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Die Erfindung betrifft ein computerimplementiertes Verfahren zum Optimieren einer Prozessparametrierung während einer Prozessausführung eines Verfahrens zum Steuern einer Maschine und/oder einer Anlage.
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Die Erfindung betrifft des Weiteren ein System zum Optimieren einer Prozessparametrierung während einer Prozessausführung eines Verfahrens zum Steuern einer Maschine und/oder einer Anlage. Die Erfindung betrifft darüber hinaus ein Computerprogramm und einen computerlesbaren Datenträger.
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Stand der Technik
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Die Optimierung von Prozessparametern wird herkömmlicherweise einmalig bei der Inbetriebnahme einer Maschine und/oder einer Anlage ausgeführt. Nachteilig ist hierbei, dass entweder nicht die optimalen Parameter gefunden worden sind oder sich das Anlagenverhalten aufgrund von Verschleiß verändert, sodass die zu Beginn eingestellten Parameter nicht mehr optimal sind.
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Eine Anpassung an einer bestehenden Anlage erfolgt nur auf Wunsch des Anlagenbetreibers. Dies geschieht in der Regel manuell über Experten oder Algorithmen, die den Prozess analysieren und optimieren. Diese benötigen phasenweise einen Stillstand der Anlage oder ein Testlaufverfahren.
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Die
DE 10 2016 211 684 A1 offenbart ein Verfahren zum Widerstandsschweißen von Werkstücken aus Aluminium oder aus Aluminiumlegierungen mit einer Schweißzange, wobei Elektroden der Schweißzange gegen einen Schweißpunkt der Werkstücke gepresst werden und mit einem Schweißstrom bestromt werden, wobei ein Kraftverlauf einer Elektrodenkraft, mit welcher die Elektroden gegen den Schweißpunkt gepresst werden, erfasst wird und wobei aus dem erfassten Kraftverlauf eine Bewertungsgröße zur Charakterisierung einer Anlegierung an den Elektroden bestimmt wird, wobei die Bewertungsgröße mit einem Schwellwert verglichen wird und wobei eine Maßnahme durchgeführt wird, wenn die Bewertungsgröße den Schwellwert erreicht.
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Somit kann auf Basis des erfassten Kraftverlaufs eine Anpassung der Prozessparametrierung erfolgen, jedoch handelt es sich bei dem Kraftverlauf der Elektrodenkraft und der Bewertungsgröße zur Charakterisierung einer Anlegierung der Elektroden um einen funktionalen Zusammenhang mit einer einfach bestimmbaren Korrelation. Dies ist bei komplexeren Steuerverfahren nicht der Fall.
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Es ist daher wünschenswert, ein Optimierungsverfahren einer Prozessparametrierung bereitzustellen, welche eine automatisierte und aktive Optimierung der Prozessparametrierung während einer Prozessausführung eines Verfahrens zum Steuern einer Maschine und/oder einer Anlage ermöglicht, ohne dass hierbei die Güte des Prozesses negativ beeinflusst wird.
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Die Aufgabe wird mit einem computerimplementierten Verfahren zum Optimieren einer Prozessparametrierung während einer Prozessausführung eines Verfahrens zum Steuern einer Maschine und/oder einer Anlage mit den Merkmalen des Patentanspruchs 1 gelöst.
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Die Aufgabe wird des Weiteren durch ein System zum Optimieren einer Prozessparametrierung während einer Prozessausführung eines Verfahrens zum Steuern einer Maschine und/oder einer Anlage mit den Merkmalen des Patentanspruchs 9 gelöst.
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Die Aufgabe wird darüber hinaus durch ein Computerprogramm mit den Merkmalen des Patentanspruchs 10 und einem computerlesbaren Datenträger mit den Merkmalen des Patentanspruchs 11 gelöst.
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Offenbarung der Erfindung
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Die vorliegende Erfindung schafft ein computerimplementiertes Verfahren zum Optimieren einer Prozessparametrierung während einer Prozessausführung eines Verfahrens zum Steuern einer Maschine und/oder einer Anlage.
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Das Verfahren umfasst ein Ermitteln zumindest einer Zustandsvariable der zu steuernden Maschine und/oder Anlage durch eine erste Sensorvorrichtung.
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Das Verfahren umfasst ferner ein Ermitteln zumindest einer Kenngröße eines Prozessergebnisses des Verfahrens zum Steuern der Maschine und/oder der Anlage durch eine zweite Sensorvorrichtung.
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Das Verfahren umfasst darüber hinaus ein Bestimmen eines die Kenngröße des Prozessergebnisses maximierenden Parametersatzes des Verfahrens zum Steuern der Maschine und/oder der Anlage durch ein Lernelement unter Verwendung der ermittelten zumindest einen Zustandsvariable und der Kenngröße des Prozessergebnisses, wobei das Lernelement den die Kenngröße des Prozessergebnisses maximierenden Parametersatz durch mathematische, kontinuierliche Regression in einem hochdimensionalen Raum, insbesondere unter Verwendung von Gauß-Prozessen, bestimmt.
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Das Verfahren umfasst zusätzlich ein Aktualisieren einer Entscheidungslogik für Parameterkombinationen unter Verwendung des durch das Lernelement bestimmten Parametersatzes.
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Die vorliegende Erfindung schafft des Weiteren ein System zum Optimieren einer Prozessparametrierung während einer Prozessausführung eines Verfahrens zum Steuern einer Maschine und/oder einer Anlage, mit einer ersten Sensorvorrichtung, welche dazu eingerichtet ist, zumindest eine Zustandsvariable der zu steuernden Maschine und/oder Anlage zu ermitteln.
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Das System umfasst ferner eine zweite Sensorvorrichtung, welche dazu eingerichtet ist, zumindest eine Kenngröße eines Prozessergebnisses des Verfahrens zum Steuern der Maschine und/oder der Anlage zu ermitteln. Das System umfasst darüber hinaus ein Lernelement, welches dazu eingerichtet ist, einen die Kenngröße des Prozessergebnisses maximierenden Parametersatz des Verfahrens zum Steuern der Maschine und/oder der Anlage unter Verwendung der ermittelten zumindest einen Zustandsvariable und der Kenngröße des Prozessergebnisses zu bestimmen, wobei das Lernelement dazu eingerichtet ist, den die Kenngröße des Prozessergebnisses maximierenden Parametersatz durch mathematische, kontinuierliche Regression in einem hochdimensionalen Raum, insbesondere unter Verwendung von Gauß-Prozessen, zu bestimmen, und wobei das Lernelement dazu eingerichtet ist, eine Entscheidungslogik für Parameterkombinationen unter Verwendung des durch das Lernelement bestimmten Parametersatzes zu aktualisieren.
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Die Erfindung schafft überdies ein Computerprogramm mit Programmcode, um das erfindungsgemäße Verfahren durchzuführen, wenn das Computerprogramm auf einem Computer ausgeführt wird. Die Erfindung betrifft darüber hinaus einen computerlesbaren Datenträger mit Programmcode eines Computerprogramms, um das erfindungsgemäße Verfahren durchzuführen, wenn das Computerprogramm auf einem Computer ausgeführt wird.
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Eine Idee der vorliegenden Erfindung ist es, dass das Optimierungsverfahren ohne menschliches Einwirken während der Ausführung der Prozesse anhand bewertbarer Kriterien in der Lage ist, die Parametrierung zu optimieren. So werden negative Langzeiteinflüsse alternder Umgebungen, Sensoren und Aktoren auf das Prozessergebnis abgeschwächt.
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Das Lernelement ist somit in vorteilhafter Weise in der Lage, vollständig autonom zu lernen, nachdem eine Erstparametrierung des Steuerverfahrens erfolgt ist. Im Falle der Verwendung eines Algorithmus maschinellen Lernens kann somit durch das erfindungsgemäße Verfahren eine automatische Optimierung der verwendeten Hyperparameter des verwendeten Algorithmus durchgeführt werden.
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Das Lernelement nutzt somit ferner eine fortlaufend erweiterte Datenbank für künftige Parametersatzentscheidungen, indem die Entscheidungslogik aktualisiert wird. Vorteilhafte Ausführungsformen und Weiterbildungen ergeben sich aus den Unteransprüchen sowie aus der Beschreibung unter Bezugnahme auf die Figuren.
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Gemäß einer bevorzugten Weiterbildung ist vorgesehen, dass das Lernelement die Entscheidungslogik iterativ oder nach vorgegebenen Intervallen aktualisiert. Das erfindungsgemäße Verfahren kann somit in vorteilhafter Weise an jeweilige systemische bzw. verfahrenstechnische Anforderungen angepasst werden.
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Gemäß einer weiteren bevorzugten Weiterbildung ist vorgesehen, dass über Mittelwerte und/oder eine Standardabweichung der Gauß-Prozesse abschätzbar ist, welche Parameterkombinationen zu einem fehlerhaften Verhalten des Verfahrens zum Steuern der Maschine und/oder der Anlage führen.
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Diese Kombinationen werden vermieden und die vielversprechendsten Kombinationen werden für die nächste Iteration gewählt.
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Gemäß einer weiteren bevorzugten Weiterbildung ist vorgesehen, dass ein Minimum und/oder ein Maximum in einer von einem Zustandsvektor der zu steuernden Maschine und/oder Anlage definierten Ebene lokalisiert wird.
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Die iterativ aktualisierte Logik ist ein kontinuierliches Modell, welches aufgrund des übermittelten Zustandsvektors optimale Parametersätze bestimmen soll. Dementsprechend entsteht ein Mapping von Zustand und Aktion mit einem zu erwartenden Prozessergebnis.
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Für die Optimierungsmethode wird iterativ ausschließlich das Optimum, d.h. das Minimum oder das Maximum, in der vom Umgebungsvektor definierten Ebene lokalisiert und nicht im gesamten mehrdimensionalen Raum. Aufgrund des mathematischen Modells können die möglichen Abweichungen im bisher unerforschten Raum über statistische Verfahren abgeschätzt werden.
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So werden für künftige Umgebungsvektoren automatisiert Parametrierungen gewählt, welche nach Abschätzung einer Regression vorgegebene Minimalanforderungen in Bezug auf das Prozessergebnis für die Ausführungen einhalten und dabei immerzu neue Informationen für die Erweiterung der Datenbank generieren, mit dem Ziel, das maximale Prozessergebnis für jeden Umgebungszustand bzw. jede Zustandsvariable zu identifizieren.
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Gemäß einer weiteren bevorzugten Weiterbildung ist vorgesehen, dass in einer Datenbank des Lernelements ein Index eines Eintrags, die ermittelte Zustandsvariable der zu steuernden Maschine und/oder Anlage, eine aktuell verwendete Parameterkombination und/oder das ermittelte Prozessergebnis des Verfahrens zum Steuern der Maschine und/oder der Anlage gespeichert werden.
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Das Lernelement nutzt somit in vorteilhafter Weise die fortlaufend erweiterte Datenbank für künftige Parametersatzentscheidungen, indem die Entscheidungslogik aktualisiert wird.
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Gemäß einer weiteren bevorzugten Weiterbildung ist vorgesehen, dass bei Häufungen von Prozessen mit ähnlichen ermittelten Zustandsvariablen ein vorgegebenes nutzerdefiniertes Limit einen Eintragsanteil der Zustandsvariablen in der Datenbank des Lernelements begrenzt. Somit kann in vorteilhafter Weise sichergestellt werden, dass die Datenbank des Lernelements zur Prozessparametrierung relevante und aktuelle Daten enthält.
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Gemäß einer weiteren bevorzugten Weiterbildung ist vorgesehen, dass bei Erreichen des vorgegebenen nutzerdefinierten Limits bei Speichern eines neuen Eintrags ein älterer Eintrag in der Datenbank des Lernelements gelöscht wird.
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Der älteste Eintrag, d.h. ein niedrigster Index mit ähnlichem ermittelten Umgebungszustand bzw. einer Zustandsvariable, wird daraufhin gelöscht und der neue Eintrag erfolgt. Infolgedessen werden Langzeiteinflüsse alternder Umgebungen, Sensoren und Aktoren reduziert, um fortlaufend ein optimal erreichbares Prozessergebnis zu ermöglichen.
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Gemäß einer weiteren bevorzugten Weiterbildung ist vorgesehen, falls die durch das Lernelement durchgeführte Anpassung des Parametersatzes außerhalb eines als sicher eingeschätzten Bereiches des Parametersatzes liegt, eine voreingestellte Standardaktion zur Prozessparametrierung gewählt wird. Somit kann auch dann, wenn durch das erfindungsgemäße Verfahren zur Prozessparametrierung kein Vorschlag für eine sichere Parameterkombination gemacht werden kann, in vorteilhafter Weise dennoch auf eine sichere voreingestellte Standardaktion zur Prozessparametrierung zurückgegriffen werden.
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Die beschriebenen Ausgestaltungen und Weiterbildungen lassen sich beliebig miteinander kombinieren.
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Weitere mögliche Ausgestaltungen, Weiterbildungen und Implementierungen der Erfindung umfassen auch nicht explizit genannte Kombinationen von zuvor oder im Folgenden bezüglich der Ausführungsbeispiele beschriebenen Merkmale der Erfindung.
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Figurenliste
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Die beiliegenden Zeichnungen sollen ein weiteres Verständnis der Ausführungsformen der Erfindung vermitteln. Sie veranschaulichen Ausführungsformen und dienen im Zusammenhang mit der Beschreibung der Erklärung von Prinzipien und Konzepten der Erfindung.
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Andere Ausführungsformen und viele der genannten Vorteile ergeben sich im Hinblick auf die Zeichnungen. Die dargestellten Elemente der Zeichnungen sind nicht notwendigerweise maßstabsgetreu zueinander gezeigt.
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Es zeigen:
- 1 ein Flussdiagramm des computerimplementierten Verfahrens zum Optimieren einer Prozessparametrierung während einer Prozessausführung eines Verfahrens zum Steuern einer Maschine und/oder einer Anlage gemäß einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung;
- 2 einen Datenbankeintrag einer Datenbank eines Lernelements eines Systems zum Optimieren einer Prozessparametrierung während einer Prozessausführung eines Verfahrens zum Steuern einer Maschine und/oder einer Anlage gemäß der bevorzugten Ausführungsform der Erfindung;
- 3 ein System zum Optimieren einer Prozessparametrierung während einer Prozessausführung eines Verfahrens zum Steuern einer Maschine und/oder einer Anlage gemäß der bevorzugten Ausführungsform der Erfindung; und
- 4 ein weiteres Flussdiagramm des computerimplementierten Verfahrens zum Optimieren einer Prozessparametrierung während der Prozessausführung des Verfahrens zum Steuern der Maschine und/oder der Anlage gemäß der bevorzugten Ausführungsform der Erfindung.
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In den Figuren der Zeichnungen bezeichnen gleiche Bezugszeichen gleiche oder funktionsgleiche Elemente, Bauteile oder Komponenten, soweit nichts Gegenteiliges angegeben ist.
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1 zeigt ein Flussdiagramm des computerimplementierten Verfahrens zum Optimieren einer Prozessparametrierung während einer Prozessausführung eines Verfahrens zum Steuern einer Maschine und/oder einer Anlage gemäß einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung.
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In Schritt 1 erfolgt eine Einstellung des erfindungsgemäßen Optimierungsverfahrens in Form einer Einstellung des Gauß-Prozess-Modells. In diesem Rahmen werden die verwendeten Hyperparameter des Prozesses definiert.
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In Schritt 2 erfolgt ein Warten, bis der Prozess gestartet werden soll. Nach dem Start des Prozesses bzw. Optimierungsverfahrens zum Optimieren der Prozessparametrierung während der Ausführung des Verfahrens zum Steuern der Maschine und/oder der Anlage erfolgt sodann ein Ermitteln einer Zustandsvariable z der zu steuernden Maschine und/oder Anlage durch eine erste Sensorvorrichtung 10. Anschließend erfolgt ein Bestimmen einer Aktion zur Prozessparametrierung durch ein Lernelement 14. Das Bestimmen erfolgt auf der Basis der ermittelten zumindest einen Zustandsvariable z der zu steuernden Maschine und/oder Anlage.
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In nachfolgenden Iterationen des erfindungsgemäßen Verfahrens wird bei dem Bestimmen der Aktion zur Prozessparametrierung durch das Lernelement 14 ebenfalls eine Kenngröße des Prozessergebnisses miteinbezogen.
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Wird die durchgeführte Bestimmung der Aktion zur Prozessparametrierung in Schritt 15a als sicher eingeschätzt, so erfolgt in Schritt 17 die Parametrierung des Prozesses.
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Falls die durch das Lernelement 14 durchgeführte Anpassung des Parametersatzes außerhalb eines als sicher eingeschätzten Bereiches des Parametersatzes liegt, wird eine voreingestellte Standardaktion 15b zur Prozessparametrierung gewählt und sodann der Prozess in Schritt 17 parametriert.
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In Schritt 22 wird sodann zumindest eine Kenngröße a eines Prozessergebnisses des Verfahrens zum Steuern der Maschine und/oder der Anlage durch eine zweite Sensorvorrichtung 12 ermittelt.
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In Schritt 24 erfolgt eine Löschung möglicher redundanter Daten in der Datenbank 14a des Lernelements 14. In Schritt 26 wird das Aktualisieren einer Entscheidungslogik 16 für Parameterkombinationen durch das Lernelement 14 basierend auf der bestimmten Aktion durchgeführt.
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In Schritt 28 erfolgt sodann eine Schätzung der sicheren Parameterkombinationen unter Verwendung der Gauß-Prozesse. Das Verfahren begibt sich sodann zu Schritt 2 zurück und es erfolgt die nächste Iteration des Verfahrens.
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2 zeigt einen Datenbankeintrag einer Datenbank eines Lernelements eines Systems zum Optimieren einer Prozessparametrierung während einer Prozessausführung eines Verfahrens zum Steuern einer Maschine und/oder einer Anlage gemäß der bevorzugten Ausführungsform der Erfindung.
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In der dargestellten Datenbank 14a des Lernelements 14 ist ein Index 18 eines Eintrags, die ermittelte Zustandsvariable z der zu steuernden Maschine und/oder Anlage, eine aktuell verwendete Parameterkombination 20 und das ermittelte Prozessergebnis des Verfahrens zum Steuern der Maschine und/oder der Anlage gespeichert.
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Bei Häufungen von Prozessen mit ähnlichen ermittelten Zustandsvariablen z begrenzt ein vorgegebenes nutzerdefiniertes Limit einen Eintragsanteil der Zustandsvariablen z in die Datenbank 14a des Lernelements 14.
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Bei Erreichen des vorgegebenen nutzerdefinierten Limits bei Speichern eines neuen Eintrags wird sodann ein älterer Eintrag in der Datenbank 14a des Lernelements 14 gelöscht.
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3 zeigt ein System zum Optimieren einer Prozessparametrierung während einer Prozessausführung eines Verfahrens zum Steuern einer Maschine und/oder einer Anlage gemäß der bevorzugten Ausführungsform der Erfindung.
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In Schritt 3 beginnt die Prozessausführung des Verfahrens zum Optimieren der Prozessparametrierung während der Prozessausführung des Verfahrens zum Steuern der Maschine und/oder der Anlage. Die erste Sensorvorrichtung 10 ist hierbei dazu eingerichtet, die zumindest eine Zustandsvariable z der zu steuernden Maschine und/oder Anlage zu ermitteln.
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Das System weist ferner ein Lernelement 14 mit einer Datenbank 14a auf, wobei das Lernelement dazu eingerichtet ist, eine (in 1 dargestellte) Aktion zur Prozessparametrierung basierend auf der ermittelten zumindest einen Zustandsvariable z der zu steuernden Maschine und/oder Anlage und einer Kenngröße a des Prozessergebnisses 22 des Verfahrens zum Steuern der Maschine und/oder der Anlage zu bestimmen.
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Eine Entscheidungslogik 16 wird auf dieser Basis basierend auf der bestimmten Aktion aktualisiert.
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Das System weist ferner eine zweite Sensorvorrichtung 12 auf, welche dazu eingerichtet ist, die zumindest eine Kenngröße a des Prozessergebnisses 22 des Verfahrens zum Steuern der Maschine und/oder der Anlage zu ermitteln.
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Die in 3 gestrichelt dargestellte Umrahmung stellt Software-Funktionalitäten dar, welche auf zumindest einer Hardware, beispielsweise einer industriellen Steuerung verteilt angeordnet sind.
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Das Prozessergebnis ist aus mehreren Beurteilungskriterien anteilig zusammengesetzt. Diese können beispielsweise eine Produktqualität bzw. eine Bearbeitungspräzision des Produkts, eine beim Herstellungsprozess verbrauchte Energie und/oder ein Schleppabstand sein.
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Das Aktualisieren der Entscheidungslogik 16 durch das Lernelement 14 ist durch mathematische, kontinuierliche Regression in einem hochdimensionalen Raum, insbesondere basierend auf der zumindest einen Zustandsvariable z und/oder der zumindest einen Kenngröße a des Prozessergebnisses 22 unter Verwendung von Gauß-Prozessen durchführbar.
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Das Lernelement 14 der Entscheidungslogik 16 ist hierbei iterativ aktualisierbar. Alternativ kann das Lernelement 14 der Entscheidungslogik 16 beispielsweise nach vorgegebenen Intervallen aktualisierbar sein.
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Welche Parameterkombinationen zu einem fehlerhaften Verhalten des Verfahrens zum Steuern der Maschine und/oder Anlage führen, ist über Mittelwerte und/oder eine Standardabweichung der Gauß-Prozesse abschätzbar.
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Hierbei ist ein Minimum und/oder ein Maximum in einer von einem Zustandsvektor der zu steuernden Maschine und/oder Anlage definierten Ebene lokalisierbar.
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4 zeigt ein weiteres Flussdiagramm des computerimplementierten Verfahrens zum Optimieren einer Prozessparametrierung während der Prozessausführung des Verfahrens zum Steuern der Maschine und/oder der Anlage gemäß der bevorzugten Ausführungsform der Erfindung.
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Das Verfahren umfasst ein Ermitteln S1 zumindest einer Zustandsvariable z der zu steuernden Maschine und/oder Anlage durch eine erste Sensorvorrichtung 10. Das Verfahren umfasst ferner ein Ermitteln S2 zumindest einer Kenngröße a eines Prozessergebnisses 22 des Verfahrens zum Steuern der Maschine und/oder Anlage durch eine zweite Sensorvorrichtung 12.
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Das Verfahren umfasst ferner ein Bestimmen S3 eines die Kenngröße a des Prozessergebnisses maximierenden Parametersatzes, d.h. eines bestmöglichen Parametersatzes, des Verfahrens zum Steuern der Maschine und/oder der Anlage durch ein Lernelement 14 unter Verwendung der ermittelten zumindest einen Zustandsvariable z und der Kenngröße a des Prozessergebnisses 22, wobei das Lernelement 14 den die Kenngröße a des Prozessergebnisses maximierenden Parametersatz durch mathematische, kontinuierliche Regression in einem hochdimensionalen Raum, insbesondere unter Verwendung von Gauß-Prozessen, bestimmt.
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Darüber hinaus umfasst das Verfahren ein Aktualisieren S4 einer Entscheidungslogik 16 für Parameterkombinationen unter Verwendung des durch das Lernelement 14 bestimmten Parametersatzes.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- DE 102016211684 A1 [0005]
