KR101401849B1

KR101401849B1 - 피스톤 펌프용 전자식 캠샤프트 모터 제어

Info

Publication number: KR101401849B1
Application number: KR1020097008446A
Authority: KR
Inventors: 티모시 시들리아레비흐; 제임스 캠벨; 존 멧자
Original assignee: 그라코 미네소타 인크.
Priority date: 2006-09-26
Filing date: 2007-09-25
Publication date: 2014-05-29
Also published as: CN101558240B; EP3327285B1; EP2076673B1; WO2008039787A2; US8807958B2; EP2076673A2; CN101558240A; WO2008039787A3; EP2076673A4; KR20090057325A; RU2009115665A; JP5275995B2; US20100034666A1; EP3327285A1; TWI411728B; TW200835856A; JP2010505065A; ES2707812T3; RU2431764C2; BRPI0717330A2

Abstract

두 개의 펌프(12)가 크랭크(14) 구동되는 두 개(또는 그 이상)의 피스톤 펌프 시스템(10)이 제공된다. 이 시스템은 기계식 캠샤프트를 갖는 것이 아니라 제어기(20) 내에서 기계식 캠샤프트처럼 작동하는 소프트웨어 알고리즘을 갖는다. 본 알고리즘은 기계식 캠샤프트를 모방할 고유한 속도 프로파일을 학습하여 생성한다. 실제로 출력 기어의 속도 프로파일은 가상 캠샤프트와 같이 작동하는 소프트웨어를 구비한 캠 프로파일이라 불린다. 본 알고리즘은 크랭크 각도 추정, 학습 곡선 생성, 평활 및 어드밴스 타이밍 계산을 이용한다.

피스톤 펌프, 캠샤프트, 알고리즘, 캠 프로파일, 크랭크.

Description

피스톤 펌프용 전자식 캠샤프트 모터 제어{ELECTRONIC CAMSHAFT MOTOR CONTROL FOR PISTON PUMP}

본 출원은 2006년 9월 26일자로 출원된 미국 출원번호 제60/826,997호의 이익을 주장한다.

시스템을 통해 페인트 및 유사한 재료를 순환시키기 위해 수 년간 다양한 펌프가 이용되어왔다. 이러한 용도로 공기 작동식(air-operated) 왕복 피스톤 펌프가 오랜 인기를 얻는 동안, 보다 효율적인 전동식(electric powered) 해결책으로 바꾸고자 하는 요구가 증가하였다. 전동 원심 펌프(electric powered centrifugal pump), 추진 공동형 펌프(progressive cavity pump) 및 스크류 드라이브 왕복 피스톤 펌프(screw drive reciprocating piston pump) (미국 특허번호 제5,725,358호) 모두가 상용화되었다. 어떤 기술이 이용되든지, 일정한 시스템 압력이 존재하도록 맥동(pulsation)을 최소화시키는 것이 필요하다. 맥동을 최소화시키도록 펌프가 동조하여 오프셋되는 복수의 왕복 피스톤 펌프 시스템[PCT 출원 공개 공보 제WO 02/46612 A1호 및 미국 특허 제5,145,339호의 그라코 인크.(Graco Inc.)사의 GM10000 에어리스 스프레이어(airless sprayer)]이 제조되었다.

양호한 실시예에서, 두 개의 펌프가 크랭크 구동되고 약 84°오프셋되어 있는 두 개의(또는 그 이상의) 피스톤 펌프 시스템이 제공된다. 이 시스템은 기계식 캠샤프트를 갖는 것이 아니라 기계식 캠샤프트처럼 작동하는 소프트웨어 알고리즘을 갖는다. 본 알고리즘은 기계식 캠샤프트를 모방할 고유한 속도 프로파일을 학습하여 생성한다. 실제로 출력 기어의 속도 프로파일은 가상 캠샤프트와 같이 작동하는 소프트웨어를 구비한 캠 프로파일이라 불린다. 본 알고리즘은 크랭크 각도 추정(Crank Angle Estimation), 학습 곡선 생성(Learn Curve Generation), 평활(Smoothing) 및 어드밴스 타이밍 계산(Advance Timing Calculation)을 이용한다.

평활 캠 속도 프로파일은 다음의 세 단계로 전개된다.

(1) 이론적인 캠 속도 프로파일이 얻어진다.

(2) 펌프-고유의 프로파일이 학습된다.

(3) 실제적인 캠 프로파일이 전개된다.

이론적인 캠 속도 프로파일은 360개의 점(1도당 1개의 점)을 포함한다. 시스템의 다지관의 출구를 통해 일정한 유동 및 압력의 이송이 얻어진다. 다음의 매개변수들, 즉, 피스톤의 변위 정도, 상향 행정 상의 실제 펌프 체적을 초래하는 피스톤 로드의 체적, 액체가 펌핑되지 않는 시간인 체인지오버(change-over) 지속시간, 그리고 커넥팅 로드 및 펌프 보어의 기하 형상이 계산을 위해 사용된다.

주어진 시스템에 완벽한 캠 프로파일을 실제적으로 전개하도록 고유한 일군의 공식이 사용되며, 이는 펌프로부터 일정한 압력 및 유동을 보증한다. 본 학습 알고리즘은 또한 작동 중에 펌프가 압력 변화를 학습하게 한다.

학습된 캠이 전개되면, 학습된 캠은 이론적인 캠 위에 오버레이(overlay)되고 실제적인 캠이 전개된다. 기어박스 및 펌프 조립체의 일반적인 가요성 및 체크 볼의 효과를 모델링하기가 매우 어렵기 때문에 이론적인 캠 모델링은 단지 근사치임을 주목하자. 학습된 캠은 변수들을 100% 고려하며, 따라서 이는 시스템 특이성이다. 이론적인 캠의 볼 체크 및 체인지오버 타이밍은 학습된 캠에 대해 검증되었다. 학습된 캠의 가속 및 감속은 또한 이론적인 수치에 대해 검증되었으며, ±30%로 한정된다. 이유가 밝혀지지 않은 빠른 압력 변화에 의해 야기되었던 속도의 작고 예리한 스파이크(spike)가 제거된다.

여러 도면에 걸쳐 동일한 참조 번호는 동일하거나 유사한 부분을 나타내는 첨부 도면과 함께 하기의 설명으로부터 본 발명의 이들 및 다른 목적과 장점들이 보다 완전하게 나타날 것이다.

도 1은 본 발명을 이용한 펌프 시스템의 전체적인 도면이다.

도 2는 현재 압력, 평균 압력, 순간 압력차 및 회전 각도의 함수로서의 현재 압력을 도시한다.

도 3은 출력 기어 회전에 적용된 어드밴스 타이밍 기술을 도시한다.

도 4는 펌프 드라이브의 분해도를 도시한다.

두 개의(또는 그 이상의) 피스톤 펌프 시스템(10)이 대체로 도 1에 도시된다. 시스템(10)은 양호한 실시예에서 크랭크(14) 구동되는 두 개의 펌프(12)를 구 비하며, 각각의 크랭크들은 약 84°만큼 오프셋된다. 전기 모터(16)는 결국 크랭크(14)를 구동시키게 되는 기어 감속 유닛(18)을 구동시킨다. 시스템(10)은 기계식 캠샤프트를 갖는 것이 아니라 기계식 캠샤프트처럼 작동하는 소프트웨어 알고리즘을 갖는다. 본 알고리즘은 기계식 캠샤프트를 모방할 고유한 속도 프로파일을 학습하여 생성한다. 실제로 출력 기어의 속도 프로파일은 가상 캠샤프트와 같이 작동하는 소프트웨어를 구비한 캠 프로파일이라 불린다. 본 알고리즘은 크랭크 각도 추정(Crank Angle Estimation), 학습 곡선 생성(Learn Curve Generation), 평활(Smoothing) 및 어드밴스 타이밍 계산(Advance Timing Calculation)을 이용한다.

평활 캠 속도 프로파일은 다음의 세 단계로 전개된다.

(1) 이론적인 캠 속도 프로파일이 얻어진다.

(2) 펌프-고유의 프로파일이 학습된다.

(3) 실제적인 캠 프로파일이 전개된다.

이론적인 캠 속도 프로파일은 360개의 점(1도당 1개의 점)을 포함한다. 시스템의 다지관의 출구를 통해 일정한 유동 및 압력의 이송이 얻어진다. 다음의 매개변수들, 즉, 피스톤의 변위 정도, 상향 행정 상의 실제 펌프 체적을 초래하는 피스톤 로드의 체적, 액체가 펌핑되지 않는 시간인 체인지오버 지속시간, 그리고 커넥팅 로드 및 펌프 보어의 기하형상이 계산을 위해 사용된다.

주어진 시스템에 완벽한 캠 프로파일을 실제적으로 전개하도록 고유한 일군의 공식이 사용되며, 이는 펌프로부터 일정한 압력 및 유동을 보증한다. 또한 본 학습 알고리즘에 의해 작동 중에 펌프가 압력 변화를 학습하게 된다.

학습된 캠이 전개되면, 학습된 캠은 이론적인 캠 위에 오버레이(overlay)되고 실제적인 캠이 전개된다. 기어박스 및 펌프 조립체의 일반적인 가요성 및 체크 볼의 효과를 모델링하기가 매우 어렵기 때문에 이론적인 캠 모델링은 단지 근사치임을 주목하자. 학습된 캠은 변수를 100% 고려하며, 따라서 이는 시스템 특이성이다. 이론적인 캠의 볼 체크 및 체인지오버 타이밍은 학습된 캠에 대해 검증되었다. 학습된 캠의 가속 및 감속은 또한 이론적인 수치에 대해 검증되었으며, ±30%로 한정된다. 이유가 밝혀지지 않은 빠른 압력 변화에 의해 야기되었던 속도의 작고 예리한 스파이크가 제거된다.

본 시스템은 기계식 샤프트를 갖는 것이 아니라 기계식 샤프트처럼 작동하는 소프트웨어 알고리즘을 갖는다. 본 알고리즘은 기계식 캠샤프트를 모방할 고유한 속도 프로파일을 학습하여 생성한다. 실제로 출력 기어의 속도 프로파일은 가상 캠샤프트처럼 작동하는 소프트웨어를 구비한 캠 프로파일이라 불린다. 본 알고리즘은 다음의 고유한 특성을 이용한다.

·크랭크 각도 추정

·학습 곡선 생성

·평활

·어드밴스 타이밍 계산

학습 캠 알고리즘은 각도 추정을 수행함으로써 인코더에 대한 필요성을 제거한다. 일 상사점[One Top Dead Center(TDC)] 센서가 기어박스 내에 장착된다. 이 센서는 출력 기어 상의 표시를 주시한다. 이 표시는 매 회전마다 한번씩 센서를 트리거(trigger)시킨다. 센서가 트리거되자마자, 알고리즘은 다음과 같이 기어 회전 각도를 계산하기 시작한다.

1. 4ms의 시간 프레임 당 추정 모터 회전수가 먼저 얻어진다.

2. 추정 모터 회전수에 기초하여 추정 출력 기어 회전 각도가 얻어진다.

소프트웨어 코드는 매 4ms마다 실행되는 4ms 프로세서 작업으로 인스톨(install)된다. 이는 코드가 매 4ms마다 한번씩 모터 주파수를 주시함을 의미한다. 실제 실행 시간은 작업 내의 코드의 양에 의존하며, 따라서, 우리의 시간 프레임이 정확히 4ms라고 가정할 수는 없다는 것을 주목하자. 소프트웨어는 에러를 조정하기 위한 대책을 필요로 한다.

하기의 공식은 회전 각도를 계산하는데 사용되는 기술을 설명한다.

여기서 Ns는 속도, F는 주파수, P는 극(pole)의 수이다.

초당 회전수로 변환하면 다음과 같다.

4ms 시간 프레임 당 회전수를 구해보면,

이므로,

이다.

기어박스 속도비 = 75이고, 이는 모터가 75회전할 때마다 캠샤프트가 1회전한다는 것을 의미한다.

캠 1회전 = 모터 75회전

이는 모터 1회전이 4.8°의 출력 기어 회전을 야기한다는 것을 의미한다.

모터 회전은 시간(4ms 작업 시간)에 기초하여 트래킹되며, 따라서, 캠샤프트 각도는 임의의 주어진 모터 회전수에서 얻어질 수 있다.

캠의 360°= 모터 75회전

캠의 X°= 추정 모터 회전수이므로,

본 시스템은 360개의 점의 속도 어레이를 사용한다. 각각의 점은 캠샤프트(출력 기어)의 회전 각도를 나타낸다. 학습 프로세스의 시작 시에는, 모든 셀이 0으로 채워져서 어레이는 비어있다. 일단 시작되면, 학습 프로세스는 폐쇄 루프 제어 시스템을 기동시키며, 폐쇄 루프 시스템의 입력은 펌핑될 액체의 압력이고 폐쇄 루프 시스템의 출력은 모터 속도이다. 단순화된 용어로, 시스템은 모터의 속도를 조정함으로써 일정한 압력을 이송시키도록 작용하며, 학습하지 않을 때에는 나중에 사용하기 위해 모든 회전 각도에서의 속도값을 기록한다.

예컨대, 현재의 회전 각도가 18°라고 가정하면, 이 각도에서 측정된 압력(현재 압력)은 180PSI(1.24 MPa)이다. 평균 압력이 150PSI(1.03MPa)라고 가정하자. 현재 압력은 평균보다 20% 높다. 이는 압력 변동이며, 제거될 필요가 있다. 그런 다음, 시스템은 압력 변동을 제거하고 현재 압력이 평균 압력에 근접하도록 18°지점에 대해 모터의 속도를 약 -20% 만큼 조정할 것이다. 프로세스는 캠샤프트 13회전을 지속시키고, 이는 본질적으로 모든 점이 13번 조정됨을 의미한다. 18°에서의 압력이 평균 압력에 근접하도록 매번마다 에러가 좁혀질 것이다.

제어 시스템 핵심 요소는,

·현재 압력 - 유체 압력 신호가 매 10ms마다 갱신된다.

·평균 압력 - 평균 압력은 2.4초의 일정 시간마다 1차 필터 함수(First Order filter function)를 이용하여 얻어진다. 실제로는, 필터된 함수는 단일 평균 함수로 지칭될 수 있다.

·순간 압력차 - "순간 압력차 = 현재 압력 - 평균 압력"이다.

·델타 압력 - 델타 압력은 평균 압력에 대한 순간 압력차의 비율(%) 관계이다. 도 2를 참고하라.

평활은 느린 에러 제거의 과정이다. 도 2로부터 18°에서의 에러가 20%임을 알 수 있다. 모터에 별도의 스트레스 및 과잉 교정(overcorrection)을 방지하기 위해 모터 속도를 단순히 20% 증가시킴으로써 에러가 교정되지 않는데, 모터 속도의 20% 증가에 의해 모터가 더 많은 유체를 펌핑하게 되고, 따라서, 에러를 보정하 는데 20% 더 많은 압력을 전개시킬 것이다. 압력과 유동 사이에는 제곱근 관계가 있음을 주목하자. 모터 속도의 20% 증가는 20%의 제곱근만큼의 압력만을 증가시킬 것이다. 대신에, 13 학습 회전동안 작은 속도 증가에 의해 에러는 점진적으로 제거된다. 처음 4회전에서 평활 계수는 5와 같고, 다음 4회전에서 평활 계수는 4이며, 다음 4회전에서 평활 계수는 3이고, 마지막 회전에서 평활 계수는 2이다. 평활 계수는 회전 각도의 값에 대한 추가 가중치의 양을 나타낸다.

예컨대, 학습이 세번째 회전중인 경우, 평활 계수는 5와 같다. 알고리즘은 이전의 5개의 각도(13°, 14°, 15°, 16°, 17°)의 값과, 현재 각도를 뒤따르는 각도(19°, 20°, 21°, 22°, 23°)의 값을 취할 것이다. 그런 다음, 현재의 알고리즘은 현재 각도 18°의 값을 두번 더하여 이 모든 값들의 평균을 구할 것이며, 따라서 보다 큰 가중치를 갖는다. 얻어진 속도값이 각도 18°에 할당된다.

학습 캠 알고리즘은 제어 시스템 응답 지연 및 모터 편차(slippage)와 관련된 에러를 조정하기 위한 대책을 갖는다. 알고리즘은 모터 주파수 및 특별 상수인 학습 리드 각도(LEARN LEAD ANGLE)에 기초하여 지연을 계산할 것이다. 이 상수는 모터 편차 의존적이며, 테스트에 의해 얻어진다.

학습 각도 = 현재 각도 + 학습 리드

주파수 분배기 = 60

예시: 추정 각도(현재 각도)가 18°이고, 이 각도에 상응하는 모터 주파수가 20Hz라고 가정한다. 학습 리드는 -6으로 가정한다.

학습이 에러를 계산하는 중일 때, 이는 현재 각도가 아닌 학습 각도에 첨가된다. 출력 기어가 18°에 있고 에러가 +20%인 경우, 평활(SMOOTHING)을 통한 학습 알고리즘은 모터 속도 교정을 결정할 것이다. 교정이 -17.5%로 구해졌다고 가정하자. 어드밴스 타이밍이 없으면, 출력 기어가 18°의 회전에 도달할 때, 학습 알고리즘은 모터 속도가 -17.5% 되도록 명령할 것이다. 이는 모터 속도가 즉시 -17.5% 만큼 조정되어야 함을 의미한다. 실제로 이는 불가능하다. 제어 시스템은 진행 시간을 필요로 하며, 모터는 명령에 반응할 시간을 필요로 한다. 어드밴스 타이밍은 이러한 명령을 모터에 미리 전달하는 것을 보장한다. 본 예에서, 어드밴스는 -2°이므로, 알고리즘은 출력 기어가 18°가 아닌 16°에 도달할 때, -17.5%의 속도 변화를 명령할 것이며, 따라서, 시스템에 반응할 시간을 준다. 도 3을 참조하라.

하기의 특허청구범위에 의해 정의된 바와 같이, 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 다양한 변경 및 수정이 펌프 제어에 가해질 수 있다는 것이 고려된다.

Claims

두 개 이상의 크랭크 구동형 왕복 펌프를 갖는 펌프 시스템을 제어하는 방법이며,

상기 펌프의 크랭크들은 오프셋되고,

상기 펌프 시스템은 기계식 캠샤프트를 갖는 것이 아니라 기계식 캠샤프트처럼 작동하는 소프트웨어 알고리즘을 갖고,

상기 방법은

피스톤의 변위 정도, 피스톤 로드의 체적, 체인지오버 지속시간, 커넥팅 로드 및 펌프 보어의 기하 형상의 매개변수들 중 적어도 일부를 고려하여 상기 펌프에 대한 이론적인 캠 속도 프로파일을 전개시키는 단계와,

학습된 캠을 생성하도록 상기 펌프 시스템을 작동시킴으로써 펌프-고유의 프로파일을 전개시키는 단계와,

상기 이론적인 캠을 상기 학습된 캠과 오버레이시키는 단계를 포함하는

펌프 시스템 제어 방법.
제1항에 있어서, 상기 오프셋은 84°인

펌프 시스템 제어 방법.
두 개 이상의 크랭크 구동형 왕복 펌프를 갖는 펌프 시스템을 제어하는 방법이며,

상기 펌프의 크랭크들은 오프셋되고,

상기 펌프 시스템은 기계식 캠샤프트를 갖는 것이 아니라 기계식 캠샤프트처럼 작동하는 소프트웨어 알고리즘을 갖고,

상기 방법은

상기 펌프 시스템을 일정한 속도로 작동시키고, 선정된 크랭크 각도 위치에서 출력 압력을 수집하는 단계와,

상기 수집된 출력 압력으로부터 압력 프로파일을 형성시키는 단계와,

압력 변화를 감소시키는 모터 속도 프로파일을 형성하도록 상기 압력 프로파일을 반전(invert)시키는 단계와,

압력 변화가 사전 결정된 양을 초과하지 않을 때까지 반복 프로세스로 상기 모든 단계들을 한번 이상 반복하는 단계를 포함하는

펌프 시스템 제어 방법.
제3항에 있어서,

작동 중에 압력 변화를 모니터링하는 단계와,

상기 사전 결정된 양이 초과되는 경우, 압력 변화를 감소시키도록 상기 모터 속도 프로파일을 조정하는 단계를 더 포함하는

펌프 시스템 제어 방법.
전기 모터에 의해 구동되는 두 개 이상의 크랭크 구동형 왕복 펌프를 갖는 펌프 시스템을 제어하는 방법이며,

상기 펌프의 크랭크들은 오프셋되고,

상기 펌프 시스템은 기계식 캠샤프트를 갖는 것이 아니라 기계식 캠샤프트처럼 작동하는 소프트웨어 알고리즘을 갖고,

상기 방법은

크랭크의 회전 시에 특정 위치를 감지하도록 상기 크랭크들 중 하나 이상의 크랭크에 대한 센서를 제공하고 상기 특정 위치를 영점으로 지정하는 단계와,

크랭크샤프트 위치를 예상하도록 상기 크랭크가 상기 영점을 지나 회전할 때 상기 모터의 주파수를 모니터링하는 단계와,

각각의 크랭크 회전이 끝나면, 상기 영점과 예상된 영점 사이의 차이를 탐지하여 예상을 조정하는 단계를 포함하는

펌프 시스템 제어 방법.