泵系统以及用于确定泵系统中的流量的方法与流程

本发明涉及一种泵系统以及一种用于确定泵系统中的流量的方法。

背景技术：

包括用于储存流体的流体容器以用泵将流体抽出或吸入的泵系统是已知的。流体水平在这样的流体容器中波动。因为泵的输送流量并不总是对应于通流量，所以出于此原因而难以确定实际的通流量或出口流量。

gb2221073公开了一种基于对填充和排空流体罐进行时间测量的方法。该方法的缺点是，其仅在泵送期间当向流体容器中的流入基本不变时才发挥作用。通常情况并非如此。

ep2258949公开了一种用于估计具有流体容器的泵系统中的流量(通流量)的方法，所述方法应用用于校准的程序，该程序基于以下假设：向容器中的流入在泵送期间基本不变。因此，在打开泵之前的平均值形成用于流入的基础。然而，该方法也是不可靠的，特别是如果具有若干流体容器的若干泵串联连接。

技术实现要素：

本发明的目的是改善具有至少一个流体容器的泵系统，使得可以以精确的方式确定通过流体容器的流量，即，进口流量和出口流量。

该目的通过具有在权利要求1中说明的特征的泵系统以及通过具有在权利要求15中说明的特征的泵流量估计方法来实现。从相关联的从属权利要求、随后的描述以及附图将推导出优选实施例。

根据本发明的泵系统包括具有进口并且具有出口的至少一个流体容器。待输送的流体通过进口流入到流体容器中并通过出口再从流体容器排出。此外，泵系统包括可以布置在进口或出口中的至少一个泵。这意味着流体容器可以布置在泵的沿流动方向的上游或下游。例如，在废水系统中，已知的是，待输送的废水首先流入到表示流体容器的抽吸槽中，并在泵的帮助下离开出口而从抽吸槽输出。相比之下，在供水系统中，已知的是，例如，泵将水输送到位于较高水平处的流体容器中。这意味着泵通过进口将流体输送到流体容器中。例如，由于重力，流体可以再从流体容器流出。在两种实施例变型的情况下，可以替代地和/或另外地布置具有串联关联的泵的若干个流体容器，使得流体总是从第一流体容器输出到后续的第二流体容器中。这可以被应用以便能够桥接更大的输送头。

此外，根据本发明的泵系统包括具有流量估计装置的控制装置，流量估计装置被设计为确定或识别描述通过泵系统的容器的流量的流量模型的参数，即，进口和出口流量，并基于识别出的流量模型的参数连续地进行流量估计。

根据本发明，设想到利用流量估计装置来确定或估计流量。根据本发明的用于此的流量估计装置以使得系统模型被应用以确定流量模型的参数的方式来设计。因此，对于本发明至关重要的是，模拟具有流体容器的完整泵系统的系统模型包括至少两个子模型。第一子模型描述容器的流入行为，第二子模型描述容器的流出行为，即，通过出口的向外流动。可以经由第二子模型来确定或估计出口侧流量或出口流量。子模型被设计为使得它们可以基于先前确定的模型参数和在系统中测量的输入变量来连续地确定或输出期望的流量值。

两个这样的子模型的应用具有以下优点，即，因为在子模型中还模拟了流入行为，所以即使进口中的流量不是恒定的，也可以进行流量估计，即，流量模型识别。同样在相反情况下，当泵将流体输送到流体容器中时，也可以经由两个子模型而通过适当的子模型来模拟在这种情况下为非恒定的流体容器的流出。这意味着在根据本发明应用的系统模型中总是考虑流入行为以及流出行为，使得流入和流出的波动对于流量模型参数的确定不产生影响或仅具有很小影响。

两个不同的子模型优选地具有不同的或改变的性质。这意味着它们优选地彼此独立，并具有作为对输入参数的反应的不同行为。因此，例如，一个子模型不处于呈现另一子模型的行为或取决于第二子模型的行为的情况。可以以这种方式实现流入行为和离开容器的流出行为的独立描述。

此外，优选地，控制装置包括存储器装置，该存储器装置被设计为存储在泵系统中检测的测量值(读取值)或数据。此外，控制装置优选地包括参数估计装置，后者被设计为基于存储的数据来确定至少两个子模型的参数或模型参数。这意味着模型基于测量的和存储的数据通过确定其参数来调整，从而它们尽可能精确地描述系统或部分系统。

参数估计装置优选地以可以同时确定第一子模型的参数和第二子模型的参数的方式来设计。此外，优选地，通过参数估计装置进行的参数估计可以与流量估计装置中的流量估计同时实现。这意味着控制装置在子模型的同时连续调整或最优化的情况下准许流量的连续估计，基于此，实现了流量模型参数估计(识别)。参数估计装置在循环的基础上确定模型参数，例如，一组数据被收集并用于确定新的一组模型参数。流量估计装置使用前一组模型参数来连续地估计流量，当收集新的一组数据时，参数估计装置确定新的一组模型参数。参数估计装置被设计为总是估计用于两个部分模型的参数，即使随后仅使用一个子模型来确定流量。因此，描述流出行为的子模型优选地用于确定流量。然后，另一子模型用作辅助模型，其仅用于两个子模型的参数估计。

参数估计装置还优选地设计为通过由子模型确定的估计输出变量与已经在系统中测量的或从在系统中完成的测量计算的相应的输出变量之间的误差最小化来确定至少两个子模型的参数。这尤其可以通过应用最小均方方法来实现。这意味着，将通过模型确定的估计输出变量与实际输出变量进行比较，调整子模型的参数，使得估计变量与实际输出变量相差尽可能小。因此，调整子模型，使得它们尽可能最佳地描述系统。

例如，通过形成两个子模型的和或差并与实际输出变量进行比较，可以对两个子模型同时实现所描述的误差最小化。因此，实际输出变量可以对应于流体容器中的流体的流体水平或高度或其随时间的变化。因此，该变化必须对应于流体容器的流入和流出之间的差，这可以从两个子模型来确定。

根据本发明的优选实施例，流体容器设置有检测容器内部的流体水平的水平传感器，其中，将检测的流体水平作为获取的数据的一部分进行存储，即，存储在先前描述的存储器装置中。然后，存储的流体水平(即，具体地，流体水平的暂时过程)可以在参数估计装置中用作用于确定子模型的参数的基础。因此，可以例如通过确定流体静压的压力传感器以直接的或间接的方式来确定水平或流体水平。

根据其他优选实施例，至少一个泵包括电驱动马达和检测驱动马达的当前(现行)电功率的功率检测装置，其中，将电动率作为检测的数据的一部分进行存储，即，存储在先前描述的存储器装置中。这准许参数估计装置能够访问存储的功率值，从而确定子模型的参数。因此，因为优选地以连续的方式检测功率检测，所以将检测的随时间变化的电功率优选地存储在存储器装置中。

压力传感器还优选地布置在泵的出口侧处并检测泵的出口压力，其中，将出口压力作为获取的数据的一部分进行存储，即，存储在先前描述的存储器装置中。因此，参数估计装置可以利用存储的压力值，以确定子模型的参数。压力传感器优选地以连续的方式检测压力，并将出口压力的暂时过程存储在存储器装置中。

根据其他优选实施例，控制装置以使得其检测泵系统中的正在运转的泵的数量和/或至少一个泵的旋转速度的方式来设计，其中，优选地将正在运转的泵的数量和/或旋转速度作为获取的即检测的数据的一部分进行存储，即，存储在先前描述的存储器装置或描述的存储器装置中。因此，参数估计装置可以利用正在运转的泵的数量或旋转速度，以确定子模型的参数。并且这里，可以优选地将正在运转的泵的数量和/或旋转速度的暂时过程存储在存储器装置或存储器装置中。

根据本发明的优选实施例，第一子模型是时间和至少一个确定出的模型参数的函数。通过参数估计装置以描述的方式来确定模型参数。

第二子模型优选地是在系统中检测的数据的函数，例如，是待存储的数据和至少一个确定出的模型参数的函数。因此，情况是，模型参数由先前描述的参数估计装置来确定，即，优选地连续地调整。关于数据，情况可以是例如与流体水平对应的输出变量、驱动马达的电功率、泵的出口压力、泵系统中的正在运转的泵的数量和/或一个或更多个泵的旋转速度，如先前描述的。如果第一子模型是时间的函数，并且第二子模型是测量的数据的函数，则由这两个子模型估计的输出在其性质方面不同且彼此独立，如上面作为优选设计所描述的。

控制装置还优选地设计为应用第二子模型，以确定通过流体容器的流量或泵流量。如上所述，第二部分模型是优选地描述容器的流出行为的部分模型。如果泵布置在流体容器的出口中，则情况尤其如此。在这种情况下，第一子模型优选地描述进入流体容器的流入行为。相反，如果泵布置在流体容器的进口或入口中，则描述泵流量的第二子模型描述或表示进入流体容器的流入行为，而第一子模型描述或表示流出行为。在泵布置在流体容器的进口中的情况下，通过流体容器的流量优选地表示流体容器的出口中的流量，从而在这种情况下，第一子模型可以随后用于确定通过流体容器的流量。因此，在这些情况下调整控制装置。

根据本发明的第一优选实施例，流体容器是抽吸槽，泵布置在出口中，以将流体从抽吸槽中抽出，其中，第一子模型描述进入抽吸槽的流入，第二子模型描述泵的行为，即，流体容器的流出行为。关于泵，其可以优选地是浸入到抽吸槽中的潜水泵的情况。在这种设计下，如上所述，优选地使用第二子模型以经由模型来确定泵的流量或液压输送流量。通过参数估计装置调整子模型的参数来连续地校准子模型的优点在于，利用这种泵系统，由于例如利用废水泵，所以泵的效率会因污染和磨损而随时间快速地改变。根据本发明的流量估计装置具有其连续地校准自身的优点，其中，通过第一子模型还考虑进口流量的波动。

根据可选的实施例，泵可以布置在进口中，从而对容器进行填充，其中，第一子模型描述容器的流出，第二子模型描述泵的行为，即流入行为。在这样的实施例下，第一子模型可以用于确定通过流体容器的流量或出口流量。例如，这样的布置可以与供水一起应用，从而水经由泵被泵送到位于较高位置的流体容器中，水仅基于重力再从流体容器流出。同样在这样的系统中，可以通过子模型的参数的连续校准或调整而考虑到因磨损或污染导致的系统特性的变化。

除了先前描述的泵系统之外，本发明的主题是可以例如应用在先前描述的泵系统中的泵流量估计方法。泵流量估计方法用于确定泵系统的流量即出口流量，其中，泵系统包括至少一个泵和流体容器。泵系统可以优选地对应于根据前面描述的泵系统。该方法的特征在于，出口流量由包括至少两个子模型(即，描述流体容器的流入行为的子模型和描述流体容器的出口流量的流出行为的子模型)的系统模型来确定。因此，通过泵系统以之前已经描述的方式来实现流量的估计。因此，通过泵系统描述的特征同样表示根据本发明的泵流量估计方法的优选特征。关于这一点，参考前面的描述。

系统模型中的泵流量估计方法优选地应用为至少两个子模型，它们具有作为对输入值变化的反应的不同性质。因此，如上面已经通过泵系统描述的这两个子模型不彼此影响，并且能够连续地调整系统模型的参数，使得系统模型描述流体容器的流入行为以及流出行为。例如，当已经识别出模型参数时，连续地使用第二子模型进行流量估计。

附图说明

在下文中通过示例并通过附图来描述本发明。在示出的附图中：

图1以具有布置在其中的泵的抽吸槽的形式示意性地示出根据本发明的的泵系统；

图2示意性地示出根据本发明的流量估计装置；

图3示出依赖于根据图1的抽吸槽中的进口流量和出口流量的流体水平的过程；

图4是根据图3但具有波动进口流量的图示；

图5是基于系统模型来估计进口流量和泵流量的若干个图；

图6示意性地示出适于供水的泵系统；以及

图7是示出依赖于流入和流出的根据图6的流体容器中的流体水平的图。

具体实施方式

根据本发明的第一可能实施例，根据本发明的泵系统可以被设计为用于输送废水的系统。图1示出了相应的布置。抽吸槽2形成流体容器，其设置有进口4和出口6。进口4位于抽吸槽2的上侧，出口6位于抽吸槽2的下侧。将抽吸槽2的水或流体输出的泵8布置在出口6上。在该示例中，泵8布置在抽吸槽2的外部。然而，也可以应用潜水泵。在这样的泵系统中存在若干相关变量，具体地为进口流量qin和出口流量qp，其中，出口流量qp对应于泵8的输送流量。两个压力传感器10和12设置在系统中。第一压力传感器10形成水平传感器。压力传感器10布置在抽吸槽2的内部中，用于检测在抽吸槽2的底部处的流体静压。流体在抽吸槽2的内部中的水平h可以以已知的方式从流体静压获得。压力传感器12布置在出口6或位于泵8的下游(即，泵8的输送侧上)的出口管中，并检测泵8的出口压力pout。与系统相关的另一个变量是泵8的电驱动马达14的耗电量p。泵8优选地包括集成控制装置16，该集成控制装置16从压力传感器10和12接收传感器信号，并且还检测驱动马达14的耗电量p。控制装置16还可以附加地控制泵8的电驱动马达14。此外，控制装置16包括流量估计装置，并由此确定流量qin和qp的位置。或者，该控制装置16可以是外部装置，特别是如果系统中存在两个或更多个泵。

在图2中示意性地示出了该流量估计装置18。流量估计装置使用模拟泵系统的系统模型20来计算或近似估计流量qp和qin。系统模型20包括两个子模型22和24，下面进一步更详细地描述其功能。流量估计装置18还包括数据获取模块26，该数据获取模块26连续地获取或检测所测量的系统参数，在该示例中，所测量的系统参数为基于控制装置16中的压力传感器10的信号计算的抽吸槽2中的流体水平的高度h、泵8两端的压差δp(即，压力传感器10与压力传感器12之间的压力差)、耗电量p以及指示将电驱动马达14打开还是关断的开关信号s。由数据获取模块26连续地检测的该数据以数据存储器28的形式的连续地存储在存储器装置中。因此，较新的数据可以定期地覆盖较旧的数据。同样作为流量估计装置的一部分的参数估计装置30以下面描述的方式基于存储在数据存储器28中的数据确定用于子模型22和24的模型参数或参数32。基于以这样的方式形成的子模型22和24，这些子模型基于所提供的、在系统中测量的当前数据来确定流量qp和qin。

使用系统模型20来确定与泵8的出口流量qp对应的通过泵系统的流量避免了必须以直接方式测量流量。因为泵8经受磨损和污染，所以泵的效率相对快速地改变，使得不能仅基于驱动马达14的电变量和测量的压力进行流量估计。如果进口流量qin同时改变，则水平h随时间t的变化也不是用于出口流量qp的可靠变量。通过图3和图4对此进行解释。

在图3中以三个图表示系统随时间t的行为。图3中的下部曲线示出了随时间t变化的出口流量qp。中间曲线示出了随时间t变化的进口流量qin，上部曲线示出了随时间t变化的抽吸槽2中的流体水平的高度h。可以看出，进口流量qin是恒定的。在时间点t1时打开泵8，并在时间点t3时再关闭泵8。由于恒定的进口流量qin，水平h升高到时间点t1。在该时间间隔中的进口流量qin与水平h的增加成正比。基于在时间点t1打开泵8，水平h再降低，其中，如在图3中的等式所表示的，水平h随时间t的变化与进口流量qin和出口流量qp的差成正比。如果进口流量qin是恒定的，如在图3中所表示的，则可以在打开和关闭泵8的情况下根据水平变化的差来确定出口流量qp，这无需过多解释。这不再可能应用于进口流量qin改变的情况，如在图4中所表示的。

图4中的三条曲线对应于图3中的曲线。与图3相比，在根据图4的操作条件下，进口流量qin不是恒定的，而是在时间点t0时增加且在时间点t2时减小，如在图4中所表示的。如可在上部曲线中看到的，在间隔δt4中，抽吸槽2中的水平h升高的速度随进口流量qin在时间点t0时的增加而升高。因此，与在根据图3的操作条件下的可比较间隔中相比，在时间点t1与时间点t2之间的时间间隔δt5、δt6和δt7中，水平h的下降速度较小。抽吸槽2中的水平h下降的速度在间隔δt8中再增大，此时进口流量qin在时间点t2时减小。应认识到，如果进口流量qin改变，则不能仅仅根据水平h改变的速度来推测出口流量qp，这是因为水平h的时间变化总是与进口流量qin与出口流量qp之间的差成正比。

以下文描述的方式应用系统模型20，以便也能够在这样的操作条件下确定出口流量qp。系统模型20包括两个子模型22和24。对系统关键的事实是子模型22和24具有不同的性质。子模型22描述流入行为，即流入qin，而子模型24以出口流量qp的形式描述或表示流出行为。因此，第一模型22依赖于参数θ和时间t，即qin＝f(θ,t)。第二子模型24具有不同的性质，且依赖于参数λ、打开信号s、电功率p以及压力传感器10与压力传感器12之间的压差δp，即qp＝g(λ,s,p,δ,p)。

由于如通过图3和图4表示的进口流量qin和出口流量qp所得到的以下等式结果依赖于抽吸槽2中的高度h的变化：

在该式中，h对应于抽吸槽2中的流体水平的高度，t对应于时间，δt是时间间隔，以及a(h)对应于抽吸槽2的截面面积，其中，如果抽吸槽2不具有相对于高度而恒定的截面，则截面面积可以是高度h的函数。在随后的考虑中将抽吸槽2的截面面积a(h)假设为是已知的。

下面的模型可以应用为表示供给或流入行为的第一子模型22：

f(θ,t)＝θ0+θ1atan(θ2t+θ3)。

下面的模型可以应用为例如表示流出行为的第二子模型24：

g(λ,s,p,δp)＝λ0s+λ1sp+λ2sδp。

除了不同的输入变量以外，这两个子模型22和24还分别包括由参数估计装置30限定的不同的模型参数或参数θ0、θ1、θ2、θ3以及λ0、λ1、λ2。

应当理解，前面提及的模型仅仅是示例。关于其性质而不同的以不同方式形成的模型也可以应用为子模型22以及子模型24。因此，例如，表示流出行为的子模型24也可以简化为：

g(λ,s,p)＝λ0s+λ1sp。

表示泵8的这种模型例如是有利的，因为出口压力pout不是必需作为用于此的输入变量。这种压力检测在许多废水安装中并不常见。就这一点而言，这里简化了安装设计。模型的另一个简化可以为如下：

g(λ,s,δp)＝λ0s+λ1sδp。

表示流出行为或泵8的行为的这种子模型24具有如下优点：不需要检测泵8的电变量。相比之下，该模型仅基于模型参数λ0和λ1、打开信号s、压力传感器10与压力传感器12之间的压差δp以及时间t。

具有速度信息的子模型24的更一步扩展的版本为：

如果泵由频率转换器控制，则因为可以从频率转换器接收速度信息，所以优选地使用该版本。

在通常发生的一个以上的泵布置在抽吸槽2中的情况下，存在两种不同的方法，从而相应地通过模型对此进行表示。一方面，可以在对于每个泵的每种情况下形成模型，并对于两个泵8中的每一个考虑打开，即开始/停止信号s。然后，两个第二子模型24将得到例如如下形式的这种情形：

q1＝g1(λ1,s1,p1,δp),q2＝g1(λ2,s2,p2,δp)，

其中，存在两个参数组λ1和λ2以及打开信号s1、s2、一个针对每个情形下的每个泵。

另一方面，如果两个泵或若干个泵8同时打开，则可以使用模拟两个泵的模型或子模型，因为其是相同类型的泵8的情形。在这种情况下，变量s将不是表示泵的打开和关闭的单纯的开始/停止信号，而是表示同时打开多少个泵8的信号。在这种情况下，电功率p将表示一个泵的平均功率，即来自全部正在运转的泵的功率之和除以正在运转的泵的数目。

参数估计装置30基于在数据存储器28中存储的先前测量的数据连续地确定并调整泵系统操作时子模型22和24的参数λ和θ。如此调整的参数32(λ,θ)随后形成用于确定或识别进口流量qin和出口流量qp的基础。因此实现了模型的连续运行的调整或优化，使得这些子模型24和24尽可能精确地模拟或表示系统。

进一步通过图5来解释模型的发挥作用的方式。图5中的上部曲线示出高度h随时间t的变化。第二曲线示出驱动马达14随时间t的耗电量p，并且打开信号s表示驱动马达14的打开条件。可以认识到，泵8在大约13秒的时间点t1与大约42秒的时间点t3之间打开。图5中的第三曲线示出对于两个压力传感器10与12之间的压差δp而由此得到的压力信号。压差δp在打开泵8时增大。

图5中的、与此平行的第四曲线示出抽吸槽流量qpit，即致使抽吸槽2中的水平h升高和下降的流量qpit。抽吸槽流量qpit是进口流量qin与出口流量qp之间的差。从高度h的测量和抽吸槽2的已知的横截面a(h)得到的实际的抽吸槽流量qpit在图5中的第四曲线中被示为实线。虚线示出了基于子模型22和24确定的所估计的抽吸槽流量qpit,est。

通过模型如此确定的抽吸槽流量qpit,est是基于通过子模型22和24确定的且在图5中的下部曲线中表示的进口流量qin,est和出口流量qp,est。可以认识到，模型以准确的方式呈现出实际测量的抽吸槽流量qpit。

抽吸槽流量qpit根据下面的等式得到：

在该式中使用的变量对应于上面描述的变量。

用于子模型22和24的参数λ和θ的推导可以通过将由模型确定的结果变量与实际测量的对应变量进行比较且例如同时使用最小均方方法来实现。如上所述，可以根据前面的等式从在抽吸槽2中测量的水平h依赖于时间t来计算抽吸槽流量qpit，即该变量实际上可以被测量，并与基于模型确定的抽吸槽流量qpit,est进行比较。关于基于模型确定的抽吸槽流量qpit,est，其是从上面描述的子模型22和24得到的所估计的抽吸槽流量的情形。应用使预测误差最小化的方法。因此，为此调整模型参数θ0、θ1、θ2、θ3以及λ1和λ2。

在根据图1的示例实施例下，流量估计装置18的目的是确定出口流量qp。实际上，仅需要第二子模型24用于此。然而，为了能够确定其参数λ，需要表示进口流量qin的第一子模型22，以便以所描述的方式通过将所估计的抽吸槽流量qpit,est与所测量的抽吸槽流量qpit进行比较来确定模型参数λ和θ。因此，在这种情况下，子模型22形成用于参数估计得辅助模型。

图6示出了本发明的第二示例实施例。该示例实施例示出了用于供水的泵系统。这里，箱2'被设置为流体容器，其中，泵8'布置在其进口4'中。箱2'位于泵8'上方，使得该泵以进口流量qp将水或流体泵送到箱2'中。流体可以基于重力经由出口6'从箱2'排出。因此，形成出口流量qout。提供水平传感器34来确定箱2'中的流体水平或高度h，例如，水平传感器34可以同样被设计为如通过图1所描述的压力传感器。这里，检测泵8'的出口压力pp的压力传感器36布置在泵8'的出口侧处。同样，在这种情况下，表示进口流量(在这种情况下为泵送流量qp)的第一子模型22和表示出口流量qout的第二子模型24也可以以对应的方式应用在用于确定流量的控制装置中。同样，这里，箱中的流量qpit依赖于流量qp和qout之差。关于这一点，用于两个子模型22和24的参数λ和θ的参数估计可以以与先前描述的方式对应的方式来实现。

例如，可以应用傅里叶级数作为用于出口流量qout的模型：

qout＝f(θ,t)＝θ0+θ1cos(ωt)+θ2sin(ωt)+…，

或近似多项式：

qout＝f(θ,t)＝θ0+θ1t+θ2t²+…。

如在第一示例实施例中，与进口流量对应的泵送流量qp可以近似为函数g(λ,s,p,δp)。因此，δp是泵8'两端的压差，并且打开变量s表示在若干个泵并联布置的情况下正在运转的泵的数量，如之前已经描述的。

压差可以计算为当泵操作时从系统压力中减去输送泵压，其中，当泵停止时估计并存储系统压力，例如，可以用一个压力传感器pp36来测量输送泵压和系统压力两者。

图7示出了高度h随时间变化的过程，以及相应的出口流量qout和泵送流量qp的变化，其中，泵8'在时间点t1时打开，并在时间点t3时关闭'。

如在图2中示意性地表示的，在流量估计的情况下，而且在根据图6和图7的第二示例实施例的情况下，可以同时实现子模型22和24的连续调整。

附图标记列表

2：抽吸槽

2'：箱

4、4'：进口

6、6'：出口

8、8'：泵

10：压力传感器，水平传感器

12：压力传感器

14：驱动马达

16：控制装置

18：流量估计装置

20：系统模型

22、24：子模型

26：数据获取模块

28：数据存储器，存储器装置

30：参数估计装置

32：参数

34：水平传感器

36：压力传感器

qin：抽吸槽的进口流量

qout：出口流量

qp：抽吸槽的出口流量，泵送流量

qpit：抽吸槽流量，qpit＝qp-qout或qpit＝qin-qp

h：水平

p：电功率

pout：泵的出口压力

s：表示打开的泵的数量的打开信号

δp：泵两端的压差

t：时间

δt,δt：时间间隔

e(θ,t)：描述流入行为的数学模型

θ：包括用于流入行为的模型的参数的参数向量

θi：参数

g(λ,s,p,δp)：描述泵送流量或流出行为的数学模型

λ：包含描述泵送流量的模型的参数的参数向量

λi：参数