DE102016008988B4

DE102016008988B4 - Maschinenlernvorrichtung zum Einlernen von Betriebsbedingungen einer Kühleinrichtung, Motorsteuervorrichtung und Motorsteuersystem mit der Maschinenlernvorrichtung, und Maschinenlernverfahren

Info

Publication number: DE102016008988B4
Application number: DE102016008988.1A
Authority: DE
Inventors: Yasuyuki Matsumoto; Yamato Mishima
Original assignee: Fanuc Corp
Current assignee: Fanuc Corp
Priority date: 2015-07-31
Filing date: 2016-07-22
Publication date: 2023-08-17
Anticipated expiration: 2036-07-23
Also published as: DE102016008988A1; US20170033729A1; US9819300B2

Abstract

Maschinenlernvorrichtung (1) zum Einlernen einer Betriebsbedingung einer Kühleinrichtung (7) zum Kühlen eines Motors (5) oder einer Motorsteuervorrichtung (6), aufweisend:einen Zustandsüberwacher (2) zum Überwachen einer Zustandsvariablen einschließlich Temperaturdaten des Motors (5) und/oder der Motorsteuervorrichtung (6) an einer spezifizierten Stelle während des Betriebs der Kühleinrichtung (7);eine Bestimmungsdatengewinnungseinheit (3) zum Gewinnen von Bestimmungsdaten, welche eine Spanne akzeptierbarer Werte eines Verlustes in dem Motor (5), der Motorsteuervorrichtung (6) und der Kühleinrichtung (7) und eine Spanne akzeptierbarer Werte der Temperatur des Motors (5) und der Motorsteuervorrichtung (6) an den spezifizierten Stellen bestimmen; undeine Lerneinrichtung (4) zum Einlernen der Betriebsbedingung der Kühleinrichtung (7) entsprechend einem Trainingsdatensatz, der gebildet ist aus einer Kombination der Zustandsvariablen und der Bestimmungsdaten.

Description

HINTERGRUND DER ERFINDUNG
1. Gebiet der Erfindung
Die Erfindung betrifft eine Maschinenlernvorrichtung, eine Motorsteuervorrichtung, ein Motorsteuersystem und ein Maschinenlernverfahren und insbesondere betrifft die Erfindung eine Maschinenlernvorrichtung zum Einlernen von Betriebsbedingungen einer Kühleinrichtung, eine Motorsteuervorrichtung und ein Motorsteuersystem mit der Maschinenlernvorrichtung und ein Maschinenlernverfahren.
2. Zum Stand der Technik
Die Temperatur eines Motors steigt mit seinem Betrieb aufgrund von Wärmeerzeugung an, die einhergeht mit einem Eisenverlust am Statorkern und einem Kupferverlust an den Windungen. Der Anstieg der Temperatur kann zu einem Ausfall des Motors oder zu einer Beeinträchtigung des Motors führen. Deshalb wurde zur Aufnahme der erzeugten Wärme ein Verfahren zum Kühlen des Motors vorgeschlagen (beispielsweise japanische Patentveröffentlichung JP H05 - 236 704 A , nachfolgend als „Patentdokument 1“ bezeichnet).
Auch in Steuervorrichtungen zum Antrieb des Motors erzeugt eine Leistungskomponente beim Antrieb des Motors Wärme und ein Anstieg der Temperatur kann eine Beschädigung der Leistungskomponente zur Folge haben. Um deshalb die Lebensdauer der Steuervorrichtung zu verlängern wurde ein Verfahren zum Kühlen derselben vorgeschlagen.
Eine Motorkühlvorrichtung gemäß Patentdokument 1 hat eine Kühlmittelversorgungsleitung in einer Drehwelle des Motors in Axialrichtung, Kühlmittel-Abgabeöffnungen, Windungs-Stirnflächen gegenüberliegend zum Ausstoßen eines Kühlmittels aus der Kühlmittelleitung auf die Windungsstirnflächen, eine Pumpe zum Einspeisen des Kühlmittels in die Kühlmittelleitung, und eine Pumpensteuervorrichtung zum Variieren der Menge an Kühlmittel, welches entsprechend dem Antriebszustand des Motors von der Pumpe abgegeben wird. Die Motorkühlvorrichtung gemäß Patentdokument 1 kann den Statorkern wirksam kühlen und damit den gesamten Motor.
DE 198 04 565 A1 offenbart ein selbstlernendes Regelsystem zur Regelung einer Temperiereinrichtung, das durch einen Anlernprozess An- und Abschaltzeitpunkte für eine Temperiereinrichtung einlernt. Das Regelsystem kann für verschiedenartige Gegenstände und auch für Innenräume eingesetzt werden, wobei jedoch Elektromotoren und deren Kühleinrichtungen nicht genannt werden.
US 2003 / 0 076 064 A1 offenbart eine Parameterschätzung für eine elektrische Maschine, bei der unter Verwendung u. a. einer Kühlmitteltemperatur eine Motortemperatur sowie Wicklungs- und Magnettemperaturen abgeschätzt werden, wobei ältere Daten für einen Lernprozess verwendet werden.
WO 2012 / 135 322 A1 offenbart ein Verfahren zur Kühlung eines Elektromotors, bei dem die Kühlleistung derart eingestellt wird, dass die Verlustleitung des Elektromotors und seiner Kühlleistung in Summe minimal wird.
JP 2000 - 350 413 A offenbart eine Kühlmittelregelung für eine gasgekühlte elektrische Maschine, bei der ein eingelerntes neurales Netzwerk zusammen mit einem PID-Regler eingesetzt wird.
Bei der herkömmlichen Motorsteuervorrichtung wird aber nur die Rate des Betriebs der Kühleinrichtung entsprechend der Temperatur des Motors variiert. Damit ist es schwierig, Verluste im Motor, der Motorsteuervorrichtung und der Kühleinrichtung durch Steuerung des Motors und der Motorsteuervorrichtung auf eine Regeltemperatur oder eine geringere Temperatur zu reduzieren.
KURZBESCHREIBUNG DER ERFINDUNG
Die Erfindung stellt bereit eine Maschinenlernvorrichtung, welche Verluste in einem Motor reduzieren kann, eine Motorsteuervorrichtung und eine Kühleinrichtung mit Steuerung des Motors und der Motorsteuervorrichtung auf eine geregelte Temperatur oder eine geringere Temperatur durch einen Maschinenlernvorgang, wobei die Motorsteuervorrichtung und das Motorsteuersystem die Maschinenlernvorrichtung aufweisen, und weiterhin stellt die Erfindung ein Maschinenlernverfahren bereit.
Eine Maschinenlernvorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung hat zum Einlernen von Betriebsbedingungen einer Kühleinrichtung zum Kühlen eines Motors oder einer Motorsteuervorrichtung folgendes: einen Zustandsüberwacher zum Überwachen einer Zustandsvariablen, wie Temperaturdaten des Motors und/oder der Motorsteuervorrichtung an einer spezifizierten Stelle beim Betrieb der Kühleinrichtung; eine Bestimmungsdatengewinnungseinheit zum Gewinnen von Bestimmungsdaten, welche eine Spanne hinnehmbarer Werte der Gesamtsumme der Verluste im Motor, der Motorsteuervorrichtung und der Kühlvorrichtung bestimmen sowie eine Spanne hinnehmbarer Werte der Temperatur des Motors und der Motorsteuervorrichtung an der spezifizierten Stelle; und eine Lerneinrichtung zum Lernen der Betriebsbedingung der Kühleinrichtung entsprechend einem Trainingsdatensatz aus einer Kombination der Zustandsvariablen und der Bestimmungsdaten.
Eine Motorsteuervorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung enthält die oben beschriebene Maschinenlernvorrichtung und weiterhin einen Entscheider zum Bestimmen von Befehlswerten für zumindest eine der beiden folgenden Kombinationen: Kombination der Rotationsgeschwindigkeit und der Betriebszeit der Kühleinrichtung und Kombination der Temperatur und der Strömungsrate des Kühlmittels der Kühleinrichtung, wobei die Bestimmung erfolgt auf Basis eines Lernvorganges der Lernvorrichtung entsprechend dem Trainingsdatensatz.
Ein Motorsteuersystem gemäß dem Ausführungsbeispiel der Erfindung hat die oben beschriebene Motorsteuervorrichtung und ein Temperaturdetektionselement zum Ausgeben von Temperaturdaten.
Ein Maschinenlernverfahren gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung zum Lernen der Betriebsbedingungen einer Kühleinrichtung zum Kühlen eines Motors und/oder einer Motorsteuervorrichtung hat zumindest die folgenden Schritte: Überwachung einer Zustandsvariablen einschließlich der Temperaturdaten des Motors und der Motorsteuervorrichtung an einer spezifizierten Stelle beim Betrieb der Kühleinrichtung; Gewinnen von Bestimmungsdaten zum Bestimmen einer Spanne akzeptierbarer Werte der Gesamtsumme der Verluste im Motor, der Motorsteuervorrichtung und der Kühleinrichtung und der Spanne akzeptierbarer Werte der Temperatur jeder spezifizierten Stelle; und Einlernen der Betriebsbedingung der Kühleinrichtung entsprechend dem Trainingsdatensatz aus der Zustandsvariablen und den Bestimmungsdaten.
Figurenliste
Die Ziele, Merkmale und Vorteile der vorliegenden Erfindung werden noch deutlicher aus der nachfolgenden Beschreibung von Ausführungsbeispielen in Verbindung mit den Figuren:

1 ist ein Blockdiagramm einer Maschinenlernvorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung;
2 ist ein Blockdiagramm eines Motorsteuersystems gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung;
3 ist ein Blockdiagramm einer Motorsteuersystems gemäß einer ersten Abwandlung des Ausführungsbeispiels;
4 ist ein Blockdiagramm eines Motorsteuersystems gemäß einer zweiten Abwandlung des Ausführungsbeispiels;
5 ist ein Blockdiagramm eines Motorsteuersystems gemäß einer dritten Abwandlung des Ausführungsbeispiels der Erfindung;
6 ist ein Blockdiagramm einer Motorsteuervorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung;
7 ist ein Flussdiagramm zur Erläuterung eines Betriebsablaufes bei der Maschinenlernvorrichtung gemäß dem Ausführungsbeispiel; und
8 ist ein Flussdiagramm zur Erläuterung des Betriebsablaufes beim Motorsteuersystem gemäß dem Ausführungsbeispiel der Erfindung.

BESCHREIBUNG VON EINZELHEITEN DER ERFINDUNG
Nachfolgend werden mit Blick auf die Figuren eine Maschinenlernvorrichtung, eine Motorsteuervorrichtung, ein Motorsteuersystem und ein Maschinenlernverfahren gemäß der Erfindung näher beschrieben.
1 ist ein Blockdiagramm einer Maschinenlernvorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung. 2 ist ein Blockdiagramm eines Motorsteuersystems gemäß dem Ausführungsbeispiel. 6 ist ein Blockdiagramm einer Motorsteuervorrichtung gemäß dem Ausführungsbeispiel der Erfindung.
Eine Maschinenlernvorrichtung 1 gemäß dem Ausführungsbeispiel zum Lernen von Betriebsbedingungen für eine Kühleinrichtung 7 zum Kühlen eines Motors 5 oder einer Motorsteuervorrichtung 6 hat einen Zustandsüberwacher 2, eine Bestimmungsdatengewinnungseinheit 3 und eine Lerneinrichtung 4. Die Maschinenlernvorrichtung kann in eine Motorsteuervorrichtung 6 gemäß 2 eingebettet sein.
Der Zustandsüberwacher 2 überwacht eine Zustandsvariable einschließlich Temperaturdaten sowohl des Motors 5 (2) als auch der Motorsteuervorrichtung 6 an einer spezifizierten Stelle während des Betriebs der Kühleinrichtung 7.
Die Bestimmungsdatengewinnungseinheit 3 gewinnt Bestimmungsdaten zum Festlegen einer Spanne (eines Bereiches) akzeptierbarer Werte eines Verlustes in dem Motor 5, der Motorsteuervorrichtung 6 und der Kühleinrichtung 7 und eine Spanne akzeptierbarer Werte der Temperatur des Motors 5 und der Motorsteuervorrichtung 6 an der jeweils spezifizierten Stelle.
Die Lerneinrichtung 4 lernt (ermittelt) die Betriebsbedingungen der Kühleinrichtung 7 entsprechend einem Trainingsdatensatz, zusammengesetzt aus einer Kombination der Zustandsvariablen und der Bestimmungsdaten.
Die Temperaturdaten enthalten die Temperatur der Windungen des Motors 5 und die Temperatur der Leistungskomponente der Motorsteuervorrichtung 6, jeweils detektiert durch Temperaturdetektionselemente (8 und 9) im Motor 5 bzw. der Motorsteuervorrichtung 6.
Die Maschinenlernvorrichtung 1 hat vorzugsweise weiterhin einen Verlustabschätzer 11 zum Abschätzen eines Verlustes in dem Motor 5 und in der Motorsteuervorrichtung 6 aus den Temperaturdaten, und einen Verlustberechner 12 zum Berechnen eines Verlustes in der Kühleinrichtung 7 aus den Betriebsbedingungen der Kühleinrichtung 7. Der Verlustabschätzer 11 und der Verlustberechner 12 können Teil der Bestimmungsdatengewinnungseinheit 3 sein.
Der Verlust in der Kühleinrichtung 7 wird berechnet unter Verwendung der Rotationsgeschwindigkeit und der Betriebsdauer der Kühleinrichtung 7. Wird eine Kühlung ausgeführt mit einem flüssigen Kühlmittel, können andererseits die Strömungsrate des Kühlmittels und die Temperatur des Kühlmittels, wie durch die Temperaturdetektionselemente (10 und 10') bestimmt, stattdessen verwendet werden. Das Temperaturdetektionselement 10 detektiert die Temperatur des vom Motor 5 zur Kühleinrichtung 7 fließenden Kühlmittels, während das Temperaturdetektionselement 10' die Temperatur des von der Kühleinrichtung 7 zum Motor 5 fließenden Kühlmittels bestimmt.
Das in 2 gezeigte Motorkühlsystem ist nur mit einer Kühleinrichtung als Beispiel versehen, jedoch können auch stattdessen mehrere Kühleinrichtungen vorgesehen sein (3-5).
3 ist ein Flussdiagramm eines Motorsteuersystems 100' gemäß einem ersten abgewandelten Beispiel des obigen Ausführungsbeispiels. Gemäß 3 sind zwei Kühleinrichtungen, d.h. eine erste Kühleinrichtung 71 und eine zweite Kühleinrichtung 72 vorgesehen. Jede der zwei Kühleinrichtungen kann den Motor 5 und die Motorsteuervorrichtung 6 kühlen.
4 ist ein Blockdiagramm eines Motorsteuersystems 100" gemäß einer zweiten Abwandlung des Ausführungsbeispiels. Entsprechend 4 sind zwei Kühleinrichtungen, d.h. eine erste Kühleinrichtung 71' und eine zweite Kühleinrichtung 72' vorgesehen. Die erste Kühleinrichtung 71' kann den Motor 5 und die zweite Kühleinrichtung 72' kann die Motorsteuervorrichtung 6 kühlen.
5 ist ein Blockdiagramm eines Motorsteuersystems 100''' gemäß einer dritten Abwandlung des Ausführungsbeispiels. Entsprechend 5 sind vier Kühleinrichtungen vorgesehen, d.h. eine erste Kühleinrichtung 71'', eine zweite Kühleinrichtung 72'', eine dritte Kühleinrichtung 73''' und eine vierte Kühleinrichtung 74'' vorgesehen. Die erste Kühleinrichtung 71'' und die zweite Kühleinrichtung 72'' können den Motor 5 kühlen und die dritte Kühleinrichtung 73'' und die vierte Kühleinrichtung 74'' können die Motorsteuervorrichtung 6 kühlen. Die Anzahl der Kühleinrichtungen ist nicht auf die Beispiele gemäß den 3-5 beschränkt. Insbesondere können drei, fünf oder mehr Kühleinrichtungen vorgesehen sein.
Die Lerneinrichtung 4 kann Betriebsbedingungen lernen entsprechend Trainingsdatensätzen, die von einer Mehrzahl von Kühleinrichtungen gewonnen werden.
Die Motorsteuervorrichtung 6 ist mit einem Nutzenberechner 14 versehen zum Berechnen eines Nutzens auf Basis der Bestimmungsdaten. Die Lerneinrichtung 4 ist mit einem Funktionsaktualisierer 15 versehen, welcher eine Funktion aktualisiert auf Basis des Nutzens zur Bestimmung von passenden Betriebsbedingungen (Drehgeschwindigkeit, Betriebszeit und dergleichen) für die Kühleinrichtung 7 aus der momentanen Zustandsvariablen.
Der Nutzenberechner 14 berechnet den Nutzen auf Basis der Bestimmungsdaten, d.h. einem Ergebnis der Bestimmung der Spanne akzeptabler Werte der Gesamtsumme der Verluste im Motor 5 der Motorsteuervorrichtung 6 und der Kühleinrichtung 7 und der Spanne akzeptabler Werte der Temperatur des Motors 5 und der Motorsteuervorrichtung 6 an der jeweils spezifizierten Stelle.
Im Einzelnen: der Nutzenberechner 14 kann den Nutzen in Spannen (Bereichen) berechnen gemäß dem Kriterium, ob die Gesamtsumme der Verluste im Motor 5, der Motorsteuervorrichtung 6 und der Kühleinrichtung 7, und die Temperatur der Kühleinrichtung 7, des Motors 5, und der Motorsteuervorrichtung 6 an der spezifizierten Stelle mit akzeptierbaren Werten liegen oder nicht. Fällt beispielsweise die Gesamtsumme der Verluste in der Kühleinrichtung 7, dem Motor 5 und der Motorsteuervorrichtung 6 in Bezug auf einen vorangegangenen (unmittelbar vorher vorangegangenen) Wert ab und ist die Temperatur der Kühleinrichtung 7, des Motors 5 und der Motorsteuervorrichtung 6 geringer als ein akzeptierbarer Wert an der spezifizierten Stelle, kann der Nutzen entsprechend der Spanne erhöht werden. Wenn andererseits die Gesamtsumme der Verluste in der Kühleinrichtung 7, dem Motor 5 und der Motorsteuervorrichtung 6 in Bezug auf den vorangegangenen (unmittelbar vorangegangenen) Wert ansteigt oder die Temperatur der Kühleinrichtung 7, des Motors 5 und der Motorsteuervorrichtung 6 gleich oder größer ist als der akzeptierbare Wert an der spezifizierten Stelle, kann der Nutzen gesenkt werden. In diesem Ausführungsbeispiel wird der Nutzen berechnet aus der Gesamtsumme der Verluste im Motor 5 und in der Motorsteuervorrichtung 6, zusätzlich zu der Kühleinrichtung 7. Dies ist aber nur beispielhaft. Ein tieferer Wert der Verluste im Vergleich von Motor 5 und Motorsteuervorrichtung 6 kann aber nicht für die Berechnung des Nutzens herangezogen werden.
Der Funktionsaktualisierer 15 führt vorzugsweise ein sogenanntes „Verstärkungslernen“ aus, auch als Q-Lernen bezeichnet. Das Q-Lernen ist ein Verfahren zum Lernen eines Wertes (Aktionswert) Q(s, a) zum Auswählen einer Aktion „a“ in einer bestimmten Umgebung „s“. In einem bestimmten Zustand „s“ wird eine Aktion „a“ mit dem größten Q(s, a)-Wert als optimale Aktion ausgewählt. Der Funktionsaktualisierer 15 aktualisiert eine Funktion (Aktion-Wert-Funktion Q(s_t, a_t)) unter Verwendung der nachfolgenden Gleichung (1). $Q (s_{t}, a_{t}) \leftarrow Q (s_{t}, a_{t}) + α (r_{t + 1} + \underset{a}{γ max} Q (s_{t + 1}, a) - Q (s_{t}, a_{t}))$
Hier bedeutet Q(s_t, at) die Aktion-Wert-Funktion, s_t bedeutet einen Zustand (Umgebung) zum Zeitpunkt t, at bedeutet eine Aktion zur Zeit t, α bedeutet einen Lernkoeffizienten, r_t+1 bedeutet einen Nutzen und y bedeutet einen Abschlagsfaktor. Die Aktion-Wert-Funktion gibt einen erwarteten Wert für den Nutzen. Ein Term mit dem Zusatz „max“ bedeutet ein Produkt aus einem Q-Wert, wo eine Aktion „a“ mit dem höchsten Q-Wert in einer Umgebung s_t+1 ausgewählt ist, und γ.
Es ist bekannt, dass der Lernkoeffizient eingestellt ist unter einer Bedingung (0 < α) und der Abschlagsfaktor wird eingestellt unter einer Bedingung (γ ≤ 1). Durch Setzen von sowohl dem Lernkoeffizienten als auch dem Abschlagsfaktor auf 1, wird Gleichung (1) auf die nachfolgende Gleichung (2) vereinfacht. $Q (s_{t}, a_{t}) \leftarrow r_{t + 1} + \underset{a}{γ max} Q (s_{t + 1}, a)$
Diese Aktualisierungsgleichung zeigt, dass dann, wenn ein optimaler Aktionswert Q(s_t+1, max a_t+1) im nachfolgenden Umgebungszustand aufgrund der Aktion „a“ größer wird, auch Q(s_t, at) ansteigt. Wenn nicht, fällt Q(s_t, at) ab. Mit anderen Worten: der Wert einer Aktion in einem bestimmten Zustand wird durch die Aktion einem optimalen Aktionswert im nächsten Zustand angenähert. Der in der Aktualisierungsgleichung verwendete Zustand entspricht der Zustandsvariablen, welche aus dem Trainingsdatensatz gewonnen werden kann. Der Nutzen wird mit dem Nutzenberechner 14 gewonnen. Die Aktion bedeutet eine Änderung der Betriebsbedingungen der Kühleinrichtung 7, d.h. der Rotationsgeschwindigkeit oder dergleichen der Kühleinrichtung 7. Der Aktionswert Q(s_t, at) kann beispielsweise in Tabellenform für jede Umgebung „s“ und jede Aktion „a“ abgespeichert werden (nachfolgend als Aktionswerttabelle bezeichnet).
Wie 6 zeigt, enthält der Status der Motorsteuervorrichtung 6 einen Status, wonach die Aktion indirekt sich ändert, und einen Status, wonach sich eine Aktion direkt ändert. Der Zustand, dass sich eine Aktion indirekt ändert, beinhaltet die Temperatur der Motorsteuervorrichtung 6 in der spezifizierten Stelle (die Temperatur der Windungen (Spule), die Temperatur der Leistungskomponente und dergleichen) und die Verluste der Kühleinrichtung 7, des Motors 5 und der Leistungskomponente. Der Zustand, dass sich eine Aktion direkt ändert, beinhaltet die Rotationsgeschwindigkeit der Kühleinrichtung 7 und die Betriebszeit der Kühleinrichtung 7. Erfolgt die Kühlung mit einem flüssigen Kühlmittel, beinhaltet der Zustand, dass sich eine Aktion indirekt ändert, weiterhin die Temperatur des Kühlmittels (vom Motor 5 zur Kühleinrichtung 7 strömend). Der Zustand, dass sich eine Aktion direkt ändert, beinhaltet weiterhin die Strömungsrate des Kühlmittels der Kühleinrichtung 7 und die Temperatur des Kühlmittels (von der Kühleinrichtung 7 zum Motor 5 strömend).
Die Lerneinrichtung 4 aktualisiert den Aktionswert, welcher der momentanen Zustandsvariablen entspricht, und eine Aktion, die gemäß der Aktionswerttabelle zu treffen ist, entsprechend der Aktualisierungsgleichung und dem Nutzen.
Die Lerneinrichtung 4 kann die Aktionswerttabelle aktualisieren auf Basis einer Zustandsvariablen und eines Nutzens eines anderen Motors und einer anderen Motorsteuervorrichtung (beide nicht dargestellt) mit gleichem Aufbau wie der Motor 5 und die Motorsteuervorrichtung 6.
Nunmehr wird eine Motorsteuervorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung näher beschrieben. Bei diesem Ausführungsbeispiel erfolgt die Kühlung mit einem flüssigen Kühlmittel. Die Motorsteuervorrichtung 6 gemäß dem Ausführungsbeispiel hat die oben beschriebene Maschinenlernvorrichtung 1 und weiterhin einen Entscheider 16 zum Abgeben eines Befehls zur Änderung der Betriebsbedingungen, z.B. der Rotationsgeschwindigkeit der Kühleinrichtung 7, auf Basis des Ergebnisses eines Lernvorganges bei der Lerneinrichtung 4 entsprechend dem Trainingsdatensatz.
Die Lerneinrichtung 4 ist eingerichtet, die Betriebsbedingungen der Kühleinrichtung 7 entsprechend einem zusätzlichen Trainingsdatensatz neu zu lernen und zu aktualisieren, wobei der zusätzliche Trainingsdatensatz gebildet ist aus einer Kombination der momentanen Zustandsvariablen und den Bestimmungsdaten.
Die Maschinenlernvorrichtung 1 kann über ein Netzwerk an die Motorsteuervorrichtung 6 angeschlossen sein und der Zustandsüberwacher 2 kann die momentane Zustandsvariable über das Netzwerk gewinnen.
Die Maschinenlernvorrichtung 1 ist vorzugsweise eingebettet in einen Cloud Server.
Die Maschinenlernvorrichtung 1 kann eingebettet sein in die Motorsteuervorrichtung 6 zum Steuern des Motors 5.
Ein Motorsteuersystem 100 hat die oben beschriebene Motorsteuervorrichtung 6, die Kühleinrichtung 7 zum Kühlen des Motors 5 und der Motorsteuervorrichtung 6 und die Temperaturdetektionselemente (8, 9, 10 und 10') zum Ausgeben von Temperaturdaten. Die Motorsteuervorrichtung 6 empfängt Wechselstrom von einer Wechselstromquelle 20 und treibt den Motor 5 an.
Die Kühleinrichtung 7 hat weiterhin eine Kühleinrichtungssteuerung 13 zum Steuern der Strömungsrate und der Temperatur des Kühlmittels der Kühleinrichtung 7. Der Zustandsüberwacher 2 überwacht die Strömungsrate und die Temperatur des Kühlmittels der Kühleinrichtung 7. Die Kühleinrichtung 7 hat weiterhin einen Drehgeschwindigkeitsmesser 21 zum Detektieren der Drehgeschwindigkeit der Kühleinrichtung 7, und einen Strömungsmesser 2 zum Detektieren der Strömungsrate des Kühlmittels der Kühleinrichtung 7.
Nunmehr wird ein Maschinenlernverfahren gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung näher beschrieben. Das Maschinenlernverfahren gemäß dem Ausführungsbeispiel zum Lernen der Betriebsbedingungen der Kühleinrichtung 7 zum Kühlen des Motors 5 und der Motorsteuervorrichtung 6 hat insbesondere die Schritte des Überwachens einer Zustandsvariablen einschließlich der Temperaturdaten des Motors 5 und/oder der Temperaturdaten der Motorsteuervorrichtung 6 an einer spezifizierten Stelle während des Betriebs der Kühleinrichtung 7; Gewinnen von Bestimmungsdaten, welche eine Spanne akzeptierbarer Werte des Verlustes im Motor 5, der Motorsteuervorrichtung 6 und der Kühleinrichtung 7 bestimmen, und einer Spanne akzeptierbarer Werte der Temperatur des Motors 5 und der Motorsteuervorrichtung 6 an den spezifizierten Stellen; und des Lernens der Betriebsbedingungen der Kühleinrichtung 7 entsprechend einem Trainingsdatensatz, der gebildet ist aus einer Kombination der Zustandsvariablen und der Bestimmungsdaten.
7 ist ein Flussdiagramm zur Erläuterung des Betriebsablaufs der Maschinenlernvorrichtung gemäß dem Ausführungsbeispiel. Zunächst wird während des Betriebs der Kühleinrichtung 7 in Schritt S101 eine Zustandsvariable, welche die Temperaturdaten des Motors 5 und/oder der Motorsteuervorrichtung 6 an spezifizierten Stellen beinhaltet, überwacht.
Sodann werden in Schritt S102 Bestimmungsdaten, welche eine Spanne akzeptabler Werte des Verlustes in dem Motor 5, der Motorsteuervorrichtung 6 und der Kühleinrichtung 7 und eine Spanne akzeptierbarer Werte der Temperatur des Motors 5 und der Motorsteuervorrichtung 6 an spezifizierten Stellen bestimmen, gewonnen.
Sodann werden in Schritt S103 die Betriebsbedingungen für die Kühleinrichtung 7 eingelernt entsprechend einem Trainingsdatensatz, der gebildet ist aus einer Kombination der Zustandsvariablen und der Bestimmungsdaten.
Nunmehr wird ein Maschinenlernverfahren näher beschrieben, welches das Motorsteuersystem gemäß dem Ausführungsbeispiel der Erfindung verwendet. 8 ist ein Flussdiagramm zur Erläuterung des Betriebs des Motorsteuersystems gemäß dem Ausführungsbeispiel. Zunächst beginnt der Einlernvorgang in Schritt S201.
Sodann werden in Schritt S202 Betriebsbedingungen (Drehgeschwindigkeit, Betriebszeit und dergleichen) in der Kühleinrichtung 7 eingestellt.
Sodann wird in Schritt S203 der Motor 5 für eine bestimmte Zeitspanne betrieben.
Sodann wird in Schritt S204 die Temperatur des Motors 5 (Temperatur der Windungen oder dergleichen) gemessen und ein Verlustabschätzer 11 schätzt einen Verlust ab. Weiterhin wird die Temperatur einer Leistungskomponente der Motorsteuervorrichtung 6 gemessen und der Verlustabschätzer 11 schätzt den entsprechenden Verlust ab. Weiterhin wird der Zustand (Rotationsgeschwindigkeit, Betriebszeit und dergleichen) der Kühleinrichtung 7 vermessen und der Verlustberechner 12 berechnet einen entsprechenden Verlust. Der Verlustabschätzer 11 hat bereits für jede Temperatur Verlustdaten.
Sodann wird in Schritt S205 ein Nutzen berechnet auf Basis der Gesamtsumme der Verluste (des Motors, der Kühleinrichtung und der Leistungskomponente) sowie auf Basis der Temperatur einer jeden Komponente.
Steigt die Gesamtsumme der Verluste im Vergleich zum vorangegangenen Wert oder ist die Temperatur einer jeden Komponente gleich oder größer als ein akzeptabler Wert, wird in Schritt S206 ein Aktionswert abgesenkt. Danach wird in Schritt S208 die Aktionswerttabelle aktualisiert.
Fällt hingegen die Gesamtsumme der Verluste im Vergleich zum vorangegangenen Wert ab und ist die Temperatur einer jeden Komponente kleiner als der akzeptable Wert, wird in Schritt S207 der Aktionswert angehoben. Danach wird in Schritt S208 die Aktionswerttabelle aktualisiert.
In Schritt S208 wird aber die Aktionswerttabelle unter der Bedingung aktualisiert, dass der Wert zum ersten Mal weder angehoben noch abgesenkt wird.
Sodann wird in Schritt S209 bestimmt, welche Größe der Betriebsbedingungen der Kühleinrichtung 7 zu ändern ist, und zwar in absteigender Reihenfolge der Aktionswerte gemäß der Aktionswerttabelle.
Zurückkehrend zu Schritt S202 wird die Kühleinrichtung 7 mit einem optimalen Aktionswert betrieben auf Basis der Betriebsbedingungen der Kühleinrichtung 7, wie sie in Schritt S209 bestimmt worden sind.
Mit der oben beschriebenen Maschinenlernvorrichtung, der Motorsteuervorrichtung und dem Motorsteuersystem mit der Maschinenlernvorrichtung sowie mit dem Maschinenlernverfahren gemäß den Ausführungsbeispielen der Erfindung ist es möglich, Verluste sowohl im Motor, als auch in der Motorsteuervorrichtung und in der Kühleinrichtung durch das maschinelle Lernverfahren zu reduzieren, wobei der Motor und die Motorsteuervorrichtung bei einer geregelten Temperatur oder einer tieferen Temperatur gesteuert werden.
Mit der Erfindung ist es möglich, eine Maschinenlernvorrichtung bereitzustellen, welche die Gesamtsumme der Verluste in Motor, Motorsteuervorrichtung und Kühlvorrichtung durch maschinelles Lernen reduzieren kann; Entsprechendes gilt für die Motorsteuervorrichtung und das Motorsteuersystem mit der Maschinenlernvorrichtung und für das Maschinenlernverfahren.

Claims

Maschinenlernvorrichtung (1) zum Einlernen einer Betriebsbedingung einer Kühleinrichtung (7) zum Kühlen eines Motors (5) oder einer Motorsteuervorrichtung (6), aufweisend: einen Zustandsüberwacher (2) zum Überwachen einer Zustandsvariablen einschließlich Temperaturdaten des Motors (5) und/oder der Motorsteuervorrichtung (6) an einer spezifizierten Stelle während des Betriebs der Kühleinrichtung (7); eine Bestimmungsdatengewinnungseinheit (3) zum Gewinnen von Bestimmungsdaten, welche eine Spanne akzeptierbarer Werte eines Verlustes in dem Motor (5), der Motorsteuervorrichtung (6) und der Kühleinrichtung (7) und eine Spanne akzeptierbarer Werte der Temperatur des Motors (5) und der Motorsteuervorrichtung (6) an den spezifizierten Stellen bestimmen; und eine Lerneinrichtung (4) zum Einlernen der Betriebsbedingung der Kühleinrichtung (7) entsprechend einem Trainingsdatensatz, der gebildet ist aus einer Kombination der Zustandsvariablen und der Bestimmungsdaten.
Maschinenlernvorrichtung (1) gemäß Anspruch 1, wobei die Temperaturdaten zumindest eine der folgenden Größen enthalten: Temperatur einer Windung des Motors (5) und die Temperatur einer Leistungskomponente der Motorsteuervorrichtung (6), jeweils detektiert durch Temperaturdetektionselemente (8, 9) in dem Motor (5) bzw. in der Motorsteuervorrichtung (6).
Maschinenlernvorrichtung (1) gemäß einem der Ansprüche 1 oder 2, weiterhin aufweisend: einen Verlustabschätzer (11) zum Abschätzen eines Verlustes in dem Motor (5) und in der Motorsteuervorrichtung (6) aus den Temperaturdaten; und einen Verlustberechner (12) zum Berechnen eines Verlustes in der Kühleinrichtung (7) aus der Betriebsbedingung der Kühleinrichtung (7).
Maschinenlernvorrichtung (1) gemäß einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei der Verlust in der Kühleinrichtung (7) berechnet wird unter Verwendung von zumindest einer der folgenden Größen: eine Kombination aus Rotationsgeschwindigkeit und Betriebszeit der Kühleinrichtung (7) und eine Kombination aus Temperatur und Strömungsrate eines Kühlmittels der Kühleinrichtung (7).
Maschinenlernvorrichtung (1) gemäß einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei die Lerneinrichtung (4) eingerichtet ist zum Einlernen der Betriebsbedingung entsprechend Trainingsdatensätzen, welche bezüglich einer Mehrzahl von Kühlungseinrichtungen gewonnen werden.
Maschinenlernvorrichtung (1) gemäß einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei die Lerneinrichtung (4) enthält: einen Nutzenberechner (14) zum Berechnen eines Nutzens auf Basis der Bestimmungsdaten; und einen Funktionsaktualisierer (15) zum Aktualisieren, auf Basis des Nutzens, einer Funktion zum Abschätzen zumindest einer der folgenden Größen: eine Kombination aus Rotationsgeschwindigkeit und Betriebsdauer der Kühleinrichtung (7) und eine Kombination der Temperatur und Strömungsrate eines Kühlmittels der Kühleinrichtung (7), welche optimal sind zur Reduzierung der Gesamtsumme zumindest einer der folgenden Größen: Verluste in dem Motor (5) und in der Motorsteuervorrichtung (6) und des Verlustes in der Kühleinrichtung (7), wobei die Aktualisierung auf Basis der momentanen Zustandsvariablen erfolgt.
Maschinenlernvorrichtung (1) gemäß Anspruch 6, wobei die Lerneinrichtung (7) eine Aktionswerttabelle aktualisiert, welche zumindest eine der folgenden Größen wiedergibt: die Kombination der Rotationsgeschwindigkeit und der Betriebszeit der Kühleinrichtung (7) und die Kombination der Temperatur und der Strömungsrate des Kühlmittels der Kühleinrichtung (7), wobei die Aktualisierung erfolgt auf Basis der Zustandsvariablen zumindest einer der folgenden Größen: des Motors (5) und der Motorsteuervorrichtung (6) sowie des Nutzens.
Maschinenlernvorrichtung (1) gemäß Anspruch 6, wobei die Lerneinrichtung (4) eine Aktionswerttabelle aktualisiert auf Basis einer Zustandsvariablen eines anderen Motors oder einer anderen Motorsteuervorrichtung, welche identisch sind zu dem Motor (5) oder der Motorsteuervorrichtung (6), und des Nutzens, und wobei die Aktionswerttabelle zumindest eine der folgenden Größen wiedergibt: eine Kombination aus Rotationsgeschwindigkeit und Betriebszeit einer anderen Kühleinrichtung zum Kühlen des identischen Motors oder der Motorsteuervorrichtung und eine Kombination aus Temperatur und Strömungsrate eines Kühlmittels der Kühleinrichtung.
Maschinenlernvorrichtung (1) gemäß einem der Ansprüche 7 oder 8, wobei der Nutzenberechner (14) den Nutzen berechnet auf Basis der Spanne akzeptierbarer Werte der Gesamtsumme der Verluste in der Kühleinrichtung (7), des Kupferverlustes und/oder Eisenverlustes des Motors (5) und eines Verlustes in einer Leistungskomponente der Motorsteuervorrichtung (6), oder auf Basis der Spanne akzeptierbarer Werte der Temperatur des Motors (5) und der Motorsteuervorrichtung (6) an der spezifizierten Stelle.
Motorsteuervorrichtung (6) mit einer Maschinenlernvorrichtung (1) gemäß einem der Ansprüche 1 bis 9, weiterhin aufweisend: einen Entscheider (16) zum Bestimmen eines Befehlswertes auf Basis des Ergebnisses des Lernvorganges der Lerneinrichtung (4) entsprechend dem Trainingsdatensatz für zumindest eine der nachfolgenden Kombinationen: eine Kombination aus Rotationsgeschwindigkeit und Betriebszeit der Kühleinrichtung (7) und eine Kombination der Temperatur und der Strömungsrate eines Kühlmittels der Kühleinrichtung (7).
Motorsteuervorrichtung (6) gemäß Anspruch 10, wobei die Lerneinrichtung (4) eingerichtet ist, die Betriebsbedingung neu einzulernen und zu aktualisieren entsprechend einem zusätzlichen Trainingsdatensatz, der zusammengesetzt ist aus einer Kombination der momentanen Zustandsvariablen und der Bestimmungsdaten.
Motorsteuervorrichtung (6) gemäß einem der Ansprüche 10 oder 11, wobei die Maschinenlernvorrichtung (1) über ein Netzwerk an die Motorsteuervorrichtung (6) angeschlossen ist; und der Zustandsüberwacher (2) eingerichtet ist, über das Netzwerk die momentane Zustandsvariable zu gewinnen.
Motorsteuervorrichtung (6) gemäß Anspruch 12, wobei die Maschinenlernvorrichtung (1) in einen Cloud Server eingebettet ist.
Motorsteuervorrichtung (6) gemäß Anspruch 10 oder 11, wobei die Maschinenlernvorrichtung (1) eingebettet ist in die Motorsteuervorrichtung (6) zum Steuern des Motors (5).
Motorsteuersystem, aufweisend: die Motorsteuervorrichtung (6) gemäß einem der Ansprüche 10 bis 14; eine Kühleinrichtung (7) zum Kühlen des Motors (5) und/oder der Motorsteuervorrichtung (6); und Temperaturdetektionselemente (8, 9, 10, 10') zum Ausgeben von Temperaturdaten.
Motorsteuersystem gemäß Anspruch 15, wobei die Kühleinrichtung (7) weiterhin aufweist eine Kühleinrichtungssteuerung (13) zum Steuern der Strömungsrate und der Temperatur des Kühlmittels der Kühleinrichtung (7); und der Zustandsüberwacher (2) die Strömungsrate und die Temperatur des Kühlmittels der Kühleinrichtung (7) überwacht.
Maschinenlernverfahren zum Einlernen der Betriebsbedingung einer Kühleinrichtung (7) zum Kühlen eines Motors (5) oder einer Motorsteuervorrichtung (6), folgende Schritte aufweisend: Überwachen einer Zustandsvariablen einschließlich zumindest der Temperaturdaten des Motors (5) und/oder der Motorsteuervorrichtung (6) an spezifizierten Stellen während des Betriebs der Kühleinrichtung (7); Gewinnen von Bestimmungsdaten zum Bestimmen einer Spanne akzeptierbarer Werte bezüglich des Verlustes in dem Motor (5), der Motorsteuervorrichtung (6) und der Kühleinrichtung (7) und einer Spanne akzeptierbarer Werte der Temperatur an den spezifizierten Stellen; und Einlernen der Betriebsbedingung der Kühleinrichtung (7) entsprechend einem Trainingsdatensatz, gebildet aus der Zustandsvariablen und den Bestimmungsdaten.