JP7585108B2 - Fault diagnosis system and method for working machine - Google Patents
Fault diagnosis system and method for working machine Download PDFInfo
- Publication number
- JP7585108B2 JP7585108B2 JP2021043796A JP2021043796A JP7585108B2 JP 7585108 B2 JP7585108 B2 JP 7585108B2 JP 2021043796 A JP2021043796 A JP 2021043796A JP 2021043796 A JP2021043796 A JP 2021043796A JP 7585108 B2 JP7585108 B2 JP 7585108B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- snapshot data
- component
- failure
- physical quantity
- fault
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 title claims description 24
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 18
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 31
- 239000010720 hydraulic oil Substances 0.000 description 92
- 239000000498 cooling water Substances 0.000 description 81
- 239000002826 coolant Substances 0.000 description 72
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 61
- 239000003921 oil Substances 0.000 description 40
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 35
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 30
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 30
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 29
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 28
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 description 28
- 238000013021 overheating Methods 0.000 description 25
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 20
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 18
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 18
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 17
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 description 11
- 230000017525 heat dissipation Effects 0.000 description 7
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 7
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 description 7
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 7
- 238000001704 evaporation Methods 0.000 description 4
- 230000008020 evaporation Effects 0.000 description 4
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 3
- 238000011179 visual inspection Methods 0.000 description 3
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 238000007664 blowing Methods 0.000 description 2
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000020169 heat generation Effects 0.000 description 2
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 2
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 2
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 2
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 1
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E02—HYDRAULIC ENGINEERING; FOUNDATIONS; SOIL SHIFTING
- E02F—DREDGING; SOIL-SHIFTING
- E02F9/00—Component parts of dredgers or soil-shifting machines, not restricted to one of the kinds covered by groups E02F3/00 - E02F7/00
- E02F9/26—Indicating devices
- E02F9/267—Diagnosing or detecting failure of vehicles
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E02—HYDRAULIC ENGINEERING; FOUNDATIONS; SOIL SHIFTING
- E02F—DREDGING; SOIL-SHIFTING
- E02F3/00—Dredgers; Soil-shifting machines
- E02F3/04—Dredgers; Soil-shifting machines mechanically-driven
- E02F3/28—Dredgers; Soil-shifting machines mechanically-driven with digging tools mounted on a dipper- or bucket-arm, i.e. there is either one arm or a pair of arms, e.g. dippers, buckets
- E02F3/36—Component parts
- E02F3/42—Drives for dippers, buckets, dipper-arms or bucket-arms
- E02F3/43—Control of dipper or bucket position; Control of sequence of drive operations
- E02F3/435—Control of dipper or bucket position; Control of sequence of drive operations for dipper-arms, backhoes or the like
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Civil Engineering (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Structural Engineering (AREA)
- Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)
- Component Parts Of Construction Machinery (AREA)
Description
本開示は、作業機械の故障診断システムおよび故障診断方法に関する。 This disclosure relates to a fault diagnosis system and a fault diagnosis method for a work machine.
特開2016-151086号公報(特許文献1)には、診断対象ショベルの稼働状態を示す時系列データと、データベースから取得された典型的時系列データと、が対比されて表示装置に表示される、ショベル支援装置が開示されている。上記文献には、診断対象ショベルの時系列データと典型的時系列データとを対比させることで、診断対象ショベルに異常が生じている場合に異常を直感的に確認できると記載されている。 JP 2016-151086 A (Patent Document 1) discloses an excavator support device in which time series data indicating the operating state of a dive to be diagnosed and typical time series data acquired from a database are compared and displayed on a display device. The above document describes that by comparing the time series data of the dive to be diagnosed with the typical time series data, if an abnormality occurs in the dive to be diagnosed, the abnormality can be intuitively confirmed.
1つの時系列データを取得して分析したとしても、真の故障原因を特定することが困難な場合がある。 Even if a single time series of data is acquired and analyzed, it may be difficult to identify the true cause of the failure.
本開示では、コンポーネントの故障を容易に特定できる、作業機械の故障診断システムおよび故障診断方法が提案される。 This disclosure proposes a fault diagnosis system and method for a work machine that can easily identify component failures.
本開示のある局面に従うと、作業機械の故障診断システムが提案される。故障診断システムは、作業機械に搭載されたコンポーネントと、コンポーネントの動作状況を監視するために所定の物理量を検出する検出部と、コントローラと、記憶部とを備えている。コントローラは、所定期間に検出された物理量の時系列データを、スナップショットデータとして取得する。コントローラは、検出部が検出した物理量が正常な範囲にあるか否かを判定する。記憶部は、物理量の正常な範囲からの逸脱と、その逸脱の原因であるコンポーネントの故障と、が関連付けられた情報を記憶する。コントローラは、第1の期間に検出された時系列データを、第1のスナップショットデータとして取得する。コントローラは、第1の期間よりも後の第2の期間に検出された時系列データを、第2のスナップショットデータとして取得する。コントローラは、第1のスナップショットデータと、第2のスナップショットデータと、記憶部に記憶されている情報とに基づいて、コンポーネントの故障を特定する。 According to an aspect of the present disclosure, a fault diagnosis system for a work machine is proposed. The fault diagnosis system includes a component mounted on the work machine, a detection unit that detects a predetermined physical quantity to monitor the operating status of the component, a controller, and a storage unit. The controller acquires time series data of the physical quantity detected during a predetermined period as snapshot data. The controller determines whether the physical quantity detected by the detection unit is within a normal range. The storage unit stores information that associates deviations of the physical quantity from the normal range with faults of the component that are the cause of the deviations. The controller acquires time series data detected during a first period as first snapshot data. The controller acquires time series data detected during a second period after the first period as second snapshot data. The controller identifies faults of the component based on the first snapshot data, the second snapshot data, and the information stored in the storage unit.
本開示のある局面に従うと、作業機械の故障診断方法が提案される。作業機械は、コンポーネントと、コンポーネントの動作状況を監視するために所定の物理量を検出する検出部とを備えている。検出部が検出した物理量の正常な範囲からの逸脱と、その逸脱の原因であるコンポーネントの故障とが関連付けられた情報が、記憶部に記憶されている。故障診断方法は、以下のステップを備えている。第1のステップは、第1の期間に検出された物理量の時系列データを、第1のスナップショットデータとして取得することである。第2のステップは、第1の期間よりも後の第2の期間に検出された物理量の時系列データを、第2のスナップショットデータとして取得することである。第3のステップは、第1のスナップショットデータと、第2のスナップショットデータと、記憶部に記憶されている情報とに基づいて、コンポーネントの故障を特定することである。 According to an aspect of the present disclosure, a fault diagnosis method for a work machine is proposed. The work machine includes a component and a detection unit that detects a predetermined physical quantity to monitor the operating status of the component. Information correlating deviations of the physical quantities detected by the detection unit from a normal range with faults of the components that are the cause of the deviations is stored in a storage unit. The fault diagnosis method includes the following steps. The first step is to acquire time series data of the physical quantities detected in a first period as first snapshot data. The second step is to acquire time series data of the physical quantities detected in a second period that is later than the first period as second snapshot data. The third step is to identify a fault in the component based on the first snapshot data, the second snapshot data, and the information stored in the storage unit.
本開示に係る故障診断システムおよび故障診断方法によれば、作業機械に搭載されたコンポーネントの故障を容易に特定することができる。 The fault diagnosis system and fault diagnosis method disclosed herein make it possible to easily identify faults in components installed in a work machine.
以下、実施形態について図面に基づいて説明する。以下の説明では、同一部品には、同一の符号を付している。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。 The following describes the embodiment with reference to the drawings. In the following description, identical parts are given the same reference numerals. Their names and functions are also the same. Therefore, detailed descriptions thereof will not be repeated.
[第一実施形態]
<作業機械の全体構成>
図1は、本開示の実施形態に基づく作業機械の一例としての油圧ショベル1の構成を概略的に示す側面図である。図1に示されるように、油圧ショベル1は、走行体2と、旋回体3と、作業機4とを主に備えている。走行体2と旋回体3とにより、油圧ショベル1の車体が構成されている。
[First embodiment]
<Overall configuration of the work machine>
Fig. 1 is a side view showing a schematic configuration of a
走行体2は、左右一対の履帯を有している。左右一対の履帯が回転駆動されることにより、油圧ショベル1が自走する。
The running
旋回体3は、走行体2に対して旋回自在に設置されている。旋回体3は、キャブ7と、エンジンルーム5と、カウンタウェイト6とを主に有している。キャブ7は、旋回体3のたとえば前方左側に配置されている。油圧ショベル1を操作するオペレータは、キャブ7に搭乗する。キャブ7の内部には、オペレータが着座するための運転席が配置されている。エンジンルーム5は、キャブ7に対して旋回体3の後方側に配置されている。エンジンルーム5は、エンジンユニット(後述するエンジン10、排気処理構造体など)を収納している。カウンタウェイト6は、エンジンルーム5の後方に配置されている。
The rotating
作業機4は、旋回体3の前方側に装着されている。作業機4は、キャブ7のたとえば右側に配置されている。作業機4は、油圧シリンダにより駆動可能である。この駆動により、作業機4は、旋回体3に対して上下に回動可能である。
The
<冷却システムの構成>
図2は、エンジン10の冷却システムの系統図である。エンジン10は、図1に示される旋回体3に搭載される。エンジン10は、エンジンルーム5内に収納される。エンジン10の冷却システムは、冷却水が循環する冷却水循環路20を備えている。冷却水ポンプ22、ウオータジャケット21A、サーモスタット24、およびラジエータ26が、この順に冷却水配管21を介して連結されている。冷却水ポンプ22で加圧された冷却水は、ウオータジャケット21A、サーモスタット24、およびラジエータ26の順に流れる。図2中の、冷却水循環路20に沿う矢印は、冷却水の流れ方向を示す。
<Cooling system configuration>
Fig. 2 is a system diagram of a cooling system for the
冷却水ポンプ22は、エンジン10の発生する駆動力によって駆動されて、冷却水を圧送する。ウオータジャケット21Aは、エンジン10の内部、たとえば、シリンダブロックおよびシリンダヘッドの内部に設けられた、冷却水の流路である。エンジン10の内部で発生した熱が、ウオータジャケット21Aを流れる冷却水に伝達されて、エンジン10が冷却される。エンジン10から熱を受けた冷却水は、ラジエータ26で空気との熱交換により冷却される。ラジエータ26で冷却された冷却水が、冷却水ポンプ22へ戻る。
The cooling
サーモスタット24は、エンジン10内の冷却水の温度を制御する。エンジン10内の冷却水の温度が低いと、サーモスタット24は閉状態とされ、冷却水がラジエータ26に流れなくなる。エンジン10内だけで循環する冷却水の流路が形成されることにより、エンジン10の温度上昇が促進される。エンジン10内の冷却水の温度が高くなると、サーモスタット24が開状態になり、冷却水がラジエータ26に流れる。ラジエータ26で冷却された冷却水がエンジン10に循環することにより、冷却水への放熱によってエンジン10が冷却されるようになる。
The
ラジエータ26に、リザーバタンク28が接続されている。リザーバタンク28内に、冷却水の一部が貯留される。ラジエータ26からリザーバタンク28へ、またはその逆方向へ、冷却水が適宜に流れることにより、適切な量の冷却水が冷却水循環路20を循環できるようになっている。
A
図2にはまた、作動油が循環する作動油循環路30が図示されている。本例において作動油とは、油圧アクチュエータ40を作動するために、それらの油圧アクチュエータ40に供給される油をいう。油圧アクチュエータ40は、たとえば、作業機4を駆動するための油圧シリンダ、旋回体3を走行体2に対して旋回させる旋回モータ、および、走行体2を走行させるための走行モータを含む。
Figure 2 also shows a hydraulic
作動油ポンプ32、メインバルブ34、オイルクーラ36、および作動油タンク38が、この順に作動油配管31を介して連結されている。作動油ポンプ32で加圧された作動油は、メインバルブ34、オイルクーラ36、および作動油タンク38の順に流れる。図2中の、作動油循環路30に沿う矢印は、作動油の流れ方向を示す。
The
作動油タンク38には、作動油が貯留されている。作動油ポンプ32は、エンジン10の出力軸12に連結されており、出力軸12を介してエンジン10の発生する駆動力を受ける。作動油ポンプ32は、エンジン10の駆動力によって駆動されて、作動油タンク38内の作動油をメインバルブ34へ圧送する。
Hydraulic oil is stored in the
メインバルブ34には、図示しないスプールが内蔵されている。メインバルブ34は、スプールがその軸方向に移動することによって、各油圧アクチュエータ40に供給される作動油の流量および方向を制御する。油圧アクチュエータ40からメインバルブ34へ戻った作動油は、オイルクーラ36で空気との熱交換により冷却される。オイルクーラ36で冷却された作動油が、作動油タンク38へ戻る。
The
メインバルブ34とオイルクーラ36との間の作動油配管31に、バイパス弁37が設けられている。バイパス弁37は、一部の作動油をオイルクーラ36へ供給して冷却するとともに、残りの作動油をオイルクーラ36へ供給せずに直接作動油タンク38へ戻す。作動油の温度が低いと、作動油が流れるときの抵抗が大きくなり、燃費が低下する。オイルクーラ36で冷却される作動油の量がバイパス弁37によって調整されることにより、作動油の温度が適切に制御されている。
A
エンジン10の出力軸11に、冷却ファン16が連結されている。冷却ファン16は、出力軸11を介してエンジン10の駆動力を受けて回転駆動されることにより、ラジエータ26とオイルクーラ36とを通る空気の流れを生成する。ラジエータ26は、冷却ファン16によって生成された空気流れに放熱させることにより、冷却水を冷却する。オイルクーラ36は、冷却ファン16によって生成された空気流れに放熱させることにより、作動油を冷却する。ラジエータ26とオイルクーラ36とは、隣り合って配置されている。ラジエータ26とオイルクーラ36とは、冷却ファン16の発生する空気の流れ方向に並べられてもよい。
A cooling
エンジン10の出力軸11に、ファンクラッチ18が設けられている。冷却ファン16は、ファンクラッチ18を介して、エンジン10に連結されている。ファンクラッチ18は、冷却ファン16の回転数を調節可能である。エンジン10の回転数、冷却水温、および作動油温が比較的低く、冷却水および作動油の冷却の必要性が小さいとき、たとえばエンジン10の起動直後に、エンジン10から冷却ファン16への駆動力の伝達を低減することにより、騒音を低減でき、冷却ファン16を駆動するための損失を低減できる。エンジン10の回転数が上昇して冷却水温および作動油温が上昇すると、ファンクラッチ18が完全に繋がった状態になり、冷却ファン16に駆動力を伝達して冷却ファン16の回転数を増大することにより、冷却水および作動油の冷却を促進する。
A
<検出部60>
図2に示される冷却システムには、所定の物理量を検出する検出部60が設けられている。検出部60は、水温センサ61、油温センサ62、ファン回転数センサ63、水位センサ64、燃料噴射量センサ65、およびエンジン回転数センサ66を含む。
<
2 is provided with a
水温センサ61は、冷却水の温度を検出する。冷却水の温度は、冷却ファン16、冷却水ポンプ22、サーモスタット24、およびラジエータ26の動作状況を監視するために使用される。油温センサ62は、作動油の温度を検出する。作動油の温度は、冷却ファン16、作動油ポンプ32、オイルクーラ36、およびバイパス弁37の動作状況を監視するために使用される。ファン回転数センサ63は、冷却ファン16の回転数を検出する。冷却ファン16の回転数は、冷却ファン16の動作状況を監視するために使用される。また、冷却ファン16の回転数は、水温センサ61および油温センサ62が検出する各温度に応じて、コントローラ50によって制御される。
The
水位センサ64は、リザーバタンク28内の冷却水の水位を検出する。リザーバタンク28内の冷却水の水位は、リザーバタンク28および冷却水循環路20を構成する各機器の動作状況を監視するために使用される。燃料噴射量センサ65は、エンジン10への燃料の供給量を検出する。エンジン10への燃料の供給量は、エンジン10の動作状況を監視するために使用される。エンジン回転数センサ66は、エンジン10の回転数を検出する。エンジン10の回転数は、エンジン10の動作状況を監視するために使用される。
The
検出部60はまた、外気温センサ67を含む。外気温センサ67は、冷却システムの近傍における外気温を検出する。外気温センサ67によって、ラジエータ26およびオイルクーラ36に供給される空気の温度が検出される。
The
上述したエンジン10、冷却ファン16、冷却水循環路20、冷却水ポンプ22、サーモスタット24、ラジエータ26、リザーバタンク28、作動油ポンプ32、オイルクーラ36、およびバイパス弁37は、作業機械の一例としての油圧ショベル1に搭載されたコンポーネントに含まれるものである。検出部60は、コンポーネントの動作状況を確認するために、所定の物理量を検出する。各検出部60によって検出された物理量を示す検出信号は、コントローラ50に入力される。
The
図2に示される水温センサ61は、エンジン10の内部に設けられているが、水温センサ61は冷却水循環路20の任意の位置に配置されてもよい。図2に示される油温センサ62は、作動油タンク38に設けられているが、油温センサ62は作動油循環路30の任意の位置に配置されてもよい。
The
<コントローラ50の構成>
図3は、実施形態に基づくシステムの構成を示すブロック図である。図3に示されるように、コントローラ50は、作動制御部50Aと、物理量取得部50Bと、状態判定部50Cと、スナップショットデータ取得部50Dと、演算処理部50Eと、記憶部50Fとを含む。
<Configuration of
3 is a block diagram showing the configuration of a system according to an embodiment. As shown in FIG. 3, the
図3に示される操作装置52は、油圧ショベル1を起動させるためのオペレータの操作を受け付ける。操作装置52は、たとえばキャブ7の内部に配置されている。操作装置52はたとえば、エンジンキースイッチである。作動制御部50Aは、操作装置52から、オペレータにより操作装置52が操作されたことを示す検出信号の入力を受けて、油圧ショベル1を作動させるための指示信号を生成する。コントローラ50から、各コンポーネントに制御信号が出力されることにより、各コンポーネントが動作する。たとえば、作動制御部50Aからエンジン10に指示信号が出力されることにより、エンジン10が始動する。
The operating
物理量取得部50Bは、図2を参照して説明した各々の検出部60から、検出部60が検出した物理量を示す信号の入力を受ける。
The physical
スナップショットデータ取得部50Dは、検出部60によって検出され物理量取得部50Bに入力された物理量に基づいて、各物理量の時系列データを生成する。スナップショットデータ取得部50Dは、所定期間に検出された複数の物理量の時系列データを纏めたデータを、スナップショットデータとして取得する。なお、取得したスナップショットデータは、記憶部50Fに保存されるが、所定の時間が経過した際に消去、または新たに取得されたスナップショットデータに更新されるようにする。スナップショットデータの詳細は後述する。
The snapshot
状態判定部50Cは、検出部60によって検出され物理量取得部50Bに入力された各物理量が、正常な範囲にあるか、または正常な範囲から逸脱しているかを判定する。状態判定部50Cは、スナップショットデータに基づいて、各物理量が正常な範囲にあるか否かを判定してもよい。
The
スナップショットデータ取得部50Dは、作動制御部50Aが指示信号を生成した後の、いずれかの物理量が正常な範囲から逸脱していると状態判定部50Cが最初に判定した時点からさかのぼった所定期間に検出された物理量の時系列データを、初出スナップショットデータとして取得する。初出スナップショットデータは、記憶部50Fに保存される。
The snapshot
演算処理部50Eは、いずれかの物理量が正常な範囲から逸脱していると状態判定部50Cが判定した場合に、スナップショットデータ取得部50Dが取得したスナップショットデータに基づいて、その物理量の正常な範囲からの逸脱の原因であるコンポーネントの故障を特定する。記憶部50Fには、故障原因データベース50FDBが格納されている。故障原因データベース50FDBは、物理量の正常な範囲からの逸脱と、その逸脱の原因であるコンポーネントの故障とが関連付けられた情報を含んでいる。演算処理部50Eは、故障原因データベース50FDBを記憶部50Fから読み出し、特定の物理量が正常な範囲から逸脱したときにその逸脱の原因となるコンポーネントの故障を、1つまたは複数特定する。
When the
故障原因データベース50FDBは、コンポーネントの故障と、その故障に対する対策とが関連付けられた情報をさらに含んでいる。演算処理部50Eは、物理量の正常な範囲からの逸脱の原因として特定したコンポーネントの故障に対する対策を出力する。演算処理部50Eはたとえば、コンポーネントの故障に対する対策をモニタ54に表示する。モニタ54は、たとえばキャブ7の内部に配置されている。モニタ54は、たとえば運転席の前方に配置されている。キャブ7に搭乗して油圧ショベル1を操作するオペレータは、モニタ54の表示を見ることにより、コンポーネントの故障とその故障に対する対策とを認識することができる。
The failure cause database 50FDB further includes information associating component failures with countermeasures for the failures. The
図3に示されるコントローラ50の各機能ブロックが、必ずしも1台のコントローラによって実現されなくてもよい。機能ブロックの一部を含むコントローラの複数台の組み合わせによって、図3に示されるコントローラ50が実現されてもよい。たとえば、物理量取得部50Bと、演算処理部50Eとが、別々のハードウェアで構成されてもよい。
Each functional block of the
<故障原因データベース50FDB>
図4は、故障原因データベース50FDBの第1の例を示す模式図である。図4には、フォルトツリーが示されている。図4では、フォルトツリーが対象とする事象は、エンジン10の冷却水のオーバーヒートとされている。エンジン10の冷却水のオーバーヒートが、上述した、物理量の正常な範囲からの逸脱の一例に相当する。
<Fault Cause Database 50FDB>
Fig. 4 is a schematic diagram showing a first example of the failure cause database 50FDB. Fig. 4 shows a fault tree. In Fig. 4, the event targeted by the fault tree is overheating of the coolant of the
エンジン10の冷却水のオーバーヒートが発生したことは、水温センサ61によって検出される冷却水の温度が、正常な範囲から逸脱していることで、判別される。エンジン回転数センサ66によって検出されるエンジン10の回転数が正常な範囲から逸脱しておりエンジン10の出力が低下していることを、補助的にオーバーヒートの発生の判別に使用してもよい。
The occurrence of overheating of the
冷却水のオーバーヒートは、冷却水の放熱不足、またはエンジン10の発熱が過大であることにより発生する。
Coolant overheating occurs due to insufficient heat dissipation from the coolant or excessive heat generation from the
冷却水の放熱不足は、冷却水量の不足、冷却水の循環不良、冷却水から熱を放散させるためにラジエータ26に当てられる風量の不足、または、冷却水から熱を放散させるためにラジエータ26に当てられる風の温度が高いことにより発生する。
Insufficient heat dissipation from the coolant occurs due to an insufficient amount of coolant, poor circulation of the coolant, an insufficient amount of air blown onto the
冷却水量の不足が発生したことは、水位センサ64によって検出されるリザーバタンク28内の冷却水の水位が、正常な範囲から逸脱していることで、判別される。
A cooling water shortage is detected when the cooling water level in the
冷却水量の不足は、冷却水の漏れ、または、冷却水の蒸発により発生する。冷却水の漏れは、冷却水配管21、リザーバタンク28、またはラジエータ26において発生し得る。冷却水の蒸発は、ラジエータ26において発生し得る。したがってこの場合、故障が発生したコンポーネントは、冷却水配管21、リザーバタンク28、またはラジエータ26のいずれかであると特定される。冷却水配管21、リザーバタンク28、またはラジエータ26における冷却水の漏れまたは蒸発という故障の事象と、その故障に対する対策としての目視点検とが、関連付けられて、記憶部50Fに記憶されている。
The lack of coolant volume occurs due to coolant leakage or evaporation. Coolant leakage may occur in the
冷却水の循環不良は、冷却水ポンプ22の不良、または、サーモスタット24の不良により発生する。
Poor cooling water circulation occurs due to a malfunction of the cooling
冷却水ポンプ22の不良は、冷却水ポンプ22において発生し、この場合、故障が発生したコンポーネントは冷却水ポンプ22であると特定される。冷却水ポンプ22の不良という故障の事象と、その故障に対する対策としての冷却水ポンプ22の交換および交換後の効果確認とが、関連付けられて、記憶部50Fに記憶されている。
A malfunction of the cooling
サーモスタット24の不良は、サーモスタット24において発生し、この場合、故障が発生したコンポーネントはサーモスタット24であると特定される。サーモスタット24の不良という故障の事象と、その故障に対する対策としてのサーモスタット24の交換および交換後の効果確認とが、関連付けられて、記憶部50Fに記憶されている。
The
冷却水から熱を放散させるための風量不足は、冷却ファン16の回転数不足、または、ラジエータ26の放熱面が目詰まりしていることにより発生する。以下、ラジエータ26の目詰まりとは、ラジエータ26の放熱面に目詰まりが発生していることを示す。
Insufficient airflow to dissipate heat from the coolant occurs due to insufficient rotation speed of the cooling
冷却ファン16を原因として風量不足が発生したことは、ファン回転数センサ63によって検出される冷却ファン16の回転数が、正常な範囲から逸脱していることで、判別される。油温センサ62によって検出される作動油の温度が正常な範囲から逸脱しており、冷却水のオーバーヒートと作動油のオーバーヒートが同時に発生していることを、補助的に風量の不足の発生の判別に使用してもよい。
The occurrence of a lack of airflow due to the cooling
冷却ファン16の回転数不足は、冷却ファン16の動作不良、または、ファンクラッチ18の動作不良により発生する。この場合、故障が発生したコンポーネントは、冷却ファン16またはファンクラッチ18であると特定される。冷却ファン16の動作不良という故障の事象と、その故障に対する対策としての冷却ファン16の点検、交換および交換後の効果確認とが、関連付けられて、記憶部50Fに記憶されている。ファンクラッチ18の動作不良という故障の事象と、その故障に対する対策としてのファンクラッチ18の点検、交換および補修後の効果確認とが、関連付けられて、記憶部50Fに記憶されている。
The insufficient rotation speed of the cooling
ラジエータ26の目詰まりは、ラジエータ26において発生し、この場合、故障が発生したコンポーネントはラジエータ26であると特定される。ラジエータ26の目詰まりという故障の事象と、その故障に対する対策としてのラジエータ26の目視点検および清掃とが、関連付けられて、記憶部50Fに記憶されている。
The clogging of the
冷却水から熱を放散させるためにラジエータ26に当たる風の温度が高いことは、外気温が高いことに関係する。外気温が高いことは、外気温センサ67によって検出される外気温が正常な範囲から逸脱していることで、判別される。オペレータは、モニタ54に表示される外気温を目視することにより、外気温が高いという不具合の原因を確認できる。
The high temperature of the air blowing on the
エンジン10の発熱が過大であることは、エンジン10への燃料噴射量が過大であること、または、エンジン10で発生する抵抗もしくは負荷が大きいことにより発生する。
Excessive heat generation from
エンジン10への燃料噴射量が過大であることは、燃料噴射量センサ65によって検出されるエンジン10への燃料の供給量が正常な範囲から逸脱していることで、判別される。
The amount of fuel injected into the
エンジン10への燃料噴射量が過大であることは、エンジン10への燃料供給系統に設けられた噴射ポンプ14の動作不良により発生し、この場合、故障が発生したコンポーネントは、噴射ポンプ14であると特定される。噴射ポンプ14の動作不良という故障の事象と、その故障に対する対策としての噴射ポンプ14の点検、交換および交換後の効果確認とが、関連付けられて、記憶部50Fに記憶されている。
The excessive amount of fuel injected into the
エンジン10で発生する抵抗が大きいことは、ピストンまたはピストンリングなどのエンジン10の構成部品に、たとえば摩耗または破損などの不良が発生することにより、抵抗または負荷が発生することであり、この場合、故障が発生したコンポーネントは、ピストンまたはピストンリングであると特定される。ピストンまたはピストンリングの不良という故障の事象と、その故障の対策としてのピストンおよびピストンリングの点検、交換および交換後の効果確認とが、関連付けられて、記憶部50Fに記憶されている。
A large resistance generated in
このように、コンポーネントの故障に関連した検出部60の検出結果を解析することによって、エンジン10の冷却水のオーバーヒートの原因であるコンポーネントの故障を容易に特定でき、加えて、故障に対する対策を容易に把握することができる。
In this way, by analyzing the detection results of the
図5は、故障原因データベース50FDBの第2の例を示す模式図である。図4と同様に図5にはフォルトツリーが示されている。図5では、フォルトツリーが対象とする事象は、作動油のオーバーヒートとされている。作動油のオーバーヒートが、上述した、物理量の正常な範囲からの逸脱の一例に相当する。作動油のオーバーヒートが発生したことは、油温センサ62によって検出される作動油の温度が、正常な範囲から逸脱していることで、判別される。
Figure 5 is a schematic diagram showing a second example of the fault cause database 50FDB. As in Figure 4, Figure 5 shows a fault tree. In Figure 5, the event that is the subject of the fault tree is overheating of hydraulic oil. Overheating of hydraulic oil corresponds to an example of the deviation of a physical quantity from the normal range described above. The occurrence of overheating of hydraulic oil is determined when the temperature of the hydraulic oil detected by the
作動油のオーバーヒートは、作動油から熱を放散させるためにオイルクーラ36に当てられる風量の不足、作動油から熱を放散させるためにオイルクーラ36に当てられる風の温度が高いこと、または、作動油の循環不良により、発生する。
Overheating of hydraulic oil occurs due to insufficient airflow directed at the
作動油から熱を放散させるための風量不足は、冷却ファン16の回転数不足、または、オイルクーラ36の放熱面が目詰まりしていることにより発生する。以下、オイルクーラ36の目詰まりとは、オイルクーラ36の放熱面に目詰まりが発生していることを示す。
Insufficient airflow to dissipate heat from the hydraulic oil occurs due to insufficient rotational speed of the cooling
冷却ファン16を原因として風量不足が発生したことは、ファン回転数センサ63によって検出される冷却ファン16の回転数が、正常な範囲から逸脱していることで、判別される。冷却ファン16の回転数不足は、冷却ファン16の動作不良、または、ファンクラッチ18の動作不良により発生する。この場合、故障が発生したコンポーネントは、冷却ファン16またはファンクラッチ18であると特定される。冷却ファン16の動作不良という故障の事象と、その故障に対する対策としての冷却ファン16の点検、交換および交換後の効果確認とが、関連付けられて、記憶部50Fに記憶されている。ファンクラッチ18の動作不良という故障の事象と、その故障に対する対策としてのファンクラッチ18の点検、交換および交換後の効果確認とが、関連付けられて、記憶部50Fに記憶されている。
The occurrence of insufficient airflow due to the cooling
オイルクーラ36の目詰まりは、オイルクーラ36において発生し、この場合、故障が発生したコンポーネントはオイルクーラ36であると特定される。オイルクーラ36の目詰まりという故障の事象と、その故障に対する対策としてのオイルクーラ36の目視点検および清掃とが、関連付けられて、記憶部50Fに記憶されている。
Clogging of the
作動油から熱を放散させるためにオイルクーラ36に当たる風の温度が高いことは、外気温が高いことに関係する。外気温が高いことは、外気温センサ67によって検出される外気温が正常な範囲から逸脱していることで、判別される。オペレータは、モニタ54に表示される外気温を目視することにより、外気温が高いという不具合の原因を確認できる。
The high temperature of the air blowing on the
作動油の循環不良は、作動油ポンプ32の不良、または、バイパス弁37の不良により発生する。
Poor circulation of hydraulic oil occurs due to a malfunction of the
作動油ポンプ32の不良は、作動油ポンプ32において発生し、この場合、故障が発生したコンポーネントは作動油ポンプ32であると特定される。作動油ポンプ32の不良という故障の事象と、その故障に対する対策としての作動油ポンプ32の点検、交換および交換後の効果確認とが、関連付けられて、記憶部50Fに記憶されている。
A malfunction of the
バイパス弁37の不良は、バイパス弁37において発生し、この場合、故障が発生したコンポーネントはバイパス弁37であると特定される。バイパス弁37の不良という故障の事象と、その故障に対する対策としてのバイパス弁37の交換および交換後の効果確認とが、関連付けられて、記憶部50Fに記憶されている。
The failure of the
このように、コンポーネントの故障に関連した検出部60の検出結果を解析することによって、作動油のオーバーヒートの原因であるコンポーネントの故障を容易に特定でき、加えて、故障に対する対策を容易に把握することができる。
In this way, by analyzing the detection results of the
<スナップショットデータ>
次に、所定期間に検出された複数の物理量の時系列データを纏めたデータ、すなわちスナップショットデータについて説明する。図6は、各物理量が正常な範囲にあるときのスナップショットデータの図である。
<Snapshot data>
Next, a description will be given of data that is a compilation of time-series data of a plurality of physical quantities detected during a predetermined period, i.e., snapshot data. Fig. 6 is a diagram showing snapshot data when each physical quantity is within a normal range.
図6および後述のスナップショットデータを示す図面には、横軸を時間とし縦軸を温度とする冷却水温の時系列データのグラフ、横軸を時間とし縦軸を温度とする作動油温の時系列データのグラフ、横軸を時間とし縦軸を温度とする外気温度の時系列データのグラフ、横軸を時間とし縦軸を回転数とする冷却ファン16の回転数の時系列データのグラフ、横軸を時間とし縦軸を回転数とするエンジン10の回転数の時系列データのグラフ、横軸を時間とし縦軸を水位レベルとするリザーバタンク28内の冷却水の水位の時系列データのグラフ、および、横軸を時間とし縦軸を燃料噴射量とするエンジン10への燃料の供給量の時系列データのグラフが示されている。1つの図中に示される、すなわち、1つのスナップショットデータに含まれるこれらの時系列データは、同一の期間における各物理量の時間推移を示す。
In FIG. 6 and the drawings showing snapshot data described below, a graph of time series data of cooling water temperature with time on the horizontal axis and temperature on the vertical axis, a graph of time series data of hydraulic oil temperature with time on the horizontal axis and temperature on the vertical axis, a graph of time series data of outside air temperature with time on the horizontal axis and temperature on the vertical axis, a graph of time series data of the rotation speed of the cooling
図6には、各物理量が正常な範囲にあるときのスナップショットデータが示されている。具体的に、冷却水温は、所定期間において、サーモスタット24を開弁する閾値よりも高く冷却水がオーバーヒートとなる閾値よりも低い範囲に保たれている。作動油温は、所定期間において、作動油がオーバーヒートとなる閾値よりも低い範囲、より特定的には、冷却ファン16の回転数を最大にする閾値よりも低い範囲に保たれている。外気温度は、所定期間において、使用環境限界温度、たとえば45℃、よりも低い範囲に保たれている。
Figure 6 shows snapshot data when each physical quantity is in a normal range. Specifically, the coolant temperature is maintained in a range higher than the threshold at which the
冷却ファン16の回転数は、所定期間において、ほぼ最大の回転数に保たれている。エンジン10の回転数は、所定期間において、エンジン10の発生する駆動力が最大となる定格の回転数にほぼ保たれている。リザーバタンク28内の冷却水の水位は、所定期間において、水位レベル高となる閾値よりも低く水位レベル低となる閾値よりも高い水位、より特定的には、水位レベル高となる閾値よりも少し低い水位にほぼ保たれている。エンジン10への燃料の噴射量は、エンジン10の発生する駆動力が最大となる定格回転に対応する噴射量にほぼ保たれている。
The rotation speed of the cooling
図7は、物理量が正常な範囲から逸脱したときのスナップショットデータの第1の例の図である。図7には、冷却水温と作動油温とが正常な範囲から逸脱したときのスナップショットデータが示されている。具体的に、冷却水温は、所定期間における時間の経過とともに上昇して、冷却水がオーバーヒートとなる閾値を越えている。作動油温は、所定期間における時間の経過とともに上昇して、冷却ファン16の回転数を最大にする閾値を越えて、作動油がオーバーヒートとなる閾値に達している。
Figure 7 is a diagram of a first example of snapshot data when a physical quantity deviates from a normal range. Figure 7 shows snapshot data when the coolant temperature and hydraulic oil temperature deviate from their normal ranges. Specifically, the coolant temperature rises over time during a specified period and exceeds the threshold at which the coolant becomes overheated. The hydraulic oil temperature rises over time during a specified period and exceeds the threshold at which the rotation speed of the cooling
外気温度は、所定期間における時間の経過とともに緩やかに上昇している。冷却水温および作動油温がオーバーヒートとなる閾値に到達したことに伴って、ラジエータ26およびオイルクーラ36を通過して排出される空気の温度が上昇しており、これにより、冷却システムの近傍における外気温が上昇したことを外気温センサ67が検出したものと考えられる。
The outside air temperature rises gradually over a specified period of time. As the cooling water temperature and hydraulic oil temperature reach the thresholds at which overheating occurs, the temperature of the air passing through the
エンジン10の回転数の時間推移、リザーバタンク28内の冷却水の水位の時間推移、およびエンジン10への燃料の噴射量の時間推移は、図6に示される正常な範囲にあるときと同様となっている。
The time progression of the
図7に示される第1の例では、冷却水温と作動油温との両方がオーバーヒートとなる閾値に達している。図4に示される冷却水のオーバーヒートの原因と、図5に示される作動油のオーバーヒートの原因とにおける、共通する原因が、冷却水温と作動油温との両方がオーバーヒートとなった原因と推定される。つまり、冷却水および作動油から放熱させるための風量の不足が、オーバーヒートの原因であると推定される。 In the first example shown in FIG. 7, both the cooling water temperature and the hydraulic oil temperature have reached the threshold value at which overheating occurs. It is presumed that the common cause of the cooling water overheating shown in FIG. 4 and the hydraulic oil overheating shown in FIG. 5 is the cause of both the cooling water temperature and the hydraulic oil temperature becoming overheated. In other words, it is presumed that the cause of overheating is a lack of airflow to dissipate heat from the cooling water and hydraulic oil.
そこで、冷却ファン16の回転数の時間推移を参照すると、冷却水温がサーモスタット24を開弁する閾値に到達した時刻Tで回転数が急増して、所定期間の後半ではほぼ最大の回転数に保たれていると認識される。図4,5に示される、風量の不足を引き起こす原因のうち、冷却ファン16の回転数不足は、原因ではないと推定される。したがって、ラジエータ26およびオイルクーラ36の目詰まりが発生していると、故障の事象が特定される。
Therefore, by looking at the time progression of the rotation speed of the cooling
このようにして、演算処理部50E(図3)が、コンポーネントの故障を特定する。演算処理部50Eはさらに、コンポーネントの故障に対する対策を出力する。この場合演算処理部50Eは、ラジエータ26およびオイルクーラ36の目詰まりを解消するための清掃をオペレータに通知するような出力をする。たとえば演算処理部50Eは、モニタ54に、ラジエータ26およびオイルクーラ36の目詰まりを解消するための清掃を促す表示をする。
In this way, the
図8は、物理量が正常な範囲から逸脱したときのスナップショットデータの第2の例の図である。図8にもまた、冷却水温と作動油温とが正常な範囲から逸脱したときのスナップショットデータが示されている。具体的に、冷却水温は、所定期間における時間の経過とともに上昇して、冷却水がオーバーヒートとなる閾値を越えている。作動油温は、所定期間における時間の経過とともに上昇して、作動油がオーバーヒートとなる閾値に達している。 Figure 8 is a diagram of a second example of snapshot data when a physical quantity deviates from a normal range. Figure 8 also shows snapshot data when the coolant temperature and hydraulic oil temperature deviate from their normal ranges. Specifically, the coolant temperature rises over time in a specified period and exceeds the threshold at which the coolant becomes overheated. The hydraulic oil temperature rises over time in a specified period and reaches the threshold at which the hydraulic oil becomes overheated.
外気温度は、所定期間に亘って均衡しているが、図6に示される正常な範囲にあるときよりも高くなっている。エンジン10の回転数の時間推移、リザーバタンク28内の冷却水の水位の時間推移、およびエンジン10への燃料の噴射量の時間推移は、図6に示される正常な範囲にあるときと同様となっている。
The outside air temperature is balanced over a certain period of time, but is higher than when it is in the normal range shown in FIG. 6. The time progression of the
図8に示される第2の例においても、図7に示される第1の例と同様に、冷却水および作動油から放熱させるための風量の不足が、冷却水温と作動油温との両方がオーバーヒートとなった原因であると推定される。 In the second example shown in Figure 8, as in the first example shown in Figure 7, it is presumed that the cause of both the cooling water temperature and the hydraulic oil temperature overheating was a lack of airflow to dissipate heat from the cooling water and hydraulic oil.
そこで、冷却ファン16の回転数の時間推移を参照すると、冷却水温がサーモスタット24を開弁する閾値に到達した時刻Tで回転数が増加しているが、最大の回転数にまで増加していない。所定期間の後半に亘って、冷却ファン16の回転数は、中程度の回転数と最大の回転数との間の値をとっている。図4,5に示される、風量の不足を引き起こす原因のうち、冷却ファン16の回転数不足が原因であると推定される。したがって、冷却ファン16またはファンクラッチ18の動作不良が発生していると、故障の事象が特定される。
Looking at the time progression of the rotation speed of the cooling
このようにして、演算処理部50Eが、コンポーネントの故障を特定する。演算処理部50Eはさらに、コンポーネントの故障に対する対策を出力する。この場合演算処理部50Eは、冷却ファン16およびファンクラッチ18の点検、交換および交換後の効果確認を、オペレータに通知するような出力をする。たとえば演算処理部50Eは、モニタ54に、冷却ファン16およびファンクラッチ18の点検、補修および交換ならびにその後の効果確認を促す表示をする。
In this way, the
図9は、物理量が正常な範囲から逸脱したときのスナップショットデータの第3の例の図である。図9には、冷却水温が正常な範囲から逸脱しているが、作動油温は均衡しているときのスナップショットデータが示されている。具体的に、冷却水温は、所定期間における時間の経過とともに上昇して、冷却水がオーバーヒートとなる閾値を越えている。作動油温は、所定期間において、冷却ファン16の回転数を最大にする閾値よりも低い範囲に保たれている。
Figure 9 is a diagram of a third example of snapshot data when a physical quantity deviates from a normal range. Figure 9 shows snapshot data when the coolant temperature deviates from the normal range, but the hydraulic oil temperature is in equilibrium. Specifically, the coolant temperature rises over time in a specified period and exceeds a threshold at which the coolant overheats. The hydraulic oil temperature is maintained in a range lower than the threshold at which the rotational speed of the cooling
外気温度は、所定期間に亘って均衡している。冷却ファン16の回転数は、冷却水温がサーモスタット24を開弁する閾値に到達した時刻Tで急増して、所定期間の後半ではほぼ最大の回転数に保たれている。エンジン10の回転数の時間推移、リザーバタンク28内の冷却水の水位の時間推移、およびエンジン10への燃料の噴射量の時間推移は、図6に示される正常な範囲にあるときと同様となっている。
The outside air temperature is balanced over a specified period. The rotation speed of the cooling
図9に示される第3の例では、作動油温は均衡したまま冷却水温のみを上昇させた原因は、図4に示される冷却水のオーバーヒートの原因に含まれ、図5に示される作動油のオーバーヒートの原因に含まれない、冷却水のオーバーヒートを引き起こす特有の原因であると推定される。つまり、風量の不足および風の温度が高いことは、冷却水のオーバーヒートの原因でないと推定される。リザーバタンク28内の冷却水の水位レベルが下がっていないことから、冷却水量の不足も原因でないと推定される。燃料噴射量が均衡していることから、燃料噴射量が過大であることも原因ではないと推定される。これらより、冷却水の循環不良が発生していると、故障の事象が特定される。
In the third example shown in FIG. 9, the cause of the rise in the cooling water temperature while the hydraulic oil temperature remains balanced is presumed to be a specific cause of cooling water overheating that is included in the causes of cooling water overheating shown in FIG. 4 but not included in the causes of hydraulic oil overheating shown in FIG. 5. In other words, it is presumed that a lack of air volume and high air temperature are not the causes of cooling water overheating. Since the water level of the cooling water in the
このようにして、演算処理部50Eが、コンポーネントの故障を特定する。演算処理部50Eはさらに、コンポーネントの故障に対する対策を出力する。この場合演算処理部50Eは、冷却水ポンプ22およびサーモスタット24の交換および交換後の効果確認を、オペレータに通知するような出力をする。たとえば演算処理部50Eは、モニタ54に、冷却水ポンプ22およびサーモスタット24の交換および交換後の効果確認を促す表示をする。
In this way, the
図10は、物理量が正常な範囲から逸脱したときのスナップショットデータの第4の例の図である。図10にもまた、冷却水温が正常な範囲から逸脱しているが、作動油温は均衡しているときのスナップショットデータが示されている。具体的に、冷却水温は、所定期間における時間の経過とともに上昇して、冷却水がオーバーヒートとなる閾値を越えている。作動油温は、所定期間において、冷却ファン16の回転数を最大にする閾値よりも低い範囲に保たれている。
Figure 10 is a diagram of a fourth example of snapshot data when a physical quantity deviates from a normal range. Figure 10 also shows snapshot data when the coolant temperature deviates from a normal range, but the hydraulic oil temperature is in equilibrium. Specifically, the coolant temperature rises over time in a specified period of time and exceeds a threshold at which the coolant overheats. The hydraulic oil temperature is maintained in a range lower than the threshold at which the rotational speed of the cooling
外気温度は、所定期間に亘って均衡している。冷却ファン16の回転数は、冷却水温がサーモスタット24を開弁する閾値に到達した時刻Tで急増して、所定期間の後半ではほぼ最大の回転数に保たれている。エンジン10の回転数の時間推移、およびエンジン10への燃料の噴射量の時間推移は、図6に示される正常な範囲にあるときと同様となっている。
The outside air temperature is balanced over a specified period. The rotation speed of the cooling
リザーバタンク28内の冷却水の水位の時間推移を参照すると、冷却水の水位は、所定期間における時間の経過とともに減少し、水位レベル低となる閾値よりもさらに低くなっている。
When looking at the change in the cooling water level in the
図10に示される第4の例では、リザーバタンク28内の冷却水の水位レベルが低下していることから、冷却水量の不足が冷却水のオーバーヒートの原因であると推定される。したがって、冷却水配管21、リザーバタンク28、またはラジエータ26における冷却水の漏れ、またはラジエータ26における冷却水の蒸発が発生していると、故障の事象が特定される。
In the fourth example shown in FIG. 10, the water level of the coolant in the
このようにして、演算処理部50Eが、コンポーネントの故障を特定する。演算処理部50Eはさらに、コンポーネントの故障に対する対策を出力する。この場合演算処理部50Eは、冷却水配管21、リザーバタンク28、およびラジエータ26の目視点検を、オペレータに通知するような出力をする。たとえば演算処理部50Eは、モニタ54に、冷却水配管21、リザーバタンク28、およびラジエータ26の目視点検を促す表示をする。
In this way, the
図11は、物理量が正常な範囲から逸脱したときのスナップショットデータの第5の例の図である。図11にもまた、冷却水温が正常な範囲から逸脱しているが、作動油温は均衡しているときのスナップショットデータが示されている。具体的に、冷却水温は、所定期間における時間の経過とともに上昇して、冷却水がオーバーヒートとなる閾値を越えている。作動油温は、所定期間において、冷却ファン16の回転数を最大にする閾値よりも低い範囲に保たれている。
Figure 11 is a diagram of a fifth example of snapshot data when a physical quantity deviates from a normal range. Figure 11 also shows snapshot data when the coolant temperature deviates from a normal range, but the hydraulic oil temperature is in equilibrium. Specifically, the coolant temperature rises over time in a specified period of time and exceeds a threshold at which the coolant overheats. The hydraulic oil temperature is maintained in a range below the threshold at which the rotational speed of the cooling
外気温度は、所定期間に亘って均衡している。冷却ファン16の回転数は、冷却水温がサーモスタット24を開弁する閾値に到達した時刻Tで急増して、所定期間の後半ではほぼ最大の回転数に保たれている。エンジン10の回転数の時間推移、およびリザーバタンク28内の冷却水の水位の時間推移は、図6に示される正常な範囲にあるときと同様となっている。
The outside air temperature remains balanced for a specified period of time. The rotation speed of the cooling
エンジン10への燃料の噴射量の時間推移を参照すると、燃料噴射量は、エンジン10の発生する駆動力が最大となる定格の噴射量を超過している。狙いの値よりも実際の燃料噴射量が大きくなっており、そのため燃費が低下していることになる。
When looking at the time progression of the amount of fuel injected into the
図11に示される第5の例では、エンジン10への燃料噴射量が定格回転に対応する噴射量よりも大きいことから、燃料噴射量が過大であることが冷却水のオーバーヒートの原因であると推定される。したがって、噴射ポンプ14の動作不良が発生していると、故障の事象が特定される。
In the fifth example shown in FIG. 11, the amount of fuel injected into the
このようにして、演算処理部50Eが、コンポーネントの故障を特定する。演算処理部50Eはさらに、コンポーネントの故障に対する対策を出力する。この場合演算処理部50Eは、噴射ポンプ14の点検、補修および交換ならびにその後の効果確認を、オペレータに通知するような出力をする。たとえば演算処理部50Eは、モニタ54に、噴射ポンプ14の点検、交換および交換後の効果確認の目視点検を促す表示をする。
In this way, the
以上のように、複数の物理量の時系列データを並べたスナップショットデータをコントローラ50(演算処理部50E)が解析することによって、油圧ショベル1の各コンポーネントのうちのどのコンポーネントが故障状態にあるのかを、早期に特定することができる。
As described above, by the controller 50 (
演算処理部50Eは、平滑化処理などの数学的処理を用いて、スナップショットデータに基づいてコンポーネントの故障を特定してもよい。または演算処理部50Eは、スナップショットデータからコンポーネントの故障を特定するための人工知能モデルを有してもよい。この人工知能モデルは、あるコンポーネントの故障と、その故障が発生したときに取得されたスナップショットデータとを含む学習用データによって学習済みの人工知能モデルであってもよい。
The
記憶部50F(図3)は、ある特定のコンポーネントの故障が発生したときの典型的なスナップショットデータを、基準スナップショットデータとして予め記憶してもよい。記憶部50Fは、種々の故障に対応する複数の基準スナップショットデータを記憶してもよい。油圧ショベル1の動作中にスナップショットデータを取得した演算処理部50Eは、その取得したスナップショットデータに類似する基準スナップショットデータを識別して、その識別した基準スナップショットデータに対応する故障を読み出すことで、迅速にコンポーネントの故障を特定することができる。
The
コンポーネントの故障状態と、その故障の原因に対する対策とが関連付けられた情報を記憶部50Fに記憶することで、コンポーネントの故障が特定されるとその情報を記憶部50Fから読み出すことが可能になる。当該情報に基づいて、故障に対する対策を早期に実行することができ、故障からの復帰を早めることができる。
By storing information in
<コンポーネントの故障の特定>
次に、本開示の実施形態に基づく、コンポーネントの故障を特定する特徴的な処理について説明する。図12は、実施形態に基づくコンポーネントの故障を特定する処理の流れを示すフロー図である。
<Identifying component failures>
Next, a characteristic process for identifying a component failure based on an embodiment of the present disclosure will be described below. Fig. 12 is a flow diagram showing the flow of a process for identifying a component failure based on an embodiment.
図12に示されるように、まず、基準スナップショットデータを予め記憶部50Fに記憶させる準備を行う(ステップS1)。基準スナップショットデータは、図6に示される各物理量が正常な範囲にあるときのスナップショットデータを含み、また、図7~図11に示されるような、特定のコンポーネントの故障が発生したときの典型的なスナップショットデータを含む。
As shown in FIG. 12, first, preparation is made to store reference snapshot data in advance in
オペレータが、油圧ショベル1を起動させるための操作を、操作装置52(図3)を用いて行う。コントローラ50(作動制御部50A)は、操作装置52から、オペレータにより操作装置52が操作されたことを示す検出信号の入力を受けて、油圧ショベル1を作動させるための指示信号を生成する(ステップS2)。
The operator uses the operating device 52 (Figure 3) to perform an operation to start the
検出部60は、油圧ショベル1に搭載されたコンポーネントの動作状況を確認するために、所定の物理量を検出する。コントローラ50(物理量取得部50B)は、各々の検出部60から、検出部60によって検出された物理量を取得する(ステップS3)。
The
コントローラ50(状態判定部50C)は、検出部60によって検出され物理量取得部50Bに入力された各物理量が正常な範囲にあるのか、または物理量が正常な範囲から逸脱しておりその物理量が検出されたコンポーネントが故障状態にあるのか、を判断する(ステップS4)。故障状態にないと判断されれば(ステップS4においてNO)、以降の故障を特定する処理は実行されずに、ステップS3の物理量を取得する処理に戻る。
The controller 50 (
いずれかのコンポーネントが故障状態にあると判断されれば(ステップS4においてYES)、コントローラ50(スナップショットデータ取得部50D)は、物理量取得部50Bに入力された各物理量の時系列データを生成し、所定期間に検出された複数の物理量の時系列データを纏めたデータを、スナップショットデータとして取得する。このとき取得されるスナップショットデータは、物理量が正常な範囲から逸脱していると最初に判定した時点からさかのぼった所定期間に検出された物理量の時系列データであり、これを初出スナップショットデータと称する(ステップS5)。この場合、初出スナップショットデータは、物理量が正常な範囲から逸脱していると最初に判定された時点から所定期間分の時間をさかのぼった時点から、物理量が正常な範囲から逸脱していると最初に判定された時点まで、の期間に検出された、物理量の時系列データである。
If it is determined that any of the components is in a faulty state (YES in step S4), the controller 50 (snapshot
代替的には、物理量が正常な範囲から逸脱していると最初に判定された時点から所定期間分の時間を経過するまでに検出された物理量の時系列データを、初出スナップショットデータとしてもよい。物理量が正常な範囲から逸脱していると最初に判定された時点を含む所定期間に検出された物理量の時系列データを、初出スナップショットデータとしてもよい。初出スナップショットデータは、実施形態の第1のスナップショットデータに相当する。初出スナップショットデータに含まれる物理量の時系列データが検出される期間は、実施形態の第1の期間に相当する。 Alternatively, the time series data of the physical quantity detected from the time when it is first determined that the physical quantity deviates from the normal range until a predetermined period of time has elapsed may be the first snapshot data. The time series data of the physical quantity detected during a predetermined period including the time when it is first determined that the physical quantity deviates from the normal range may be the first snapshot data. The first snapshot data corresponds to the first snapshot data in the embodiment. The period during which the time series data of the physical quantity included in the first snapshot data is detected corresponds to the first period in the embodiment.
コントローラ50は、ステップS5で取得した初出スナップショットデータを、記憶部50Fに保存する(ステップS6)。
The
初出スナップショットデータを取得した期間よりも後の期間における物理量の時系列データを纏めたデータを、稼働中スナップショットデータとして取得する(ステップS7)。たとえば、コンポーネントが故障状態にあることを知ったオペレータまたは修理員が、操作装置52を操作するなどしてスナップショットデータを取得するように指令する信号をコントローラ50に入力したときに、コントローラ50(スナップショットデータ取得部50D)は、その入力を受けた時点からさかのぼった所定期間のスナップショットデータを、稼働中スナップショットデータとして取得してもよい。この場合、稼働中スナップショットデータは、コントローラ50が入力を受けた時点から所定期間分の時間をさかのぼった時点から、コントローラ50が入力を受けた時点まで、の期間に検出された、物理量の時系列データである。
Data that compiles the time series data of the physical quantities for a period after the period when the initial snapshot data was acquired is acquired as in-operation snapshot data (step S7). For example, when an operator or repairman who knows that a component is in a faulty state inputs a signal to the
代替的には、コントローラ50が入力を受けた時点から所定期間分の時間を経過するまでに検出された物理量の時系列データを、稼働中スナップショットデータとしてもよい。コントローラ50が入力を受けた時点を含む所定期間に検出された物理量の時系列データを、稼働中スナップショットデータとしてもよい。稼働中スナップショットデータは、実施形態の第2のスナップショットデータに相当する。稼働中スナップショットデータに含まれる物理量の時系列データが検出された期間は、実施形態の第2の期間に相当する。
Alternatively, the time series data of the physical quantities detected from the time when the
なお、ステップS6の後に、各物理量がいずれも正常な範囲から逸脱しない場合、および、オペレータまたは修理員が操作装置52を操作するなどしてスナップショットデータを取得するように指令する信号をコントローラ50に入力する動作を何ら行わなかった場合には、ステップS7の処理をスキップしてもよい。
Note that, if none of the physical quantities deviate from the normal range after step S6, and if the operator or repairman does not operate the
ステップS4で故障状態にあると判断されたコンポーネントの故障が解消されずコンポーネントが継続して故障状態にある間、コントローラ50は、連続的にまたは断続的にスナップショットデータを取得してもよい。コントローラ50は、最新に取得したスナップショットデータを稼働中スナップショットデータとして記憶部50Fに保存し、稼働中スナップショットデータの更新を続けてもよい。オペレータまたは修理員の指令を受けたコントローラ50は、記憶部50Fに記憶されている最新の稼働中スナップショットデータを読み出して出力してもよい。
While the failure of the component determined to be in a failed state in step S4 is not resolved and the component continues to be in a failed state, the
稼働中スナップショットデータに基づいて、コンポーネントの故障が特定できるか否かが判断される(ステップS8)。 Based on the in-operation snapshot data, it is determined whether a component failure can be identified (step S8).
図13は、故障の発生から時間が経過した時点でのスナップショットデータの図である。図13においては、冷却水温は、所定期間における時間の経過とともに上昇して、冷却水がオーバーヒートとなる閾値を越えている。作動油温は、所定期間における時間の経過とともに上昇して、作動油がオーバーヒートとなる閾値に達している。 Figure 13 shows snapshot data at a point in time after the failure occurred. In Figure 13, the coolant temperature rises over time over a specified period of time and exceeds the threshold at which the coolant becomes overheated. The hydraulic oil temperature rises over time over a specified period of time and reaches the threshold at which the hydraulic oil becomes overheated.
外気温度は、所定期間における時間の経過とともに緩やかに上昇している。冷却ファン16の回転数は、冷却水温がサーモスタット24を開弁する閾値に到達した時刻Tで急増して、所定期間の後半ではほぼ最大の回転数に保たれている。エンジン10の回転数の時間推移、およびエンジン10への燃料の噴射量の時間推移は、図6に示される正常な範囲にあるときと同様となっている。リザーバタンク28内の冷却水の水位の時間推移を参照すると、冷却水の水位は、所定期間に亘って、水位レベル低となる閾値よりも低くなっている。
The outside air temperature rises gradually over the course of the specified period. The rotation speed of the cooling
図13に示される稼働中スナップショットデータは、基準スナップショットデータに含まれる典型的な故障発生のスナップショットデータとは異なる波形を有しており、その稼働中スナップショットデータのみに基づいてコンポーネントの故障を特定することが難しい。 The in-operation snapshot data shown in FIG. 13 has a waveform that is different from the snapshot data of a typical fault occurrence contained in the reference snapshot data, making it difficult to identify a component fault based only on the in-operation snapshot data.
稼働中スナップショットデータに基づいてコンポーネントの故障が特定できないと判断されると(ステップS8においてNO)、ステップS9に進み、コントローラ50(演算処理部50E)は、記憶部50Fから初出スナップショットデータを読み出す(ステップS9)。コントローラ50(演算処理部50E)は、初出スナップショットデータに基づいて、コンポーネントの故障を特定する(ステップS10)。
If it is determined that a component failure cannot be identified based on the operating snapshot data (NO in step S8), the process proceeds to step S9, where the controller 50 (
たとえば、記憶部50Fに保存されている初出スナップショットデータが、図9に示されるスナップショットデータと同じであれば、図9を参照して説明した通り、冷却水の循環不良が発生していると故障の事象が特定される。この場合、故障が発生した時点では、リザーバタンク28内の冷却水の水位は、水位レベル高となる閾値よりも少し低い水位にあり、十分な冷却水量があったことになる(図9)。冷却水のオーバーヒートが続いたことで冷却水が蒸発して冷却水量が減少し、その結果リザーバタンク28内の冷却水の水位が低下したと推定される(図13)。その後、外気温度が上昇したことで、作動油のオーバーヒートに至ったと推定される。
For example, if the initial snapshot data stored in
またたとえば、記憶部50Fに保存されている初出スナップショットデータが、図10に示されるスナップショットデータと同じであれば、図10を参照して説明した通り、冷却水量の不足が冷却水のオーバーヒートの原因であると推定され、冷却水の漏れまたは蒸発が発生していると故障の事象が特定される。その後、外気温度が上昇したことで、作動油のオーバーヒートに至ったと推定される。
For example, if the initial snapshot data stored in
稼働中スナップショットデータに基づいてコンポーネントの故障が特定できる場合(ステップS8においてYES)には、ステップS9、S10の処理は行われない。 If a component failure can be identified based on the in-operation snapshot data (YES in step S8), steps S9 and S10 are not performed.
続いて、故障に対する対策が複数あるか否かが判断される(ステップS11)。たとえば、図9に示されるスナップショットデータに基づいて冷却水の循環不良が発生していると故障の事象が特定された場合、冷却水ポンプ22の不良と、サーモスタット24の不良との二通りの故障の原因が推定される。故障に対する対策として、冷却水ポンプ22の交換および交換後の効果確認と、サーモスタット24の交換および交換後の効果確認とが推定される。このような場合、故障に対する対策が複数あると判断される。
Next, it is determined whether there are multiple countermeasures to the failure (step S11). For example, if the failure event is identified as poor cooling water circulation based on the snapshot data shown in FIG. 9, two causes of the failure are presumed to be a failure of the cooling
故障に対する対策が複数あると判断されると(ステップS11においてYES)、対策に優先度が付けられる(ステップS12)。たとえば上述した冷却水の循環不良の場合、冷却水ポンプ22の故障および修理の履歴とサーモスタット24の故障および修理の履歴とがメンテナンス履歴情報として記憶部50Fに予め保存されており、メンテナンス履歴情報を読み取ることで、冷却水ポンプ22とサーモスタット24とのどちらのコンポーネントの故障の可能性が高いかを判断できる。その判断の結果、故障の可能性が高いコンポーネントに対応する故障に対する対策が出力される(ステップS13)。この出力は、たとえば、コントローラ50(演算処理部50E)が、コンポーネントの故障に対する対策をモニタ54に表示することにより、行われる。
When it is determined that there are multiple countermeasures for the failure (YES in step S11), the countermeasures are prioritized (step S12). For example, in the case of the above-mentioned poor circulation of the cooling water, the failure and repair history of the cooling
故障に対する対策が1つのみと判断されると(ステップS11においてNO)、ステップS12の処理は行われず、ステップS13においては特定された故障に対する対策が出力される。そして、処理を終了する(図12のエンド)。 If it is determined that there is only one solution to the fault (NO in step S11), the process in step S12 is not performed, and the solution to the identified fault is output in step S13. Then, the process ends (End in FIG. 12).
<作用および効果>
上述した説明と一部重複する記載もあるが、本実施形態の特徴的な構成および作用効果についてまとめて記載すると、以下の通りである。
<Action and Effects>
Although some of the description herein overlaps with the above description, the characteristic configuration and effects of this embodiment can be summarized as follows.
実施形態に基づく故障診断システムでは、図12に示されるように、初出スナップショットデータと、初出スナップショットデータよりも後に取得された稼働中スナップショットデータとに基づいて、コンポーネントの故障が特定される。故障の発生から時間が経過した時点での稼働中スナップショットデータのみに基づいてコンポーネントの故障を特定することが難しい場合に、初出スナップショットデータに基づいてコンポーネントの故障を特定できる。このようにすれば、油圧ショベル1に搭載されたコンポーネントの故障を容易に特定することができる。コンポーネントの故障の原因とその故障の原因に対する対策とを正確に把握し、その対策を速やかに実行することで、迅速に故障からの復帰が可能になる。したがって、油圧ショベル1の停止時間を短縮でき、作業効率を向上することができる。
In the fault diagnosis system according to the embodiment, as shown in FIG. 12, a component fault is identified based on the initial snapshot data and the in-operation snapshot data acquired after the initial snapshot data. When it is difficult to identify a component fault based only on the in-operation snapshot data at a time point after the occurrence of the fault, the component fault can be identified based on the initial snapshot data. In this way, a fault in a component mounted on the
図12に示されるように、時系列的に離れた二つのスナップショットデータのうち、先のスナップショットデータを、故障が発生した直後の初出スナップショットデータとすることで、コンポーネントの故障をより精度よく特定することができる。コントローラ50が油圧ショベル1を作動させるための指示信号を生成することで、油圧ショベル1の始動後に最初に故障が発生したときの初出スナップショットデータを、確実に取得することができる。
As shown in FIG. 12, by using the earlier of two snapshot data that are chronologically separated as the first snapshot data immediately after a failure occurs, it is possible to identify a component failure with greater accuracy. By having the
図12に示されるように、初出スナップショットデータを記憶部50Fに保存することで、稼働中スナップショットデータのみに基づいてコンポーネントの故障を特定することが難しい場合に、保存されている初出スナップショットデータを読み出し、初出スナップショットデータに基づいてコンポーネントの故障を特定することが可能になる。
As shown in FIG. 12, by storing the first appearance snapshot data in
図12に示されるように、特定された故障に対する対策が出力されるので、オペレータまたは修理員などは、その出力を参照して、故障に対する対策を速やかに実行することができる。 As shown in FIG. 12, measures to address the identified fault are output, allowing an operator or repairman to refer to the output and quickly implement measures to address the fault.
図12に示されるように、故障に対する対策が複数ある場合に、優先度を付けて対策が出力されるので、オペレータまたは修理員などは、その出力を参照して、故障に対する対策を効率的に実行することができる。 As shown in FIG. 12, when there are multiple countermeasures for a fault, the countermeasures are output with a priority, so that an operator or repairman can refer to the output and efficiently implement countermeasures for the fault.
[第二実施形態]
第一実施形態では、作業機械に搭載されたコントローラ50が、スナップショットデータに基づいてコンポーネントの故障を特定する例について説明した。この例に限られず、作業機械の外部にあるコントローラが、コンポーネントの故障を特定してもよい。図14は、第二実施形態に基づくシステム構成を示すブロック図である。
[Second embodiment]
In the first embodiment, an example has been described in which the
図14に示されるように、油圧ショベル1には、第一実施形態で説明した検出部60が搭載されている。コントローラ50は、検出部60が検出した物理量を取得する。油圧ショベル1は、通信部56を備えている。通信部56は、たとえば、無線通信などの通信機能を有している。
As shown in FIG. 14, the
油圧ショベル1の外部に、遠隔操作装置70が設置されている。遠隔操作装置70は、油圧ショベル1を動作させるためにオペレータが操作する図示しない操作装置を有している。油圧ショベル1が作業する現場から離れた遠隔地において、オペレータが遠隔操作装置70を操作することにより、油圧ショベル1を用いた作業が行われる。
A
油圧ショベル1の通信部56は、遠隔操作装置70に、検出部60が検出した物理量を送信する。油圧ショベル1に搭載されたコントローラ50が、物理量の時系列データ、すなわちスナップショットデータを生成してもよく、この場合通信部56は、スナップショットデータを遠隔操作装置70に送信する。
The
遠隔操作装置70は、故障診断用コントローラ71と、故障原因データベース72と、モニタ74と、通信部76とを備えている。通信部76は、油圧ショベル1の通信部56が送信した情報を受信する。通信部76は、受信した物理量に関する情報を、故障診断用コントローラ71に入力する。
The
第一実施形態で説明した故障原因データベース50FDBと同様に、図14に示される故障原因データベース72は、物理量の正常な範囲からの逸脱と、その逸脱の原因であるコンポーネントの故障とが関連付けられた情報を含んでいる。
Similar to the failure cause database 50FDB described in the first embodiment, the
故障診断用コントローラ71は、通信部76で受信した物理量の入力を受けて、物理量のスナップショットデータを生成する。油圧ショベル1のコントローラ50で生成されたスナップショットデータが通信部76に送信された場合には、故障診断用コントローラ71はそのスナップショットデータの入力を受ける。故障診断用コントローラ71は、故障原因データベース72を読み出し、第一実施形態と同様に、スナップショットデータと、故障原因データベース72とに基づいて、特定の物理量が正常な範囲から逸脱したときにその逸脱の原因となるコンポーネントの故障を、1つまたは複数特定する。
The
故障診断用コントローラ71は、特定したコンポーネントの故障とその故障に対する対策とを表示させる信号を、モニタ74に送信する。遠隔操作装置70を操作するオペレータは、モニタ74の表示を見ることにより、コンポーネントの故障とその故障に対する対策とを認識することができる。油圧ショベル1が作業する現場から離れた遠隔地でコンポーネントの故障とその故障に対する対策とを正確に把握できるので、その対策を速やかに実行することで迅速に故障からの復帰が可能になる。
The
[第三実施形態]
図15は、第三実施形態に基づくシステム構成を示すブロック図である。第三実施形態に基づく油圧ショベル1は、第一実施形態と同様に、キャブ7に搭乗したオペレータが操作する仕様であり、操作装置52と、コントローラ50と、検出部60とを備えている。コントローラ50は、スナップショットデータを生成し、スナップショットデータに基づいてコンポーネントの故障を特定する。油圧ショベル1はまた、第二実施形態で説明した通信部56を備えている。
[Third embodiment]
Fig. 15 is a block diagram showing a system configuration according to the third embodiment. As in the first embodiment, the
油圧ショベル1は、ネットワーク80を介して、遠隔監視装置90と、携帯端末100とに接続されている。
The
遠隔監視装置90は、油圧ショベル1の外部に設置されており、油圧ショベル1の動作状況、油圧ショベル1による作業状況、などを遠隔地から監視する。遠隔監視装置90は、サーバ91と、モニタ94と、通信部96とを備えている。油圧ショベル1の点検員または修理員が、携帯端末100を所持する。携帯端末100はたとえば、スマートフォン、タブレットPCなどであってもよい。
The
油圧ショベル1の通信部56は、ネットワーク80を介して、遠隔監視装置90と携帯端末100とに、特定したコンポーネントの故障と、故障に対する対策とを送信する。遠隔監視装置90は、通信部96で受信したコンポーネントの故障およびその対策を,サーバ91で処理して、モニタ94に表示する。携帯端末100は、受信したコンポーネントの故障およびその対策を、画面に表示する。
The
遠隔地において遠隔監視装置90を参照して油圧ショベル1の動作状況を監視するオペレータは、モニタ74の表示を見ることにより、コンポーネントの故障とその故障に対する対策とを認識することができる。携帯端末100を所持する点検員および修理員は、携帯端末100の画面の表示を見ることにより、コンポーネントの故障とその故障に対する対策とを認識することができる。コンポーネントの故障とその故障に対する対策とを正確に把握し、その対策を速やかに実行することで、迅速に故障からの復帰が可能になる。
An operator at a remote location who monitors the operating status of the
これまでの実施形態の説明においては、作業機械の一例として油圧ショベル1について説明したが、他の種類の作業機械、たとえばブルドーザ、ホイールローダ、ダンプトラックなどに本開示の思想を適用してもよい。
In the explanation of the embodiments so far, a
今回開示された実施形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。 The embodiments disclosed herein are illustrative in all respects and should not be considered limiting. The scope of the present invention is indicated by the claims rather than the above description, and it is intended to include all modifications within the meaning and scope of the claims.
1 油圧ショベル、2 走行体、3 旋回体、4 作業機、5 エンジンルーム、7 キャブ、10 エンジン、11,12 出力軸、14 噴射ポンプ、16 冷却ファン、18 ファンクラッチ、20 冷却水循環路、21 冷却水配管、21A ウオータジャケット、22 冷却水ポンプ、24 サーモスタット、26 ラジエータ、28 リザーバタンク、30 作動油循環路、31 作動油配管、32 作動油ポンプ、34 メインバルブ、36 オイルクーラ、37 バイパス弁、38 作動油タンク、40 油圧アクチュエータ、50 コントローラ、50A 作動制御部、50B 物理量取得部、50C 状態判定部、50D スナップショットデータ取得部、50E 演算処理部、50F 記憶部、50FDB,72 故障原因データベース、52 操作装置、54,74,94 モニタ、56,76,96 通信部、60 検出部、61 水温センサ、62 油温センサ、63 ファン回転数センサ、64 水位センサ、65 燃料噴射量センサ、66 エンジン回転数センサ、67 外気温センサ、70 遠隔操作装置、71 故障診断用コントローラ、80 ネットワーク、90 遠隔監視装置、91 サーバ、100 携帯端末。 1 hydraulic excavator, 2 travelling body, 3 swivel body, 4 work machine, 5 engine room, 7 cab, 10 engine, 11, 12 output shaft, 14 injection pump, 16 cooling fan, 18 fan clutch, 20 cooling water circulation path, 21 cooling water piping, 21A water jacket, 22 cooling water pump, 24 thermostat, 26 radiator, 28 reservoir tank, 30 hydraulic oil circulation path, 31 hydraulic oil piping, 32 hydraulic oil pump, 34 main valve, 36 oil cooler, 37 bypass valve, 38 hydraulic oil tank, 40 hydraulic actuator, 50 controller, 50A operation control unit, 50B physical quantity acquisition unit, 50C state determination unit, 50D snapshot data acquisition unit, 50E calculation processing unit, 50F storage unit, 50FDB, 72 failure cause database, 52 Operation device, 54, 74, 94 monitor, 56, 76, 96 communication unit, 60 detection unit, 61 water temperature sensor, 62 oil temperature sensor, 63 fan speed sensor, 64 water level sensor, 65 fuel injection amount sensor, 66 engine speed sensor, 67 outside air temperature sensor, 70 remote operation device, 71 fault diagnosis controller, 80 network, 90 remote monitoring device, 91 server, 100 mobile terminal.
Claims (6)
前記コンポーネントの動作状況を監視するために所定の物理量を検出する検出部と、
所定期間に検出された前記物理量の時系列データをスナップショットデータとして取得するとともに、前記検出部が検出した前記物理量が正常な範囲にあるか否かを判定する、コントローラと、
前記物理量の正常な範囲からの逸脱と、その逸脱の原因である前記コンポーネントの故障とが関連付けられた情報を記憶する記憶部とを備え、
前記コントローラは、
第1の期間に検出された前記時系列データを第1のスナップショットデータとして取得し、
前記第1の期間よりも後の第2の期間に検出された前記時系列データを第2のスナップショットデータとして取得し、
前記第2のスナップショットデータと、前記記憶部に記憶されている情報とに基づいて、前記コンポーネントの故障を特定できるか否かを判断し、
前記第2のスナップショットデータに基づいて前記コンポーネントの故障を特定できないときに、前記第1のスナップショットデータと前記記憶部に記憶されている情報とに基づいて、前記コンポーネントの故障を特定する、作業機械の故障診断システム。 A component mounted on the work machine;
A detection unit that detects a predetermined physical quantity in order to monitor an operating condition of the component;
a controller that acquires time-series data of the physical quantity detected during a predetermined period as snapshot data and determines whether the physical quantity detected by the detector is within a normal range; and
a storage unit that stores information correlating a deviation of the physical quantity from a normal range with a failure of the component that is the cause of the deviation;
The controller:
The time series data detected during a first period is acquired as first snapshot data;
acquiring the time series data detected during a second period after the first period as second snapshot data;
determining whether a failure of the component can be identified based on the second snapshot data and the information stored in the storage unit;
a fault diagnosis system for a working machine that, when a fault of the component cannot be identified based on the second snapshot data, identifies a fault of the component based on the first snapshot data and information stored in the memory unit .
前記作業機械を作動させるための指示信号を生成し、
前記指示信号が生成された後、前記物理量が正常な範囲から逸脱していると最初に判定した時点からさかのぼった前記所定期間に検出された前記物理量の時系列データを、前記第1のスナップショットデータとして取得する、請求項1に記載の作業機械の故障診断システム。 The controller:
generating command signals for operating the work machine;
2. The fault diagnosis system for a work machine according to claim 1, wherein time series data of the physical quantity detected during the specified period going back from a point in time when it was first determined that the physical quantity deviated from a normal range after the instruction signal was generated is acquired as the first snapshot data.
前記コントローラは、前記記憶部に記憶されている情報に基づいて、特定した故障に対する対策を出力する、請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の作業機械の故障診断システム。 the information stored in the storage unit includes information associating a failure of the component with a countermeasure for the failure,
4. The fault diagnosis system for a work machine according to claim 1, wherein the controller outputs a countermeasure against the identified fault based on the information stored in the memory unit.
前記検出部が検出した前記物理量の正常な範囲からの逸脱と、その逸脱の原因である前記コンポーネントの故障とが関連付けられた情報が、記憶部に記憶されており、
第1の期間に検出された前記物理量の時系列データを第1のスナップショットデータとして取得することと、
前記第1の期間よりも後の第2の期間に検出された前記物理量の時系列データを第2のスナップショットデータとして取得することと、
前記第2のスナップショットデータと、前記記憶部に記憶されている情報とに基づいて、前記コンポーネントの故障を特定できるか否かを判断することと、
前記第2のスナップショットデータに基づいて前記コンポーネントの故障を特定できないときに、前記第1のスナップショットデータと前記記憶部に記憶されている情報とに基づいて、前記コンポーネントの故障を特定することと、を備える、作業機械の故障診断方法。 1. A fault diagnosis method for a working machine including a component and a detection unit that detects a predetermined physical quantity in order to monitor an operating condition of the component, comprising:
a storage unit stores information correlating a deviation of the physical quantity from a normal range detected by the detection unit with a failure of the component that is a cause of the deviation;
acquiring time series data of the physical quantity detected during a first period as first snapshot data;
acquiring, as second snapshot data, time series data of the physical quantity detected during a second period that is after the first period;
determining whether a failure of the component can be identified based on the second snapshot data and information stored in the storage unit;
and when a fault of the component cannot be identified based on the second snapshot data, identifying a fault of the component based on the first snapshot data and information stored in the storage unit .
Priority Applications (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021043796A JP7585108B2 (en) | 2021-03-17 | 2021-03-17 | Fault diagnosis system and method for working machine |
PCT/JP2022/002397 WO2022196101A1 (en) | 2021-03-17 | 2022-01-24 | Failure diagnostic system and failure diagnostic method for work machine |
CN202280020991.2A CN117043420A (en) | 2021-03-17 | 2022-01-24 | Work machine fault diagnosis system and fault diagnosis method |
DE112022000586.6T DE112022000586T5 (en) | 2021-03-17 | 2022-01-24 | Fault diagnosis system and fault diagnosis method for work machines |
US18/280,762 US20240159024A1 (en) | 2021-03-17 | 2022-01-24 | Failure diagnostic system and failure diagnostic method for work machine |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021043796A JP7585108B2 (en) | 2021-03-17 | 2021-03-17 | Fault diagnosis system and method for working machine |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2022143335A JP2022143335A (en) | 2022-10-03 |
JP7585108B2 true JP7585108B2 (en) | 2024-11-18 |
Family
ID=83320240
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021043796A Active JP7585108B2 (en) | 2021-03-17 | 2021-03-17 | Fault diagnosis system and method for working machine |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20240159024A1 (en) |
JP (1) | JP7585108B2 (en) |
CN (1) | CN117043420A (en) |
DE (1) | DE112022000586T5 (en) |
WO (1) | WO2022196101A1 (en) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005180225A (en) | 2003-12-17 | 2005-07-07 | Hitachi Constr Mach Co Ltd | Engine cooling water system fault diagnosis device for construction machinery |
WO2013047408A1 (en) | 2011-09-30 | 2013-04-04 | 住友重機械工業株式会社 | Shovel, shovel management device, and shovel management method |
JP2014178888A (en) | 2013-03-14 | 2014-09-25 | Komatsu Ltd | Work machine |
JP2017108429A (en) | 2012-07-19 | 2017-06-15 | 住友建機株式会社 | Multifunctional mobile information terminal for shovel |
JP2019179379A (en) | 2018-03-30 | 2019-10-17 | 株式会社小松製作所 | Status analyzing device and status analyzing method |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101451110B1 (en) * | 2013-01-30 | 2014-10-15 | 삼보건설기계 주식회사 | Diagnosis unit of oil pressure equipment for test unit for construction machine |
JP6508963B2 (en) | 2015-02-16 | 2019-05-08 | 住友重機械工業株式会社 | Shovel support device |
-
2021
- 2021-03-17 JP JP2021043796A patent/JP7585108B2/en active Active
-
2022
- 2022-01-24 DE DE112022000586.6T patent/DE112022000586T5/en active Pending
- 2022-01-24 WO PCT/JP2022/002397 patent/WO2022196101A1/en active Application Filing
- 2022-01-24 US US18/280,762 patent/US20240159024A1/en active Pending
- 2022-01-24 CN CN202280020991.2A patent/CN117043420A/en active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005180225A (en) | 2003-12-17 | 2005-07-07 | Hitachi Constr Mach Co Ltd | Engine cooling water system fault diagnosis device for construction machinery |
WO2013047408A1 (en) | 2011-09-30 | 2013-04-04 | 住友重機械工業株式会社 | Shovel, shovel management device, and shovel management method |
JP2017108429A (en) | 2012-07-19 | 2017-06-15 | 住友建機株式会社 | Multifunctional mobile information terminal for shovel |
JP2014178888A (en) | 2013-03-14 | 2014-09-25 | Komatsu Ltd | Work machine |
JP2019179379A (en) | 2018-03-30 | 2019-10-17 | 株式会社小松製作所 | Status analyzing device and status analyzing method |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
DE112022000586T5 (en) | 2023-11-02 |
JP2022143335A (en) | 2022-10-03 |
US20240159024A1 (en) | 2024-05-16 |
CN117043420A (en) | 2023-11-10 |
WO2022196101A1 (en) | 2022-09-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5220917B2 (en) | Anomaly detector for construction machinery | |
US8370052B2 (en) | Engine cooling system onboard diagnostic strategy | |
KR101732625B1 (en) | Apparatus for diagnosing failure of equipments in a ship | |
JP2012132437A (en) | Lubricant pump, and lubricating system with pump heater | |
US20150152860A1 (en) | Pump condition monitoring and recovery | |
CN108575093A (en) | Fan drive system and management system | |
JP6572062B2 (en) | Diagnostic equipment | |
JP7585108B2 (en) | Fault diagnosis system and method for working machine | |
JP4190347B2 (en) | Automatic screening method for filter clogging | |
JP4421275B2 (en) | Engine supply and exhaust system fault diagnosis system for construction machinery | |
JP4286649B2 (en) | Engine cooling water system fault diagnosis device for construction machinery | |
CN113607445A (en) | Method for performing testing of a thermal management system | |
CN111648860A (en) | Radiator diagnosis system, diagnosis method and diagnosis device for engineering machinery | |
CN107271163A (en) | Local diagnosis and checking system and method for cooler | |
JP4322841B2 (en) | Construction machine cooling system monitoring device | |
JP4178101B2 (en) | Fault diagnosis device for hydraulic oil cooling system of construction machinery | |
JP2015504995A (en) | How to monitor the pump | |
JPH07310339A (en) | Construction machinery monitor | |
KR101562194B1 (en) | Fault diagnosis method of water temperature controller | |
US20240271394A1 (en) | Diagnostic system for monitoring a hydraulic system | |
JP2018168912A (en) | Control apparatus | |
JP2006037872A (en) | Working fluid cooling device for construction machine | |
KR102537061B1 (en) | Diagnostic device of operation state of turning | |
JP2011231678A (en) | Hydraulic drive device of working machine | |
RU2545144C2 (en) | Control system for machine hydrostatic transmission |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20240209 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20240709 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20240830 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20241022 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20241106 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7585108 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |