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Modellbasierte Prozessoptimierung

In der Regelungstechnik stützen sich die wichtigsten Methoden für die Analyse und den Entwurf von Regelsystemen auf ein Modell des Prozesses oder der Anlage. Solche Modelle werden meistens aus physikalischen Betrachtungen und Bilanzgleichungen hergeleitet und anschliessend anhand praktischer Messungen mit der existierenden Anlage abgestimmt.

Schwerpunkt

Jeder Prozess kann optimiert werden, zum Beispiel im Hinblick auf Betriebskosten und im Speziellen auf die Energieeffizienz. Im Bereich Modellbasierter Prozessoptimierung führt das Institut für Energiesysteme und Fluid-Engineering (IEFE) dies mit Hilfe eines Anlagemodells mit einem optimalen Automationskonzept durch.

Der Entwurf für eine praktische Implementierung eines Automationskonzeptes mit Berücksichtigung der modellbasierten Prozessoptimierung beinhaltet die nebenstehenden Bausteine (siehe Bild1).

Kompetenzen

Messtechnik

Die Messtechnik ist ein sehr wichtiger Schritt in der Modellbasierten Prozessoptimierung, denn allein die Aufnahme der statischen und dynamischen Prozesskenngrössen sagt viel über das Verhalten und den Energieverbrauch der Anlage aus. Ausserdem wird die Messtechnik für die Abstimmung des theoretischen Modells mit der existierenden Anlage gebraucht.

Bei der Implementierung eines Automationskonzeptes gehört die Bereitstellung aller Sensorsignale für die entsprechende nachgeschaltete Steuerung bzw. Regelung auch zu der Messtechnik. Für die Aufnahme, Aufbereitung, Speicherung und Darstellung von Prozessgrössen wird das Softwaretool LabVIEW verwendet.

Modellbildung und Simulation

Simulink-Modell zur Echtzeitbestimmung von Fluidgeschwindigkeit
Simulink-Modell zur Echtzeitbestimmung von Fluidgeschwindigkeit.
Ein mathematisches Modell einer Anlage wird anhand physikalischer Betrachtungen von Energie-Bilanzgleichungen hergeleitet.

Der so genannte Top-Down-Approach ermöglicht, das erste Modell so einfach wie möglich herzuleiten, um den Modellierungsaufwand zu begrenzen. Die Modellkomplexität soll erst mit dem entsprechenden Bedarf wachsen.

In der Praxis ist die Herleitung eines mathematischen Modells für eine Anlage nicht immer möglich, beziehungsweise zu komplex und zu aufwändig. Für solche Fälle wird zum Beispiel die Anlage mit Testsignalen betrieben um das entsprechende Anlagemodell experimentell zu identifizieren. Für die Modellbildung, Simulation und Identifikation setzt das IEFE die Softwaretools MATLAB beziehungsweise Simulink ein.

Echtzeit-Implementierung von Automationskonzepten

Anhand eines Anlagemodells wird das entworfene Automationskonzept zuerst mit Hilfe von Simulationsmodellen verifiziert.

Das Ziel ist, möglichst viele Aspekte des Automationskonzeptes zu prüfen, bevor mit der existierenden Anlage Probeläufe unternommen werden. Dadurch kann das IEFE Betriebskosten während der Prototypenphase einsparen.

Änderungen beziehungsweise Erweiterungen des Automationskonzeptes können leicht während dieser Entwicklungsphase mit Hardware-in-the-Loop oder Software-in-the-Loop realisiert werden, bevor die endgültige Implementierung der Prozessregelung stattfindet.

Abbildung der Echtzeit-Implementierung
Echtzeit-Implementierung

Projektbeispiele modellbasierte Prozessoptimierung