"Von der Regelung zur Online-Optimierung"

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Von der Regelung
zur Online-Optimierung
Sebastian Engell
Lehrstuhl für Anlagensteuerungstechnik
Fachbereich Bio- und Chemieingenieurwesen
Universität Dortmund
an l a g e n
steuerungs
echnik
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“
GVC/Dechema FA PAT 2004
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steuerungs
echnik
Verfahrenstechnische vs.
regelungstechnische Sicht auf die Anlage
Strecke
Störung
Sollwert
Regler
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Regelungstechnische Sicht
• Was ist zu tun?
 Sollwerteinregelung
 Störungsausregelung
?
?
?
Regelgröße
Stellgröße
Störung
t
 Wo ist überhaupt
Folgeregelung gefragt?
 Welche Größen sollen
konstant gehalten
werden?
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t
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echnik
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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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.
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Beispiel Reaktionskolonne
Störung
Sollwert
Regler
xMeAc
R
Feed
T
Strecke
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Stationäre Kennlinien der Kolonne
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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
• 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
• 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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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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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.
≈ ysoll
y +y
Regler
u+u
Prozess
Jerw
max
J -J
d
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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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Kombination von Regelung mit
Optimierung
• Optimale Sollwerttrajektorie:
max J (u , x, t )
t
y (t )
Re-Optimierung
u.B.v. : x MeAc  0,8
Parameterschätzung
y  f (u , x, t )
y(t)
J
 x MeAcn Destillat
0
Störung t
Sollwerte
Regler
y(t)
u(t)
Strecke
t
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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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Prädiktive Regelung
Vergangenheit
jetzt
Zukunft
Sollwert
jetzt
y
u
Berechnung der Stellgrößen durch
Lösen eines Optimierungsproblems mit Beschränkungen
k
Hr
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Hp
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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.)
SMB Prozess
Anlage
Prädiktive
Regelung
On-Line
Optimale
Betriebsparameter
Reduziertes Modell
Identifikation
lokaler Modelle
Parameterschätzung
Modellbasierte
Optimierung
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Off-Line
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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
Kostenfunktion
Störungen
Nicht
Optimale
Produktion
Online
Optimierung
FreiheitsOptimierung grade
Anlage
Zustandsschätzung
Messgrößen
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Beispiel SMB-Chromatographie
Regelung durch Optimierung (A. Toumi)
min( J 

k
,  k 1 ,..,  k  H r
s.t.
kH p

T
(( j )   j R j  j ))

j k
Gütefunktion: Durchsatz
Freiheitsgrade
 x j 1, 0  Mx j

 x  f ( x j , u j , p j )
 y  h( x , u )
j
j
 j
Prozessmodell
PurEx, H r  PurEx  PurEx, min
PurEx, H p  PurEx  PurEx, min
p j  p max
Reinheitsforderung
als Beschränkung!
Maximaler Druckverlust
j  k ,.., k  H p
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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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