DE60032377T2

DE60032377T2 - Verfahren und system zur computerbasierten steuerung eines industriellen prozesses

Info

Publication number: DE60032377T2
Application number: DE60032377T
Authority: DE
Inventors: Erik Dahlqvist; Thomas Liljenberg; Stefan Backa
Original assignee: ABB AB
Current assignee: ABB AB
Priority date: 1999-10-05
Filing date: 2000-10-04
Publication date: 2007-09-27
Anticipated expiration: 2020-10-05
Also published as: US7082348B1; SE515570C2; ATE348352T1; WO2001025862A1; EP1222499A1; SE9903606D0; DE60032377D1; AU7978500A; BR0014534A; EP1222499B1; PT1222499E; CA2386120A1; SE9903606L

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Computer-gestütztes Verfahren zum Steuern eines industriellen Prozesses, der mindestens zwei Einheits-Prozesse mit den folgenden Schritten umfasst, direktes Steuern des Prozesses mittels eines Steuerungsmodells mit einem oder mehreren Algorithmen, Liefern von Prozess-Daten des Prozesses an das Steuerungsmodell, und Erstellen einer automatischen Diagnose der Gültigkeit der Prozess-Daten, die von dem Prozess abgerufen werden, um zu verhindern, dass irrelevante Prozess-Daten als Eingabe in dem Steuerungsmodell verwendet werden.
Die Erfindung betrifft weiter ein Computer-gestütztes System zum Steuern eines industriellen Prozesses der mindestens zwei Einheitsprozesse umfasst, wobei das System ein Steuerungsmodell mit einem oder mehreren Algorithmen zur direkten Steuerung des Prozesses umfasst, Mittel zum Liefern von Prozess-Daten des Prozesses an das Steuerungsmodell, wobei der Betrieb des Steuerungsmodells auf den Prozess-Daten basiert, und Mittel zum Erstellen einer automatischen Diagnose der Gültigkeit der Prozess-Daten, die von dem Prozess abgerufen werden, um zu verhindern, dass irrelevante Prozess-Daten als Eingabe in dem Steuerungsmodell verwendet werden.
Der industrielle Prozess ist vorzugsweise kontinuierlich oder halb-kontinuierlich und kann kontinuierliche, halb-kontinuierliche und/oder diskontinuierliche Einheitsprozesse umfassen, wird jedoch immer noch als kontinuierlich oder halb-kontinuierlich betrachtet. Auch wenn die Erfindung an alle Arten von kontinuierlichen und halb-kontinuierlichen Prozessen anwendbar ist, wird sie insbesondere für Prozesse in Verbindung mit der Herstellung von chemischen-, petrochemischen-, Metall- und Polymer-Produkten, und Pulpe und Papier-Produktion verwendet, wo ein Bedarf zum Steuern der Strömungszusammensetzung besteht, um die benötigten Produkteigenschaften zu erhalten. Der Prozess kann weiter ein Prozess in einem Kraftwerk sein. Übliche Einheitsprozesse in einem Prozess zum Herstellen von Pulpe oder Papier sind Kochen, Bleichen Grundwerkstoff-/Papierrohstoffherstellung usw.
Da die Erfindung für Prozesse zur Herstellung von Pulpe und Papier oder Karton beziehungsweise Pappe anwendbar ist, wird die Erfindung unter Bezugnahme auf derartige Prozesse beschrieben.
Material-Hersteller, wie Produzenten von Pulpe, Papier und Karton sind einer sich schnell ändernden Welt ausgesetzt. Sie müssen sich steigenden Verbrauchforderungen nach einer spezielle Güte beziehungsweise Klasse in kleineren Chargen erreichen. Produkte müssen Qualitätsanforderungen innerhalb kleinerer Bereiche erzielen. Das gesteigerte Umweltbewusstsein wird durch große Bemühungen erreicht, nicht nur indem stringenteren Forderungen und Regulationen bestimmt auf deren Aktivität genügt werden, sondern weiter um die Wirkung ihres Einfluss auf die Umwelt zu minimieren. Eine erhöhte Wiederverwertung in dem Produktionsprozess/Herstellungsprozess sowie eine gesteigerte Verwendung von rückgewonnenem Stoff als Rohmaterial oder als Zusätze zu dem Prozess erfordert ebenfalls ein höheres Maß an Steuerung und Überwachen der Prozesse. Zusätzlich sind diese Hersteller einem starken Wettbewerb ausgesetzt, dem lediglich mit Produkten hoher Qualität begegnet werden kann.
Die Produktqualität ist von vielen Parametern abhängig, welche durch die Beschickung von Rohmaterial in den Prozess, insbesondere der Konsistenz der Rohmaterial-Beschickung, den während Behandlungen gemachten Zusätzen und den Produktionsbedingungen während dieser Behandlungen beinflusst sind. Somit kann sich die Qualität der Produkte während dieser Prozesse wesentlich ändern. Deshalb muss bei Verfahren zum Steuern von Prozessen ein System mit Sensoren oder Einrichtungen zur Probennahme während des Prozessverlaufs eingesetzt werden, und Mittel, um Erfassungen und Probenahme auszuführen, Mittel zum Gewinnen, Zusammentragen und Verarbeiten von Informationen, die von diesen Prozessen erhalten werden, und Mittel um korrigierende Tätigkeiten in dem Prozess auszuführen.
Für Prozesse, die zwei oder mehrere Einheitsprozesse umfassen, ist eine gesamte Optimierung des Prozesses nötig. Die Optimierung des Prozesses umfasst eine Optimierung von beispielsweise der Produktqualität, der Gesamtwirtschaftlichkeit, Umweltaspekten, Energieverbrauch, der Wartung beziehungsweise Pflege der Produktgeräte, usw.. Ein typisches Beispiel einer Optimierung ist eine Optimierung des Prozesses, um optimale Sollwerte für Pumpen, Ventile usw. in dem Prozess aufzufinden, um ein bestimmtes Produktionsvolumen während einer bestimmten Zeitspanne unter bestimmten Bedingungen zu erreichen. Dabei umfasst die Optimierung das Online-Herunterladen von Behälter-Niveaus, Temperaturen usw. von einem Prozess-Computersystem in einen Computer, und Verwenden der herunter geladenen Werte zusammen mit Algorithmen, die für die Optimierung und Steuerung des Prozesses geeignet sind.
Normalerweise werden die Werte mehrerer Variabler in dem Prozess mittels Sensoren erfasst und als Eingabe für die Algorithmen für die Optimierung und Steuerung des Prozesses verwendet. Derartige Erfassungen sind jedoch gelegentlich aufgrund einer Störung bzw. Fehlfunktion der Sensoren inkorrekt. Eine gewisse Abweichung zwischen erfassten und den vorhergesagten oder realen Werten der betreffenden Variablen kann toleriert werden. Liegt der Fehler aufgrund der Fehlfunktion eines Sensors jedoch über einem bestimmten Niveau, dann sollte dieser Wert nicht in dem Optimierungsalgorithmus oder dem Steuermodell eines Steuersystems verwendet werden, und der fragliche Sensor sollte ersetzt oder repariert werden, so dass dem Steuersystem korrekte Erfassungen geliefert werden können.
Deshalb wurden im Stand der Technik verschiedene Wege zum Verfolgen, Identifizieren, Analysieren und Handhaben der gestörten oder defekten Sensoren vorgeschlagen. So offenbart beispielsweise das Dokument WO 95/04874 ein Verfahren zur Überwachung von Emissionen in einem Verbrennungsmotor, der giftige Schadstoffe emittiert, und umfasst mehrere Sensoren zum Erfassen verschiedener Parameter des Motorbetriebs. Einige der erfassten Werte können inkorrekt sein, wobei infolgedessen ein Sensor-Validierungs-System angeordnet ist, um einen Alarm auszulösen, wenn ein beliebiger der angefügten Sensoren ausfällt und um den fehlerhaften Sensor mit einem Ersatzsensor zu ersetzen. Der zuletzt genannte sagt die Ausgabe des fehlerhaften Sensors vorher, wobei eine gespeicherte Darstellung des fehlerhaften Sensors verwendet wird, die eine Funktion der anderen angefügten Sensoren ist.
Eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht darin, ein Computer-gestütztes Verfahren und System bereitzustellen, welches eine zuverlässige Online-Simulation und Steuerung eines industriellen Systems ermöglicht. Das erfindungsgemäße Verfahren und System sollten sich für ein erweitertes, Modell-gestütztes Steuern eines industriellen Prozesses eignen. So soll die Erfindung insbesondere verbesserte Wege zum Erkennen beziehungsweise Nachweisen und Handhaben fehlerhafter Erfassungen liefern, insbesondere Inline-Erfassungen durch Sensoren in dem Prozess, um eine richtige und redundante Computer-gestützte Steuerung des Prozesses beizubehalten.
Diese Aufgabe wird mittels des Verfahrens von Anspruch 1 und mittels des Systems von Anspruch 19 gelöst.
Der Prozess wird vorzugsweise mittels eines separaten Prozess-Modells simuliert, welches das Steuermodell aktualisiert und ihm die bestimmten Sollwerte für dessen Betrieb liefert. Der Prozess wird vorzugsweise mittels des Prozess-Modells optimiert, welches dem Steuermodell, in gegebenen Grenzen, geeignete Sollwertwerte für die Optimierung im Hinblick auf verschiedene Zwecke liefert, wie Gesamtwirtschaftlichkeit, Umweltaspekte, Produktqualität, Beibehaltung der Prozessgeräte usw.. Das Prozess-Modell ist vorzugsweise angepasst, nach Empfang bestimmter Information, insbesondere Information im Hinblick auf irrelevante Prozess-Daten, welche für den Betrieb des Steuermodells nicht verwendet werden sollten, wesentliche Teile des Steuermodells zu modifizieren oder zu ersetzen.
In einer Ausführungsform wird das Prozess-Modell mit Prozess-Daten des Prozesses bereitgestellt, wobei der Betrieb des Prozess-Modells auf die Prozess-Daten gestützt ist. Mindestens einige der Prozess-Daten werden von dem Prozess mittels Sensoren für Inline-, Online- und/oder Atline-Erfassungen abgerufen, beispielsweise die gleichen Erfassungen wie jene, die als Eingabe für das Steuermodell erfasst werden. Dem Prozess-Modell werden vorzugsweise Information der Diagnose geliefert, um zu verhindern, dass irrelevante Prozess-Daten als Eingabe in dem Prozess-Modell verwendet werden. Daher wird das Prozess-Modell sowie das Steuermodell kontinuierlich Online ausgebaut, um zu verhindern, dass falsche oder irrelevante Prozess-Daten für dessen Betrieb verwendet werden.
Die vorliegende Erfindung soll ein Computer-gestütztes Verfahren und System bereitstellen, welche einen Weg zum Diagnostizieren der Leistung von Sensoren in einem Prozess bereitstellt, so dass die Genauigkeit der Erfassungen, die durch die Sensoren erfolgen, bestätigt werden können. Das System und Verfahren gemäß der Erfindung sollte ebenfalls angepasst sein, um Information über die Relevanz bestimmter erfasster Werte von Prozess-Variablen bereitzustellen, um zu ermöglichen, dass automatisch entschieden wird, ob bestimmte erfasste Werte in Modelle für die Gesamtoptimierung und Steuerung des Prozesses aufgenommen werden sollen oder nicht, und um es zu ermöglich, zu entscheiden, ob ein bestimmter Sensor aufgrund einer Störung repariert oder ersetzt werden soll. Das gleiche gilt für defekte oder gestörte Prozessgeräte im Allgemeinen.
In einem Fall wird die vorstehend genannte Aufgabe dadurch gelöst, dass die automatische Diagnose die Schritte umfasst, Durchführen von mindestens zwei Vorhersagen einer bestimmten Prozess-Variablen mit verschiedenen Sätzen an erfassten Variablen als Eingabe an ein Modell zum Durchführen der Vorhersagen, Beobachten jeder Abweichung zwischen den vorhergesagten Werten und dem erfassten Wert der Prozess-Variable, und Evaluieren des beobachteten Abweichungsmusters, um zu entscheiden, ob der erfasste Wert der Variable als Eingabe in das Steuermodell und/oder Prozess-Modell verwendet werden soll oder nicht.
Alternativ wird die vorstehend aufgeführte Aufgabe dadurch gelöst, dass die weiteren Schritte umfasst sind, Erfassen eines Werts von mindestens zwei Prozess-Variablen an mindestens einer Stelle in dem Prozess, Vorhersagen der mindestens zwei Variablen mittels eines Modells für einen relevanten Teil in dem Prozess, mit bestimmten Grenzbedingungen, Beobachten jeder Abweichung zwischen dem erfassten und vorhergesagtem Wert für jede Prozess-Variable, und Vergleichen und Evaluieren der beobachteten Abweichungen, um zu entscheiden, ob die erfassten Werte der Variablen direkt als Eingabe in das Steuermodell und/oder Prozess-Modell verwendet werden sollen oder nicht. Vorzugsweise ist jede Vorhersage auf einen bestimmten Satz an Eingabedaten gestützt, d.h. Erfassungen, ausschließlich des erfassten Wertes der vorherzusagenden Variablen. Werden die Werte der zwei Variablen erfasst und vorhergesagt, und die erfassten Werte weichen in der gleichen jedoch annehmbaren Richtung von den vorhergesagten Werten ab, dann kann die Schlussfolgerung gezogen werden, dass die Erfassungs-Sensoren funktionieren. Wenn sich andernfalls eine der Abweichungen in irgendeine Richtung stark abhebt, dann kann eine Feststellung, welcher der Sensoren gestört ist, oder ob eine beliebige andere Beeinträchtigung in dem Prozess vorliegt, die den erfassten Wert beeinflusst, nicht sicher getroffen werden.
Vorzugsweise werden die Werte von mindestens drei Prozess-Variablen erfasst, vorhergesagt und auf deren Abweichungen zwischen erfassten und vorhergesagten Variablen verglichen. Durch Vergleichen der Abweichungen von mindestens drei Prozess-Variablen kann der Nachweis eines gestörten Sensors mit signifikant verbesserter Zuverlässigkeit durchgeführt werden. Unterscheidet sich die Abweichung einer der Variablen erheblich von der Abweichung der anderen Variablen, so geht dies wahrscheinlich auf die Störung des entsprechenden Sensors zurück oder auf eine Störung eines bestimmten Prozessgeräts, dessen Funktion mit dem Wert der fraglichen Variable in Verbindung steht. Eine bestimmte Prozessbeeinträchtigung oder Variation kann auch der Grund für ein Abweichungsmuster sein, welches fälschlicherweise einen gestörten Sensor anzeigt.
Um die Zuverlässigkeit der Folgerungen, die auf einem Vergleich der Abweichungen für die fraglichen Variablen gestützt ist, weiter zu verbessern, wird vorgeschlagen, dass die Anzahl der erfassten und vorhergesagten Prozess-Variablen mindestens vier beträgt, vorzugsweise mindestens fünf, und dass die Prozess-Variablen mindestens in zwei Gruppen unterteilt werden, wobei die Gruppen mindestens eine gemeinsame Prozess-Variable besitzen, und dass für jede Gruppe die Abweichungen zwischen erfassten und vorhergesagten Werten der Variablen der Gruppe verglichen und bewertet werden. Unterscheidet sich die Abweichung einer derartigen gemeinsamen Prozess-Variable signifikant von den Abweichungen der anderen Prozess-Variablen in beiden Gruppen, zu der sie gehört, so ist dies höchstwahrscheinlich durch die Störung des Sensors bedingt, der den Wert der Variable erfasst. Unterscheidet sich jedoch die Abweichung der fraglichen Variable signifikant von den Abweichungen der Variablen in einer der Gruppen, zu der sie gehört, jedoch nicht von den Abweichungen einer zweiten Gruppe, zu der sie gehört, so ist dies wahrscheinlich nicht durch Störung des fraglichen Sensors bedingt. Um dieses Konzept weiter zu entwickeln, werden die Werte mehrerer Prozess-Variablen erfasst und vorhergesagt und die Variablen in mehrere Gruppen unterteilt.
Nach der Beobachtung eines Abweichungsmusters, welches die Störung eines Sensors anzeigt, wird eine Erfassung von mindestens einer weiteren Prozess-Variable, deren Wert mit dem Wert der durch den Sensor erfassten Variable in Beziehung steht, initiiert. Dementsprechend wird der Wert der weiteren Prozess-Variable nicht kontinuierlich oder wiederholt erfasst. So kann diese Variable beispielsweise eine sein, die mittels Laborerfassungen Offline erfasst wurde. Dementsprechend schlägt die Erfindung eine Initiierung derartiger weiterer Erfassungen vornehmlich nur nach Beobachten eines Abweichungsmusters vor, welches die Störung eines bestimmten Sensors anzeigt. Weiter schlägt die Erfindung vor, dass nach Beobachtung eines derartigen Abweichungsmusters die Funktion von mindestens einem Prozess-steuernden Mittel überprüft wird, dessen Funktion mit dem Wert der durch den Sensor erfassten Variable in Beziehung steht. Ein derartiges Prozess-steuerndes Mittel kann ein Ventil, ein Druckgenerator, eine Pumpe oder dergleichen für einen bestimmten Prozess sein, beispielsweise für einen Prozess zur Pulpe- und Papier-Herstellung.
Die Prozess-Variablen, deren Werte erfasst und vorhergesagt werden, können auf einen und den gleichen Einheitsprozess konzentriert sein. Wenn jedoch der Prozess und ein darauf gebildetes automatisches Diagnosesystem weiterentwickelt ist, werden die Werte der Prozess-Variablen in mehr als einem, vorzugsweise allen Einheitsprozessen erfasst, und vorhergesagt. Die Werte, deren Abweichungen miteinender verglichen werden, werden normalerweise in ein und demselben Einheitsprozess erfasst. Jedoch werden als Alternative in bestimmten Fällen erfasste Abweichungen oder Prozess-Variablen in verschiedenen Einheitsprozessen durchgeführt, wenn dies für die Diagnose als vorteilhaft gefunden wird.
Eine erfindungsgemäße Ausführungsform umfasst eine Simulierung und eine Gesamtoptimierung des Prozesses, wobei die Simulierung und Optimierung auf Information das Ergebnis der Erfassungen und Vorhersagen der Prozess-Variablen betreffend gestützt ist, den Vergleich der Abweichungen und die Beobachtung von einzelnen Sensorstörungen, Gerätestörungen und/oder Prozessbeeinträchtigungen. Die Simulierung und Optimierung wird mittels einer oder mehrerer Algorithmen, wie vorstehend in dieser Anwendung beschrieben, ausgeführt. Der Prozess wird hinsichtlich einer beliebigen oder einer Kombination von Punkten optimiert wie Produktqualität, Gesamtwirtschaftlichkeit, Umweltaspekte, Energieverbrauch und Beibehaltung. Die Erhaltungsoptimierung betrifft vorzugsweise den Zustand, wenn bestimmte Sensoren und bestimmte Prozessgeräte repariert oder ersetzt werden sollen. Die Simulierung und Optimierung dient dazu, für mehrere Variablen in dem Prozess hinsichtlich der beabsichtigten Optimierung, Sollwerte zu setzen. Hier wird die Simulierung und Optimierung durch das Prozess-Modell ausgeführt, welches Sollwerte an das Steuermodell anwendet.
Die Erfindung umfasst weiter die Verwendung sogenannter weicher Sensoren (soft sensors). Derartige weiche Sensoren können Modelle zur Vorhersage bestimmter Produktqualitäten, gestützt auf bestimmte Prozess-Variablen-Werte, umfassen. Im Fall eines Prozesses für die Herstellung von Pulpe und Papier, kann das weiche Abtasten die Vorhersage von beispielsweise Papierstärke, gestützt auf die Erfassung von Fasergröße, Verteilung, NIR-Spektrum, Refiner, Energieeingabe und dergleichen, umfassen. Dank des erfindungsgemäßen Verfahrens, auf das gestützt ein automatisches Diagnosesystem aufgebaut werden kann, kann ein derartiges weiches Abtaten zuverlässiger sein. Vorzugsweise spielt weiches Abtasten für die Optimierung des Prozesses, beispielsweise für die Optimierung hinsichtlich der Produktqualität, eine entscheidende Rolle.
Gemäß einer Ausführungsform umfasst das erfindungsgemäße Verfahren einen Schritt des Vorhersagens des zukünftigen Wertes oder Werte bestimmter Prozess-Variablen mittels eines empirischen Modells für einen oder mehrere Einheitsprozesse. Dieses Statistik abhängige, empirische Modell kann dazu verwendet werden, Einstellungen des physikalischen Modells des Prozesses durchzuführen. Das empirische Modell wird jedoch nach einer Rekonstruktion des Prozesses, gestützt auf die Vorhersagen, die mittels eines physikalischen Modells gemacht werden, rekonstruiert.
Die Diagnosemittel umfassen Erfassungsmittel, welche Sensoren für Inline, Online und/oder Atline-Erfassung umfassen. Es umfasst weiter Vorhersagemittel, Beobachtungsmittel und Mittel zum Vergleichen, und bewertet die beobachteten Abweichungen, wobei die Mittel vorzugsweise als Software in einem Computer angeordnet sind. Das erfindungsgemäße System umfasst weiter als eine Software in einem Computer angeordnete Mittel, zum Ausführen aller anderen Schritte in dem erfindungsgemäßen Verfahren, wie vorstehend definiert. Dementsprechend umfasst das erfindungsgemäße System ein System zur automatischen Diagnose des fraglichen Prozesses. Es kann ebenfalls empirische Modelle oder Algorithmen für die Optimierung des Prozesses, gestützt auf Informationen von dem automatischen Diagnosesystem, umfassen.
Weitere Eigenschaften und Vorteile des erfindungsgemäßen Verfahrens und Systems werden in der nachfolgenden Beschreibung und in den angefügten abhängigen Ansprüchen erläutert.
Im Folgenden wird die Erfindung beispielhaft unter Bezugnahme auf die beiliegenden Zeichnungen erklärt, wobei:
1 ein schematisches Flussdiagramm ist, welches eine Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens und Systems zeigt;
2 ein ausführlicheres, jedoch noch schematisches Flussdiagramm eines erfindungsgemäßen Diagnosemittels ist;
3a–c Beispiele für Abweichungsmuster sind, die durch die Diagnosemittel beobachtet und behandelt werden; und
4 ein Beispiel eines Abweichungsmusters ist, das in einem alternativen Weg durch das Diagnosemittel beobachtet und behandelt wird.
1 zeigt ein schematisches Flussdiagramm einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Computer-gestützten Systems zum Steuern eines industriellen Prozesses P, welcher mindestens zwei Einheitsprozesse UP1, UP2, UP3 umfasst, siehe ebenfalls 2. P ist hier ein Prozess für die Herstellung von Pulpe und Papier oder Karton. Die Einheitsprozesse UP1-3 können die Prozesse eines Kochers beziehungsweise Hauptkochgefäß, eines Digestors (Biokonverters) oder eines beliebigen Einheitsprozesses sein, der normalerweise in einem derartigen Prozess P vorliegt. Die Einheitsprozesse UP1-3 können kontinuierlich, halbkontinuierlich oder diskontinuierliche Prozesse sein. Der Prozess P ist jedoch kontinuierlich oder halb-kontinuierlich.
Das erfindungsgemäße System umfasst ein Steuermodell 1, welches einen oder mehrere Algorithmen zum Steuern des Prozesses P umfasst. Für diesen Zweck muss das Steuermodell mit Prozess-Daten des Prozesses P aktualisiert werden. Das erfindungsgemäße System umfasst deshalb Mittel 2 bis 8 zum liefern von Prozess-Daten von dem Prozess P an das Steuermodell 1, wobei der Betrieb des Modells auf die Prozess-Daten gestützt ist. Derartige Mittel zum Liefern von Prozess-Daten umfassen mehrere Sensoren 2–8, vorzugsweise angeordnet für eine Inline-, Online- und/oder Atline-Erfassung mehrerer Prozess-Variablen Q_i, T_i.
Gemäß den 1 und 2 umfasst das System weiter Mittel 11 zum Ausführen einer automatischen Diagnose der Gültigkeit der Prozess-Daten, die von dem Prozess T durch die Erfassungsmittel 2–8 für den Zweck abgerufen werden, dass eine Verwendung irrelevanter Prozess-Daten als Eingabe in das Steuermodell 1 verhindert wird. Das Diagnosemittel 11 wird später unter Bezugnahme auf 2 ausführlicher beschrieben. Jedoch besteht eine seiner Hauptaufgaben darin, zu verhindern, dass Prozess-Daten, die von gestörten Sensoren abgerufen werden, als Eingabe in das Steuermodell 1 verwendet werden.
Das System umfasst weiter ein separates Prozess-Modell 12 zum Simulieren des Prozesses. Das Prozess-Modell 12, das sich als Software in einem Computer befindet, kann eine ein oder mehrere physikalische Modell und/oder empirische Modelle zum Simulieren des Prozesses umfassen. Das Prozess-Modell 12 ist angepasst, das Steuermodell 1 zu aktualisieren, oder genauer, dem Steuermodell 1 Sollwertwerte für dessen Betrieb zu liefern. Die Sollwertwerte sind Sollwertwerte für verschiedene Prozess-Variablen oder Parameter. Das Prozess-Modell 12 ist geeignet, um den Prozess P hinsichtlich einer oder mehrerer Punkte zu simulieren und optimieren, wie Produktqualität, Prozesswirtschaftlichkeit, Umweltaspekte, etc., in gegebenen Grenzen.
Das System umfasst weiter Mittel 2–8, in 2 gezeigt, um dem Prozess-Modell Prozess-Daten zu liefern, die von dem Prozess-Modell 12 für dessen Betrieb verwendet werden. Die Mittel 2–8 umfassen mehrere Sensoren, vorzugsweise für eine Inline- oder Online-Erfassung von mehreren Prozess-Variablen angeordnet. Gemäß der Erfindung ist das Diagnosemittel angepasst, um dem Prozess-Modell 12 Informationen für den Zweck zu liefern, eine Verwendung irrelevanter Prozess-Daten als Eingabe in das Prozess-Modell 12 verhindert wird. Typische derartige irrelevante oder falsche Prozess-Daten sind Prozess-Daten, die von gestörten Sensoren geliefert werden.
Das im Detail in 2 gezeigte Diagnosemittel 11 spielt in dem System eine entscheidende Rolle und wird deshalb nachstehend ausführlicher beschrieben.
Das Diagnosemittel 11 umfasst ein Modell 13 zur Vorhersage der Werte von zwei oder mehreren, vorzugsweise mehreren Prozess-Variablen Q_i, T_i, die den Variablen entsprechen, deren Status oder Werte mittels der Mittel oder Sensoren 2–8 erfasst werden. Für diesen Zweck werden dem vorhersagenden Modell 13 Prozess-Daten von den Mitteln 2–8 geliefert. Wenn das Vorhersage-Modell 13 den Wert einer bestimmten Variable vorhersagt, beispielsweise Q_i, Q_t, dann führt es jedoch seine Vorhersage ohne Rücksicht auf den erfassten Wertes Q_i, Q_t der spezifischen Variable durch. Das Vorhersage-Modell 13 wird nachstehend ausführlicher diskutiert.
Das System umfasst Mittel 14, 15, 16 zum Beobachten einer beliebigen Abweichung zwischen dem erfassten und vorhergesagten Wert für jede erfasste Prozess-Variable. Die Mittel 14, 15, 16 umfassen vorzugsweise Vergleichseinrichtungen beziehungsweise Komparatoren, die lediglich vorhergesagte Werte Q_i, Q_t und gemessene Werte Q_e, Q_t der Prozess-Variablen über eine gegebene Zeitspanne vergleichen.
Das System umfasst weiter ein Mittel 17 zum Vergleichen der beobachteten Abweichungen Q_i–Q_i, T_i–T_i, um über die Gültigkeit der erfassten Werte zu entscheiden, und um eine Entscheidung zu ermöglichen, ob die erfassten Werte der Variablen direkt als Eingabe in das Steuermodell 1 und das Prozess-Modell 12 verwendet werden sollen. In der Realität wird ein Abweichungsmuster 21–23 geliefert werden an das Evaluierungsmittel 17 von den Beobachtungsmitteln 14, 15, 16, wobei das Evaluierungsmittel 17 angeordnet ist um das gegebene Muster zu ewerten und Abweichungen zu beobachten, welche das Muster unlogisch machen. Nach einer Beobachtung eines derartigen unlogischen Abweichungsmusters, welches bei spielsweise die Störung eines oder mehrerer Sensoren 2–8 anzeigt, ist das Evaluierungsmittel 17 angepasst, um ein Mittel 18 zu aktivieren, um eine Erfassung von mindestens einer weiteren Prozess-Variable L zu initiieren, dessen Wert mit dem Wert der Variable oder Variablen Q_i, Q_t in Verbindung steht, die durch den Sensor oder Sensoren erfasst werden, die als gestört angesehen werden, um zu überprüfen ob es tatsächlich der fragliche Sensor oder Sensoren ist/sind, die gestört sind oder ob eine beliebige Beeinträchtigung des Prozesses existiert, die zu dem unlogischen Abweichungsmuster führt. So kann beispielsweise der Spiegel L einer speziellen Flüssigkeit in einem bestimmten Behälter einer Prozesseinheit eine weitere Prozess-Variable sein, die nach einer derartigen Beobachtung erfasst wird. Eine derartige Erfassung wird hier mittels eines Sensors ausgeführt, der in dem Einheitsprozess UP3 als 9 bezeichnet ist. Der erfasste Wert dieser weiteren Variable wird vorzugsweise verglichen mit einem vorhergesagten Wert davon, oder einem gegebenen Sollwertwert für die Variable, und jede Abweichung zwischen dem erfassten Wert L der weiteren Variable und ihres vorhergesagten Werts und/oder Sollwertwerts wird an das Bewertungsmittel 17 geliefert. Das Evaluierungsmittel 17 ist dann angepasst, ein neues Abweichungsmuster hinsichtlich des Ergebnisses der Erfassung der weiteren Variable zu analysieren um sicherzustellen ob das ursprüngliche unlogische Abweichungsmuster durch einen gestörten Sensor oder durch einen Prozessfehler bedingt ist, der durch die Erfassung der weiteren Variable erkannt wird. Zu diesem Zweck wird dem vorhersagenden Modell der Wert L der weiteren Variablen geliefert, um ihn zu berücksichtigen, wenn neue Vorhersagen gemacht werden.
Das System umfasst vorzugsweise weiter Mittel 19 zum Initiieren eines Überprüfens der Funktion von mindestens einem Prozess-steuernden Mittel 20, dessen Funktion mit dem Wert Q_i, Q_t der Variable oder Variablen in Verbindung steht, die durch den Sensor oder die Sensoren erfasst wird, die gemäß des unlogischen Abweichungsmusters offensichtlich gestört sind. Ein derartiges Prozess-steuerndes Mittel kann beispielsweise ein bestimmtes Ventil in dem Ausmaß eines Behälters sein. Das initiierende Mittel 19 kann beispielsweise eine Erfassung der Ventilöffnung mittels eines bestimmten Sensors, wie einem Strömungsmeter, initiieren, hier ein mit 10 bezeichneter Sensor, sowie eine Ventilposition. Nach dem Nachweis eines gestörten Prozess-steuernden Mittels, beispielsweise des Ventils 20, ist das System, vorzugsweise das bewertende Mittel 17, angepasst, einen Alarm auszulösen, um hinsichtlich des betroffenen den Prozess-steuernden Mittels 20 entweder automatische oder manuelle Erfassungen zu initiieren.
Gestützt auf das Ergebnis dieses Evaluierungsbetriebs, ist das evaluierende/bewertende Mittel angepasst, um Informationen betreffend gestörter Sensoren oder Prozessbeeinträchtigungen oder Fehler an das Steuermodell 1, beziehungsweise das Prozess-Modell 12, zu liefern. Folglich definiert das Diagnosemittel 11 ein verbessertes automatisches Diagnosesystem, das verwendet wird, um eine Verwendung von falschen Prozess-Daten als Eingabe in das Steuermodell 1 und das Prozess-Modell 12 zu verhindern.
Gemäß der in 2 gezeigte Ausführungsformen werden die erfassten Prozess-Daten in mehrere Gruppen unterteilt, und ein Abweichungsmuster wird für jede Gruppe beobachtet. Jede Gruppe weist mindestens eine Prozess-Variable gemeinsam mit anderen Gruppen auf. In 2 wird dies durch die Variablen gezeigt, die durch die Erfassungsmittel 4 und 6 erfasst werden. Durch Zusammentragen der erfassten Prozess-Daten in verschiedene Gruppen mit bestimmten Daten gemeinsam für verschiedene Gruppen können individuelle Abweichungsmustern für jede Gruppe durch die Mittel 14, 15, 16 beobachtet, und dann durch die Evaluierungsmittel 17 gehandhabt werden. Durch Unterteilen der Prozess-Daten in Gruppen in dem aufgezeigten Weg, werden die Abweichungen dem Evaluierungsmittel in einer Art und Weise präsentiert, welche eine wirksame und zuverlässige Analyse durch das Evaluierungsmittel 17 fördert.
In 3a–c zeigen Q_i verschiedene vorhergesagte Drücke an, während T_i verschiedene vorhergesagte Temperaturen anzeigen. Jedoch sollte klar sein, dass bei verschiedenen erfindungsgemäßen Systeme vollständig verschiedene Werte verwendet werden können, und dass dies lediglich ein sehr einfache Beispiel des Prinzips ist, wie erfasste Variablen behandelt werden. Q_i und T_i zeigen die erfassten Werte der Variablen an.
4 zeigt ein alternatives Abweichungsmuster. Das Vorhersage-Modell 13 verwendet hier verschiedene Sätze an Prozess-Daten zum Vorhersagen von Q₁. So ist beispielsweise für Q_1A das Modell angepasst, seine Vorhersage lediglich in Bezug auf ein erstes Set an erfassten Variablen zu machen. Für die Vorhersage von Q_1B verwendet es einen modifizierten Satz an erfassten Variablen, der unterschiedlich ist zu dem der verwendet wird, wenn Q_A1 vorhergesagt wird. Dementsprechend werden Q_1C, Q_1D und Q_1E alle mit modifizierten, d.h. verschiedenen Sätzen an erfassten Variablen als Eingabe an das Modell 13 vorhergesagt. Alternativ kann dies als eine Verwendung von verschiedenen, modifizierten Modellen betrachtet werden, um Q₁ vorherzusagen. Das Bewertungs-Mittel 17 ist vorzugsweise angepasst um das Abweichungsmuster dieser Art zu analysieren. Es sollte klar sein, dass für eine derartige Lösung die beobachtenden Mittel 14, 15, 16 als modifiziert und mit dem Evaluierungsmittel 17 integriert betrachtet werden können.
In 2 ist lediglich als ein Beispiel mit den gestrichelten Linien von den Sensoren 2 und 3 zu dem Vorhersagemodell 13 gezeigt, dass Prozess-Daten von den Erfassungsmitteln 2–10 an das Vorhersage-Modell 13 als Eingabe an das Letztere geliefert werden. Vorzugsweise gestattet das System dass die erfassten Variablen von jedem der Mittel 2–10 an das Vorhersage-Modell 13 geliefert werden können.
Das Vorhersage-Modell ist vorzugsweise für mindestens einen hydraulischen Strom in dem Prozess, einer Stoff-/Massenbilanz in dem Prozess und einer Energie oder Temperaturbalance in dem Prozess auf physikalische Gesetze gestützt. Dennoch kann das Modell weiter ein oder mehrere empirische Modelle zum Ausführen der notwendigen Vorhersagen umfassen, wenn es als geeignet angesehen wird.
Nach einem Nachweis von bestimmten Diskrepanzen zwischen Modellvorhersagen und Sensorerfassungen, die nicht in Beziehung mit Prozessfehlern oder gestörten Sensoren gebracht werden können, kann eine Einstellung oder Aktualisierung des Modells durchgeführt werden. Umfasst das Vorhersage-Modell 13 ein physikalisches Modell und ein empirisches Modell, ist das physikalische Modell angepasst, um das empirische Modell nach einem Rekonstituieren des Prozesses zu rekonstituieren oder zu ersetzen. Das Rekonstituieren oder Esetzen des empirischen Modells ist gestützt auf Vorhersagen in dem physikalischen Modell.
Dank der Erfindung ist es möglich Online-Vorhersagen von nicht-erfassten Eigenschaften in einer Produktionslinie für Pulpe und Papier zu machen. Derartige Eigenschaften können Ausbeute, Faser oder Papierstärke, Bleichfähigkeit usw. sein. Es ist möglich verschiedene Inline- und Online-Eigenschaften zu erfassen und sie mit Laborerfassungen der tatsächlichen Eigenschaften zu korrigieren. Die Analyse der Zuverlässigkeit dieser Vorhersagen kann dann durch diese Signalüberprüfung, wie vorstehend aufgeführt, gemacht werden. Neue empirische Modelle können konstruiert werden in denen lediglich zuverlässige Daten automatisch identifiziert werden können, ohne dass eine Menge an manuellen Überprüfungen durchgeführt werden.
Durch Korrelieren der Inline-, Online- und/oder Atline-Erfassungen mit Online-Pro benerfassungen sowie mit Laborerfassungen ist es weiter möglich zu bestimmen, wenn die Abweichungen durch Sensorprobleme oder durch Prozessvariationen bedingt sind, welche die Erfassung beeinflussen. So können beispielsweise durch Erfassung von MIR-Spektren UV- und anderen Spektren weitere Prozessparameter indirekt erfasst werden, und ein Zustand des Prozesses definiert werden. Gestützt auf derartige Erfassungen und durch Simulieren des Prozesses mittels des Simulator ist es möglich, den Durchgang bestimmter Chargen durch die Linie zu verfolgen und zur Verdünnung, verschiedenen Reaktionen usw. einzustellen. Die neue Information wird dem Wissen des Simulators hinzugefügt, wobei weiter in einem adaptiven Weg eine Prozessvariation sowohl vorhergesagt und kompensiert werden kann.
Natürlich sind dem Fachmann mehrere erfindungsgemäße Ausführungsformen offensichtlich, ohne dabei den Umfang der Erfindung zu verlassen, wie er durch die angefügten Ansprüche in Verbindung mit der Beschreibung und den Zeichnungen definiert ist.
Vorzugsweise umfassen die Vorhersagen, die mittels des vorhersagenden Modells durchgeführt werden, die Verwendung multivarianter Datenanalyse und/oder neuralen Netzwerken.
In dem eine wiederholte Modifikation des Prozess-Modells 12, des Steuermodells 1 und des Vorhersage-Modells 13 basierend auf die Ausgabe von dem automatischen Diagnosemittel erlaubt wird, wird ein äusserst redundantes Steuersystem erhalten. Vorzugsweise werden alle oder nahezu alle Erfassungen, die von dem System aufgenommen werden, mittels Software in einer Computerumgebung implementiert.

Claims

Computergestütztes Verfahren zum Steuern eines industriellen Prozesses (P), der mindestens zwei Einheitsprozesse (UP1, UP2, UP3) umfasst, umfassend die Schritte: – direktes Steuern des Prozesses mittels eines Steuerungsmodells (1), umfassend einen oder mehrere Algorithmen, – Liefern von Prozessdaten (Qi, Ti) von dem Prozess (P) an das Steuerungsmodell (1), – Ausführen einer automatischen Diagnose der Gültigkeit der Prozessdaten, die von dem Prozess (P) abgerufen werden, um zu verhindern, dass irrelevante Prozessdaten, als Eingabe in dem Steuerungsmodell (1) verwendet zu werden, dadurch gekennzeichnet, dass es die Schritte umfasst: – Beobachten jeder Abweichung zwischen dem gemessenen und dem vorhergesagten Wert jeder gemessenen Prozessgröße, – Liefern eines Abweichungsschemas (21–23) von den Beobachtungsmitteln (14, 15, 16), zu den Auswertungsmitteln (17), – Auswerten des gegebenen Schemas durch das Identifizieren von Abweichungen, die das Schema unlogisch machen und falls ja, – Initiieren und Ausführen einer Messung von mindestens einer weiteren Prozessgröße (L), deren Wert zugehörig zu dem Wert der Größen ist, die durch die Sensoren gemessen wurden, die als gestört gelten, – Vergleichen dieser weiteren Größe (L) mit einem vorhergesagten Wert davon, oder einem Sollwert, und – Bestimmen ob das ursprüngliche unlogische Abweichungsschema auf gestörte Sensoren oder auf einen Prozessfehler, der durch die Messung der weiteren Größe erkannt wurde, zurückzuführen ist.
Computergestütztes Verfahren gemäß Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass der Prozess mittels eines separaten Prozessmodells (12) simuliert wird, und dass das Steuerungsmodell (1) mit Sollwerten aktualisiert wird, und mit Sollwerten von dem Prozessmodell (12) für seinen Betrieb ausgestattet wird.
Computergestütztes Verfahren gemäß Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass das Steuerungsmodell mittels des Prozessmodells, basierend auf der automatischen Diagnose, modifiziert wird.
Computergestütztes Verfahren gemäß Anspruch 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet, dass das Prozessmodell (12) mit Prozessdaten (Qi, Ti) des Prozesses (P) ausgestattet wird, wobei der Betrieb des Prozessmodells auf Prozessdaten basiert.
Computergestütztes Verfahren gemäß irgendeinem der Ansprüche 2–4, dadurch gekennzeichnet, dass das Prozessmodell (12) mit Information von einem Diagnosemittel (11) ausgestattet wird, um zu verhindern, dass irrelevante Prozessdaten als Eingabe in dem Prozessmodell (12) benutzt werden.
Computergestütztes Verfahren gemäß irgendeinem der Ansprüche 2–5, dadurch gekennzeichnet, dass der Prozess mit Bezug auf einen oder mehr einer Vielzahl von Aspekten mit vorgegebenen Bedingungen, mittels des Prozessmodells (12), simuliert und optimiert wird.
Computergestütztes Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1–6, dadurch gekennzeichnet, dass die automatische Diagnose die Schritte umfasst: Ausführen von mindestens zwei Vorhersagen (Q ^_1A,
_1B, Q ^_1C, Q ^_1D, Q ^_1E), einer bestimmten Prozessgröße mit verschiedenen Sätzen von gemessenen Größen (Q_i, T_i), als Eingabe zu einem Modell (13), zum Ausführen der Vorhersagen, Beobachten jeder Abweichung (Q ^_1A–Q₁ ... Q ^_1E Q₁), zwischen dem vorhergesagten Wert und dem gemessenen Wert der Prozessgröße, und Auswerten des beobachteten Abweichungsschemas zum Zweck der Entscheidung, ob der gemessene Wert (Q₁) der Größe als Eingabe in dem Steuerungsmodell (1) und/oder dem Prozessmodell (12) benutzt werden sollte oder nicht.
Computergestütztes Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1–6, dadurch gekennzeichnet, dass die automatische Diagnose die Schritte umfasst: – Messen eines Wertes (Q_i, T_i) von mindestens zwei Prozessgrößen an mindestens einem Ort in dem Prozess (P), – Vorhersagen der mindestens zwei Prozessgrößen (Q ^_i, T ^_i,), mittels eines Modells (13) für einen relevanten Teil des Prozesses (P), und mit gegebenen Randbedingungen, – Beobachten jeder Abweichung (Q ^_i–Q_i, T ^_i–T_i,) zwischen dem vorhergesagten Wert und dem gemessenen Wert jeder Prozessgröße, und – Auswerten der beobachteten Abweichungen zum Zweck der Entscheidung, ob irgendwelche der gemessenen Werte (Q_i, T_i) der Größen als Eingabe in dem Steuerungsmodell (1) und/oder dem Prozessmodell (12), benutzt werden sollte oder nicht.
Computergestütztes Verfahren gemäß Anspruch 7 oder 8, dadurch gekennzeichnet, dass wenn eine bestimmte Größe (Q ^_i, T ^_i,), mittels des Vorhersagemodells (13) vorhergesagt wird, der gemessene Wert (Q_i, T_i) dieser Größe in dem Vorhersagemodell(13) ausgeschlossen wird.
Computergestütztes Verfahren gemäß Anspruch 8 oder 9, dadurch gekennzeichnet, dass die Werte von mindestens drei Prozessgrößen in Hinsicht auf ihre individuellen Abweichungen zwischen gemessenen und vorhergesagten Werten gemessen, vorhergesagt und ausgewertet werden.
Computergestütztes Verfahren gemäß Anspruch 8 oder 9, dadurch gekennzeichnet, dass die Anzahl von gemessenen und vorhergesagten Prozessgrößen mindestens 4, vorzugsweise mindestens 5 ist, da – die Prozessgrößen (Q_i, T_i) in mindestens zwei Gruppen (21, 22, 23) geteilt sind, wobei die Gruppen (21-23) mindestens eine gemeinsame Prozessgröße (Q₂, Q₃) aufweisen, und dass für jede Gruppe (21-23) die Abweichungen zwischen gemessenen und vorhergesagten Werten der Größen dieser Gruppe verglichen werden.
Computergestütztes Verfahren gemäß irgendeinem der Ansprüche 7–11, dadurch gekennzeichnet dass, auf eine Beobachtung eines Abweichungsschemas hin, welches die Störung eines Sensors (2–8) anzeigt, die Funktion mindestens eines Prozesssteuerungsmittels (20), dessen Funktion mit dem Wert der Größe bezogen ist, der durch den Sensor gemessen wird, geprüft wird.
Computergestütztes Verfahren gemäß irgendeinem der Ansprüche 7–12, dadurch gekennzeichnet, dass eine Gesamtoptimierung des Prozesses (P) auf dem Ergebnis der Messungen und Vorhersagen der Prozessgrößen (Q_i, T_i), der Auswertung der Abweichungen, und der Beobachtung einzelner Sensorstörungen basiert.
Computergestütztes Verfahren gemäß irgendeinem der Ansprüche 7–13, dadurch gekennzeichnet, dass das Vorhersagemodell (13) ein physikalisches Modell umfasst, welches auf physikalischen Gesetzen basiert, für mindestens – einen hydraulischer Strom in dem Prozess (P) – eine Massenbilanz in dem Prozess (P) – eine Energie- oder Temperaturbilanz in dem Prozess (P).
Computergestütztes Verfahren gemäß Anspruch 14, dadurch gekennzeichnet, dass nach der Erkennung bestimmter Diskrepanzen zwischen Modellvorhersagen und Messungen, eine Anpassung des physikalischen Modells (13), basierend auf dem Ergebnis der Messung, Vorhersage, und Bewertung ausgeführt wird.
Computergestütztes Verfahren gemäß Anspruch 13, dadurch gekennzeichnet, dass der Prozess in Bezug auf irgendeinen oder eine Kombination von Produktqualität, Ökonomie, umgebungsbedingten Aspekten, Energieverbrauch, und Prozessanlageninstandhaltung, optimiert wird.
Computergestütztes Verfahren gemäß Anspruch 14, dadurch gekennzeichnet, dass das Vorhersagemodell (13), ein empirisches Modell für seine Vorhersage umfasst, und nach einer Wiederherstellung des Prozesses (P), das empirische Modell auf Basis von Vorhersagen des physikalischen Modells wiederhergestellt oder ersetzt wird.
Computergestütztes Verfahren gemäß irgendeinem der Ansprüche 1–17, dadurch gekennzeichnet, dass der Prozess ein kontinuierlicher oder teilkontinuierlicher chemischer Prozess, vorzugsweise zur Herstellung von Faserstoff und Papier oder Karton ist.
Computergestütztes System zur Steuerung eines industriellen Prozesses (P), der mindestens zwei Einheitsprozesse (UP1, UP2, UP3) umfasst, wobei das System umfasst: – ein Steuerungsmodell (1), umfassend einen oder mehrere Algorithmen zur direkten Steuerung des Prozesses (P), – Mittel (2–10), zum Liefern von Prozessdaten (Q_i, T_i), von dem Prozess (P) zu dem Steuerungsmodell (1), wobei der Betrieb des Steuerungsmodells (1), auf den Prozessdaten basiert, – Mittel (11) zum Ausführen einer automatischen Diagnose der Gültigkeit der Prozessdaten, die von dem Prozess (P) mit dem Ziel abgerufen werden, zu verhindern, dass irrelevante Prozessdaten als Eingabe in dem Steuerungsmodell (1) verwendet werden, dadurch gekennzeichnet, dass es umfasst, – Beobachtungsmittel (14, 15, 16), zum Beobachten jeder Abweichung zwischen dem gemessenen und dem vorhergesagten Wert jeder gemessenen Prozessgröße, – Auswertungsmittel (17) zum Empfangen eines Abweichungsschemas (21–23), von den Beobachtungsmitteln (14, 15, 16) und Auswerten des gegebenen Schemas durch das Identifizieren von Abweichungen, die das Schema unlogisch machen, und falls ja – Aktivieren eines Mittels (18) zum Initiieren und Ausführen einer Messung mindestens einer weiteren Prozessgröße (L), deren Wert mit dem Wert der Größe, die durch die Sensoren gemessen werden, zusammenhängt, welche als gestört gelten, – Auswertungsmittel (17) zum Vergleichen dieser weiteren Größe (L) mit einem vorhergesagten Wert davon, oder einem Sollwert, und – Bestimmen, ob das originale, unlogische Abweichungsschema auf gestörte Sensoren, oder auf einen Prozessfehler, der durch die Messung der weiteren Größe erkannt wurde, zurückzuführen ist.
Computergestütztes System gemäß Anspruch 19, dadurch gekennzeichnet, dass es ein Prozessmodell (12), zum Simulieren des Prozesses (P) umfasst, wobei das Prozessmodell (12) angepasst ist, das Steuerungsmodell (1) zu aktualisieren und es mit Sollwerten, für seinen Betrieb auszustatten.
Computergestütztes System gemäß Anspruch 20, dadurch gekennzeichnet, dass das Prozessmodell (12) angepasst ist, das Steuerungsmodell (1) zu modifizieren, basierend auf Prozessdatengültigkeitsinformationen des Diagnosemittels (11) basiert.
Computergestütztes System gemäß Anspruch 20 oder 21, dadurch gekennzeichnet, dass es Mittel (2–10), zum Versorgen des Prozessmodells (12) mit Prozessdaten umfasst, wobei der Betrieb des Prozessmodells (12) auf den Prozessdaten basiert.
Computergestütztes System gemäß irgendeinem der Ansprüche 20–22, dadurch gekennzeichnet, dass das Diagnosemittel (11) angepasst ist, das Prozessmodell (12) mit Information zu versorgen, mit dem Ziel zu verhindern, dass irrelevante Prozessdaten als Eingabe in dem Prozessmodell (12) verwendet werden.
Computergestütztes System gemäß irgendeinem der Ansprüche 20–23, dadurch gekennzeichnet, dass das Prozessmodell (12) angepasst ist, den Prozess mit Bezug auf eine oder mehr einer Vielzahl von Aspekten mit vorgegebenen Bedingungen zu simulieren und zu optimieren.
Computergestütztes System gemäß irgendeinem der Ansprüche 19–24, dadurch gekennzeichnet, dass das Diagnosemittel (11) umfasst: – Mittel (2–8) zum Messen eines Wertes (Q_i, T_i) von mindestens zwei Prozessgrößen an mindestens einem Ort in dem Prozess (P), – Mittel (13) zum Vorhersagen der Werte (Q ^_1A, Q ^_1B,
_1C, Q ^_1D, Q ^_1E), von mindestens einer Prozessgröße mit verschiedenen Sätzen von gemessenen Größen (Q_i, T_i), als Eingabe in ein Vorhersagemodell (13), – Mittel (17), zur Beobachtung jeder Abweichung (QQ ^_1A–Q₁, ... Q ^_1E–Q₁), zwischen den vorhergesagten und den gemessenen Werten der Prozessgröße, und zur Auswertung der überwachten Abweichungen, für den Zweck, die Gültigkeit der gemessenen Werte (Q₁), der Prozessgröße als Eingabe zu dem Steuerungsmodell (1) und/oder dem Prozessmodell (12), zu bestimmen.
Computergestütztes System gemäß irgendeinem der Ansprüche 19–24, dadurch gekennzeichnet, dass das Diagnosemittel (11) umfasst: – Mittel (2–10) zum Messen eines Wertes (Q_i, T_i) von mindestens zwei Prozessgrößen an mindestens einem Ort in dem Prozess (P), – Mittel (13) zum Vorhersagen der Werte(Q ^_i, T ^_i), von mindestens zwei Größen mittels eines Modells (13) für einen relevanten Teil des Prozesses (P), und mit gegebenen Randbedingungen, – Mittel (14–16) zur Beobachtung jeder Abweichung (Q ^_i–Q_i, T ^_i–T_i,), zwischen den gemessenen und den vorhergesagten Werten jeder Prozessgröße, und – Mittel (17) zur Auswertung der beobachteten Abweichungen für den Zweck, die Gültigkeit der gemessenen Werte, der Größen (Q_i, T_i), als Eingabe zu dem Steuerungsmodell (1) und/oder dem Prozessmodell (12) zu bestimmen.
Computergestütztes System gemäß dem Anspruch 26, dadurch gekennzeichnet, dass die Werte von mindestens drei Prozessgrößen (Q_i, T_i) in Hinsicht auf ihre Abweichungen (Q ^_i–Q_i, T ^_i–T_i,), gemessen, vorhergesagt und ausgewertet werden.
Computergestütztes System gemäß irgendeinem der Ansprüche 25–27, dadurch gekennzeichnet, dass das Vorhersagemittel (13) eingerichtet ist, die Messung einer bestimmten Größe (Q_i, T_i) als Eingabe auszuschließen, wenn es den Wert dieser bestimmten Prozessgröße (Q_i, T_i) vorhersagt.
Computergestütztes System gemäß irgendeinem der Ansprüche 26–28, dadurch gekennzeichnet, dass die Anzahl von vorhergesagten Prozessgrößen (Q ^_i, T ^_i), mindestens vier, vorzugsweise mindestens fünf ist, dass die Prozessgrößen in mindestens zwei Gruppen (21–23) geteilt werden, die mindestens eine gemeinsame Prozessgröße (Q₂, Q₃) aufweisen, und dass es Mittel (17) umfasst zum Vergleichen und Auswerten (21–23), der Abweichungen (Q ^_i–Q_i, T ^_i–T_i,), zwischen den vorhergesagten und den gemessenen Werten der Größen dieser Gruppe (21–23), für jede Gruppe.
Computergestütztes System gemäß irgendeinem der Ansprüche 19–29, dadurch gekennzeichnet, dass die gemessenen Werte (Q₁, T_i) Messungen sind, vorzugsweise, inline, online und/oder atline-Messungen, durch Sensoren (2–8) sind, und dass Auswertungsmittel (17) angepasst sind, ein Abweichungsschema zu beobachten, welches die Störung irgendeines Sensors (2–8) anzeigt.
Computergestütztes System gemäß Anspruch 29 oder 30, dadurch gekennzeichnet, dass es Mittel (19) zum Initiieren einer Prüfung der Funktion von mindestens einem Prozesssteuerungsmittel (20) umfasst, dessen Funktion mit dem Wert (Q_i, T_i) der Größe zusammenhängt, die durch den Sensor (2–8) gemessen wird, auf eine Beobachtung des Abweichungsschemas, welches einen gestörten Sensor anzeigt.
Computergestütztes System gemäß irgendeinem der Ansprüche 25–31, dadurch gekennzeichnet, dass das Vorhersagemittel (13), ein Modell umfasst, das auf physikalischen Gesetzen basiert, für mindestens einen hydraulischen Strom in dem Prozess, eine Gewichtsbilanz in dem Prozess, und eine Energiebilanz in dem Prozess.
Computergestütztes System gemäß Anspruch 32, dadurch gekennzeichnet, dass das Auswertungsmittel (17) angepasst ist, das physikalische Modell (13), nach Beobachtung einer bestimmten Diskrepanz zwischen Modellvorhersagen und Sensormessungen zu Justieren.
Computergestütztes System gemäß irgendeinem der Ansprüche 20–33, dadurch gekennzeichnet, dass das Prozessmodel (12) zum Simulieren des Prozesses (P) angepasst ist, um eine Gesamtoptimierung des Prozesses (P), basierend auf den Prozessdaten (Q_i, T_i, L) auszuführen, die zu ihm als Eingabe und als ein Ergebnis von Messungen und Vorhersagen von Prozessgrößen (Q_i, T_i), Auswertungen von Abweichungen und der Beobachtung von individualen Sensorstörungen durch die Diagnosemittel (11) geliefert werden.
Computergestütztes System gemäß Anspruch 34, dadurch gekennzeichnet, dass das Prozessmodel (12) angepasst ist, den Prozess in Bezug auf irgendeine oder eine Kombination von Produktqualität, Gesamtökonomie, umgebungsbedingte Aspekte, Energieverbrauch, oder Prozessanlageninstandhaltung, optimiert wird.
Computergestütztes System gemäß irgendeinem der Ansprüche 20–35, dadurch gekennzeichnet, dass der Prozess ein kontinuierlicher oder teilkontinuierlicher chemischer Prozess, vorzugsweise zur Herstellung von Faserstoff und Papier oder Karton ist.
Verwendung eines computergestützten Systems gemäß irgendeinem der Ansprüche 20–36, zur Steuerung eines industriellen Prozesses.
Verwendung gemäß Anspruch 37, wobei der industrielle Prozess ein Prozess zur Herstellung von Faserstoff und Papier oder Karton ist.