Advanced Process Control
KI-Prozessregelung für anspruchsvolle Prozesse.
Für Prozesse, bei denen ein PID-Regler nicht ausreicht: veränderliche Dynamik, große Totzeiten, mehrere miteinander gekoppelte Größen. Wir entwerfen und implementieren eine Regelung mit mathematischem Modell und Methoden der künstlichen Intelligenz, die sich selbst an die Anlage anpasst.
Wenn der PID-Regler nicht ausreicht.
Erweiterte Prozessregelung lohnt sich dort, wo die klassische Regelung an ihre Grenzen stößt. Der Verbrennungsprozess ändert sich mit der Brennstoffqualität, der Ofen reagiert mit großer Verzögerung, die Leistung des BHKW und die Temperatur im Netz beeinflussen sich gegenseitig. Ein bei der Inbetriebnahme eingestellter Regler arbeitet dann den größten Teil des Jahres nicht optimal, und die Bediener schalten in den Handbetrieb. Die Folge sind Qualitätsschwankungen, höherer Brennstoffverbrauch und unnötiger Verschleiß der Stellglieder.
Unser Ingenieurteam befasst sich seit Langem mit Regelung auf Basis künstlicher Intelligenz und arbeitet bei der Entwicklung mit akademischen Einrichtungen zusammen. Wir nutzen neuronale Netze, Fuzzy-Logik, Experten- und Neuro-Fuzzy-Systeme, genetische Algorithmen sowie optimale Zustandsregelung LQR. Dazu gehört ein eigener adaptiver Regler, der im laufenden Betrieb die Regelstrecke identifiziert, ihr mathematisches Modell erstellt und die optimalen Reglerparameter laufend neu berechnet, ohne Eingriff eines Prozessingenieurs.
Es handelt sich nicht um ein Laborexperiment. Die erweiterte Regelung setzen wir als Aufsatz auf bestehende SPS und Steuerungssysteme ein, mit klaren Grenzen und der Möglichkeit, jederzeit auf die ursprüngliche Regelung zurückzuschalten. Typische Einsatzfelder sind Energiewirtschaft und Fernwärme, Müllverbrennungsanlagen, Metallurgie, Chemie- und Lebensmittelindustrie und überall dort, wo sich die Einsparung von Brennstoff, Energie oder Rohstoff messen lässt. Den Nutzen bewerten wir anhand realer Betriebsdaten, nicht anhand von Versprechen aus einer Präsentation.
Methoden, die wir einsetzen.
Adaptive, selbsteinstellende Regler
Der Regler identifiziert den Prozess laufend und berechnet die Parameter des PID- oder Zustandsreglers selbst neu, wenn sich die Dynamik der Anlage ändert.
Neuronale Netze
Aus Betriebsdaten gelernte Prozessmodelle, Vorhersage von Größen, die sich nicht direkt messen lassen, und Regelung nichtlinearer Systeme.
Fuzzy- und Expertensysteme
Die Erfahrung der besten Bediener, übertragen in Regeln, die die Anlage in jeder Schicht gleich gut führen.
Optimale Regelung LQR
Zustandsregelung von Mehrgrößensystemen, bei denen sich die Größen gegenseitig beeinflussen und eine Einstellung Kreis für Kreis nicht funktioniert.
Prozessmodelle und Simulationen
Ein mathematisches Modell der Anlage, an dem wir die Regelung testen, bevor sie den Betrieb berührt. Das Modell können wir auch offline aus Messdaten gewinnen.
Erweiterte Regelung direkt in der SPS
Die Algorithmen implementieren wir als Bibliotheksfunktionen und Add-On-Instruktionen für die SPS, auf einer Industriekarte im Steuerungssystem oder in einem Schalttafelregler.
Was zum Lieferumfang gehört.
Wir liefern den Algorithmus und alles, was er für einen zuverlässigen Betrieb braucht.
- Analyse des Prozesses und der historischen Daten
- Identifikation und mathematisches Modell der Anlage
- Entwurf und Simulation des Regelalgorithmus
- Implementierung in der SPS, auf einer Industriekarte oder in einem Schalttafelregler
- Integration in das bestehende Steuerungssystem und die Visualisierung
- Stoßfreie Umschaltung zwischen erweiterter und ursprünglicher Regelung
- Mobiler Entwicklungsarbeitsplatz für Analyse und Modellierung direkt im Betrieb
- Nutzenbewertung und Einweisung der Verfahrenstechniker
Methoden und Plattformen
Wie wir erweiterte Regelung einführen.
Datenanalyse
Aus historischen Daten und Messungen ermitteln wir, wo die Regelung Leistung verschenkt und welches Verbesserungspotenzial besteht.
Identifikation und Modell
Aus Betriebsdaten, gegebenenfalls aus kurzen Tests an der Anlage, erstellen wir ein mathematisches Modell des Prozesses.
Simulation und Entwurf
Den Regelalgorithmus entwerfen und prüfen wir am Modell, einschließlich Grenzwerten und Störfällen.
Einführung und Bewertung
Die Regelung nehmen wir schrittweise in Betrieb, vergleichen sie mit dem Ausgangszustand und bewerten den Nutzen anhand realer Daten.
Verwandte Leistungen.
MSR-Technik
MSR-Technik und Prozessleittechnik schlüsselfertig: Sensoren, Stellglieder, Regelkreise, Schaltschränke und Steuerung.
Energiemanagement
Optimierung von Erzeugung und Verbrauch von Strom und Wärme, Einbindung erneuerbarer Energien, Batteriespeicher und Energieaudits.
Betriebsdatenerfassung
Historisierung von Daten aus SPS und Zählern, hochverfügbarer Historian, Visualisierung, Reporting und Leitstand.
Häufige Fragen.
Keine Antwort gefunden? Schreiben Sie uns, wir antworten innerhalb von 24 Stunden.
Was ist erweiterte Prozessregelung (APC)?
Erweiterte Prozessregelung, englisch Advanced Process Control, umfasst Methoden, die über die klassische PID-Regelung hinausgehen. Sie nutzt ein mathematisches Prozessmodell, Vorhersage und Optimierung, um die Anlage näher am Optimum zu halten. Künstliche Intelligenz hilft dort, wo sich das Modell nicht einfach aus der Physik ableiten lässt.
Wie wird künstliche Intelligenz in der Prozessregelung eingesetzt?
Neuronale Netze lernen das Prozessverhalten aus Daten und sagen Größen voraus, Fuzzy-Logik und Expertensysteme übertragen die Erfahrung der Bediener in Regeln, und genetische Algorithmen suchen optimale Einstellungen. Die praktischste Anwendung ist ein adaptiver Regler, der sich im laufenden Betrieb selbst einstellt.
Was ist ein selbsteinstellender Regler?
Ein Regler, der im Automatikbetrieb die Regelstrecke laufend identifiziert, ihr mathematisches Modell erstellt und daraus die optimalen Reglerparameter berechnet. Ändern sich Anlage, Brennstoff oder Last, braucht er keinen Eingriff eines Prozessingenieurs.
Lässt sich erweiterte Regelung in eine bestehende SPS nachrüsten?
Ja. Die Algorithmen implementieren wir als Bibliotheksfunktionen direkt in der SPS, auf einer Industriekarte im Steuerungssystem oder als eigenständigen Schalttafelregler mit analogen Ein- und Ausgängen und Ethernet. Die ursprüngliche Regelung bleibt als Rückfallebene erhalten.
Was kostet die Einführung einer erweiterten Regelung?
Das hängt von der Zahl der Regelkreise, der Qualität der verfügbaren Daten, dem Bedarf an zusätzlichen Messungen und der Plattform ab, auf der die Regelung laufen soll. Der erste Schritt ist meist eine Datenanalyse, die zeigt, ob und wie sehr sich die Einführung lohnt. Einen Festpreis nennen wir nach dem technischen Konzept.
In welchen Branchen bringt erweiterte Regelung den größten Nutzen?
Dort, wo langsame, nichtlineare oder miteinander gekoppelte Prozesse geregelt werden und sich die Einsparung in Brennstoff, Energie oder Rohstoff ausdrücken lässt. Typischerweise in Energiewirtschaft und Fernwärme, Müllverbrennungsanlagen, Metallurgie, Chemie, Lebensmittelindustrie und Wasserwirtschaft.
Haben Sie einen Prozess, der sich schlecht regeln lässt?
Beschreiben Sie die Anlage und senden Sie uns Trends der problematischen Größen. Innerhalb von 24 Stunden melden wir uns mit einer ersten Einschätzung und einer kostenlosen Beratung.