Beschreibung:

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zum sensorlosen Bestimmen des Volumenstromes oder des Druckes zum Regeln eines mit einem EC-Motor betriebenen Ventilators eines Lüftungsgeräts. Für die Be- und Entlüftung von Gebäuden und Einrichtungen mit Lüftungs systemen ist es typischerweise erforderlich, dass Lüftungsgeräte mit Lüf tungskanälen und Luftschächten für die Luftführung verwendet werden. In der Luftführung wird Zu- oder Abluft befördert, welche durch einen Ventilator oder mehrere Ventilatoren des Lüftungssystems bewegt wird, um eine erfor derliche und möglichst konstante Volumenstromstärke zu erzielen.

Rohrlängen, Rohrdurchmesser, Rohrmaterialien, aber auch die Gestaltung weiterer Teile eines Lüftungssystems, wie etwa die Gestaltung eines Luftaus lasses, werden vom Hersteller des Lüftungsgeräts sehr individuell bestimmt. Derartige Gestaltungsmerkmale und Einflussfaktoren der Applikation sind einem Hersteller des im Lüftungsgerät verwendeten Ventilators in aller Regel nicht bekannt.

Ein Lüftungssystem soll möglichst optimal auf individuelle Begebenheiten ausgelegt sein. Die theoretisch lediglich berechneten und notwendigen Vo- lumenströme müssen dann im tatsächlichen Betrieb eingehalten werden.

Insbesondere sollen sie nicht von den vorab berechneten Werten abweichen und nach Möglichkeit wenig bis gar nicht schwanken.

Aus DE 10 2011 106 962 A1 ist ein Gebläse für ein Lüftungssystem mit ei nem Motor und einer zugehörigen Steuerung bekannt, die über einen Ist- Soll-Vergleich eines Motorstromes den Motor auf die Förderung einer kon stanten Luftmenge hin steuert.

In DE 10 2008 057 870 A1 ist eine Steuerung eines Lüftungsgerätes be schrieben, die den Motor des Gebläses auf einen möglichst geringen Ab stand zwischen aufgenommener elektrischer Leistung und entsprechend der Drehzahl gewünschter elektrischer Leistung hin regelt.

In DE 10 2004 060 206 B3 ist ein Verfahren zum Betrieb eines stromrichtergespeisten Verdichters abhängig von einer Momentenkennlinie beschrieben und in der DE 10 2005 045 137 A1 ist ein Verfahren zum Betrieb einer Lüftereinheit mit einem vorgegebenen konstanten Luftvolumen oder Betriebsdruck beschrieben, wobei die Lüftereinheit einen Elektromotor zum An trieb eines Lüfterrades und eine Motorsteuerung aufweist und wobei die Mo- torsteuerung die Motorspannung für den Betriebspunkt anhand von Kennli nien ermittelt.

Es ist ebenfalls bekannt, dass ein Ventilator eine so genannte Ventilator kennlinie besitzt, die sein Verhalten ohne Regeleinfluss beschreibt. Ein ge wünschter Soll-Volumenstrom eines Lüftungsgeräts wird in der Planung ei- nes Lüftungssystems aufgrund verschiedener Parameter des konkreten Ein satzfalls berechnet. Wird der Soll-Volumenstrom unterschritten, wird zu we nig Luft gefördert. Es ist daher wünschenswert, Ventilatoren bereitzustellen, die in ihrem jeweiligen Arbeitsbereich eine möglichst steile Ventilatorkennlinie haben, also bei einem steigenden Gegendruck möglichst lange einen kon- stanten Volumenstrom halten können.

Weiterhin ist es aus dem Stand der Technik bereits hinreichend bekannt, Ventilatoren von Lüftungsgeräten mit sogenannten EC-Motoren auszustat ten. Als EC-Motor werden bürstenlose Gleichstrommotoren bezeichnet. Die Motorwicklungen werden dabei z. B. abhängig von der Lage eines Perma- nentmagneten auf einem Rotor angesteuert. So wird ein Magnetfeld erzeugt, welches nahezu ideal am Rotor anliegt, was eine hohe Effizienz des EC- Motors ermöglicht. Für diese Art der Ansteuerung ist es aber erforderlich, dass die Lage des Rotors zum Stator bekannt ist. Dies kann auf verschiedene an sich bekannte Weisen erfolgen, z. B. mittels eines Hall-Sensors und eines Magneten. Man kann mit einem EC-Motor im Vergleich zu anderen Motoren eine deutliche Ersparnis bei der Leistungsaufnahme erzielen. EC- Motoren haben häufig eine interne Regelung, bei der jedoch lediglich die Leistungsaufnahme des EC-Motors in etwa konstant gehalten wird. Nachteilig bei Anwendungen von EC-Motoren in der Lüftungstechnik ist deren Ventilatorkennlinie. Der Volumenstrom von Ventilatoren, die mit einem EC- Motor betrieben werden, sinkt ausgehend von einer Volumenstromstärke im freiblasenden Betrieb mit steigendem Gegendruck kontinuierlich. Der

Ventilatorkennlinie fehlt also die„gewünschte“ Steilheit. Es ist daher bekannt, bei Verwendung eines EC-Motors in einem Lüftungsgerät eine aufwändigere Regelvorrichtung vorzusehen, um den Volumenstrom bei variierendem Gegendruck möglichst konstant zu halten. Üblich ist die Verwendung von Sensoren, um Sensordaten zu erfassen und darauf basie rend die Drehzahl des Ventilators bei veränderlichem Gegendruck zur Ein- haltung des vorgegebenen Soll-Volumenstroms oder Soll-Druckes gezielt verändern zu können.

Es ist weiterhin aus dem Stand der Technik bekannt, zu diesem Zweck alter nativ oder zusätzlich Volumenstrom-Sensoren zu verwenden. Die Verwen dung solcher Sensoren hat jedoch den Nachteil eines hohen technischen Aufwands, zumal in typischen Lüftungsanwendungen im Vergleich mit dem Atmosphärendruck sehr geringe Werte des Gegendrucks auftreten und da her sehr empfindliche Sensoren für Druck oder Volumenstrom verwendet werden müssen. Die Verwendung von Sensoren ist demnach nicht nur teuer und aufwändig, sondern unterliegt weiteren Nachteilen, wie Ausfällen von Sensoren, Verschmutzung der Sensoren und dergleichen.

Ferner ist es bei genau zu steuernden Volumenströmen, z. B. in Laboran wendungen erforderlich, zusätzliche Sensoren zur Erfassung des Volumenstroms einzusetzen. So sind z. B. Thermosensoren an Bauteilen angebracht, welche gekühlt werden sollen. Steigt die Temperatur, so wird die Drehzahl des Ventilators erhöht, ohne dabei den genauen Einfluss auf den Volumenstrom oder Druck zu kennen.

Wünschenswert ist daher eine technische Lösung oder ein Verfahren zum sensorlosen Regeln eines mit einem EC-Motor betriebenen Ventilators eines Lüftungsgeräts auf einen bestimmten Volumenstrom und/oder Arbeitspunkt, zum Erzielen und Halten einer vorgegebenen Soll-Volumenstromstärke oder einem Soll-Druck.

Der vorliegenden Erfindung liegt daher die Aufgabe zu Grunde, vorbesagte Nachteile im Stand der Technik zu überwinden und eine einfach und kosten günstig realisierbare Lösung zum sensorlosen Regeln eines mit einem EC- Motor betriebenen Ventilators eines Lüftungsgeräts auf einen bestimmten Volumenstrom, Druck und/oder Arbeitspunkt vorzuschlagen.

Diese Aufgabe wird durch die Merkmalskombination gemäß Anspruch 1 ge- löst.

Ein Grundgedanke der Erfindung betrifft das sequentielle Anlernen eines künstlichen neuronalen Netzes, wodurch dann mittels des angelernten neuronalen Netzes der jeweils aktuelle Volumenstrom bzw. der aktuelle Druck aus Eingangsparametern ermittelt werden kann. Ist das neuronale Netzt nach ausreichendem Anlernprozess eingelernt, so lassen sich für diesen Ventilatortyp der Volumenstrom und/oder Druck bestimmen und im Betrieb regeln.

Die relevanten Parameter, aus denen der Volumenstrom (bzw. Druck) be stimmt wird, sind demnach die Eingangsgrößen des neuronalen Netzes. Die relevanten Parameter sind diejenigen Parameter, die physikalisch Einfluss auf den Volumenstrom haben. Diese sind z. B. der Spulenstrom oder falls dieser nicht gemessen werden kann, der Strom, der in den Zwischenkreis des EC-Motors des Lüfters fließt, die Drehzahl des Ventilators und der aktuelle Aussteuergrad des Motors. Soll das neuronale Netz den Volumenstrom bzw. den Druck auch bei schwankender Eingangsspannung oder Zwischen kreisspannung oder bei unterschiedlichen Temperaturen bestimmen, werden auch die Netzeingangsspannung und die aktuelle Temperatur als Eingangs parameter verwendet. Soll der Volumenstrom unabhängig vom aktuellen Luftdruck bestimmt werden, kann dieser ebenfalls als Eingangsvariable ver wendet werden. Die Anzahl der Eingangsparameter bestimmt die Anzahl der Eingangsneuronen des künstlichen neuronalen Netzes.

Erfindungsgemäß wird hierzu ein Verfahren zum Bestimmen des Volumen stromes oder Drucks zum Regeln eines vorzugsweise mit einem EC-Motor betriebenen Ventilators eines bestimmten Lüftungsgeräts auf einen bestimm ten Arbeitspunkt, zum Erzielen und Halten einer vorgegebenen Soll- Volumenstromstärke (oder Drucks) des Lüftungsgeräts ohne Verwendung eines Druck- oder Volumenstromsensors entwickelt, wobei der Volumen strom mittels eines künstlichen neuronalen Netzes auf Basis eines sequenti ellen Lernverfahrens aus einer Anzahl an Lernschritten bestimmt wird, bei der eine Verknüpfung von n künstlichen Neuronen in einer oder mehreren Schichten vorgesehen sind und wenigstens eine Eingangsschicht Pi vorge sehen ist, um eine Anzahl von i Eingangsparametern zu verarbeiten, welche einen direkten oder indirekten Einfluss auf den Volumenstrom in dem Lüftungsgerät haben.

Besonders vorteilhaft ist es, wenn zunächst eine Anzahl an tatsächlichen Messdaten von physikalischen Größen des Ventilators über seinen gesam ten Betriebsbereich erfasst werden, wobei die Messdaten mindestens die i Eingangsparameter enthalten sowie den oder die zu bestimmenden Ausga beparameter und dann das künstliche neuronale Netz mit diesen Eingangs und Ausgangsparametern auf Basis eines mehre Variablen aufweisenden vorbestimmten Algorithmus angelernt wird und die Variablen des Algorithmus in jeder Rechensequenz des neuronalen Netzes so bestimmt werden, dass die Ausgabe des neuronalen Netzes möglichst zunehmend mit den gemes senen Daten übereinstimmt.

Weiter vorteilhaft ist es, wenn das künstliche neuronale Netz aus einem Feed-Forward-Netz gebildet wird und insbesondere das künstliche neuronale Netz eine Eingangsschicht P,, wenigstens eine Zwischenschicht Z mit Akti vierungsfunktion f _z und eine Ausgangsschicht A mit Aktvierungsfunktion f ₀ aufweist.

In einer besonders vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung ist vorgesehen, dass die Zwischenschicht Z eine auswählbare Anzahl N an Neuronen besitzt, wobei die Anzahl N von der Anzahl der Eingangsgrößen und dem gewünsch ten Maß der Bestimmungsgenauigkeit abhängig auswählbar ist.

Weiter vorteilhaft ist es dabei, wenn jedes Neuron der Zwischenschicht Z seinen Zustand über die Aktivierungsfunktion f _z auf die Ausgabeschicht A ausgibt.

In einer ebenfalls vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung ist vorgesehen, dass die Aktivierungsfunktion f _z vorzugsweise eine Tangens-Hyperbolicus- Funktion wie folgt verwendet: wobei:

Out _j! Ausgabe des j-ten Neurons des Zwischenlayers

f _z : die Aktivierungsfunktion des Zwischenlayers Z

Wji<: Gewichtung des k-ten Eingangsneurons auf das j-ten Neuron des Zwischenlayers

b _j : Bias des j-ten Neurons des Zwischenlayers

i: Anzahl der Eingangsneuronen.

Weiter vorteilhaft ist es, wenn die Ausgabeschicht A aus einem oder zwei Neuronen besteht, wobei als Aktivierungsfunktion für das Ausgangsneuron eine lineare Funktion verwendet wird

wobei

A: Ausgabe des Neurons

f ₀ : Aktivierungsfunktion der Ausgangsschicht

q _k : Gewicht des k-tenNeurons des Zwischenlayers Z auf das Aus gangsneuron

b: Bias des Ausgangsneurons

N: Anzahl der Neuronen des Zwischenlayers. Es ist dabei günstig, wenn die Parameter b _j , W _jk , qk und b ₀ zum Anlernen des neuronalen Netzes schrittweise je Rechensequenz angepasst werden, so lange bis die vom neuronalen Netz ermittelten Ausgangsneuronen einen Vo lumenstrom und/oder Druck repräsentieren, der dem tatsächlichen gemes senen Volumenstrom und/oder Druck mit einer Abweichung kleiner als einer vorgegebenen maximal zulässigen Abweichung entspricht. Anders aus gedrückt, ist dann das neuronale Netzt ausreichend eingelernt, um die ge wünschten Größen sensorlos mit ausreichender Genauigkeit bestimmen zu können. Ein weiterer Aspekt der vorliegenden Erfindung betrifft eine Vorrichtung zur

Durchführung eines wie zuvor beschriebenen Verfahrens, wobei die Vorrich tung ausgestattet ist mit einem Ventilator in einem Lüftungsgerät, einer An zahl an Sensoren zum Erfassen von Eingangs- und Ausgangsparametern, einer Messeinrichtung zum Bestimmen der Eingangs- und Ausgangsparame- ter auf Basis der von den Sensoren erfassten physikalischen Messdaten und einer Datenverarbeitungseinheit mit einem künstlichen neuronalen Netz einer vorgegebenen Topologie, wobei die Datenverarbeitungseinheit wenigstens eine Schnittstelle aufweist, um die erfassten Eingangsparametern an wenigs- tens die Eingangsschicht zu übertragen. Die Ausgangsparamter werden an die Datenübertragungseinheit übertragen.

Andere vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung sind in den Unteransprü- chen gekennzeichnet bzw. werden nachstehend zusammen mit der Be schreibung der bevorzugten Ausführung der Erfindung anhand der Figuren näher dargestellt.

Es zeigt:

Fig. 1 eine schematische Konzeptzeichnung der Realisierung eines künstlichen neuronalen Netzes,

Fig. 2 eine Fehlerkurve, die den relativen Fehler bei der Bestimmung des Volumenstroms bei einem ersten beispielhaften Ausfüh rungsbeispiel zeigt und

Fig. 3 eine Fehlerkurve, die den relativen Fehler bei der Bestimmung des Volumenstroms bei einem alternativen beispielhaften Aus führungsbeispiel zeigt.

Im Folgenden wird die Erfindung anhand der beiden gezeigten Ausführungs beispiele mit Bezug auf die Figuren 1 bis 3 näher beschrieben, wobei gleiche Bezugszeichen in den Figuren auf gleiche strukturelle und/oder funktionale Merkmale hinweisen.

In der Figur 1 findet sich eine schematische Konzeptzeichnung der Realisie rung eines künstlichen neuronalen Netzes, welches als ein Feed-Forward- Netz ausgebildet ist. Das künstliche neuronale Netz besitzt eine Eingangs schicht Pj, die Zwischenschicht Z mit ihren Aktivierungsfunktionen f _z und eine Ausgangsschicht A mit Aktivierungsfunktion f ₀ . Ferner sind in der Netztopologie die gewichteten Parameter W _jk , nämlich wn; W12, w _2i , w ₂ 2,..- gezeigt, die jeweils die Gewichtung des k-ten Eingangsneu rons auf das j-te Neuron des Zwischenlayers bezeichnen. Mit b, bi,b ₂ ... b _n sind die Bias-Neuronen bezeichnet und zwar bedeutet b _j das j-te Bias- Neurons des Zwischenlayers.

In der Ausgangsschicht ist mit A die Ausgabe des Ausgangs-Neurons be zeichnet. Dieses entspricht dem ermittelten Volumenstrom. Ebenfalls ist die Aktivierungsfunktion f ₀ der Ausgangsschicht gezeigt, sowie das Gewicht q _k des k-ten Neurons des Zwischenlayers Z auf das Ausgangsneuron.

In der Fig. 2 ist eine Fehlerkurve dargestellt, die den relativen Fehler bei der Bestimmung des Volumenstroms bei einem ersten beispielhaften Ausfüh rungsbeispiel zeigt, welches eine Netztopologie mit zwei Eingangsneuronen, nämlich einem Eingangsneuron für den Strom und einem Eingangsneuron für die Drehzahl zeigt.

Die Zwischenlayerschicht bestehend bei diesem Beispiel aus 10 Neuronen und die Ausgabeschicht aus einem Neuron. Als Aktivierungsfunktion des Zwischenlayers f _z wurde ein Tangens hyperbolicus und als Aktivierungsfunk- tion der Ausgangsschicht wurde eine lineare Funktion verwendet.

Der relative Fehler ist der Fehler zwischen approximierten und gemessenen Volumenstrom dividiert durch den gemessenen Volumenstrom in % aufge tragen über den gemessenen Volumenstrom (Fehler größer als 20% wurden auf 20% begrenzt). Es ist zu erkennen, dass der Fehler zunehmend geringer infolge des relativen Fehlers (approximierter Fehler - gemessener Fehler) wird.

In der Fig. 3 ist eine Fehlerkurve dargestellt, die den relativen Fehler bei der Bestimmung des Volumenstroms bei einem alternativen beispielhaften Aus- führungsbeispiel zeigt, welches eine Netztopologie mit drei Eingangsneuro nen, nämlich einem Eingangsneuron für den Strom und einem Eingangsneu ron für die Drehzahl und einem weiteren für den aktuellen Aussteuergrad des Motors zeigt. Die Zwischenlayerschicht bestehend bei diesem Beispiel aus 15 Neuronen und die Ausgabeschicht ebenfalls aus einem Neuron. Als Aktivierungsfunkti on des Zwischenlayers f _z wurde ebenfalls wie in dem Beispiel zur Figur 2 ein Tangens hyperbolicus und als Aktivierungsfunktion der Ausgangsschicht wurde ebenfalls eine lineare Funktion verwendet.

Die Erfindung beschränkt sich in ihrer Ausführung nicht auf die vorstehend angegebenen bevorzugten Ausführungsbeispiele. Vielmehr ist eine Anzahl von Varianten denkbar, welche von der dargestellten Lösung auch bei grundsätzlich anders gearteten Ausführungen Gebrauch macht.

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