特開 2024-132733 作業機械

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024132733

(43)【公開日】2024-10-01

(54)【発明の名称】作業機械

(51)【国際特許分類】

   E02F 9/22 20060101AFI20240920BHJP

   E02F 9/20 20060101ALI20240920BHJP

【ＦＩ】

E02F9/22 E

E02F9/20 C

【審査請求】未請求

【請求項の数】12

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023043631

(22)【出願日】2023-03-17

(71)【出願人】

【識別番号】000005522

【氏名又は名称】日立建機株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001829

【氏名又は名称】弁理士法人開知

(72)【発明者】

【氏名】熊谷 賢人

(72)【発明者】

【氏名】井村 進也

【テーマコード（参考）】

2D003

【Ｆターム（参考）】

2D003AA01

2D003AB01

2D003AB02

2D003AB03

2D003AB04

2D003BA02

2D003CA02

2D003DA04

2D003DB02

2D003DB06

2D003DB08

2D003DC07

(57)【要約】

【課題】作動環境の変化や油圧構成要素の性能ばらつきおよび性能劣化を含む油圧駆動システムの稼働状態の変動に関わらず、操作入力に対する油圧駆動システムの制御対象要素の制御量の関係を一定に保つことが可能な制御ロバスト性の高い作業機械を提供する。
【解決手段】制御装置１１４は、制御対象要素１１３ａ～１１３ｅの目標制御量と油圧駆動システム９０２の稼働状態とを学習データとして記憶する学習データ記憶部１１４ｉと、学習データ記憶部１１４ｉに記憶された前記学習データをもとに、前記目標制御量に対する制御対象要素１１３ａ～１１３ｅの制御量を機械学習する学習部１１４ｋと、学習部１１４ｋにおける前記機械学習の学習結果を用いて、前記目標制御量に対する前記制御量の予測値である予測制御量を算出する予測部１１４ｌと、前記予測制御量が前記目標制御量に近づくように前記制御信号を補正する制御信号補正部１１４ｄとを有する。
【選択図】 図４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

車体と、
前記車体に取り付けられた作業装置と、
前記作業装置を駆動する油圧アクチュエータと、
前記油圧アクチュエータを駆動する油圧駆動システムと、
前記油圧アクチュエータの動作を指示する操作装置と、
前記操作装置の操作量に応じた前記油圧駆動システムへの制御信号を出力する制御装置とを備えた作業機械において、
前記制御装置は、
前記操作装置の操作量をもとに前記油圧駆動システムの制御対象要素の目標制御量を算出する目標制御量演算部と、
前記油圧駆動システムの稼働状態を検出する稼働状態検出部と、
前記目標制御量と前記稼働状態検出部の検出結果とを学習データとして記憶する学習データ記憶部と、
前記学習データ記憶部に記憶された前記学習データをもとに、前記目標制御量に対する前記制御対象要素の制御量を機械学習する学習部と、
前記学習部における前記機械学習の学習結果を用いて、前記目標制御量に対する前記制御量の予測値である予測制御量を算出する予測部と、
前記予測制御量が前記目標制御量に近づくように前記制御信号を補正する制御信号補正部とを有する
ことを特徴とする作業機械。

【請求項2】

請求項１に記載の作業機械において、
前記稼働状態検出部は、
前記油圧駆動システムの動作状態を検出する動作状態検出部と、
前記油圧駆動システムの作動環境を検出する作動環境検出部と、
前記油圧駆動システムの劣化状態を検出する劣化状態検出部とを有する
ことを特徴とする作業機械。

【請求項3】

請求項２に記載の作業機械において、
前記車体、前記作業装置、または前記油圧アクチュエータの動作を検出する動作検出装置を備え、
前記動作状態検出部は、前記動作検出装置の検出結果をもとに前記油圧駆動システムの動作状態を検出する
ことを特徴とする作業機械。

【請求項4】

請求項２に記載の作業機械において、
前記油圧駆動システム内を循環する作動油の圧力を検出する圧力センサを備え、
前記動作状態検出部は、前記圧力センサの検出結果をもとに前記油圧駆動システムの動作状態を検出する
ことを特徴とする作業機械。

【請求項5】

請求項２に記載の作業機械において、
前記制御装置から前記油圧駆動システムへ出力される電気制御信号の電流または電圧を検出する電気信号検出装置を備え、
前記動作状態検出部は、前記電気信号検出装置の検出結果をもとに前記油圧駆動システムの動作状態を検出する
ことを特徴とする作業機械。

【請求項6】

請求項２に記載の作業機械において、
前記油圧駆動システム内を循環する作動油または冷却水の温度、あるいは外気温を検出する温度センサを備え、
前記作動環境検出部は、前記温度センサの検出結果をもとに前記油圧駆動システムの作動環境を検出する
ことを特徴とする作業機械。

【請求項7】

請求項２に記載の作業機械において、
前記劣化状態検出部は、前記目標制御量、前記動作状態検出部および前記作動環境検出部の検出結果をもとに前記油圧駆動システムの劣化状態を検出する
ことを特徴とする作業機械。

【請求項8】

請求項２に記載の作業機械において、
前記油圧駆動システムの劣化に関わる情報である劣化関連情報を前記制御装置へ入力する劣化関連情報入力装置を備え、
前記劣化状態検出部は、前記目標制御量、前記動作状態検出部および前記作動環境検出部の検出結果、ならびに前記劣化関連情報をもとに前記油圧駆動システムの劣化状態を検出する
ことを特徴とする作業機械。

【請求項9】

請求項１に記載の作業機械において、
前記制御対象要素の制御量を計測する制御量計測装置を備え、
前記制御装置は、前記制御信号補正部が前記制御信号を補正しない状態での前記制御量の計測値と前記予測制御量との乖離度合いである予測誤差が所定の許容誤差を超えているか否かを判定する予測精度評価部を備え、
前記学習部は、前記予測精度評価部により前記予測誤差が前記許容誤差を超えていると判定された場合に、前記機械学習を実行する
ことを特徴とする作業機械。

【請求項10】

請求項９に記載の作業機械において、
前記機械学習の実行を指示する指示装置を備え、
前記予測精度評価部は、前記指示装置からの指示を受けて、前記予測誤差が所定の許容誤差を超えているか否かを判定する
ことを特徴とする作業機械。

【請求項11】

請求項１に記載の作業機械において、
油圧ポンプと、
前記油圧ポンプから前記油圧アクチュエータへ供給される圧油の流れを制御する制御弁とを備え、
前記制御対象要素は、前記制御弁の指令圧を生成する電磁弁であり、
前記目標制御量は、前記電磁弁の目標指令圧である
ことを特徴とする作業機械。

【請求項12】

請求項１に記載の作業機械において、
前記制御対象要素は、前記油圧アクチュエータであり、
前記目標制御量は、前記油圧アクチュエータの目標速度、目標角速度、または目標回転数である
ことを特徴とする作業機械。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、油圧ショベル等の作業機械に関するものである。

【背景技術】

【0002】

一般的に油圧を動力とする作業機械の油圧システムは、複数の油圧ポンプと、複数の油圧アクチュエータと、当該複数の油圧ポンプから当該複数の油圧アクチュエータに供給する作動油を制御するための複数の流量制御弁とから構成されている。この油圧構成要素は機械的に直接制御されることが一般的である。例えば、操作レバーの動きが油圧バルブの動作に機械的に作用し、これにより生成される油圧指令によりポンプやバルブの油圧構成要素の動作量が決定される。また、近年は、油圧構成要素の機械的な制御の代わりに電気信号を用いて油圧構成要素を制御する電子制御油圧システムが開発された。

【0003】

電子制御油圧システムでは、入力指令を電流又は油圧構成要素の動作を駆動する信号に変換することができ、油圧構成要素の動作をコントローラによって制御することで様々な操作形態での操作や多様な機能の実装が容易である。その一方で、電子制御油圧システムでは、操作指示入力から油圧構成要素を駆動するまでの間に介在する構成要素が多く、また、それら構成要素が含む性能のばらつきや非線形特性によって生じる誤差の積み重ねにより、作業機械や油圧構成要素へ所望する動作と実際の動作との乖離が大きくなりやすいことが課題である。

【0004】

この課題を解決するための先行技術を開示する文献として、例えば特許文献１がある。特許文献１によれば、トレーニングデータセットに基づく機械学習システムを利用して、油圧構成要素の目標速度を指示する入力コマンドと機械状態データの組合せを、入力コマンドに応答して油圧構成要素の動きを引き起こす油圧バルブの予測変位にマッピングした予測変位マップを生成し、この予測変位マップを用いてバルブ電流を決定することにより、油圧構成要素を目標速度で動かすことができる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特表２０２２―５３２７４０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

しかしながら、特許文献１に記載の機械制御システムでは、特定の機械動作の実行中に測定したパラメータをもとにトレーニングデータが構築されるため、機械制御システムで発生し得る作動環境の変化などの外乱要素および油圧構成要素の性能ばらつきなどの内乱要素の全てをトレーニングデータセットで網羅することは非常に困難である。そのため、トレーニングデータセットで網羅しきれていない外乱要素や内乱要素の発生有無に応じて、操作入力に対する油圧駆動システムの制御対象要素の制御量が変動する可能性がある。

【0007】

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、作動環境の変化や油圧構成要素の性能ばらつきおよび性能劣化を含む油圧駆動システムの稼働状態の変動に関わらず、操作入力に対する油圧駆動システムの制御対象要素の制御量の関係を一定に保つことが可能な制御ロバスト性の高い作業機械を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0008】

上記目的を達成するために、本発明は、車体と、前記車体に取り付けられた作業装置と、前記作業装置を駆動する油圧アクチュエータと、前記油圧アクチュエータを駆動する油圧駆動システムと、前記油圧アクチュエータの動作を指示する操作装置と、前記操作装置の操作量に応じた前記油圧駆動システムへの制御信号を出力する制御装置とを備えた作業機械において、前記制御装置は、前記操作装置の操作量をもとに前記油圧駆動システムの制御対象要素の目標制御量を算出する目標制御量演算部と、前記油圧駆動システムの稼働状態を検出する稼働状態検出部と、前記目標制御量と前記稼働状態検出部の検出結果とを学習データとして記憶する学習データ記憶部と、前記学習データ記憶部に記憶された前記学習データをもとに、前記目標制御量に対する前記制御対象要素の制御量を機械学習する学習部と、前記学習部における前記機械学習の学習結果を用いて、前記目標制御量に対する前記制御量の予測値である予測制御量を算出する予測部と、前記予測制御量が前記目標制御量に近づくように前記制御信号を補正する制御信号補正部とを有するものとする。

【発明の効果】

【0009】

本発明によれば、作動環境の変化や油圧構成要素の性能ばらつきおよび性能劣化を含む油圧駆動システムの稼働状態の変動に関わらず、操作入力に対する油圧駆動システムの制御対象要素の制御量の関係が一定に保たれるため、作業機械の制御ロバスト性を向上させることが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】本発明の実施形態に係る油圧ショベルの側面図

【図2A】本発明の第１の実施例における油圧駆動システムの回路図（１／２）

【図2B】本発明の第１の実施例における油圧駆動システムの回路図（２／２）

【図3】本発明の第１の実施例における電磁弁の動作特性を示す図

【図4】本発明の第１の実施例におけるコントローラの機能ブロック図

【図5】本発明の第１の実施例における電磁弁目標指令圧の補正方法を示す図

【図6】本発明の第１の実施例におけるコントローラの学習処理に係る演算処理を示すフローチャート

【図7】本発明の第１の実施例におけるコントローラの油圧駆動システムの制御に係る演算処理を示すフローチャート

【図8】本発明の第２の実施例におけるコントローラの機能ブロック図

【図9】本発明の第２の実施例におけるコントローラの学習処理に係る演算処理を示すフローチャート

【図10】本発明の第２の実施例におけるコントローラの油圧駆動システムの制御に係る演算処理を示すフローチャート

【図11】本発明の第３の実施例における油圧駆動システムの一部を示す回路図

【図12】本発明の第３の実施例におけるコントローラの機能ブロック図

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下、本発明の実施形態に係る作業機械として油圧ショベルを例に挙げ、図面を参照して説明する。なお、各図中、同等の部材には同一の符号を付し、重複した説明は適宜省略する。

【0012】

図１は、本実施形態に係る油圧ショベルの側面図である。油圧ショベル９０１は、走行体２０１と、走行体２０１上に旋回可能に配置され、車体を構成する旋回体２０２と、旋回体２０２に上下方向に回動可能に取り付けられ、土砂の掘削作業等を行うフロント作業機２０３（作業装置）とを備えている。旋回体２０２は、油圧アクチュエータである旋回モータ２１１によって駆動される。

【0013】

作業装置２０３は、旋回体２０２に上下方向に回動可能に取り付けられたブーム２０４と、ブーム２０４の先端に上下方向に回動可能に取り付けられたアーム２０５と、アーム２０５の先端に上下方向に回動可能に取り付けられたバケット２０６と、ブーム２０４を駆動する油圧アクチュエータであるブームシリンダ２０４ａと、アーム２０５を駆動する油圧アクチュエータであるアームシリンダ２０５ａと、バケット２０６を駆動する油圧アクチュエータであるバケットシリンダ２０６ａとを有する。作業装置２０３には、ブーム２０４、アーム２０５、およびバケット２０６の動作（姿勢や速度など）を検出する動作検出装置２１２，２１３，２１４が設置されている。旋回体２０２には、旋回体２０２の姿勢や回転速度を検出するための動作検出装置２１５，２１６が設置されている。動作検出装置２１２～２１６としては、慣性計測装置（ＩＭＵ）、傾斜センサ、回転角センサ、ストロークセンサ、加速度センサなどの多様なセンサ用いることができる。

【0014】

旋回体２０２上の前側位置には運転室２０７が設けられており、後側位置には作業装置２０３との重量バランスを確保するためのカウンタウエイト２０９が取り付けられている。運転室２０７とカウンタウエイト２０９の間には、機械室２０８が設けられている。機械室２０８には、エンジン（図示せず）、油圧ポンプ１，２，３（図２Ａに示す）、旋回モータ２１１、コントロールバルブ２１０等が収容されている。コントロールバルブ２１０は、油圧ポンプから各油圧アクチュエータへの作動油の流れを制御する。

【0015】

本実施形態に係る油圧ショベル９０１には、以下の各実施例で説明する油圧駆動システムが搭載される。

【実施例0016】

図２Ａおよび図２Ｂは、本発明の第１の実施例における油圧駆動システムの回路図である。油圧駆動システム９０２は、３つの主油圧ポンプ（例えば、可変容量形油圧ポンプからなる第１油圧ポンプ１、第２油圧ポンプ２、および第３油圧ポンプ３）と、パイロットポンプ１１１と、油圧ポンプ１～３およびパイロットポンプ１１１に油を供給する作動油タンク４とを備えている。油圧ポンプ１～３およびパイロットポンプ１１１は、エンジン（図示せず）によって駆動される。

【0017】

第１油圧ポンプ１の傾転角は、第１油圧ポンプ１に付設したレギュレータによって制御される。第１油圧ポンプ１のレギュレータは、流量制御指令圧ポート１ａを有し、流量制御指令圧ポート１ａに作用する指令圧により駆動される。第２油圧ポンプ２の傾転角は、第２油圧ポンプ２に付設したレギュレータによって制御される。第２油圧ポンプ２のレギュレータは、流量制御指令圧ポート２ａを有し、流量制御指令圧ポート２ａに作用する指令圧により駆動される。第３油圧ポンプ３の傾転角は、第３油圧ポンプ３に付設したレギュレータによって制御される。第３油圧ポンプ３のレギュレータは、流量制御指令圧ポート３ａを有し、流量制御指令圧ポート３ａに作用する指令圧により駆動される。

【0018】

第１油圧ポンプ１の吐出ライン４１は、センターバイパスライン４２を介して作動油タンク４に接続される。センターバイパスライン４２には、上流側から順に、右走行用方向制御弁６、バケット用方向制御弁７、第２アーム用方向制御弁８、および第１ブーム用方向制御弁９が配置される。右走行用方向制御弁６は、第１油圧ポンプ１から、走行体２０１を駆動する一対の走行モータのうちの図示しない右走行モータに供給される圧油の流れを制御する。バケット用方向制御弁７は、第１油圧ポンプ１からバケットシリンダ２０６ａに供給される圧油の流れを制御する。第２アーム用方向制御弁８は、第１油圧ポンプ１からアームシリンダ２０５ａに供給される圧油の流れを制御する。第１ブーム用方向制御弁９は、第１油圧ポンプ１からブームシリンダ２０４ａに供給される圧油の流れを制御する。

【0019】

バケット用方向制御弁７、第２アーム用方向制御弁８、および第１ブーム用方向制御弁９の各供給ポートは、センターバイパスライン４２の右走行用方向制御弁６とバケット用方向制御弁７とを接続する部分から分岐するパラレルライン４３に、それぞれ油路４４，４５、油路４６，４７、および油路４８，４９を介してパラレルに接続される。センターバイパスライン４２の最下流には、センターバイパスライン４２から作動油タンク４へと排出される圧油の流れを制御するブリードオフ弁３４が配置される。吐出ライン４１は、油路５０を介して作動油タンク４へ接続される。油路５０には、過剰な圧力上昇から回路を保護するためのリリーフ弁３１が設けられる。

【0020】

第２油圧ポンプ２の吐出ライン５１は、センターバイパスライン５２を介して作動油タンク４へ接続される。センターバイパスライン５２には、上流側から順に、第２ブーム用方向制御弁１０、第１アーム用方向制御弁１１、第１アタッチメント用方向制御弁１２、および左走行用方向制御弁１３が配置される。第２ブーム用方向制御弁１０は、第２油圧ポンプ２からブームシリンダ２０４ａに供給される圧油の流れを制御する。第１アーム用方向制御弁１１は、第２油圧ポンプ２からアームシリンダ２０５ａに供給される圧油の流れを制御する。第１アタッチメント用方向制御弁１２は、第２油圧ポンプ２から、例えばバケット２０６に代えて設けられる小割機等の第１特殊アタッチメントを駆動する図示しない第１アクチュエータに供給される圧油の流れを制御する。左走行用方向制御弁１３は、第２油圧ポンプ２から、走行体２０１を駆動する一対の走行モータのうちの図示しない走行左モータに供給される圧油の流れを制御する。

【0021】

第２ブーム用方向制御弁１０、第１アーム用方向制御弁１１、第１アタッチメント用方向制御弁１２、および左走行用方向制御弁１３の各供給ポートは、吐出ライン５１から分岐するパラレルライン５３に、それぞれ油路５４，５５、油路５６，５７、油路５８，５９、および油路６０を介してパラレルに接続される。センターバイパスライン５２の最下流には、センターバイパスライン５２から作動油タンク４へと排出される圧油の流れを制御するブリードオフ弁３５が配置される。パラレルライン５３と第１油圧ポンプの吐出ライン４１とは油路６９を介して接続され、油路６９には合流弁３７が設置される。油路６９のうち合流弁３７の下流には、パラレルライン５３から吐出ライン４１への逆流を防止するためのチェック弁３８が接地される。パラレルライン５３の最下流には、吐出ライン４１からパラレルライン５３への逆流を防止するためのチェック弁３９が設置される。パラレルライン５３は、油路６１を介して作動油タンク４へ接続される。油路６１には、過剰な圧力上昇から回路を保護するためのリリーフ弁３２が設けられる。

【0022】

第３油圧ポンプ３の吐出ライン６２は、センターバイパスライン６３を介して作動油タンク４へ接続される。センターバイパスライン６３には、上流側から順に、旋回用方向制御弁１４、第３ブーム用方向制御弁１５、および第２アタッチメント用方向制御弁１６が配置される。旋回用方向制御弁１４は、第３油圧ポンプ３から旋回モータ２１１に供給される圧油の流れを制御する。第３ブーム用方向制御弁１５は、第３油圧ポンプ３からブームシリンダ２０４ａに供給される圧油の流れを制御する。第２アタッチメント用方向制御弁１６は、第１特殊アタッチメントに加えて第２アクチュエータを備えた第２特殊アタッチメントが装着された際、または、第１特殊アクチュエータに代えて第１アクチュエータと第２アクチュエータの２つのアクチュエータを備えた第２特殊アタッチメントが装着された際に、第３油圧ポンプ３から第２アクチュエータに供給される圧油の流れを制御する。

【0023】

旋回用方向制御弁１４、第３ブーム用方向制御弁１５、および第２アタッチメント用方向制御弁１６の各供給ポートは、吐出ライン６２から分岐するパラレルライン６４に、それぞれ油路６５，６６、油路６７，６８、および油路６９，７０を介してパラレルに接続される。センターバイパスライン６３の最下流にはセンターバイパスライン６３から作動油タンク４へと排出される圧油の流れを制御するブリードオフ弁３６が配置される。パラレルライン６４は、油路７１を介して作動油タンク４へ接続される。油路７１には、過剰な圧力上昇から回路を保護するためのリリーフ弁３３が設けられる。

【0024】

バケット用方向制御弁７の供給ポートへ接続される油路４４，４５、第２アーム用方向制御弁８の供給ポートへ接続される油路４６，４７、および第１ブーム用方向制御弁９の供給ポートへ接続される油路４８，４９には、複合操作時に第１油圧ポンプ１から各方向制御弁に供給される圧油の流量を制御する流量制御弁２１，２２，２３がそれぞれ設けられる。第２ブーム用方向制御弁１０の供給ポートへ接続される油路５４，５５、第１アーム用方向制御弁１１の供給ポートへ接続される油路５６，５７、および第１アタッチメント用方向制御弁１２の供給ポートへ接続される油路５８，５９には、複合操作時に第２油圧ポンプ２から各方向制御弁に供給される圧油の流量を制御する流量制御弁２４，２５，２６がそれぞれ設けられる。旋回用方向制御弁１４の供給ポートへ接続される油路６５，６６、第３ブーム用方向制御弁１５の供給ポートへ接続される油路６７，６８、および第２アタッチメント用方向制御弁１６の供給ポートへ接続される油路６９，７０には、複合操作時に第３油圧ポンプ３から各方向制御弁に供給される圧油の流量を制御する流量制御弁２７，２８，２９がそれぞれ設けられる。

【0025】

第１アーム用方向制御弁１１に供給される圧油の流量を制御する流量制御弁２５は、補助可変絞りを形成するシート形の主弁２５ａと、主弁２５ａに設けられ、主弁２５ａの移動量に応じて開口面積を変化させる制御可変絞り２５ｂと、パイロット可変絞り２５ｉとを有する。主弁２５ａが内蔵されるハウジングは、主弁２５ａと油路５６の接続部に形成された第１圧力室２５ｃと、主弁２５ａと油路５７の接続部に形成された第２圧力室２５ｄと、主弁２５ａの内部に設けられた油路２５ｇおよび制御可変絞り２５ｂを介して第１圧力室２５ｃと連通する第３圧力室２５ｅとを有する。油路２５ｇには、逆流防止用のチェック弁２５ｆが設けられる。パイロット可変絞り２５ｉは、第３圧力室３１ｅと油路５７とを接続する油路２５ｈに配置される。なお、説明を簡便にするため一部図示を省略しているが、流量制御弁２１～２９ならびに周辺の機器、配管、および配線は全て同じ構成である。

【0026】

作動油タンク４には、作動油タンク４内の作動油の温度を検出する温度センサ９１が設けられる。第１油圧ポンプ１の吐出ライン４１には、第１油圧ポンプ１の吐出圧を検出する圧力センサ８４が設けられる。吐出ライン５１には、第２油圧ポンプ２の吐出圧を検出する圧力センサ８５が設けれられる。第３油圧ポンプ３の吐出ライン６２には、第３油圧ポンプ３の吐出圧を検出する圧力センサ８６が設けられる。

【0027】

ブームシリンダ２０４ａのボトム側とブーム用方向制御弁９，１０，１５とを接続するアクチュエータライン７２ａには、ブームシリンダ２０４ａのボトム側のアクチュエータ圧を検出する圧力センサ８７ａが設けられる。ブームシリンダ２０４ａのロッド側とブーム用方向制御弁９，１０，１５とを接続するアクチュエータライン７２ｂには、ブームシリンダ２０４ａのロッド側のアクチュエータ圧を検出する圧力センサ８７ｂが設けられる。アームシリンダ２０５ａのボトム側とアーム用方向制御弁８，１１とを接続するアクチュエータライン７３ａには、アームシリンダ２０５ａのボトム側のアクチュエータ圧を検出する圧力センサ８８ａが設けられる。アームシリンダ２０５ａのロッド側とアーム用方向制御弁８，１１とを接続するアクチュエータライン７３ｂには、アームシリンダ２０５ａのロッド側のアクチュエータ圧を検出する圧力センサ８８ｂが設けられる。バケットシリンダ２０６ａのボトム側とバケット用方向制御弁７とを接続するアクチュエータライン７４ａには、バケットシリンダ２０６ａのボトム側のアクチュエータ圧を検出する圧力センサ８９ａが設けられる。バケットシリンダ２０６ａのロッド側とバケット用方向制御弁７とを接続するアクチュエータライン７４ｂには、バケットシリンダ２０６ａのロッド側のアクチュエータ圧を検出する圧力センサ８９ｂが設けられる。旋回モータ２１１と旋回用方向制御弁１４とを接続するアクチュエータライン７５ａ，７５ｂには、旋回モータ２１１のアクチュエータ圧を検出する圧力センサ９０ａ，９０ｂが設けられる。なお、説明を簡略化するため、図示しない左走行モータ、図示しない右走行モータ、図示しないアタッチメントを駆動するアクチュエータのアクチュエータ圧を検出する圧力センサについては、図示を省略してある。

【0028】

図２Ｂにおいて、パイロットポンプ１１１の吐出ポートは、パイロット一次圧生成用のパイロットリリーフ弁１１２を介して作動油タンク４に接続されるとともに、パイロットライン１２１を介して、電磁弁ユニット１１３に内蔵される電磁弁１１３ａ～１１３ｅの一方の入力ポートに接続される。電磁弁１１３ａ～１１３ｅの他方の入力ポートは、タンクライン１２２を介して作動油タンク４に接続される。電磁弁１１３ａ～１１３ｅは、それぞれ、後述するコントローラ１１４からの制御電流に応じてパイロット一次圧を減圧し、指令圧として出力する。

【0029】

電磁弁１１３ａの出力ポートは、パイロットライン１２３を介して第２油圧ポンプ２のレギュレータの流量制御指令圧ポート２ａへ接続される。電磁弁１１３ｂ，１１３ｃの出力ポートは、パイロットライン１２４，１２５を介して第１アーム用方向制御弁１１の指令圧ポート１１ａ，１１ｂへ接続される。電磁弁１１３ｄの出力ポートは、パイロットライン１２６を介して流量制御弁２５の指令圧ポート２５ｊへ接続される。電磁弁１１３ｅの出力ポートは、パイロットライン１２７を介してブリードオフ弁３５の指令圧ポート３５ａへ接続される。なお、説明を簡略化するため、油圧ポンプ１，３用、方向制御弁６～１０，１２～１６、流量制御弁２１～２４，２６～２９、ブリードオフ弁３４，３６用、および合流弁３７用の電磁弁については、図示を省略してある。

【0030】

パイロットライン１２１には、パイロットライン１２１を流れる作動油の温度を検出する温度センサ９２が設けられる。パイロットライン１２３には、電磁弁１１３ａから出力される第２油圧ポンプ２の流量制御指令圧を検出する圧力センサ１３３が設けられる。パイロットライン１２４，１２５には、電磁弁１１３ｂ，１１３ｃから出力される第１アーム用方向制御弁１１の指令圧を検出する圧力センサ１３４，１３５が設けられる。パイロットライン１２６には、電磁弁１１３ｄから出力される流量制御弁２５の指令圧を検出する圧力センサ１３６が設けられる。パイロットライン１２７には、電磁弁１１３ｅから出力されるブリードオフ弁３５の指令圧を検出する圧力センサ１３７が設けられる。なお、図示を省略した電磁弁の出力ポートに接続されたパイロットラインにも同様に圧力センサが設けられる。本実施例における圧力センサ１３３～１３７は、油圧駆動システム９０２の制御対象要素である電磁弁１１３ａ～１１３ｅの制御量（指令圧）を計測する制御量計測装置を構成している。

【0031】

コントローラ１１４と電磁弁１１３ａ～１１３ｅとを接続する信号線には、コントローラ１１４から電磁弁１１３ａ～１１３ｅへ出力される電気制御信号（制御電流）を検出する電気信号検出装置として電流センサ１４３～１４７が設けられる。なお、図示を省略した電磁弁とコントローラ１１４とを接続する信号線にも同様に電流センサが設けられる。また、コントローラ１１４から電磁弁１１３ａ～１１３ｅへ出力される電気制御信号が制御電圧の場合は、電流センサ１４３～１４７に代えて電圧センサが設けられる。

【0032】

油圧駆動システム９０２は、第１ブーム用方向制御弁９、第２ブーム用方向制御弁１０、および第３ブーム用方向制御弁１５を切り換え操作可能なブーム操作レバー１１５ａ（操作装置）と、第１アーム用方向制御弁１１および第２アーム用方向制御弁８を切り換え操作可能なアーム操作レバー１１５ｂ（操作装置）とを備えている。なお、説明を簡略化するため、右走行用方向制御弁６を切り換え操作する右走行用操作レバー、バケット用方向制御弁７を切り換え操作するバケット用操作レバー、第１アタッチメント用方向制御弁１２を切り換え操作する第１アタッチメント用操作レバー、左走行用方向制御弁１３を切り換え操作する左走行用操作レバー、旋回用方向制御弁１４を切り換え操作する旋回用操作レバー、および第２アタッチメント用方向制御弁１６を切り換え操作する第２アタッチメント用操作レバーについては、図示を省略してある。

【0033】

油圧駆動システム９０２は、電磁弁１１３ａ～１１３ｅを制御するコントローラ１１４、バケット２０６が掘削する際の目標面を設定する目標面設定装置１１６、およびコントローラ１１４へ追加学習（後述）を指示する追加学習指示装置１１７を備えている。コントローラ１１４には、操作装置１１５ａ，１１５ｂからの操作信号、目標面設定装置１１６からの目標面データ、追加学習指示装置１１７からの追加学習指示、圧力センサ８４～８６，８７ａ，８７ｂ，８８ａ，８８ｂ，８９ａ，８９ｂ，９０ａ，９０ｂ，１３３～１３７の出力値、温度センサ９１，９２の出力値、電流センサ１４３～１４７の出力値、動作検出装置２１２～２１６からの姿勢データに応じて、電磁弁１１３ａ～１１３ｅの制御電流を出力する。

【0034】

図３は、電磁弁１１３ａ～１１３ｅの動作特性を示す図である。電磁弁１１３ａ～１１３ｅは、コントローラ１１４からの電磁弁制御電流に応じてパイロット一次圧を減圧し、電磁弁指令圧として出力する。電磁弁制御電流は電磁弁目標指令圧に応じて決定される。この際に電磁弁目標指令圧と実際に生成される電磁弁指令圧との間に差分が生じる。この差分は、時間経過に依存するものでは無いため電磁弁１１３ａ～１１３ｅの静特性における誤差である。また、電磁弁目標指令圧を変化させた場合には、その変化に対し、実際に生成される電磁弁指令圧の変化には遅れが生じる。この遅れは、時間経過に依存するため電磁弁１１３ａ～１１３ｅの動特性における誤差である。これらの誤差は、電磁弁１１３ａ～１１３ｅの個体ばらつき、作動環境の変化、電磁弁１１３ａ～１１３ｅの劣化など様々な要因、またはそれらの要因の複合的な作用によって生じる。

【0035】

図４は、第１の実施例におけるコントローラ１１４の機能ブロック図である。コントローラ１１４は、アクチュエータ目標速度演算部１１４ａと、アクチュエータ目標流量演算部１１４ｂと、電磁弁目標指令圧演算部１１４ｃと、電磁弁目標指令圧補正部１１４ｄと、電磁弁制御電流出力部１１４ｅと、目標動作検出部１１４ｆと、作動環境検出部１１４ｇと、動作状態検出部１１４ｈと、学習データ記憶部１１４ｉと、劣化状態検出部１１４ｊと、学習部１１４ｋと、予測部１１４ｌと、予測精度評価部１１４ｍとを有する。

【0036】

アクチュエータ目標速度演算部１１４ａは、操作装置１１５ａ，１１５ｂからの操作信号、動作検出装置２１２～２１６からの姿勢データ、目標面設定装置１１６からの目標面データをもとに、フロント作業機２０３の動作に必要なアクチュエータ目標速度を算出する。アクチュエータ目標流量演算部１１４ｂは、アクチュエータ目標速度演算部１１４ａからのアクチュエータ目標速度をもとにアクチュエータ目標流量を算出する。

【0037】

電磁弁目標指令圧演算部１１４ｃは、アクチュエータ目標流量演算部１１４ｂからのアクチュエータ目標流量をもとに電磁弁目標指令圧を算出する。本実施例における電磁弁目標指令圧演算部１１４ｃは、操作装置１１５ａ，１１５ｂの操作量をもとに油圧駆動システム９０２の制御対象要素（電磁弁１１３ａ～１１３ｅ）の目標制御量（電磁弁目標指令圧）を算出する目標制御量演算部を構成している。電磁弁目標指令圧補正部１１４ｄは、予測部１１４ｌからの電磁弁予測指令圧をもとに、電磁弁目標指令圧演算部１１４ｃからの電磁弁目標指令圧を補正する。また、電磁弁目標指令圧補正部１１４ｄは、追加学習指示装置１１７からの追加学習指示に応じて、電磁弁目標指令圧を補正するか否かを切り替える。

【0038】

図５は、電磁弁目標指令圧の補正方法を示す図である。油圧駆動システム９０２では、図中破線で示す目標指令圧に応じた電磁源制御電流を出力した場合に、図中実線で示すように、実指令圧が目標指令圧に大きく遅れることなく立ち上がり、かつ安定後に目標指令圧と一致することが期待される。しかし、油圧駆動システム９０２の稼働状態によっては、図中二点鎖線で示すように、実指令圧が目標指令圧に大きく遅れて立ち上がり、かつ安定後に目標指令圧よりも低くなることが予測される。そこで、実指令圧が目標指令圧に近づくように（すなわち、実指令圧の立ち上がりが目標指令圧の立ち上がりに近づき、かつ安定後の実指令圧が補正前の目標指令圧に近づくように）、図中点線で示すように、予測指令圧をもとに目標指令圧を補正する。これにより、油圧駆動システム９０２の稼働状態の変動（電磁弁１１３ａ～１１３ｅの個体バラつき、作動環境外乱、性能劣化など）に関わらず、実指令圧を補正前の目標指令圧に近づけることが可能となる。

【0039】

図４に戻り、電磁弁制御電流出力部１１４ｅは、電磁弁目標指令圧補正部１１４ｄからの電磁弁目標指令圧をもとに電磁弁制御電流を生成し、出力する。本実施例における電磁弁目標指令圧補正部１１４ｄは、油圧駆動システム９０２への制御信号（電磁弁１１３ａ～１１３ｅへの制御電流）を補正する制御信号補正部を構成している。

【0040】

目標動作検出部１１４ｆは、電磁弁目標指令圧演算部１１４ｃからの電磁弁目標指令圧を電磁弁１１３ａ～１１３ｅの目標動作データとして生成する。作動環境検出部１１４ｇは、温度センサ９１，９２の出力値をもとに作動環境データを生成する。なお、本実施例では、作動油の温度をもとに作動環境データを生成するが、油圧駆動システム９０２内を循環する冷却水の温度または外気温をもとに作動環境データを生成してもよい。動作状態検出部１１４ｈは、電流センサ１４３～１４７および圧力センサ１３３～１３７の出力値をもとに電磁弁１１３ａ～１１３ｅの動作状態データを生成する。本実施例における目標動作検出部１１４ｆ、作動環境検出部１１４ｇ、動作状態検出部１１４ｈ、および劣化状態検出部１１４ｊは、油圧駆動システム９０２の稼働状態を検出する稼働状態検出部を構成している。

【0041】

学習データ記憶部１１４ｉは、目標動作検出部１１４ｆからの目標動作データ（すなわち電磁弁目標指令圧）、作動環境検出部１１４ｇからの作動環境データ、および動作状態検出部１１４ｈからの動作状態データからの劣化状態データを入力し、学習データとして記憶する。劣化状態検出部１１４ｊは、学習データ記憶部１１４ｉに記憶された目標動作データ、作動環境データ、および動作状態データを分析し、電磁弁１１３ａ～１１３ｅの劣化状態を示すデータ（劣化状態データ）を生成する。学習データ記憶部１１４ｉは、劣化状態検出部１１４ｊからの劣化状態データも学習データとして記憶する。学習部１１４ｋは、予測精度評価部１１４ｍからの評価結果（後述）を受けて、学習データ記憶部１１４ｉの学習データをもとに機械学習処理を行い、機械学習処理の結果に基づいて、電磁弁目標指令圧演算部１１４ｃからの電磁弁目標指令圧に応じた電磁弁制御電流を出力した場合に電磁弁１１３ａ～１１３ｅで生成されるであろう電磁弁目標指令圧に対する電磁弁指令圧の挙動を予測する推定器を生成する。

【0042】

予測部１１４ｌは、学習部１１４ｋで生成された推定器を用いて、電磁弁目標指令圧演算部１１４ｃからの電磁弁目標指令圧をもとに電磁弁指令圧の予測値（予測指令圧）を算出する。予測精度評価部１１４ｍは、追加学習指示装置１１７から追加学習指示が入力された場合などに、予測部１１４ｌからの予測指令圧と圧力センサ１３３～１３７で計測された指令圧とを比較して、予測部１１４ｌにおける電磁弁指令圧の予測精度を評価する。

【0043】

図６は、コントローラ１１４の学習処理に係る演算処理を示すフローチャートである。以下、各ステップについて順に説明する。

【0044】

まず、コントローラ１１４は、特定のタイミング（例えば油圧ショベル９０１の稼働開始直後）、または一定時間が経過したか否かを判定する（ステップＳ１０１）。また、コントローラ１１４は、ステップＳ１０１と並行して、追加学習指示装置１１７からの追加学習指示が有るか否かを判定する（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０１およびＳ１０２の判定結果がＮＯの場合は当該フローを終了する。

【0045】

ステップＳ１０１またはＳ１０２の判定結果がＹＥＳの場合は、コントローラ１１４は、電磁弁目標指令圧補正部１１４ｄにて電磁弁目標指令圧を補正せずに電磁弁制御電流を出力する（ステップＳ１０３）。

【0046】

ステップＳ１０３に続き、コントローラ１１４は、予測精度評価部１１４ｍにて、予測部１１４ｌからの電磁弁予測指令圧と圧力センサ１３３～１３７で計測された電磁弁指令圧との乖離度合い（予測誤差）を算出し（ステップＳ４０６）、予測誤差が予め設定される許容誤差を超えているか否かを判定する（ステップＳ１０５）。ステップＳ１０５の判定結果がＮＯの場合は当該フローを終了する。

【0047】

ステップＳ１０５の判定結果がＹＥＳの場合は、コントローラ１１４は、目標動作検出部１１４ｆにて電磁弁目標指令圧演算部１１４ｃからの電磁弁目標指令圧を目標動作データとして生成し、作動環境検出部１１４ｇにて温度センサ９１の出力値をもとに作動環境データを生成し、動作状態検出部１１４ｈにて電流センサ１４３～１４７や圧力センサ８４～８６，８７ａ，８７ｂ，８８ａ，８８ｂ，８９ａ，８９ｂ，９０ａ，９０ｂ，１３３～１３７の出力値をもとに動作状態データを生成し、劣化状態検出部１１４ｊにて劣化状態データを生成する（ステップＳ１０６）。

【0048】

ステップＳ１０６に続き、コントローラ１１４は、目標動作検出部１１４ｆからの目標動作データ、作動環境検出部１１４ｇからの作動環境データ、動作状態検出部１１４ｈからの動作状態データ、および劣化状態検出部１１４ｊからの劣化状態データを学習データ記憶部１１４ｉに保存する（ステップＳ１０７）。

【0049】

ステップＳ１０７に続き、コントローラ１１４は、学習部１１４ｋにて、学習データ記憶部１１４ｉの学習データをもとに機械学習処理を行い、機械学習処理の結果に基づいて電磁弁指令圧の挙動を予測する推定器を生成し（ステップＳ１０８）、当該フローを終了する。

【0050】

図７は、コントローラ１１４の油圧駆動システム９０２の制御に係る演算処理を示すフローチャートである。以下、各ステップについて順に説明する。

【0051】

まず、コントローラ１１４は、操作装置１１５ａ，１１５ｂの入力が有るか否かを判定する（ステップＳ２０１）。ステップＳ２０１の判定結果がＮＯの場合は当該フローを終了する。

【0052】

ステップＳ２０１の判定結果がＹＥＳの場合は、コントローラ１１４は、アクチュエータ目標速度演算部１１４ａにて、操作信号、姿勢データ、目標面データなどをもとにアクチュエータ目標速度を算出する（ステップＳ２０２）。

【0053】

ステップＳ２０２に続き、コントローラ１１４は、アクチュエータ目標流量演算部１１４ｂにて、アクチュエータ目標速度をもとにアクチュエータ目標流量を算出する（ステップＳ２０３）。

【0054】

ステップＳ２０３に続き、コントローラ１１４は、電磁弁目標指令圧演算部１１４ｃにて、アクチュエータ目標流量をもとに電磁弁目標指令圧を算出する（ステップＳ２０４）。

【0055】

ステップＳ２０４に続き、コントローラ１１４は、予測部１１４ｌにて、学習部１１４ｋで生成された推定器を用いて、電磁弁目標指令圧に対する電磁弁予測指令圧を算出する（Ｓ２０５）。

【0056】

ステップＳ２０５に続き、コントローラ１１４は、電磁弁目標指令圧補正部１１４ｄにて、予測部１１４ｌからの電磁弁予測指令圧が電磁弁目標指令圧演算部１１４ｃにて算出された電磁弁目標指令圧に近づくように電磁弁目標指令圧を補正する（ステップＳ２０６）。

【0057】

ステップＳ２０６に続き、コントローラ１１４は、電磁弁制御電流出力部１１４ｅにて、補正後の電磁弁目標指令圧に応じた電磁弁制御電流を出力し（ステップＳ２０７）、当該フローを終了する。

【0058】

（動作）
油圧駆動システム９０２の動作を説明する。オペレータの操作に応じて操作装置１１５ａ，１１５ｂから操作信号がコントローラ１１４へ入力される。コントローラ１１４は、入力された操作信号等をもとに電磁弁目標指令圧を算出し、電磁弁目標指令圧に応じた電磁弁制御電流を出力する。これにより、電磁弁制御電流に応じた指令圧が電磁弁で生成され、アクチュエータが駆動される。

【0059】

アクチュエータが駆動される間、電磁弁目標指令圧に応じた電磁弁制御電流を出力した場合に生成されるであろう電磁弁指令圧の予測値（電磁弁予測指令圧）が算出され、操作信号等をもとにした電磁弁目標指令圧と電磁弁予測指令圧との差が小さくなるように電磁弁目標指令圧が補正される。これにより、電磁弁で生成される指令圧を補正前の電磁弁目標指令圧に近づけることができる。

【0060】

また、特定のタイミング、一定時間経過する毎、または、追加学習指示が入力されたタイミングで、電磁弁目標指令圧に補正を掛けずに電磁弁が駆動される。そのときに得られた電磁弁指令圧と予測部１１４ｌにおいて予測した電磁弁指令圧（電磁弁予測指令圧）とが比較され、予測部１１４ｌにおける電磁弁指令圧の予測精度が評価される。予測精度が低下していると判定された場合は、目標動作データ、作動環境データ、動作状態データ、および劣化状態データ（学習データ）が学習データ記憶部１１４ｉに蓄積され、蓄積された学習データをもとに学習部にて追加学習が実施される。これにより、予測部１１４ｌにおける電磁弁指令圧の予測精度を維持することができる。

【0061】

（まとめ）
第１の実施例では、車体２０２と、車体２０２に取り付けられた作業装置２０３と、作業装置２０３を駆動する油圧アクチュエータ２０４ａ，２０５ａ，２０６ａ，２１１と、油圧アクチュエータ２０４ａ，２０５ａ，２０６ａ，２１１を駆動する油圧駆動システム９０２と、油圧アクチュエータ２０４ａ，２０５ａ，２０６ａ，２１１の動作を指示する操作装置１１５ａ，１１５ｂと、操作装置１１５ａ，１１５ｂの操作量に応じた油圧駆動システム９０２への制御信号を出力する制御装置１１４とを備えた作業機械９０１において、制御装置１１４は、操作装置１１５ａ，１１５ｂの操作量をもとに油圧駆動システム９０２の制御対象要素１１３ａ～１１３ｅの目標制御量を算出する目標制御量演算部１１４ｃと、油圧駆動システム９０２の稼働状態を検出する稼働状態検出部１１４ｆ，１１４ｇ，１１４ｈ，１１４ｊと、前記目標制御量と稼働状態検出部１１４ｆ，１１４ｇ，１１４ｈ，１１４ｊの検出結果とを学習データとして記憶する学習データ記憶部１１４ｉと、学習データ記憶部１１４ｉに記憶された前記学習データをもとに、前記目標制御量に対する制御対象要素１１３ａ～１１３ｅの制御量を機械学習する学習部１１４ｋと、学習部１１４ｋにおける前記機械学習の学習結果を用いて、前記目標制御量に対する前記制御量の予測値である予測制御量を算出する予測部１１４ｌと、前記予測制御量が前記目標制御量に近づくように前記制御信号を補正する制御信号補正部１１４ｄとを有する。

【0062】

以上のように構成した第１の実施例によれば、制御対象要素１１３ａ～１１３ｅの目標制御量と油圧駆動システム９０２の稼働状態とを学習データとする機械学習の学習結果を用いて、制御対象要素１１３ａ～１１３ｅの目標制御量に対する予測制御量が算出され、当該予測制御量が目標制御量に近づくように油圧駆動システム９０２への制御信号が補正される。これにより、油圧駆動システム９０２の稼働状態の変動（制御対象要素１１３ａ～１１３ｅの個体バラつき、作動環境外乱、性能劣化など）に関わらず、操作入力に対する制御対象要素１１３ａ～１１３ｅの制御量の関係が一定に保たれるため、作業機械９０１の制御ロバスト性を向上させることが可能となる。

【0063】

また、第１の実施例における稼働状態検出部１１４ｆ，１１４ｇ，１１４ｈ，１１４ｊは、油圧駆動システム９０２の動作状態を検出する動作状態検出部１１４ｈと、油圧駆動システム９０２の作動環境を検出する作動環境検出部１１４ｇと、油圧駆動システム９０２の劣化状態を検出する劣化状態検出部１１４ｊとを有する。これにより、油圧駆動システム９０２の稼働状態として、油圧駆動システム９０２の動作状態、作動環境および劣化状態を検出することが可能となる。

【0064】

また、第１の実施例における作業機械９０１は、車体２０２、作業装置２０３、または油圧アクチュエータ２０４ａ，２０５ａ，２０６ａ，２１１の動作を検出する動作検出装置２１２～２１６を備え、動作状態検出部１１４ｈは、動作検出装置２１２～２１６の検出結果をもとに油圧駆動システム９０２の動作状態を検出する。これにより、油圧アクチュエータ２０４ａ，２０５ａ，２０６ａ，２１１の動作をもとに油圧駆動システム９０２の動作状態を検出することが可能となる。

【0065】

また、第１の実施例における作業機械９０１は、油圧駆動システム９０２内を循環する作動油の圧力を検出する圧力センサ８４～８６，８７ａ，８７ｂ，８８ａ，８８ｂ，８９ａ，８９ｂ，９０ａ，９０ｂ，１３３～１３７を備え、動作状態検出部１１４ｈは、圧力センサ８４～８６，８７ａ，８７ｂ，８８ａ，８８ｂ，８９ａ，８９ｂ，９０ａ，９０ｂ，１３３～１３７の検出結果をもとに油圧駆動システム９０２の動作状態を検出する。これにより、油圧駆動システム９０２内を循環する作動油の圧力をもとに油圧駆動システム９０２の動作状態を検出することが可能となる。

【0066】

また、第１の実施例における作業機械９０１は、制御装置１１４から油圧駆動システム９０２へ出力される電気制御信号の電流または電圧を検出する電気信号検出装置１４３～１４７を備え、動作状態検出部１１４ｈは、電気信号検出装置１４３～１４７の検出結果をもとに油圧駆動システム９０２の動作状態を検出する。これにより、制御装置１１４から油圧駆動システム９０２へ出力される電気制御信号をもとに油圧駆動システム９０２の動作状態を検出することが可能となる。

【0067】

また、第１の実施例における作業機械９０１は、油圧駆動システム９０２内を循環する作動油または冷却水の温度、あるいは外気温を検出する温度センサ９１，９２を備え、作動環境検出部１１４ｇは、温度センサ９１，９２の検出結果をもとに油圧駆動システム９０２の作動環境を検出する。これにより、油圧駆動システム９０２内を循環する作動油または冷却水の温度、あるいは外気温をもとに油圧駆動システム９０２の動作状態を検出することが可能となる。

【0068】

また、第１の実施例における劣化状態検出部１１４ｊは、前記目標制御量、動作状態検出部１１４ｈおよび作動環境検出部１１４ｇの検出結果をもとに油圧駆動システム９０２の劣化状態を検出する。これにより、油圧駆動システム９０２の制御対象要素１１３ａ～１１３ｅの目標制御量、動作状態および作動環境をもとに油圧駆動システム９０２の劣化状態を検出することが可能となる。

【0069】

また、第１の実施例における作業機械９０１は、制御対象要素１１３ａ～１１３ｅの制御量を計測する制御量計測装置１３３～１３７を備え、制御装置１１４は、制御信号補正部１１４ｄが前記制御信号を補正しない状態での前記制御量の計測値と前記予測制御量との乖離度合いである予測誤差が所定の許容誤差を超えているか否かを判定する予測精度評価部１１４ｍを備え、学習部１１４ｋは、予測精度評価部１１４ｍにより前記予測誤差が前記許容誤差を超えていると判定された場合に、前記機械学習を実行する。これにより、予測部１１４ｌにおける電磁弁指令圧の予測精度が低下した場合に機械学習を実行することが可能となる。

【0070】

また、第１の実施例における作業機械９０１は、前記機械学習の実行を指示する指示装置１１７を備え、予測精度評価部１１４ｍは、指示装置１１７からの指示を受けて、前記予測誤差が所定の許容誤差を超えているか否かを判定する。これにより、オペレータの指示に応じて予測部１１４ｌにおける電磁弁指令圧の予測精度を評価することが可能となる。

【0071】

また、第１の実施例における作業機械９０１は、油圧ポンプ１～３と、油圧ポンプ１～３から油圧アクチュエータ２０４ａ，２０５ａ，２０６ａ，２１１へ供給される圧油の流れを制御する制御弁６～１６，２１～２９とを備え、制御対象要素１１３ａ～１１３ｅは、制御弁６～１６，２１～２９の指令圧を生成する電磁弁１１３ａ～１１３ｅであり、前記目標制御量は、電磁弁１１３ａ～１１３ｅの目標指令圧である。これにより、油圧駆動システム９０２の稼働状態の変動に関わらず、操作入力に対する電磁弁１１３ａ～１１３ｅの指令圧の関係が一定に保たれる。

【実施例0072】

本発明の第２の実施例について、第１の実施例との相違点を中心に説明する。

【0073】

図８は、第２の実施例におけるコントローラ１１４Ａの機能ブロック図である。コントローラ１１４Ａは、アクチュエータ目標速度演算部１１４Ａａと、アクチュエータ目標速度補正部１１４Ａｎと、アクチュエータ目標流量演算部１１４Ａｂと、電磁弁目標指令圧演算部１１４Ａｃと、電磁弁制御電流出力部１１４Ａｅと、目標動作検出部１１４Ａｆと、作動環境検出部１１４Ａｇと、動作状態検出部１１４Ａｈと、学習データ記憶部１１４Ａｉと、劣化状態検出部１１４Ａｊと、学習部１１４Ａｋと、予測部１１４Ａｌと、予測精度評価部１１４Ａｍとを有する。

【0074】

アクチュエータ目標速度演算部１１４Ａａは、操作装置１１５ａ，１１５ｂからの操作信号、動作検出装置２１２～２１６からの姿勢データ、目標面設定装置１１６からの目標面データをもとに、フロント作業機２０３の動作に必要なアクチュエータ目標速度を算出する。本実施例におけるアクチュエータ目標速度演算部１１４Ａａは、操作装置１１５ａ，１１５ｂの操作量をもとに油圧駆動システム９０２の制御対象要素（油圧アクチュエータ）の目標制御量（アクチュエータ目標速度）を算出する目標制御量演算部を構成している。また、本実施例における動作検出装置２１２～２１６は、油圧アクチュエータ２０４ａ，２０５ａ，２０６ａ，２１１の制御量（アクチュエータ速度）を計測する制御量計測装置を構成している。

【0075】

アクチュエータ目標速度補正部１１４Ａｎは、予測部１１４Ａｌからのアクチュエータ予測速度をもとに、アクチュエータ目標速度演算部１１４Ａａからのアクチュエータ目標速度を補正する。また、アクチュエータ目標速度補正部１１４Ａｎは、追加学習指示装置１１７からの追加学習指示に応じて、アクチュエータ目標速度を補正するか否かを切り替える。本実施例におけるアクチュエータ目標速度補正部１１４Ａｎは、油圧駆動システム９０２への制御信号（電磁弁１１３ａ～１１３ｅへの制御電流）を補正する制御信号補正部を構成している。

【0076】

アクチュエータ目標流量演算部１１４Ａｂは、アクチュエータ目標速度補正部１１４Ａｎからのアクチュエータ目標速度をもとにアクチュエータ目標流量を算出する。電磁弁目標指令圧演算部１１４Ａｃは、アクチュエータ目標流量演算部１１４Ａｂからのアクチュエータ目標流量をもとに電磁弁目標指令を算出する。電磁弁制御電流出力部１１４Ａｅは、電磁弁目標指令圧演算部１１４Ａｃからの目標制御指令に応じた制御電流を生成し、電磁弁１１３ａ～１１３ｅへ出力する。

【0077】

目標動作検出部１１４Ａｆは、アクチュエータ目標速度演算部１１４Ａａからのアクチュエータ目標速度をアクチュエータの目標動作データとして生成する。作動環境検出部１１４Ａｇは、温度センサ９１の出力値をもとに作動環境データを生成する。動作状態検出部１１４Ａｈは、電流センサ１４３～１４７および圧力センサ８４～８６，８７ａ，８７ｂ，８８ａ，８８ｂ，８９ａ，８９ｂ，９０ａ，９０ｂ，１３３～１３７の出力値ならびに姿勢データをもとにアクチュエータの動作状態データを生成する。

【0078】

学習データ記憶部１１４Ａｉは、目標動作検出部１１４Ａｆからの目標動作データ（すなわちアクチュエータ目標速度）、作動環境検出部１１４Ａｇからの作動環境データ、および動作状態検出部１１４Ａｈからの動作状態データを入力し、学習データとして記憶する。劣化状態検出部１１４Ａｊは、学習データ記憶部１１４Ａｉに記憶された目標動作データ、作動環境データ、および動作状態データを分析し、油圧駆動システムの劣化状態を示すデータ（劣化状態データ）を生成する。学習データ記憶部１１４Ａｉは、劣化状態検出部１１４Ａｊからの劣化状態データも学習データとして記憶する。学習部１１４Ａｋは、予測精度評価部１１４Ａｍからの評価結果（後述）を受けて、学習データ記憶部１１４Ａｉの学習データをもとに機械学習処理を行い、機械学習処理の結果に基づいて、アクチュエータ目標速度演算部１１４Ａａからのアクチュエータ目標速度に応じた電磁弁制御電流を出力した場合に得られるであろうアクチュエータ速度の挙動を予測する推定器を生成する。

【0079】

予測部１１４Ａｌは、学習部１１４Ａｋで生成された推定器を用いて、アクチュエータ目標速度演算部１１４Ａａからのアクチュエータ目標速度をもとにアクチュエータ速度の予測値（アクチュエータ予測速度）を算出する。予測精度評価部１１４Ａｍは、追加学習指示装置１１７から追加学習指示が入力された場合などに、予測部１１４Ａｌからのアクチュエータ予測速度と姿勢データから算出されたアクチュエータ速度とを比較して、予測部１１４Ａｌにおけるアクチュエータ速度の予測精度を評価する。なお、本実施例では、アクチュエータ速度の挙動を予測する構成としたが、アクチュエータの角速度や回転数を予測する構成としてもよい。

【0080】

図９は、第２の実施例におけるコントローラ１１４Ａの学習処理に係る演算処理を示すフローチャートである。以下、各ステップについて順に説明する。

【0081】

まず、コントローラ１１４Ａは、特定のタイミング（例えば油圧ショベル９０１の稼働開始直後）、または一定時間が経過したか否かを判定する（ステップＳ１０１Ａ）。また、コントローラ１１４Ａは、ステップＳ１０１Ａと並行して、追加学習指示装置１１７からの追加学習指示が有るか否かを判定する（ステップＳ１０２Ａ）。ステップＳ１０１ＡおよびＳ１０２Ａの判定結果がＮＯの場合は当該フローを終了する。

【0082】

ステップＳ１０１ＡまたはＳ１０２Ａの判定結果がＹＥＳの場合は、コントローラ１１４Ａは、アクチュエータ目標速度補正部１１４Ａｎにてアクチュエータ目標速度を補正せずに電磁弁制御電流を出力する（ステップＳ１０３Ａ）。

【0083】

ステップＳ１０３Ａに続き、コントローラ１１４Ａは、予測精度評価部１１４Ａｍにて、予測部１１４Ａｌからのアクチュエータ予測速度と姿勢データから算出されたアクチュエータ速度との乖離度合い（予測誤差）を算出し（ステップＳ１０４Ａ）、予測誤差が予め設定された許容誤差を超えているか否かを判定する（ステップＳ１０５Ａ）。ステップＳ１０５Ａの判定結果がＮＯの場合は当該フローを終了する。

【0084】

ステップＳ１０５Ａの判定結果がＹＥＳの場合は、コントローラ１１４Ａは、目標動作検出部１１４Ａｆにてアクチュエータ目標速度演算部１１４Ａａからのアクチュエータ目標速度を目標動作データとして生成し、作動環境検出部１１４Ａｇにて温度センサ９１，９２の出力値をもとに作動環境データを生成し、動作状態検出部１１４Ａｈにて電流センサ１４３～１４７および圧力センサ８４～８６，８７ａ，８７ｂ，８８ａ，８８ｂ，８９ａ，８９ｂ，９０ａ，９０ｂ，１３３～１３７の出力値ならびに姿勢データをもとに動作状態データを生成し、劣化状態検出部１１４Ａｊにて劣化状態データを生成する（ステップＳ１０６Ａ）。

【0085】

ステップＳ１０６Ａに続き、コントローラ１１４Ａは、目標動作検出部１１４Ａｆからの目標動作データ、作動環境検出部１１４Ａｇからの作動環境データ、動作状態検出部１１４Ａｈからの動作状態データ、および劣化状態検出部１１４Ａｊからの劣化状態データを学習データ記憶部１１４ｉに保存する（ステップＳ１０７Ａ）。

【0086】

ステップＳ１０７Ａに続き、コントローラ１１４Ａは、学習部１１４Ａｋにて、学習データ記憶部１１４Ａｉの学習データをもとに機械学習処理を行い、機械学習処理の結果に基づいてアクチュエータ速度の挙動を予測する推定器を生成し（ステップＳ１０８Ａ）、当該フローを終了する。

【0087】

図１０は、第２の実施例におけるコントローラ１１４Ａの油圧駆動システム９０２の制御に係る演算処理を示すフローチャートである。以下、各ステップについて順に説明する。

【0088】

まず、コントローラ１１４Ａは、操作装置１１５ａ，１１５ｂの入力が有るか否かを判定する（ステップＳ２０１Ａ）。ステップＳ２０１Ａの判定結果がＮＯの場合は当該フローを終了する。

【0089】

ステップＳ２０１Ａの判定結果がＹＥＳの場合は、コントローラ１１４Ａは、アクチュエータ目標速度演算部１１４Ａａにて、操作信号、姿勢データ、目標面データなどをもとにアクチュエータ目標速度を算出する（ステップＳ２０２Ａ）。

【0090】

ステップＳ２０２Ａに続き、コントローラ１１４Ａは、予測部１１４Ａｌにて、学習部１１４Ａｋで生成された推定器を用いて、アクチュエータ目標速度に対するアクチュエータ予測速度を算出する（Ｓ２０３Ａ）。

【0091】

ステップＳ２０３Ａに続き、コントローラ１１４Ａは、アクチュエータ目標速度補正部１１４Ａｎにて、予測部１１４Ａｌからのアクチュエータ予測速度がアクチュエータ目標速度演算部１１４Ａａにて算出されたアクチュエータ目標速度に近づくようにアクチュエータ目標速度を補正する（ステップＳ２０４Ａ）。

【0092】

ステップＳ２０４Ａに続き、コントローラ１１４Ａは、アクチュエータ目標流量演算部１１４ｂにて、補正後のアクチュエータ目標速度をもとにアクチュエータ目標流量を算出する（ステップＳ２０５Ａ）。

【0093】

ステップＳ２０５Ａに続き、コントローラ１１４Ａは、電磁弁目標指令圧演算部１１４ｃにて、アクチュエータ目標流量をもとに電磁弁目標指令圧を算出する（ステップＳ２０６Ａ）。

【0094】

ステップＳ２０６Ａに続き、コントローラ１１４Ａは、電磁弁制御電流出力部１１４Ａｅにて、電磁弁目標指令圧に応じた電磁弁制御電流を出力し（ステップＳ２０７Ａ）、当該フローを終了する。

【0095】

（動作）
油圧駆動システム９０２の動作を説明する。オペレータの操作に応じて操作装置１１５ａ，１１５ｂから操作信号がコントローラ１１４へ入力される。コントローラ１１４は、入力された操作信号等をもとにアクチュエータ目標速度を算出し、アクチュエータ目標速度に応じた電磁弁制御電流を出力する。これにより、電磁弁制御電流に応じた指令圧が電磁弁で生成され、アクチュエータが駆動される。

【0096】

アクチュエータが駆動される間、アクチュエータ目標速度に応じた電磁弁制御電流を出力した場合に得られるであろうアクチュエータ速度の予測値（アクチュエータ予測速度）が算出され、操作信号等をもとにしたアクチュエータ目標速度とアクチュエータ予測速度との差が小さくなるようにアクチュエータ目標速度が補正される。これにより、アクチュエータ速度を補正前のアクチュエータ目標速度に近づけることができる。

【0097】

また、特定のタイミング、一定時間経過する毎、または、追加学習指示が入力されたタイミングで、アクチュエータ目標速度に補正を掛けずに電磁弁が駆動される。そのときに得られたアクチュエータ速度と予測部１１４Ａｌにおいて予測したアクチュエータ速度（アクチュエータ予測速度）とが比較され、予測部１１４Ａｌにおけるアクチュエータ速度の予測精度が評価される。予測精度が低下していると判定された場合は、目標動作データ、作動環境データ、動作状態データ、および劣化状態データ（学習データ）が学習データ記憶部１１４Ａｉに蓄積され、蓄積された学習データをもとに学習部にて追加学習が実施される。これにより、予測部１１４Ａｌにおけるアクチュエータ速度の予測精度を維持することができる。

【0098】

（まとめ）
第２の実施例における油圧駆動システム９０２の制御対象要素２０４ａ，２０５ａ，２０６ａ，２１１は、油圧アクチュエータ２０４ａ，２０５ａ，２０６ａ，２１１であり、制御対象要素２０４ａ，２０５ａ，２０６ａ，２１１の目標制御量は、油圧アクチュエータ２０４ａ，２０５ａ，２０６ａ，２１１の目標速度、目標角速度、または目標回転数である。

【0099】

以上のように構成した第２の実施例によれば、油圧駆動システム９０２の稼働状態の変動（油圧アクチュエータ２０４ａ，２０５ａ，２０６ａ，２１１の個体バラつき、作動環境外乱、性能劣化など）に関わらず、操作入力に対する油圧アクチュエータ２０４ａ，２０５ａ，２０６ａ，２１１の速度、角速度、または回転数の関係が一定に保たれるため、作業機械９０１の制御ロバスト性を向上させることが可能となる。