ES2711148T3 - Monitorización de una bomba - Google Patents

Abstract

Un aparato (100) para monitorizar una bomba (16), comprendiendo el aparato (100): un módulo de control (60) configurado para recibir al menos una señal que representa un parámetro operativo (74, 76) de la bomba (16), estimar un valor de datos de cantidad de salida estimado (72) de la bomba (16) basándose en la señal del parámetro operativo (74, 76) y un módulo basado en máquina de vectores de soporte (64) que está configurado para recibir el valor de datos de cantidad de salida estimado (72) desde el módulo de control (60), procesar el valor de datos de cantidad de salida estimado (72) con el fin de proporcionar un valor de datos de cantidad de salida estimado procesado (82) mediante el uso de una máquina de vectores de soporte (SVM), y suministrar el valor de datos de cantidad de salida estimado procesado (82) a una unidad de detección de errores (62), en el que la unidad de detección de errores (62) está configurada para recibir un valor de datos de cantidad de salida medido (80) de la bomba (16) proporcionado por un sensor (78), proporcionar un valor de datos de diferencia restando (66) el valor de datos de cantidad de salida estimado procesado (82) del valor de datos de cantidad de salida medido (80), comparar (68) el valor de datos de diferencia con un valor umbral predeterminado y proporcionar un resultado de comparación correspondiente, y emitir una señal de estado de error (70) de la bomba (16) basándose en el resultado de comparación.

Description

DESCRIPCION

Monitorizacion de una bomba

La presente invencion se refiere a un aparato para la monitorizacion de una bomba, un metodo para la monitorizacion de una bomba, y un producto de programa informatico.

Las bombas centrifugas se usan ampliamente en diferentes areas tecnicas. Se usan, por ejemplo, en la produccion de petroleo, sistemas de suministro de agua de la ciudad, eliminacion de agua desperdiciada, o similares. Tales bombas se usan a menudo en condiciones duras y/o en un regimen de 24 horas. Dichas bombas suelen ser componentes costosos y voluminosos, especialmente cuando forman parte de una infraestructura de una ciudad, una region o similares. Un fallo de una bomba de este tipo suele ser un incidente importante y costoso. El fallo de una bomba puede producirse repentina o lentamente con la degradacion de las caracteristicas de la bomba en el tiempo.

En los sistemas de suministro de agua, las bombas se agrupan, en general, en el interior de las estaciones de bombeo. El fallo de la bomba puede provocar danos en el equipo, graves riesgos tecnicos e interrupciones en el suministro o escasez del rendimiento general del sistema. La deteccion preventiva de fallos en la bomba es una tarea desafiante y requiere la aplicacion de metodos modernos.

El documento US 2012/247200 A1 desvela un aparato para monitorizar una bomba, comprendiendo el aparato un modulo de control configurado para recibir al menos una senal que representa un parametro operativo de la bomba, estimar un valor de datos de cantidad de salida estimado de la bomba basandose en la senal del parametro operativo y una unidad de deteccion de errores configurada para recibir el valor de datos de cantidad de salida estimado desde el modulo de control, recibir un valor de datos de cantidad de salida medido de la bomba proporcionado por un sensor, proporcionar un valor de datos de diferencia restando el valor de datos de cantidad de salida estimado del valor de datos de cantidad de salida medido, comparar el valor de datos de diferencia con un valor umbral predeterminado y proporcionar un resultado de comparacion correspondiente, y emitir una senal de estado de error de la bomba basandose en el resultado de comparacion.

Por lo tanto, es un objeto de la invencion mejorar la deteccion de fallo de una bomba.

El objeto se resuelve mediante un aparato de acuerdo con la reivindicacion 1, asi como con un metodo de acuerdo con la reivindicacion independiente adicional 9, asi como con un producto de programa informatico de acuerdo con la reivindicacion independiente adicional 10.

Otros aspectos de las al menos algunas realizaciones de la invencion se exponen en las reivindicaciones dependientes respectivas.

De acuerdo con la invencion, el aparato tiene un modulo basado en maquina de vectores de soporte que esta configurado para recibir el valor de datos de cantidad de salida estimado desde el modulo de control, para procesar el valor de datos de cantidad de salida estimado con el fin de proporcionar un valor de datos de cantidad de salida estimado procesado mediante el uso de la maquina de vectores de soporte, y para suministrar el valor de datos de cantidad de salida estimado procesado a la unidad de deteccion de errores en lugar del valor de datos de cantidad de salida estimado del modulo de control.

De acuerdo con la invencion, el metodo comprende las etapas de recibir el valor de datos de cantidad de salida estimado desde el modulo de control mediante un modulo basado en maquina de vectores de soporte, procesar el valor de datos de cantidad de salida estimado mediante el modulo basado en maquina de vectores de soporte con el fin de proporcionar un valor de datos de cantidad de salida estimado procesado mediante el uso de la maquina de vectores de soporte y suministrar el valor de datos de cantidad de salida estimado procesado con el fin de restar. La invencion se basa en el hecho de que un fallo de una bomba puede detectarse por adelantado cuando se estudia al menos un parametro de la bomba y se considera ademas al menos una cantidad de salida de la bomba. Por lo tanto, un metodo puede usar el analisis de vibracion de la bomba. Un sensor de vibracion esta instalado en la bomba. Esto permite controlar las vibraciones de la bomba para determinar la condicion de error real de la bomba. Ademas, de acuerdo con otro enfoque, se usa un modelo de sistema de bomba para la deteccion de fallos, donde se miden preferentemente todos los parametros de la bomba. La desviacion de tal sistema del modelo indica un comportamiento anormal, lo que permite la deteccion de fallos por adelantado. Esto puede proporcionar buenos resultados en la deteccion de fallos, pero el diseno de tal sistema es un desafio debido a que los modelos se ven muy afectados por las condiciones exteriores o especificas.

La expresion “valor de datos de cantidad de salida estimado” se refiere a una senal o a un valor de datos, respectivamente, que es el resultado de la estimacion mediante el modulo de control. El valor de datos de cantidad de salida estimado es una senal de salida o un valor de datos de salida del modulo de control. La expresion “valor de datos de cantidad de salida estimado procesado” es una senal o un valor de datos, respectivamente, que es el resultado de la operacion de la maquina de vectores de soporte. Esto es una senal de salida o un valor de datos, respectivamente, del modulo basado en maquina de vectores de soporte.

Ademas, si la bomba se accionada mediante un motor electrico, la deteccion de los fallos de motor de bomba puede proporcionarse por el uso de un metodo de analisis de firma de corriente del motor. Este metodo se basa en el analisis del consumo de corriente del motor. Esto permite detectar diferentes tipos de fallos, pero requiere la medicion de la corriente del motor con una alta tasa de muestreo. Esto es un reto para muchas aplicaciones de bomba.

A este respecto, la invencion presenta un aparato y un metodo basados en la comparacion de un parametro de bomba medido con dependencias dadas por una especificacion de bomba, especialmente el modelo basado en la curva de H-Q, que, ademas, se corrige con una regresion de maquina de vectores de soporte (SVM) de aprendizaje de maquina.

Ademas, se anade el modelo de SVM, que mejora la salida estimada del modelo de especificacion de bomba con respecto a la cantidad de salida real por lo que resulta en un error mas pequeno que el simple uso del modelo de H­ Q. Esto permite una monitorizacion mas precisa de la bomba y, especialmente, mejora la prediccion de fallos.

Preferentemente, en el aprendizaje de maquina, las maquinas de vectores de soporte (tambien denominadas redes de vectores de soporte) son modelos de aprendizaje supervisados con algoritmos de aprendizaje asociados que analizan los datos y reconocen los patrones, que se usan para la clasificacion y el analisis de regresion. Dado un conjunto de ejemplos de entrenamiento, cada uno marcado como perteneciente a una de dos categorias, un algoritmo de entrenamiento de SVM construye un modelo que asigna nuevos ejemplos en una categoria o en la otra, lo que lo convierte en un clasificador lineal binario no probabilistic. Un modelo de SVM es una representacion de los ejemplos como puntos en el espacio, asignados de tal manera que los ejemplos de las categorias separadas se dividen por un espacio libre lo mas amplio posible. A continuacion, los nuevos ejemplos se asignan a ese mismo espacio y se predice que pertenecen a una categoria basandose en que lado del espacio caen. Ademas de realizar una clasificacion lineal, una SVM puede realizar eficientemente una clasificacion no lineal usando lo que se llama el kernel trick, mapeando implicitamente sus entradas en espacios de caracteristicas de alta dimension. Mas formalmente, una maquina de vectores de soporte construye preferentemente un hiperplano o un conjunto de hiperplanos en un espacio de dimension alta o infinita, que puede usarse para la clasificacion, la regresion u otras tareas. Intuitivamente, puede lograrse una buena separacion mediante el hiperplano que tenga la mayor distancia al punto de datos de entrenamiento mas cercano de cualquier clase, el llamado margen funcional, ya que en general cuanto mayor sea el margen, menor sera el error de generalizacion del clasificador.

Con el fin de entrenar el modelo de SVM, se usan los datos reales de la bomba, y se ajustan a las condiciones operativas reales de la bomba. Este modelo combinado tambien se denomina modelo de H-Q-SVM. En general, el sistema de aprendizaje de maquina comprende dos etapas, a saber, una primera etapa, que representa una etapa de entrenamiento o etapa de aprendizaje, respectivamente, y una segunda etapa, que representa una etapa de prueba o etapa de mantenimiento, respectivamente, que pertenece a la operacion prevista del aparato.

En la etapa de aprendizaje, los datos medidos del parametro operativo de la bomba se usan para el entrenamiento de la SVM, especialmente, el algoritmo de aprendizaje de maquina comprendido por la SVM. En la etapa de prueba, los metodos aprendidos por la maquina durante la etapa de entrenamiento se utilizan para la monitorizacion prevista de la bomba. En aplicaciones de la vida real, la etapa de entrenamiento puede aplicarse de manera iterativa. Por ejemplo, el algoritmo puede entrenarse en un modo en linea o por entrenamiento por lotes. Por ejemplo, el algoritmo puede recopilar datos en algun lote con retraso de tiempo y a continuacion usa los datos recopilados para el entrenamiento.

El aparato puede ser un componente de hardware, que puede incluir una circuiteria electrica, un ordenador, combinaciones de los mismos, o similares. El aparato tambien puede comprender un chip de silicona que proporciona una circuiteria electrica que establece los componentes mencionados anteriormente. El aparato puede estar ademas en comunicacion con una red de comunicacion, por ejemplo una red de area local (LAN), Internet, o similares, preferentemente mediante el uso de una interfaz de comunicacion.

El modulo de control es un componente del aparato que, a su vez, puede comprender en si mismo una circuiteria electrica, un ordenador, combinaciones de los mismos, o similares. Sin embargo, en otra realizacion, el modulo de control puede formar parte integral del aparato. El modulo de control tiene al menos un conector de entrada, lo que permite que el modulo de control reciba al menos una senal que representa un parametro operativo de la bomba. El parametro operativo de la bomba puede proporcionarse por un sensor respectivo, que esta conectado a la bomba con el fin de detectar el parametro respectivo. El parametro operativo de la bomba puede ser una velocidad de rotacion, una diferencia de presion entre la entrada y la salida, un flujo del medio a bombear, una temperatura, unas vibraciones, combinaciones de los mismos, o similares.

El modulo de control esta configurado para estimar un valor de datos de cantidad de salida estimado de la bomba basandose en la senal del parametro operativo. Para este fin, el modulo de control usa preferentemente un modulo de especificacion de bomba, especialmente un modelo basado en la curva de H-Q de especificacion de bomba. Esto permite que el modulo de control estime la cantidad de salida, que deberia proporcionarse fisicamente en la salida de la bomba. Sin embargo, en realidad, las desviaciones aparecen entre el valor de datos de cantidad de salida estimado y el valor de datos de cantidad de salida real proporcionado por la bomba. Esta diferencia puede procesarse aun mas con el fin de determinar si la bomba va a fallar o si todavia esta en el modo de operacion normal. Preferentemente, puede proporcionarse una prediccion de que puede aparecer un fallo en el futuro mas cercano, especialmente, para el uso previsto de la invencion en el area de infraestructura. Esta es una ventaja con el fin de mejorar la confiabilidad de la infraestructura. Por lo tanto, la deteccion de fallos de una bomba puede mejorarse mediante el uso de la invencion.

El aparato comprende ademas la unidad de deteccion de errores, que esta configurada para recibir el valor de datos de cantidad de salida estimado desde el modulo de control. En general, la unidad de deteccion de errores puede formar parte integral del modulo de control. Sin embargo, tambien puede ser un componente separado. La unidad de deteccion de errores esta configurada para recibir un valor de datos de cantidad de salida medido de la bomba proporcionado por un sensor. El valor de datos de cantidad de salida puede ser un flujo de salida de la bomba, una presion de salida de la bomba, una combinacion de los mismos, o similares. En consecuencia, el sensor puede conectarse a la bomba con el fin de proporcionar el valor respectivo. El sensor puede ser un componente separado o puede formar parte integral del aparato.

La unidad de deteccion de errores esta configurada ademas para proporcionar un valor de datos de diferencia restando el valor de datos de cantidad de salida estimado del valor de datos de cantidad de salida medido. Este valor de datos de diferencia se compara con un valor umbral predeterminado con el fin de recibir un resultado de comparacion. En funcion del resultado de comparacion, se proporciona una senal de estado de error de salida de la bomba, especialmente la salida de la unidad de deteccion de errores, especialmente el aparato. Esta senal puede usarse para indicar el estado de error de la bomba, por ejemplo, indicandolo visualmente, acusticamente o con combinaciones de los mismos, o similares. Ademas, esta senal puede comunicarse a una estacion de monitorizacion central.

De acuerdo con la invencion, el modulo basado en maquina de vectores de soporte esta configurado para recibir el valor de datos de cantidad de salida estimado desde el modulo de control, para procesar el valor de datos de cantidad de salida estimado con el fin de proporcionar un valor de datos de cantidad de salida estimado procesado, y para suministrar el valor de datos de cantidad de salida estimado procesado a la unidad de deteccion de errores en lugar del valor de datos de cantidad de salida estimado del modulo de control. Por lo tanto, la entrada de la unidad de deteccion de errores se reemplaza por una senal de salida, que se proporciona por el modulo basado en maquina de vectores de soporte. A su vez, la senal de salida del modulo de control, sirve ahora como una senal de entrada para el modulo basado en maquina de vectores de soporte. Por lo tanto, el uso del modulo basado en maquina de vectores de soporte permite mejorar la precision del valor de datos de cantidad de salida estimado de la bomba de tal manera que, por ultimo pero no menos importante, pueda mejorarse la prediccion o la decision del estado de error, respectivamente. Esto se logra mediante la operacion adicional del valor de datos de cantidad de salida estimado entregado por el modulo de control mediante el uso del modulo basado en maquina de vectores de soporte.

Por lo tanto, la unidad de deteccion de errores tiene un valor de datos de cantidad de salida estimado mejorado con el fin de proporcionar el valor de datos de diferencia.

De acuerdo con una mejora, se sugiere que el modulo basado en maquina de vectores de soporte se configure para operar la regresion de maquina de vectores de soporte de aprendizaje de maquina. Esto permite que el modelo de maquina de vectores de soporte estime la funcion que tiene el flujo de salida de modelo de H-Q como entrada y estime el flujo de salida real de la bomba.

En la formulacion de regresion, un objetivo es estimar una funcion continua desconocida basandose en un conjunto finito de muestras ruidosas (x/, yi), (/ = 1,..., n), donde x e Rdes una entrada de dimension d, e y e R es una salida. El modelo estadistico asumido para la generacion de los datos tiene la siguiente forma:

Donde r (x) es una funcion objetivo desconocida (regresion), y 8 es un ruido medio aditivo cero o con varianza de ruido o.

En la regresion de SVM, la entrada x se asigna en primer lugar a un espacio de caracteristicas dimensional m usando algun modelo fijo, por ejemplo, no lineal, de asignacion, y a continuacion se construye un modelo lineal en este espacio de caracteristicas. Usando la notacion matematica, el modelo lineal o en el espacio de caracteristicas, respectivamente, f (x, w) se proporciona por

m

f{x,m) = Yjmj <3j(x)+b

7=1

Donde gj (x), k = 1,..., m indica un conjunto de transformaciones no lineales, y b es el termino “sesgo”. A menudo, se asume que los datos tienen una media de cero, por lo que se elimina el termino de sesgo mencionado anteriormente. Esto puede lograrse mediante un preprocesamiento.

De acuerdo con un aspecto adicional de la invencion, el modulo basado en maquina de vectores de soporte esta configurado para entrenarse con los datos reales de los parametros operativos de la bomba. Para este fin, pueden registrarse los datos reales de la bomba y, durante una etapa de entrenamiento, estos datos pueden usarse para el entrenamiento del modulo basado en maquina de vectores de soporte o su algoritmo, respectivamente. Esto permite que la maquina de vectores de soporte se procese de manera precisa para la operacion real de la bomba.

De acuerdo con un aspecto adicional, el modulo de control esta configurado para recibir senales de todos los parametros operativos de la bomba y para estimar el valor de datos de cantidad de salida estimado basandose en todas las senales de los parametros operativos. Esto permite mejorar la precision de la monitorizacion de la bomba. Por ejemplo, para los parametros operativos, pueden proporcionarse sensores individuales en la bomba. El modulo de control esta provisto preferentemente de conectores respectivos de tal manera que cada uno de los sensores pueda conectarse con el modulo de control.

De acuerdo con otro aspecto de la invencion, el modulo de control esta configurado para estimar el valor de datos de cantidad de salida estimado basandose en un modelo de H-Q que, a su vez, se basa en las curvas de H-Q proporcionadas por el fabricante de la bomba. Esto permite mejorar aun mas la precision de la monitorizacion de la bomba. Especialmente, puede considerarse adicionalmente cierta informacion relacionada con el diseno de la bomba.

De acuerdo con una realizacion a modo de ejemplo, el aparato esta adaptado para monitorizar una bomba centrifuga. Puede proporcionarse una pluralidad de aplicaciones con la invencion, especialmente, la invencion es adecuada para actualizarse en sistemas ya operativos.

De acuerdo con otro ejemplo de realizacion, el modulo de control esta configurado para detectar un parametro electrico de una maquina electrica que acciona la bomba. El parametro electrico es preferentemente tambien un parametro operativo. Esto permite mejorar aun mas el control de la bomba.

De acuerdo con otro ejemplo de realizacion, la unidad de deteccion de errores esta configurada para calcular el valor umbral de una media cuadratica (RMS) de un numero predeterminado de valores de datos de diferencia. Esto permite recibir facilmente el valor umbral. Preferentemente, el numero predeterminado es una cifra entre 2 y 25, preferentemente entre 2 y 7, lo mas preferentemente 3, de valores de datos de diferencia preferentemente predeterminados. Los valores de datos de diferencia predeterminados pueden ser los valores posteriores o pueden elegirse de acuerdo con una prescripcion predeterminada.

De acuerdo con un aspecto adicional de la invencion, se proporcionan uno o mas productos de programas informaticos que incluyen un programa para un dispositivo de procesamiento, que comprende partes de codigo de software de un programa para realizar las etapas del metodo de acuerdo con la invencion cuando el programa se ejecuta en el dispositivo de procesamiento. Los productos de programas informaticos comprenden ademas unos componentes ejecutables por ordenador que, cuando el programa se ejecuta en un ordenador, se configuran para realizar el metodo respectivo como se ha mencionado anteriormente en el presente documento. El producto/productos de programas informaticos anteriores pueden incorporarse como un medio de almacenamiento legible por ordenador.

Las ensenanzas de las presentes invenciones pueden entenderse facilmente y al menos algunos detalles especificos adicionales apareceran considerando la siguiente descripcion detallada de al menos una realizacion a modo de ejemplo junto con los dibujos adjuntos, que muestran esquematicamente la invencion aplicada a la monitorizacion de una bomba centrifuga.

En los dibujos:

la figura 1 muestra esquematicamente un esquema para una bomba centrifuga,

la figura 2 muestra las curvas de H-Q para la bomba de acuerdo con la figura 1,

la figura 3 muestra esquematicamente un diagrama de flujo para el entrenamiento de estimacion en una etapa de entrenamiento del modelo de SVM H-Q de acuerdo con la invencion,

la figura 4 muestra esquematicamente un diagrama de bloques de la bomba de acuerdo con la figura 1 conectada con un aparato de acuerdo con la invencion,

la figura 5 muestra esquematicamente un diagrama que muestra unos datos reales de la bomba de acuerdo con la figura 1,

la figura 6 muestra un diagrama que muestra esquematicamente un error de modelo y dos valores umbrales, la figura 7 muestra un diagrama que muestra esquematicamente un indice de fallos, en el que un indice en el intervalo de 1 se relaciona con el comportamiento normal de la bomba y un indice en el intervalo de 0 se relaciona con un comportamiento anormal de la bomba, y

la figura 8 muestra esquematicamente un diagrama de bloques que representa un enfoque de red de funciones basicas radiales (RBF).

La figura 1 muestra esquematicamente un diagrama de bloques de una disposicion de bomba 52 que comprende una bomba centrifuga 16 que tiene una entrada 18 para la succion de agua, y una salida 20 para proporcionar el flujo de salida de la bomba 16. La bomba 16 se acciona mediante un motor electrico 14 que, a su vez, recibe energia electrica mediante un convertidor de frecuencia 12. El convertidor de frecuencia 12, a su vez, esta conectado con una red de suministro de energia 10 con el fin de suministrar energia electrica al convertidor de frecuencia 12.

La figura 2 muestra esquematicamente un diagrama con unas curvas de H-Q de la bomba 16 que por lo general se proporcionan por el fabricante de la bomba 16. Este diagrama muestra la relacion entre el caudal volumetrico de la bomba 16 y una diferencia de presion entre la entrada 18 y la salida 20 a una velocidad constante del ciguenal de bomba de la bomba 16. La diferencia de presion tambien se conoce como altura de elevacion.

La figura 4 muestra un diagrama de bloques esquematico de un aparato 100 para la monitorizacion de la bomba centrifuga 16. El aparato 100 es un aparato de la invencion. El aparato 100 comprende un modulo de control 60 que esta configurado para recibir dos senales que representan los parametros operativos 74, 76 de la bomba centrifuga 16. Actualmente, el parametro operativo 74 se refiere a una altura de elevacion de la bomba centrifuga 16, mientras que el parametro operativo 76 se refiere a una frecuencia que se relaciona con la rotacion de la bomba centrifuga 16. En otras realizaciones, pueden considerarse parametros operativos diferentes o adicionales.

El modulo de control 60 esta configurado ademas para estimar un valor de datos de cantidad de salida estimado 72 de la bomba 16, en el que la estimacion se basa en las senales de los parametros operativos 74, 76. El modulo de control 60 usa, con el fin de realizar una estimacion, una estimacion de modelo de H-Q 34 que, a su vez, se basa en las curvas de bomba (figura 2) proporcionadas por el fabricante de la bomba centrifuga 16. El valor de datos de cantidad de salida estimado 72 es un valor de salida del modulo de control 60, que se proporciona para un procesamiento adicional del aparato 100.

La figura 4 muestra una disposicion de bomba 52 que comprende la bomba centrifuga 16. El parametro operativo 76 incide sobre la bomba centrifuga 16. En el lugar de la entrada 18, la bomba centrifuga 16 comprende un primer sensor de presion 54, mientras que, en la salida 20, se proporciona un segundo sensor de presion 56. Los sensores de presion 54, 56 proporcionan una senal a una unidad de altura de elevacion 58 que calcula la altura de elevacion de las senales suministradas por los sensores de presion 54, 56. La unidad de altura de elevacion 58 proporciona el parametro operativo 74 como una salida que se suministra al aparato 100, especialmente, al modulo de control 60. El aparato 100 comprende ademas una unidad de deteccion de errores 62. La unidad de deteccion de errores 62 esta configurada para recibir un valor de datos de cantidad de salida medido 80 de la bomba 16 que se proporciona por un sensor 78. En la presente realizacion, el valor de datos de cantidad de salida medido se refiere a un flujo volumetrico en la salida 20 de la bomba centrifuga 16. En la presente realizacion, el sensor 78 es parte de la disposicion de bomba 52. De acuerdo con la invencion, el aparato 100 incluye ademas un modulo basado en maquina de vectores de soporte 64 que esta configurado para recibir el valor de datos de cantidad de salida estimado 72 desde el modulo de control 60. El modulo basado en maquina de vectores de soporte 64 procesa el valor de datos de cantidad de salida estimado 72 con el fin de proporcionar un valor de datos de cantidad de salida estimado procesado 82 como una salida. El valor de datos de cantidad de salida estimado procesado 82 se suministra a la unidad de deteccion de errores 62 en lugar del valor de datos de cantidad de salida estimado 72 del modulo de control.

La unidad de deteccion de errores 62 esta configurada ademas para proporcionar un valor de datos de diferencia restando el valor de datos de cantidad de salida estimado procesado 82 del valor de datos de cantidad de salida medido 80. El valor de datos de diferencia se compara 68 con un valor umbral predeterminado. En respuesta a esto, la unidad de deteccion de errores 62 emite una serial de estado de error 70 de la bomba centrifuga 16 basandose en el resultado de comparacion.

La figura 3 muestra esquematicamente en una realizacion a modo de ejemplo de un diagrama de flujo de operacion de la etapa de entrenamiento del aparato 100 de acuerdo con la invencion. El metodo comienza en 30. En 32, se introducen como entrada las caracteristicas normalizadas de bomba de una especificacion de bomba proporcionada por el fabricante (figura 2). En 34, el modulo de control 60 proporciona una estimacion del modelo de H-Q. A continuacion, en la etapa 36, se ejecuta la estimacion por el modulo basado en maquina de vectores de soporte. Como salida en 38, se proporciona el modelo de maquina de vectores de soporte de H-Q. El metodo termina en 40. Por lo tanto, la figura 3 muestra el entrenamiento de estimacion del aparato 100 de acuerdo con la invencion.

La calidad de la estimacion con el aparato de acuerdo con la invencion puede medirse por una funcion de perdida, como se detalla a continuacion.

La calidad de la estimacion se mide por la funcion de perdida L (y, f (x, w)). La regresion de SVM usa un nuevo tipo de funcion de perdida, llamada funcion de perdida insensible e:

El riesgo empirico es:

Deberia observarse que la perdida insensible e coincide con la perdida de modulo minimo y con un caso especial de la funcion de perdida robusta de Huber cuando e = 0. Por lo tanto, puede compararse el rendimiento de prediccion de la SVM, con la e elegida propuesta, con las estimaciones de regresion obtenidas usando la perdida de modulo minimo (e = 0) para varias densidades de ruido.

A continuacion, se describe el algoritmo.

El algoritmo comprende una etapa de entrenamiento como una primera etapa y una etapa de prueba como una segunda etapa. La etapa de entrenamiento se muestra de acuerdo con la figura 3, representandose la etapa de prueba en la figura 4.

En la etapa de entrenamiento, se estima un modelo de H-Q de acuerdo con la etapa 34 usando las caracteristicas de bomba a partir de una especificacion de bomba del fabricante. Los parametros de entrada son actualmente una frecuencia de corriente de bomba que puede derivarse de la corriente a medir en el motor electrico 14, asi como una altura de elevacion de bomba proporcionada por la unidad de altura de elevacion 58. Como una salida, se usa el flujo de bomba, que se proporciona por el sensor 78.

En segundo lugar, se estima que el modelo de maquina de vectores de soporte describe las dependencias entre la demanda y la salida reales. Con fines de estimacion, la salida del flujo de bomba del modelo de H-Q se usa como una entrada. La salida es un flujo de salida estimado de la bomba 16.

En la etapa de prueba, se usa el modelo de H-Q-SVM combinado para la estimacion de flujo de salida de la bomba 16. A continuacion, se proporciona un calculo de error del modelo de H-Q-SVM. En una etapa siguiente, la salida de error del modelo de H-Q-SVM se compara con los umbrales, que, en la presente realizacion, son un umbral superior e inferior. Ambos umbrales proporcionan juntos una banda, en la que la serial fuera de la banda representa un fallo o un error, respectivamente, de la bomba 16. Esto se muestra con respecto a las figuras 5 a 7.

En el diagrama de la figura 5, se muestran la salida real y la salida de la estimacion. La figura 6 muestra el error del modelo con respecto a los umbrales superior e inferior. La figura 7 muestra fallos, mientras que un valor de un indicador de fallo de aproximadamente 0 representa un fallo, mientras que un indicador de fallo con un valor de aproximadamente 1 representa la operacion normal de la bomba 16.

La operacion del modulo basado en maquina de vectores de soporte 64 es mas detallada con respecto a la figura 8. Actualmente, se usa un algoritmo de clasificacion de nube neuronal como maquina de vectores de soporte. La estimacion de una funcion de pertenencia consiste preferentemente en dos etapas: en primer lugar, agrupar mediante el algoritmo de agrupamiento de medios K avanzados (AKM) y, en segundo lugar, una aproximacion de grupos mediante un enfoque de red de funciones basicas radiales (RBF) (vease la figura 8). AKM es una modificacion del algoritmo de medios K con un calculo adaptativo del numero optimo de grupos para un numero maximo dado de grupos (centroides).

AKM consiste preferentemente en las siguientes etapas:

• Establecer un numero inicial de K centroides y un limite maximo y minimo.

• Llamar al algoritmo de medios K para colocar los centroides K

• Insertar o borrar los centroides de acuerdo con las siguientes premisas:

• Si las distancias de los datos estan por encima de una cierta distancia del centroide mas cercano, generar entonces un nuevo centroide.

• Si algun grupo consiste en menos de un cierto numero de datos, eliminar el centroide correspondiente.

• Si la distancia entre algunos centroides es menor que un cierto valor, entonces combinar esos grupos en uno. • Volver a la etapa 2 a menos que se alcance un cierto numero de referencias, o el numero de centroides y sus coordenadas se hayan estabilizado.

La salida del algoritmo de AKM es el centro de los grupos que representan datos historicos relacionados con el comportamiento normal. Esto se usa como un conjunto de entrenamiento. Despues de todo, los centros de los grupos se han extraido a partir de los datos de entrada, los datos se encapsulan con una hipersuperficie (funcion de pertenencia). Para este fin, se utilizan distribuciones gaussianas (campana gaussiana).

Donde m son los centros de la campana gaussiana, o es la anchura de la campana gaussiana, x son los datos de entrada.

Los grupos de AKM de centros se asignan a los centros de las campanas gaussianas correspondientes, como puede verse en la figura 8 con respecto a L1. La suma de todas las campanas gaussianas se calcula para obtener la funcion de pertenencia. La suma de las campanas gaussianas sera preferentemente una unidad en el caso de que estas campanas se superpongan. A continuacion, se aplica la normalizacion para hacer que los valores de confianza PC se calculen mediante nubes neuronales en los limites entre 0 y 1 (vease la figura 8).

Las nubes neuronales encapsulan toda la historia anterior de los parametros seleccionados para un periodo de entrenamiento dado. Despues del entrenamiento, las nubes neuronales calculan un valor de confianza para cada nuevo estado de la bomba 16, describiendo el valor de confianza del comportamiento normal.

Las nubes neuronales unidimensionales construyen la funcion de pertenencia para el error del modelo de la simulacion de fatiga mecanica-termica (TF) y proporciona una salida difusa de valores de confianza entre 0 y 1. Si se desea, las diferentes funciones y realizaciones tratadas en el presente documento pueden realizarse en un orden diferente o divergente y/o actualmente entre si de diversas maneras. Ademas, si se desea, una o mas de las funciones y/o realizaciones descritas anteriormente pueden ser opcionales o pueden combinarse, preferentemente de una manera arbitraria.

Aunque se exponen diversos aspectos de la invencion en las reivindicaciones independientes, otros aspectos de la invencion comprenden otras combinaciones de las caracteristicas de las realizaciones descritas y/o las reivindicaciones dependientes con las caracteristicas de las reivindicaciones independientes.

Tambien se observa en el presente documento que, aunque lo anterior describe las realizaciones a modo de ejemplo de la invencion, esta descripcion no debe considerarse como que limita el alcance. Mas bien, hay varias variaciones y modificaciones que pueden realizarse sin alejarse del alcance de la presente invencion como se define en las reivindicaciones adjuntas.

Claims (10)

REIVINDICACIONES

1. Un aparato (100) para monitorizar una bomba (16), comprendiendo el aparato (100):

un modulo de control (60) configurado para

recibir al menos una senal que representa un parametro operativo (74, 76) de la bomba (16), estimar un valor de datos de cantidad de salida estimado (72) de la bomba (16) basandose en la senal del parametro operativo (74, 76) y

un modulo basado en maquina de vectores de soporte (64) que esta configurado para

recibir el valor de datos de cantidad de salida estimado (72) desde el modulo de control (60),

procesar el valor de datos de cantidad de salida estimado (72) con el fin de proporcionar un valor de datos de cantidad de salida estimado procesado (82) mediante el uso de una maquina de vectores de soporte (SVM), y suministrar el valor de datos de cantidad de salida estimado procesado (82) a una unidad de deteccion de errores (62), en el que la unidad de deteccion de errores (62) esta configurada para

recibir un valor de datos de cantidad de salida medido (80) de la bomba (16) proporcionado por un sensor (78), proporcionar un valor de datos de diferencia restando (66) el valor de datos de cantidad de salida estimado procesado (82) del valor de datos de cantidad de salida medido (80),

comparar (68) el valor de datos de diferencia con un valor umbral predeterminado y proporcionar un resultado de comparacion correspondiente, y

emitir una senal de estado de error (70) de la bomba (16) basandose en el resultado de comparacion.

2. El aparato de acuerdo con la reivindicacion 1, caracterizado por que el modulo basado en maquina de vectores de soporte (64) esta configurado para operar la regresion de maquina de vectores de soporte (SVM) de aprendizaje de maquina.

3. El aparato de acuerdo con la reivindicacion 1 o 2, caracterizado por que el modulo basado en maquina de vectores de soporte (64) esta configurado para entrenarse con datos reales de unos parametros operativos (74, 76) de la bomba (16).

4. El aparato de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 3, caracterizado por que el modulo de control (60) esta configurado para recibir unas senales para los parametros operativos (74, 76) de la bomba (16) y para estimar el valor de datos de cantidad de salida estimado (72) basandose en las senales de los parametros operativos (74, 76), en el que los parametros operativos (74, 76) de la bomba (16) comprenden la velocidad de rotacion, una diferencia de presion entre la entrada y la salida, un flujo del medio a bombear, una temperatura, vibraciones y combinaciones de los mismos.

5. El aparato de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones 1 a 4, caracterizado por que el modulo de control (60) esta configurado para estimar el valor de datos de cantidad de salida estimado (72) basandose en un modelo de H-Q que, a su vez, se basa en unas curvas de H-Q proporcionadas por el fabricante de la bomba (16).

6. El aparato de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones 1 a 5, caracterizado por que el aparato (100) esta adaptado para monitorizar una bomba centrifuga (16).

7. El aparato de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones 1 a 6, caracterizado por que el modulo de control (60) esta configurado para detectar un parametro electrico de una maquina electrica (14) que acciona la bomba (16).

8. El aparato de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones 1 a 7, caracterizado por que la unidad de deteccion de errores (62) esta configurada para calcular el valor umbral a partir de la media cuadratica (RMS) de un numero predeterminado de valores de datos de diferencia.

9. Un metodo para monitorizar una bomba, comprendiendo el metodo las etapas de:

recibir al menos una senal que representa un parametro operativo (74, 76) de la bomba (16) por un modulo de control (60),

estimar un valor de datos de cantidad de salida estimado (72) de la bomba (16) basandose en la senal del parametro operativo (74, 76) por el modulo de control (60),

recibir el valor de datos de cantidad de salida estimado (72) del modulo de control (60) por un modulo basado en maquina de vectores de soporte (64),

procesar el valor de datos de cantidad de salida estimado (72) por el modulo basado en maquina de vectores de soporte (64) con el fin de proporcionar un valor de datos de cantidad de salida estimado procesado (82) por el uso de una maquina de vectores de soporte (SVM),

suministrar el valor de datos de cantidad de salida estimado procesado (82) a una unidad de deteccion de errores (62) por el modulo basado en maquina de vectores de soporte (64), y

recibir un valor de datos de cantidad de salida medido (80) de la bomba (16) proporcionado por un sensor (80) por una unidad de deteccion de errores (62),

proporcionar un valor de datos de diferencia restando el valor de datos de cantidad de salida estimado procesado (82) del valor de datos de cantidad de salida medido (80) por la unidad de deteccion de errores (62),

comparar (68) el valor de datos de diferencia con un valor umbral predeterminado y proporcionar un resultado de comparacion correspondiente por la unidad de deteccion de errores (62), y

emitir una senal de estado de error (70) de la bomba (16) basandose en el resultado de comparacion por la unidad de deteccion de errores (62).

10. Un producto de programa informatico que incluye un programa para un dispositivo de procesamiento, que comprende partes de codigo de software de un programa para realizar las etapas de un metodo de acuerdo con la reivindicacion 9 cuando el programa se ejecuta en el dispositivo de procesamiento.