ES2290222T3 - Metodo para la regulacion de un proceso termodinamico. - Google Patents
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Abstract
Método para la regulación de un proceso termodinámico en el que se miden las magnitudes de proceso del sistema, se calculan predicciones en una red neural mediante un modelo de procesos actual y entrenado, se comparan con objetivos de optimización y se ejecutan en el sistema acciones adecuadas para regular el proceso, analizando automáticamente el proceso al tiempo que se desarrolla el funcionamiento normal, formándose a partir de las magnitudes de proceso obtenidas y relevantes para el modelo varios modelos de procesos nuevos para redes neurales con distinta topología, entrenándose los distintos tipos de redes neurales y comparándose las predicciones con el modelo de procesos actual y, en caso de que la precisión de las predicciones de uno de los modelos de procesos nuevos sea mayor que la del modelo de procesos actual, sustituyéndolo por el nuevo modelo de procesos.
Description
Método para la regulación de un proceso
termodinámico.
El presente invento hace referencia a un método
para regular un proceso termodinámico en el que se miden magnitudes
del proceso en el sistema, se calculan predicciones en una red
neural mediante un modelo de procesos actual y entrenado, se
comparan con objetivos de optimización y se realizan en el sistema
las acciones adecuadas para regular el proceso.
En un método de este tipo ya conocido se
predicen, mediante el modelo de procesos de la red neural,
magnitudes del proceso mensurables de forma incorrecta o costosa.
Para poder adaptar el modelo a modificaciones del proceso, se
llevan a cabo tres pasos cíclicamente, en concreto, se realiza un
análisis del proceso para identificar el principio del modelo de
procesos, se lleva a cabo un entrenamiento de la red neural y se
aplica el modelo de procesos para la predicción. Este procedimiento
requiere mucho tiempo y una gran cantidad de recursos humanos.
En la patente US 5.259.064 A se describe un
método en el que bien se entrena continuamente una red neural
empleada para hacer predicciones, o bien de entre dos redes neurales
de la misma estructura se emplea una para realizar predicciones y
la otra, para el entrenamiento.
La patente US 5.943.660 A presenta un método en
el que, para alcanzar un objetivo de optimización a partir de un
estado actual, se utiliza un principio linealizado para la obtención
de una acción reguladora en el que ambos coeficientes de
linealización se deducen de sendas redes neurales.
En la patente EP 0.609.999 A1 se describe un
método en el que, por un lado, para las magnitudes del proceso
actual, se calculan en el sistema mediante una red neural las
señales de control de las acciones necesarias para la consecución
y, por otro, para las magnitudes del proceso deseadas y -si procede-
corregidas continuamente, se calculan en el sistema mediante una
segunda red neural, que coincide con la primera red neural, las
señales de control de las acciones necesarias para la consecución.
La diferencia entre las dos señales de control se reduce a través
de un circuito regulador hasta que las magnitudes del proceso
deseadas coinciden con las magnitudes del
proceso.
proceso.
El presente invento se basa en el objetivo de
mejorar un método del tipo presentado al principio. Este objetivo
se resuelve mediante un método con las características de la
reivindicación 1. En las reivindicaciones subordinadas se presentan
otras configuraciones ventajosas.
Analizando automáticamente el proceso al mismo
tiempo que se desarrolla el funcionamiento normal, creando y
entrenando como mínimo un modelo de procesos nuevo y comparando sus
predicciones con el modelo de procesos actual, puede conseguirse
una adaptación del modelo a un proceso modificado sin utilizar
recursos elevados de personal. A través de varios modelos de
procesos nuevos con distintas topologías de la red neural y, por
ejemplo, diferentes números de ciclos de entrenamiento puede
conseguirse una adaptación incluso a amplias modificaciones del
proceso. Esta adaptación del modelo completamente automática se
desarrolla preferentemente en segundo plano, es decir, lo que se
denomina un trabajo por lotes en el dispositivo de procesamiento de
datos, de tal manera que el gasto de tiempo tampoco es
elevado.
elevado.
A continuación se describe el invento con mayor
detalle con la ayuda de un ejemplo de realización.
En un horno de cemento se desarrolla, como
ejemplo de proceso termodinámico, un proceso de calcinación que se
regula de tal manera que por un lado presente una cierta estabilidad
y por otro, una cierta plasticidad, es decir, que se adapte a un
estado dado, existiendo determinados objetivos de optimización. El
estado del horno de cemento se describe a partir de distintas
magnitudes de proceso, como son el flujo másico de cal, el flujo
másico de aire o similares, a partir de las cuales se crean
magnitudes de regulación. Mediante acciones, es decir,
modificaciones de las magnitudes de regulación, se modifica el
estado del horno de cemento. Para la supervisión y la regulación en
línea y la realización de predicciones sobre estados futuros del
horno de cemento, se implementa en el dispositivo de procesamiento
de datos una red neural que define un modelo de procesos que indica
la modificación del estado como reacción a acciones y que es
independiente de los objetivos de optimización. Con una función de
calidad se lleva a cabo una valoración de la situación que evalúa un
estado actual determinado en función de los objetivos de
optimización.
Para poder predecir determinadas magnitudes de
proceso, por ejemplo, el valor de FCaO (índice de clínker) que
define la calidad del cemento, en un método ya conocido se ejecuta
primero un análisis del proceso para identificar una función que
determine la magnitud del proceso deseada, a continuación se lleva a
cabo el entrenamiento de la red neural con el modelo de procesos
basado en los datos obtenidos y, por último, se aplica la red
neural.
En cambio, según el presente invento, se ejecuta
en segundo plano una adaptación del modelo de forma totalmente
automática. Para ello en primer lugar se ejecuta un análisis de
procesos automático que mediante -preferentemente
varios-procedimientos de identificación de procesos
elabora en periodos predeterminados una lista con todas las
magnitudes de proceso relevantes.
A partir de esta base, en una formación de
modelos automática se entrenan distintos tipos de redes neurales
con diferentes grupos de parámetros, como tasas de aprendizaje y
ciclos de entrenamiento, número de tandas, magnitud de las tandas y
otros aspectos topológicos, parámetros de procesamiento de datos
(magnitudes de filtro de paso bajo) y se verifican sobre la base de
datos disponible en cada caso. La búsqueda de los parámetros de red
adecuados puede llevarse a cabo en el espacio de parámetros
-hiperdimensional- mediante métodos de optimización y estrategias
de búsqueda adecuados (por ejemplo, métodos evolutivos).
Cuando a partir del análisis y la formación de
modelos se halla un modelo de procesos que funciona mejor, es
decir, con más exactitud que el modelo en uso, se aplica a partir de
entonces ese nuevo modelo de procesos.
Mediante esta adaptación de modelos se produce
una adaptación automática a las propiedades cambiantes del proceso
del dispositivo correspondiente, incluidas intervenciones de gran
envergadura, como revisiones o reestructuraciones, de manera que se
garantiza la existencia de un modelo de procesos adecuado. Asimismo,
en caso necesario también se incluyen en la formación de modelos
magnitudes de proceso que hasta el momento no se tenían en
cuenta.
Claims (6)
1. Método para la regulación de un proceso
termodinámico en el que se miden las magnitudes de proceso del
sistema, se calculan predicciones en una red neural mediante un
modelo de procesos actual y entrenado, se comparan con objetivos de
optimización y se ejecutan en el sistema acciones adecuadas para
regular el proceso, analizando automáticamente el proceso al tiempo
que se desarrolla el funcionamiento normal, formándose a partir de
las magnitudes de proceso obtenidas y relevantes para el modelo
varios modelos de procesos nuevos para redes neurales con distinta
topología, entrenándose los distintos tipos de redes neurales y
comparándose las predicciones con el modelo de procesos actual y,
en caso de que la precisión de las predicciones de uno de los
modelos de procesos nuevos sea mayor que la del modelo de procesos
actual, sustituyéndolo por el nuevo modelo de procesos.
2. Método según la reivindicación 1
caracterizado por el hecho de que el análisis del proceso, la
formación de los nuevos modelos de proceso, el entrenamiento y la
comparación con el modelo de procesos actual se lleva a cabo en
segundo plano.
3. Método según una de las reivindicaciones
anteriores caracterizado por el hecho de que el análisis
automático del proceso se lleva a cabo en periodos
predeterminados.
4. Método según una de las reivindicaciones
anteriores caracterizado por el hecho de que las magnitudes
del proceso relevantes para el modelo se obtienen mediante un
método de optimización y estrategias de búsqueda.
5. Método según una de las reivindicaciones
anteriores caracterizado por el hecho de que los modelos de
procesos nuevos para redes neurales están formados con distintos
parámetros de procesamiento de datos y/o distintos
entrenamientos.
6. Dispositivo que ejecuta un método según
cualquiera de las reivindicaciones anteriores con sensores para la
medición de las magnitudes de proceso en el sistema, un equipo de
procesamiento de datos en el que se ha implementado una red neural
con un modelo de procesos y una retroalimentación hacia el sistema
para la ejecución de acciones.
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