DE19641432C2

DE19641432C2 - Verfahren und Einrichtung zur Vorausberechnung von vorab unbekannten Parametern eines industriellen Prozesses

Info

Publication number: DE19641432C2
Application number: DE19641432A
Authority: DE
Inventors: Einar Broese; Otto Gramckow; Martin Schlang; Guenter Soergel
Original assignee: Siemens Corp
Current assignee: Siemens Corp
Priority date: 1996-10-08
Filing date: 1996-10-08
Publication date: 2000-01-05
Anticipated expiration: 2016-10-09
Also published as: KR100498151B1; KR19980032590A; DE19641432A1

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Einrichtung zur Vorausberechnung von vorab unbekannten Parametern eines industriellen Prozesses, insbesondere einer Anlage der Grundstoffindustrie

Bei der Regelung bzw. Steuerung von industriellen Prozessen, insbesondere bei Anlagen der Grundstoffindustrie, wie z. B. Stahlwerken, ist es häufig notwendig, bestimmte Prozeßpara meter oder Zustände vorausschauend zu ermitteln, da sie zu dem Zeitpunkt, an dem sie in der Regelung oder Steuerung gebraucht werden, nicht zur Verfügung stehen.

Es ist bekannt, Prozeßparameter modellgestützt zu identifi zieren. Dabei werden Eingangsgrößen, bzw. die für die zu identifizierenden Prozeßparameter relevanten Eingangsgrößen einem, in der Regel vereinfachten, Prozeßmodell zugeführt. Dieses bekannte Verfahren führt jedoch bei Anlagen der Grund stoffindustrie häufig zu Problemen. Kennzeichnend für Anlagen der Grundstoffindustrie, insbesondere für Stahlwerke ist es, daß Fehler bei der Identifikation oder mangelhafte Genauig keit bei der Identifikation hohe Kosten durch die Herstellung von Ausschuß führen. Dieses wird insbesondere dadurch begün stigt, daß sich in Anlagen der Grundstoffindustrie insbeson dere bei Stahlwerken die Betriebszustände sprunghaft ändern, so daß es während der Zeit, die das Prozeßmodell zur Anpas sung an die neuen Eingangsgrößen benötigt, zur Herstellung von Gütern und unzureichender Qualität kommen kann. Dieses Problem betrifft insbesondere Walzstraßen, bei denen sich der Betriebszustand durch Walzen, z. B. eines neuen Walzbandes, das aus einem neuen Material besteht, oder das eine andere Dicke aufweist, als das vorhergehende Band, sprunghaft ändert. Insbesondere beim Walzen stehen wichtige Regelungs- bzw. Steuerungsgrößen, wie z. B. die Walzkraft, zu spät für die entsprechende Steuerung bzw. Regelung als Meßgröße zur Verfügung.

Die DE 195 08 474 A1 offenbart ein modellgestütztes Leitsy stem, wobei das Modell des Leitsystems ein Abbild des zu steuernden Prozesses bildet. Das dem Leitsystem zugrunde lie gende Modell wird dabei an das aktuelle Prozeßgeschehen adap tiert.

Die EP 0 507 320 A2 offenbart einen Prozeßbeobachter. Dabei liegt dem Beobachter ein kaskadiertes Modell des zu beobach tenden Prozesses zugrunde. Das kaskadierte Modell setzt sich aus einem Modell, das ein Abbild des Prozesses ist, und einem weiteren Modell, das lediglich ein Abbild eines Teilprozesses ist, zusammen.

Aufgabe der Erfindung ist es, ein Verfahren bzw. eine Ein richtung anzugeben, das bzw. die es ermöglicht, vorab nicht bekannte Parameter eines industriellen Prozesses voraus schauend und besonders präzise zu ermitteln. Dabei ist es wünschenswert, wenn diese Ermittlung der Parameter schnell an sich ändernde Betriebszustände oder Arbeitspunkte des ent sprechenden Prozesses anpaßbar sind. Unter Parametern können dabei Zustandsgrößen oder Prozeßparameter verstanden werden.

Die Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Verfahren bzw. ei ne Einrichtung zur Vorausberechnung von vorab unbekannten Pa rametern eines industriellen Prozesses, insbesondere einer Anlage der Grundstoffindustrie, mit veränderlichen Parametern, gelöst, wobei die vorauszuberech nenden, vorab unbekannten Parameter mittels eines Prozeß modells in Abhängigkeit von vorab bekannten Parametern des Prozesses bestimmt werden, und wobei das Prozeßmodell zumin dest ein globales Prozeßmodell, das ein zeitlich gemitteltes Abbild des Prozesses darstellt, und zumindest ein speziali siertes Prozeßmodell aufweist, das ein Abbild des Prozesses für einen bestimmten Betriebszustand oder Arbeitspunkt dar stellt, der durch die vorab bekannten Parameter bestimmt ist. Dabei wird ein Modell zur Vorausberechnung der vorab unbe kannten Parameter für einen bestimmten Zeitpunkt, d. h. entwe der das globale Prozeßmodell oder ein spezialisiertes Prozeß modell, in Abhängigkeit von den vorab bekannten Parametern oder eines Teils der vorab bekannten Parameter ausgewählt. Durch dieses Umschalten in bestimmten Betriebszuständen auf ein auf den entsprechenden Betriebszustand spezialisiertes Modell, wird erreicht, daß die vorab unbekannten Parameter in besonders präziser Weise vorausberechnet werden können. Diese Vorgehensweise hat sich außerdem im Zusammenhang mit einer on-line-Adaption des Prozeßmodells an das aktuelle Prozeßgeschehen bewährt. Wird ein globales Prozeßmodell, das den entsprechenden Prozeß im zeitlichen Mittelwert repräsentiert für die Vorausberechnung von vorab unbekannten Prozeßparametern für Betriebszustände verwendet, die nicht Eingang in die Modellierung durch das globale Prozeßmodell gefunden haben, so kommt es unter Um ständen für derartige Betriebszustände zu einer mangelhaften Vorausberechnung der vorab unbekannten Parameter. Wird das entsprechende globale Prozeßmodell an diese neuen Betriebs zustände adaptiert, so liefert dieses Modell möglicherweise für nachfolgende Betriebszustände eine mangelhafte Voraus berechnung der vorab unbekannten Parameter. Für einen der artigen Fall wird vorteilhafterweise ein spezialisiertes Prozeßmodell zur Vorausberechnung der vorab unbekannten Parameter eingesetzt, das speziell für den entsprechenden Betriebszustand bzw. Arbeitspunkt angepaßt wird.

In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung werden spezialisierte Prozeßmodelle für bestimmte Betriebs zustände bzw. Arbeitspunkte in Form einer Bibliothek oder Datenbank gespeichert.

In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung gibt es einen repräsentativen Datensatz von Parametern des Prozesses, mit dem das globale Prozeßmodell in bestimmten Abständen an den entsprechenden Prozeß adaptiert wird. Ist z. B. das globale Prozeßmodell ein neuronales Netz, so wird dieses mit dem repräsentativen Datensatz trainiert. Kommt es zu in diesem Datensatz nicht repräsentierten Betriebszustän den oder Arbeitspunkten, so werden die entsprechenden Para meter zu dem Datensatz hinzugefügt. Wird nun das globale Prozeßmodell mit diesem neuen Datensatz adaptiert bzw. trainiert, so repräsentiert es auch die neuen Betriebszustän de bzw. Arbeitspunkte. Im Gegensatz zu einem reinen Nach training mit ausschließlich neuen Parametern führt dieses Training nicht zu einer Zerstörung des im globalen Prozeß modell repräsentierten Wissens über bereits vorgekommene Betriebszustände bzw. Arbeitspunkte.

Weitere Vorteile und erfinderische Einzelheiten ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung von Ausführungsbeispielen anhand der Zeichnung und in Verbindung mit den Unteransprü chen. Im einzelnen zeigen:

Fig. 1 das erfindungsgemäße Verfahren zur Vorausberechnung von vorab unbekannten Parametern,

Fig. 2 das Zusammenwirken von Vorausberechnung und Adaption.

Fig. 1 zeigt das erfindungsgemäße Verfahren zur Vorausberech nung von vorab unbekannten Parametern. Dabei werden vorab bekannte Parameter zumindest einem Klassifikator 4 sowie, insbesondere wahlweise, einem spezialisierten Prozeßmodell 5 und zumindest einem globalen Prozeßmodell 6 zugeführt. Das globale Prozeßmodell 6 bzw. die spezialisierten Prozeßmodelle 5 berechnen die vorab unbekannten Parameter 3 in Abhängigkeit von vorab bekannten Parametern 1 des Prozesses. Dabei erfolgt die Vorausberechnung der vorab unbekannten Parameter durch das globale Prozeßmodell 6 bzw. die für bestimmte Betriebs zustände spezialisierten Prozeßmodelle 5, je nach Betriebs zustand des Prozesses. Während die spezialisierten Prozeß modelle 5 auf bestimmte Betriebszustände der zu modellie renden industriellen Anlage, d. h. des Prozesses, speziali siert sind, ist das globale Prozeßmodell 6 ein für den durch schnittlichen Prozeß repräsentatives Modell. Unterschiedliche Betriebszustände können z. B. in einem Walzwerk unterschiedli che Stahlsorten sein. Die Auswahl, welches der Modelle für den aktuellen Zeitpunkt zur Vorausberechnung der vorab unbe kannten Parameter 3 verwendet wird, trifft der Klassifikator 4, der das geeignetste Modell auswählt. Dies erfolgt bei spielsweise durch die Ermittlung einer Kontrollvariablen 2, die angibt, welches das zum aktuellen Zeitpunkt geeignetste Modell zur Identifikation der Prozeßparameter 3 ist.

Fig. 2 zeigt das Zusammenwirken von Vorausberechnung 15 und Adaption 16 beim erfindungsgemäßen Verfahren. Für eine bestimmte Steuerungs- bzw. Regelungsanwendung sind Parameter 12 notwendig, die vorab unbekannt sind. Diese vorab unbekannten Parameter 12 sind jedoch von vorab bekannten Parametern 10 über den Prozeß abhängig. Derartige vorab bekannte Parameter 10 können Parameter im strengen Sinne, wie Modellparameter, Zustandsgrößen, Stellgrößen oder Vorein stellungen sein. Auf der Basis der vorab bekannten Parameter 10 werden mittels eines Modells 11 durch die Vorausberechnung 15 vorab unbekannte Parameter 14 vorausberechnet. Mittels dieser voraus berechneten, vorab unbekannten Parameter 14 wird die gewünschte Steuerungs- bzw. Regelungsaufgabe für den entsprechenden Prozeß durchgeführt. Zu einem späteren Zeitpunkt können jedoch die vorab unbekannten Parameter für den vergangenen Zeitpunkt ermittelt werden. In Abhängigkeit der vorausberechneten, vorab unbekannten Parameter 14 sowie der gemessenen zum vergangenen Zeitpunkt gültigen vorab unbekannten Parametern 13 und in Abhängigkeit von den vorab bekannten Prozeßparametern 10 ermittelt die Adaption 16 ein neues Modell 11. Dabei kann ein Modell ein globales Prozeßmodell oder ein spezialisiertes Prozeßmodell sein. Für spezialisierte Prozeßmodelle wird die Adaption vorteilhafterweise unmittelbar nach Vorliegen der gemessenen vorab unbekannten Parameter 13 durchgeführt.

Claims

1. Verfahren zur Vorausberechnung von vorab unbekannten Para metern (3) eines industriellen Prozesses, insbesondere einer Anlage der Grundstoffindustrie, mit veränderlichen Parame tern, wobei die vorauszuberechnenden, vorab unbekannten Para meter (3) in Abhängigkeit von vorab bekannten Parametern (1) des Prozesses mittels zumindest eines globalen Prozeßmodells (5), das ein zeitlich gemitteltes Abbild des Prozesses dar stellt, und zumindest eines spezialisierten Prozeßmodells (6), das ein Abbild des Prozesses für einen bestimmten Be triebszustand oder Arbeitspunkt darstellt, der durch die vor ab bekannten Parameter (1) bestimmt ist, bestimmt werden, wo bei für einen bestimmten Zeitpunkt entweder das globale Pro zeßmodell (5) oder ein spezialisiertes Prozeßmodell (6), in Abhängigkeit von den vorab bekannten Parametern (1) oder ei nes Teils der vorab bekannten Parameter (1) zur Vorausberech nung der vorab unbekannten Parameter ausgewählt wird.

2. Verfahren zur Vorausberechnung von vorab unbekannten Para metern nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß das globale Prozeßmodell (5) oder das spezialisierte Prozeßmodell (6), insbesondere durch On-Line-Training, an das aktuelle Prozeßgeschehen adaptiert werden.

3. Verfahren zur Vorausberechnung von vorab unbekannten Para metern nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, daß die Adaption (16) in Abhängigkeit von den vorab bekannten Pa rametern (10) und in Abhängigkeit von den vorab unbekannten Para metern (12) erfolgt.

4. Verfahren zur Vorausberechnung von vorab unbekannten Para metern nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, daß die vorab unbekannten Parameter (12), die zu einem be stimmten gültigen Zeitpunkt in bezug auf den Prozeßablauf ak tuell gewesen sind, zu einem späteren Zeitpunkt bestimmt oder gemessen werden und daß die Adaption (16) in Abhängigkeit von den zum späteren Zeitpunkt bestimmten, vorab unbekannten Pa rametern (13) zum gültigen Zeitpunkt und den für diesen gül tigen Zeitpunkt vorausberechneten vorab unbekannten Parame tern (14) erfolgt.

5. Verfahren zur Vorausberechnung von vorab unbekannten Para metern nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, daß die mittels des globalen Prozeßmodells oder des spezialisierten Prozeßmodells vorausberechneten Parameter einer auf neurona len Netzen basierenden Informationsverarbeitung zugeführt werden, die diese im Sinne einer Feinanpassung verbessert, wobei die auf neuronalen Netzen basierende Informationsverar beitung on-line an das aktuelle Prozeßgeschehen adaptiert wird.

6. Verfahren zur Vorausberechnung von vorab unbekannten Para metern nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, daß die durch das globale Prozeßmodell oder das spezialisierte Pro zeßmodell vorausberechneten Parameter mit einem Korrektur term, additiv oder multiplikativ, verknüpft werden, wobei der Korrekturterm mittels einer auf neuronalen Netzen basierenden Informationsverarbeitung in Abhängigkeit von Meßwerten aus dem Prozeß gebildet wird, und wobei die auf neuronalen Netzen basierende Informationsverarbeitung on-line an den Prozeß an gepaßt wird.

7. Einrichtung zur Durchführung des Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche zur Vorausberechnung von vorab unbe kannten Parametern eines industriellen Prozesses, insbesonde re einer Anlage der Grundstoffindustrie, mit veränderlichen Parametern, wobei die Einrichtung ein Prozeßmodell zur Vor ausberechnung vorab unbekannter Parameter mittels des Prozeßmodells in Abhängigkeit von vorab bekannten Parametern des Prozesses aufweist, und wobei das Prozeßmodell zumindest ein globales Prozeßmodell, das ein zeitlich gemitteltes Ab bild des Prozesses darstellt, und zumindest ein spezialisier tes Prozeßmodell aufweist, das ein Abbild des Prozesses für einen bestimmten Betriebszustand oder Arbeitspunkt darstellt, der durch die vorab bekannten Parameter bestimmt ist, und wo bei die Einrichtung einen Klassifikator (4) zur Auswahl eines Modells zur Vorausberechnung der vorab unbekannten Parameter (3) für einen bestimmten Zeitpunkt, d. h. entweder das globale Prozeßmodell (5) oder das spezialisierte Prozeßmodell (6), in Abhängigkeit von den vorab bekannten Parametern (1) oder ei nes Teils der vorab bekannten Parameter (1) aufweist.

8. Einrichtung zur Vorausberechnung von vorab unbekannten Pa rametern nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, daß das globale Prozeßmodell (5) oder das spezialisierte Prozeßmodell (6) ein analytisches Modell, ein neuronales Netz oder ein hy brides Modell, d. h. ein analytisches Modell und ein neurona les Netz aufweisendes Modell, ist.

9. Einrichtung zur Vorausberechnung von vorab unbekannten Pa rametern nach Anspruch 7 oder 8, dadurch gekennzeichnet, daß das spezialisierte Prozeßmodell (6) eine Variable ist.

10. Einrichtung zur Vorausberechnung von vorab unbekannten Parametern nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, daß das spezialisierte Prozeßmodell (6) ein einfaches Adaline, d. h. ein ein Neuron aufweisendes neuronales Netz, ist.