(57)【要約】【課題】油圧ポンプを精度良く傾転制御する。【解決手段】油圧機器１の傾転を変更する傾転変更手段４と、油圧機器１の目標傾転θ０を入力する入力手段７と、油圧機器１の傾転検出信号Ｖを出力する傾転検出器５と、予め傾転変更手段４に対して油圧機器１の実傾転θｍｉｎ，θｍａｘに対応した所定の傾転制御信号Ｉ１，Ｉ２を出力したときの傾転検出器５の固有の出力特性ｆ２に基づき、傾転検出信号Ｖに対応した実傾転θを算出する傾転算出手段２８と、傾転算出手段２８により算出された実傾転θに基づき傾転変更手段４を制御する制御手段１０とを備える。【選択図】図２
2010203339.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
目標傾転指令に基づいて比例電磁弁を駆動する傾転制御信号を演算する演算工程と、前記演算工程で演算された傾転制御信号で駆動される比例電磁弁から出力される傾転制御圧力を傾転調節装置に印加して油圧機器の傾転を調節する調節工程とを含む傾転制御方法において、
前記傾転制御方法は学習工程をさらに有し、
前記学習工程は、
前記油圧機器を最小傾転に設定するために予め定められた学習用最小傾転制御信号、および前記油圧機器を最大傾転に設定するために予め定められた学習用最大傾転制御信号を前記比例電磁弁に印加する工程と、
前記学習用最小傾転制御信号および学習用最大傾転制御信号を前記比例電磁弁に印加したとき、傾転角検出器から出力される前記油圧機器の実傾転に応じて前記傾転角度検出器の固有の出力特性を演算する工程とを含み、
前記調節工程は、
前記出力特性を参照して、前記傾転角検出器から得られる出力信号に基づいて実傾転を表す実傾転制御信号を演算する工程と、
前記目標傾転指令に応じた前記傾転制御信号と前記演算された前記実傾転制御信号との偏差に応じて前記比例電磁弁を駆動する工程とを含むことを特徴とする傾転制御方法。
【請求項２】
目標傾転指令に基づいて比例電磁弁を駆動する傾転制御信号を演算する演算手段と、前記演算手段で演算された傾転制御信号で駆動される比例電磁弁から出力される傾転制御圧力を傾転調節装置に印加して油圧機器の傾転を調節する調節手段とを含む傾転制御装置において、
前記傾転制御装置は学習手段をさらに有し、
前記学習手段は、
前記油圧機器を最小傾転に設定するために予め定められた学習用最小傾転制御信号、および前記油圧機器を最大傾転に設定するために予め定められた学習用最大傾転制御信号を前記比例電磁弁に印加する弁駆動指令手段と、
前記学習用最小傾転制御信号および学習用最大傾転制御信号を前記比例電磁弁に印加したとき、傾転角検出器から出力される前記油圧機器の実傾転に応じて前記傾転角度検出器の固有の出力特性を演算する特性演算手段とを含み、
前記調節手段は、
前記出力特性を参照して、前記傾転角検出器から得られる出力信号に基づいて実傾転を表す実傾転制御信号を演算する信号演算手段と、
前記目標傾転指令に応じた前記傾転制御信号と前記演算された前記実傾転制御信号との偏差に応じて前記比例電磁弁を駆動する弁駆動手段とを含むことを特徴とする傾転制御装置。
【請求項３】
請求項２に記載の傾転制御装置において、
作動油温を検出する温度検出手段と、
前記検出された作動油温に応じて前記傾転検出器の固有の出力特性を補正する補正手段とをさらに備え、
前記傾転算出手段は、前記補正手段により補正された出力特性に基づき、傾転検出信号に対応した実傾転を算出することを特徴とする傾転制御装置。
【請求項４】
請求項２または３に記載の傾転制御装置を備えたことを特徴とする建設機械。
【請求項５】
目標傾転指令に基づいて比例電磁弁を駆動する傾転制御信号を演算する演算処理と、前記演算処理で演算された傾転制御信号で駆動される比例電磁弁から出力される傾転制御圧力を傾転調節装置に印加して油圧機器の傾転を調節する調節処理とコンピュータで実行するための傾転制御プログラムにおいて、
前記傾転制御プログラムは学習処理をさらに有し、
前記学習処理は、
前記油圧機器を最小傾転に設定するために予め定められた学習用最小傾転制御信号、および前記油圧機器を最大傾転に設定するために予め定められた学習用最大傾転制御信号を前記比例電磁弁に印加する処理と、
前記学習用最小傾転制御信号および学習用最大傾転制御信号を前記比例電磁弁に印加したとき、傾転角検出器から出力される前記油圧機器の実傾転に応じて前記傾転角度検出器の固有の出力特性を演算する処理とを含み、
前記調節処理は、
前記出力特性を参照して、前記傾転角検出器から得られる出力信号に基づいて実傾転を表す実傾転制御信号を演算する工程と、
前記目標傾転指令に応じた前記傾転制御信号と前記演算された前記実傾転制御信号との偏差に応じて前記比例電磁弁を駆動する工程とを含むことを特徴とする傾転制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、油圧ポンプのポンプ傾転等を制御する傾転制御方法、傾転制御装置、建設機械および傾転制御用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、操作レバーの操作量に応じた傾転制御信号を比例電磁弁に出力し、比例電磁弁の駆動によりポンプ傾転を制御するようにした装置が知られている（例えば特許文献１参照）。これによれば個々の比例電磁弁の制御特性のばらつきを考慮するため、目標ポンプ傾転と傾転角センサにより検出された実ポンプ傾転との偏差に応じてポンプ傾転の補正式を求め、この補正式に基づいて比例電磁弁を制御する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平８−３０２７５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、この種の装置では、比例電磁弁の制御特性だけでなく、傾転角センサの出力特性やポンプの傾転変位量にもばらつきがある。このため、上記特許文献１記載の装置のように比例電磁弁の制御特性のばらつきを考慮しただけでは、精度よく傾転制御することができない。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、傾転制御方法、傾転制御装置、傾転制御装置を備えた建設機械、および傾転制御プログラムに関する。本発明の傾転制御では、目標傾転指令に基づいて比例電磁弁を駆動する傾転制御信号を演算し、演算された傾転制御信号で駆動される比例電磁弁から出力される傾転制御圧力を傾転調節装置に印加して油圧機器の傾転を調節する。この傾転制御は、前記油圧機器を最小傾転θminに設定するために予め定められた学習用最小傾転制御信号Ｉ１、および前記油圧機器を最大傾転θmaxに設定するために予め定められた学習用最大傾転制御信号Ｉ２を前記比例電磁弁に印加し、前記学習用最小傾転制御信号Ｉ１および学習用最大傾転制御信号Ｉ２を前記比例電磁弁に印加したとき、傾転角検出器から出力される前記油圧機器の実傾転に応じて前記傾転角度検出器の固有の出力特性ｆ２を演算する学習制御を行う。また、前記学習した出力特性ｆ２を参照して、前記傾転角検出器から得られる出力信号に基づいて実傾転を表す実傾転制御信号を演算し、前記目標傾転指令に応じた前記傾転制御信号と前記演算された前記実傾転制御信号との偏差に応じて前記比例電磁弁を駆動することを特徴とする。
なお、参照符号は発明の理解を容易にするために便宜的に付したものであり、参照符号により本発明が実施形態に限定されるものではない。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、油圧機器の実傾転に対応した所定の傾転制御信号を出力したときの傾転検出器の固有の出力特性に基づき実傾転を算出するので、油圧機器のばらつきに拘わらず、実傾転を正確に算出することができ、精度よく傾転制御することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本実施の形態に係る建設機械の一例である油圧ショベルの斜視図。
【図２】第１の実施の形態に係る傾転制御装置の構成を示す図。
【図３】傾転角センサの出力特性を示す図。
【図４】図２のコントローラ内で行われる通常制御の一例を示すブロック図。
【図５】図２のコントローラ内で行われる学習制御の一例を示すフローチャート。
【図６】比例電磁弁に出力する駆動電流とポンプ傾転との関係を示す図。
【図７】図５の学習制御により得られた出力電圧とポンプ傾転との関係を示す図。
【図８】従来の問題点を説明する図。
【図９】第２の実施の形態に係る傾転制御装置の構成を示す図。
【図１０】傾転角センサの温度特性の一例を示す図。
【図１１】図９のコントローラ内で行われる通常制御の一例を示すブロック図。
【図１２】図９のコントローラ内で行われる学習制御の一例を示すフローチャート。
【図１３】図１１のポンプ傾転算出部で行われる処理の一例を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
−第１の実施の形態−
以下、図１〜図８を参照して本発明による傾転制御装置の第１の実施の形態について説明する。
図１は、本発明の実施の形態に係る傾転制御装置が適用される建設機械の一例である油圧ショベルの斜視図である。この油圧ショベルは、車体重量が１００ｔを超える大型の油圧ショベルであり、例えば鉱山での掘削作業等に用いられる。油圧ショベル本体１００は、走行体１０２と、走行体上に旋回可能に設けられた旋回体１０３とを有する。旋回体１０３には、ブーム１０４、アーム１０５、バケット１０６からなる作業用フロント１０７が回動可能に軸支されている。このような大型の油圧ショベル本体１００には、多数の油圧ポンプが搭載される。
【０００９】
図２は、第１の実施の形態に係る傾転制御装置の構成を示す図である。なお、図２の傾転制御装置は、油圧ポンプの傾転を制御する装置であり、各油圧ポンプに対応してそれぞれ設けられる。エンジン（不図示）により駆動される可変容量形の油圧ポンプ１からの圧油は、制御弁１１を介し作業用フロント駆動用のシリンダ等の油圧アクチュエータに供給される。制御弁１１は操作レバー７の操作により駆動され、操作レバー７の操作量に応じて油圧アクチュエータへの圧油の流れが制御される。なお、操作レバー７は後述するように油圧ポンプ１の目標ポンプ傾転θ０も指令する。
【００１０】
レギュレータ３の一方の油室（ロッド室３ａ）には油圧ポンプ１，２からの圧油が導かれ、他方の油室（ボトム室３ｂ）には油圧切換弁６を介して油圧ポンプ１，２からの圧油が導かれる。このロッド室３ａとボトム室３ｂに作用する油圧力に応じてレギュレータ３が駆動され、油圧ポンプ１の傾転が制御される。
【００１１】
油圧切換弁６には比例電磁弁４を介してサブポンプ２からのパイロット圧（二次圧Ｐａ）が作用し、二次圧Ｐａに応じて油圧切換弁６が切り換わる。すなわち比例電磁弁４の二次圧Ｐａが増加すると油圧切換弁６は位置イ側に切り換わる。これによりボトム室３ｂに作用する圧油力が増加し、ポンプ傾転が増加する。一方、二次圧Ｐａが減少すると油圧切換弁６は位置ロ側に切り換わる。これによりボトム室３ｂに作用する圧油力が減少し、ポンプ傾転が減少する。ポンプ傾転は傾転角センサ５により検出される。
【００１２】
コントローラ１０は、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，その他の周辺回路などを有する演算処理装置を含んで構成される。コントローラ１０には、傾転角センサ５からの信号と、操作レバー７（電気レバー）からの信号と、後述する学習モード／通常モードを切り換えるモードスイッチ８からの信号がそれぞれ入力される。コントローラ１０ではこれら入力信号に基づいて比例電磁弁４に制御信号を出力し、ポンプ傾転を制御する。
【００１３】
ところで、図２の傾転制御装置に用いられる各種部品、例えば油圧ポンプ１や比例電磁弁４や傾転角センサ５にはそれぞれ個体差があり、これらの特性にはばらつきがある。この点を図３により説明する。図３は、傾転角センサ５の入出力特性の一例を示す図である。図中、特性Ａ０は傾転角センサ５の基準特性（設計値）であり、ポンプ傾転θの増加に伴い、出力電圧Ｖは増加している。特性Ａは傾転角センサ５の実際の特性であり、基準特性Ａ０に対して許容公差±Δα内でばらついている。
【００１４】
このように傾転角センサ５の特性にはばらつきがあり、実際の特性Ａは基準特性Ａ０に対してずれる。例えば実際のポンプ傾転がθ３の場合、出力電圧はＶ３Ｃではなく、Ｖ３となる。このため、基準特性Ａ０に基づきコントローラ１０でポンプ傾転θを判断すると、出力電圧がＶ３のときのポンプ傾転はθ３Ｃとなり、実傾転θ３とコントローラ１０で判断されたポンプ傾転θ３Ｃとが乖離する。なお、図３には傾転角センサ５のばらつきを示したが、油圧ポンプ１と比例電磁弁４の特性にも同様のばらつきがある。その結果、これらのばらつきに起因して操作レバー７の操作に応じた良好なポンプ傾転制御を行えなくなる。そこで、本実施の形態では、以下のように制御装置内で傾転制御信号を補正する。
【００１５】
図４は、第１の実施の形態に係るコントローラ１０内で行われる処理の一例を示すブロック図であり、とくに通常モードにおける処理（通常制御）を示している。図５は、本実施の形態に係るコントローラ１０内で行われる処理の一例を示すフローチャートであり、とくに学習モードにおける処理（学習制御）を示している。コントローラ１０は、予め記憶されたプログラムを実行することにより図５の学習制御を実行し、その後、図４の通常制御を行う。
【００１６】
（１）学習制御
まず、学習制御について説明する。図６は、比例電磁弁４に出力する駆動電流Ｉとポンプ傾転θとの関係を示す基準特性ｆ１である。この特性ｆ１によれば、電流Ｉが所定値Ｉｍｉｎ以下で最小ポンプ傾転θｍｉｎ、所定値Ｉｍａｘ以上で最大ポンプ傾転θｍａｘとなり、電流ＩがＩｍｉｎ以上かつＩｍａｘ以下の範囲で、電流Ｉの増加に伴いポンプ傾転θが増加している。
【００１７】
傾転角センサ５や比例電磁弁４等の特性にばらつきがあると、ポンプ傾転を最小θｍｉｎとする最大駆動電流Ｉｍｉｎ、およびポンプ傾転を最大θｍａｘとする最小駆動電流Ｉｍａｘにもばらつきがある。図中、Ｉ１，Ｉ２は、傾転角センサ５や比例電磁弁４等の特性にばらつきがあっても、少なくともポンプ傾転が最小θｍｉｎとなる電流Ｉ１（＜Ｉｍｉｎ）およびポンプ傾転が最大θｍａｘとなる電流Ｉ２（＞Ｉｍａｘ）であり、Ｉ１，Ｉ２はコントローラ１０に記憶されている。
【００１８】
図５の処理は、モードスイッチ８により学習モードが選択されると開始される。まず、ステップＳ１で、ポンプ最小傾転θｍｉｎに対応した駆動電流Ｉ１を比例電磁弁４に出力する。ステップＳ２では、ポンプ傾転が安定するまで所定時間（例えば５秒）をカウントし、所定時間の経過後にステップＳ３に進む。ステップＳ３では、傾転角センサ５の出力電圧Ｖを所定の回数サンプリングし、その平均値Ｖｍｉｎをメモリに記憶する。
【００１９】
ステップＳ４では、ポンプ最大傾転θｍａｘに対応した駆動電流Ｉ２を比例電磁弁４に出力する。ステップＳ５では、ポンプ傾転が安定するまで所定時間（例えば５秒）をカウントし、所定時間の経過後にステップＳ６に進む。ステップＳ６では、傾転角センサ５の出力電圧Ｖを所定の回数サンプリングし、その平均値Ｖｍａｘをメモリに記憶する。
【００２０】
以上により求めた電圧−ポンプ傾転データ（Ｖｍｉｎ，θｍｉｎ）、（Ｖｍａｘ，θｍａｘ）を直線で結ぶと、図７に示すように、出力電圧Ｖとポンプ傾転θとの関係を示す特性ｆ２が得られる。ステップＳ７では、この特性ｆ２が図４の傾転演算回路２８に設定され、学習制御が終了する。なお、学習制御の終了時に、運転席に設けられたランプなどを点灯させ、学習制御が終了した旨を作業員に報知するようにしてもよい。
【００２１】
学習制御は、各油圧ポンプ毎に設けられた傾転角センサ５の特性を把握するために行うものである。すなわち油圧ポンプ１や比例電磁弁４等のばらつきを考慮した傾転角センサ５の固有の出力特性を求めるために行われる。このため、通常、工場出荷時に傾転角センサ５を機体に搭載した状態で実行されるが、傾転角センサ５自体の交換や油圧ポンプ１、比例電磁弁４等の部品交換により傾転角センサ５の特性が変化したときにも学習制御は実行される。
【００２２】
（２）通常制御
学習制御が終了し、モードスイッチ８により通常モードが選択されると図４の通常制御が開始される。まず、制御回路２３に操作レバー７の操作量に応じた目標ポンプ傾転θ０が入力される。目標ポンプ傾転θ０は、レバー操作量が大きいほど大きくなる。制御回路２３には傾転演算回路２８により演算されたポンプ傾転θ、つまり傾転角センサ５の出力電圧Ｖに応じた実ポンプ傾転が入力される。制御回路２３は、この実ポンプ傾転θに基づき、目標ポンプ傾転θ０をフィードバック制御して制御ポンプ傾転θａを出力する。
【００２３】
すなわち、減算回路２４では、目標ポンプ傾転θ０から実ポンプ傾転θを減算し、傾転偏差Δθ（＝θ０−θ）を演算する。ゲイン回路２５では、この偏差ΔθにフィードバックゲインＫを乗じ、偏差ΔθＫを演算する。加算回路２６では、目標ポンプ傾転θ０に偏差ΔθＫを加算し、これを制御ポンプ傾転θａ（＝θ０＋ΔθＫ）として出力する。これにより傾転角センサ５で検出した実ポンプ傾転θが目標ポンプ傾転θ０と等しくなるように制御回路２３から制御ポンプ傾転θａが出力される。
【００２４】
制御ポンプ傾転θａは電流演算回路２７に入力される。電流演算回路２７には、予め図示のようなポンプ傾転θと比例電磁弁４の駆動電流Ｉとの関係を示す基準特性ｆ０が記憶されている。電流演算回路２７は、この基準特性ｆ０に基づき、制御ポンプθａに対応した駆動電流Ｉを演算し、比例電磁弁４に出力する。以上の通常制御の処理は作業時に繰り返し行われる。
【００２５】
第１の実施の形態に係る制御装置による動作をまとめると次のようになる。工場出荷時や油圧ポンプ１、比例電磁弁４等の部品交換が行われたときは、モードスイッチ８を学習モードに切り換え、図７に示すような傾転角センサ５の出力特性ｆ２を求める。すなわちポンプ最小傾転θｍｉｎに対応した駆動電流Ｉ１を比例電磁弁４に出力して傾転角センサ５の出力電圧Ｖｍｉｎを検出するとともに、ポンプ最大傾転θｍａｘに対応した駆動電流Ｉ２を比例電磁弁４に出力して傾転角センサ５の出力電圧Ｖｍａｘを検出し、これら検出値（Ｖｍｉｎ，θｍｉｎ）、（Ｖｍａｘ，θｍａｘ）を直線で結んで特性ｆ２を得る。
【００２６】
このようにして求められた特性ｆ２は、傾転角センサ５自体や油圧ポンプ１、比例電磁弁４のばらつきを考慮した傾転制御装置固有の特性であり、この特性ｆ２によりポンプ傾転角θを正確に検出できる。傾転角センサ５の取付位置の調整作業も不要であり、センサ５の取付が容易である。これに対し、油圧ポンプ１を基準位置（例えば最大傾転）に固定してセンサ５が基準電圧を出力するように取り付ける場合、作業員は電圧計を見ながらセンサ５を取り付ける必要があり、センサ５の取付が困難である。
【００２７】
学習モードで特性ｆ２の設定が終了すると、モードスイッチ８を通常モードに切り換える。この状態で操作レバー７を操作すると、制御回路２３は、ポンプ傾転θがレバー操作量に応じた目標ポンプ傾転θ０となるように、傾転角センサ５によって検出された実ポンプ傾転θに基づき目標ポンプ傾転θ０をフィードバック制御し、制御ポンプ傾転θａを出力する。コントローラ１０は、この制御ポンプ傾転θａに応じた駆動電流Ｉを比例電磁弁４に出力し、比例電磁弁４を制御する。これにより油圧ポンプ１の傾転変位量のばらつきや比例電磁弁４の特性のばらつき、および傾転角センサ５の出力特性のばらつきに拘わらず、実ポンプ傾転θをレバー操作量に応じた目標ポンプ傾転θ０に精度よく制御することができる。
【００２８】
これに対し、油圧ポンプ１を基準位置（例えば最大傾転）に固定してセンサ５が基準電圧を出力するように取り付ける場合、図８に示すようにポンプ１の実最大傾転θｍａｘが設計値θｍａｘ’からずれていると、実最大傾転θｍａｘからポンプ傾転の設計上の可動範囲（θｍａｘ’−θｍｉｎ）を減じた値θｍｉｎ’（出力値Ｖｍｉｎ’）をコントローラ１０は最小傾転として判断する。このため、実最小傾転θｍｉｎとの間にずれが生じ、正確な傾転制御を行うことができない。この点、本願実施の形態では、ポンプ１の実最小傾転θｍｉｎと実最大傾転θｍａｘの出力電圧Ｖｍｉｎ，Ｖｍａｘをそれぞれ求めて出力特性を得るため、実最大傾転θｍａｘが設計値θｍａｘ’からずれている場合であっても、通常制御において正確な傾転制御を行うことができる。
【００２９】
第１の実施の形態によれば以下のような作用効果を奏することができる。
（１）学習制御において、ポンプ最小傾転θｍｉｎとポンプ最大傾転θｍａｘに対応した出力電圧Ｖｍｉｎ，Ｖｍａｘをそれぞれ検出して傾転角センサ５の出力特性ｆ２を求める。通常制御において、この出力特性ｆ２に基づき傾転角センサ５の出力信号を補正して実傾転θを算出する。実傾転θと目標ポンプ傾転θ０との偏差Δθにより比例電磁弁4を駆動する。これにより傾転角センサ５の出力特性や比例電磁弁４の制御特性のばらつき、ポンプ１の傾転変位量のばらつき等に拘わらず、精度よくポンプ傾転を制御することができる。
【００３０】
（２）電圧計の出力値を見ながら傾転角センサ５を取り付けるといったセンサ５の取付調整作業が不要であるため、傾転角センサ５の取付が容易である。したがって、大型の油圧ショベル等、多数の油圧ポンプが搭載されている場合には作業効率を大幅に改善できる。
【００３１】
（３）学習制御において、傾転角センサ５や比例電磁弁４の特性にばらつきがあっても、少なくともポンプ傾転が最小θｍｉｎとなる電流Ｉ１（＜Ｉｍｉｎ）およびポンプ傾転が最大θｍａｘとなる電流Ｉ２（＞Ｉｍａｘ）を比例電磁弁４に出力するので、傾転角センサ５の正確な出力特性ｆ２を得ることができる。
【００３２】
（４）ポンプ最小傾転θｍｉｎとポンプ最大傾転θｍａｘの２点を基準として出力特性ｆ２を求めるので、ポンプ傾転を少なくとも最小傾転θｍｉｎと最大傾転θｍａｘとに正確に制御することができ、実用上有効である。
【００３３】
以上説明した本発明による傾転制御の一実施形態では、目標傾転指令に基づいて比例電磁弁４を駆動する傾転制御信号を演算し、演算された傾転制御信号で駆動される比例電磁弁４から出力される傾転制御圧力を傾転調節装置３（レギュレータ）に印加して油圧ポンプ１の傾転を調節する。この傾転制御では、油圧ポンプ１を最小傾転θminに設定するために予め定められた学習用最小傾転制御信号Ｉ１、および油圧ポンプ１を最大傾転θmaxに設定するために予め定められた学習用最大傾転制御信号Ｉ２を比例電磁弁４に印加し、学習用最小傾転制御信号Ｉ１および学習用最大傾転制御信号Ｉ２を比例電磁弁４に印加したとき、傾転角検出器５から出力される油圧ポンプ１の実傾転に応じて傾転角検出器５の固有の出力特性ｆ２を演算する学習制御を行う。また、学習した出力特性ｆ２を参照して、傾転角検出器５から得られる出力信号に基づいて実傾転θを表す実傾転制御信号を演算し、目標傾転指令θ０に応じた傾転制御信号と演算された実傾転制御信号との偏差Δθに応じて比例電磁弁４を駆動する。
【００３４】
−第２の実施の形態−
図９〜図１３を参照して本発明による傾転制御装置の第２の実施の形態について説明する。
第１の実施の形態では、学習制御により傾転角センサ５の出力特性ｆ２を求めるようにしたが、傾転角センサ５としてポテンショメータを用いた場合、温度に応じて出力が変動する。このような傾転角センサ５の温度特性を考慮したのが第２の実施の形態である。なお、以下では第１の実施の形態との相違点を主に説明する。
【００３５】
図９は、第２の実施の形態に係る傾転制御装置の構成を示す図である。なお、図２と同一の箇所には同一の符号を付している。図９では、図２の構成に追加して作動油温Ｔを検出する油温センサ１２が設けられている。油温センサ１２からの信号はコントローラ１０に入力される。なお、油温センサ１２により検出された作動油温Ｔは運転室内のモニタ（不図示）に表示される。
【００３６】
図１０は、傾転角センサ５の温度特性の一例を示す図である。図中、ｆ５はポンプ傾転を最小θｍｉｎとしたときのセンサ５の出力特性であり、ｆ６はポンプ傾転を最大θｍａｘとしたときのセンサ５の出力特性である。出力電圧Ｖは作動油温Ｔに応じて二次曲線状に変化し、温度Ｔａ，Ｔｂ，Ｔｃにおけるポンプ最小傾転時の出力電圧はそれぞれＶａｍｉｎ，Ｖｂｍｉｎ，Ｖｃｍｉｎとなり、ポンプ最大傾転時の出力電圧はそれぞれＶａｍａｘ，Ｖｂｍａｘ，Ｖｃｍａｘとなる。
【００３７】
特性ｆ５のポンプ最小傾転θｍｉｎに対応した出力電圧Ｖｍｉｎ、および特性ｆ６のポンプ最大傾転θｍａｘに対応した出力電圧Ｖｍａｘはそれぞれ次式(I),(II)で表される。
Ｖｍｉｎ＝ａＴ２＋ｂＴ＋ｃＴ        (I)
Ｖｍａｘ＝ｄＴ２＋ｅＴ＋ｆＴ        (II)
上式(I),(II)の定数ａ〜ｆは後述するように算出される。
【００３８】
図１１は、第２の実施の形態に係るコントローラ１０内で行われる処理の一例を示すブロック図であり、とくに通常モードにおける処理を示している。図１２は、第２の実施の形態に係るコントローラ１０内で行われる処理の一例を示すフローチャートであり、とくに学習モードにおける処理を示している。なお、図４，５と同一の箇所には同一の符号を付している。コントローラ１０は、図１２の学習制御を実行した後、図１１の通常制御を行う。本実施の形態では、まず、学習制御においてセンサ５の温度特性ｆ５，ｆ６を求め、この温度特性に基づき、通常制御においてポンプ傾転を制御する。
【００３９】
（１）学習制御
まず、学習制御について説明する。図１２の処理は、モードスイッチ８により学習モードが選択されると開始される。なお、コントローラ１０には、予め学習制御を行う際の基準の温度Ｔａ，Ｔｂ，Ｔｃ（図１０）が記憶されており、作業員はモニタを見て作動油温Ｔが基準値Ｔａ，Ｔｂ，Ｔｃにほぼ等しくなると、モードスイッチ８を学習モード側に切り換える。まず、ステップＳ１１で、油温センサ１２により検出された作動油温Ｔを読み込む。
【００４０】
ステップＳ１２では、作動油温Ｔが基準温度Ｔａにほぼ等しいか否か、すなわちＴａ−ΔＴ≦Ｔ≦Ｔａ＋ΔＴか否かを判定する。ステップＳ１２が肯定されるとステップＳ１に進み、以降、上述したステップＳ１〜ステップＳ６と同様の処理が実行される。これにより基準温度Ｔａの下で、ポンプ最小傾転θｍｉｎに対応した出力電圧Ｖａｍｉｎと、ポンプ最大傾転θｍａｘに対応した出力電圧Ｖａｍａｘのデータが記憶される。
【００４１】
ステップＳ１２が否定されるとステップＳ１３に進み、作動油温Ｔが基準温度Ｔｂにほぼ等しいか否か、すなわちＴｂ−ΔＴ≦Ｔ≦Ｔｂ＋ΔＴか否かを判定する。ステップＳ１３が肯定されるとステップＳ１に進み、以降、上述したステップＳ１〜ステップＳ６と同様の処理が実行される。これにより基準温度Ｔｂの下で、ポンプ最小傾転θｍｉｎに対応した出力電圧Ｖｂｍｉｎと、ポンプ最大傾転θｍａｘに対応した出力電圧Ｖｂｍａｘのデータが記憶される。
【００４２】
ステップＳ１３が否定されるとステップＳ１４に進み、作動油温Ｔが基準温度Ｔｃにほぼ等しいか否か、すなわちＴｃ−ΔＴ≦Ｔ≦Ｔｃ＋ΔＴか否かを判定する。ステップＳ１４が肯定されるとステップＳ１に進み、以降、上述したステップＳ１〜ステップＳ６と同様の処理が実行される。これにより基準温度Ｔｃの下で、ポンプ最小傾転θｍｉｎに対応した出力電圧Ｖｃｍｉｎと、ポンプ最大傾転θｍａｘに対応した出力電圧Ｖｃｍａｘのデータが記憶される。
【００４３】
（２）通常制御
学習制御が終了し、モードスイッチ８により通常モードが選択されると、図１１の通常制御が開始される。この場合、傾転角センサ５と油温センサ１２からの信号に基づき、実ポンプ傾転算出部３０でポンプ傾転θが算出され、フィードバック制御に用いられる。図１３は、実ポンプ傾転算出部３０におけるポンプ傾転θの算出手順を示すフローチャートである。
【００４４】
ステップＳ２１では、学習制御が３回終了したか否か、すなわち各作動油温Ｔａ〜Ｔｃに対応したデータＶａｍｉｎ，Ｖａｍａｘ，Ｖｂｍｉｎ，Ｖｂｍａｘ，Ｖｃｍｉｎ，Ｖｃｍａｘが全て記憶されたか否かを判定する。ステップＳ２１が否定されるとステップＳ２２に進み、予め記憶された基準値Ｖｍｉｎ，Ｖｍａｘを読み込む。なお、予め記憶された基準値Ｖｍｉｎ，Ｖｍａｘを設定するのではなく、学習制御が１回終了した場合はＶａｍｉｎ，Ｖａｍａｘを、学習制御が２回終了した場合は（Ｖａｍｉｎ＋Ｖｂｍｉｎ）／２，（Ｖａｍａｘ＋Ｖｂｍａｘ）／２をそれぞれ基準値Ｖｍｉｎ，Ｖｍａｘとして設定してもよい。
【００４５】
ステップＳ２３では、ステップＳ２２で求めたＶａｍｉｎ，Ｖａｍａｘ、傾転角センサ５の出力電圧Ｖ、および予め定められた最小ポンプ傾転θｍｉｎと最大ポンプ傾転θｍａｘをそれぞれ次式(III)に代入し、実ポンプ傾転θを算出する。
θ＝（θmax−θmin）×（Ｖ−Ｖmin）／（Ｖmax−Ｖmin）＋θmin      (III)
【００４６】
一方、ステップＳ２１で学習制御が３回終了と判定されるとステップＳ２４に進む。ステップＳ２４では、学習制御により求められたデータＶａｍｉｎ，Ｖａｍａｘ，Ｖｂｍｉｎ，Ｖｂｍａｘ，Ｖｃｍｉｎ，Ｖｃｍａｘ、およびそのときの温度Ｔａ〜Ｔｃをそれぞれ上述した式(I),(II)に代入し、最小二乗法を用いて係数ａ〜ｆを算出し、メモリに記憶する。なお、学習制御を行ったときの作動油温ＴがＴａ〜Ｔｃからずれている場合には、そのときの温度Ｔをそれぞれ代入して係数ａ〜ｆを算出してもよい。
【００４７】
ステップＳ２５では、上述した式(I),(II)に係数ａ〜ｆと現在の作動油温Ｔを代入し、ポンプ最小傾転θｍｉｎに対応した出力電圧Ｖｍｉｎとポンプ最大傾転θｍａｘに対応した出力電圧θｍａｘをそれぞれ算出する。ステップＳ２６では、ステップＳ２５で求めた出力電圧Ｖｍｉｎ，Ｖｍａｘを上式(III)に代入し、実ポンプ傾転θを算出する。これにより傾転角センサ５の温度特性を考慮した正確な実ポンプ傾転θを算出できる。
【００４８】
以上のようにして求められた実ポンプ傾転θは減算回路２４に入力され、目標ポンプ傾転θ０から減算される。すなわち、制御回路２３は、ポンプ傾転θがレバー操作量に応じた目標ポンプ傾転θ０となるように、実ポンプ傾転算出部３０で算出された実ポンプ傾転θに基づき目標ポンプ傾転θ０をフィードバック制御し、制御ポンプ傾転θａを出力する。
【００４９】
第２の実施の形態によれば、傾転角センサ５の検出値に温度特性を考慮した補正を行うため、正確なポンプ傾転θを用いて油圧ポンプ１のフィードバック制御を精度良く行うことができる。なお、上記実施の形態では、作業員が運転室内のモニタで作動油温Ｔを確認し、モードスイッチ８を学習モードに切り換えるようにしたが、コントローラ１０が作動油温Ｔに応じて学習モードに自動的に切り換えるようにしてもよい
【００５０】
なお、上記実施の形態では、ポンプ最小傾転θｍｉｎとポンプ最大傾転θｍａｘに対応した傾転制御信号Ｉ１，Ｉ２を出力して傾転角センサ５の出力特性ｆ２を求めるようにしたが、他のポンプ傾転に対応した傾転制御信号を出力して傾転角センサ５の出力特性ｆ２を求めるようにしてもよい。すなわち、実傾転に対応した傾転制御信号を出力したときの傾転角センサ５の固有の出力特性ｆ２に基づき検出信号Ｖに対応した実傾転θを算出するのであれば、傾転算出手段としてのコントローラ１０の構成はいかなるものでもよい。
【００５１】
また、上記実施の形態では、実ポンプ傾転θが目標ポンプ傾転θ０となるようにフィードバック制御により比例電磁弁４を制御する際に傾転センサの固有の出力特性を学習するようにした。しかし、例えば、特願平８−３０２７５５号公報に開示されている油圧ポンプ制御装置では、学習制御のために油圧ポンプの傾転角を傾転センサで検出しているが、この傾転センサの学習のために、上記出力特性ｆ２を利用することもできる。
【００５２】
上記実施の形態では、比例電磁弁４からの二次圧Ｐａによりポンプ傾転を制御するようにしたが、他の傾転変更手段を用いてもよい。傾転検出信号Ｖを出力するのであれば、傾転検出器としての傾転角センサ５の構成はいかなるものでもよい。操作レバー７の操作により目標ポンプ傾転θ０を入力するようにしたが、入力手段はこれに限らない。温度検出手段としての油温センサ１２の構成はいかなるものでもよい。作動油温Ｔに応じて傾転角センサ５の出力特性を補正するのであれば、補正手段としてのコントローラ１０の構成はいかなるものでもよい。
【００５３】
上記実施の形態では、油圧ポンプ１の傾転を制御する傾転制御装置について説明したが、傾転を変更可能な他の油圧機器（例えば油圧モータ）においても本発明は同様に適用可能である。また、大型の油圧ショベルではなく、傾転制御装置を有する他の建設機械にも本発明は同様に適用可能である。すなわち、本発明の特徴、機能を実現できる限り、本発明は実施の形態の傾転制御装置に限定されない。
【符号の説明】
【００５４】
１  油圧ポンプ                ３  レギュレータ
４  比例電磁弁                ５  傾転角センサ
６  油圧切換弁                ７  操作レバー
１０  コントローラ            １２  油温センサ
２８  傾転演算回路            ３０  ポンプ傾転算出部
【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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