[发明专利]损害推定装置以及机器学习装置有效
申请号: | 202080012503.4 | 申请日: | 2020-01-16 |
公开(公告)号: | CN113423897B | 公开(公告)日: | 2023-03-21 |
发明(设计)人: | 井塚高彰;住本宏治;入枝克哉 | 申请(专利权)人: | 神钢建机株式会社 |
主分类号: | E02F9/20 | 分类号: | E02F9/20;E02F9/26 |
代理公司: | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人: | 李婷;王玮 |
地址: | 日本广岛*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 损害 推定 装置 以及 机器 学习 | ||
1.一种损害推定装置,是用于推定伴随着工程机械的动作在规定部位产生的损害的损害推定装置,其特征在于包括:
动作参数获取部,获取与所述工程机械的动作有关的动作参数;
损害推定模型存储部,用于存储损害推定模型,该损害推定模型将所述动作参数作为输入值,将与所述工程机械的所述规定部位的损害有关的损害参数作为输出值,通过利用教师数据进行的机器学习而构建;以及,
推定部,通过将由所述动作参数获取部获取到的所述动作参数输入到被存储在所述损害推定模型存储部的所述损害推定模型,来推定所述损害参数,其中,
所述损害推定模型包含针对每个所述工程机械的规格而不同的多个损害推定模型,
所述损害推定模型存储部将与所述工程机械的规格有关的多个规格参数中的每个规格参数与所述多个损害推定模型中的每个损害推定模型相互对应地进行存储,
所述损害推定装置还包括:
规格参数获取部,获取作为推定对象的工程机械的规格参数;以及,
选择部,从所述多个损害推定模型之中选择与通过所述规格参数获取部获取的所述规格参数相对应的损害推定模型,其中,
所述推定部,通过将由所述动作参数获取部获取到的所述动作参数输入到由所述选择部选择的所述损害推定模型,来推定所述损害参数。
2.根据权利要求1所述的损害推定装置,其特征在于,
所述工程机械具备:
下部行走体;
搭载于所述下部行走体的上部回转体;
包含被所述上部回转体可起伏地支撑的动臂和可转动地与所述动臂的远端部连结的斗杆以及被安装在所述斗杆的远端部用于按压施工面的铲斗的作业装置;以及,
使所述上部回转体相对于所述下部行走体回转的回转马达,
所述动作参数包含:
使所述动臂起伏的动臂缸、使所述斗杆转动的斗杆缸以及使所述铲斗转动的铲斗缸的每个缸的压力值;
所述动臂缸、所述斗杆缸以及所述铲斗缸的每个缸的长度;
所述回转马达的动作压力值;以及,
基于所述回转马达的回转角度。
3.根据权利要求1所述的损害推定装置,其特征在于,
所述损害参数包含所述工程机械的所述规定部位的应变、在所述工程机械的所述规定部位产生的应力、所述工程机械的所述规定部位的寿命量之中的其中之一。
4.根据权利要求1所述的损害推定装置,其特征在于还包括:
规格推定模型存储部,用于存储规格推定模型,该规格推定模型将所述动作参数作为输入值,将所述规格参数作为输出值,通过利用教师数据进行的机器学习而构建,其中,
所述规格参数获取部,通过将由所述动作参数获取部获取到的所述动作参数输入到被存储在所述规格推定模型存储部的所述规格推定模型,来推定所述规格参数。
5.根据权利要求1所述的损害推定装置,其特征在于还包括:
规格参数存储部,用于预先存储所述工程机械的所述规格参数,其中,
所述规格参数获取部从所述规格参数存储部获取作为推定对象的工程机械的所述规格参数。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的损害推定装置,其特征在于,
所述工程机械具备:
下部行走体;
搭载于所述下部行走体的上部回转体;以及,
包含被所述上部回转体可起伏地支撑的动臂和可转动地与所述动臂的远端部连结的斗杆以及被安装在所述斗杆的远端部用于按压施工面的铲斗的作业装置,其中,
所述规格参数包含所述动臂的长度、所述斗杆的长度以及所述铲斗的容量。
7.根据权利要求1所述的损害推定装置,其特征在于还包括:
发送部,将由所述推定部推定的所述损害参数发送到与所述损害推定装置可通信地连接的显示装置。
8.根据权利要求1所述的损害推定装置,其特征在于还包括:
损害参数存储部,用于存储由所述推定部推定的所述损害参数。
9.一种机器学习装置,是经由网络而与权利要求1至8中任一项所述的损害推定装置可通信地连接、机器学习用于推定伴随着工程机械的动作在规定部位产生的损害的损害推定模型的机器学习装置,其特征在于包括:
教师数据输入部,用于输入在所述工程机械动作之际获得的包含与所述工程机械的动作有关的动作参数和与所述工程机械的所述规定部位的损害有关的损害参数的教师数据;
损害推定模型存储部,用于存储所述损害推定模型,该损害推定模型将所述动作参数作为输入值,将所述损害参数作为输出值;以及,
学习部,将所述教师数据中包含的所述动作参数输入到所述损害推定模型,以使从所述损害推定模型输出的损害参数与所述教师数据中包含的所述损害参数之间的误差成为最小的方式使所述损害推定模型进行机器学习,其中,
所述损害推定模型包含针对每个所述工程机械的规格而不同的多个损害推定模型,
所述损害推定模型存储部将与所述工程机械的规格有关的多个规格参数中的每个规格参数与所述多个损害推定模型中的每个损害推定模型相互对应地进行存储。
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