(57)【要約】  物理的な状況に基づいているファンのデジタルイメージ（デジタルツイン）と少なくとも１つの動作パラメータに固有のアルゴリズムとを用いて、前記ファンの動作状態を判断する方法であって、数学的な計算モデルと既知のデータとを用いて前記ファンの特性を表現することで実在する前記ファンの前記デジタルイメージを作成するステップと、既知の関係性や特性曲線などを考慮して前記少なくとも１つの動作パラメータに固有のアルゴリズムを作成するステップと、仮想センサーを用いて前記デジタルイメージを介して前記ファンの部品の状態を計算するステップと、前記部品の状態を、前記部品の状態から前記ファンの動作パラメータを計算して前記ファンの動作に関係する予測を提供する前記アルゴリズムに転送するステップと、を含む、ファンの動作状態を判断する方法。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ファンのデジタルイメージ（デジタルツイン）と少なくとも１つの動作パラメータに固有のアルゴリズムとを用いて、前記ファンの動作状態を判断する方法であって、
数学的な計算モデルと既知のデータとを用いて前記ファンの特性を表現することにより前記ファンのデジタルイメージを作成するステップと、
既知の関係性や特性曲線などを考慮して前記動作パラメータに固有のアルゴリズムを作成するステップと、
仮想センサーを用いて前記デジタルイメージを介して前記ファンの部品の状態を計算するステップと、
前記部品の状態を、前記部品の状態から前記ファンの動作パラメータを計算して前記ファンの動作に関係する予測を提供する前記アルゴリズムに転送するステップと、を含む、ファンの動作状態を判断する方法。
【請求項２】
前記デジタルイメージが、数学的、物理的、経験的、統計的、または、これらを組み合わせた熱計算モデルおよび／または機械計算モデルおよび／または磁気回路計算モデルに基づいていることを特徴とする、請求項１に記載されたファンの動作状態を判断する方法。
【請求項３】
前記計算モデルのそれぞれが、詳細モデルから縮約モデルに変換されていることを特徴とする、請求項１または請求項２に記載されたファンの動作状態を判断する方法。
【請求項４】
前記デジタルイメージが、前記ファンの、特に前記ファンのモーターの、熱的または機械的な状態を計算するために用いられることを特徴とする、請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載されたファンの動作状態を判断する方法。
【請求項５】
前記部品の温度が、前記計算モデルを用いて前記デジタルイメージの前記仮想センサーにより動作状態に応じて判断されることを特徴とする、請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載されたファンの動作状態を判断する方法。
【請求項６】
前記動作パラメータに固有のアルゴリズムが、前記ファンの故障基準を計算するか、または、前記部品の状態を考慮して、場合によっては故障基準または故障特性曲線を考慮して、想定される前記ファンの故障を予測するか、のどちらかであることを特徴とする、請求項１乃至請求項５のいずれか一項に記載されたファンの動作状態を判断する方法。
【請求項７】
前記デジタルイメージと、好ましくはその縮約モデルと、前記動作パラメータに固有のアルゴリズムとが、シミュレーションプログラムを用いてシステムシミュレーションに統合されていることを特徴とする、請求項１乃至請求項６のいずれか一項に記載されたファンの動作状態を判断する方法。
【請求項８】
前記デジタルイメージと前記動作パラメータに固有のアルゴリズムとを有するソフトウェアが、シミュレーションプログラムのマシンコード（Ｃコード）でマイクロプロセッサ上で実行されることを特徴とする、請求項７に記載されたファンの動作状態を判断する方法。
【請求項９】
前記マイクロプロセッサが、前記ファンの電気モーターに直接割り当てられていることを特徴とする、請求項８に記載されたファンの動作状態を判断する方法。
【請求項１０】
前記動作パラメータが、前記ファンのベアリングおよび／またはベアリンググリースの寿命であることを特徴とする、請求項１乃至請求項９のいずれか一項に記載されたファンの動作状態を判断する方法。
【請求項１１】
判断される前記動作パラメータが、前記ファンのメンテンナンスの予測に用いられることを特徴とする、請求項１乃至請求項１０のいずれか一項に記載されたファンの動作状態を判断する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ファンの動作状態を判断する方法に関し、「ファン」という用語は、最も広い意味で理解される。
さらに、本発明は、複数のファン、ファングループ、または、ファンシステムの配置にも適用可能である。
複数のファン配置に適用する場合、複数のファンの相互作用、具体的には、複数のファン間の配置調整にも関係する。
この明細書において、「判断」という用語は、最も広い意味で理解される。
この「判断」には、特に動作状態の計算が可能である場合には、動作状態の計算が含まれる。
【０００２】
本発明は、ファンの全ての動作場所を考慮して、実現可能な最高の効率と最高の動作性能を確保するという概念に基づいている。
相反する動作パラメータの存在のために、これを達成することは困難である。
【背景技術】
【０００３】
ファンの実用上、ボールベアリングとボールベアリンググリースは、ファンの寿命にとって重要なパラメータであることが知られている。
ボールベアリングとボールベアリンググリースの寿命は、モーターの内部または表面の動作温度と、ボールベアリングに作用する機械的な力とに大きく依存する。
温度センサーも力センサーも、ベアリングのすぐ近傍に配置できないため、ベアリング温度もベアリングに作用するベアリング力も、測定することができない。
したがって、これらのパラメータは、間接的に測定するか、または、計算によって判断する必要がある。
【０００４】
電気機器のベアリングの状態を判断するためのシステムおよび方法は、特許文献１から知られている。
実際のセンサーユニットが、シミュレーションユニットに送信する測定値を判断する。
ベアリング電流値またはベアリング電流に依存する値のいずれかの結果値が、シミュレーションユニットによって判断される。
この結果値は、さらなる計算のために別のユニットに送信される。
この既知のシステムや方法は、複数のセンサーが必要であるために複雑であり、充分な設置スペースを確保できないため、ファン内で使用することが困難である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】独国特許出願公開第１０２０１０００２２９４号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、単純な設計手法を用いて、ファンの全ての動作場所を考慮して、実現可能な最高の効率と最高の動作性能とを確保することである。
さらに、寿命評価を可能にし、メンテナンスの予測などの新サービスを実施することが可能になる。
必要なセンサーを適切な位置に取り付けることは、難しいと考えられている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の目的は、請求項１の特徴を有する方法によって達成される。
具体的には、ファンのデジタルイメージ（デジタルツイン）を用いてファンの動作状態を判断する方法であって、少なくとも１つの動作パラメータに固有のアルゴリズムを伴う方法である。
【０００８】
より正確には、実際のファンのデジタルイメージが、数学的な計算モデルと既知のデータ（場合によっては、実際の測定データ）とを用いてファンの特性を表現することにより、作成される。
実際の測定データは、動作中の個々のモーターにおける実際の測定データ（場合によっては、その履歴）とすることができる。
さらに、既知の関係性や特性曲線などを考慮して、少なくとも１つの動作パラメータに固有のアルゴリズムが作成され、以降の計算に用いられる。
【０００９】
ファンの部品の状態が、仮想センサーを用いて、デジタルイメージを介して判断または計算される。
部品の状態は、動作固有のアルゴリズムまたは動作パラメータに固有のアルゴリズムまたは製品固有のアルゴリズムに供給される。
アルゴリズムは、部品の状態からファンに固有の動作パラメータを判断または計算し、場合によっては、ファンの動作に関係する予測、たとえば、ファンの寿命予測を提供する。
判断される部品の状態と実際の測定データとを組み合わせて使用可能であることが重要である。
本発明によれば、２つの異なるソフトウェア要素、すなわち、デジタルツインに関する第１のソフトウェア要素と、「知的」アルゴリズムと呼ぶ動作パラメータに固有のアルゴリズムに関する第２のソフトウェア要素とが用いられる。
【００１０】
ファンまたはファンシステムに関する本発明の教示において、デジタルツインとは、実際の個々の対象物のデジタルイメージである。
デジタルツインは、計算モデルを用いて、場合によっては、ファンの既知のデータを用いて、ファンの特性を表現している。
デジタルツインの役割は、ファンの部品の部品状態を、仮想センサーを用いて、それぞれの動作状態の関数として計算する役割と考えることができる。
このような計算に基づいて判断される部品の状態が、動作パラメータに固有のアルゴリズムに送信され、このアルゴリズムは、デジタルツインの動作データから、ファンの動作パラメータや動作状態、例えば、ベアリングの寿命やベアリンググリースの寿命を判断、計算する。
その結果に基づいて、状況に適した制御調整が可能である。
動作パラメータと動作状態は、それらが計算可能な変数である限り、同等の関係である。
【００１１】
デジタルツインと動作パラメータに固有のアルゴリズムとの上述した組み合わせは、ファンのモーターと関連しているマイクロプロセッサ上でデジタルツインアルゴリズムの観点で実行されてもよく、固定部品としてファンと関連していてもよい。
【００１２】
「デジタルツインアルゴリズム」という用語で要約できる本発明の教示は、ファンを表現するデジタルツインと、動作パラメータに固有になるように設計されている一種の知的アルゴリズムとの組み合わせである。
【００１３】
適切に設計されたファンに対して、（たとえば、ベアリングやベアリンググリースの消耗が原因の）ファン故障を回避することを目的とした、メンテナンスの予測が可能になる。
ファンの寿命を可能な限り長くできるよう、システムパラメータを状況に応じて調整可能になる。
【００１４】
ファンのデジタルイメージと動作パラメータに固有のアルゴリズムとを用いてメンテナンスを予測することによって、ファンの部品の寿命を可能な限り完全に使い切り、同時にファンの故障を回避することを目標としている。
ファンの寿命は、計算された部品の状態と、そこから得られる動作パラメータとに基づいて計算される。
【００１５】
デジタルツインは、物理的、数学的、統計的、経験的またはそれらを組み合わせたモデルを用いて、熱的および機械的な部品の状態を計算する。
いずれの場合においても、数学的モデルだけでなく、物理モデルと非物理モデルの両方が含まれている。
動作パラメータに固有のアルゴリズム（知的アルゴリズム）では、任意の動作パラメータを判断するために（たとえば、ファンの故障を予測するために）、デジタルツインが判断する部品の状態が必要である。
ファンの寿命は、主に、ボールベアリングとボールベアリンググリースとに依存するため、ボールベアリンググリースとボールベアリングに焦点を当てた動作パラメータの計算が、非常に重要な役割を果たす。
【００１６】
ベアリンググリースの寿命は、動作温度に大きく依存することが知られている。
全使用期間にわたって動作温度が高いほど、ベアリンググリースの消費が速くなる。
したがって、ベアリンググリースの寿命を判断するには、ベアリングの温度を判断することが重要である。
【００１７】
ベアリングの温度を測定するには、ベアリングのすぐ近傍に温度センサーを配置する必要がある。
ファンまたはモーターの幾何学的および機能的条件により、これは、不可能である。
したがって、本発明の方法では、ベアリング温度などの部品の状態がデジタルツインと動作パラメータに固有のアルゴリズムとを介して計算される。
【００１８】
この計算は、数学的モデルに基づいており、数学的モデルは、縮約結合された熱磁気計算モデルに基づいている。
デジタルツインと動作パラメータに固有のアルゴリズムとを組み合わせることで、ファンモーターに関連する、熱源、ヒートシンクおよびシステム全体の熱状態が計算される。
したがって、ベアリンググリースの温度が、ファンやモーターの動作状態の関数としてデジタルツインの仮想センサーを介して判断され、動作状態として動作パラメータに固有のアルゴリズムに供給される。
【００１９】
仮想センサーを含むデジタルツインと動作パラメータに固有のアルゴリズムとの両方が、既存のマイクロプロセッサ上で、マシンコード（Ｃコード）で実行されてもよい。
これは、特定の知的マシンがファンに組み込まれることを意味している。
【００２０】
ここで、本発明による方法の発展および特徴を、ベアリングおよびベアリンググリースの寿命の例を用いて議論する。
しかし、本方法は、考えられる全てのファンの動作パラメータに関連可能である。
それぞれの動作パラメータが直接測定可能でない場合、本発明による方法を用いることは、常に有意義である。
また、本方法を知っていることで、ファンの動作を最適化可能である。
【００２１】
本発明は、様々なオプションがある。
この目的のために、請求項１に従属する請求項を参照し、図面を参照して、本発明の実施形態を参照されたい。
図面を参照した本発明の実施形態の説明に関連して、本発明の教示の一般的で好ましい設計および洗練も説明される。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明による方法の原理を示す図。
【図２】ベアリンググリースの寿命計算のシーケンスを示す図。
【図３】温度曲線に対するこのような重み係数の曲線を示す図。
【図４】ベアリンググリースの寿命計算を用いる本発明の適用方法を示す図。
【図５】ベアリングの寿命の計算を示す図。
【図６】ファンの動作状態を判断する方法を示す図。
【図７】ファンの動作状態を判断する方法を示す図。
【図８】仮想センサーを用いる縮約熱モデルのデジタルツインを示す図。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
図１から図８は、本発明を実施するための方法ステップを示している。
図１は、本発明による方法の原理を示し、ベアリンググリースやベアリングの寿命に関する以下の例において、デジタルツインと少なくとも１つの動作パラメータに固有のアルゴリズム（知的アルゴリズム）との組み合わせを、デジタルツインアルゴリズムと呼ぶ。
【００２４】
すでに述べたように、ベアリンググリースとベアリングの寿命は、モーターの動作温度と速度に依存する。
ベアリングのすぐ近傍に温度センサーを配置できないため、デジタルツインアルゴリズムを用いる本発明によれば、モデルを用いてベアリング温度を計算する必要がある。
デジタルツインアルゴリズムとは、デジタルツインと動作パラメータに固有のアルゴリズム（知的アルゴリズム）との組み合わせである。
【００２５】
デジタルツインは、磁気計算モデルと機械計算モデルとの縮約された組み合わせに基づいている数学的モデルにすぎない。
このデジタルツインは、モーターに影響を与えるシステム全体の熱的および機械的状態を計算する。
そして、デジタルツインは、デジタルツインに関連付けられている仮想センサーを介して、モーターの動作状態に応じてベアリンググリースの温度を判断可能である。
【００２６】
知的アルゴリズムでは、データをさらに処理する（たとえば、ファンの故障を予測する）ために、部品の状態が必要である。
モーターの故障は、故障特性曲線に基づいて計算可能であるか、または、少なくとも推定可能である。
デジタルツインアルゴリズムに関連する全てのソフトウェアは、モーターのマイクロプロセッサ上でマシンコード（Ｃコード）で実行されるため、追加の電子機器は必要ない。
【００２７】
図２は、ファンモーターのベアリング内のベアリンググリースについて、ベアリンググリースの寿命計算のシーケンスを示している。
実際のファンのデジタルイメージを作成する際、詳細な数値モデル、具体的な熱モデル、磁気回路モデルなどが必要である。
さらに、グリースの寿命を計算するためのアルゴリズムを作成する。
その後、詳細モデルは、挙動モデルに縮約され、管理可能なデータ量になる。
【００２８】
そして、挙動モデルと、ベアリンググリースの寿命を計算するアルゴリズムとが、システムシミュレーション内で結合される。
つまり、デジタルツインと動作パラメータに固有のアルゴリズムとが組み合わせられ、この場合においては、ベアリンググリースの寿命を計算する。
Ｃコードが、システムシミュレーションから生成され、モーターのマイクロプロセッサ上で直接実行される。
【００２９】
前述のように、計算時間を短縮するには、詳細モデルから挙動モデルへのモデル縮約が必要である。
この結果、デジタルツインアルゴリズムをモーターのマイクロプロセッサ上で実行可能になる。
熱モデルの縮約には、さまざまな方法（クリロフ部分空間法など）が使用可能である。
詳細モデルのデータが、モデルの次数を減らすことで縮約される。
【００３０】
詳細磁気モデルは、アルゴリズムまたは表によって縮約可能である。
事前に計算された結果が、特定のグループ毎に表に定義されるため、複雑な計算を迅速な値検索に置き換えることができる。
このように縮約されたモデルを用いて、ベアリンググリースの温度とベアリングの温度とを計算可能である。
計算された値は、一方では、ベアリンググリースの寿命を計算するために、他方では、ベアリングの寿命を計算するために、動作パラメータに固有のアルゴリズム（ここでは、ベアリンググリースの寿命を計算するアルゴリズム）に使用される。
【００３１】
動作温度に応じて、ベアリングまたはベアリンググリースの消費寿命を指数関数的に重み付けすることも可能である。
【００３２】
図３は、温度曲線に対するこのような重み係数の曲線を示している。
ベアリンググリースの寿命の計算は、連続動作、ベアリングの種類、粘度、速度、グリース温度、および、動作時間または寿命などのパラメータに基づいている。
動作時間が４分の場合、計算例では、消費寿命が１５分となる。
【００３３】
本発明の方法では、デジタルツインの縮約モデルとベアリンググリースの寿命に関する動作パラメータに固有のアルゴリズムとが、システムシミュレーションに統合され、互いにリンクされる。
システムシミュレーションは、たとえば、ＭＡＴＬＡＢプログラムで作成可能である。
ＭＡＴＬＡＢコードジェネレータを使用すると、システムシミュレーションをＣコードに変換して、モーターマイクロプロセッサ上で実行可能になる。
【００３４】
図４は、例として、ベアリンググリースの寿命計算を用いる本発明の方法の適用方法を示し、デジタルツインのモデルは、熱モデルと磁気回路モデルとに基づいている。
両方のモデルが、縮約熱モデルと縮約磁気回路モデルに変換される。
【００３５】
デジタルツインは、動作パラメータに固有のアルゴリズム、つまり、ベアリンググリースの寿命を判断するアルゴリズムと組み合わされる。
【００３６】
詳細モデルが縮約され、縮約モデルとなる。
この縮約モデルは、行列の形態をとることができ、この行列は、システムシミュレーション内でＣコードジェネレータを用いて、Ｃコードに変換される。
詳細モデルの縮約は、別の方法でも実行可能である。
【００３７】
このようにして、詳細モデルが、縮約モデルとなる。
ベアリンググリースの寿命を計算するアルゴリズムを考慮して、Ｃコードを生成するシステムシミュレーションが実行される。
このＣコードは、クラウドでのタイムシフト処理とは、対照的に、リアルタイムで計算を伴ってモーターのマイクロプロセッサに送信されることが好ましい。
【００３８】
図５は、ベアリングの寿命の計算を示している。
図４に示したベアリンググリースの寿命の計算に加えて、縮約された機械モデルに変換される機械モデルが追加されている。
さらに、２つの動作パラメータに固有のアルゴリズムが、後の計算に用いられる。
つまり、一方は、振動評価用であり、他方は、ベアリングの寿命の計算用のアルゴリズムである。
【００３９】
ベアリンググリースの寿命の計算と同様に、データがシステムシミュレーションを介してリンクされ、そうして得られた行列からＣコードを生成する。
これが、モーターのマイクロプロセッサに転送される。
【００４０】
ベアリンググリースの寿命およびベアリングの寿命の計算に関する上述の説明によると、得られたデータ全体を縮約して、情報の重要項目を計算し分析する。
したがって、本発明による方法およびそれから得られるデジタルツインアルゴリズムは、ファンを「デジタル化」するための重要な機能であることが明らかになった。
【００４１】
情報の重要項目とは、動作状態のことであり、動作状態は、デジタルツインにおいて仮想センサーを用いて判断される。
これにより、ファン内のベアリンググリースの寿命とベアリングの寿命とを計算可能である。
【００４２】
この点において、本発明の方法を用いることで、すなわち、デジタルツインアルゴリズムを用いることで、いかなる動作状態も仮想センサーに基づいて計算可能であり、これを実際のセンサーを用いて実行することは、設計限界とセンサーのコストとが原因で不可能である。
【００４３】
上述のデータ縮約に基づくと、本発明の方法によって、標準的なマイクロプロセッサ上で動作可能なコンパクトなＣコードを作成可能になる。
ある種の（ビッグデータからスマートデータへの）洗練データがマイクロプロセッサ上で実行され、これが計算結果になる。
圧縮され、洗練されたデータのみがさらに処理され、または、たとえば、クラウドに送信される。
言うまでもなく、これにより、クラウドへの接続のストリーミングボリュームは、大幅に減少する。
【００４４】
さらに、任意のまたは所定の時間間隔でファンまたはモーターの残存寿命を調べるだけで、線形挙動や傾向を認識可能である。
前述のように、設置スペースを考慮して実際のセンサーを用いる必要がなく、コストを削減可能である。
【００４５】
さらに、デジタルツインと動作パラメータに固有のアルゴリズムとに基づいて判断された動作パラメータは、一方でファンのメンテナンスおよびメンテナンスの予測に使用可能であり、他方でファンの設計と動作の最適化に使用可能である。
【００４６】
図６および図７を使用して、図４および図５の例と同様に、特許請求される教示をさらに説明する。
【００４７】
デジタルイメージ、つまり、ファンのデジタルツインを使用することが重要である。
デジタルツインは、データ処理によって得られる。
具体的には、既知の入力変数またはセンサー測定値を、計算値および計算／モデルと組み合わせることで得られる。
ファンの所定の場所での部品の温度、流れ、損失などは、デジタルツインに基づいて判断される。
実際の値、たとえば、特定の部品の温度が、デジタルツインに基づいて仮想的に判断される。
つまり、ファンの特定の場所に、経済的または構造的に合理的なセンサーを用いて測定を行う選択肢が無い場合に、デジタルツインに基づいて仮想的に判断する。
【００４８】
動作パラメータに固有のアルゴリズムは、特許請求される教示には、さらに重要である。
デジタルツインによって提供される結果またはデータに基づいて、たとえば、ベアリングの温度、パラメータ、たとえば、ファンまたはファンベアリングの故障の確率や消費寿命が判断される。
これらのパラメータは、ファンの現在の動作パラメータとその履歴とに依存している。
つまり、ファンが動作している／動作した動作場所と環境とに依存している。
【００４９】
図６および図７は、上述の記載を考慮して、ファンのデジタルイメージを用いてファンの動作状態を判断する本発明による方法を、特定の例に基づいて示している。
【００５０】
図６の左の列は、測定または計算された入力変数であり、単位は、矢印の上に記載されている。
これらの入力変数は、既存の標準センサーを介して測定されるか、または、既知の値である。
【００５１】
熱源とヒートシンクとが、これらの入力変数から計算される。
この計算は、銅損、鉄損、電子部品での熱損失などの熱源と、モーター冷却（放熱板、気流、周囲温度）などのヒートシンクとを考慮したシミュレーションベースのモデルに基づいている。
この計算により、仮想センサーを用いる縮約熱モデル用の入力変数が生成される。
この計算は全て、熱モデルの意味でのデジタルツインに対応する。
【００５２】
部品の温度は、仮想センサーを用いて、縮約熱モデルから計算される。
熱モデルは、ファンの物理特性をイメージ化し、仮想センサーに基づいて、ベアリング、巻線、磁石、および、さまざまな電子部品の温度を必要に応じて計算する。
【００５３】
図６の続きとして、図７は、縮約熱モデルから計算された出力変数が、場合によっては追加のパラメータとともに、経年影響を計算するための入力変数として使用されることを示している。
基礎となる経年モデルは、履歴データに基づいており、特性曲線として保存可能である。
したがって、経年によって制限される残存寿命が、実際のファン履歴と現在の動作状況とに基づいて、場所ごとに個別に計算または修正可能である。
【００５４】
経年影響を計算するそれぞれのモデルは、寿命を日または時間で計算し、それを情報としてのみ使用可能である。
次に、関連する情報項目を用いて、さらなる予測、つまり個々の部品またはファン全体の残存寿命を予測可能である。
この予測を、残存寿命の知的最適化に適用することができる。
速度を下げたり、複数のファンに負荷を知的に分散したりするなど、残存寿命を延ばすための手法を実施することが可能になる。
この手法は、操作変数を用いることによって実行可能である。
【００５５】
図８は、仮想センサーを用いる縮約熱モデルのデジタルツインを再度示しており、モーターを有するファンについて示されている。
前述のように、熱モデルは、ファンの物理特性を表現し、仮想センサーに基づいてさまざまな温度を計算する。
仮想センサーは、さまざまな目的、目標、用途に使用される。
たとえば、次のようなキーワードである。
【００５６】
監視用：監視用に、仮想センサーを用いて動作パラメータを判断する。
これらは、警告メッセージ、状態ＬＥＤ、可読エラーコードでのコメント、クラウドまたはａｐｐアプリケーションでの画像、ユーザーインターフェースでの表示などでとすることができる。
【００５７】
メンテナンスの予測用：ボールベアリング、巻線、電子部品、磁石などの多数のサブシステムで構成されているファンの経年影響を判断し、残存寿命を予測する方法である。
たとえば、メンテナンス間隔の計画を立てたり、メンテナンスの前にできる限り長く使用したり（つまり、早すぎるメンテナンスをしない）、メンテナンスの予定を自動スケジューリングしたり、メンテナンスの必要性を通知したり、交換部品の自動注文をしたりする。
【００５８】
最適化用：製品性能に関連する動作状態、つまり、効率、部品温度、速度、出力、体積流量、体積、振動などを判断する方法である。
知的ファンの作成用：特定の動作状態に対応し、挙動を改善するか、または、特定の目標を達成する。
【００５９】
-  最適効率を得るために、動作場所を変更／制御パラメータを変更する。
-  動作場所を変更し、可能な限り寿命を長くする。
-  故障の可能性が非常に高い場合、速度を下げる。
-  夜間に可能な限り静かに使用するために、昼夜周期で動作場所を変更する。
-  追加の装置または顧客の装置に（たとえば、ヒートポンプの制御や追加冷却に使用するための温度出力というような）操作変数を出力する。
-  システムの重大な状態（共振、温度超過など）を意図的に回避する。
【００６０】
以下、詳細モデルの作成について説明する。
【００６１】
モデルは、現実のイメージまたは近似であり、ここでは、近似の意味で定義する。
モデルは、対象イメージ内の関心のある部分に常に限定されている。
さらに、モデルは、基本的には完全なものではなく、これは、必要な入力変数をより簡単に用いるためにモデルが縮約されているためであったり、モデル作成時に個々の要素の物理的な挙動が不明であったりするためである。
後の使用と目的に応じて、異なる種類のモデリングが必要である。
たとえば、検討する領域の違い、結果に必要な精度の違い、計算の速度の違いなどである。
非常に多種のモデルがあり、技術分野では、モデルは、通常、数学的な表現（たとえば、代数方程式または不等式、常微分方程式または偏微分方程式のシステム、状態空間表現、表、グラフ）にリンクされている。
【００６２】
ＦＥシミュレーション（有限要素シミュレーション）を用いる仮想製品開発は、現在の製品開発では不可欠である。
古典的には、物理ドメイン（強度、熱回路、磁気回路など）が、非常に大きなサイズ（１００ギガバイト規模）で計算集約型モデルにイメージ化され、モデル内の数百万の点（ノード）で結果が判断される。
これは、詳細モデルの変形例である。
これらの詳細モデルの作成の大まかなシーケンスは、次のように書き下ろすことができる。
【００６３】
１．ＣＡＤの分野などからの３Ｄ幾何形状をインポートする。
２．境界条件、つまり固定クランプ、材料定義、接触条件（接着箇所、滑り接続、断熱）を割り当てる。
３．ネットワーキングする（ジオメトリを、互いにリンクされた数百万の小さな要素に分割する）。
４．荷重（力）、熱源／ヒートシンク、磁場を適用する。
５．個々の部品ごとに微分方程式を自動で解き、それらを合わせてモデル全体の１つの大きな結果を形成する。
６．結果を評価する。
【００６４】
縮約モデルは、次のように生成可能である。
【００６５】
モデル縮約は、情報を縮約するために、たとえば、メモリ要件や計算速度を考慮してモデルを最適化するために、既存のモデルを非常に大まかに表現している。
ここで、具体的な用途に応じて、次のような多くの変形例がある。
【００６６】
・多項式関数などの単純な数学関数を近似し、係数のみを保存する。
・さまざまな入力変数の表を保存し、その後、これらの離散値を使用するか、または、値同士の間を補間する。
・以前の値から予測する統計モデルを近似する。
・例えば、Ｔ＞２００℃の場合、ファンが故障しているとするようなグラフや論理ゲートを作成する。
【００６７】
縮約モデルの生成−例ａ）
【００６８】
縮約モデルを、熱のＦＥモデルから生成する。
ここでは、熱入力と熱出力とによって、モデルの全ての点の温度を表現している。
この例では、縮約モデルは、１つの熱入力、１つの熱出力、点Ａで判断される１つの温度のみに単純化されており、それぞれの場合において、「高」と「低」の値のみに単純化されている。
この目的のために、パラメータ検討が行われ、それによって、このいわゆる「ルックアップテーブル」を判断する。
2021512420.tif 000003
結果の使用方法には、いくつかの選択肢がある。
【００６９】
・表を直接、個別に使用する。例：４Ｗの熱入力と１Ｗの熱出力に対して点Ａの温度を予測する場合、４０℃の値を直接採用する。
・表を用いて、値の間を線形補間する。例：５Ｗの熱入力と１Ｗの熱出力に対して点Ａの温度を予測する場合、線形補間によって６０℃の値と判断する。
・表を用いて、回帰分析によって温度予測関数を判断する。回帰先の関数の例として、多項式関数、線形関数、指数関数、統計関数、微分方程式などが挙げられる。その後、この関数を用いて温度を判断する。
【００７０】
縮約モデルの生成−例ｂ）
【００７１】
縮約モデルを、熱のＦＥモデルから生成する。
ここでは、熱入力と熱出力とによって、モデルの全ての点の温度を表現している。
その後、数学的推定、計算、および変換（たとえば、ＬＴＩシステムまたはクリロフ部分空間法）を用いて、コンパクトな状態空間モデルを近似することができる。
このモデルは、２つの必須の微分方程式または積分方程式と、システム全体を表す４つの行列（たとえば、スカラー数値からなる２００ｘ２００の行列）で構成される。
ただし、これらは、もはや、数百万のノードの温度を表すのではなく、選択されたいくつかの場所の温度のみを表している。
さらに、近似することで、状態空間モデルの大きさに応じて結果に偏差が生じる。
基本的に、モデルと行列とが大きいほど、偏差は、小さくなる。
【００７２】
状態空間モデルは、Ｍａｔｌａｂなどの多くのコンピューター代数プログラムで、または、標準機能のプログラミング言語で、プロシージャ、モジュール、またはオブジェクトとして利用可能である。
このことは、行列をインポートするだけでこのようなモデルを計算可能であることを意味している。
入力変数は、たとえば、システムに入力される熱量と対流によるヒートシンクとがあり、出力変数は、たとえば、特定の部品の温度（たとえば、３つの異なる部品の温度）である。
【００７３】
縮約モデルの生成−例ｃ）
【００７４】
この例では、実験結果から縮約モデルを生成する。
ここでは、例ａ）と同様に、測定結果から表が作成され、その後、同等の手順（離散使用、線形補間、または、数学関数による回帰）が用いられる。
【００７５】
物理ドメインまたはさまざまなモデルを結合することで、さらに重要性を有してもよい。
伝統的に、仮想的な製品開発では、複数のドメインが個別に検討される。
これは、複数のドメインを結合して検討することは、非常に計算が集約されてメモリを集約し、実用的でないためである。
モデルを縮約することで、さまざまなドメインのモデルを結合可能になる。
たとえば、高性能計算クラスタでの計算時間が数日から数週間かかる詳細磁気回路モデルを、熱モデルと結合することは有用ではないが、詳細モデルを縮約することで、必要な計算能力とメモリ要件が低減され、経済的な面でモデルの結合が可能になる。
多くの場合、実際の挙動をできるだけ正確に表現するためには、このようにする必要がある。
【００７６】
物理ドメインやさまざまなモデルの結合−例
【００７７】
・巻線抵抗は、銅の温度にほぼ直線的に依存する。巻線抵抗に応じて、巻線の電力損失は、ほぼ直線的に変化する。熱的挙動は、電力損失に応じて変化する。たとえば、巻線とベアリングの温度は、強い非線形性を有し、これにより、巻線の抵抗に影響を与える。モデルの結果の要件に応じて、結合が必要である。
・必要トルクとファン速度とは、系の抵抗と、たとえば、搬送媒体の圧力差と温度とに大きく依存する。磁気回路の挙動、つまり巻線を流れる電流、磁場、速度などは、負荷トルクに応じて変化する。これに応じて、消費電力、損失、達成可能速度も変化する。ここでも、顧客用途の場合、用途に応じて、ファンの挙動と設置状況とを結合することが考えられる。
【００７８】
技術の実施形態の詳細−例ａ）
【００７９】
・ファンの熱ＦＥモデルを作成する。→多項式関数に加えて１，０００，０００の要素を有する計算集約型でありメモリ集約型であるＦＥモデルを作成する。熱源およびヒートシンクは、入力電流と速度との関数として、多項式関数で表現される。
・電子部品の温度を入力電流と速度との関数として表現する統計的手法により、縮約熱モデルを作成する。→入力電流と速度との関数として、温度を表現する多項式関数、すなわち、仮想温度センサーを作成する。
・温度に対する電子部品の寿命についてのデータシートから、特性曲線を用意する。→仮想温度センサーから故障の確率を計算するパラメータに固有のアルゴリズムを動作させる。
・メンテナンスの予測、監視または動作場所の最適化に使用する。→知的アルゴリズム。
【００８０】
技術の実施形態の詳細−例ｂ）
【００８１】
・統合電子機器または制御によって、現在のポイントとモーター速度とを検出する。これにより、電磁動作点が導出される。
・この動作点に基づいて、モーターおよび電子部品での熱損失が、ルックアップテーブルまたは多項式関数から導出される。
・熱モデルが損失値を処理し、ボールベアリングや半導体部品などの重要なシステム部品の温度を判断する。
・同時に、部品の振動が、実際のセンサーを介して記録される。局部的な振動が、挙動モデルによって仮想的にシステム全体に投影される。これにより、たとえば、振動によるベアリング荷重を推定する。
・動作パラメータに固有のアルゴリズムを用いて、判断された温度と振動値とを、部品寿命とファン寿命の評価に変換する。
・これにより、メンテナンスの予測などのさらなる手法が実行可能になる。
・同時に、損失がわかっているので、パイロット制御角の変化などの制御工学調整によって、動作場所とシステム効率を最適化できる。
【００８２】
最後に、上記の実施形態は、特許請求される教示を説明するためだけに用いられ、この例示的な実施形態に限定するものではない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【国際調査報告】
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