确定泵的输送速率的利记博彩app

本发明涉及一种用于确定泵的输送流量的方法和装置。

背景技术：

泵的输送量（delivery）是重要的操作变量。可能直接测量输送流量。在此，通常使用例如磁感应流量计。这些流量计通常非常昂贵并且需要额外的技术开支。

用于确定输送流量的另一选项由间接方法构成。在此，使用泵的输送扬程（delivery head）-输送流量关系，其也被称为H（Q）特性。在这些输送扬程-输送流量关系中，相对于输送流量Q绘制输送扬程H。

用于间接确定输送的其它特性是泵的功率-输送流量关系，其也被称为P（Q）特性。

制造商确定这样的特性，具体地在离心泵的情况下。特性的特性形式取决于泵设计，诸如叶轮、泵壳和旋转速度。

当借由H（Q）特性和/或P（Q）特性间接地确定输送时，如果特性具有非常平坦的分布或者初始增加并且然后再次下降，则所述确定是困难的。在平坦的特性的情况下，所确定的输送流量遭受大的误差，原因在于输送扬程或功率中的非常小的偏差已经导致所确定的输送流量中非常大的变化。

以示例的方式，如果应当借由H（Q）特性根据泵的压力侧和吸入侧之间的压力差异确定输送，则H（Q）特性必须是唯一的。在此，必须能够向每个H值分配确切地一个Q值。在实践中常常不能满足这种条件。H（Q）特性或者过于平坦或者初始地上升并然后再次下降，且因此能够向每个H值分配两个输送流量值。如果旨在借助于根据P（Q）特性测得的功率吸收确定输送，则该问题也存在。这种P（Q）特性的曲线常常也是平坦且非唯一的。

WO 2005/064167 A1描述了一种用于使用压力记录器进行离心泵的内部量测量的方法。压力记录器捕获由离心泵生成的差压。借助于单元根据差压确定输送量Q。在此，使用输送扬程和功率两者。

DE 10 2009 022 107 A1描述了一种用于确定离心泵的操作点的方法。在此，在操作期间，由传感器捕获依赖于操作点的测量变量并将其进行评估。该操作根据机械测量变量确定。使用频率分析来确定与泵的旋转声音线性地成比例的频率。根据频率确定旋转速度，其中，根据异步马达的依赖于转差率（slip）的旋转速度/扭矩依赖性确定操作点。

技术实现要素：

本发明的目的是具体说明一种用于确定输送流量的方法，所述方法是可靠的并且与尽可能少地计量开支关联。即使在泵带有平坦特性的情况下，该方法也应当为输送流量提供可靠的值。在过程中应当使误差源最小化。

根据本发明，该目的凭借初始地确定用于输送扬程、更具体地用于所谓的减小的输送扬程的值，以及用于泵的功率来实现。减小的输送扬程被理解为意指由依赖于速度的分量减小的输送扬程，该分量由于尚待确定的输送量而初始仍是未知的。出于简单性的原因，减小的输送扬程在下文被称为输送扬程。然后借由函数关系针对每个输送扬程和功率计算概率密度函数。根据输送扬程-输送流量关系和根据输送扬程的概率密度函数确定输送流量的第一概率密度函数。根据功率-输送流量关系和功率的概率密度函数确定输送流量的第二概率密度函数。在下一步骤中根据输送流量的第一概率密度函数和第二概率密度函数确定组合概率密度函数。根据该组合概率密度函数确定输送流量。

根据本发明，来自输送扬程-输送流量关系的数据与来自功率-输送流量关系的数据融合，使得确定输送流量的误差以有针对性的方式最小化。与常规方法相比，情况不是以下那样：输送流量的第一值初始地根据H（Q）特性构建，继之以与其完全无关的输送流量的第二值，其根据P（Q）特性构建；代替地，根据本发明，在这种传感器数据融合中借由概率密度函数融合数据。

根据本发明的方法为输送流量提供特别精确和稳定的值。在此，决定性优点由取决于其品质的特性的理想加权构成。在特性线以平坦方式延伸的情况中，输送扬程或功率的小偏差导致输送流量的大误差。通过应用概率密度函数，在根据本发明的方法中，相比于带有更加陡峭的曲线的特性，带有更加平坦的曲线的特性在当前操作点附近更不强烈地被自动加权。当前操作点附近的曲线越陡，权重越强。这免除了对非单调的、模糊的特性的单独处理。特性中的模糊性被自动消除。

为了执行该方法，使用包括确定泵的吸入侧和压力侧之间的压力差异的传感器的装置。此外，在此优选地使用用于确定泵的马达的致动频率和有效功率的机器。优选地，这是在操作期间提供这些数据的频率转换器。

该装置包括捕获这些测量数据的至少一个单元。这是电子评估单元。该单元包括数据存储器，其中储存泵的输送扬程-输送流量关系和功率-输送流量关系。该单元具有适当的信号输入。

优选地，借由具有显著最大值的函数计算针对输送扬程或针对功率的概率密度函数。以示例的方式，能够使用三角函数。在此，发现下文被称为高斯函数的正态分布密度函数特别有利于作为输送扬程和功率的概率密度函数。

根据本发明，将用于输送扬程的概率密度函数应用于输送扬程-输送流量关系：借助于H（Q）特性为每个输送流量值分配相关联的输送扬程的概率密度。输送流量的第一概率密度函数从后续的归一化中形成，以使得概率密度函数上的积分为1的方式执行所述归一化。

以类似于前述步骤的方式，在另一步骤中将功率的概率密度函数应用于功率-输送流量关系：借由P（Q）特性为每个离散的输送流量值分配相关联的功率的概率密度。输送流量的第二概率密度函数从后续的归一化形成，以使得概率密度上的积分为1的方式执行所述归一化。

在该方法的特别便利的变型中，通过输送流量的第一概率密度函数乘以第二概率密度函数和后续的归一化来确定输送流量的组合概率密度函数。在该方法的特别便利的变型中，输送流量被确定为该概率密度函数的期望值。替代性地，也可以将希望得到的输送流量确定为与该函数的最大值相关联的输送流量。

通过输送流量的两个概率密度函数的乘法链接（multiplicative link）使作为测量不确定性的结果的误差最小化。

在本发明的一个变型中，借助于算法根据马达致动频率和有效功率确定功率和旋转速度。

在本发明的一个变型中，对H（Q）特性和/或P（Q）特性进行插值和/或外推。为此，预定了某一数量的节点。以示例的方式，可以在节点之间执行线性插值。为了保持尽可能低的误差，使用尽可能大的节点数量。

替代性地，特性也可以被储存为函数，例如以多项式的形式储存。

根据本发明的一种构造，通过偏移校正使功率-输送流量关系和已知输送流量的功率的确定值相对应。

已经发现，如果P（Q）特性经历依赖于旋转速度的偏移校正，则在根据本发明的方法中确定输送流量的特别准确的结果。为此，将针对具体输送流量Q（优选地Q=0）确定的功率与P（Q）特性的值相比较。然后，以单点校准的方式调整偏差。

代替输送扬程和轴功率到额定旋转速度的所描述的转换，也可以存在输送扬程和轴功率至不同的具体旋转速度的转换。替代性地，代替输送扬程和轴功率至预定的旋转速度的转换，可以存在泵的特性（即，泵的输送流量-输送扬程关系的特性、泵的功率-输送流量关系的特性）和输送扬程和轴功率的概率密度函数至根据已知的相似定律的泵的当前旋转速度的转换。

附图说明

本发明的其它特征和优点从基于附图的示例性实施例的描述以及附图本身中得出。详细地：

图1示出各个参数的处理的示意图示，

图2a示出输送扬程的概率密度函数的传递（transfer），

图2b示出功率的概率密度函数的传递，以及

图2c示出输送流量的概率密度函数的组合。

具体实施方式

图1中未绘出的传感器确定离心泵的压力侧上（具体地压力连接器中）的压力p₂和离心泵的吸入侧上（具体地吸入连接器中）的压力p₁。在步骤1中根据压力p₁和p₂计算减小的输送扬程H_red。

输送扬程H计算对于本领域技术人员而言是已知的。在本申请中，减小的输送扬程H_red被理解为意指其中速度项（v₂²-v₁²）/2g（其中v₂：压力侧速度，v₁：吸入侧速度，g：重力加速度）被省略的输送扬程。当测量差压Δp= p₂–p₁时，测量位置被配置为使得能够忽略测量位置之间的压力损失。在示例性实施例中，输送带有大致恒定密度的液体。

因此，减小的输送扬程H_red可用于泵的当前旋转速度。由于泵的特性通常适用于额定旋转速度，所以减小的输送扬程H_red被转换为额定旋转速度，并且因此形成H_red,n.N。该计算对于本领域技术人员而言同样是已知的[Kreiselpumpenlexikon，KSB，第4版，2009 ISBN 978-3-00-029711-3]。

在示例性实施例中，借助于频率转换器确定马达的致动频率f和有效功率P_wirk。在步骤2中，借助于马达模型根据致动频率f和有效功率P_wirk确定轴功率P和旋转速度n。

替代性地，也可以借助于测量设备（例如扭矩测量毂）直接确定轴功率。

在步骤3中，由于通常在额定旋转速度下指定泵的P（Q）特性，因此根据当前轴功率P和旋转速度n计算在额定旋转速度下的轴功率P_nN。轴功率至额定旋转速度的转换对本领域技术人员而言是已知的[Kreiselpumpenlexikon，KSB，第4版，2009，ISBN 978-3-00-029711-3]。

在步骤4中，执行P（Q）特性的偏移校正。为此，将针对Q=0的输送流量确定的功率P_n.N.与由生产者建立的P（Q）特性中的值相比较。然后以一点校准的方式去除偏差。

在步骤5中，发生根据本发明的数据融合。该步骤在图2a、2b和2c中详细描述。由此确定的针对额定旋转速度Q_est.nN的输送流量然后在步骤6中被转换成泵的输送流量Q_est。从额定旋转速度到当前旋转速度的输送流量的转换对本领域技术人员而言是已知的[Kreiselpumpenlexikon，KSB，第4版，2009 ISBN 978-3-00-029711-3]。

可以在一个或多个电子评估单元中执行计算。在示例性实施例中，在分配于频率转换器的第一单元中根据马达的致动频率和有效功率执行机械功率的计算。然后将该数据传递到储存泵特性的第二单元。第二单元执行根据本发明的数据融合以便确定输送流量。

输送扬程-输送流量关系或功率-输送流量关系可以作为节点被储存，并且其中该单元执行内插值和/或外推。替代性地，输送扬程-输送流量关系或功率-输送流量关系也可以作为函数被储存，例如以多项式的形式被储存。

图2a示出三个图表。左上图描绘减小的输送扬程的概率密度函数Π_Hred。该概率密度函数Π_Hred根据以下公式得出：

。

在此，根据测得的压力确定的减小的输送扬程H_red.mess的值形成期望值。描述概率密度函数的宽度的标准偏差σ近似地对应于期望的测量误差。在示例性实施例中，期望的测量误差为+/- 3％ EOS。

在图2a中，右上图示出特性H_red(Q)。每个输送流量值Q均借由泵特性H_red(Q)被分配概率密度Π_Hred。得到的Π_Hred(H_red(Q))被归一化（图右下，图2a）。因此，出现第一概率密度函数Π_Q1(Q)，其作为归一化的结果适用以下等式：∫Π_Q1(Q)dQ=1。

左上，图2b示出轴功率P的概率密度函数Π_P。根据以下公式计算该函数：

。

在此，当前轴功率形成期望值。描述概率密度函数的宽度的标准偏差σ近似地对应于期望的测量误差。在示例性实施例中，这些是近似 +/- 3％ EOS。

根据图2b的右上图绘制泵特性P（Q），其中轴功率被表示为取决于输送流量。每个离散的输送流量值Q均借由泵特性P（Q）被分配概率密度Π_P。所得的Π_P(P(Q))被归一化（右下图，图2b）。因此，产生第二概率密度函数Π_Q2(Q)，其作为归一化的结果适用以下等式：∫Π_Q2(Q)dQ=1。

图2c示出其中根据输送流量绘制概率密度函数Π_Q2(Q)和Π_Q1(Q)的乘积的图。上方的曲线示出非归一化值。下方的曲线示出归一化值。所述曲线是输送流量的组合概率密度函数Π_Qk(Q)，并且随后被用于确定输送量。

输送流量作为输送流量的组合概率密度函数Π_Qk(Q)的期望值（图2c中的Q_est）形成。替代性地，曲线的最大值也可以被用作输送流量。根据以下等式计算作为期望值的输送流量：

。