JPWO2015059813A1 - Construction machine inspection device, construction machine inspection method, and construction machine inspection program - Google Patents
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Abstract
個別の建設機械においてより適切な検査結果を得ることができる。分析結果取得部５１は、建設機械から取出された分析対象物の分析結果を記憶した分析結果ＤＢ３１から、建設機械ごとにおける過去の分析結果を取得する。算出部５２は、分析結果取得部５１によって取得された建設機械ごとの過去の分析結果に基づいて、建設機械ごとにおける分析対象物の異常を検査するための基準値を算出する。被検査分析結果取得部６１は、検査対象となる被検査建設機械から取出された分析対象物の分析結果を取得する。検査部６３は、算出部５２によって算出された被検査建設機械の基準値と、被検査分析結果取得部６１によって取得された被検査建設機械の分析対象物の分析結果とに基づいて、被検査建設機械の分析対象物の検査を行う。More appropriate inspection results can be obtained with individual construction machines. The analysis result acquisition unit 51 acquires past analysis results for each construction machine from the analysis result DB 31 storing the analysis results of the analysis object taken out from the construction machine. Based on the past analysis result for each construction machine acquired by the analysis result acquisition unit 51, the calculation unit 52 calculates a reference value for inspecting the abnormality of the analysis object for each construction machine. The inspected analysis result acquisition unit 61 acquires the analysis result of the analysis object taken out from the construction machine to be inspected. The inspection unit 63 is based on the reference value of the construction machine to be inspected calculated by the calculation unit 52 and the analysis result of the analysis object of the construction machine to be inspected acquired by the inspection analysis result acquisition unit 61. Inspect the analysis object of construction machinery.
Description
本発明は、建設機械検査装置、建設機械検査方法、および建設機械検査プログラムに関するものである。 The present invention relates to a construction machine inspection apparatus, a construction machine inspection method, and a construction machine inspection program.
本技術分野の背景として、特開２００２−１７３９５４号公報がある。この公報には、建設機械の「異常判別を正確に行えるようにし、また異常度合を判別できるようにして、その判別結果に応じて的確な異常処理を行える」ようにした装置が開示されている。 As a background of this technical field, there is JP-A-2002-173954. This gazette discloses an apparatus that “can perform an abnormality determination accurately and can determine the degree of abnormality so that an accurate abnormality process can be performed according to the determination result” of the construction machine. .
ところで、上記特許文献１には、建設機械ごとに異常度合のランク付けの基準を設定し、建設機械ごとに設定された基準で異常度合のランク付けを行うことが記載されている。
By the way,
しかし、特許文献１には、単に建設機械ごとにランク付けの基準を設定することができると記載されているだけで、建設機械ごとにどのように基準を設定するかは言及していない。そのため、特許文献１では、ランク付けの基準設定によっては、各建設機械において適切な検査結果を得ることができないという問題点がある。
However,
本発明は上記事情を鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、建設機械ごとにおいて、より適切な検査結果を得ることにある。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to obtain a more appropriate inspection result for each construction machine.
本願は、上記課題の少なくとも一部を解決する手段を複数含んでいるが、その例を挙げるならば、以下の通りである。上記課題を解決すべく、本発明に係る建設機械検査装置は、
建設機械から取出された分析対象物の分析結果を記憶した分析結果データベースから、前記建設機械ごとにおける過去の分析結果を取得する分析結果取得部と、
前記分析結果取得部によって取得された前記建設機械ごとの過去の分析結果に基づいて、前記建設機械ごとにおける分析対象物の異常を検査するための基準値を算出する算出部と、
検査対象となる被検査建設機械から取出された分析対象物の分析結果を取得する被検査分析結果取得部と、
前記算出部によって算出された前記被検査建設機械の基準値と、前記被検査分析結果取得部によって取得された前記被検査建設機械の分析対象物の分析結果とに基づいて、前記被検査建設機械の分析対象物の検査を行う検査部と、
を有することを特徴とする。The present application includes a plurality of means for solving at least a part of the above-described problems. Examples of the means are as follows. In order to solve the above-described problems, a construction machine inspection apparatus according to the present invention includes:
An analysis result acquisition unit for acquiring a past analysis result for each construction machine from an analysis result database storing an analysis result of an analysis object taken out from the construction machine;
Based on the past analysis result for each construction machine acquired by the analysis result acquisition unit, a calculation unit for calculating a reference value for inspecting abnormality of the analysis object in each construction machine;
An inspected analysis result acquisition unit for acquiring an analysis result of the analysis object taken out from the inspected construction machine to be inspected;
Based on the reference value of the construction machine to be inspected calculated by the calculation unit and the analysis result of the analysis object of the construction machine to be inspected acquired by the analysis result acquisition unit to be inspected, the construction machine to be inspected An inspection unit for inspecting the analysis object of
It is characterized by having.
本発明によれば、個別の建設機械においてより適切な検査結果を得ることができる。 According to the present invention, a more appropriate inspection result can be obtained in an individual construction machine.
上記した以外の課題、構成、および効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。 Problems, configurations, and effects other than those described above will be clarified by the following description of embodiments.
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
図１は、本発明の一実施形態に係る建設機械検査システムの構成例を示した図である。建設機械検査システムは、建設機械検査装置１１、分析装置１２、およびネットワーク１３を有している。建設機械検査装置１１および分析装置１２は、ネットワーク１３に接続され、ネットワーク１３を介して互いに通信が可能である。ネットワーク１３は、例えば、インターネット、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、携帯電話回線、または衛星回線によるネットワークである。
FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a construction machine inspection system according to an embodiment of the present invention. The construction machine inspection system includes a construction
分析装置１２は、建設機械から取出された分析対象物を分析する。建設機械は、例えば、油圧ショベルやトラックなどであり、分析対象物は、これら建設機械のエンジンオイル、ギヤオイル、または油圧作動油などである。分析対象物の分析結果は、ネットワーク１３を介して建設機械検査装置１１に送信される。
The
建設機械検査装置１１は、分析装置１２から受信した分析結果を検査し、検査結果に基づいて、建設機械の状態を診断する。例えば、建設機械検査装置１１は、ある建設機械のディーゼルエンジンのオイル分析結果を、分析装置１２から受信し、ディーゼルエンジンのオイル状態を検査したとする。建設機械検査装置１１は、オイル分析結果に対する検査の結果、例えば、建設機械のエンジンオイルは鉄分とクロムが多いと判定したとする。この場合、建設機械検査装置１１は、前記の検査結果に基づき、建設機械に対し、「ピストンリングの摩耗異常」と診断する。
The construction
なお、分析装置１２は、通信機能を有している場合、上記したように、ネットワーク１３を介して、建設機械検査装置１１に分析結果を送信することができる。一方、分析装置１２が、通信機能を有していない場合、例えば、パーソナルコンピュータなど、ネットワーク１３に接続された端末装置に、分析装置１２で分析された分析結果をユーザが入力する。そして、端末装置が、ユーザによって入力された分析結果を建設機械検査装置１１に送信してもよい。
When the
以下では、特に断りがない限り、分析対象物は、建設機械のオイルとして説明する。建設機械のオイルには、エンジンオイル、ギヤオイル、または油圧作動油などがある。また、分析結果は、特に断りがない限り、建設機械のオイル分析結果として説明する。 Hereinafter, unless otherwise specified, the analysis object is described as oil for construction machinery. Construction machine oil includes engine oil, gear oil, or hydraulic fluid. The analysis results will be described as oil analysis results for construction machinery unless otherwise specified.
油圧ショベルやトラックなどの建設機械は、油圧ポンプ装置やバルブといった油圧システムを介して、油圧シリンダ、走行装置、旋回装置を駆動することで動作する。油圧ポンプの動力源は、例えば、ディーゼルエンジンである。油圧システムにおいては、油圧ポンプや油圧モータが高速かつ高負荷で回転する。また、例えば、走行装置や旋回装置のギヤには、強い力がかかる。建設機械において、油圧作動油、エンジンオイル、またはギヤオイルといった潤滑油の品質は、力の伝達効率や破損防止といった機械性能や信頼性に大きな影響を与える。 Construction machines such as a hydraulic excavator and a truck operate by driving a hydraulic cylinder, a traveling device, and a turning device through a hydraulic system such as a hydraulic pump device and a valve. The power source of the hydraulic pump is, for example, a diesel engine. In a hydraulic system, a hydraulic pump and a hydraulic motor rotate at a high speed and with a high load. Further, for example, a strong force is applied to the gears of the traveling device and the turning device. In construction machinery, the quality of lubricating oil such as hydraulic fluid, engine oil, or gear oil has a great influence on mechanical performance and reliability such as power transmission efficiency and damage prevention.
建設機械の稼働時に相対運動する部品の接触部は、摩耗などにより劣化または破損する。接触部は、潤滑油で潤滑されているので、摩耗などで発生した金属の摩耗粉などが潤滑油に混入する。潤滑油自体も酸化などにより劣化する。また、建設機械の外部から、潤滑油の劣化を促進する水分や砂などが混入する。劣化や混入の度合いが多ければ、部品が破損しているか、近い将来に破損して機械が故障する可能性が高くなる。特に、マイニング（鉱山採掘）などでは、稼働率が鉱物採掘の生産性に関わるため、機械の故障を未然に防止することは重要である。そこで、以下の図２および図３で説明する建設機械のオイル分析サービスにより、建設機械のオイルを分析および検査し、検査結果に基づいて建設機械を診断することで、未然に建設機械の故障を防止し、性能を維持する。 A contact portion of a component that relatively moves when the construction machine is operating is deteriorated or damaged due to wear or the like. Since the contact portion is lubricated with lubricating oil, metal wear powder generated by wear or the like is mixed into the lubricating oil. The lubricating oil itself also deteriorates due to oxidation. In addition, moisture, sand, etc. that promotes deterioration of the lubricating oil are mixed from the outside of the construction machine. If the degree of deterioration or contamination is high, there is a high possibility that the parts are damaged or the machine breaks down in the near future. In particular, in mining (mine mining) and the like, since the availability factor is related to the productivity of mineral mining, it is important to prevent machine failures beforehand. Therefore, the construction machine oil analysis service described in FIG. 2 and FIG. 3 below analyzes and inspects the oil of the construction machine, and diagnoses the construction machine based on the inspection result. Prevent and maintain performance.
図２は、本実施形態の前提となるオイル分析サービスの概略を説明する図である。図２には、図１で説明した分析装置１２と建設機械検査装置１１とが示してある。建設機械検査装置１１は、図２に示すように、分析結果ＤＢ（ＤＢ：データベース）３１と、基準パターンＤＢ３２と、診断ルールＤＢ３３とを有している。分析結果ＤＢ３１には、建設機械の過去のオイル分析結果が記憶されている。基準パターンＤＢ３２には、オイル分析結果を検査するための基準値（基準パターン）が記憶されている。診断ルールＤＢ３３には、建設機械の状態を診断するための診断ルールが記憶されている。これらＤＢについては、後で詳述する。
FIG. 2 is a diagram for explaining the outline of the oil analysis service which is a premise of the present embodiment. FIG. 2 shows the
顧客２１は、例えば、建設機械１、２、…、ｎの所有者である。顧客２１は、例えば、建設機械１、２、…、ｎから、使用中または使用後のオイルをサンプリングし、分析業者２２へ送付する。
The customer 21 is, for example, the owner of the
分析業者２２は、建設機械のオイルを分析する業者である。分析業者２２は、例えば、建設機械のディーラであり、各地で建設機械の販売やサービスを実施する店舗または業者である。 The analysis contractor 22 is a contractor who analyzes the oil of the construction machine. The analysis company 22 is, for example, a dealer of construction machinery, and is a store or a company that sells construction services and services in various places.
分析業者２２は、分析装置１２を用いて、顧客２１から送られてきた、建設機械のオイルサンプルを分析する。例えば、分析装置１２のぞれぞれは、動粘度計、滴定測定器、またはＩＣＰ（Inductive-Coupled Plasma）発光分光分析機などであり、分析業者２２は、このような分析装置１２を用いて、顧客２１から送られてきたオイルサンプルを分析する。分析業者２２は、分析装置１２を用いて分析したオイル分析結果を、建設機械メーカ２３の建設機械検査装置１１へ送信する。
The analysis company 22 analyzes the oil sample of the construction machine sent from the customer 21 using the
建設機械メーカ２３は、例えば、建設機械を製造または修理する業者である。建設機械メーカ２３は、例えば、建設機械検査装置１１を用いて、分析業者２２の分析装置１２から送信されたオイル分析結果に基づいて、建設機械のオイル状態を検査し、検査結果に基づいて、顧客の建設機械の状態を診断する。そして、建設機械メーカ２３は、例えば、建設機械の診断結果を顧客２１に通知する。
The construction machine manufacturer 23 is, for example, a manufacturer that manufactures or repairs construction machines. The construction machine manufacturer 23 uses, for example, the construction
図３は、オイル分析サービスの概略を説明するシーケンス図である。図２に示すオイル分析サービスの概略を、図３を用いて説明する。 FIG. 3 is a sequence diagram for explaining the outline of the oil analysis service. The outline of the oil analysis service shown in FIG. 2 will be described with reference to FIG.
まず、分析結果ＤＢ３１には、様々な建設機械の過去のオイル分析結果が記憶されているとする。また、建設機械検査装置１１は、分析結果ＤＢ３１に記憶された過去のオイル分析結果に基づいて、予め建設機械ごとの部位ごとの基準値を算出し、基準パターンＤＢ３２に記憶しているとする。例えば、建設機械検査装置１１は、決められた周期または建設機械メーカ２３のユーザの指示に応じて、建設機械ごとの部位ごとの基準値を算出し、基準パターンＤＢ３２に記憶する。なお、部位とは、建設機械の部位であり、建設機械のエンジン、トランスミッション、ポンプドライブ、走行減速機などの各種ギヤ、または油圧シリンダなどである。
First, it is assumed that the
顧客２１は、分析業者２２に対し、オイル分析の実施について問い合わせ、例えば、オイル分析サービスを購入する（ステップＳ１）。 The customer 21 inquires of the analysis contractor 22 about the execution of the oil analysis, for example, purchases the oil analysis service (step S1).
次に、分析業者２２は、建設機械のオイルを採取するためのサンプリングキットを顧客に送付する（ステップＳ２）。 Next, the analyzer 22 sends a sampling kit for collecting oil for construction machinery to the customer (step S2).
次に、顧客２１は、分析業者２２から送付されたサンプリングキットを用いて、診断してもらいたい建設機械のある部位のオイルを採取する。顧客２１は、採取したオイルサンプルを分析業者２２に送付する（ステップＳ３）。 Next, the customer 21 uses a sampling kit sent from the analysis company 22 to collect oil from a certain part of the construction machine to be diagnosed. The customer 21 sends the collected oil sample to the analyzer 22 (step S3).
次に、分析業者２２は、分析装置１２を用いて、顧客２１から送付されたオイルサンプルを分析する（ステップＳ４）。オイル分析には、例えば、オイルの粘りを示す動粘度、塩基価または全酸価といった酸性の度合い、引火点などのオイルの性状、オイル中の混入物の量、オイル中の金属の摩耗粉の量、オイル中の添加剤の量、オイル中の塵埃の量、オイル中の塩分の量、またはオイル中の有機物の量などの分析項目がある。 Next, the analyzer 22 analyzes the oil sample sent from the customer 21 using the analyzer 12 (step S4). Oil analysis includes, for example, kinematic viscosity indicating oil viscosity, acidity such as base number or total acid number, oil properties such as flash point, amount of contaminants in oil, metal wear powder in oil There are analysis items such as the amount, the amount of additives in the oil, the amount of dust in the oil, the amount of salt in the oil, or the amount of organic matter in the oil.
オイル中の混入物には、例えば、水、燃料、または固形分（不溶解分）などがある。オイル中の金属の摩耗粉には、例えば、鉄、銅、鉛、クロム、アルミニウム、ニッケル、錫、または銀などがある。オイル中の塵埃には、砂（珪素）などがある。オイル中の添加剤には、ホウ素、リン、亜鉛、カルシウム、バリウム、マグネシウム、またはモリブデンなどがある。ただし、各元素については、摩耗粉であるか、添加剤であるか、混入物であるかは、機械の材質、オイルの種類、作業環境に応じて変わるものであり、上記分類に限定されるものではない。例えば、亜鉛は、摩耗粉ともなりえる。珪素は、消泡性を向上するためのオイルの添加剤ともなりえる。 Contaminants in oil include, for example, water, fuel, or solid content (insoluble matter). Examples of the metal wear powder in the oil include iron, copper, lead, chromium, aluminum, nickel, tin, and silver. The dust in the oil includes sand (silicon). Additives in the oil include boron, phosphorus, zinc, calcium, barium, magnesium, or molybdenum. However, for each element, whether it is a wear powder, an additive, or a contaminant varies depending on the material of the machine, the type of oil, and the working environment, and is limited to the above classification. It is not a thing. For example, zinc can be a wear powder. Silicon can also be an oil additive for improving defoaming properties.
オイル中の混入物量の計測には、例えば、ペンタン不溶解分の計測などがある。オイル中の金属の摩耗粉の量、添加剤の量、塵埃の量、または塩分の量の計測には、例えば、プラズマ発光分光分析などがある。オイル中の有機物の量の計測には、例えば、フーリエ変換赤外分光分析などがある。 The measurement of the amount of contaminants in oil includes, for example, measurement of the insoluble content of pentane. Examples of the measurement of the amount of metal wear powder, the amount of additive, the amount of dust, or the amount of salt in oil include plasma emission spectroscopy. Examples of the measurement of the amount of organic substances in oil include Fourier transform infrared spectroscopy.
次に、分析業者２２は、分析装置１２を用いて、建設機械のオイル分析結果を建設機械メーカ２３の建設機械検査装置１１に送信する（ステップＳ５）。
Next, the analyzer 22 transmits the oil analysis result of the construction machine to the construction
次に、建設機械メーカ２３の建設機械検査装置１１は、分析装置１２から送信される、顧客２１の建設機械のオイル分析結果を受信し、分析結果ＤＢ３１に記憶する（ステップＳ６）。建設機械検査装置１１は、分析装置１２からオイル分析結果を受信するたびに、分析結果ＤＢ３１に記憶していく。これにより、分析結果ＤＢ３１には、建設機械の過去のオイル分析結果が蓄積されていくことになる。
Next, the construction
次に、建設機械メーカ２３の建設機械検査装置１１は、ステップＳ６にて受信した建設機械のオイル分析結果を検査し、その検査結果に基づいて、建設機械を診断する（ステップＳ７）。
Next, the construction
例えば、建設機械検査装置１１は、被検査対象（診断対象）となる建設機械の基準値を基準パターンＤＢ３２から取得する。検査対象となる建設機械とは、例えば、ステップＳ３にてオイルが採取され、そのオイル分析結果が、ステップＳ５にて建設機械検査装置１１へ送信された建設機械である。建設機械検査装置１１は、基準パターンＤＢ３２から取得した、被検査対象の建設機械の基準値に基づいて、ステップＳ６にて受信した、被検査対象の建設機械のオイル分析結果を検査し、その検査結果に基づいて、建設機械を診断する。以下では、検査対象の建設機械を、被検査建設機械と呼ぶことがある。
For example, the construction
次に、建設機械メーカ２３は、建設機械の診断結果（レポート）を顧客２１に送付する（ステップＳ８）。 Next, the construction machine manufacturer 23 sends a diagnosis result (report) of the construction machine to the customer 21 (step S8).
次に、顧客２１は、オイルの診断結果に応じて、例えば、建設機械の部品の摩耗が多いと判断したなら、部品の購入や交換といったサービスの問い合わせを分析業者２２に行う（ステップＳ９）。 Next, if the customer 21 determines, for example, that there is a lot of wear on the parts of the construction machine according to the result of the oil diagnosis, the customer 21 makes an inquiry about the service such as purchase or replacement of the parts to the analyzer 22 (step S9).
分析業者２２は、顧客２１の問合せに対し、サービスを行う（ステップＳ１０）。 The analyzer 22 provides a service in response to the inquiry from the customer 21 (step S10).
上記したように、建設機械検査装置１１は、建設機械ごとの部位ごとにおける過去のオイル分析結果から、建設機械ごとの部位ごとにおける、オイルの異常を検査するための基準値を算出する。そして、建設機械検査装置１１は、算出した建設機械ごとの部位ごとの基準値から、被検査建設機械の基準値を取得し、分析装置１２から送信された被検査建設機械のオイル分析結果を検査する。これにより、被検査建設機械（個別の建設機械）において、より適切な検査結果を得ることができる。また、適切なオイルの検査結果を得ることができるので、その検査結果から、建設機械の適切な診断結果を得ることができる。
As described above, the construction
なお、上記では、建設機械検査装置１１は、分析結果ＤＢ３１に記憶された過去のオイル分析結果に基づいて、予め（例えば、周期的または建設機械メーカ２３のユーザの指示に応じて）建設機械ごとの部位ごとの基準値を算出して、基準パターンＤＢ３２に記憶しているとしたが、これに限られない。例えば、建設機械検査装置１１は、被検査建設機械のある部位のオイル分析結果を受信すると、その被検査建設機械のある部位の過去のオイル分析結果を分析結果ＤＢ３１から取得して、被検査建設機械の基準値を算出し、基準パターンＤＢ３２に記憶してもよい。より具体的には、建設機械検査装置１１は、図３のステップＳ５にて、被検査建設機械のある部位のオイル分析結果を受信すると、その被検査建設機械のある部位の過去のオイル分析結果を分析結果ＤＢ３１から取得して、被検査建設機械の基準値を算出し、基準パターンＤＢ３２に記憶してもよい。
In the above description, the construction
また、図２および図３で説明したオイル分析サービスは一例であり、これに限られない。例えば、分析業者２２が建設機械検査装置１１を用いて顧客２１の建設機械の検査および診断を行ってもよいし、建設機械メーカ２３が分析装置１２を用いて、顧客の建設機械のオイルサンプリングを分析してもよい。また、顧客２１は、建設機械メーカ２３に対し、部品やサービスの問合せを行い、建設機械メーカ２３が顧客に対し、サービスを行ってもよい。
Moreover, the oil analysis service demonstrated in FIG.2 and FIG.3 is an example, and is not restricted to this. For example, the analysis company 22 may inspect and diagnose the construction machine of the customer 21 using the construction
次に、建設機械検査装置１１の機能について説明する。
Next, functions of the construction
図４は、建設機械検査装置１１の機能ブロックの一例を示した図である。図４に示すように、建設機械検査装置１１は、記憶部３０と、通信部４０と、基準パターン処理部５０と、検査処理部６０と、診断処理部７０とを有している。
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of functional blocks of the construction
通信部４０は、ネットワーク１３を介して、分析装置１２と通信を行う。例えば、通信部４０は、分析装置１２から送信されるオイル分析結果を受信する。通信部４０は、受信したオイル分析結果を、分析結果ＤＢ３１に記憶する。また、通信部４０は、建設機械の診断結果を、例えば、顧客２１が有する端末装置に送信する。
The
基準パターン処理部５０は、分析結果取得部５１と、算出部５２とを有している。分析結果取得部５１は、例えば、周期的または建設機械メーカ２３のユーザの指示に応じて、分析結果ＤＢ３１から建設機械ごとの部位ごとの過去のオイル分析結果を取得する。
The reference
算出部５２は、傾向線算出部５２ａと、平均値算出部５２ｂと、最頻値算出部５２ｃとを有している。傾向線算出部５２ａは、分析結果取得部５１で取得された建設機械ごとの部位ごとの過去のオイル分析結果に基づいて、１次式で示されるオイル分析結果の傾向線と、傾向線に対するオイル分析結果のバラツキ（例えば、誤差二乗平均平方根（ＲＭＳＥ：Root Mean Square Error））とを算出する。傾向線算出部５２ａは、算出した傾向線とＲＭＳＥとを基準パターンＤＢ３２に記憶する。
The calculation unit 52 includes a trend
平均値算出部５２ｂは、分析結果取得部５１で取得された建設機械ごとの部位ごとの過去のオイル分析結果に基づいて、オイル分析結果の平均値と、オイル分析結果のバラツキ（例えば、標準偏差）とを算出する。平均値算出部５２ｂは、算出した平均値と標準偏差とを基準パターンＤＢ３２に記憶する。
Based on the past oil analysis result for each part of each construction machine acquired by the analysis
最頻値算出部５２ｃは、分析結果取得部５１で取得された建設機械ごとの部位ごとの過去のオイル分析結果に基づいて、オイル分析結果の最頻値と、オイル分析結果のバラツキ（例えば、標準偏差）とを算出する。最頻値算出部５２ｃは、算出した最頻値と標準偏差とを基準パターンＤＢ３２に記憶する。
The mode value calculation unit 52c is based on the past oil analysis result for each part for each construction machine acquired by the analysis
検査処理部６０は、被検査分析結果取得部６１と、基準パターン取得部６２と、検査部６３とを有している。被検査分析結果取得部６１は、検査対象となる被検査建設機械のオイル分析結果を取得する。例えば、被検査分析結果取得部６１は、図３のステップＳ５で分析業者２２から送信されるオイル分析結果を取得する。
The
基準パターン取得部６２は、基準パターンＤＢ３２に記憶されている、被検査建設機械の基準値を取得する。例えば、基準パターン取得部６２は、図３のステップＳ５でオイル分析結果が送信された建設機械の基準値を、基準パターンＤＢ３２から取得する。
The reference
検査部６３は、被検査分析結果取得部６１によって取得された被検査建設機械のオイル分析結果と、基準パターン取得部６２によって取得された被検査建設機械の基準値とに基づいて、被検査建設機械のオイル分析結果を検査する。
The
例えば、検査部６３は、オイル中の金属の摩耗粉の量が、正常（Normal）の状態にあるか、警告（Alert）の状態にあるか、緊急（Urgent）の状態にあるか、または非常時（Critical）の状態にあるかを判定する。正常は、例えば、摩耗粉の量に異常がないことを示す。警告、緊急、および非常時は、例えば、摩耗粉の量に異常があり、警告、緊急、および非常時の順に、異常の度合が大きいことを示す。
For example, the
診断処理部７０は、検査結果取得部７１と診断部７２とを有している。検査結果取得部７１は、検査部６３が検査した、オイルの検査結果を取得する。診断部７２は、検査結果取得部７１によって取得された検査結果に基づいて、診断ルールＤＢ３３を参照し、建設機械の状態を診断する。
The
例えば、検査結果取得部７１は、エンジンオイルに含まれる鉄の摩耗粉が、異常（例えば、警告、緊急、または非常時のいずれかの状態）であると判定された検査結果を取得したとする。この場合、診断部７２は、例えば、エンジンのシリンダの摩耗が異常であると診断する。また、例えば、検査結果取得部７１は、エンジンオイルに含まれるクロムおよび鉄の摩耗粉が異常であると判定された検査結果を取得したとする。この場合、診断部７２は、例えば、ピストンリングの摩耗が異常であると診断する。
For example, it is assumed that the inspection
記憶部３０には、分析結果ＤＢ３１と、基準パターンＤＢ３２と、診断ルールＤＢ３３とが記憶されている。
The
図５は、分析結果ＤＢ３１のデータ構成例を示した図である。図５に示すように、分析結果ＤＢ３１は、機械ＩＤと、分析日と、種類と、部位と、使用時間と、項目との欄を有している。
FIG. 5 is a diagram illustrating a data configuration example of the
「機械ＩＤ」の欄には、建設機械ごとに付与された識別子（ＩＤ）が記憶される。「分析日」の欄には、分析業者２２がオイル分析した日付が記憶される。「種類」の欄には、建設機械の種類が記憶される。「部位」の欄には、建設機械の部位が記憶される。「使用時間」の欄には、建設機械の部位で使用されているまたは使用されたオイルの使用時間が記憶される。「項目」の欄には、オイルの分析項目が記憶される。 In the “machine ID” column, an identifier (ID) assigned to each construction machine is stored. In the “analysis date” column, the date on which the analysis company 22 analyzed the oil is stored. The type of construction machine is stored in the “type” column. In the “part” column, the part of the construction machine is stored. In the “use time” column, the use time of the oil used or used in the construction machine part is stored. In the “item” column, oil analysis items are stored.
図４で説明した通信部４０は、上記したように、分析装置１２からオイル分析結果を受信する。分析装置１２から受信するオイル分析結果には、建設機械の機械ＩＤと、オイル分析の分析日と、建設機械の種類と、建設機械の部位と、オイルの使用時間と、オイルの分析項目との情報が含まれている。通信部４０は、受信したオイル分析結果を、図５の分析結果ＤＢ３１に示すように、受信したオイル分析結果ごとに記憶する。
The
図６は、基準パターンＤＢ３２のデータ構成例を示した図である。図６に示すように、基準パターンＤＢ３２は、機械ＩＤと、分析日と、種類と、部位と、項目と、型と、パラメータＰ１と、パラメータＰ２と、バラツキＳの欄を有している。
FIG. 6 is a diagram illustrating a data configuration example of the
「機械ＩＤ」の欄には、建設機械ごとに付与された識別子（ＩＤ）が記憶される。「分析日」の欄には、分析業者２２がオイル分析した日付が記憶される。「種類」の欄には、建設機械の種類が記憶される。「部位」の欄には、建設機械の部位が記憶される。「項目」の欄には、オイルの分析項目が記憶される。 In the “machine ID” column, an identifier (ID) assigned to each construction machine is stored. In the “analysis date” column, the date on which the analysis company 22 analyzed the oil is stored. The type of construction machine is stored in the “type” column. In the “part” column, the part of the construction machine is stored. In the “item” column, oil analysis items are stored.
「型」の欄には、基準値を算出した方法が記憶される。例えば、機械ＩＤ「１」の分析項目「Ｆｅ」の基準値が、傾向線算出部５２ａにより、傾向線に基づいて算出された場合、「型」の欄には、図６に示すように「傾向線」が記憶される。
The method of calculating the reference value is stored in the “type” column. For example, when the reference value of the analysis item “Fe” of the machine ID “1” is calculated based on the trend line by the trend
「パラメータＰ１」の欄には、傾向線の傾き、平均値、および最頻値の少なくとも１つが記憶される。例えば、ある分析項目の基準値が、傾向線算出部５２ａによって算出された場合、「パラメータＰ１」の欄には、傾向線の傾きが記憶される。また、例えば、ある分析項目の基準値が、平均値算出部５２ｂによって算出された場合、「パラメータＰ１」の欄には、平均値が記憶される。また、例えば、ある分析項目の基準値が、最頻値によって算出された場合、「パラメータＰ１」の欄には、最頻値が記憶される。
In the “parameter P1” column, at least one of the inclination of the trend line, the average value, and the mode value is stored. For example, when the reference value of a certain analysis item is calculated by the trend
「パラメータＰ２」の欄には、傾向線の切片が記憶される。基準値が平均値算出部５２ｂおよび最頻値算出部５２ｃによって算出された場合、「パラメータＰ２」の欄には、情報は記憶されない。例えば、機械ＩＤ「１」の分析項目「Ｃｒ」の基準値は、型の欄「平均値」より、平均値算出部５２ｂより算出される。従って、機械ＩＤ「１」の分析項目「Ｃｒ」の「パラメータＰ２」の欄には、パラメータが記憶されていないことを示す「−」が記憶される。 The intercept of the trend line is stored in the “parameter P2” column. When the reference value is calculated by the average value calculation unit 52b and the mode value calculation unit 52c, no information is stored in the “parameter P2” column. For example, the reference value of the analysis item “Cr” of the machine ID “1” is calculated by the average value calculation unit 52b from the type column “average value”. Accordingly, “-” indicating that no parameter is stored is stored in the “parameter P2” column of the analysis item “Cr” of the machine ID “1”.
「バラツキＳ」の欄には、オイル分析結果のバラツキが記憶される。例えば、ある分析項目が、傾向線算出部５２ａによって算出された場合、「バラツキＳ」の欄には、ＲＭＳＥの値が記憶される。また、例えば、ある分析項目が、平均値算出部５２ｂによって算出された場合、「バラツキＳ」の欄には、標準偏差の値が記憶される。また、例えば、ある分析項目が、最頻値算出部５２ｃによって算出された場合、「バラツキＳ」の欄には、標準偏差の値が記憶される。
In the “variation S” column, the variation of the oil analysis result is stored. For example, when a certain analysis item is calculated by the trend
図４で説明した分析結果取得部５１は、例えば、分析結果ＤＢ３１から、周期的または建設機械メーカ２３のユーザの指示に応じて、建設機械ごとの部位ごとの過去のオイル分析結果を取得する。傾向線算出部５２ａ、平均値算出部５２ｂ、および最頻値算出部５２ｃは、分析結果取得部５１によって取得された、建設機械ごとのオイル分析結果に基づいて、建設機械ごとの部位ごとの基準値とバラツキとを算出する。そして、傾向線算出部５２ａ、平均値算出部５２ｂ、および最頻値算出部５２ｃは、算出した建設機械ごとの部位ごとの基準値とバラツキとを基準パターンＤＢ３２に記憶する。
The analysis result
例えば、図６の領域３２ａ、３２ｂに示すように、建設機械の種類が「ショベル」で同じであっても、「部位」が異なれば、傾向線算出部５２ａ、平均値算出部５２ｂ、および最頻値算出部５２ｃは、建設機械ごとにおける部位ごとの基準値とバラツキとを算出して、基準パターンＤＢ３２に記憶する。また、例えば、図６の領域３２ａ、３２ｃに示すように、建設機械の種類が「ショベル」で、部位が「油圧シリンダ」で同じであっても、「機械ＩＤ」が異なれば（建設機械が異なれば）、傾向線算出部５２ａ、平均値算出部５２ｂ、および最頻値算出部５２ｃは、建設機械ごとの基準値とバラツキとを算出して、基準パターンＤＢ３２に記憶する。
For example, as shown in
なお、以下では、分析項目が複数ある場合の複数の基準値を、基準パターンまたは基準ベクトルと呼ぶことがある。例えば、領域３２ａの建設機械では、分析項目が「Ｆｅ」、「Ｃｒ」、…と複数存在し、基準値（パラメータＰ１、Ｐ２およびバラツキＳ）もそれに対応して複数存在している。この場合、領域３２ａの建設機械の基準値を、基準パターンまたは基準ベクトルと呼ぶことがある。
Hereinafter, a plurality of reference values when there are a plurality of analysis items may be referred to as a reference pattern or a reference vector. For example, in the construction machine in the
以下、「傾向線による基準値の算出」と「傾向線によるオイル分析結果の検査」、「平均値による基準値の算出」と「平均値によるオイル分析結果の検査」、および「最頻値による基準値の算出」と「最頻値によるオイル分析結果の検査」ついて詳細に説明する。なお、基準値は、傾向線算出部５２ａ、平均値算出部５２ｂ、および最頻値算出部５２ｃのいずれかによって算出されるが、それらがどのように選択されて、基準値を算出するかは、図１７のフローチャートで説明する。
Hereinafter, “Calculation of reference value by trend line”, “Inspection of oil analysis result by trend line”, “Calculation of reference value by average value”, “Inspection of oil analysis result by average value”, and “Mode value” “Calculation of reference value” and “inspection of oil analysis result by mode value” will be described in detail. The reference value is calculated by any one of the trend
［傾向線による基準値の算出］
図７は、時系列における鉄分の摩耗粉の量を示した図である。図７（ａ）には、建設機械Ａのエンジンオイルの、鉄分の摩耗粉の量が示してある。図７（ｂ）には、建設機械Ｂのエンジンオイルの、鉄分の摩耗粉の量が示してある。図７（ａ）および図７（ｂ）のグラフの横軸はオイル分析を行った期間（年）を示し、縦軸は鉄分の摩耗粉の量（ｐｐｍ）を示している。[Calculation of standard value by trend line]
FIG. 7 is a diagram showing the amount of iron wear powder in time series. FIG. 7A shows the amount of iron wear powder in the engine oil of the construction machine A. FIG. 7B shows the amount of iron wear powder in the engine oil of the construction machine B. The horizontal axis of the graphs of FIGS. 7A and 7B indicates the period (year) in which the oil analysis was performed, and the vertical axis indicates the amount (ppm) of iron wear powder.
建設機械の摺動部は、金属同士の摩擦のために摩耗が生じる。摩耗とは、部品表面部分の逐次減量である。凝着摩耗、アブレシブ摩耗、疲労摩耗、腐食摩耗といった機構により、摩耗粉が生成される。 The sliding portion of the construction machine is worn due to friction between metals. Abrasion is the sequential reduction of the part surface part. Wear powder is generated by mechanisms such as adhesive wear, abrasive wear, fatigue wear, and corrosive wear.
図７に示すように、建設機械が異なれば、鉄分の摩耗粉の量に違いがあることが分かる。これは、建設機械ごとに部品の摩耗やオイルの劣化に違いがあることを示している。部品の摩耗やオイルの劣化は、例えば、顧客２１が実施している事業や作業内容に応じて変わる。 As shown in FIG. 7, it can be seen that if the construction machine is different, there is a difference in the amount of iron wear powder. This indicates that there is a difference in wear of parts and deterioration of oil for each construction machine. The wear of parts and the deterioration of oil vary depending on, for example, the business and work contents performed by the customer 21.
なお、摩耗粉が急激に減少している部分があるのは、例えば、オイル交換が行われた直後の摩耗粉の量を分析したためである。オイル交換が行われた場合、オイル交換前のオイルとともに摩耗粉が除去されるためである。 The reason why there is a portion where the wear powder is rapidly reduced is, for example, that the amount of wear powder immediately after the oil change is analyzed. This is because when the oil change is performed, the wear powder is removed together with the oil before the oil change.
また、図７には示していないが、同じ建設機械でも、部位が異なれば、オイル分析結果は異なる。 Moreover, although not shown in FIG. 7, even if it is the same construction machine, if a site | part differs, an oil analysis result will differ.
図８は、オイル使用時間に対する鉄分の摩耗粉の量を示した図である。図８（ａ）には、オイル使用時間に対する、建設機械Ａのエンジンオイルの、鉄分の摩耗粉の量が示してある。図８（ｂ）には、オイル使用時間に対する、建設機械Ｂのエンジンオイルの、鉄分の摩耗粉の量が示してある。図８（ａ）および図８（ｂ）のグラフの横軸はオイル使用時間を示し、縦軸は鉄分の摩耗粉の量（ｐｐｍ）を示している。オイル使用時間とは、オイル交換時点を０時間としたオイルの使用時間を示している。 FIG. 8 is a diagram showing the amount of iron wear powder with respect to oil use time. FIG. 8A shows the amount of iron wear powder of the engine oil of the construction machine A with respect to the oil usage time. FIG. 8B shows the amount of iron wear powder of the engine oil of the construction machine B with respect to the oil usage time. 8A and 8B, the horizontal axis indicates the oil usage time, and the vertical axis indicates the amount (ppm) of iron wear powder. The oil use time indicates the oil use time with the oil change time as 0 hours.
図８に示すように、オイル使用時間に応じて、摩耗粉の発生量が異なることが分かる。例えば、図８より、摩耗粉の量は、オイル使用時間に比例して、多くなる傾向にあることが分かる。また、図８（ａ）および図８（ｂ）に示すように、建設機械が異なれば、オイル使用時間に対する摩耗粉の量に違いがあることが分かる。例えば、建設機械Ａのオイル使用時間に対する摩耗粉の量は、建設機械Ｂより多い傾向にあることが分かる。 As shown in FIG. 8, it can be seen that the amount of wear powder generated varies depending on the oil usage time. For example, FIG. 8 shows that the amount of wear powder tends to increase in proportion to the oil usage time. Moreover, as shown to Fig.8 (a) and FIG.8 (b), if a construction machine differs, it turns out that there is a difference in the quantity of the abrasion powder with respect to oil use time. For example, it can be seen that the amount of wear powder with respect to the oil usage time of the construction machine A tends to be larger than that of the construction machine B.
オイル使用時間に対する摩耗粉の量の関係は、傾向線算出部５２ａによって算出される。例えば、傾向線算出部５２ａは、分析結果ＤＢ３１に記憶されている、建設機械Ａ、Ｂのそれぞれの過去のオイル分析結果に基づいて、図８（ａ）および図８（ｂ）に示す、建設機械Ａ、Ｂごとの部位ごと（ここではエンジン）の傾向線８１ａ、８１ｂを算出する。
The relationship of the amount of wear powder with respect to the oil usage time is calculated by the trend
データの傾向線を推定する方法には、例えば、重回帰分析がある。関係モデルの係数を推定することについては、重回帰分析を最小二乗法と言ってもよい。 As a method for estimating the trend line of data, for example, there is a multiple regression analysis. For estimating the coefficients of the relational model, the multiple regression analysis may be called a least square method.
傾向線、すなわち、オイル使用時間ｘに対する分析結果（ここではエンジンオイルの鉄分の摩耗粉の量）ｙの関係モデルは、例えば、次の式（１）で示される。 The relationship model of the trend line, that is, the analysis result (here, the amount of iron wear powder of engine oil) y with respect to the oil usage time x is expressed by the following equation (1), for example.
重回帰分析におけるパラメータの推定は、次の式（１）により算出することができる。 The parameter estimation in the multiple regression analysis can be calculated by the following equation (1).
ｎは、サンプル数である。また、右肩添え字の「Ｔ」は転置、「−１」は逆行列の演算を示す。変数の右肩添え字のアスタリスクは実際の値であることを示している。 n is the number of samples. Also, “T” in the right superscript indicates transposition, and “−1” indicates an inverse matrix operation. The asterisk in the right superscript of the variable indicates the actual value.
傾向線に基づいて、オイルの状態の度合、例えば、鉄分の摩耗粉の混入度の度合を検査（判定）するには、サンプルの実際の値のバラツキを基準とする。バラツキは、関係モデルによる推定値と、実際のオイル分析結果との誤差のバラツキであるとし、ＲＭＳＥにより定量化することができる。関係モデルによる推定値とは、オイル使用時間を式（１）に代入して算出した値である。ＲＭＳＥは、次の式（６）で算出することができる。 Based on the trend line, in order to inspect (determine) the degree of oil condition, for example, the degree of iron wear powder contamination, the actual value variation of the sample is used as a reference. The variation is a variation in the error between the estimated value based on the relational model and the actual oil analysis result, and can be quantified by RMSE. The estimated value based on the relational model is a value calculated by substituting the oil usage time into the equation (1). RMSE can be calculated by the following equation (6).
変数の上部にある「ハット」は、変数が推定値であることを示す。 A “hat” at the top of a variable indicates that the variable is an estimated value.
このように、傾向線算出部５２ａは、上記で説明した式を演算することによって、鉄分の摩耗粉の量に対する基準値（傾きおよび切片）とバラツキ（ＲＭＳＥ）とを算出し、基準パターンＤＢ３２に記憶する。
Thus, the trend
なお、傾向線のモデル式は、式（１）に示すように線形式としたが、高次の多項式、または、指数などの項が入る非線形式であってもよい。この場合、パラメータの推定は、最小二乗法だけでなく、非線形最適化といった計算を必要に応じて採用することができる。 Note that the trend line model expression is a linear form as shown in Expression (1), but it may be a high-order polynomial or a nonlinear expression including a term such as an exponent. In this case, for parameter estimation, not only the least square method but also calculation such as nonlinear optimization can be adopted as necessary.
［傾向線によるオイル分析結果の検査］
検査部６３は、基準パターンＤＢ３２に記憶された傾きと切片とＲＭＳＥとに基づき、オイル分析結果の度合（ランク）を判定するためのランク値を算出する。例えば、検査部６３は、推定値に、所定の値を乗算したＲＭＳＥを加算し、または、推定値から、所定の値を乗算したＲＭＳＥを減算して、ランク値を算出する。[Inspection of oil analysis result by trend line]
The
図９は、ランク値による判定を説明する図である。図９のグラフの横軸はオイル使用時間を示し、縦軸は摩耗粉の推定値を示している。 FIG. 9 is a diagram illustrating determination based on rank values. The horizontal axis of the graph in FIG. 9 indicates the oil usage time, and the vertical axis indicates the estimated value of wear powder.
摩耗粉など、オイル使用時間とともに量が増加する分析項目は、推定値８２ａの上側（推定値以上の値）でオイルの状態を判定することになる。摩耗粉の量が、推定値８２ａより小さければ、そのオイルは正常と判定できるからである。そこで、検査部６３は、例えば、直線８２ｂに示す「推定値＋ＲＭＳＥ」と、直線８２ｃに示す「推定値＋２×ＲＭＳＥ」と、直線８２ｄに示す「推定値＋３×ＲＭＳＥ」のランク値を算出する。そして、検査部６３は、摩耗粉の量が直線８２ｂより小さければ、オイルの状態は「正常」と判定する。検査部６３は、摩耗粉の量が直線８２ｃと直線８２ｂの間にあれば、オイルの状態は「警告」と判定する。検査部６３は、摩耗粉の量が直線８２ｄと直線８２ｃの間にあれば、オイルの状態は「緊急」と判定する。検査部６３は、摩耗粉の量が直線８２ｄより大きければ、オイルの状態は「非常時」と判定する。
An analysis item whose amount increases with oil usage time, such as wear powder, determines the oil state above the estimated
検査部６３は、全オイル使用時間におけるランク値（図９に示す直線全体）を算出しなくてもよい。例えば、被検査建設機械のある分析項目の結果が、オイル使用時間「ｔ」で摩耗粉の量が「α」であったとする。この場合、基準パターン取得部６２は、基準パターンＤＢ３２を参照して、被検査建設機械の傾きと、切片と、ＲＭＳＥとを取得する。検査部６３は、基準パターン取得部６２によって取得された傾きと切片とを式（１）に代入し、式（１）の「ｘ」に「ｔ」を代入する。これにより、オイル使用時間ｔにおける推定値が求まる。また、検査部６３は、求めた推定値に、基準パターン取得部６２によって取得されたＲＭＳＥ、２×ＲＭＳＥ、３×ＲＭＳＥを加算して、ランク値を算出する。そして、検査部６３は、算出したランク値のどの範囲に、摩耗粉の量「α」が属するかによって、被検査建設機械のオイルの状態を判定する。
The
なお、動粘度など、オイルのグレード規格によって値が決まっている分析項目は、推定値の上側および下側（推定値以下の値）で判定することになる。動粘度などは、分析結果が大きすぎても小さすぎても異常となるからである。この場合、検査部６３は、推定値の両側でランク値を算出することになる。
Note that analysis items whose values are determined by oil grade standards, such as kinematic viscosity, are determined on the upper side and the lower side (values below the estimated value) of the estimated value. This is because kinematic viscosity or the like becomes abnormal if the analysis result is too large or too small. In this case, the
例えば、検査部６３は、「推定値±ＲＭＳＥ」、「推定値±２×ＲＭＳＥ」、および「推定値±３×ＲＭＳＥ」を算出する。そして、検査部６３は、例えば、被検査建設機械の動粘度の分析結果が、「推定値±ＲＭＳＥ」の範囲にある場合、「正常」と判定する。また、検査部６３は、例えば、被検査建設機械の動粘度の分析結果が、「正常」の範囲になく、「推定値±２ＲＭＳＥ」の範囲にある場合、「警告」と判定する。また、検査部６３は、例えば、被検査建設機械の動粘度の分析結果が、「正常」および「警告」の範囲になく、「推定値±３ＲＭＳＥ」の範囲にある場合、「緊急」と判定する。また、検査部６３は、例えば、被検査建設機械の動粘度の分析結果が、「正常」、「警告」、および「緊急」の範囲になく、「推定値±３ＲＭＳＥ」の範囲を逸脱する場合、「非常時」と判定する。
For example, the
なお、上記では、検査部６３は、３つのランク値を算出して、４つのオイル状態を判定したが、これに限られない。また、ＲＭＳＥに乗算する係数は、建設機械の管理目的に合わせて、任意の値としてもよい。
In the above description, the
図１０は、エンジンオイルに含まれる過去の摩耗粉（鉄分）の検査を行った例を示した図である。図１０のグラフの横軸はオイル分析を行った期間（年）を示し、縦軸は鉄分の摩耗粉の量（ｐｐｍ）を示している。また、図１０に示す菱形のプロットは、ある被検査建設機械のオイル分析結果（鉄分による摩耗粉の量）を示している。ここで、被検査建設機械の傾き、切片、およびＲＭＳＥは、予め傾向線算出部５２ａによって算出され、基準パターンＤＢ３２に記憶されているとする。
FIG. 10 is a diagram illustrating an example in which past wear powder (iron) contained in engine oil is inspected. The horizontal axis of the graph of FIG. 10 indicates the period (year) in which the oil analysis was performed, and the vertical axis indicates the amount of iron wear powder (ppm). Moreover, the rhombus plot shown in FIG. 10 has shown the oil analysis result (amount of the abrasion powder by iron) of a certain construction machine to be inspected. Here, it is assumed that the inclination, intercept, and RMSE of the construction machine to be inspected are calculated in advance by the trend
被検査分析結果取得部６１は、被検査対象建設機械の過去のオイル分析結果が記憶されている分析結果ＤＢ３１を参照して、被検査建設機械の検査対象となる、過去のオイル分析結果を取得する。すなわち、被検査分析結果取得部６１は、分析結果ＤＢ３１を参照して、図１０のプロットに示す摩耗粉の量と、そのオイル使用時間とを取得する。なお、オイル分析結果には、図５で説明したように、オイル使用時間が含まれている。
The inspected analysis
基準パターン取得部６２は、基準パターンＤＢ３２に予め記憶されている、被検査建設機械の鉄分による摩耗粉の量の傾きと切片とＲＭＳＥとを取得する。検査部６３は、基準パターン取得部６２が取得した傾きと切片とＲＭＳＥとに基づいて、被検査分析結果取得部６１が取得した、被検査建設機械の摩耗粉の量（プロット）をランク付けする。
The reference
例えば、検査部６３は、基準パターン取得部６２が取得した傾きと切片とにより、傾向線を求める。検査部６３は、求めた傾向線に、被検査分析結果取得部６１が取得した、各摩耗粉の量におけるオイル使用時間を代入して、推定値８３ａを求める。そして、検査部６３は、求めた推定値８３ａと、基準パターン取得部６２が取得したＲＭＳＥとに基づいて、ランク値８３ｂ〜８３ｄを算出する。ランク値８３ｂ〜８３ｄのそれぞれは、「推定値＋ＲＭＳＥ」、「推定値＋２ＲＭＳＥ」、および「推定値＋３ＲＭＳＥ」によって算出することができる。
For example, the
図１０の例では、プロット８３ｅ〜８３ｇに示すように、２００３年から２０１１年の間に、３回の非常時が発生していたことが分かる。このように、過去のオイル状態を検査することもできる。
In the example of FIG. 10, it can be seen that three emergencies occurred between 2003 and 2011 as shown in
［平均値による基準値の算出］
傾向線による基準値は、オイル分析結果に異常値が入ると、適切に算出することができない場合がある。[Calculation of standard value by average value]
The reference value based on the trend line may not be calculated properly if an abnormal value is entered in the oil analysis result.
図１１は、エンジンオイルのオイル使用時間に対する鉄分の摩耗粉の量を示した図である。図１１のグラフの横軸はオイル使用時間を示し、縦軸は鉄分の摩耗粉の量（ｐｐｍ）を示している。 FIG. 11 is a diagram showing the amount of iron wear powder with respect to the oil usage time of the engine oil. The horizontal axis of the graph in FIG. 11 indicates the oil usage time, and the vertical axis indicates the amount (ppm) of iron wear powder.
図１１の例では、２５０時間付近にオイル分析結果が集中している。また、オイル分析結果は、８００時間程度まで存在するが、鉄分の摩耗粉の量は、１０ｐｐｍ程度となっている。そして、オイル使用時間１００時間付近で、６０ｐｐｍを超える摩耗粉８４ａが存在している。このオイル分析結果を重回帰分析すると、傾向線は、傾向線８４ｂのようになる。
In the example of FIG. 11, the oil analysis results are concentrated around 250 hours. The oil analysis results exist for up to about 800 hours, but the amount of iron wear powder is about 10 ppm. And the
すなわち、オイル分析結果に、摩耗粉８４ａに示すような異常値が混入すると、オイル使用時間に対して傾向線の傾きが負となり、摩耗粉の発生が、傾向線で適切に表現されなくなる。
That is, when an abnormal value as shown in the
また、オイル分析結果の分析項目の中には、オイルの使用時間に対する変動に傾向が無いものがある。例えば、塵埃、水分、燃料分といった混入は、機械の使用状況やフィルタといった部品の破損で発生することが想定され、建設機械を動かすことで発生する摩耗粉のような傾向が見られない可能性が大きい。また、オイルには、清浄分散性や耐摩耗性を向上するために、カルシウムやリン、亜鉛の化合物を添加剤として加えている。オイル使用により化合物は消耗するが、カルシウムやリン、亜鉛といった物質がオイル中から除去されるわけではないので、傾向は無い。また、通常は検出されない元素が、突発的に検出される場合にも傾向は無い。また、単純にデータ自体を観察して傾向が無い場合、やはり重回帰分析をしても傾向（傾き）を定量化できない。 Some of the analysis items of the oil analysis result have no tendency to change with respect to the oil usage time. For example, contamination such as dust, moisture, and fuel is assumed to occur due to damage to parts such as machine usage conditions and filters, and there is a possibility that there is no tendency for wear powder generated by moving construction machines. Is big. In addition, calcium, phosphorus, and zinc compounds are added to the oil as additives to improve clean dispersibility and wear resistance. The use of oil consumes the compound, but there is no tendency because substances such as calcium, phosphorus and zinc are not removed from the oil. In addition, there is no tendency when an element that is not normally detected is suddenly detected. In addition, when there is no tendency by simply observing the data itself, the tendency (slope) cannot be quantified even by multiple regression analysis.
このように、傾向線を求めることができず、または傾向線で適切な検査ができない場合、平均値算出部５２ｂは、過去の建設機械ごとの部位ごとのオイル分析結果に基づいて、オイル分析結果の平均値を基準値として算出し、標準偏差をバラツキとして算出する。 Thus, when a trend line cannot be calculated | required or an appropriate test | inspection cannot be performed with a trend line, the average value calculation part 52b is based on the oil analysis result for every site | part for every past construction machine. Is calculated as a reference value, and the standard deviation is calculated as variation.
例えば、図１１では、鉄分の摩耗粉の量の平均値は、１１．３２ｐｐｍである。また、標準偏差は、７．７２ｐｐｍである。 For example, in FIG. 11, the average value of the amount of iron wear powder is 11.32 ppm. The standard deviation is 7.72 ppm.
平均値算出部５２ｂは、算出した平均値と標準偏差とを基準パターンＤＢ３２に記憶する。
The average value calculation unit 52b stores the calculated average value and standard deviation in the
［平均値によるオイル分析結果の検査］
検査部６３は、基準パターンＤＢ３２に記憶された平均値と標準偏差（ＳＤ：Standard Deviation）とに基づき、オイル分析結果の度合（ランク）を判定するためのランク値を算出する。例えば、検査部６３は、平均値に、所定の値を乗算した標準偏差を加算し、または、平均値から、所定の値を乗算した標準偏差を減算して、ランク値を算出する。[Inspection of oil analysis result by average value]
The
図１２は、ランク値による判定を説明する図である。図１２のグラフの縦軸は摩耗粉の平均値を示している。 FIG. 12 is a diagram illustrating determination based on rank values. The vertical axis of the graph in FIG. 12 indicates the average value of wear powder.
摩耗粉など、オイル使用時間とともに量が増加する分析項目は、平均値８５ａの上側（平均値以上の値）で分析項目のオイル状態を判定することになる。摩耗粉の量が、平均値８５ａより小さければ、そのオイルは正常と判定できるからである。そこで、検査部６３は、例えば、直線８５ｂに示す「推定値＋ＳＤ」と、直線８２ｃに示す「平均値＋２×ＳＤ」と、直線８２ｄに示す「平均値＋３×ＳＤ」のランク値を算出する。そして、検査部６３は、摩耗粉の量が直線８５ｂより小さければ、オイルの状態は「正常」と判定する。検査部６３は、摩耗粉の量が直線８５ｃと直線８５ｂの間にあれば、オイルの状態は「警告」と判定する。検査部６３は、摩耗粉の量が直線８５ｄと直線８５ｃの間にあれば、オイルの状態は「緊急」と判定する。検査部６３は、摩耗粉の量が直線８５ｄより大きければ、オイルの状態は「非常時」と判定する。
An analysis item whose amount increases with oil use time, such as wear powder, determines the oil state of the analysis item above the average value 85a (a value equal to or higher than the average value). This is because if the amount of wear powder is smaller than the average value 85a, the oil can be determined to be normal. Therefore, for example, the
なお、動粘度など、オイルのグレード規格によって値が決まっている分析項目は、推定値の上側および下側（推定値以下の値）で判定することになる。動粘度などは、分析結果が大きすぎても小さすぎても異常となるからである。この場合、検査部６３は、平均値の両側でランク値を算出することになる。
Note that analysis items whose values are determined by oil grade standards, such as kinematic viscosity, are determined on the upper side and the lower side (values below the estimated value) of the estimated value. This is because kinematic viscosity or the like becomes abnormal if the analysis result is too large or too small. In this case, the
例えば、検査部６３は、「平均値±ＳＤ」、「平均値±２×ＳＤ」、および「平均値±３×ＳＤ」を算出する。そして、検査部６３は、例えば、被検査建設機械の動粘度の分析結果が、「平均値±ＳＤ」の範囲にある場合、「正常」と判定する。また、検査部６３は、例えば、被検査建設機械の動粘度の分析結果が、「正常」の範囲になく、「平均値±２ＳＤ」の範囲にある場合、「警告」と判定する。また、検査部６３は、例えば、被検査建設機械の動粘度の分析結果が、「正常」および「警告」の範囲になく、「平均値±３ＳＤ」の範囲にある場合、「緊急」と判定する。また、検査部６３は、例えば、被検査建設機械の動粘度の分析結果が、「正常」、「警告」、および「緊急」の範囲になく、「平均値±３ＳＤ」の範囲を逸脱する場合、「非常時」と判定する。
For example, the
なお、上記では、検査部６３は、３つのランク値を算出して、４つのオイル状態を判定したが、これに限られない。また、ＳＤに乗算する係数は、建設機械の管理目的に合わせて、任意の値としてもよい。
In the above description, the
［最頻値による基準値の算出］
平均値による基準値の算出の場合と同様に、傾向線を求めることができず、または適切なオイルの検査ができない場合、最頻値算出部５２ｃは、過去の建設機械ごとの部位ごとのオイル分析結果に基づいて、オイル分析結果の最頻値を基準値として算出し、標準偏差をバラツキとして算出することもできる。[Calculation of standard value by mode value]
As in the case of calculating the reference value based on the average value, when the trend line cannot be obtained or the appropriate oil inspection cannot be performed, the mode value calculation unit 52c determines the oil for each part of each past construction machine. Based on the analysis result, the mode value of the oil analysis result can be calculated as the reference value, and the standard deviation can be calculated as the variation.
図１３は、図１１のヒストグラムを示した図である。図１１に示した鉄分の摩耗粉の量の最頻値は、図１３に示す矢印８６より９ｐｐｍである。すなわち、９ｐｐｍという摩耗粉の量が、通常的な摩耗粉の発生状態であると判定できる。
FIG. 13 is a diagram showing the histogram of FIG. The mode of the amount of iron wear powder shown in FIG. 11 is 9 ppm from the
最頻値と標準偏差は、最頻値算出部５２ｃによって算出される。最頻値算出部５２ｃは、過去の建設機械ごとの部位ごとのオイル分析結果（図１１の例の場合、鉄分の摩耗粉の量）に基づいて、オイル分析結果の最頻値と標準偏差とを算出する。そして、最頻値算出部５２ｃは、算出した最頻値と標準偏差とを基準パターンＤＢ３２に記憶する。
The mode value and the standard deviation are calculated by the mode value calculation unit 52c. The mode value calculation unit 52c determines the mode value and the standard deviation of the oil analysis result based on the oil analysis result for each part of each past construction machine (in the case of FIG. 11, the amount of iron wear powder). Is calculated. Then, the mode value calculation unit 52c stores the calculated mode value and standard deviation in the
［最頻値によるオイル分析結果の検査］
最頻値によるオイル分析結果の検査は、上記で説明した平均値によるオイル分析結果の検査と同様となる。すなわち、検査部６３は、基準パターンＤＢ３２に記憶された最頻値と標準偏差とに基づき、オイル分析結果の度合（ランク）を判定するためのランク値を算出する。例えば、検査部６３は、最頻値に、所定の値を乗算した標準偏差を加算し、または、平均値から、所定の値を乗算した標準偏差を減算して、ランク値を算出する。[Examination of oil analysis result by mode value]
The inspection of the oil analysis result by the mode value is the same as the inspection of the oil analysis result by the average value described above. That is, the
図１４は、エンジンオイルに含まれる過去の摩耗粉（鉄分）の検査を行った例を示した図である。図１４のグラフの横軸はオイル分析を行った期間（年）を示し、縦軸は鉄分の摩耗粉の量（ｐｐｍ）を示している。また、図１４に示す菱形のプロットは、ある被検査建設機械のオイル分析結果（鉄分による摩耗粉の量）を示している。ここで、被検査建設機械の最頻値と標準偏差は、予め最頻値算出部５２ｃによって算出され、基準パターンＤＢ３２に記憶されているとする。
FIG. 14 is a diagram illustrating an example in which past wear powder (iron) contained in engine oil is inspected. The horizontal axis of the graph in FIG. 14 indicates the period (year) in which the oil analysis was performed, and the vertical axis indicates the amount of iron wear powder (ppm). Moreover, the rhombus plot shown in FIG. 14 has shown the oil analysis result (amount of the abrasion powder by iron) of a certain construction machine to be inspected. Here, it is assumed that the mode value and the standard deviation of the construction machine to be inspected are calculated in advance by the mode value calculation unit 52c and stored in the
被検査分析結果取得部６１は、被検査対象建設機械の過去のオイル分析結果が記憶されている分析結果ＤＢ３１を参照して、被検査建設機械の検査対象となるオイル分析結果を取得する。すなわち、被検査分析結果取得部６１は、分析結果ＤＢ３１を参照して図１４のプロットに示す摩耗粉の量を取得する。
The inspected analysis
基準パターン取得部６２は、基準パターンＤＢ３２に予め記憶されている、被検査建設機械の鉄分による摩耗粉の量の最頻値と標準偏差とを取得する。検査部６３は、基準パターン取得部６２が取得した最頻値と標準偏差とに基づいて、被検査分析結果取得部６１が取得した、被検査建設機械の摩耗粉の量（プロット）をランク付けする。
The reference
例えば、検査部６３は、基準パターン取得部６２が取得した最頻値８７ａと、標準偏差とに基づいて、ランク値８７ｂ〜８７ｄを算出する。ランク値８７ｂ〜８７ｄのそれぞれは、「推定値＋ＳＤ」、「推定値＋２ＳＤ」、および「推定値＋３ＳＤ」によって算出することができる。
For example, the
図１４の例では、プロット８７ｅ、８７ｆに示すように、２００４年から２０１２年の間に、２回の非常時が発生していたことが分かる。このように、過去のオイル状態を検査することもできる。平均値においても、上記と同様に過去の摩耗粉の量の検査を行うことができる。
In the example of FIG. 14, as shown in
以上が、「傾向線による基準値の算出」と「傾向線によるオイル分析結果の検査」、「平均値による基準値の算出」と「平均値によるオイル分析結果の検査」、および「最頻値による基準値の算出」と「最頻値によるオイル分析結果の検査」ついての説明である。 The above is “Calculation of reference value by trend line”, “Inspection of oil analysis result by trend line”, “Calculation of reference value by average value”, “Inspection of oil analysis result by average value”, and “Mode” The calculation of the reference value by "and the inspection of the oil analysis result by the mode value".
上記では、エンジンオイルの１つの分析項目（鉄分の摩耗粉の量）に着目して説明したが、算出部５２（傾向線算出部５２ａ、平均値算出部５２ｂ、および最頻値算出部５２ｃ）は、エンジンオイルの他の分析項目についても基準値とバラツキとを算出して、基準パターンＤＢ３２に記憶する。例えば、図６の「項目」の欄に示すように、各分析項目に対して、算出部５２は、基準値とバラツキとを算出する。すなわち、算出部５２は、検査対象のオイル分析結果の基準パターンと基準パターンに対するバラツキとを算出する。そして、検査部６３は、算出部５２によって算出された基準パターンと基準パターンに対するバラツキとに基づいて、オイル分析結果の各分析項目に対して、オイルの状態を検査する。
In the above, description has been made by focusing on one analysis item (amount of iron wear powder) of engine oil, but the calculation unit 52 (the trend
図１５は、建設機械のエンジンのエンジンオイル分析結果に対する基準パターンの例を示した図である。図１５のグラフの横軸は分析項目を示し、縦軸は検査値を示している。検査値の単位系は分析項目で決まり、例えば、摩耗粉ならばｐｐｍ、動粘度ならばｍｍ２／ｓである。FIG. 15 is a diagram showing an example of a reference pattern for the engine oil analysis result of the engine of the construction machine. The horizontal axis of the graph in FIG. 15 indicates the analysis item, and the vertical axis indicates the inspection value. The unit system of the inspection value is determined by the analysis item, for example, ppm for wear powder and mm 2 / s for kinematic viscosity.
図１５に示す分析項目８８は、横軸に示す各番号に対する分析項目を示している。菱形のプロットは、平均値または最頻値による基準値を示している。基準値が平均値または最頻値の場合、菱形のプロットは、図１５に示すように１つとなるが、基準値が傾向線の場合、傾きと切片の２つとなる。白い四角のプロットは、基準値に対するオイル分析結果のバラツキを示している。このように、算出部５２は、基準パターンと基準パターンに対するバラツキとを算出する。
An
なお、算出部５２は、建設機械ごとの部位ごとにおいて、図１５に示すような基準パターンと基準パターンに対するバラツキとを算出する。 The calculation unit 52 calculates the reference pattern and the variation with respect to the reference pattern as shown in FIG. 15 for each part for each construction machine.
また、基準パターンの各基準値は、傾向線、平均値、または最頻値のいずれかで算出してよい。例えば、鉄分の摩耗粉の基準値は、傾向線で算出し、カルシウムといった添加剤の基準値は、平均値で算出してもよい。 Further, each reference value of the reference pattern may be calculated by any one of a trend line, an average value, and a mode value. For example, the reference value of the iron wear powder may be calculated as a trend line, and the reference value of the additive such as calcium may be calculated as an average value.
次に、オイル分析結果の検査結果に基づく建設機械の診断について説明する。診断処理部７０は、オイル分析結果が検査されると、検査結果に応じた建設機械の診断を行う。診断処理部７０の診断部７２は、ＩＦ−ＴＨＥＮルールによる推論システム、すなわちエキスパートシステムによって診断を行う。
Next, the diagnosis of the construction machine based on the inspection result of the oil analysis result will be described. When the oil analysis result is inspected, the
ＩＦ−ＴＨＥＮルールとは、ＩＦ部を条件部、ＴＨＥＮ部を結果部として、ＩＦ部の全条件が満たされる場合に、ＴＨＥＮ部の結果を採択するとしたルールである。ＩＦ部の条件が満たされるかを判定することを、「診断ルールを適用する」と呼ぶ。ＩＦ部の条件が満たされること、または、結果が採択されることを「発火」と呼ぶ。ＩＦ−ＴＨＥＮルールを式（７）に示す。 The IF-THEN rule is a rule that adopts the result of the THEN part when the IF part is a condition part and the THEN part is the result part and all conditions of the IF part are satisfied. Determining whether the condition of the IF unit is satisfied is referred to as “applying a diagnostic rule”. When the condition of the IF section is satisfied or the result is adopted is called “ignition”. The IF-THEN rule is shown in Expression (7).
式（７）に示すＡｉが条件であり、Ｂが結果である。式（７）は、ｍ個の条件の真（true）となる条件と、ｎ−ｍ−１個の偽（false）となる条件が満たされる場合に、ＢもしくはＢの否定を結果とすることを表現している。A i shown in Expression (7) is a condition, and B is a result. Expression (7) is that B or B is negated when a condition that is true of m conditions and a condition that is nm-1 false are satisfied. Is expressed.
図１６は、診断ルールＤＢ３３のデータ構成例を示した図である。図１６に示すように、診断ルールＤＢ３３は、ナンバー（Ｎｏ．）と、否定指示と、項目と、方向と、状態と、状態範囲と、引数項目と、結果と、付加情報との欄を有している。図１６に示す否定指示と、項目と、方向と、状態と、状態範囲と、引数項目とが、例えば、式（７）に示した条件Ａｉであり、図１６に示す結果と付加情報とが、例えば、式（７）に示す結果Ｂである。FIG. 16 is a diagram illustrating a data configuration example of the
診断ルールＤＢ３３には、建設機械の種類の型ごとかつ部位ごとの診断ルールが記憶される。例えば、ショベルでも様々な型のショベルが存在し、トラックでも様々な型のトラックが存在する。診断ルールＤＢ３３には、その型ごとの部位ごとの診断ルールが記憶される。
The
「Ｎｏ．」の欄には、診断ルールを識別する番号が記憶される。否定指示は、論理の否定指示が記憶される。項目の欄には、オイル分析結果の分析項目または診断結果が記憶される。方向の欄には、項目の欄の分析項目の値が、基準値より上側であるかまたは下側であるかの情報が記憶される。状態の欄には、オイル分析結果の検査結果が記憶される。状態範囲の欄には、状態の欄に記憶されている検査結果の範囲が記憶される。引数項目の欄には、引数項目が記憶される。結果の欄には、建設機械の診断結果が記憶される。付加情報の欄には、結果に対する付加情報が記憶される。 In the “No.” column, a number for identifying a diagnostic rule is stored. In the negative instruction, a logical negative instruction is stored. In the item column, an analysis item or a diagnosis result of the oil analysis result is stored. Information on whether the value of the analysis item in the item column is above or below the reference value is stored in the direction column. In the status column, the inspection result of the oil analysis result is stored. In the status range column, the range of the inspection result stored in the status column is stored. Argument items are stored in the argument item column. In the result column, the diagnosis result of the construction machine is stored. In the additional information column, additional information for the result is stored.
ここで、図１６に示すＮｏ．「１」の診断ルールは、４０℃動粘度（VISCOSITY40）の検査結果が、基準値より下側（lower）にあり、状態が警告（Alert）以上（NOT_LESS）ならば、診断結果は「動粘度４０℃低下」となることを示している。従って、例えば、あるオイル分析結果の４０℃動粘度の検査結果が、基準値の下側において、「緊急」であったとすると、図１６に示すＮｏ．「１」の診断ルールが「発火」し、診断結果として、「動粘度４０℃低下」が得られる。 Here, No. 1 shown in FIG. The diagnosis rule of “1” is that the test result of 40 ° C kinematic viscosity (VISCOSITY40) is below the reference value (lower), and the condition is “Alert” or higher (NOT_LESS), the diagnosis result is “kinematic viscosity” 40 ° C. drop ”. Therefore, for example, when the 40 ° C. kinematic viscosity inspection result of an oil analysis result is “emergency” below the reference value, No. 1 shown in FIG. The diagnosis rule of “1” is “ignited”, and the result of diagnosis is “kinematic viscosity reduced by 40 ° C.”.
また、図１６に示すＮｏ．「８」からＮｏ．「１２」は、各元素に対する異常摩耗を結果とする診断ルールである。Ｎｏ．「８」からＮｏ．「１２」の付加情報の欄には、診断結果「異常摩耗」の原因元素を特定するために、異常摩耗の原因である元素名が記憶されている。ここで、あるオイル分析結果の鉄分（IRON）の摩耗粉の量が、基準値の上側において、「緊急」であったとする。この場合、図１６に示すＮｏ．「８」の診断ルールが「発火」し、診断結果として、「摩耗異常」が得られる。また、付加情報として「IRON」が得られる。 In addition, as shown in FIG. From “8” to No. “12” is a diagnostic rule that results in abnormal wear for each element. No. From “8” to No. In the additional information column of “12”, the element name that is the cause of abnormal wear is stored in order to identify the causative element of the diagnosis result “abnormal wear”. Here, it is assumed that the amount of iron (IRON) wear powder in an oil analysis result is “emergency” above the reference value. In this case, No. 1 shown in FIG. The diagnostic rule “8” is “ignited”, and “abnormal wear” is obtained as a diagnostic result. Further, “IRON” is obtained as additional information.
また、図１６のＮｏ．「１６」とＮｏ．「１７」は、診断結果を条件とした診断ルールである。例えば、Ｎｏ．「１６」の診断ルールは、診断結果が「異常摩耗」であって、状態が警告（Alert）以上（NOT_LESS）であり、引数項目が鉄（IRON）であることを意味し、また、診断結果が「異常摩耗」であって、状態が警告（Alert）以上（NOT_LESS）であり、引数項目が鉛（LEAD）であることを意味し、さらに、診断結果が「異常摩耗」であって、状態が警告（Alert）以上（NOT_LESS）であり、引数項目が銅（COPPER）である場合、診断結果が「メタル異常摩耗」となることを意味する。メタルとは、ピストン、コンロッド、クランクシャフトとつながる部分に取り付けられて、回転の滑りを良くすると供に、クランクシャフトの損傷を防止するための部品である。 In addition, in FIG. “16” and No. “17” is a diagnostic rule with the diagnosis result as a condition. For example, no. The diagnostic rule of “16” means that the diagnostic result is “abnormal wear”, the status is “Alert” or higher (NOT_LESS), the argument item is iron (IRON), and the diagnostic result Means “abnormal wear”, the status is “Alert” or higher (NOT_LESS), the argument item is “Lead”, and the diagnosis result is “abnormal wear”. Is equal to or higher than the warning (Alert) (NOT_LESS), and the argument item is copper (COPPER), it means that the diagnosis result is “metal abnormal wear”. The metal is a part that is attached to a portion connected to the piston, the connecting rod, and the crankshaft to improve the sliding of the rotation and prevent the crankshaft from being damaged.
図１６の診断ルールＤＢ３３を用いた、具体的な診断方法の例について説明する。検査結果取得部７１は、検査部６３が出力した検査結果を取得する。検査結果取得部７１が取得した検査結果は、以下の通りであったとする。なお、検査結果は、エンジンオイルの検査結果とする。
An example of a specific diagnosis method using the
項目 方向 状態 引数項目
ＩＲＯＮ ｕｐｐｅｒ Ｕｒｇｅｎｔ
ＬＥＡＤ ｕｐｐｅｒ Ｃｒｉｔｉｃａｌ
ＣＯＰＰＥＲ ｕｐｐｅｒ Ｕｒｇｅｎｔ
ＳＩＬＩＣＯＮ ｕｐｐｅｒ Ａｌｅｒｔ Item Direction State Argument item IRON upper Urgent
LEAD upper Critical
COPPER upper Urgent
SILICON upper Alert
診断部７２は、上記の検査結果に基づいて診断ルールＤＢ３３を参照し、１回目の診断を行う。図１６の例より、診断ルールＮｏ．「８」、「９」、「１０」、「１５」が発火する。よって、１回目の診断結果は、次のようになる。
The
項目 方向 状態 引数項目
ＩＲＯＮ ｕｐｐｅｒ Ｕｒｇｅｎｔ
ＬＥＡＤ ｕｐｐｅｒ Ｃｒｉｔｉｃａｌ
ＣＯＰＰＥＲ ｕｐｐｅｒ Ｕｒｇｅｎｔ
ＳＩＬＩＣＯＮ ｕｐｐｅｒ Ａｌｅｒｔ
異常摩耗 Ｕｒｇｅｎｔ ＩＲＯＮ
異常摩耗 Ｃｒｉｔｉｃａｌ ＬＥＡＤ
異常摩耗 Ｕｒｇｅｎｔ ＣＯＰＰＥＲ
塵埃混入 Ａｌｅｒｔ Item Direction State Argument item IRON upper Urgent
LEAD upper Critical
COPPER upper Urgent
SILICON upper Alert
Abnormal wear Urgent IRON
Abnormal wear Critical LEAD
Abnormal wear Urgent Copper
Dust contamination Alert
診断部７２は、上記の診断結果に基づいて診断ルールＤＢ３３を参照し、２回目の診断を行う。図１６の例より、診断ルールＮｏ．「１６」が発火する。診断ルールＮｏ．「８」、「９」、「１０」、「１５」は、１回目ですでに発火しているため無視される。よって、２回目の診断結果は、次のようになる。
The
項目 方向 状態 引数項目
ＩＲＯＮ ｕｐｐｅｒ Ｕｒｇｅｎｔ
ＬＥＡＤ ｕｐｐｅｒ Ｃｒｉｔｉｃａｌ
ＣＯＰＰＥＲ ｕｐｐｅｒ Ｕｒｇｅｎｔ
ＳＩＬＩＣＯＮ ｕｐｐｅｒ Ａｌｅｒｔ
異常摩耗 Ｕｒｇｅｎｔ ＩＲＯＮ
異常摩耗 Ｃｒｉｔｉｃａｌ ＬＥＡＤ
異常摩耗 Ｕｒｇｅｎｔ ＣＯＰＰＥＲ
塵埃混入 Ａｌｅｒｔ
メタル異常摩耗 ＣｒｉｔｉｃａｌItem Direction State Argument item IRON upper Urgent
LEAD upper Critical
COPPER upper Urgent
SILICON upper Alert
Abnormal wear Urgent IRON
Abnormal wear Critical LEAD
Abnormal wear Urgent Copper
Dust contamination Alert
Metal abnormal wear Critical
診断部７２は、上記の診断結果に基づいて診断ルールＤＢ３３を参照し、３回目の診断を行う。新たに発火する診断ルールがないため、診断部７２は、ここで診断処理を終了する。
The
上記診断により、エンジンオイルには、塵埃、砂が混入しており、メタルの摩耗が進んでいることが分かる。この診断結果により、建設機械メーカ２３が実施できるメンテナンスサービスは、例えば、オイル交換と、エンジンの清浄化と、塵埃、砂の混入経路点検と、エンジン内部の部品の確認と、メタルの交換と、などである。建設機械メーカ２３は、診断結果を顧客２１に報告するだけでも診断としてのサービスが成立する。この場合、顧客２１の側でメンテナンスを実施することとなる。 From the above diagnosis, it can be seen that dust and sand are mixed in the engine oil, and metal wear is progressing. Maintenance services that can be performed by the construction machine manufacturer 23 based on the diagnosis result include, for example, oil replacement, engine cleaning, inspection of dust and sand contamination, confirmation of parts inside the engine, metal replacement, Etc. The construction machine maker 23 can establish a service as a diagnosis just by reporting the diagnosis result to the customer 21. In this case, maintenance is performed on the customer 21 side.
なお、診断部７２は、被検査建設機械のオイル分析結果に含まれている少なくとも１項目の分析結果に対する検査結果に基づいて、被検査建設機械の状態を診断してもよい。
The
次に、建設機械検査装置１１の基準パターン算出処理、オイル分析結果の検査処理、および建設機械の診断処理について、フローチャートを用いて説明する。
Next, a reference pattern calculation process, an oil analysis result inspection process, and a construction machine diagnosis process performed by the construction
図１７は、基準パターン算出処理例を示したフローチャートである。図１７のフローチャートは、例えば、周期的または建設機械メーカ２３のユーザからの指示を受けたときに実行される。または、図１７のフローチャートは、検査対象となるオイル分析結果を分析装置１２から受信したときに実行される。なお、通信部４０は、分析装置１２から、様々な建設機械のオイル分析結果を受信し、分析結果ＤＢ３１に記憶しているものとする。
FIG. 17 is a flowchart illustrating an example of a reference pattern calculation process. The flowchart in FIG. 17 is executed, for example, periodically or when receiving an instruction from the user of the construction machine manufacturer 23. Alternatively, the flowchart of FIG. 17 is executed when an oil analysis result to be inspected is received from the
まず、分析結果取得部５１は、分析結果ＤＢ３１を参照し、建設機械ごとの部位ごとにおける過去のオイル分析結果を取得する（ステップＳ２１）。
First, the analysis
次に、分析結果取得部５１は、ステップＳ２１で取得された過去のオイル分析結果（サンプル）の数が所定数以上であるか判定する（ステップＳ２２）。分析結果取得部５１は、サンプル数が所定数以上の場合、ステップＳ２３ａ、２３ｂの処理へ移行する。分析結果取得部５１は、サンプル数が所定数以上でない場合、ステップＳ３２の処理へ移行する。
Next, the analysis
前記の所定数は、例えば、建設機械メーカ２３のユーザによって設定される。サンプル数が少ない場合は、例えば、建設機械が新しい、または使用期間が半年など短い場合などに生じ得る。また、オイル分析は、顧客が実施の判断をするものであるため、顧客がオイル分析をしていない場合、または分析頻度が少ない場合にも、サンプル数は少なくなる。さらに、オイル使用時間のデータが無い場合もある。これは、顧客がオイル使用時間を報告しなかった、ということが原因である。オイル使用時間の欠損もサンプル数が少なくなる原因となる。サンプル数を判定する理由は、ステップＳ３２で説明する。なお、傾向線を得るには、サンプルは少なくとも２つ必要である。また、ＲＭＳＥを得るには、サンプルは少なくとも３つ必要である。 The predetermined number is set by a user of the construction machine manufacturer 23, for example. A small number of samples can occur, for example, when the construction machine is new or the service period is short, such as half a year. Further, since the oil analysis is performed by the customer, the number of samples is reduced even when the customer does not analyze the oil or when the analysis frequency is low. In addition, there may be no oil usage time data. This is because the customer did not report the oil usage time. Loss of oil usage time can also reduce the number of samples. The reason for determining the number of samples will be described in step S32. In order to obtain a trend line, at least two samples are required. In order to obtain RMSE, at least three samples are required.
次に、算出部５２は、ステップＳ２１で取得された過去のオイル分析結果の全ての分析項目について、ステップＳ２４からステップＳ３１までの処理を行う（ステップＳ２３ａ、Ｓ２３ｂ）。 Next, the calculation part 52 performs the process from step S24 to step S31 about all the analysis items of the past oil analysis result acquired by step S21 (step S23a, S23b).
次に、算出部５２は、ステップＳ２１で取得された過去のオイル分析結果に対し、異常値を除去するか否かの判定をする（ステップＳ２４）。異常値を除去するか否かの設定は、建設機械メーカ２３のユーザによって行われる。算出部５２は、異常値除去を行う場合、ステップＳ２５の処理へ移行する。算出部５２は、異常値除去を行わない場合、ステップＳ２６の処理へ移行する。 Next, the calculation unit 52 determines whether or not to remove the abnormal value with respect to the past oil analysis result acquired in Step S21 (Step S24). The setting of whether or not to remove the abnormal value is performed by the user of the construction machine manufacturer 23. When calculating the abnormal value, the calculation unit 52 proceeds to the process of step S25. If the abnormal value removal is not performed, the calculation unit 52 proceeds to the process of step S26.
次に、算出部５２は、オイル分析結果に含まれる異常値を除去する（ステップＳ２５）。例えば、算出部５２は、分析項目の平均値と標準偏差とを算出し、分析項目の値が、「平均値±ＳＤ」の範囲を逸脱する場合、その分析項目の値を異常値と判定し、除去する。 Next, the calculation unit 52 removes the abnormal value included in the oil analysis result (step S25). For example, the calculation unit 52 calculates the average value and the standard deviation of the analysis item, and when the value of the analysis item deviates from the range of “average value ± SD”, the value of the analysis item is determined as an abnormal value. ,Remove.
このように異常値を除去するのは、基準値を適切に算出できない場合があるからである。例えば、図１１で説明したように、オイル分析結果に摩耗粉８４ａに示すような異常値が混入すると、オイル使用時間に対して傾向線の傾きが負となり、摩耗粉の発生が、傾向線で適切に表現されなくなるからである。
The reason why the abnormal value is removed in this way is that the reference value may not be calculated appropriately. For example, as described with reference to FIG. 11, when an abnormal value as shown in the
次に、傾向線算出部５２ａは、傾向線を算出するか否か判定する（ステップＳ２６）。傾向線を算出するか否かは、建設機械メーカ２３のユーザによって、分析項目ごとに設定される。例えば、鉄分の摩耗粉の基準値は、傾向線で算出し、カルシウムといった添加剤の基準値は、傾向線では算出しない（例えば平均値または最頻値で算出する）と設定される。
Next, the trend
このように、傾向線を算出するか否かを設定するのは、分析項目によっては、適切な傾向線を算出できない場合があるからである。例えば、［平均値による基準値の算出］で説明したように、オイルの使用時間に対する変動に傾向が無いものは、傾向線を適切に算出できないからである。 The reason for setting whether or not to calculate a trend line is that an appropriate trend line may not be calculated depending on the analysis item. For example, as described in [Calculation of reference value based on average value], the trend line cannot be appropriately calculated when there is no tendency to change with respect to the usage time of oil.
次に、傾向線算出部５２ａは、傾向線算出のためのサンプル数をチェックする（ステップＳ２７）。傾向線算出部５２ａは、サンプル数が所定数以上である場合、ステップＳ２８の処理へ移行する。傾向線算出部５２ａは、サンプル数が所定数以上でない場合、ステップＳ３１の処理へ移行する。
Next, the trend
このようにサンプル数をチェックするのは、バラツキのあるデータから信憑性のある確からしい傾向線を得るのに、例えば、サンプル数１０件といった、ある程度の数のサンプルが必要となるからである。所定数は、建設機械メーカ２３のユーザにより設定される。 The reason for checking the number of samples in this way is that a certain number of samples, such as 10 samples, are required to obtain a reliable trend line from variably data. The predetermined number is set by the user of the construction machine manufacturer 23.
次に、傾向線算出部５２ａは、ステップＳ２１で取得された過去のオイル分析結果に基づいて、傾向線のパラメータ（傾きと切片）を算出する（ステップＳ２８）。
Next, the trend
次に、傾向線算出部５２ａは、算出した傾向線に対するオイル分析結果のＲＭＳＥを算出する（ステップＳ２９）。
Next, the trend
次に、傾向線算出部５２ａは、算出した傾向線のパラメータが適切か否か判定する（ステップＳ３０）。例えば、傾向線算出部５２ａは、傾向線の傾きが「正」であり、所定の範囲値にある場合、適切であると判定する。傾向線算出部５２ａは、算出した傾向線のパラメータが適切であると判定した場合、ステップＳ２３ａ、Ｓ２３ｂの処理へ移行する。傾向線算出部５２ａは、算出した傾向線のパラメータが適切でないと判定した場合、ステップＳ３１の処理へ移行する。
Next, the trend
このように傾向線のパラメータを判定するのは、例えば、オイル使用時間に対する摩耗粉の量は、オイル使用時間に比例して増加するものであり、傾向線の傾きが負になることがないからである。また、オイル使用時間に対し、摩耗粉の量が急激に増加したり、ほとんど増加しなかったりすることが考えにくいからである。パラメータの範囲は、建設機械メーカ２３のユーザによって設定される。 The trend line parameter is determined in this way because, for example, the amount of wear powder with respect to the oil usage time increases in proportion to the oil usage time, and the inclination of the trend line does not become negative. It is. Further, it is difficult to think that the amount of wear powder increases rapidly or hardly increases with the oil usage time. The parameter range is set by the user of the construction machine manufacturer 23.
次に、ステップＳ２６にて、傾向線を算出しないと判定された場合、ステップＳ２７にて、サンプル数が所定数以上でないと判定された場合、または、ステップＳ３０にて、傾向線のパラメータが不適切であると判定された場合、平均値算出部５２ｂまたは最頻値算出部５２ｃは、平均値または最頻値を算出し、標準偏差を算出する（ステップＳ３１）。なお、平均値を基準値とするか、最頻値を基準値とするかは、例えば、両方を算出して基準パターンＤＢ３２に記憶し、オイル分析結果を検査するときにどちらを使用するかをユーザが指定する。または、平均値を算出するか、最頻値を算出するかは、例えば、建設機械メーカ２３のユーザによって、予め分析項目ごとに設定するようにしてもよい。
Next, if it is determined in step S26 that the trend line is not calculated, if it is determined in step S27 that the number of samples is not equal to or greater than the predetermined number, or if the trend line parameter is not valid in step S30. When it is determined to be appropriate, the average value calculation unit 52b or the mode value calculation unit 52c calculates an average value or mode and calculates a standard deviation (step S31). Whether the average value is used as the reference value or the mode value is used as the reference value, for example, both are calculated and stored in the
次に、ステップＳ２２にて、サンプル数が所定数以上でないと判定された場合、算出部５２は、基準パターンＤＢ３２を参照して、被検査建設機械と同じ型の同じ部位の建設機械の基準パターンを取得する（ステップＳ３２）。
Next, when it is determined in step S22 that the number of samples is not equal to or greater than the predetermined number, the calculation unit 52 refers to the
このように、ステップＳ２２にて、サンプル数が所定数以上でないと判定された場合に、被検査建設機械と同じ型の同じ部位の建設機械の基準パターンを取得するのは、サンプル数が少ないと統計的信頼性がなく、適切な基準パターンを算出できないからである。また、被検査建設機械と同じ型の同じ部位の建設機械の基準パターンは、被検査建設機械の基準パターンと類似する可能性が高いからである。なお、算出部５２は、建設機械の稼働時間や、地域、作業環境の類似性を判断して、他の建設機械の基準パターンを取得するようにしてもよい。 As described above, when it is determined in step S22 that the number of samples is not equal to or greater than the predetermined number, the reference pattern of the construction machine of the same type and the same part as the construction machine to be inspected is obtained when the number of samples is small. This is because there is no statistical reliability and an appropriate reference pattern cannot be calculated. Moreover, it is because the reference pattern of the construction machine of the same part of the same type as the construction machine to be inspected is likely to be similar to the reference pattern of the construction machine to be inspected. Note that the calculation unit 52 may determine the operation time of the construction machine, the similarity of the region and the work environment, and acquire the reference pattern of the other construction machine.
次に、算出部５２は、ステップＳ２３ａ〜２３ｂにて算出した基準パターンまたはステップＳ３２にて取得した基準パターンを基準パターンＤＢ３２に記憶する（ステップＳ３３）。 Next, the calculation unit 52 stores the reference pattern calculated in steps S23a to 23b or the reference pattern acquired in step S32 in the reference pattern DB 32 (step S33).
なお、オイル分析結果は、ステップＳ２１にて、建設機械ごとの部位ごとに取得されるので、基準パターンとバラツキは、建設機械ごとの部位ごとに算出される。また、基準パターンとバラツキは、ステップＳ２３ａ、２３ｂの分析項目ごとの処理により、分析項目ごとに算出される。すなわち、基準パターンとバラツキは、図６に示すように、建設機械ごとの部位ごとに、かつ、分析項目ごとに算出される。 In addition, since an oil analysis result is acquired for every site | part for every construction machine in step S21, a reference | standard pattern and variation are calculated for every site | part for every construction machine. Further, the reference pattern and the variation are calculated for each analysis item by the processing for each analysis item in steps S23a and 23b. That is, as shown in FIG. 6, the reference pattern and the variation are calculated for each part for each construction machine and for each analysis item.
また、算出部５２は、どの算出方法で基準値を算出したかを示す情報を付加して、基準パターンＤＢ３２に記憶する。例えば、図６に示す「型」の欄には、算出部５２が算出した基準値の算出方法が記憶される。
The calculation unit 52 adds information indicating which calculation method is used to calculate the reference value, and stores the information in the
図１８は、オイル分析結果の検査処理例を示したフローチャートである。図１８に示すフローチャートは、例えば、建設機械検査装置１１が分析装置１２から、検査対象のオイル分析結果を受信した場合に実行される。
FIG. 18 is a flowchart illustrating an example of an inspection process for an oil analysis result. The flowchart shown in FIG. 18 is executed, for example, when the construction
まず、被検査分析結果取得部６１は、分析装置１２から、検査対象の被検査建設機械のオイル分析結果を取得する（ステップＳ４１）。
First, the inspection analysis
次に、基準パターン取得部６２は、基準パターンＤＢ３２を参照して、検査対象の被検査建設機械の基準パターンとバラツキとを取得する（ステップＳ４２）。
Next, the reference
次に、検査処理部６０は、ステップＳ４１で取得された検査対象のオイル分析結果の全ての分析項目について、ステップＳ４４からステップＳ５０までの処理を行う（ステップＳ４３ａ、Ｓ４３ｂ）。
Next, the
次に、検査部６３は、ステップＳ４２で取得された基準パターンの基準値が、どの方法によって算出されたかを判定する（ステップＳ４４）。検査部６３は、例えば、基準パターンＤＢ３２の「型」の欄（図６を参照）を参照することによって、基準値がどの方法によって算出されたかを判定できる。検査部６３は、傾向線によって基準値が算出されている場合、ステップＳ４５の処理へ移行する。検査部６３は、平均値によって基準値が算出されている場合、ステップＳ４８の処理へ移行する。検査部６３は、最頻値によって基準値が算出されている場合、ステップＳ４９の処理へ移行する。
Next, the
次に、検査部６３は、ステップＳ４４にて、基準値を傾向線によって算出したと判定した場合、ステップＳ４１にて取得された検査対象のオイル分析結果に含まれているオイル使用時間を取得する（ステップＳ４５）。なお、分析装置１２から受信する検査対象のオイル分析結果には、例えば、図５の各欄に示す情報が含まれている。すなわち、分析装置１２から受信した検査対象のオイル分析結果には、オイル使用時間が含まれている。
Next, when it is determined in step S44 that the reference value has been calculated from the trend line, the
次に、検査部６３は、ステップＳ４２にて取得された基準パターンの基準値に基づいて、傾向線を算出し、ステップＳ４５にて取得したオイル使用時間を代入して、そのオイル使用時間におけるオイル分析結果の推定値を算出する（ステップＳ４６）。
Next, the
次に、検査部６３は、ステップＳ４６にて算出した推定値と、ステップＳ４２にて取得されたＲＭＳＥとに基づいてランク値を算出する（ステップＳ４７）。
Next, the
検査部６３は、ステップＳ４４にて、基準値の算出方法が平均値であると判定した場合、ステップＳ４２にて取得した平均値と標準偏差とに基づいてランク値を算出する（ステップＳ４８）。
If it is determined in step S44 that the reference value calculation method is an average value, the
検査部６３は、ステップＳ４４にて、基準値の算出方法が最頻値であると判定した場合、ステップＳ４２にて取得した最頻値と標準偏差とに基づいてランク値を算出する（ステップＳ４９）。
If it is determined in step S44 that the reference value calculation method is the mode value, the
次に、検査部６３は、ステップＳ４７、ステップＳ４８、またはステップＳ４９のいずれかで算出したランク値により、オイル分析結果のランク判定を行う（ステップＳ５０）。例えば、検査部６３は、オイル分析結果のある分析項目が「正常」、「警告」、「緊急」、または「非常時」であるか判定する。
Next, the
次に、検査部６３は、ステップＳ４３ａ、Ｓ４３ｂにて判定した各分析項目の検査結果を診断処理部７０へ出力する（ステップＳ５１）。
Next, the test |
図１９は、建設機械の診断処理例を示したフローチャートである。図１９に示すフローチャートは、例えば、検査部６３から、オイル分析結果の検査結果が出力されたときに実行される。
FIG. 19 is a flowchart illustrating an example of a construction machine diagnosis process. The flowchart shown in FIG. 19 is executed, for example, when the inspection result of the oil analysis result is output from the
まず、検査結果取得部７１は、検査部６３が出力した検査結果を取得する（ステップＳ６１）。
First, the inspection
次に、診断部７２は、診断ルールＤＢ３３を参照して、診断ルールを取得する（ステップＳ６２）。診断部７２は、例えば、検査対象となっている被検査建設機械と同じ型の建設機械の診断ルールを取得する。
Next, the
次に、診断部７２は、ステップＳ６１で取得された検査結果を初期（１回目）の診断結果リストとし、バックアップリストを初期化（情報を空に）する（ステップＳ６３）。診断リスト結果およびバックアップリストは、例えば、図４に示した記憶部３０で実現される。
Next, the
次に、診断部７２は、ステップＳ６５からステップＳ６９までの処理を、ループ処理する（ステップＳ６４ａ、Ｓ６４ｂ）。
Next, the
次に、診断部７２は、全ての診断ルールについて、ステップＳ６６の処理を行う（ステップＳ６５ａ、Ｓ６５ｂ）。
Next, the
次に、診断部７２は、診断ルールの診断結果リストへの適用処理と、発火による診断結果の診断結果リストへの追加処理を行う（ステップＳ６６）。すなわち、診断部７２は、診断ルールＤＢ３３から取得した診断ルールを１つずつ診断結果リストの診断結果に適用する。そして、診断部７２は、診断ルールが、診断結果リストの診断結果に基づいて発火すれば、その診断ルールの結果を診断結果リストに追加する。ここで、ステップＳ６６の処理について、別のフローチャートを用いて詳細に説明する。
Next, the
図２０は、診断結果追加処理例を示したフローチャートである。 FIG. 20 is a flowchart illustrating an example of a diagnosis result addition process.
診断部７２は、診断ルールのＩＦ部の全ての条件について、ステップＳ８２からステップＳ８７の処理を行う（ステップＳ８１ａ、Ｓ８１ｂ）。
The
次に、診断部７２は、発火判定フラグを「０」に設定する（ステップＳ８２）。
Next, the
次に、診断部７２は、診断結果リストの全ての結果について、ステップＳ８４からステップＳ８７の処理を行う（ステップＳ８３ａ、８３ｂ）。
Next, the
次に、診断部７２は、診断結果リストの結果の項目が、診断ルールの条件の項目と一致するか否か判定する（ステップＳ８４）。診断部７２は、診断結果リストの結果の項目が、診断ルールの条件の項目と一致する場合、ステップＳ８５の処理へ移行する。診断部７２は、診断結果リストの結果の項目が、診断ルールの条件の項目と一致しない場合、ステップＳ８３ｂの処理へ移行する。すなわち、診断結果リストの結果の項目が、診断ルールの条件の項目と一致しない場合、診断部７２は、診断結果リストの次の結果に対する処理へ移行する。
Next, the
診断部７２は、ステップＳ８４にて診断結果リストの結果の項目が、診断ルールの条件の項目と一致すると判定した場合、診断結果リストの結果が、診断ルールの条件を満たすか否か判定する（ステップＳ８５）。診断部７２は、診断結果リストの結果が、診断ルールの条件を満たすと判定した場合、ステップＳ８６の処理へ進む。診断部７２は、診断結果リストの結果が、診断ルールの条件を満たさないと判定した場合、ステップＳ８７の処理へ進む。
If the
次に、診断部７２は、発火判定フラグを「１」に設定する（ステップＳ８６）。
Next, the
次に、診断部７２は、発火判定フラグが「０」であるか否か判定する（ステップＳ８７）。診断部７２は、発火判定フラグが「０」でないと判定した場合（発火判定フラグが「１」の場合）、ステップＳ８１ｂの処理へ移行する。すなわち、診断部７２は、診断結果リストの結果の項目が、診断ルールの条件を満たすと判定した場合、次のＩＦ部の条件についての処理へ移行する。なお、ＩＦ部の全ての条件についてのループ（ステップＳ８１ａ、８１ｂ）が終了する段階で、発火判定フラグが「１」であれば、診断ルールの条件は、全て満たされたことになり、以下で説明するステップＳ８８の処理へ移行する。
Next, the
一方、診断部７２は、発火判定フラグが「０」であると判定した場合、ステップＳ８８の処理へ移行する。すなわち、診断部７２は、ＩＦ部の条件が１つでも満足しない場合（ステップＳ８５の処理から、ステップＳ８６の処理を経ることなく、ステップＳ８７の処理へ移行した場合）、ステップＳ８１ａ、Ｓ８１ｂのループ処理を抜けるようになっている。
On the other hand, when the
次に、診断部７２は、発火判定フラグが「１」であるか否か判定する（ステップＳ８８）。すなわち、診断部７２は、ＩＦ部の全ての条件が満たされたか否か判定する。診断部７２は、発火判定フラグが「１」であると判定した場合、ステップＳ８９の処理へ移行する。診断部７２は、発火判定フラグが「１」でないと判定した場合、当該フローチャートの処理を終了し、図１９のステップＳ６５ｂの処理へ移行する。
Next, the
ステップＳ８８でＹｅｓの場合、診断部７２は、ＴＨＥＮ部の結果とその状態を新たな診断結果として生成し、診断結果リストに追加する（ステップＳ８９）。
If Yes in step S88, the
図１９のフローチャートの説明に戻る。次に、診断部７２は、更新された診断結果リストの重複する結果を削除する（ステップＳ６７）。これにより、ステップＳ６４ａ、６４ｂのループ処理による、今回の診断結果リストが生成される。
Returning to the flowchart of FIG. Next, the
次に、診断部７２は、ステップＳ６７で生成された診断結果リストとバックアップリストとが一致するか否か判定する（ステップＳ６８）。すなわち、診断部７２は、バックアップリストに対し、今回の診断結果リストに新たな診断結果が追加されているか否か判定する。診断部７２は、ステップＳ６７で生成された診断結果リストとバックアップリストとが一致すると判定した場合、ステップＳ７０の処理へ移行する。診断部７２は、ステップＳ６７で生成された診断結果リストとバックアップリストとが一致しないと判定した場合、ステップＳ６９の処理へ移行する。
Next, the
次に、診断部７２は、診断結果リストをバックアップリストにコピーする（ステップＳ６９）。
Next, the
次に、診断部７２は、ステップＳ６８にて診断結果リストとバックアップリストとが一致すると判定した場合、診断結果リストの内容を診断結果として出力する（ステップＳ７０）。診断結果は、例えば、顧客２１の端末装置に送信される。
Next, when the
なお、上記で説明したフローチャートの処理単位は、建設機械検査装置１１の処理を理解容易にするために、主な処理内容に応じて分割したものである。処理単位の分割の仕方や名称によって、本願発明が制限されることはない。建設機械検査装置１１の処理は、処理内容に応じて、さらに多くの処理単位に分割することもできる。また、１つの処理単位がさらに多くの処理を含むように分割することもできる。さらに、上記のフローチャートの処理順序も、図示した例に限られるものではない。
Note that the processing unit of the flowchart described above is divided according to main processing contents in order to facilitate understanding of the processing of the construction
図２１は、診断結果の画面例を示した図である。図２１に示すように端末装置のディスプレイには、画面９０が表示される。画面９０には、グラフ９１が表示され、グラフ９１には、基準パターン９１ａと検査対象となったオイル分析結果９１ｂと表示される。また、グラフ９１には、基準パターン９１ａに対する上側のバラツキ９１ｃと下側のバラツキ９１ｄとが表示される。
FIG. 21 is a diagram illustrating an example of a diagnosis result screen. As shown in FIG. 21, a
画面９０には、分析項目９２が表示される。分析項目９２の番号は、グラフ９１の横軸の番号に対応する。すなわち、グラフ９１の横軸は、分析項目を示している。なお、グラフ９１の縦軸は、検査値を示している。検査値の単位系は分析項目で決まり、例えば、摩耗粉ならばｐｐｍ、動粘度ならばｍｍ２／ｓである。An
診断結果９３は、建設機械の診断結果を示している。診断結果９３には、項目と、方向と、状態と、診断内容との欄が設けられている。項目の欄には、診断結果の診断項目が表示される。方向の欄には、分析結果の値が、基準値に対し上側であるか下側であるかを示す情報が表示される。状態の欄には、診断項目の状態が表示される。診断内容の欄には、建設機械の診断内容が表示される。なお、端末装置は、画面９０をプリントアウトすることができる。
A
次に、図４で説明した機能ブロック例を実現するハードウェアについて説明する。 Next, hardware for realizing the functional block example described with reference to FIG. 4 will be described.
図２２は、建設機械検査装置１１のハードウェア構成例を示した図である。図４に示した建設機械検査装置１１は、例えば、図２２に示すようなＣＰＵ（Central Processing Unit）１００と、メモリ１０２と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の補助記憶装置１０３と、通信回線などに接続するための通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）１０４と、マウス、キーボード、タッチセンサやタッチパネルなどの入力装置１０５と、液晶ディスプレイなどの表示装置１０６と、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）などの持ち運び可能な記憶媒体に対する情報の読み書きを行うメディアＩ／Ｆ１０７と、を備えるコンピュータ１００で実現できる。
FIG. 22 is a diagram illustrating a hardware configuration example of the construction
図４に示した各部は、例えば、補助記憶装置１０３に記憶されているアプリケーションプログラムなどの所定のプログラムをメモリ１０２にロードしてＣＰＵ１０１で実行することにより実現可能である。また、図４に示した各ＤＢは、例えば、ＣＰＵ１０１がメモリ１０２または補助記憶装置１０３を利用することにより実現可能である。
Each unit shown in FIG. 4 can be realized by loading a predetermined program such as an application program stored in the
上記の所定のプログラムは、通信Ｉ／Ｆ１０４を介してネットワークから、補助記憶装置１０３にダウンロードされ、それから、メモリ１０２上にロードされてＣＰＵ１０１により実行されるようにしてもよい。また、通信Ｉ／Ｆ１０４を介してネットワークから、メモリ１０２上に直接ロードされ、ＣＰＵ１０１に実行されるようにしてもよい。また、コンピュータ１００が、メディアＩ／Ｆ１０７にセットされた記憶媒体から、上記の所定のプログラムを、補助記憶装置１０３あるいはメモリ１０２上にロードするようにしてもよい。
The predetermined program may be downloaded from the network to the
図２２に示したコンピュータ１００の構成は、理解を容易にするために、主な処理内容に応じて分類したものである。構成要素の分類の仕方や名称によって、本願発明が制限されることはない。例えば、コンピュータ１００の構成は、処理内容に応じて、さらに多くの構成要素に分類することもできる。また、１つの構成要素がさらに多くの処理を実行するように分類することもできる。各構成要素の処理は、１つのハードウェアで実行されてもよいし、複数のハードウェアで実行されてもよい。また、各構成要素の処理は、１つのプログラムで実現されてもよいし、複数のプログラムで実現されてもよい。
The configuration of the
このように、建設機械検査装置１１は、建設機械から取出されたオイルのオイル分析結果を記憶した分析結果ＤＢ３１から、建設機械ごとの部位ごとにおける過去のオイル分析結果を取得し、建設機械ごとの部位ごとにおけるオイルの異常を検査するための基準値を算出する。また、建設機械検査装置１１は、検査対象となる被検査建設機械の分析結果を取得する。そして、建設機械検査装置１１は、算出した被検査建設機械の基準値と、取得した被検査建設機械のオイル分析結果とに基づいて、被検査建設機械のオイル分析結果を検査する。これにより、個別の建設機械においてより適切な検査結果を得ることができる。
In this way, the construction
また、適切なオイルの検査結果を得ることができるので、建設機械の適切な診断結果を得ることができる。また、少なくとも１項目の分析結果に対する検査結果に基づいて、建設機械の状態を診断するので、建設機械の適切な診断結果を得ることができる。 In addition, since an appropriate inspection result of oil can be obtained, an appropriate diagnosis result of the construction machine can be obtained. Moreover, since the state of the construction machine is diagnosed based on the inspection result with respect to the analysis result of at least one item, an appropriate diagnosis result of the construction machine can be obtained.
なお、上記では、建設機械検査装置１１は、建設機械ごとの部位ごとに基準値（または基準パターン）を算出したが、検査または診断する建設機械の部位が固定されている場合、建設機械ごとにおいて基準値（または基準パターン）を算出するようにしてもよい。これによって、個別の建設機械においてより適切な検査結果を得ることができる。
In the above, the construction
また、オイル分析結果には、オイルの銘柄およびグレードの少なくとも一方が含まれていてもよい。そして、算出部５２は、建設機械ごとの部位ごと、かつオイルの銘柄およびグレードの少なくとも一方ごとにおいて、基準値（または基準パターン）とバラツキとを算出してもよい。これによって、個別の建設機械および部位ごとにおいて、かつその建設機械が使用しているオイルの銘柄およびグレートの少なくとも一方において、より適切な検査結果を得ることができる。 Further, the oil analysis result may include at least one of oil brand and grade. And the calculation part 52 may calculate a reference value (or reference pattern) and dispersion | variation for every site | part for every construction machine, and for every oil brand and grade. Accordingly, a more appropriate inspection result can be obtained for each individual construction machine and each part and for at least one of the brand and the grade of the oil used by the construction machine.
また、上記では、建設機械検査装置１１が、分析結果ＤＢ３１、基準パターンＤＢ３２、および診断ルールＤＢ３３を有するとしたが、ネットワーク１３に接続されたサーバが有していてもよい。
In the above description, the construction
以下、変形例について説明する。 Hereinafter, modified examples will be described.
［変形例１］
傾向線は、モデル式（１）の切片を「０」に固定することによっても、算出することができる。例えば、摩耗粉は、オイル交換によって完全に除去されると仮定するならば、オイル交換直後の摩耗粉の量は、ゼロとすることができる。すなわち、摩耗粉の量は、オイル使用時間「０」で、０ｐｐｍとすることができる。[Modification 1]
The trend line can also be calculated by fixing the intercept of the model formula (1) to “0”. For example, if it is assumed that the wear powder is completely removed by the oil change, the amount of the wear powder immediately after the oil change can be zero. That is, the amount of wear powder can be 0 ppm when the oil usage time is “0”.
オイル使用時間「０」での摩耗粉の量を０ｐｐｍとした場合、モデル式（１）の切片ｂは、「０」であり、係数ａ（傾き）は、次の式（８）で算出できる。 When the amount of wear powder at the oil use time “0” is 0 ppm, the intercept b of the model equation (1) is “0”, and the coefficient a (slope) can be calculated by the following equation (8). .
図２３は、切片をゼロとした場合の傾向線を示した図である。グラフの横軸はオイル使用時間を示し、縦軸は鉄分の摩耗粉の量（ｐｐｍ）を示している。図２３に示すように、モデル式（１）の切片を「０」とおいても、オイル使用時間とともに摩耗粉の量が増加する傾向線１１１が得られる。
FIG. 23 is a diagram showing a trend line when the intercept is zero. The horizontal axis of the graph indicates the oil usage time, and the vertical axis indicates the amount of iron wear powder (ppm). As shown in FIG. 23, even if the intercept of the model formula (1) is set to “0”, a
このように、オイル分析結果に異常値が入っている場合でも、式（１）の切片を「０」とおいた場合、増加する傾向線が得られる場合があり、適切に基準値を算出することが可能となる。 As described above, even when an abnormal value is included in the oil analysis result, if the intercept of the equation (1) is set to “0”, an increasing trend line may be obtained, and the reference value should be calculated appropriately. Is possible.
［変形例２］
傾向線は、モデル式（１）の切片の値を「０」以外の値に固定することによっても、算出することができる。例えば、オイルを交換したとしても、残留するオイルがあるため、摩耗粉は、完全に除去されないことも考えられる。この場合、オイル使用時間「０」で、摩耗粉の量を所定の固定値に設定することができ、例えば、５ｐｐｍとすることができる。[Modification 2]
The trend line can also be calculated by fixing the intercept value of the model formula (1) to a value other than “0”. For example, even if the oil is changed, the wear powder may not be completely removed due to the remaining oil. In this case, the amount of wear powder can be set to a predetermined fixed value at the oil use time “0”, and can be set to 5 ppm, for example.
オイル使用時間「０」での摩耗粉の残留量を「ｂｆｉｘ」ｐｐｍとし、次の式（９）によって、ｙｔｍｐを求める。 The residual amount of wear powder at the oil use time “0” is set to “bfix” ppm, and ytmp is obtained by the following equation (9).
そして、式（８）のｙｉを、ｙｔｍｐｉとすれば、係数ａを算出できる。なお、切片は、ｂｆｉｘである。 Then, if yi in equation (8) is ytmpi, the coefficient a can be calculated. The intercept is bfix.
図２４は、切片を固定値とした場合の傾向線を示した図である。グラフの横軸はオイル使用時間を示し、縦軸は鉄分の摩耗粉の量（ｐｐｍ）を示している。図２４では、オイル使用時間「０」での摩耗粉の残留量を５ｐｐｍとしたグラフを示している。図２４に示すように、モデル式（１）の切片を固定値にしても、オイル使用時間とともに摩耗粉の量が増加する傾向線１１２が得られる。
FIG. 24 is a diagram showing a trend line when the intercept is a fixed value. The horizontal axis of the graph indicates the oil usage time, and the vertical axis indicates the amount of iron wear powder (ppm). FIG. 24 shows a graph in which the residual amount of wear powder at the oil use time “0” is 5 ppm. As shown in FIG. 24, even if the intercept of the model equation (1) is set to a fixed value, a
このように、オイル分析結果に異常値が入っている場合でも、式（１）の切片を固定値とした場合、増加する傾向線が得られる場合があり、適切に基準値を算出することが可能となる。 As described above, even when an abnormal value is included in the oil analysis result, an increasing trend line may be obtained when the intercept of the equation (1) is set to a fixed value, and the reference value can be calculated appropriately. It becomes possible.
［変形例３］
オイル分析結果の検査結果の判定は、次の式（１０）によって正規化することができる。[Modification 3]
The determination of the inspection result of the oil analysis result can be normalized by the following equation (10).
ここで、Ｎｅｗは、検査対象のオイル分析結果の値を示し、ＢＡＳＥは、基準値を示す。σは、バラツキを示す。Ｊｕｄｇｍｅｎｔは、オイル分析結果に対する検査結果を示す。 Here, New indicates the value of the oil analysis result to be inspected, and BASE indicates the reference value. σ represents variation. Judgment indicates the test result for the oil analysis result.
傾向線で基準値を算出している場合には、ＢＡＳＥはオイル使用時間を代入して求めた推定値である。すなわち、検査部６３は、傾きおよび切片を算出した傾向線に、オイル使用時間を代入して推定値を算出し、検査対象となっているオイル分析結果の値から減算する。そして、検査部６３は、前記算出した値をバラツキ（ＲＭＳＥ）で除算し、検査結果を得る。なお、検査対象のオイルのオイル使用時間が不明である場合がある。この場合、検査部６３は、建設機械ごとの部位ごとにおいて標準的なオイル使用時間を予め設定しておくことで、推定値を算出してもよい。
When the reference value is calculated with the trend line, BASE is an estimated value obtained by substituting the oil usage time. That is, the
図２５は、オイル分析結果の検査結果の正規化を説明する図である。図２５に示す横軸は分析項目を示し、縦軸は正規化した検査結果を示している。 FIG. 25 is a diagram for explaining normalization of the inspection result of the oil analysis result. The horizontal axis shown in FIG. 25 indicates analysis items, and the vertical axis indicates normalized test results.
図２５の例では、式（１０）で算出された値が１以上の場合を異常としている。また、１以上２未満を警告とし、２以上３未満を緊急、３以上を非常時としている。図２５の例の場合、例えば、検査部６３は、分析項目「１」を正常と判定し、分析項目「２」を緊急と判定し、分析項目「３」を非常時と判定する。
In the example of FIG. 25, the case where the value calculated by Expression (10) is 1 or more is regarded as abnormal. Moreover, 1 or more and less than 2 are warnings, 2 or more and less than 3 are emergency, and 3 or more are emergency. In the case of the example of FIG. 25, for example, the
このように、検査部６３は、基準値と検査対象のオイル分析結果との差分を、基準値に対するバラツキで除算して、検査結果をランク付けすることもできる。また、検査結果を正規化することにより、ランク付けが容易になる。
In this way, the
１１：建設機械検査装置、１２：分析装置、１３：ネットワーク、２１：顧客、２２：分析業者、２３：建設機械メーカ、３０：記憶部、３１：分析結果ＤＢ、３２：基準パターンＤＢ、３３：診断ルールＤＢ、４０：通信部、５０：基準パターン処理部、５１：分析結果取得部、５２：算出部、５２ａ：傾向線算出部、５２ｂ：平均値算出部、５２ｃ：最頻値算出部、５３：最頻値算出部、６０：検査処理部、６１：被検査分析結果取得部、６２：基準パターン取得部、６３：検査部、７０：診断処理部、７１：検査結果取得部、７２：診断部。 11: Construction machine inspection device, 12: Analysis device, 13: Network, 21: Customer, 22: Analyst, 23: Construction machine manufacturer, 30: Storage unit, 31: Analysis result DB, 32: Reference pattern DB, 33: Diagnostic rule DB, 40: communication unit, 50: reference pattern processing unit, 51: analysis result acquisition unit, 52: calculation unit, 52a: trend line calculation unit, 52b: average value calculation unit, 52c: mode value calculation unit, 53: Mode value calculation section, 60: Inspection processing section, 61: Inspection analysis result acquisition section, 62: Reference pattern acquisition section, 63: Inspection section, 70: Diagnosis processing section, 71: Inspection result acquisition section, 72: Diagnostic department.
Claims (14)
前記分析結果取得部によって取得された前記建設機械ごとの過去の分析結果に基づいて、前記建設機械ごとにおける分析対象物の異常を検査するための基準値を算出する算出部と、
検査対象となる被検査建設機械から取出された分析対象物の分析結果を取得する被検査分析結果取得部と、
前記算出部によって算出された前記被検査建設機械の基準値と、前記被検査分析結果取得部によって取得された前記被検査建設機械の分析対象物の分析結果とに基づいて、前記被検査建設機械の分析対象物の検査を行う検査部と、
を有することを特徴とする建設機械検査装置。An analysis result acquisition unit for acquiring a past analysis result for each construction machine from an analysis result database storing an analysis result of an analysis object taken out from the construction machine;
Based on the past analysis result for each construction machine acquired by the analysis result acquisition unit, a calculation unit for calculating a reference value for inspecting abnormality of the analysis object in each construction machine;
An inspected analysis result acquisition unit for acquiring an analysis result of the analysis object taken out from the inspected construction machine to be inspected;
Based on the reference value of the construction machine to be inspected calculated by the calculation unit and the analysis result of the analysis object of the construction machine to be inspected acquired by the analysis result acquisition unit to be inspected, the construction machine to be inspected An inspection unit for inspecting the analysis object of
A construction machine inspection device characterized by comprising:
前記分析結果取得部は、前記建設機械ごとの部位ごとの分析結果を取得し、
前記算出部は、前記建設機械ごとの部位ごとの基準値を算出する
ことを特徴とする建設機械検査装置。The construction machine inspection device according to claim 1,
The analysis result acquisition unit acquires an analysis result for each part for each construction machine,
The calculation unit is configured to calculate a reference value for each part for each construction machine.
前記分析結果取得部は、前記被検査建設機械に使用されている分析対象物の銘柄およびグレードの少なくとも一方を含む分析結果を取得する
ことを特徴とする建設機械検査装置。The construction machine inspection device according to claim 1,
The construction machine inspection device, wherein the analysis result acquisition unit acquires an analysis result including at least one of a brand and a grade of an analysis object used in the construction machine to be inspected.
前記算出部は、前記基準値に対する前記過去の分析結果のバラツキを算出する
ことを特徴とする建設機械検査装置。The construction machine inspection device according to claim 1,
The construction machine inspection device, wherein the calculation unit calculates variation of the past analysis result with respect to the reference value.
前記基準値は、前記被検査建設機械の分析対象物の使用時間に対する分析結果の値の関係を示すモデルのパラメータであり、
前記バラツキは、前記モデルによる推定値と前記過去の分析結果との誤差を用いて求めた誤差二乗平均平方根である
ことを特徴とする建設機械検査装置。The construction machine inspection device according to claim 4,
The reference value is a model parameter indicating the relationship of the value of the analysis result to the usage time of the analysis target of the construction machine to be inspected,
The variation is a root mean square error obtained by using an error between an estimated value of the model and the past analysis result.
前記推定値は、前記モデルに前記被検査建設機械の分析対象物の使用時間を代入して算出される
ことを特徴とする建設機械検査装置。The construction machine inspection device according to claim 5,
The estimated value is calculated by substituting the usage time of the analysis object of the construction machine to be inspected into the model.
前記基準値は、前記過去の分析結果の平均値であり、
前記バラツキは、前記過去の分析結果の標準偏差である
ことを特徴とする建設機械検査装置。The construction machine inspection device according to claim 4,
The reference value is an average value of the past analysis results,
The construction machine inspection apparatus, wherein the variation is a standard deviation of the past analysis result.
前記基準値は、前記過去の分析結果の最頻値であり、
前記バラツキは、前記過去の分析結果の標準偏差である
ことを特徴とする建設機械検査装置。The construction machine inspection device according to claim 4,
The reference value is a mode value of the past analysis result,
The construction machine inspection apparatus, wherein the variation is a standard deviation of the past analysis result.
前記検査部は、前記算出部によって算出された基準値とバラツキとに基づいて、前記被検査建設機械の分析対象物の異常の度合を判定するためのランク値を算出する
ことを特徴とする建設機械検査装置。The construction machine inspection device according to claim 4,
The inspection unit calculates a rank value for determining the degree of abnormality of the analysis target of the construction machine to be inspected based on the reference value and the variation calculated by the calculation unit. Mechanical inspection device.
前記検査部は、前記基準値と前記被検査建設機械の分析結果との差分を、前記基準値に対する前記過去の分析結果のバラツキで除算し、前記被検査建設機械の分析結果に対する検査結果をランク付けする
ことを特徴とする建設機械検査装置。The construction machine inspection device according to claim 1,
The inspection unit divides a difference between the reference value and the analysis result of the inspection construction machine by a variation of the past analysis result with respect to the reference value, and ranks the inspection result for the analysis result of the inspection construction machine. A construction machine inspection device.
前記被検査建設機械の分析結果に含まれている少なくとも１項目の分析結果に対する検査結果に基づいて、前記被検査建設機械の状態を診断する診断部をさらに有する
ことを特徴とする建設機械検査装置。The construction machine inspection device according to claim 1,
A construction machine inspection apparatus further comprising: a diagnosis unit that diagnoses the state of the inspection construction machine based on an inspection result with respect to an analysis result of at least one item included in the analysis result of the inspection construction machine. .
前記診断部は、エキスパートシステムによって前記被検査建設機械の状態を診断する
ことを特徴とする建設機械検査装置。The construction machine inspection device according to claim 11,
The diagnostic unit diagnoses the state of the construction machine to be inspected by an expert system.
前記分析結果取得ステップによって取得された前記建設機械ごとの過去の分析結果に基づいて、前記建設機械ごとにおける分析対象物の異常を検査するための基準値を算出する算出ステップと、
検査対象となる被検査建設機械から取出された分析対象物の分析結果を取得する被検査分析結果取得ステップと、
前記算出ステップによって算出された前記被検査建設機械の基準値と、前記被検査分析結果取得ステップによって取得された前記被検査建設機械の分析対象物の分析結果とに基づいて、前記被検査建設機械の分析対象物の検査を行う検査ステップと、
を有することを特徴とする建設機械検査方法。An analysis result acquisition step of acquiring a past analysis result for each construction machine from an analysis result database storing an analysis result of an analysis object taken out from the construction machine;
Based on the past analysis results for each construction machine acquired by the analysis result acquisition step, a calculation step for calculating a reference value for inspecting abnormality of the analysis object in each construction machine;
An inspected analysis result acquisition step for acquiring an analysis result of the analysis object taken out from the inspected construction machine to be inspected;
Based on the reference value of the construction machine to be inspected calculated by the calculation step and the analysis result of the analysis object of the construction machine to be inspected acquired by the inspection result acquisition step, the construction machine to be inspected An inspection step for inspecting the analysis object;
A construction machine inspection method comprising:
建設機械から取出された分析対象物の分析結果を記憶した分析結果データベースから、前記建設機械ごとにおける過去の分析結果を取得する分析結果取得部と、
前記分析結果取得部によって取得された前記建設機械ごとの過去の分析結果に基づいて、前記建設機械ごとにおける分析対象物の異常を検査するための基準値を算出する算出部と、
検査対象となる被検査建設機械から取出された分析対象物の分析結果を取得する被検査分析結果取得部と、
前記算出部によって算出された前記被検査建設機械の基準値と、前記被検査分析結果取得部によって取得された前記被検査建設機械の分析対象物の分析結果とに基づいて、前記被検査建設機械の分析対象物の検査を行う検査部として、
前記建設機械検査装置を機能させることを特徴とするプログラム。A construction machine inspection device program,
An analysis result acquisition unit for acquiring a past analysis result for each construction machine from an analysis result database storing an analysis result of an analysis object taken out from the construction machine;
Based on the past analysis result for each construction machine acquired by the analysis result acquisition unit, a calculation unit for calculating a reference value for inspecting abnormality of the analysis object in each construction machine;
An inspected analysis result acquisition unit for acquiring an analysis result of the analysis object taken out from the inspected construction machine to be inspected;
Based on the reference value of the construction machine to be inspected calculated by the calculation unit and the analysis result of the analysis object of the construction machine to be inspected acquired by the analysis result acquisition unit to be inspected, the construction machine to be inspected As an inspection unit to inspect the analysis object of
A program for causing the construction machine inspection device to function.
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS58201047A (en) * | 1982-05-20 | 1983-11-22 | Caterpillar Mitsubishi Ltd | Discriminating method of fault diagnostic system |
| JP2000259729A (en) * | 1999-03-10 | 2000-09-22 | Komatsu Ltd | Working machine managing system |
| JP2002173954A (en) * | 2000-09-14 | 2002-06-21 | Komatsu Ltd | Management device for construction machine |
| JP2007272314A (en) * | 2006-03-30 | 2007-10-18 | Hitachi Constr Mach Co Ltd | Construction machine selection system |
| WO2013077309A1 (en) * | 2011-11-21 | 2013-05-30 | 日立建機株式会社 | Device for collecting construction machine operation data |
-
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS58201047A (en) * | 1982-05-20 | 1983-11-22 | Caterpillar Mitsubishi Ltd | Discriminating method of fault diagnostic system |
| JP2000259729A (en) * | 1999-03-10 | 2000-09-22 | Komatsu Ltd | Working machine managing system |
| JP2002173954A (en) * | 2000-09-14 | 2002-06-21 | Komatsu Ltd | Management device for construction machine |
| JP2007272314A (en) * | 2006-03-30 | 2007-10-18 | Hitachi Constr Mach Co Ltd | Construction machine selection system |
| WO2013077309A1 (en) * | 2011-11-21 | 2013-05-30 | 日立建機株式会社 | Device for collecting construction machine operation data |
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