RU2778874C2 - Method for determination of operational conditions of fan - Google Patents
Method for determination of operational conditions of fan Download PDFInfo
- Publication number
- RU2778874C2 RU2778874C2 RU2020128980A RU2020128980A RU2778874C2 RU 2778874 C2 RU2778874 C2 RU 2778874C2 RU 2020128980 A RU2020128980 A RU 2020128980A RU 2020128980 A RU2020128980 A RU 2020128980A RU 2778874 C2 RU2778874 C2 RU 2778874C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- fan
- algorithm
- model
- structural elements
- bearing
- Prior art date
Links
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 51
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 27
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 15
- 239000004519 grease Substances 0.000 claims description 13
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 12
- 230000003449 preventive Effects 0.000 claims description 4
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 abstract 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 12
- 238000005461 lubrication Methods 0.000 description 12
- 239000000314 lubricant Substances 0.000 description 8
- 238000004804 winding Methods 0.000 description 7
- 230000001419 dependent Effects 0.000 description 6
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 4
- 238000011161 development Methods 0.000 description 4
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 3
- 230000017525 heat dissipation Effects 0.000 description 3
- 238000000034 method Methods 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N copper Chemical compound [Cu] RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 229910052802 copper Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000010949 copper Substances 0.000 description 2
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 2
- XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N iron Chemical compound [Fe] XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000004301 light adaptation Effects 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 210000001503 Joints Anatomy 0.000 description 1
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000875 corresponding Effects 0.000 description 1
- 230000001809 detectable Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 239000003292 glue Substances 0.000 description 1
- 238000009413 insulation Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 229910052742 iron Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000033764 rhythmic process Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 1
- 230000001131 transforming Effects 0.000 description 1
Images
Abstract
Description
Изобретение касается способа определения эксплуатационных состояний вентилятора, при этом термин «вентилятор» следуем понимать в самом широком смысле. Кроме того, идея изобретения может также переноситься и на систему из нескольких вентиляторов, групп вентиляторов или вентиляторных систем. В случае системы из нескольких вентиляторов речь идет о взаимодействии вентиляторов, в частности также о согласовании между вентиляторами. В этом месте следует заметить, что также термин «определение» следует понимать в самом широком смысле. Сюда относится, в том числе, также расчет эксплуатационных состояний, если это возможно.The invention relates to a method for determining the operating states of a fan, the term "fan" being understood in its broadest sense. In addition, the idea of the invention can also be transferred to a system of several fans, groups of fans or fan systems. In the case of a system of several fans, it is the interaction of the fans, in particular also the coordination between the fans. At this point, it should be noted that also the term "definition" should be understood in the broadest sense. This also includes the calculation of operating states, if possible.
В основе изобретения лежит идея, обеспечить в каждой рабочей точке вентилятора наилучший возможный коэффициент полезного действия и наилучшие возможные рабочие характеристики. Из-за противоречивых эксплуатационных параметров это затруднительно.The invention is based on the idea that at each operating point of the fan the best possible efficiency and the best possible performance. Due to conflicting operational parameters, this is difficult.
Из практики вентилятора известно, что шарикоподшипник и смазка шарикоподшипника являются критическими параметрами для срока службы вентилятора. Срок службы шарикоподшипника и смазки шарикоподшипника в значительной степени зависит от эксплуатационной температуры в или, соответственно, на двигателе и от действующих на шарикоподшипник механических сил. Так как в непосредственной близости от подшипника не могут размещаться ни датчики температуры, ни датчики силы, нельзя измерить ни температуру подшипника, ни воздействующие на подшипник усилия на подшипнике. Следовательно, требуется либо опосредствованно измерять эти параметры, либо определять их путем расчета.It is known from fan practice that the ball bearing and ball bearing lubrication are critical parameters for the life of the fan. The service life of a ball bearing and ball bearing lubrication largely depends on the operating temperature in or on the motor and on the mechanical forces acting on the ball bearing. Since neither temperature sensors nor force sensors can be placed in the immediate vicinity of the bearing, neither the bearing temperature nor the bearing forces acting on the bearing can be measured. Therefore, it is required either to indirectly measure these parameters, or to determine them by calculation.
Из DE 10 2010 002 294 A1 известна система или, соответственно, способ определения состояния подшипника электрической машины. Реальные сенсорные блоки определяют измеряемое значение, которое передается в блок моделирования. Посредством блока моделирования определяют результирующее значение, которое является либо значением тока подшипника, либо зависимым от тока подшипника значением. Результирующее значение передается для дальнейшего расчета в следующий блок. Известная(ый) система/способ, в связи с необходимой сенсорной техникой, является затратной(ым) и при нехватке достаточного конструктивного пространства может только с трудом применяться для вентиляторов.From DE 10 2010 002 294 A1 a system or method is known for determining the condition of a bearing in an electrical machine. Real sensor blocks determine the measured value, which is transferred to the simulation block. The simulation block determines the resulting value, which is either a bearing current value or a bearing current dependent value. The resulting value is passed to the next block for further calculation. The known system/method, due to the sensor technology required, is costly and, in the absence of sufficient structural space, can only be used with difficulty for fans.
В основе изобретения лежит задача, простыми конструктивными средствами обеспечить в каждой рабочей точке вентилятора наилучший возможный коэффициент полезного действия и наилучшие рабочие характеристики. Кроме того, должна быть возможна оценка срока службы, чтобы можно было реализовывать новые сервисы, такие как прогностическое обслуживание (Predictive Maintainance) и пр. При этом следует учитывать, что в надлежащих положениях трудно устанавливать требуемую сенсорную технику.The invention is based on the task, by means of simple constructive means, of ensuring the best possible efficiency and the best performance characteristics at each operating point of the fan. In addition, lifetime estimation should be possible so that new services can be implemented, such as predictive maintenance, etc. It should be taken into account that it is difficult to install the required sensor technology in the right positions.
В соответствии с изобретением вышеназванная задача решается с помощью способа с признаками п.1 формулы изобретения, причем в конкретном случае речь идет при этом о способе определения эксплуатационных состояний вентилятора с использованием цифрового отображения (цифровой близнец) вентилятора, к которому привлекается по меньшей мере один характерный для эксплуатационного параметра алгоритм.In accordance with the invention, the above problem is solved by means of a method with the features of
Точнее говоря, цифровое отображение реального вентилятора создается путем отображения его свойств посредством математических моделей расчета и при необходимости с привлечением известных данных, при необходимости реальных данных измерения. Реальные данные измерения могут представлять собой текущие данные измерения из текущего режима эксплуатации каждого индивидуального двигателя (и при необходимости его истории). Также с учетом известных соотношений, характеристик, и пр. создается и привлекается к дальнейшему расчету по меньшей мере один характерный для эксплуатационного параметра алгоритм.More precisely, a digital representation of a real fan is created by displaying its properties through mathematical calculation models and, if necessary, using known data, if necessary, real measurement data. The actual measurement data may be current measurement data from the current operating mode of each individual engine (and if necessary, its history). Also, taking into account the known relationships, characteristics, etc., at least one algorithm characteristic of the operational parameter is created and involved in further calculation.
По цифровому отображению посредством виртуальных датчиков определяются или, соответственно, рассчитываются состояния конструктивных элементов вентилятора. Эти состояния конструктивных элементов вводятся в характерный или для режима эксплуатации или эксплуатационных параметров или продукта алгоритм, который из эксплуатационных состояний определяет и рассчитывает конкретные эксплуатационные параметры вентилятора и при необходимости дает выведенные из них, касающиеся режима эксплуатации вентилятора прогнозы, например, прогнозы по сроку службы вентилятора. Существенно, что возможно комбинированное использование определенных состояний конструктивных элементов и реальных данных измерения.According to the digital display, the states of the structural elements of the fan are determined or, accordingly, calculated by means of virtual sensors. These states of the structural elements are entered into an algorithm specific to either the operating mode or operating parameters or the product, which determines and calculates specific operating parameters of the fan from the operating states and, if necessary, gives predictions related to the operating mode of the fan derived from them, for example, forecasts for the service life of the fan. . It is essential that the combined use of certain states of structural elements and real measurement data is possible.
В соответствии с изобретением используются два различных компонента программного обеспечения, а именно, первый компонент программного обеспечения, касающийся цифрового близнеца, и второй компонент программного обеспечения, касающийся характерного для эксплуатационного параметра алгоритма, который можно назвать «интеллектуальным» алгоритмом.In accordance with the invention, two different software components are used, namely a first software component relating to the digital twin and a second software component relating to a performance characteristic algorithm, which can be called an "intelligent" algorithm.
Цифровой близнец является цифровым отображением реального, индивидуального объекта, в случае предлагаемой изобретением идеи вентилятора или вентиляторной системы. Цифровой близнец отображает свойства вентилятора посредством модели расчета и при необходимости с привлечением известных данных вентилятора. Задачу цифрового близнеца состоит в том, чтобы рассчитывать состояния конструктивных элементов вентилятора в зависимости от каждого эксплуатационного состояния с помощью виртуальных датчиков. Определенные на основании такого расчета состояния конструктивных элементов передаются в характерный для эксплуатационного параметра алгоритм, который определяет/рассчитывает из эксплуатационных параметров цифрового близнеца эксплуатационные параметры или эксплуатационные состояния вентилятора, например, срок службы подшипника и/или срок службы смазки подшипника. На основе результата возможна соответствующая ситуации адаптация регулирования. Поэтому эксплуатационные параметры и эксплуатационные состояния являются столь же релевантными, когда они являются расчетными величинами.The digital twin is a digital representation of a real, individual object, in the case of the idea of a fan or fan system proposed by the invention. The digital twin displays the properties of the ventilator through a calculation model and, if necessary, using known ventilator data. The task of the digital twin is to calculate the states of the fan structural elements depending on each operational state using virtual sensors. The states of the components determined from this calculation are fed into a performance-specific algorithm that determines/calculates from the performance parameters of the digital twin the performance parameters or operating states of the fan, such as bearing life and/or bearing grease life. On the basis of the result, a control adaptation appropriate to the situation is possible. Therefore, operating parameters and operating states are just as relevant when they are design values.
Поясненная выше комбинация цифрового близнеца и характерного для эксплуатационного параметра алгоритма применительно к цифровому алгоритму-близнецу может реализовываться на микропроцессоре, который должен предназначаться для двигателя вентилятора, и таким образом предназначаться для этого вентилятора в качестве постоянного компонента.The above-described combination of a digital twin and a performance-specific algorithm with respect to a digital twin algorithm can be implemented on a microprocessor to be dedicated to a fan motor and thus be dedicated to that fan as a permanent component.
Предлагаемая изобретением идея, которую можно обобщить под термином «цифровой алгоритм-близнец», представляет собой комбинацию описывающего вентилятор цифрового близнеца со своего рода интеллектуальным алгоритмом, который выполнен характерным для эксплуатационного параметра.The idea proposed by the invention, which can be summarized under the term "digital twin algorithm", is a combination of a digital twin describing a fan with a kind of intelligent algorithm, which is made characteristic of an operating parameter.
При соответственно выполненном вентиляторе может производиться прогностическое (упреждающее) прогностическое обслуживание, с целью избежать выхода вентилятора из строя, например, из-за поврежденного подшипника или смазки подшипника. Стремятся к соответствующей ситуации адаптации системных параметров, чтобы можно было реализовать практически максимально возможный срок службы вентилятора.With a suitably designed fan, predictive maintenance can be performed to avoid failure of the fan due to, for example, a damaged bearing or bearing lubrication. We strive to adapt the system parameters to the appropriate situation, so that almost the maximum possible service life of the fan can be realized.
С использованием цифрового отображения вентилятора и характерного для эксплуатационного параметра алгоритма в рамках прогностического обслуживания стремятся по возможности полностью исчерпывать срок службы конструктивных элементов вентилятора и одновременно избегать любого выхода вентилятора из строя. Срок службы вентилятора рассчитывается при взятии за основу расчетных состояний конструктивных элементов и результирующих из них эксплуатационных параметров.With the use of a digital fan display and a performance-specific algorithm, predictive maintenance aims to exhaust the life of the fan components as much as possible and at the same time avoid any fan failure. The service life of the fan is calculated by taking as a basis the design conditions of the structural elements and the resulting operating parameters.
Цифровой близнец использует физические и/или математические и/или статистические и/или эмпирические и/или комбинированные модели для расчета термических и механических состояний конструктивных элементов. Во всяком случае, к ним относятся как математические, так и физические и нефизические модели. Для характерного для эксплуатационного параметра алгоритму (интеллектуальный алгоритм) требуются определенные цифровым близнецом состояния конструктивных элементов, чтобы определять любые эксплуатационные параметры, например, также чтобы прогнозировать выход вентилятора из строя. Так как срок службы вентилятора в первую очередь зависит от шарикоподшипников и смазки шарикоподшипника, фокусированный на смазке шарикоподшипника и шарикоподшипнике расчет эксплуатационных параметров играет очень большую роль.The digital twin uses physical and/or mathematical and/or statistical and/or empirical and/or combined models to calculate the thermal and mechanical states of structural elements. In any case, they include both mathematical and physical and non-physical models. The performance-specific algorithm (intelligent algorithm) requires the digital twin-determined states of the structural elements to determine any performance parameters, for example also to predict the failure of a fan. Since the service life of a fan is primarily dependent on ball bearings and ball bearing lubrication, a focus on ball bearing lubrication and ball bearing lubrication of the performance calculation plays a very important role.
Из практики известно, что срок службы смазки подшипника в значительной мере зависит от эксплуатационной температуры. Чем выше эксплуатационная температура в течение всего срока службы, тем быстрее расходуется смазка подшипника. Следовательно, следует определять температуру подшипника, чтобы определять срок службы смазки подшипника.It is known from practice that the service life of a bearing grease is largely dependent on the operating temperature. The higher the operating temperature during the entire service life, the faster the bearing lubricant is consumed. Therefore, the temperature of the bearing should be determined in order to determine the service life of the bearing grease.
Для определения температуры подшипника в непосредственном окружении подшипника должен был бы размещаться датчик температуры. Вследствие геометрических и функциональных условий вентилятора/двигателя это невозможно. Соответственно предлагаемым изобретением образом такие состояния конструктивных элементом, как температура подшипника, рассчитываются посредством цифрового близнеца вместе с алгоритмом, характерным для эксплуатационного параметра .To determine the bearing temperature, a temperature sensor would have to be placed in the immediate vicinity of the bearing. Due to the geometrical and functional conditions of the fan/motor, this is not possible. According to the method proposed by the invention, structural element states such as bearing temperature are calculated by means of a digital twin together with an algorithm specific to the operating parameter .
Расчет базируется на математической модели, которая, в свою очередь, базируется на редуцированной связанной термомагнитной модели расчета. Комбинация из цифрового близнеца вместе с характерным для эксплуатационного параметра алгоритмом рассчитывает источники тепла, приемники тепла и термическое состояние касающейся двигателя вентилятора общей системы. Так с помощью виртуальных датчиков цифрового близнеца может определяться температура смазки подшипника в зависимости от эксплуатационного состояния вентилятора/двигателя и включаться в качестве эксплуатационного состояния в характерный для эксплуатационного параметра алгоритм.The calculation is based on a mathematical model, which, in turn, is based on a reduced coupled thermomagnetic calculation model. The combination of the digital twin, together with an algorithm specific to the operating parameter, calculates heat sources, heat sinks and the thermal state of the overall system touching the fan motor. Thus, using virtual sensors of the digital twin, the bearing lubrication temperature can be determined depending on the operating state of the fan/motor and included as an operating state in the algorithm characteristic of the operating parameter.
Как цифровой близнец, включая его виртуальные датчики, так и характерный для эксплуатационного параметра алгоритм может имплементироваться в машинный код (C-код) на уже имеющемся микропроцессоре, благодаря чему вентилятору придается определенный машинный интеллект.Both the digital twin, including its virtual sensors, and the performance-specific algorithm can be implemented in machine code (C-code) on an existing microprocessor, which gives the fan a certain machine intelligence.
Хотя способ разработки и функционирование предлагаемого изобретением способа далее рассматривается на примере срока службы подшипника и смазки подшипника, этот способ может касаться всех, какие только возможны, эксплуатационных параметров вентилятора. Применение предлагаемого изобретением способа целесообразно тогда, когда соответствующие параметры невозможно измерить непосредственно, однако их знание может привлекаться к оптимизации режима эксплуатации вентилятора.Although the method of development and operation of the method according to the invention is further discussed in terms of bearing life and bearing lubrication, this method can be related to all possible operating parameters of the fan. The use of the method proposed by the invention is expedient when the corresponding parameters cannot be measured directly, however, their knowledge can be used to optimize the operation mode of the fan.
Есть разные возможности предпочтительным образом воплотить и усовершенствовать идею настоящего изобретения. Для этого, с одной стороны, необходимо сослаться на пункты формулы изобретения, зависимые от п.1 формулы изобретения, а с другой стороны, на последующее пояснение предпочтительных примеров осуществления изобретения с помощью чертежа. В связи с пояснением предпочтительных примеров осуществления изобретения с помощью чертежа поясняются также в общем предпочтительные варианты осуществления и усовершенствованные варианты воплощения изобретения. На чертеже показано:There are various possibilities to implement and improve the idea of the present invention in an advantageous manner. For this, on the one hand, reference must be made to the claims dependent on
фиг.1-8: этапы способа реализации предлагаемой изобретением идеи изобретения, имеющие особые отличия.Fig.1-8: the steps of the method of implementing the invention of the idea of the invention, with special differences.
На фиг.1 показан принцип предлагаемого изобретением способа, при этом комбинация цифрового близнеца по меньшей мере с одним характерным для эксплуатационного параметра алгоритмом (интеллектуальный алгоритм) называется цифровым алгоритмом-близнецом, в следующем примере для срока службы смазки подшипника и/или подшипника. 1 shows the principle of the method according to the invention, wherein the combination of a digital twin with at least one performance-specific algorithm (intelligent algorithm) is called a digital twin algorithm, in the following example for bearing and/or bearing lubrication life.
Как уже указывалось выше, срок службы смазки подшипника и подшипника зависит от эксплуатационной температуры и частоты вращения двигателя. Так как в непосредственном окружении подшипника не может размещаться датчик температуры, температура подшипника должна рассчитываться посредством модели, в соответствии с изобретением с помощью цифрового алгоритма-близнеца, который получается из комбинации цифрового близнеца и характерного для эксплуатационного параметра алгоритма (интеллектуальный алгоритм).As already mentioned above, the service life of the bearing and bearing grease depends on the operating temperature and engine speed. Since a temperature sensor cannot be placed in the immediate environment of the bearing, the temperature of the bearing must be calculated by means of a model according to the invention with a digital twin algorithm, which is obtained from a combination of the digital twin and a performance-specific algorithm (intelligent algorithm).
Цифровой близнец является не чем иным, как математической моделью, которая основывается на редуцированной связанной термомагнитной и механической расчетной модели. Цифровой близнец рассчитывает термическое и механическое состояние касающейся двигателя общей системы. С помощью принадлежащих цифровому близнецу виртуальных датчиков цифровой близнец может определять температуру смазки подшипника в зависимости от эксплуатационного состояния двигателя.The digital twin is nothing more than a mathematical model based on a reduced coupled thermomagnetic and mechanical calculation model. The digital twin calculates the thermal and mechanical state of the overall system in contact with the engine. With virtual sensors belonging to the digital twin, the digital twin can determine the temperature of the bearing lubricant depending on the operating state of the engine.
Интеллектуальному алгоритму для дальнейшей обработки данных нужны состояния конструктивных элементов, чтобы, например, прогнозировать выход вентилятора из строя. По характеристикам выхода из строя может рассчитываться, или по меньшей мере оцениваться, отказ двигателя. Все касающееся цифрового алгоритма-близнеца программное обеспечение реализовано в машинном коде (C-коде) на микропроцессоре двигателя, так что не требуется никакая другая электроника.For further data processing, an intelligent algorithm needs the states of structural elements in order, for example, to predict the failure of a fan. From the failure characteristics, engine failure can be calculated, or at least estimated. All software related to the digital twin algorithm is implemented in machine code (C-code) on the engine's microprocessor, so no other electronics are required.
На фиг.2 показана последовательность расчета срока службы смазки подшипника в подшипнике двигателя вентилятора. В рамках создания цифрового отображения реального вентилятора требуются численные детальные модели, в конкретном случае, термические модели, модели магнитной цепи и пр. Кроме того, составляются алгоритмы для расчета срока службы смазки.Figure 2 shows the sequence of calculating the service life of the bearing grease in the fan motor bearing. As part of creating a digital representation of a real fan, numerical detailed models are required, in a specific case, thermal models, magnetic circuit models, etc. In addition, algorithms are compiled to calculate the life of the lubricant.
После этого детальные модели редуцируются с получением моделей поведения, чтобы можно было манипулировать объемом данных.After that, the detailed models are reduced to obtain behavior models so that the amount of data can be manipulated.
После этого происходит связь моделей поведения и рассчитывающего срок службы смазки подшипника алгоритма в системном моделировании, а именно, в рамках комбинации цифрового близнеца с характерным для эксплуатационного параметра алгоритмом, который в настоящем случае рассчитывает срок службы смазки подшипника. На основе системного моделирования генерируется C-код, и происходит непосредственная имплементация C-кода на микропроцессор двигателя.After that, the behavior models and the algorithm that calculates the life of the bearing grease in the system simulation are connected, namely, within the framework of the combination of a digital twin with a characteristic algorithm for the performance parameter, which in the present case calculates the life of the bearing grease. On the basis of system simulation, a C-code is generated, and the C-code is directly implemented on the engine microprocessor.
Как уже указывалось выше, редукция детальной модели до модели поведения требуется, чтобы снизить время вычислений. Благодаря этой мере цифровой алгоритм-близнец может реализовываться на микропроцессоре двигателя. Для редукции термической модели могут применяться разные методы, например, метод Крылова. При этом данные детальной модели редуцируются путем понижения порядка модели.As mentioned above, the reduction of a detailed model to a behavior model is required in order to reduce the computation time. Thanks to this measure, the digital twin algorithm can be implemented on the engine microprocessor. To reduce the thermal model, different methods can be used, for example, the Krylov method. In this case, the data of the detailed model are reduced by lowering the order of the model.
Магнитная детальная модель может редуцироваться с помощью алгоритма или с помощью таблицы. В таблице определены предварительно рассчитанные для определенных ситуаций результаты, так что сложные расчеты могут заменяться быстрым поиском значений. С помощью соответственно редуцированных моделей может рассчитываться температура смазки подшипника и температура подшипника. Расчетные значения используют характерный для эксплуатационного параметра алгоритм, здесь рассчитывающий срок службы смазки подшипника алгоритм, чтобы рассчитывать срок службы, с одной стороны, смазки подшипника, а с другой стороны, подшипника.The magnetic detailed model can be reduced using an algorithm or using a table. The table defines results that are pre-calculated for certain situations, so that complex calculations can be replaced by a quick search for values. Using suitably reduced models, the bearing lubrication temperature and the bearing temperature can be calculated. The calculated values use a performance-specific algorithm, here a bearing grease life calculation algorithm, to calculate the life of the bearing grease on the one hand and the bearing life on the other hand.
Кроме того, можно предпочтительно экспоненциально взвешивать использованный срок службы подшипника/смазки подшипника в зависимости от эксплуатационной температуры.In addition, the used bearing life/bearing lubricant can be preferably exponentially weighted as a function of the operating temperature.
На фиг.3 показан характер изменения такого коэффициента взвешивания на протяжении хода изменения температуры, при этом за основу расчета срока службы смазки подшипника берутся взятые в качестве примера параметры, такие как длительный режим эксплуатации, вид подшипника, вязкость, частота вращения, температура смазки и время эксплуатации/срок службы. Этот пример вычислений при сроке эксплуатации четыре минуты дает использованный срок службы 15 минут.Figure 3 shows how such a weighting factor changes over the course of temperature change, with example parameters such as continuous operation, type of bearing, viscosity, rotational speed, lubricant temperature and time taken as the basis for calculating the life of the bearing lubricant. operation/service life. This calculation example, with a lifetime of four minutes, gives a usable lifetime of 15 minutes.
Предлагаемым изобретением образом редуцированные модели в соответствии с цифровым близнецом и характерным для эксплуатационного параметра алгоритмом, касающиеся срока службы смазки подшипника, включаются в системное моделирование и связываются друг с другом. Системное моделирование может составляться, например, в программе MATLAB. С помощью генератора кода MATLAB можно перевести системное моделирование в C-код и имплементировать на микропроцессоре двигателя.According to the invention, the reduced models in accordance with the digital twin and the performance-specific algorithm regarding the service life of the bearing lubricant are included in the system simulation and linked to each other. System simulation can be compiled, for example, in the MATLAB program. Using the MATLAB code generator, you can translate the system simulation into C-code and implement it on the engine's microprocessor.
На фиг.4 применение предлагаемого изобретением способа показано на примере расчета срока службы смазки подшипника, при этом за основу рассмотрения модели цифрового близнеца берутся термическая модель и модель магнитной цепи. Эти две модели переводятся в редуцированную термическую модель и редуцированную модель магнитной цепи.Figure 4 illustrates the application of the method according to the invention using the calculation of the service life of a bearing lubricant, using the thermal model and the magnetic circuit model as the basis for considering the digital twin model. These two models are translated into a reduced thermal model and a reduced magnetic circuit model.
Цифровой близнец комбинируется с характерным для эксплуатационного параметра алгоритмом, а именно, с алгоритмом, находящим срок службы смазки подшипника.The digital twin is combined with a performance-specific algorithm, namely an algorithm that finds the bearing grease life.
Исходя из детальной модели, эта модель редуцируется, то есть выводится редуцированная модель. Эта редуцированная модель может быть в виде матрицы, причем матрица переводится в системном моделировании в C-код, а именно, с помощью генератора C-кода. Редукция детальной модели может также осуществляться иным образом.Based on the detailed model, this model is reduced, that is, a reduced model is derived. This reduced model may be in the form of a matrix, the matrix being translated into a C-code in the system simulation, namely by a C-code generator. The reduction of the detailed model can also be carried out in a different way.
Из детальной модели получается, таким образом, редуцированная модель. С учетом алгоритма, рассчитывающего срок службы подшипника, происходит системное моделирование, из которой генерируется код. Этот код переносится на микропроцессор двигателя, предпочтительно при расчете в реальном времени, в противоположность сдвинутой во времени обработке в облаке.A reduced model is thus obtained from the detailed model. Given the algorithm that calculates the life of the bearing, a system simulation takes place, from which the code is generated. This code is transferred to the engine's microprocessor, preferably in real-time computation, as opposed to time-shifted processing in the cloud.
На фиг.5 показан расчет срока службы подшипника, при этом в дополнение к расчету срока службы смазки подшипника, показанного на фиг.4, добавляется механическая модель, которая преобразуется в редуцированную механическую модель. Fig . 5 shows the bearing life calculation, in addition to the bearing lubrication life calculation shown in Fig. 4, a mechanical model is added and converted into a reduced mechanical model.
Для дальнейшего расчета применяются два характерных для эксплуатационного параметра алгоритма, а именно, во-первых, для оценки вибраций, а во-вторых, для расчета срока службы.For further calculation, two algorithms characteristic of the operational parameter are used, namely, firstly, to evaluate vibrations, and secondly, to calculate the service life.
Как при расчете срока службы смазки подшипника, происходит связывание данных посредством системного моделирования, при этом из полученных таким образом матриц генерируется C-код. Этот код переносится на микропроцессор двигателя.As in the calculation of bearing grease life, the data is linked by means of system simulation, and a C-code is generated from the matrices thus obtained. This code is transferred to the engine microprocessor.
Предыдущие рассуждения о расчете срока службы смазки подшипника и срока службы подшипника поясняют, что предлагаемый изобретением способ и результирующий из него цифровой алгоритм-близнец являются ключевой функцией для «оцифровки» вентилятора, так как рассчитывается и анализируется решающая информация, и причем при редукции всех поступающих данных.The foregoing discussions about calculating bearing lubrication life and bearing life make it clear that the method of the invention and the resulting digital twin algorithm is a key function for "digitizing" the fan, since the decisive information is calculated and analyzed, and moreover, while reducing all incoming data .
Существенной информацией являются, в итоге, эксплуатационные состояния, которые определяются в рамках цифрового близнеца с помощью виртуальных датчиков, чтобы с их помощью можно было рассчитывать срок службы смазки подшипника и срок службы подшипника в вентиляторе.Finally, the essential information is the operating conditions, which are determined within the digital twin by means of virtual sensors so that the service life of the bearing grease and the life of the bearing in the fan can be calculated.
В этом месте следует заметить, что предлагаемым изобретением способом, т.е. посредством цифрового алгоритма-близнеца, с помощью виртуальных датчиков может рассчитываться каждое возможное эксплуатационное состояние, что невозможно с помощью реальных датчиков вследствие конструктивных ограничений и связанных с такими датчиками расходов.At this point, it should be noted that the method proposed by the invention, i. By means of a digital twin algorithm, every possible operational state can be calculated with virtual sensors, which is not possible with real sensors due to design limitations and the costs associated with such sensors.
Предлагаемый изобретением способ позволяет при взятии за основу рассмотренной выше редукции данных составлять компактный C-код, который может работать на стандартных микропроцессорах. На микропроцессоре происходит своего рода улучшение данных (большие данные → умные данные), причем это является результатом расчета. Только сжатые улучшенные данные подвергаются дальнейшей обработке или, например, пересылаются в облако. Разумеется, что за счет этого в значительной степени уменьшается (редуцируется) объем стриминга связи в облако.The method according to the invention makes it possible, based on the data reduction discussed above, to produce a compact C-code that can run on standard microprocessors. On the microprocessor, a kind of data enhancement (big data → smart data) takes place, and this is the result of the calculation. Only the compressed enhanced data is further processed or sent to the cloud, for example. Of course, due to this, the volume of streaming communication to the cloud is greatly reduced (reduced).
Кроме того, требуется только через любые или определенные интервалы времени производить запрос остаточного срока службы вентилятора или, соответственно, двигателя, по которому может распознаваться линейное поведение или дрейф. Как уже указывалось выше, можно отказываться от реальных датчиков в пользу конструктивного пространства и для снижения расходов.In addition, it is only required at any or certain time intervals to query the remaining life of the fan or motor, from which a linear behavior or a drift can be recognized. As mentioned above, real sensors can be abandoned in favor of structural space and to reduce costs.
Также эксплуатационные параметры, определенные на основе цифрового близнеца и характерного для эксплуатационного параметра алгоритма, могут применяться для прогностического обслуживания и для профилактического обслуживания вентилятора, с одной стороны, и для оптимизации конструкции и режима эксплуатации вентилятора, с другой стороны.Also, the performance parameters determined based on the digital twin and performance characteristic algorithm can be used for predictive maintenance and preventive maintenance of the fan on the one hand, and for optimizing the design and operation of the fan on the other hand.
Изображение на фиг.6 и 7 служит для дальнейшего пояснения идеи заявляемого изобретения которая уже была пояснена в качестве примера со ссылкой на фиг.4 и 5.The image in Fig.6 and 7 serves to further explain the idea of the claimed invention, which has already been explained as an example with reference to Fig.4 and 5.
Существенным является использование цифрового отображения, а именно, цифрового близнеца вентилятора. Цифровой близнец получается посредством обработки данных. Он получается, в конкретном случае, из комбинации известных входных величин или значений измерения датчиков с расчетными значениями и расчетами/моделями. На основе цифрового близнеца осуществляется определение температуры конструктивных элементов, токов, потерь и пр. в определенных заданных местах вентилятора. На основе цифрового близнеца виртуально определяются реальные значения, такие как, например, конкретные температуры конструктивных элементов, причем тогда, когда в данном конкретном месте вентилятора не существует экономически/конструктивно целесообразной возможности измерения посредством сенсорной техники.Essential is the use of a digital display, namely a digital fan twin. The digital twin is obtained through data processing. It is obtained, on a case-by-case basis, from a combination of known input values or sensor measurement values with calculated values and calculations/models. On the basis of the digital twin, the temperature of structural elements, currents, losses, etc. is determined in certain specified places of the fan. On the basis of the digital twin, real values are virtually determined, such as, for example, specific temperatures of structural elements, even if there is no economically/structurally feasible measurement possibility by means of sensor technology at this specific location of the fan.
Также важное значение для идеи заявляемого изобретения имеет характерный для эксплуатационного параметра алгоритм. На основе результатов или, соответственно, данных, которые дает цифровой близнец, например, температуры подшипника, определяются такие показатели, как, например, вероятность выхода из строя или использованный срок службы вентилятора или, соответственно, подшипника вентилятора. Эти показатели зависят от текущих эксплуатационных параметров вентилятора и их истории, т.е. в каких рабочих точках и окружениях работает/работал вентилятор.Also important for the idea of the claimed invention is the algorithm characteristic of the operational parameter. On the basis of the results or data provided by the digital twin, for example the bearing temperature, indicators such as, for example, the probability of failure or the used lifetime of the fan or fan bearing are determined. These figures depend on the current operating parameters of the fan and their history, i.e. in which operating points and environments the fan is/was running.
Фиг.6 и 7 на конкретном примере поясняют предлагаемый изобретением способ определения эксплуатационных состояний вентилятора с использованием цифрового отображения вентилятора с учетом предыдущих рассуждений.FIGS. 6 and 7 illustrate with a specific example the method of the invention for determining fan operating conditions using a digital fan display based on the foregoing considerations.
В левой колонке фиг.6 стоят измеренные и расчетные входные величины, включая проставленные на стрелках единицы измерения. Эти входные величины измеряются с помощью имеющихся стандартных датчиков или известны.In the left column of Fig.6 are the measured and calculated input values, including the units of measurement marked on the arrows. These input quantities are measured with available standard sensors or are known.
Из этих входных величин рассчитываются источники тепла и приемники тепла. За основу берутся базирующиеся на моделировании модели, которые учитывают такие источники тепла, как, например, потери в меди, железе, электронике, и приемники тепла, такие как охлаждение двигателя (колесо охлаждения, обтекающий воздух и температура окружения). Результатом этого являются входные величины для редуцированной термической модели, имеющей виртуальные датчики. Все это соответствует цифровому близнецу применительно к термической модели.From these input values, heat sources and heat sinks are calculated. It is based on simulation-based models that take into account heat sources such as losses in copper, iron, electronics, and heat sinks such as engine cooling (cooling wheel, circulating air and ambient temperature). This results in input quantities for a reduced thermal model having virtual sensors. All this corresponds to the digital twin in relation to the thermal model.
Из редуцированной термической модели, имеющей виртуальные датчики, рассчитываются температуры конструктивных элементов. При этом термическая модель отображает физику вентилятора и с помощью виртуальных датчиков рассчитывает температуру в подшипнике, в обмотке, на магните и в разных компонентах электроники, в зависимости от потребности.From the reduced thermal model with virtual sensors, the temperatures of structural elements are calculated. At the same time, the thermal model displays the physics of the fan and, using virtual sensors, calculates the temperature in the bearing, in the winding, on the magnet and in various electronic components, depending on the need.
На фиг.7 в качестве продолжения фиг.6 отчетливо показано, что выходные величины из редуцированной термической модели, при необходимости имеющей другие параметры, привлекаются в качестве входных величин для расчета процесса старения. Лежащие в основе модели старения базируются на исторических данных и могут быть заложены в виде характеристик. Так ограниченный старением остаточный срок службы может индивидуально рассчитываться или корректироваться на месте на основе фактической истории вентилятора и текущего эксплуатационного состояния.Fig. 7, as a continuation of Fig. 6, clearly shows that the output values from the reduced thermal model, optionally having other parameters, are used as input values for calculating the aging process. The underlying aging models are based on historical data and can be embedded in the form of characteristics. So the aging-limited residual life can be individually calculated or adjusted on site based on the actual history of the fan and the current operating condition.
Результатом данных моделей расчета старения является расчетный срок службы в днях или часах, который, рассматриваемый отдельно, может служить чистой информацией. Тогда связанная с этим информация может привлекаться к дальнейшему прогнозу, а именно, к прогнозу остаточного срока службы отдельных конструктивных элементов или всего вентилятора. Тогда этот прогноз может использоваться для интеллектуальной оптимизации остаточного срока службы. Чтобы продлить остаточный срок службы, могут осуществляться меры, например, уменьшение частоты вращения или интеллектуальное распределение нагрузки на несколько вентиляторов. Эти меры могут связываться какой-либо регулирующей величиной.The output of these aging calculation models is an estimated lifetime in days or hours, which, taken separately, can be pure information. Then the information related to this can be involved in a further forecast, namely, in the forecast of the remaining service life of individual structural elements or the entire fan. This prediction can then be used to intelligently optimize the residual life. In order to extend the remaining service life, measures can be taken, such as speed reduction or intelligent load sharing among several fans. These measures can be associated with any control variable.
На фиг.8 еще раз показан цифровой близнец вплоть до редуцированной термической модели, имеющей виртуальные датчики, причем вентилятор отображается им вместе с двигателем. Как уже указывалось выше, термическая модель отображает физику (физические характеристики) вентилятора и рассчитывает с помощью виртуальных датчиков разные температуры, которые привлекаются для различных назначений/целей/применений, в ключевых словах следующим образом.Figure 8 once again shows the digital twin down to a reduced thermal model having virtual sensors, the fan being mapped to it along with the motor. As mentioned above, the thermal model displays the physics (physical characteristics) of the fan and calculates with the help of virtual sensors different temperatures, which are involved for various purposes/purposes/applications, in keywords as follows.
Для контроля: определение эксплуатационных параметров с помощью виртуальных датчиков и использование их для контроля. Это могут быть: предупреждающие сообщения, СИД статуса, комментарии в считываемом коде ошибки, отображения в облаке или программном приложении, изображение на пользовательском интерфейсе. For control : Determination of operational parameters using virtual sensors and use them for control. These can be: warning messages, status LEDs, comments in a readable error code, displays in the cloud or software application, an image on the user interface.
Для прогностического обслуживания: способ определения старения вентилятора, состоящего из многочисленных отдельных систем, таких как шарикоподшипник, обмотка, компоненты электроники, магниты, и прогноз остаточного срока службы. Использование, например, для планирования интервалов технического обслуживания, для достижения наиболее долгого возможного срока службы перед интервалом технического обслуживания (т.е. не слишком раннее техническое обслуживание), автоматическое планирование сроков технического обслуживания, сообщение о необходимости технического обслуживания, автоматический заказ запчастей. For predictive maintenance : a way to determine the aging of a fan composed of numerous individual systems such as ball bearings, windings, electronic components, magnets, and predict the remaining life. Use, for example, for scheduling maintenance intervals, to achieve the longest possible service life before a maintenance interval (i.e. not too early maintenance), automatic maintenance scheduling, maintenance notification, automatic ordering of spare parts.
Для оптимизации: способ определения эксплуатационных состояний, касающихся характеристик продукта, т.е. коэффициента полезного действия, температур конструктивных элементов, частоты вращения, выходной мощности, расхода, шумности, вибраций и пр. For optimization : a way to determine the operational states relating to the performance of the product, i.e. efficiency, temperatures of structural elements, rotational speed, output power, flow, noise, vibrations, etc.
Для создания интеллектуального вентилятора: реакция на определенные эксплуатационные состояния для улучшения поведения или для достижения определенных целей: To create an intelligent fan: reaction to certain operating conditions to improve behavior or to achieve certain goals:
- изменение рабочей точки/изменение регулирующего параметра для оптимального коэффициента полезного действия;- changing the operating point / changing the control parameter for optimal efficiency;
- изменение рабочей точки для достижения наиболее долгого возможного срока службы;- changing the operating point to achieve the longest possible service life;
- уменьшение частоты вращения, когда вероятность выхода из строя очень высока;- reduction of rotational speed when the probability of failure is very high;
- изменение рабочей точки при ритме день-ночь для наиболее тихого возможного ночного применения;- changing the operating point during the day-night rhythm for the quietest possible night application;
- выдача регулировочной величины для дополнительных устройств или устройств заказчика, например, выдача температуры для использования в регулировании теплового насоса или для дополнительного охлаждения;- output of a control value for additional devices or customer devices, for example, output of a temperature for use in the control of a heat pump or for additional cooling;
- целенаправленный обход критических состояний системы (например, резонансов, повышенных температур и пр.).- purposeful bypass of the critical states of the system (for example, resonances, elevated temperatures, etc.).
Для создания детальных моделей релевантно следующее:The following is relevant for creating detailed models:
модель, в принципе, является отображением или аппроксимацией реальности, то есть по определению приближением. Модель всегда ограничивается некоторым фрагментом, который интересен для желаемого отображения. Кроме того, модель является в принципе неполной, так как либо она редуцируется для более простого применения в отношении ее необходимых вводных величин, либо отдельные физические элементы поведения при составлении модели неизвестны. В зависимости от более позднего использования и целеполагания, необходим другой вид моделирования, т.е., например, другая рассматриваемая область, необходимая другая точность в результатах или быстрота расчета. Есть очень много видов моделей, при этом в технической области чаще всего модель связывается с математическим представлением, например, с алгебраическими равенствами или неравенствами, системами обычных или частичных дифференциальных уравнений, пространственными представлениями состояний, таблицами, графиками.the model, in principle, is a reflection or approximation of reality, that is, by definition, an approximation. The model is always limited to some fragment that is interesting for the desired display. In addition, the model is fundamentally incomplete because either it is reduced for easier application with respect to its required inputs, or the individual physical behaviors are not known when the model is built. Depending on the later use and goal setting, a different kind of simulation is needed, ie, for example, a different area to be considered, a different accuracy in the results required, or a speed of calculation. There are many types of models, and in the technical field, most often the model is associated with a mathematical representation, for example, with algebraic equalities or inequalities, systems of ordinary or partial differential equations, spatial representations of states, tables, graphs.
Постоянной составной частью в сегодняшней разработке продукта является виртуальная разработка продукта с применением FE-моделирование (Finite Elemente Simulation, англ. моделирование методом конечных элементов). Классическим образом здесь физический домен (например, прочность или тепло или магнитная цепь) отображается в очень большой (порядок величины 100 Гигабайт) и требующей большого количества вычислений модели, и результаты определяются в этой модели в миллионах мест (узлов). Это один из вариантов детальных моделей. Грубую последовательность составления этих детальных моделей можно обрисовать следующим образом:An integral part of today's product development is virtual product development using Finite Element Simulation (FE) simulation. Classically, here the physical domain (eg, strength or heat or magnetic circuit) is mapped into a very large (on the order of 100 Gigabytes) and computationally intensive model, and the results are defined in this model in millions of places (nodes). This is one of the detailed models. A rough sequence of these detailed models can be outlined as follows:
1. импорт 3D-геометрии, например, из области CAD,1. import of 3D geometry, for example from the CAD area,
2. назначение краевых условий, т.е. постоянные закрепления, определения материалов, условия контактирования (места склеивания, скользящие соединения, теплоизоляция),2. assignment of boundary conditions, i.e. permanent fixings, material definitions, contact conditions (glue points, sliding joints, thermal insulation),
3. объединение (разделение геометрии на миллион мелких элементов, которые связаны друг с другом),3. union (dividing the geometry into a million small elements that are connected to each other),
4. создание нагрузки, то есть сил, источников/приемников тепла, магнитных полей.4. creating a load, that is, forces, sources / receivers of heat, magnetic fields.
5. автоматическое решение получающихся дифференциальных уравнений для каждого отдельного элемента и сведение в один большой результат для общей модели,5. automatic solution of the resulting differential equations for each individual element and reduction into one large result for the general model,
6. оценка результатов.6. evaluation of results.
Создание редуцированных моделей происходит следующим образом.The reduced models are created in the following way.
Редукция модели описывает в общих чертах уже существующую модель, чтобы редуцировать другую информацию, например, чтобы оптимизировать ее по потребности в памяти или скорости вычислений. Здесь, в зависимости от конкретного случая применения, есть много вариантов, таких как, например:Model reduction describes an already existing model in general terms in order to reduce other information, for example, to optimize it for memory requirements or computational speed. Here, depending on the specific application, there are many options, such as for example:
- приближение простых математических функций, таких как, например, полиномиальные функции, и только сохранение в памяти коэффициентов;- approximation of simple mathematical functions, such as, for example, polynomial functions, and only storing coefficients in memory;
- запись таблиц для разных входных величин и затем либо применение этих дискретных значений, либо интерполяция между значениями;- writing tables for different input values and then either applying these discrete values or interpolating between values;
- приближение статистических моделей, которые дают прогнозы из прежних значений;- Approximation of statistical models that give predictions from previous values;
- графики/логические схемы, пример: если T ˃ 200°C, то вентилятор неисправен.- graphs/logic diagrams, example: if T ˃ 200°C, then the fan is faulty.
Создание редуцированных моделей - пример a)Creating Reduced Models - Example a)
Исходной точкой для редуцированной модели является термическая FE-модель, которая отображает температуры в каждой точке модели в зависимости от подвода тепла и отвода тепла. В следующем примере редукция модели упрощается только до одного подвода тепла и одного отвода тепла, только одной определяемой температуры в месте A и только соответственно значений «высокий» и «низкий». Для этого проводится исследование параметров, при котором находится эта так называемая «справочная таблица»:The starting point for the reduced model is the thermal FE model, which displays the temperatures at each point in the model as a function of heat input and heat removal. In the following example, the reduction of the model is simplified to only one heat input and one heat rejection, only one detectable temperature at location A, and only "high" and "low" respectively. To do this, a study of the parameters is carried out, at which this so-called "reference table" is found:
После этого есть несколько возможностей использования результатов:After that, there are several possibilities for using the results:
- непосредственное или дискретное использование таблицы. Пример: когда в месте A прогнозируется температура для подвода тепла 4 Вт и отвода тепла 1 Вт, непосредственно принимается значение 40°C;- direct or discrete use of the table. Example: when a temperature for heat input of 4 W and heat removal of 1 W is predicted at location A, the value of 40°C is directly assumed;
- использование таблицы и линейная интерполяция между значениями. Пример: когда в месте A прогнозируется температура для подвода тепла 5 Вт и отвода тепла 1 Вт, посредством линейной интерполяции принимается значение 60°C;- using a table and linear interpolation between values. Example: when a temperature for heat input of 5 W and heat removal of 1 W is predicted at location A, a value of 60°C is assumed by linear interpolation;
- использование таблицы для определения функции прогноза температуры посредством регрессии. Примерами целевых функций являются полиномиальные функции, линейные функции, экспоненциальные функции, статистические функции, дифференциальные уравнения и пр. После этого определение температуры с помощью этой функции.- using a table to determine the temperature prediction function through regression. Examples of objective functions are polynomial functions, linear functions, exponential functions, statistical functions, differential equations, etc. Then determine the temperature using this function.
Создание редуцированных моделей - пример b)Creating reduced models - example b)
Исходной точкой для редуцированной модели является термическая FE-модель ы, которая отображает температуры в каждой точке модели в зависимости от подвода тепла и отвода тепла. После этого с помощью математических допущений, расчетов и преобразований (например, системы ЛСС (линейная стационарная система) или метода подпространств Крылова) могут приближаться компактные пространственные модели состояний. Эти модели состоят из двух существенных дифференциальных или, соответственно, интегральных уравнений и четырех описывающих всю систему матриц (например, матрицы 200 х 200, заполненные скалярными числовыми значениями). Однако они уже представляют температуру не в миллионах узлов, а только в небольшом количестве выбранных мест. Кроме того, из-за приближения происходит отклонение результатов в зависимости от размера пространственной модели состояния. В принципе, считается, что чем больше модель и ее матрицы, тем меньше отклонение.The starting point for the reduced model is the thermal FE model, which displays the temperatures at each point in the model as a function of heat input and heat removal. After that, with the help of mathematical assumptions, calculations and transformations (for example, the LSS system (linear stationary system) or the Krylov subspace method), compact spatial models of states can be approximated. These models consist of two essential differential or, respectively, integral equations and four matrices describing the entire system (for example, 200 x 200 matrices filled with scalar numerical values). However, they no longer represent temperatures in millions of knots, but only in a small number of selected locations. In addition, due to approximation, there is a deviation of the results depending on the size of the spatial model of the state. In principle, it is believed that the larger the model and its matrices, the smaller the deviation.
Пространственные модели состояния стандартным образом имеются в виде процедур, модулей или объектов во многих компьютерных программах, таких как, например, Matlab, или же в языках программирования, поэтому такие модели могут рассчитываться путем простого импорта матриц. Входными величинами являются здесь, например, тепловая мощность, которая поступает в систему, и приемники тепла посредством конвекции, выходными величинами являются, например, определенные температуры конструктивных элементов (например, три разные температуры конструктивных элементов).Spatial state models are standardly available as procedures, modules, or objects in many computer programs such as Matlab, or in programming languages, so such models can be calculated by simply importing matrices. The input values here are, for example, the thermal power that enters the system and the heat sinks by convection, the output values are, for example, determined component temperatures (eg three different component temperatures).
Создание редуцированных моделей - пример c)Creating reduced models - example c)
Исходной точкой для редукции моделей в этом примере являются результаты экспериментов. Здесь, как и в примере a), составлялась бы таблица из результатов измерений и затем с ней поступали бы эквивалентным образом (дискретное использование, линейная интерполяция или регрессия посредством математических функций.The starting point for model reduction in this example is the results of experiments. Here, as in example a), a table would be created from the measurement results and then dealt with in an equivalent way (discrete use, linear interpolation, or regression by means of mathematical functions.
Дополнительное значение могут иметь связь физических доменов или разных моделей.Relationships between physical domains or different models can have additional value.
Классическим образом при виртуальной разработке продукта домены рассматриваются по отдельности, так как общее рассмотрение является очень затратным в отношении вычислений и памяти и не практичным. Вследствие редукции моделей возникает возможность связывать модели разных доменов. Например, связь детальной модели магнитной цепи, время вычислений которой на высокопроизводительном вычислительном кластере составляет от нескольких дней до недель, с термической моделью непредпочтительно. Во многих случаях она необходима для как можно более точного отображения реального поведения. При редукции детальных моделей необходимая вычислительная мощность и потребность в памяти становятся ниже, и таким образом становится возможна связь моделей с учетом экономического аспекта. Во многих случаях она необходима для как можно более точного отображения реального поведения.Classically, in virtual product development, domains are considered separately, since the overall consideration is very computationally and memory intensive and not practical. Due to the reduction of models, it becomes possible to link models of different domains. For example, the connection of a detailed model of a magnetic circuit, the computation time of which on a high-performance computing cluster ranges from several days to weeks, with a thermal model is undesirable. In many cases, it is necessary to represent the real behavior as accurately as possible. With the reduction of detailed models, the required computing power and memory requirements become lower, and thus it becomes possible to link the models taking into account the economic aspect. In many cases, it is necessary to represent the real behavior as accurately as possible.
Связь физических доменов или разных моделей - примеры:Communication of physical domains or different models - examples:
- сопротивление обмотки приблизительно линейно зависимо от температуры меди. В зависимости от сопротивления обмотки мощность потерь в обмотке изменяется приблизительно линейно. В зависимости от мощности потерь термическое поведение, например, температура обмотки и подшипника изменяется сильно нелинейно, что, в свою очередь, сказывается на сопротивлении обмотки. Таким образом, здесь, в зависимости от требования к результатам модели, необходима связь;- the resistance of the winding is approximately linearly dependent on the temperature of the copper. Depending on the resistance of the winding, the power loss in the winding varies approximately linearly. Depending on the power loss, the thermal behavior, for example the temperature of the winding and the bearing, changes strongly non-linearly, which in turn affects the resistance of the winding. Thus, here, depending on the requirement for the results of the model, a connection is needed;
- необходимый вращающий момент и частота вращения вентилятора сильно зависимы от сопротивления установки и, например, разности давления и температуры нагнетаемой среды. В зависимости от момента нагрузки изменяется поведение магнитной цепи, т.е. токи через обмотку, магнитное поле, частота вращения, и пр. Тогда, в зависимости от этого, изменяется также потребление мощности, потери и достижимая частота вращения. И здесь в случае учета требований заказчика возможна связь поведения вентилятора с ситуацией монтажа, в зависимости от случая применения.- the required torque and fan speed are highly dependent on the resistance of the installation and, for example, the pressure difference and temperature of the discharged medium. Depending on the load moment, the behavior of the magnetic circuit changes, i.e. winding currents, magnetic field, speed, etc. Then, depending on this, the power consumption, losses and achievable speed also change. And here, if the customer's requirements are taken into account, it is possible to link the behavior of the fan with the installation situation, depending on the application.
Конкретизация технического воплощения - пример a):Specification of the technical implementation - example a):
- составление термической FE-модели вентилятора → требующая больших вычислений и большой памяти FE-модель, имеющая 1000000 элементов дополнительно для полиномиальной функции. Источники и приемники тепла, как полиномиальные функции, отображены в зависимости от входного тока и частоты вращения;- compilation of a thermal FE model of a fan → a computationally intensive and memory intensive FE model with 1,000,000 additional elements for the polynomial function. Heat sources and sinks are displayed as polynomial functions depending on the input current and speed;
- составление редуцированной термической модели статистическими методами, которая отображает температуру компонентов электроники в зависимости от входного тока и частоты вращения → полиномиальная функция, которая описывает температуру в зависимости от входного тока и частоты вращения=виртуальный датчик температуры;- compilation of a reduced thermal model by statistical methods, which displays the temperature of the electronic components depending on the input current and speed → a polynomial function that describes the temperature depending on the input current and speed = virtual temperature sensor;
- характеристика из техпаспорта о сроке службы компонента электроники в зависимости от его температуры → характерный для эксплуатационного параметра алгоритм, который с помощью виртуального датчика температуры рассчитывает вероятность выхода из строя;- characteristic from the data sheet on the service life of an electronic component depending on its temperature → an algorithm specific to the operational parameter, which, using a virtual temperature sensor, calculates the probability of failure;
- использование профилактического обслуживания для контроля или для оптимизации рабочей точки → интеллектуальный алгоритм.- use of preventive maintenance to control or to optimize the operating point → intelligent algorithm.
Конкретизация технического воплощения - пример b):Specification of the technical embodiment - example b):
- регистрация индикатора тока и частоты вращения двигателя с помощью интегрированной электроники/регулирования. Отсюда выводится электромагнитная рабочая точка;- registration of the indicator of current and frequency of rotation of the engine by means of the integrated electronics/regulation. From here, the electromagnetic operating point is derived;
- на основе этой рабочей точки посредством справочных таблиц или полиномиальных функций получаются потери двигателя и силовой электроники;- Based on this operating point, the losses of the motor and power electronics are obtained by means of look-up tables or polynomial functions;
- термическая модель обрабатывает значения потерь и определяет температуры критических компонентов системы, таких как шарикоподшипники или полупроводниковые компоненты;- the thermal model processes the loss values and determines the temperatures of critical system components such as ball bearings or semiconductor components;
- одновременно посредством реального датчика записываются вибрации конструктивных элементов. Локальные вибрации виртуально проецируются моделями поведения на общую систему, вследствие чего, например, оценивается нагрузка на подшипник от вибраций;- at the same time, vibrations of structural elements are recorded by means of a real sensor. Local vibrations are virtually projected by behavior models onto the overall system, as a result of which, for example, the load on the bearing from vibrations is estimated;
- с помощью характерных для эксплуатационного параметра алгоритмов определенные температуры и значения вибраций пересчитываются в оценку срока службы конструктивных элементов и вентилятора;- with the help of algorithms specific to the operational parameter, certain temperatures and vibration values are recalculated into an assessment of the service life of structural elements and the fan;
- тем самым могут обеспечиваться дальнейшие меры, такие как профилактическое обслуживание;- thus, further measures such as preventive maintenance can be ensured;
- одновременно при знании потерь рабочая точка и коэффициент полезного действия системы может оптимизироваться путем осуществляемых по технике регулирования адаптаций, таких как, например, варьирование предварительного угла управления.- at the same time, knowing the losses, the operating point and the efficiency of the system can be optimized by adaptations carried out according to the control technology, such as, for example, by varying the preliminary control angle.
Наконец, следует непосредственно указать, что описанные выше примеры осуществления служат только для пояснения идеи заявляемого изобретения, однако она не ограничена этим примерами осуществления.Finally, it should be directly pointed out that the above-described embodiments serve only to explain the idea of the claimed invention, however, it is not limited to these embodiments.
Claims (19)
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
DE102018201707.7 | 2018-02-05 | ||
DE102018201707 | 2018-02-05 | ||
PCT/DE2019/200007 WO2019149324A1 (en) | 2018-02-05 | 2019-02-04 | Method for determining operating states of a fan |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2020128980A RU2020128980A (en) | 2022-03-09 |
RU2020128980A3 RU2020128980A3 (en) | 2022-03-09 |
RU2778874C2 true RU2778874C2 (en) | 2022-08-26 |
Family
ID=
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2113699C1 (en) * | 1996-05-21 | 1998-06-20 | Орловский государственный технический университет | Device for diagnostics of rolling bearings |
EP1510805A1 (en) * | 2002-05-31 | 2005-03-02 | The Chugoku Electric Power Co., Inc. | Method and apparatus for diagnosing residual life of rolling element bearing |
RU2554544C2 (en) * | 2013-09-26 | 2015-06-27 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Центральный институт авиационного моторостроения имени П.И. Баранова" | Digital electronic control system with built-in complete thermo- and gas-dynamic mathematical model of gas turbine engine, and aircraft gas turbine engine |
RU2622493C1 (en) * | 2016-08-29 | 2017-06-15 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ" (ФГБНУ ФНАЦ ВИМ) | Method of operational controlling technical condition and predicting resource of electric motor bearings |
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2113699C1 (en) * | 1996-05-21 | 1998-06-20 | Орловский государственный технический университет | Device for diagnostics of rolling bearings |
EP1510805A1 (en) * | 2002-05-31 | 2005-03-02 | The Chugoku Electric Power Co., Inc. | Method and apparatus for diagnosing residual life of rolling element bearing |
RU2554544C2 (en) * | 2013-09-26 | 2015-06-27 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Центральный институт авиационного моторостроения имени П.И. Баранова" | Digital electronic control system with built-in complete thermo- and gas-dynamic mathematical model of gas turbine engine, and aircraft gas turbine engine |
RU2622493C1 (en) * | 2016-08-29 | 2017-06-15 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ" (ФГБНУ ФНАЦ ВИМ) | Method of operational controlling technical condition and predicting resource of electric motor bearings |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7254819B2 (en) | How to optimize fan efficiency and/or operating performance or fan placement | |
US11795958B2 (en) | Method for determining operating states of a fan | |
CN111684369B (en) | Method for optimized operation of a fan or fan assembly | |
Hossain et al. | A belief rule based expert system for datacenter PUE prediction under uncertainty | |
CN110425694B (en) | High-speed rail intelligent station heating ventilation air conditioner energy efficiency control management method based on PHM | |
KR20180040154A (en) | Real-time data driven power metering and cost estimation system | |
US20170219241A1 (en) | Data Center Infrastructure Management (DCIM) system comprising predictive analytics | |
CN104571077B (en) | The monitoring diagnostic device of equipment | |
US20230251606A1 (en) | System, apparatus and method for managing an electromechanical system | |
KR101727434B1 (en) | Method for estimating efficiency of refrigerator using random forest model | |
RU2778874C2 (en) | Method for determination of operational conditions of fan | |
CN114354233A (en) | Anomaly determination method, device, apparatus, medium, and product | |
RU2779855C2 (en) | Method for optimization of performance and/or operational characteristics of fan or fan system | |
Li et al. | Machine-learning-based condition monitoring of power electronics modules in modern electric drives | |
RU2796809C2 (en) | Method of optimized operation of fan or fan system | |
KR20210003271A (en) | Drivetrain value | |
CN115238601A (en) | Method and device for acquiring temperature distribution of relay | |
Matsukawa et al. | Prediction model on disturbance of maintenance operation during real‐time pricing adaptive control for building air‐conditioners | |
CN109882995B (en) | Equipment and energy-saving control method thereof | |
CN116294088B (en) | Air conditioner control method and device, electronic equipment and storage medium | |
ONIBONOJE | Scientific African | |
RU2681740C2 (en) | Method of controlling a technical system by holding an optimum point of the system state on aggregated two-dimensional and three-dimensional groups of parameters | |
CN117251693A (en) | Electrical equipment internal environment prediction analysis method, system, terminal and medium | |
CN117377281A (en) | Method for generating energy consumption refrigeration strategy of computation-intensive data center | |
CN116772474A (en) | Heat dissipation control method and related equipment |