Von der Regelung zur Online-Optimierung Sebastian Engell Lehrstuhl für Anlagensteuerungstechnik Fachbereich Bio- und Chemieingenieurwesen Universität Dortmund

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“

Verfahrenstechnische vs. regelungstechnische Sicht auf die Anlage Strecke Regler Störung Sollwert

Regelungstechnische Sicht Was ist zu tun? Sollwerteinregelung Wo ist überhaupt Folgeregelung gefragt? Störungsausregelung Welche Größen sollen konstant gehalten werden? ? ? t t Stellgröße Störung Regelgröße

Schwächen der klassischen regelungstechnischen Herangehensweise Führungsverhalten steht an erster Stelle „schöne Sprungantwort“, Optimalität Nachfahren von Sollwerten selten gefordert meist für Hilfsgrößen relevant

Beheizungsanlage der Kolonne Qheiz

Schwächen der klassischen regelungstechnischen Herangehensweise Führungsverhalten steht an erster Stelle „schöne Sprungantwort“, Optimalität Nachfahren von Sollwerten selten gefordert meist für Hilfsgrößen relevant Aufgabenstellung wird als extern vorgegeben angenommen, ist aber häufig entscheidend und erfordert auch regelungstechnischen Sachverstand.

Beispiel Reaktionskolonne Strecke Regler Störung Sollwert xMeAc R Feed T

Stationäre Kennlinien der Kolonne

Schwächen der klassischen regelungstechnischen Herangehensweise Führungsverhalten steht an erster Stelle „schöne Sprungantwort“, Optimalität Nachfahren von Sollwerten selten gefordert meist für Hilfsgrößen relevant 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!

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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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.

Prinzip der Regelungsstrukturauswahl 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. y +y ≈ ysoll Regler Verfahrenstechnisch argumentieren, mehr Verbal! Jerwmax J -J u u +u Prozess d

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Kombination von Regelung mit Optimierung Optimale Sollwerttrajektorie: Re-Optimierung Parameterschätzung Strecke Regler u(t) y(t) Störung t y(t) Sollwerte

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.

Prädiktive Regelung Vergangenheit jetzt Zukunft Sollwert jetzt y Berechnung der Stellgrößen durch Lösen eines Optimierungs- problems mit Beschränkungen Hp k Hr

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.

Hierarchisches Konzept zur Regelung von SMB-Prozessen (Klatt et al.) Reduziertes Modell Prädiktive Regelung Modellbasierte Optimierung SMB Prozess Anlage Identifikation lokaler Modelle Modellparameter Messungen Simulationsdaten Eingänge Betriebsparameter Optimale Parameter- schätzung On-Line Off-Line

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

Direkte optimierende Regelung Kosten- funktion Störungen Optimale Produktion Nicht Optimierung Online Optimierung Freiheits- grade Anlage Zustands-schätzung Messgrößen

Beispiel SMB-Chromatographie Regelung durch Optimierung (A. Toumi) Gütefunktion: Durchsatz Freiheitsgrade s.t. Prozessmodell Reinheitsforderung als Beschränkung! Maximaler Druckverlust

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

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

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