WO2023162803A1 - 作業機械のパラメータ選定装置およびパラメータ推奨システム - Google Patents

作業機械のパラメータ選定装置およびパラメータ推奨システム Download PDF

Info

Publication number
WO2023162803A1
WO2023162803A1 PCT/JP2023/005125 JP2023005125W WO2023162803A1 WO 2023162803 A1 WO2023162803 A1 WO 2023162803A1 JP 2023005125 W JP2023005125 W JP 2023005125W WO 2023162803 A1 WO2023162803 A1 WO 2023162803A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
travel
slope
parameter
work machine
parameter selection
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/JP2023/005125
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
純平 佐藤
孝一郎 江尻
和広 大野
智揮 矢田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Construction Machinery Co Ltd
Original Assignee
Hitachi Construction Machinery Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Construction Machinery Co Ltd filed Critical Hitachi Construction Machinery Co Ltd
Priority to EP23759804.0A priority Critical patent/EP4488977A4/en
Priority to CN202380023733.4A priority patent/CN118786277A/zh
Priority to KR1020247028462A priority patent/KR102929279B1/ko
Priority to US18/841,745 priority patent/US12384351B2/en
Priority to JP2024503065A priority patent/JP7710088B2/ja
Publication of WO2023162803A1 publication Critical patent/WO2023162803A1/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D29/00—Controlling engines, such controlling being peculiar to the devices driven thereby, the devices being other than parts or accessories essential to engine operation, e.g. controlling of engines by signals external thereto
    • F02D29/02—Controlling engines, such controlling being peculiar to the devices driven thereby, the devices being other than parts or accessories essential to engine operation, e.g. controlling of engines by signals external thereto peculiar to engines driving vehicles; peculiar to engines driving variable pitch propellers
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W10/00—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function
    • B60W10/04—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function including control of propulsion units
    • B60W10/06—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function including control of propulsion units including control of combustion engines
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60P—VEHICLES ADAPTED FOR LOAD TRANSPORTATION OR TO TRANSPORT, TO CARRY, OR TO COMPRISE SPECIAL LOADS OR OBJECTS
    • B60P1/00—Vehicles predominantly for transporting loads and modified to facilitate loading, consolidating the load, or unloading
    • B60P1/003—Vehicles predominantly for transporting loads and modified to facilitate loading, consolidating the load, or unloading vehicles with loading gates
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W50/0097—Predicting future conditions
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/02—Circuit arrangements for generating control signals
    • F02D41/021—Introducing corrections for particular conditions exterior to the engine
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/02—Circuit arrangements for generating control signals
    • F02D41/14—Introducing closed-loop corrections
    • F02D41/1401—Introducing closed-loop corrections characterised by the control or regulation method
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/24—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means
    • F02D41/2406—Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents characterised by the use of digital means using essentially read only memories
    • F02D41/2409—Addressing techniques specially adapted therefor
    • F02D41/2422—Selective use of one or more tables
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/20—Control system inputs
    • G05D1/22—Command input arrangements
    • G05D1/221—Remote-control arrangements
    • G05D1/222—Remote-control arrangements operated by humans
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06398—Performance of employee with respect to a job function
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2300/00—Indexing codes relating to the type of vehicle
    • B60W2300/12—Trucks; Load vehicles
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2300/00—Indexing codes relating to the type of vehicle
    • B60W2300/17—Construction vehicles, e.g. graders, excavators
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2520/00—Input parameters relating to overall vehicle dynamics
    • B60W2520/10—Longitudinal speed
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2530/00—Input parameters relating to vehicle conditions or values, not covered by groups B60W2510/00 or B60W2520/00
    • B60W2530/10—Weight
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2530/00—Input parameters relating to vehicle conditions or values, not covered by groups B60W2510/00 or B60W2520/00
    • B60W2530/13—Mileage
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2530/00—Input parameters relating to vehicle conditions or values, not covered by groups B60W2510/00 or B60W2520/00
    • B60W2530/209—Fuel quantity remaining in tank
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2552/00—Input parameters relating to infrastructure
    • B60W2552/15—Road slope, i.e. the inclination of a road segment in the longitudinal direction
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2556/00—Input parameters relating to data
    • B60W2556/10—Historical data
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2556/00—Input parameters relating to data
    • B60W2556/45—External transmission of data to or from the vehicle
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2556/00—Input parameters relating to data
    • B60W2556/45—External transmission of data to or from the vehicle
    • B60W2556/50—External transmission of data to or from the vehicle of positioning data, e.g. GPS [Global Positioning System] data
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2710/00—Output or target parameters relating to a particular sub-units
    • B60W2710/06—Combustion engines, Gas turbines
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/18—Propelling the vehicle
    • B60W30/18009—Propelling the vehicle related to particular drive situations
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/18—Propelling the vehicle
    • B60W30/188—Controlling power parameters of the driveline, e.g. determining the required power
    • B60W30/1882—Controlling power parameters of the driveline, e.g. determining the required power characterised by the working point of the engine, e.g. by using engine output chart
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D2200/00—Input parameters for engine control
    • F02D2200/02—Input parameters for engine control the parameters being related to the engine
    • F02D2200/06—Fuel or fuel supply system parameters
    • F02D2200/0625—Fuel consumption, e.g. measured in fuel liters per 100 kms or miles per gallon
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D2200/00—Input parameters for engine control
    • F02D2200/60—Input parameters for engine control said parameters being related to the driver demands or status
    • F02D2200/604—Engine control mode selected by driver, e.g. to manually start particle filter regeneration or to select driving style
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02D—CONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D2200/00—Input parameters for engine control
    • F02D2200/70—Input parameters for engine control said parameters being related to the vehicle exterior
    • F02D2200/701—Information about vehicle position, e.g. from navigation system or GPS signal
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D2105/00—Specific applications of the controlled vehicles
    • G05D2105/05—Specific applications of the controlled vehicles for soil shifting, building, civil engineering or mining, e.g. excavators
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D2107/00—Specific environments of the controlled vehicles
    • G05D2107/70—Industrial sites, e.g. warehouses or factories
    • G05D2107/73—Mining
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D2109/00—Types of controlled vehicles
    • G05D2109/10—Land vehicles

Definitions

  • the present disclosure relates to a parameter selection device and a parameter recommendation system for working machines.
  • the conventional device described in Patent Document 1 below includes a fuel conversion slope data storage means and a consumption calculation means.
  • the fuel-equivalent slope data storage means stores the fuel-equivalent slope data of each link created by the road slope data creating device in association with the road map data.
  • the consumption calculation means calculates the energy consumption of the vehicle predicted when traveling the travel route using the fuel-equivalent gradient data of each link stored in the fuel-equivalent gradient data storage means ( Patent document 1, paragraph 0019 and claim 7).
  • the road gradient data creation device described in Patent Document 1 creates data representing the degree of gradient of each link in road map data that expresses roads as a combination of nodes and links.
  • This device comprises link data input means, altitude data input means, and slope data creation means (Patent Document 1, paragraph 0008 and claim 1).
  • the link data input means inputs link data including the positions of the start point and the end point and the road type of each link from the map database in which the road map data is recorded.
  • the elevation data input means inputs elevation data from an elevation database that records the elevation for each position on the topographic map divided by meshes at predetermined intervals.
  • the gradient data creation means generates gradient data, which is an index indicating the gradient from the start point to the end point of each link, based on the link data and the altitude data. It is created as fuel-equivalent slope data that is evaluated by converting it into the amount of energy consumed when traveling.
  • the conventional device described in Patent Document 2 is a driving analysis device for a transport vehicle that repeatedly travels the same route (the same document, paragraph 0007 and claim 1).
  • This conventional device includes a data storage unit, a data extraction unit, a section extraction unit, and a driving information output unit.
  • the data accumulation unit acquires position information of the transportation vehicle during travel and driving information including information on the amount of fuel consumed and the amount of load as data for one cycle when one round trip is made on the route. stored in the storage device.
  • the data extraction unit extracts reference cycle data and analysis target cycle data from the data of the plurality of cycles accumulated in the storage device.
  • the section extraction unit extracts an analysis target section from a plurality of sections set by dividing the route using the position information.
  • the driving information output unit outputs driving information of the reference cycle data and the analysis target cycle data in the analysis target section.
  • the conventional device described in Patent Document 1 creates fuel-equivalent gradient data based on the link data recorded in the map database and the altitude data recorded in the altitude database. Therefore, it is difficult for this conventional device to always update the map database and the altitude database to the latest state at a work site where the travel route and gradient change every moment.
  • Patent Document 2 analyzes transport vehicles that repeatedly travel the same route. Therefore, it is difficult to analyze the operation of the transportation vehicle at the work site where the traveling route and gradient change every moment.
  • the present disclosure provides a work machine parameter selection device and a parameter recommendation system that enable the work machine to travel efficiently at a work site where travel routes and gradients change from moment to moment.
  • One aspect of the present disclosure is travel history data including the travel date and time of the work machine, the slope of the travel route, the travel speed, the weight of the load, parameter settings for engine control, and the amount of fuel consumed per unit time.
  • a cycle is defined as a period from dropping the load, running without the vehicle after the load is dropped, and then loading the load again.
  • An average load travel distance per cycle is calculated based on the travel history data, and the travel history data is calculated.
  • a travel ratio for each slope which is a ratio of the total travel distance for each slope to the total travel distance of the work machine in the loaded travel, is calculated, and the travel ratio for each slope is added to the average loaded travel distance.
  • the slope which is the average value of the fuel consumption, for each slope in the loaded travel of the work machine
  • the average fuel consumption per slope and the average speed per slope which is the average value of the running speed, are calculated, and the average fuel consumption per slope divided by the average speed per slope is calculated as the average fuel consumption per slope
  • Multiply the virtual travel distance for each slope to calculate the predicted fuel consumption for each slope per cycle, and divide the virtual travel distance for each slope by the average speed for each slope to obtain the slope per cycle.
  • Each travel time is calculated, and based on the travel history data, the predicted fuel consumption per cycle, which is the total of the predicted fuel consumption for each slope, is calculated as the specified load weight of the work machine for each parameter setting.
  • Calculate the predicted fuel consumption per unit load weight by dividing by Calculate the predicted production amount per cycle by dividing by the virtual running time of the recommended parameter setting based on the predicted fuel consumption amount and the predicted production amount per cycle for each parameter setting.
  • a parameter recommendation system including the parameter selection device and a control device mounted on the work machine, wherein the control device controls the an engine control unit that controls an engine; a travel record acquisition unit that acquires the travel history data based on detection results of sensors mounted on the work machine; and the travel history data that is input from the travel record acquisition unit. to the parameter selection device via a communication device mounted on the work machine.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of a parameter selection device and a parameter recommendation system according to the present disclosure
  • FIG. 2 is a table showing an example of travel history data recorded in the parameter selection device of FIG. 1
  • 3 is a table showing an example of parameter settings in FIG. 2
  • FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the parameter selection device of FIG. 1
  • FIG. 5 is a flowchart showing the details of the process of calculating the average cargo traveling distance of FIG. 4
  • FIG. 5 is a flow chart showing the details of the processing for calculating the running ratio for each slope shown in FIG. 4
  • FIG. 5 is a table showing an example of a result of processing for calculating a virtual travel distance for each slope shown in FIG. 4
  • FIG. FIG. 5 is an image diagram showing an example of an output result of the recommended parameter settings in FIG. 4;
  • FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of a parameter selection device and parameter recommendation system according to the present disclosure.
  • the parameter selection device 100 of this embodiment is, for example, a computer connected to a network NW such as the Internet.
  • the parameter selection device 100 includes, for example, a central processing unit (CPU), a memory, a timer, an input/output unit, and the like.
  • the parameter selection device 100 is a device that selects recommended parameter settings for the engine 201 of the work machine 200 based on the travel history data RD of the work machine 200 .
  • the travel history data RD of work machine 200 includes, for example, the travel date and time DAT of work machine 200, the slope ⁇ [°] of the travel route, the travel speed V [km/h], and the weight of the load.
  • PLD[t] parameter setting PS of engine 201
  • fuel consumption per unit time FCH[l/h] see FIG. 2.
  • the parameter selection device 100 has, for example, a data input/output unit 101, a travel history recording unit 102, a travel history database 103, a parameter selection unit 104, and an analysis database 105.
  • Each part of the parameter selection device 100 shown in FIG. 1 represents each function of the parameter selection device 100 realized by executing, for example, a program stored in the memory of the parameter selection device 100 by the CPU of the parameter selection device 100. ing.
  • the parameter recommendation system 500 of this embodiment includes, for example, a parameter selection device 100 and a control device 220 mounted on the working machine 200.
  • FIG. 1 shows one work machine 200 and one control device 220 mounted on the work machine 200
  • the parameter recommendation system 500 may be implemented by a plurality of control devices mounted on a plurality of work machines 200.
  • a device 220 may be provided.
  • parameter recommendation system 500 may include, for example, radio base station 300 connected to network NW, and user terminal 400 installed at a user's office or the like and connected to network NW.
  • the work machine 200 is, for example, a dump truck that transports loads such as earth and sand and crushed stones.
  • Work machine 200 is, for example, a super-large rigid dump truck that transports a load such as minerals in a mine.
  • Work machine 200 is not limited to a dump truck, and may be, for example, a wheel loader, a hydraulic excavator, or other machine capable of transporting an object.
  • the work machine 200 includes, for example, an engine 201, a generator 202, a motor 203, a communication device 204, a sensor 210, and a control device 220.
  • Engine 201 is, for example, an internal combustion engine that uses light oil or the like as fuel.
  • the output shaft of engine 201 is connected to, for example, the shaft of generator 202 to rotate the shaft of generator 202 .
  • the generator 202 generates electric power, for example, when the output shaft of the engine 201 rotates to cause the shaft to rotate.
  • the rotation speed of the engine 201 is controlled by an accelerator (not shown), and in the case of a manned vehicle, the rotation speed is controlled to increase and decrease by operating the accelerator pedal.
  • the motor 203 rotates, for example, by electric power supplied from the generator 202 and generates power for running the work machine 200 . More specifically, if work machine 200 is a dump truck, motor 203 is a travel motor that rotates the wheels of the dump truck. Note that the motor 203 may be rotated by electric power supplied from a battery of the work machine 200 (not shown). Also, the motor 203 may supply regenerative power generated by, for example, regenerative braking to the battery.
  • the communication device 204 is, for example, a wireless communication device mounted on the work machine 200.
  • Communication device 204 is, for example, connected to radio base station 300 by radio communication, and connected to network NW via radio base station 300 .
  • the communication device 204 may also be connected to the network NW by satellite communication via, for example, antennas, communication satellites, and gateways.
  • the sensor 210 is mounted on the work machine 200, for example, and detects physical quantities related to the work machine 200.
  • Sensors 210 include, for example, position sensor 211 , speed sensor 212 , slope sensor 213 , payload sensor 214 , fuel sensor 215 and engine sensor 216 .
  • Position sensor 211 includes, for example, a global positioning satellite system (GNSS) receiver, and detects position information such as latitude and longitude of work machine 200 .
  • Speed sensor 212 includes, for example, a wheel speed sensor and detects the speed of work machine 200 .
  • Inclination sensor 213 includes, for example, an inclination sensor, an inertial sensor, or an acceleration sensor, and detects an inclination angle of work machine 200 with respect to a horizontal plane.
  • the load sensor 214 detects the load of the work machine 200 based on the load acting on the suspension that supports the wheels of the work machine 200, for example.
  • Fuel sensor 215 detects the amount of fuel remaining in the fuel tank based on, for example, the position of the float in the fuel tank.
  • Engine sensor 216 detects, for example, the rotation speed and reaction speed of engine 201 of work machine 200 (the rate of change in engine rotation speed with respect to the amount of depression of the accelerator pedal).
  • Control device 220 is, for example, an electronic control unit (ECU) mounted on work machine 200 .
  • Controller 220 may be comprised of one or more microcontrollers including, for example, a CPU, memory, timers, and inputs/outputs.
  • the control device 220 has, for example, a travel record acquisition unit 221, a travel record transmission unit 222, and an engine control unit 223. Each part of these control devices 220 represents each function of control device 220 realized by executing a program memorized by memory by CPU, for example.
  • the travel record acquisition unit 221 acquires travel history data RD based on the detection result of the sensor 210 mounted on the work machine 200 . More specifically, travel record acquisition unit 221 acquires the detection results of position sensor 211, speed sensor 212, slope sensor 213, load sensor 214, and fuel sensor 215, for example. As a result, travel record acquisition unit 221 obtains, for example, travel date and time DAT of work machine 200, slope ⁇ of travel route, travel speed V [km/h], weight PLD [t] of load, and per unit time obtains the fuel consumption FCH [l/h]. Further, the travel record acquisition unit 221 acquires parameter settings of the engine 201 from the engine control unit 223, for example.
  • the travel record transmission unit 222 transmits the travel history data RD input from the travel record acquisition unit 221 to the parameter selection device 100 via the communication device 204 mounted on the work machine 200 .
  • Engine control unit 223 controls engine 201 of work machine 200 in response to an input from an accelerator pedal (not shown) based on, for example, a parameter setting PS for controlling engine 201, which will be described later, and a detection result of engine sensor 216. Control.
  • Parameter selection device 100 transmits travel history data RD of work machine 200 transmitted from travel record transmission unit 222 of control device 220 mounted on work machine 200 via communication device 204 to network NW. It is received by the data input/output unit 101 . Travel history recording unit 102 records travel history data RD received by data input/output unit 101 in travel history database 103 .
  • FIG. 2 is a table showing an example of travel history data RD recorded in the travel history database 103 of the parameter selection device 100 of FIG.
  • Travel history data RD of work machine 200 includes, for example, date and time of travel DAT of work machine 200, gradient ⁇ [°] of travel route, travel speed V [km/h], weight of load PLD [t], engine 201 and the fuel consumption per unit time FCH [l/h].
  • Travel history data RD may also include position information of work machine 200 .
  • Travel history recording unit 102 of parameter selection device 100 records, for example, travel history data RD received from a plurality of work machines 200 together with identification information of individual work machines 200 in travel history database 103 .
  • the travel date and time DAT of work machine 200 is, for example, the date and time when speed sensor 212 detected the speed of work machine 200 .
  • Inclination ⁇ is, for example, an inclination angle of work machine 200 with respect to a horizontal plane detected by inclination sensor 213 .
  • Traveling speed V [km/h] is, for example, the speed of work machine 200 detected by speed sensor 212 .
  • Load weight PLD[t] is, for example, the load amount of work machine 200 detected by load amount sensor 214 .
  • Fuel consumption FCH [l/h] is, for example, the amount of fuel consumed per unit time calculated based on the remaining amount of fuel detected by fuel sensor 215 .
  • Position information is, for example, information such as the latitude and longitude of work machine 200 detected by position sensor 211 .
  • FIG. 3 is a table showing an example of parameter settings PS for the engine 201 included in the travel history data RD of FIG.
  • Parameter setting PS for engine 201 is, for example, a combination of control parameters for engine 201 preset in engine control unit 223 of work machine 200 .
  • the control parameters have data of rotation speed NRL [rpm] at low rotation, rotation speed NRH [rpm] at high rotation, and reaction speed RS. contains several different settings.
  • the rotation speed NTL at low rotation is the idling rotation speed when the accelerator pedal is not depressed
  • the rotation speed NRH at high rotation is the rotation speed when the accelerator pedal is fully depressed (so-called full operation).
  • the rotation speed NRL [rpm] at low rotation of the engine 201 is set to 1300 [rpm], and the rotation speed NRH [rpm] at high rotation is set to 1900 [rpm].
  • rpm] and the reaction rate RS is set to "high”.
  • the rotation speed NRL [rpm] at low rotation of the engine 201 is set to 1200 [rpm]
  • the rotation speed NRH [rpm] at high rotation is set to 1800 [rpm].
  • the reaction rate RS is set to "medium”.
  • Engine control unit 223 of the control device 220 mounted on the work machine 200 for example, one of a plurality of parameter settings PS as shown in FIG. 3 is selected and defined in advance.
  • Engine control unit 223 controls engine 201 based on, for example, specified parameter settings PS and detection results of engine sensor 216 .
  • Radio base station 300 shown in FIG. 1 is connected to communication device 204 of work machine 200 via a radio communication line so as to be able to communicate information, and is connected to parameter selection device 100 via network NW so as to be able to communicate information.
  • a user terminal 400 shown in FIG. 1 is installed, for example, in a user's place of business, and is connected to the parameter selection device 100 via a network NW so as to be capable of information communication.
  • the user terminal 400 also has a display unit 401 configured by, for example, a liquid crystal display device, an organic EL display device, or the like.
  • FIG. 4 is a flow chart showing an example of the operation of the parameter selection device 100 of FIG.
  • a user of a work machine 200 who wishes to select recommended parameter settings for the engine 201 of a specific work machine 200 sends the identification information of the target work machine 200 to the user terminal 400. input.
  • the identification information of work machine 200 input to user terminal 400 is, for example, transmitted from user terminal 400 to parameter selection device 100 via network NW.
  • the parameter selection device 100 starts the processing flow shown in FIG.
  • the parameter selection device 100 first performs a process P1 of calculating the average load travel distance per cycle based on the travel history data RD of the specific work machine 200 to be analyzed. Execute.
  • the work machine 200 loads a load, travels with the load after loading the load, drops the load after the travel with the load, travels empty after dropping the load, and loads the load again. cycle.
  • FIG. 5 is a flowchart showing the details of the process P1 for calculating the average cargo travel distance per cycle in FIG.
  • the parameter selection device 100 first executes a process P11 for extracting the travel history data RD of the specific work machine 200 to be analyzed from the travel history database 103 . More specifically, in this process P11, the parameter selection unit 104 acquires the identification information of the specific work machine 200 to be analyzed from the data input/output unit 101, for example. Further, parameter selection unit 104 extracts, from travel history database 103, travel history data RD of work machine 200 including identification information that matches the identification information acquired from data input/output unit 101, for example.
  • the parameter selection device 100 executes a process P12 of counting the number of cycles based on the extracted travel history data RD.
  • the parameter selection unit 104 determines the threshold value of the load weight PLD[t] for determining the presence or absence of the load on the work machine 200 and the weight of the load included in the travel history data RD. It is compared with the weight PLD[t] to determine the presence or absence of the load in the time series of the travel history data RD.
  • Parameter selection unit 104 aggregates the number of cycles of work machine 200 from travel history data RD, for example, based on the determination result of the presence or absence of a load on work machine 200 and the position information of work machine 200 .
  • the number of cycles of work machine 200 means, for example, as described above, work machine 200 loads a load, travels after loading the load, drops the load after traveling, drops the load, and moves the load. It is the number of cycles in which one cycle is from the time the vehicle is dropped to the time it is loaded again.
  • the parameter selection device 100 executes processes P13, P14, and P15 for summing up the load travel distance traveled by the work machine 200 with the load loaded. More specifically, in process P13, the parameter selection unit 104, for example, extracts data with the oldest date and time from the time series of the travel history data RD. Further, parameter selection unit 104 determines whether or not work machine 200 is traveling with a load based on a comparison between the weight PLD[t] of the load in the extracted data and the threshold value.
  • the parameter selection unit 104 determines in process P13 that the work machine 200 is traveling with a load (YES), it executes a process P14 of totalizing the total load travel distance.
  • the parameter selection unit 104 multiplies the travel speed V [km/h] of the work machine 200 by the travel time to calculate the travel distance of the cargo, and converts the calculated travel distance of the cargo into the total travel distance calculated in the previous process P14. Summarize the total cargo distance traveled by adding to the cargo distance traveled.
  • the calculated cargo travel distance is added to zero, which is the initial value of the total cargo travel distance.
  • the parameter selection unit 104 executes a process P15 of determining whether the data extracted from the travel history data RD is the final data. If the parameter selection unit 104 determines in process P15 that the data extracted from the travel history data RD is not the final data (NO), it returns to process P13, extracts the next data in the travel history data RD, Determine whether to run or not.
  • the parameter selection unit 104 determines in the above-described process P13 that the work machine 200 is traveling without a load, that is, the work machine 200 is not traveling with a load (NO). Then, the process P15 is executed without executing the process P14. Further, when the parameter selection unit 104 determines in the above-described process P15 that the data extracted from the travel history data RD is the final data (YES), the next process P16 is executed.
  • the parameter selection unit 104 divides the total cargo travel distance totaled in process P14 by the number of cycles totaled in process P12 to calculate the average cargo distance traveled per cycle.
  • the processing P1 shown in FIG. 5 is completed.
  • the parameter selection device 100 executes the process P2 shown in FIG. Calculate the rate of travel per degree.
  • FIG. 6 is a flowchart showing the details of the process P2 for calculating the travel ratio for each slope in FIG.
  • the parameter selection device 100 executes a process P21 for extracting the travel history data RD of the work machine 200 to be analyzed from the travel history database 103 . More specifically, in process P21, parameter selection unit 104 selects travel history data RD including identification information that matches the identification information of work machine 200 acquired from data input/output unit 101, as in process P11 described above. , is extracted from the travel history database 103 .
  • the parameter selection unit 104 executes a smoothing process P22 of the slope ⁇ included in the time series of the extracted travel history data RD to remove noise included in the detection result of the slope sensor 213.
  • the parameter selection unit 104 executes, for example, the process P23 of determining whether or not the work machine 200 is traveling with a load in the data extracted from the travel history data RD, similarly to the process P13 described above.
  • the parameter selection unit 104 determines whether the weight PLD[t] of the load is within ⁇ 5% of the specified load weight. A process P24 for determining is executed.
  • the specified load weight of working machine 200 is, for example, about 300 [t].
  • the parameter selection unit 104 determines in the process P24 that the weight PLD[t] of the load is within the range of ⁇ 5% of the specified load weight (YES), the process P25 of totalizing the cumulative travel distance for each slope. to run.
  • the parameter selection unit 104 calculates the travel distance at the specific slope ⁇ based on the specific slope ⁇ included in the travel history data RD, the travel speed V [km/h], and the travel time.
  • the parameter selection unit 104 adds the calculated travel distance at the specific slope ⁇ to the cumulative travel distance for each slope of the specific slope ⁇ calculated in the previous process P25.
  • the travel distance of the specific slope ⁇ is used as the initial value of the cumulative travel distance for each slope of the specific slope ⁇ . Add to the value zero.
  • the parameter selection unit 104 executes the process P26, and when it determines that the data extracted from the travel history data RD is not the final data (NO), the process returns to the process P23, in the same manner as the process P15 described above.
  • the data next to the data RD is extracted to determine whether or not the vehicle travels with a load.
  • parameter selection unit 104 determines in process P23 that work machine 200 is traveling without a vehicle, that is, is not traveling with a load (NO)
  • parameter selection unit 104 does not execute process P24 and process P25.
  • the process P26 is executed. Further, even when it is determined in the process P24 that the loaded weight is outside the range of ⁇ 5% (NO), the parameter selection unit 104 executes the process P26 without executing the process P25.
  • the parameter selection unit 104 divides the total travel distance for each slope calculated in process P25 by the total travel distance for each load calculated in process P14 to calculate the travel ratio for each slope in loaded travel.
  • the ratio of the total traveled distance for each slope ⁇ to the total loaded traveled distance of the work machine 200 can be obtained.
  • the processing P2 shown in FIG. 6 is completed.
  • the parameter selection device 100 executes the process P3 shown in FIG.
  • the parameter selection unit 104 multiplies the average load travel distance calculated in process P1 by the travel ratio for each slope calculated in process P2 to calculate the virtual travel distance for each slope per cycle. do.
  • the parameter selection unit 104 records the calculated virtual travel distance for each slope per cycle in the analysis database 105 shown in FIG.
  • FIG. 7 is a table showing an example of a virtual route table recorded in the analysis database 105 as a result of processing P3 for calculating the virtual travel distance for each slope per cycle in FIG.
  • the virtual route table contains, for each slope ⁇ , the cumulative travel distance, the travel ratio to the total loaded travel distance, and the virtual travel distance per cycle, that is, the slope and every virtual mileage.
  • the travel ratio for each slope ⁇ is represented by a percentage with the total cargo travel distance being 100, for example.
  • the parameter selection device 100 executes processing P4 shown in FIG.
  • the parameter selection unit 104 for example, in the same manner as the above-described processes P21 to P24, extracts data on travel with cargo from the travel history data RD, Calculate the average velocity.
  • the average fuel consumption amount for each slope is the average value of the fuel consumption amount [l/h] for each slope angle ⁇ when the work machine 200 travels with a load.
  • the average speed for each slope is the average value of the travel speed V [km/h] for each slope ⁇ when the work machine 200 travels with the load.
  • the numerical values calculated in the processing of P4 to P8 shown below are calculated for each setting of the parameter setting PS.
  • the parameter selection unit 104 smoothes the calculated average fuel consumption amount for each slope and average speed for each slope, for example. This yields a smoothed slope-wise average fuel consumption and slope-wise average speed for each parameter setting PS.
  • the parameter setting PS included in the travel history data RD includes a plurality of settings as described above. Therefore, the average fuel consumption amount for each slope and the average speed for each slope are calculated for each parameter setting PS.
  • the parameter selection device 100 executes processing P5 shown in FIG.
  • the parameter selection unit 104 converts, for example, the average fuel consumption amount for each slope [l/h] obtained in the previous process P4 to the average speed for each slope [l/h] obtained in the previous process P4. km/h] to calculate the average fuel consumption per slope [l/km]. Furthermore, the parameter selection unit 104 multiplies the calculated average fuel consumption per slope [l/km] by the virtual travel distance per slope [km] calculated in process P3 to obtain the predicted fuel consumption per cycle per slope. Quantity [l] is calculated. The predicted fuel consumption amount for each slope [l] is calculated for each setting included in the parameter setting PS.
  • the parameter selection device 100 executes processing P6 shown in FIG.
  • the parameter selection unit 104 for example, divides the virtual travel distance for each slope [km] calculated in the process P3 by the average speed for each slope [km/h] calculated in the process P4.
  • the running time [h] per slope per cycle is calculated.
  • the travel time per slope [h] is calculated for each setting included in the parameter setting PS.
  • the parameter selection device 100 executes processing P7 shown in FIG.
  • the parameter selection unit 104 for example, based on the travel history data RD, for each parameter setting PS, the prediction per cycle, which is the sum of the predicted fuel consumption amount [l] for each slope per cycle
  • the fuel consumption [l] is divided by the prescribed load weight [t] of work machine 200 to calculate the predicted fuel consumption [l/t] per unit load weight in one cycle.
  • the predicted fuel consumption [l/t] is calculated for each setting included in the parameter setting PS.
  • the parameter selection device 100 executes processing P8 shown in FIG.
  • the parameter selection unit 104 selects the specified load weight [t] of the work machine 200 per cycle, which is the total travel time for each slope, for each parameter setting PS. is divided by the virtual running time "h" to calculate the predicted production volume [t/h] per cycle. The predicted production volume [t/h] is calculated for each setting included in the parameter setting PS.
  • the parameter selection device 100 executes processing P9 shown in FIG.
  • the parameter selection unit 104 determines the predicted fuel consumption [l/t] and the predicted production [t/h] per cycle for each parameter setting PS calculated in the processes P7 and P8. Select recommended parameter settings based on
  • FIG. 8 is an image diagram showing an example of output results of recommended parameter settings selected in process P9 of FIG.
  • the current parameter setting PS of the engine 201 of the work machine 200 to be analyzed is the setting B.
  • the low rotation speed of the engine 201 is 1200 [rpm]
  • the high rotation speed is 1800 [rpm]
  • the reaction speed is high.
  • the predicted fuel consumption is 0.234 [l/t] and the predicted production is 633 [t/h].
  • the parameter selection device 100 selects the setting C, which has the lowest predicted fuel consumption, from among the settings A, B, and C, which are the parameter settings PS with the highest predicted production, as the recommended parameter. Select as setting.
  • the method of selecting recommended parameter settings based on the predicted fuel consumption amount and predicted production amount is not particularly limited, and the user can make appropriate settings in consideration of the balance between fuel consumption and production amount. is.
  • the parameter selection device 100 executes a process P10 of recording and outputting recommended parameter settings, for example.
  • the parameter selection unit 104 records, for example, the recommended parameter settings for the specific work machine 200 to be analyzed in the analysis database 105.
  • FIG. Parameter selection unit 104 also outputs, for example, recommended parameter settings for specific work machine 200 to be analyzed to at least one of work machine 200 and user terminal 400 via data input/output unit 101 .
  • the parameter selection device 100 transmits the recommended parameter settings selected by the parameter selection unit 104 in process P9 to the user terminal 400 via the data input/output unit 101, for example.
  • the user terminal 400 can display the recommended parameter settings received from the data input/output unit 101 on the display unit 401 as shown in FIG.
  • the parameter selection device 100 transmits the recommended parameter settings selected by the parameter selection unit 104 in process P9 to the communication device 204 of the work machine 200 via the data input/output unit 101, for example.
  • engine control unit 223 controls engine 201 based on the recommended parameter settings received from data input/output unit 101 via communication device 204 .
  • the parameter selection device 100 terminates the processing flow shown in FIG. 4 after completing the processing P10 of recording and outputting the recommended parameter settings.
  • the parameter selection device 100 of the present embodiment is a device that selects recommended parameter settings for the engine 201 of the work machine 200 based on the travel history data RD of the work machine 200, and includes the parameter selection unit 104. ing.
  • the travel history data RD includes the travel date and time DAT of the work machine 200, the slope ⁇ of the travel route, the travel speed V [km/h], the weight PLD [t] of the load, and the parameters of the engine 201. Includes setting PS and fuel consumption per unit time FCH [l/h].
  • the parameter selection unit 104 calculates the average loaded travel distance per cycle based on the travel history data RD (process P1).
  • the work machine 200 loads a load, travels with the load after loading the load, drops the load after the travel with the load, travels empty after dropping the load, and loads the load again. 1 cycle.
  • the parameter selection unit 104 calculates the travel ratio for each slope, which is the ratio of the cumulative travel distance for each slope ⁇ to the total travel distance of the work machine 200 in the loaded travel (process P2 ). Further, the parameter selection unit 104 multiplies the average cargo travel distance by the travel ratio for each slope to calculate the virtual travel distance for each slope per cycle (process P3).
  • the parameter selection unit 104 determines the average fuel consumption amount for each slope, which is the average value of the fuel consumption amounts FCH [l/h], for each slope ⁇ during loaded travel of the work machine 200. and the average speed for each slope, which is the average value of the running speed V [km/h] (process P4). In addition, the parameter selection unit 104 multiplies the average fuel consumption for each slope, obtained by dividing the average fuel consumption for each slope by the average speed for each slope, by the virtual travel distance for each slope. Consumption is calculated (process P5). Further, the parameter selection unit 104 divides the virtual travel distance for each slope by the average speed for each slope to calculate the travel time for each slope per cycle (process P6).
  • the parameter selection unit 104 calculates the predicted fuel consumption per cycle, which is the sum of the predicted fuel consumption for each slope, with the specified load weight of the work machine 200 for each parameter setting PS. Then, the predicted fuel consumption per unit load weight is calculated (process P7). In addition, based on the travel history data RD, the parameter selection unit 104 divides the specified load weight by the virtual travel time per cycle, which is the total travel time for each slope, for each parameter setting PS. is calculated (process P8). Then, as shown in FIG. 8, the parameter selection unit 104 selects recommended parameter settings based on the predicted fuel consumption amount and predicted production amount per cycle for each parameter setting PS (process P9).
  • the travel history data RD of the work machine 200 is aggregated, and the gradient of the virtual travel route along which the work machine 200 travels with a load in one cycle is calculated.
  • Each virtual mileage can be calculated.
  • a plurality of A recommended parameter setting considering the balance between the predicted fuel consumption amount and the predicted production amount can be selected from among the parameter settings PS. Therefore, according to the present embodiment, it is possible to provide the parameter selection device 100 that enables the work machine 200 to travel efficiently at a work site where the travel route and the gradient ⁇ change from moment to moment.
  • the parameter recommendation system 500 of this embodiment includes the parameter selection device 100 described above and the control device 220 mounted on the work machine 200 .
  • the control device 220 has an engine control section 223 , a travel record acquisition section 221 and a travel record transmission section 222 .
  • Engine control unit 223 controls engine 201 based on parameter setting PS.
  • Travel record acquisition unit 221 acquires travel history data RD based on the detection result of sensor 210 mounted on work machine 200 .
  • Travel record transmission unit 222 transmits travel history data RD input from travel record acquisition unit 221 to parameter selection device 100 via communication device 204 mounted on work machine 200 .
  • the control device 220 mounted on the work machine 200 acquires the travel history data RD of the work machine 200, It becomes possible to transmit to the parameter selection device 100 by
  • the parameter recommendation system 500 of the present embodiment further includes a user terminal 400 connected to the parameter selection device 100 for information communication.
  • Parameter selection device 100 then transmits the recommended parameter settings for engine 201 of work machine 200 to user terminal 400 .
  • the user terminal 400 has a display section 401 that displays the recommended parameter settings received from the parameter selection device 100 .
  • the user of the work machine 200 can refer to the recommended parameter settings for the engine 201 displayed on the display unit 401 of the user terminal 400 to You can change the settings for
  • the parameter selection device 100 transmits recommended parameter settings for the engine 201 to the work machine 200 .
  • An engine control unit 223 of a control device 220 mounted on work machine 200 controls engine 201 based on recommended parameter settings received from data input/output unit 101 via communication device 204 .
  • the parameter recommendation system 500 that allows the work machine 200 to travel efficiently at a work site where the travel route and the gradient ⁇ change from moment to moment.
  • Parameter selection device 104 Parameter selection unit 200 Working machine 201 Engine 204 Communication device 210 Sensor 220 Control device 221 Travel record acquisition unit 222 Travel record transmission unit 223 Engine control unit 400 User terminal 401 Display unit DAT Travel date and time FCH Fuel per unit time Consumption PLD Weight of load PS Parameter setting RD Travel history data V Travel speed ⁇ Inclination

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Control Of Vehicle Engines Or Engines For Specific Uses (AREA)

Abstract

本開示は、走行経路や斜度が刻々と変化する作業現場で作業機械を効率よく走行させることが可能な作業機械のパラメータ選定装置を提供する。パラメータ選定装置は、パラメータ選定部を備える。パラメータ選定部は、作業機械の１サイクルあたりの平均積荷走行距離と、積荷走行における斜度毎走行割合と、１サイクルあたりの斜度毎仮想走行距離を算出する（処理Ｐ１－Ｐ３）。また、パラメータ選定部は、１サイクルあたりの斜度毎予測燃料消費量と、１サイクルあたりの斜度毎走行時間と、単位積載重量あたりの予測燃料消費量と、１サイクルあたりの予測生産量を算出する（処理Ｐ４－Ｐ８）。そして、パラメータ選定部は、パラメータ設定ごとの１サイクルあたりの予測燃料消費量と予測生産量とに基づいて、推奨パラメータ設定を選定する（処理Ｐ９）。

Description

作業機械のパラメータ選定装置およびパラメータ推奨システム
　本開示は、作業機械のパラメータ選定装置およびパラメータ推奨システムに関する。
　従来から所定の走行経路を走行する際の車両のエネルギー消費量を予測する車両のエネルギー消費量予測装置に関する発明が知られている。下記特許文献１に記載された従来の装置は、燃料換算勾配データ記憶手段と、消費量演算手段とを具備している。前記燃料換算勾配データ記憶手段は、道路勾配データ作成装置により作成された各リンクの燃料換算勾配データを、道路地図データと関連付けて記憶する。前記消費量演算手段は、前記燃料換算勾配データ記憶手段に記憶された前記各リンクの燃料換算勾配データを用いて、前記走行経路を走行する際に予測される車両のエネルギー消費量を算出する（特許文献１、第００１９段落および請求項７）。
　特許文献１に記載された前記道路勾配データ作成装置は、道路をノードおよびリンクの組合せで表現した道路地図データにおける、前記各リンクの勾配度合を表すデータを作成する。この装置は、リンクデータ入力手段と、標高データ入力手段と、勾配データ作成手段とを具備している（特許文献１、第０００８段落および請求項１）。前記リンクデータ入力手段は、前記道路地図データを記録した地図データベースから、前記各リンクの始点、終点の位置および道路種別を含むリンクデータを入力する。
　前記標高データ入力手段は、地形図を所定間隔のメッシュで区切った各位置についての標高を記録した標高データベースから、標高データを入力する。前記勾配データ作成手段は、前記リンクデータおよび標高データに基づいて、前記各リンクにおける前記始点から終点までの間がどれくらいの勾配であるかを示す指標となる勾配のデータを、当該リンクを車両が走行した際のエネルギー消費量に換算して評定した燃料換算勾配データとして作成する。
　また、従来から運搬車両の運転解析装置に関する発明が知られている。特許文献２に記載された従来の装置は、同一の経路を繰り返し走行する運搬車両の運転解析装置である（同文献、第０００７段落および請求項１）。この従来の装置は、データ蓄積部と、データ抽出部と、区間抽出部と、運転情報出力部と、を備えている。前記データ蓄積部は、前記運搬車両の走行中の位置情報と、燃料消費量および積載量の情報を含む運転情報とを、前記経路を１往復した際のデータを１サイクル分のデータとして取得して記憶装置に蓄積する。
　前記データ抽出部は、前記記憶装置に蓄積された複数サイクルのデータから、基準サイクルデータおよび解析対象サイクルデータを抽出する。前記区間抽出部は、前記位置情報を用いて前記経路を分割して設定される複数の区間から解析対象区間を抽出する。前記運転情報出力部は、前記解析対象区間における前記基準サイクルデータおよび前記解析対象サイクルデータの運転情報を出力する。
特開２０１２－２４２１１０号公報 国際公開第２０１５／１３６６４７号
　たとえば、鉱山現場などの作業現場では、ダンプトラック等の作業機械が走行可能な経路や、作業機械が走行する経路の勾配が、作業の進行に伴って刻々と変化する。前記特許文献１に記載された従来の装置は、前述のように、地図データベースに記録されたリンクデータと、標高データベースに記録された標高データとに基づいて燃料換算勾配データを作成する。そのため、この従来の装置は、走行経路や勾配が刻々と変化する作業現場において、地図データベースと標高データベースを常に最新の状態に更新することは困難である。
　また、前記特許文献２に記載された従来の装置は、同一の経路を繰り返し走行する運搬車両を解析対象としている。そのため、走行経路や勾配が刻々と変化する作業現場では、運搬車両の運転解析が困難である。
　本開示は、走行経路や斜度が刻々と変化する作業現場で作業機械を効率よく走行させることが可能な作業機械のパラメータ選定装置およびパラメータ推奨システムを提供する。
　本開示の一態様は、作業機械の走行日時、走行経路の斜度、走行速度、積載物の重量、エンジンの制御用のパラメータ設定、および、単位時間あたりの燃料消費量を含む走行履歴データに基づいて、前記エンジンの推奨パラメータ設定を選定するパラメータ選定装置であって、前記作業機械が、前記積載物を積載し、前記積載物の積載後に積荷走行し、前記積荷走行の後に前記積載物を投下し、前記積載物の投下後に空車走行し、再び前記積載物を積載するまでを１サイクルとし、前記走行履歴データに基づいて前記１サイクルあたりの平均積荷走行距離を算出し、前記走行履歴データに基づいて、前記積荷走行における前記作業機械の総走行距離に対する前記斜度ごとの累計走行距離の割合である斜度毎走行割合を算出し、前記平均積荷走行距離に前記斜度毎走行割合を乗じて前記１サイクルあたりの斜度毎仮想走行距離を算出し、前記走行履歴データに基づいて、前記作業機械の前記積荷走行における前記斜度ごとに、前記燃料消費量の平均値である斜度毎平均燃料消費量と、前記走行速度の平均値である斜度毎平均速度とを算出し、前記斜度毎平均燃料消費量を前記斜度毎平均速度で除した斜度毎平均燃費に前記斜度毎仮想走行距離を乗じて前記１サイクルあたりの斜度毎予測燃料消費量を算出し、前記斜度毎仮想走行距離を前記斜度毎平均速度で除して前記１サイクルあたりの斜度毎走行時間を算出し、前記走行履歴データに基づいて、前記パラメータ設定ごとに、前記斜度毎予測燃料消費量の合計である前記１サイクルあたりの予測燃料消費量を前記作業機械の規定積載重量で除して単位積載重量あたりの予測燃料消費量を算出し、前記走行履歴データに基づいて、前記パラメータ設定ごとに、前記規定積載重量を前記斜度毎走行時間の合計である前記１サイクルあたりの仮想走行時間で除して前記１サイクルあたりの予測生産量を算出し、前記パラメータ設定ごとの前記１サイクルあたりの前記予測燃料消費量と前記予測生産量とに基づいて、前記推奨パラメータ設定を選定する、パラメータ選定部を備えることを特徴とするパラメータ選定装置である。
　また、本開示の別の一態様は、前記パラメータ選定装置と、前記作業機械に搭載された制御装置と、を備えたパラメータ推奨システムであって、前記制御装置は、前記パラメータ設定に基づいて前記エンジンを制御するエンジン制御部と、前記作業機械に搭載されたセンサの検出結果に基づいて、前記走行履歴データを取得する走行記録取得部と、前記走行記録取得部から入力された前記走行履歴データを前記作業機械に搭載された通信装置を介して前記パラメータ選定装置に送信する走行記録送信部と、を有することを特徴とするパラメータ推奨システムである。
　本開示の上記態様によれば、走行経路や斜度が刻々と変化する作業現場で作業機械を効率よく走行させることが可能な作業機械のパラメータ選定装置およびパラメータ推奨システムを提供することができる。
本開示に係るパラメータ選定装置およびパラメータ推奨システムの実施形態を示すブロック図。 図１のパラメータ選定装置に記録される走行履歴データの一例を示す表。 図２のパラメータ設定の一例を示す表。 図１のパラメータ選定装置の動作を示すフロー図。 図４の平均積荷走行距離を算出する処理の詳細を示すフロー図。 図４の斜度毎走行割合を算出する処理の詳細を示すフロー図。 図４の斜度毎仮想走行距離を算出する処理の結果の一例を示す表。 図４の推奨パラメータ設定の出力結果の一例を示す画像図。
　以下、図面を参照して本開示に係るパラメータ選定装置およびパラメータ推奨システムの実施形態を説明する。
　本開示では、作業機械として鉱山等で使用される運搬機としてのダンプトラックを想定し、パラメータは、動力源としてのエンジンの制御パラメータ（変数）を例として説明する。図１は、本開示に係るパラメータ選定装置およびパラメータ推奨システムの実施形態を示すブロック図である。本実施形態のパラメータ選定装置１００は、たとえば、インターネットなどのネットワークＮＷに接続されたコンピュータである。パラメータ選定装置１００は、たとえば、中央処理装置（ＣＰＵ）、メモリ、タイマ、および入出力部などを備えている。
　パラメータ選定装置１００は、作業機械２００の走行履歴データＲＤに基づいて、作業機械２００のエンジン２０１の推奨パラメータ設定を選定する装置である。詳細については後述するが、作業機械２００の走行履歴データＲＤは、たとえば、作業機械２００の走行日時ＤＡＴ、走行経路の斜度θ［°］、走行速度Ｖ［ｋｍ／ｈ］、積載物の重量ＰＬＤ［ｔ］、エンジン２０１のパラメータ設定ＰＳ、および、単位時間あたりの燃料消費量ＦＣＨ［ｌ／ｈ］を含む（図２を参照）。
　パラメータ選定装置１００は、たとえば、データ入出力部１０１と、走行履歴記録部１０２と、走行履歴データベース１０３と、パラメータ選定部１０４と、分析データベース１０５とを有している。図１に示すパラメータ選定装置１００の各部は、たとえば、パラメータ選定装置１００のメモリに記憶されたプログラムを、パラメータ選定装置１００のＣＰＵによって実行することで実現されるパラメータ選定装置１００の各機能を表している。
　本実施形態のパラメータ推奨システム５００は、たとえば、パラメータ選定装置１００と、作業機械２００に搭載された制御装置２２０と、を備えている。なお、図１では１台の作業機械２００と、その作業機械２００に搭載された一つの制御装置２２０を示しているが、パラメータ推奨システム５００は、複数の作業機械２００に搭載された複数の制御装置２２０を備えていてもよい。また、パラメータ推奨システム５００は、たとえば、ネットワークＮＷに接続された無線基地局３００や、ユーザの事業所などに設置されてネットワークＮＷに接続されたユーザ端末４００を含んでもよい。
　作業機械２００は、たとえば、土砂や砕石などの積載物を搬送するダンプトラックである。また、作業機械２００は、たとえば、鉱山において鉱物などの積載物を搬送する超大型のリジッドダンプトラックである。なお、作業機械２００は、ダンプトラックに限定されず、たとえば、ホイールローダや油圧ショベルなど、搬送物を搬送可能な他の機械であってもよい。
　作業機械２００は、たとえば、エンジン２０１と、発電機２０２と、モータ２０３と、通信装置２０４と、センサ２１０と、制御装置２２０とを備えている。エンジン２０１は、たとえば、軽油などを燃料とする内燃機関である。エンジン２０１の出力軸は、たとえば、発電機２０２のシャフトに接続され、発電機２０２のシャフトを回転させる。発電機２０２は、たとえば、エンジン２０１の出力軸の回転によってシャフトが回転させられて発電する。エンジン２０１は、不図示のアクセルにより回転数が制御され、有人運転車両の場合は、アクセルペダルの操作により回転数が上昇および減少するように制御される。
　モータ２０３は、たとえば、発電機２０２から供給される電力によって回転し、作業機械２００を走行させる動力を発生する。より具体的には、作業機械２００がダンプトラックである場合、モータ２０３は、ダンプトラックのホイールを回転させる走行モータである。なお、モータ２０３は、図示を省略する作業機械２００のバッテリーから供給された電力によって回転してもよい。また、モータ２０３は、たとえば、回生ブレーキによって発電した回生電力をバッテリーへ供給するようにしてもよい。
　通信装置２０４は、たとえば、作業機械２００に搭載された無線通信機である。通信装置２０４は、たとえば、無線基地局３００に無線通信によって接続され、無線基地局３００を介してネットワークＮＷに接続される。また、通信装置２０４は、たとえば、アンテナ、通信衛星、およびゲートウェイを介した衛星通信によってネットワークＮＷに接続されてもよい。
　センサ２１０は、たとえば、作業機械２００に搭載され、作業機械２００に関する物理量を検出する。センサ２１０は、たとえば、位置センサ２１１と、速度センサ２１２と、斜度センサ２１３と、積載量センサ２１４と、燃料センサ２１５と、エンジンセンサ２１６とを含む。
　位置センサ２１１は、たとえば、全球測位衛星システム（ＧＮＳＳ）の受信機を含み、作業機械２００の緯度や経度などの位置情報を検出する。速度センサ２１２は、たとえば、車輪速センサを含み、作業機械２００の速度を検出する。斜度センサ２１３は、たとえば、傾斜センサ、慣性センサ、または加速度センサを含み、作業機械２００の水平面に対する傾斜角度を検出する。
　積載量センサ２１４は、たとえば、作業機械２００の車輪を支持するサスペンションに作用する荷重に基づいて作業機械２００の積載量を検出する。燃料センサ２１５は、たとえば、燃料タンク内のフロートの位置に基づいて、燃料タンク内の燃料の残量を検出する。エンジンセンサ２１６は、たとえば、作業機械２００のエンジン２０１の回転数および反応速度（アクセルペダルの踏込量に対するエンジン回転数の変化割合）を検出する。
　制御装置２２０は、たとえば、作業機械２００に搭載された電子制御装置（ＥＣＵ）である。制御装置２２０は、たとえば、ＣＰＵ、メモリ、タイマ、および入出力部を含む一つ以上のマイクロコントローラによって構成することができる。制御装置２２０は、たとえば、走行記録取得部２２１と、走行記録送信部２２２と、エンジン制御部２２３と、を有している。これら制御装置２２０の各部は、たとえば、メモリに記憶されたプログラムをＣＰＵによって実行することによって実現される制御装置２２０の各機能を表している。
　走行記録取得部２２１は、作業機械２００に搭載されたセンサ２１０の検出結果に基づいて、走行履歴データＲＤを取得する。より具体的には、走行記録取得部２２１は、たとえば、位置センサ２１１、速度センサ２１２、斜度センサ２１３、積載量センサ２１４、および燃料センサ２１５の検出結果を取得する。これにより、走行記録取得部２２１は、たとえば、作業機械２００の走行日時ＤＡＴ、走行経路の斜度θ、走行速度Ｖ［ｋｍ／ｈ］、積載物の重量ＰＬＤ［ｔ］、および、単位時間あたりの燃料消費量ＦＣＨ［ｌ／ｈ］を取得する。また、走行記録取得部２２１は、たとえば、エンジン制御部２２３からエンジン２０１のパラメータ設定を取得する。
　走行記録送信部２２２は、走行記録取得部２２１から入力された走行履歴データＲＤを作業機械２００に搭載された通信装置２０４を介してパラメータ選定装置１００に送信する。エンジン制御部２２３は、たとえば、後述するエンジン２０１の制御用のパラメータ設定ＰＳと、エンジンセンサ２１６の検出結果とに基づいて、不図示のアクセルペダルからの入力に対して作業機械２００のエンジン２０１を制御する。
　パラメータ選定装置１００は、たとえば、作業機械２００に搭載された制御装置２２０の走行記録送信部２２２から通信装置２０４を介して送信された作業機械２００の走行履歴データＲＤを、ネットワークＮＷに接続されたデータ入出力部１０１によって受信する。走行履歴記録部１０２は、データ入出力部１０１によって受信された走行履歴データＲＤを、走行履歴データベース１０３に記録する。
　図２は、図１のパラメータ選定装置１００の走行履歴データベース１０３に記録される走行履歴データＲＤの一例を示す表である。作業機械２００の走行履歴データＲＤは、たとえば、作業機械２００の走行日時ＤＡＴ、走行経路の斜度θ［°］、走行速度Ｖ［ｋｍ／ｈ］、積載物の重量ＰＬＤ［ｔ］、エンジン２０１のパラメータ設定ＰＳ、および、単位時間あたりの燃料消費量ＦＣＨ［ｌ／ｈ］を含む。また、走行履歴データＲＤは、作業機械２００の位置情報を含んでもよい。パラメータ選定装置１００の走行履歴記録部１０２は、たとえば、複数の作業機械２００から受信した走行履歴データＲＤを、個々の作業機械２００の識別情報とともに、走行履歴データベース１０３に記録する。
　作業機械２００の走行日時ＤＡＴは、たとえば、速度センサ２１２が作業機械２００の速度を検出した日時である。斜度θは、たとえば、斜度センサ２１３によって検出された作業機械２００の水平面に対する傾斜角度である。走行速度Ｖ［ｋｍ／ｈ］は、たとえば、速度センサ２１２によって検出された作業機械２００の速度である。積載物の重量ＰＬＤ［ｔ］は、たとえば、積載量センサ２１４によって検出された作業機械２００の積載量である。燃料消費量ＦＣＨ［ｌ／ｈ］は、たとえば、燃料センサ２１５によって検出された燃料の残量に基づいて算出された単位時間当たりの燃料の消費量である。位置情報は、たとえば、位置センサ２１１によって検出された作業機械２００の緯度や経度などの情報である。
　図３は、図２の走行履歴データＲＤに含まれるエンジン２０１のパラメータ設定ＰＳの一例を示す表である。エンジン２０１のパラメータ設定ＰＳは、たとえば、作業機械２００のエンジン制御部２２３においてあらかじめ設定されたエンジン２０１の制御パラメータの組合せである。表に示されるように、制御パラメータは低回転時の回転数ＮＲＬ［ｒｐｍ］と、高回転時の回転数ＮＲＨ［ｒｐｍ］と、反応速度ＲＳの各データを持っており、それらの組合せに応じて複数の異なる設定を含んでいる。ここでは低回転時の回転数ＮＴＬは、アクセルペダルを踏込み操作しないアイドリング回転数であり、高回転時の回転数ＮＲＨは、アクセルペダルを完全に踏み込んだ状態（いわゆるフル操作）まで操作したときの最高回転数としている。
　図３に示す例において、パラメータ設定ＰＳの設定Ａでは、エンジン２０１の低回転時の回転数ＮＲＬ［ｒｐｍ］が１３００［ｒｐｍ］に設定され、高回転時の回転数ＮＲＨ［ｒｐｍ］が１９００［ｒｐｍ］に設定され、反応速度ＲＳが「高」に設定されている。また、パラメータ設定ＰＳの設定Ｃでは、エンジン２０１の低回転時の回転数ＮＲＬ［ｒｐｍ］が１２００［ｒｐｍ］に設定され、高回転時の回転数ＮＲＨ［ｒｐｍ］が１８００［ｒｐｍ］に設定され、反応速度ＲＳが「中」に設定されている。
　作業機械２００に搭載された制御装置２２０のエンジン制御部２２３では、たとえば、図３に示すような複数のパラメータ設定ＰＳのうちの一つが、あらかじめ選択されて規定されている。エンジン制御部２２３は、たとえば、規定されたパラメータ設定ＰＳと、エンジンセンサ２１６の検出結果に基づいて、エンジン２０１を制御する。
　図１に示す無線基地局３００は、作業機械２００の通信装置２０４と無線通信回線を介して情報通信可能に接続されるとともに、ネットワークＮＷを介してパラメータ選定装置１００に情報通信可能に接続されている。また、図１に示すユーザ端末４００は、たとえば、ユーザの事業所などに設置され、ネットワークＮＷを介してパラメータ選定装置１００に情報通信可能に接続されている。また、ユーザ端末４００は、たとえば、液晶表示装置や有機ＥＬ表示装置などによって構成された表示部４０１を有している。
　以下、図４を参照して、本実施形態のパラメータ選定装置１００の動作を説明する。図４は、図１のパラメータ選定装置１００の動作の一例を示すフロー図である。
　本実施形態のパラメータ推奨システム５００において、たとえば、特定の作業機械２００のエンジン２０１の推奨パラメータ設定の選定を希望する作業機械２００のユーザは、対象となる作業機械２００の識別情報をユーザ端末４００に入力する。ユーザ端末４００に入力された作業機械２００の識別情報は、たとえば、ユーザ端末４００からネットワークＮＷを介してパラメータ選定装置１００へ送信される。
　パラメータ選定装置１００は、たとえば、ユーザ端末４００から送信された特定の作業機械２００の識別情報を、データ入出力部１０１によって受信すると、図４に示す処理フローを開始する。パラメータ選定装置１００は、図４に示す処理フローを開始すると、まず、解析対象となる特定の作業機械２００の走行履歴データＲＤに基づいて、１サイクルあたりの平均積荷走行距離を算出する処理Ｐ１を実行する。ここでは、作業機械２００が積載物を積載し、積載物の積載後に積荷走行し、積荷走行の後に積載物を投下し、積載物の投下後に空車走行し、再び積載物を積載するまでを１サイクルとする。
　図５は、図４の１サイクルあたりの平均積荷走行距離を算出する処理Ｐ１の詳細を示すフロー図である。パラメータ選定装置１００は、図５に示す処理Ｐ１を開始すると、まず、解析対象となる特定の作業機械２００の走行履歴データＲＤを、走行履歴データベース１０３から抽出する処理Ｐ１１を実行する。より具体的には、この処理Ｐ１１において、パラメータ選定部１０４は、たとえば、データ入出力部１０１から解析対象となる特定の作業機械２００の識別情報を取得する。さらに、パラメータ選定部１０４は、たとえば、データ入出力部１０１から取得した識別情報に一致する識別情報を含む作業機械２００の走行履歴データＲＤを、走行履歴データベース１０３から抽出する。
　次に、パラメータ選定装置１００は、抽出した走行履歴データＲＤに基づいて、サイクル数を集計する処理Ｐ１２を実行する。この処理Ｐ１２において、パラメータ選定部１０４は、たとえば、作業機械２００の積載物の有無を判定するための積載物の重量ＰＬＤ［ｔ］のしきい値と、走行履歴データＲＤに含まれる積載物の重量ＰＬＤ［ｔ］とを比較して、走行履歴データＲＤの時系列における積載物の有無を判定する。
　パラメータ選定部１０４は、たとえば、作業機械２００の積載物の有無の判定結果と、作業機械２００の位置情報とに基づいて、走行履歴データＲＤから作業機械２００のサイクル数を集計する。ここで、作業機械２００のサイクル数とは、たとえば、前述のように、作業機械２００が積載物を積載し、積載物の積載後に積荷走行し、積荷走行の後に積載物を投下し、積載物の投下後に空車走行し、再び積載物を積載するまでを１サイクルとするサイクル数である。
　次に、パラメータ選定装置１００は、作業機械２００が積載物を積載して走行した積荷走行距離を集計する処理Ｐ１３，Ｐ１４，Ｐ１５を実行する。より具体的には、処理Ｐ１３において、パラメータ選定部１０４は、たとえば、走行履歴データＲＤの時系列の中から、日時が最も古いデータを抽出する。さらに、パラメータ選定部１０４は、抽出したデータの積載物の重量ＰＬＤ［ｔ］としきい値との比較に基づいて、作業機械２００が積荷走行をしているか否かを判定する。
　パラメータ選定部１０４は、処理Ｐ１３において、作業機械２００が積荷走行をしていること（ＹＥＳ）を判定すると、総積荷走行距離を集計する処理Ｐ１４を実行する。この処理Ｐ１４において、パラメータ選定部１０４は、作業機械２００の走行速度Ｖ［ｋｍ／ｈ］と走行時間を乗じて積荷走行距離を算出し、算出した積荷走行距離を前回の処理Ｐ１４で算出した総積荷走行距離に加算することで、総積荷走行距離を集計する。なお、処理Ｐ１を開始した後の最初の処理Ｐ１４では、たとえば、算出した積荷走行距離を、総積荷走行距離の初期値であるゼロに加算する。
　その後、パラメータ選定部１０４は、走行履歴データＲＤから抽出したデータが最終データであるか否かを判定する処理Ｐ１５を実行する。パラメータ選定部１０４は、処理Ｐ１５において、走行履歴データＲＤから抽出したデータが最終データではないこと（ＮＯ）を判定すると、処理Ｐ１３に戻り、走行履歴データＲＤの次のデータを抽出して、積荷走行か否かを判定する。
　一方、パラメータ選定部１０４は、前述の処理Ｐ１３で作業機械２００が積載物を積載していない空車走行を行っていること、すなわち、作業機械２００が積荷走行を行っていないこと（ＮＯ）を判定すると、処理Ｐ１４を実行することなく処理Ｐ１５を実行する。また、パラメータ選定部１０４は、前述の処理Ｐ１５において、走行履歴データＲＤから抽出したデータが最終データであること（ＹＥＳ）を判定すると、次の処理Ｐ１６を実行する。
　パラメータ選定部１０４は、処理Ｐ１６において、処理Ｐ１４で集計した総積荷走行距離を、処理Ｐ１２で集計したサイクル数で除して、１サイクルあたりの平均積荷走行距離を算出する。以上により、図５に示す処理Ｐ１が終了する。その後、パラメータ選定装置１００は、図４に示す処理Ｐ２を実行し、走行履歴データＲＤに基づいて、積荷走行における作業機械２００の総走行距離に対する斜度θごとの累計走行距離の割合である斜度毎走行割合を算出する。
　図６は、図４の斜度毎走行割合を算出する処理Ｐ２の詳細を示すフロー図である。パラメータ選定装置１００は、図６に示す処理Ｐ２を開始すると、走行履歴データベース１０３から解析対象の作業機械２００の走行履歴データＲＤを抽出する処理Ｐ２１を実行する。より具体的には、パラメータ選定部１０４は、処理Ｐ２１において、前述の処理Ｐ１１と同様に、データ入出力部１０１から取得した作業機械２００の識別情報に一致する識別情報を含む走行履歴データＲＤを、走行履歴データベース１０３から抽出する。
　次に、パラメータ選定部１０４は、たとえば、抽出した走行履歴データＲＤの時系列に含まれる斜度θのスムージング処理Ｐ２２を実行し、斜度センサ２１３の検出結果に含まれるノイズを除去する。次に、パラメータ選定部１０４は、たとえば、前述の処理Ｐ１３と同様に、走行履歴データＲＤから抽出したデータにおいて、作業機械２００が積荷走行をしているか否かを判定する処理Ｐ２３を実行する。
　パラメータ選定部１０４は、処理Ｐ２３において、作業機械２００が積荷走行をしていること（ＹＥＳ）を判定すると、積載物の重量ＰＬＤ［ｔ］が規定積載重量の±５％以内であるか否かを判定する処理Ｐ２４を実行する。なお、作業機械２００がリジッドダンプトラックである場合、作業機械２００の規定積載重量は、たとえば、３００［ｔ］程度である。
　パラメータ選定部１０４は、処理Ｐ２４において、積載物の重量ＰＬＤ［ｔ］が規定積載重量の±５％の範囲内であること（ＹＥＳ）を判定すると、斜度毎累計走行距離を集計する処理Ｐ２５を実行する。この処理Ｐ２５において、パラメータ選定部１０４は、走行履歴データＲＤに含まれる特定の斜度θと、走行速度Ｖ［ｋｍ／ｈ］と、走行時間に基づいて、その特定の斜度θにおける走行距離を算出する。
　さらにパラメータ選定部１０４は、算出した特定の斜度θにおける走行距離を、前回の処理Ｐ２５で算出したその特定の斜度θの斜度毎累計走行距離に加算する。なお、処理Ｐ２５で、その特定の斜度θについて最初に走行距離が算出された場合は、その特定の斜度θの走行距離を、その特定の斜度θの斜度毎累計走行距離の初期値であるゼロに加算する。
　その後、パラメータ選定部１０４は、処理Ｐ２６を実行し、前述の処理Ｐ１５と同様に、走行履歴データＲＤから抽出したデータが最終データではないこと（ＮＯ）を判定すると、処理Ｐ２３に戻り、走行履歴データＲＤの次のデータを抽出して、積荷走行か否かを判定する。
　一方、パラメータ選定部１０４は、処理Ｐ２３において、作業機械２００が空車走行をしていること、すなわち、積荷走行をしていないこと（ＮＯ）を判定すると、処理Ｐ２４および処理Ｐ２５を実行することなく、処理Ｐ２６を実行する。また、パラメータ選定部１０４は、処理Ｐ２４において規定積載重量±５％の範囲外であること（ＮＯ）を判定した場合にも、処理Ｐ２５を実行することなく、処理Ｐ２６を実行する。
　このように、前述の処理Ｐ２３および処理Ｐ２４を経て処理Ｐ２５を実行することで、走行履歴データＲＤの中から、積載物の重量ＰＬＤ［ｔ］が同等であるデータを抽出して斜度毎累計走行距離を集計することができる。また、パラメータ選定部１０４は、前述の処理Ｐ２６において、走行履歴データＲＤから抽出したデータが最終データであること（ＹＥＳ）を判定すると、次の処理Ｐ２７を実行する。
　パラメータ選定部１０４は、処理Ｐ２７において、処理Ｐ２５で集計した斜度毎累計走行距離を、処理Ｐ１４で集計した総積荷走行距離で除して、積荷走行における斜度毎走行割合を算出する。この処理Ｐ２７により、作業機械２００の総積荷走行距離に対する斜度θごとの累計走行距離の割合を求めることができる。以上により、図６に示す処理Ｐ２が終了する。
　その後、パラメータ選定装置１００は、図４に示す処理Ｐ３を実行する。この処理Ｐ３において、パラメータ選定部１０４は、たとえば、処理Ｐ１で算出した平均積荷走行距離に、処理Ｐ２で算出した斜度毎走行割合を乗じて、１サイクルあたりの斜度毎仮想走行距離を算出する。さらに、パラメータ選定部１０４は、算出した１サイクルあたりの斜度毎仮想走行距離を、図１に示す分析データベース１０５に記録する。
　図７は、図４の１サイクルあたりの斜度毎仮想走行距離を算出する処理Ｐ３の結果、分析データベース１０５に記録された仮想経路テーブルの一例を示す表である。仮想経路テーブルは、たとえば、分析対象の特定の識別情報の作業機械２００について、斜度θごとに、累計走行距離と、総積荷走行距離に対する走行割合と、１サイクルあたりの仮想走行距離すなわち斜度毎仮想走行距離と、を含む。斜度θごとの走行割合は、たとえば、総積荷走行距離を１００とする百分率によって表される。
　次に、パラメータ選定装置１００は、図４に示す処理Ｐ４を実行する。この処理Ｐ４において、パラメータ選定部１０４は、たとえば、前述の処理Ｐ２１から処理Ｐ２４までと同様に、走行履歴データＲＤから積荷走行のデータを抽出し、斜度毎平均燃料消費量と、斜度毎平均速度とを算出する。ここで、斜度毎平均燃料消費量は、作業機械２００の積荷走行における斜度θごとの燃料消費量［ｌ／ｈ］の平均値である。また、斜度毎平均速度は、作業機械２００の積荷走行における斜度θごとの走行速度Ｖ［ｋｍ／ｈ］の平均値である。なお、以下に示すＰ４－Ｐ８の処理で算出される数値はパラメータ設定ＰＳの設定ごとに算出される。
　また、パラメータ選定部１０４は、この処理Ｐ４において、たとえば、算出した斜度毎平均燃料消費量および斜度毎平均速度のスムージングを行う。これにより、各々のパラメータ設定ＰＳに対し、スムージングされた斜度毎平均燃料消費量および斜度毎平均速度が得られる。ここで走行履歴データＲＤに含まれるパラメータ設定ＰＳは、先述のとおり、複数の設定を含んでいる。そのため、斜度毎平均燃料消費量と、斜度毎平均速度は、パラメータ設定ＰＳの設定ごとに算出される。
　次に、パラメータ選定装置１００は、図４に示す処理Ｐ５を実行する。この処理Ｐ５において、パラメータ選定部１０４は、たとえば、前の処理Ｐ４で得られた斜度毎平均燃料消費量［ｌ／ｈ］を、同じく前の処理Ｐ４で得られた斜度毎平均速度［ｋｍ／ｈ］で除した斜度毎平均燃費［ｌ／ｋｍ］を算出する。さらに、パラメータ選定部１０４は、算出した斜度毎平均燃費［ｌ／ｋｍ］に、処理Ｐ３で算出した斜度毎仮想走行距離［ｋｍ］を乗じて、１サイクルあたりの斜度毎予測燃料消費量［ｌ］を算出する。斜度毎予測燃料消費量［ｌ］は、パラメータ設定ＰＳに含まれる設定ごとに算出される。
　次に、パラメータ選定装置１００は、図４に示す処理Ｐ６を実行する。この処理Ｐ６において、パラメータ選定部１０４は、たとえば、処理Ｐ３で算出した斜度毎仮想走行距離［ｋｍ］を、処理Ｐ４で算出した斜度毎平均速度［ｋｍ／ｈ］で除して、１サイクルあたりの斜度毎走行時間［ｈ］を算出する。斜度毎走行時間［ｈ］は、パラメータ設定ＰＳに含まれる設定ごとに算出される。
　次に、パラメータ選定装置１００は、図４に示す処理Ｐ７を実行する。この処理Ｐ７において、パラメータ選定部１０４は、たとえば、走行履歴データＲＤに基づいて、パラメータ設定ＰＳごとに、１サイクルあたりの斜度毎予測燃料消費量［ｌ］の合計である１サイクルあたりの予測燃料消費量［ｌ］を作業機械２００の規定積載重量［ｔ］で除して、１サイクルにおける単位積載重量あたりの予測燃料消費量［ｌ／ｔ］を算出する。予測燃料消費量［ｌ／ｔ］は、パラメータ設定ＰＳに含まれる設定ごとに算出される。
　次に、パラメータ選定装置１００は、図４に示す処理Ｐ８を実行する。この処理Ｐ８において、パラメータ選定部１０４は、たとえば、走行履歴データＲＤに基づいて、パラメータ設定ＰＳごとに、作業機械２００の規定積載重量［ｔ］を斜度毎走行時間の合計である１サイクルあたりの仮想走行時間「ｈ」で除して、１サイクルあたりの予測生産量［ｔ／ｈ］を算出する。予測生産量［ｔ／ｈ］は、パラメータ設定ＰＳに含まれる設定ごとに算出される。
　次に、パラメータ選定装置１００は、図４に示す処理Ｐ９を実行する。この処理Ｐ９において、パラメータ選定部１０４は、たとえば、処理Ｐ７と処理Ｐ８で算出したパラメータ設定ＰＳごとの１サイクルあたりの予測燃料消費量［ｌ／ｔ］と予測生産量［ｔ／ｈ］とに基づいて、推奨パラメータ設定を選定する。
　図８は、図４の処理Ｐ９で選定された推奨パラメータ設定の出力結果の一例を示す画像図である。図８に示す例において、解析対象の作業機械２００のエンジン２０１の現在のパラメータ設定ＰＳは、設定Ｂとなっている。設定Ｂは、エンジン２０１の低回転の回転数が１２００［ｒｐｍ］であり、高回転の回転数が１８００［ｒｐｍ］であり、反応速度が高である。このパラメータ設定ＰＳの設定Ｂにおいて、予測燃料消費量は、０．２３４［ｌ／ｔ］であり、予測生産量は、６３３［ｔ／ｈ］である。
　これに対し、作業機械２００のエンジン２０１のパラメータ設定ＰＳを、現在の設定Ｂから設定Ｃに変更すると、エンジン２０１の反応速度が、高から中に変更される。その結果、１サイクルあたりの予測生産量を減少させることなく、予測燃料消費量を０．２３４［ｌ／ｔ］から０．２３３［ｌ／ｔ］へ減少させることが可能になる。したがって、前述の処理Ｐ９において、パラメータ選定装置１００は、たとえば、予測生産量が最も多いパラメータ設定ＰＳである設定Ａ，Ｂ，Ｃの中から、最も予測燃料消費量が少ない設定Ｃを、推奨パラメータ設定として選定する。なお、処理Ｐ９において、予測燃料消費量と予測生産量とに基づく推奨パラメータ設定の選定方法は、特に限定されず、燃費と生産量とのバランスを考慮して、ユーザが適宜設定することが可能である。
　最後に、パラメータ選定装置１００は、たとえば、推奨パラメータ設定を記録および出力する処理Ｐ１０を実行する。この処理Ｐ１０において、パラメータ選定部１０４は、たとえば、解析対象の特定の作業機械２００の推奨パラメータ設定を、分析データベース１０５に記録する。また、パラメータ選定部１０４は、たとえば、解析対象の特定の作業機械２００の推奨パラメータ設定を、データ入出力部１０１を介して作業機械２００とユーザ端末４００の少なくとも一方へ出力する。
　すなわち、パラメータ選定装置１００は、たとえば、処理Ｐ９でパラメータ選定部１０４が選定した推奨パラメータ設定を、データ入出力部１０１を介してユーザ端末４００へ送信する。この場合、ユーザ端末４００は、データ入出力部１０１から受信した推奨パラメータ設定を、図８に示すように、表示部４０１に表示することができる。
　また、パラメータ選定装置１００は、たとえば、処理Ｐ９でパラメータ選定部１０４が選定した推奨パラメータ設定を、データ入出力部１０１を介して、作業機械２００の通信装置２０４へ送信する。この場合、エンジン制御部２２３は、通信装置２０４を介してデータ入出力部１０１から受信した推奨パラメータ設定に基づいて、エンジン２０１を制御する。パラメータ選定装置１００は、推奨パラメータ設定を記録および出力する処理Ｐ１０の終了後、図４に示す処理フローを終了する。
　以上のように、本実施形態のパラメータ選定装置１００は、作業機械２００の走行履歴データＲＤに基づいて、作業機械２００のエンジン２０１の推奨パラメータ設定を選定する装置であり、パラメータ選定部１０４を備えている。走行履歴データＲＤは、図２に示すように、作業機械２００の走行日時ＤＡＴ、走行経路の斜度θ、走行速度Ｖ［ｋｍ／ｈ］、積載物の重量ＰＬＤ［ｔ］、エンジン２０１のパラメータ設定ＰＳ、および、単位時間あたりの燃料消費量ＦＣＨ［ｌ／ｈ］を含む。図４に示すように、パラメータ選定部１０４は、走行履歴データＲＤに基づいて１サイクルあたりの平均積荷走行距離を算出する（処理Ｐ１）。ここでは、作業機械２００が、積載物を積載し、積載物の積載後に積荷走行し、積荷走行の後に積載物を投下し、積載物の投下後に空車走行し、再び積載物を積載するまでを１サイクルとしている。また、パラメータ選定部１０４は、走行履歴データＲＤに基づいて、積荷走行における作業機械２００の総走行距離に対する斜度θごとの累計走行距離の割合である斜度毎走行割合を算出する（処理Ｐ２）。さらに、パラメータ選定部１０４は、平均積荷走行距離に斜度毎走行割合を乗じて１サイクルあたりの斜度毎仮想走行距離を算出する（処理Ｐ３）。また、パラメータ選定部１０４は、走行履歴データＲＤに基づいて、作業機械２００の積荷走行における斜度θごとに、燃料消費量ＦＣＨ［ｌ／ｈ］の平均値である斜度毎平均燃料消費量と、走行速度Ｖ［ｋｍ／ｈ］の平均値である斜度毎平均速度とを算出する（処理Ｐ４）。また、パラメータ選定部１０４は、斜度毎平均燃料消費量を斜度毎平均速度で除した斜度毎平均燃費に、斜度毎仮想走行距離を乗じて、１サイクルあたりの斜度毎予測燃料消費量を算出する（処理Ｐ５）。また、パラメータ選定部１０４は、斜度毎仮想走行距離を斜度毎平均速度で除して、１サイクルあたりの斜度毎走行時間を算出する（処理Ｐ６）。また、パラメータ選定部１０４は、走行履歴データＲＤに基づいて、パラメータ設定ＰＳごとに、斜度毎予測燃料消費量の合計である１サイクルあたりの予測燃料消費量を作業機械２００の規定積載重量で除して、単位積載重量あたりの予測燃料消費量を算出する（処理Ｐ７）。また、パラメータ選定部１０４は、走行履歴データＲＤに基づいて、パラメータ設定ＰＳごとに、規定積載重量を斜度毎走行時間の合計である１サイクルあたりの仮想走行時間で除して、１サイクルあたりの予測生産量を算出する（処理Ｐ８）。そして、パラメータ選定部１０４は、図８に示すように、パラメータ設定ＰＳごとの１サイクルあたりの予測燃料消費量と予測生産量とに基づいて、推奨パラメータ設定を選定する（処理Ｐ９）。
　このような構成により、本実施形態のパラメータ選定装置１００によれば、作業機械２００の走行履歴データＲＤを集計して、作業機械２００が１サイクルで積荷走行を行う仮想的な走行経路の斜度毎仮想走行距離を算出することができる。さらに、この斜度毎仮想走行距離を用いて、エンジン２０１のパラメータ設定ＰＳごとに、作業機械２００の１サイクルにおける単位積載重量あたりの予測燃料消費量と、予測生産量とを算出することができる。これにより、作業機械２００が走行可能な経路や、作業機械２００が走行する経路の勾配が、作業の進行に伴って刻々と変化する鉱山現場などの作業現場において、均一な条件の下で、複数のパラメータ設定ＰＳの中から、予測燃料消費量と予測生産量とのバランスを考慮した推奨パラメータ設定を選定することができる。したがって、本実施形態によれば、走行経路や斜度θが刻々と変化する作業現場で作業機械２００を効率よく走行させることが可能なパラメータ選定装置１００を提供することができる。
　また、本実施形態のパラメータ推奨システム５００は、前述のパラメータ選定装置１００と、作業機械２００に搭載された制御装置２２０と、を備えている。制御装置２２０は、エンジン制御部２２３と、走行記録取得部２２１と、走行記録送信部２２２と、を有している。エンジン制御部２２３は、パラメータ設定ＰＳに基づいてエンジン２０１を制御する。走行記録取得部２２１は、作業機械２００に搭載されたセンサ２１０の検出結果に基づいて、走行履歴データＲＤを取得する。走行記録送信部２２２は、走行記録取得部２２１から入力された走行履歴データＲＤを、作業機械２００に搭載された通信装置２０４を介してパラメータ選定装置１００に送信する。
　このような構成により、本実施形態のパラメータ推奨システム５００によれば、作業機械２００に搭載された制御装置２２０によって作業機械２００の走行履歴データＲＤを取得し、作業機械２００の通信装置２０４を介してパラメータ選定装置１００に送信することが可能になる。
　また、本実施形態のパラメータ推奨システム５００は、パラメータ選定装置１００に情報通信可能に接続されたユーザ端末４００をさらに備えている。そして、パラメータ選定装置１００は、作業機械２００のエンジン２０１の推奨パラメータ設定を、ユーザ端末４００へ送信する。そして、ユーザ端末４００は、パラメータ選定装置１００から受信した推奨パラメータ設定を表示する表示部４０１を有している。
　このような構成により、本実施形態のパラメータ推奨システム５００によれば、作業機械２００のユーザは、ユーザ端末４００の表示部４０１に表示されたエンジン２０１の推奨パラメータ設定を参照して、作業機械２００に対して設定変更を行うことができる。
　また、本実施形態のパラメータ推奨システム５００において、パラメータ選定装置１００は、作業機械２００へエンジン２０１の推奨パラメータ設定を送信する。また、作業機械２００に搭載された制御装置２２０のエンジン制御部２２３は、通信装置２０４を介してデータ入出力部１０１から受信した推奨パラメータ設定に基づいて、エンジン２０１を制御する。
　このような構成により、本実施形態によれば、走行経路や斜度θが刻々と変化する作業現場で作業機械２００を効率よく走行させることが可能なパラメータ推奨システム５００を提供することができる。
　以上、図面を用いて本開示に係るパラメータ選定装置およびパラメータ推奨システムの実施形態を詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限定されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲における設計変更等があっても、それらは本開示に含まれるものである。
１００　パラメータ選定装置
１０４　パラメータ選定部
２００　作業機械
２０１　エンジン
２０４　通信装置
２１０　センサ
２２０　制御装置
２２１　走行記録取得部
２２２　走行記録送信部
２２３　エンジン制御部
４００　ユーザ端末
４０１　表示部
ＤＡＴ　走行日時
ＦＣＨ　単位時間あたりの燃料消費量
ＰＬＤ　積載物の重量
ＰＳ　　パラメータ設定
ＲＤ　走行履歴データ
Ｖ　　　走行速度
θ　　　斜度

Claims (4)

  1. 　作業機械の走行日時、走行経路の斜度、走行速度、積載物の重量、エンジンの制御用のパラメータ設定、および、単位時間あたりの燃料消費量を含む走行履歴データに基づいて、前記エンジンの推奨パラメータ設定を選定するパラメータ選定装置であって、
    　前記作業機械が、前記積載物を積載し、前記積載物の積載後に積荷走行し、前記積荷走行の後に前記積載物を投下し、前記積載物の投下後に空車走行し、再び前記積載物を積載するまでを１サイクルとし、前記走行履歴データに基づいて前記１サイクルあたりの平均積荷走行距離を算出し、
    　前記走行履歴データに基づいて、前記積荷走行における前記作業機械の総走行距離に対する前記斜度ごとの累計走行距離の割合である斜度毎走行割合を算出し、
    　前記平均積荷走行距離に前記斜度毎走行割合を乗じて前記１サイクルあたりの斜度毎仮想走行距離を算出し、
    　前記走行履歴データに基づいて、前記作業機械の前記積荷走行における前記斜度ごとに、前記燃料消費量の平均値である斜度毎平均燃料消費量と、前記走行速度の平均値である斜度毎平均速度とを算出し、
    　前記斜度毎平均燃料消費量を前記斜度毎平均速度で除した斜度毎平均燃費に前記斜度毎仮想走行距離を乗じて前記１サイクルあたりの斜度毎予測燃料消費量を算出し、
    　前記斜度毎仮想走行距離を前記斜度毎平均速度で除して前記１サイクルあたりの斜度毎走行時間を算出し、
    　前記走行履歴データに基づいて、前記パラメータ設定ごとに、前記斜度毎予測燃料消費量の合計である前記１サイクルあたりの予測燃料消費量を前記作業機械の規定積載重量で除して単位積載重量あたりの予測燃料消費量を算出し、
    　前記走行履歴データに基づいて、前記パラメータ設定ごとに、前記規定積載重量を前記斜度毎走行時間の合計である前記１サイクルあたりの仮想走行時間で除して前記１サイクルあたりの予測生産量を算出し、
    　前記パラメータ設定ごとの前記１サイクルあたりの前記予測燃料消費量と前記予測生産量とに基づいて、前記推奨パラメータ設定を選定する、
    　パラメータ選定部を備えることを特徴とするパラメータ選定装置。
  2. 　請求項１に記載のパラメータ選定装置と、前記作業機械に搭載された制御装置と、を備えたパラメータ推奨システムであって、
    　前記制御装置は、
    　前記パラメータ設定に基づいて前記エンジンを制御するエンジン制御部と、
    　前記作業機械に搭載されたセンサの検出結果に基づいて、前記走行履歴データを取得する走行記録取得部と、
    　前記走行記録取得部から入力された前記走行履歴データを前記作業機械に搭載された通信装置を介して前記パラメータ選定装置に送信する走行記録送信部と、
    　を有することを特徴とするパラメータ推奨システム。
  3. 　前記パラメータ選定装置に情報通信可能に接続されたユーザ端末をさらに備え、
    　前記パラメータ選定装置は、前記推奨パラメータ設定を前記ユーザ端末へ送信し、
    　前記ユーザ端末は、前記パラメータ選定装置から受信した前記推奨パラメータ設定を表示する表示部を有することを特徴とする請求項２に記載のパラメータ推奨システム。
  4. 　前記パラメータ選定装置は、前記作業機械へ前記推奨パラメータ設定を送信し、
    　前記エンジン制御部は、前記通信装置を介して前記パラメータ選定装置から受信した前記推奨パラメータ設定に基づいて、前記エンジンを制御することを特徴とする請求項２に記載のパラメータ推奨システム。
PCT/JP2023/005125 2022-02-28 2023-02-15 作業機械のパラメータ選定装置およびパラメータ推奨システム Ceased WO2023162803A1 (ja)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP23759804.0A EP4488977A4 (en) 2022-02-28 2023-02-15 CONSTRUCTION EQUIPMENT PARAMETER SELECTION DEVICE AND PARAMETER RECOMMENDATION SYSTEM
CN202380023733.4A CN118786277A (zh) 2022-02-28 2023-02-15 作业机械的参数选定装置及参数推荐系统
KR1020247028462A KR102929279B1 (ko) 2022-02-28 2023-02-15 작업 기계의 파라미터 선정 장치 및 파라미터 권장 시스템
US18/841,745 US12384351B2 (en) 2022-02-28 2023-02-15 Work machine parameter selection device and parameter recommendation system
JP2024503065A JP7710088B2 (ja) 2022-02-28 2023-02-15 作業機械のパラメータ選定装置およびパラメータ推奨システム

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022-029092 2022-02-28
JP2022029092 2022-02-28

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2023162803A1 true WO2023162803A1 (ja) 2023-08-31

Family

ID=87765887

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2023/005125 Ceased WO2023162803A1 (ja) 2022-02-28 2023-02-15 作業機械のパラメータ選定装置およびパラメータ推奨システム

Country Status (6)

Country Link
US (1) US12384351B2 (ja)
EP (1) EP4488977A4 (ja)
JP (1) JP7710088B2 (ja)
KR (1) KR102929279B1 (ja)
CN (1) CN118786277A (ja)
WO (1) WO2023162803A1 (ja)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100198466A1 (en) * 2007-07-13 2010-08-05 Volvo Construction Equipment Ab Method for providing an operator of a work machine with operation instructions and a computer program for implementing the method
JP2012242110A (ja) 2011-05-16 2012-12-10 Denso Corp 道路勾配データ作成装置及び作成方法、記憶媒体、並びに、車両のエネルギー消費量予測装置
JP2013105278A (ja) * 2011-11-11 2013-05-30 Komatsu Ltd 鉱山機械の管理システム及び鉱山機械の管理方法
WO2015136647A1 (ja) 2014-03-12 2015-09-17 株式会社小松製作所 運搬車両の運転解析装置および運転解析方法
JP2017089505A (ja) * 2015-11-11 2017-05-25 日立建機株式会社 運搬車両

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8712650B2 (en) * 2005-11-17 2014-04-29 Invent.Ly, Llc Power management systems and designs
US20080319618A1 (en) * 2006-02-20 2008-12-25 Volvo Construction Equipment Ab Method for Optimizing Operation of a Work Vehicle
WO2014122984A1 (ja) * 2013-02-08 2014-08-14 日立建機株式会社 ダンプトラック
US20150322873A1 (en) * 2013-02-20 2015-11-12 Xiamen King Long United Automotive Industry Co., Ltd. Fuel-saving self-adjusting system for a vehicle engine
US9695760B2 (en) * 2014-03-31 2017-07-04 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. System and method for improving energy efficiency of a vehicle based on known route segments
US12392623B2 (en) * 2014-10-22 2025-08-19 Transportation Ip Holdings, Llc Vehicle consumption monitoring system and method
US12434697B2 (en) * 2022-02-01 2025-10-07 BorgWarner US Technologies LLC System and method for controlling vehicle energy consumption using segmented route optimization

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100198466A1 (en) * 2007-07-13 2010-08-05 Volvo Construction Equipment Ab Method for providing an operator of a work machine with operation instructions and a computer program for implementing the method
JP2012242110A (ja) 2011-05-16 2012-12-10 Denso Corp 道路勾配データ作成装置及び作成方法、記憶媒体、並びに、車両のエネルギー消費量予測装置
JP2013105278A (ja) * 2011-11-11 2013-05-30 Komatsu Ltd 鉱山機械の管理システム及び鉱山機械の管理方法
WO2015136647A1 (ja) 2014-03-12 2015-09-17 株式会社小松製作所 運搬車両の運転解析装置および運転解析方法
JP2017089505A (ja) * 2015-11-11 2017-05-25 日立建機株式会社 運搬車両

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP4488977A4

Also Published As

Publication number Publication date
US20250162566A1 (en) 2025-05-22
KR20240141290A (ko) 2024-09-26
US12384351B2 (en) 2025-08-12
JP7710088B2 (ja) 2025-07-17
KR102929279B1 (ko) 2026-02-24
JPWO2023162803A1 (ja) 2023-08-31
EP4488977A4 (en) 2026-03-11
EP4488977A1 (en) 2025-01-08
CN118786277A (zh) 2024-10-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6235599B2 (ja) タイヤ異常管理システム及びタイヤ異常管理方法
RU2488663C2 (ru) Способ обеспечения инструкциями по эксплуатации водителя рабочей машины
JP6329904B2 (ja) 運搬車両の運転解析装置および運転解析方法
US8768587B2 (en) Worksite management system with gear recommendation
US20170169626A1 (en) Operation monitoring system for machine and method thereof
US9378663B2 (en) Method and system for mapping terrain using machine parameters
US9697654B2 (en) System for managing mining machine and method for managing mining machine
EP2973124A1 (en) In-truck fuel economy estimator
US20160155277A1 (en) System for managing mining machinery, method for managing mining machinery, and dump truck
US12078493B2 (en) Worksite management system
WO2013125538A1 (ja) 車両運行管理システム
WO2005106139A1 (ja) 建設機械のメンテナンス支援システム
EP4206034A1 (en) Mining vehicle control
CA2923677C (en) Tire management system and tire management method
JP7710088B2 (ja) 作業機械のパラメータ選定装置およびパラメータ推奨システム
GB2631405A (en) Fuel recommendation system
US20260016306A1 (en) Cloud-based package delivery and vehicle energy consumption based rider remuneration
CN121341196A (zh) 用于基于不断演变的路线的功率管理的系统、方法和服务器
JPWO2023162803A5 (ja)

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 23759804

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

DPE1 Request for preliminary examination filed after expiration of 19th month from priority date (pct application filed from 20040101)
ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2024503065

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 20247028462

Country of ref document: KR

Kind code of ref document: A

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 202380023733.4

Country of ref document: CN

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 18841745

Country of ref document: US

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2023759804

Country of ref document: EP

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2023759804

Country of ref document: EP

Effective date: 20240930

WWP Wipo information: published in national office

Ref document number: 18841745

Country of ref document: US

WWG Wipo information: grant in national office

Ref document number: 18841745

Country of ref document: US

WWG Wipo information: grant in national office

Ref document number: 1020247028462

Country of ref document: KR