技术领域
[0001] 本
申请涉及用于控制驱动
泵的电机的技术。
背景技术
[0002] 以下技术是所属领域中已知的：
[0003] 已知用于经由
电流传感器感测驱动可变
扭矩负载(例如，泵或
风扇)的电机的负载的技术。在标准交流感应电机上，电流与负载成比例，最高达150％。如果电流读数超过电机的铭牌额定值，则安全系统会感测到电流，并关闭电机以防止因
过热而产生灾难性故障和火灾。此状况被定义为“过载状况”。(例如，参见www.NFPA.org，和美国国家消防协会(NFPA)提供的标题为“国家电气法规NFPA 70”(NEC.)的参考文件。)然而，很多时候此种高负载状况可能是作为小问题开始的泵故障的一个迹象。
[0004] 相反，还已知用于感测且确定电机电流是否下降为低于校准的最低电平，以触发指示过程中断的故障(例如，传送带断裂、耦合件断裂、泵上的
阀关闭或鼓风机上的风
门关闭)的技术。在此情况下，也有可能在此电流超过电机的最大额定值之前，就存在潜在问题，并且可以在状况变得严重之前进行感测。(例如，参见由本申请的受让人共同拥有且在下文标识的PumpSmart技术。)
[0005] 此外，所属领域中还已知其它技术，包含以下各技术：
[0006] 美国
专利第5,245,496号公开一种自编程的非侵入性电机过载防止技术，所述技术经由电流传感器感测电机负载，且仅在过载状况下局部地防止电机故障。然而，'496技术并不经由漏磁通量
跟踪电机负载，且使用磁通量传感器来感测负载变化，以在发生灾难性损害之前指示运行中的异常情况。
[0007] 美国专利第5,680,025号公开一种主动电机监视技术，其用于避免过早故障和故障识别，所述技术仅感测电机磁通量
频率并“计算”电机负载。
[0008] 美国专利第6,308,140 B1号公开一种电机状况和性能分析器技术，所述技术感测电机电流而非磁通量，并使用电机电流来检测电机中断裂的
转子条。
[0009] 鉴于此，行业中需要一种更好的方式来检测即将发生的电机故障，并在驱动泵的电机中进行准确的诊断。
发明内容
[0010] 综上所述且与上述
现有技术对比，本发明提供一种用于非侵入性地感测电机磁通量，并消除
正弦波波形且将所得
信号用于基准和趋势分析的新的独特技术，从而允许进行准确的比较和诊断以实现用准确诊断指示即将发生的电机故障的目的。
[0011] 在操作中，当调试变频
驱动器(VFD)来控制驱动泵的电机时，泵操作员可以基于速度在实际泵负载曲线中进行编程。接着，泵操作员还可以在用户可选择的容差带内进行编程，例如曲线的+/-15％以触发警报状况。警报状况不是故障，而实际上指示系统中开始出现故障或变化，且应进行调查。
[0012] 实际上，它是用户可选择的警报，从而允许泵操作员设置正(+)电平和负(-)电平来设置用以触发警报状况的警报触发带。重要的是应注意，可以通过打开/关闭警报触发带来改变(例如，降低/增大)“警报”灵敏度。
[0013] 借助于实例，新技术将用于如以下的状况：
[0014] ·
叶轮开始堵塞，流量降低，负载降低，
[0015] ·
污泥或碎
料堆积并引起粘结，负载增大，
[0016] ·有人对输入阀进行节流，开始出现部分
气穴，负载降低，
[0018] ·叶轮磨损，负载降低，
[0019] ·等。
[0020] 应注意，本申请的受让人已开发故障保护技术，例如具有死
角、无流量、溢出/破裂管路保护。然而，这些故障保护技术主要是基于整个系统的最小值和最大值。
[0021] 这种新的独特技术将基于相较于速度的校准负载曲线确定容差。通过为技术人员提供指示性警报，以便在出现严重故障状况之前进行调查，此特征将增强保护功能。这可能更多地被解释为“智能泵VFD”，例如与下文标识的受让人的智能泵技术一致。在VFD调试期间，很容易建立此负载曲线校准。(注：通常应注意，在
粘度和
流体温度变化的应用中，此项新技术可能没有用，但可以用本申请的受让人开发的其它技术补偿流体温度的变化(例如，参见受让人的EMD和iAlert技术，所述技术由本申请的受让人共同拥有且在下文标识出)。)[0022] 本发明的具体
实施例[0023] 根据一些实施例，本发明可以呈一种设备的形式，例如，用于驱动泵的电机的
控制器，其具有：
[0024]
信号处理器或信号处理模
块，其被配置成
[0025] 接收信令，所述信令含有：关于从电机感测到的所取样漏磁通量的信息、含有从电机感测到并在学习阶段期间存储的所习得漏磁通量的电机负载简档，以及用以触发电机的警报状况的与电机负载简档相关的用户可选择的容差带；以及
[0026] 基于接收到的信令确定对应信令，所述对应信令含有关于在所取样漏磁通量超出电机负载简档的用户可选择的容差带的情况下，是否触发电机的警报状况的信息。
[0027] 本发明还可以包含以下特征中的一个或多个：
[0028] 漏磁通量可以由布置于电机的
框架的外部表面、电机的轴或电机外围装置上的电机漏磁通量传感器感测并从所述电机漏磁通量传感器接收，所述框架、轴和外围装置布置在由电机生成的
磁场内。
[0029] 电机漏磁通量传感器可以被配置成连接到具有
存储器存储装置的信号处理器。
[0030] 电机漏磁通量传感器可以被配置成使用粘着剂、
磁性结构或机械
紧固件附接到电机的框架的外部表面、电机的轴或电机外围装置。
[0031] 电机漏磁通量传感器可以被配置成感测漏磁通量，所述漏磁通量产生与使电机的轴转向所需的扭矩成比例的代表性信号，包含其中代表性信号具有与电机的转速成比例的频率。
[0032] 感测到的成比例信号可以包含振幅或频率，包含其中振幅与电机正驱动或经历的负载成比例，且频率与电机的速度成比例。
[0033] 用户可选择的容差带可以是用以触发警报状况的电机负载简档的百分比
阈值，包含其中百分比阈值为电机负载简档的用户可选择值。
[0034] 警报状况可以含有电机开始出现故障或电机中存在应调查的变化的指示。
[0035] 对应信令可以包含或呈提供警报的形式，例如包含音频警报、可视警报或这两者。
[0036] 容差可以是基于相较于速度的校准负载曲线。
[0037] 当所取样漏磁通量大于(即，过高)或小于(即，过低)电机负载简档的用户可选择的容差带时，可以确定所取样漏磁通量超出电机负载简档的用户可选择的容差带。
[0038] 信号处理器或信号处理模块可以被配置成提供含有关于警报状况的信息的对应信令，包含其中对应信令包含进行传输以用于进一步处理的无线信令。
[0039] 信号处理器或信号处理模块可以被配置成在调测用于电机的变频驱动系统期间实施负载曲线校准程序。
[0040] 信号处理器或信号处理模块可以被配置成在学习阶段期间，在每次以频率增量形式转变时将磁通量量值存储为值。借助于实例，所述值可以包含或呈均方根(RMS)值的形式。
[0041] 信号处理器或信号处理模块可以被配置成在预定数目个转变之后，建立或确定含有在学习阶段期间从电机感测到的所习得漏磁通量的电机负载简档。
[0042] 信号处理器或信号处理模块可以被配置成平均化在学习阶段期间从电机感测和测量的所习得漏磁通量，或附加有乘以百分比余量的最小值和最大值，以建立或确定电机负载简档“带宽”。
[0043] 信号处理器或信号处理模块可以被配置成将未来漏磁通量值与建立、确定或习得的电机负载简档进行比较。
[0044] 信号处理器或信号处理模块可以被配置成将所述值存储在存储器存储装置中以用于编译感测到的所取样漏磁通量的具有统计显著性的量，以形成例如概率
密度函数(PDF)的统计函数或技术，包含建立电机负载简档中的值的汇总。
[0045] 信号处理器或信号处理模块可以被配置成比较含有关于感测到的所取样漏磁通量的信息的输入信令与例如包含PDF的统计函数或技术的标准偏差。
[0046] 信号处理器或信号处理模块可以被配置成取决于构成统计函数或技术的直方图的区间大小来确定统计函数或技术对处理的影响，以便确定异常情况，以及取决于用户可选择的容差带来确定过程变化。
[0047] 信号处理器或信号处理模块可以被配置成建立具有至少一个漏磁通量
频谱的电机负载简档。
[0048] 信号处理器或信号处理模块可以被配置成使用频谱形状分析来实施将至少一个漏磁频谱分解成向量和数字的表示的技术，包含其中所述技术包含使用频谱检测器的变型。
[0049] 信号处理器或信号处理模块可以被配置成在学习阶段期间实施快速傅里叶变换(FFT)分析技术，实施的方式包含接收感测到的所取样漏磁通量信令、对所取样漏磁通量信令执行FFT分析技术，将FFT所取样漏磁通量信令作为电机负载简档存储在存储器存储装置中，以用于与以后确定的电流磁通量频谱进行比较。
[0050] 信号处理器或信号处理模块可以被配置成确定电流磁通量频谱、将电流磁通量频谱与电机负载简档进行比较，且如果电流磁通量频谱相对于电机负载简档的变化幅度大于预定百分比，则确定警报状况。
[0051] 电流磁通量频谱可以包含感测到的FFT漏磁通量、频率区间和各个频率下的相关联振幅。
[0052] 信号处理器或信号处理模块可以被配置成在填充电机负载简档之后，将电机负载简档与感测到的实际或所取样漏磁通量值进行比较，且如果感测到的实际或所取样漏磁通量值超出用户可选择的容差带，则确定警报状况，包含其中用户可选择的容差带呈在用户定义的时间周期内建立的带宽形式。
[0053] 信号处理器或信号处理模块可以被配置成使用基于最小值、最大值和时间的技术来确定警报状况，包含通过记录每一漏磁通量数据点并分配类似或相同权重来进行确定。
[0054] 信号处理器或信号处理模块可以被配置成使用基于平均值百分比和时间的技术来确定警报状况，包含通过在固定自学习时间周期内以规则间隔记录每一漏磁通量数据点并分配平均化权重来进行确定。信号处理器可以被配置成提供用于进一步处理的对应信令，包含提供为控制信令。
[0055] 所述设备可以包含或呈例如具有信号处理器的控制器的形式。
[0056] 根据一些实施例，所述设备可以包含或呈具有控制器的泵系统的形式，所述控制器具有用于实施前述信号处理功能性的信号处理器。泵系统可以包含电机和由电机驱动的泵。
[0057] 根据一些实施例，本发明可以呈一种方法的形式，所述方法具有用于进行以下操作的步骤：
[0058] 在信号处理器中接收信令，所述信令含有：关于从电机感测到的所取样漏磁通量的信息、含有从电机感测到并在学习阶段期间存储的所习得漏磁通量的电机负载简档，以及用以触发电机的警报状况的与电机负载简档相关的用户可选择的容差带；以及[0059] 在信号处理器中基于接收到的信令确定对应信令，所述对应信令含有关于在所取样漏磁通量超出电机负载简档的用户可选择的容差带的情况下，是否触发电机的警报状况的信息。
[0060] 所述方法还可以包含用信号处理器提供用于进一步处理的对应信令，包含提供为控制信令，和/或包含用布置于电机的框架的外部表面、电机的轴或电机外围装置上的电机漏磁通量传感器感测漏磁通量，以及本文中阐述的特征中的一个或多个。
[0061] 实际上，通过使用附接到电机的外部框架的电机漏磁通量传感器，可以非侵入性地感测电机负载。通过经由漏磁通量相较于速度和时间的关系来对电机负载进行趋势分析，可以智能地对运行良好的电机上的电机负载简档进行编程，以建立基准。这种独特的基准电机负载简档可以用于与未来的异常情况进行比较，以确定随着时间的流逝以及未来的即将发生的故障或过程中断。借助于又一实例，其它可能的实现方式可以包含相较于漏磁通量传感器，添加电流传感器以感测电机电流，但相同的方法可以用于对电机负载进行趋势分析并比较未来的操作。添加电流传感器将不是“非侵入性的”解决方案，而是可以并入到受让人的泵智能
算法中。
[0062] 借助于实例，安装到电机框架的受让人的iAlert技术可以被配置成包含用于实施本发明的漏磁通量传感器。
附图说明
[0063] 图式未必按比例绘制，所述图式包含以下图：
[0064] 图1包含图1A和1B，其中图1A示出根据本发明的一些实施例的例如在学习阶段期间感测和测量的均方根阀的概率密度函数(PDF)的图形表示；且其中图1B是图1A中所示的PDF在不同标准偏差下距均值的距离和最小填充的图表。
[0065] 图2示出磁通量相较于频率(电机速度)的曲线图，其示出各种标绘图。
[0066] 图3示出扭矩(T/Tn(％))相较于电机速度(n/nn)的曲线图，其具有相对于实际标绘图示出的理论标绘图的实例。
[0067] 图4示出34.5Hz区间下的电机磁通量(0％到100％)的竖直标绘图。
[0068] 图5示出根据本发明的一些实施例的具有信号处理器的设备，所述信号处理器被配置成处理接收到的信令，并确定对应信令含有关于例如用于驱动泵的电机中的异常情况的信息。
[0069] 图6示出根据本发明的一些实施例的具有外部框架的电机的
框图，所述外部框架具有布置在其上的电机漏磁通量检测器，例如包含磁通门装置。
[0070] 图7示出根据本发明的一些实施例的基本方法/算法的
流程图。
[0071] 并非每一图中都包含每一元件符号，例如以便整体上减少图式中的混乱。
具体实施方式
[0072] 基本发明
[0073] 本发明例如通过创建自学习电机负载简档提供对所属领域中的前述问题的解决方案，所述简档可以用于在电机状况超过百分比阈值或偏差大于客户定义的余量(本文中也称为“用户可选择的容差带”)时提供警报。
[0074] 借助于实例，系统可以包含连接到具有存储器存储装置的
微处理器的电机漏磁通量传感器。整个组合件将放置在电机的框架外部上，例如用粘着剂或磁体结构附接。无需
修改电机壳体。传感器将感测例如来自电机
定子的漏磁通量。当电机在操作时，电机的磁通量产生与使电机轴转向所需的扭矩成比例的信号，其中信号的频率与电机的速度成比例。
[0075] 感测到的信号或信令可以包含振幅、频率和波形状。振幅与电机正经历的负载成比例，且频率与速度成比例。根据本发明，所有这些方面对于建立“电机负载简档”至关重要。
[0076] 例如，在“学习阶段”期间，电机漏磁通量传感器可以耦合到微处理器，所述微处理器在每次例如以0.1Hz的频率增量转变时，将磁通量量值存储为RMS值。(本发明的范围不旨在限于任何特定的取样增量。)在进行了某一预定数目的转变(例如，3、4、5、6个等)之后，可以建立所述频率的负载简档。测量值可以是数学上的平均值，或附加有乘以百分比余量的最小值(min)和最大值(max)。根据本发明，这将建立电机负载简档“带宽”。任何未来磁通量值都将与此建立的电机负载简档进行有效比较。参见下文图1中所示的那些。
[0077] 为了使学习阶段获得电机负载简档的更长期汇总，可以将RMS值存储为统计上显著的量，以形成概率密度函数(PDF)。此方法的优点是，它可以建立系统的长期电机负载简档，并将感测到的输入与收集到的关于系统的统计上显著的数据集的标准偏差的数据集合进行比较。
[0078] PDF对处理的影响取决于将构成PDF的直方图的区间大小。此将捕获任何异常情况，并且取决于用户，还可以设置阈值来捕获过程变化。
[0079] 如所属领域的技术人员将了解，建立关于频谱的负载简档在需要存储的数据方面可能是非常密集的，即存储多个频谱以及其所有数据将意味着过度数据存储，例如，尤其在上述高
分辨率频谱的情况下。
[0080] 根据本发明的一些实施例，为了减轻数据存储负担，可以使用频谱形状分析将频谱分解为向量和数字的简单表示，包含其中所述技术包含使用频谱检测器的变型的情况。此频谱分解在所需空间方面可以有助于数据存储，且由于数据包的大小大大减小，因此也可以有助于此类数据的传输。此技术还可以有助于在整个生命周期中更易于管理负载简档的特征，从而使泵操作员能使用此数据来诊断其它符合某些特性的系统的运行状况。
[0081] 基于FFT的分析
[0082] 借助于实例，基于FFT的分析可以用于处理感测到的磁通量密度，如下所示：
[0083] 可以感测和读取磁通量信号，可以对感测到的磁通量信号执行平均化FFT，并且可以将数据存储在
非易失性存储器中以用于与稍后感测到的电流磁通量频谱进行比较。如果例如在学习阶段期间，电流磁通量频谱相对于所存储的磁通量频谱的变化幅度大于预定百分比，则可以设置可能发生异常操作的警报并将警报发送到泵操作员。磁通量频谱可以包含FFT数据、频率区间和各个频率下的振幅。参见图2。
[0084] 存储的数据点的数目仅受分辨率和存储器限制。
[0085] 在填充电机负载简档之后，可以将其用于与感测到的实际数据值进行比较。根据本发明，如果数据在用户定义的时间周期内超出建立的容差带宽，则可以确定并发出警报状况。
[0086] 为了避免例如如上所述的现有技术的不准确性和不精确性，本发明使用一种更准确的方法，该方法通过用在自学习阶段期间计算出的适当值填充每一“频率区间”来记录负载简档。由于在整个
频率范围内记录的值的数目大大增大，因此此技术要优越得多。
[0087] 基于Min、Max和时间的RMS警报技术**
[0088] 借助于实例，可以使用为基于min、max和时间的RMS警报的以下技术，如下所示：
[0089] 参数如下：
[0090] X＝感测到的实时实时峰值数据点，
[0091] Y hi＝存储的实时峰值数据，
[0092] Y lo＝存储的实时峰值数据，以及
[0093] A＝由客户确定的计时器设定点。
[0094] 所述技术可以至少包含以下步骤：
[0095] 步骤10：如果X>Y hi，则重写Y hi，且接着将存储的计数记录在Z中；
[0096] 步骤20：如果X
[0097] 步骤35：当调试时间＝168小时时，则跳转到10、20；
[0098] 步骤40：当Z＝5时，接着比较出X
[0099] 步骤50：如果对于>A，X
[0100] 步骤60：当Z＝5时，接着比较出X>Y hi，并针对A触发计时器；以及[0101] 步骤70：如果对于>A，X>Y hi，则发出警报“>标称负载”。
[0102] 综上所述，上文基于min、max和时间的RMS警报技术记录每一数据点，以便具有(或分配有)相同的权重，即使由于过程中的异常情况，它们相比常规操作可能很少发生。
[0103] 基于平均值百分比和时间的RMS警报技术**
[0104] 替代地且借助于另外实例，可以使用为基于平均值百分比和时间的RMS警报的以下技术，如下所示：
[0105] 参数如下：
[0106] X＝感测到的实时实时峰值数据点，
[0107] Y hi＝存储的实时峰值数据，
[0108] Y lo＝存储的实时峰值数据，
[0109] A＝由客户确定的计时器设定点，
[0110] B＝与平均值的偏差百分比，以及
[0111] C＝X在5个所记录数据点内的平均值。
[0112] 所述技术可以至少包含以下步骤：
[0113] 10：如果X>Y hi，则重写Y hi，且接着将存储的计数记录在Z中；
[0114] 20：如果X
[0115] 30：当Z＝5时，接着跳转到10、20；
[0116] 35：当调试时间＝某一预定时间(例如，168小时)时，接着跳转到步骤10、20；
[0117] 40：当Z＝5时，接着平均化Y hi和Y lo＝C；
[0118] 50：如果对于>A，X<(C*B)，则发出警报“<标称负载”；
[0119] 60：(空白)
[0120] 70：如果对于>A，X>(C*B+C)，则发出警报“>标称负载”。
[0121] 综上所述，平均化技术补偿电机负载的异常情况，尤其是在固定自学习周期内以规则间隔记录数据点的情况下。借助于实例，在上文实例中可以使用168小时的预定时间，但本发明的范围不旨在限于任何特定时间。
[0122] 温度补偿**
[0123] 借助于实例，本发明可以与温度补偿技术结合使用，所述温度补偿技术可以基于下文标识的受让人的iAlert技术来添加。然而，电机温度可以并且通常将与
环境温度和负载成比例地变化，而未必是基于过程温度。借助于实例，过程温度将是理想的校正因子。因此，设想到可以实施MESH网络方法的实施例，例如使用下文在泵和电机上都标识的受让人的iAlert技术，以便能够实现从电机到泵的已知速度和泵温度到电机负载的交换。
[0125] 如所属领域的技术人员将了解，如果处理能
力在理论上是无限的，则最佳技术将是自学习模式在监视模式处于活跃状态的同时连续地运行的技术。参见图3。
[0126] 可以实时监视电机负载，并且可以将峰值记录为数据点。可以在峰值持续的时间周期内记录峰值，例如通过将峰值的振幅乘以持续的时间周期。
[0127] 持续的周期越长/及或峰越较高，则附加到所述峰值的权重越大。例如，在食品和饮料行业中，每天需要执行
碱性
水冲洗过程。在此过程期间，可能需要泵在高速和高电机负载下运行30分钟。所述电机负载将被记录为功率电平x时间＝加权值。所述值将由速度参考。当电机磁通量监视系统再次监视到此过程状况时，它将记录此功率电平x持续时间＝加权值。当下一监视事件>存储的加权值时，将指示警报状况。
[0128] 同时，自学习系统的每一存储数据点被记录为具有相同的权重，即使由于过程中出现的异常情况，它们相比常规操作可能很少发生。
[0129] 此技术基于每一频率“区间”的功率电平和持续时间来建立准确的电机负载简档。“区间”将是其自身的具有时间加权电机负载的电机负载简档切片。参见图4。
[0130] 图5：基本设备10，其包含泵系统
[0131] 图5示出根据本发明的一些实施例的大体上指示为10的设备，其例如包含信号处理器或信号处理模块10a、其它信号处理器
电路或组件10b、电机20和泵30的组合。
[0132] 在操作中，信号处理器或信号处理器模块10a可以被配置成
[0133] 接收信令，所述信令含有：关于从电机感测到的所取样漏磁通量的信息、含有从电机感测到并在学习阶段期间存储的所习得漏磁通量的电机负载简档，以及用以触发电机的警报状况的与电机负载简档相关的用户可选择的容差带；以及
[0134] 基于接收到的信令确定对应信令，所述对应信令含有关于在所取样漏磁通量超出电机负载简档的用户可选择的容差带的情况下，是否触发电机的警报状况的信息。
[0135] 借助于实例，可以使用
硬件、
软件、固件或其组合实施信号处理器10a的功能性。在典型的软件实施方案中，信号处理器或信号处理模块10a将包含一个或多个基于微处理器的架构，其具有例如至少一个处理器或微处理器、
随机存取存储器(RAM)和/或
只读存储器(ROM)、输入/输出装置和控制，以及连接它们的数据和
地址总线，和/或至少一个输入处理器和至少一个输出处理器。所属领域的技术人员将能够对此基于
微控制器(或微处理器)的实施方案进行编程以执行本文中所描述的功能性，而无需进行过多的实验。本发明的范围不旨在限于使用现在已知或以后开发的技术的任何特定实施方案。本发明的范围旨在包含将信号处理器的功能性实施为独立处理器或处理器模块，单独的处理器或处理器模块以及其某一组合。
[0136] 借助于实例，在阅读本专利申请之后，所属领域的技术人员将无需过多的实验即可了解如何实施信号处理器10a以接收信令，所述信令含有：关于从电机感测到的所取样漏磁通量的信息、含有从电机感测到并在学习阶段期间存储的所习得漏磁通量的电机负载简档，以及用以触发电机的警报状况的与电机负载简档相关的用户可选择的容差带。所述实施方案可以包含信号处理器10a，其与形成另一组件的部分的输入/输出模块或形成元件10b的部分的电路协作或一起工作。
[0137] 借助于另外实例，在阅读本专利申请之后，所属领域的技术人员将无需过多的实验即了解如何实施信号处理器10a以例如基于接收到的信令确定对应信令，所述对应信令含有关于在所取样漏磁通量超出电机负载简档的用户可选择的容差带的情况下，是否触发电机的警报状况的信息。
[0138] 设备10还可以包含大体上指示为10b的一个或多个其它模块、组件等，其用于实施与设备相关联的其它功能性，但这不形成
基础发明的部分，且因此不进行详细描述。
[0139] 借助于实例且与图5到6中所示的一致，设备10还可以包含具有
外壳20a的电机20，所述外壳附接有电机漏磁通量检测器20b，例如如图6中所示。借助于另外实例，电机20还可以包含具有合适绕组的转子和定子组合20c，一个或多个电流传感器20d，以及所属领域中已知的其它电机组件20e。
[0140] 警报状况
[0141] 借助于实例，警报状况可以包含以下中的一个或多个：
[0142] ·叶轮开始堵塞，流量降低，负载降低，
[0143] ·污泥或碎料堆积并引起粘结，负载增大，
[0144] ·有人对输入阀进行节流，开始出现部分气穴，负载降低，
[0145] ·轴承开始受到束缚，负载增大，
[0146] ·叶轮磨损，负载降低，
[0147] ·等。
[0148] 然而，重要的是应注意，本发明的范围并不旨在限于针对电机确定的任何特定类型或种类的警报状况，且可以包含现在已知和以后产生的警报状况。换句话说，设想到实施例，且本发明的范围旨在包含确定除本文中所阐述的警报状况之外的其它类型或种类的警报状况。
[0149] 图6：基本方法
[0150] 图6示出根据本发明的一些实施例的具有用于确定电机中的警报状况的步骤的方法/技术的流程图50，其例如包含实施步骤50a、50b、50c和50d的某一组合。借助于实例，流程图50包含例如步骤50d：布置具有电机漏磁通量检测器20b的电机20的外部框架20a，以从电机感测所取样漏磁通量。
[0151] 受让人的智能泵技术
[0152] 本发明可以单独或结合一系列智能泵技术实施，例如，如以下中所公开的技术：
[0153] 2013年4月10日提交的专利申请序列号13/859,899(档案号码911-002.047-2(F-GI-1103US))，
[0154] 2013年4月10日提交的专利申请序列号13/859,936(档案号码911-002.048-2(F-GI-1104US))，
[0155] 2015年8月3日提交的专利申请序列号15/227,529(档案号码911-002.073-1(F-GI-1505US))，
[0156] 2015年8月14日提交的专利申请序列号15/826,616(档案号码911-002.074-1(F-GI-1504US))，
[0157] 这些专利申请全部由本申请的受让人共同拥有，且其全文特此以引用的方式并入。
[0158] 受让人的iAlert技术
[0159] 本发明可以单独或结合一系列iAlert技术实施，例如，如2012年4月10日发布的美国专利第8,154,417号(档案号码911-002.030-2(F-GI-0706US))，以及2015年4月8日提交的专利申请序列号14/681,577(档案号码911-002.067-2(F-GI-1141US))中所公开，所述专利都由本申请的受让人共同拥有，且其全文特此以引用的方式并入。
[0160] 受让人的EMD技术
[0161] 本发明可以单独或结合一系列EMD技术实施，例如，如2015年4月8日提交的申请序列号14/681,577(档案号码911-002.068-1(F-GI-1408US))中所公开，所述申请由本申请的受让人共同拥有，且其全文特此以引用的方式并入。
[0162] 发明范围
[0163] 应理解，除非本文中另外说明，否则关于本文中特定实施例所描述的任何特征、特性、替代方案或修改也可以与本文中所描述的任何其它实施例一起应用、使用或并入。而且，本文中的图式未按比例绘制。虽然本发明已关于其示范性实施例进行描述和说明，但在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以在其中和对其做出上述和各种其它添加和省略。
