Verfahren und Systeme zum Bereitstellen eines Simulations modells einer elektrischen rotatorischen Maschine

Die Erfindung betrifft ein computerimplementiertes Verfahren zum Bereitstellen einer trainierten Funktion.

Außerdem betrifft die Erfindung ein computerimplementiertes Verfahren zum Bereitstellen eines Simulationsmodelles einer elektrischen rotatorischen Maschine unter Verwendung der vor genannten trainierten Funktion, wobei das Simulationsmodell durch Parameterwerte festgelegt wird.

Darüber hinaus betrifft die Erfindung Computerprogramme, die entsprechende Befehle umfassen und bei der Ausführung des entsprechenden Programms durch einen Computer diesen dazu veranlassen, das eine oder/und das andere vorgenannte Verfah ren auszuführen.

Obendrein betrifft die Erfindung eine Sensorvorrichtung mit einem computerlesbaren Medium, das ein weiteres Simulations modell aufweist, welches auf dem vorgenannten Simulationsmo dell basiert.

Des Weiteren betrifft die Erfindung ein Datenträgersignal, das das vorgenannte Simulationsmodell und/oder das(die) vor genanntein) Computerprogramm (e) überträgt.

Außerdem betrifft die Erfindung ein Verfahren zum Anbinden von einer elektrischen rotatorischen Maschine an eine Platt form, vorzugsweise eine Software-Plattform, insbesondere eine Cloud-Plattform und ein Verfahren zur Betriebsverhaltenser mittlung einer an einer Betriebsspannung angeschlossenen und beispielsweise an einer Plattform angebundenen elektrischen rotatorischen Maschine. Darüber hinaus betrifft die Erfindung eine Anordnung zur Be- triebsverhaltensermittlung einer an einer Betriebsspannung angeschlossenen elektrischen rotatorischen Maschine, wobei die Anordnung eine Sensorvorrichtung und eine Recheneinrich tung umfasst.

Onboarding von neuen Assets im Kontext einer immer weiter fortschreitenden Digitalisierung der Industrie stellt einen wichtigen Aspekt dar. Bei den Feldgeräten, Maschinen, Soft ware etc. spricht man i.A. von Assets auf der Ebene des Anla geteils.

Bei Digitalisierung älterer Industrieanlagen stößt man oft auf das Problem, dass über die Maschinen, z.B. über elektri sche rotatorische Maschinen, insbesondere über Asynchronma schinen, beispielsweise Asynchronmotoren und -generatoren, in der Anlage verfügbare Informationen nicht ausreichen, um ein ausreichend genaues Simulationsmodell der Maschine zu erstel len und z.B. das Onboarding durchzuführen oder Betriebspunkte der Maschinen zu bestimmen.

Sogar wenn eine Ersatzschaltung (ein Simulationsmodell) eines Asynchronmotors bekannt ist („Greenfield"), ist es oft schwer, sein Betriebsverhalten zu ermitteln. Eine mögliche Lösung dieses „Greenfield"-Problems wird in der EP 20173 618.8 der Anmelderin vorgeschlagen, deren Inhalt hiermit in die gegenständliche Anmeldung aufgenommen wird.

Oft sind dazu aufwändige Messungen mittels teurer Sensoren notwendig.

Bei vielen Motoren z.B. aus älteren Baureihen stehen nicht selten noch weniger Informationen zur Verfügung. Die Informa tionen beschränken sich oft lediglich auf Daten, die auf ei nem Typenschild (Leistungsschild) zu finden sind („Brown- field").

Ein möglicher Ansatz, um dem Problem zu begegnen und das Be triebsverhalten zu bestimmen, ist auf einfachere Methoden (z.B. lineare Interpolation) auszuweichen. Diese leiden al lerdings unter deutlicher Ungenauigkeit und liefern zudem le diglich Aussagen zum Drehmoment, jedoch keine detaillierteren Angaben, wie z.B. Wirkungsgrad und Leistungsfaktor.

Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung kann somit darin gese hen werden, das ein Simulationsmodell einer elektrischen ro tatorischen Maschine bereitzustellen und beispielsweise das Onboarding der elektrischen rotatorischen Maschinen anhand nur weniger zur Verfügung stehender Informationen zu ermögli chen und dabei auf aufwändige, teure Messungen, wie z.B. Mes sungen im Stillstand (z.B. Kaltwiderstandsmessung) in Verbin dung mit rotierenden Messungen im Leerlauf (Spannungsreihe) und unter Last (Lastreihe) zu verzichten.

Die Aufgabe wird mit einem computerimplementierten Verfahren zum Bereitstellen eines Simulationsmodelles einer elektri schen rotatorischen Maschine der genannten Art, wobei das Si mulationsmodell durch Parameterwerte festgelegt wird, erfin dungsgemäß dadurch gelöst, dass

Inputdaten erhalten werden, wobei die Inputdaten anhand der Maschine in einem nicht an einer Betriebsspannung an geschlossenen Zustand erhebbar und für die Maschine cha rakteristisch sind und eine Achshöhe, eine Polpaarzahl und Leistungsschildangaben der elektrischen rotatorischen Maschine umfassen, aus den Inputdaten unter Zuhilfenahme einer trainierten Funktion die Parameterwerte ermittelt werden, wobei die trainierte Funktion nach einem nachstehend genannten Verfahren bereitgestellt wird, wobei die trainierte Funktion basierend auf der Achshöhe und der Polpaarzahl Verlust- und Streukoeffizienten ermit telt, wobei die Parameterwerte aus den ermittelten Verlust- und Streukoeffizienten und Leistungsschildangaben ermittelt werden, die ermittelten Parameterwerte bereitgestellt werden. Im Zusammenhang mit der vorliegenden Erfindung wird unter dem Begriff „unter Zuhilfenahme" verstanden, dass die Ermittlung der Parameterwerte mehrere Teilschritte umfassen kann, wobei nicht bei jedem Teilschritt die trainierte Funktion F ange wandt werden muss. Beispielsweise kann das Verfahren Teil schritte aufweisen, die mithilfe analytischer mathematischer Formeln durchgeführt werden können. Dies kann hinsichtlich der Rechenzeit vorteilhaft sein.

Im Zusammenhang mit der vorliegenden Erfindung wird unter dem Begriff „an eine Betriebsspannung angeschlossen" ein Zustand der elektrischen rotatorischen Maschine verstanden, in dem die Maschine an eine in Höhe und Frequenz festen (starres Netz) oder veränderlichen (Umrichterbetrieb) Betriebsspannung angeschlossen ist.

Vorzugsweise ist das Steuerverfahren des Umrichters bekannt, womit die unbekannte Umrichterausgangsspannung aus der senso risch ermittelten Frequenz fi bestimmt werden kann.

Bei einer Ausführungsform kann vorgesehen sein, dass das Si mulationsmodell als das Ersatzschaltbild ausgestaltet ist.

Es ist auch denkbar, dass das Simulationsmodell in Form zu sammenhängender Gleichungen oder in tabellarischer Form vor liegt.

Bei einer Ausführungsform kann vorgesehen sein, dass die trainierte Funktion auf einem neuronalen Netz, auf einer Re gression, vorzugsweise auf einer multivariaten Regression ba siert ist.

Darüber hinaus kann mit Vorteil vorgesehen sein, dass die In putdaten einer Plausibilitätsprüfung unterzogen werden.

Bei einer Ausführungsform kann vorgesehen sein, dass die In putdaten aus Leistungsschildangaben bestehen. Dabei kann vorgesehen sein, dass ein Teil der Parameterwerte durch die Leistungsschildangaben festgelegt wird. Hierdurch kann das Verfahren vereinfacht werden, indem Werte von be stimmten Parametern direkt aus den Leistungsschildangaben er rechnet werden.

Es ist durchaus denkbar, dass die Inputdaten lediglich aus der Achshöhe und der Polpaarzahl bestehen. Mit solchen Input daten können gute Ergebnisse erzielt werden.

Der Vorteil einer multivariaten Regression und insbesondere auch der eines Neuronalen Netzes besteht darin, dass man die Trainingsinputdaten nicht beschränken und auch nicht gezielt aussuchen muss. Dies ist besonders vorteilhaft, wenn die In putdaten mehr als zwei Eingangsgrößen (z.B. Achshöhe und Pol paarzahl), beispielsweise eine Vielzahl von Eingangsgrößen umfassen und das neuronale Netz mit den Eingangsgrößen ver sorgt wird, um die Simulationsmodellparameter zu bestimmen.

Außerdem wird die Aufgabe mit einem computerimplementierten Verfahren zum Bereitstellen einer trainierten Funktion der genannten Art erfindungsgemäß dadurch gelöst, dass - Trainingsinputdaten erhalten werden, die für elektrische rotatorische Maschinen charakteristisch/repräsentativ sind und anhand der Maschinen in einem nicht an einer Be triebsspannung angeschlossenen Zustand erhebbar sind, wo bei die Trainingsinputdaten Achshöhen und Polpaarzahlen umfassen,

Trainingsoutputdaten erhalten werden, die für Parameter werte repräsentativ sind und Verlust- und Streukoeffi zienten umfassen, wobei die Parameterwerte Simulationsmo delle von den elektrischen rotatorischen Maschinen fest legen, eine Funktion basierend auf den Trainingsinputdaten und den Trainingsinputdaten trainiert wird, die trainierte Funktion bereitgestellt wird. In einer Ausführungsform kann vorgesehen sein, dass ein Trai ningsdatensatz, der Trainingsinput- und Trainingsoutputdaten umfasst, vorverarbeitet werden kann, bevor die Funktion auf dem Trainingsdatensatz trainiert wird. Die Vorverarbeitung kann beispielsweise das Bringen der Daten in eine relative und normierte Form umfassen.

Es kann zweckmäßig sein, wenn die Funktion auf einer Regres sion, vorzugsweise auf einer multivariaten Regression basiert ist.

Die Funktion kann auch auf einem neuronalen Netz basieren, sodass die vorgenannte trainierte Funktion ebenfalls auf ei nem neuronalen Netz basieren kann.

Die Aufgabe wird außerdem mit einem ersten Computerprogramm erfindungsgemäß dadurch gelöst, dass das erste Computerpro gramm Befehle umfasst, die bei der Ausführung des Programms durch einen Computer diesen dazu veranlassen, die Simulati onsmodellparameterwerte zu ermitteln.

Das Computerprogramm erhält also Inputdaten als Input und gibt Simulationsmodellparameterwerte als Output aus. Da das Simulationsmodell durch die Simulationsmodellparameterwerte festgelegt ist, kann gleichermaßen vom Bereitstellen eines Simulationsmodelles oder vom Bestimmen der Simulationsmodell parameterwerte gesprochen werden.

Die Aufgabe wird auch mit einem zweiten Computerprogramm er findungsgemäß dadurch gelöst, dass das zweite Computerpro gramm Befehle umfasst, die bei der Ausführung des Programms durch einen Computer diesen dazu veranlassen, die trainierte Funktion bereitzustellen.

Das erste und/oder das zweite Computerprogramm können/kann auf einem computerlesbaren Medium gespeichert sein oder mit einem Datenübertragungssignal, z.B. in einer kodierten Form, übertragen werden. Obendrein wird die Aufgabe der Erfindung mit einem Verfahren zum Anbinden von einer elektrischen rotatorischen Maschine an eine Plattform, vorzugsweise eine Software-Plattform, insbe sondere eine Cloud-Plattform der genannten Art erfindungsge mäß dadurch gelöst, dass anhand der Maschine in einem nicht an einer Betriebsspan nung angeschlossenen Zustand Inputdaten erhoben werden, die eine Achshöhe, eine Polpaarzahl und Leistungsschild angaben der Maschine umfassen, wobei die Inputdaten für die Maschine charakteristisch sind und als Input für eine Konfigurationsanwendungssoftware eingegeben werden, wobei die Konfigurationsanwendungssoftware die Inputdaten an die Plattform überträgt, wobei die Plattform Befehle um fasst, die bewirken, dass das vorgenannte Verfahren durch die Plattform ausgeführt wird, um ein Simulationsmodell der elektrischen rotatorischen Maschine bereitzustellen, wobei vorzugsweise das Simulationsmodell an die Konfigurations anwendungssoftware übermittelt wird, wobei die Konfigura tionsanwendungssoftware das Simulationsmodell an eine an der Maschine angeordnete, vorzugsweise befestigte Sensor vorrichtung überträgt.

Des Weiteren wird die Aufgabe der vorliegenden Erfindung mit einem Verfahren zur Betriebsverhaltensermittlung einer an ei ner Betriebsspannung angeschlossenen und beispielsweise an einer Plattform angebundenen elektrischen rotatorischen Ma schine erfindungsgemäß dadurch gelöst, dass

A) ein Streumagnetfeld außerhalb der Maschine erfasst wird,

B) aus dem erfassten Streumagnetfeld eine Schlupffrequenz f ₂ und eine Synchronfrequenz bzw. Synchrondrehzahl fi be rechnet werden,

C) aus der Schlupffrequenz f ₂ und der Synchronfrequenz bzw. Synchrondrehzahl fi ein Schlupf s berechnet wird,

D) ein Simulationsmodell nach dem vorgenannten Verfahren be reitgestellt wird,

E) anhand des Schlupfs s, der Synchronfrequenz fi und des bereitgestellten Simulationsmodelles Betriebsverhalten der Maschine und insbesondere ihr Betriebspunkt ermittelt wird.

Obendrein wird die Aufgabe der vorliegenden Erfindung mit ei ner Anordnung der genannten Art erfindungsgemäß dadurch ge löst, dass die Sensorvorrichtung dazu ausgebildet ist, ein Streumagnetfeld außerhalb der Maschine zu erfassen und aus dem erfassten Streumagnetfeld eine Schlupffrequenz fund eine Synchronfrequenz fi zu berechnen und diese an die Rechenein richtung zu übermitteln, wobei auf der Recheneinrichtung ein gemäß dem vorgenannten Verfahren bereitgestelltes Simulati onsmodell gespeichert ist und die Recheneinrichtung dazu kon figuriert ist, anhand der berechneten Schlupf- fund Syn chronfrequenz fl einen Schlupf s und anschließend mittels des Simulationsmodelles das Betriebsverhalten der Maschine zu er mitteln.

Im Folgenden wird die Erfindung anhand der in den Figuren dargestellten Ausführungsbeispiele näher beschrieben und er läutert. Es zeigen:

FIG 1 ein Flussdiagramm eines computerimplemen- tierten Verfahrens zum Bereitstellen eines Ersatzschaltbildes,

FIG 2 bis FIG 4 mögliche Ersatzschaltbilder,

FIG 5 ein Flussdiagramm eines computerimplemen tierten Verfahrens zum Bereitstellen einer trainierten Funktion,

FIG 6 eine industrielle IT-Umgebung, und

FIG 7 ein Flussdiagramm eines Verfahrens zur Be triebsverhaltensermittlung einer elektri schen rotatorischen Maschine.

In den Ausführungsbeispielen und Figuren können gleiche oder gleich wirkende Elemente jeweils mit den gleichen Bezugszei chen versehen sein. Zunächst wird auf FIG 1 Bezug genommen. In der FIG 1 ist eine Ausführungsform eines computerimplementierten Verfahrens zum Bereitstellen eines Simulationsmodells einer elektrischen ro tatorischen Maschine 2 als ein Flussdiagramm dargestellt. Nachfolgend wird als Beispiel des Simulationsmodells Ersatz schaltbild EC1, EC2, EC3 betrachtet. Verwendung anderer Simu lationsmodelle, wie z.B. Simulationsmodelle in Form zusammen hängender Gleichungen oder in tabellarischer Form ist eben falls möglich.

Das Ersatzschaltbild EC1, EC2, EC3 wird durch Werte vorbe stimmter Parameter festgelegt. FIG 2 bis 4 zeigen beispiel haft verschiedene Ersatzschaltbilder EC1, EC2, EC3. FIG 2 be trifft ein T-Ersatzschaltbild EC1, FIG 3 - ein T-Ersatz- schaltbild EC2 mit aufgetrenntem Läuferwiderstand, welches mit dem T-Ersatzschaltbild der FIG 2 gleichwertig ist und FIG 4 - ein erweitertes Ersatzschaltbild EC3 mit folgenden Para metern: Hauptinduktivität X _h (Hauptfluss), Ständer- Xi und Läuferinduktivität X'2 (Streuflüsse), Läuferwiderstand R'2 (Rotorwicklungsverluste), Ständerwiderstand Ri (Statorwick lungsverluste), R _fe (Eisenverluste) und R _zus (Zusatzverluste).

Ohne den Umfang der vorliegenden Offenbarung zu beschränken und der Einfachheit der Darstellung halber wird im Folgenden unter dem Begriff „Ersatzschaltbild" das erweiterte Ersatz schaltbild EC3 verstanden.

In einem Schritt S1 des Verfahrens werden Inputdaten erhal ten. Die Inputdaten sind anhand der Maschine 2 in einem nicht an einer Betriebsspannung angeschlossenen Zustand erhebbar und für die Maschine 2 charakteristisch. Dabei können die In putdaten beispielsweise über eine erste Schnittstelle in eine Rechenvorrichtung eingespeist werden, z.B. als Input in eine Konfigurations-App eingegeben werden. Die Inputdaten sind die Daten, die die Maschine 2 kennzeichnen. Die Inputdaten umfas sen beispielsweise Leistungsschildangaben LSA - Herstelleran gaben, Normangaben, regulatorische Angaben etc., die die Ma schine im Bemessungspunkt (bei Last von 100%) charakterisie- ren. Weitere Inputdaten, die anhand der nicht angeschlossenen Maschine erhoben werden können, aber zum Beispiel nicht auf ihrem Leistungsschild angegeben werden müssen, sind zum Bei spiel Polpaarzahl, Achshöhe etc.

Ferner kann das Verfahren eine Plausibilitätsprüfung der In putdaten umfassen (hier nicht gezeigt). Dabei kann beispiels weise überprüft werden, ob Wirkungsgrad und Leistungsfaktor im Bemessungspunkt, wenn gegeben, zu einem hinreichend klei nen Fehler bei der Berechnung einer mechanischen Bemessungs leistung in Abhängigkeit von Bemessungsspannung und Bemes sungsstrom führen.

In einem Schritt S2 werden aus den Inputdaten unter Zuhilfe nahme einer trainierten Funktion F die Parameterwerte des Er satzschaltbildes EC3 ermittelt.

Im Zusammenhang mit der vorliegenden Erfindung wird unter dem Begriff „unter Zuhilfenahme" verstanden, dass die Ermittlung der Parameterwerte mehrere Teilschritte umfassen kann, wobei nicht bei jedem Teilschritt die trainierte Funktion F ange wandt werden muss.

FIG 1 zeigt eine Ausführungsform, bei der Schritt S2 zwei Teilschritte - einen ersten Teilschritt S20 und einen zweiten Teilschritt S21 - umfasst. Der erste Teilschritt S20 kann beispielsweise jener Schritt sein, bei dem die trainierte Funktion F auf zumindest einen Teil der Inputdaten angewandt wird. Dieser Teil der Inputdaten umfasst beispielsweise die Achshöhe und die Polpaarzahl der Maschine 2. Dabei kann die trainierte Funktion F aus dem zumindest einen Teil der Input daten beispielsweise Verlust- und Streukoeffizienten zur Be stimmung der Parameterwerte des Ersatzschaltbildes EC3 der Maschine 2 ermitteln.

Die trainierte Funktion F kann beispielsweise auf einer Re gression, vorzugsweise auf einer multivariaten Regression ba sieren. Anhand der in dem ersten Teilschritt S20 ermittelten Parame ter, beispielsweise der Verlust- und der Streukoeffizienten und dem restlichen Teil der Inputdaten - den Leistungsschild angaben LSA - können in dem zweiten Teilschritt S21 die Para meterwerte der Ersatzschaltbildparameter beispielsweise über andere physikalische Größen ermittelt werden, vorzugsweise mithilfe vorbestimmter mathematischer Formel oder Formeln be rechnet werden.

Eine nicht abschließende Liste der physikalischen Größen, die in Schritt S2, vorzugsweise in dem zweiten Teilschritt S21 ermittelt, vorzugsweise mithilfe vorbestimmter mathematischer Formel oder Formeln berechnet werden können, ist: Polpaar zahl, Synchrondrehzahl, Schlupf, Aufnahmeleistung, Zusatzver luste, einzelne Ständerwicklungs-, Eisen- und Reibungsverlus te und ihre Summe, Ständerwiderstand, Gesamtblindleistung, maximal möglicher Streukoeffizient etc.

Beispielsweise können die Polpaarzahl, Synchrondrehzahl und Bemessungsschlupf aus Bemessungsfrequenz f _N und Bemessungs drehzahl n _N , die auf dem Typenschild angegeben sein können, bestimmt werden. Des Weiteren lässt sich eine elektrische Aufnahmeleistung im Bemessungspunkt (Betrieb als Motor) aus Strom, Spannung und Leistungsfaktor (jeweils im Bemessungs punkt) oder aus mechanischer Abgabeleistung und Wirkungsgrad (ebenfalls jeweils im Bemessungspunkt) berechnen.

Die Zusatzverluste können beispielsweise gemäß einem Standard oder einer Norm, z.B. gemäß einem Verfahren nach IEC60034-2-1 beziehungsweise EN60034-2-1 berechnet werden.

In einem weiteren Schritt S3 werden die ermittelten Parame terwerte - Hauptinduktivität X _h (Hauptfluss), Ständer- Xi und Läuferinduktivität X'2 (Streuflüsse), Läuferwiderstand R'2 (Rotorwicklungsverluste), Ständerwiderstand Ri (Statorwick lungsverluste), R _fe (Eisenverluste) und R _zus (Zusatzverluste) - bereitgestellt. Dies kann beispielsweise mittels Ausgabe über eine zweite Schnittstelle ausgeführt werden (siehe z.B. FIG 6). Beispielsweise kann das Ersatzschaltbild EC3 mit den ermittelten Parameterwerten durch Speichern der Parameter in einer Datenbank 8, beispielsweise in einer Cloud 4, hinter legt werden.

FIG 5 zeigt eine mögliche Ausführungsform eines computerim plementierten Verfahrens zum Bereitstellen einer trainierten Funktion, beispielsweise der vorgenannten trainierten Funkti on F.

In einem Schritt TI werden Trainingsinputdaten, beispielswei se mittels einer ersten Trainingsschnittstelle erhalten. Trainingsinputdaten sind für elektrische rotatorische Maschi nen charakteristisch beziehungsweise repräsentativ und anhand der Maschinen in einem nicht an einer Betriebsspannung ange schlossenen Zustand erhebbar. Die Trainingsinputdaten umfas sen Achshöhen und Polpaarzahlen.

In einem Schritt T2 werden Trainingsoutputdaten, beispiels weise mittels der ersten Trainingsschnittstelle erhalten, die für Parameterwerte repräsentativ sind und Verlust- und Streu koeffizienten umfassen, wobei die Parameterwerte die Ersatz schaltbilder von den elektrischen rotatorischen Maschinen festlegen.

D.h. der Trainingsdatensatz umfasst Daten von jenen Maschi nen, deren Ersatzschaltbildparameterwerte bereits bekannt sind. Dies können z.B. Daten von Asynchronmaschinen, z.B. Asynchronmotoren oder -generatoren, bekannter Typen sein.

Der Trainingsdatensatz, der Trainingsinput- und Trainingsout putdaten umfasst, kann vorverarbeitet werden, bevor die Funk tion auf dem Trainingsdatensatz trainiert wird. Die Vorverar beitung kann beispielsweise das Bringen der Daten in eine re lative und normierte Form umfassen.

In einem Schritt T3 wird eine Funktion basierend auf den Trainingsinputdaten und den Trainingsoutputdaten trainiert. In einem Schritt T4 wird die trainierte Funktion F beispiels weise mittels einer zweiten Trainingsschnittstelle bereitge stellt.

Die Funktion kann beispielsweise auf einer Regression, vor zugsweise auf einer multivariaten Regression basiert sein.

Die Trainingsinputdaten können Achshöhen (z.B. 63 mm bis 450 mm), vorzugsweise Achshöhen und Polpaarzahlen (z.B. 2 bis 8) und die Trainingsoutputdaten Verlust- und Streukoeffizienten umfassen. Es versteht sich, dass das Verfahren auch für ande re Achshöhen (z.B. kleiner 63 mm und größer 455 mm) und Pol paarzahlen funktioniert.

Der Trainingsdatensatz kann somit Daten von elektrischen ro tatorischen Maschinen, z.B. von Asynchronmaschinen gleichen oder ähnlichen Typs umfassen, bei welchen eine Abhängigkeit der Ersatzschaltbildparameter von ihrer Achshöhe oder von ih rer Achshöhe und ihrer Polpaarzahl bekannt ist.

Die trainierte Funktion kann außerdem validiert werden. Dies kann z.B. in einem Belastungsbereich 50 bis 125% erfolgen.

Der Trainingsdatensatz kann Daten von 1000 bis 2000 Asyn chronmaschinen verschiedener Typen umfassen.

Die Funktion kann auch auf einem neuronalen Netz basieren, sodass die vorgenannte trainierte Funktion F ebenfalls auf einem neuronalen Netz basieren kann.

Jedes der vorgenannten computerimplementierten Verfahren kann in Form von Befehlen eines Computerprogramms vorliegen, wobei die Befehle, wenn das Computerprogramm durch einen Computer oder im Allgemeinen durch ein Datenverarbeitungssystem ausge führt wird, den Computer oder das Datenverarbeitungssystem dazu veranlassen, das entsprechende Verfahren auszuführen. Das (die) Computerprogramm (e) kann (können) auf einem computer lesbaren Medium gespeichert werden oder mit einem Datenträ gersignal übertragen werden. Dies trifft ebenfalls auf die Verfahrensprodukte, i.e. auf das Ersatzschaltbild EC1, EC2, EC3 mit den ermittelten Parameterwerten und auf die trainier te Funktion F zu, die auf einem computerlesbaren Medium ge speichert oder mit einem Datenträgersignal übertragen werden können.

FIG 6 zeigt eine industrielle IT-Umgebung 1, in der einer Ausführungsform des Verfahrens zum Anbinden bzw. für Onboar- ding von neuen Assets - hier von einer elektrischen rotatori schen Maschine 2 - an eine Plattform 3 ausgeführt werden kann. Die Plattform kann beispielsweise als eine Software- Plattform, und insbesondere als eine in einer Cloud 4 basier te Plattform 3 - eine Cloud-Plattform 3 - ausgebildet sein. Die Cloud kann beispielsweise als eine IoT-, insbesondere als eine IIoT-Cloud 4 ausgeführt sein.

Die Cloud-Plattform 3 kann eine oder mehrere Recheneinheiten umfassen. Die Cloud-Plattform 3 kann beispielsweise das vor genannte Computerprogramm umfassen, mit welchem Parameterwer te für ein Ersatzschaltbild der Maschine 2 bereitgestellt werden können. Dieses Computerprogramm kann beispielsweise in der Cloud 4 auf einem Backend-Server 5 gespeichert sein.

In dem vorliegenden Beispiel wird davon ausgegangen, dass we der das Ersatzteilbild noch die Ersatzschaltbildparameter der Maschine 2 bekannt sind. Es kann angenommen werden, dass die Maschine 2 beispielsweise durch das erweiterte Ersatzschalt bild EC3 beschrieben wird. Die Parameterwerte für dieses Er satzschaltbild können beispielsweise mithilfe der vorgenann ten Ausführungsform des Verfahrens wie nachfolgend beschrie ben ermittelt werden.

Wenn die Ersatzschaltbildparameter der Maschine 2 bekannt sind, kann die IT-Umgebung 1 zum Trainieren eine Funktion F, beispielsweise wie oben beschrieben verwendet werden. Zu die- sem Zweck kann beispielsweise der Backend-Server 5 ein Compu terprogramm mit den entsprechenden Befehlen aufweisen.

Zunächst werden anhand der Maschine 2, z.B. des Asynchronmo tors oder -generators, in einem nicht an einer Betriebsspan nung angeschlossenen Zustand Inputdaten erhoben, die für die Maschine 2 charakteristisch sind und als Input in eine Konfi gurationsanwendungssoftware eingegeben werden können.

Dies kann beispielsweise durch einen Benutzer erfolgen, der beispielsweise zunächst die für das Asset, z.B. für die Ma schine, insbesondere für den Asynchronmotor relevanten Daten sammelt, indem er/sie beispielsweise Angaben von einem Leis tungsschild LS abliest, die Achshöhe des Asynchronmotors 2 misst. Darüber hinaus kann die Polpaarzahl aus den Leistungs schildangaben, beispielsweise mit dem oben beschriebenen Ver fahren, berechnet werden.

Beim Einrichten des Asynchronmotors oder -generators 2 kann er/sie im Rahmen des sogenannten Onboardings die erhaltenen Inputdaten in eine Konfigurations-App auf einem mobilen Gerät 6, z.B. Smartphone/Handheld eingeben.

Die Konfiguration-App kann die Inputdaten über eine Datenver bindung 7, beispielsweise WLAN oder GSM-Mobilfunk, an die IoT-Cloud 4, insbesondere zum Backend-Server 5 übertragen.

Die Inputdaten können auch in einer Datenbank 8 gespeichert werden, wobei die Datenbank 8 als eine Datenbank der Cloud- Plattform 3 (hier gezeigt) oder auch als eine Cloud-Datenbank eines Dritten (hier nicht gezeigt) ausgeführt werden kann.

Das auf dem Backend-Server 5 gespeicherte Computerprogramm kann auf die Datenbank 8 zugreifen.

Das Computerprogramm greift anschließend auf die Inputdaten zu und erzeugt/ermittelt zu dem Asynchronmotor 2 das zugehö rige Simulationsmodell EC3, d.h. die Parameterwerte. Das Verfahren kann für jedes neue Asset wiederholt werden.

Anschließend kann in einem Zwischenschritt, der Informations gehalt des Simulationsmodells aus Gründen der Informationssi cherheit verringert werden. Dabei kann das erweiterte Ersatz schaltbild EC3 mit den ermittelten Parameterwerten in ein komprimiertes bzw. reduziertes Ersatzschaltbild umgewandelt werden.

Das reduzierte Ersatzschaltbild weist einen geringeren Infor mationsgehalt als das erweiterte Ersatzschaltbild. In dem re duzierten Ersatzschaltbild können Ersatzschaltbild Elemente zusammengefasst beziehungsweise gänzlich entfernt werden. Da bei wird bei der Berechnung auf dem IoT-Gerät der reduzierte Informationsgehalt zumindest teilweise wieder ergänzt, indem (plausible) Annahmen getroffen werden, die jedoch nur für den einzelnen Motor - und nicht notwendigerweise exakt - zutref fend sind. Daher können die Aussagen zum Betriebsverhalten sehr beschränkt sein und sich lediglich auf Drehmoment und Leistung beschränken.

Das Simulationsmodell - Ersatzschaltbild EC3 mit den ermit telten Parameterwerten - kann anschließend beispielsweise in der Plattform-Datenbank 8 oder auf dem Backend-Server 5 ge speichert werden, um - im weiteren Verlauf des Onboardings - für die Konfigurations-App abrufbar zu sein, oder ohne Zwi schenspeichern an die Konfigurations-App übertragen werden.

Nachdem die Konfiguration-App über das Simulationsmodell ver fügt, kann sie das Simulationsmodell über eine weitere, bei spielsweise funkbasierte Datenverbindung 9, z.B. Bluetooth oder WLAN, an ein IoT-Gerät 10, das an dem Asynchronmotor 2 angeordnet vorzugsweise befestigt ist, übertragen.

Das IoT-Gerät 10 kann als eine Sensorvorrichtung ausgebildet sein, die dazu ausgebildet und konfiguriert ist, Sensordaten zu erzeugen und das Simulationsmodell (Ersatzschaltbild EC3 oder das reduzierte Ersatzschaltbild mit den ermittelten Pa- rameterwerten) zu verwenden, um beispielsweise aus den Sens ordaten mithilfe des Simulationsmodells Daten des aktuellen Motorbetriebspunktes bzw. Asset-KPIs (KPIs für Key Perfor mance Indicators) zu berechnen. Hierzu können/kann in dem IoT-Gerät 10 eine Recheneinheit und/oder ein computerlesbares Speichermedium vorgesehen sein (hier nicht gezeigt).

Das IoT-Gerät 10 ist vorzugsweise an keine Maschinensensoren innerhalb (oder auch außerhalb) der Maschine 2 angebunden.

Für die hier beschriebene Betriebsverhaltensermittlung (siehe z.B. Beschreibung zu FIG 7) sind keine teuren und wartungs aufwändigen Sensoren notwendig, die beispielsweise Strom oder Spannung messen können. Daher ist das IoT-Gerät 10 sehr güns tig und wartungsfreundlich. Dabei können/kann beispielsweise ein Drehmoment und/oder eine Leistung, z.B. mechanische Wel lenleistung und/oder ein Leistungsfaktor und/oder ein Wir kungsgrad ermittelt werden.

Die berechneten Assets-KPIs (das Betriebsverhalten des Asyn chronmotors 2) können über eine weitere vorzugsweise funkba sierte Datenverbindung 11, z.B. WLAN, beispielsweise in ein stellbaren (Zeit-)Intervallen an die IoT-Cloud-Plattform 3 übermittelt werden. Dort können die Assets-KPIs einer weite ren IT-Verarbeitung unterzogen oder in der Datenbank 8 oder auf dem Backend-Server 5 abgespeichert werden. Weiterhin kön nen die Assets-KPIs an einer beispielsweise im Frontend der IoT-Cloud-Plattform angeordneten Anzeigevorrichtung z.B. an einem Dashboard 12 angezeigt werden.

Die Datenverbindungen 7, 9, 11 sind vorzugsweise alle zwei seitig.

Bei einer (hier nicht gezeigten) Ausführungsform kann auf Übertragen des Simulationsmodells an das IoT-Gerät 10 ver zichtet werden. In diesem Fall kann auch auf das vorgenannte Komprimieren des Ersatzschaltbildes verzichtet werden, wodurch bessere Ergebnisse erzielt werden können. Stattdessen kann die Berechnung der Asset-KPIs (des Betriebsverhaltens des Asynchronmotors oder -generators 2) in die IoT-Cloud- Plattform 3 verlagert werden.

FIG 7 zeigt ein Flussdiagramm einer Ausführungsform eines oben kursorisch thematisierten Verfahrens zur Betriebsverhal tensermittlung der Maschine 2, wenn sie in Betrieb genommen wird.

In einem Schritt A wird ein Streumagnetfeld außerhalb der Ma schine 2 erfasst. In einem Schritt B werden aus dem erfassten Streumagnetfeld eine Schlupffrequenz f2und eine Synchronfre quenz fi berechnet. In einem Schritt C wird aus der Schlupf frequenz f2und der Synchronfrequenz fi ein Schlupf s berech net. Dies kann beispielsweise mittels einer Signalverarbei tungssoftware erfolgen. In einem Schritt D wird, wie oben be schrieben, ein Ersatzschaltbild (die ermittelten Ersatz schaltbildparameterwerte) bereitgestellt (z.B. mittels einer Datenübertragung von dem mobilen Gerät 6). Die Bereitstellung des Ersatzschaltbildes mittels einer Datenübertragung von ei nem mobilen Gerät 6 findet vorzugsweise nicht während der Mess- bzw. Berechnungssequenz statt. Stattdessen kann das Er satzschaltbild während des Onboardings übertragen und auf dem IIOT-Gerät gespeichert werden.

In einem Schritt E wird anhand des Schlupfs s, der Synchron frequenz fi und des bereitgestellten Ersatzschaltbildes (der ermittelten Ersatzschaltbildparameterwerte) Betriebsverhalten der Maschine 2 und insbesondere ihr Betriebspunkt ermittelt.

Die Schritte A bis C und E können allesamt beispielsweise mittels des IoT-Geräts 10 ausgeführt werden.

Denkbar ist aber auch, dass das IoT-Gerät 10 lediglich einen oder mehrere der Schritte A bis C durchführt und die restli chen Schritte durch eine andere Recheneinheit, z.B. einen lo kalen Sever oder durch den Backend-Server 5 durchgeführt wer den. Beispielsweise kann das IoT-Gerät 10 Streumagnetfeldda- ten an diese Recheneinheit zur Weiterverarbeitung und Analyse übermitteln .

Somit kann eine Anordnung zur Betriebsverhaltensermittlung einer an einer Betriebsspannung angeschlossenen elektrischen rotatorischen Maschine 2 eine Sensorvorrichtung 10 und eine Recheneinrichtung umfassen, die derart konfiguriert sind und Zusammenwirken, dass die Schritte A bis E des Verfahrens aus geführt werden. Die Recheneinrichtung kann beispielsweise den Backend-Server 5, das mobile Gerät 6, die Datenbank 8 und die Anzeigevorrichtung 12 umfassen (siehe FIG 6).

Obwohl die Erfindung im Detail durch Ausführungsbeispiele nä her illustriert und beschrieben wurde, ist die Erfindung nicht durch die offenbarten Beispiele eingeschränkt. Variati onen hiervon können vom Fachmann abgeleitet werden, ohne den Schutzumfang der Erfindung, wie er durch die nachfolgenden Patentansprüche definiert wird, zu verlassen. Insbesondere können das beschriebene Verfahren zum Bereitstellen eines Er satzschaltbildes durch Merkmale verbessert werden, die in Be zug auf das Verfahren zum Bereitstellen einer trainierten Funktion beschrieben oder beansprucht wurden und vice versa. Dies findet mutatis mutandis Anwendung auf das Verfahren zum Anbinden von einer elektrischen rotatorischen Maschine an ei ne Plattform, das Verfahren zur Betriebsverhaltensermittlung einer an einer Betriebsspannung angeschlossenen elektrischen rotatorischen Maschine und auf die Anordnung zur Betriebsver haltensermittlung einer an einer Betriebsspannung angeschlos senen elektrischen rotatorischen Maschine.