Entwicklung verlässlicher und effizienter Verfahren zur Optimierung des Betriebspunkts verfahrenstechnischer Prozesse

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Sebastian Engell
• Fachliche Zuordnung: Chemische und Thermische Verfahrenstechnik ; Automatisierungstechnik, Mechatronik, Regelungssysteme, Intelligente Technische Systeme, Robotik
• Förderung: Förderung von 2015 bis 2018
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 271280750

Im internationalen Wettbewerb steht die verfahrenstechnische Industrie unter starkem Druck, die Effizienz der Produktion zu verbessern und gleichzeitig die Produktqualität zu garantieren und Sicherheitsanforderungen einzuhalten. Ein Beitrag hierzu ist die Benutzung stationärer Optimierung der Arbeitspunkte einzelner Anlagenteile oder kompletter Anlagen wie von Crackern (bekannt unter dem Schlagwort Real-time Optimization, RTO). RTO führt repetierend in größeren Zeitabständen (typisch einige Stunden bis Tage) eine modellbasierte Optimierung der Arbeitspunkte durch. Diese Arbeitspunkte werden nach Prüfung durch die Anlagenfahrer an die Regelungsebene der Automatisierung weitergegeben, die sie mit möglichst geringen Abweichungen implementiert. Das RTO System verbindet die Produktionsplanung mit der Regelungsebene. Die Optimierung erfolgt üblicherweise anhand großer nichtlinearer rigoroser stationärer Modelle. Die Modelle geben das tatsächliche Anlagenverhalten aber nicht exakt wieder, so dass die Optimierung zum Optimum des Modells, nicht zum Optimum der Anlage konvergiert. Noch gravierender ist, dass unter Umständen auch die Beschränkungen für den zulässigen Betriebsbereich aufgrund von Modellfehlern von den berechneten optimalen Punkten nicht eingehalten werden. In den letzten 10 Jahren wurden verschiedene Verfahren entwickelt, um mit diesem Modellfehler umzugehen, Adaption von Modellparametern, Veränderung der Modellgradienten aufgrund des beobachteten Prozessverhaltens (modifier adaptation) oder direkte Suche aufgrund des beobachteten Verhaltens. Jedes dieser Verfahren hat Nachteile, insbesondere kann entweder nicht garantiert werden, dass die Beschränkungen in jedem Schritt eingehalten werden oder die Konvergenz zum Optimum ist sehr langsam. Diese Projekt untersucht Modifikationen und Kombinationen der bekannten Ansätze mit dem Ziel, ein verbessertes daten- und modellbasiertes Verfahren zur online Optimierung des Arbeitspunkts zu entwickeln. Es soll ein Schema entwickelt werden, das schnelle und sichere Konvergenz auf der Grundlage eines Modells von mittlerer Genauigkeit erreicht, um den Aufwand für die Modellierung zu begrenzen und damit eine weitere Verbreitung der online Optimierung in der Industrie zu unterstützen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Schweiz
• Partnerorganisation: Schweizerischer Nationalfonds (SNF)
• Mitverantwortlich: Professor Dr. Dominique Bonvin