１６のボトム側圧力である。既定動作７における異常時の理論特徴量は、異常時モデル２００に既定動作７を行わせることで算出されるバケットシリンダ１７のボトム側圧力である。
【００８２】
フロント装置１０１を駆動する油圧シリンダ１４〜１７のボトム側圧力が正常時よりも低くなる異常の要因をメインリリーフ弁２３の不良と特定するためには、油圧ショベル１００が既定動作５〜７を行ったときの油圧シリンダ１４〜１７のボトム側圧力を測定する必要があるが、既定動作５〜７（ブーム上げ単独動作、アーム引き単独動作、バケットクラウド単独動作）は通常作業で頻繁に行われているため、オペレータは異常診断時に追加で既定動作を実施する必要がない。このように、通常作業で頻繁に行われる動作を既定動作とすることにより、異常診断に係る工数を削減することが可能となる。
【００８３】
本実施の形態では、油圧ポンプ２１と、油圧ポンプ２１によって駆動される油圧アクチュエータ１１〜１７と、演算機能を有するコントローラ５０と、コントローラ５０の演算結果を出力する報知装置６２と、油圧アクチュエータ１１〜１７の操作を指示する操作指示装置から出力される情報または油圧ショベル１００の姿勢情報、および油圧ショベル１００の動作状態を示す特徴量を取得するセンサ３１〜３６，４１，４２を備えを備えた油圧ショベル１００において、コントローラ５０は、油圧ショベル１００の正常時の動作を模擬するシミュレーションモデルである正常時モデル５１と、前記特徴量の異常に対する要因の情報とを記憶しており、油圧ショベル１００の動作中に、前記センサで取得した姿勢情報または前記操作指示装置から出力される情報を正常時モデル５１に入力することにより、前記特徴量の理論値である理論特徴量を算出し、前記センサで検出した特徴量である実測特徴量と前記理論特徴量との比較結果に基づいて、前記実測特徴量に異常があるか否かを判定し、前記実測特徴量に異常があると判定した場合に、前記異常の要因を特定するために必要な既定動作を促す指示を報知装置６２に出力する。
【００８４】
また、コントローラ５０は、前記理論特徴量に対する前記実測特徴量の乖離率を算出し、前記乖離率が所定の閾値を超過した場合に、前記実測特徴量に異常があると判定する。
【００８５】
また、コントローラ５０は、前記特徴量の異常の種別ごとに、前記異常に対する要因と、前記要因を有する油圧ショベル１００の動作を模擬するシミュレーションモデルである異常時モデル２００に既定動作に行わせて取得した理論特徴量の傾向とを対応づけた複数のマトリクスＭ１〜Ｍ３を記憶しており、前記実測特徴量に異常があると判定した場合に、複数のマトリクスＭ１〜Ｍ３のうち前記実測特徴量の異常に対応する特定のマトリクスを選択し、油圧ショベル１００に既定動作を行わせて取得した前記実測特徴量の傾向と、前記特定のマトリクスにおける特定の要因に対する理論特徴量の傾向とが一致した場合に、前記特定の要因の情報を報知装置６２に出力する。
【００８６】
以上のように構成した本実施の形態によれば、油圧ショベル１００の動作状態を示す特徴量の実測値（実測特徴量）と理論値（理論特徴量）との比較結果に基づいて、実測特徴量に異常があるか否かが判定され、実測特徴量に異常があると判定された場合に、その異常および要因の情報が報知装置６２に出力される。これにより、オペレータは、油圧ショベル１００の動作中に、油圧ショベル１００の異常および当該異常の要因を把握することができる。なお、本実施の形態では、モニタ６２を介して異常情報および要因情報をオペレータに報知する構成としたが、通信装置を介して遠隔にいるサービス員に報知する構成としても良い。
【００８７】
また、本実施の形態に係る油圧ショベル１００は、油圧ショベル１００の機種や仕様に応じて構築した正常時モデル５１および異常時モデル２００を用いて異常判定および要因判定を行うため、他の油圧ショベルで取得したデータを必要としない。これにより、市場に出ている台数が少ない油圧ショベルにも本発明を適用することが可能となる。
【００８８】
また、コントローラ５０は、特定のマトリクスに規定されている複数の既定動作のうち油圧ショベル１００が現時点までに実施していない未実施の既定動作が存在する場合に、前記未実施の既定動作の操作指示を報知装置６２に出力する。これにより、オペレータは、特徴量の異常の要因を特定するために必要な既定動作を漏れなく実施することができる。
【００８９】
なお、本実施の形態においては、油圧ショベル１００の特徴量として、ブーム５およびアーム６の速度、油圧シリンダ１４〜１７のボトム側圧力を測定し、油圧ショベル１００の異常診断を行っているが、速度を測定するアクチュエータは特に限定されず、例えばバケット７や旋回の速度、走行モータ１１，１２の回転数を測定することにより異常診断を行ってもよい。また、圧力を測定する箇所は特に限定されず、例えばポンプ圧等を測定することにより、ポンプ等周辺の故障判定を行ってもよい。さらに、走行モータ１１，１２や旋回モータ１３の動作状態を示す特徴量を測定するセンサを追加し、当該特徴量の異常に対応するマトリクスを新たに記憶部６３に記憶させることにより、旋回操作や走行操作に伴う異常の検出および要因の特定が可能となる。
【００９０】
以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は、上記した実施の形態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、上記した実施の形態は、本発明を分かり易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。
【符号の説明】
【００９１】
１，２…走行装置、３…走行体、４…旋回体、５…ブーム、６…アーム、７…バケット、８…運転室、９…機械室、１０…カウンタウエイト、１１,１２…走行モータ（油圧アクチュエータ）、１３…旋回モータ（油圧アクチュエータ）、１４,１５…ブームシリンダ（油圧アクチュエータ）、１６…アームシリンダ（油圧アクチュエータ）、１７…バケットシリンダ（油圧アクチュエータ）、２１…油圧ポンプ、２２…吐出油路、２３…メインリリーフ弁、２４…タンク、２５…ブーム方向制御弁、２６…アーム方向制御弁、２７…アーム再生油路、２８…アーム再生弁、３１〜３６…圧力センサ、４１，４２…ストロークセンサ、５０…コントローラ、５１…正常時モデル、５２…異常判定部、５３…記憶部、５４…要因判定部、６１…モード切替スイッチ、６２…モニタ（報知装置）、７１…油路、７２…漏れ油路、７３…可変絞り弁、１００…油圧ショベル（建設機械）、１０１…フロント装置、２００…異常時モデル。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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