DE19637917A1 - Verfahren und Einrichtung zum Entwurf oder zur Steuerung des Prozeßablaufs einer Anlage der Grundstoffindustrie - Google Patents
Verfahren und Einrichtung zum Entwurf oder zur Steuerung des Prozeßablaufs einer Anlage der GrundstoffindustrieInfo
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Description
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Steuerung des Pro
zeßablaufs einer Anlage der Grundstoffindustrie, insbesondere
eines Stahlwerkes, wobei die Entscheidungsgrößen über den
Prozeßablauf mittels eines mathematischen Optimierungs
algorithmus optimiert werden, der die Einstellungen des Pro
zeßablaufs auf der Basis eines Prozeßmodells optimiert.
Es ist bekannt, zur Steuerung des Prozeßablaufs von Anlagen
der Grundstoffindustrie Entscheidungsgrößen wie Einstellungen
des Prozeßablaufs zu optimieren. Es ist weiterhin bekannt,
eine derartige Optimierung mittels eines vereinfachten Mo
dells des Prozeßablaufs durchzuführen. Sind nicht alle für
eine Optimierung notwendigen Reaktionen des Prozeßablaufs auf
Einstellungen des Prozeßablaufs bekannt, versagt diese
Methode. Die Einstellungen des Prozeßablaufs müssen dann heu
ristisch getroffen werden. Dieses gilt z. B. für die Berech
nung von Stichplänen in einem Walzwerk. Ermöglicht die Mo
dellierung des Prozeßablaufs dessen Optimierung, so führt
diese Optimierung aufgrund der notwendigen Vereinfachungen zu
suboptimalen Lösungen für die Einstellungen des Prozeßab
laufs. Müssen heuristische Methoden für die Einstellungen des
Prozeßablaufs herangezogen werden, so liegen die ermittelten
Einstellungen haufig weit entfernt von den optimalen
Einstellungen.
Aufgabe der Erfindung ist es, ein Verfahren bzw. eine Ein
richtung anzugeben, mittels dessen die obengenannten Nach
teile, insbesondere unter vertretbarem ökonomischem Aufwand,
vermieden werden können. Dabei ist es besonders wünschens
wert, ein Verfahren bzw. eine Einrichtung anzugeben, die es
ermöglicht, Einstellungen entsprechend optimaler Stichpläne
für ein Walzwerk zu generieren.
Die Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Verfahren gemäß
Anspruch 1 bzw. eine Einrichtung gemäß Anspruch 19 gelöst.
Auf diese Weise ist es möglich, einem Optimierungsalgorithmus
ein besonders detailliertes Modell des Prozeßablaufs zur Ver
fügung zu stellen, so daß dieser optimale Einstellungen des
Prozeßablaufs ermitteln kann. Dabei können auf der unteren
Modellebene Modelle verwendet werden, die bestimmte Opti
mierungsalgorithmen, wie z. B. Gradientenverfahren, nicht zu
lassen. Derartige Modelle, sind z. B. Differentialgleichungs
systeme, neuronale Netze, Finite-Elemente-Modelle, regelba
sierte Modelle oder Fuzzy-Modelle. Insbesondere für Prozesse,
wie z. B. Walzwerke, die sich mit vertretbaren wirtschaftli
chem Aufwand nicht mit Gleichungssystemen beschreiben lassen,
für die aber für bestimmte Teilkomponenten z. B. Modelle in
Form neuronaler Netze vorliegen, können durch das erfindungs
gemäße Verfahren mittels eines Optimierungsalgorithmus, wie
z. B. dem Gradientenverfahren, optimiert werden. Auf diese
Weise ist es möglich, die Entscheidungsgrößen von Prozeßab
läufen mit einer hohen Komplexität wie etwa bei Anlagen der
Grundstoffindustrie zu optimieren.
In einer vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung werden be
reits existierende bzw. bekannte Teilmodelle, die z. B. in der
Prozeßsteuerung zum Einsatz kommen, verwendet. Dies ermög
licht eine besonders kostengünstige Modellierung des Prozeß
ablaufs.
Weitere Vorteile und erfinderische Einzelheiten ergeben sich
aus der nachfolgenden Beschreibung von Ausführungsbeispielen,
anhand der Zeichnungen und in Verbindung mit den Unteran
sprüchen. Im einzelnen zeigen:
Fig. 1 eine Zweiebenen-Optimierung,
Fig. 2 einen Zielbaum.
Fig. 1 zeigt eine zweiebenen-Optimierung. Dabei wird der Pro
zeßablauf auf zwei Modellierungsebenen, einer übergeordneten
Modellierungsebene 1 und einer unteren Modellierungsebene 2,
modelliert. Auf der unteren Modellierungsebene 2 befinden
sich Teilmodelle 3, 4, 5, 6, die Teile des zu optimierenden Pro
zesses modellieren. Auf der übergeordneten Modellierungsebene
1 befindet sich ein übergeordnetes Prozeßmodell 7, das Mo
dellgleichungen und/oder Modellungleichungen aufweist und das
zusammen mit den Teilmodellen 3, 4, 5, 6 der unteren Modellie
rungsebene ein Gesamtabbild des zu optimierenden Prozesses
bildet. Diese erfindungsgemäße Zweiebenenstruktur für die
Optimierung eines Prozeßablaufs hat sich besonders für kom
plexe Anlagen, bei denen bereits Teilmodelle, z. B. in Form
von Differentialgleichungssystemen, neuronalen Netzen, Fi
nite-Elemente-Modellen, regelbasierten Modellen, oder
Fuzzy-Modellen, existieren, bewährt. Im Zuge der Verknüpfung der
Modelle 3, 4, 5, 6, 7 der beiden Modellierungsebenen 1, 2 werden
durch das übergeordnete Modell 7 variable Größen 10 erzeugt,
die die Eingangsgrößen für die Teilmodelle 3, 4, 5, 6 bilden.
Ausgangsgrößen der Teilmodelle 3, 4, 5, 6 wiederum sind
Parameter 9, die als Eingangsgrößen in das übergeordnete
Prozeßmodell 7 eingehen. Weitere Eingangsgrößen in das über
geordnete Prozeßmodell sind Vorgaben 8.
Aufgabe der Optimierung ist es, Entscheidungsgrößen über den
Prozeßablauf, wie etwa Einstellungen des Prozeßablaufs, zu
finden. Diese Entscheidungsgrößen bilden eine Teilmenge der
variablen Größen 10. Im Rahmen der Optimierung werden zu
nächst durch das übergeordnete Prozeßmodell 7 variable Größen
10 ermittelt, aus denen die Teilmodelle 3, 4, 5, 6 Parameter 9
errechnen. Auf der Basis dieser Parameter 9 werden gemäß dem
gewählten Optimierungsalgorithmus neue variable Größen 10
gebildet. Dieser Zyklus wird solange wiederholt, bis ein ge
wähltes Abbruchkriterium für die Optimierung erfüllt ist.
Dabei laufen zwei Optimierungsvorgänge ab. Zunächst werden
die Modellgleichungen und die Modellungleichungen des über
geordneten Prozeßmodells 7 mittels Zielfunktionen optimiert.
Das Ergebnis dieser Optimierung sind auf der Basis von gege
benen Parametern 9 optimale variable Größen 10. Nach Abschluß
dieser Optimierung werden aufgrund dieser optimalen variablen
Größen 10 durch die Teilmodelle Parameter 9 errechnet. Auf
der Basis dieser neuen Parameter 9 werden im Zuge der inneren
Optimierung neue optimale variable Größen 10 ermittelt. Auf
dieser Basis dieser neuen variablen Größen 10 werden in den
Teilmodellen 3, 4, 5, 6 neue Parameter 9 errechnet. Im Zuge
dieser äußeren Optimierung wird solange iteriert, bis sich
die neuen Parameter 9 von den alten Parametern 9 um weniger
als einen Toleranzwert oder die neuen variablen Größen 10 von
den alten variablen Größen 10 um weniger als einen
Toleranzwert unterscheiden.
Dieses Verfahren hat sich als besonders geeignet erwiesen,
Stichpläne, d. h. Voreinstellungen für Walzstraßen, zu ermit
teln. Dabei sind Methoden der nichtlinearen Optimierung be
sonders geeignet. Für die Stichplanberechnung werden vorzugs
weise Optimierungskriterien in Form eines unterbestimmten
Gleichungssystems formuliert, so daß sich bei der Optimierung
ein Lösungsraum in Form einer Kompromißmenge ergibt. Die
Formulierung des Optimierungskriteriums erfolgt dabei vor
teilhafterweise in Form von Funktionen, die als Ziele in ei
nem wie in Fig. 2 gezeigten Zielbaumes formuliert sind. Dazu
werden alle sinnvollen Ziele Z1, Z2, Z3, Za für eine bestimmte
Anwendung verwendet. Diese Ziele können weiter verfeinert
werden, so daß sich eine Baumstruktur wie in Fig. 2 ergibt.
Dabei haben nicht alle Kriterien notwendigerweise die gleiche
Verzweigungstiefe. Für die Stichplanberechnung können sich
mit Bezugnahme auf Fig. 2 z. B. folgende Ziele ergeben:
Z optimaler Stichplan, Z1 technische Aspekte, Z2 Flexibili tät, Za ökonomische Aspekte, Z12 Steuerung, Z13 Technologie, Z121 Produktqualität, Z1211 Planheit, Z1212 Gefüge, Z122 kri tische Zustände, Z1221 maximale Walzkraft, Z1222 maximale Mo torleistung, Z1223 maximale Walzgeschwindigkeit, Za1 Kenn zahlen, Za2 Gewinn, Za21 Erlös, Za22 Aufwendungen.
Z optimaler Stichplan, Z1 technische Aspekte, Z2 Flexibili tät, Za ökonomische Aspekte, Z12 Steuerung, Z13 Technologie, Z121 Produktqualität, Z1211 Planheit, Z1212 Gefüge, Z122 kri tische Zustände, Z1221 maximale Walzkraft, Z1222 maximale Mo torleistung, Z1223 maximale Walzgeschwindigkeit, Za1 Kenn zahlen, Za2 Gewinn, Za21 Erlös, Za22 Aufwendungen.
Durch die Verfeinerung im Zielbaum werden Ziele allgemeiner
Art durch immer konkretere Ziele beschrieben, die in der
letzten Verfeinerungsstufe als Blätter bezeichnet werden. Der
so entstandene Zielbaum stellt eine hierarchische Struktur
von Zielen dar, wobei Ziele innerhalb eines Astes komplemen
tär und Ziele verschiedener Aste im allgemeinen konkurrierend
sind. Der Zielbaum wird vorteilhafterweise möglichst allge
mein gültig definiert, so daß bei konkreter Anwendung nur
eine Teilstruktur des Zielbaumes Verwendung findet. Für eine
konkrete Anwendung werden die einzelnen Optimierungskriterien
mit Attributen versehen, welche die Art ihrer Verwendung
festlegen. Dabei finden folgende Attribute Anwendung:
- - "nicht aktiv"
- - "Zielfunktion"
- - "Nebenbedingung" oder
- - "Bewertungskriterium".
Dabei heißt Attribut "nicht aktiv", daß in der konkreten An
wendung das Ziel als nicht relevant eingeschätzt und somit
aus den weiteren Betrachtungen ausgeschlossen wird. Alle mit
dem Attribut "Zielfunktion" versehenen Ziele sind Grundlage
für die Optimierung, deren Ergebnis eine Kompromißmenge ist.
Diese Kompromißmenge wird unter Verwendung der mit dem Attri
but "Nebenbedingung" versehenen Ziele zu einer reduzierten
Kompromißmenge reduziert. Aus dieser reduzierten Kompromiß
menge wird wiederum mittels der mit dem Attribut "Bewertungs
kriterium" versehenen Ziele eine Rangfolge für die Entschei
dungsgrößen über den Prozeßablauf ermittelt. Dieses Vorgehen,
bestehend aus Optimierung, Reduzierung der Kompromißmenge und
Bewertung der reduzierten Kompromißmenge wird als Ent
scheidungsfindung bezeichnet.
Besonders geeignete Anwendungsfälle für das erfindungsgemäße
Verfahren stellen die Berechnung von Voreinstellungen für die
Einrichtung einer Walzstraße, Analysen und Erarbeitung von
Walzstrategien, Planungsprozesse während des Walzbetriebes
sowie die Unterstützung der Entscheidungsfindung beim Entwurf
von Walzstraßen dar.
Claims (19)
1. Verfahren zum Entwurf oder zur Steuerung des Prozeßablaufs
einer Anlage der Grundstoffindustrie, insbesondere eines
Stahl- bzw. Walzwerks, wobei Entscheidungsgrößen über den
Prozeßablauf mittels eines mathematischen Optimierungsalgo
rithmus optimiert werden, der die Entscheidungsgrößen über
den Prozeßablauf auf der Basis eines Prozeßmodells optimiert,
dadurch gekennzeichnet,
daß das Prozeßmodell auf zwei Modellebenen, eine übergeord
nete Modellebene (1) und eine untere Modellebene (2), ver
teilt wird, wobei die untere Modellebene (2) Teilmodelle
(3, 4, 5, 6) aufweist, die durch zumindest ein Modell (7) auf
der übergeordneten Modellebene (1) verknüpft werden.
2. Verfahren nach Anspruch 1,
dadurch gekennzeichnet,
daß auf der übergeordneten Modellebene variable Größen (10),
von denen die Entscheidungsgrößen eine Teilmenge sind, ermit
telt werden, wobei auf der Basis der variablen Größen (10)
auf der unteren Modellebene Parameter (9) ermittelt werden,
auf deren Basis wiederum die variablen Größen (10) ermittelt
werden.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2,
dadurch gekennzeichnet,
daß das Modell (7) auf der übergeordneten Modellebene (1) ein
analytisches Modell ist, daß durch Modellgleichungen und Mo
dellungleichungen beschrieben ist.
4. Verfahren nach Anspruch 1, 2 oder 3
dadurch gekennzeichnet,
daß die Teilmodelle (3, 4, 5, 6) Differentialgleichungssysteme,
neuronale Netze, Finite-Elemente-Modelle, Fuzzy-Modelle oder
regelbasierte Modelle sind, wobei die Teilmodelle (3, 4, 5, 6)
vorteilhafterweise bekannte bzw. bereits existierende Modelle
sind, die in der Prozeßsteuerung zum Einsatz kommen.
5. Verfahren nach Anspruch 1, 2, 3 oder 4
dadurch gekennzeichnet,
daß die Optimierung in Form einer experimentellen Optimie
rung, z. B. in verschiedenen Varianten des Simplexverfahrens
oder genetischer Algorithmen, erfolgt.
6. Verfahren nach Anspruch 1, 2, 3 oder 4,
dadurch gekennzeichnet,
daß die Optimierung gemäß oder einem nichtlinearen Optimie
rungsverfahren, wie z. B. einem Gradientenverfahren erfolgt.
7. Verfahren nach Anspruch 1 bis 6,
dadurch gekennzeichnet,
daß in zwei verschachtelten Optimierungsvorgängen, einer in
neren Optimierung und einer äußeren Optimierung, optimiert
wird, wobei im Zuge der inneren Optimierung über die Modell
gleichungen, die Modellungleichungen sowie über Zielfunktio
nen optimiert wird und wobei das Ergebnis dieser Optimierung
eine Kompromißmenge ist.
8. Verfahren nach Anspruch 7,
dadurch gekennzeichnet,
daß zur äußeren Optimierung die Entscheidungsgrößen über den
Prozeßablauf so lange über beide Ebenen, d. h. über die über
geordnete Modellebene (1) und die untere Modellebene (2),
iteriert werden, bis sich die auf der unteren Modellebene (2)
ermittelten Parameter (9) aus dem jeweils vorhergehenden
Iterationsschritt von den im aktuellen Iterationsschritt er
mittelten Parametern (9) um weniger als vorgegebene Tole
ranzwerte unterscheiden.
9. Verfahren nach einem ,der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
daß bei einigen Iterationsschritten der äußeren Optimierung,
insbesondere bei den ersten Iterationsschritten, die Teilmo
delle (3, 4, 5, 6) der unteren Modellebene linearisiert werden
und in den entsprechenden Iterationsschritten die lineari
sierten Teilmodelle anstelle der ursprünglichen Teilmodelle
(3, 4, 5, 6) verwendet werden.
10. Verfahren nach Anspruch 9,
dadurch gekennzeichnet,
daß als linearisierte Teilmodelle, sogenannte Wirksamkeiten
(wÿ) mit wÿ = Δyi/Δxj benutzt werden, wobei xj die j-te Ein
gangsgröße und yi die i-te Ausgangsgröße des linearisierten
Teilmodells ist.
11. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
daß Ziele für eine Entscheidungsfindung, von der die Op
timierung ein Teil ist, in hierarchischer Weise, d. h. als
Zielbaum, formuliert werden, wobei Ziele innerhalb eines
Astes komplementär und Ziele verschiedener Äste, vorzugsweise
konkurrierend sind, und wobei die Ziele mit wachsender Ver
zweigung konkreter werden.
12. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 11,
dadurch gekennzeichnet,
daß ein Ziel als Zielfunktion, als Nebenbedingung, als Be
wertungskriterium oder gar nicht bei der Entscheidungsfindung
berücksichtigt wird.
13. Verfahren nach Anspruch 12,
dadurch gekennzeichnet,
daß zur Entscheidungsfindung aus der Kompromißmenge mittels
der Nebenbedingungen eine reduzierte Kompromißmenge und aus
der reduzierten Kompromißmenge mittels der Bewertungskrite
rien, insbesondere punktweise, eine Rangfolge ermittelt wird.
14. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
daß mit ihm optimale Stichpläne für eine Walzstraße mit den
entsprechenden Einstellungen der Walzstraße bestimmt werden.
15. Verfahren nach Anspruch 14,
dadurch gekennzeichnet,
daß mit ihm optimale Stichpläne bzw. Walzstrategien mit den
entsprechenden Einstellungen der Walzstraße für bestehende
Walzstraßen bestimmt werden.
16. Verfahren nach Anspruch 13 oder 14,
dadurch gekennzeichnet,
daß die optimalen Stichpläne als Grundlage für eine Organisa
tion des Walzbetriebes (u. a. des Brammenlagers) im Rahmen
einer Level-3-Automatisierung genutzt werden.
17. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
daß die Modelle (7) der übergeordneten Modellebene (1) auf
einem anderen Rechner implementiert sind als die Teilmodelle
(3, 4, 5, 6) auf der unteren Modellebene (2).
18. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
daß die Teilmodelle (3, 4, 5, 6) auf der unteren Modellebene (2)
zum Teil auf verschiedenen Rechnern implementiert sind.
19. Einrichtung zur Steuerung des Prozeßablaufs einer Anlage
der Grundstoffindustrie, insbesondere eines Stahlwerks, zur
Durchführung des Verfahrens nach einem der vorhergehenden
Ansprüche, wobei Entscheidungsgrößen über den Prozeßablauf
mittels eines mathematischen Optimierungsalgorithmus opti
miert werden, der die Entscheidungsgrößen über den Prozeßab
lauf auf der Basis eines Prozeßmodells optimiert,
dadurch gekennzeichnet,
daß das Prozeßmodell auf zwei Modellebenen, eine übergeord
nete Modellebene (1) und eine untere Modellebene (2), ver
teilt wird, wobei die untere Modellebene (2) Teilmodelle
(3, 4, 5, 6) aufweist, die durch zumindest ein Modell (7) auf
der übergeordneten Modellebene (1) verknüpft werden.
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