CN101558240A - 用于活塞泵的电子凸轮轴电机控制 - Google Patents

Abstract

双(或多)活塞泵系统(10)设有两个泵(12)，该两个泵是曲柄(14)驱动的。该系统不具有机械凸轮轴，但具有在控制器(20)中作用象机械凸轮轴的软件算法。该算法将学习并产生唯一的将模拟机械凸轮轴的速度曲线。出于实际考虑，在软件起假想凸轮轴的作用时，输出齿轮的速度曲线称为凸轮曲线。所述算法利用曲柄角度估算、学习曲线生成、滤波和提前定时计算。

Description

用于活塞泵的电子凸轮轴电机控制

技术领域

本申请要求2006年9月26日提交的、美国申请序列号为60/826,997的专利申请的优先权。

背景技术

这些年来利用各种各样的泵使涂料和类似材料通过系统进行循环。尽管用于此用途的空气操作的往复活塞泵已经流行很久，但是对采用效率更高的由电提供动力的方案的需要已日益增强。电动离心泵、螺杆泵和螺旋传动往复式活塞泵(US专利no.5,725,358)都已经商业化了。无论采用哪一种技术，都需要使脉动最小化，以表现恒定的系统压力。已经制造了多种往复式活塞泵系统(Graco Inc.’s GM10000无空气喷雾器，已公布的PCT申请WO02/46612A1和US专利no.5,145,339)，其中泵在相位上被偏置以使脉动最小化。

发明内容

在优选实施例中，双(或多)活塞泵系统设有两个泵，该两个泵是曲柄驱动的，所述曲柄彼此偏置约84°。该系统不具有机械凸轮轴，但具有作用象机械凸轮轴的软件算法。该算法将学习并产生唯一的将模拟机械凸轮轴的速度曲线。出于实际考虑，在软件起假想凸轮轴的作用时，输出齿轮的速度曲线称为凸轮曲线。所述算法利用曲柄角度估算(Crank Angle Estimation)、学习曲线生成(Learn CurveGeneration)、滤波和提前定时计算(Advance Timing Calculation)。

通过以下三个步骤建立平滑的凸轮速度曲线：(1)获得理论凸轮速度曲线；(2)学习唯一泵曲线；(3)建立实际凸轮曲线。

理论凸轮速度曲线由360个点(每一度一个点)构成。获得理论凸轮速度曲线以通过系统歧管的出口传送恒定的流量和压力。下列参数用于计算：活塞位移度数、活塞杆体积、转换持续时间、以及连杆和泵孔的几何结构，其中，所述活塞杆体积影响上行程上的真实泵体积，在所述转换持续时间期间没有液体泵送。

利用唯一的一组公式来实际建立用于给定系统的理想凸轮曲线，这确保了来自泵的恒定的压力和流量。学习算法还允许泵在运行的同时学习压力变化。

一旦建立学习凸轮(Learned Cam)，该学习凸轮覆盖理论凸轮(Theoretical Cam)并建立实际凸轮(Practical Cam)。注意，理论凸轮建模仅仅是近似，这是因为模拟阀门球(check balls)的影响以及齿轮箱和泵组件的总体挠曲是非常困难的。学习凸轮考虑了100％的变量，因此它是系统特有的。根据学习凸轮校对理论凸轮的球形阀门(ballchecks)和转换定时。根据理论值校对学习凸轮的加速和减速，并将学习凸轮的加速和减速限定在±30％。去除由未描述的快速压力变化引起的小的、尖锐的尖峰速度。

通过下面结合附图的详细描述将使得本发明的这些和其它目的以及优点变得更加显而易见，在几幅视图中相同的符号表示相同或相似的部件。

附图说明

图1是利用本发明的泵系统的总体视图。

图2示出了作为转动角度的函数的当前压力、平均压力、瞬时压力差和当前压力。

图3示出了应用于输出齿轮转动的提前定时技术。

图4是泵传动的分解视图。

具体实施方式

图1总体上示出了一个双(或多)活塞泵系统10。在优选实施例中系统10设有两个泵12，该两个泵是曲柄14驱动的，该两个泵相应的曲柄14彼此偏置约84°。电机16驱动齿轮减速单元18，齿轮减速单元18反过来驱动曲柄14。该系统10不具有机械凸轮轴，但具有象机械凸轮轴那样作用的软件算法。该算法将学习并产生唯一的将模拟机械凸轮轴的速度曲线。出于实际考虑，在软件起假想凸轮轴的作用时，输出齿轮的速度曲线称为凸轮曲线。所述算法利用曲柄角度估算、学习曲线生成、滤波和提前定时计算(Advance Timing Calculation)。

通过以下三个步骤建立平滑的凸轮速度曲线：(1)获得理论凸轮速度曲线；(2)学习唯一泵曲线；(3)建立实际凸轮曲线。

理论凸轮速度曲线由360个点(每一度一个点)构成。获得理论凸轮速度曲线以通过系统歧管的出口传送恒定的流量和压力。下列参数用于计算：活塞位移度数、活塞杆体积、转换持续时间、以及连杆和泵孔的几何结构。其中，所述活塞杆体积影响上行程上的真实泵体积，在所述转换持续时间期间没有液体泵送。

利用唯一的一组公式实际建立用于给定系统的理想凸轮曲线，这确保了来自泵的恒定的压力和流量。学习算法还允许泵在运行的同时学习压力变化。

一旦建立学习凸轮(LEARNED CAM)，该学习凸轮覆盖理论凸轮(Theoretical CAM)并建立实际凸轮(Practical Cam)。注意，理论凸轮建模仅仅是近似，这是因为模拟阀门球(check balls)的影响以及齿轮箱和泵组件的总体挠曲是非常困难的。学习凸轮考虑了100％的变量，因此它是系统特有的。根据学习凸轮校对理论凸轮的球形阀门(ballchecks)和转换定时。根据理论值校对学习凸轮的加速和减速，并将学习凸轮的加速和减速限定在±30％。去除由未描述的快速压力变化引起的小的、尖锐的尖峰速度。

该系统不具有机械凸轮轴，但具有作用象机械凸轮轴的软件算法。该算法将学习并产生唯一的将模拟机械凸轮轴的速度曲线。出于实际考虑，在软件起假想凸轮轴的作用时，输出齿轮的速度曲线称为凸轮曲线。所述算法利用下列独特的特征：

·曲柄角度估算

·学习曲线生成

·滤波

·提前定时计算

学习凸轮算法通过执行角度估算来估算编码器的需要。在齿轮箱中安装一个顶死点中心(TDC)传感器。该传感器检查输出齿轮上的标记。每转一转该标记触发该传感器一次。传感器一被触发，该算法就以如下方式开始计算齿轮转动的度数：

1.首先得到每4ms时帧估算的电机转数。

2.基于估算的电机转数得到估算的输出齿轮转动角度。

软件代码安装在每4ms执行一次的4ms处理器任务中。这意味代码以每4ms一次的频率监测电机。注意，实际执行时间取决于任务中的代码数量；因此我们不能假定时帧正好是4ms长。软件需要提供调整误差的时间。

下列公式描述了用于计算转动角度的技术：

其中：Ns——速度，F——频率，P——数或极(Poles)

转换为每秒转数：

得到每一个4ms时帧转数：

因此：

齿轮箱速度比＝75，这意味着电机每转75转，我们得到凸轮轴转一转：

凸轮转动1转＝电机转动75转

这意味着电机转动1转使得输出齿轮转动4.8°。

基于时间(4ms任务时间)追踪电机转数，因此能够获得在任意给定的电机转数时的凸轮轴角度。

凸轮360°＝电机转动75转

凸轮X°＝估算的电机转数#

该系统使用360个点的速度矩阵。每个点代表曲柄轴(输出齿轮)转动角度。在学习程序开始时，该矩阵是空的，所有的元素都用零填充。一旦启动学习程序，该学习程序激活闭环控制系统，该系统的输入是正在被泵送的液体的压力，输出是电机速度。简言之，该系统的作用是通过调节电机速度传递恒定的压力，同时记录每个转动角度对应的速度值以便将来不学习时使用。

例如，假定当前转动角度是18°，在这个角度时的测量压力(当前压力)是180PSI。假定平均压力是150PSI。当前压力比平均压力高20％。这是压力波动，该压力波动需要消除。然后，所述系统将对于18°的点以大约-20％调节电机速度消除压力波动并使当前压力接近平均压力。该程序持续凸轮轴转13转，这实质上意味着每个点被调节13次。每次将使误差变窄以使在18°角度时的压力更接近平均压力。

主要的控制系统要素是：

·当前压力——每10ms更新流体压力信号

·平均压力——利用具有2.4秒的时间常量的一阶滤波函数获得平均压力。出于实用考虑，将滤波函数能够指简单平均函数

·瞬时压力差——瞬时压力差＝当前压力-平均压力

·△压力——△压力是瞬时压力差与平均压力的百分数关系。参见图2。

滤波——是一种缓慢消除误差的方法。从图2看到，在18°时的误差是20％。为了防止过校正和电机的上过大应力，并不是通过简单地将电机速度提高20％来校正误差，这会造成电机泵送更多的流体并因此产生比20％更大的压力来补偿误差。注意，压力和流量之间存在平方根的关系。电机速度提高20％仅仅会使压力增大20％的平方根。而是通过在13个学习转数期间的小的速度增量逐步消除误差。最先的四转滤波因子等于5，接下来的四转该因子是4，再接下来的四转该因子是3，最后的一转该因子是2。所述因子表示对转动角度值的加权量。

例如，如果学习处于其第三转期间，滤波因子等于5。所述算法将会采用之前的5个角度值(13°、14°、15°、16°和17°)和当前角度之后的角度值(19°、20°、21°、22°和23°)。然后当前算法将得到所有这些值的平均值，同时加两次当前角度18°，使其有更大的权重。计算得到的速度值分配给角度18°。

学习凸轮算法对与控制系统响应延迟和电机打滑有关的误差提供调整。该算法计算延迟是基于电机频率和特定常量，学习超前角度(LEARN LEAD ANGLE)。所述常量取决于电机打滑量并通过试验获得。

学习角度(Learn Angle)＝当前角度(Current Angle)+学习超前(Learn Lead)；

分频器＝60；

例子：假定估算角度(当前角度)是18°，响应于该角度的电机频率是20Hz。假定学习超前是-6。

当学习正处于计算误差的过程中时，它将其添加到学习角度而不是当前角度中。如果输出齿轮位于18°且误差为+20％，学习算法通过其滤波将确定电机速度校正。假定得到的校正是-17.5％。没有提前定时(ADVANCE TIMING)，当输出齿轮转动到达18°时，学习算法将会指令电机速度为-17.5％。这意味着电机速度会必须马上调整-17.5％。实际当中这是不可能的。控制系统需要处理时间，电机需要对指令作出反应的时间。提前定时(ADVANCE TIMING)确保该指令提前发送给电机。在这个例子中提前-2°，所以所述算法在输出齿轮到达16°时而不是18°时指令速度改变-17.5％，从而给系统响应的时间。参见图3。

在不背离如所附的权利要求所限定的本发明的精神和范围的前提下可以对该泵控制作出各种变化和修改。

Claims (5)

1.一种控制泵系统的方法，该泵系统具有至少两个曲柄驱动的往复泵，用于所述泵的曲柄被偏置，所述方法包括以下步骤：

考虑活塞位移度数、活塞杆体积、转换持续时间以及连杆和泵孔的几何结构的参数中的至少一些参数，形成用于所述泵的理论凸轮速度曲线；

通过运行所述泵系统来形成唯一泵曲线，以产生学习凸轮；以及

用所述学习凸轮覆盖所述理论凸轮。

2.如权利要求1所述的方法，其中所述偏置约为84°。

3.一种控制泵系统的方法，该泵系统具有至少两个曲柄驱动的往复泵，用于所述泵的曲柄被偏置，所述方法包括以下步骤：

在恒定速度下运行所述泵系统，并收集在选择的曲柄角度位置处的输出压力；

从所述输出压力的收集，形成压力曲线；

转换所述压力曲线，以形成将降低压力变化的电机速度曲线；以及

以迭代过程重复上述步骤至少一次，直到压力变化不超过预定量。

4.如权利要求3所述的方法，还包括以下步骤：

监测运行期间的压力变化；以及

在超过所述预定量的情况下，调整所述电机速度曲线以减小压力变化。

5.一种控制泵系统的方法，该泵系统具有至少两个由电动机驱动的曲柄驱动往复泵，用于所述泵的曲柄被偏置，所述方法包括以下步骤：

提供用于所述曲柄中的至少一个曲柄的传感器，以检测所述曲柄的转动中的特定位置并将该点指定为零点；

当所述曲柄转动通过所述零点时，监测所述电机的频率，以预测曲柄轴位置；以及

在每个曲柄转动结束时，探测所述零点和预测的零点之间的任何差值并调整该预测。

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