Pokročilé řízení
AI v řízení procesů a pokročilé řízení.
Pro procesy, kde PID regulátor nestačí: měnící se dynamika, velká dopravní zpoždění, více vzájemně provázaných veličin. Navrhneme a nasadíme řízení s matematickým modelem a metodami umělé inteligence, které se samo přizpůsobuje technologii.
Když PID regulátor nestačí.
Pokročilé řízení procesů má smysl tam, kde klasická regulace naráží na své meze. Spalovací proces se mění s kvalitou paliva, pec reaguje s velkým zpožděním, výkon kogenerace a teplota v síti se vzájemně ovlivňují. Regulátor naladěný při spuštění pak většinu roku nepracuje optimálně a operátoři přepínají do ručního režimu. Výsledkem jsou výkyvy kvality, vyšší spotřeba paliva a zbytečné opotřebení akčních členů.
Náš inženýrský tým se řízení s umělou inteligencí věnuje dlouhodobě a při vývoji spolupracuje s akademickými pracovišti. Používáme neuronové sítě, fuzzy logiku, expertní a neuro-fuzzy systémy, genetické algoritmy i optimální stavové řízení LQR. Součástí je vlastní adaptivní regulátor, který za provozu identifikuje řízený systém, vytvoří jeho matematický model a průběžně přepočítává optimální konstanty regulace bez zásahu procesního inženýra.
Nejde o laboratorní experiment. Pokročilé řízení nasazujeme jako nadstavbu nad stávající PLC a řídicí systémy, s jasnými omezeními a s možností kdykoli přepnout zpět na původní regulaci. Typické použití je v energetice a teplárenství, ve spalovnách, hutnictví, chemickém a potravinářském průmyslu a všude tam, kde se úspora paliva, energie nebo suroviny dá změřit. Přínos vyhodnocujeme na reálných datech z provozu, ne na slibech z prezentace.
Metody, které používáme.
Adaptivní samonastavitelné regulátory
Regulátor průběžně identifikuje proces a sám přepočítá konstanty PID nebo stavového regulátoru, když se dynamika technologie změní.
Neuronové sítě
Modely procesů naučené z provozních dat, predikce veličin, které nelze měřit přímo, a řízení nelineárních systémů.
Fuzzy a expertní systémy
Zkušenosti nejlepších operátorů převedené do pravidel, která řídí technologii stejně dobře na každé směně.
Optimální řízení LQR
Stavové řízení vícerozměrných systémů, kde se veličiny ovlivňují navzájem a ladění po jedné smyčce nefunguje.
Modely a simulace procesů
Matematický model technologie, na kterém řízení otestujeme dřív, než se dotkne provozu. Model umíme získat i offline z naměřených dat.
Pokročilé řízení přímo v PLC
Algoritmy nasadíme jako knihovní funkce a Add-On instrukce pro PLC, na průmyslovou kartu do řídicího systému nebo do panelového regulátoru.
Co je součástí dodávky.
Dodáváme algoritmus i vše, co potřebuje pro spolehlivý běh v provozu.
- Analýza procesu a historických dat
- Identifikace a matematický model technologie
- Návrh a simulace algoritmu řízení
- Implementace v PLC, na průmyslové kartě nebo v panelovém regulátoru
- Integrace se stávajícím řídicím systémem a vizualizací
- Beznárazové přepínání mezi pokročilým a původním řízením
- Mobilní vývojové pracoviště pro analýzu a modelování přímo v provozu
- Vyhodnocení přínosu a zaškolení technologů
Metody a platformy
Jak nasazujeme pokročilé řízení.
Analýza dat
Z historických dat a měření zjistíme, kde regulace ztrácí a jaký potenciál má zlepšení.
Identifikace a model
Z provozních dat, případně z krátkých testů na technologii, vytvoříme matematický model procesu.
Simulace a návrh
Algoritmus řízení navrhneme a ověříme na modelu, včetně omezení a havarijních stavů.
Nasazení a vyhodnocení
Řízení spouštíme postupně, porovnáme ho s původním stavem a přínos vyhodnotíme na reálných datech.
Související služby.
Měření a regulace
MaR a ASŘ na klíč: snímače, akční členy, regulační obvody, rozvaděče a řídicí systém.
Energetický management
Optimalizace výroby a spotřeby elektřiny a tepla, integrace OZE, bateriová úložiště a energetické audity.
Sběr výrobních dat
Historizace dat z PLC a měřičů, historian s vysokou dostupností, vizualizace, reporting a dispečink.
Co je pokročilé řízení procesů (APC)?
Pokročilé řízení procesů, anglicky Advanced Process Control, je souhrn metod nad klasickou PID regulací. Využívá matematický model procesu, predikci a optimalizaci, aby technologii udrželo blíže optimu. Umělá inteligence pomáhá tam, kde model nelze jednoduše odvodit z fyziky.
Jak se využívá umělá inteligence v řízení procesů?
Neuronové sítě se učí chování procesu z dat a predikují veličiny, fuzzy logika a expertní systémy přenášejí zkušenosti operátorů do pravidel a genetické algoritmy hledají optimální nastavení. Nejpraktičtějším použitím je adaptivní regulátor, který se sám nastavuje za provozu.
Co je samonastavitelný regulátor?
Je to regulátor, který v automatickém režimu průběžně identifikuje řízený systém, vytváří jeho matematický model a z něj vypočítá optimální regulační konstanty. Při změně technologie, paliva nebo zatížení nepotřebuje zásah procesního inženýra.
Lze pokročilé řízení doplnit do stávajícího PLC?
Ano. Algoritmy nasazujeme jako knihovní funkce přímo v PLC, na průmyslovou kartu do řídicího systému nebo jako samostatný panelový regulátor s analogovými vstupy, výstupy a ethernetem. Původní řízení zůstává jako záloha.
Kolik stojí nasazení pokročilého řízení?
Záleží na počtu řízených smyček, kvalitě dostupných dat, potřebě doplnit měření a na platformě, na které řízení poběží. Prvním krokem bývá analýza dat, která ukáže, zda a nakolik se nasazení vyplatí. Pevnou cenu dáváme po technickém konceptu.
Ve kterých odvětvích má pokročilé řízení největší přínos?
Tam, kde se řídí pomalé, nelineární nebo vzájemně provázané procesy a kde se úspora dá vyjádřit v palivu, energii či surovině. Typicky v energetice a teplárenství, ve spalovnách, hutnictví, chemii, potravinářství a vodárenství.
Máte proces, který nejde dobře vyregulovat?
Popište technologii a pošlete trendy problematických veličin. Do 24 hodin se ozveme s prvním posouzením a konzultací zdarma.