DE102022201207A1

DE102022201207A1 - Verfahren zur Regelung eines in einem Fluidisierungsapparat ablaufenden partikelbildenden Fluidisierungsprozesses

Info

Publication number: DE102022201207A1
Application number: DE102022201207.0A
Authority: DE
Inventors: Michael Jacob; Marcel Voisin
Original assignee: Glatt Ingenieurtechnik GmbH
Current assignee: Glatt Ingenieurtechnik GmbH
Priority date: 2022-02-04
Filing date: 2022-02-04
Publication date: 2023-08-10
Also published as: WO2023148241A1

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Regelung eines in einem Fluidisierungsapparat ablaufenden partikelbildenden Fluidisierungsprozesses hinsichtlich mindestens einer Produkteigenschaft (w) eines Prozessgutes.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Regelung eines in einem Fluidisierungsapparat ablaufenden partikelbildenden Fluidisierungsprozesses hinsichtlich mindestens einer Produkteigenschaft eines Prozessgutes.
Üblicherweise werden nach einem druckschriftlich nicht niedergelegten Stand der Technik partikelbildende Fluidisierungsprozesse anhand von Prozessparametersätzen, so genannten „Rezepten“, gefahren. Die Prozessparametersätze weisen Prozessparameter auf, die zu den gewünschten Produkteigenschaften führen, wenn eine vorab festgelegte Abfolge der Prozessparameter eingehalten wird, sodass der Fluidisierungsprozess stets demselben zeitlichen Ablauf folgt.
Ferner können typische Produkteigenschaften, wie bspw. die absolute Feuchte der Partikel, durch Regeln eines Prozessparameters, wie bspw. der Trocknungsgastemperatur oder dem Volumenstrom des Trocknungsgases, eingestellt werden. Ein entsprechendes Verfahren zur Behandlung von partikelförmigem Prozessgut in einem Fluidisierungsapparat sowie der dazugehörige Fluidisierungsapparat ist in der deutschen Patentanmeldung DE 10 2020 208 204 B3 offenbart.
Die bekannten Verfahren weisen trotz einer Annäherung an den gewünschten Sollwert hinsichtlich der zu regelnden Produkteigenschaft diesbezüglich weiterhin Abweichungen auf, die die Produktqualität des Prozessgutes negativ beeinflussen.
Aufgabe der Erfindung ist es daher ein verbessertes Verfahren zur Regelung des in dem Fluidisierungsapparat ablaufenden partikelbildenden Fluidisierungsprozesses zu entwickeln, das die Produkteigenschaften des Prozessgutes hinsichtlich der Sollwerte weiter optimiert.
Diese Aufgabe wird bei einem Verfahren der eingangs genannten Art dadurch gelöst, dass in einem Verfahrenszyklus eine Vielzahl an Prozessparametern des Fluidisierungsprozesses zu einem ersten Zeitpunkt ermittelt werden, die als Prozessparameter-Istwerte an eine eine Regelungsfunktionalität aufweisende Steuerungseinrichtung übermittelt werden, wobei in der Steuerungseinrichtung anhand eines für die mindestens eine Produkteigenschaft hinterlegten Prozessmodells mit den Prozessparameter-Istwerten ein Prozessmodell-Produkteigenschaftswert für einen auf den ersten Zeitpunkt folgenden zweiten Zeitpunkt berechnet wird, und wobei in der Steuerungseinrichtung aus einer Vielzahl an bereitgestellten Prozessparameter-Optimierungswerten eine Vielzahl an Optimierungs-Größensätzen gebildet wird, unter deren Verwendung mittels eines Optimierungsmodells eine Vielzahl an Optimierungs-Vorschauwerten zu einem dritten Zeitpunkt berechnet wird, wobei jeder der Optimierungs-Vorschauwerte zur Bildung eines korrigierten Optimierungs-Vorschauwertes mit einem Korrekturwert beaufschlagt wird, und wobei aus einem Vergleich zwischen jedem der korrigierten Optimierungs-Vorschauwerte und einem zu dem dritten Zeitpunkt aus einer in der Steuerungseinrichtung hinterlegten Sollwertfunktion ermittelten Vorschau-Sollwert für die mindestens eine Produkteigenschaft ein Optimierungs-Differenzwert zu dem dritten Zeitpunkt berechnet wird, und wobei anschließend die Prozessparameter-Optimierungswerte des dem kleinsten Betrag des Optimierungs-Differenzwertes zugehörigen Optimierungs-Größensatzes jeweils als Führungsgröße für den auf den ersten Zeitpunkt folgenden zweiten Zeitpunkt ausgegeben werden. Vorteilhafterweise ermittelt das Verfahren zur Regelung eines in einem Fluidisierungsapparat ablaufenden partikelbildenden Fluidisierungsprozesses ohne Benutzervorgaben, geeignete Führungsgrößen zur Erreichung der zu regelnden mindestens einen Produkteigenschaft des Prozessgutes. Hierdurch wird die Produktqualität des Prozessgutes bei einer hohen Reproduzierbarkeit der Ergebnisse deutlich gesteigert.
Diesbezüglich laufen eine Vielzahl an Verfahrenszyklen hintereinander ab, wobei jeweils der zweite Zeitpunkt des Verfahrenszyklus den ersten Zeitpunkt des darauffolgenden Verfahrenszyklus bildet. Zweckmäßigerweise bilden somit bspw. die Werte des zweiten Zeitpunkts im ersten Verfahrenszyklus die Werte des ersten Zeitpunkts des zweiten Verfahrenszyklus.
Die Prozessparameter werden zweckmäßigerweise durch eine Messung oder durch eine Simulation der Prozessparameter ermittelt. Hieran vorteilhaft ist, dass so die Prozessparameter auf unterschiedliche Arten zur Verfügung gestellt werden können, was bspw. bei einer Simulation der Prozessparameter zu einer Einsparung an Messtechnik führen kann.
Gemäß einer weiteren Fortbildung des Verfahrens erfolgt die Messung der Prozessparameter als Inline-Messung und/oder Atline-Messung und/oder Online-Messung, wobei zweckmäßigerweise die Prozessparameter mit einer Prozessparameter-Abtastfrequenz gemessen werden. Dem Verfahren zur Regelung des in dem Fluidisierungsapparat ablaufenden partikelbildenden Fluidisierungsprozesses hinsichtlich mindestens einer Produkteigenschaft des Prozessgutes stehen so für die Regelung stets die aktuellen Prozessparameter zur Verfügung.
Nach einer weiteren Fortbildung des Verfahrens bilden die zu dem ersten Zeitpunkt ermittelten Prozessparameter-Istwerte einen Prozessparameter-Größensatz aus. Hierdurch wird die Übergabe der Prozessparameter-Istwerte an die Steuerungseinrichtung erleichtert. Diesbezüglich wird jeder der Optimierungs-Größensätze aus der der Vielzahl an Prozessparameter-Istwerten des Prozessparameter-Größensatzes entsprechenden Vielzahl an Prozessparameter-Optimierungswerten gebildet, wobei in dem Optimierungs-Größensatz zumindest ein Prozessparameter-Optimierungswert einen entsprechenden Prozessparameter-Istwert substituiert.
Ferner kann jeder der Prozessparameter-Optimierungswerte einen beliebigen Optimierungswert annehmen, wobei der Optimierungswert bevorzugt aus einer Vielzahl an vorgegebenen Optimierungswerten auswählbar ist. Hierdurch wird die Vielzahl an Optimierungs-Größensätzen beschränkt auf eine Anzahl die sich aus einer beliebigen Kombination zwischen Prozessparametern und der Vielzahl an vorgegebenen Optimierungswerten des jeweiligen Prozessparameters ergibt. Bei zweckmäßigerweise gleicher Anzahl der Vielzahl an vorgegebenen Optimierungswerten für jeden Prozessparameter-Optimierungswert ergibt sich die maximale Anzahl an Optimierungs-Größensätzen zu „Anzahl Prozessparameter-Optimierungswerte hoch Vielzahl an vorgegebenen Optimierungswerten“. Prinzipiell ist die Anzahl der Vielzahl an vorgegebenen Optimierungswerten beliebig, wobei sich die Anzahl an Optimierungs-Größensätzen und damit auch die Anzahl an Optimierungswerten zweckmäßigerweise durch die für das Optimierungsmodell benötigte Rechenzeit in der Steuerungseinrichtung ergibt. Je leistungsfähiger die Steuerungseinrichtung ist, desto mehr Optimierungswerte und Prozessparameter-Optimierungswerte können genutzt werden. Darüber hinaus wirkt sich eine dementsprechend hohe Anzahl an Optimierungswerten und Prozessparameter-Optimierungswerten auch auf die Genauigkeit der Regelung des Fluidisierungsprozesses aus.
Vorteilhafterweise basieren die vorgegebenen Optimierungswerte auf den jeweiligen Prozessparameter-Istwerten. Die Optimierungswerte bilden dabei einen möglichst großen in den technologischen Grenzen des Fluidisierungsprozesses liegenden Wertebereich ab. Optimierungswerte, die zu Instabilitäten des Fluidisierungsprozesses führen liegen dabei nicht mehr in den technologischen Grenzen des Fluidisierungsprozesses. Die technologischen und produktspezifischen Grenzen des Fluidisierungsprozesses in Bezug auf die jeweiligen Prozessparameter werden üblicherweise in zu dem Fluidisierungsprozess gehörenden Vorversuchen ermittelt.
Nach einer zusätzlichen Fortbildung des Verfahrens liegt zwischen dem ersten Zeitpunkt und zweiten Zeitpunkt eine wenigstens einen Zeitschritt aufweisende erste Zeitspanne und zwischen dem zweiten Zeitpunkt und dritten Zeitpunkt eine wenigstens einen Zeitschritt aufweisende zweite Zeitspanne. Diesbezüglich weisen die erste Zeitspanne und die zweite Zeitspanne eine unterschiedliche Anzahl an Zeitschritten auf, wobei die erste Zeitspanne zweckmäßigerweise einen einzigen Zeitschritt aufweist. In diesbezüglichen Vorversuchen hat sich gezeigt, dass die erste Zeitspanne vorteilhafterweise einen Zeitschritt und die zweite Zeitspanne 19 Zeitschritte aufweist. Damit liegen zwischen dem ersten und dem dritten Zeitpunkt 20 Zeitschritte. Die Zeitspanne zwischen dem ersten und dem dritten Zeitpunkt kann jedoch auch weiter in die Zukunft gerichtet sein und eine Anzahl von bspw. 30, 40, 50 oder mehr Zeitschritten aufweisen. Die zweite Zeitspanne ist dementsprechend einzurichten. Zweckmäßigerweise wird die Anzahl der Zeitschritte der ersten und der zweiten Zeitspanne aneinander angepasst. Die Anzahl der Zeitschritte der ersten und der zweiten Zeitspanne bleibt jedoch für den jeweils individuellen Fluidisierungsprozess frei wählbar.
Nach einer Fortbildung des Verfahrens ist für jede zu regelnde Produkteigenschaft jeweils eine Sollwertfunktion in der Steuerungseinrichtung hinterlegt. Zweckmäßigerweise wird durch eine in der Steuerungseinrichtung hinterlegte Sollwertfunktion für jede zu regelnde Produkteigenschaft der angestrebte Verlauf der jeweiligen zu regelnden Produkteigenschaft über der Zeit abgebildet. Bei der Partikelgröße als ausgewählter zu regelnder Produkteigenschaft bildet die Sollwertfunktion bspw. das Partikelwachstum über der Zeit ab.
Entsprechend einer weiteren Fortbildung des Verfahrens wird die Sollwertfunktion für die mindestens eine zu regelnde Produkteigenschaft aus experimentellen Daten oder aus einem Sollwert-Prozessmodell gebildet. Hierdurch wird die Sollwertfunktion an die für den partikelbildenden Fluidisierungsprozess geltenden physikalisch-chemischen Grundlagen adaptiert. Ferner weist das Verfahren die Möglichkeit auf, dass die Sollwertfunktion auch eine von einer Bedienperson vorgegebene und in der Steuerungseinrichtung hinterlegbare beliebige Funktion darstellt.
Diesbezüglich basiert das Sollwert-Prozessmodell zweckmäßigerweise auf einem kinetischen Modell der mindestens einen Produkteigenschaft. Ein kinetisches Modell bezeichnet dabei die mathematische Beschreibung des Verlaufes der Produkteigenschaft jeder im Fluidisierungsprozess zu regelnden mindestens einen Produkteigenschaft in Abhängigkeit von unterschiedlichen Prozessparametern, wie bspw. eine Wachstumskinetik der Partikelgröße. Bevorzugt ist in dem Verfahren die mindestens eine Produkteigenschaft die Partikelgröße und/oder die Partikelfeuchte und/oder die Partikelzusammensetzung. Auch die Nutzung eines kinetischen Modells passt die Sollwertfunktion an die für den partikelbildenden Fluidisierungsprozess geltenden physikalisch-chemischen Grundlagen an.
Gemäß einer weiteren Fortbildung des Verfahrens wird die zu regelnde mindestens eine Produkteigenschaft als eine zu einem ersten Zeitpunkt gemessene Produkteigenschaft erfasst und als Produkteigenschafts-Istwert an die Steuerungseinrichtung übermittelt. Diesbezüglich werden die Produkteigenschafts-Istwerte mittels eines mathematischen Glättungsverfahrens geglättet, zweckmäßigerweise mittels Whittaker-Henderson Verfahren. Darüber hinaus bilden die Produkteigenschaft-Istwerte einen Produkteigenschaft-Größensatz. Hierdurch wird die Übergabe der Produkteigenschaft-Istwerte an die Steuerungseinrichtung erleichtert.
Zweckmäßigerweise wird der Korrekturwert zum ersten Zeitpunkt berechnet, indem von dem zu dem ersten Zeitpunkt erfassten mindestens einen Produkteigenschaft-Istwert der für die mindestens eine Produkteigenschaft zu dem ersten Zeitpunkt berechnete Prozessmodell-Produkteigenschaftswert der mindestens einen Produkteigenschaft subtrahiert wird. Durch eine solche Berechnung des Korrekturwertes wird der durch das Prozessmodell in jedem Zeitschritt berechnete und sich über die Zeit akkumulierende Fehler korrigiert. Bevorzugt ist der Korrekturwert zum ersten Zeitpunkt „0“, da im ersten Verfahrenszyklus kein Produkteigenschaft-Istwert zum ersten Zeitpunkt erfasst ist.
Bevorzugt erfolgt die Erfassung der Produkteigenschaften als Inline-Messung und/oder Atline-Messung und/oder Online-Messung, wobei zweckmäßigerweise die Produkteigenschaft mit einer Produkteigenschaft-Abtastfrequenz erfasst wird. Dem Verfahren zur Regelung des in dem Fluidisierungsapparat ablaufenden partikelbildenden Fluidisierungsprozesses hinsichtlich mindestens einer Produkteigenschaft des Prozessgutes stehen so für die Regelung stets die aktuellen Produkteigenschaften zur Verfügung.
In einer darüber hinaus bevorzugten Fortbildung des Verfahrens weisen die Prozessparameter-Abtastfrequenz und die Produkteigenschaft-Abtastfrequenz den gleichen Wert auf. Hierdurch wird gewährleistet, dass zu in einem Verfahrenszyklus bzw. zu einem Zeitpunkt jeweils die aktuellen Prozessparameter-Istwerte und gleichzeitig auch die aktuellen Produkteigenschaft-Istwerte bereitgestellt werden.
Ferner wird ab einer Anzahl von zwei zu regelnden Produkteigenschaften ein Produkteigenschaften-Größensatz gebildet, wobei eine Priorisierung der zu regelnden Produkteigenschaften in Bezug auf eine vorrangige Regelung einer der Produkteigenschaften erfolgt. Die Priorisierung der zu regelnden Produkteigenschaften, auch als Gewichtung der zu regelnden Produkteigenschaften bezeichnet, erfolgt nach der Wichtigkeit der jeweiligen Produkteigenschaft im Fluidisierungsprozess und/oder für die Produktqualität und/oder den Anwenderwunsch. Ist bspw. ein einem Fluidisierungsprozess die im Prozessgut zu erreichende Partikelfeuchte von größerer Bedeutung als die Partikelgröße des Prozessgutes, dann ist die Partikelfeuchte entsprechend zu priorisieren oder gewichten. Die Priorisierung bewirkt, dass ein Optimierungs-Differenzwert der priorisierten Produkteigenschaft vorrangig zu erreichen ist im Vergleich zu einer weniger priorisierten Produkteigenschaft.
Hierzu werden bspw. die Optimierungs-Differenzwerte der zu regelnden Produkteigenschaften eines Optimierungs-Größensatzes addiert, wobei jeder Optimierungs-Differenzwerte bei der Addition entsprechend seiner Priorisierung mit einem Gewichtungsfaktor multipliziert und damit also gewichtet wird. Die Summe der Optimierungs-Differenzwerte ist anschließend durch die Anzahl der Optimierungs-Differenzwerte teilbar. In einem Beispiel werden als Führungsgrößen anschließend die Prozessparameter-Optimierungswerte der niedrigsten Summe oder des niedrigsten Durchschnitts des den Optimierungs-Differenzwerten zugehörigen Optimierungs-Größensatzes ausgegeben.
Entsprechend einer Fortbildung des Verfahrens basiert das Optimierungsmodell auf dem Prozessmodell, insbesondere entspricht das Optimierungsmodell dem Prozessmodell. Ein dem Prozessmodell entsprechendes Optimierungsmodell stellt sicher, dass die Vielzahl an zu einem dritten Zeitpunkt mittels des Optimierungsmodells berechneten Optimierungs-Vorschauwerte dieselbe Grundlage aufweisen, wie der zu dem ersten Zeitpunkt mittels Prozessmodell berechnete Prozessmodell-Produkteigenschaftswert. Somit ist eine verbesserte Regelung der mindestens einen zu regelnden Produkteigenschaft erreichbar.
Entsprechend einer darüber hinaus zusätzlichen Fortbildung des Verfahrens basiert das Prozessmodell für die Berechnung des Prozessmodell-Produkteigenschaftswert auf einem linearen oder nichtlinearen Prozessmodell des zu regelnden Fluidisierungsprozesses, wobei als nichtlineares Prozessmodell zweckmäßigerweise ein künstliches neuronales Netzwerk zur Anwendung kommt. Diesbezüglich ist das künstliche neuronale Netzwerk insbesondere als mehrlagiges Perzeptron oder als ein einfaches rekurrentes Netz, wie ein ELMAN-Netz, oder als nichtlineares autoregressives exogenes Netz, wie ein NARX-Netz, ausgebildet. Die künstlichen neuronalen Netzwerke werden zweckmäßigerweise vor der Durchführung des Verfahrens zur Regelung eines in einem Fluidisierungsapparat ablaufenden partikelbildenden Fluidisierungsprozesses hinsichtlich mindestens einer Produkteigenschaft eines Prozessgutes mittels in einem Fluidisierungsapparat durchgeführter Versuche trainiert, wobei bei den durchgeführten Versuchen jeweils unterschiedliche Prozessparameter im Hinblick auf die zu regelnde mindestens eine Produkteigenschaft variiert werden.
Als Prozessparameter werden bevorzugt ein oder mehrere Prozessparameter aus der Gruppe von Sprühgasdruck und/oder Sprührate und/oder Sprühmenge und/oder Partikeltemperatur und/oder Trocknungsgastemperatur am Zulauf des Fluidisierungsapparates und/oder die relative Feuchte des Trocknungsgases am Ablauf und/oder Trocknungsgasvolumenstrom verwendet.
Nachfolgend wird die Erfindung anhand der beiliegenden Zeichnung näher erläutert und in dieser zeigen

1 eine schematische Darstellung des Verfahrens zur Regelung eines in einem Fluidisierungsapparat ablaufenden partikelbildenden Fluidisierungsprozesses hinsichtlich mindestens einer Produkteigenschaft eines Prozessgutes,
2 ein Diagramm mit einer Darstellung einer über der Zeit aufgetragenen Produkteigenschaft im ersten Verfahrenszyklus und Detailausschnitten A und B,
3 eine vergrößerte Darstellung des Detailausschnitts A,
4 eine vergrößerte Darstellung des Detailausschnitts B,
5 ein Diagramm mit einer Darstellung einer über der Zeit aufgetragenen Produkteigenschaft im zweitem Verfahrenszyklus und Detailausschnitten C und D,
6 eine vergrößerte Darstellung des Detailausschnitts C und
7 eine vergrößerte Darstellung des Detailausschnitts D.

Sofern keine anderslautenden Angaben gemacht werden, bezieht sich die nachfolgende Beschreibung auf sämtliche in der Zeichnung illustrierten Ausführungsformen eines Verfahrens zur Regelung eines in einem Fluidisierungsapparat ablaufenden partikelbildenden Fluidisierungsprozesses hinsichtlich mindestens einer Produkteigenschaft w eines Prozessgutes.
Die in der Beschreibung verwendeten Indizes n betreffen eine beliebige natürliche Zahl, wobei n für unterschiedliche Buchstaben unterschiedliche Werte annehmen kann. Bspw. kann bei o_n n = 3 und bei o''_n n = 27 sein.
In einem Verfahrenszyklus z, dessen Ablauf nachfolgend anhand der in 1 gezeigten Ausführungsform erläutert wird, werden eine Vielzahl an Prozessparametern p des Fluidisierungsprozesses zu einem ersten Zeitpunkt t₁ ermittelt. Hierbei ist der erste Zeitpunkt t₁ als der aktuelle Zeitpunkt t des Fluidisierungsprozesses zu verstehen. Als Prozessparameter p sind unter anderen der Sprühgasdruck und/oder die Sprührate und/oder die Sprühmenge und/oder die Partikeltemperatur und/oder die Trocknungsgastemperatur am Zulauf des Fluidisierungsapparates und/oder die relative Feuchte des Trocknungsgases am Ablauf und/oder das Trocknungsgasvolumenstrom verwendbar.
Die Prozessparameter p werden durch eine Simulation oder durch eine Messung ermittelt. Die Messung der Prozessparameter p erfolgt wahlweise als Inline-Messung, Atline-Messung oder Online-Messung unter Zuhilfenahme einer entsprechenden dem Fachmann bekannten Messtechnik. Zweckmäßigerweise werden die Prozessparameter p mit einer Prozessparameter-Abtastfrequenz f_p gemessen. Die ermittelten Prozessparameter p werden als Prozessparameter-Istwerte p' an eine eine Regelungsfunktionalität aufweisende Steuerungseinrichtung 1 übermittelt. Die zu dem ersten Zeitpunkt t₁ ermittelten Prozessparameter-Istwerte p' bilden dabei bevorzugt einen Prozessparameter-Größensatz p'' aus. In einer nicht gezeigten Ausführungsform wurde ein Teil der Prozessparameter p simuliert, der andere Teil der Prozessparameter p messtechnisch erfasst.
Parallel zur Messung und/oder Simulation der Prozessparameter p wird auch mindestens eine Produkteigenschaft w_m zum ersten Zeitpunkt t₁ mit einer Produkteigenschaft-Abtastfrequenz f_w gemessen. Zweckmäßigerweise erfolgt die Messung wahlweise als Inline-Messung, Atline-Messung oder Online-Messung. Die zu regelnde mindestens eine Produkteigenschaft w wird als ein zu einem ersten Zeitpunkt t₁ gemessener Produkteigenschaft-Istwert w'_m erfasst und an die Steuerungseinrichtung 1 übermittelt. Zweckmäßigerweise bilden die Produkteigenschaft-Istwerte w'_m einen Produkteigenschaft-Größensatz w''_m. Als Produkteigenschaft finden unter anderen die Partikelgröße und/oder die Partikelfeuchte und/oder die Partikelzusammensetzung Verwendung.
Besonders bevorzugt weisen die Prozessparameter-Abtastfrequenz f_p und die Produkteigenschaft-Abtastfrequenz f_w den gleichen Wert auf. Hierdurch liegen in der Steuerungseinrichtung 1 die Prozessparameter-Istwerte p' und die Produkteigenschaft-Istwerte w'_m jeweils zum gleichen Zeitpunkt vor.
In der Steuerungseinrichtung 1 werden die übergebenen Produkteigenschaft-Istwerte w'_m in einem der Steuerungseinrichtung 1 zugeordneten Glättungsmodul 2 mittels eines mathematischen Glättungsverfahrens geglättet. Zweckmäßigerweise erfolgt dies mittels eines mathematischen Glättungsverfahrens wie bspw. dem Whittaker-Henderson Verfahren. Die mathematisch geglätteten Produkteigenschaftswerte w'_s bilden anschließend insbesondere einen Produkteigenschaftswert-Größensatz w''_s.
Die Steuerungseinrichtung 1 weist überdies ein Prozessmodellmodul 3 auf, in dem anhand eines jeweils für die mindestens eine Produkteigenschaft w hinterlegten Prozessmodells mit den erfassten und bevorzugt einen Prozessparameter-Größensatz p'' bildenden Prozessparameter-Istwerten p' jeweils ein Prozessmodell-Produkteigenschaftswert w'_c für einen auf den ersten Zeitpunkt t₁ folgenden zweiten Zeitpunkt t₂ berechnet wird. Die Prozessmodell-Produkteigenschaftswerte w'_c bilden zweckmäßigerweise einen Prozessmodell-Produkteigenschaftswert-Größensatz w''_c.
Das Prozessmodell für die Berechnung des entsprechenden Prozessmodell-Produkteigenschaftswerts w'_c basiert auf einem linearen oder nichtlinearen Prozessmodell des zu regelnden Fluidisierungsprozesses, wobei als nichtlineares Prozessmodell zweckmäßigerweise ein künstliches neuronales Netzwerk zur Anwendung kommt. Das künstliche neuronale Netzwerk ist hierbei bevorzugt als mehrlagiges Perzeptron oder als ein einfaches rekurrentes Netz oder als nichtlineares autoregressives exogenes Netz ausgebildet. Die künstlichen neuronalen Netzwerke werden zweckmäßigerweise vor der Durchführung des Verfahrens zur Regelung eines in einem Fluidisierungsapparat ablaufenden partikelbildenden Fluidisierungsprozesses hinsichtlich mindestens einer Produkteigenschaft eines Prozessgutes mittels in einem Fluidisierungsapparat durchgeführter Versuche trainiert, wobei bei den durchgeführten Versuchen jeweils unterschiedliche Prozessparameter p im Hinblick auf die zu regelnde mindestens eine Produkteigenschaft w variiert werden.
Ferner weist die Steuerungseinrichtung 1 ein Korrekturmodul 4 auf. In dem Korrekturmodul 4 wird ein Korrekturwert k zum ersten Zeitpunkt t₁ berechnet. Der Korrekturwert k wird für jede zu regelnde Produkteigenschaft w berechnet, indem von dem zu dem ersten Zeitpunkt t₁ erfassten mindestens einen Produkteigenschaft-Istwert w'_m, bevorzugt dem mathematisch geglätteten Produkteigenschaft-Istwert w'_s, der für die mindestens eine Produkteigenschaft w zu dem ersten Zeitpunkt t₁ berechnete Prozessmodell-Produkteigenschaftswert w'_c der mindestens einen Produkteigenschaft w subtrahiert wird. Auch die Korrekturwerte k können einen Korrekturwert-Größensatz k'' ausbilden. Im ersten Verfahrenszyklus z₁ werden aufgrund desfehlenden Prozessmodell-Produkteigenschaftswert w'_c zum ersten Zeitpunkt t₁ die jeweiligen Korrekturwerte k auf den Wert „Null“ gesetzt.
Überdies werden vor Beginn des Verfahrens zur Regelung eines in einem Fluidisierungsapparat ablaufenden partikelbildenden Fluidisierungsprozesses hinsichtlich mindestens einer Produkteigenschaft w eines Prozessgutes auf Basis eines zu erwartenden Geltungsbereichs der Prozessparameter p Optimierungswerte v vorgegeben. Mit Geltungsbereich ist hier bspw. für die als Prozessparameter-Optimierungswert o dienende Partikeltemperatur ein bestimmter Geltungsbereich gemeint, nämlich bspw. von 75°C bis 100°C, wobei die Optimierungswerte v den Geltungsbereich insbesondere äquidistant teilen, bspw. in sechs Werte aufweisende Teile, hier als Werte also v₁ = 75°C, v₂ = 80°C, v₃ = 85°C, v₄ = 90°C, v₅ = 95°C und v₆ = 10°C.
Allgemein formuliert kann jeder der Prozessparameter-Optimierungswerte o einen beliebigen Optimierungswert v annehmen, wobei der Optimierungswert v aus einer Vielzahl an vorgegebenen Optimierungswerten v auswählbar ist. Die Vielzahl an Optimierungswerten v erstreckt sich zweckmäßigerweise von zwei Optimierungswerten bis zu n Optimierungswerten. In der 1 werden hierzu, exemplarisch für alle Optimierungswerte v, die Optimierungswerte v_o1 für den Prozessparameter-Optimierungswert o₁ dargestellt. In der dargestellten Ausführungsform weist der Prozessparameter-Optimierungswert o₁ sechs Optimierungswerte v_o1,1 bis v_o1,6 auf. Zweckmäßigerweise aber nicht zwingend verfügen alle Prozessparameter-Optimierungswerte o über die gleiche Anzahl an Optimierungswerten v.
Die Steuerungseinrichtung 1 weist ferner ein Optimierungsmodul 5 auf. Im nächsten Schritt wird jeder der Optimierungs-Größensätze o'' in einem dem Optimierungsmodul 5 zugeordneten Kombinatorikmodul 6 aus der der Vielzahl an Prozessparameter-Istwerten p' des Prozessparameter-Größensatzes p'' entsprechenden Vielzahl an Prozessparameter-Optimierungswerten o gebildet, wobei in dem Optimierungs-Größensatz o'' zumindest ein Prozessparameter-Optimierungswert o einen entsprechenden Prozessparameter-Istwert p' substituiert. Im Kombinatorikmodul 6 werden daher bspw. bei n Prozessparameter-Optimierungswerten o und sechs Optimierungswerten v_o1,1 bis v_o1,6 eine Anzahl von n⁶ Optimierungs-Größensätze o'' gebildet. Konkret würde das bspw. bei drei Prozessparameter-Optimierungswerten o mit jeweils sechs Optimierungswerten v eine Anzahl von 3⁶ = 729 Optimierungs-Größensätzen o'' ergeben. Die Anzahl der Optimierungswerte v und die Anzahl der Prozessparameter-Optimierungswerte o ist insbesondere von der Leistungsfähigkeit der Steuerungseinrichtung 1 abhängig.
Zusätzlich weist das Optimierungsmodul 5 ein Optimierungsmodellmodul 7 auf. Unter Verwendung der ermittelten Optimierungs-Größensätze o'' wird der mittels eines in der Steuerungseinrichtung 1, zweckmäßigerweise im Optimierungsmodellmodul 7, hinterlegten Optimierungsmodells eine Vielzahl an Optimierungs-Vorschauwerten x zu einem dritten Zeitpunkt t₃ berechnet. Die Vielzahl an Optimierungs-Vorschauwerten x entspricht hierbei der Anzahl an Optimierungs-Größensätzen o''. Das Optimierungsmodell basiert hierbei bevorzugt auf dem Prozessmodell, insbesondere entspricht das Optimierungsmodell sogar dem Prozessmodell.
Im nächsten Schritt wird jeder der Optimierungs-Vorschauwerte x zur Bildung eines korrigierten Optimierungs-Vorschauwertes x_k mit einem Korrekturwert k beaufschlagt. In der dargestellten Ausführungsform der 1 wird der Korrekturwert k vom Optimierungs-Vorschauwerte x zur Bildung des korrigierten Optimierungs-Vorschauwertes x_k subtrahiert.
Anschließend wird in einem der Steuerungseinrichtung 1 zugeordneten Vergleichsmodul 8 aus einem Vergleich zwischen jedem der korrigierten Optimierungs-Vorschauwerte x_k und einem zu dem dritten Zeitpunkt t₃ aus mindestens einer in der Steuerungseinrichtung 1 hinterlegten Sollwertfunktion S ermittelten Vorschau-Sollwert x_s für die mindestens eine Produkteigenschaft w ein Optimierungs-Differenzwert Δ zu dem dritten Zeitpunkt t₃ berechnet. Bevorzugt ist für jede zu regelnde Produkteigenschaft w jeweils eine Sollwertfunktion S in der Steuerungseinrichtung 1 hinterlegt. Hierbei wird die Sollwertfunktion S für die mindestens eine zu regelnde Produkteigenschaft w insbesondere aus experimentellen Daten oder aus einem Sollwert-Prozessmodell gebildet. Zweckmäßigerweise kann für die Vorgabe des Sollwerts x_s eine Kinetik der Produkteigenschaft, z. B. Wachstumskinetik der Partikelgröße herangezogen werden.
In der dargestellten Ausführungsform der 1 wird der Optimierungs-Differenzwert Δ als Betrag der Subtraktion von korrigiertem Optimierungs-Vorschauwert x_k und Sollwert x_s gebildet. In der gezeigten Ausführungsform werden jeweils Größensätze betrachtet.
Die Steuerungseinrichtung 1 verfügt ferner über ein Auswertemodul 9, in dem eine Auswertung der Beträge der Optimierungs-Differenzwert Δ erfolgt, in dem diese miteinander vergleichen werden. Danach werden die Prozessparameter-Optimierungswerte o des dem kleinsten Betrag des Optimierungs-Differenzwerts Δ zugehörigen Optimierungs-Größensatzes o'' jeweils als Führungsgröße r für den auf den ersten Zeitpunkt t₁ folgenden zweiten Zeitpunkt t₂ ausgegeben. Die jeweilige Führungsgröße r wird dann mittels einer weiterführenden Regelung (P-, PI-, PID-Regelung) der Prozessparameter p dem Fluidisierungsprozess aufgegeben und eingeregelt.
Ab einer Anzahl von zwei zu regelnden Produkteigenschaften w wird ein Produkteigenschaften-Größensatz w'' gebildet, wobei eine Priorisierung der zu regelnden Produkteigenschaften w in Bezug auf eine vorrangige Regelung erfolgt. Die Priorisierung der zu regelnden Produkteigenschaften w erfolgt nach der Wichtigkeit der jeweiligen Produkteigenschaft w im Fluidisierungsprozess. Ist bspw. im Fluidisierungsprozess hinsichtlich der Produkteigenschaft der Partikelgröße des Prozessgutes und der Partikelfeuchte des Prozessgutes zu regeln, wobei die im Prozessgut zu erreichende Partikelfeuchte von größerer Bedeutung als die Partikelgröße des Prozessgutes ist, dann ist die Partikelfeuchte entsprechend zu priorisieren oder gewichten.
Hierzu weist die Steuerungseinrichtung 1 ein Gewichtungsmodul 10 auf, in dem die Priorisierung erfolgt.
Die Priorisierung bewirkt, dass eine priorisierte Produkteigenschaft w vorrangig zu erreichen ist im Vergleich zu einer weniger priorisierten Produkteigenschaft w. Hierzu werden bspw. die Beträge der Optimierungs-Differenzwerte Δ der zu regelnden Produkteigenschaften w addiert, wobei jeder Betrag der Optimierungs-Differenzwerte Δ bei der Addition entsprechend seiner Priorisierung gewichtet wird, bspw. mit seinem Gewichtungsfaktor g multipliziert wird. Die Summe der Optimierungs-Differenzwerte ist anschließend durch die Anzahl der Optimierungs-Differenzwerte teilbar. In einem Beispiel werden als Führungsgrößen Prozessparameter-Optimierungswerte o der niedrigsten Summe des Betrages der Optimierungs-Differenzwerten Δ zugehörigen Optimierungs-Größensatzes o'' ausgegeben.
Zwischen dem ersten Zeitpunkt t₁ und zweiten Zeitpunkt t₂ liegt eine wenigstens einen Zeitschritt d aufweisende erste Zeitspanne Δt₁ und zwischen dem zweiten Zeitpunkt t₂ und dritten Zeitpunkt t₃ eine wenigstens einen Zeitschritt d aufweisende zweite Zeitspanne Δt₂. Die erste Zeitspanne Δt₁ und die zweite Zeitspanne Δt₂ weisen eine bevorzugt unterschiedliche Anzahl an Zeitschritten d auf, wobei die erste Zeitspanne Δt₁ zweckmäßigerweise einen einzigen Zeitschritt d aufweist.
In der in 1 gezeigten Ausführungsform liegt zwischen dem ersten Zeitpunkt t₁ und zweiten Zeitpunkt t₂ eine einen Zeitschritt d aufweisende Zeitspanne Δt₁ und zwischen dem ersten Zeitpunkt t₂ und dritten Zeitpunkt t₃ eine 19 Zeitschritte d aufweisende Zeitspanne Δt₂. Somit liegen zwischen dem ersten Zeitpunkt t₁ und dem dritten Zeitpunkt t₃ 20 Zeitschritte d.
Die erste und die zweite Zeitspanne Δt₁ und Δt₂ können andere Wertekombination aufweisen, wobei die genannte die bevorzugte Wertekombination darstellt.
Es können eine Vielzahl an Verfahrenszyklen z hintereinander ablaufen, wobei jeweils der zweite Zeitpunkt t₂ des vorangegangenen Verfahrenszyklus z den ersten Zeitpunkt t₁ des darauffolgenden Verfahrenszyklus z₊₁ bildet.
2 zeigt ein Diagramm mit einer Darstellung einer über der Zeit t aufgetragenen Produkteigenschaft w im ersten Verfahrenszyklus z₁ und Detailausschnitten A und B.
In der Ausführungsform wurde nach einer Produkteigenschaft w geregelt, wobei als Produkteigenschaft w die Partikelgröße gewählt worden ist.
Für die Regelung selbst wurden in der gezeigten Ausführungsform drei Prozessparameter p verwendet. Als Prozessparameter p₁ wurde der Sprühgasdruck, als Prozessparameter p₂ die Sprührate und als Prozessparameter p₃ die Partikeltemperatur genutzt. Hierbei konnte jeder Prozessparameter p nur zwei Optimierungswerte v annehmen.
Zwischen dem ersten Zeitpunkt t₁ und zweiten Zeitpunkt t₂ liegt eine einen Zeitschritt d aufweisende Zeitspanne Δt₁ und zwischen dem ersten Zeitpunkt t₂ und dritten Zeitpunkt t₃ eine 19 Zeitschritte d aufweisende Zeitspanne Δt₂. Somit liegen zwischen dem ersten Zeitpunkt t₁ und dem dritten Zeitpunkt t₃ 20 Zeitschitte d.
Gezeigt ist ferner die Sollwertfunktion S für die Partikelgröße als Produkteigenschaft w.
Im Kombinatorikmodul 6 werden bei 3 Prozessparameter-Optimierungswerten o und jeweils zwei Optimierungswerten v eine Anzahl von 3² Optimierungs-Größensätze o'' gebildet. Konkret werden im Kombinatorikmodul 6 daher neun Optimierungs-Größensätze o'' gebildet. Die sich durch das Optimierungsmodell mit dem jeweiligen Optimierungs-Größensätze o'' ergebenden neun Funktionen sind im Diagramm mit F₁ bis F₉ gekennzeichnet.
Die Optimierungs-Vorschauwerte x₁ bis x₉ ergeben sich als Funktionswerte der neun Funktionen F₁ bis F₉ zum dritten Zeitpunkt t₃.
Im Ausschnitt A der 3 wird der Verlauf des gemessenen und des geglätteten Produkteigenschafts-Istwertes w'_m und w'_s dargestellt. Der geglättete Produkteigenschafts-Istwert w'_s zum Zeitpunkt t₂ wird zusätzlich dargestellt. Darüber hinaus wird der mittels des Prozessmodells berechnete Produkteigenschafts-Istwert w'_c zum zweiten Zeitpunkt t₂ gezeigt.
Der Ausschnitt B der 4 zeigt die Funktionen F₅ und F₆ in vergrößerter Darstellung und die Optimierungs-Vorschauwerte x₅ bis x₆ zum Zeitpunkt t₃. Die beiden Funktionen F₅ und F₆ liegen im Zeitpunkt t₃ am nächsten zum Sollwert x_s der Sollwertfunktion S.
Der Korrekturwert k wird für die zu regelnde Produkteigenschaft w berechnet, indem von dem zu dem ersten Zeitpunkt t₁ mathematisch geglätteten Produkteigenschaft-Istwert w'_s der für die Produkteigenschaft w zu dem ersten Zeitpunkt t₁ berechnete Prozessmodell-Produkteigenschaftswert w_c der Produkteigenschaft w subtrahiert wird. Da im ersten Verfahrenszyklus z₁ aufgrund des fehlenden Prozessmodell-Produkteigenschaftswert w'_c zum ersten Zeitpunkt t₁ der jeweilige Korrekturwert k nicht berechenbar ist, wird der Korrekturwert k im ersten Verfahrenszyklus z₁ auf den Wert „Null“ gesetzt.
In der dargestellten Ausführungsform der 4 wird der Optimierungs-Vorschauwert x₅ bzw. x₆ vom Sollwert x_s zur Bildung der Optimierungs-Differenzwerte Δ₅ und Δ₆ subtrahiert. Ein Vergleich der beiden Beträge der Optimierungs-Differenzwerte Δ₅ und Δ₆ zeigt, dass der Betrag des Optimierungs-Differenzwerts Δ₆ kleiner ist als der Betrag des Optimierungs-Differenzwerts Δ₅. Somit werden als Führungsgrößen r für den nächsten Zeitpunkt t₂ die Prozessparameter-Optimierungswerte o des den Optimierungs-Differenzwerten Δ₆ zugehörigen Optimierungs-Größensatzes o''₆ ausgegeben.
Die 5 bis 7 beschreiben das Gleiche wie die 2 bis 4, allerdings für den zweiten Verfahrenszyklus z₂.
5 zeigt eine schematische Darstellung eines zweiten Verfahrenszyklus z₂ der beispielhaften Ausführungsform mit einer über der Zeit t aufgetragenen Produkteigenschaft w und Ausschnitten C und D.
Der zum zweiten Zeitpunkt t₂ des Verfahrenszyklus z verfügbare Produkteigenschaft-Istwert w'_s und Prozessmodell-Produkteigenschaftswert w'_c bilden im darauffolgenden Verfahrenszyklus z_+i den Produkteigenschaft-Istwert w'_s und Prozessmodell-Produkteigenschaftswert w'_c des ersten Zeitpunkts t₁.
Zwischen dem ersten Zeitpunkt t₁ und zweiten Zeitpunkt t₂ liegt weiter eine einen Zeitschritt d aufweisende Zeitspanne Δt₁ und zwischen dem zweiten Zeitpunkt t₂ und dritten Zeitpunkt t₃ eine 19 Zeitschritte d aufweisende Zeitspanne Δt₂. Somit liegen wie im ersten Verfahrenszyklus z₁ zwischen dem ersten Zeitpunkt t₁ und dem dritten Zeitpunkt t₃ 20 Zeitschitte d.
Gezeigt ist ferner die Sollwertfunktion S für die Partikelgröße als Produkteigenschaft w.
Im Kombinatorikmodul 6 werden für die 3 Prozessparameter-Optimierungswerte o und die jeweils zwei Optimierungswerte v eine Anzahl von 3² Optimierungs-Größensätzen o'' gebildet. Konkret werden im Kombinatorikmodul 6 daher neun Optimierungs-Größensätze o'' gebildet. Die sich durch das Optimierungsmodell mit dem jeweiligen Optimierungs-Größensätze o'' ergebenden neun Funktionen sind im Diagramm mit F₁ bis F₉ gekennzeichnet.
Die Optimierungs-Vorschauwerte x₁ bis x₉ ergeben sich als die Funktionswerte der neun Funktionen F₁ bis F₉ zum dritten Zeitpunkt t₃.
Im Ausschnitt C der 6 wird der Verlauf des gemessenen und des geglätteten Produkteigenschafts-Istwertes w'_m und w'_s dargestellt. Der geglättete Produkteigenschafts-Istwert w'_s zum Zeitpunkt t₂ wird zusätzlich dargestellt. Darüber hinaus wird der mittels des Prozessmodells berechnete Produkteigenschafts-Istwert w'_c zum zweiten Zeitpunkt t₂ gezeigt.
Der Ausschnitt D der 7 zeigt die Funktionen F₆ und F₇ in vergrößerter Darstellung und die Optimierungs-Vorschauwerte x₆ bis x₇ zum Zeitpunkt t₃. Die beiden Funktionen F₆ und F₇ liegen im Zeitpunkt t₃ am nächsten zum Sollwert x_s der Sollwertfunktion S.
Der Korrekturwert k wird für die zu regelnde Produkteigenschaft w berechnet, indem von dem zu dem ersten Zeitpunkt t₁ mathematisch geglätteten Produkteigenschaft-Istwert w'_s(t₁) der für die Produkteigenschaft w zu dem ersten Zeitpunkt t₁ berechnete Prozessmodell-Produkteigenschaftswert w'_c(t₁) der Produkteigenschaft w subtrahiert wird.
In der dargestellten Ausführungsform der 7 wird jeweils der Korrekturwert k vom Optimierungs-Vorschauwert x₆ bzw. x₇ subtrahiert und anschließend wird vom korrigierten Optimierungs-Vorschauwert x_6,k bzw. x_7,k der Sollwert x_s zur Bildung der Optimierungs-Differenzwerte Δ₆ und Δ₇ subtrahiert. Ein Vergleich der beiden Beträge der Optimierungs-Differenzwerte Δ₆ und Δ₇ zeigt, dass der Betrag des Optimierungs-Differenzwertes Δ₇ kleiner ist als der Betrag des Optimierungs-Differenzwertes Δ₆. Somit werden als Führungsgrößen r für den nächsten Zeitpunkt t₂ die Prozessparameter-Optimierungswerte o des den Optimierungs-Differenzwert Δ₇ zugehörigen Optimierungs-Größensatzes o''₇ ausgegeben.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

DE 102020208204 B3 [0003]

Claims

Verfahren zur Regelung eines in einem Fluidisierungsapparat ablaufenden partikelbildenden Fluidisierungsprozesses hinsichtlich mindestens einer Produkteigenschaft (w) eines Prozessgutes, dadurch gekennzeichnet, dass in einem Verfahrenszyklus (z) eine Vielzahl an Prozessparametern (p) des Fluidisierungsprozesses zu einem ersten Zeitpunkt (t₁) ermittelt werden, die als Prozessparameter-Istwerte (p') an eine eine Regelungsfunktionalität aufweisende Steuerungseinrichtung (1) übermittelt werden, wobei in der Steuerungseinrichtung (1) anhand eines für die mindestens eine Produkteigenschaft (w) hinterlegten Prozessmodells mit den Prozessparameter-Istwerten (p') ein Prozessmodell-Produkteigenschaftswert (w'_c) für einen auf den ersten Zeitpunkt (t₁) folgenden zweiten Zeitpunkt (t₂) berechnet wird, und wobei in der Steuerungseinrichtung (1) aus einer Vielzahl an bereitgestellten Prozessparameter-Optimierungswerten (o) eine Vielzahl an Optimierungs-Größensätzen (o'') gebildet wird, unter deren Verwendung mittels eines Optimierungsmodells eine Vielzahl an Optimierungs-Vorschauwerten (x) zu einem dritten Zeitpunkt (t₃) berechnet wird, wobei jeder der Optimierungs-Vorschauwerte (x) zur Bildung eines korrigierten Optimierungs-Vorschauwertes (x_k) mit einem Korrekturwert (k) beaufschlagt wird, und wobei aus einem Vergleich zwischen jedem der korrigierten Optimierungs-Vorschauwerte (x_k) und einem zu dem dritten Zeitpunkt (t₃) aus einer in der Steuerungseinrichtung (1) hinterlegten Sollwertfunktion (S) ermittelten Vorschau-Sollwert (x_s) für die mindestens eine Produkteigenschaft (w) ein Optimierungs-Differenzwert (Δ) zu dem dritten Zeitpunkt (t₃) berechnet wird, und wobei anschließend die Prozessparameter-Optimierungswerte (o) des dem kleinsten Betrag des Optimierungs-Differenzwertes (Δ) zugehörigen Optimierungs-Größensatzes (o'') jeweils als Führungsgröße (r) für den auf den ersten Zeitpunkt (t₁) folgenden zweiten Zeitpunkt (t₂) ausgegeben werden.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass eine Vielzahl an Verfahrenszyklen (z) hintereinander ablaufen, wobei jeweils der zweite Zeitpunkt (t₂) des Verfahrenszyklus (z) den ersten Zeitpunkt (t₁) des darauffolgenden Verfahrenszyklus (z_+i) bildet.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass Prozessparameter (p) durch eine Messung oder durch eine Simulation ermittelt werden.
Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Messung der Prozessparameter (p) als Inline-Messung und/oder Atline-Messung und/oder Online-Messung erfolgt, wobei zweckmäßigerweise die Prozessparameter (p) mit einer Prozessparameter-Abtastfrequenz (f_p) gemessen werden.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die zu dem ersten Zeitpunkt (t₁) ermittelten Prozessparameter-Istwerte (p') einen Prozessparameter-Größensatz (p'') ausbilden.
Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass jeder der Optimierungs-Größensätze (o'') aus der der Vielzahl an Prozessparameter-Istwerten (p') des Prozessparameter-Größensatzes (p'') entsprechenden Vielzahl an Prozessparameter-Optimierungswerten (o) gebildet wird, wobei in dem Optimierungs-Größensatz (o'') zumindest ein Prozessparameter-Optimierungswert (o) einen entsprechenden Prozessparameter-Istwert (p') substituiert.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass jeder der Prozessparameter-Optimierungswerte (o) einen beliebigen Optimierungswert (v) annehmen kann, wobei der Optimierungswert (v) aus einer Vielzahl an vorgegebenen Optimierungswerten (v) auswählbar ist.
Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, die vorgegebenen Optimierungswerte (v) auf den jeweiligen Prozessparameter-Istwerten (p') basieren.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zwischen dem ersten Zeitpunkt (t₁) und zweiten Zeitpunkt (t₂) eine wenigstens einen Zeitschritt (d) aufweisende erste Zeitspanne (Δt₁) und zwischen dem zweiten Zeitpunkt (t₂) und dritten Zeitpunkt (t₃) eine wenigstens einen Zeitschritt (d) aufweisende zweite Zeitspanne (Δt₂) liegt.
Verfahren nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass die erste Zeitspanne (Δt₁) und die zweite Zeitspanne (Δt₂) eine unterschiedliche Anzahl an Zeitschritten (d) aufweisen, wobei die erste Zeitspanne (Δt₁) zweckmäßigerweise einen einzigen Zeitschritt (d) aufweist.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass für jede zu regelnde Produkteigenschaft (w) jeweils eine Sollwertfunktion (S) in der Steuerungseinrichtung (1) hinterlegt ist.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Sollwertfunktion (S) für die mindestens eine zu regelnde Produkteigenschaft (w) aus experimentellen Daten oder aus einem Sollwert-Prozessmodell gebildet wird.
Verfahren nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass das Sollwert-Prozessmodell auf einem kinetischen Modell der mindestens einen Produkteigenschaft (w) basiert.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die zu regelnde mindestens eine Produkteigenschaft (w) als eine zu einem ersten Zeitpunkt (t₁) gemessene Produkteigenschaft (p) erfasst wird und als Produkteigenschafts-Istwert (p') an die Steuerungseinrichtung (1) übermittelt wird.
Verfahren nach Anspruch 14, dadurch gekennzeichnet, dass die erfassten Produkteigenschaft-Istwerte (p') mittels eines Glättungsverfahrens geglättet, zweckmäßigerweise mittels Whittaker-Henderson Verfahren.
Verfahren nach Anspruch 14 oder 15, dadurch gekennzeichnet, dass die Produkteigenschaft-Istwerte (p') einen Produkteigenschaft-Größensatz (p'') bilden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 14 bis 16, dadurch gekennzeichnet, dass der Korrekturwert (k) zum ersten Zeitpunkt (t₁) berechnet wird, indem von dem zu dem ersten Zeitpunkt (t₁) erfassten mindestens einen Produkteigenschaft-Istwert (w'_m) der für die mindestens eine Produkteigenschaft (w) zu dem ersten Zeitpunkt (t₁) berechnete Prozessmodell-Produkteigenschaftswert (w'_c) der mindestens einen Produkteigenschaft (w) subtrahiert wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 14 bis 17, dadurch gekennzeichnet, dass die Erfassung der Produkteigenschaften (w) als Inline-Messung und/oder Atline-Messung und/oder Online-Messung erfolgt, wobei zweckmäßigerweise die Produkteigenschaft (w) mit einer Produkteigenschaft-Abtastfrequenz (f_w) erfasst wird.
Verfahren nach Anspruch 4 und Anspruch 18, dadurch gekennzeichnet, dass die Prozessparameter-Abtastfrequenz (f_p) und die Produkteigenschaft-Abtastfrequenz (f_w) den gleichen Wert aufweisen.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass ab einer Anzahl von zwei zu regelnden Produkteigenschaften (w) ein Produkteigenschaften-Größensatz (w'') gebildet wird, wobei eine Priorisierung der zu regelnden Produkteigenschaften (w) in Bezug auf eine vorrangige Regelung einer der Produkteigenschaften (w) erfolgt.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die mindestens eine Produkteigenschaft (w) die Partikelgröße und/oder die Partikelfeuchte und/oder die Partikelzusammensetzung ist.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Optimierungsmodell auf dem Prozessmodell basiert, insbesondere dem Prozessmodell entspricht.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Prozessmodell für die Berechnung des Prozessmodell-Produkteigenschaftswert (w'_c) auf einem linearen oder nichtlinearen Prozessmodell des zu regelnden Fluidisierungsprozesses basiert, wobei als nichtlineares Prozessmodell zweckmäßigerweise ein künstliches neuronales Netzwerk zur Anwendung kommt.
Verfahren nach Anspruch 22, dadurch gekennzeichnet, dass das künstliche neuronale Netzwerk als mehrlagiges Perzeptron oder als ein einfaches rekurrentes Netz oder als nichtlineares autoregressives exogenes Netz ausgebildet ist.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass als Prozessparameter (p) ein oder mehrere Prozessparameter (p) aus der Gruppe von Sprühgasdruck und/oder Sprührate und/oder Sprühmenge und/oder Partikeltemperatur und/oder Trocknungsgastemperatur am Zulauf des Fluidisierungsapparates und/oder die relative Feuchte des Trocknungsgases am Ablauf und/oder Trocknungsgasvolumenstrom verwendet werden.