(57)【要約】      （修正有）【課題】除雪作業におけるシャーボルト切れによる付加的多重トラブルを解消し、作業メインテナンス性を向上させ、除雪作業能率を飛躍的に向上させた優れた除雪機を提供する。【解決手段】オーガケースのほぼ左右両端の上側に加速度センサを固定し、除雪作業中のオーガケースの振動を検知し、コンピュータユニットの人工ニューロンによる振動波形解析、または振動のＦＦＴ解析により、シャーボルト１１２が切れた時の振動波形モード、または振動周波数スペクトルモードと判断したとき、直ちに操縦者に知らせるようにした。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
原動機を搭載し、雪を削雪し収集するオーガと、雪を吐出させるブロワと、投雪方向を定めるシュータとによって除雪部が構成される歩行型ロータリー式除雪機において、オーガを構成するオーガケースの略左右両端に加速度センサを固定し、除雪作業中のオーガケースの振動を検知することで、除雪機の除雪状況、即ち、雪質、積雪量などによる除雪負荷状況、ブロワ、シュータへの雪詰まりや安全機構であるシャーボルト切れなどの除雪中のトラブル状況、オーガクラッチの入り切りや進路変更など操縦者のオーガに関係する操縦状況、などをコンピュータの人工ニューロンにより判断できるＡＩ検知制御を行う構成にした除雪機。
【請求項２】
前記加速度センサによるオーガーケースの振動検知で、前記人工ニューロンによる振動波形解析、または振動のＦＦＴ解析による振動周波数スペクトル分析において、事前学習振動波形データによりシャーボルトが切れた時の振動波形モードと判断したとき、または事前学習ＦＦＴ解析振動周波数スペクトルデータによりシャーボルトが切れた時の振動周波数スペクトルモードと判断したとき、直ちに操縦者にランプ表示とブザー又はホーンなどの音声警報で知らせるようＡＩ検知制御を行う構成にした請求項１に記載する除雪機。
【請求項３】
前記シャーボルト切れ警報後、シャーボルト交換を行ったと想定される操縦操作の検知、又は操縦者の確認操作で、シャーボルト切れ警報が正しかった場合、シャーボルトが切れたときの振動波形モードと判断したときの振動波形データ、またはシャーボルトが切れたときの周波数スペクトルモードと判断したときのＦＦＴ解析振動周波数スペクトルデータを、データ更新するよう前記コンピュータユニットに機械学習させるようにした請求項１または請求項２に記載する除雪機。
【請求項４】
前記ＡＩ検知制御の為の機械学習アルゴリズムをデープラーニング、または多層パーセプトロンとする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載する除雪機のＡＩ検知制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は主に、個人、農家、店舗、事務所、中小事業所などで使用されるロータリー式の小形歩行型除雪機で、その除雪作業能率と作業快適性の向上に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
小型歩行型除雪機は国や県が管理する公道、公共設備などで使用される大型除雪機とは別に、雪国地域の前記個別小口用に今では広く普及している。また大型機の入っていけない山間地や山麓地などでは、現在では雪国の必需品並に需要が高い。特に螺旋状の回転刃、即ちオーガにより、積もった雪を掻き崩し、削雪して、雪を吐出させるブロワに収集し、吐出方向を定める半円筒状のシュータから放出するロータリー式除雪機は除雪能力が他方式より高く、普及台数も圧倒的に多い。この方式の除雪機では昔から小型、大型の別なく、
オーガ及びそれを駆動するパワートレインの過負荷や衝撃などによる故障や破損から保護する為、シャーボルト機構が使用されてきた（特許文献１）。即ちオーガ回転中、堅雪、しまり雪などの雪壁に突入してしまいオーガ翼の変形や、ミッション、駆動シャフトなどパワートレイン破損の恐れのあるとき、またはオーガ翼が路面上の石、岩、道路縁石などにぶつかりオーガ、パワートレインを破損する恐れのあるとき、オーガ翼を固定しているシャーボルトを剪断させ、故障、破損から保護する。現在では、オーガの過負荷防止に数々の工夫があるものの、ほとんどは基本的には本出願人が４５年前に出願している特許文献１のシャーボルトの構成を取っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】実開昭５０−１０４４３０
【特許文献２】特開平１０−２９８９３９
【特許文献３】特開２００５−０１６０２６
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところが除雪作業中、過負荷や衝撃などで、このシャーボルトが切れても操縦者が気がつかない場合が多々ある。左右両方が切れた場合はわかるが、片方だけ切れた場合、まだもう片方で、ある程度除雪が続けられるからである。とくに環境の厳しい厳冬期の降雪中とか、一刻を争う除雪繁忙中とか、また初心者の場合は全く気がつかない場合の方が多い。気がつかないまま除雪作業を続けると、切れた側のオーガはもちろん切れてない方も、雪付着によりオーガ翼全体に雪が団子状になっていき、さらには削雪力、吐出力の低下によりブロワ、シュータへと雪が団子状に詰まっていく。ここまで来て、シュータから雪が吐出しなくなったのを見て初めてオーガが空回りしていることに気づくのが初心者である。熟練者は片オーガの除雪動作になった時点で投雪状況の異変で気づく場合もある。
【０００５】
オーガのシャーボルトが切れた場合、一刻も早く交換し復旧しないと、雪が団子状に付着し（時には氷結）詰まった雪の取り除きが困難になる。またこれとは別にシャーボルトが綺麗に剪断してくれればよいが中途半端な切れ方でバリや切れカス（ちぎれカス）などが残った場合、そのまま空転を続けるとフランジのボルト穴から抜き取ることさえ困難になり、その場での修復作業が非常な難作業になる。もともと寒さで手のはじかむシャーボルト交換は厄介な作業であった。このためこれまでシャーボルトによる保護機構を見直す試みが幾つかあった。オーガ回転軸をトルクリミッター機構にするとか（参考文献２）、シャーボルトの切れにくい機構にするとか（参考文献３）など。しかし現実には製品実現されていない。最も単純な機構であるが故に、このシャーボルト安全機構を凌ぐ機構は未だ実現されていない。本出願人もトルクリミッター機構を試みたことがあったが、強大なオーガのトルク反力を受け止めるには無理があるとの結論に達した。
【０００６】
本願発明はロータリー式除雪機の以上のような課題、即ちオーガのシャーボルト切れによるトラブルを最小限にとどめ、切れた場合一刻も早く交換させるよう、切れた場合直ちに操縦者に知らせることを除雪機で初めて試みたものである。切れた直後であれば苦労せず寒中ではあるが容易に普通のボルト交換と同様に交換できる。そして作業中断時間も最小限で済ませることが出来る。これにより除雪作業におけるシャーボルト切れによる付加的多重トラブルを解消し、作業メインテナンス性を向上させ、除雪作業能率を飛躍的に向上させた優れた除雪機を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記課題を解決するために本発明において講じた手段は、原動機を搭載し、雪を削雪し収集するオーガと、雪を吐出させるブロワと、投雪方向を定めるシュータとによって除雪部が構成される歩行型ロータリー式除雪機で、オーガを構成するオーガケースのほぼ左右両端の上側に加速度センサを固定し、除雪作業中のオーガケースの振動を検知することで、除雪状況をコンピュータユニットＵ１の人工ニューロンにより判断できるＡＩ検知制御を行う構成にし、その加速度センサによるオーガーケースの振動検知で、コンピュータユニットＵ１の人工ニューロンによる振動波形解析、または振動のＦＦＴ解析による振動周波数スペクトル分析において、事前学習振動波形データによりシャーボルトが切れた時の振動波形モードと判断したとき、または事前学習ＦＦＴ解析振動周波数スペクトルデータによりシャーボルトが切れた時の振動周波数スペクトルモードと判断したとき、直ちに操縦者にランプ表示とブザー又はホーンなどの音声警報で知らせるよう、本願発明では特にシャーボルト切れに限って特化型のＡＩ検知制御を行う構成にしたことである。
【０００８】
さらにシャーボルトが切れたときの振動波形モードと判断したときの振動波形データ、またはシャーボルトが切れたときのＦＦＴ解析振動周波数スペクトルデータを、データ更新するようコンピュータユニットＵ１に機械学習させるようにし、その除雪機のシャーボルト切れの検知判断精度を限りなく向上させていくようにコンピュータユニットＵ１に機械学習させるようにＡＩ検知制御したことである。
【発明の効果】
【０００９】
本発明は上記手段を施したことにより以下の効果を有する。
【００１０】
除雪作業中、過負荷、衝撃負荷などによるオーガのシャーボルト切れアクシデントがあった場合、除雪作業に夢中で気がつかなかった場合でも（特に初心者）、コンピュータが知らせてくれるので素早い対応が可能であり、故障修復の作業性が向上する。
【００１１】
シャーボルトが切れたとき即対応できる為、オーガ、ブロワ、シュータ等への雪詰まりや、ボルトのフランジからの抜き取り困難、などのシャーボルト切れによる付加的多重トラブルもほとんど無くなり、故障復旧時間も最小限で済むため、除雪作業性、作業能率が向上する。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】歩行型ロータリー除雪機を示す全体図である。
【図２】歩行型ロータリー除雪機のオーガ部を示す正面図である。
【図３】オーガ翼のオーガミッション−オーガシャフトへの取り付けを示す図である。
【図４】オーガケースの左側に振動センサを固定した状態を示す図である。
【図５】オーガケースの右側に振動センサを固定した状態を示す図である。
【図６】オーガケースの右側に振動センサを始め他センサ、アクチュエータ等の保護カバーを取り付けた状態を示す図である。
【図７】除雪機の操縦用操作パネルを示す図である。
【図８】シャーボルト切れＡＩ検知制御を示す制御ブロック図である。
【図９】シャーボルト切れＡＩ検知制御を示す制御フローチャート図である。
【図１０】加速度センサ検知オーガケースの振動波形データの一例を示す図である。
【図１１】加速度センサ検知オーガケースの振動をコンピュータでＦＦＴ解析した振動周波数スペクトルデータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
オーガ部の振動を検知しその解析により除雪作業状況を判断しようとする発想は以前からあったが、どこの部位で振動検知すればいいのか課題になっていた。オーガシャフト、ブロワシャフトなどの動力導伝シャフトで振動検知出来れば理想であるが、振動検知手段が非常に困難になる。本願発明で設定した振動検知箇所であるオーガケースのほぼ左右両端の上部は、様々な振動の合成、又は共振などで振動モードが複雑ではあるが、振動振幅が最も大きい場所であり振動解析がし易い場所である。またセンサの取り付け固定場所として最適であり、振動検知に汎用の加速度センサを使用することが出来る。
【実施例１】
【００１４】
本願発明の実施例を添付図面に基づいて説明する。図１は実施例の除雪機で除雪部側から見た斜視図（上図）と除雪部側真正面（下図）から見た正面図である。除雪機は通常オーガ１のオーガ翼１１により積雪を掻き崩したり削雪したりして中央部に収集し取り込み、オーガ翼１１の中央部奥にあるブロワ（図省略）で高速回転の上、ブロワ周速で吐出させ、シュータ３によって操縦者の意図する場所に投雪させる。除雪部は手動操作の場合、操作パネル６上の除雪部クロスレバースイッチ６１でオーガ１のリフト位置と左右ローリング位置を操作する（図７）。投雪も同様にシュータクロスレバースイッチ６２でシュータ３の左右方向や投雪遠近を操作する。除雪機の移動はクローラ５１や走行ミッション（図省略）などで行い。ＨＳＴレバー６４で前後進とその速度を操縦する。
【００１５】
オーガ１を中心した正面図を図２に、その構成機構を図３に示す。オーガ１はオーガ翼１１の回転中空軸をベベルギヤ式オーガミッション１３の左右両出力軸であるオーガシャフトＬ−Ｒ（１３３−１３４）に回転自在に挿入され、左右一対且つ左右対称にフランジ固定している。ここで左右方向は説明の都合上、オーガ１側から見た場合をいう。オーガ翼１１は積もり雪を削雪すれば良いことから、路面保護、パワートレイン保護、などの意味からいたずらに強度や硬度を上げることはせず、軟鋼板で作られており消耗部品扱いにしている。オーガ翼１１は積もり雪を削雪したり掻き崩したりする翼刃として以外に、削雪した雪をオーガ中央、オーガミッション１３奥のブロワ２へ、オーガケース１４面と除雪進行する削雪面をガイドとして移送する螺旋コンベアとしての働きをする（図２）。ブロワ２はオーガ翼１１により削雪、収集した雪を回転遠心力と遠心圧縮機としての圧縮送風力とによりブロワケース（図省略）周方向出口に吐出させ半円筒状のシュータ３をガイドとして投雪させる。シュータ３は左右、上下（遠近）方向の調整が出来、自由に投雪場所を設定できる。
【００１６】
図３に左側オーガ機構とシャーボルト機構を詳細に示す。左側オーガ翼Ｌ（１１）のオーガミッション１３側に左オーガ翼側のフランジ、フランジａＬ（１１１）を形成し、左側オーガシャフトＬ（１３３）に挿入後、オーガミッション１３の左側フランジ、フランジｂＬ（１３１）にシャーボルト１１２で固定しフランジ結合している。雪中のオーガ翼Ｌ（１１）の回転による除雪作業中、このシャーボルト１１２に剪断応力以上のトルクが加わった場合、これが切れオーガ翼Ｌ（１１）は空転し、オーガ翼やパワートレインを過負荷荷重による破損から守る。右側オーガ翼Ｒ（１２）についても同様である。除雪過負荷でこれら両方切れる場合は珍しく、通常はどちらか片方が切れるのが普通で、気づかずにそのまま作業を続けると付加的多重トラブルの元になるのは前記の通りである。この保護機能を決めるシャーボルト１１２のサイズは当然のことながら除雪機の大きさに応じて選定される。図３では保護機構の説明の為、最も基本的な円筒形フランジ形状で示したが、フランジ形状は、フランジ面の凍結固着防止とか、ボルト交換容易性とかで製造元により種々工夫がみられる。しかしシャーボルト切れによる保護機構は基本的には図３に示すとおりである。
【００１７】
図４、図５、図６にオーガケース１４の除雪作業中の振動を検出する加速度センサの装着状態を示す。オーガ１が左右対称構成であることから、加速度センサも左右対称位置で最も振動の大きい位置に二つ、左側加速度センサＬ（Ｓ１）及び右側加速度センサＲ（Ｓ２）を配設した。それぞれオーガケース１４に固着したブラケットにネジ固定しガードのための保護カバー、左側カバーＬ（１４１）と右側カバーＲ（１４２）を装着している。右側のカバーＲは加速度センサＲ（Ｓ２）の他、シュータ３の旋回アクチュエータや旋回センサなどの保護カバーと共用している。
【００１８】
図７に除雪機の操縦パネル６を示す。オーガケース１４の振動を検知する加速度センサＬ−Ｒ（Ｓ１−Ｓ２）の出力を入力するコンピュータユニットであるシャーボルトＡＩ検知ユニットＵ１は、機体の内側でこのパネルの裏側に防振機構で配設している。シャーボルトＡＩ検知ユニットＵ１がシャーボルトＬ（１３３）が、またはシャーボルトＲ（１３４が）、または両方が、切れたと判断すると、モニタ＆スイッチ操作パネル６３のモニタ表示部のシャーボルト警報表示６３１を点灯させ、且つ操縦パネル６の裏側に配設しているシャーボルト警報ブザー６３２を発声させる。
【００１９】
図８にシャーボルト切れＡＩ検知制御のブロック図を、図９にシャーボルト切れを判断するフローチャートを示す。除雪機のエンジンが始動され、オーガー１の動力クラッチを動作させる照光式押しボタンスイッチであるオーガクラッチスイッチ６３４（図７）が投入され、除雪作業状態に入ると、シャーボルト検知ユニットＵ１は検知動作を開始し、再度オーガクラッチスイッチ６３４が押され、オーガクラッチが切られ作業中断するまで検知を継続する。シャーボルト検知ユニットＵ１の人工ニューロンはこの間、約２秒ごとに事前学習していた振動波形モードと照合判定を繰り返し、シャーボルトが切れたと判断したとき、即警報を発する。
【００２０】
この振動波形モードの照合判定は人の顔の照合判定に似ているが、人の顔認証よりは遙かに単純な為、そこそこ汎用のコンピュータチップで検知照合制御が可能である。事前学習における振動波形データの取り込みでは、通常の除雪作業時、シャーボルトＬ（左側）１１２が切れた状態の時、シャーボルトＲ（右側）１１３が切れた状態の時、また両方が切れた状態の時、等々それぞれの状態での振動モードの波形データを取り込む必要があるが、データ取りのための試験除雪作業としては、これらトータルでも１００〜２００、３００回程度で照合判定するには充分である。顔認証のような膨大なビックデータを取り込む必要はない。図１０に振動波形データの一例を示す。上図は正常除雪作業時、下図はシャーボルトが切れたときのオーガケース１４の振動波形データを示す。
【００２１】
以上を機種毎に試験除雪作業で学習データを取り込むが、機種によっては振動波形データでは判定しにくい機種が出てきた。しかしこれについても振動波形データをＦＦＴ解析し周波数スペクトルデータにすることで判定できることも開発中に突き止めることが出来た。従ってシャーボルト切れを、開発当初の振動波形モードで判定する機種と、周波数スペクトルモードで判定する機種との２通りある。図１１に周波数スペクトルデータの一例を示す。上図は正常除雪作業時、下図はシャーボルトが切れたときのオーガケース１４の振動周波数スペクトルデータを示す。
【００２２】
以上がシャーボルト切れＡＩ検知制御であるが、開発段階での検知警報の正答率が全機種１００％というわけにはいかなかったので、警報後、作業者が実際にシャーボルト交換作業を行っただろうというということを、警報後の除雪機の操縦操作から検知し、シャーボルト切れ警報が正しかった場合のシャーボルトが切れたときの振動波形モードと判断したときの振動波形データ、またはシャーボルトが切れたときの周波数スペクトルモードと判断したときのＦＦＴ解析振動周波数スペクトルデータを、データ更新するよう前記コンピュータユニットに追加学習させるようにした。これによりシャーボルト切れと判断したときの振動波形モードまたは振動周波数スペクトルモードが正しかったということも学習させる様にした。シャーボルト交換作業の為の操縦操作検知手段は機種によって異なる。大きくは中大型機と小型機に分けられ、中大型機ではセンサ、スイッチ類が要所要所に装備されており、それらの信号を利用できる。例えばシャーボルト交換の際ブロワのブレーキを解除し、ブロワ及びオーガ翼の回転をフリーにし、交換できる位置まで回転させるが、その時ブロワブレーキを解除するとブロワブレーキスイッチ（図省略）が入り、これを利用することが出来る。
【００２３】
しかしセンサ、スイッチのほとんど装備されていない小型機では、例えば警報後エンジン停止時間が長かった場合（例えば３０秒以上）、交換作業を行ったものと想定できるが、より確実にする為、シャーボルト切れ確認スイッチ６３３(図７)を装備し、警報後、操縦者がシャーボルト切れを確認後、切れていたかどうかの判定をスイッチを押してもらうようにした。そして警報が正しかった場合、前項同様に、シャーボルト切れ警報が正しかった場合のシャーボルトが切れたときの振動波形モードと判断したときの振動波形データ、またはシャーボルトが切れたときの周波数スペクトルモードと判断したときのＦＦＴ解析振動周波数スペクトルデータを、データ更新するようコンピュータユニットに追加学習させるようにした。この確認スイッチは開発当初、小型機用のつもりだったが、よりシャーボルト切れ検知の正答率を上げ確実なものにしていくため中大型機にも搭載するようにした。操縦者には余計な操作が増えることになるが、まだＡＩ検知制御の試みを始めたばかりであり、除雪シーズンによる、作業者による、又製品出荷地による、様様な場合でのデータの集積により正答率が１００パーセント近くなった時点で廃止する予定である。
【００２４】
以上、本願発明により冬季の降積雪時期、厳しい環境の中、一刻を争う除雪作業中に、シャーボルト切れで作業の大幅な中断になるようなアクシデントに見舞われることが無くなり、不安無く除雪作業が出来るようになった。冬季の除雪作業は厳しい作業であるがこの発明によりいくらかでも作業快適性に貢献することが出来た。
【産業上の利用可能性】
【００２５】
機械振動は全ての動作機械に発生しており、振動検知出来る手段があれば、振動モードの解析により機械の動作状況をＡＩ判断することは全ての動作機械に応用が可能である。また動作機械でなくとも、静的構造物であっても、例えば打振、励振などの振動発生手段やＳＡＷ発生手段などと合わせて構造物の状態（橋梁、鉄塔、鉄筋などのヒビ、ボルト切れ、等々）をＡＩ判断することも可能であり利用用途は無限である。
【符号の説明】
【００２６】
１      オーガ（除雪部）
１１    オーガ翼Ｌ（左側）
１１１  フランジａＬ（左オーガ翼側）
１１２  シャーボルトＬ（左側）
１２    オーガ翼Ｒ（右側）
１２１  フランジａＲ（右オーガ翼側）
１２２  シャーボルトＲ（右側）
１３    オーガミッション
１３１  フランジｂＬ（左オーガミッション側）
１３２  フランジｂＲ（右オーガミッション側）
１３３  オーガシャフトＬ（左側）
１３４  オーガシャフトＲ（右側）
１４    オーガケース
１４１  カバーＬ（左側）
１４２  カバーＲ（右側）
２      ブロワ
３      シュータ
４      上部機体
５      下部機体
５１    クローラ
６      操縦パネル
６１    除雪部クロスレバースイッチ
６２    シュータクロスレバースイッチ
６３    モニタ＆スイッチ操作パネル
６３１  シャーボルト警報表示
６３２  シャーボルト警報ブザー
６３３  シャーボルト切れ確認スイッチ
６３４  オーガクラッチスイッチ
６４    ＨＳＴレバー
Ｓ１    加速度センサＬ（左側）
Ｓ２    加速度センサＲ（右側）
Ｕ１    シャーボルトＡＩ検知ユニット（コンピュータユニット）
【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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