DE102004019352A1

DE102004019352A1 - Zustandsbasierter adaptiver Feedback-/Feedforward-PID-Regler (PID-Steuerungseinheit)

Info

Publication number: DE102004019352A1
Application number: DE102004019352A
Authority: DE
Inventors: Wilhelm K. Austin Tex. Wojsznis; Terrence L. Round Rock Blevins
Original assignee: Fisher Rosemount Systems Inc
Current assignee: Fisher Rosemount Systems Inc
Priority date: 2003-04-21
Filing date: 2004-04-21
Publication date: 2005-11-10
Anticipated expiration: 2024-04-22
Also published as: US7551969B2; GB0408598D0; GB2400924A; CN1540461A; US7113834B2; GB2400924B; CN101477333B; CN101477333A; HK1065864A1; US20070021850A1; US20030195641A1; JP2004326781A; DE102004019352B4; JP5015416B2; CN100511173C

Abstract

Zustandsbasierter adaptiver Feedback-/Feedforward-PID-Regler, enthaltend eine Modellmengenkomponente, die mit einem Prozesseingang in Kommunikationsverbindung steht, eine Zustandsvariable hat, die eine Anzahl von Prozessbereichen definiert, und eine Anzahl von Modellen, die in die Prozessbereiche gruppiert sind. Jedes der gruppierten Modelle enthält eine Vielzahl von Parametern, die einen aus einer Menge von vorbestimmten Anfangswerten, die dem jeweiligen Parameter zugewiesen sind, ausgewählten Wert haben. Der adaptive Regler enthält ferner einen Fehlergenerator, der mit der Modellmengenkomponente und einem Prozessausgang in Kommunikationsverbindung steht. Der Fehlergenerator ist so konfiguriert, dass er ein Modellfehlersignal erzeugt, das die Differenz zwischen einem Modellausgangssignal und einem Prozessausgangssignal darstellt. Der Fehlergenerator, der mit einer Modellbewertungskomponente in Kommunikationsverbindung steht, ist so konfiguriert, dass er einen quadratischen Fehler des Modells berechnet, der einem Modell entspricht, und den quadratischen Fehler des Modells mit in dem Modell dargestellten Parameterwerten in Korrelation setzt. Der adaptive Regler enthält ferner einen Parameterinterpolator, der mit der Modellbewertungskomponente in Kommunikationsverbindung steht, um einen jeweiligen adaptiven Parameterwert für Parameter zu berechnen, die in dem Modell dargestellt sind, und eine Regleraktualisierungskomponente, die mit dem Parameterinterpolator in ...

Description

Diese Anmeldung ist eine Teilfortsetzung der Patentanmeldung in den Vereinigten Staaten mit der Seriennr. 09/597,611, eingereicht am 20. Juni 2000 mit dem Titel „Adaptive Feeback/Feedforward PID Controller", deren gesamte Beschreibung hiermit ausdrücklich durch Bezugnahme hierin eingeschlossen wird.

Das offenbarte Verfahren und die Vorrichtung betreffen allgemein Prozesssteuertechniken und insbesondere einen adaptiven PID-Regler (proportional, integral und derivativ), der durch Parameterwerte gekennzeichnet ist, die aus einer Interpolation von Prozessmodellparametern hergeleitet werden.

Es ist nach dem Stand der Technik bekannt, logikbasierte Reglerschaltstrategien zu verwenden, um eine adaptive Prozesssteuerung in automatisierten Systemen zu implementieren, wie z. B. großen Herstellungsanlagen und chemischen Raffinerien. Eine beispielhafte Erörterung von logikbasierten Schaltstrategien ist beispielsweise in Morse, F. M. Pait und S. R. Weller's „Logic-Based Switching Strategies for Self-Adjusting Control", IEEE 33RD Conference on Decision and Control (Dez. 1994) zu finden. Es kann nützlich sein, logikbasierte Regler-Schaltstrategien in eine von zwei Vorgehensweisen zu kategorisieren, die allgemein als die Vorgehensweise eines voraus geleiteten (prerouted) Reglers und als eine Vorgehensweise eines parametrisierten Reglers auf Kennungsbasis bezeichnet werden.

Die Abstimmung eines voraus geleiteten Reglers bewertet im Prinzip mögliche Regler, die in einer vordefinierten Menge von möglichen Reglern enthalten sind. Die Bewertung ist vollständig, wenn ein Regler identifiziert wird, der zufriedenstellend arbeitet. Voraus geleitete Reglerabstimmungssysteme sind relativ einfach zu gestalten und stellen geringe Anforderungen an den Regleraufbau. Die Vorteile von voraus geleiteten Reglerabstimmungssystemen werden jedoch durch die systemimmanente mangelhafte Leistungsfähigkeit hinsichtlich der Abstimmungszeit überschattet, das heißt, dass eine ungeregelte Zeitdauer benötigt wird, um den optimalen Regler aus der vordefinierten Menge auszuwählen.

Parametrisierte Regler auf Kennungsbasis bestehen allgemein aus zwei oder mehr parameterabhängigen Subsystemen, einer Kennung, die einen Ausgangsschätzungsfehler erzeugt, und einem internen Regler. Im Betrieb wird ein Steuersignal basierend auf einer Schätzung eines in geeigneter Weise definierten Modellsatzes zu einem der Regelung unterliegenden Prozess kommuniziert. Parametrisierte Regler auf Kennungsbasis verkörpern eine Reglerschaltstrategie basierend auf dem Konzept des „zyklischen Schaltens". Zyklisches Schalten kann mit oder ohne das Vorsehen eines zusätzlichen Anregungssignals für den Prozess verwendet werden.

Eine wertvolle Erörterung der Vorgehensweise des zyklischen Schaltens für die Adaption der Prozesssteuerung ist in K. S. Narendra und J. Balakrishnan's „Adaptive Control Using Multiple Models", IEEE Transactions on Automatic Control, Bd. 42, Nr. 2 Seiten 177-187 (Feb. 1997) zu finden. Der Artikel zeigt ein Prozesssteuersystem auf, das einen Regler enthält, der durch eine Vielzahl von Parametern und N Identifizierungsmodelle gekennzeichnet ist, die parallel arbeiten und Modellparameter haben, die der Vielzahl der Reglerparameter entsprechen. Zu jedem beliebigen Zeitpunkt wird ein einzelnes Modell und ein entsprechender parametrisierter Regler durch eine Schaltregel ausgewählt und die entsprechende Steuereingabe wird verwendet, um den Prozess zu regeln. Die Identifizierungsmodelle können Modelle mit festem Parameter oder Modelle mit adaptivem Parameter seinen, je nach den Erfordernissen des Prozesses, den Bedürfnissen des Bedieners und beliebigen anderen relevanten Überlegungen. Steuersysteme mit Modellen mit festem Parameter bieten ein einfaches und effektives Mittel, das Vorhandensein mindestens eines Modells sicherzustellen, das durch Parameter gekennzeichnet ist, die denjenigen des unbekannten Prozesses ausreichend nahe liegen.

Auf zyklischem Schalten basierende Prozesssteuersysteme, die Festparametermodelle verwenden, bieten rasche Adaptationsgeschwindigkeiten, erfordern jedoch die Gestaltung und Speicherung einer beträchtlichen Anzahl von Modellen innerhalb des Prozessreglers. Es sei angemerkt, dass Festmodelle in der Lage sind, nur eine endliche Zahl von Prozessumgebungen oder -bedingungen darzustellen, und um die Prozessgenauigkeit asymptotisch zu verbessern, muss ein adaptives Modell verwendet werden.

Praktisch ausgedrückt stellen modellbasierte Schaltstrategien eine Anzahl von Problemen auf Grund der beträchtlichen Anzahl von Modellen, die für eine vernünftige Prozessannäherung erforderlich sind. Beispielsweise kann vernünftigerweise erwartet werden, dass ein einfaches System mit Einzeleingang und Einzelausgang (single-input, single-output SISO), das eine Eigenabstimmung auf Festmodellbasis enthält, hunderte von Festmodellen enthält, um eine zufriedenstellende Prozessleistung zu erreichen. Mit immer komplexer werdenden Systemen, beispielsweise Multivariablensystemen, steigt die erforderliche Anzahl von maßgeschneiderten Festmodellen exponentiell an, wodurch die Speichererfordernisse des Systems und die Einrichtzeit des Systems erhöht werden. Effektivere Lösungen erfordern die Berücksichtigung der spezifischen Prozessmodellstruktur und des Reglertyps und legen das Ersetzen einer einfachen Schaltstrategie durch komplexere Vorgänge nahe.

Eine modifizierte modellbasierte Vorgehensweise für einen Dahlin-Regler wurde von Gendron in dem Text „Improving the Robustness of Dead-Time Compensators for Plants with Unknown of Varying Delay", Control Systems 90 Conference (Helsinki 1990) vorgeschlagen. Der Text zeigt ein einfaches Erstrang-plus-Totzeit-Prozessmodell auf, um die Prozessadaptation basierend auf der Totzeitvariation zu schaffen. Anstatt auf einfaches Modellumschalten zurückzugreifen, nutzt der Regler ein Prozessmodell, das auf der gewichteten Summe einer Menge von Modellen basiert, die durch verschiedene Totzeiten gekennzeichnet sind. Jedes der Modelle in der Menge erzeugt eine Vorhersage der Prozessausgabe und das entsprechende Gewicht wird automatisch als eine einfache Funktion des Vorhersagefehlers eingestellt. Das grundsätzliche Konzept wurde erweitert, sodass es Prozessverstärkung und Totzeitvariation in das Dahlin-Reglerkonstrukt einschließt. Allgemein sind die vorherrschenden Vorgehensweisen zur Gestaltung eines adaptiven PID-Adaptivreglers die direkte Vorgehensweise und die indirekte oder kennungsbasierte Vorgehensweise. Wie vorstehend erörtert ist die kennungsbasierte Vorgehensweise für Steuersysteme wirksam, die Schaltstrategien nutzen, und bietet einen geeigneten Ausgangsort, von dem aus ein adaptiv schaltender PID-Regler gestaltet werden kann. Es ist bekannt, einen kennungsbasierten adaptiven PID-Regler vorzusehen, der mit einer Recursive Least Squares (rekursive kleinste Quadratwerte) (RLS) Schätzeinrichtung gekoppelt ist, die Veränderungen in den Modellparametern verfolgt. Typische Probleme, die bei rekursiven Kennungen auftreten, schließen die Schwierigkeit bei der Auswahl von Anfangsparametern, unzureichende Anregung, Filterung, Beendigung (wind-up) von Parametern und langsame Parameterverfolgungsgeschwindigkeit ein. Auf Grund der Komplexität dieser Variablen und den Schwierigkeiten bei der Berechnung von genauen Schätzwerten ist es nach dem Stand der Technik bekannt, dass die Leistungsfähigkeit von bekannten kennungsbasierten adaptiven PID-Reglern durch Vereinfachung des Prozessmodells verbessert werden kann.

Eine beispielhafte Erläuterung eines vereinfachten kennungsbasierten adaptiven Reglers wird von Astrom und Hagglund in „Industrial Adaptive Controllers Based on Frequency Response Techniques", Automatica, Bd. 27, Nr. 4, Seiten 599-609 (1991) beschrieben. Allgemein zeigt der Artikel einen Regler auf, der zur Ausführung einer Prozessmodelladaptation im Frequenzbereich gestaltet ist sowie zur Abstimmung als Antwort auf Sollwertveränderungen und natürliche Störungen. Genauer wird eine Abstimmfrequenz durch Anwenden von Bandpassfiltern auf die Prozesseingabe und -ausgabe ausgewählt, wobei die Frequenz der Filter durch die Auto-Abstimmeinrichtung (bedarfsgesteuerte Abstimmeinrichtung) definiert wird. Die Auto-Abstimmeinrichtung definiert die letzte Periode unter Verwendung einer Relaisoszillationstechnik vor dem adaptiven Abstimmbetrieb und der Prozessverstärkung für die Abstimmfrequenz unter Verwendung einer verein fachten RLS-Schätzeinrichtung. Die Auto-Abstimmeinrichtung hat die Fähigkeit, Veränderungen einer Prozessverstärkung zu verfolgen. Wenn jedoch eine Veränderung einer Totzeit oder einer Zeitkonstanten auftritt, zeigt der verfolgte Punkt keine -π-Phase mehr und die Abstimmung des Reglers wird ungenau.

Ferner ist es bekannt, die Abstimmung durch Anwenden von mehreren Abstimmfrequenzen und Verwendung eines Interpolators zur Definition einer Frequenz mit der Phase -π zu verbessern. Alternativ ist es möglich, eine einzelne Abstimmfrequenz anzuwenden und die Frequenzen nach jedem Abstimmzyklus einzustellen, um eine Phase -π zu verfolgen. Beide Abstimmeinrichtungsmodelle tragen nachfolgenden Sollwertveränderungen und natürlichen Störungen Rechnung und können externe Anregungen an der Reglerausgabe oder an der Sollwerteingabe einbringen. Obgleich derartige Auto-Abstimmeinrichtungen nicht die Größe und Sollwertbeschränkungen der früheren Technik zeigen, sind sie doch wesentlich komplexer.

Ferner nutzen beide Abstimmeinrichtungsmodelle primitive adaptive Modelle, die nur zwei Parameter erkennen: Grenzverstärkung und Grenzperiode. Abstimmeinrichtungsmodelle, die diese einfachen adaptive Modelle mit zwei Parametern einschließen, sind für die Ziegler-Nichols-Abstimmung oder eine gewisse analoge Modifikationen geeignet, jedoch nicht für Anwendungen geeignet, bei welchen interne Modellregelung (IMC – Internal Model Control) oder Lambda-Abstimmung bevorzugt sind. Während eine einfache RLS-Kennung verwendet werden kann, um die statische Verstärkung für die Feedforward-Regelung zu bestimmen, bietet die Vorgehensweise mit der RLS-Kennung nicht die Prozess-Feedforward-Regelungsdynamik, die für eine adäquate Feedforward-Regelung erforderlich ist. Da die Feedforward-Regelungssignale Laststörgrößen sind und Störungssignale nicht in den Feedbackpfad eingegeben werden können, leidet diese Vorgehensweise unter dem Problem der unzureichenden Anregungen.

Eine Alternativlösung für die Feedforward-Regelungsadaptation wurde von Bristol und Hansen in dem US-Patent Nr. 5,043,863 mit dem Titel „Multivariable Adaptive Feedforward Controller" aufgezeigt. Dieses Patent zeigt ein auf einer Differentialgleichung basierendes Prozessmodell auf, das so gestaltet ist, dass es Laststörgrößen enthält. Das Prozessmodell wird periodisch auf der Basis von gemessenen Prozessdaten aktualisiert, wobei die Störgrößen durch Momentrelationen und Regelungsrelationen charakterisiert sind, die durch Projektionsverfahren erhalten werden. Allgemein ausgedrückt ist die hergeleitete Lösung sehr komplex und erfordert beträchtliche Anregungen, weitgehend gleich wie die vorstehend beschriebene Vorgehensweise mit der RLS-Kennung. Darüber hinaus ist die hergeleitete Lösung nur für die Feedforward-Regelung geeignet und kann nicht auf einen adaptiven Regler mit Feedback-Regelung (Rückkopplung) angewandt werden.

Demgemäß besteht Bedarf für einen adaptiven Regler, um die Nachteile der vorstehend erörterten bekannten adaptiven Regelungsverfahren zu überwinden. Insbesondere für einen adaptiven Regler, der in der Lage ist, eine gleichförmige Lösung für eine adaptive PID-Regelung mit Feedforward-Regelung und Feedback-Regelung zu schaffen.

Es ist Aufgabe der Erfindung, einen zustandsbasierten adaptiven Feedback-/Feedforward-PID-Regler zu schaffen, der eine kürzere Adaptationszeit, eine Minimierung der bei der Verwendung von PID-Abstimmungsregeln auferlegten Einschränkungen, eine einfache Gestaltung und das Erreichen der Adaptation mit Reduzierung der Prozessanregung aufweist.

Die Lösung der Aufgabe ergibt sich aus den Patentansprüchen. Unteransprüche beziehen sich auf bevorzugte Ausführungsformen der Erfindung, wobei auch andere Kombinationen von Merkmalen als in den Patentansprüchen beansprucht möglich sind.

Eine erste Ausführungsform eines zustandsbasierten adaptiven PID-Reglers schließt ein Verfahren zum adaptiven Gestalten eines Reglers in einem Prozesssteuersystem ein. Gemäß diesem Verfahren wird eine Menge von Modellen für den Prozess geschaffen, der eine Vielzahl von Teilmengen enthält, die einen Zustandsparameter haben, die eine Prozessbereichen entsprechende Störgrößeneingabe darstellt. Die Teilmengen können automatisch durch eine vordefinierte Schaltregel ausgewählt werden. Jedes der einzelnen Modelle enthält eine Vielzahl von Parametern, wobei jeder Parameter einen jeweiligen Wert hat, der aus einer Menge von vorbestimmten Initialisierungswerten ausgewählt ist, die dem Parameter entsprechen. Die Bewertung der einzelnen Modelle schließt eine Berechnung eines quadratischen Fehlers des Modells bzw. einer Norm ein. Die Norm wird jedem Parameter zugewiesen, der in dem bewerteten Modell dargestellt ist. Wenn wiederholte Bewertungen von Modellen durchgeführt werden, wird für jeden Parameter eine akkumulierte Norm berechnet. Die akkumulierte Norm ist die Summe aller Normen, die dem Parameter im Verlauf der Modellbewertungen zugewiesen wurden. Anschließend wird ein adaptiver Parameterwert für jeden Parameter berechnet. Der adaptive Parameterwert ist ein gewichteter Durchschnitt der Initialisierungswerte, die den jeweiligen Parametern zugewiesen wurden. Der Regler wird anschließend als Antwort auf die adaptiven Parameterwerte aktualisiert.

Eine weitere Ausführungsform des adaptiven PID-Reglers schließt ein System zum Abstimmen eines Prozessreglers ein. Das System kann entweder als Hardware oder Software oder in jeder gewünschten Kombination daraus implementiert werden. Das System enthält eine Modellmengenkomponente, die in Kommunikationsverbindung mit einem Prozess steht und eine Zustandsvariable enthält, die eine Vielzahl von Prozessbereichen und eine Vielzahl von Prozessmodellen, die in die Vielzahl von Prozessbereichen gruppiert sind, definiert. Jedes der Prozessmodelle enthält eine Vielzahl von Parametern, die jeweils einen Wert haben, der aus einem Satz von vorbestimmten Anfangswerten ausgewählt ist, die dem jeweiligen Parameter zugewiesen werden. Jeder der Bereiche enthält eine Menge von Standardparameterwerten, die für diesen Bereich definiert sind. Ein Fehlergenerator steht mit der Modellmengenkomponente und der Prozessausgabe in Kommunikationsverbindung. Der Fehlergenerator erzeugt ein Fehlersignal des Modells, das die Differenz zwischen der Ausgabe des Prozessmodells und der Ausgabe des Prozesses darstellt. Eine Modellbewertungskomponente steht mit dem Fehlergenerator in Kommunikationsverbindung, um einen quadratischen Fehler des Modells zu berechnen, der dem Prozessmodell entspricht, um den quadratischen Fehler des Modells in dem Modell dargestellten Parameterwerten zuzuordnen. Ein Parameterinterpolator steht mit der Modellbewertungskomponente in Kommunikationsverbindung, um einen adaptiven Prozessparame terwert für in dem Prozessmodell dargestellte Parameter zu berechnen. Eine Regleraktualisierungskomponente hat einen Eingang, der mit einem Ausgang des Parameterinterpolators verbunden ist, und einen Ausgang, der mit einem Regler verbunden ist. Die Regleraktua-lisierungskomponente aktualisiert adaptive Reglerparameterwerte für den Regler nach Abschluss eines Adaptationszyklus. Die adaptiven Reglerparameterwerte werden aus den adaptiven Prozessparameterwerten hergeleitet, die berechnet werden.

Eine weitere Ausführungsform eines zustandsbasierten adaptiven Feedback-/Feedforward-PID-Reglers schließt eine Modellkomponente ein, die mit einem Prozess gekoppelt ist und eine Vielzahl von Prozessmodellen hat, wobei jedes der Modelle eine Vielzahl von Parametern enthält, die einen aus einer Menge von vorbestimmten, dem jeweiligen Parameter zugewiesenen Anfangswerten ausgewählten Wert haben. Eine Zustandsvariable beschreibt die Veränderung oder gemessene Störgröße einer Prozessvariablen, definiert mindestens einen Prozessbereich, der eine Teilmenge der Prozessmodelle enthält, und entspricht einer Menge von Bereichsanfangsparametern, die den Prozessbereich darstellen. Ein Fehlergenerator erzeugt ein Fehlersignal des Modells, das die Differenz zwischen einem Modellkomponentenausgangssignal und einem Prozessausgangssignal darstellt, und eine Modellbewertungskomponente berechnet einen quadratischen Fehler des Modells, der dem Modell entspricht, und ordnet den quadratischen Fehler des Modells in dem Modell dargestellten Parameterwerten zu. Ein Parameterinterpolator berechnet einen adaptiven Parameterwert für mindestens einen der Vielzahl von Parameterwerten, die in dem Modell dargestellt sind, und eine Regleraktualisierungskomponente aktualisiert einen Reglerparameterwert innerhalb des Reglers nach Abschluss eines Adaptationszyklus.

Es versteht sich, dass in Abhängigkeit von den individuellen Prozesserfordernissen nicht alle Prozessparameter der Adaptation in einem gegebenen Adaptationszyklus unterzogen werden. Eine beschränkte Adaptation kann wünschenswert sein, wenn Grund zu der Annahme besteht, dass sich nur ein oder zumindest nicht alle Prozessparameter geändert haben. Beispielsweise kann empirischer Nachweis zeigen, dass in einer gegebenen Zeitperiode (beispielsweise die verstrichene Zeit zwischen Adaptationszyklen) der Prozessverstärkungsparameter variieren kann, während die übrigen Parameter im Wesentlichen konstant bleiben können. In diesem Szenario kann ein nachfolgend beschriebener Prozessüberwacher eine eingeschränkte Adaptation auslösen, in dem nur die Adaptation des Prozessverstärkungsparameters veranlasst wird. Der Prozessregler wird anschließend als Antwort auf den adaptierten Prozessverstärkungsparameter aktualisiert. Der Feedback/Feedforward-Regler kann ferner ein Adaptivreglerverfahren enthalten, bei welchem wie vorstehend beschrieben eine Modellmenge für den Prozess kompiliert wird und jedes der Modelle bewertet wird, indem für jedes Modell ein einzigartiger quadratischer Fehler des Modells bestimmt wird. Ein adaptiver Parameterwert (Verstärkung – Gain) wird auf der Basis der gewichteten Summe jedes der vorbestimmten Initialisierungsparameterwerte berechnet. Die Initialisierungswerte werden durch normalisierte Tauglichkeitsfaktoren gewichtet. Mit dem berechneten adaptiven Prozessparameter (Verstärkung) wird der Regler entsprechend aktualisiert.

1 ist ein funktionelles Blockdiagramm eines adaptiven Feedback-/Feedforward-PID-Reglers, dessen Betrieb auf der Interpolation von Prozessmodellparametern basiert;
1A ist ein funktionelles Blockdiagramm eines Modellmengenelements, das in dem adaptiven Feedback-/Feedforward-PID-Regler arbeitet;
1B ist ein Flussdiagramm einer Ausführungsform des adaptiven Feedback-/Feedforward-PID-Reglers;
2 ist eine Konzeptdarstellung eines Erstrang-plus-Totzeit-Prozessmodells, das sowohl Feedback- als auch Feedforward-Regelkreise enthält; und
3 ist eine Darstellung einer Modellmenge, die durch drei Parameter, DT, Tc und Verstärkung gekennzeichnet ist, von welchen jeder einen von drei Werten annehmen kann. 3 stellt ferner eine vorgeschlagene Sequenz dar, in der eine Modellabtastung durchzuführen ist.
1 zeigt beispielhaft einen adaptiven Feedback-/Feedforward-PID-Regler (FB/FC-PID-Regler), der zur Regelung eines Prozesses 10 verwendet wird. Der allgemeine Betriebsablauf derartiger Systeme ist dem Durchschnittsfachmann bekannt. Siehe beispielsweise F. G. Shinskey, Process Control Systems: Application, Design and Tuning, 4. Ausgabe, McGraw-Hill, New York, 1996. Das in 1 gezeigte adaptive Regelungssystem enthält einen PID-Regler 12, der einen Feedback-Regler (FBC) verkörpert, und einen separaten Feedforward-Regler 14.
Das Prozesssteuersystem kann in geeigneter Weise unter Bezug auf einen FBC-Eingangsknoten 16, einen FBC-Ausgangsknoten 18, einen Prozesseingangsknoten 20, einen Prozessausgangsknoten 22, einen Feedforward-Regler-Eingangsknoten (FFC) 24 und einen Fehlerknoten 26 beschrieben werden. In einer dem Durchschnittsfachmann bekannten Weise wird ein Prozesssollwertsignal SPE an einen ersten Eingang des FBC-Eingangsknotens 16 angelegt, der mit Bezugszeichen 16a bezeichnet ist. Ein Ausgang 16b des FBC-Eingangsknotens 16 ist mit einem Eingang 12a des PID-Reglers 12 verbunden. Ein Ausgang 12b des PID-Reglers 12 ist mit einem ersten Eingang 18a des FBC-Ausgangsknotens 18 verbunden. Ein Ausgang 18b des FBC-Ausgangsknotens 18 ist mit einem ersten Eingang 20a des Prozesseingangsknotens 20 verbunden. Ein Ausgang 20b des Prozesseingangsknotens 20 ist mit einem ersten Eingang 10a des Prozesses 10 verbunden. Ein Ausgang 10b des Prozesses 10 ist mit einem Eingang 22a des Prozessausgangsknotens 22 verbunden. Ein erster Ausgang 22b des Prozessausgangsknotens 22 wird zu einem zweiten Eingang 16c des -FBC-Eingangsknotens 16 rückgekoppelt. Ein zweiter Ausgang 22c des Prozessausgangsknotens 22 ist mit einem ersten Eingang 26a des Fehlerknotens 26 verbunden. Wie 1 ferner zeigt, kann das Eingangssignal für den Prozess 10 beispielsweise als u(t) bezeichnet werden und das Ausgangssignal des Prozesses 10 kann als y(t) bezeichnet werden. (Genauer ausgedrückt sind u(t) und y(t) elektrische Darstellungen der physischen Phänomene, die im Zusammenhang mit dem Prozess auftreten). Ferner erscheint ein Störsignal d(t) an einem Eingang 24a des FFC-Eingangsknotens 24. Das Störsignal d(t) ist von einem ersten Ausgang 24b des FFC-Eingangsknotens 24 zu einem Eingang 14a des FFC 14 verbunden und pflanzt sich von einem zweiten Ausgang 24c des FFC-Eingangsknotens 24 zu einem zweiten Eingang 10c des Prozesses 10 fort. Ein Ausgang 14c des FFC 14 ist mit einem Eingang 18c des FBC-Ausgangsknotens 18 verbunden.
Das Format und die Anordnung des vorstehend beschriebenen beispielhaften Feedback/Feedforward-PID-Prozesssteuersystems ist für den Durchschnittsfachmann ohne weiteres verständlich. Die in 1 beschriebenen zusätzlichen funktionellen Komponenten beschreiben einen beispielhaften adaptiven Feedback-/Feedforward-PID-Regler. Insbesondere enthält eine Modellmengenkomponente 28 Signaleingänge 28a und 28b, die mit dem Störsignal d(t) bzw. dem Prozesseingangssignal u(t) verbunden sind. Die Bestandteile der Modellmengenkomponente 28 sind eine Menge von mathematischen Modellen, die den Prozess 10 darstellen. Der Ausgang 28c der Modellmengenkomponente 28 ist mit dem Eingang 26b des Fehlerknotens 26 verbunden. Ein Ausgang 26c des Fehlerknotens 26 ist mit einem Eingang 30a einer Modellbewertungskomponente 30 verbunden. Die Modellbewertungskomponente 30 enthält einen Simulator (nicht dargestellt), bei dem es sich um ein Softwareprogramm handeln kann, das den Prozess 10 gemäß der Definition durch die Prozessparameterwerte definiert, die von der Modellmengenkomponente 28 abgegeben werden. Die Modellbewertungskomponente 30 enthält ferner eine Zentrierungsroutine (nicht dargestellt), um eine Parameterschätzwertabweichung zu berechnen und auszugleichen, indem eine numerische Abweichung definiert wird und die in der nächsten Bewertung verwendeten Modelle auf der Basis der numerischen Abweichung zentriert werden. Ein Ausgang 30b der Modellbewertungskomponente 30 ist mit einem Eingang 32a einer Parameterinterpolatorkomponente 32 und mit einem Eingang 34a einer Uberwachungskomponente 34 verbunden. Ein Ausgang 32b des Parameterinterpolators 32 ist mit einem Eingang 28d der Modellmengenkomponente 28 verbunden und ein Ausgang 32c des Parameterinterpolators 32 ist mit einem Eingang 36a einer Regleraktualisierungskomponente 36 verbunden. Die Regleraktualisierungskomponente 36 hat einen ersten Ausgang 36b, der mit einem zweiten Eingang 12c des FBC 12 verbunden ist, und einen zweiten Ausgang 36c, der mit einem Eingang 14b des FCC 14 verbunden ist. Eine detaillierte Beschreibung des Betriebsablaufs und der Bedeutung der Komponenten 28, 30, 34, 36 und 32 folgt.
Im Betrieb arbeitet der beispielhafte adaptive Feedback-/Feedforward-PID-Regler, der die Komponenten 28, 30, 34, 36 und 32 enthält, allgemein wie nachstehend erörtert. Das adaptive Feedback-/Feedforward-PID-Regelungssystem ist durch ein Modell in der Modellmenge 28 mathematisch beschrieben. Jedes einzelne Modell in der Modellmenge 28 ist durch vorbestimmte Parameter definiert, die in eingeschränkter Weise den Prozess 10 nachbilden sollen. Allgemein kann jedes der Modelle innerhalb der Modellmenge 28 durch eine Anzahl von Parametern m definiert sein, und jedem der Parameter kann eine Anzahl von Werten n zugewiesen sein. Daher ist die Gesamtzahl der Modelle in der Modellmenge 28 gleich N, wobei N = mn. In einer beispielhaften Ausführungsform der Erfindung können die Modelle durch die Parameter Totzeit (DT), Zeitkonstante (Tc) und Verstärkung (Gain) charakterisiert sein. Ferner wird angenommen, dass jedem der Parameter einer von drei Werten zugewiesen wurde: Totzeit = DT+, DT, DT-; Zeitkonstante = Tc+, Tc, Tc-; und Verstärkung = Verstärkung+, Verstärkung, Verstärkung-. Daher ist die Gesamtzahl der Modelle, die zur mathematischen Annäherung des Prozesses 10 zur Verfügung stehen, N = 3³ = 27. Jedes der Modelle wird einzeln als Mod_i bezeichnet, wobei i = 1, ..., 27.
Am Beginn oder vor dem Beginn einer Modellbewertungsabtastung gibt der Parameterinterpolator 32 eine Menge von vorbestimmten Initialisierungsparameterwerten an die Modellmengenkomponenten 28 ab. Wenn auch hier von drei Parametern, DT, Tc und Verstärkung ausgegangen wird und wenn jeder der Parameter drei vorbestimmte Initialisierungsparameterwerte hat, gibt der Parameterinterpolator 32 neun Parameterwerte an die Modellmengenkomponenten 28 ab. Die Parameterwerte können in einer beliebigen bekannten Weise und gemäß der Gestaltung des Reglers geschaffen werden. Allgemein basieren die in die Modellenmenge 28 geschriebenen Parameterwerte zu Beginn eines Adaptationszyklus auf den adaptiven Parameterwerten, die während des jüngsten Adaptationszyklus berechnet wurden. Als Antwort auf die neun Parameterwerte und unter Steuerung der Uberwachungseinrichtung 34 konstruiert die Modellmengenkomponente 28 insgesamt 27 Modelle Mod_i, wobei i = 1, ..., 27. Die Uberwachungseinrichtung 34 wählt während der Modellbewertungsabtastung sequenziell ein Modell Mod_i und aktiviert dieses und legt die an dem Eingang 28b empfangenen Prozesseingabe u(t) an das aktivierte Modell Mod_i an. Die resultierende Ausgabe des aktivierten Modells Mod_i wird dann über den Modellmengenausgang 28c an den Fehlergeneratorknoten 26 mitgeteilt.
1A stellt grafisch eine beispielhafte Modellmenge 28 dar, die eine Zustandsvariable S_i enthält, die so konfiguriert ist, dass sie eine Vielzahl von Bereichen einschließt. Die Zustandsvariable S_i, wobei i = 1, ..., n ist und n die Anzahl der definierten Zustände bezeichnet, stellt die gemessene Prozessstörgröße dar, die die Verstärkung oder die Dynamik beschreibt, die zu der gemessenen Prozess-Eingabe-Ausgabe gehört. Die Zustandsvariable S; basiert allgemein auf Prozessvariablen, die unter anderem eine Veränderung des Störgrößensignals d(t), des Sollwerts SP, eines durch einen Anregungsgenerator 38 erzeugten Signals und/oder einer beliebigen anderen Prozesseingabe oder -ausgabe sein können. Die Zustandsvariable S_i kann innerhalb einer Zustandsentwicklungsroutine, die innerhalb der Modellmenge 28 arbeitet, als Funktion von einer oder mehreren Prozessvariablen d(t), u(t), y(t), A(t), e(t) und SP entwickelt werden. Es sei angemerkt, dass die Zustandsentwicklungsroutine in jeder beliebigen Komponente oder Subkomponente des Steuerungssystems ausgeführt werden kann, solange die Routine Zugriff auf die gespeicherten oder Echtzeit-Prozessvariablen hat, die von Interesse sind. Die Zustandsvariable S; kann ferner ein vorbestimmter oder benutzerdefinierter Wert sein, der zugewiesen wird, um allgemein eine Bandbreite oder einen Bereich zu beschreiben, in welchen die Modelle Mod_i gruppiert werden können.
Der durch die Zustandsvariable S_i definierte Bereich schließt eine Vielzahl von Anfangsparameterwerten ein, die vorbestimmt werden, um den typischen Betriebsablauf des Bereichs zu kennzeichnen. Der definierte Bereich kann während des Gestaltungsvorgangs des Reglers geschaffen werden, um sicherzustellen, dass das Modell Mod_i über die Bandbreite der Zustandsvariablen im Wesentlichen konstant bleibt. Im Betrieb und vor dem Beginn eines Adaptationszyklus können dann, wenn die gemessene Prozessstörgröße sich von einem ersten Zustand (z. B. S₁) in einem zweiten Zustand (z. B. S₂) ändert, die zu dem Zustand S₁ gehörenden Parameterwerte unmittelbar gegen die zu dem Zustand S₂ gehörenden Parameterwerte ausgetauscht werden, wodurch die Leistungsfähigkeit des PID-Reglers 12 und/oder des Feedforward-Reglers 14 in einem bestimmten Bereich gesteigert wird.
1B zeigt ein beispielhaftes Flussdiagramm des Betriebsablaufs des adaptiven Feedback-/Feedforward-PID-Reglers. Wie vorstehend erörtert kann während der ersten Einrichtung und Gestaltung des Reglers die Bandbreite der Zustandsvariablen S_i definiert werden, wie in Block 40 gezeigt. Die gesamte Zustandsbandbreite kann als die Bandbreite betrachtet werden, in der die Veränderungen der Prozessvariablen oder der gemessenen Störgrößeneingabe erwartungsgemäß auftreten werden. Die Bandbreite S_i wiederum ist ein Bereich der gesamten Bandbreite, in der das Prozessmodell als im Wesentlichen konstant oder vorhersagbar bestimmt ist. Die Veränderung der Störgrößeneingabe, die durch den Anregungsgenerator 38, das Störsignal d(t) und/oder den Sollwert SP verursacht ist, wird dann gemessen, wie in Block 42 gezeigt. Wie Block 44 zeigt, wird die gemessene Veränderung der Prozessvariablen dann mit der gegenwärtigen Bandbreite Si verglichen, um zu bestimmen, ob die Störgrößeneingabe innerhalb des ausgewählten Bereichs liegt. Wenn die Störgrößeneingabe innerhalb des ausgewählten Bereichs liegt, fährt der Prozess mit der Messung der Veränderungen der Störgrößen fort. Wenn jedoch die Störgrößeneingabe innerhalb einer neuen Bandbreite S_j liegt, werden die Anfangsparameterwerte für diesen Zustand S_j geladen und von dem Feedback-Regler 12 und/oder Feedforward-Regler 14 verwendet, wie in Block 46 dargestellt.
Die anfänglichen oder typischen Parameterwerte, die für jeden Bereich oder Zustand S_i definiert sind, können auf den durchschnittlichen Parameterwerten basieren, die innerhalb des Bereichs gemessen oder berechnet wurden, oder sie können von einem Konstrukteur des Reglers von Hand eingegeben werden. Die typischen Parameterwerte können ferner als ein Referenzwert in Verbindung mit einem Maximalveränderungs- oder Delta-Wert verwendet werden, um das Ausmaß einer zulässigen Veränderung zu begrenzen, die der berechnete Parameterwert in einem gegebenen Adaptationszyklus erfahren kann. Anders ausgedrückt kann der Reglerkonstrukteur einen Maximalveränderungswert definieren, um die berechnete Verminderung und/oder Steigerung des Parameterwerts als Antwort auf ein anormales Störsignal zu begrenzen. Bei Vollendung des Reglers mit den Anfangsparametern für den Zustand S_j kann der Adaptationszyklus ausgeführt werden, wie in Block 48 gezeigt. Der Adaptationszyklus 48 passt das Modell Mod_i, wie nachfolgend im Detail erläutert, durch das Bestimmen von adaptiven Parameterwerten, die auf die gemessene Veränderung des Prozesses 10 ansprechen, an.
Eine weitere Ausführungsform des adaptiven Feedback-/Feedforward-PID-Reglers kann eine Zustandsvariable einschließen, die einen Nullwert hat, der einer Gesperrt-Einstellung gleich ist. Typischerweise hat die Zustandsvariable einen Nullwert, wenn kein den Zustandprozess anzeigendes Eingangsstörsignal vorhanden ist, das zu messen ist.
Wie 1 zeigt, werden das Ausgangsignal der Modellmenge 28, das durch die Variable Y(t) gekennzeichnet ist, und die gleichzeitige Ausgabe des Prozesses 10, die durch die Variable y(t) gekennzeichnet ist, an den Fehlergeneratorknoten 26 geliefert. Der Ausgang 26c des Fehlergeneratorknotens 26, das Fehlersignal e(t), wird an den Eingang 30a der Modellbewertungskomponente 30 eingelegt. Das Fehlersignal e(t) ist die Differenz zwischen der Prozessausgabe y(t) und der Ausgabe des Modells Mod_i Y(t) zum Zeitpunkt t. In einer nachfolgend umfassend erläuterten Weise berechnet die Modellbewertungskomponente 30 einen quadratischen Fehler des Modells, der jedem Modell Mod_i entspricht, und weist den quadratischen Fehler des Modells den in dem Modell Mod_i dargestellten Parameterwerten zu.
Der Ausgang 30b der Modellbewirtungskomponente 30 wird an den Eingang 32a des Parameterinterpolators 32 mitgeteilt. Der Parameterinterpolator 32 berechnet einen adaptiven Parameterwert für in dem Modell Mod_i dargestellte Parameterwerte. Der Ausgang 32b des Parameterinterpolators 32 ist mit der Modellmenge 28 verbunden, und der Ausgang 32c des Parameterinterpolators 32 kann mit dem Eingang 36a der Regleraktualisierungskomponente 36 verbunden sein. Der Ausgang 36b wird an den PID-Regler 12 angelegt und der Ausgang 36c wird an den Feedforward-Regler 14 angelegt. Die Regleraktualisierungskomponente 36 teilt adaptive Parameterwerte an den PID-Regler 12 und den Feedforward-Regler 14 bei Vollendung eines Adaptationszyklus mit. 1 zeigt ferner eine Anregungsgeneratorkomponente 38, die einen Ausgang 38a hat, der mit dem Ein gang 16d des Eingangsknotens 16 verbunden ist. Der Anregungsgenerator 38 enthält einen Ausgang 38b, der mit einem Eingang 20c des Prozesseingangsknotens 20 verbunden ist.
Die Überwachungskomponente 34 hat eine Vielzahl von Signaleingängen 34b, 34c, 34d, die jeweils mit dem Prozesseingangssignal u(t), dem Prozessausgangsignal y(t) und dem Störsignal d(t) verbunden sind. Die Überwachungskomponente 34 enthält ferner einen Eingang 34a, der mit dem Ausgang 30b der Modellbewertungskomponente 30 verbunden ist. Die Uberwachungseinrichtung 34 enthält einen ersten Steuerausgang 34e, der mit der Parameterinterpolatorkomponente 32 verbunden ist, einen zweiten Steuerausgang 34f, der mit der Modellbewertungskomponente 30 verbunden ist, und einen dritten Steuerausgang 34g, der mit der Regleraktualisierungskomponente 36 verbunden ist. Zusätzlich zur Ausführung weiterer Funktionen arbeitet die Überwachungskomponente 34 so, dass sie Veränderungen in der Prozessausgabe y(t), Veränderungen in der Prozesseingabe u(t) von dem PID-Regler 12 und Veränderungen in der Störgrößeneingabe d(t) (Feedforward) erfasst. Wenn eine Veränderung der Größe eines beliebigen dieser Signale y(t), u(t) und d(t) ein vorbestimmtes Minimum oder einen Schwellenwert übersteigt, löst die Überwachungseinrichtung 34 den Adaptationszyklus aus. Die Uberwachungseinrichtung 34 ist mit den verschiedenen Elementen des Reglersystems 28, 30, 32, 36, 38 und 24 verbunden, wie durch die unterbrochenen Linien in 1 dargestellt, und ist daher in der Lage, den Zustand der einzelnen Elemente zu bestimmen, die innerhalb des Regelsystems arbeiten. Eine beispielhafte Ausführungsform der Modellbewertung kann die folgenden Schritte enthalten:

1. Den Modellzustand identifizieren und einleiten;
2. Das Modell einleiten und die Modellausgabe auf die gegenwärtige Prozessausgabe einstellen;
3. Inkrementales Aktualisieren des Modells basierend auf den Spezifikationen in den Signalen u(t) und/oder d(t); und
4. Berechnung des quadratischen Fehlers des Modells oder anderer Normen, wie z. B. des absoluten Wertes des Fehlers.

Genauer ausgedrückt, basiert der Prozess der Adaptation des Feedback-/Feedforward PID auf der Anwendung von interpolierenden Techniken auf Modellparameterwerte. In dieser beispielhaften Ausführungsform der Vorrichtung kann der quadratische Fehler des Modells E_i(t) für jedes Modell in einer Abtastung durch die Gleichung definiert sein: Ei(t) = (y(t)–Yi(t))2 Gleichung 1worin
y(t) die Prozessausgabe zum Zeitpunkt t ist,
Y_i(t) die Ausgabe des Modells Mod_i zum Zeitpunkt t ist,
E_i(t) der Mod_i zugeordnete quadratische Fehler ist, und
E(t) = [E₁(t), E_i(t), ..., E_n(t)] der quadratische Fehlervektor für Mod_i ist,
wobei i = 1, ..., N am Zeitpunkt t.
Der quadratische Fehler des Modells E_i(t) wird jedem Parameterwert des-Modells Mod_i zugewiesen, vorausgesetzt, dass der Parameterwert in dem bewerteten Mod_i dargestellt ist. Wenn ein bestimmter Parameterwerte in dem bewerteten Modell nicht dargestellt ist, kann dem Parameterwert Null oder ein Nullwert zugewiesen werden. Iterativ wird Mod_i+1, bewertet, und ein quadratischer Fehler des Modells E_i+1(t) wird für das bewertete Modell berechnet. Der berechnete quadratische Fehler des Modells wird jedem Parameterwert des Mod_i zugewiesen. Da E_i(t) während jeder Modellbewertung berechnet wird und den in den jeweiligen Modellen dargestellten Parameterwerten zugewiesen wird, wird für jeden Parameterwert eine akkumulierte Gesamtsumme von zugewiesenen quadratischen Fehlern des Modells aufrechterhalten. Die Prozessbewertung schreitet fort, bis alle Modelle i = 1, ..., N bewertet sind. Eine vollständige Abfolge, in der jedes Modell Mod_i einmal bewertet ist und ein entsprechender quadratischer Fehler des Modells E_i(t) berechnet wurde, wird als eine Modellabtastung bezeichnet. Als Resultat dieser Bewertungsabfolge oder Modellabtastung ist jedem Parameterwert eine Summe von quadratischen Fehlern von allen Modellen zugewiesen, in welchen der bestimmte Parameterwert verwendet wurde. Daher wird als Resultat jeder Modellabtastung jedem Parameterwert p^kl, wobei k = 1, ..., m und l= 1, ..., n, eine Norm zugewiesen:
worin
Ep^kl(t) die dem Parameterwert p^kl als Resultat der Abtastung t zugewiesene Norm ist,
N die Gesamtzahl der Modelle ist, und
X_kl = 1, wenn der Parameterwert p^kl in dem Mod, verwendet wird, und X_kl = 0,
wenn der Parameterwert p^kl in dem Mod_i nicht verwendet wird.
Der Bewertungsprozess wird in der nächsten Abtastung wiederholt und eine Norm Ep^kl(t), die aus der Summe der quadratischen Fehler E_i(t) resultiert, die während der Abtastung zugewiesen werden, wird mit den Normwerten kombiniert, die während der vorhergehenden Abtastung beziehungsweise den vorhergehenden Abtastungen berechnet wurden. Die wiederholten Sequenzen der Modellabtastungen werden kollektiv als ein Adaptationszyklus bezeichnet und unter der Steuerung der Überwachungseinrichtung 34 fortgeführt, bis eine vorbestimmte Anzahl von Abtastungen vollendet ist, oder bis eine angemessene Anzahl von Anregungen an der Prozesseingabe aufgetreten ist, je nachdem, welche Bedingung zuerst erfüllt ist.
Als Resultat dieser Vorgänge ist jedem Parameterwert p^kl ein akkumulierter Wert der während eines Adaptationszyklus bestimmten Norm zugewiesen:
Am Ende jedes Adaptationszyklus wird der Kehrwert der Summe für jeden Parameterwert p^kl berechnet:
Insoweit Fkl der Kehrwert der Summe der quadratischen Fehler des Modells ist, kann die Variable Fkl intuitiv als ein Maß der Tauglichkeit des Parameterwerts gesehen werden. Dann wird für jeden Parameter pk ein adaptiver Parameterwert pk(a) berechnet, der ein gewichteter Durchschnitt aller Werte dieses Parameters ist: pk(a) = pkl·fk1 + ... + pkl·fkl + ... + pkn·fkn, Gleichung 5worin:
Demgemäß kann jeder Faktor fkl als der normalisierten Tauglichkeit für den jeweiligen Parameterwert entsprechend betrachtet werden.
Die adaptiven Parameterwerte gemäß vorstehender Berechnung definieren eine neue Modellmenge mit Zentralparameterwerten p^k(a), k = 1, ..., m und einer Bandbreite von Parameterwerten zwischen einer oberen und einer unteren Grenze, die bei der Gestaltung anzunehmen ist. Die Bandbreite der Veränderungen wird definiert als +Δ% bis –Δ% und sollte durch zwei oder mehr zusätzliche Parameterwerte dargestellt werden. Wenn beispielsweise der Adaptationszyklus den adaptiven Parameterwert p^k(a) ergibt, ist es erforderlich, für die Bewertung des neuen Modells mindestens zwei zusätzliche Parameter zu definieren, die den Wert p^k(a)[1 + Δ%] und den Wert p^k(a)[1 – Δ%] annehmen. Mit anderen Worten hat jeder Parameter definierte obere und untere Grenzwerte für die Adaptation, sodass die Werte p^k(a) auf die Grenzwerte beschränkt sind. Sobald ein Modell aktualisiert wurde, d. h. bei Vollendung eines Adaptationszyklus, findet die Regleraktualisierung auf der Basis der aktualisierten Modellparameterwerte p^k(a), k = 1, ..., m statt. Die Adaptation kann auf das gesamte Modell angewandt werden oder kann auf den PID/Feedback- oder Feedforward-Bereich des Modells beschränkt sein, d. h. den Bereich des Modells, der die Ausgaben mit den Eingaben in Beziehung setzt, wenn ein vorbestimmter kleinster Anregungspegel realisiert wird. Zusätzlich können externe Anregungen in den Regelkreis eingetragen werden, und zwar über den Anregungsgenerator 38, der unter der Steuerung der Überwachungseinrichtung 34 arbeitet, in Situationen, in welchen Fehler durch unzureichende Anregung innerhalb des Regelsystems erkannt werden.
Die Adaptation kann ferner in sequenzieller Weise umgesetzt werden, beispielsweise kann ein einzelner Parameterwert, bei dem es sich um DT handeln kann, adaptiert werden, während die übrigen Parameter (z. B. Tc und Verstärkung) konstant gehalten werden. Auf diese Weise kann jeder Parameter adaptiert werden, während die übrigen Parameter, die in vorangegangenen Adaptationszyklen adaptiert worden sein können oder nicht, konstant gehalten werden. Sequenzielle Adaptationsverfahren bieten in vorteilhafter Weise eine raschere Konvergierung des gewünschten adaptiven Parameterwertes p^k(a).
2 zeigt ein Beispiel eines Interpolationsvorgangs eines adaptiven Parameters einschließlich eines Erstrang-plus-Totzeit-Prozessmodells für Feedback- und Feedforward-Regelkreise. Dieses spezielle Beispiel geht von der Annahme aus, dass für jeden Parameter drei Werte definiert sind und die Adaptationsbandbreite in einem Zyklus auf (+Δ%) bis (–Δ%) vorbestimmt ist. Dann ergibt sich für jede Prozesseingabe u(t) und jede Störgröße d(t) die in 3 dargestellte Modellmenge.
In 3:
DT ist der Zentralwert (central value) des Totzeitparameters;
(DT-) ist (DT – Δ%)
(DT+) ist (DT + Δ%)
Tc ist der Zentralwert des Zeitkonstantenparameters;
(Tc-) ist (Tc – Δ%);
(Tc+) ist (Tc + Δ%);
Verstärkung ist der Zentralwert des Verstärkungsparameters;
(Verstärkung-) ist (Verstärkung –Δ%); und
(Verstärkung+) ist (Verstärkung +Δ%).
Die aus der Konfiguration von 3 resultierende Anzahl von Schaltkombinationen ist 3 × 3 × 3 = 27. Wenn jedoch beide Eingänge in dem Modelle aus 2 für die Adaptation verwendet werden, steigt die Anzahl der Schaltkombinationen auf 27² = 729 an. Trotz ihrer beträchtlichen Anzahl erfordern diese Modellkombinationen nur drei Werte für jeden Parameter, was die Modellberechnungen vereinfacht. Die vereinfachten Modellberechnungen werden erreicht, da die Regleradaptation durch die Parameter-Bewertung anstatt durch die Modell-Bewertung betrieben wird. Daher ist es erforderlich, die Adaptation auf der Basis von neun Parameterwerten in dem Feedback-Kreis und neun Parameterwerten in dem Feedforward-Kreis durchzuführen. Folglich variiert die Anzahl der in dem aufgezeigten Adaptationsvorgang bewerteten Parameter proportional zu der Anzahl von Parametern im Gegensatz zu der exponentiellen Variation, die bei der Technik der Modellbewertung nach dem Stand der Technik auftritt.
Die Anforderungen der Berechnung können beschränkt werden, indem die Sequenz gesteuert wird, in der die Parameterwerte dem Modell erteilt werden. Beispielsweise kann ein Parameter mit Speicher, wie z. B. Totzeit, vor einem Parameter ohne Speicher, wie z.B. Verstärkung, erteilt werden. Somit ist eine beispielhafte Sequenz, wie in 3 dargestellt, Totzeit (DT), Zeitkonstante (Tc) und dann Verstärkung.
Nach dem Vergleich jeder Modellausgabe mit der aktuellen Prozessausgabe kann eine Tabelle der Summe quadratischer Fehler aufgebaut werden. Bei Vollendung des Adaptationszyklus kann ein adaptiver Parameterwert für jeden Parameter berechnet werden, wie Tabelle 1 zeigt.
Sobald der Modelladaptationszyklus vollendet wurde und die adaptiven Parameterwerte in Übereinstimmung mit der vorstehenden Tabelle 1 festgelegt sind, wird die Regleraktualisierung durch den Betrieb der Regleraktualisierungskomponente 36 bewirkt. Im Wesentlichen setzt die Regleraktualisierungkomponente 36 die neu berechneten adaptiven Prozessparameterwerte p^k(a) in Aktualisierungswerte für die Parameter um, die den PID-Regler 12 und/oder den Feedforward-Regler 14 kennzeichnen. Beispielsweise können die Prozessparameter DT, Tc und Verstärkung in Reglerparameter Rücksetzen, Rate und Verstärkung umgesetzt werden. Da ein vollständiges Erstrang-plus-Totzeit-Prozessmodell beschrieben ist, kann jede bekannte Abstimmregel angewandt werden, einschließlich Lambda- oder NC-Abstimmung. Für den Feedforward-Pfad ist, wie sich gezeigt hat, die dynamische Feedforward-Regler-Konstruktionsgleichung anwendbar:
worin:

G_ff: = Feedforward-Regler-Ubertragungsfunktion,
Kd: = statische Verstärkung der Feedforward-Prozessdynamik,
Ku: = statische Verstärkung der Feedback-Prozessdynamik,
Td: = Zeitkonstante der Feedforward-Prozessdynamik, und
Tu: = Zeitkonstante der Feedback-Prozessdynamik.

Zusammenfassend stellt der adaptive Feedback-/Feedforward-Regler, der vorstehend beschrieben wurde, eine wesentliche Verbesserung der automatischen Abstimmtechniken in einem skalierbaren Prozesssteuersystem dar.
Obgleich die Erfindung unter Bezugnahme auf die spezifischen beispielhaften Ausführungsformen beschrieben wurde, die die Erfindung erläutern und erklären sollen, ist der aufgezeigten adaptive Feedback-/Feedforward-Regler nicht auf diese Ausführungsformen beschränkt. Verschiedene Modifikationen, Verbesserungen und Zusätze können vom Durchschnittsfachmann umgesetzt werden, und diese Modifikationen, Verbesserungen und Zusätze verlassen nicht den durch die beigefügten Ansprüche definierten Schutzumfang der Erfindung.
Beispielsweise wird wie vorstehend beschrieben die Adaptation des Reglers auf der Basis der statistischen Interpolation von Parametern begründet, die zum Aufbauen eines mathematischen Modells des geregelten Prozesses verwendet werden. Obgleich der Prozess durch drei Parameter, Dt, Tc und Verstärkung, gekennzeichnet ist und in jedem dieser Parameter drei Werte zugewiesen sind, erstreckt sich der aufgezeigte adaptive Feedback/Feedforward-Regler selbstverständlich auf andere und/oder eine unterschiedliche Anzahl von Parametern, die jeweils möglicherweise eine unterschiedliche Anzahl von zugewiesenen Werten einschließen. Ferner wurden die Modellbewertung und die Parameterinterpolation als einzelne Komponenten dargestellt, die als die Modellmenge 28, die Modellbewertungseinrichtung 30, die Überwachungseinrichtung 34, die Parameterinterpolatoreinrichtung 32 und die Regleraktualisierungseinrichtung 36 bezeichnet wurden. Der Durchschnittsfachmann erkennt, dass die Einteilung einzelner Komponenten in der Entscheidung derjenigen legt, die für die Umsetzung und den Betrieb der Regler verantwortlich sind. In ähnlicher Weise können die Funktionen des aufgezeigten Systems entweder in Hardware oder Software oder einer Kombination daraus implementiert werden. Varationen dieser Art sind als äquivalent zu betrachten.

10: Prozess
12: PID-Regler
14: Feedforward-Regler
16: FBC-Eingabeknoten
18: FBC-Ausgabeknoten
20: Prozesseingabeknoten
22: Prozessausgabeknoten
24: Feedforward-Regler-Eingabeknoten (FFC)
26: Fehlerknoten
28: Modellmengenkomponente
30: Modellbewertungskomponente
32: Parameterinterpolatorkomponente
34: Überwachungskomponente
38: Anregungsgenerator

Claims

Verfahren zum automatischen Schalten eines adaptiven PID-Reglers, (PID-Steuerungseinheit), das folgende Schritte aufweist: Definieren einer Modellmenge, die eine Vielzahl von einzelnen Modellen hat, die den geregelten (gesteuerten) Prozess darstellen, wobei jedes der Modelle eine Vielzahl von Parameterwerten enthält; Definieren einer Vielzahl von Modellteilmengen innerhalb der Modellmenge; wobei jede der Modellteilmengen einen Zustandsparameter enthält, der eine Prozessvariableneingabe darstellt, sowie eine Vielzahl von Anfangsparameterwerten, die die Modellteilmenge darstellen; Bestimmen des Zustandsparameters und Aktualisieren des PID-Reglers mit der Vielzahl von Anfangsparameternwerten, die zu dem Zustandsparameter gehören; Bewerten jedes der Modelle in der Modellteilmenge entsprechend dem Zustandsparameter und Berechnen eines quadratischen Fehlers des Modells für jedes Modell; Bestimmen eines adaptiven Parameterwertes als eine Funktion des quadratischen Fehlers des Modells; und Aktualisieren des PID-Reglers als Antwort auf den adaptiven Parameterwert.
Verfahren zum automatischen Schalten eines adaptiven PID-Reglers nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die adaptiven Parameterwerte eine Parametermodellmenge definieren, die einen Zentralparameterwert, einen oberen Parametergrenzwert und einen unteren Parametergrenzwert enthalten.
Verfahren zum automatischen Schalten eines adaptiven PID-Reglers nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass der obere Parametergrenzwert von dem Zentralparameterwert um +Δ% verschoben ist und der untere Parametergrenzwert von dem Zentralparameterwert um –Δ% verschoben ist.
Verfahren zum automatischen Schalten eines adaptiven PID-Reglers nach Anspruch 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet, dass der Zentralparameterwert bei Vollendung eines Adaptationszyklus gleich dem adaptiven Parameterwert gesetzt wird.
Verfahren zum automatischen Schalten eines adaptiven PID-Reglers nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der quadratische Fehler des Modells E_i(t) = (y(t) – Y_i(t))² für das Modell Mod_i bestimmt wird, indem die Differenz zwischen der Prozessausgabe zu einem gegebenen Zeitpunkt y(t) und der Modellausgabe zu diesem Zeitpunkt Y_i(t) ins Quadrat gesetzt wird, und für das Modell Mod_i berechnet wird.
Verfahren zum automatischen Schalten eines adaptiven PID-Reglers nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Bewertung jedes der Modelle in der Modellteilmenge ferner folgende Schritte enthält: (i) Durchführen einer ersten Bewertungsabtastung an einer ersten Modellmenge und Bestimmen, für jedes Modell in der ersten Modellmenge, der Differenz zwischen der momentanen Prozessausgabe und der Modellausgabe während der ersten Bewertungsabtastung und Berechnen einer ersten Norm auf der Basis der bestimmten Differenz; (ii) Durchführen einer zweiten Bewertungsabtastung an der ersten Modellmenge und Bestimmen, für jedes Modell in der ersten Modellmenge, der Differenz zwischen der momentanen Prozessausgabe und der Modellausgabe während der zweiten Bewertungsabtastung und Berechnen einer zweiten Norm auf der Basis der bestimmten Differenz; (iii) Berechnen einer Gesamtnorm durch Summieren der zweiten Norm für jeden Parameterwert und der ersten Norm für jeden Parameter; (iv) Durchführen zusätzlicher Bewertungsabtastungen an jedem der Modelle, um mindestens eine zusätzliche Norm für jeden Parameter zu bestimmen, und Summieren der zusätzlichen Norm zu der entsprechenden Gesamtnorm, um eine endgültige Norm am Ende eines Adaptationszyklus zu bestimmen; (v) Berechnen eines adaptiven Parameterwertes für jeden Parameterwert, der durch die Summe der endgültigen Norm für alle Werte des Parameters, geteilt durch die endgültige, für den jeweiligen Parameterwert berechnete Norm, gewichtet wird.
Verfahren zum automatischen Schalten eines adaptiven PID-Reglers nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass ein quadratischer Fehler des Modells E_i(t) als E_i(t) = (y(t) – Y_i(t))² berechnet wird, wobei y(t) die Prozessausgabe zu einem bestimmten Zeitpunkt und Y_i(t) die Modellausgabe zu diesem Zeitpunkt ist.
Verfahren zum automatischen Schalten eines adaptiven PID-Reglers nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass ein Adaptationszyklus durch Bewerten des Wertes des Zustandsparameters, der einer in einer Prozessvariablen gemessenen Störgröße entspricht, ausgelöst wird.
Verfahren zum automatischen Schalten eines adaptiven PID-Reglers nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass die in der Prozessvariablen gemessene Störgröße in einem Prozessausgangsignal y(t) erfasst wird.
Verfahren zum automatischen Schalten eines adaptiven PID-Reglers nach Anspruch 8 oder 9, dadurch gekennzeichnet, dass die in der Prozessvariablen gemessene Störgröße in einem Prozesseingangssignal erfasst wird.
Verfahren zum automatischen Schalten eines adaptiven PID-Reglers nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine Norm jedem in einem Modell dargestellten Modellparameterwert zugewiesen wird, wobei die Norm die Summe der quadratischen Fehler des Modells ist, die im Verlauf der Bewertung jedes der Modelle berechnet werden.
Verfahren zum automatischen Schalten eines adaptiven PID-Reglers nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Parameter des Prozessmodells einen Speicherparameter, wie z. B. eine Totzeit (DT), und einen speicherlosen Parameter, wie z. B. eine Verstärkung, aufweisen, wobei der Regler als Antwort auf den adaptiven Speicherparameter aktualisiert wird, bevor er als Antwort auf den adaptiven speicherlosen Parameter aktualisiert wird.
Verfahren zum automatischen Schalten eines adaptiven PID-Reglers nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Vielzahl von Parameteranfangswerten Anfangswerte enthält, die einen Zentralparameterwert, einen oberen Parametergrenzwert und einen unteren Parametergrenzwert haben.
Verfahren zum automatischen Schalten eines adaptiven PID-Reglers nach Anspruch 13, dadurch gekennzeichnet, dass der obere Parametergrenzwert von dem Zentralparameterwert um +Δ% verschoben ist und der untere Parametergrenzwert von dem Zentralparameterwert um –Δ% verschoben ist.
Verfahren zum automatischen Schalten eines adaptiven PID-Reglers nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der adaptive Parameter einen Zentralparameter enthält, der gleich dem bei Vollendung eines Adaptationszyklus bestimmten adaptiven Parameterwert gesetzt wird.
Verfahren zum automatischen Schalten eines adaptiven PID-Reglers nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die adaptiven Parameterwerte in sequenzieller Weise bestimmt werden.
Verfahren zum automatischen Schalten eines adaptiven PID-Reglers nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine Teilmenge der adaptiven Parameterwerte konstant gehalten wird, während der verbleibende adaptive Parameterwert adaptiert wird.
System zur adaptiven Abstimmung eines Prozessreglers (einer Prozess-Steuerungseinheit), wobei das System Folgendes aufweist: eine Modellmengenkomponente, die mit einem Prozesseingang in Kommunikationsverbindung steht, wobei die Modellmengenkomponente eine Zustandsvariable enthält, die eine Vielzahl von Prozessbereichen definiert, sowie eine Vielzahl von Modellen, die in die Vielzahl von Prozessbereichen gruppiert sind, wobei jedes der gruppierten Modelle eine Vielzahl von Parametern enthält, die einen Wert haben, der ausgewählt ist aus einer Menge von vorbestimmten Anfangswerten, die dem jeweiligen Parameter zugewiesen sind; einen Fehlergenerator, der mit der Modellmengenkomponente und einem Prozessausgang in Kommunikationsverbindung steht, wobei der Fehlergenerator so konfiguriert ist, dass er ein Modellfehlersignal erzeugt, das die Differenz zwischen einem Modellausgangsignal und einem Prozessausgangsignal darstellt; eine Modellbewertungskomponente, die mit dem Fehlergenerator in Kommunikationsverbindung steht, um einen quadratischen Fehler des Modells zu berechnen, der einem Modell entspricht, und den quadratischen Fehler des Modells mit Parameterwerten, die in dem Modell dargestellt sind, in Korrelation zu setzen; einen Parameterinterpolator, der mit der Modellbewertungskomponente in Kommunikationsverbindung steht, um einen jeweiligen adaptiven Parameterwert für in dem Modell dargestellte Parameter zu berechnen; und eine Regleraktualisierungskomponente (Steuerungseinheit-Aktualisierungskomponente), die mit dem Parameterinterpolator und einem Regler (einer Steuerungseinheit) in Kommunikationsverbindung steht, wobei die Regleraktualisierungskomponente den Regler als Antwort auf adaptive Parameterwerte bei Vollendung eines Adaptationszyklus aktualisiert.
System zur adaptiven Abstimmung eines Prozessreglers nach Anspruch 18, ferner enthaltend eine Überwachungskomponente, die mit dem Prozess in Kommunikationsverbindung steht, um eine Modellbewertung auszulösen, wenn eine Veränderung in einer Prozesseingabe oder einer Prozessausgabe einen jeweiligen Schwellenwert übersteigt.
System zur adaptiven Abstimmung eines Prozessreglers nach Anspruch 19, dadurch gekennzeichnet, dass die Uberwachungskomponente mit einem Feedforward-Eingang zum Auslösen einer Modellbewertung in Kommunikationsverbindung steht, wenn eine Veränderung in einer Störgrößeneingabe einen Schwellwert übersteigt.
System zur adaptiven Abstimmung eines Prozessreglers nach einem der Ansprüche 18 bis 20, dadurch gekennzeichnet, dass die Menge vorbestimmter Anfangswerte für jeden Parameter einen Zentralparameterwert, einen oberen Parametergrenzwert und einen unteren Parametergrenzwert enthält.
System zur adaptiven Abstimmung eines Prozessreglers nach einem der Ansprüche 18 bis 21, dadurch gekennzeichnet, dass die Modellbewertungskomponente einen quadratischen Fehler des Modells E_i(t) berechnet, der einem Modell Mod_i entsprechend gleich (y(t) – Y_i(t))² ist, wobei y(t) die Prozessausgabe zu einem gegebenen Zeitpunkt ist und Y_i(t) die Ausgabe des Modells Mod_i zu diesem Zeitpunkt ist.
System zur adaptiven Abstimmung eines Prozessreglers nach einem der Ansprüche 18 bis 22, dadurch gekennzeichnet, dass die Modellbewertungskomponente jedem Modellparameterwert eine Norm zuweist, wobei die Norm gleich der Summe der quadratischen Fehler des Modells ist, die in der Bewertung jedes der Modelle berechnet werden, in welchen der Parameterwert dargestellt ist.
System zur adaptiven Abstimmung eines Prozessreglers nach einem der Ansprüche 18 bis 23, dadurch gekennzeichnet, dass der durch den Parameterinterpolator berechnete adaptive Parameterwert als eine Summe von gewichteten Parameterwerten berechnet wird.
System zur adaptiven Abstimmung eines Prozessreglers nach Anspruch 24, dadurch gekennzeichnet, dass der an jeden Parameterwert angelegte Gewichtungsfaktor proportional zu der Summe der Normen ist, die für alle Werte des Parameters berechnet wurden, und umgekehrt proportional zu der Norm ist, die für diesen Wert des Parameters berechnet wurde.
System zur adaptiven Abstimmung eines Prozessreglers nach Anspruch 24 oder 25, dadurch gekennzeichnet, dass der an jeden Parameterwert angelegte Gewichtungsfaktor gleich der Summe der Normen ist, die für alle Werte des Parameters berechnet wurden, geteilt durch die für den jeweiligen Parameterwert berechnete Norm.
System zur adaptiven Abstimmung eines Prozessreglers nach einem der Ansprüche 18 bis 26, dadurch gekennzeichnet, dass die Modellkomponente eine Vielzahl von Feedback-Regler-Modellen und eine Vielzahl von Feedforward-Regler-Modellen enthält.
System zur adaptiven Abstimmung eines Prozessreglers nach einem der Ansprüche 18 bis 27, dadurch gekennzeichnet, dass der Parameterinterpolator einen Feedback-Regler-Parameterinterpolator und einen Feedforward-Regler-Feedback-Interpolator enthält.
System zur adaptiven Abstimmung eines Prozessreglers nach einem der Ansprüche 18 bis 28, dadurch gekennzeichnet, dass die Regleraktualisierungkomponente mit einem Feedback-Regler in Kommunikationsverbindung steht, um Feedback-Regler-Parameterwerte für den Feedback-Regler zu aktualisieren, sowie mit einem Feedforward-Regler, um Feedforward-Regler-Parameterwerte für einen Feedforward-Regler zur aktualisieren.
Zustandsbasierter adaptiver Feedback-/Feedforward-Regler, der Folgendes aufweist: eine Modellkomponente, die mit einem Prozess verbunden ist und eine Vielzahl von Prozessmodellen hat, wobei jedes der Modelle eine Vielzahl von Parametern enthält, die einen aus einer Menge von vorbestimmten, dem jeweiligen Parameter zugewiesenen Anfangswerten ausgewählten Wert haben; eine Zustandsvariable, die die Veränderung einer Prozessvariablen beschreibt, wobei die Zustandsvariable mindestens einen Prozessbereich definiert, der eine Teilmenge der Prozessmodelle enthält, wobei die Zustandsvariable einer Menge von Bereichsanfangsparametern, die den Prozessbereich darstellen, entspricht; einen Fehlergenerator, der ein Modellfehlersignal erzeugt, das die Differenz zwischen einem Modellkomponentenausgangssignal und einem Prozessausgangssignal darstellt; eine Modellbewertungskomponente, die einen quadratischen Fehler des Modells berechnet, der dem Modell entspricht, und den quadratischen Fehler des Modells in dem Modell dargestellten Parameterwerten zuordnet; einen Parameterinterpolator, der einen adaptiven Parameterwert für mindestens einen der Vielzahl von Parameterwerten, die in dem Modell dargestellt sind, berechnet; und eine Regleraktualisierungskomponente, die einen Reglerparameterwert (Steuerungseinheit-Parameterwert) innerhalb des Reglers nach Abschluss eines Adaptationszyklus aktualisiert.
Zustandsbasierter adaptiver Feedback-/Feedforward-Regler nach Anspruch 30, ferner enthaltend eine Überwachungskomponente zum Auslösen der Modellbewertung, wenn eine Veränderung in der gemessenen Störgröße einen jeweiligen Schwellenwert übersteigt.
Zustandsbasierter adaptiver Feedback-/Feedforward-Regler nach Anspruch 30 oder 31, dadurch gekennzeichnet, dass die vorbestimmten Anfangswerte für jeden Parameter einen Zentralparameterwert, einen oberen Parametergrenzwert und einen unteren Parametergrenzwert enthalten.
Zustandsbasierter adaptiver Feedback-/Feedforward-Regler nach einem der Ansprüche 30 bis 32, dadurch gekennzeichnet, dass die Bewertungskomponente einen quadratischen Fehler des Modells E_l(t) berech net, der einem Modell Mod_i entsprechend gleich (y(t) – Y_l(t))² ist, wobei y(t) die Prozessausgabe zu einem gegebenen Zeitpunkt ist und Y_l(t) die Ausgabe des Modells Mod_i zu diesem Zeitpunkt ist.
Zustandsbasierter adaptiver Feedback-/Feedforward-Regler nach einem der Ansprüche 30 bis 33, dadurch gekennzeichnet, dass der durch die Parameterinterpolatorkomponente berechnete adaptive Parameterwert als eine Summe von gewichteten Parameterwerten berechnet wird.
Zustandsbasierter adaptiver Feedback-/Feedforward-Regler nach Anspruch 34, dadurch gekennzeichnet, dass der an jeden Parameterwert angelegte Gewichtungsfaktor proportional zu der Summe einer Norm ist, die für alle Werte des Parameters berechnet wurde, und umgekehrt proportional zu der Norm ist, die für diesen Wert des Parameters berechnet wurde.
Zustandsbasierter adaptiver Feedback-/Feedforward-Regler nach einem der Ansprüche 30 bis 35, dadurch gekennzeichnet, dass die Prozessvariable ein Störgrößensignal ist.
Zustandsbasierter adaptiver Feedback-/Feedforward-Regler nach einem der Ansprüche 30 bis 36, dadurch gekennzeichnet, dass die Prozessvariable eine Veränderung in einem Prozesssollwert ist.
Zustandsbasierter adaptiver Feedback-/Feedforward-Regler nach einem der Ansprüche 30 bis 37, dadurch gekennzeichnet, dass die Prozessvariable eine Veränderung in einem Prozessausgangsignal ist.
Zustandsbasierter adaptiver Feedback-/Feedforward-Regler nach einem der Ansprüche 30 bis 38, dadurch gekennzeichnet, dass der Parameterinterpolator eine Adaptationsbeschränkung enthält, um die berechnete Veränderung für den mindestens einen aus der Vielzahl von Parameterwerten zu beschränken.