Von der Regelung zur Online-Optimierung Sebastian Engell Lehrstuhl für Anlagensteuerungstechnik...

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Von der Regelung zur Online-Optimierung

Sebastian Engell

Lehrstuhl für AnlagensteuerungstechnikFachbereich Bio- und Chemieingenieurwesen

Universität Dortmund


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asGVC/Dechema FA PAT 2004

Übersicht

• Verfahrenstechnische vs. regelungstechnische Sicht auf die Anlage

• Modifiziertes Verständnis der Regelung• Reglerstrukturauswahl• Kopplung von Regelung mit online Optimierung• Direkte optimierende Regelung• DFG-Paketantrag „Optimierungsbasierte

Regelung verfahrenstechnischer Prozesse“


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Verfahrenstechnische vs. regelungstechnische Sicht auf die Anlage

Sollwert

Strecke

Regler

Störung


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Regelungstechnische Sicht

• Was ist zu tun? Sollwerteinregelung

Wo ist überhaupt Folgeregelung gefragt?

Störungsausregelung

Welche Größen sollen konstant gehalten werden?

Regelgröße

t

Stellgröße

Störung

t

???


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Schwächen der klassischen regelungstechnischen Herangehensweise

• Führungsverhalten steht an erster Stelle„schöne Sprungantwort“, Optimalität Nachfahren von Sollwerten selten gefordert meist für Hilfsgrößen relevant


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Beheizungsanlage der Kolonne

Qheiz


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• Aufgabenstellung wird als extern vorgegeben angenommen, ist aber häufig entscheidend und erfordert auch regelungstechnischen Sachverstand.


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Beispiel Reaktionskolonne

R xMeAc

T

Strecke

Regler

Störung

Sollwert

Feed


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Stationäre Kennlinien der Kolonne


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• Aufgabenstellung wird als extern vorgegeben angenommen.

Regelungstechnik wird als untergeordnete Hilfsfunktion aufgefasst.

Umfangreicher „Werkzeugkasten“ bleibt meist ungenutzt, außer wenn es „brennt“.

Beide Seiten unterschätzen das Potenzial!


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Modifiziertes Verständnis der Regelung

• Zweck der Regelung ist nicht die möglichst gute Einhaltung von Sollwerten sondern die Sicherstellung des sicheren anforderungsgerechten wirtschaftlich optimalen Betriebs

von Anlagen trotz erheblichen Abweichungen der Realität von der

Planung. • Regelung sollte als Mittel zur Optimierung unter

Unsicherheit gesehen werden!


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Übersicht





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Reglerstrukturauswahl

• Traditionelle Sicht: Auswahl der Regelungsstruktur erfolgt im wesentlichen im

Hinblick auf das dynamische Verhalten.

• Neue Sicht: Bewertung zuerst im Hinblick darauf, ob der ökonomisch

optimale Betrieb erreicht wird in Gegenwart von• Abweichungen zwischen Modell und Realität• Störungen

Einhaltung von Sollwerten ist ein Mittel zur vereinfachten Realisierung einer Optimierung!

Dynamik wird im zweiten Schritt untersucht.


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• Betrachtung einer ökonomischen Gütefunktion J

• Stellgrößen u sind eigentlich freie Variablen zur Optimierung des Prozesses,

• werden bei Regelung festgelegt durch Fixieren gemessener Größen y auf feste Sollwerte.

• Kostenfunktion wird für verschiedene Störungsszenarios betrachtet, hieraus ergeben sich geeignete Strukturen.

Prinzip der Regelungsstrukturauswahl

Prozessu

y

J

d

+y

-J+u

≈ ysoll

Jerwmaxu

Regler


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Übersicht





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Kombination von Regelung mit Optimierung

• Optimale Sollwerttrajektorie:

),,(

8,0:...

),,(max)(

txufy

xvBu

txuJ

MeAc

ty

t

nxJ

t

DestillatMeAc0

t

y(t) Sollwerte

Strecke

Regleru(t) y(t)

Störung

Re-OptimierungParameterschätzung


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Kommentare

• Für die Auswahl der geregelten Größen gelten dieselben Überlegungen wie im Fall fester Sollwerte.

• Standardlösung in der Petrochemie ist die Einregelung der optimierten Sollwerte mittels linearer modellprädiktiver Regelung.


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jetzt

jetztVergangenheit

Prädiktive Regelung

Zukunft

u

y

k HpHr

Sollwert

Berechnung der Stellgrößen durch Lösen eines Optimierungs- problems mit Beschränkungen


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Kommentare

• MPC wird standardmäßig mit linearen Modellen eingesetzt

• Handhabung von harten Beschränkungen Sicherheitsmarge erforderlich, sonst keine Regelung

möglich Verlust der Optimalität

• Verteilung der Freiheitsgrade?• Gesamtschema kann recht komplex werden.


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Hierarchisches Konzept zur Regelung von SMB-Prozessen (Klatt et al.)

Off-Line

On-Line

Reduziertes Modell

PrädiktiveRegelung

ModellbasierteOptimierung

SMB Prozess Anlage

Identifikation lokaler Modelle

Modellparameter

Messungen

Simulationsdaten

Ein

gäng

eO

ptim

ale

Bet

riebs

para

met

er

Parameter-schätzung


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Alternative: Direkte optimierende Regelung

In der modellprädiktiven Regelung wird online ein Optimierungsproblem mit Beschränkungen gelöst.

Dies ist im Prinzip auch möglich für beliebige nichtlineare Modelle.

Warum dann zweimal optimieren?

Formulierung eines Reglers, der auf bewegtem Horizont ein ökonomisches Kostenfunktional optimiert, dabei Formulierung der Qualitätsanforderungen als Beschränkung

Nutzung aller Freiheitsgrade Keine unnötigen Sollwertvorgaben (Einfrieren von FG) Nur ein Modell statt verschiedener für Regelung und

Optimierung, nur eine integrierte Optimierung


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Direkte optimierende Regelung

Anlage

StörungenKosten-funktion

MessgrößenZustands-schätzung

Freiheits-grade

Optimierung

Nicht Optimale

ProduktionOnline Optimierung


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Beispiel SMB-Chromatographie

Regelung durch Optimierung (A. Toumi)

Freiheitsgrade

Reinheitsforderung als Beschränkung!

s.t.

Maximaler Druckverlust

Gütefunktion: Durchsatz)))((min(

pHk

kjjj

Tj RjJ

rHkkk ,..,, 1

p

j

ExExHEx

ExExHEx

jjj

jjj

jj

Hkkj

pp

PurPurPur

PurPurPur

uxhy

puxfx

Mxx

p

r

,..,

),(

),,(

max

min,,

min,,

0,1

Prozessmodell


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Voraussetzungen

• Strukturell richtiges Prozessmodell verfügbar• Prozess nicht zu schnell• Zahl der Freiheitsgrade nicht zu hoch und vernünftiges

Verhältnis von Optimierungshorizont und Abtastzeit• Effiziente Lösung des Optimierungsproblems möglich


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Forschungs- und Entwicklungsbedarf

• Praxisrelevante Problemformulierungen Vortrag Busch

• Optimierungsmethoden Echtzeitoptimierung ist mehr als schnelle Optimierung Vortrag Diehl

• Sicherheit Sicherung der Stabilität Verhalten bei Modellfehlern, Einfluss der Zustandsschätzung Vortrag Findeisen

• Realisierung von Anwendungen Vortrag Küpper


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DFG-Paketantrag Optimierungsbasierte Regelung verfahrenstechnischer Prozesse

• Projekt Allgöwer (Stuttgart) Regelungstechnische Grundlagen Stabilität, Zustandsschätzung

• Projekt Bock/Schlöder (IWR Heidelberg) Optimierungsverfahren v.a. unter Echtzeitaspekten Handhabung von Unsicherheit

• Projekt Marquardt (Aachen) Anwendung auf Abwasseraufbereitung mit Membrantrennung Dekomposition, hierarchische Steuerung

• Projekt Engell (Dortmund) Anwendung auf Varianten von SMB-Prozessen Periodische Prozesse, Zustandsschätzung

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