CN113728162A - 用于优化控制回路系统中马达驱动的装备的使用的电子设备及方法 - Google Patents

Abstract

一种利用包括机组的控制回路系统实施的设备和方法，其中，机组包括工作机、驱动工作机的电动马达和最终控制元件，并且其中，设备和方法优化工作机的状态以使马达的功耗最小化并且使机组的可靠性最大化。

Description

用于优化控制回路系统中马达驱动的装备的使用的电子设备 及方法

相关申请的交叉引用

本申请要求2019年4月23日提交的美国专利申请号16/392,353的权益和优先权，该申请通过引用以其全部内容并入本文。

技术领域

本发明总体上涉及工业过程控制回路系统，并且更具体地涉及用于优化控制回路机组的状态的设备和方法，控制回路机组包括安装在控制回路系统中的电动马达、工作机和最终控制元件。

背景技术

用于工业过程应用的控制系统包括许多控制回路，控制回路自身包括执行以下四种功能所必需的物理部件和逻辑部件：1)以压力和流量的形式为系统提供液压能量或气动能量；2)测量诸如流量、压力或温度等过程变量；3)将过程变量测量值与过程变量设定点进行比较；以及4)调整最终控制元件以迫使过程变量趋近过程变量设定点。

第一类型的现有技术控制回路可以包括电动马达、工作机(诸如由电动马达以固定速率驱动的泵或风扇)和最终控制元件(诸如与工作机处于流体连通的调节控制阀或阻尼器)。控制回路进一步包括至少一个反馈传感器以测量过程变量(诸如流量、压力或温度)，至少一个反馈传感器与控制器(诸如分布式控制系统(DCS)或可编程逻辑控制器(PLC))通信或者与发送器通信，发送器接收和调控来自传感器的信号并且随后将经调控的信号发送给控制器。控制器接收过程变量测量值，将测量值与指定的过程变量设定点进行比较，并且输出信号以调整最终控制元件，以试图将过程变量维持在指定的设定点。在工业过程应用中，控制器可以实施众所周知的控制方法，诸如比例积分微分(PID)控制。

控制回路机组中的每个机器都可以在可靠性方面进行评估，可靠性被称为机器在其整个使用寿命期间保持性能的能力。因此，可靠性降低与计划外维护、意外生产停机时间和使用寿命缩短有关联。与维护、停机时间和功耗相关联的成本通常是控制回路机组寿命周期成本中最重大的因素。出于这些原因，在满足系统需求的同时使可靠性最大化并使功耗最小化的目标为用户提供了最大的好处。

第一类型的现有技术控制回路在工业过程应用中最为常见，并且它被认为是一种可靠且易于理解的技术。最终控制元件用于在具有各种可用阀类型和控制特征的宽过程变量范围内提供精确的过程变量控制。然而，第一类型的现有技术控制回路存在众所周知的缺点。例如，通常由工作机的有意尺寸过大所产生的不正确尺寸设计经常导致工作机远离最佳效率点(BEP)运行，这降低了工作机的效率和可靠性，而正确尺寸设计会降低系统适应未来系统或设定点变化的灵活性。进一步地，不正确尺寸设计可能迫使最终控制元件在降低最终控制元件可靠性和降低可控性的位置中运行。并且，由于工作机被驱动以提供比维持设定点所需的更大的压力或流速，因此消耗了大量过量的功率。此外，与维持设定点所需相比，电动马达和工作机必须驱动更大的负载并且以更快的速率来驱动，由此降低了电动马达和工作机的可靠性。

类似地，第二类型的现有技术控制回路可以包括电动马达、工作机、至少一个传感器以及控制器，但是在控制回路中不存在单独的最终控制元件。相反，控制器输出被导向可调速驱动器(ASD)，可调速驱动器试图通过调整电动马达速率而将过程变量维持在指定的设定点。实际上，控制器可以与ASD集成。

第二类型的现有技术控制回路相较于第一类型的现有技术控制回路具有若干优点。已知工作机通常以较低的速率驱动，并且因此总体上比第一类型的现有技术控制回路消耗更少的能量。进一步地，已知以较低速率运行，从而总体上改善了电动马达和工作机的可靠性。另外，不产生单独的最终控制元件的寿命周期成本。然而，第二类型的现有技术控制回路存在众所周知的缺点。例如，通过调整速率进行的过程变量控制不如第一类型的现有技术控制回路精确，而且重要的是，不能提供可靠关闭。进一步地，通过调整速率进行的过程变量控制可能无法在宽操作范围内保持，因为马达在低速率下可能无法充分冷却，并且在低速率下可能会因效率降低而增加功耗。并且，具有高静压头的系统可能迫使工作机远离BEP运行，这降低了工作机的效率和可靠性。此外，从第一类型的现有技术控制回路转换为第二类型的现有技术控制回路引入了新的风险并且需要对物理系统和控制逻辑进行昂贵的分析和工程设计。

美国专利号7,925,385(Stavale)试图通过以特定方式将ASD与第一类型的现有技术控制回路一起使用来解决现有技术控制回路中的缺点。Stavale获得了第一类型和第二类型的现有技术控制回路的一些优点，然而，Stavale具有另外的缺点。

例如，在具有流速过程变量的控制回路中，Stavale无法评估阀位置和工作机与BEP的接近度。相反，Stavale假设最佳阀位置和工作机速率将出现在尽可能小的速率处，在尽可能小的速率处可以实现过程变量设定点，这不一定是准确的。此外，如果没有达到最低容许速率，Stavale需要将调节控制阀暂时完全打开或暂时完全关闭，由此失去了控制过程变量的能力并且中断了过程。并且，在具有压力过程变量的控制回路中，Stavale无法评估阀位置和工作机速率。相反，Stavale假设最佳阀位置和工作机速率将出现在BEP流速的90％与110％之间，这不一定是准确的。进一步地，Stavale在优化过程中没有考虑功耗。它仅用于确定参考数据。对于某些马达类型(诸如工业过程应用中最常见的感应马达)，已知效率会随着负载的降低而急剧下降。因此，在尽可能最低的负载下运行并不一定等同于使功耗最小化。总之，Stavale不能有效地优化控制回路机组的状态，控制回路机组包括安装在控制回路系统中的电动马达、工作机和最终控制元件。

美国专利号7,797,062(Discenzo)试图通过在设定点周围的容许范围内调整过程变量来解决现有技术控制回路中的缺点，以实现一个或多个控制系统目标(诸如效率、部件预期寿命或安全性)。具体地，Discenzo将改变至少一个机器的操作速率的行为标识为调整性能的手段。然而，Discenzo存在若干缺点。

Discenzo没有教导其中控制器寻求维持离散过程变量设定点的控制回路内的优化。相反，Discenzo需要准许过程变量在设定点周围的范围内移动。根据Discenzo可以优化控制回路的程度取决于容许范围的大小。由于它与单个控制回路的输出相关，因此范围可能很窄。Discenzo不能有效地优化控制回路机组的状态，控制回路机组包括安装在控制回路系统中的电动马达、工作机和最终控制元件。

发明内容

本发明通过提供一种设备和方法来解决现有技术控制回路系统中的缺点，设备和方法与第一类型的现有技术控制回路系统一起实施，第一类型的控制回路系统包括工作机、驱动工作机的电动马达和最终控制元件，本文中被称为机组，其中，设备和方法优化机组的状态以使马达的功耗最小化并使机组的可靠性最大化。应理解，机组的状态包括机组部件的集体运行状况。可以说设备和方法独立于控制回路系统的过程控制器操作，因为实现方式不需要对控制回路系统进行物理改变、对过程控制器进行逻辑改变、或者与过程控制器或控制回路反馈器械进行通信。相反，设备被安装在马达的电源中，并且具有改变电源以便控制马达速率所必需的硬件。类似地，方法将由此位置处具有控制马达速率的能力的器件实施。

在第一方面，公开文本提供了一种用于优化机组的状态的设备，其中，机组包括工作机、驱动工作机的电动马达和最终控制元件，并且其中，机组被安装在控制回路系统中，针对控制回路系统，过程控制器利用反馈信号通过调整控制元件的位置而将过程变量控制在设定点。设备包括：至少一个传感器，至少一个传感器测量机组的至少一种物理特性，至少一种物理特性包括加速度、速度(velocity)、温度、功率、扭矩、电压、电流、频率、压力、流量(flow)或速率(speed)；以及至少一个计算机系统，至少一个计算机系统包括处理器、存储器、硬件和程序指令，存储器存储数据和计算机可执行指令，硬件与至少一个传感器通信，程序指令将从至少一个传感器获取的至少一个输入数据集存储入存储器。设备还包括特征数据集和控制器，特征数据集被存储在至少一个计算机系统的存储器中，特征数据集描述机组和控制回路系统的至少一些物理特性、操作行为和容许操作范围，控制器与至少一个计算机系统通信，控制器控制电动马达的速率。设备利用特征数据集和至少一个输入数据集而估计机组的状态并估计设定点、实施寻求使电动马达的功耗最小化并使至少工作机的可靠性最大化的优化方法、确定通过将电动马达的速率调整为与设定点一致而能够达到并且被包含在容许操作范围内的目标状态、以及控制电动马达的速率以达到目标状态。

在第二方面，公开文本提供了一种用于优化机组的状态的方法，其中，机组包括工作机、驱动工作机的电动马达和最终控制元件，并且其中，机组被安装在控制回路系统中，针对控制回路系统，过程控制器利用反馈信号通过调整最终控制元件的位置而将过程变量控制在设定点。方法包括：获取输入数据集，输入数据集包括由测量机组的至少一种物理特性的至少一个传感器测得的至少一个变量，至少一种物理特性包括加速度、速度、温度、功率、扭矩、电压、电流、频率、压力、流量或速率；以及利用输入数据集和特征数据集来近似机组的状态，特征数据集描述机组和控制回路系统的至少一些物理特性、操作行为和容许操作范围。方法进一步包括：从机组的状态来估计控制回路系统的设定点；利用特征数据集和设定点来生成至少一个相关函数，至少一个相关函数限定至少一个输入数据集在整个容许的工作机和电动马达速率的范围内的预期范围；以及确定成组的多种可能状态，成组的多种可能状态在设定点处并且被包含在如特征数据集内所定义的机组的容许操作范围内。方法还包括：执行优化过程，优化过程寻求使电动马达的功耗最小化并且使至少工作机的可靠性最大化，以从成组的多种可能状态中确定目标状态；使电动马达速率朝目标状态改变至少一个速率改变增量，直到实现目标状态；以及在至少一个速率改变增量中的每个之后获取至少一个输入数据集，并且验证在改变的速率处至少一个输入数据集被包含在如由至少一个相关函数所定义的至少一个输入数据集的预期范围内。

应当理解，当马达速率发生改变时，如为了降低功耗和改善可靠性而由设备或方法所发起的，过程变量传感器将测量过程变量的改变，并且随后控制回路系统的过程控制器将通过调整最终控制元件来做出反应以使过程变量朝设定点移动，而不涉及设备或方法。

因此，公开文本的设备和方法允许与最终控制元件的存在相关联的第一类型的现有技术相同的优点，即，精确过程控制、可靠关闭和宽过程变量操作范围，同时通过以下方式克服第一类型的现有技术的缺点：调整马达的速率来降低功耗并且改善机组部件的可靠性，这降低了寿命周期成本。由于公开文本的设备和方法可以与包括最终控制元件的现有控制回路系统一起实施，所以改造应用不需要对物理系统和控制逻辑进行昂贵的分析和工程设计。因为设定点由控制回路系统的最终控制元件维持，所以设备和方法允许在比与使用马达速率控制过程变量相关联的第二类型的现有技术更大的操作范围上进行优化。进一步地，操作范围显著大于现有技术，现有技术仅在设定点周围的可接受过程变量变化范围内进行优化。

公开文本的设备和方法利用输入数据集和特征数据集，输入数据集包括机组的至少一种物理特性的测量值，特征数据集至少部分地描述机组的特性、操作行为和容许操作范围。应当理解，输入数据集必须与特征数据集具有某种关系，从特征数据集可以导出关于机组的进一步信息。因此，公开文本的设备和方法能够估计机组的状态，这使得能够准确评估优化标准并且提供与具有不同特征的多种机组部件一起有效工作的能力。

公开文本的设备和方法通常在检测到稳态操作时，从在给定状况下机组的状态来估计控制回路系统的设定点。设备和方法还能够根据马达速率确定未来状态，因为未来状态与由控制回路系统独立维持的这个设定点一致。在公开文本的方法中利用的相关函数描述了预期输入数据集与马达速率之间的关系，以使得能够验证速率改变之后估计的状态与预期一致。设备和方法估计未来状态的能力以及由方法的相关函数提供的验证允许本发明选择最佳未来状态，同时降低在调整马达速率以达到最佳未来状态时过程中断的风险。

附图说明

在描述优选实施方案时，参考附图，其中相同的部分具有相同的附图标记，并且其中：

图1示出了具有节流控制配置的现有技术控制回路系统的第一实施方案。

图2示出了具有旁路控制配置的现有技术控制回路系统的第二实施方案。

图3示出了具有可调速控制配置的现有技术控制回路系统的第三实施方案。

图4示出了在根据本发明的呈节流控制配置的控制回路系统中使用的电子设备的第一实施方案。

图5示出了图4的设备的附加细节。

图6示出了示例泵的特征数据。

图7示出了示例电动马达的特征数据。

图8示出了示例调节控制阀的特征数据。

图9示出了示例控制回路系统的特征数据。

图10示出了展示根据本发明的用于优化机组状态的方法的实施方案的流程图。

图11示出了展示图10的方法的子程序的流程图，其中，子程序评估机组的状态。

具体实施方式

图1至图3展示了现有技术的过程控制回路的示例实施方案，并且将理解，对这些过程控制回路的理解对于正确理解和领会本发明的公开文本是重要的。

图1示出了现有技术控制回路系统(100)的第一示例实施方案，控制回路系统以节流控制配置示出。控制回路系统(100)包括：工作机(110)，在这个实施例中，工作机包括泵(诸如转子动力泵)；电动马达(120)；最终控制元件(140)(诸如调节控制阀)；传感器(130)(诸如流速传感器)；以及过程控制器(164)。机组(101)被定义为控制回路系统(100)中的三个主要机器，即，泵(110)、马达(120)和调节控制阀(140)。控制回路系统(100)进一步包括：管道(160)，管道将泵出口端口(116)连接到控制阀入口端口(142)；以及管道(162)，管道将控制阀出口端口(146)连接到流速传感器入口端口(132)。

电动马达(120)具有轴(122)，轴可旋转地联接到泵(110)的轴(111)以实现机械动力的传输。当马达(120)接收电功率(124)时，马达轴(122)旋转，这使得泵轴(111)旋转，从而产生泵送动作，泵送动作驱动泵送流(150)以流速(151)流过控制回路系统(100)。在这个实施方案中，应理解，电功率(124)的提供被配置为使马达轴(122)以固定速率旋转。

泵送流(150)以泵入口压力(114)通过泵入口端口(112)进入泵(110)并且以泵出口压力(118)通过泵出口端口(116)离开。泵送流(150)继续通过管道(160)，以控制阀入口压力(144)通过控制阀入口端口(142)进入调节控制阀(140)。通常，泵出口压力(118)和控制阀入口压力(144)被认为是相同的，因为它们之间的摩擦损失和高度差通常极小。

调节控制阀(140)是这个实施例中的最终控制元件，并且应理解配备有致动阀的装置，诸如使用输入的电信号来控制提供给致动器的气动压力的定位器，致动器机械地链接到阀杆，其中，气动压力由此被施加到阀杆以影响阀杆的位置。本领域技术人员众所周知，阀杆所准许的移动范围被称为阀行程，并且这个范围的极限被称为完全打开位置和完全关闭位置。阀杆在给定时间处的位置可以用百分比行程来定义。进一步已知的是，通过调节控制阀的流速和跨调节控制阀的压差是百分比行程的函数。流量系数通常用于表征流速与压差之间的关系。

泵送流(150)继续通过调节控制阀(140)并且以控制阀出口端口压力(148)通过控制阀出口端口(146)离开。泵送流(150)继续通过管道(162)，以流速传感器入口端口压力(134)通过流速传感器入口(132)进入流速传感器(130)。通常，控制阀出口压力(148)和流速传感器入口压力(134)被认为是相同的，因为它们之间的摩擦损失和高度差通常极小。

泵送流(150)继续通过流速传感器(130)，以流速传感器出口端口压力(138)通过流速传感器出口端口(136)离开，并且流动到最终目的地。

流速传感器(130)可以采用本领域技术人员已知的许多流量测量技术(诸如基于压差、可变面积或正排量原理的那些)中的一种，以用于将体积流体流速转换成电信号。流速传感器(130)可以与控制器(164)直接电通信(诸如图1中所展示的)或者可选地与发送器通信，发送器接收和调控来自流速传感器(130)的信号并将经调控的信号发送到控制器(164)。

控制器(164)被配置为利用来自流速传感器(130)的反馈信号(166)通过调整调节控制阀(140)的百分比行程而将过程变量控制在设定点。在这个实施方案中，过程变量是流速，但在其他实施方案中，它可以是压力、罐液位或其他变量类型。控制器(164)接收来自流速传感器(130)的反馈信号(166)并将其转换成表示由流速传感器(130)测量的流速(151)的过程变量。通过使用本领域技术人员已知的许多控制方法之一(诸如比例积分微分(PID)控制)，控制器(164)计算输出信号(168)以影响调节控制阀(140)的百分比行程，其中，控制器(164)总体上通过使过程变量朝设定点移动来起作用将过程变量维持在设定点。输出信号(168)被控制阀(140)接收，控制阀调整百分比行程，并且由此影响控制回路系统(100)中的流速(151)和压力(114)、(118)、(144)、(148)、(134)、(138)。

转向图2，第二实施方案的现有技术控制回路系统(200)以旁路控制配置示出。控制回路系统(200)包括工作机，工作机在这种情况下包括转子动力泵(210)、电动马达(220)、最终控制元件(其在这种情况下是调节控制阀(240))、压力传感器(230)和过程控制器(264)。机组(201)被定义为控制回路系统(200)中的三个主要机器，即，泵(210)、马达(220)和调节控制阀(240)。控制回路系统(200)进一步包括管道(260)，管道将泵出口端口(216)连接到控制阀入口端口(242)和压力传感器入口端口(232)。

电动马达(220)具有轴(222)，轴可旋转地联接到泵(210)的轴(211)以实现机械动力的传输。当马达(220)接收电功率(224)时，马达轴(222)旋转，这使得泵轴(211)旋转，从而产生泵送动作，泵送动作驱动主泵送流(250)以主流速(251)流过泵(210)并且流入管道(260)中。在这个实施方案中，应理解，电功率(224)的提供被配置为使马达轴(222)以固定速率旋转。

主泵送流(250)以泵入口压力(214)通过泵入口端口(212)进入泵(210)并且以泵出口压力(218)通过泵出口端口(216)离开。主泵送流(250)继续通过管道(260)并且分成两股流：前向流速(253)下的前向泵送流(252)和旁路流速(255)下的旁路泵送流(254)。

前向泵送流(252)继续通过管道(260)并且流动到最终目的地。压力传感器(230)通过压力传感器入口端口(232)与前向泵送流(252)处于流体连通并且测量前向泵送流压力(234)。

旁路泵送流(254)继续通过管道(260)，以控制阀入口端口压力(244)通过控制阀入口端口(242)进入调节控制阀(240)，以控制阀出口压力(248)通过控制阀出口端口(246)离开并且流回供应源。

通常，泵出口压力(218)、控制阀入口压力(244)和前向泵送流压力(234)被认为是相同的，因为它们各自之间的摩擦损失和高度差通常极小。

调节控制阀(240)应理解配备有致动阀的装置，诸如使用输入的电信号来控制提供给致动器的气动压力的定位器，致动器机械地链接到阀杆，其中，气动压力由此被施加到阀杆以影响阀杆的位置。本领域技术人员众所周知，阀杆所准许的移动范围被称为阀行程，并且这个范围的极限被称为完全打开位置和完全关闭位置。阀杆在给定时间处的位置可以用百分比行程来定义。进一步已知的是，通过调节控制阀的流速和跨调节控制阀的压差是百分比行程的函数。流量系数通常用于表征流速与压差之间的关系。

压力传感器(230)采用本领域技术人员已知的许多压力测量技术(诸如基于应变计的那些)中的一种，以用于将静态压力转换成电信号。压力传感器(230)可以与控制器(264)直接电通信(诸如在图2中所示出的)或者与发送器直接电通信，发送器接收和调控来自压力传感器(230)的信号并将经调控的信号发送到控制器(264)。

控制器(264)被配置为利用来自流速传感器(230)的反馈信号(266)通过调整调节控制阀(240)的百分比行程而将过程变量控制在设定点。在这个实施方案中，过程变量是压力，但在其他实施方案中，它可以是流速、罐液位或其他变量类型。控制器(264)接收来自压力传感器(230)的反馈信号(266)并将其转换成表示由压力传感器(230)测量的压力(234)的过程变量。通过使用本领域技术人员已知的许多控制方法之一(诸如比例积分微分(PID)控制)，控制器(264)计算输出信号(268)以影响调节控制阀(240)的百分比行程，其中，控制器(264)总体上通过使过程变量朝设定点移动来起作用将过程变量维持在设定点。输出信号(268)被控制阀(240)接收，控制阀调整行程百分比，并且由此影响控制回路系统(200)中的流速(251)、(253)、(255)和压力(214)、(218)、(234)、(244)、(248)。

转向图3，现有技术控制回路系统(300)的第三示例实施方案以可调速控制配置示出。控制回路系统(300)包括工作机，工作机在这种情况下包括转子动力泵(310)、电动马达(320)、流速传感器(330)、可调速马达驱动器(365)和过程控制器(364)。控制回路系统(300)进一步包括管道(360)，管道将泵出口端口(316)连接到流速传感器入口端口(332)。

电动马达(320)具有轴(322)，轴可旋转地联接到泵(310)的轴(311)以实现机械动力的传输。当马达(320)接收电功率(324)时，马达轴(322)旋转，这使得泵轴(311)旋转，从而产生泵送动作，泵送动作驱动泵送流(350)以流速(351)流过泵(310)并且流入管道(360)中。

泵送流(350)以泵入口压力(314)通过泵入口端口(312)进入泵(310)并且以泵出口压力(318)通过泵出口端口(316)离开。泵送流(350)继续通过管道(360)，以流速传感器入口端口压力(334)通过流速传感器入口端口(332)进入流速传感器(330)，以流速传感器出口压力(338)通过流速传感器出口端口(336)离开，并且流动到最终目的地。

通常，泵出口压力(318)和流速传感器入口端口压力(334)被认为是相同的，因为它们之间的摩擦损失和高度差通常极小。流速传感器(330)采用本领域技术人员已知的许多流量测量技术(诸如基于压差、可变面积或正排量原理的那些)中的一种，以用于将体积流体流速转换成电信号。

流速传感器(330)可以与控制器(364)直接电通信(诸如在图3中所示出的)或者与发送器直接电通信，发送器接收和调控来自流速传感器(330)的信号并将经调控的信号发送到控制器(364)。

可调速马达驱动器(365)采用本领域技术人员已知的用于通过调整电功率(324)来在一定速率范围内驱动电动马达的许多马达驱动技术中的一种(诸如电压源逆变器)，其通常用于在给定可调速马达驱动器(365)的输入电功率(372)的情况下，通过控制电功率(324)的有效频率和电压来控制AC感应马达的速率。

控制器(364)被配置为利用来自流速传感器(330)的反馈信号(366)通过调整马达(320)的速率而将过程变量控制在设定点。在这个实施方案中，过程变量是流速，但在其他实施方案中，它可以是压力、罐液位或其他变量类型。控制器(364)接收来自流速传感器(330)的反馈信号(366)并将其转换成表示由流速传感器(330)测量的流速(351)的过程变量。通过使用本领域技术人员已知的许多控制方法之一(诸如比例积分微分(PID)控制)，控制器(364)计算用于控制可调速马达驱动器(365)的输出信号(368)，其中，控制器(364)总体上通过使过程变量朝设定点移动来起作用将过程变量维持在设定点。输出信号(368)被可调速马达驱动器(365)接收，可调速马达驱动器修改被供应给马达(320)的电功率(324)以调整马达(320)和泵(310)的速率，并且由此影响控制回路系统(300)中的流速(351)和压力(314)、(318)、(334)、(338)。将理解，控制器(364)可以集成到可调速马达驱动器(365)中。

现在参考图4至图11，将理解，公开文本的电子设备和方法总体上可以在许多种配置内实现。图4至图11展示了本发明的电子设备和方法的第一优选实施方案，其被配置用于与控制回路系统一起使用，控制回路系统包含工作机(其是诸如转子动力泵等泵)、最终控制元件(诸如调节控制阀)以及以AC功率运行的电动马达。

在这个实施方案中，控制回路系统处于节流控制配置，诸如在第一技术控制回路系统(100)中所示出的。图4示出了与控制回路系统(100)一起使用的第一实施方案的电子设备(500)，控制回路先前已在图1中更详细地描述。设备(500)接收输入电源(402)并将其转变成输出电源(404)，输出电源的电压和频率适用于使马达(120)以目标速率旋转。

图5示出了图4的设备(500)。设备(500)包括控制器(在这种情况下是电压源逆变器(514))，用于通过将输入电源(402)转变成具有适用于使马达(120)以目标速率旋转的电压和频率的输出电源(404)来控制马达(120)的速率。将理解，代替电压源逆变器(514)，还存在本领域技术人员已知的许多其他技术来控制马达(120)的速率。

设备(500)还包括至少一个传感器，至少一个传感器用于测量机组(101)的至少一种物理特性，诸如加速度、速度、排量、温度、功率、扭矩、电压、电流、频率、压力、流量或速率。在这个实施方案中，至少一个传感器是电流传感器(516)，在这个实施方案中被示出为逆变器(514)的部件，电流传感器提供与表示输出电源的电流(404)的输入变量对应的信号(518)，电流在设备(500)与马达(120)之间流动。应当理解，代替电流传感器(516)或除电流传感器之外，设备(500)可以包括测量机组(101)的任意数量的物理特性的任意数量的传感器。输入数据集(502)包括由一个或多个传感器测量的一个或多个输入变量。输入数据集(502)还可以包括取决于一个或多个输入变量的一个或多个计算变量。输入数据集变量之一被指定为主输入变量，并且在这个实施方案中，主输入变量是取决于电流的针对马达(120)的输出功率(550)的计算变量。

设备(500)进一步包括计算机系统(522)，计算机系统包括处理器(524)、存储器(526)、存储在存储器(526)中的程序指令(530)以及硬件(528)。将理解，硬件(528)可以包括模数转换器集成电路、片上系统(SoC)或微控制器上的输入/输出引脚、用于与特定计算机系统一起使用的模块化数据获取模块、或适用于与至少一个传感器(130)进行数字通信或模拟通信的各种其他器件和支持部件。计算机系统(522)与控制器(在这个实施方案中为电压源逆变器(514))通信以控制马达(120)的速率。硬件(528)被配置为与电流传感器(516)通信并且利用程序指令(530)将输入数据集(502)存储到存储器(526)中。计算机系统(522)还包括存储在存储器(526)中的特征数据集(532)，特征数据集包含描述机组(101)和控制回路系统(100)的至少一些物理特性、操作行为和容许操作范围的特征数据。特征数据集(532)可以被预编程到存储器(526)中、在设置期间被配置、在操作期间被学习、或者其某种组合。

关于用于图4至图11中示出的优选实施方案的特征数据集(532)，它包括结合图6描述的泵特征数据集、结合图7描述的电动马达特征数据集、结合图8描述的调节控制阀特征数据集和结合图9描述的控制回路特征数据集。将理解，取决于设备(500)如何配置以优化机组(101)的状态，特征数据集(532)可以包含针对机组(101)和控制回路系统(100)的许多不同特性和参数的不同数据或附加数据。将进一步理解，特征数据集(532)中的数据可以以多种形式(诸如数据表、公式或者数据表和公式的组合)存储。

图6示出了可以包括在泵特征数据集中的一些数据的图形表示，在这个实施例中，这些数据与泵性能和可靠性特征相关。曲线图(602)示出了作为泵流速和马达速率的函数的泵压差。曲线图(602)还示出了作为马达速率的函数的由曲线(604)表示的最小容许流速，以及作为马达速率的函数的由曲线(606)表示的最大容许流速。另外，曲线图(602)示出了最小容许马达速率(608)和最大容许马达速率(610)。曲线图(602)进一步包括曲线(612)，曲线示出了泵在何处实现最佳效率点或BEP。最后，两条曲线(614、616)示出了泵的优选操作范围的界限。

图6还包括曲线图(625)，其示出了作为泵流速和马达速率的函数的泵输入功率。曲线图(625)还示出了作为马达速率的函数的由曲线(627)表示的最小容许流速，以及作为马达速率的函数的由曲线(629)表示的最大容许流速。另外，曲线图(625)示出了最小容许马达速率(631)和最大容许马达速率(633)。曲线图(625)进一步包括曲线(635)，曲线示出了泵在何处实现BEP。最后，两条曲线(637、639)示出了泵的优选操作范围的界限。

图6还包括：曲线图(650)，其示出了作为马达速率的函数的泵可靠性；曲线图(675)，其示出了作为泵流速与BEP流速的比率的函数的泵可靠性。在这个实施方案中，可靠性被表示为0与1之间的无单位值，其中更大的值表示或等同于更大的可靠性。应当理解，存在可以互换使用来量化可靠性的许多其他可能的数值方法或表示。

图7示出了电动马达特征数据集中的一些数据的图形表示，在这个实施例中，这些数据与马达性能和可靠性特征相关。曲线图(702)示出了马达的作为马达速率的函数的最大输出功率。曲线图(702)还示出了最小容许马达速率(708)和最大容许马达速率(710)。另外，图7包括曲线图(725)，其示出了作为马达速率和马达负载的函数的马达效率。马达负载以百分比负载表示，其定义为马达实际输出功率与其额定输出功率的比率。

图7进一步包括：曲线图(750)，其示出了作为马达速率的函数的马达可靠性；和曲线图(775)，其示出了作为马达负载的函数的马达可靠性。在这个实施方案中，可靠性被表示为0与1之间的无单位值，其中更大的值等同于更大的可靠性。应当理解，存在可以互换使用来量化可靠性的许多其他可能的数值方法或表示。

图7还包括表(780)，其以表格形式示出了一些另外的马达数据。

图8示出了调节控制阀特征数据集中的一些数据的曲线图表示，在这个实施例中，这些数据与调节控制阀性能和可靠性特征相关。曲线图(802)示出了作为调节控制阀位置的函数的调节控制阀流量系数。调节控制阀流量系数是本领域技术人员公知的作为调节控制阀的流速与压差之间的关系的值。曲线图(802)还示出了最小容许阀位置(808)和最大容许阀位置(810)。

图8还包括曲线图(850)，其示出了作为阀位置的函数的调节控制阀可靠性。在这个实施方案中，可靠性被表示为0与1之间的无单位值，其中更大的值等同于更大的可靠性。应当理解，存在可以互换使用来量化可靠性的许多其他可能的数值方法或表示。

图9示出了控制回路特征数据集中的一些数据的图形表示，在这个实施例中，这些数据与控制回路性能特征相关。曲线图(902)示出了当控制阀完全打开时，作为流速的函数的控制回路压差。

返回图5和设备500的描述，将理解，设备(500)利用特征数据集(532)和输入数据集(502)来估计机组(101)的当前状态以及控制回路系统(100)的设定点。然后，如图10中所展示的，设备(500)实施方法(1000)以优化控制回路系统(100)中的机组(101)的状态，方法寻求确定机组(101)的目标状态，目标状态使马达(120)的功耗最小化并且使机组(101)的可靠性最大化。目标状态是可以通过将马达(120)的速率调整到优选速率来达到的状态，目标状态与设定点一致，并且包含在机组(101)的部件的容许操作范围内。设备(500)然后通过经由电压源逆变器(514)调整输出电源(404)的电压和频率来控制马达(120)的速率，从而以优选的马达速率驱动马达(120)以达到目标状态。

将理解，可以容易地设想替代实施方案，其中，设备(500)中的任何部件可以被划分为多个部件并且可以在多个部件之间划分任务。例如，计算机系统(522)可以划分为与逆变器(514)通信的第一计算机系统和执行其余任务的第二计算机系统。

转向方法，图10中示出了优选方法(1000)，在这个实施例中，优先方法利用输出功率作为数据集(502)内的主输入变量、利用泵作为工作机(110)、利用流速传感器作为传感器(130)并且利用调节控制阀作为最终控制元件(140)。方法(1000)被设备(500)用来优化图4中所示出的控制回路系统(100)的机组(101)的状态。方法(1000)采用连续主回路的形式，具有用于解决某些情形的一些替代分支，如图10中的流程图所展示的。为清楚起见，多次使用的子程序(1100)在图10中示出为单个流程图元素，并且在图11中更详细地示出。

已经解释过，设定点由控制器(164)通过以下操作来维持：使用来自流速传感器(130)的反馈来调整调节控制阀(140)百分比行程。本发明不能直接影响设定点或调节控制阀(140)百分比行程。应进一步理解，本发明的第一实施方案不与控制器(164)电通信以便直接判定设定点，并且不与流速传感器(130)电通信以便查明稳态下测得的流速(其可以假定为设定点)。

方法(1000)在设备(500)获取输入数据集(502)时开始。在这个实施方案中，输入数据集(502)包含表示输出功率(550)的计算变量，尽管在其他实施方案中，输入数据集(502)可以包含与机组(100)有关的任意数量的测量变量或计算变量，诸如电流、加速度、速度、排量、温度、功率、扭矩、电压、频率、压力、流量、速率或效率。

接下来，方法(1000)执行稳态检查(1002)以确定控制回路系统(100)是否处于稳态，这可以通过在恒定马达速率下评估主输入变量来完成，在这个实施例中主输入变量是输出功率(550)。如果来自最后若干循环的输出功率(550)值全部在预定的稳态容差内，则确定控制回路系统(100)处于稳态，将稳态输出功率(1004)计算为用于确定稳态的输出功率(550)值的平均值，并且方法(1000)继续进行速率改变检查(1006)。但是如果确定控制回路系统(100)不处于稳态，则方法(1000)暂停预定义的等待时间(1007)，继续进行获取输入数据集(502)，并且然后返回到稳态检查(1002)。

速率改变检查(1006)确定速率改变标志(1008)的状态，当速率改变开始时，速率改变标志被设置为真(TRUE)，而当速率改变完成时，速率改变标志被设置为假(FALSE)。如果速率改变标志(1008)＝真(TRUE)，则方法(1000)移到稍后描述的替代分支(1050)。如果速率改变标志(1008)＝假(FALSE)，则方法(1000)继续进行状态评估子程序(1100)，在给定马达速率(1102)和输入数据集(502)(在这个实施方案中其包括输出功率(550))的情况下，状态评估子程序评估并返回机组(101)的状态。

子程序(1100)在图11中作为流程图展示。子程序(1100)接收马达速率(1102)和输入数据集(502)(在这个实施方案中其为对应的输出功率(1104)，此时在方法中对于这个实施例输出功率等于输出功率(550))，并且使用来自特征数据集(532)的数据来评估并返回机组(101)的状态。将理解，取决于方法(1000)中的使用，马达速率(1102)和输出功率(1104)可以是实际测量值(诸如输出功率(550))或理论预测值。

首先，子程序(1100)使用马达速率(1102)、对应的输出功率(1104)和特征数据集(532)来计算相关的马达状态变量，马达状态变量可以包括诸如输入功率、输出功率、效率、电流、百分比负载或与马达(110)的评估状态有关的任何其他变量等变量。

接下来，子程序(1100)使用计算出的状态变量和特征数据集(532)来计算相关的工作机变量，工作机变量在这个实施例中是泵状态变量，并且可以包括诸如输入功率、输入扭矩、输出功率、输出扭矩、效率、流速、入口压力、出口压力、压差或与泵(110)的评估状态有关的任何其他变量等变量。

接下来，子程序(1100)使用计算出的状态变量和特征数据集(532)来计算相关的最终控制元件变量，最终控制元件变量在这个实施例中是控制阀状态变量，并且可以包括诸如阀位置、入口压力、出口压力、压差或与调节控制阀(140)的评估状态有关的任何其他变量等变量。

接下来，子程序(1100)使用计算出的状态变量和特征数据集(532)来计算马达功率成本因子(1106)，马达功率成本因子是0与1之间的无单位数字，其中更大的值等同于更低的马达功率。在此没有描述具体的计算，但是应当理解，在本领域已知存在许多数值方法可以用来计算马达功率成本因子(1106)。

接下来，子程序(1100)使用计算出的状态变量和特征数据集(532)来计算马达可靠性因子(1108)，马达可靠性因子是0与1之间的无单位数字，其中更大的数字等同于更高的马达可靠性。在此没有描述具体的计算，但是应当理解，在本领域已知存在许多数值方法可以用来计算马达可靠性因子(1108)。

接下来，子程序(1100)使用计算出的状态变量和特征数据集(532)来计算工作机可靠性因子(1110)，工作机可靠性因子在这个实施例中是泵可靠性因子并且是0与1之间的无单位数字，其中更大的数字等同于更高的泵可靠性。在此没有描述具体的计算，但是应当理解，在本领域已知存在许多数值方法可以用来计算泵可靠性因子(1110)。

接下来，子程序(1100)使用计算出的状态变量和特征数据集(532)来计算最终控制元件可靠性因子(1112)，最终控制元件可靠性因子在这个实施例中是控制阀可靠性因子并且是0与1之间的无单位数字，其中更大的数字等同于更高的控制阀可靠性。在此没有描述具体的计算，但是应当理解，在本领域已知存在许多数值方法可以用来计算控制阀可靠性因子(1112)。

最后，子程序(1100)执行优化计算，优化计算使用马达功率成本因子(1106)、马达可靠性因子(1108)、泵可靠性因子(1110)和控制阀可靠性因子(1112)来计算机组值因子(1114)，机组值因子是0与1之间的无单位数字。最大的机组值因子(1114)等同于最优化的状态，因为它具有马达功率成本、马达可靠性、泵可靠性和控制阀可靠性的最大组合值。在此没有描述具体的优化计算，但是应当理解，在本领域已知存在许多数值方法可以用来对各个因子进行加权并且计算机组值因子(1114)。因此，在这个实施方案中，评估状态包括马达状态变量、泵状态变量、控制阀状态变量和机组值因子(1114)。将理解，子程序(1100)中的计算顺序可以变化。例如，输入数据集(502)可以包括与马达(120)和调节控制阀(140)密切相关的数据。在这种情况下，可以首先计算与马达(120)和调节控制阀(140)相关的状态变量，然后可以根据可以包括在特征数据集(532)中的此类数据由前述计算出的状态变量来计算与泵(110)相关的状态变量，这将产生最小的错误概率。

现在参考回图10，由于控制回路系统(100)处于稳态，并且机组(101)的当前状态是已知的，因此方法(1000)然后假设(1012)流速(151)(其在这个实施方案中是过程变量)的当前值匹配控制器(164)正在控制的当前设定点。

接下来，方法(1000)使用特征数据集(532)来执行计算(1016)以创建相关函数(1018)，相关函数计算作为马达速率的函数的输入数据集(502)的预测主输入变量(其在这个实施方案中为输出功率(550))。应当理解，相关函数(1018)仅对过程变量(在这个实施方案中为流速(151))的当前状态有效。

接下来，方法(1000)使用特征数据集(532)来执行计算(1014)以确定成组的多个可能速率(例如，在这个实施方案中是10个)，成组的多个可能速率可以实现假定的当前设定点。10个可能速率的范围在计算出的最小值与最大值之间，并且可以是等间隔的。

接下来，方法(1000)使用相关函数(1018)和特征数据集(532)来执行计算(1020)以计算输入数据集(502)的主输入变量(在这个示例实施方案中为输出功率(550))的成组的可能值以及针对每个对应的可能马达速率的一个可能值。

接下来，对于每个可能马达速率，方法(1000)使用状态评估子程序(1100)来评估机组(101)的对应可能状态。具有最大机组值因子(1114)的状态被认为是最优化的状态，因为它具有马达功率成本、马达可靠性、泵可靠性和控制阀可靠性的最大组合值。方法(1000)然后将最佳目标速率(1022)设置为等于对应于具有最大机组值因子(1114)的状态的速率。

如果目标速率(1022)不等于当前速率，则方法(1000)通过设置速率改变标志(1008)＝真(TRUE)并将当前速率朝目标速率(1022)调整一个预定义速率增量(1024)来开始速率改变。将理解，在调整当前速率之后，控制器(164)将通过以下操作来做出反应：调整调节控制阀(140)的位置，以将如由流速传感器(130)测量的过程变量维持在设定点。

最后，方法(1000)暂停等待时间(1007)，并且然后返回到稳态检查(1002)并重复主循环。

如先前所解释的，如果速率改变标志(1008)＝真(TRUE)，则方法(1000)在速率改变检查(1006)之后移至替代分支(1050)。替代分支(1050)开始于相关函数验证检查(1052)，其中将输入数据集(502)的主输入变量与由相关函数(1018)预测的值进行比较。在这个实施方案中，输出功率(550)是实际输出功率，并且与使用相关函数(1018)在实际马达速率下计算的预测输出功率(1054)进行比较。如果实际输出功率(550)在预定义容差带内匹配预测输出功率(1054)，则方法(1000)继续进行目标速率检查(1056)。如果当前速率匹配目标速率(1022)，则速率改变完成，因此方法(1000)设置速率改变标志(1008)＝假(FALSE)，暂停等待时间(1007)，并然后返回到主循环中的稳态检查(1002)。如果当前速率不匹配目标速率(1022)，则速率改变尚未完成，因此方法(1000)将当前速率朝目标速率(1022)调整一个增量(1024)，暂停等待时间(1007)，并然后返回到主循环中的稳态检查(1002)。

如果相关函数验证检查(1052)的结果是反映实际输出功率的输出功率(550)在预定义容差带内不匹配预测输出功率(1054)，则表明方法(1000)未按预期运作。对此可能存在若干原因，诸如控制器(164)可能具有改变的设定点，而方法(1000)处于速率改变的中间。另一种可能的原因是特征数据集(532)可能包含显著的不准确性。方法(1000)然后将当前速率远离目标速率(1022)调整一个增量(1024)，结束速率改变，并设置速率改变标志(1008)＝假(FALSE)。可选地，方法(1000)还可以将此事件记录到事件日志中、对事件执行分析并且调整特征数据集(532)以改善其准确性。然后，方法(1000)暂停等待时间(1007)，并且返回到主循环中的稳态检查(1002)。

在图4至图11中所示出的本发明的电子设备和方法的优选实施方案中，设备被配置用于在以节流控制配置的控制回路系统中使用。然而，将理解，公开文本设想了本领域技术人员可以配置其他实施方案，其中，控制回路系统替代地呈旁路控制配置，诸如控制回路系统(200)。

同样地，在图4至图11中所示出的本发明的电子设备和方法的优选实施方案中，设备被配置用于在控制回路系统中使用，控制回路系统包含工作机和最终控制元件，工作机是转子动力泵，最终控制元件是调节控制阀。然而，将理解，公开文本设想了本领域技术人员可以配置其他实施方案，其中，工作机替代地是风扇或鼓风机，并且最终控制元件替代地是阻尼器。进一步地，另外的实施方案可以使阻尼器位于工作机的入口处，而不是在出口处。

类似地，在图4至图11中所示出的本发明的电子设备和方法的优选实施方案中，设备被配置用于在控制回路系统中使用，控制回路系统包含工作机，工作机是转子动力泵，但是设想了其他实施方案可以替代地使用正排量泵。

另外，在图4至图11中所示出的本发明的电子设备和方法的优选实施方案中，设备被配置用于在控制回路系统中使用，控制回路系统包含以AC功率运行的电动马达，但是设想了另外的实施方案可以替代地使用替代地以DC功率运行的电动马达。

对本领域技术人员将显而易见的是，在不脱离要求保护的主题的范围或精神的情况下，可以对设备和方法的设计和构造进行各种修改，并且权利要求不限于本文展示的优选实施方案。

Claims (27)

1.一种用于优化机组的状态的设备，其中所述机组包括工作机、驱动所述工作机的电动马达和最终控制元件，并且其中所述机组被安装在控制回路系统中，针对所述控制回路系统，过程控制器利用反馈信号通过调整所述控制元件的位置而将过程变量控制在设定点，所述设备包括：

至少一个传感器，其测量所述机组的至少一种物理特性，包括加速度、速度、温度、功率、扭矩、电压、电流、频率、压力、流量或速率；

至少一个计算机系统，其包括处理器、存储器、硬件和程序指令，所述存储器存储数据和计算机可执行指令，所述硬件与所述至少一个传感器通信，所述程序指令将从所述至少一个传感器获取的至少一个输入数据集存储入所述存储器；

特征数据集，其存储在所述至少一个计算机系统的存储器中，所述特征数据集描述所述机组和所述控制回路系统的至少一些物理特性、操作行为和容许操作范围；

控制器，其与所述至少一个计算机系统通信，所述控制器控制所述电动马达的速率；并且

其中所述设备利用所述特征数据集和所述至少一个输入数据集而估计所述机组的状态和估计所述设定点，实施寻求使所述电动马达的功耗最小化和使至少所述工作机的可靠性最大化的优化方法，确定通过将所述电动马达的速率调整为与所述设定点一致而能够达到并且被包含在所述容许操作范围内的目标状态，以及控制所述电动马达的速率以达到所述目标状态。

2.根据权利要求1所述的设备，其中所述工作机是泵，并且所述最终控制元件是调节控制阀。

3.根据权利要求2所述的设备，其中所述泵是转子动力泵。

4.根据权利要求1所述的设备，其中所述工作机是风扇或鼓风机，并且所述最终控制元件是阻尼器。

5.根据权利要求1所述的设备，其中由所述设备实施的所述优化方法寻求使所述电动马达的功耗最小化，使所述工作机的可靠性最大化并且使所述电动马达的可靠性最大化。

6.根据权利要求1所述的设备，其中由所述设备实施的所述优化方法寻求使所述电动马达的功耗最小化，使所述工作机的可靠性最大化并且使所述最终控制元件的可靠性最大化。

7.根据权利要求1所述的设备，其中由所述设备实施的所述优化方法寻求使所述电动马达的功耗最小化，使所述工作机的可靠性最大化，使所述电动马达的可靠性最大化并且使所述最终控制元件的可靠性最大化。

8.根据权利要求1所述的设备，其中由所述设备实施的所述优化方法包括为电动马达功耗分配值和为至少所述工作机的可靠性分配值，其中所述分配的值以常用单位表示或是无单位的，总值是所述值的数学组合，并且所述优化方法使所述总值最大化或最小化。

9.根据权利要求1所述的设备，其中所述电动马达被配置为接受AC功率。

10.根据权利要求1所述的设备，其中所述电动马达被配置为接受DC功率。

11.根据权利要求1所述的设备，其中所述特征数据集被预编程入所述存储器、在设置期间被配置、在操作期间被学习或通过其组合被获得。

12.根据权利要求1所述的设备，其中受控的过程变量是流速。

13.根据权利要求1所述的设备，其中受控的过程变量是压力。

14.一种用于优化机组的状态的方法，其中所述机组包括工作机、驱动所述工作机的电动马达和最终控制元件，并且其中所述机组被安装在控制回路系统中，针对所述控制回路系统，过程控制器利用反馈信号通过调整所述最终控制元件的位置而将过程变量控制在设定点，所述方法包括：

获取输入数据集，其包括由测量所述机组的至少一种物理特性的至少一个传感器测量的至少一个变量，所述至少一种物理特性包括加速度、速度、温度、功率、扭矩、电压、电流、频率、压力、流量或速率；

利用所述输入数据集和特征数据集以近似所述机组的状态，所述特征数据集描述所述机组和所述控制回路系统的至少一些物理特性、操作行为和容许操作范围；

从所述机组的状态而估计所述控制回路系统的设定点；

利用所述特征数据集和所述设定点以生成至少一个相关函数，所述至少一个相关函数限定所述至少一个输入数据集在整个容许的工作机和电动马达速率的范围内的预期范围；

确定成组的多种可能状态，所述成组的多种可能状态在所述设定点处并且包含在如所述特征数据集内定义的所述机组的容许操作范围内；

执行优化过程，所述优化过程寻求使所述电动马达的功耗最小化并且使至少所述工作机的可靠性最大化，以从所述成组的多种可能状态确定目标状态；

使所述电动马达速率朝向所述目标状态改变至少一个速率改变增量，直到达到所述目标状态；和

在所述至少一个速率改变增量中的每个之后获取至少一个输入数据集，并且验证在改变的速率处所述至少一个输入数据集被包含在如由所述至少一个相关函数定义的所述至少一个输入数据集的预期范围内。

15.根据权利要求15所述的方法，其中如果在所述至少一个速率改变增量中的每个之后获取的所述至少一个输入数据集未被所述至少一个相关函数验证，则撤销所述至少一个速率改变增量，修改所述特征数据集并且重复所述方法。

16.根据权利要求15所述的方法，其中所述工作机是泵，并且所述最终控制元件是调节控制阀。

17.根据权利要求17所述的方法，其中所述泵是转子动力泵。

18.根据权利要求15所述的方法，其中所述工作机是风扇或鼓风机，并且所述最终控制元件是阻尼器或可变入口叶片系统。

19.根据权利要求15所述的方法，其中所述方法寻求使所述电动马达的功耗最小化，使所述工作机的可靠性最大化并且使所述电动马达的可靠性最大化。

20.根据权利要求15所述的方法，其中所述方法寻求使所述电动马达的功耗最小化，使所述工作机的可靠性最大化并且使所述最终控制元件的可靠性最大化。

21.根据权利要求15所述的方法，其中所述方法寻求使所述电动马达的功耗最小化，使所述工作机的可靠性最大化，使所述电动马达的可靠性最大化并且使所述最终控制元件的可靠性最大化。

22.根据权利要求15所述的方法，其中所述方法包括为电动马达功耗分配值和为至少所述工作机的可靠性分配值，其中所述分配的值以常用单位表示或是无单位的，总值是所述值的数学组合，并且所述方法使所述总值最大化或最小化。

23.根据权利要求15所述的方法，其中所述电动马达被配置为接受AC功率。

24.根据权利要求15所述的方法，其中所述电动马达被配置为接受DC功率。

25.根据权利要求15所述的方法，其中所述特征数据集被预编程入所述存储器、在设置期间被配置、在操作期间被学习或通过其组合被获得。

26.根据权利要求15所述的方法，其中受控的过程变量是流速。

27.根据权利要求15所述的方法，其中受控的过程变量是压力。

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