JP6572062B2 - 診断装置 - Google Patents
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Description
図2に示すようにコントローラネットワーク9は、エンジン制御装置10と、噴射量制御装置12と、エンジンモニタ装置13と、走行体2を操作するための電気レバー15と、フロント作業機5を操作するための電気レバー16と、電気レバー15、16の操作量に応じて油圧制御を行う電気レバー制御装置17と、ディスプレイ18と、表示制御装置19と、キーパッド14と、油圧モニタ装置23と、診断装置100と、により構成されている。
図5に示すように診断装置100は、稼働データ受信部110と、診断センサデータ抽出部102と、条件センサデータ抽出部104と、診断処理部112と、個別学習処理部113と、再学習要否判定部114と、診断結果記憶部116と、診断手順記憶部118と、個別学習手順記憶部120と、部品交換履歴記憶部122と、部品−診断項目関連テーブル記憶部124と、更新処理部126と、通信処理部128とを備えている。
診断処理部112は、(ステップS1100)で抽出した条件センサに基づいて診断条件を満たしているか否かを判断する(ステップS1200)。
例えば、図8に示す項目ID=1の場合、診断条件としては「T10≧40℃」となっており、これを満足した場合にYESの判定となり、満足しない場合にNOの判定となる。
診断センサを d1,d2,・・・dN とし、診断指標である正常クラスタ中心を μ(d1),μ(d2),・・・μ(dN)、標準偏差を σ(d1),σ(d2),・・・σ(dN)、とした場合、乖離距離 L(d1,d2,・・・dN )は以下の数式1で計算する。
再学習要否判定部114は、診断手順記憶部118の対象とする診断項目の更新日と、部品交換履歴記憶部122の項目の実施日時とを比較して新しい部品交換履歴データが存在しないかを確認する(ステップS2300)。ここで、新しい部品交換履歴データが存在する場合にはYESの判定となって(ステップS2400)に進み、新しい部品交換履歴データが存在しない場合にはNOの判定となり、次の診断項目の処理に移行する。
個別学習処理部113は、個別学習手順記憶部120の情報を基に、再学習必要と判断された診断項目のデータ数に基づいて学習用データを蓄積する処理を行う(ステップS3300)。ここで、蓄積する学習用データは学習データ条件を満足する時刻のデータを採用し、かつ診断指標の算出に必要なセンサデータを蓄積する。
Claims (2)
- 作業機械の状態量を示す稼働データを蓄積して故障予兆の発生を診断する診断装置であって、
蓄積された前記作業機械の稼働データである入力センサデータを基に複数の診断項目の診断指標を算出する学習処理を実行する個別学習処理部と、
前記診断指標を用いて異常発生の有無を判定する診断処理を実行する診断処理部と、
部品交換履歴に基づいて前記診断指標を更新すべき診断項目を決定する再学習要否判定部と、
診断項目ごとに学習用データを蓄積するための学習データ条件と個別学習を実行するための学習手順を記憶した個別学習手順記憶部と、
診断項目に応じて前記診断処理部が実行する前記診断処理または前記個別学習処理部が実行する前記学習処理に用いる第1センサデータを前記入力センサデータから抽出する診断センサデータ抽出部と、
診断項目ごとの前記第1センサデータに対する前記診断処理の診断条件または前記第1センサデータを前記学習用データとして蓄積するか否かを判断するための前記学習データ条件に用いる第2センサデータを前記入力センサデータから抽出する条件センサデータ抽出部とを備え、
前記個別学習処理部は、前記学習手順として、診断項目ごとに前記診断指標の算出方法が異なる学習手順を用い、前記第2センサデータが前記学習データ条件を満足するときの前記第1センサデータを基に前記診断指標を算出し、
前記診断処理部は、診断項目に応じて、前記第1センサデータに対して行う前処理と前記前処理の結果について異常発生の有無を判定する後処理のうちの一方に前記診断指標を用いて、前記診断処理を実行することを特徴とする診断装置。 - 請求項1に記載の診断装置において、
前記個別学習手順記憶部は、診断項目ごとの条件として、診断項目ごとに予め定められて学習処理に必要な前記第1センサデータの蓄積数を記憶し、
前記個別学習処理部は、診断項目ごとに前記第1センサデータの蓄積数が異なる条件で前記診断指標を算出する
ことを特徴とする診断装置。
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