DE10197407B4

DE10197407B4 - Adaptiver rückgekoppelter/vorwärtsgekoppelter PID-Controller

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Publication number: DE10197407B4
Application number: DE10197407.8A
Authority: DE
Inventors: Terrence L. Blevins; Wilhelm K. Wojsznis
Original assignee: Fisher Rosemount Systems Inc
Current assignee: Fisher Rosemount Systems Inc
Priority date: 2000-06-20
Filing date: 2001-06-20
Publication date: 2017-06-01
Anticipated expiration: 2021-06-21
Also published as: GB2379521A; HK1052981A1; GB2379521B; DE10196372T1; DE10197407A5; US6577908B1; DE10196372B3; WO2001098845A1; GB0300220D0

Abstract

System zum Abstimmen eines Prozess-Controllers, wobei das System Folgendes aufweist: eine Modellsatz-Komponente, die einen Eingang aufweist, der mit einem Prozesseingang gekoppelt ist, wobei die Modellsatz-Komponente eine Vielzahl von Prozessmodellen Modi...Modn aufweist, wobei jedes der Modelle dazu bestimmt ist, den Prozess zu replizieren, und durch eine Vielzahl von Parametern gekennzeichnet ist, wobei jeder der Parameter einen Wert hat, der aus einem Satz von vorbestimmten Anfangswerten, die dem jeweiligen Parameter zugeordnet werden, ausgewählt wird; einen Fehlergenerator, der einen ersten Eingang hat, der mit einem Ausgang der Modell-Komponente gekoppelt ist und einen zweiten Eingang hat, der mit dem Prozesseingang gekoppelt ist, wobei der Fehlergenerator ein Fehlersignal des Modells, das die Differenz zwischen dem Ausgangswert eines Modells und dem Ausgangswert des Prozesses darstellt, erzeugt; eine Modellbewertungs-Komponente, die einen Eingang hat, der mit einem Ausgang des Fehlergenerators gekoppelt ist, wobei die Modellbewertungs-Komponente ein Fehlerquadrat des Modells entsprechend einem Modell berechnet und wobei die Modellbewertungs-Komponente das Fehlerquadrat des Modells für Parameterwerte, die in dem Modell vertreten sind, bestimmt; einen Parameter-Interpolator, der einen Eingang hat, der mit einem Ausgang der Modellbewertungs-Komponente zum Berechnen eines entsprechenden adaptiven Parameterwertes für Parameter, die in einem Modell als eine Summe gewichteter Parameterwerte vertreten sind, gekoppelt ist; und eine Controllerumgestaltungs-Komponente, die einen Eingang hat, der mit einem Ausgang des Parameter-Interpolators gekoppelt ist, und einen Ausgang hat, der mit einem Controller gekoppelt ist, wobei die Controllerumgestaltungs-Komponente den Controller in Abhängigkeit von dem adaptiven Parameterwert über einen Schluss eines Adaptationszykluses umgestaltet.

Description

Die Erfindung betrifft ein System und ein Verfahren zum Bestimmen bzw. zum adaptiven Entwurf eines Prozess-Controllers.
Logik-basierte Controller-Schaltstrategien werden als möglicher Ansatz zur Anwendung von adaptiven Prozessregelungen vorgeschlagen. Siehe z. B. Morse, F. M. Pait and S. R. Weller, ”Logic-Based Switching Strategies for Self-Adjusting Control, 33^rd IEEE Conference on Decision and Control (December 1994)” Im Allgemeinen können logik-basierte Controller-Schaltstrategien in einem von zwei Ansätzen klassifiziert werden.
Die Druckschrift JP 59 133 605 A beschreibt einen PID-Regler zur Abtastung, mit dessen Hilfe mehrere Charakteristikveränderungsmodelle für einen betreffenden Prozess erstellt werden, um deren Modellfehler zu berechnen und daran anschließend die Charakteristikveränderung des im Betrieb befindlichen Prozesses erfasst werden kann, und zwar darauf beruhend, dass der Modellfehler eines entsprechenden geschätzten Modells Null wird.
Der erste Ansatz gründet auf einem vorgeprägten Controller-Abgleich. Im Prinzip schließt ein vorgeprägter Abgleich eine sequentielle Bewertung von betrachteten Controllern ein, die von einem vorgeschriebenen Satz genommen werden. Die Bewertung ist vollständig, wenn ein Controller identifiziert ist, der zufriedenstellend arbeitet. Vorgeprägte Abgleicher sind relativ einfach zu entwerfen und erfordern Einiges an den Controller-Aufbau. Die Vorteile von vorgeprägten Abgleichern werden jedoch durch die eigentlich schwache Leistung im Hinblick auf die Abgleichzeit überschattet. Das heißt, es ist oft eine übermäßige Zeitdauer erforderlich, um den optimalen Controller aus dem vorgeschriebenen Satz auszuwählen.
Ein alternativer Ansatz gründet auf einem kennungs-basierten, parametrisierten Controller, der aus zwei parameter-abhängigen Subsystemen besteht, einer Kennung, wobei deren grundlegende Funktion es ist, einen Schätzfehler des Ausgangswertes zu erzeugen, und einen internen Controller. Das Regelsignal (Steuersignal) das in den Prozess zurückgeführt wird, basiert auf einer aktuellen Abschätzung des Prozessmodells.
Im Allgemeinen werden die Abschätzungen des Prozessmodells aus einem passend definierten Modellsatz ausgewählt. Die allumfassende Strategie basiert auf einem Konzept von ”zyklischem Schalten”. Zyklisches Schalten kann mit oder ohne Prozessanregung eingesetzt werden. Ein lohnender Rückblick und eine Bewertung dieses Ansatzes zur Adaptation der Prozessregelung wird von K. S. Narendra und J. Balakrishnan in ”Adaptive Control Using Multiple Models”, IEEE Transactions on Automatic Control, Bd. 42, Nr. 2, S. 177–187 (Februar 1997) gegeben. Dieser Artikel beschreibt eine Bauweise mit N Identifizierungsmodellen, die parallel arbeiten. Entsprechend zu jedem Modell gibt es einen parametrisierten Controller. Zu jedem Zeitpunkt wird eines der Modelle durch eine Schaltregel ausgewählt und der entsprechende Regelungs-Eingabewert wird verwendet, um den Prozess zu regeln (steuern). Die Modelle können festgelegt oder adaptiert sein. Zur Erklärung, warum festgelegte Modelle verwendet werden: Es soll gewährleistet sein dass mindestens ein Modell existiert, das durch Parameter gekennzeichnet ist, die ausreichend nah an jenen des unbekannten Prozesses liegen. Die Ausbeute des Ansatzes, nämlich die gewünschte Geschwindigkeit der Adaptation, aber verlangt, dass eine signifikante Anzahl von Modellen entworfen wird. Weil festgelegte Modelle in der Lage sind, nur eine begrenzte Anzahl von Umgebungen genau zu vertreten, müssen zusätzlich adaptive Modelle verwendet werden, um die Genauigkeit asymptotisch zu verbessern.
Die praktische Anwendung von Schaltstrategien wirft eine Anzahl von Problemen auf, im Wesentlichen auf Grund der Anzahl von Modellen, die für eine sinnvolle Prozessannäherung erforderlich sind. Sogar bei einem einfachen Einzel-Eingang-Einzel-Ausgang(SISO)-System kann von einem Selbstabgleicher erwartet werden, dass hunderte von festgelegten Modellen erforderlich sind, um eine zufriedenstellende Leistung zu erreichen. Die Anforderung für zahlreiche Prozessmodelle steigert sich exponentiell in multivariablen Systemen. Effektivere Lösungen erfordern die Berücksichtigung einer besonderen Prozessmodellstruktur und eines Controller-Typs und legen den Austausch einer einfachen Schaltstrategie mit gut ausgearbeiteten Abläufen nahe.
Ein signifikant abgewandelter Ansatz wird durch Gendron bei einem Dahlin-Controller dargelegt. Siehe S. Gendron, ”Improving the Robustness of Dead-Time Compensators for Plants with Unknown of Varying Delay”, Control Systems 90 Conference (Helsinki 1990). Gendron beschreibt darin ein einfaches Erste-Ordnung-plus-Totzeit-Prozessmodell, gemäß welchem die Prozessadaptation ausschließlich durch Variation der Totzeit durchgeführt wird. Der Controller setzt ein Prozessmodell, das eine gewichtete Summe von Modellen ableitet, die durch ungleichartige Totzeiten gekennzeichnet sind, eher voraus als sich auf einfaches Schalten zu stützen. Jedes Modell in dem Satz erzeugt eine Vorhersage des Prozess-Ausgangswertes und die entsprechende Gewichtung wird automatisch als einfache Funktion des Fehlers der Vorhersage angeglichen. Das Konzept wird erweitert, um in einen Dahlin-Controller sowohl eine Prozessverstärkungs- als auch eine Totzeit-Unsicherheit in das Dahlin-Controller-Konstrukt aufzunehmen.
Im Allgemeinen existieren zwei bekannte Ansätze zum Entwerfen eines PID-adaptiven Controllers. Das heißt, der direkte Ansatz und der indirekte oder kennungs-basierte Ansatz. Weil der kennungs-basierte Ansatz für Schaltstrategien vorteilhaft ist, verfolgt der Gegenstand der Erfindung diesen Ansatz, wie oben angegeben, zur Auslegung eines adaptiven Schalt-PID-Controllers. Weil es so aussieht, als ob es keine Technik in Bezug auf das Schalten eines PID-Controllers gäbe, scheint die vorliegende Erfindung am naheliegendsten bezüglich des klassischen, kennungs-basierten, adaptiven PID-Controllers zu sein. Das Ergebnis ist ein adaptiver PID-Controller, der mit einer Abschätzeinheit für rekursive Fehlerquadrate (RLS) gekoppelt ist, die Änderungen in den Modellparametern verfolgt. Typische Probleme, die mit rekursiven Identifiern verbunden sind, sind die Auswahl von Anfangsparametern, eine ungenügende Anregung, Filterung, Parameterentwicklung und eine niedrige Parameter-Abtastgeschwindigkeit. Es ist bekannt, dass Leistungsverbesserungen durch Vereinfachung des Prozessmodells erreicht werden können. Ein erstrebenswertes Beispiel für diese Lösung wird von Astrom und Hagglund in ”Industrial Adaptive Controllers Based on Frequency Response Techniques”, Automatica, Bd. 27, Nr. 4, S. 599–609 (1991) gegeben. Der Controller, der darin beschrieben wird, ist dafür ausgelegt, eine Adaptation im Frequenzbereich auszuführen und führt ein Abgleichen in Abhängigkeit von Sollwertänderungen und natürlichen Störgrößen aus. Eine besondere Abgleichfrequenz wird ausgewählt, indem Bandpassfiltern am Prozesseingang und -ausgang angewendet werden. Die Frequenz der Filter wird durch den selbsttätigen Abgleicher (Abgleicher auf Verlangen) bestimmt. Der selbsttätige Abgleicher definiert die letzte Periode, indem er eine Relais-Oszillations-Methode vor der adaptierenden Abgleich-Operation verwendet. Der adaptive Abgleicher definiert die Prozessverstärkung für die Abgleichfrequenz, indem er eine vereinfachte RLS-Abschätzeinheit verwendet. Der Abgleicher hat die Fähigkeit, Änderungen in der Prozessverstärkung leicht zu verfolgen. Wenn jedoch eine Änderung in einer Totzeit oder in einer Zeitkonstanten auftritt, zeigt der verfolgte Punkt nicht länger eine –Π-Phase und das Abgleichen des Controllers wird ungenau. Es ist bekannt, dass das Abgleichen signifikant durch Anwenden verschiedener Abgleichfrequenzen und durch Verwenden eines Interpolators, zum Definieren einer Frequenz mit Phase –Π, verbessert werden kann. Alternativ ist es möglich, sofort mit nur einer Tuning-Frequenz zu arbeiten und diese Frequenz nach jedem Abgleichzyklus, zum Verfolgen einer Phase –Π, anzugleichen. Beide Gestaltungsmöglichkeiten bringen eine nachfolgende Sollwertänderung und natürliche Störgrößen mit sich und können externe Anregungen am Controller-Ausgang oder am Sollwerteingang einspeisen. Obwohl solche Abgleicher nicht die Einschränkungen der früheren Techniken zeigen, sind sie wesentlich komplexer.
Ein ernsterer Nachteil von beiden Gestaltungsmöglichkeiten ist die Verlässlichkeit auf ein relativ einfaches adaptives Modell, das nur zwei Parameter kennt: Letzte Verstärkung und letzte Periode. Ein Abgleichmodell mit dieser Auslegung ist geeignet für Ziegler-Nichols-Abgleichung oder einige ähnliche Modifikationen, wird aber den Anforderungen von vielen Anwendungen, bei denen innere Modellregelung (-steuerung) (IMC) oder Lambda-Abgleichung bevorzugt wird, nicht genügen. Ein einfacher RLS-Identifier kann verwendet werden, um eine statische Verstärkung für die vorwärtsgekoppelte Regelung (Steuerung) zu bestimmen. Jedoch sieht dieser Ansatz nicht die Vorwärtskopplungs-Dynamik des Prozesses vor, die für eine angemessene vorwärtsgekoppelte Steuerung erforderlich ist. Weil zusätzlich vorwärtsgekoppelte Signale Ladestörgrößen sind und Störsignale nicht, wie sie sollten, in den Rückkopplungspfad eingespeist werden können, leidet der Ansatz an dem Problem der unzureichenden Anregungen.
Eine fortgeschrittenere Lösung für die vorwärtsgekoppelte Adaptation beschreibt das U.S. Patent Nr. 5 043 863 , ”Multivariable Adaptive Feedforward Contoller”, von Bristol und Hansen. Dieses Patent beschreibt ein Differentialgleichungs-Prozessmodell, das ausgelegt ist, um Ladestörgrößen einzubeziehen. Das Modell wird regelmäßig, beruhend auf Prozessdaten, aktualisiert. Störgrößen sind durch momentane Vergleiche und durch Regelungs-Vergleiche, die durch Methoden des Vorabschätzens erhalten werden, gekennzeichnet. Im Allgemeinen ist die Lösung sehr komplex und erfordert signifikante Anregungen, ziemlich die gleiche wie bei der RLS-Identifikation. Die Lösung ist nur für die vorwärtsgekoppelte Regelung geeignet ist und für einen adaptiven Controller mit Rückkopplung nicht anwendbar.
Demgemäß ist ein adaptiver Controller gewünscht, der die oben bezeichneten Mängel, die bei bekannten Ansätzen für adaptive Regelung gezeigt werden, überwindet. Insbesondere wird eine einheitliche Lösung für die rückgekoppelte und vorwärtsgekoppelte PID-Regelung gefordert. Herausragende Ziele, die an den erfinderischen 'adaptiven rückgekoppelten/vorwärtsgekoppelten PID-Controller' gerichtet sind, weisen Folgendes auf: Kürzere Adaptationszeit, Minimierung der Bedingungen, die der Verwendung von PID-Abgleichregeln auferlegt sind, Einfachheit der Auslegung und Erreichung der Adaptation mit Reduzierung der Prozessanregung.
Die oben genannten und andere Aufgaben, Vorteile und Fähigkeiten sind in einem Aspekt der Erfindung in einem Verfahren von adaptivem Auslegen eines Controllers in einem Prozessregelungssystem (Prozesssteuerungssystem) erfasst. Gemäß des Verfahrens wird ein Satz von Modellen für den Prozess eingerichtet. Jedes der Modelle ist durch eine Vielzahl von Parametern gekennzeichnet und für jedes Modell hat jeder der Parameter einen entsprechenden Wert, der aus einem Satz von vorbestimmten Anfangswerten, die dem Parameter entsprechen, ausgewählt wird. Die Bewertung von jedem Modell weist eine Berechnung eines Fehlerquadrats des Modells oder eines Norm-Werts auf. Der Norm-Wert wird jedem Parameterwert, der in dem Modell, das bewertet wird, zugeordnet. Weil wiederholte Bewertungen von Modellen durchgeführt werden, wird ein aufgerechneter Norm-Wert für jeden Parameterwert berechnet. Der aufgerechnete Norm-Wert ist die Summe aller Norm-Werte, die dem Parameterwert im Laufe der Modellbewertungen zugeordnet werden. Danach wird ein adaptiver Parameterwert für jeden Parameter berechnet. Der adaptive Parameterwert ist ein gewichtetes Mittel der Anfangswerte, die den jeweiligen Parametern zugeordnet werden. Der Controller wird dann in Abhängigkeit von den adaptiven Parameterwerten umgestaltet.
Ein anderer Aspekt der Erfindung ist in einem Controller ausgeführt, der zum Regeln (Steuern) eines Prozesses verwendet wird. Der Controller ist durch Controller-Parameter, die aus adaptiven Prozess-Parameterwerten abgeleitet werden, gekennzeichnet, wobei die Prozess-Parameterwerte gemäß folgender Stufen festgelegt werden:

(a) Festlegen eines Satzes von Modellen für den Prozess, wobei jedes der Modelle durch eine Vielzahl von Parametern gekennzeichnet ist und in jedem Modell der Wert von jedem Parameter aus einem Satz von vorbestimmten Anfangswerten, die eben diesem Parameter zugeordnet sind, ausgewählt wird;
(b) Bewerten jedes der Modelle, wobei ein Fehlerquadrat des Modells, E_I(t), im Laufe der Bewertung jedes der Modelle bestimmt wird;
(c) Zuordnen eines Norm-Wertes zu jedem in einem bewertetem Modell vertretenen Parameterwert;
(d) für jeden Parameter Festlegen eines adaptiven Parameterwertes, der ein gewichtetes Mittel der Werte ist, die in dem Satz der Anfangswerte, die dem jeweiligen Parameter zugeordnet werden, enthalten sind; und
(e) Übermitteln von Parameterwerten des adaptiven Controllers an den Controller, wobei die Parameterwerte des adaptiven Controllers aus den Parameterwerten des adaptiven Prozesses abgeleitet werden.

Eine andere Erscheinungsform der Erfindung wird durch ein System zum Abgleichen eines Prozess-Controllers erfasst. Das System kann sowohl in Hardware als auch in Software oder in einer Kombination davon eingesetzt werden. Das System weist eine Modell-Komponente auf, die einen Eingang hat, der mit einem Prozesseingang gekoppelt ist. Die Modell-Komponente weist eine Vielzahl von Prozessmodellen auf, und jedes der Modelle ist durch eine Vielzahl von Parametern gekennzeichnet, die Parameterwerte haben, die aus einem Satz von vorbestimmten Anfangswerten, die dem jeweiligen Parameter zugeordnet werden, ausgewählt werden. Ein Fehlergenerator hat einen ersten Eingang, der mit einem Ausgang der Modell-Komponente gekoppelt ist und eine zweiten Eingang, der mit dem Prozessausgang gekoppelt ist. Der Fehlergenerator erzeugt ein Fehlersignal des Modells, das die Differenz zwischen dem Ausgangswert eines Modells und dem Ausgangswert des Prozesses darstellt. Eine Modellbewertungskomponente hat einen Eingang, der mit einem Ausgang des Fehlergenerators gekoppelt ist, wobei der Fehlergenerator ein Fehlerquadrat des Modells entsprechend einem Modell berechnet, wobei das Modell das Fehlerquadrat des Modells für Parameterwerte, die in dem Modell vertreten sind, bestimmt. Ein Parameter-Interpolator hat einen Eingang, der mit einem Ausgang der Modellbewertungs-Komponente zum Berechnen eines adaptiven Prozess-Parameterwertes für Parameter, die in einem Modell vertreten sind, gekoppelt ist. Eine Controllerumgestaltungs-Komponente hat einen Eingang, der mit einem Ausgang des Parameter-Interpolators gekoppelt ist und einen Ausgang, der mit einem Controller gekoppelt ist. Die Controllerumgestaltungs-Komponente übermittelt über einen Schluss eines Adaptationszykluses adaptive Controller-Parameterwerte an einen Controller. Die adaptiven Controller-Parameterwerte werden von den adaptiven Prozess-Parameterwerten, die berechnet werden, abgeleitet.
Die Erfindung ist auch in einem adaptiven rückgekoppelten/vorwärtsgekoppelten (FB/FC)-Controller ausgeführt, der einen Eingangsknotenpunkt des rückgekoppelten Controllers (FBC) und einen FBC-Ausgangsknotenpunkt, einen Prozess-Eingangsknotenpunkt, der mit dem FBC-Ausgangsknotenpunkt gekoppelt ist, einen Prozess-Ausgangsknotenpunkt, der mit dem FBC-Eingangsknotenpunkt gekoppelt ist, und einen Fehlerknotenpunkt aufweist. Ein FBC ist zwischen den FBC-Eingangsknotenpunkt und den FBC-Ausgangsknotenpunkt gekoppelt. Eine Modell-Komponente hat einen Eingang, der mit dem Prozess-Eingangsknotenpunkt gekoppelt ist und weist eine Vielzahl von Modellen auf, wobei jedes der Modelle durch eine Vielzahl von Parametern gekennzeichnet ist. Die Parameter haben Werte, die aus Sätzen von vorbestimmten Anfangswerten, festgelegt für jeden der Parameter, ausgewählt werden. Ein Fehlergenerator hat einen ersten Eingang, der mit einem Ausgang der Modell-Komponente gekoppelt ist, und einen zweiten Eingang, der mit dem Prozess-Ausgangsknotenpunkt gekoppelt ist. Der Fehlergenerator erzeugt an einem Fehlerknotenpunkt ein Fehlersignal des Modells, das die unmittelbare Differenz zwischen dem Ausgangswert eines Modells und dem Ausgangswert des Prozesses darstellt. Eine Modellbewertung hat einen Eingang, der mit dem Fehlerknotenpunkt gekoppelt ist und arbeitet, um ein Fehlerquadrat des Modells, entsprechend einem Modell, zu berechnen. Das Fehlerquadrat des Modells wird für Parameterwerte, die in einem entsprechendem Modell vertreten sind, bestimmt. Ein Parameter-Interpolator hat einen Eingang, der mit einem Ausgang der Modellbewertungs-Komponente zum Berechnen adaptiver Parameterwerte, die mit Parametern, die ein einem Modell vertreten sind, in Zusammenhang stehen, gekoppelt ist. Eine Controllerumgestaltungs-Komponente ist mit dem Ausgang des Parameter-Interpolators gekoppelt und übermittelt die adaptiven Parameterwerte an einen Controller über einen Schluss eines Adaptationszykluses. Die Elemente der Erfindung, die die Modell-Komponente, den Fehlergenerator, die Modellbewertungs-Komponente, den Parameter-Interpolator und die Controllerumgestaltungs-Komponente aufweisen, aber nicht darauf beschränkt sind, können in Hardware, Software und/oder in einer angebrachten Kombination davon realisiert werden. In einem Regelungssystem, das sowohl eine vorwärtsgekoppelte als auch eine rückgekoppelte Regelung einschließt, weist die Modell-Komponente eine Vielzahl von Modellen mit vorwärtsgekoppelten Controllern (FFC) als auch FBC-Modellen auf, und die Parameter, die die FBC-Modelle kennzeichnen können von den Parametern, die die FFC-Modelle kennzeichnen, verschieden sein. Außerdem kann der Parameter-Interpolator in einen FFC-Parameter-Interpolator und einen FBC-Parameter-Interpolator aufgeteilt werden. Folglich wird die Controllerumgestaltungs-Komponente ähnlich aufgeteilt, um adaptive Parameter des FBC und adaptive Parameter des FFC an die jeweiligen Controller zu übermitteln.
Die Erfindung zieht auch Umstände in Erwägung, gemäß welcher sich nicht alle Prozessparameter der Adaptation einem gegebenen Adaptationszyklus unterwerfen. Eine begrenzte Adaptation ist angezeigt, wenn man glaubt, dass sich nur einer oder zumindest nicht alle Prozessparameter geändert haben. Zum Beispiel kann vermutet werden, dass aufgrund der vergangenen Zeit seit dem letzten Adaptationszyklus, der Prozess-Verstärkungsparameter gedriftet ist, während andere Prozessparameter im Wesentlichen konstant bleiben. Daher wird die Prozess-Überwachereinheit, die oben beschrieben ist, einen Adaptationszyklus einleiten, was aber nur verursacht, dass der Prozess-Verstärkungsparameter adaptiert wird. Der Prozessregler(-steuereinheit) wird dann in Abhängigkeit von dem adaptiven Prozess-Verstärkungsparameter umgestaltet. Demgemäß ist der Erfindung auch ein Verfahren eines adaptiven Controllers zueigen, wobei, wie oben genannt, ein Modellsatz für den Prozess kompiliert und jedes der Modelle bewertet wird, d. h. ein entsprechendes Fehlerquadrat des Modells wird für jedes Modell berechnet. Ein adaptiver (Verstärkungs-)Parameterwert wird, basierend auf der gewichteten Summe von jedem der vorbestimmten Anfangsparameterwerte, berechnet. Die Ausgangswerte werden durch normalisierte Fitness-Faktoren gewichtet. Mit einem berechneten Prozess-(Verstärkungs-)Parameter wird der Controller dementsprechend umgestaltet.
Der Gegenstand der Erfindung kann besser verstanden und seine zahlreichen Objekte, Merkmale und Vorteile können Fachleuten besser ersichtlich gemacht werden, indem auf die beigefügten Zeichnungen verwiesen wird, in denen Folgendes dargestellt ist:
1 ist ein Funktions-Blockdiagramm eines adaptiven rückgekoppelten/vorwärts gekoppelten PID-Controllers und dessen Betrieb, der auf Interpolation von Prozess-Modell-Parametern basiert;
2 ist die konzeptionelle Darstellung eines Erste-Ordnung-Plus-Totzeit-Prozessmodells, das sowohl vorwärtsgekoppelte, als auch rückgekoppelte Schleifen enthält, und
3 ist die Darstellung eines Modellsatzes, charakterisiert durch drei Parameter: DT, Tc, und Verstärkung, von denen jeder einen von drei Werten annehmen kann. 3 stellt auch eine vorgeschlagene Reihenfolge für einen Modell-Durchlauf dar.
Für ein gründliches Verständnis des Gegenstandes der Erfindung wird auf die folgende, detaillierte Beschreibung einschließlich der beigefügten Ansprüche, in Verbindung mit den oben beschriebenen Zeichnungen, verwiesen.
In 1 ist ein adaptiver, rückgekoppelter/vorwärts gekoppelter (FB/FC) PID-Controller, der zur Regelung eines Prozesses 1 benutzt wird, dargestellt. Der übliche Betrieb solcher Systeme ist Fachleuten wohlbekannt. Siehe z. B. F. G. Shinskey, Prozess Control Systems: Application, Design and Tuning, 4^th ed., McGraw-Hill, New York 1996. Das adaptive, in 1 dargestellte Regelsystem beinhaltet sowohl einen rückgekoppelten Controller in Form eines PID-Controllers 2, als auch einen vorwärts gekoppelten Controller 3.
Das Prozess-Regelungssystem kann in geeigneter Weise beschrieben werden unter Bezugnahme auf einen Eingangsknotenpunkt 41 des rückgekoppelten Controllers (FCB), auf einen Ausgangsknotenpunkt 42 des FCB, auf einen Prozess-Eingangsknotenpunkt 43, auf einen Prozess-Ausgangsknotenpunkt 44, auf einen Eingangsknotenpunkt 46 des vorwärts gekoppelten Controllers (FFC) und auf einen Fehler-Knotenpunkt 45. In einer Fachleuten vertrauten Art und Weise wird ein Sollwertsignal des Prozesses (SP) an einen ersten Eingang des Eingangsknotenpunkts 41 angelegt. Der Ausgang 412 des Eingangsknotenpunkts 41 ist mit dem Eingang 21 des PID-Controllers 2 verbunden. Der Ausgang 22 des PID-Controllers 2 ist mit einem ersten Eingang 421 des FBC Ausgangsknotenpunkts 42 verbunden. Der Ausgang 422 des Knotenpunkts 42 ist mit einem ersten Eingang 431 des Prozess-Eingangsknotenpunkts 43 verbunden. Der Ausgang 432 des Knotenpunkts 43 ist mit einem ersten Eingang 11 des Prozesses 1 verbunden. Der Ausgang 12 von Prozess 1 ist mit einem Eingang 441 eines Prozess-Ausgangsknotenpunktes 44 verbunden. Ein erster Ausgang 442 des Knotenpunkts 44 ist mit einem zweiten Eingang 413 des Eingangsknotenpunkts 41 rückgekoppelt. Ein zweiter Ausgang 444 des Knotenpunkts 42 ist mit einem ersten Eingang 451 des Fehler-Knotenpunkts 45 verbunden. Wie man 1 entnehmen kann, wird zum Zwecke dieser Beschreibung das Eingangssignal für Prozess 1 als u(t) bezeichnet, und das Ausgangssignal von Prozess 1 wird als y(t) bezeichnet. (Streng genommen sind u(t) und y(t) elektrische Darstellungen der physikalischen Erscheinungen, die in Verbindung mit dem Prozess auftreten). Des weiteren tritt ein Störsignal d am Eingang 461 des FFC-Eingangsknotenpunktes 46 auf. Das Störsignal d ist von einem ersten Ausgang 462 des Knotenpunkts 46 mit einem Eingang 31 des FFC 3 verbunden und pflanzt sich von einem zweiten Ausgang 454 des Knotenpunkts 46 zu Prozess 1 hin fort.
Insofern als oben beschrieben, nimmt das rückgekoppelte/vorwärts gekoppelte PID-Prozess-Regelsystem eine Form an, die gewöhnlich durch Mitarbeiter, die in die Gestaltung und den Betrieb eines solchen Systems eingebunden sind, getroffen wird. Die zusätzlichen Funktionskomponenten, die in 1 dargestellt sind, begründen die hervorstechenden Aspekte des Gegenstands der Erfindung.
Insbesondere ist in 1 eine Modellsatz-Komponente 51 gezeigt, um Signaleingänge, die mit dem Störsignal d und dem Prozesseingangssignal u(t) verbunden sind, zu haben. Die Bestandteile der Modellsatzkomponente 51 sind ein Satz mathematischer Modelle des Prozesses 1. Der Ausgang 512 der Komponente 51 ist mit dem Eingang 453 des Fehlerknotenpunktes 45 verbunden. Der Ausgang 452 des Knotenpunkts 45 ist mit dem Eingang 521 der Modellbewertungskomponente 52 verbunden. Die Modellbewertungs-Komponente schließt einen den Prozess simulierenden Simulator, wie durch die Prozessparameterwerte definiert, die durch die Modellsatz-Komponente 51 geliefert werden, ein. In einem bevorzugten Ausführungsbeispiel wird die Simulation durch Softwaremethoden erreicht. Der Ausgang 522 der Modellbewertungs-Komponente 52 ist mit dem Eingang 551 der parameterinterpolierenden Komponente 55 und mit dem Eingang 531 der Überwacher-Komponente 53 verbunden. Der Ausgang 552 des Parameter-Interpolators 55 ist mit dem Eingang 515 der Modellsatz-Komponente 51 verbunden, und der Ausgang 554 des Parameter-Interpolators 55 ist mit dem Eingang 541 der Controllerumgestaltungs-Komponente 54 verbunden. Die Controllerumgestaltungs-Komponente 54 hat einen ersten Ausgang 544, verbunden mit einem Eingang 23 des FBC 2 und einen zweiten Ausgang 542, verbunden mit dem Eingang 33 des FFC 3. Eine Beschreibung des Betriebs und der Bedeutung der Komponenten 51, 52, 53, 54 und 55 folgt.
Der Betrieb des adaptiven, rückgekoppelten/vorwärts gekoppelten PID-Controllers, insbesondere einschließlich der Komponenten 51, 52, 53, 54 und 55, geht gewöhnlich wie folgt voran: Das adaptive, rückgekoppelte/vorwärts gekoppelte PID-Regelungssystem wird mathematisch durch einen Modellsatz 51 beschrieben. Jedes Modell im Modellsatz 51 wird durch vorbestimmte Parameter definiert, und jedes der Modelle ist dazu bestimmt, in einer begrenzten Art und Weise Prozess 1 zu replizieren. Allgemein kann jedes der Modelle durch eine Anzahl von Parametern m definiert sein, und jedem der Parameter kann eine Anzahl von Werten n zugewiesen sein. Daher ist die Gesamtanzahl der Modelle im Satz 51 = N, wobei N = mⁿ. In einem beispielhaften Ausführungsbeispiel der Erfindung sind die Modelle durch die Parameter DT (Totzeit), Tc (Zeitkonstante) und die Verstärkung charakterisiert. Darüber hinaus wird angenommen, dass jedem der Parameter einer von drei Werten zugeordnet worden ist: Totzeit = DT+, DT, DT–; Zeitkonstante = Tc+, Tc oder Tc–; und Verstärkung = Verstärkung+, Verstärkung und Verstärkung–. Deshalb ist in dieser beispielhaften Beschreibung die Gesamtzahl von möglichen Modellen, um mathematisch Prozess 1 anzunähern, N = 3³ = 27. Jedes der Modelle wird als Mod, bezeichnet, wobei i = 1, ..., 27.
Bei oder vor dem Beginn eines Modellbewertungsdurchlaufes stellt der Parameter-Interpolator 55 einen Satz vorbestimmter Anfangsparameterwerte der Modellsatz-Komponente 51 zur Verfügung. Wenn wiederum drei Parameter DT, Tc und der Verstärkungsfaktor angenommen werden, und wenn jeder der drei Parameter drei vorbestimmte Anfangsparameterwerte besitzt, dann stellt der Parameter-Interpolator 55 der Modellsatz-Komponente 51 neun Parameterwerte zur Verfügung. Die Art und Weise, in welcher Parameterwerte aufgestellt werden, liegt im Ermessen der Controller-Gestaltung. Im allgemeinen beruhen die Parameterwerte, die am Beginn eines Adaptionszyklus in den Modellsatz 51 geschrieben werden, auf den adaptiven Parameterwerten, welche im Verlauf des letzten Adaptionszyklus berechnet worden sind. Als Antwort auf die neuen Parameterwerte konstruiert die Modellsatz-Komponente unter der Kontrolle der Überwachereinheit 53 insgesamt 27 Modelle Mod_i, wobei i = 1, ..., 27. Im Zuge eines Modellbewertungsdurchlaufes wählt und aktiviert die Überwachereinheit 53 sequentiell ein Modell Mod_i. Zu diesem Zeitpunkt wird der Prozesseingang u(t), der als Eingang des Modellsatzes in Erscheinung tritt, an den Eingang des aktivierten Modells angelegt. Der resultierende Ausgang des Mod_i erscheint dann am Modellsatzausgang 512.
Der Ausgang 512 des Modellsatzes 51 ist mit dem Eingang 451 des Fehlergeneratorknotenpunkts 45 verbunden. Das Ausgangssignal des Satzes 51 wird durch die Variable Y gekennzeichnet. Gleichzeitig ist der Ausgang Y des Prozesses 1 mit einem zweiten Eingang 453 des Fehlergeneratorknotenpunktes 45 verbunden. Der Ausgang 452 des Knotenpunktes 45, ein Fehlersignal E, ist mit einem Eingang 521 der Modellbewertungs-Komponente 52 verbunden. Das Fehlersignal Ei(t) ist die Differenz zwischen dem Prozessausgang y(t) und dem Ausgang des Modells Mod_i zum Zeitpunkt t. In einer Art und Weise, die unterhalb vollständig erklärt wird, berechnet die Modellwertungs-Komponente 52 ein Modellfehlerquadrat entsprechend jedem Modell Mod_i, und weist das Modellfehlerquadrat Parameterwerten, die in Mod_i vertreten sind, zu. Der Ausgang 522 des Modellbewerters 52 ist an den Eingang 551 des Parameter-Interpolators 55 angelegt. In einer Art und Weise, die unterhalb vollständig beschrieben wird, berechnet der Parameter-Interpolator 55 einen adaptiven Parameterwert für die die in einem Modell vertretenen Parameter. Der Ausgang des Parameter-Interpolators 55 ist mit dem Modellsatz 51 verbunden, und der Ausgang des Parameter-Interpolators 55 ist mit dem Eingang 541 der Controllerumgestaltungs-Komponente 54 verbunden. Der Ausgang 544 ist an den PID-Controller 2 angelegt, und der Ausgang 542 ist an den vorwärts gekoppelten Controller 3 angelegt. In einer Art und Weise, die unterhalb vollständig erklärt wird, übermittelt die Controllerumgestaltungs-Komponente 54 bis zum Abschluß eines Adaptionszyklus Parameterwerte zu den Controllern. Wie in 1 gezeigt, enthält die Erfindung auch eine Anregungsgenerator-Komponente 56, die einen Ausgang, verbunden mit dem Eingang 415 des Eingangsknotenpunkts 41, hat.
Die Überwacher-Komponente 53 hat Signaleingänge 533, 535, 537, die mit dem Prozesseingangssignal u, dem Prozessausgangssignal y und dem Störsignal d verbunden sind. Die Überwacher-Komponente 53 hat auch einen Eingang, der mit dem Ausgang der Modellbewertungs-Komponente 52 verbunden ist. Die Überwachereinheit 53 hat einen ersten Kontrollausgang, verbunden mit der Modellinterpolations-Komponente 55, einen zweiten Kontrollausgang, verbunden mit der Modellbewertungs-Komponente 52 und einen dritten Kontrollausgang, verbunden mit der Controllerumgestaltungs-Komponente 54. Zusätzlich zur Durchführung anderer Funktionen agiert die Überwacher-Komponente 53, um Änderungen im Prozessausgang y, Änderungen im Prozesseingang u vom PID-Controller 2 und Änderungen im Störeingang d (vorwärts gekoppelt), zu detektieren. In dem Fall, dass eine Änderung im Level eines dieser Signale einen vorherbestimmten Minimal- oder Grenzlevel übersteigt, löst die Überwachereinheit 53 einen Adaptionszyklus aus. Die Modellbewertung enthält, wie unterhalb beschrieben, die folgenden Schritte:

(1) Modelleinführung und Anpassung des Modellausgangs an den augenblicklichen Prozessausgang.
(2) Schrittweise Aktualisierung des Modells beruhend auf den Spezifikationen in u- und/oder d-Signal.
(3) Berechnung des Modell-Fehlerquadrats.

Speziell der Prozess der Adaption des rückgekoppelten/vorwärts gekoppelten PID beruht auf der Anwendung von interpolativen Methoden auf die Parameterwerte des Modells. Das Konzept des Fehlerquadrats des Modells ist zentral für diese Methode. Im Bezug auf den Gegenstand der Erfindung ist das Fehlerquadrat des Modells Ei(t) für jedes Modell in einem Durchlauf durch die folgende Gleichung definiert. Ei(t) = (y(t) – Yi(t))² (Gleichung 1) wobei:

y(t): der Prozessausgang zum Zeitpunkt t ist,
Yi(t): der Ausgang des Modells Mod_i zu einem Zeitpunkt t ist,
Ei(t): das dem Mod_i zugeordnete Fehlerquadrat ist, und
E(t) = [E1(t), ..., Ei(t), ..., En(t)]: der quadrierte Fehlervektor für Mod_i ist, wobei i + 1, ..., N zum Zeitpunkt t gilt.

Das Fehlerquadrat des Modells E1(t) wird jedem Parameterwert des Modells Mod_i übergeben, sofern der Parameterwert im bewerteten Mod_i vertreten ist. Falls ein spezieller Parameterwert nicht im bewerteten Modell vertreten ist, wird dem Parameterwert Null übergeben. Als nächstes wird Mod_i + 1 bewertet, und wiederum wird das Fehlerquadrat des Modells für dieses Modell berechnet. Das berechnete Fehlerquadrat des Modells wird jedem Parameterwert des Mod_i übergeben. Da E1(t) während jeder Bewertung des Modells berechnet wird und den Parameterwerten, die in den jeweiligen Modellen vertreten sind, übergeben wird, wird eine aufgelaufene Gesamtzahl von übergebenen Fehlerquadraten des Modells für jeden Parameterwert aufrechterhalten. Der Prozess wird fortgesetzt, bis alle Modelle i = 1, ..., N bewertet sind. Eine komplette Sequenz, in der jedes Modell Mod_i einmal bewertet wird und ein zugehöriges Fehlerquadrat Ei(t) des Modells berechnet wird, wird als Modelldurchlauf bezeichnet. Als ein Ergebnis dieser Sequenz von Bewertungen oder Modelldurchläufen, hat jeder Parameterwert eine Summe von Fehlerquadraten von allen Modellen, in denen dieser spezielle Parameterwert benutzt worden ist, übergeben bekommen. Folglich wird als Ergebnis jedes Modelldurchlaufs jedem Parameterwert
p^kl wobei k = 1, ..., m und l = 1, ..., n ein Norm-Wert zugewiesen:
wobei:

Ep^kl(t): der dem Parameterwert p^kl als ein Ergebnis des Durchlaufs t zugewiesener Norm-Wert ist,
N: die Gesamtzahl der Modelle ist, und
X_kl = 1,: falls der Parameterwert p^kl in Mod_i benutzt ist, und X_kl = 0, falls der Parameterwert p^kl nicht in Mod_i benutzt ist.

Der Prozess wird im nächsten Durchlauf wiederholt, und der Norm-Wert, die aus der Summe der Fehlerquadrate, die während dieses Durchlaufs zugewiesen wurden, resultiert, wird zu den Norm-Werten addiert, die während früherer Durchläufe bzw. während eines früheren Durchlaufes berechnet worden sind. Der Satz aufeinanderfolgender Funktionen von Modelldurchläufen wird als ein Adaptionszyklus bezeichnet, und dauert unter Kontrolle der Überwachereinheit 53 solange an, bis eine vorherbestimmte Anzahl von Durchläufen beendet ist, oder bis eine adäquate Anzahl von Anregungen am Prozesseingang aufgetreten ist, ganz gleich, welche Bedingung auch immer zuerst erfüllt ist.
Als Ergebnis dieses Arbeitsschritts hat jeder Parameterwert p^kl einen aufgelaufenen Wert des Norm-Wertes, bestimmt während eines Adaptionszyklus, zugewiesen bekommen:
Am Ende des Adaptionszyklus wird der Kehrwert der Summe für jeden Parameterwert p^kl berechnet: Fkl = 1/sumEp^kl (Gleichung 4)
Nachdem Fkl der Kehrwert der Summe der Fehlerquadrate des Modells ist, kann die Variable Fkl intuitiv als Maß für die Fitness des Parameterwerts gesehen werden. Dann wird für jeden Parameter p^k ein adaptiver Parameterwert p^k(a) berechnet, der ein gewichtetes Mittel aller Werte dieses Parameters ist: p^k(a) = p^kl·fk1 + ... + p^kl·fkl + ... + p^kn·fkn (Gleichung 5) wobei: fkl = Fkl/sumFK (Gleichung 6) und sumFK = Fkl + ... + Fkl + ... + Fkn (Gleichung 7)
Demgemäß kann jeder Faktor Fkl als eine Korrespondierende zu der normalisierten Fitness für den jeweiligen Parameterwert angesehen werden.
Die wie oben berechneten, adaptiven Parameterwerte definieren einen neuen Modellsatz mit zentralen Parameterwerten p^k(a), k = 1, ..., m und einen Bereich von Parameterwerten zwischen oberen und unteren Schranken, welche in der Gestaltung bestimmt werden. Der Bereich der Änderungen ist definiert als +Δ% bis –Δ% und sollte durch zwei oder mehr zusätzliche Parameterwerte vertreten sein. In anderen Worten: Wenn ein Adaptionszyklus einen adaptiven Parameterwert p^k(a) ergibt, dann ist es nötig, mindestens zwei zusätzliche Parameter zu definieren, die die jeweiligen Werte p^k(a)[1 + Δ%] und p^k(a)[1 – Δ%] für die neue Modellbewertung annehmen. Folglich hat jeder Parameter definierte untere und obere Schranken für die Adaption. Falls p^k(a) einen Schrankenwert überschreitet, ist es am Schrankenwert begrenzt. Sobald das Modell aktualisiert ist, dies ist bei der Beendigung eines Adaptionszyklus der Fall, findet eine Controller-Umgestaltung statt, die auf aktualisierten p^k(a), k = 1, ..., m Modellparameterwerten beruht. Die Adaption kann auf das gesamte Modell angewandt werden oder kann auf den rückgekoppelten oder vorwärts gekoppelten Teil des Modells beschränkt sein, genau auf den Teil, welcher den Ausgang mit den Eingängen in Beziehung setzt, wo ein benötigter minimaler Anregungslevel existiert. Zusätzlich können externe Anregungen in die rückgekoppelte Schleife eingebracht werden, in solchen Situationen, in denen eine unzulängliche Anregung andernfalls daran scheitert, an das Regelsystem geliefert zu werden. Solche Anregungen werden durch den Anregungsgenerator 56 geliefert, unter der Kontrolle der Überwachereinheit 53.
Um das adaptive Parameterinterpolationsverfahren besser zu verstehen, betrachte man ein Beispiel des Erste-Ordnung-Plus-Totzeit-Prozessmodells sowohl für die rückgekoppelten, als auch für die vorwärts gekoppelten Schleifen. Das Prozessmodell ist in 2 dargestellt.
Man nehme an, dass drei Werte für jeden Parameter benutzt werden, und dass der Adaptionsbereich in einem Zyklus von (+Δ%) bis (–Δ%) ist. Dann wird für jeden Prozesseingang u(t) und jede Störung d der Modellsatz, beschrieben in 3, aufgestellt. In 3 gelten folgende Bezeichnungen:

(DT): ist der zentrale Wert des Totzeitparameters;
(DT–): ist (DT – Δ%);
(DT+): ist (DT + Δ%);
(Tc): ist der zentrale Wert des Zeitkonstanten-Parameters;
(Tc–): ist (Tc – Δ%);
(Tc+): ist (Tc + Δ%);
Verstärkung: ist der zentrale Wert des Verstärkungsfaktors;
(Verstärkung–): ist (Verstärkung – Δ%); und
(Verstärkung+): ist (Verstärkung + Δ%).

Die Anzahl von Schaltkombinationen, die aus der Konfiguration der 3 resultiert, ist 3 × 3 × 3 = 27. Wie auch immer, wenn beide Eingänge im Modell der 2 für die Adaption benutzt werden, erhöht sich die Anzahl der Schaltkombinationen auf 27² = 729. Dies ist eine bedeutende Anzahl von Modellkombinationen. Nichtsdestotrotz muss betont werden, wenn man die hier beschriebene Methode mit existierenden Modellschaltstrategien vergleicht, dass die erfindungsgemäße, hier beschriebene Methode nur drei Werte für jeden Parameter benötigt. Dieser Nutzen leitet sich hauptsächlich aus der Tatsache ab, dass die Controller-Adaption eher durch eine Parameterbewertung, als durch eine Modellbewertung betrieben wird. Deshalb ist es notwendig, eine Adaption, beruhend auf neun Parameterwerten in der rückgekoppelten Schleife und beruhend auf neun Parameterwerte in der vorwärts gekoppelten Schleife, durchzuführen. Infolgedessen schwankt die Anzahl der bewerteten Parameter lediglich proportional zur Anzahl der Parameter. Hingegen variiert die Anzahl der bewerteten Parameter exponentiell mit der Anzahl von Parametern unter einer Modellbewertungsmethode.
Die Folge, mit der Parameterwerte dem Modell übermittelt werden, ist signifikant für eine Begrenzung der Rechneranforderungen. Allgemein sollte ein Parameter mit Gedächtnis, wie z. B. Totzeit, zuerst übermittelt werden und ein gedächtnisloser Parameter, wie z. B. Verstärkung, zuletzt. Folglich ist eine bevorzugte Reihung Totzeit, Zeitkonstante und dann Verstärkung. Diese vorgeschlagene Reihung ist graphisch in 3 dargestellt.

Nachdem jeder Modellausgang mit dem augenblicklichen Prozessausgang verglichen ist, wird die Tabelle der Summe der Fehlerquadrate aufgestellt. Nachdem ein Adaptionszyklus vollendet ist, wird ein adaptiver Parameterwert für jeden Parameter, wie in Tabelle 1 gezeigt, berechnet: Tabelle 1 Erste-Ordnung-Plus-Totzeit adaptive Prozessmodellinterpolation

	Parameterwert	Fehlerquadrat (SE)	Kehrwert des Fehlerquadrats	Adaptiver Parameterwert
Totzeit	DT–, DT, DT+	Gleichungen (1), (2), (3)	Gleichungen (6), (7)	Gleichung (5)
Verzögerung	Tc–, Tc, Tc+
Verstärkung	Verstärkung–, Verstärkung, Verstärkung+

Sobald ein Modelladaptionszyklus beendet ist und adaptive Parameterwerte gemäß obiger Beschreibung aufgestellt sind, wird die Controller-Umgestaltung durch den Betrieb der Controllerumgestaltungs-Komponente 54 durchgeführt. Im wesentlichen bildet die Controllerumgestaltungs-Komponente einfach die neu berechneten, adaptiven Prozessparameterwerte auf die umgestalteten Werte für die Parameter, die FBC 2 charakterisieren und/oder auf FFC 3 ab. In einer Art und Weise, die Regelungssystem-Gestaltern wohl bekannt ist, werden z. B. die Prozessparameter DT, Tc und Verstärkung auf Controller-Parameter Reset, Rate und Verstärkung abgebildet. Da ein vollständiges Erste-Ordnung-Plus-Totzeit-Prozessmodell benutzt wird, kann jegliche Abstimmungsregel benutzt werden, inklusive Lambda- oder IMC-Abstimmung. Für den vorwärts gekoppelten Pfad wurde es gezeigt, dass die vollständig dynamische vorwärts gekoppelte Controller-Gestaltungs-Gleichung anwendbar ist: G_ff = – Kd / Ku 1 + sTu / 1 + sTd (Gleichung 8) wobei:

G_ff: = Vorwärts gekoppelte Controllerübertragungsfunktion,
Kd: = Statische Verstärkung der vorwärts gekoppelten Prozessdynamik,
Ku: = Statische Verstärkung der rückgekoppelten Prozessdynamik,
Td: = Zeitkonstanteder vorwärts gekoppelten Prozessdynamik, und
Tu: = Zeitkonstanteder rückgekoppelten Prozessdynamik.

Zusammenfassend stellt der oben beschriebene adaptive FB/FC-Controller eine beträchtliche Verbesserung der Selbstabstimmungsmethoden in einem skalierbaren Prozessregelsystem dar. Obwohl die Erfindung unter Bezugnahme auf spezifische, beispielhafte Ausführungsbeispiele, welche beabsichtigen, die Erfindung zu erklären und diese darzustellen, beschrieben wurde, ist der erfindungsgemäße adaptive, rückgekoppelte/vorwärts gekoppelte Controller nicht auf diese Ausführungsbeispiele beschränkt. Zahlreiche Abwandlungen, Verbesserungen und Hinzufügungen können durch Fachleute implementiert werden. Solche Abwandlungen, Verbesserungen und Hinzufügungen weichen nicht vom Wirkungsbereich der Erfindung, wie sie in den anhängenden Ansprüchen definiert ist, ab. Wie oben beschrieben, gründet z. B. die Controller-Adaption auf einer statistischen Interpolation von Parametern, die benutzt werden, um ein mathematisches Modell des Prozesses kontrolliert zu konstruieren. Obwohl der Prozess durch drei Parameter DT, Tc und Verstärkung charakterisiert ist, und jedem dieser Parameter drei Werte zugewiesen sind, erstreckt sich die Erfindung selbstverständlich auch auf andere Parameter, oder auf eine andere Anzahl von Parametern mit einer anderen Anzahl von zugewiesenen Werten. Darüber hinaus sind die Modellbewertung und die Parameterinterpolation als hauptsächlich durch funktionale Komponenten implementiert, benannt als Modellsatz 51, Modellbewerter 52, Überwachereinheit 53, Parameter-Interpolator 55 und Controller-Umgestaltung 54, dargestellt. Fachleute werden verstehen, dass die Aufteilung erfindungsgemäßer Funktionen unter den genannten Komponenten dem eigenen Ermessen derer, die für die Implementierung des Controllers und seinen Betrieb zuständig sind, anheim gestellt ist.

Claims

System zum Abstimmen eines Prozess-Controllers, wobei das System Folgendes aufweist: eine Modellsatz-Komponente, die einen Eingang aufweist, der mit einem Prozesseingang gekoppelt ist, wobei die Modellsatz-Komponente eine Vielzahl von Prozessmodellen Mod_i...Mod_n aufweist, wobei jedes der Modelle dazu bestimmt ist, den Prozess zu replizieren, und durch eine Vielzahl von Parametern gekennzeichnet ist, wobei jeder der Parameter einen Wert hat, der aus einem Satz von vorbestimmten Anfangswerten, die dem jeweiligen Parameter zugeordnet werden, ausgewählt wird; einen Fehlergenerator, der einen ersten Eingang hat, der mit einem Ausgang der Modell-Komponente gekoppelt ist und einen zweiten Eingang hat, der mit dem Prozesseingang gekoppelt ist, wobei der Fehlergenerator ein Fehlersignal des Modells, das die Differenz zwischen dem Ausgangswert eines Modells und dem Ausgangswert des Prozesses darstellt, erzeugt; eine Modellbewertungs-Komponente, die einen Eingang hat, der mit einem Ausgang des Fehlergenerators gekoppelt ist, wobei die Modellbewertungs-Komponente ein Fehlerquadrat des Modells entsprechend einem Modell berechnet und wobei die Modellbewertungs-Komponente das Fehlerquadrat des Modells für Parameterwerte, die in dem Modell vertreten sind, bestimmt; einen Parameter-Interpolator, der einen Eingang hat, der mit einem Ausgang der Modellbewertungs-Komponente zum Berechnen eines entsprechenden adaptiven Parameterwertes für Parameter, die in einem Modell als eine Summe gewichteter Parameterwerte vertreten sind, gekoppelt ist; und eine Controllerumgestaltungs-Komponente, die einen Eingang hat, der mit einem Ausgang des Parameter-Interpolators gekoppelt ist, und einen Ausgang hat, der mit einem Controller gekoppelt ist, wobei die Controllerumgestaltungs-Komponente den Controller in Abhängigkeit von dem adaptiven Parameterwert über einen Schluss eines Adaptationszykluses umgestaltet.
System zum Abstimmen eines Prozess-Controllers nach Anspruch 1, das des Weiteren eine Überwacher-Komponente aufweist, die einen Eingang hat, der mit dem Prozesseingang gekoppelt ist, und einen Eingang hat, der mit dem Prozessausgang gekoppelt ist, wobei die Überwacher-Komponente eine Modellbewertung auslöst, wenn eine Änderung im Prozesseingangswert ein entsprechendes Grenzwert-Niveau oder eine Änderung im Prozess-Ausgangswert ein entsprechendes Grenzwert-Niveau überschreitet.
System zum Abstimmen eines Prozess-Controllers nach Anspruch 2, wobei die Überwacher-Komponente einen Eingang aufweist, der mit einem vorwärtsgekoppelten Eingang zum Auslösen einer Modellbewertung gekoppelt ist, wenn eine Änderung in einem Störgrößen-Eingangswert ein Grenzwert-Niveau überschreitet.
System zum Abstimmen eines Prozess-Controllers nach Anspruch 1, wobei der Satz von vorbestimmten Anfangswerten für jeden Parameter einen mittleren Parameterwert, einen oberen Grenzparameterwert und einen unteren Grenzparameterwert aufweist.
System zum Abstimmen eines Prozess-Controllers nach Anspruch 1, wobei die Modellbewertungs-Komponente ein Fehlerquadrat des Modells, Ei(t) = (y(t) – Yi(t))², entsprechend einem Modell Mod_i, berechnet, wobei y(t) der Prozess-Ausgangswert zu einer bestimmten Zeit und Yi(t) der Ausgangswert des Modells Yi(t) zu eben dieser Zeit ist.
System zum Abstimmen eines Prozess-Controllers nach Anspruch 5, wobei die Modellbewertungs-Komponente jedem Parameterwert des Modells einen Norm-Wert zuordnet, wobei der Norm-Wert gleich der Summe der Fehlerquadrate des Modells ist, die in der Bewertung von jedem Modell in dem der Parameterwert vertreten ist, berechnet werden.
System zum Abstimmen eines Prozess-Controllers nach Anspruch 1, wobei der adaptive Parameterwert, der durch den Parameter-Interpolator berechnet wird, als eine Summe von gewichteten Parameterwerten berechnet wird.
System zum Abstimmen eines Prozess-Controllers nach Anspruch 7, wobei der Gewichtungsfaktor, der jedem Parameterwert zugeordnet wird, proportional zu der Summe der Norm-Werte ist, die für alle Werte des Parameters berechnet werden, und umgekehrt proportional zu dem Norm-Wert ist, der für eben diesen Wert des Parameters berechnet wird.
System zum Abstimmen eines Prozess-Controllers nach Anspruch 8, wobei der Gewichtungsfaktor, der jedem Parameterwert zugeordnet wird, gleich der Summe der Norm-Werte ist, die für alle Werte des Parameters berechnet werden, geteilt durch den Norm-Wert, der für den entsprechenden Parameterwert berechnet wird.
System zum Abstimmen eines Prozess-Controllers nach Anspruch 1, wobei die Modell-Komponente eine Vielzahl von Modellen mit rückgekoppeltem Controller und eine Vielzahl von Modellen mit vorwärtsgekoppeltem Controller aufweist.
System zum Abstimmen eines Prozess-Controllers nach Anspruch 10, wobei der Parameter-Interpolator einen Parameter-Interpolator mit rückgekoppeltem Controller und einen rückgekoppelten Interpolator mit vorwärtsgekoppeltem Controller aufweist.
System zum Abstimmen eines Prozess-Controllers nach Anspruch 11, wobei die Controllerumgestaltungs-Komponente einen ersten Ausgang hat, der mit einem rückgekoppeltem Controller gekoppelt ist, um umgestaltete Parameterwerte des rückgekoppelten Controllers an einen rückgekoppelten Controller zu übermitteln und einen zweiten Ausgang hat, der mit einem vorwärtsgekoppelten Controller gekoppelt ist, um umgestaltete Parameterwerte des vorwärtsgekoppelten Controllers an einen vorwärtsgekoppelten Controller zu übermitteln.
Verfahren zum Festlegen von Parameterwerten für einen adaptiven Controller in einem Prozessregelungssystem (Prozesssteuerungssystem), wobei das Verfahren folgende Schritte aufweist: (a) sequentielles Zuordnen eines Eingangssignals eines Prozesses zu einer Vielzahl von Modellen Mod_i...Mod_n, wobei die Modelle dazu bestimmt sind, den Prozess zu replizieren, und durch Parameter gekennzeichnet sind, die entsprechende Werte, die aus einem vorbestimmten Satz von Werten ausgewählt werden, haben; (b) Vergleichen des sequentiellen Modell-Ausgangswertes mit dem übereinstimmenden Prozess-Ausgangswert für jedes Modell; (c) Erzeugen eines Fehlerquadrats des Modells, das jedem Modell zugehörig ist; (d) Zuordnen des jeweiligen Fehlerquadrats des Modells zu jedem Parameterwert, der in einem Modell vertreten ist; und (e) Formulieren eines adaptiven Parameterwertes für jeden der Parameter als eine Summe gewichteter Parameterwerte und Übermitteln der umgestalteten Controller-Parameterwerte an den Controller, der auf den adaptiven Parameterwerten basiert.
Verfahren zum Festlegen von Controller-Parameterwerten für einen adaptiven Controller, wobei das Verfahren folgende Schritte aufweist: (a) Gestalten eines Satzes von Prozessmodellen Mod_i...Mod_n, wobei jedes der Modelle dazu bestimmt ist, den Prozess zu replizieren, und durch eine Vielzahl von Parametern gekennzeichnet ist und jedem der Parameter eine Vielzahl von Parameterwerten zugeordnet ist; (b) Ausführen eines Bewertungsdurchlaufs des Modells, der im Wesentlichen aus einer Bewertung von jedem der Controller-Modelle besteht; (c) Berechnen eines Norm-Wertes, entsprechend jedem Parameterwert, der in einem Modell, das in der Ausführung eines Bewertungsdurchlaufs bewertet wird, vertreten ist; (d) Bestimmen eines adaptiven Parameterwertes für jeden Parameter eines Modells als eine Summe gewichteter Parameterwerte; und (e) Übermitteln umgestalteter Controller-Parameter an einen Controller, der auf adaptiven Prozess-Parameterwerten basiert.
Verfahren zum Festlegen von Parameterwerten für einen adaptiven Controller nach Anspruch 13, wobei eine Anzahl von Bewertungsdurchläufen des Modells ausgeführt werden, um einen Adaptationszyklus zu vervollständigen und ein aggregierter Norm-Wert für jeden Parameterwert berechnet wird, wobei der aggregierte Norm-Wert die Summe der Norm-Werte ist, die als ein Ergebnis von separaten Bewertungsdurchläufen, die in dem Adaptationszyklus durchgeführt werden, berechnet werden.
Verfahren zum Festlegen von Parameterwerten für einen adaptiven Controller nach Anspruch 15, wobei die Parameterwerte, die verwendet werden, um Controller-Modelle zu gestalten, von adaptiven Parameterwerten, die im Laufe eines unmittelbar zuvor stattfindenden Adaptationszyklus bestimmt werden, abgeleitet werden.
Verfahren zum adaptiven Entwurf eines Controllers in einem Prozessregelungssystem, das einen Controller aufweist, in dem der Prozess durch eine Vielzahl von Parametern gekennzeichnet ist, welches folgende Schritte aufweist: (a) Kompilieren eines Satzes von Modellen Mod_i...Mod_n für den Prozess, wobei jedes der Modelle dazu bestimmt ist, den Prozess zu replizieren, und durch Parameterwerte definiert wird und wobei die Parameterwerte, die jedes Modell festlegen, vorbestimmt sind; (b) Bewerten jedes der Modelle, wobei ein Fehlerquadrat des Modells im Laufe der Bewertung jedes der Modelle berechnet wird; (c) Auswählen einen Parameters für eine Adaptation; und (d) Berechnen eines adaptiven Parameterwertes für den ausgewählten Parameter als eine Summe gewichteter Parameterwerte.
Verfahren zum adaptiven Entwurf eines Controllers nach Anspruch 17, das die weiteren Schritte aufweist: (e) Umgestalten des Controllers in Abhängigkeit von den adaptiven Parameterwerten der ausgewählten Parameter.
Verfahren zum adaptiven Entwurf eines Controllers nach Anspruch 17, das die weiteren Schritte aufweist: (e) Wiederholen des Schrittes (c) und des Schrittes (d) für mindestens einen zusätzlichen Parameter; und (f) Umgestalten des Controllers in Abhängigkeit von dem adaptiven Parameterwert des ausgewählten Parameters.
Verfahren zum adaptiven Entwurf eines Controllers nach Anspruch 17, wobei nicht alle Parameter, die den Prozess kennzeichnen, für die Adaptation ausgewählt werden.