Offene Systemplattformen in heterogenen Automatisierungssystemen für die Prozeßmodellierung

Abstract

Die Betreiber von Produktionsanlagen aller Branchen sind aus wirtschaftlichen Gründen vielfach gezwungen, hochwertige Automatisierungssysteme einzusetzen. Es entsteht hierbei Bedarf nach Werkzeugen, die es gestatten, komplexe Produktionsabläufe auf Rechnern abzubilden und mit Hilfe mathematischer Modelle die Prozessführung zu optimieren. Um in der industriellen Anwendung breiten Einsatz zu ermöglichen, müssen trotz der Vielzahl der Methoden z.B. aus dem Bereich der Computational Intelligence (CI) und der zunehmenden Komplexität der abzubildenden Prozesse, Softwarewerkzeuge eingesetzt werden, die es ermöglichen, individuelle mathematische Lösungsansätze mit vertretbarem Aufwand umzusetzen. Die Möglichkeit zur schnellen Durchführung von Datenanalyse, Modellbildung, Simulation und anschließender Optimierung sind ebenso Kernforderung wie die leichte Integration des Modellrechners in ein heterogenes Netzwerk. Das Softwaresystem MATLAB/ SIMULINK1 kommt dieser Forderug nach und gestattet es, auf einer Plattform betriebssystemunabhängig mit Hilfe unterschiedlichster Tool- boxen komplexe Prozesse abzubilden. Dieser Beitrag beschreibt die Modellierung von chemischen-, physikalischen- und metallurgischen Vorgängen beim Sintern von Eisenerzen und deren Einflußnahme auf qualitätsbestimmende Zielgrößen mit Hilfe eines Neuro-Fuzzy Inferenz Systems mit dem Ziel die Betriebsführung an einer Bandsinteranlage zu optimieren. Der Sinterprozeß steht hier stellvertretend für eine Klasse von stark totzeitbehafteten Prozessen bei denen eine kontinuierliche Qualitätsüberwachung nicht möglich ist. Weitere Musterprozesse dieser Klasse sind Drehrohröfen in der Kalk- und Zementindustrie, die Span- und Faserplattenherstellung in der Holzindustrie, Pflanzen-Wachstumsprozesse in Gewächshäusern und zahlreiche weitere industrielle Prozesse. Die für den Sinterprozeß exemplarisch vorgestellten Modellierungsmethoden auf der offenen Systemplattform Matlab/ Simulink sind auch auf Prozesse dieser Klasse anwendbar.