RU2200341C2 - Способ и устройство для идентификации или, соответственно, предварительного вычисления параметров промышленного процесса, изменяющегося во времени - Google Patents

Способ и устройство для идентификации или, соответственно, предварительного вычисления параметров промышленного процесса, изменяющегося во времени Download PDF

Info

Publication number
RU2200341C2
RU2200341C2 RU99109474/09A RU99109474A RU2200341C2 RU 2200341 C2 RU2200341 C2 RU 2200341C2 RU 99109474/09 A RU99109474/09 A RU 99109474/09A RU 99109474 A RU99109474 A RU 99109474A RU 2200341 C2 RU2200341 C2 RU 2200341C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
time
model
parameters
varying
change
Prior art date
Application number
RU99109474/09A
Other languages
English (en)
Other versions
RU99109474A (ru
Inventor
Айнар БРЕЗЕ
Отто ГРАМКОВ
Мартин ШЛАНГ
Гюнтер ЗЕРГЕЛЬ
Original Assignee
Сименс Акциенгезелльшафт
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Сименс Акциенгезелльшафт filed Critical Сименс Акциенгезелльшафт
Publication of RU99109474A publication Critical patent/RU99109474A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2200341C2 publication Critical patent/RU2200341C2/ru

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B21—MECHANICAL METAL-WORKING WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL; PUNCHING METAL
    • B21B—ROLLING OF METAL
    • B21B37/00—Control devices or methods specially adapted for metal-rolling mills or the work produced thereby

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Feedback Control In General (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

Изобретение относится к способу для идентификации или, соответственно, предварительного вычисления параметров промышленного процесса, в частности, установки промышленности основных материалов с, в частности, быстро изменяющимися параметрами процесса или, соответственно, воздействующими на процесс величинами возмущающего воздействия. Технический результат изобретения заключается в повышении быстродействия вычисления параметров промышленного процесса. Подлежащие идентификации параметры процесса определяют посредством модели процесса в зависимости от измеренных величин из процесса, причем модель процесса содержит, по меньшей мере, одну не изменяющуюся во времени или, соответственно, в значительной степени не изменяющуюся во времени модель процесса, которая представляет собой усредненное по времени отображение процесса, и, по меньшей мере, одну изменяющуюся во времени модель процесса, которая согласована, по меньшей мере, с одной постоянной времени величины возмущающего воздействия или вариацией параметров процесса. 2 с. и 11 з.п. ф-лы, 4 ил.

Description

Изобретение относится к способу или, соответственно, устройству для идентификации или, соответственно, предварительного вычисления параметров промышленного процесса, изменяющегося во времени, как его раскрывает в примерной форме DE 44 16 364 Al.
При регулировании или, соответственно, управлении промышленных процессов, в частности, в случае установок промышленности основных материалов, например, сталеплавильных заводов является часто необходимым рассчитывать прогнозируя определенные параметры процесса или идентифицировать, то есть определять параметры процесса, которые не могут быть непосредственно измерены. При этом является желательным идентифицировать также параметры процесса, которые хотя технически и могут быть измерены, однако измерение которых является сложным и таким образом дорогим.
Известным является идентифицирование параметров процесса с использованием модели процесса. При этом входные величины, или, соответственно, существенные для подлежащих идентификации параметров процесса входные величины подводят к, как правило, упрощенной модели процесса. Этот известный способ, однако, часто приводит к проблемам в случае установок промышленности основных материалов. Характерным для установок промышленности основных материалов, в частности, для сталеплавильных заводов является то, что ошибки при идентификации или недостаточная точность приводят к высоким расходам за счет изготовления брака. Это, в частности, обусловлено тем, что в случае установок промышленности основных материалов, в частности, сталеплавильных заводов возмущающие воздействия частично изменяются так быстро, что в течение времени, которое требуется модели процесса для согласования с новыми входными величинами, может происходить изготовление продукции недостаточного качества. Эта проблема особенно касается группы клетей прокатного стана, в которых рабочий режим при прокатке, например, новой катаной полосы, которая состоит из нового материала или которая имеет другую толщину, скачкообразно изменяется по сравнению с предшествующей полосой.
Задачей изобретения является указание способа или, соответственно, устройства, который или, соответственно, которое позволяют быстро приспосабливать идентифицированные или, соответственно, определенные в виде прогноза параметры процесса к изменяющимся режимам работы.
Задача согласно изобретению решается за счет способа или, соответственно, устройства для идентификации или, соответственно, предварительного вычисления параметров промышленного процесса, в частности, установки промышленности основных материалов, в частности, с быстро изменяющимися параметрами процесса или, соответственно, воздействующими на процесс величинами возмущающего воздействия, причем подлежащие идентификации параметры процесса определяют посредством модели процесса в зависимости от измеренных величин из процесса, причем модель процесса является, по меньшей мере, неизменяющейся во времени или, соответственно, в значительной степени неизменяющейся во времени моделью процесса, которая представляет собой усредненное по времени отображение процесса, и содержит, по меньшей мере, одну изменяющуюся во времени модель процесса, которая согласована, по меньшей мере, с одной постоянной времени величины возмущающего воздействия или вариацией параметров процесса. Этот способ оказался особенно предпочтительным, чтобы идентифицировать или, соответственно, определять в виде прогноза параметры изменяющегося во времени процесса. Величины возмущающего воздействия интерпретируют при этом как изменения параметров процесса и моделируют точно так же, как и действительные изменения параметров процесса с изменяющимися параметрами модели.
В предпочтительной форме выполнения изобретения каждой значащей постоянной процесса относительно вариации подлежащих идентификации параметров процесса придана в соответствие изменяющаяся во времени модель, которая согласована с соответствующей постоянной времени. За счет этого моделирования каждой значащей постоянной времени для модели процесса является возможным следовать за каждым существенным изменением параметра процесса. При этом такой образ действий позволяет также быстрое слежение модели процесса при быстрых изменениях процесса, например, обусловленных помехами.
В дальнейшей предпочтительной форме выполнения изобретения происходит согласование изменяющейся во времени модели с постоянной времени изменения или величины возмущающего воздействия процесса относительно вариаций подлежащих идентифицированию параметров или, соответственно, предварительно вычисляемых параметров процесса за счет непосредственной (в реальном времени) адаптации изменяющейся во времени модели, причем время цикла адаптации в реальном времени предпочтительно согласовано с постоянной времени. При этом оказалось особенно предпочтительным выполнять изменяющуюся во времени модель процесса в виде нейронной сети.
Предпочтительно адаптировать не изменяющуюся во времени или в значительной степени не изменяющуюся во времени модель процесса и, в частности, изменяющуюся во времени модель процесса к актуальным событиям процесса за счет тренинга в реальном времени. Не изменяющуюся во времени или в значительной степени не изменяющуюся во времени модель процесса предпочтительно адаптировать к событиям процесса за счет способа оптимизации и посредством генетических алгоритмов или эволюционных стратегий.
При этом предпочтительно модели для моделирования более коротких постоянных времени возмущающего воздействия или вариации параметров согласовывать или адаптировать к актуальным событиям процесса чаще, чем модели с большими постоянными времени возмущающего воздействия или вариации параметров процесса.
Предпочтительно после произведенной адаптации модели для моделирования более медленной постоянной времени возмущающего воздействия или вариации параметров процесса согласовывать с актуальными событиями процесса модели для моделирования более быстрых постоянных времени возмущающего воздействия или вариации параметров процесса.
Поставленная задача решается также тем, что предлагается устройство для идентификации или, соответственно, предварительного вычисления параметров промышленного процесса, в частности, установки промышленности основных материалов с изменяющимися параметрами процесса для осуществления способа по любому из предыдущих пунктов, причем подлежащие идентификации параметры процесса определяют посредством модели процесса в зависимости от измеренных величин из процесса и причем модель процесса является, по меньшей мере, одной неизменяющейся во времени моделью процесса или, соответственно, в значительной степени неизменяющейся во времени моделью процесса, которая представляет собой усредненное по времени отображение процесса и содержит, по меньшей мере, одну изменяющуюся во времени модель процесса, которая согласована, по меньшей мере, с одной постоянной времени возмущающего воздействия или вариацией параметров процесса.
В случае прокатных станов особенно предпочтительным оказалось адаптировать с процессом или, соответственно, тренировать самую быструю модель, то есть модель, которая претерпевает большинство тренировочных циклов, после каждой катаной полосы, в частности после каждой катаной полосы с новыми свойствами. Далее, оказалось предпочтительным применять для прокатных станов одну неизменяющуюся во времени и две изменяющиеся во времени модели.
Дальнейшие преимущества и подробности изобретения иллюстрируются последующим описанием примеров выполнения в связи с зависимыми пунктами формулы изобретения и с помощью чертежей, на которых, в частности, показано:
фиг. 1 - соответствующий изобретению способ для идентификации или, соответственно, предварительного вычисления параметров промышленного процесса, изменяющегося во времени,
фиг. 2 - соответствующий изобретению способ для идентификации или, соответственно, предварительного вычисления параметров промышленного процесса, изменяющегося во времени, в альтернативном выполнении,
фиг. 3 - соответствующий изобретению способ для идентификации или, соответственно, предварительного вычисления параметров промышленного процесса, изменяющегося во времени, в альтернативном выполнении,
фиг. 4 - соответствующий изобретению способ для идентификации или, соответственно, предварительного вычисления параметров промышленного процесса, изменяющегося во времени, в альтернативном выполнении.
Фиг. 1 показывает соответствующий изобретению способ для идентификации или, соответственно, предварительного вычисления параметров промышленного процесса, изменяющегося во времени. При этом к модели процесса подводят информации состояния процесса или измеренные значения из процесса х0, х1, х2, . . . , хn. Величины состояния процесса или, соответственно, измеренные значения из процесса х0, x1, х2,...,хn могут быть различными или одинаковыми величинами. Далее эти величины могут быть многомерными, то есть охватывать многие величины состояния процесса. Модель процесса содержит неизменяющуюся во времени или, соответственно, в значительной степени неизменяющуюся во времени основную модель 1 процесса, которая отображает промышленный процесс в долговременном усреднении. Входными или, соответственно, выходными величинами неизменяющейся во времени или, соответственно, в значительной степени неизменяющейся во времени основной модели являются величины х0 или, соответственно, у0. Ссылочные позиции 2, 3 и 4 обозначают изменяющиеся во времени модели, посредством которых из входных величин x1, x2,...,хn вычисляют параметры коррекции y1, y2,...yn. При этом изменяющиеся во времени модели 2, 3 и 4 согласованы с различными постоянными времени процесса так, что они поставляют значения коррекции y1, y2,...yn для различных динамических составляющих процесса для коррекции значения y0, которое поставляется неизменяющейся во времени или, соответственно, в значительной степени неизменяющейся во времени основной моделью. Значения коррекции y1, y2,...,yn посредством комбинаторов 5, 6 и 7 связываются со значением y0 так, что на выходе последнего комбинатора 7 имеется параметр процесса y, который содержит не только статические составляющие процесса, но и изменяющиеся во времени составляющие процесса, которые учтены в изменяющихся во времени моделях 2, 3 и 4. Значения y, а также y0, y1, y2,...,yn могут так же, как и значения x0, x1, x2,..., xn, быть многомерными величинами или скалярами. При этом оказалось особенно предпочтительным, если y0, y1, y2,...,yn являются скалярами. Если должны идентифицироваться множество параметров процесса у, то это происходит предпочтительным образом путем применения различных моделей, то есть путем применения соответственно одной модели согласно фиг.1 соответственно для одного параметра процесса у. Таким образом является возможным оптимировать, в частности, изменяющиеся во времени модели к параметру процесса y.
В качестве комбинаторов 5, 6 и 7 подходящими являются блоки умножения и сложения.
Неизменяющейся во времени или, соответственно в значительной степени, неизменяющейся во времени основной моделью 1 или, соответственно изменяющимися во времени моделями могут быть аналитические модели, нейронные сети, или гибридные модели, то есть комбинации аналитических моделей и нейронных сетей. При этом, однако, особенно предпочтительным оказалось выполнять изменяющиеся во времени модели 2, 3 и 4 в виде нейронных сетей.
Изменяющиеся во времени частичные модели 2, 3 и 4, в частности, адаптируют к реальным событиям процесса непосредственно (в режиме "он-лайн"). Эта адаптация на фиг.1 не показана. Кроме того, оказалось предпочтительным адаптировать также неизменяющуюся во времени или, соответственно, в значительной степени неизменяющуюся во времени основную модель к реальным событиям процесса с известными временными интервалами.
Фиг. 2 показывает соответствующий изобретению способ для идентификации или, соответственно, предварительного вычисления параметров изменяющегося во времени промышленного процесса, в альтернативном выполнении относительно фиг.1. Как и в способе согласно фиг.1, параметры процесса у определяют посредством неизменяющейся во времени или, соответственно, в значительной степени неизменяющейся во времени основной модели 8, изменяющихся во времени моделей 9, 10 и 11, а также комбинаторов 12, 13 и 14. В противоположность способу с фиг.1 к изменяющейся во времени модели 9, 10 и 11 наряду со значениями x1, x2,...,xn подводят выходное значение неизменяющейся во времени основной модели 8 y0, а также значения коррекции y1, y2,...,yn-1. При этом опять-таки возможны две альтернативные формы выполнения. Согласно первой альтернативе к изменяющейся во времени модели 2, 3 и 4 подводят только выходные значения предшествующей модели. То есть входными величинами изменяющейся во времени модели 9 являются x1 и y0, а входными величинами изменяющейся во времени модели 10 являются x2 и y1 и так далее. Согласно второй альтернативе, как показано на фиг.2, к изменяющимся во времени моделям 9, 10 и 11 наряду с входными величинами x1, x2,..., xn подводят в качестве входных величин также выбор значений коррекции y0, y1, y2,...,yn-1.
Фиг. 3 показывает соответствующий изобретению способ для идентификации или, соответственно, предварительного вычисления параметров изменяющегося во времени промышленного процесса, в альтернативном выполнении относительно фиг. 2. Параметр процесса у определяют опять-таки посредством неизменяющейся во времени или, соответственно, в значительной степени неизменяющейся во времени основной модели 15, посредством изменяющихся во времени моделей 16, 17, 18, а также посредством комбинаторов 19, 20, 21. В противоположность способу, описанному на фиг.2, к изменяющимся во времени моделям 17 и 18 подводят не значения коррекции y1, y2,...,yn-1, а скорректированные промежуточные значения y0,1, y1,2,...,yn-2,n-1. В остальном пояснения относительно фиг. 2 являются справедливыми также для фиг.3 и пояснения относительно фиг.1 - для фиг.2 и 3.
Фиг.4 показывает следующую альтернативу для соответствующего изобретению способа для идентификации или, соответственно, предварительного вычисления параметров у изменяющегося во времени промышленного процесса. При этом к неизменяющейся во времени или, соответственно, в значительной степени неизменяющейся во времени модели 22 процесса подводят информации состояния процесса или измеренные значения из процесса х. Эта модель определяет промежуточное значение u0, которое подводят к изменяющейся во времени модели 23. Изменяющаяся во времени модель 23 определяет скорректированное на моделированную в ней динамическую составляющую процесса промежуточное значение u1, которое подводят в свою очередь к следующей изменяющейся во времени частичной модели 24. Последняя определяет скорректированное на моделированную в ней динамическую составляющую процесса промежуточное значение u2 и т.д. В конце последняя частичная модель 25 выдает значение y для подлежащего идентифицированию параметра y, которое содержит динамические составляющие из изменяющихся во времени моделей 23, 24 и 25.
Альтернативы соответствующего изобретению способа согласно фиг.1-4 являются пригодными не только для идентификации параметров процесса, но и также особенно для их предсказания.

Claims (13)

1. Способ идентификации или предварительного вычисления параметров промышленного процесса, в частности, установки промышленности основных материалов, с изменяющимися параметрами процесса или воздействующими на процесс возмущающими воздействиями, причем подлежащие идентификации параметры процесса определяют посредством модели процесса в зависимости от измеренных величин из процесса, при этом модель процесса содержит, по меньшей мере, одну не изменяющуюся во времени или в значительной степени не изменяющуюся во времени модель процесса, которая представляет собой усредненное по времени отображение процесса, и, по меньшей мере, одну изменяющуюся во времени модель процесса, которая согласована, по меньшей мере, с одной постоянной времени возмущающего воздействия или изменения параметров процесса.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что каждой значимой постоянной времени возмущающего воздействия или изменения параметров процесса придана в соответствие изменяющаяся во времени модель процесса, которая согласована с соответствующей постоянной времени.
3. Способ по п. 1 или 2, отличающийся тем, что согласование изменяющейся во времени модели с постоянной времени возмущающего воздействия или изменения параметров процесса производят за счет адаптации в реальном времени изменяющейся во времени модели процесса, причем время цикла адаптации в реальном времени согласовано с постоянной времени.
4. Способ по п. 2 или 3, отличающийся тем, что не изменяющейся во времени или в значительной степени не изменяющейся во времени моделью процесса и изменяющейся во времени моделью процесса является аналитическая модель, нейронная сеть или гибридная модель, т. е. модель, содержащая аналитическую модель и нейронную сеть.
5. Способ по любому из пп. 1-4, отличающийся тем, что не изменяющуюся во времени или в значительной степени не изменяющуюся во времени модель процесса и, в частности, изменяющуюся во времени модель процесса адаптируют к актуальным событиям процесса за счет тренинга в реальном времени.
6. Способ по любому из пп. 1-5, отличающийся тем, что параметры процесса, идентифицированные посредством не изменяющейся во времени, или в значительной степени не изменяющейся во времени модели процесса, или изменяющейся во времени модели процесса, подводят для основанной на нейронных сетях обработки информации, при которой параметры процесса далее оптимизируются, причем основанную на нейронных сетях обработку информации адаптируют в реальном времени к актуальным событиям процесса.
7. Способ по п. 6, отличающийся тем, что параметры процесса, идентифицированные посредством не изменяющейся во времени, или в значительной степени не изменяющейся во времени модели процесса, или изменяющейся во времени модели процесса, связывают с термом коррекции, в частности, аддитивно или мультипликативно, причем терм коррекции образуют посредством основанной на нейронных сетях обработки информации в зависимости от измеренных величин из процесса.
8. Способ по любому из пп. 1-7, отличающийся тем, что параметры процесса прогнозируют за счет не изменяющейся во времени, или в значительной степени не изменяющейся во времени модели процесса, или изменяющейся во времени модели процесса.
9. Способ по любому из пп. 1-8, отличающийся тем, что не изменяющуюся во времени или в значительной степени не изменяющуюся во времени модель процесса адаптируют к событиям процесса посредством способа оптимизации.
10. Способ по любому из пп. 1-9, отличающийся тем, что не изменяющуюся во времени или в значительной степени не изменяющуюся во времени модель процесса адаптируют к событиям процесса посредством генетических алгоритмов или эволюционных стратегий.
11. Способ по любому из пп. 5-10, отличающийся тем, что модели для моделирования более коротких постоянных времени возмущающего воздействия или изменения параметров процесса согласуют или адаптируют к актуальным событиям процесса чаще, чем модели с большими постоянными времени возмущающего воздействия или изменения параметров процесса.
12. Способ по п. 11, отличающийся тем, что после произведенной адаптации модели для моделирования более медленной постоянной времени возмущающего воздействия или изменения параметров процесса согласуют с актуальными событиями процесса модели для моделирования более быстрых постоянных времени возмущающего воздействия или изменения параметров процесса.
13. Устройство для идентификации или предварительного вычисления параметров промышленного процесса, в частности установки промышленности основных материалов, с изменяющимися параметрами процесса, для осуществления способа по любому из предыдущих пунктов, причем подлежащие идентификации параметры процесса определяются посредством модели процесса в зависимости от измеренных величин из процесса, при этом модель процесса содержит, по меньшей мере, одну не изменяющуюся во времени или в значительной степени не изменяющуюся во времени модель процесса, которая представляет собой усредненное по времени отображение процесса, и, по меньшей мере, одну изменяющуюся во времени модель процесса, которая согласована, по меньшей мере, с одной постоянной времени возмущающего воздействия или изменения параметров процесса.
RU99109474/09A 1996-10-08 1997-10-07 Способ и устройство для идентификации или, соответственно, предварительного вычисления параметров промышленного процесса, изменяющегося во времени RU2200341C2 (ru)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE19641431A DE19641431A1 (de) 1996-10-08 1996-10-08 Verfahren und Einrichtung zur Identifikation bzw. Vorausberechnung von Prozeßparametern eines industriellen zeitvarianten Prozesses
DE19641431.8 1996-10-08

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU99109474A RU99109474A (ru) 2001-03-10
RU2200341C2 true RU2200341C2 (ru) 2003-03-10

Family

ID=7808151

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU99109474/09A RU2200341C2 (ru) 1996-10-08 1997-10-07 Способ и устройство для идентификации или, соответственно, предварительного вычисления параметров промышленного процесса, изменяющегося во времени

Country Status (6)

Country Link
US (1) US6473658B1 (ru)
KR (1) KR100499165B1 (ru)
CN (1) CN1174298C (ru)
DE (2) DE19641431A1 (ru)
RU (1) RU2200341C2 (ru)
WO (1) WO1998015882A1 (ru)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2444042C2 (ru) * 2006-10-09 2012-02-27 Сименс Акциенгезелльшафт Способ управления и/или регулирования промышленного процесса
RU2488455C2 (ru) * 2010-12-07 2013-07-27 Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики" Способ прокатки металлической заготовки

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8311673B2 (en) * 1996-05-06 2012-11-13 Rockwell Automation Technologies, Inc. Method and apparatus for minimizing error in dynamic and steady-state processes for prediction, control, and optimization
DE19728979A1 (de) * 1997-07-07 1998-09-10 Siemens Ag Verfahren und Einrichtung zur Steuerung bzw. Voreinstellung eines Walzgerüstes
DE19731980A1 (de) * 1997-07-24 1999-01-28 Siemens Ag Verfahren zur Steuerung und Voreinstellung eines Walzgerüstes oder einer Walzstraße zum Walzen eines Walzbandes
DE19980248B4 (de) * 1998-02-18 2008-02-07 Siemens Ag Verfahren und Einrichtung zur Bestimmung eines Zwischenprofils eines Metallbandes
FR2783292B1 (fr) 1998-07-28 2000-11-24 Valeo Embrayage a friction portant le rotor d'une machine electrique, notamment pour vehicule automobile
US6553270B1 (en) * 1999-06-30 2003-04-22 Kimberly-Clark Worldwide, Inc. Proactive control of a process after the beginning of a destabilizing event
US6587737B2 (en) * 2000-09-14 2003-07-01 Sulzer Makert And Technology Ag Method for the monitoring of a plant
CN100410825C (zh) * 2004-04-22 2008-08-13 横河电机株式会社 工厂运转支持系统
WO2006007621A2 (de) * 2004-07-22 2006-01-26 Avl List Gmbh Verfahren zur untersuchung des verhaltens von komplexen systemen, insbesondere von brennkraftmaschinen
EP1979794A4 (en) * 2006-02-03 2010-03-17 Rech 2000 Inc INTELLIGENT MONITORING SYSTEM AND METHOD FOR BUILDING PREDICTIVE MODELS AND DETECTING ANOMALIES
US9043254B2 (en) 2010-04-12 2015-05-26 Siemens Aktiengesellschaft Method for computer-aided closed-loop and/or open-loop control of a technical system
EP2479630A1 (de) * 2011-01-25 2012-07-25 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur kollisionsfreien Überführung einer Anlage aus einem Scheinausmodus in einen Betriebsmodus
EP3324254A1 (de) * 2016-11-17 2018-05-23 Siemens Aktiengesellschaft Einrichtung und verfahren zur bestimmung der parameter einer regeleinrichtung

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4663703A (en) 1985-10-02 1987-05-05 Westinghouse Electric Corp. Predictive model reference adaptive controller
US5043863A (en) 1987-03-30 1991-08-27 The Foxboro Company Multivariable adaptive feedforward controller
JPH04308901A (ja) * 1991-04-05 1992-10-30 Nec Corp 状態推定器と磁気ディスク装置の位置決め制御回路
US5402333A (en) * 1992-06-15 1995-03-28 E. I. Du Pont De Nemours & Co., Inc. System and method for improving model product property estimates
DE4416364B4 (de) 1993-05-17 2004-10-28 Siemens Ag Verfahren und Regeleinrichtung zur Regelung eines Prozesses
JP3370783B2 (ja) * 1994-06-27 2003-01-27 マツダ株式会社 機器の制御装置および制御方法
WO1996007126A1 (de) * 1994-08-29 1996-03-07 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur schnellen adaption modellgestützter steuerungen und zugehörige anordnung
DE19508474A1 (de) * 1995-03-09 1996-09-19 Siemens Ag Intelligentes Rechner-Leitsystem
US5933345A (en) * 1996-05-06 1999-08-03 Pavilion Technologies, Inc. Method and apparatus for dynamic and steady state modeling over a desired path between two end points

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2444042C2 (ru) * 2006-10-09 2012-02-27 Сименс Акциенгезелльшафт Способ управления и/или регулирования промышленного процесса
RU2488455C2 (ru) * 2010-12-07 2013-07-27 Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики" Способ прокатки металлической заготовки

Also Published As

Publication number Publication date
KR20000048928A (ko) 2000-07-25
CN1233331A (zh) 1999-10-27
DE19641431A1 (de) 1998-04-16
US6473658B1 (en) 2002-10-29
DE19781103B4 (de) 2013-02-21
WO1998015882A1 (de) 1998-04-16
KR100499165B1 (ko) 2005-07-04
CN1174298C (zh) 2004-11-03
DE19781103D2 (de) 1999-09-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2200341C2 (ru) Способ и устройство для идентификации или, соответственно, предварительного вычисления параметров промышленного процесса, изменяющегося во времени
KR102208592B1 (ko) 와이어 방전 가공기의 제어 장치 및 기계 학습 장치
KR100249914B1 (ko) 금속 밴드의 로울링 방법 및 장치
JPH07191712A (ja) 調節されるシステム内のプロセスに指令を与えるための方法および装置
JP3330758B2 (ja) 調節されるシステムにおけるプロセスの制御方法および装置
JP2019082894A (ja) 加工条件調整装置及び機械学習装置
RU99109474A (ru) Способ и устройство для идентификации или, соответственно, предварительного вычисления параметров промышленного процесса, изменяющегося во времени
JPH06142565A (ja) 自動車の塗装条件管理装置
JPH04367901A (ja) プロセスラインにおける学習制御方法
KR100498151B1 (ko) 산업프로세스의미리공지되지않은파라미터를사전계산하기위한방법
CN114093433B (zh) 基于观测器的精馏过程单吨能耗预报精度评价方法及系统
CN108089457B (zh) 一种基于在线有限元仿真的过程质量控制方法
CN115439463A (zh) 焊接质量的确定方法、装置、处理器及焊接质量诊断系统
CN111428345B (zh) 一种随机性负载扰动控制系统的性能评价系统及方法
CN113124908A (zh) 一种提高仪器测量精度的方法和系统
JPH06110504A (ja) プロセスの特性推定方法およびその装置ならびにその推定方法を用いたプロセスの監視方法およびプロセスの制御方法
CN113268919A (zh) 一种基于神经网络预测的线性自抗扰控制器的设计方法
JPH0250701A (ja) 適応制御方法
JPH07334070A (ja) プロセスシミュレータ
CN116380205A (zh) 一种多元数据融合的烟道风量误差软校正方法及系统
JPH02137606A (ja) 多品種圧延時の板厚制御方法
KR102683969B1 (ko) 도금량 예측모델을 이용한 도금 제어 방법 및 시스템
JPH0417920A (ja) 圧延機の圧延ロール寿命測定方法
JPH06208403A (ja) 制御装置
JPS6188911A (ja) タンデム圧延における自動板厚制御方法

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20121008