- Ruhr-Universität Bochum

Echtzeitfähige digitale Zwillinge von Kreiselpumpen

Kreiselpumpen sind in der Gebäudetechnik weit verbreitet und dienen oftmals der Förderung von Wasser in Heiz- und Klimageräten. Häufig werden diese Pumpen allerdings nicht an ihren energieeffizientesten Betriebspunkten betrieben. Nicht selten werden sogar Betriebspunkte erreicht, die z.B. durch Kavitation zu Beschädigungen der Pumpe und ihrer Bauteile führen. Eine echtzeitfähige Überwachung der Pumpe bietet die Möglichkeit, ineffiziente oder schädigende Betriebsarten zu erkennen und diese zu optimieren oder zu vermeiden. Dies erfordert allerdings genaue Kenntnis über die orts- und zeitaufgelösten Volumenströme (siehe Abbildung 1) und Druckfelder innerhalb der Pumpe.

Abbildung 1: Illustration des Volumenstroms in einer Kreiselpumpe.

Messungen von ortsaufgelösten Volumenströmen in Echtzeit sind aufwändig und in der industriellen Praxis höchstens in Einzelfällen umsetzbar. Im hiesigen Forschungsprojekt werden Algorithmen entwickelt, die es erlauben, schwer messbare Größen wie ortsaufgelöste Volumenströme und Druckfelder durch die Kombination von möglichst einfachen Messungen und mathematischen Modellen zu ermitteln („Softsensorik“). Im Fall der untersuchten Kreiselpumpen reichen einige wenigen Messpunkte, sofern diese Messpunkte mit Hilfe des Modells und Optimierungsalgorithmen an den richtigen Stellen platziert werden. 

Eine Herausforderung des Projektes besteht darin, bestehende hochauflösende Simulationsverfahren der numerischen Strömungsmechanik (computational fluid dynamics, CFD) für einen Einsatz auf Mikrocontrollern, die in Pumpen integriert werden können, nutzbar zu machen. 

Dazu werden aus existierenden und bewährten CFD-Modellen mittels Modellreduktionsmethoden echtzeitfähige „digitale Zwillinge“ abgeleitet. Die zum Einsatz kommenden Modellreduktionsmethoden basieren auf der Hauptkomponentenzerlegung und ermöglichen die orts- und zeitaufgelösten Strömungsfelder unter Verwendung von wenigen typischen Bewegungsmustern (Moden) mit einem kontrollierbaren Fehler zu approximieren (siehe Abbildung 2).

Abbildung 2: Sechs Moden des Geschwindigkeitsfelds aus Abbildung 1.

Diese Moden werden dann als neue abstrakte Basis für das reduzierte Modell verwendet. Die auf diese Weise resultierenden reduzierten Modelle sind von einer Form, die die Anwendung von bewährten Methoden der Softsensorik zulässt. Anders als bei einer direkten Anwendung solcher Methoden auf das CFD-Modell resultieren dabei Algorithmen zur Rekonstruktion z.B. von Strömungsfeldern, die schlank genug für eine Umsetzung auf industrietauglichen Mikrocontrollern sind.

Abbildung 3: Weil die ersten 16 Moden bereits ~99% der Energie der Strömung abdecken, kommt das reduzierte Modelle mit diesen 16 Moden aus. Im Vergleich dazu sind in der ursprünglichen CFD-Simulation 36.000 Freiheitsgrade für das zur Illustration gezeigte Beispiel nötig.

Dieses Projekt wird in Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl für Hydraulische Strömungsmaschinen (HSM) von der Ruhr-Universität Bochum durchgeführt.