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DE19641432A1 - Verfahren und Einrichtung zur Vorausberechnung von vorab unbekannten Parametern eines industriellen Prozesses - Google Patents

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

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DE19641432A1
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    • G05B17/02Systems involving the use of models or simulators of said systems electric
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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    • B21BROLLING OF METAL
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    • GPHYSICS
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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.
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. eine Einrichtung zur Vorausberechnung von vorab unbekannten Parametern eines industriellen Prozesses, insbesondere einer Anlage der Grundstoffindustrie, mit, insbesondere sprunghaft, 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 in vorteilhafter Weise ein Modell zur Vorausbe­ rechnung der vorab unbekannten Parameter für einen bestimmten Zeitpunkt, d. h. entweder das globale Prozeßmodell oder ein spezialisiertes Prozeßmodell, 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 Betriebs­ zustand spezialisiertes Modell, wird erreicht, daß die vorab unbekannten Parameter in besonders präziser Weise voraus­ berechnet 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 (11)

1. Verfahren zur Vorausberechnung von vorab unbekannten Parametern (3) eines industriellen Prozesses, insbesondere einer Anlage der Grundstoffindustrie, mit, insbesondere sprunghaft, veränderlichen Parametern, wobei die vorauszuberechnenden, vorab unbekannten Parameter (3) mittels eines Prozeßmodells in Abhängigkeit von vorab bekannten Parametern (1) des Prozesses bestimmt werden, und wobei das Prozeßmodell zumindest ein globales Prozeßmodell (5), das ein zeitlich gemitteltes Abbild des Prozesses darstellt, und zumindest ein spezialisiertes Prozeßmodell (6) aufweist, das ein Abbild des Prozesses für einen bestimmten Betriebszustand oder Arbeitspunkt darstellt, der durch die vorab bekannten Parameter (1) bestimmt ist.
2. Verfahren zur Vorausberechnung von vorab unbekannten Parametern nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß ein Modell zur Vorausberechnung der vorab unbekannten Parametern (3) für einen bestimmten Zeitpunkt, d. h. entweder das globale Prozeßmodell (5) oder ein spezialisiertes Prozeßmodell (6), in Abhängigkeit von den vorab bekannten Parametern (1) oder eines Teils der vorab bekannten Parameter (1) ausgewählt wird.
3. Verfahren zur Vorausberechnung von vorab unbekannten Parametern nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, daß das globale Prozeßmodell (5) bzw. das spezialisierte Prozeßmodell (6) ein analytisches Modell, ein neuronales Netz oder ein hybrides Modell, d. h. ein analytisches Modell und ein neuronales Netz aufweisendes Modell, ist.
4. Verfahren zur Vorausberechnung von vorab unbekannten Parametern nach Anspruch 1,2 oder 3, dadurch gekennzeichnet, daß das spezialisierte Prozeßmodell (6) eine Variable ist.
5. Verfahren zur Vorausberechnung von vorab unbekannten Parametern nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, daß daß das spezialisierte Prozeßmodell (6) ein einfaches Adaline, d. h. ein ein Neuron aufweisendes neuronales Netz, ist.
6. Verfahren zur Vorausberechnung von vorab unbekannten Parametern nach Anspruch 1, 2, 3, 4 oder 5, dadurch gekennzeichnet, daß das globale Prozeßmodell (5) bzw. das spezialisierte Prozeßmodell (6), insbesondere durch On-Line-Training, an das aktuelle Prozeßgeschehen adaptiert werden.
7. Verfahren zur Vorausberechnung von vorab unbekannten Parametern nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, daß die Adaption (16) in Abhängigkeit der vorab bekannten Parameter (10) und in Abhängigkeit der vorab unbekannten Parameter (12) erfolgt.
8. Verfahren zur Vorausberechnung von vorab unbekannten Parametern nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, daß die vorab unbekannten Parameter (17), die zu einem bestimmten gültigen Zeitpunkt in bezug auf den Prozeßablauf aktuell gewesen sind, zu einem späteren Zeitpunkt bestimmt bzw. gemessen werden und daß die Adaption (16) in Abhängig­ keit der zum späteren Zeitpunkt bestimmten, vorab unbekannten Parameter (13) zum gültigen Zeitpunkt und der für diesen gültigen Zeitpunkt vorausberechneten vorab unbekannten Parameter (14) erfolgt.
9. Verfahren zur Vorausberechnung von vorab unbekannten Parametern nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, daß die mittels des globalen Prozeßmodells bzw. des spezialisierten Prozeßmodells vorausberechneten Parameter einer auf neuronalen Netzen basierenden Informationsverarbeitung zugeführt werden, die diese im Sinne einer Feinanpassung verbessert, wobei die auf neuronalen Netzen basierende Informationsverarbeitung on-line an das aktuelle Prozeßgeschehen adaptiert wird.
10. Verfahren zur Vorausberechnung von vorab unbekannten Parametern nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, daß die durch das globale Prozeßmodell bzw. das spezialisierte Prozeßmodell vorausberechneten Parameter mit einem Korrekturterm, insbesondere 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 Informationsver­ arbeitung on-line an den Prozeß angepaßt wird.
11. Einrichtung zur Durchführung des Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche zur Vorausberechnung von vorab unbekannten Parametern eines industriellen Prozesses, insbesondere einer Anlage der Grundstoffindustrie, mit, insbesondere sprunghaft, veränderlichen Parametern, wobei die vorauszuberechnenden, vorab unbekannten Parameter mittels eines Prozeßmodells in Abhängigkeit von vorab bekannten Parametern des Prozesses bestimmt werden, und wobei das Prozeßmodell zumindest ein globales Prozeßmodell, das ein zeitlich gemitteltes Abbild des Prozesses darstellt, und zumindest ein spezialisiertes Prozeßmodell aufweist, das ein Abbild des Prozesses für einen bestimmten Betriebszustand oder Arbeitspunkt darstellt, der durch die vorab bekannten Parameter bestimmt ist.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6807449B1 (en) 1997-07-24 2004-10-19 Siemens Aktiengessellscaft Method for controlling and pre-setting a steelworks or parts of a steelworks
WO2009156234A3 (de) * 2008-06-25 2010-03-04 Siemens Aktiengesellschaft Erstellverfahren für maschinencode, dessen ausführung ein optimiertes walzmodell realisiert

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE10059567A1 (de) * 2000-11-30 2002-06-13 Siemens Ag Verfahren und Vorrichtung zur Berechnung von Prozessgrößen eines industriellen Prozesses
DE10112267A1 (de) * 2001-03-14 2002-11-07 Siemens Ag Schätzverfahren für eine Größe eines Prozesses der Grundstoffindustrie unter Verwendung einer Stützvektormethode
DE10254178B4 (de) * 2002-11-21 2011-10-13 Abb Ag Verfahren zur Ermittlung von Zustandsgrößen eines Walzprozesses
US6766214B1 (en) * 2003-04-03 2004-07-20 Advanced Micro Devices, Inc. Adjusting a sampling rate based on state estimation results

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU993206A1 (ru) * 1981-08-10 1983-01-30 Сибирский Ордена Трудового Красного Знамени Металлургический Институт Им.С.Орджоникидзе Система экстремального управлени дл объекта с запаздыванием
SU1478190A1 (ru) * 1987-06-15 1989-05-07 Сибирский металлургический институт им.Серго Орджоникидзе Адантивное устройство дл идентификации объекта управлени
JPH0217513A (ja) * 1988-07-06 1990-01-22 Yaskawa Electric Mfg Co Ltd 位置決め制御方式
EP0507320A2 (de) * 1991-04-05 1992-10-07 Nec Corporation Beobachter
WO1993025944A1 (en) * 1992-06-15 1993-12-23 E.I. Du Pont De Nemours And Company System and method for improving model product property estimates
JPH0816215A (ja) * 1994-06-27 1996-01-19 Mazda Motor Corp 機器の制御装置および制御方法
WO1996007126A1 (de) * 1994-08-29 1996-03-07 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur schnellen adaption modellgestützter steuerungen und zugehörige anordnung
FR2724744A1 (fr) * 1994-09-16 1996-03-22 Ass Pour Le Dev De L Enseignem Procede de modelisation d'un processus physique
DE19508474A1 (de) * 1995-03-09 1996-09-19 Siemens Ag Intelligentes Rechner-Leitsystem

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS62263502A (ja) * 1986-05-09 1987-11-16 Yokogawa Electric Corp プロセス制御装置
US4959767A (en) * 1988-11-23 1990-09-25 Elsag International B.V. Parameter estimation technique for closed loop system

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU993206A1 (ru) * 1981-08-10 1983-01-30 Сибирский Ордена Трудового Красного Знамени Металлургический Институт Им.С.Орджоникидзе Система экстремального управлени дл объекта с запаздыванием
SU1478190A1 (ru) * 1987-06-15 1989-05-07 Сибирский металлургический институт им.Серго Орджоникидзе Адантивное устройство дл идентификации объекта управлени
JPH0217513A (ja) * 1988-07-06 1990-01-22 Yaskawa Electric Mfg Co Ltd 位置決め制御方式
EP0507320A2 (de) * 1991-04-05 1992-10-07 Nec Corporation Beobachter
WO1993025944A1 (en) * 1992-06-15 1993-12-23 E.I. Du Pont De Nemours And Company System and method for improving model product property estimates
JPH0816215A (ja) * 1994-06-27 1996-01-19 Mazda Motor Corp 機器の制御装置および制御方法
WO1996007126A1 (de) * 1994-08-29 1996-03-07 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur schnellen adaption modellgestützter steuerungen und zugehörige anordnung
FR2724744A1 (fr) * 1994-09-16 1996-03-22 Ass Pour Le Dev De L Enseignem Procede de modelisation d'un processus physique
DE19508474A1 (de) * 1995-03-09 1996-09-19 Siemens Ag Intelligentes Rechner-Leitsystem

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6807449B1 (en) 1997-07-24 2004-10-19 Siemens Aktiengessellscaft Method for controlling and pre-setting a steelworks or parts of a steelworks
DE19881041B4 (de) * 1997-07-24 2013-08-22 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur Steuerung und Voreinstellung eines Stahlwerkes oder von Teilen eines Stahlwerkes
WO2009156234A3 (de) * 2008-06-25 2010-03-04 Siemens Aktiengesellschaft Erstellverfahren für maschinencode, dessen ausführung ein optimiertes walzmodell realisiert
US8718985B2 (en) 2008-06-25 2014-05-06 Siemens Aktiengesellschaft Method for establishing machine code, the execution of which generates an optimized rolling model

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Publication number Publication date
KR19980032590A (ko) 1998-07-25
KR100498151B1 (ko) 2005-09-08
DE19641432C2 (de) 2000-01-05

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