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Prozessautomatisierung

Produktionsprozesse optimieren - APROL Advanced Process Control

Eine permanente Optimierung der Produktionsprozesse ist eine Notwendigkeit, um im härter werdenden globalen Wettbewerb langfristig bestehen zu können.

Um den Anspruch nach optimaler Prozess­führungs- und Anlageneffizienz erfüllen zu können, sind innovative Strategien erforderlich, die über den normalen PID-Regler hinausgehen.

Advanced Process Control (APC) umfasst im allgemeinen Sprachgebrauch alle Regelungsverfahren, die über standardmäßige PID-Regelungen und Ablaufsteuerungen hinausgehen. Dabei wird die Prozessführung optimiert, wobei die Prozesse stets reproduzierbar bleiben. Dies steigert einerseits Durchsatz, Wirkungsgrad, Produktqualität und senkt andererseits Kosten für Energie und Rohstoffe.

Bessere Performance der Regelung

APROL Advanced Process Control ermöglicht komplexe Zusammenhänge von Prozess­parametern komfortabel zu beschreiben und für einen stabilen, automatischen und flexiblen Anlagenbetrieb zu nutzen.

  • Durch den Einsatz von APC werden Störungen deutlich schneller ausgeregelt, das heißt, der Sollwert wird schneller wieder erreicht
  • Der Sollwert kann enger an den Betriebsgrenzen gefahren werden
  • Verschleißärmerer Betrieb von Aktoren durch geringere Variabilität der Stellgröße

APC – teuer, kompliziert, aufwändig?

Viele Anwender scheuen den Einsatz von APC in neuen Projekten, da Attribute wie teuer, kompliziert, aufwändig und undurchschaubar damit assoziiert werden.

Tatsächlich kann durch die Bereitstellung von Bausteinen für höherwertige Regelungen in der Standardbibliothek Process Automation Library (PAL) des B&R-Prozessleitsystems APROL ein Großteil der gehobenen Regelungsaufgaben in der Prozessindustrie mit Onboard-Mitteln abgedeckt werden. Damit sind Lösungen ohne Zusatzkosten schnell, effizient und transparent zu realisieren.

Advanced-Process-Control

Mit Advanced Process Control wird der Durchsatz von Anlagen durch die Optimierung von Reglern maximiert. Die Anlageneffizienz wird höchstmöglich gesteigert, indem Istwerte enger an die Betriebsgrenzen herangeführt werden.

Tuning von PID-Regelkreisen

Zahlreich durchgeführte Analysen von Regelkreisen in verschiedenen Industrien haben oftmals das gleiche Bild gezeigt:

  • 1/3 der Regelkreise laufen mit guter oder zufriedenstellender Performance
  • 2/3 der Regelkreise sind mangelhaft oder schlecht eingestellt bzw. laufen zeitweise oder dauerhaft in Betriebsart "manuell"

In der Praxis erfolgt die Ermittlung von PID-Parametern meist durch Verwendung heuristischer Einstellregeln. Stehen dem Anwender Erfahrungswerte von anderen Anlagen zur Verfügung, wird häufig auf solche Parametersätze zurückgegriffen. Bei einer computergestützten Regleroptimierung wird der Prozess entweder durch einen Stellgrößensprung im manuellen Betrieb des Reglers oder durch einen Sollwertsprung im Automatikbetrieb durchgeführt.

Control Performance Monitoring für Regelkreise

Dass PID-Regelungen meist nicht optimal eingestellt sind und deshalb zum Teil manuell betrieben werden, ist eine bekannte Tatsache. Durch diese Betriebsart wird ein stabiler Anlagenbetrieb gewährleistet.

Schleichend eintretende Verschlechterung

Eine Überwachung der Regelgüte hilft dabei, eine schleichend eintretende nachlassende Leistungsfähigkeit von Regelkreisen zu erkennen, um rechtzeitig notwendige Instandhaltungsmaßnahmen oder eine Optimierung der Reglerparameter einzuleiten.

Diverse Kennzahlen können Tendenz aufzeigen

Das Control Modul liefert verschiedene Kennzahlen, die zur Bewertung der Regelgüte von Regelkreisen herangezogen werden können. Diese Kennzahlen sind die Basis um eine maximale Effizienzsteigerung in der Prozessführung zu erreichen.

Model Predictive Controller (MPC)

Die modellbasierte prädiktive Regelung basiert auf einer Optimierungsmethode, die zyklisch den prognostizierten Regelfehler minimiert. Die Prognose des Regelfehlers erfolgt modellgestützt. Dazu werden im Regler-Funktionsblock Impuls- und/oder Sprungantworten abgespeichert. Die Berechnung basiert auf der Annahme, dass die Modelle linear und zeitinvariant sind. Durch das dynamische Modell kann der zukünftige Verlauf der Regelgrößen als Funktion der zukünftigen Stellgrößenänderungen beschrieben werden.

Nebenbedingungen/Begrenzungen werden berücksichtigt

Während des Lösungsvorgangs können zum Beispiel Stellgrößenbegrenzungen von Aktuatoren oder andere Nebenbedingungen die auf den Prozess einwirken, direkt berücksichtigt werden. Eingrößen-/Mehrgrößen-Regelung frei parametrierbar Regelungen vom Eingrößensystem (SISO) bis zu Mehrgrößensystemen (MIMO) mit 10 Regelgrößen, 10 Stellgrößen und 10 Störgrößeneingängen sind möglich.

Tuning-PID-REgelreise

Nur 1/3 der Regelkreise laufen mit guter oder zufriedenstellender Performance

2/3 der Regelkreise sind mangelhaft oder schlecht eingestellt bzw. laufen zeitweise oder dauerhaft in Betriebsart "Manuell"

Ejemplo
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