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JP7616110B2 - Life Expectancy Calculation Method - Google Patents
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JP7616110B2 - Life Expectancy Calculation Method - Google Patents

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JP7616110B2 JP2022015360A JP2022015360A JP7616110B2 JP 7616110 B2 JP7616110 B2 JP 7616110B2 JP 2022015360 A JP2022015360 A JP 2022015360A JP 2022015360 A JP2022015360 A JP 2022015360A JP 7616110 B2 JP7616110 B2 JP 7616110B2
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Description

本発明は、寿命算出方法に関し、詳しくは、寿命の算出の対象とする算出対象物が搭載された搭載装置の算出対象物の寿命を算出する寿命算出方法に関する。 The present invention relates to a lifespan calculation method, and more specifically, to a lifespan calculation method for calculating the lifespan of a calculation object of an on-board device on which the calculation object is mounted, the calculation object having a lifespan being calculated.

従来、寿命の算出の対象とする算出対象物の寿命算出方法としては、無端ベルトを駆動するベルト駆動装置の予測寿命を算出する方法が提案されている(例えば、特許文献1参照)。この方法では、無端ベルトの幅方向の位置としてのベルト位置を設定位置に補正する際に補正に要した時間において部品に加わる負荷に関連するパラメータをデータとし、このデータに基づいてベルト駆動装置の寿命を算出している。 A method for calculating the predicted lifespan of a belt drive device that drives an endless belt has been proposed as a method for calculating the lifespan of an object to be calculated (see, for example, Patent Document 1). In this method, parameters related to the load applied to the parts during the time required to correct the belt position in the width direction of the endless belt to a set position are used as data, and the lifespan of the belt drive device is calculated based on this data.

特開2017-167439号公報JP 2017-167439 A

ところで、算出対象物の寿命を算出する寿命算出方法では、負荷に関連するパラメータをデータとして、このデータに基づいて寿命を算出する場合、算出した寿命と実際の寿命との間にずれが生じることがある。こうしたずれを抑制するために、所定時間毎または算出対象物を搭載した装置が所定距離移動する毎に取得した複数のデータを用いて寿命を算出する手法が考えられる。しかし、データの個数に応じて、算出した寿命と実際の寿命との間のずれの大きさが変動する。そのため、データの個数に応じてより適正に算出対象物の寿命を算出することが望まれている。 However, in a lifespan calculation method for calculating the lifespan of a calculation object, when a parameter related to a load is used as data and the lifespan is calculated based on this data, a discrepancy may occur between the calculated lifespan and the actual lifespan. In order to suppress such a discrepancy, a method of calculating the lifespan using multiple data acquired at predetermined time intervals or each time a device equipped with the calculation object moves a predetermined distance can be considered. However, the amount of discrepancy between the calculated lifespan and the actual lifespan varies depending on the number of data pieces. Therefore, it is desirable to calculate the lifespan of a calculation object more appropriately depending on the number of data pieces.

本発明の寿命算出方法は、データの個数に応じてより適正に算出対象物の寿命を算出することを主目的とする。 The main purpose of the lifespan calculation method of the present invention is to more accurately calculate the lifespan of the object being calculated based on the number of data items.

本発明の寿命算出方法は、上述の主目的を達成するために以下の手段を採った。 The life calculation method of the present invention employs the following measures to achieve the above-mentioned main objective.

本発明の寿命算出方法は、
寿命の算出の対象とする算出対象物が搭載された搭載装置において前記算出対象物の寿命を算出する寿命算出方法であって、
前記算出対象物に加わる負荷に関連するパラメータとしての負荷関連パラメータと、前記搭載装置の使用を開始してから前記負荷関連パラメータを取得するまでの前記搭載装置の総移動距離または総使用時間と、を前記搭載装置が所定距離移動する毎または所定時間毎にデータとして記憶する第1ステップと、
記憶している前記データの総数としてのデータ数が所定個数を超えているときには、記憶している複数の前記データのうち最新の前記データから前記所定個数分過去の前記データまでを用いて、前記データ毎に、前記負荷関連パラメータの積算値が所定閾値に達したときの前記総移動距離の予想値としての予想総移動距離または前記積算値が前記所定閾値に達したときの前記総使用時間としての予想総使用時間を算出し、前記データ毎の前記予想総移動距離または前記予想総使用時間の平均値から前記平均値の標準偏差の3倍の値を減じた値を前記寿命として算出し、前記データ数が前記所定個数以下のときには、記憶している複数の前記データの全てを用いて、前記データ毎に、前記予想総移動距離または前記予想総使用時間を算出し、前記平均値を前記寿命として算出する第2ステップと、
を備えることを要旨とする。
The life calculation method of the present invention includes the steps of:
A life calculation method for calculating a life of a calculation object in a mounting device on which a calculation object to be calculated has been mounted, the method comprising the steps of:
a first step of storing, as data, a load-related parameter as a parameter related to a load applied to the calculation object, and a total moving distance or a total usage time of the mounted device from when the use of the mounted device is started until the load-related parameter is acquired, every time the mounted device moves a predetermined distance or every predetermined time;
a second step of, when the number of data items as the total number of the stored data items exceeds a predetermined number, calculating, for each of the plurality of stored data items, an expected total travel distance as an expected value of the total travel distance when an integrated value of the load-related parameter reaches a predetermined threshold value, or an expected total usage time as the total usage time when the integrated value reaches the predetermined threshold value, using the latest data among the plurality of stored data items through the predetermined number of previous data items, and calculating, as the lifespan, a value obtained by subtracting three times the standard deviation of the average value from an average value of the expected total travel distance or the expected total usage time for each of the data items; when the number of data items is equal to or less than the predetermined number, calculating, for each of the plurality of stored data items, the expected total travel distance or the expected total usage time, and calculating, as the lifespan, the average value;
The gist of the project is to provide the following:

この本発明の寿命算出方法では、算出対象物に加わる負荷に関連するパラメータとしての負荷関連パラメータと、搭載装置の使用を開始してから負荷関連パラメータを取得するまでの搭載装置の総移動距離または総使用時間と、を搭載装置が所定距離移動する毎または所定時間毎にデータとして記憶する。そして、記憶しているデータの総数としてのデータ数が所定個数を超えているときには、記憶している複数のデータのうち最新のデータから所定個数分過去のデータまでを用いて、データ毎に、負荷関連パラメータの積算値が所定閾値に達するときの総移動距離の予想値としての予想総移動距離または積算値が所定閾値に達するときの総使用時間としての予想総使用時間を算出し、データ毎の予想総移動距離または予想総使用時間の平均値から平均値の標準偏差の3倍の値を減じた値を寿命として算出する。ここで、「所定個数」は、データ毎の予想総移動距離または予想総使用時間の平均値の分布が正規分布から有意に離れる個数である。データ数が所定個数を超えていて、データ毎の予想総移動距離または予想総使用時間の平均値の分布が正規分布に近く標準偏差を用いても差し支えないときには、データ毎の予想総移動距離または予想総使用時間の平均値から均値の標準偏差の3倍の値を減じた値を寿命として算出することにより、算出した寿命に平均値から標準偏差の3倍のマージンを持たせることができ、適正に算出対象物の寿命を算出できる。そして、データ数が所定個数以下のときには、記憶している複数のデータの全てを用いて、データ毎に、予想総移動距離または予想総使用時間を算出し、平均値を寿命として算出する。これにより、寿命を過度に短く算出することを抑制できる。この結果、データの個数に応じてより適正に算出対象物の寿命を算出できる。 In the life calculation method of the present invention, the load-related parameters as parameters related to the load applied to the calculation object and the total travel distance or total usage time of the mounted device from the start of use of the mounted device to the acquisition of the load-related parameters are stored as data every time the mounted device travels a predetermined distance or every predetermined time. When the total number of stored data exceeds a predetermined number, the most recent data to a predetermined number of past data are used to calculate, for each data, the expected total travel distance as the expected value of the total travel distance when the integrated value of the load-related parameters reaches a predetermined threshold, or the expected total usage time as the total usage time when the integrated value reaches a predetermined threshold, and the life is calculated by subtracting three times the standard deviation of the average value from the average value of the expected total travel distance or the expected total usage time for each data. Here, the "predetermined number" is the number at which the distribution of the average value of the expected total travel distance or the expected total usage time for each data significantly deviates from the normal distribution. When the number of data items exceeds a predetermined number and the distribution of the average value of the expected total travel distance or expected total usage time for each data item is close to a normal distribution and it is acceptable to use the standard deviation, the expected total travel distance or expected total usage time for each data item is subtracted from the average value by three times the standard deviation of the average value to calculate the lifespan, thereby allowing the calculated lifespan to have a margin of three times the standard deviation from the average value, and the lifespan of the calculation object to be calculated appropriately. When the number of data items is equal to or less than a predetermined number, the expected total travel distance or expected total usage time is calculated for each data item using all of the multiple data items stored, and the average value is calculated as the lifespan. This makes it possible to prevent the lifespan from being calculated as being too short. As a result, the lifespan of the calculation object can be calculated more appropriately according to the number of data items.

こうした本発明の寿命算出方法において、前記搭載装置は、車両であり、前記算出対象物は、前記エンジンを潤滑する潤滑オイルであり、前記負荷関連パラメータは、前記潤滑オイルの温度領域毎の前記エンジンにおける燃料噴射量としてもよい。また、前記搭載装置は、車両であり、前記算出対象物は、前記エンジンのエアクリーナであり、前記負荷関連パラメータは、前記エンジンの吸入空気量の積算値としてもよい。さらに、前記搭載装置は、水を処理する水処理装置であり、前記算出対象物は、水を濾過する濾過装置であり、前記負荷関連パラメータは、前記濾過装置の水流量の積算値としてもよい。 In the life calculation method of the present invention, the on-board device may be a vehicle, the calculation object may be a lubricating oil that lubricates the engine, and the load-related parameter may be the fuel injection amount in the engine for each temperature range of the lubricating oil. Also, the on-board device may be a vehicle, the calculation object may be an air cleaner of the engine, and the load-related parameter may be an integrated value of the intake air volume of the engine. Furthermore, the on-board device may be a water treatment device that treats water, the calculation object may be a filtration device that filters water, and the load-related parameter may be an integrated value of the water flow rate of the filtration device.

本発明の寿命算出システムは、
寿命の算出の対象とする算出対象物が搭載された搭載装置の前記算出対象物の寿命を算出する寿命算出装置であって、
前記算出対象物に加わる負荷に関連するパラメータとしての負荷関連パラメータと、前記搭載装置の使用を開始してから前記負荷関連パラメータを取得するまでの前記搭載装置の総移動距離または総使用時間と、を前記搭載装置が所定距離移動する毎または所定時間毎にデータとして記憶する記憶処理部と、
前記記憶処理部が記憶している前記データの総数としてのデータ数が所定個数を超えているときには、記憶している複数の前記データのうち最新の前記データから前記所定個数分過去の前記データまでを用いて、前記データ毎に、前記負荷関連パラメータの積算値が所定閾値に達するときの前記総移動距離の予想値としての予想総移動距離または前記積算値が前記所定閾値に達したときの前記総使用時間としての予想総使用時間を算出し、前記データ毎の前記予想総移動距離または前記予想総使用時間の平均値から前記平均値の標準偏差の3倍の値を減じた値を前記寿命として算出し、前記データ数が前記所定個数以下のときには、記憶している複数の前記データの全てを用いて、前記データ毎に、前記予想総移動距離または前記予想総使用時間を算出し、前記平均値を前記寿命として算出する寿命算出部と、
を備えることを要旨とする。
The life calculation system of the present invention comprises:
A lifespan calculation device that calculates a lifespan of a calculation object of a mounted device on which a calculation object to be calculated is mounted, comprising:
a storage processing unit that stores, as data, a load-related parameter as a parameter related to a load applied to the calculation object, and a total moving distance or a total usage time of the mounted device from when the use of the mounted device is started until the load-related parameter is acquired, every time the mounted device moves a predetermined distance or every predetermined time;
a life calculation unit that, when the number of data items as the total number of the data items stored in the storage processing unit exceeds a predetermined number, calculates, for each of the plurality of stored data items, an expected total travel distance as a predicted value of the total travel distance when an integrated value of the load-related parameter reaches a predetermined threshold value or an expected total usage time as the total usage time when the integrated value reaches the predetermined threshold value, using the latest data to the predetermined number of previous data items among the plurality of stored data items, and calculates, as the lifespan, a value obtained by subtracting three times the standard deviation of the average value from an average value of the expected total travel distance or the expected total usage time for each of the data items; and, when the number of data items is equal to or less than the predetermined number, calculates, for each of the plurality of stored data items, the expected total travel distance or the expected total usage time, and calculates, as the lifespan, the average value;
The gist of the invention is to provide the following:

この本発明の寿命算出システムでは、算出対象物に加わる負荷に関連するパラメータとしての負荷関連パラメータと、搭載装置の使用を開始してから負荷関連パラメータを取得するまでの搭載装置の総移動距離または総使用時間と、を搭載装置が所定距離移動する毎または所定時間毎にデータとして記憶する。そして、記憶しているデータの総数としてのデータ数が所定個数を超えているときには、記憶している複数のデータのうち最新のデータから所定個数分過去のデータまでを用いて、データ毎に、負荷関連パラメータの積算値が所定閾値に達するときの総移動距離の予想値としての予想総移動距離または積算値が所定閾値に達するときの総使用時間としての予想総使用時間を算出し、データ毎の予想総移動距離または予想総使用時間の平均値から平均値の標準偏差の3倍の値を減じた値を寿命として算出する。「所定個数」は、データ毎の予想総移動距離または予想総使用時間の平均値の分布が正規分布から有意に離れるサンプル数として予め定めた個数である。データ数が所定個数を超えていて、データ毎の予想総移動距離または予想総使用時間の平均値の分布が正規分布に近く標準偏差を用いても差し支えないときには、データ毎の予想総移動距離または予想総使用時間の平均値から平均値の標準偏差の3倍の値を減じた値を寿命として算出することにより、算出した寿命に平均値から標準偏差の3倍のマージンを持たせることができ、適正に算出対象物の寿命を算出できる。データ数が所定個数以下で、必要な精度の標準偏差を算出できないときには、記憶している複数のデータの全てを用いて、データ毎に、予想総移動距離または予想総使用時間を算出し、平均値を寿命として算出する。標準偏差を用いずに寿命を算出するから、より適正に寿命を算出できる。この結果、データの個数に応じてより適正に算出対象物の寿命を算出できる。 In the life calculation system of the present invention, the load-related parameters as parameters related to the load applied to the calculation object and the total travel distance or total usage time of the mounted device from the start of use of the mounted device to the acquisition of the load-related parameters are stored as data every time the mounted device travels a predetermined distance or every predetermined time. When the total number of stored data exceeds a predetermined number, the system uses the stored data from the most recent data to a predetermined number of past data to calculate, for each data, the expected total travel distance as the expected value of the total travel distance when the integrated value of the load-related parameters reaches a predetermined threshold, or the expected total usage time as the total usage time when the integrated value reaches a predetermined threshold, and calculates the life as the average value of the expected total travel distance or the expected total usage time for each data minus three times the standard deviation of the average value. The "predetermined number" is a number determined in advance as the number of samples at which the distribution of the average value of the expected total travel distance or the expected total usage time for each data significantly deviates from the normal distribution. When the number of data items exceeds a predetermined number and the distribution of the average value of the expected total travel distance or expected total usage time for each data item is close to a normal distribution and it is acceptable to use the standard deviation, the expected total travel distance or expected total usage time for each data item is subtracted from the average value by three times the standard deviation of the average value to calculate the lifespan, thereby allowing the calculated lifespan to have a margin of three times the standard deviation from the average value, and the lifespan of the calculation object to be calculated appropriately. When the number of data items is less than a predetermined number and it is not possible to calculate a standard deviation with the required accuracy, the expected total travel distance or expected total usage time is calculated for each data item using all of the multiple stored data items, and the average value is calculated as the lifespan. Since the lifespan is calculated without using the standard deviation, the lifespan can be calculated more appropriately. As a result, the lifespan of the calculation object can be calculated more appropriately according to the number of data items.

本発明の一実施例としての寿命算出方法により車両30に搭載される部品(算出対象物)の寿命を算出する寿命算出システム10の構成の概略を示す構成図である。1 is a diagram showing an outline of the configuration of a lifespan calculation system 10 that calculates the lifespan of a part (calculation object) mounted on a vehicle 30 by a lifespan calculation method according to an embodiment of the present invention. サーバ20により実行される寿命算出ルーチンの一例を示すフローチャートである。10 is a flowchart showing an example of a lifespan calculation routine executed by the server 20. 予想総走行距離Dest(n)を設定している様子の一例を示す説明図である。FIG. 13 is an explanatory diagram showing an example of how an expected total travel distance Dest(n) is set. データ数Ndが所定個数Ndref以下のときに寿命距離DLsを設定している様子の一例を示す説明図である。11 is an explanatory diagram showing an example of a state in which a life distance DLs is set when the number of data Nd is equal to or smaller than a predetermined number Ndref; FIG. データ数Ndが所定個数Ndrefを超えているときに寿命距離DLsを設定している様子の一例を示す説明図である。FIG. 13 is an explanatory diagram showing an example of a state in which a life distance DLs is set when the number of data Nd exceeds a predetermined number Ndref. データ数Ndが所定個数Ndrefを超えているときに寿命TLsを設定している様子の一例を示す説明図である。FIG. 11 is an explanatory diagram showing an example of a state in which a lifetime TLs is set when the number of data Nd exceeds a predetermined number Ndref;

次に、本発明を実施するための形態を実施例を用いて説明する。 Next, we will explain how to implement the present invention using examples.

図1は、本発明の一実施例としての寿命算出方法により車両30に搭載される部品(算出対象物)の寿命を算出する寿命算出システム10の構成の概略を示す構成図である。寿命算出システム10は、サーバ20と、車両30と、販売店PC50と、を備える。 Figure 1 is a schematic diagram showing the configuration of a lifespan calculation system 10 that calculates the lifespan of a part (calculation object) mounted on a vehicle 30 using a lifespan calculation method according to one embodiment of the present invention. The lifespan calculation system 10 includes a server 20, a vehicle 30, and a dealer PC 50.

サーバ20は、周知のコンピュータとして構成されており、CPUやROM、RAM、フラッシュメモリ22、記憶装置(例えば、HDDやSSDなど)、入出力ポート、通信ポートなどを備える。サーバ20は、車両30や車両販売店のコンピュータである販売店PC50と有線または無線により通信可能となっている。 The server 20 is configured as a well-known computer and includes a CPU, ROM, RAM, flash memory 22, a storage device (e.g., HDD, SSD, etc.), an input/output port, a communication port, etc. The server 20 is capable of communicating with the vehicle 30 and the dealer PC 50, which is a computer of the vehicle dealer, via wired or wireless communication.

車両30は、エンジン32と、エンジン32を制御する電子制御ユニット(以下、「ECU」という)34と、を備える。 The vehicle 30 is equipped with an engine 32 and an electronic control unit (hereinafter referred to as "ECU") 34 that controls the engine 32.

エンジン32は、例えばガソリンや軽油などを燃料として吸気、圧縮、膨張(爆発燃焼)、排気の4行程により動力を出力する複数気筒(例えば。4気筒や6気筒など)の内燃機関として構成されている。エンジン32は、エアクリーナ32aにより清浄された空気を吸気管に吸入してスロットルバルブを通過させて更に吸気バルブを介して燃焼室に吸入する。また、吸気行程や圧縮行程において燃料噴射弁から燃料を噴射し、点火プラグによる電気火花により爆発燃焼させる。そして、爆発燃焼によるエネルギにより押し下げられるピストンの往復運動をクランクシャフトの回転運動に変換する。燃焼室から排気バルブを介して排気管に排出される排気は、浄化装置を介して外気に排出される。 The engine 32 is configured as a multiple cylinder (e.g., 4-cylinder or 6-cylinder) internal combustion engine that uses gasoline or diesel as fuel and outputs power through four strokes: intake, compression, expansion (explosive combustion), and exhaust. The engine 32 draws air cleaned by the air cleaner 32a into the intake pipe, passes it through a throttle valve, and then draws it into the combustion chamber via the intake valve. In addition, fuel is injected from a fuel injection valve during the intake stroke and compression stroke, and explosive combustion is caused by an electric spark from an ignition plug. The reciprocating motion of the piston, which is pushed down by the energy of the explosive combustion, is converted into the rotational motion of the crankshaft. Exhaust discharged from the combustion chamber into the exhaust pipe via the exhaust valve is discharged into the outside air via a purification device.

ECU34は、周知のマイクロコンピュータとして構成されており、CPUやROM、RAM、フラッシュメモリ、入出力ポート、通信ポートなどを備える。ECU34は、各種センサからの信号が入力ポートを介して入力されている。ECU34に入力される信号としては、例えば、吸気管のスロットルバルブよりも上流側に取り付けられたエアフローメータ36からの吸入空気量Qaや、車両30の総走行距離を検出するオドメータ38からの総走行距離Dtを挙げることができる。ECU34からは、各種制御信号が出力ポートを介して出力されている。ECU34から出力される信号としては、例えば、エンジン32のスロットルバルブへの制御信号や、燃料噴射弁への制御信号、点火プラグへの制御信号を挙げることができる。ECU34は、所定時間tref1(例えば、数msecなど)毎に、エアフローメータ34aにより検出される吸入空気量Qaを入力し、入力した吸入空気量Qaを積算した積算吸入空気量SUMqaを演算し、フラッシュメモリに記憶している。また、ECU34は、車両30が工場から出荷されてから車両30が使用された全時間としての総使用時間Tuを計測し、フラッシュメモリに記憶している。 The ECU 34 is configured as a well-known microcomputer and includes a CPU, ROM, RAM, flash memory, input/output ports, and communication ports. Signals from various sensors are input to the ECU 34 through the input port. Examples of signals input to the ECU 34 include the intake air amount Qa from the air flow meter 36 attached upstream of the throttle valve of the intake pipe, and the total travel distance Dt from the odometer 38 that detects the total travel distance of the vehicle 30. Various control signals are output from the ECU 34 through the output port. Examples of signals output from the ECU 34 include a control signal to the throttle valve of the engine 32, a control signal to the fuel injection valve, and a control signal to the ignition plug. The ECU 34 inputs the intake air amount Qa detected by the air flow meter 34a at a predetermined time tref1 (for example, several msec), calculates the integrated intake air amount SUMqa by integrating the input intake air amount Qa, and stores it in the flash memory. The ECU 34 also measures the total usage time Tu, which is the total time the vehicle 30 has been used since it was shipped from the factory, and stores this in the flash memory.

販売店PC50は、周知のコンピュータとして構成されており、CPUやROM、RAM、フラッシュメモリ、記憶装置(例えば、HDDやSSDなど)、入出力ポート、通信ポートなどを備える。販売店PC50は、サーバ20と有線または無線により通信可能となっている。 The dealer PC 50 is configured as a well-known computer and includes a CPU, ROM, RAM, flash memory, a storage device (e.g., HDD, SSD, etc.), input/output ports, and communication ports. The dealer PC 50 can communicate with the server 20 via wired or wireless communication.

次に、こうして構成された実施例の寿命算出システム10の動作、特に、エアクリーナ32aの寿命を算出する際の動作について説明する。車両30のECU34は、オドメータ38からの総走行距離Dtが所定距離Dtref(例えば、1500km、2000km、2500knなど)に達する毎に、オドメータ38からの総走行距離(総移動距離)Dtと、エアクリーナ32aに加わる負荷としてエアフローメータ34aにより検出される吸入空気量Qaを積算した積算吸入空気量(負荷関連パラメータ)SUMqaとを通信によりサーバ20に送信する。 Next, the operation of the life calculation system 10 of the embodiment thus configured, particularly the operation when calculating the life of the air cleaner 32a, will be described. Each time the total travel distance Dt from the odometer 38 reaches a predetermined distance Dtref (e.g., 1500 km, 2000 km, 2500 km, etc.), the ECU 34 of the vehicle 30 transmits to the server 20 via communication the total travel distance (total movement distance) Dt from the odometer 38 and the accumulated intake air volume (load-related parameter) SUMqa, which is the accumulated intake air volume Qa detected by the air flow meter 34a as the load applied to the air cleaner 32a.

サーバ20は、車両30から総走行距離Dtと積算吸入空気量SUMqaとをデータとして受信すると、寿命算出ルーチンを実行する。図2は、サーバ20により実行される寿命算出ルーチンの一例を示すフローチャートである。本ルーチンが実行されると、サーバ20は、最初に、データとして受信した積算吸入空気量SUMqaと総走行距離Dtとを入力してサーバ20のフラッシュメモリ22に記憶する(ステップS100)。 When the server 20 receives the total mileage Dt and the cumulative intake air volume SUMqa as data from the vehicle 30, it executes a life calculation routine. Figure 2 is a flowchart showing an example of a life calculation routine executed by the server 20. When this routine is executed, the server 20 first inputs the cumulative intake air volume SUMqa and the total mileage Dt received as data and stores them in the flash memory 22 of the server 20 (step S100).

続いて、フラッシュメモリ22に記憶しているデータの総数としてのデータ数Ndが所定個数Ndrefを超えているか否かを判定する(ステップS110)。所定個数Ndrefは、後述する予想総走行距離Dest(1)~予想総走行距離Dest(Ndref)から算出される平均値Destaの分布が正規分布から有意に離れる個数であり、例えば、10個、20個、30個などに設定される。 Then, it is determined whether the total number of data Nd stored in the flash memory 22 exceeds a predetermined number Ndref (step S110). The predetermined number Ndref is the number at which the distribution of the average value Desta calculated from the estimated total travel distance Dest(1) to the estimated total travel distance Dest(Ndref), which will be described later, significantly deviates from the normal distribution, and is set to, for example, 10, 20, 30, etc.

ステップS110でデータ数Ndが所定個数Ndref以下のときには、平均値Destaの分布が正規分布から有意に離れており標準偏差σを適正に用いることができないと判断して、フラッシュメモリ22に記憶している複数のデータの全てを用いて、データ毎に、積算吸入空気量SUMqaが所定閾値SUMrefに達するときの総走行距離Dtの予想値としての予想総走行距離Dest(1)~Dest(Nd)を設定する(ステップS120)。図3は、予想総走行距離Dest(n)を設定している様子の一例を示す説明図である。図中、白塗りの丸印は、各データを示している。予想総走行距離Dest(1)は、図示するように、原点(総走行距離Dtが値0且つ積算吸入空気量SUMqaが値0)とデータのうちの1つとを結ぶ直線L1(1)と、積算吸入空気量SUMqaが所定閾値SUMrefである直線L2と、の交点(図中、黒塗りの四角印S1)における総走行距離Dtが設定される。予想総走行距離Dest(2)~Dest(Nd)は、予想総走行距離Dest(1)と同様に、原点と各データとを結ぶ直線L1(2)~L1(Nd)と直線L2との交点における総走行距離Dtが設定される。 When the number of data Nd is equal to or less than the predetermined number Ndref in step S110, it is determined that the distribution of the average value Desta is significantly different from the normal distribution and the standard deviation σ cannot be used appropriately, and the predicted total mileage Dest(1) to Dest(Nd) is set for each data item as a predicted value of the total mileage Dt when the integrated intake air amount SUMqa reaches the predetermined threshold value SUMref, using all of the data items stored in the flash memory 22 (step S120). Figure 3 is an explanatory diagram showing an example of how the predicted total mileage Dest(n) is set. In the figure, the white circles indicate each data item. As shown in the figure, the expected total mileage Dest(1) is set as the total mileage Dt at the intersection (black square S1 in the figure) of a straight line L1(1) connecting the origin (where the total mileage Dt is 0 and the accumulated intake air volume SUMqa is 0) and one of the data, and a straight line L2 where the accumulated intake air volume SUMqa is the predetermined threshold value SUMref. As with the expected total mileage Dest(1), the expected total mileage Dest(2) to Dest(Nd) are set as the total mileage Dt at the intersection of the straight line L2 and the straight lines L1(2) to L1(Nd) connecting the origin and each data.

こうして予想総走行距離Dest(1)~Dest(Nd)を設定すると、エアクリーナ32aが寿命を迎える総走行距離としての寿命距離DLsを算出して(ステップS130)、本ルーチンを終了する。寿命距離DLsは、ステップS120で設定した予想総走行距離Dest(1)~Dest(Nd)の和をデータ数Ndで除した平均値Desta(=ΣDest(n)/Nd、「n」は、値1から値Ndまでの自然数)として算出される。図4は、データ数Ndが所定個数Ndref以下のときに寿命距離DLsを設定している様子の一例を示す説明図である。図中、白塗りの丸印は各データを示し、黒塗りの四角印は直線L1(1)~L1(Nd)と直線L2との交点を示し、白塗りの四角印は総走行距離Dtが平均値Desta(寿命距離DLs)であり且つ積算吸入空気量SUMqaが所定閾値SUMrefである点を示している。このように、データ数Ndが少ないときには、後述する標準偏差σを用いずに、ステップS120で設定した予想総走行距離Dest(1)~Dest(Nd)の平均値Destaを寿命距離DLsとして算出することにより、より適正に寿命距離DLsを算出できる。 Once the estimated total mileage Dest(1) to Dest(Nd) is set in this manner, the life distance DLs is calculated as the total mileage until the air cleaner 32a reaches the end of its life (step S130), and this routine ends. The life distance DLs is calculated as the average value Desta (=ΣDest(n)/Nd, where "n" is a natural number from 1 to Nd) obtained by dividing the sum of the estimated total mileage Dest(1) to Dest(Nd) set in step S120 by the number of data Nd. Figure 4 is an explanatory diagram showing an example of how the life distance DLs is set when the number of data Nd is equal to or less than a predetermined number Ndref. In the figure, white circles indicate each data, black squares indicate the intersections of lines L1(1)-L1(Nd) and line L2, and white squares indicate points where the total travel distance Dt is the average value Desta (life distance DLs) and the integrated intake air amount SUMqa is the predetermined threshold value SUMref. In this way, when the number of data Nd is small, the life distance DLs can be calculated more appropriately by calculating the average value Desta of the expected total travel distance Dest(1)-Dest(Nd) set in step S120 as the life distance DLs without using the standard deviation σ described below.

ステップS110でデータ数Ndが所定個数Ndrefを超えているときには、フラッシュメモリ22に記憶している複数のデータのうち最も古いデータ(最も古い積算吸入空気量SUMqaおよび総走行距離Dt)を削除する(ステップS140)。こうしてフラッシュメモリ22に記憶している複数のデータのうち最も古いデータを削除することにより、フラッシュメモリ22には、最新のデータ(最も新しい積算吸入空気量SUMqaおよび総走行距離Dt)から所定個数Ndref分過去のデータまでが記憶されることになる。 When the number of data Nd exceeds the predetermined number Ndref in step S110, the oldest data (the oldest accumulated intake air volume SUMqa and total travel distance Dt) is deleted from the multiple data stored in the flash memory 22 (step S140). By deleting the oldest data from the multiple data stored in the flash memory 22 in this manner, the flash memory 22 stores data from the latest data (the most recent accumulated intake air volume SUMqa and total travel distance Dt) to the predetermined number Ndref of data.

そして、ステップ120と同様の方法で、フラッシュメモリ22に記憶している所定個数Ndrefのデータ毎に、予想総走行距離Dest(1)~Dest(Ndref)を設定し(ステップS150)、エアクリーナ32aの寿命距離DLsを算出して(ステップS160)、本ルーチンを終了する。ステップS160において、寿命距離DLsは、ステップS150で設定した予想総走行距離Dest(1)~Dest(Ndref)の総和を所定個数Ndrefで除して得られる平均値Desta(=ΣDest(n)/Ndref、「n」は、値1から値Ndrefまでの自然数)から平均値Destaの標準偏差σの3倍の値を減じた値(=Desta-3σ)として算出される。図5は、データ数Ndが所定個数Ndrefを超えているときに寿命距離DLsを設定している様子の一例を示す説明図である。図中、図中、白塗りの丸印は各データを示し、黒塗りの四角印は直線L1(1)~L2(Ndref)と直線L2との交点を示し、黒塗りの四角印は総走行距離Dtが平均値Destaであり且つ積算吸入空気量SUMqaが所定閾値SUMrefである点を示し、白塗りの四角印は総走行距離Dtが平均値Destaから平均値Destaの標準偏差σの3倍の値を減じた値(寿命距離DLs)であり且つ積算吸入空気量SUMqaが所定閾値SUMrefである点を示している。エアクリーナ32aの使用が寿命を超えると、エアクリーナ32aに不具合が生じることがある。車両30の使用中にエアクリーナ32aに不具合が生じることは好ましくないことから、寿命は、厳しめ(短め)に算出することが望ましい。一方で、過度に短く見積もると、エアクリーナ32aが実際には寿命を迎えていないのに早めに交換などのメンテナンスを行なうことになり、エアクリーナ32aの使用効率が低下する。実施例では、データ数Ndが所定個数Ndrefを超えているときには、平均値Destaの分布が正規分布に近いことから、平均値Destaから標準偏差σの3倍の値を減じた値を寿命距離DLsとして算出することにより、算出した寿命距離DLsをより適正なものとすることができる。また、最新のデータ(最も新しい積算吸入空気量SUMqaおよび総走行距離Dt)から所定個数Ndref分過去のデータまでを用いて寿命距離DLsを算出するから、算出した寿命距離DLsにエアクリーナ32aの最新の劣化状態や車両30の最新の走り方を反映させることができる。このように、データ数Ndが所定個数Ndrefを超えているか否かに応じて、異なる方法で寿命距離DLsを算出するから、データ数Ndに応じて適正に寿命距離DLsを算出できる。 Then, in the same manner as in step 120, the expected total mileage Dest(1) to Dest(Ndref) is set for each of the predetermined number Ndref data stored in the flash memory 22 (step S150), the life distance DLs of the air cleaner 32a is calculated (step S160), and this routine is terminated. In step S160, the life distance DLs is calculated as the average value Desta (=ΣDest(n)/Ndref, where "n" is a natural number from 1 to Ndref) obtained by dividing the sum of the expected total mileage Dest(1) to Dest(Ndref) set in step S150 by the predetermined number Ndref, minus three times the standard deviation σ of the average value Desta (=Dest-3σ). Figure 5 is an explanatory diagram showing an example of how the life distance DLs is set when the number of data Nd exceeds the predetermined number Ndref. In the figure, white circles indicate each data, black squares indicate the intersections of the straight lines L1(1)-L2(Ndref) and L2, black squares indicate the points where the total travel distance Dt is the average value Desta and the cumulative intake air amount SUMqa is the predetermined threshold value SUMref, and white squares indicate the points where the total travel distance Dt is the average value Desta minus three times the standard deviation σ of the average value Desta (life distance DLs) and the cumulative intake air amount SUMqa is the predetermined threshold value SUMref. If the use of the air cleaner 32a exceeds its life, a malfunction may occur in the air cleaner 32a. Since it is not desirable for the air cleaner 32a to malfunction while the vehicle 30 is in use, it is desirable to calculate the life on the stricter (shorter) side. On the other hand, if the estimation is too short, the air cleaner 32a will be replaced or otherwise maintained early even though it has not yet reached the end of its life, and the efficiency of use of the air cleaner 32a will decrease. In the embodiment, when the number of data Nd exceeds the predetermined number Ndref, the distribution of the average value Desta is close to a normal distribution, so that the calculated life distance DLs can be calculated by subtracting three times the standard deviation σ from the average value Desta, thereby making the calculated life distance DLs more appropriate. In addition, since the life distance DLs is calculated using data from the latest data (the most recent integrated intake air volume SUMqa and the total travel distance Dt) to data up to the predetermined number Ndref of the past, the latest deterioration state of the air cleaner 32a and the latest driving manner of the vehicle 30 can be reflected in the calculated life distance DLs. In this way, the life distance DLs is calculated in different ways depending on whether the number of data Nd exceeds the predetermined number Ndref, so that the life distance DLs can be calculated appropriately according to the number of data Nd.

以上説明した実施例の寿命算出方法によれば、積算吸入空気量SUMqaと総走行距離Dtとを車両30のオドメータ38からの総走行距離Dtが所定距離Dtrefに達する毎に入力してデータとしてサーバ20のフラッシュメモリ22に記憶し、フラッシュメモリ22に記憶しているデータ数Ndが所定個数Ndrefを超えているときには、記憶している複数のデータのうち最新のデータから所定個数Ndref分過去のデータまでを用いて、データ毎に、予想総走行距離Dest(1)~Dest(Ndref)を設定(算出)し、予想総走行距離Dest(1)~Dest(Ndref)の平均値Destaから平均値Destaの標準偏差σの3倍の値を減じた値を寿命距離DLsとして算出し、データ数Ndが所定個数Ndref以下のときには、記憶している複数のデータの全てを用いて、データ毎に、予想総走行距離Dest(1)~Dest(Nd)を設定(算出)し、算出した予想総走行距離Dest(1)~Dest(Nd)の平均値Destaを寿命距離DLsとして算出することにより、データ数Ndに応じて適正に寿命距離DLsを算出できる。 According to the life calculation method of the embodiment described above, the cumulative intake air volume SUMqa and the total mileage Dt are input and stored as data in the flash memory 22 of the server 20 each time the total mileage Dt from the odometer 38 of the vehicle 30 reaches a predetermined distance Dtref, and when the number of pieces of data Nd stored in the flash memory 22 exceeds the predetermined number Ndref, the predicted total mileage Dest(1) to Dest(Ndref) is set (calculated) for each piece of data using the most recent data up to the predetermined number Ndref of data among the multiple pieces of data stored, The life distance DLs is calculated by subtracting three times the standard deviation σ of the average value Desta from the average value Desta of the estimated total travel distance Dest(1) to Dest(Ndref), and when the number of data Nd is equal to or less than the predetermined number Ndref, the estimated total travel distance Dest(1) to Dest(Nd) is set (calculated) for each data using all of the stored data, and the average value Desta of the calculated estimated total travel distance Dest(1) to Dest(Nd) is calculated as the life distance DLs, so that the life distance DLs can be calculated appropriately according to the number of data Nd.

実施例の寿命算出方法では、エアクリーナ32aの寿命距離DLsを算出している。しかし、寿命距離の算出の対象はエアクリーナ32aに限定するものではなく、エンジン32を構成する他の部品やエンジン32を潤滑する潤滑オイルを寿命距離の算出の対象としてもよい。潤滑オイルの寿命距離DLsを算出する場合、ステップS100では、積算吸入空気量SUMqaと総走行距離Dtに代えて、潤滑オイルの劣化度Doilと総走行距離Dtとをデータとして入力し、ステップS120、S150では、フラッシュメモリ22に記憶している複数のデータから劣化度Doilが所定閾値Doilrefに達するときの総走行距離Dtの予想値としての予想総走行距離Dest(1)~Dest(n)(「n」は、ステップS120では値Nd、ステップS150では値Ndref)を設定すればよい。劣化度Doilは、潤滑オイルに加わる負荷に関連する負荷関連パラメータであり、潤滑オイルの温度が低いときには潤滑オイルの温度が高いときに比して高くなり、混入するガソリンや軽油などの燃料が多いときには混入する燃料が少ないときに比して高くなる。そのため、劣化度Doilは、車両30のECU34により、潤滑オイルの温度領域と各温度領域での燃料噴射量の平均値に係数(潤滑オイルの温度が低いときには潤滑オイルの温度が高いときに比して大きくなり、混入するガソリンや軽油などの燃料が多いときには混入する燃料が少ないときに比して大きくなる)を乗じることにより算出される。これにより、潤滑オイルの寿命距離DLsを算出できる。 In the life calculation method of the embodiment, the life distance DLs of the air cleaner 32a is calculated. However, the calculation of the life distance is not limited to the air cleaner 32a, and other parts constituting the engine 32 or the lubricating oil lubricating the engine 32 may be the calculation of the life distance. When calculating the life distance DLs of the lubricating oil, in step S100, instead of the cumulative intake air volume SUMqa and the total mileage Dt, the deterioration degree Doil of the lubricating oil and the total mileage Dt are input as data, and in steps S120 and S150, the predicted total mileage Dest(1) to Dest(n) (where "n" is the value Nd in step S120 and the value Ndref in step S150) is set as the predicted value of the total mileage Dt when the deterioration degree Doil reaches the predetermined threshold Doilref from the multiple data stored in the flash memory 22. The degree of deterioration Doil is a load-related parameter related to the load applied to the lubricating oil, and is higher when the temperature of the lubricating oil is low compared to when the temperature of the lubricating oil is high, and is higher when there is a lot of mixed fuel such as gasoline or diesel compared to when there is little mixed fuel. Therefore, the degree of deterioration Doil is calculated by the ECU 34 of the vehicle 30 by multiplying the temperature range of the lubricating oil and the average fuel injection amount in each temperature range by a coefficient (when the temperature of the lubricating oil is low, it is higher than when the temperature of the lubricating oil is high, and when there is a lot of mixed fuel such as gasoline or diesel compared to when there is little mixed fuel). This makes it possible to calculate the life distance DLs of the lubricating oil.

実施例の寿命算出方法では、ステップS130、S160でエアクリーナ32aが寿命を迎える総走行距離としての寿命距離DLsを算出している。しかし、寿命距離DLsに代えて、車両30が工場から出荷されてからエアクリーナ32aが寿命を迎えるまでに要する時間としての寿命TLsを算出してもよい。この場合、車両30のECU34は、所定時間または所定距離毎に、積算吸入空気量SUMqaと、車両30が使用された時間の積算値としての総使用時間(エアクリーナ32aの総使用時間)Tuとを算出する。サーバ20では、図2に例示した寿命算出ルーチンのステップS100において、積算吸入空気量SUMqaと総走行距離Dtに代えて、積算吸入空気量SUMqaと総使用時間Tuとを車両30からデータとして入力し、ステップS120、S150では、フラッシュメモリ22に記憶している複数のデータを用いて、データ毎に積算吸入空気量SUMqaが所定閾値SUMrefに達するときの総使用時間Tuの予想値としての予想総使用時間Tuest(1)~Tuest(n)(「n」は、ステップS120では値Nd、ステップS150では値Ndref)を設定し、ステップS130、S160において、予想総走行距離Dest(1)~Dest(n)に代えて予想総使用時間Tuest(1)~Tuest(n)を用いて寿命TLsを算出してもよい。 In the life calculation method of the embodiment, in steps S130 and S160, a life distance DLs is calculated as the total driving distance until the air cleaner 32a reaches the end of its life. However, instead of the life distance DLs, a life TLs may be calculated as the time required for the air cleaner 32a to reach the end of its life from when the vehicle 30 is shipped from the factory. In this case, the ECU 34 of the vehicle 30 calculates the accumulated intake air volume SUMqa and the total usage time Tu (total usage time of the air cleaner 32a) as the accumulated value of the time the vehicle 30 has been used for each predetermined time or distance. In the server 20, in step S100 of the life calculation routine illustrated in FIG. 2, instead of the accumulated intake air volume SUMqa and the total travel distance Dt, the accumulated intake air volume SUMqa and the total usage time Tu are input as data from the vehicle 30, and in steps S120 and S150, using a plurality of data stored in the flash memory 22, the predicted total usage times Tust(1) to Tust(n) (where "n" is the value Nd in step S120 and the value Ndref in step S150) are set as predicted values of the total usage time Tu when the accumulated intake air volume SUMqa reaches the predetermined threshold value SUMref for each data, and in steps S130 and S160, the predicted total usage times Tust(1) to Tust(n) are used to calculate the life TLs instead of the predicted total travel distance Dest(1) to Dest(n).

実施例の寿命算出方法では、車両30に搭載するエアクリーナ32aの寿命としての寿命距離DLsを算出している。しかし、寿命の算出の対象とする部品としては、車両30に搭載されるものに限定されているわけではなく、船舶、列車、産業機械に搭載される各種部品やオイルなどを寿命の算出の対象としてもよい。例えば、水を処理するための水処理装置に搭載され水を濾過する濾過装置の寿命TLsを算出する場合には、水処理装置は、所定時間毎に、流入する水の流量の積算値としての積算流量SUMfと水処理装置が最初に稼働を開始してからの稼働時間の積算値としての総稼働時間Toとをデータとしてサーバ20に送信する。サーバ20では、図2に例示した寿命算出ルーチンのステップS100において、積算吸入空気量SUMqaと総走行距離Dtとに代えて、積算流量SUMfと総稼働時間Toとをデータとして水処理装置から入力し、ステップS120、S150では、フラッシュメモリ22に記憶している複数のデータを用いて、データ毎に積算流量SUMfが所定閾値SUMfrefに達するときの総稼働時間Toの予想値としての予想総稼働時間Toest(1)~Toest(n)(「n」は、ステップS120では値Nd、ステップS150では値Ndref)を設定し、ステップS130、S160において、予想総走行距離Dest(1)~Dest(n)に代えて予想総稼働時間Toest(1)~Toest(n)を用いて寿命TLsを算出してもよい。図6は、データ数Ndが所定個数Ndrefを超えているときに寿命TLsを設定している様子の一例を示す説明図である。データ数Ndが所定個数Ndrefを超えているときにフラッシュメモリ22に記憶されている各データと寿命TLsとの関係の一例を示す説明図である。図中、白塗りの丸印が各データを示し、黒塗りの四角印は直線L1(1)~L1(Ndref)と直線L2との交点を示し、白塗りの四角印は総稼働時間Toが予想総稼働時間Toest(1)~Toest(Ndref)の平均値Toesta(=ΣToest(n)/Ndref、「n」は、値1から値Ndrefまでの自然数)から平均値Toestaの標準偏差σの3倍の値を減じた値(=Toesta-3σ、寿命TLs)であり且つ積算吸入空気量SUMfqaが所定閾値SUMfrefである点を示している。 In the life calculation method of the embodiment, the life distance DLs is calculated as the life of the air cleaner 32a mounted on the vehicle 30. However, the parts for which the life is calculated are not limited to those mounted on the vehicle 30, and various parts and oils mounted on ships, trains, and industrial machines may also be used for calculating the life. For example, when calculating the life TLs of a filtration device that is mounted on a water treatment device for treating water and filters water, the water treatment device transmits, as data to the server 20 at predetermined intervals, the integrated flow rate SUMf as the integrated value of the flow rate of the inflowing water and the total operating time To as the integrated value of the operating time since the water treatment device first started operating. In the server 20, in step S100 of the life calculation routine illustrated in FIG. 2, instead of the accumulated intake air volume SUMqa and the total mileage Dt, the accumulated flow rate SUMf and the total operating time To are input as data from the water treatment device, and in steps S120 and S150, using multiple data stored in the flash memory 22, predicted total operating times Toest(1) to Toest(n) (where "n" is the value Nd in step S120 and the value Ndref in step S150) are set as predicted values of the total operating time To when the accumulated flow rate SUMf reaches a predetermined threshold value SUMfref for each data, and in steps S130 and S160, the predicted total operating times Toest(1) to Toest(n) may be used to calculate the life TLs instead of the predicted total mileage Dest(1) to Dest(n). 6 is an explanatory diagram showing an example of a state in which the lifetime TLs is set when the number of data Nd exceeds a predetermined number Ndref. It is an explanatory diagram showing an example of a relationship between each data stored in the flash memory 22 and the lifetime TLs when the number of data Nd exceeds the predetermined number Ndref. In the figure, white circles indicate each piece of data, black squares indicate the intersection of line L1(1)-L1(Ndref) with line L2, and white squares indicate the point where the total operating time To is the average value Toesta (=ΣToest(n)/Ndref, where "n" is a natural number between 1 and Ndref) of the predicted total operating times Toest(1)-Toest(Ndref) minus three times the standard deviation σ of the average value Toesta (=Toesta-3σ, lifespan TLs) and the integrated intake air volume SUMfqa is the specified threshold value SUMfref.

実施例では、サーバ20が寿命算出ルーチンを実行している。しかし、サーバ20に代えて、クラウドベンダにより提供されるクラウドサービスを利用して構成されたクラウドシステムが寿命算出ルーチンを実行するものとしてもよい。また、車両30が寿命算出ルーチンを実行してもよい。さらに、複数のコンピュータ(例えば、車両30のECU34およびサーバ20)が寿命算出ルーチンの各処理を分担して実行してもよい。 In the embodiment, the server 20 executes the life calculation routine. However, instead of the server 20, a cloud system configured using a cloud service provided by a cloud vendor may execute the life calculation routine. The vehicle 30 may also execute the life calculation routine. Furthermore, multiple computers (e.g., the ECU 34 of the vehicle 30 and the server 20) may share and execute each process of the life calculation routine.

実施例では、本発明を寿命算出方法の形態として説明しているが、本発明を寿命算出システムの形態としても構わない。 In the embodiment, the present invention is described as a lifespan calculation method, but the present invention may also be in the form of a lifespan calculation system.

実施例の主要な要素と課題を解決するための手段の欄に記載した発明の主要な要素との対応関係について説明する。実施例では、車両30のECU34により実行されるオドメータ38からの総走行距離Dtが所定距離Dtrefに達する毎に、オドメータ38からの総走行距離Dtと、エアフローメータ34aにより検出される吸入空気量Qaを積算した積算吸入空気量SUMqaとを通信によりサーバ20に送信する処理と、図2に例示した寿命算出ルーチンのステップS100の処理とが「第1ステップ」に相当し、図2に例示した寿命算出ルーチンのステップS110~S160の処理が「第2ステップ」に相当する。 The following describes the relationship between the main elements of the embodiment and the main elements of the invention described in the section on means for solving the problem. In the embodiment, the process of transmitting the total travel distance Dt from the odometer 38 and the integrated intake air amount SUMqa, which is the integrated intake air amount Qa detected by the air flow meter 34a, to the server 20 via communication each time the total travel distance Dt from the odometer 38 reaches a predetermined distance Dtref, executed by the ECU 34 of the vehicle 30, and the process of step S100 of the life calculation routine illustrated in FIG. 2 correspond to the "first step", and the process of steps S110 to S160 of the life calculation routine illustrated in FIG. 2 correspond to the "second step".

なお、実施例の主要な要素と課題を解決するための手段の欄に記載した発明の主要な要素との対応関係は、実施例が課題を解決するための手段の欄に記載した発明を実施するための形態を具体的に説明するための一例であることから、課題を解決するための手段の欄に記載した発明の要素を限定するものではない。即ち、課題を解決するための手段の欄に記載した発明についての解釈はその欄の記載に基づいて行なわれるべきものであり、実施例は課題を解決するための手段の欄に記載した発明の具体的な一例に過ぎないものである。 The correspondence between the main elements of the Examples and the main elements of the invention described in the Means for Solving the Problem column does not limit the elements of the invention described in the Means for Solving the Problem column, since the Examples are examples for specifically explaining the form for implementing the invention described in the Means for Solving the Problem column. In other words, the interpretation of the invention described in the Means for Solving the Problem column should be based on the description in that column, and the Examples are merely a specific example of the invention described in the Means for Solving the Problem column.

以上、本発明を実施するための形態について実施例を用いて説明したが、本発明はこうした実施例に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、種々なる形態で実施し得ることは勿論である。 The above describes the form for carrying out the present invention using examples, but the present invention is not limited to these examples in any way, and it goes without saying that the present invention can be carried out in various forms without departing from the scope of the invention.

本発明は、寿命算出方法を実行する寿命算出システムの製造産業などに利用可能である。 The present invention can be used in industries such as manufacturing of life calculation systems that execute life calculation methods.

20 サーバ、22 フラッシュメモリ、30 車両、32 エンジン、32a エアクリーナ、34 電子制御ユニット(ECU)、36 エアフローメータ、38 オドメータ、50 販売店PC。 20 server, 22 flash memory, 30 vehicle, 32 engine, 32a air cleaner, 34 electronic control unit (ECU), 36 air flow meter, 38 odometer, 50 dealer PC.

Claims (1)

寿命算出の対象とする算出対象物を搭載する搭載装置において前記算出対象物の寿命を算出する寿命算出方法であって、
前記算出対象物に加わる負荷に関連するパラメータとしての負荷関連パラメータと、前記搭載装置の使用を開始してから前記負荷関連パラメータを取得するまでの前記搭載装置の総移動距離または総使用時間と、を前記搭載装置が所定距離移動する毎または所定時間毎にデータとして記憶する第1ステップと、
記憶している前記データの総数としてのデータ数が所定個数を超えているときには、記憶している複数の前記データのうち最新の前記データから前記所定個数分過去の前記データまでを用いて、前記データ毎に、前記負荷関連パラメータの積算値が所定閾値に達するときの前記総移動距離の予想値としての予想総移動距離または前記積算値が前記所定閾値に達したときの前記総使用時間としての予想総使用時間を算出し、前記データ毎の前記予想総移動距離または前記予想総使用時間の平均値から前記平均値の標準偏差の3倍の値を減じた値を前記寿命として算出し、前記データ数が前記所定個数以下のときには、記憶している複数の前記データの全てを用いて、前記データ毎に、前記予想総移動距離または前記予想総使用時間を算出し、前記平均値を前記寿命として算出する第2ステップと、
を備える寿命算出方法。
A life calculation method for calculating a life of a calculation object in a mounting device on which a calculation object to be calculated has been mounted, the method comprising the steps of:
a first step of storing, as data, a load-related parameter as a parameter related to a load applied to the calculation object, and a total moving distance or a total usage time of the mounted device from when the use of the mounted device is started until the load-related parameter is acquired, every time the mounted device moves a predetermined distance or every predetermined time;
a second step of calculating, when the total number of the stored data pieces exceeds a predetermined number, an expected total travel distance as an expected value of the total travel distance when an integrated value of the load-related parameter reaches a predetermined threshold value or an expected total usage time as the total usage time when the integrated value reaches the predetermined threshold value, for each of the stored data pieces using the latest data through the predetermined number of previous data pieces, and calculating, as the lifespan, a value obtained by subtracting three times the standard deviation of the average value from an average value of the expected total travel distance or the expected total usage time for each of the data pieces; and, when the number of the data pieces is equal to or less than the predetermined number, calculating, for each of the stored data pieces, the expected total travel distance or the expected total usage time, and calculating, as the lifespan, the average value;
A life calculation method comprising:
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004318262A (en) 2003-04-11 2004-11-11 Toshiba Mach Co Ltd Management support apparatus, and system, method, program thereof, and recording medium recording program
JP2013036382A (en) 2011-08-08 2013-02-21 Honda Motor Co Ltd End-of-life estimation device for air cleaner
JP2020034473A (en) 2018-08-31 2020-03-05 ファナック株式会社 Fan motor life prediction method and fan motor life prediction apparatus
JP2020159279A (en) 2019-03-26 2020-10-01 いすゞ自動車株式会社 Oil life estimation method and oil life estimation device
WO2021100800A1 (en) 2019-11-21 2021-05-27 株式会社日立製作所 Failure probability evaluation system

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004318262A (en) 2003-04-11 2004-11-11 Toshiba Mach Co Ltd Management support apparatus, and system, method, program thereof, and recording medium recording program
JP2013036382A (en) 2011-08-08 2013-02-21 Honda Motor Co Ltd End-of-life estimation device for air cleaner
JP2020034473A (en) 2018-08-31 2020-03-05 ファナック株式会社 Fan motor life prediction method and fan motor life prediction apparatus
JP2020159279A (en) 2019-03-26 2020-10-01 いすゞ自動車株式会社 Oil life estimation method and oil life estimation device
WO2021100800A1 (en) 2019-11-21 2021-05-27 株式会社日立製作所 Failure probability evaluation system

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