WO2023101036A1 - 펌프의 효율을 예측하는 방법 - Google Patents

펌프의 효율을 예측하는 방법 Download PDF

Info

Publication number
WO2023101036A1
WO2023101036A1 PCT/KR2021/017818 KR2021017818W WO2023101036A1 WO 2023101036 A1 WO2023101036 A1 WO 2023101036A1 KR 2021017818 W KR2021017818 W KR 2021017818W WO 2023101036 A1 WO2023101036 A1 WO 2023101036A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
pump
efficiency
predicted
motor
pump efficiency
Prior art date
Application number
PCT/KR2021/017818
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
김대천
Original Assignee
주식회사 필드솔루션
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 필드솔루션 filed Critical 주식회사 필드솔루션
Publication of WO2023101036A1 publication Critical patent/WO2023101036A1/ko

Links

Images

Classifications

    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F04—POSITIVE - DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS FOR LIQUIDS OR ELASTIC FLUIDS
    • F04B—POSITIVE-DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS
    • F04B51/00—Testing machines, pumps, or pumping installations
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M99/00—Subject matter not provided for in other groups of this subclass
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M99/00—Subject matter not provided for in other groups of this subclass
    • G01M99/008—Subject matter not provided for in other groups of this subclass by doing functionality tests
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
    • F05B—INDEXING SCHEME RELATING TO WIND, SPRING, WEIGHT, INERTIA OR LIKE MOTORS, TO MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS COVERED BY SUBCLASSES F03B, F03D AND F03G
    • F05B2260/00—Function
    • F05B2260/83—Testing, e.g. methods, components or tools therefor

Definitions

  • the present invention relates to a method for accurately predicting the efficiency of a pump.
  • Most pumps are driven by motors, and are selected and used according to the type of fluid to be used, flow rate, and pumping head.
  • the user must use a suitable pump according to the performance or energy efficiency of the pump.
  • Pump efficiency (%) is (manual power of pump/shaft power of motor) ⁇ 100, and manual power of pump (kW) is density (kg/m3) x gravitational acceleration (9.8m/sec2) x flow rate (m3/sec) It is calculated by x head (m).
  • the shaft power (kW) of the motor can be calculated by the motor power input value (kW) x motor efficiency, but the motor efficiency is calculated using the value provided by the manufacturer or a value commonly used in the industry to calculate the shaft power of the motor. do.
  • the motor efficiency may vary depending on the motor manufacturing process, motor deterioration over time in use of the pump, and results of maintenance or repair of the motor. Therefore, there is a lot of error when calculating the shaft power of the motor assuming the efficiency of the motor. Since it includes, there is a problem in that the axial power of the motor cannot be accurately calculated.
  • the axial power of the actual motor can be calculated according to the pump operation, and the axial power of the actual motor is calculated by the measured motor torque (kN ⁇ m) x the measured motor rotation speed (rad/sec).
  • a torque sensor is installed between the motor rotation shaft and the pump rotation shaft, and a rotation speed measurement sensor is mounted on the motor rotation shaft or the pump rotation shaft to directly measure the output torque and rotation speed of the pump motor. Then, It can be accurately calculated by multiplying the output torque of the motor by the rotational speed.
  • the present invention relates to a method for accurately predicting the efficiency of a pump. This does not limit the scope of the present invention.
  • One aspect of the present invention is a data collection step of collecting time-series data including power consumption, flow rate, and pressure of a motor, and a pump efficiency calculation step of calculating shaft power of the motor and manual power of the pump with the time-series data,
  • the pump efficiency predicting step may be performed again.
  • the order of the pump efficiency estimation step may start from 1 and increase by 1 each time it is repeated.
  • the pump efficiency prediction step is a data prediction step of predicting the flow rate, pressure before/after the pump, and power consumption using ARMA, and calculating shaft power and manual power with the predicted flow rate, pressure before/after the pump, and power consumption. And, it may include a predicted pump efficiency calculation step of calculating the predicted efficiency of the pump.
  • the method for predicting pump efficiency according to an embodiment of the present invention can accurately predict pump efficiency using time-series data.
  • FIG. 1 is a flowchart schematically illustrating a method for predicting the efficiency of a pump according to an embodiment of the present invention.
  • expressions such as “or” include any and all combinations of the words listed together.
  • “A or B” may include A, may include B, or may include both A and B.
  • Expressions such as “first”, “second”, “first”, or “second” used in various embodiments of the present disclosure may modify various components of various embodiments, but do not limit the components. don't For example, the above expressions do not limit the order and/or importance of corresponding components. The above expressions may be used to distinguish one component from another.
  • the first user device and the second user device are both user devices and represent different user devices.
  • a first element may be termed a second element, and similarly, a second element may also be termed a first element, without departing from the scope of rights of various embodiments of the present disclosure.
  • the method for predicting the efficiency of a pump according to the present invention is performed through a management server in which a prediction program stored in a storage medium is installed, and may be installed in the management server and driven by a processor of the management server.
  • FIG. 1 is a flowchart schematically illustrating a method for predicting the efficiency of a pump according to an embodiment of the present invention.
  • a water supply and drainage system including a pump includes a pump, a flowmeter for measuring an amount of transported water, a pressure gauge for measuring pressures before and after the pump, and a power measuring unit for measuring power consumption of the pump.
  • the pump includes a motor.
  • the processor of the aforementioned management server may receive a measurement value together with a measurement time from a flow meter, a pressure gauge, a power measurement unit, and the like, and store the measurement value. Alternatively, if the management server does not receive the measurement time, the time at which the measurement value is received may be replaced with the measurement time and stored.
  • the management server may perform a data collection step (S10) of collecting data.
  • the management server may collect power consumption data of the motor, front and rear pressure data of the pump from the pressure gauge, and flow rate data from the flowmeter in the form of time-series data, and store the additionally collected data in the form of time-series data.
  • the shaft power (kW) of the motor can be calculated from the power consumption of the power measuring unit. In more detail, it can be calculated by power consumption (kW) x motor efficiency. Alternatively, the motor efficiency may calculate the axial power of the motor using a value provided by the manufacturer or a value commonly used in the industry.
  • the management server may receive power consumption as time-series data from the power measurement unit, calculate shaft power of the motor, and store the time-series data in the data storage unit.
  • the shaft power of the motor may be collected and stored as time-series data.
  • Data collected by the management server may be power consumption or axial power.
  • the management server performs a pump efficiency calculation step of calculating pump efficiency using the collected data (S20). At this time, the pump efficiency is calculated with information measured or received at the same time.
  • the pump efficiency calculation step may calculate the axial power of the motor and calculate the manual power of the pump. Additionally, the pump efficiency calculation step may calculate the efficiency of the pump.
  • Pump efficiency (%) is (manual power of pump/shaft power of motor) ⁇ 100, and manual power of pump (kW) is density (kg/m3) x gravitational acceleration (9.8m/sec2) x flow rate (m3/sec) It is calculated by x head (m). Further, the shaft power of the motor can be calculated by power consumption (kW) x motor efficiency. Of course, the shaft power can also be received.
  • the management server may calculate the flow rate and head with a flow meter and a pressure gauge.
  • the management server performs a time-series data conversion step of converting the calculated pump efficiency into time-series data (S30). That is, the management server may turn the pump efficiency into time-series data by matching the measured time or the received time. Additionally, the management server may store the generated time series data.
  • the management server analyzes the generated time-series data and performs a pump efficiency prediction step of predicting future pump efficiency (S40).
  • ARMA can be used as a time-series data analysis method.
  • time series analysis is predicted by applying the ARMA model.
  • ARMA Auto Regressive Moving Average
  • AR autoregressive
  • MA moving average
  • the pump efficiency prediction step (S40) includes a data prediction step (S41) and a predicted pump efficiency calculation step (S42), although not shown in detail. Since predicting time-series data using ARAM is a well-known technique, a detailed description thereof will be omitted.
  • the data prediction step (S41) predicts the previous flow rate, the front/back pressure of the pump, and power consumption, respectively.
  • the order values of AR and MA start from 1. That is, if the number of executions is 1, the order value is 1.
  • a predicted pump efficiency calculation step (S42) of calculating shaft power and manual power from the predicted flow rate, front/rear pressure of the pump, and power consumption, and calculating the predicted efficiency of the pump is performed.
  • the above formula is used.
  • the predicted pump efficiency must be within the range of 1 to 3 times the standard deviation (sigma, ⁇ ) of a normal distribution among statistical values of pump efficiencies measured over a period of one year, several months, or several days.
  • 1 ⁇ range about 68.3% of all data
  • 2 ⁇ range about 95.4% of all data
  • 3 ⁇ range about 99.7% of all data.
  • a standard deviation determination step is performed to determine whether the predicted pump efficiency corresponding to the statistical value is within a predetermined ⁇ range (S60). At this time, if the predicted pump efficiency does not exist within the range of 1 ⁇ , 2 ⁇ , and 3 ⁇ , the pump efficiency estimation step is performed again.
  • the order value is 1. If the estimated pump efficiency does not exist within the range of 1 ⁇ , 2 ⁇ , and 3 ⁇ , the pump efficiency estimation step is performed again, so the number of times of execution is doubled. And to correspond to this, the order value becomes 2. In the pump efficiency estimation step, the order value starts from 1 and increases by 1 each time it is repeated. Therefore, if the number of executions of the pump efficiency estimation step is n, the order becomes n.
  • the method for predicting pump efficiency according to the present embodiment can predict pump efficiency more accurately.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Control Of Positive-Displacement Pumps (AREA)

Abstract

본 발명은 정확하게 펌프의 효율을 예측하는 방법에 관한 것이다. 본 발명은 모터의 소비 전력, 유량, 압력을 포함하는 시계열 데이터를 수집하는 데이터 수집 단계와, 상기 시계열 데이터로 상기 모터의 축동력과 펌프의 수동력을 산출하는 펌프 효율 산출 단계와, 상기 시계열 데이터로 상기 펌프의 장래 효율인 예측 펌프 효율을 예측하는 펌프 효율 예측 단계와, 상기 예측 펌프 효율로 표준 편차를 산출하는 표준 편차 산출 단계와, 상기 예측 펌프 효율이 소정의 σ 범위에 존재하는지 판단하는 표준 편차 판단 단계를 제공한다.

Description

펌프의 효율을 예측하는 방법
본 발명은 정확하게 펌프의 효율을 예측하는 방법에 관한 것이다.
펌프는 대부분이 모터에 의해서 구동되며, 사용하고자 하는 유체의 종류, 유량, 펌핑양정에 따라 선정되어 사용된다.
사용자는 펌프의 성능이나 에너지 효율 등에 따라 그에 맞는 적합한 펌프를 사용하여야 한다.
펌프 효율(%)은 (펌프의 수동력/모터의 축동력)×100 이고, 펌프의 수동력(㎾)은 밀도(kg/㎥) x 중력가속도(9.8m/sec²) x 유량(㎥/sec) x 양정(m)에 의해 산출된다.
모터의 축동력(kW)은 모터 전력 입력값(kW) x 모터 효율에 의해 산출할 수 있으나, 모터 효율은 제작사가 제공하는 값을 사용하거나 산업계에서 일반적으로 통용되는 값을 사용하여 모터의 축동력을 산출한다.
실제 펌프 운전시 모터 효율은 모터 제작 공정, 펌프의 사용시간 경과에 따른 모터의 열화, 모터의 유지보수나 정비 결과 등에 따라 달라질 수 있으므로, 모터의 효율을 가정하고 모터의 축동력을 산출하는 경우 많은 오차를 포함하게 되므로 모터의 축동력을 정확하게 산출할 수 없는 문제점을 가지고 있다.
이를 해결하기 위해 펌프운전에 따른 실제 모터의 축동력을 산출할 수 있으며, 실제 모터의 축동력은 측정한 모터 토크(kN·m) x 측정 모터 회전수(rad/sec)에 의해 산출한다. 이러한 실제 모터의 축동력을 산출하기 위해서는 모터 회전축과 펌프 회전축 사이에 토크 센서를 장착하고, 모터 회전축 또는 펌프 회전축에 회전 속도 측정 센서를 장착하여, 직접 펌프 모터의 출력 토크와 회전 속도를 측정한 후, 모터의 출력 토크와 회전 속도를 곱하여 정확하게 계산할 수 있다.
대한민국 공개특허공보 제10-2009-0081832호 "전동펌프 성능 시험장치"(공개일자 : 2009.07.29)에는 모니터부를 이용하여 전동펌프의 모터를 제어하여 전동펌프를 구동시키고, 이 후 유체센서, 모터센서, 펌프내의 회전자의 회전토크 검출을 위한 토크센서와 회전자의 회전율을 검출하는 알피엠센서 등을 이용하여 전동펌프의 구동에 따른 유체의 이송량, 압력, 온도, 펌프의 회전자의 토크, 회전수를 검출하여 전동펌프의 동작상태 데이터로서 신호처리부를 통해 수신하는 전동펌프 성능 시험장치가 개시되어 있다.
전술한 방법으로 펌프의 효율을 계산하지만, 펌프의 효율을 정확하게 예측하는 방법에 대해서는 알려지지 않았다.
본 발명은 정확하게 펌프의 효율을 예측하는 방법에 관한 것이다. 이에 의해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 일측면은, 모터의 소비 전력, 유량, 압력을 포함하는 시계열 데이터를 수집하는 데이터 수집 단계와, 상기 시계열 데이터로 상기 모터의 축동력과 펌프의 수동력을 산출하는 펌프 효율 산출 단계와, 상기 시계열 데이터로 상기 펌프의 장래 효율인 예측 펌프 효율을 예측하는 펌프 효율 예측 단계와, 상기 예측 펌프 효율로 표준 편차를 산출하는 표준 편차 산출 단계와, 상기 예측 펌프 효율이 소정의 σ 범위에 존재하는지 판단하는 표준 편차 판단 단계를 포함하는, 펌프의 효율을 예측하는 방법을 제공한다.
상기 표준 편차 판단 단계에서, 상기 예측 펌프 효율이 소정의 σ 범위에 밖에 존재하면, 상기 펌프 효율 예측 단계를 다시 수행할 수 있다.
상기 펌프 효율 예측 단계는 order는 1부터 시작하고, 반복될 때마다 1씩 증가할 수 있다.
펌프 효율 예측 단계는, 유량, 펌프의 전/후 압력 및 소비전력을 ARMA를 이용하여 각각 예측하는 데이터 예측 단계와, 예측된 유량, 펌프의 전/후 압력, 소비전력으로 축동력, 수동력을 산출하고, 펌프의 예측 효율을 산출하는 예측 펌프 효율 산출 단계를 포함할 수 있다.
전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점은 이하의 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용, 청구범위 및 도면으로부터 명확해질 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 펌프의 효율을 예측하는 방법은 시계열 데이터를 활용하여 펌프의 효율을 정확하게 예측할 수 있다.
물론 이러한 효과에 의해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 펌프의 효율을 예측하는 방법을 개략적으로 도시한 순서도이다.
이하, 본 개시의 다양한 실시예가 첨부된 도면과 연관되어 기재된다. 본 개시의 다양한 실시예는 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들이 도면에 예시되고 관련된 상세한 설명이 기재되어 있다. 그러나, 이는 본 개시의 다양한 실시예를 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 개시의 다양한 실시예의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경 및/또는 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용되었다.
본 개시의 다양한 실시예에서 사용될 수 있는 "포함한다" 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 개시(disclosure)된 해당 기능, 동작 또는 구성요소 등의 존재를 가리키며, 추가적인 하나 이상의 기능, 동작 또는 구성요소 등을 제한하지 않는다. 또한, 본 개시의 다양한 실시예에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 개시의 다양한 실시예에서 "또는" 등의 표현은 함께 나열된 단어들의 어떠한, 그리고 모든 조합을 포함한다. 예를 들어, "A 또는 B"는, A를 포함할 수도, B를 포함할 수도, 또는 A 와 B 모두를 포함할 수도 있다.
본 개시의 다양한 실시예에서 사용된 "제1", "제2", "첫째", 또는 "둘째" 등의 표현들은 다양한 실시예들의 다양한 구성요소들을 수식할 수 있지만, 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들어, 상기 표현들은 해당 구성요소들의 순서 및/또는 중요도 등을 한정하지 않는다. 상기 표현들은 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 제1 사용자 기기와 제2 사용자 기기는 모두 사용자 기기이며, 서로 다른 사용자 기기를 나타낸다. 예를 들어, 본 개시의 다양한 실시예의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 새로운 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 새로운 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있어야 할 것이다.
본 개시의 다양한 실시예에서 사용한 용어는 단지 특정일 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 개시의 다양한 실시예를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 개시의 다양한 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 개시의 다양한 실시예에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
본 발명에 따른 펌프의 효율을 예측하는 방법은 저장매체에 저장된 예측 프로그램이 설치된 관리서버를 통해 수행되며, 상기 관리서버에 설치되어 상기 관리서버의 프로세서에 의해 구동될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 펌프의 효율을 예측하는 방법을 개략적으로 도시한 순서도이다.
설명에 앞서, 펌프를 포함하는 급배수 시스템은 펌프, 송유수량을 측정하는 유량계, 펌프의 전후 압력을 각각 측정하는 압력계, 펌프의 소비 전력을 측정하는 전력측정부를 포함한다. 또한, 펌프는 모터를 포함한다. 그리고 전술한 관리 서버의 프로세서는 유량계, 압력계, 전력측정부 등으로부터 측정치를 측정 시간과 함께 수신하고, 이를 저장할 수 있다. 또는 관리 서버는 측정 시간을 수신하지 못하면, 측정치를 수신한 시간을 측정 시간으로 대체하여 저장할 수 있다.
관리 서버는 데이터를 수집하는 데이터 수집 단계(S10)를 수행할 수 있다.
보다 상세히, 관리 서버는 모터의 소비 전력 데이터, 압력계로부터 펌프의 전후 압력 데이터, 유량계로부터 유량 데이터를 시계열 데이터 형태로 수집하거고, 추가적으로 수집한 데이터를 시계열 데이터 형태로 저장할 수 있다.
여기서 모터의 축동력(kW)은 전력측정부의 소비전력으로 산출할 수 있다. 보다 상세히 전력 소비량(kW) x 모터 효율에 의해 산출할 수 있다. 또는, 모터 효율은 제작사가 제공하는 값을 사용하거나 산업계에서 일반적으로 통용되는 값을 사용하여 모터의 축동력을 산출할 수도 있다.
이때, 관리 서버는 전력측정부로부터 소비 전력을 시계열 데이터로 수신하여, 모터의 축동력을 산출하고 시계열 데이터로 데이터 저장부에 저장할 수 있다. 또는 모터의 축동력을 시계열 데이터로 수집하여 저장할 수도 있다.
관리 서버가 수집하는 데이터는 소비 전력이거나 축동력일 수 있다.
관리 서버는 수집한 데이터를 활용하여 펌프의 효율을 산출하는 펌프 효율 산출 단계를 실시한다(S20). 이때, 동일 시간에 계측되거나 수신된 정보로 펌프 효율을 산출한다.
보다 상세히, 펌프 효율 산출 단계는 모터의 축동력을 산출하고, 펌프의 수동력을 산출할 수 있다. 추가적으로 펌프 효율 산출 단계는 펌프의 효율을 산출할 수도 있다.
펌프 효율(%)은 (펌프의 수동력/모터의 축동력)×100 이고, 펌프의 수동력(㎾)은 밀도(kg/㎥) x 중력가속도(9.8m/sec²) x 유량(㎥/sec) x 양정(m)에 의해 산출된다. 그리고 모터의 축동력은 전력 소비량(kW) x 모터 효율에 의해 산출할 수 있다. 물론 축동력은 수신할 수도 있다.
관리 서버는 유량계와 압력계로 유량과 양정을 산출할 수 있다.
추가적으로 관리 서버는 산출된 펌프 효율을 시계열 데이터화하는 시계열 데이터화 단계를 수행한다(S30). 즉, 관리 서버는 계측된 시간 또는 수신한 시간에 펌프 효율을 매칭하여 시계열 데이터화할 수 있다. 추가적으로 관리 서버는 생성된 시계열 데이터를 저장할 수 있다.
관리 서버는 생성된 시계열 데이터 분석하여, 장래의 펌프 효율을 예측하는 펌프 효율 예측 단계를 수행한다.(S40) 이때, 시계열 데이터 분석 방법으로 ARMA를 사용할 수 있다.
시계열분석에서는 자기 상관성, 이동평균의 규칙적인 패턴과 AR, MA, ARMA, ARIMA의 불규칙적인 패턴 시계열 모형으로 진행한다. 공정운전 대부분은 불규칙적인 패턴을 가지고 있어 ARMA 및 ARIMA를 고려할 수 있다.
본 발명에서는 시계열분석에는 ARMA모델을 적용하여 예측한다. ARMA(Auto Regressive Moving Average, 자기회귀이동평균)는 자기회귀(AR)모형과 이동평균(MA)가 결합된 모형을 근간으로 한다. AR은 시계열상의 과거 관측값, MR은 과거 예측오차를 기반으로 모형을 생성하며 기본적 수식은 아래와 같이 표현한다.
Figure PCTKR2021017818-appb-img-000001
펌프 효율 예측 단계(S40)는 비록 상세히 도시하지는 않았지만 데이터 예측 단계(S41)와 예측 펌프 효율 산출 단계(S42)를 포함한다. ARAM를 이용하여 시계열 데이터를 예측하는 것은 주지의 기술이므로 상세한 설명을 생략한다.
데이터 예측 단계(S41)는 앞선 유량, 펌프의 전/후 압력 및 소비전력을 각각 예측한다. AR과 MA의 order값을 1부터 시작한다. 즉 수행 횟수가 1이면 order값은 1이다.
그리고 예측된 유량, 펌프의 전/후 압력, 소비전력으로 축동력, 수동력을 산출하고, 펌프의 예측 효율을 산출하는 예측 펌프 효율 산출 단계(S42)를 수행한다. 이때의 수식은 전술한 수식을 사용한다.
그리고, 예측 펌프 효율로 표준 편차를 산출하는 표준 편차 산출 단계를 수행한다.(S50) 여기서 표준 편차 산출 공식은 공지의 기술이므로 상세한 설명을 생략한다.
예측 폄프 효율은 1년, 수개월 또는 수일동안 계측된 펌프 효율의 통계값 중 정규분포 표준편차(시그마, σ)의 1~3 배수 범위 내에 존재해야 한다. 여기서 1σ 범위: 모든 데이터의 약 68.3%, 2σ 범위: 모든 데이터의 약 95.4%, 3σ 범위: 모든 데이터의 약 99.7%이다.
그리고 통계값에 해당하는 예측 펌프 효율이 소정의 σ 범위에 존재하는지 판단하는 표준 편차 판단 단계를 수행한다.(S60) 여기서 소정의 σ 범위는 1σ, 2σ, 3σ이며, 각각 존재하는지 판단한다. 이때, 예측 펌프 효율이 1σ, 2σ, 3σ의 범위 내에 존재하지 않는다면 다시 펌프 효율 예측 단계를 수행한다.
이때, AR과 MA의 order값을 점진적으로 1~n 형태로 변경하면서 범위 내 들어 때까지 계산을 수행한다. 보다 상세히 펌프 효율 예측 단계의 수행횟수가 최초 1회이면 order값은 1이다. 만약, 예측 펌프 효율이 1σ, 2σ, 3σ의 범위 내에 존재하지 않는다면 다시 펌프 효율 예측 단계를 수행하므로 수행 횟수는 2회가 된다. 그리고 이에 대응하도록 order값은 2가 된다. 펌프 효율 예측 단계는 order값은 1부터 시작하고, 반복될 때마다 1씩 증가한다. 따라서, 펌프 효율 예측 단계의 수행 횟수가 n이면 order는 n이 된다.
이 과정을 예측 펌프 효율이 1σ, 2σ, 3σ을 만족할 때까지 반복한다.
따라서 본 실시예에 따른 펌프의 효율을 예측하는 방법는 보다 정확하게 펌프의 효율을 예측할 수 있다.
이와 같이 본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.

Claims (4)

  1. 모터의 소비 전력, 유량, 압력을 포함하는 시계열 데이터를 수집하는 데이터 수집 단계;
    상기 시계열 데이터로 상기 모터의 축동력과 펌프의 수동력을 산출하는 펌프 효율 산출 단계;
    상기 시계열 데이터로 상기 펌프의 장래 효율인 예측 펌프 효율을 예측하는 펌프 효율 예측 단계;
    상기 예측 펌프 효율로 표준 편차를 산출하는 표준 편차 산출 단계; 및
    상기 예측 펌프 효율이 소정의 σ 범위에 존재하는지 판단하는 표준 편차 판단 단계;
    를 포함하는, 펌프의 효율을 예측하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 표준 편차 판단 단계에서, 상기 예측 펌프 효율이 소정의 σ 범위에 밖에 존재하면, 상기 펌프 효율 예측 단계를 다시 수행하는, 펌프의 효율을 예측하는 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 펌프 효율 예측 단계는 order는 1부터 시작하고, 반복될 때마다 1씩 증가하는, 펌프의 효율을 예측하는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    펌프 효율 예측 단계는,
    유량, 펌프의 전/후 압력 및 소비전력을 ARMA를 이용하여 각각 예측하는 데이터 예측 단계; 및
    예측된 유량, 펌프의 전/후 압력, 소비전력으로 축동력, 수동력을 산출하고, 펌프의 예측 효율을 산출하는 예측 펌프 효율 산출 단계를 포함하는, 펌프의 효율을 예측하는 방법.
PCT/KR2021/017818 2021-11-30 2021-11-30 펌프의 효율을 예측하는 방법 WO2023101036A1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210167859A KR20230080547A (ko) 2021-11-30 2021-11-30 펌프의 효율을 예측하는 방법
KR10-2021-0167859 2021-11-30

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2023101036A1 true WO2023101036A1 (ko) 2023-06-08

Family

ID=86612481

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/KR2021/017818 WO2023101036A1 (ko) 2021-11-30 2021-11-30 펌프의 효율을 예측하는 방법

Country Status (2)

Country Link
KR (1) KR20230080547A (ko)
WO (1) WO2023101036A1 (ko)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060228225A1 (en) * 2005-03-17 2006-10-12 Rogers John T Reciprocating pump performance prediction
KR20090041198A (ko) * 2007-10-23 2009-04-28 한국정보보호진흥원 추이성분 필터링을 이용한 시계열 모델 기반의 네트워크공격 탐지 방법
KR20100071344A (ko) * 2008-12-19 2010-06-29 재단법인 포항산업과학연구원 뉴럴 네트워크와 역전파 알고리즘에 의한 펌프 유량 예측 장치 및 방법
KR101434919B1 (ko) * 2013-03-27 2014-08-28 주식회사 에스티 Wsn 기반 산업제조공정의 모터펌프설비 운전효율 분석시스템 및 분석방법
CN113553673A (zh) * 2021-07-21 2021-10-26 浙江工业大学 一种基于数据驱动建模的离心泵效率预测方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102141888B1 (ko) 2016-09-30 2020-08-06 주식회사 엠앤디 펌프 효율 산출방법

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060228225A1 (en) * 2005-03-17 2006-10-12 Rogers John T Reciprocating pump performance prediction
KR20090041198A (ko) * 2007-10-23 2009-04-28 한국정보보호진흥원 추이성분 필터링을 이용한 시계열 모델 기반의 네트워크공격 탐지 방법
KR20100071344A (ko) * 2008-12-19 2010-06-29 재단법인 포항산업과학연구원 뉴럴 네트워크와 역전파 알고리즘에 의한 펌프 유량 예측 장치 및 방법
KR101434919B1 (ko) * 2013-03-27 2014-08-28 주식회사 에스티 Wsn 기반 산업제조공정의 모터펌프설비 운전효율 분석시스템 및 분석방법
CN113553673A (zh) * 2021-07-21 2021-10-26 浙江工业大学 一种基于数据驱动建模的离心泵效率预测方法

Also Published As

Publication number Publication date
KR20230080547A (ko) 2023-06-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6539594B2 (ja) 回転機異常検出装置および該方法ならびに回転機
CN101025370B (zh) 中央空调分户计量方法及系统
CN102566421B (zh) 机器状态监控中异常检测的条件相关性建模的系统和方法
CN1975692A (zh) 用于功率测量和管理的方法和系统
CN102331921B (zh) 用于检测十进制浮点量异常的方法和系统
WO2023101036A1 (ko) 펌프의 효율을 예측하는 방법
CN111289277B (zh) 负载重量检测方法、装置、计算机设备和存储介质
JP5253218B2 (ja) 機器診断方法
CN110414086B (zh) 一种基于灵敏度的综合应力加速因子计算方法
GB2313197A (en) Measuring pump flow rate
CN114738255B (zh) 乳化液泵站的变频控制方法及系统
CN109341780B (zh) 一种多手段低成本风机故障监测方法
JP2003050721A (ja) 並列効率計算方法及び装置
CN114707438A (zh) 止回阀表面压力的评估方法、评估装置、设备和存储介质
JPH04276539A (ja) 回転機械の損傷・劣化の寿命予測方法
CN110362441B (zh) 存储器功耗监控方法和装置
KR100504210B1 (ko) 원격화상제어장치와, 이를 이용한 원격 유수율관리 및유량검침 시스템
CN109033557B (zh) 一种角度计算方法及角度计算装置
CN111967606A (zh) 一种深度学习基准测试优化方向的选择方法及装置
SE522124C2 (sv) Anordning, metod och registreringsmedium för att mäta genomlopp
CN112905475A (zh) 一种基于计算机的软件测试平台
TWM496157U (zh) 一種多組態資訊蒐集與效能檢測評估之監控系統
CN105974308A (zh) 用于马达变频器的马达效率分析方法
KR20240045504A (ko) 인공지능 기반의 펌프 유량 탐지 방법
KR20240045505A (ko) 인공지능을 이용한 펌프 유량을 산출하는 엣지 컴퓨터를 포함하는 시스템

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 21966462

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1