Zaawansowane sterowanie
Sterowanie procesami z AI i zaawansowane sterowanie procesami.
Dla procesów, w których regulator PID nie wystarcza: zmienna dynamika, długie czasy martwe, kilka wzajemnie oddziałujących wielkości. Projektujemy i wdrażamy sterowanie oparte na modelu matematycznym i metodach sztucznej inteligencji, które samo dostosowuje się do procesu.
Gdy regulator PID nie wystarcza.
Zaawansowane sterowanie procesami ma sens tam, gdzie klasyczna regulacja dochodzi do swoich granic. Proces spalania zmienia się z jakością paliwa, piec reaguje z dużym opóźnieniem, moc kogeneracji i temperatura sieci wzajemnie na siebie wpływają. Regulator dostrojony przy uruchomieniu pracuje potem przez większość roku poniżej optimum, a operatorzy przełączają na tryb ręczny. Skutkiem są wahania jakości, wyższe zużycie paliwa i niepotrzebne zużycie elementów wykonawczych.
Nasz zespół inżynierski od wielu lat zajmuje się sterowaniem opartym na AI i współpracuje przy rozwoju z instytucjami akademickimi. Stosujemy sieci neuronowe, logikę rozmytą, systemy ekspertowe i neuro-rozmyte, algorytmy genetyczne oraz optymalne sterowanie stanem LQR. Obejmuje to nasz własny regulator adaptacyjny, który podczas pracy identyfikuje obiekt regulacji, tworzy jego model matematyczny i na bieżąco przelicza optymalne parametry regulacji bez konieczności ingerencji inżyniera procesu.
To nie jest eksperyment laboratoryjny. Zaawansowane sterowanie wdrażamy jako warstwę nad istniejącymi PLC i systemami sterowania, z jasnymi ograniczeniami i możliwością powrotu do pierwotnego sterowania w dowolnym momencie. Typowe zastosowania to energetyka i ciepłownictwo, spalarnie, hutnictwo, przemysł chemiczny i spożywczy oraz wszędzie tam, gdzie oszczędności paliwa, energii lub surowców można zmierzyć. Korzyści oceniamy na rzeczywistych danych z obiektu, a nie na obietnicach z prezentacji.
Metody, które stosujemy.
Adaptacyjne regulatory samostrojące
Regulator na bieżąco identyfikuje proces i sam przelicza parametry regulatora PID lub stanu, gdy zmienia się dynamika procesu.
Sieci neuronowe
Modele procesu uczone na danych eksploatacyjnych, predykcja wielkości, których nie da się bezpośrednio zmierzyć, oraz sterowanie układami nieliniowymi.
Systemy rozmyte i ekspertowe
Doświadczenie Państwa najlepszych operatorów zamienione w reguły, które prowadzą proces równie dobrze na każdej zmianie.
Sterowanie optymalne LQR
Sterowanie stanem układów wielowymiarowych, w których wielkości wpływają na siebie i strojenie pętli po kolei nie działa.
Modele procesu i symulacja
Model matematyczny procesu, na którym testujemy sterowanie, zanim dotknie obiektu. Model możemy też wyprowadzić offline z danych pomiarowych.
Zaawansowane sterowanie bezpośrednio w PLC
Algorytmy wdrażamy jako funkcje biblioteczne i Add-On Instructions dla PLC, na karcie przemysłowej w systemie sterowania lub w regulatorze montowanym w szafie.
Co obejmuje dostawa.
Dostarczamy algorytm i wszystko, czego potrzebuje, aby niezawodnie działać w produkcji.
- Analiza procesu i danych historycznych
- Identyfikacja obiektu i model matematyczny procesu
- Projekt i symulacja algorytmu sterowania
- Implementacja w PLC, na karcie przemysłowej lub w regulatorze montowanym w szafie
- Integracja z istniejącym systemem sterowania i wizualizacją
- Bezuderzeniowe przełączanie między sterowaniem zaawansowanym a pierwotnym
- Mobilne stanowisko deweloperskie do analizy i modelowania na miejscu
- Ocena korzyści i szkolenie inżynierów procesu
Metody i platformy
Jak wdrażamy zaawansowane sterowanie.
Analiza danych
Na podstawie danych historycznych i pomiarów znajdujemy miejsca, w których sterowanie traci wydajność, i określamy, ile jest miejsca na poprawę.
Identyfikacja i model
Z danych eksploatacyjnych, a w razie potrzeby z krótkich testów na obiekcie, budujemy model matematyczny procesu.
Symulacja i projekt
Projektujemy algorytm sterowania i weryfikujemy go na modelu, w tym ograniczenia i stany awaryjne.
Wdrożenie i ocena
Sterowanie uruchamiamy krok po kroku, porównujemy je ze stanem pierwotnym i oceniamy korzyści na rzeczywistych danych.
Powiązane usługi.
AKPiA
AKPiA i systemy sterowania procesami pod klucz: czujniki, elementy wykonawcze, pętle regulacji, szafy i system sterowania.
Zarządzanie energią
Optymalizacja wytwarzania i zużycia energii elektrycznej i ciepła, integracja OZE, magazyny bateryjne i audyty energetyczne.
Zbieranie danych produkcyjnych
Historyzacja danych ze sterowników PLC i liczników, historian o wysokiej dostępności, wizualizacja, raportowanie i zdalny monitoring.
Najczęściej zadawane pytania.
Nie znaleźli Państwo odpowiedzi? Prosimy do nas napisać, odpowiemy w ciągu 24 godzin.
Czym jest zaawansowane sterowanie procesami (APC)?
Zaawansowane sterowanie procesami to zestaw metod działających ponad klasyczną regulacją PID. Wykorzystuje model matematyczny procesu, predykcję i optymalizację, aby utrzymać obiekt bliżej jego optimum. Sztuczna inteligencja pomaga tam, gdzie modelu nie da się łatwo wyprowadzić z fizyki.
Jak sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w sterowaniu procesami?
Sieci neuronowe uczą się zachowania procesu z danych i przewidują wielkości, logika rozmyta i systemy ekspertowe zamieniają doświadczenie operatorów w reguły, a algorytmy genetyczne szukają optymalnych ustawień. Najbardziej praktycznym zastosowaniem jest regulator adaptacyjny, który sam stroi się w trakcie pracy.
Czym jest regulator samostrojący?
To regulator, który w trybie automatycznym na bieżąco identyfikuje obiekt regulacji, tworzy jego model matematyczny i na tej podstawie oblicza optymalne parametry regulacji. Gdy zmienia się proces, paliwo lub obciążenie, nie potrzebuje ingerencji inżyniera procesu.
Czy zaawansowane sterowanie można dodać do istniejącego PLC?
Tak. Algorytmy wdrażamy jako funkcje biblioteczne bezpośrednio w PLC, na karcie przemysłowej w systemie sterowania lub jako samodzielny regulator montowany w szafie z wejściami i wyjściami analogowymi oraz Ethernetem. Pierwotne sterowanie pozostaje jako rezerwa.
Ile kosztuje wdrożenie zaawansowanego sterowania?
Zależy to od liczby pętli regulacji, jakości dostępnych danych, tego, czy potrzebne są dodatkowe pomiary, oraz platformy, na której sterowanie będzie działać. Pierwszym krokiem jest zwykle analiza danych, która pokaże, czy i na ile wdrożenie się opłaca. Stałą cenę podajemy po koncepcji technicznej.
Które branże najwięcej zyskują na zaawansowanym sterowaniu?
Te, które sterują procesami powolnymi, nieliniowymi lub wzajemnie oddziałującymi i w których oszczędności można wyrazić w paliwie, energii lub surowcach. Typowo energetyka i ciepłownictwo, spalarnie, hutnictwo, chemia, przemysł spożywczy i wodociągi.
Macie proces, który trudno wysterować?
Opiszcie proces i prześlijcie nam trendy problematycznych wielkości. Odezwiemy się w ciągu 24 godzin z pierwszą oceną i bezpłatną konsultacją.