CN112513469A - 真空泵 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种真空泵，其包括具有入口(14)和出口(15)的壳体(12)、布置在壳体(12)中以便将气态介质从入口(14)输送到出口(15)的转子(16、20)。此外，设置有用于使转子(16、20)旋转的马达(24)，并且设置有与马达(24)连接以控制马达(24)的控制装置(30)。设置有用于感测真空泵(10)的至少一个操作变量(42)的至少一个传感器(36、38)。传感器(36、38)连接至控制装置(30)。控制装置(30)具有相关模块(44)。相关模块(44)被设计为使感测到的操作变量(42)与至少一个关键参数(46)相关。使用关键参数(46)控制马达(24)。

Description

真空泵
技术领域
本发明涉及一种真空泵、特别是干式压缩两轴泵，以及一种用于操作真空泵的方法。
背景技术
已知的真空泵包括具有入口和出口的壳体。在壳体中布置有转子，该转子由电动马达驱动并因此旋转。转子包括与定子或第二转子的转子元件配合的转子元件，使得气态介质从入口输送到出口。
特别是在干式压缩两轴泵的情况下，需要分别在转子的转子元件之间和转子元件与定子之间提供较小的距离，以避免泵送介质回流，从而获得良好的泵性能。但是，该距离由真空泵的操作温度以及转子的转速限定。因此，例如，距离应设计成使得即使在诸如高入口温度、高流入气体温度或高冷却液温度的非最佳操作参数的情况下，也防止了转子与壳体和/第二轴的接触。因此，在常规泵中，分别选择转子元件与定子和第二转子的转子元件之间的距离的大小，使得该距离包括安全裕度。但是，由此降低泵输出。
可以借助于传感器分别感测转子元件与壳体和第二轴的转子元件之间的距离。然而，这种感测是复杂的并因此是昂贵的。
真空泵运行期间的另一个关键参数是支撑转子的轴承的温度。轴承由于转子的旋转而被加热，其中不得超过极限温度，因为现有的润滑剂在高于极限温度下会分解，从而失去其润滑性能。此外，轴承温度还受到热变形的限制。然而，高速度、高入口压力、高入口气体温度以及高冷却水温度会影响轴承的温度，使得必须对应地调整转子的速度，以便即使在最差的操作条件下，可能也达不到轴承的极限温度。为此目的，降低转子的最大可能转速，由此泵送功率也降低。
发明内容
本发明的目的是提供一种真空泵以及一种用于操作真空泵的方法，该真空泵制造成本低廉并且产生最佳性能。
上述目的通过根据权利要求1的真空泵以及根据权利要求11的方法来实现。
根据本发明的真空泵、特别是干式压缩两轴泵包括具有入口和出口的壳体。在壳体中布置有转子，该转子特别地由轴承可旋转地支撑。转子特别是包括至少一个转子元件。此外，设置有用于驱动转子的马达，以使转子旋转，其中转子的旋转使气态介质从入口输送到出口。此外，真空泵包括连接至马达以控制马达的控制装置，其中特别是控制马达的速度。
根据本发明，提供了一种用于感测泵的至少一个操作参数的传感器，其中传感器连接至控制装置。控制装置包括相关模块，其中相关模块被配置为用于使所感测的操作参数与真空泵的关键参数相关。然后，基于关键参数借助于控制装置来控制马达，其中特别是控制马达的速度。因此，从感测到的泵的至少一个操作参数中，得出真空泵的关键参数，基于该关键参数来控制马达。不再需要提供相应的关键参数的安全裕度，该安全裕度确保了在真空泵的每种操作情况下都可以防止超过关键参数的极限值。因此，根据本发明的真空泵可以始终根据现有的操作参数产生最佳输出。
优选地，提供超过一个传感器。提供超过一个传感器能够感测真空泵的超过一个操作参数、特别是多个操作参数。因此，可获得可与关键参数相关的多个操作参数。替代地，可以通过超过一个传感器特别是在真空泵上的不同位置处感测操作参数。
优选地，所感测的操作参数是以下值中的一个或多个：入口气体的温度、出口气体的温度、流入的冷却介质的温度(其中冷却介质特别是水)、流出的冷却介质的温度(其中冷却介质特别是水)、马达的转速、马达输出(其中马达输出特别地由功率消耗或励磁电压与电动马达的转子的旋转之间的相移确定)、冷却介质流量、振动以及入口压力和出口压力。这些是易于测量的操作参数。特别地，为此目的所需要的传感器是廉价的。
优选地，关键参数是转子和/或定子或壳体之间的距离。特别地，在提供两轴泵时，关键参数也可以是设置的两个转子之间的距离。替代地或附加地，轴承温度可以被选择为关键参数。特别地，可以考虑超过一个关键参数。一般而言，关键参数是真空泵的参数，当超过其极限值时，该参数会导致真空泵的损坏或真空泵的故障。
优选地，相关模块被配置为用于通过回归或模糊逻辑或总的来说机器学习算法，优选通过基于机器学习的回归或回归模块，使操作参数和关键参数相关。
优选地，相关模块被配置为用于借助于相关函数来使操作参数和关键参数相关。在此，基础的相关函数可以基于真空泵的模型。因此，基于相关函数将每个操作参数或多个操作参数分配给一个或多个关键参数的特定值，使得可以从所感测的一个或多个操作参数直接得出(多个)关键参数。
优选地，相关模块包括神经网络，其中该神经网络特别地被配置为递归神经网络。在此，通过神经网络使操作参数和关键参数彼此相关。神经网络的提供使一个或多个操作参数与关键参数相关，而无需求助于特定模型。
优选地，训练神经网络，其中，首先，为至少一个关键参数提供至少一个传感器。出于训练目的，将所感测的操作参数用作输入值并将关键参数用作输出值。在此，将输出值与由传感器确定的用于训练的关键参数进行比较，从而训练神经网络。对于每种泵类型，即对于每种不同的真空泵，必须仅执行一次训练。一旦存在经过适当训练的神经网络，可以在同种类型的其他真空泵或者只进行可忽略不计的修改的真空泵的控制中实施该神经网络。因此，仅在训练期间才需要用于至少一个关键参数的传感器。在实际操作期间，不需要用于关键参数的传感器。
优选地，真空泵不包括用于关键参数的传感器。特别地，真空泵不包括用于任何关键参数的传感器。由于用于关键参数的传感器是特别昂贵的传感器，因此省略这些传感器会导致真空泵成本的明显降低。
优选地，控制装置被配置为用于在关键参数超过预定极限值时，降低转子的转速。因此，防止了真空泵的损坏。
优选地，在关键参数没有达到预定极限值时，增大转速。这特别是与如上所述基本相同的极限值。由此确保始终根据由各种操作参数限定的现有操作条件来实现最佳的操作性能。
此外，本发明涉及一种用于操作真空泵、特别是如上所述的泵的方法。
附图说明
在下文中，将基于优选的实施方式参照附图来详细说明本发明，在附图中：
图1表示根据本发明的两轴泵的示意图，以及
图2表示图1的真空泵的控制图。
具体实施方式
在所示的示例性实施方式中，被构造为螺杆泵的根据本发明的真空泵10包括具有入口14和出口15的壳体12。在壳体12中布置有具有螺旋转子元件18的第一轴16。与之平行地，在壳体12中布置有第二轴20，该第二轴具有与第一轴16的转子元件18接合的螺旋转子元件22。此外，设置有电动马达24，其通过齿轮26驱动和旋转这两个轴16、20。为此，轴16、20由轴承28可旋转地支撑。由于两个轴16、20和连接至轴16、20的泵元件18、22以相反的方向旋转，因此将气态介质从入口14泵送到出口15。
根据本发明的真空泵10还包括用于控制电动马达24的控制装置30。控制装置30连接有用于感测真空泵10的操作参数的各种传感器。例如，在图1中，传感器36被配置为布置在壳体12的冷却介质供应系统34的入口32处的温度传感器。该传感器36感测流入的冷却介质的温度，其中冷却介质特别是水。连接至控制装置30的另一个传感器38感测入口14处的入口气体的温度。另外的操作参数也可以由传感器感测，其中另外的操作参数例如是出口15处的出口温度、冷却介质供应系统34的出口40处流出的冷却介质的温度、转子元件18、22的转速、电动马达24的马达输出、冷却介质供应系统34的冷却介质流量、壳体12处的真空泵10的振动、入口14处的入口压力和/或出口15处的出口压力。
控制装置30感测各个、多个或所有上述操作参数。控制装置30包括相关模块，其中使所感测的操作参数与真空泵10的关键参数相关。然后，控制装置30根据如此确定的关键参数控制真空泵10的电动马达24。例如，关键参数是转子元件18、22到彼此的距离或转子元件18、22到壳体12的相应距离。如果转子元件18、22彼此接触或与壳体12接触，这会导致真空泵的严重损坏甚至破坏。例如，控制装置30基于所确定的操作参数和因此相关的关键参数来控制真空泵以降低转速，从而防止这种接触。此处不需要直接检测关键参数。另一个关键参数是轴承28的轴承温度。由于在超过极限温度时不再确保轴承28的润滑，因此这可能导致轴承28的损坏。还可以包括另外的关键参数，其中真空泵的每个参数都被认为是存在极限值的关键参数，使得当超过该极限值时，将不再确保真空泵的正常运行，甚至可能会损坏或破坏真空泵。
图2示出了控制图。这里，多个操作参数42被馈送到相关模块44中。在图2所示的例子中，使用了三个操作参数42。然而，数量不限于该数量，因此可以使用更多或更少的操作参数42并将其传送到相关模块44。
特别地，相关模块44是神经网络，其可以被配置为基于机器学习的模型，该模型使操作参数42与真空泵的一个或多个关键参数相关。为此目的，以适当的方式训练相关模块的神经网络。特别地，在真空泵处设置有专门用于训练目的的传感器，该传感器直接确定/测量关键参数，该关键参数稍后在操作期间将根据操作参数得出。在此，可以涉及多个关键参数。训练神经网络的方法包括以下步骤：
a)确定至少一个操作参数；
b)使与至少一个关键参数的值相关；
c)将确定的关键参数的值与由传感器测得的出于训练目提供的关键参数进行比较；
d)在不一致或偏差太大的情况下：调整神经网络并再次执行步骤a)至d)；
e)在一致或偏差低于预定极限值的情况下：终止训练；
f)将经过训练的神经网络传递给同种类型的真空泵。
在此，在相应的相关模块中包括这样传输的神经网络的真空泵特别是不包括用于直接测量关键参数的任何传感器。
在图2的示例性实施方式中，提供了两个关键参数46，例如转子元件到壳体12以及到彼此的距离以及轴承28的轴承温度。然后，在比较器50中将由相关模块44从操作参数42确定的关键参数46与预定极限值48进行比较。不提供用于直接测量关键参数的传感器。如果借助于相关模块44确定的关键参数46超过了预定极限值48，则控制元件52调整转速并且特别是降低转速。如果超过一个确定的关键参数46超过相应的极限值48，则最大元件54仅允许考虑更大的超过量。更大的超出量造成的控制元件52使转速的降低导致其他关键参数的更小的超出量被抵消。
但是，如果通过相关模块44确定的关键参数46降到低于预定极限值48，则控制元件52使转速增大。然而，为此目的，将转速的绝对最大值定义为极限值55。在比较器56中将由控制元件52引起的转速的增大与极限值55进行比较。在尚未达到最大允许的转速时，转速的增大被转发给电动马达24。为此目的，图2的控制图包括连接至电动马达24的连接部58。
因此，如上所述的用于操作真空泵的方法包括以下步骤：
a)测量至少一个操作参数；
b)使测得的操作参数与至少一个关键参数相关；
c)将确定的关键参数与预定极限值进行比较；
d)根据所执行的比较来控制马达，特别是调整速度。
因此，不需要针对最恶劣的操作条件来设计真空泵10，而是可以动态地使操作适应现有的操作参数，其中始终要注意的是，真空泵的操作的关键参数不得超过预定极限值。但是，在关键参数降到低于极限值时，允许增大转速，因此允许增大泵输出。

Claims (12)

1.一种真空泵，特别是干式压缩两轴泵，所述真空泵包括：
壳体(12)，其具有入口(14)和出口(15)，
转子(16、20)，其布置在所述壳体(12)中以用于将气态介质从所述入口(14)输送到所述出口(15)，
马达(24)，其用于使所述转子(16、20)旋转，以及
控制装置(30)，其连接至所述马达(24)以控制所述马达(24)、特别是速度，
其特征在于，
设置有用于感测所述真空泵(10)的至少一个操作参数(42)的至少一个传感器(36、38)，其中所述传感器(36、38)连接至所述控制装置(30)，
其中所述控制装置(30)包括相关模块(44)，其中所述相关模块(44)被配置为用于使所感测的操作参数(42)与至少一个关键参数(46)相关，其中根据所述关键参数(46)控制所述马达(24)。
2.根据权利要求1所述的真空泵，其特征在于，所感测的操作参数(42)是以下值中的一个或多个：入口气体温度、出口气体温度、入口冷却介质温度、出口冷却介质温度、转速、马达输出、冷却介质流量、振动、入口压力、出口压力。
3.根据权利要求1或2所述的真空泵，其特征在于，所述关键参数(46)是转子(16、20)与定子或壳体(12)或另一个转子(16、20)之间的距离，和/或轴承温度。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的真空泵，其特征在于，所述相关模块(44)通过回归和/或模糊逻辑和/或机器学习算法使所述操作参数(42)和所述关键参数(46)相关。
5.根据权利要求1至3中任一项所述的真空泵，其特征在于，所述相关模块(44)通过相关函数使所述操作参数(42)和所述关键参数(46)相关。
6.根据权利要求1至3中任一项所述的真空泵，其特征在于，所述相关模块(46)包括特别是递归神经网络，并且通过所述神经网络使所述操作参数(42)和所述关键参数(46)相关。
7.根据权利要求6所述的真空泵，其特征在于，训练所述神经网络，其中，首先，为至少一个关键参数提供至少一个传感器，其中，出于训练目的，将所感测的操作参数(42)用作输入值并将所述关键参数用作输出值。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的真空泵，其特征在于，不设置用于所述关键参数的传感器。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的真空泵，其特征在于，所述控制装置(30)被配置为用于在所述关键参数(46)超过预定极限值(48)时，降低所述转子(16、20)的转速。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的真空泵，其特征在于，在所述关键参数(46)下降到低于预定极限值(48)时，增大所述转子(16、20)的转速。
11.一种用于操作特别是根据权利要求1至10中任一项所述的真空泵的方法，包括以下步骤：
测量所述真空泵的至少一个操作参数；
使测得的操作参数与所述真空泵的至少一个关键参数相关；
将所确定的关键参数与预定极限值进行比较；
根据所执行的比较，控制所述真空泵的所述马达，特别是调整速度。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，提供相关模块，所述相关模块特别是包括神经网络，其中通过以下步骤来训练所述相关模块，特别是训练所述相关模块的所述神经网络：
a)确定所述至少一个操作参数；
b)使与所述至少一个关键参数的值相关；
c)将确定的所述关键参数的值与出于训练目的提供的、由传感器测得的所述关键参数进行比较；
d)在不一致或偏差太大的情况下：调整所述相关模块、特别是所述神经网络，并再次执行步骤a)至d)；
e)在符合或偏差低于预定极限值的情况下：终止所述训练；
f)将经过训练的神经网络传递给同种类型的真空泵。
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