Способ оптимизации коэффициента полезного действия и/или эксплуатационных характеристик вентилятора или системы вентиляторов

Способ оптимизации коэффициента полезного действия и/или эксплуатационных характеристик вентилятора, при этом, исходя из характерных для конструктивных элементов или функций детальных моделей, при взятии за основу по меньшей мере одного алгоритма, осуществляется редукция модели и вместе с тем данных с получением характерных для конструктивных элементов или функций моделей поведения, при этом редуцированные данные моделей поведения в системном моделировании связываются или, соответственно, комбинируются с получением модели поведения системы, имеющей входные и выходные величины, и при этом входные величины и соответствующие им выходные величины вентилятора из модели поведения системы предоставляются оптимизатору для выбора, чтобы в зависимости от рамочных условий достигать оптимизированного регулирования системы. 10 з.п. ф-лы, 13 ил.

 

Изобретение касается способа оптимизации коэффициента полезного действия и/или эксплуатационных характеристик вентилятора или системы вентиляторов. При этом в итоге речь идет обо всех оптимизируемых параметрах вентилятора, например, также о сроке службы. Взаимодействия с другими вентиляторами, условиями окружения и/или людьми, которые находятся в окружении вентилятора или, соответственно, работают там, также играют роль. Также сюда относится так называемая многоцелевая оптимизация.

В этом месте следует заметить, что чем больше вентиляторов и/или внешних устройств вовлекается в оптимизацию, тем больше потенциал повышения коэффициента полезного действия. Примером этого является распределение нагрузки в случае системы из нескольких вентиляторов.

В основе изобретения лежит принципиальная идея, обеспечить в каждой рабочей точке вентилятора наилучший возможный коэффициент полезного действия и наилучшие возможные эксплуатационные характеристики. Из-за противоречивых эксплуатационных параметров это затруднительно.

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 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 действующие на подшипник усилия на подшипнике. Следовательно, требуется либо опосредствованно измерять эти параметры, либо определять их путем расчета.

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 определяется результирующее значение, которое является либо значением тока подшипника, либо зависимым от тока подшипника значением. Результирующее значение передается для дальнейшего расчета в следующий блок. Известная система/способ, в связи с необходимой сенсорной техникой, является затратным и при нехватке достаточного конструктивного пространства может только с трудом применяться у вентиляторов.

В основе изобретения лежит создание цифрового отображения реального вентилятора, а именно, 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.

По цифровому отображению посредством виртуальных датчиков находятся или, соответственно, рассчитываются состояния конструктивных элементов вентилятора. Эти состояния конструктивных элементов вводятся в учитывающий или специфику эксплуатации или эксплуатационных параметров или специфику продукта алгоритм, который из эксплуатационных состояний определяет и рассчитывает конкретные эксплуатационные параметры вентилятора и при необходимости дает выведенные из них, касающиеся эксплуатации вентилятора прогнозы, например, прогнозы по сроку службы вентилятора. Существенным является возможность комбинированного использования определенных состояний конструктивных элементов и реальных данных измерения.

При этом 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.

Цифровой близнец является цифровым отображением реального, индивидуального объекта, в случае предлагаемой изобретением теории вентилятора или системы вентиляторов. Цифровой близнец отображает свойства вентилятора посредством модели расчета и при необходимости с привлечением известных данных вентилятора. Задача 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.

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.

Цифровой алгоритм-близнец является комбинацией описывающего вентилятор цифрового близнеца со своего рода интеллектуальным алгоритмом, который рассчитан с учетом специфики эксплуатационных параметров.

При соответственно выполненном вентиляторе может производиться 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.

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.

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 алгоритма (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.

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.

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 элементов, как температура подшипника, рассчитываются посредством цифрового близнеца вместе с характерным для эксплуатационного параметра алгоритмом.

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.

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.

Предыдущие варианты осуществления описывают способ определения эксплуатационных состояний вентилятора с использованием цифрового отображения (цифровой близнец) вентилятора при помощи по меньшей мере одного характерного для эксплуатационного параметра алгоритма. Это является основой для описанного ниже изобретения, в основе которого лежит задача расчета эксплуатационных состояний, которые определяются с помощью виртуальных датчиков, при взятии за основу цифрового алгоритма-близнеца, причем для реализации цифрового алгоритма-близнеца в отношении вентилятора определяется рабочий процесс (Workflow). В частности, следует отказываться от реальных датчиков для определения эксплуатационных состояний.

В соответствии с изобретением вышеуказанная задача решается с помощью способа с признаками п.1 формулы изобретения, а именно, способа оптимизации коэффициента полезного действия и/или эксплуатационных характеристик вентилятора, при этом, исходя из характерных для конструктивных элементов или функций численных детальных моделей, при взятии за основу по меньшей мере одного алгоритма, осуществляется редукция модели и вместе с тем данных (уточнение данных) с получением характерных для конструктивных элементов или функций моделей поведения, при этом редуцированные данные моделей поведения в системном моделировании связываются или, соответственно, комбинируются с получением модели поведения системы, имеющей входные и выходные величины, и при этом входные величины и соответствующие выходные величины вентилятора из модели поведения системы предоставляются оптимизатору для выбора, чтобы, в зависимости от рамочных условий, достигать оптимизированного регулирования системы.

В соответствии с изобретением речь идет о цифровом алгоритме-близнеце в контексте «интеллектуального вентилятора» применительно к усовершенствованию уже рассмотренного алгоритма-близнеца.

Дальнейшую разработку цифрового алгоритма-близнеца следует понимать как самостоятельную, соответствующую ситуации адаптацию системных параметров вентилятора или, соответственно, системы вентиляторов, чтобы в каждой рабочей точке обеспечивать наилучший возможный коэффициент полезного действия и наилучшие возможные эксплуатационные характеристики.

В соответствии с изобретением сначала составляются численные детальные модели, например, касающиеся термической модели, модели магнитной цепи или модели, касающейся положения лопастей и потока или, соответственно, условий потока. Детальная модель может быть также цифровым близнецом соответственно вводному пояснению в отношении окружения вентилятора, например, центра обработки данных в контексте общей системы. Также детальная модель может касаться цифрового близнеца системы вентиляторов. Возможны другие детальные модели.

Так могут генерироваться детальные модели, касающиеся также системы вентиляторов на конденсаторе. Вентиляторы по отдельности регулируются оптимизатором, который имеет доступ к модели поведения системы, чтобы реализовывать наилучший возможный коэффициент полезного действия и гомогенное давление/поток через дополняющий конденсатор. Возможны другие детальные модели.

На следующем этапе происходит редукция детальных моделей в рамках редукции модели, а именно, с получением так называемых моделей поведения. Это сопровождается значительным редуцированием поступающих данных.

После этого в системном моделировании происходит связь имеющих редуцированные данные моделей поведения, результатом которой является исследование поведения, содержащее комбинированную модель поведения.

Моделирование общей системы осуществляется в системном пространстве, имеющем равномерно распределенную комбинацию входных величин. Результатом является таблица, содержащая входные комбинации и соответствующие им выходные величины системы. Эта таблица отражает модель поведения системы, а именно, имеющую входные величины и соответствующие выходные величины вентилятора. На основе этих величин может происходить оптимизация.

В текущем режиме эксплуатации оптимизатор в зависимости от условий окружения выбирает наилучшие возможные выходные величины системы, такие как, например, коэффициент полезного действия системы, в таблице модели поведения предпочтительно в реальном времени. Как только наилучшая возможная выходная величина системы найдена, из таблицы могут считываться соответствующие входные величины. С помощью этих входных величин система регулируется наилучшим образом, и причем предпочтительно в реальном времени.

В свете предыдущих рассуждений существенно, что оптимизатор выбирает оптимальный коэффициент полезного действия системы из таблицы поведения системы и подает регулирующей системе необходимые входные величины. Так возможна постоянная оптимизация.

Есть разные возможности предпочтительным образом воплотить и усовершенствовать идею настоящего изобретения. Для этого, с одной стороны, можно сослаться на пункты формулы изобретения, зависимые от п.1 формулы изобретения, а с другой стороны, на последующее пояснение одного из предпочтительных примеров осуществления изобретения с помощью чертежа. В связи с пояснением предпочтительного примера осуществления изобретения с помощью чертежа поясняются также вообще предпочтительные варианты осуществления и усовершенствованные варианты выполнения изобретения. На чертеже показано:

фиг.1-13: этапы способа реализации предлагаемой изобретением идеи, имеющие особые отличия, при этом предлагаемая изобретением идея в качестве примера поясняется с помощью фиг.4 и 5.

Фиг.1-3 служат для понимания предлагаемой изобретением идеи и относятся к цифровому близнецу и цифровому алгоритму-близнецу в качестве основы для интеллектуального вентилятора.

В конкретном случае, на фиг.1 показана комбинация цифрового близнеца по меньшей мере с одним характерным для эксплуатационного параметра алгоритмом, которая ниже называется цифровым алгоритмом-близнецом. Это можно рассмотреть на примере срока службы смазки подшипника и/или подшипника.

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).

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.

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.

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.

После этого детальные модели редуцируются с получением моделей поведения, чтобы можно было манипулировать объемом данных.

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. Из этого системного моделирования генерируется C-код, и происходит непосредственная имплементация C-кода на микропроцессор двигателя.

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.

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.

Кроме того, можно предпочтительно экспоненциально взвешивать использованный срок службы подшипника/смазки подшипника в зависимости от эксплуатационной температуры.

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 длительная эксплуатация, 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.

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.

На фиг.4 и 5 показаны отдельные этапы предлагаемого изобретением способа, при этом фиг.4 относится к положению угла лопастей, а фиг.5 к распределению нагрузки вентиляторов центра обработки данных (дата-центра). Соответствующие этапы способа от создания или, соответственно, подготовки детальной модели, редуцированной модели, системного моделирования вплоть до модели поведения в том и другом случаях идентичны. При взятии за основу модели поведения оптимизатор выбирает оптимальный коэффициент полезного действия системы из таблицы повеления системы и передает соответствующие входные величины регулятору, при этом регулирование осуществляется в реальном времени. Эта процедура, вместе с данными, генерируются в C-коде, так что оптимизация может проходить на обычном процессоре.

В соответствии с изображением на фиг.4 угол положения лопастей вентилятора должен регулироваться так, чтобы получался оптимальный коэффициент полезного действия системы в зависимости от рабочей точки. Из детальной модели при взятии за основу надлежащего алгоритма выводится редуцированная модель, из которой в рамках системного моделирования, при взятии за основу нескольких детальных моделей, получается исследование поведения или, соответственно, результирующая из него модель поведения. Оптимизатор выбирает оптимальный коэффициент полезного действия системы из таблицы поведения системы и передает соответствующие входные величины, с помощью которых может достигаться оптимизация, механизму регулирования. Происходит регулирование общей системы в реальном времени на микропроцессоре, а именно при взятии за основу модели поведения и служащего для оптимизации алгоритма. Данные и алгоритм программирования имеются в C-коде.

В соответствии с изображением на фиг.5 речь идет о распределении нагрузки системы нескольких вентиляторов, в выбранном примере осуществления о распределении нагрузки вентиляторов дата-центра (центра обработки данных). Скорость потока и необходимое тем самым распределение нагрузки отдельных вентиляторов должно регулироваться так, чтобы получался оптимальный коэффициент полезного действия системы в зависимости от температуры, преобладающей в центре обработки данных. Здесь также оптимизатор выбирает оптимальный коэффициент полезного действия системы из таблицы поведения системы и передает механизму регулирования соответствующие входные величины, так что регулирование общей системы может осуществляться в реальном времени на микропроцессоре. И здесь данные модели вентилятора вводятся в служащий для оптимизации алгоритм, при этом программа работает в C-коде на обычных процессорах.

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 уточнение данных (Big Data → Smart Data большие данные → умные данные), причем это является результатом расчета. Только сжатые уточненные данные подвергаются дальнейшей обработке или, например, пересылаются в облако. Разумеется, за счет этого в значительной степени уменьшается (редуцируется) объем стриминга связи в облако.

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, при этом в соответствии с идеей заявляемого изобретения цифровой алгоритм-близнец совершенствуется для самостоятельной, соответствующей ситуации, адаптации системных параметров, а именно, чтобы в каждой рабочей точке обеспечивать наилучший возможный коэффициент полезного действия и наилучшие возможные эксплуатационные характеристики.

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.

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.

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.

Фиг.6 и 7 на конкретном примере поясняют предлагаемый изобретением способ определения эксплуатационных состояний вентилятора с использованием цифрового отображения вентилятора с учетом предыдущих рассуждений.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Для прогностического обслуживания (Predictive Maintenance): 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.

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.

Для создания интеллектуального вентилятора: реакция на определенные эксплуатационные состояния для уточнения поведения или для достижения определенных целей:

- изменение рабочей точки/изменение регулирующего параметра для оптимального коэффициента полезного действия;

- изменение рабочей точки для достижения наиболее долгого возможного срока службы;

- уменьшение частоты вращения, когда вероятность выхода из строя очень высока;

- изменение рабочей точки при ритме день-ночь для наиболее тихого возможного ночного применения;

- выдача регулировочной величины для дополнительных устройств или устройств заказчика, например, выдача температуры для использования в регулировании теплового насоса или для дополнительного охлаждения;

- целенаправленный обход критических состояний системы (например, резонансов, повышенных температур и пр.).

Для лучшего понимания идеи настоящего изобретения имеют значение, с одной стороны, последовательность этапов способа, а с другой стороны, их содержание. Последовательность каждого из этапов способа может выводиться из рабочего процесса разработки лежащего в основе алгоритма. Этот алгоритм показан на фиг.10, причем на последнем этапе может осуществляться усовершенствование способа.

Для создания детальной модели принципиально релевантно следующее:

Модель 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.

Постоянной составной частью в сегодняшней разработке продукта является виртуальная разработка продукта с применением FE-моделирования (Finite Elemente Simulation, англ. симуляция 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:

1. импорт 3D-геометрии, например, из области CAD,

2. назначение краевых условий, т.е. постоянные закрепления, определения материалов, условия контактирования (места склеивания, скользящие соединения, теплоизоляция),

3. объединение (разделение геометрии на миллион мелких элементов, которые связаны друг с другом),

4. создание нагрузки, то есть сил, источников/приемников тепла, магнитных полей.

5. автоматическое решение получающихся дифференциальных уравнений для каждого отдельного элемента и сведение в один большой результат для общей модели,

6. оценка результатов.

Составление детальных моделей, имеющих виртуальные датчики, в отношении вентиляторов/общих систем, имеющих вентиляторы, происходит следующим образом.

Детальные модели составляются с целью иметь возможность отображать физику вентилятора и/или общей системы. Так называемые виртуальные датчики являются определенными точками расчета в детальных моделях. Эти виртуальные датчики рассчитывают состояния конструктивных элементов, например, температуру обмотки в термической детальной модели вентилятора. Детальные модели являются моделями моделирования, которые являются затратными в отношении времени расчета, необходимой вычислительной мощности и потребной памяти. Такие детальные модели, как, например, термические модели, модели магнитной цепи, модели электроники, модели регулирования, модели силы или модели вибраций служат для расчета нелинейных эксплуатационных состояний. Физические эффекты системы включают в себя взаимодействия между доменами, поэтому отдельные модели должны рассматриваться, будучи связанными в общей системе. Расчеты с помощью детальных моделей в общей системе непрактичны с точки зрения времени расчета, так как взаимодействия не могут оцениваться в реальном времени. Поэтому требуется редукция модели.

Создание редуцированных моделей может происходить следующим образом.

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:

- приближение простых математических функций, таких как, например, полиномиальные функции, и только сохранение в памяти коэффициентов;

- закладка таблиц для разных входных величин и затем либо применение этих дискретных значений, либо интерполяция между значениями;

- приближение статистических моделей, которые дают прогнозы из прежних значений;

- графики/логические схемы, пример: если T˃200°C, то вентилятор неисправен.

Создание редуцированных моделей - пример 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 одной Отвода тепла, только одной определяемой температуры в месте A и только соответственно значений «высокий» и «низкий». Для этого проводится исследование параметров, при котором определяется эта так называемая «справочная таблица»:

Температура в месте A подвод тепла=низкое=1 Вт Отвод тепла=высокая=11 Вт
Отвод тепла=низкий=1 Вт 40°C 80°C
Отвод тепла=высокий=5 Вт 20°C 60°C

После этого есть несколько возможностей использования результатов:

- 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;

- 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;

- 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.

Создание редуцированных моделей - пример b)

Исходной точкой для редуцированной модели является термическая FE-модель, 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 200×200, 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.

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).

Создание редуцированных моделей - пример 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.

Дополнительное значение могут иметь связь физических доменов или разных моделей.

Классическим образом при виртуальной разработке продукта домены рассматриваются по отдельности, так как общее рассмотрение является очень затратным в отношении вычислений и памяти и непрактичным. 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 редуцировании 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.

Связь физических доменов или разных моделей - примеры:

- 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;

- 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.

Конкретизация технического воплощения - пример 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;

- 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;

- 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;

- использование профилактического обслуживания для контроля или для оптимизации рабочей точки → интеллектуальный алгоритм.

Конкретизация технического воплощения - пример b):

- регистрация индикатора тока и частоты вращения двигателя с помощью интегрированной электроники/регулирования. Отсюда выводится электромагнитная рабочая точка;

- на основе этой рабочей точки посредством справочных таблиц или полиномиальных функций получаются потери двигателя и силовой электроники;

- термическая модель обрабатывает значения потерь и определяет температуры критических компонентов системы, таких как шарикоподшипники или полупроводниковые компоненты;

- 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;

- с помощью характерных для эксплуатационного параметра алгоритмов определенные температуры и значения вибраций пересчитываются в оценку срока службы конструктивных элементов и вентилятора;

- тем самым могут обеспечиваться дальнейшие меры, такие как профилактическое обслуживание;

- 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.

В рамках применения в вентиляторах и/или системах вентиляторов имеют силу предыдущие рассуждения о редуцировании детальных моделей, при этом может осуществляться понижение порядка методом подпространств Крылова. Целью является минимизация времени вычислений, потребной вычислительной мощности и потребности в памяти, так чтобы был возможен расчет в реальном времени. Виртуальные датчики сохраняются и дают выходные величины.

В соответствии с фиг.9 на следующем этапе редуцированные модели связываются с получением системной модели вентилятора. В конкретном случае редуцированные модели, такие как термическая модель, модель магнитной цепи, модель программного обеспечения, модель электроники и пр. связываются с получением системной модели вентилятора. Системная модель вентилятора отображает физику отдельного вентилятора или группы вентиляторов или системы вентиляторов и рассчитывает, в зависимости от условий окружения и эксплуатационных состояний, коэффициент полезного действия, эксплуатационные характеристики и возможные взаимодействия между отдельными моделями.

На следующем этапе происходит связывание системных моделей вентилятора с моделью установки, вследствие чего получается общая системная модель. Общая системная модель состоит из нескольких вентиляторов и одной установки, например, включающей в себя компрессор и/или конденсатор. Модель установки может реализовываться с таким же рабочим процессом, как и системная модель вентилятора. После этого системные модели вентиляторов и модель установки могут связываться с получением одной общей системной модели.

Следующий этап включает в себя исследование поведения, а именно, расчет ответных величин с помощью комбинаций входных параметров.

Целью этого исследования является определить поведение общей системной модели и при помощи этого знания регулировать систему в реальном времени.

В соответствии с поведением общей системы в проектном пространстве передаются или, соответственно, отображаются воздействия и влияния входных величин моделей на ответные величины моделей.

Проектное пространство представляет собой многомерное пространство, которое задается возможными входными величинами. Количество входных величин соответствует количеству измерений проектного пространства. При десяти входных величинах это означает десять измерений.

Входные величины моделей варьируются в определенных пределах. При этом возникают комбинации параметров, которые равномерно покрывают и тем самым описывают многомерное пространство. Ответные величины моделей, такие как коэффициент полезного действия и эксплуатационные характеристики, рассчитываются на основе комбинаций параметров. Исследование поведения дает проектное пространство, которое наполнено ответными величинами в зависимости от входных величин. Это пространство отображает поведение общей системы.

На фиг.10 показано, как разные входные величины вливаются в системные модели вентиляторов и модели контура охлаждения, вследствие чего получается модель общей системы охлаждения. Соответствующая выходная величина должна пониматься как результат модели общей системы охлаждения. Полученное в результате этого знание в соответствии с фиг.11 может переводиться в таблицу поведения. Если поведение общей системы известно, входные величины могут адаптироваться для получения наилучшей возможной ответной величины.

Адаптация или выбор ответной величины и соответствующей ей комбинации входных величин из таблицы поведения реализуется оптимизатором, а именно, в соответствии с показанным на фиг.10 следующим этапом способа, после чего оптимизатор выбирает наилучшую ответную величину и вместе с тем выбирает наилучшую возможную комбинацию входных параметров для текущего эксплуатационного состояния.

В соответствии с изображением на фиг.12 оптимизатор выбирает наилучшую ответную величину и определяет наилучшую возможную комбинацию входных параметров для текущего эксплуатационного состояния. Другими словами, оптимизатор в зависимости от условия окружения/эксплуатационного состояния выбирает наилучшую возможную модель ответа. Соответствующие ей комбинации параметров входных величин настраиваются. При этом система может регулироваться наилучшим образом. Таблица поведения общей системы охлаждения может работать на любом процессоре, предпочтительно на микропроцессоре вентилятора, который, таки или иначе, имеется. Так возможно регулирование.

Фиг.13 относится к одному из возможных усовершенствованных вариантов осуществления, согласно которому таблица поведения общей системы охлаждения в соответствии с изображением на фиг.13 расширяется с помощью системного моделирования контура охлаждения в облаке. Система включает в себя цифровых близнецов вентилятора, цифровых близнецов контура охлаждения, блок валидации и виртуальный регулятор/оптимизатор.

Цифровые близнецы вентилятора и контура охлаждения физически отображают систему. Виртуальный регулятор располагает знанием таблицы поведения общей системы охлаждения в соответствии с изображением на фиг.13. Кроме того, виртуальный регулятор путем машинного обучения может обучаться, например, в отношении учета специфических требований заказчика. Блок валидации улучшает цифровых близнецов путем сравнения номинального значения и действительного значения. Так, система способна моделировать специфические шаблоны заказчика и уточняться по результирующим из них сведениям.

Наконец, следует непосредственно указать, что описанные выше примеры осуществления служат только для рассмотрения теории, для которой испрашивается защита, однако она не ограничена этим примерами осуществления.

1. Способ оптимизации коэффициента полезного действия и/или эксплуатационных характеристик и/или срока службы вентилятора, при этом, исходя из численных детальных моделей, характерных для конструктивных элементов или функций, при взятии за основу по меньшей мере одного алгоритма, осуществляют редукцию модели и тем самым редукцию данных с получением моделей поведения, характерных для конструктивных элементов или функций,

при этом редуцированные данные моделей поведения в системном моделировании связывают или, соответственно, комбинируют с получением модели поведения системы, имеющей входные и выходные величины,

при этом входные величины и соответствующие выходные величины вентилятора из модели поведения системы подают на оптимизатор,

посредством оптимизатора в зависимости от рамочных условий выбирают оптимальную выходную величину упомянутой модели поведения системы и подают на регулятор соответствующую выходную величину для оптимизированного регулирования системы.

2. Способ по п.1, отличающийся тем, что детальные модели включают в себя термическую модель, и/или модель магнитной цепи, и/или модель положения лопастей и потока, и/или модель окружения, и/или цифровую модель-близнеца одного или нескольких вентиляторов, и/или учитывающей окружение общей системы.

3. Способ по п.1 или 2, отличающийся тем, что данные редуцированных моделей предоставляют в виде таблиц или матриц данных.

4. Способ по любому из пп.1-3, отличающийся тем, что данные модели поведения системы - входные величины и соответствующие выходные величины вентилятора - предоставляют в виде таблицы или матрицы данных.

5. Способ по любому из пп.1-4, отличающийся тем, что рамочные условия оптимизатора являются условиями окружения вентилятора, в зависимости от которых в таблице или матрице предпочтительно в реальном времени выбирают соответственно наилучшую возможную выходную величину системы, например, коэффициент полезного действия системы, при условии которого из соответствующей таблицы считывают соответствующую этому входную величину, с помощью которой затем осуществляют регулирование.

6. Способ по любому из пп.1-5, отличающийся тем, что угол положения лопастей регулируют так, чтобы получался оптимальный коэффициент полезного действия системы в зависимости от рабочей точки, при этом посредством оптимизатора выбирают оптимальный коэффициент полезного действия системы из таблицы поведения системы и подают соответствующие входные величины на регулирование.

7. Способ по любому из пп.1-6, отличающийся тем, что скорость потока и тем самым требуемое распределение нагрузки отдельных вентиляторов системы вентиляторов, например, распределение нагрузки вентиляторов центра обработки данных, регулируют так, чтобы в центре обработки данных получался оптимальный, в зависимости от температуры, коэффициент полезного действия системы, при этом посредством оптимизатора выбирают оптимальный коэффициент полезного действия системы из таблицы поведения системы и подают на регулирование соответствующие входные величины.

8. Способ по любому из пп.1-7, отличающийся тем, что оптимизированное регулирование переводят в C-код, за счет чего обеспечивают регулирование в реальном времени на стандартном микропроцессоре.

9. Способ по любому из пп.1-8, при этом в основе получения детальных моделей лежит определение эксплуатационных состояний вентилятора с использованием цифрового отображения - цифрового близнеца - вентилятора и по меньшей мере одного алгоритма, характерного для эксплуатационного параметра, причем определение включает в себя следующие этапы способа:

создают цифровое отображение реального вентилятора путем воспроизведения его свойств посредством математических моделей расчета и при необходимости известных данных;

создают упомянутый по меньшей мере один характерный для эксплуатационного параметра алгоритм с учетом известных соотношений, характеристик;

рассчитывают состояния конструктивных элементов вентилятора по цифровому отображению посредством виртуальных датчиков;

переносят состояния конструктивных элементов на алгоритм, который из состояний конструктивных элементов рассчитывает эксплуатационные параметры вентилятора.

10. Способ по п.9, отличающийся тем, что за основу цифрового отображения в качестве математической, и/или физической, и/или эмпирической, и/или статистической, или в качестве комбинированной модели берется термическая и/или механическая модель расчета и/или модель расчета магнитной цепи, при этом соответствующую модель расчета переводят из соответствующей детальной модели в редуцированную модель.

11. Способ по любому из пп.1-10, отличающийся тем, что редукция данных представляет собой уточнение данных.



 

Похожие патенты:

Настоящее изобретение относится к вытяжному вентилятору с усовершенствованным электронным управлением, которое позволяет оптимизировать потребление электроэнергии вытяжным вентилятором в зависимости от условий окружающей среды и степени занятости замкнутого пространства, в котором установлен данный вытяжной вентилятор.

Настоящее изобретение относится к вытяжному вентилятору с усовершенствованным электронным управлением, которое позволяет оптимизировать потребление электроэнергии вытяжным вентилятором в зависимости от условий окружающей среды и степени занятости замкнутого пространства, в котором установлен данный вытяжной вентилятор.

Вентиляторный модуль, включающий в себя по меньшей мере один вентилятор (1), при необходимости сопловую плиту (5) и подвес (10), имеет на напорной стороне устройство для уменьшения или подавления обратного течения и выравнивания вытекающего воздуха, причем это устройство выполнено в виде механического блокиратора (6) обратного потока, который расположен примерно в середине на пути течения и блокирует часть проточного поперечного сечения, а также система, имеющая один или нескольких вентиляторных модулей (24) в проточном канале.

Изобретение относится к устройствам, используемым в системах газоочистки и аспирации для транспортировки воздуха, аэрозолей и газов в различных химико-технологических процессах, и может быть использовано в химических лабораториях, на гальванических линиях, на предприятиях цветной металлургии и на других предприятиях, где присутствуют среды, вызывающие повышенную коррозию.

Устройство (100) для быстрого надувания и сдутия для защитной одежды и интеллектуальная универсальная защитная одежда (200). Устройство (100) для надувания и сдутия включает в себя: наружный цилиндр (21), имеющий первое отверстие (11); внутренний цилиндр (2), установленный в наружном цилиндре (1), имеющий второе отверстие (25) и перемещающийся со скольжением между первым положением и вторым положением, причем в первом положении второе отверстие (25) выровнено с первым отверстием (11) и во втором положении второе отверстие (25) смещено от первого отверстия (11) и закрыто внутренней стенкой наружного цилиндра (1); крыльчатку (3), установленную во внутреннем цилиндре (2); двигатель (4) для приведения в движение крыльчатки (3) и нажимное устройство (5) для прижатия внутреннего цилиндра (2) в первое положение.

Изобретение относится к вентиляторостроению. Спиральный вентилятор включает в себя корпус, элементы статора и ротора электромотора, рабочее тело, установленное в корпусе с возможностью вращения.

Вентилятор, включающий основной корпус (12) с вертикальным расположением относительно опорного основания (18), на котором он находится в рабочем состоянии. Вентилятор имеет продольное отверстие (16), расположенное на задней стороне для выпуска потока воздуха (W) наружу, а также содержит блок (14) для всасывания и распределения воздуха и направляющий элемент (20), расположенный вблизи продольного отверстия (16).

Вентилятор содержит основной корпус (12) с вертикальным расположением относительно опорного основания (18), на котором он находится в рабочем состоянии, включающий внутреннюю полость (13). Вентилятор имеет продольное отверстие (16), расположенное на задней стороне для выпуска потока воздуха (W) наружу, а также содержит блок (14) для всасывания и распределения воздуха, расположенный, по меньшей мере, в основной части над продольным отверстием (16), а также направляющий элемент (20), расположенный вблизи продольного отверстия (16) и взаимодействующий с ним, обеспечивая выпуск потока воздуха (W) через указанное продольное отверстие (16), таким образом указанный выходящий поток воздуха (W) перемещается вдоль внешней поверхности (22) основного корпуса (12) и направляется к передней части вентилятора.

Настоящее изобретение относится к области вентиляторов, и в частности к вентилятору со стаканом и колпаком и спортивному поильнику, содержащему такой вентилятор. Вентилятор со стаканом и колпаком содержит основание, содержащее крышечную часть, образованную на его нижнем участке, для закрывания кромки корпуса стакана; узел лопастей вентилятора, расположенный на верхнем участке основания и содержащий кожух вентилятора и крыльчатку, установленную в кожух вентилятора; управляющий элемент и источник питания, соответственно соединенные с узлом лопастей вентилятора и размещенные в основании; крышечная часть является соединительной частью, расположенной на периферии кромки стакана, или соединителем, расположенным внутри кромки стакана, кожух вентилятора соединен с возможностью вращения с основанием с помощью соединительного элемента для обеспечения взаимного открывания и закрывания кожуха вентилятора и верхней поверхности основания посредством вращения кожуха вентилятора вдоль соединительного элемента с возможностью складывания.

Изобретение касается двигателя для воздуходувок, соответственно вентиляторов, насосов или компрессоров. Двигатель, имеющий интегрированную электронику двигателя и сенсорный блок для непосредственного или опосредствованного регулирования давления/расхода, регулирование которого может осуществляться изнутри или извне, при этом сенсорный блок выполнен в виде насаживаемого на электронику двигателя или вставляемого в электронику двигателя модуля или по меньшей мере частично интегрирован в электронику двигателя и снабжается энергией изнутри, причем сенсорный блок включает в себя сенсор давления, который через соединение по потоку определяет локальное давление или разность давления в двух местах и передает соответствующий этому давлению аналоговый или цифровой сигнал в обрабатывающий блок.
Наверх