驱动设备的负载的确定

技术领域

本发明涉及一种用于确定驱动设备的负载的方法和一种用于确定驱动设备的负载的设备。

背景技术

基本上，将一个驱动任务与一个驱动器相关联。驱动任务通过负载确定。驱动任务的设计通常根据经验进行。例如，借助温度传感器测量温度，例如绕组温度，或者借助振动传感器测量驱动器的振动。能够从温度测量中确定绕组系统的使用寿命。振动传感器允许例如记录和计算时间序列，例如振幅的时间序列，和/或计算频谱，所述频谱又提供关于变化的结论。从中可推导出可能的故障和可能的磨损。为了计算剩余使用寿命(英文：Rest ofuseful lifetime，简称RUL)存在数学方法。所述数学方法基于温度和机械变量，即例如震动。

从现有技术中已知用于确定负载力矩特性曲线的方法。例如，驱动器的启动行为通过由马达形成的转矩和要驱动的机器的反力矩确定。例如，不同的负载力矩或相同的负载力矩或特性曲线随时间循环地或非循环地排列。

例如已知的是：根据测量到的电流来识别负载模式。由此能够得出关于转矩的结论，并且还可行的是：测量机械负载对电流的反作用，例如以确定电流相位上的谐波或交流分量(纹波含量)或者相位电流曲线上的周期性重复的或脉冲的模式。能够经由变流器或经由小信号变换器进行电流测量。然而，电流测量不总是可行的，因为其需要电气变换器的可访问性。这需要电气和机械接入，例经由电缆、装入空间、开关盒和/或接线盒。

发明内容

本发明所基于的目的是：提供一种相对于现有技术改进的、用于确定负载的方法和一种用于确定驱动设备的负载的改进的设备。

关于该方法，该目的根据本发明通过权利要求1中说明的特征来实现。关于该设备，该目的根据本发明通过权利要求8中说明的特征来实现。

本发明的有利的设计方案是从属权利要求的主题。

在本发明的上下文中，将术语“负载”理解为在运行中由驱动设备驱动的设备/装置。特别地，所述设备/装置是工作机器，优选地是自动化系统的工作机器。例如，工作机器能够构成为泵、马达驱动的阀、风扇、电缆绞车、输送带等。

在本文中，与驱动设备相关的术语“机械负载”、“电负载”等能够理解为负载对于驱动负载的驱动设备的对应的(机械、电等)的行为的影响——即对应的载荷。

在用于确定驱动设备的负载的方法中，负载连接于驱动设备，其中，驱动设备尤其在本地设有至少一个传感机构，所述传感机构与至少一个计算单元耦联，其中，借助传感机构检测优选不同的、与运行中的驱动设备(或驱动设备的运行)相关的数据。将检测到的数据传输给计算单元，其中，检测到的数据与存储在计算单元中的典型负载的、表征负载的类型的信息进行比较。根据比较的数据随后确定负载的类型。

如果得出负载类型，则能够根据所得出的负载类型运行驱动设备。因此还公开了一种用于运行驱动设备的方法。

术语“典型负载的信息”可理解为如下信息，所述信息表征(在自动化设施运行中)连接于驱动设备的负载的类型或者描述所述负载。换言之，典型负载的信息包含驱动设备(驱动器)和负载之间的关系，例如呈(已经已知的)驱动器-负载配置的形式。

在本公开的上下文中，将负载的“类型”理解为工作机器的类型。例如，泵、马达驱动的阀、风扇、电缆绞盘、输送带等为类型“泵”、“阀”、“风扇”、“电缆绞盘”、“输送带”等的负载。

因此，将传感机构用于：在运行中得出与驱动设备和优选附加地与负载有关的数据，并且最终识别负载的类型或得出关于负载进而驱动任务的结论。例如确定：要对于何种类型的驱动器施加负载。通过确定负载类型，能够推断出驱动设备的机械和/或电载荷。经由外部数据库例如“离线地”确定负载类型，在所述外部数据库上进行统计比较和数学计算。计算单元例如为云端和/或服务器。处理单元例如包括至少一个数据库，在所述数据库中存储典型负载的信息，所述信息例如包含已经已知的驱动器-负载配置。数据库因此包括相应的历史知识，能够访问所述知识以确定负载的类型。计算单元能够随时访问所述信息。

在一个实施方式中能够提出：负载也设置有传感机构。

驱动设备例如在输送设施中使用例如用于驱动泵、压缩机、风扇、机床(各种负载类型)和在其他工业应用中使用。

借助于所述方法，能够以特别有利的方式从所得出的负载类型信息中得出驱动设备的各个部件和驱动设备本身的使用寿命。

在许多情况下，未知的是：将驱动设备用于何种目的和用于何种负载。驱动设备例如是气动驱动器、液压驱动器或电驱动器。例如，电驱动器能够是电马达或具有电马达的电驱动器，所述电马达通过转速可变的变换器驱动。通常，根据目录订购通用马达或标准马达。不必在订购时存在驱动任务。驱动任务或负载确定驱动设备的机械和电载荷。电流通常无法作为测量变量获取，因为测量是在开关设施中执行。在没有关于目的或驱动设备负载的说明的情况下，无法确定使用寿命。负载会影响磨损，例如在驱动设备的轴承罩和轴承处机械磨损。在运行中使用的电流和力矩引起发热，所述发热又导致定子或转子中的绕组老化。

本发明的一个设计方案提出：根据所得出的负载类型信息来确定驱动设备的使用寿命。使用寿命确定指示技术经济使用以及使用持续时间，在所述使用持续时间期间能够合理运行驱动器。因此，使用寿命和剩余使用寿命(缩写：RUL，英语：Rest of usefullifetime剩余使用寿命)借助关于负载的可得出的信息来确定。

在一个改进形式中，关于负载类型的信息用于：得出例如电驱动设备的设定参数。通常，电驱动设备的设定参数在驱动设备投入运行或调试的时间点已经预设。通常，一次性设定起动曲线、制动曲线等的设定参数并且此后不再优化。根据负载类型的信息，设定参数能够随时重新得出和输出，使得能够适配驱动设备以提高其使用寿命。

在许多情况下，没有为专家提供关于负载的信息。然而，负载同样能够具有所谓的RUL。例如，泵连接于电马达，所述泵的泵叶轮受机械磨损。所述磨损能够超前地通过增加的负载和/或增加的振动参数识别。因此难以做出关于驱动设备的部件中的或被驱动的负载中的磨损条件、故障或磨损所引起的用坏的正确区分的明确诊断。

在另一实施方式中，传感机构与数据处理单元耦联，借助所述数据处理单元本地处理检测到的数据并且将该数据传输给数据库。例如，驱动设备随后设有或扩充数据处理单元。替代地，数据处理单元能够已经是驱动设备的一部分。替代地，数据处理单元能够是传感机构的一部分。驱动设备例如能够后续地扩充传感机构以及数据处理单元。例如，数据处理单元是所谓的边缘设备。

在另一实施方式中，借助于传感机构从至少一个温度测量、振动测量、声波测量、旋转场测量、转差率测量和/或电流测量中检测数据。借助于传感机构检测的数据被传输给数据处理单元，然后所述数据处理单元在驱动设备处对数据进行本地评估和分析，或者无延迟地进行预处理。

在另一实施方式中，分析检测到的数据并且得出数据的时间顺序和/或测量的连续序列。由数据处理单元执行对检测到的数据的分析和得出测量的时间顺序和/或序列。随后，将所述数据传输给计算单元。例如，得出和监控负载在一定时间段的变化和/或偏差。例如，将数据的所得出的时间序列用于统计比较和数学计算。由此实现：得到对于错误和剩余使用寿命的诊断还有得到对于设定参数的诊断。根据诊断得出和建议用于纠正错误和用于增加驱动设备剩余使用寿命的设定参数。在自动化环境中，能够将所得出和建议的设定参数直接传输给驱动设备的控制装置并且由所述控制装置执行。即操作干预控制装置能够自动地进行。替代地或附加地，输出用于改变驱动设备的设定参数和重参数化的建议。能够向用户显示所谓的关键性能指标(简称KPI)和关于驱动设备运行的优化潜力。在一个改进形式中，设定动态和操作警告限制。

例如，设计驱动器的工程专家能够在观察负载的信息的分析时获取经验，以便在未来通过旋转马达和/或变换器来更佳地设计驱动任务。此外，研发工程师能够通过来自操作运行中的多个反馈来在设计和结构方面优化驱动系或驱动系统(马达/传动机构/变换器/负载)。由此能够缩短处理时间并且改进新类型的上市时间。

在另一实施方式中，将在相同的驱动设备处的先前测量中的数据存储为典型负载的信息。这就是说，存储在计算单元中、尤其数据库中的典型负载的信息基于从在相同驱动设备处的多个测量中得出的数据。例如，新检测到的数据和时间序列借助于相同驱动设备的已经较早获取的数据进行比较，尤其统计比较。

在另一实施方式中，将在不同的驱动设备处的先前测量中的数据存储为典型负载的信息。这就是说，存储在计算单元中、尤其数据库中的典型负载的信息基于从不同驱动设备处的多个测量中得出的数据。例如，新检测到的数据和时间序列借助于其他驱动设备的已经较早获取的数据进行比较，尤其统计比较。

在另一实施方式中，根据负载的类型的信息执行驱动设备的至少一次模拟以评估伴随运行的使用模型和/或预测的使用模型。特别地，执行具有真实负载的真实驱动器的随附的超前的模拟。根据模拟的结果，实施对控制装置的操作干预，和/或输出用于设定动态和操作警告极限的建议和/或输出驱动设备的重参数化的建议。根据新得出的和/或新设定的参数化数据计算和输出驱动设备的剩余使用寿命。在一个改进形式中，使用用于所谓机器学习和增强学习的算法(英语：Machine-Learning-Algorithm机器学习算法，Reinforcement Learning增强学习)。

为了避免在从参数化方面可操控驱动设备，例如使用双向通信通道，例如虚拟专用网络(VPN)。例如，驱动设备的自动重参数化可视觉识别，使得轮班管理员(操作员)能够看到变化，并且也能够将其撤消或锁定。

此外，本发明涉及一种用于确定能够连接于驱动设备的负载的设备，其中，该设备包括至少一个能够与驱动设备耦联的传感机构和与传感机构耦联或能够耦联的计算单元。计算单元尤其是分散式计算单元。传感机构设计用于：检测与运行中的驱动设备相关的数据，并且将检测到的数据传输给计算单元。将典型负载的信息存储在计算单元中或与计算单元耦联的数据库中，其中，计算单元设计用于：检测到的数据与存储的典型负载的信息进行比较，并且根据比较的数据确定负载的类型。

数据库例如能够是计算单元的部件，尤其是分散式计算单元的部件。计算单元例如是服务器和/或云。在这种情况下，数据库因此分散地构成。

在另一实施方式中，传感机构包括多个用于温度测量、振动测量、声波测量、旋转场测量转差率测量和/或电流测量的传感器。

在另一实施方式中，该设备包括至少一个与传感机构耦联的数据处理单元，其中，数据处理单元设计用于：接收借助于传感机构检测到的数据并且本地处理该数据并且将该数据传输给计算单元。数据处理单元例如是本地数据处理单元，尤其是所谓的边缘设备(Edge-Device)。数据处理单元例如包括处理器、工作和/或程序存储器以及实现与环境通信的接口。数据处理单元例如局部设置在驱动设备的环境中。数据处理单元还构成用于存储和改变驱动设备的参数设定。数据处理单元至少经由双向通信信道与急速三单元耦联或能够与其耦联。由此，避免在驱动设备的重参数化方面从外部可操纵驱动设备。例如，计算单元设计用于：根据所得出的负载类型的信息得出适当的设定参数并且将所述设驱动设备的控制和/或调节单元耦联。控制和/或调节单元对于驱动设备的用户是可访问的，所述用户根据所传输的设定参数能够设定驱动设备的重参数化。附加地或替代地，数据处理单元设计用于：自动执行驱动设备的重参数化。

计算单元例如与或者能够与其他环境和工业应用的多个数据处理单元耦联。

传感机构既不与驱动设备的开关设备、例如所谓的马达控制中心(简称MCC)链接，也不与驱动地点的自动化系统链接。传感机构对驱动设备的操作没有影响。

传感机构例如与驱动设备在马达、阀装置、工作机器和/或轴承的区域中耦联。例如，传感机构能够设置在驱动设备的暴露于温度和/或振动的任何区域中，和/或其中可执行声波测量、旋转场测量、转差率测量和/或电流测量的任何区域中。例如，传感机构包括压力传感器、温度传感器、振动传感器、振荡传感器、磁场传感器、声音传感器、加速度传感器、电流传感器和/或其他磁性、电感和/或光学传感器。

在另一实施方式中，经由无线和/或有线的连接传感机构与数据出具单元耦联并且数据处理单元与计算单元耦联。例如，相应的通信经由所谓的LAN、VPN、DSL和/或无线电连接进行。

综上所述，根据本发明的方法和根据本发明的设备实现：根据基于传感器的数据来得出连接于驱动器(连接于驱动设备)的例如未知的负载的类型。在此，传感器数据与典型的模式(驱动设备和负载之间的已经已知的关系)进行比较。

如果得出负载类型，则能够根据所得出的负载类型运行驱动设备。例如，驱动设备能够根据工作计划(载荷、维护等)运行，所述工作计划根据所得出的负载类型确定。此外，驱动设备在间歇中维护会意味着：所述维护与驱动设备所连接的负载类型相关。

附图说明

本发明的上述特征、特性和优点以及如何实现它们的方式和方法在实施例的下述描述的上下文中变得更清晰和显而易见，所述实施例结合附图详细阐述。在此示出：

图1示意性地示出用于确定驱动设备的负载的设备的一个实施方式，

图2示意性地示出用于确定驱动设备的负载的设备的另一实施方式，

图3示意性地示出与用于确定负载的设备耦联的驱动设备的一个实施方式，并且

图4示意性地示出与用于确定负载的设备耦联的驱动设备的另一实施方式。

彼此相对应的部件在附图中设有相同的附图标记。

具体实施方式

图1示意性地示出用于确定在图3或图4中示意性地示出的驱动设备1的负载的设备V的一个实施方式。

设备V包括可与驱动设备1耦联的传感机构2。此外，设备V包括以有线和/或无线方式与传感机构2耦联的计算单元3。计算单元3尤其是分散式计算单元3，即例如服务器设备。传感机构2设计用于：检测涉及运行中的驱动设备1的数据，并且将检测到的数据传输硅计算单元3。在计算单元3中存储典型负载的信息。例如，计算单元3包括至少一个数据库4，在所述数据库中存储典型负载的信息。计算单元3设计用于：将检测到的数据与存储的典型负载的信息进行比较，并且根据比较的数据确定负载类型。例如，将驱动任务与负载相关联。由此确定驱动设备的类型。通过所述信息能够得出驱动设备的使用寿命和/或剩余使用寿命和其技术-经济上的使用和其使用持续时间。例如，将一种类型的驱动设备与该负载类型相关联并且得出在此其是否例如为气动的、液压的或电运行的驱动器。

出自相同的驱动设备1处的先前的测量中的数据被存储为典型负载的信息。即存储在计算单元3中、特别是数据库4中的典型负载的信息基于已经从相同的驱动设备1处的多个测量中得出的数据。例如，将新检测到的数据和时间序列与相同的驱动设备1的较早已经获取的数据进行比较，特别是统计比较。

此外，将在不同的驱动设备1处的先前测量中的数据附加地存储为典型负载的信息。即存储在计算单元3中、特别是数据库4中的典型负载的信息基于从不同的驱动设备1的多个测量中得出的数据。例如，将新检测到的数据和时间序列与其他驱动设备1的已经较早获取的数据进行比较，特别是统计比较。

传感机构2包括用于温度测量和/或振动测量和/或声波测量和/或旋转场测量和/或转差率测量和/或电流测量的多个传感器。

图2示意性地示出用于确定图3和图4中示意性地示出的驱动设备1的负载的设备V的另一实施方式。

在另一实施方式中，设备V包括与传感机构2耦联的数据处理单元5。数据处理单元5设计用于：接收借助于传感机构2检测到的数据并且在本地处理该数据。例如，分析由传感机构2检测到的数据并且得出数据的时间顺序和/或连续的测量序列。检测到的数据的分析和时间顺序和/或测量序列的得出由数据处理单元5执行。在一个改进形式中，传感机构2包括数据处理单元5。然后，传感机构2例如设计用于：将其传感器的检测到的数据用于进一步数据处理。然后，将所述数据传输给计算单元3。例如，在一定时间段在计算单元3中得出和监控负载的改变和/或偏差。例如，所得出的数据时间序列用于统计比较和数学计算。由此实现：得出故障的诊断和剩余使用寿命的诊断以及设定参数的诊断。根据诊断，得出和建议用于纠正错误和用于增加驱动设备1的剩余使用寿命的设定参数。在驱动设备1的自动化环境中(如在图2中示意地示出)，能够将所得出和建议的设定参数直接传输给驱动设备1的控制装置并且由所述控制装置执行。即操作干预控制装置能够自动地进行。替代地或附加地，例如经由显示设备、例如显示屏输出用于改变驱动设备1的设定参数和重参数化的建议。能够向用户显示所谓的关键性能指标(简称KPI)和关于驱动设备1的运行的优化潜力。重参数化的实施干呢就驱动设备1的用户的需要手动地进行。在一个改进形式中，设定动态和操作警告限制。

数据处理单元5还被设置用于：将借助于传感机构2检测到的数据传输给计算单元3。数据处理单元5例如是本地的数据处理单元5，特别是所谓的边缘设备(Edge-Device)和/或边缘计算机。数据处理单元5例如包括处理器、工作和/或程序存储器以及实现与环境U通信的通信接口。数据处理单元5例如局部设置在驱动设备1的环境U中。数据处理单元5还构成用于：存储和改变驱动设备1的参数设定。数据处理单元5至少经由双向通信信道与计算单元3耦联。由此在驱动设备1的重参数化方面边从外部操纵驱动设备1。例如，计算单元3设计用于：跟所得出的负载类型信息得出适当的设定参数并且将所述设定参数传输给驱动设备1的控制和/或调节单元。控制和/或调节单元对于驱动设备1的用户是可访问的，所述控制和/或调节单元能够根据所得出的设定参数设定和/或查看驱动设备1的重参数化。附加地或替代地，数据处理单元5设计用于：自动地执行驱动设备1的重参数化。

例如，经由有线和/或无线的连接，传感机构2与数据处理单元5耦联并且数据处理单元5与计算单元3耦联。例如，相应的通信经由所谓的LAN、VPN、DSL和/或无线电连接进行。

图3示意性地示出驱动设备1的一个实施方式，所述驱动设备与用于确定驱动设备1的负载的设备V耦联。驱动设备1例如在输送设施、泵、压缩机、风扇、机床中和其他工业应用中使用。

传感机构2既不在开关设施处、例如在所谓的马达控制中心(简称MCC)处链接，也不在环境U的自动化系统处链接。因此，传感机构2对驱动设备1的操作没有影响。

传感机构2例如在马达6、阀装置7、工作机器8和/或轴承9的区域中与驱动设备1耦联，如在图3中示出。例如，传感机构2的传感器能够设置在驱动设备1的暴露于温度和/或振动的任何区域中，和/或其中可执行声波测量、旋转场测量、转差率测量和/或电流测量的任何区域中。例如，传感机构2包括压力传感器、温度传感器、振动传感器、振荡传感器、磁场传感器、声音传感器、加速度传感器、电流传感器和/或其他磁性、电感和/或光学传感器。

图4示意性地示出驱动设备1的另一实施方式，所述驱动设备与用于确定驱动设备1的负载的设备V耦联。

驱动设备1例如包括多个相互作用的部件，所述部件至少部分地设置在基础框架10上。例如，驱动设备1包括经由电缆装置12与转换器11连接的第一马达6。为此，马达6具有接口13，例如呈端子或接线盒的形式。马达6在两侧设有轴承9。此外，马达6设有传感机构2或设有多个传感器。马达6经由轴承9之一与离合器14连接，所述离合器又与另一轴承9连接并且随后与工作机器8、例如泵连接。工作机器8例如配备有传感机构2或多个传感器。工作机器8例如与两个轴承9连接。所述轴承9同样设有传感机构2或与传感机构2的传感器。此外，工作机器8经由管装置与多个阀装置7耦联。例如，阀装置7之一与另一马达6耦联。另一马达6和阀装置7均设有传感机构2或传感机构2的传感器。传感机构2或传感机构2的传感器分别设计用于：从至少有四个温度测量、振动测量、声波测量、旋转场测量、转差率测量和/或电流测量中检测数据。

传感机构2的相应的传感器例如经由诸如LAN连接和/或无线的无线电连接的通信连接K1与数据处理单元5耦联。数据处理单元5接收借助于传感器检测到的数据，并在本地处理该数据。

数据处理单元5经由另一通信连接K2、例如远程网络连接(英语：Remote Networkconnection远程网络连接)、例如VPN或DSL连接与计算单元3耦联。在所示的实施例中，计算单元3作为云示出。计算单元3包括存储典型负载的信息的数据库4。计算单元3设计用于：将从数据处理单元5新传输的数据与存储的典型负载的信息进行比较并且得出关于负载类型的结论。

例如，计算单元3与其他环境U中的其他驱动设备1的多个数据处理单元5耦联。由此，能够从多个相同和/或不同的驱动设备1和环境U收集和处理大量信息，例如典型负载的信息。

尽管详细地通过优选的实施例详细地阐述和描述本发明，然而本发明不受所公开的实例限制，并且能够由本领域技术人员从中推导出其他的变型形式，而没有偏离本发明的保护范围。