Angewandte Regelung und Optimierung in der ... - uni-stuttgart
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Alexan<strong>der</strong> Horch<br />
<strong>Angewandte</strong> <strong>Regelung</strong> <strong>und</strong> <strong>Optimierung</strong><br />
<strong>in</strong> <strong>der</strong> Prozess<strong>in</strong>dustrie<br />
3. Zustandsüberwachung von Regelkreisen<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 1
Motivation<br />
Gute o<strong>der</strong> schlechte <strong>Regelung</strong>?<br />
Prozess-<br />
Wert<br />
Sollwert<br />
Zeit<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 2
Outl<strong>in</strong>e<br />
• Motivation<br />
• Die Spielregeln<br />
• Die Detektion <strong>und</strong> Diagnose erhöhter Varianz<br />
• Beispiele <strong>und</strong> Methoden<br />
• Detektion <strong>und</strong> Diagnose von Schw<strong>in</strong>gungen<br />
• Beispiele <strong>und</strong> Methoden<br />
• Zusammenfassung<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 3
Motivation<br />
Hilfreiche Performancegrößen<br />
Zeitbereichsgrößen<br />
• Zeitkonstante<br />
• IAE*, ISE*, …<br />
• E<strong>in</strong>schw<strong>in</strong>gzeit<br />
• Überschw<strong>in</strong>gweite<br />
• ...<br />
Frequenzbereichsgrößen<br />
• Bandbreite<br />
• Durchtrittsfrequenz<br />
• Amplituden-/Phasenreserve<br />
• Totzeitreserve<br />
• ...<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 4<br />
*IAE – Integrated Absolute Error<br />
*ISE – Integrated Squared Error
Motivation<br />
Performancegrößen<br />
Zeit<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 5
Motivation<br />
Beschränkungen <strong>der</strong> Reglerperformance<br />
• Stellgrößenbeschränkungen<br />
• Totzeit<br />
• Instabile Nullstellen<br />
• Nichtl<strong>in</strong>earitäten<br />
• ...<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 6<br />
*IAE – Integrated Absolute Error<br />
*ISE – Integrated Squared Error
Motivation<br />
Hilfreiche Performancegrößen<br />
Design -<br />
größen<br />
• Unter welchen Bed<strong>in</strong>gungen s<strong>in</strong>d die Designgrößen aus<br />
Messdaten ermittelbar?<br />
• Durchführen von Experimenten, z.B. Sprungversuche<br />
• Verfügbarkeit e<strong>in</strong>es Prozessmodelles<br />
• Information aus dem Reglerentwurf<br />
• Lei<strong>der</strong> s<strong>in</strong>d diese Bed<strong>in</strong>gungen <strong>in</strong> <strong>der</strong> Praxis (fast) nie<br />
erfüllt.<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 7
Motivation<br />
So sehen reale Daten (lei<strong>der</strong> meist) aus!<br />
Störung<br />
Outlier?<br />
Manuelle <strong>Regelung</strong><br />
Drift<br />
Quantisierung<br />
Ventilreibung<br />
Quantisierung<br />
OK<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 8
Zustandsüberwachung von Reglern<br />
Die Spielregeln<br />
1. Es dürfen nur verfügbare Messschriebe verwendet<br />
werden!<br />
- Regelgröße (Messwert, Prozesswert)<br />
- Stellgröße (Reglerausgang)<br />
# manchmal nicht offl<strong>in</strong>e verfügbar<br />
# manchmal Sollwert o<strong>der</strong> Prozesswert e<strong>in</strong>es<br />
unterlagertern Stellungsreglers<br />
- Sollwert (Setpo<strong>in</strong>t)<br />
# manchmal nicht offl<strong>in</strong>e verfügbar<br />
2. Es dürfen ke<strong>in</strong>e (m<strong>in</strong>imale) Vorkenntnisse vorausgesetzt<br />
werden!<br />
3. Der Prozess darf nicht bee<strong>in</strong>flusst werden!<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 9
Basisregelungen <strong>in</strong> <strong>der</strong> Prozess<strong>in</strong>dustrie<br />
Häufigste Streckentypen<br />
• Durchflussregelung (FC)<br />
• Druckregelung (PC)<br />
• Temperaturregelung (TC)<br />
• Standregelung (LC)<br />
• Konzentrationsregelung (QC)<br />
Seltener:<br />
• pH-Wert<br />
• Geschw<strong>in</strong>digkeit<br />
• Qualitätsgrößen<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 10
Zustandsüberwachung von Reglern<br />
Was üblicherweise bekannt ist<br />
Stellgröße<br />
„Durchfluss<br />
regelung“<br />
Abtastrate: 1s<br />
Sollwert &<br />
Messwert<br />
Zeit<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 11
Zustandsüberwachung ist<br />
Fehlerdiagnose & Performanceüberwachung<br />
• Überwachung <strong>der</strong> Performance<br />
• Mit Performance ist die<br />
‚Leistungsfähigkeit‘ e<strong>in</strong>er<br />
Komponente geme<strong>in</strong>t.<br />
• Die Performance kann nur<br />
unter realen Bed<strong>in</strong>gungen<br />
ermittelt werden <strong>und</strong> beschreibt<br />
e<strong>in</strong>en momentanen Zustand.<br />
• Die Performance e<strong>in</strong>er<br />
Komponente ist somit<br />
kontextabhängig.<br />
• Performance ist eng an die<br />
Designgrößen im<br />
Reglerentwurf gekoppelt.<br />
• Schlechte Performance kann,<br />
muss aber nicht e<strong>in</strong>e<br />
Eigenschaft des Regelkreises<br />
se<strong>in</strong>.<br />
• Detection <strong>und</strong> Prädiktion von<br />
Fehlerzuständen<br />
• Fehler können abrupt o<strong>der</strong><br />
vorhersehbar e<strong>in</strong>treten.<br />
• Abrupt: Elektronikfehler<br />
• Allmählich: Verschleiss<br />
• Fehler können auch offl<strong>in</strong>e<br />
erkannt <strong>und</strong> diagnostiziert<br />
werden.<br />
• Fehler betreffen nur <strong>in</strong> seltenen<br />
Fällen den Regelalgorithmus<br />
selbst.<br />
• Meist liegen Fehler <strong>in</strong> den vielen<br />
an<strong>der</strong>en Komponenten von<br />
Regelkreisen.<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 12
Zustandsüberwachung<br />
Welche Fehler möchte man f<strong>in</strong>den?<br />
CONTROLLER<br />
PROCESS<br />
SP OP MV<br />
controller<br />
process<br />
SIGNAL<br />
sensor<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 13
Zustandsüberwachung<br />
Fehler im Regler (Controller)<br />
Fehler<br />
Automatic / Manual<br />
Over tune<br />
Slow tune<br />
Actor travel<br />
Offset<br />
Error Deadband<br />
Setpo<strong>in</strong>t Oscillations<br />
Controller update rate slow<br />
Beschreibung<br />
Der Regler steht auf Hand.<br />
Der Regler ist zu aggressiv.<br />
Der Regler ist zu defensiv.<br />
Das Stellglied bewegt sich unnötig.<br />
Bleibende Regelabweichung.<br />
Totband im Regler zu gross.<br />
Der Sollwert schw<strong>in</strong>gt.<br />
Der Regler greift zu selten e<strong>in</strong>.<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 14
Zustandsüberwachung<br />
Fehler im Prozess (<strong>in</strong>kl. Stellglied!)<br />
Fehler<br />
Actor Out of Range<br />
Actor Size<br />
Actor Broke<br />
Calibration / FCE Leakage<br />
Intermittant Disturbance<br />
Persistent oscillatory Dist<br />
Beschreibung<br />
Stellglied <strong>in</strong> Sättigung<br />
Stellglied fehldimensioniert<br />
Fehlfunktion im Stellglied<br />
Kalibrierungsfehler / Leckage<br />
Zeitweilige externe Störung<br />
Durchgängige periodische Störung<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 15
Zustandsüberwachung<br />
Fehler im Signal (Messwert)<br />
Fehler<br />
Dead Signal<br />
MV Out of Range<br />
Quantization<br />
Compression<br />
Excessive Noise<br />
Spikes<br />
Step Out<br />
Over filter<br />
Sampl<strong>in</strong>g rate<br />
Beschreibung<br />
Messwert ist konstant.<br />
Messwert ist <strong>in</strong> Sättigung<br />
Messwert ist stark quantisiert<br />
Messwert ist stark komprimiert<br />
Messwert ist stark verrauscht<br />
Messwert enthält Outlier<br />
Messwert ‚verrutscht‘<br />
Messwert zu stark gefiltert<br />
Messwert zu selten abgetastet<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 16
Auswirkungen auf den Prozess<br />
Wie wirken die Fehler?<br />
Oscillations<br />
Increased variance<br />
• Does the loop oscillate?<br />
• What are possible causes?<br />
• What measures can be taken?<br />
• Is the variability m<strong>in</strong>imal?<br />
• Why not?<br />
• Can one reach a better value?<br />
Fehler im Messwert s<strong>in</strong>d vorher auszuschliessen. Sie können<br />
beliebig aussehen <strong>und</strong> ‚jede‘ <strong>Regelung</strong> zerstören.<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 17
F<strong>in</strong>anzielle Sicht <strong>der</strong> D<strong>in</strong>ge<br />
Warum Regler funktionieren sollten!<br />
• Typischer Regelkreis hat e<strong>in</strong>en Wert von $25,000<br />
• Etwa die Hälfte ist verschwendet<br />
• 50 % gut e<strong>in</strong>gestellt<br />
• 25 % uneffektive <strong>Regelung</strong><br />
• 25 % macht die Sache schlimmer<br />
• Halbwertzeit von guter Regelkreisperformance = 6 Monate<br />
• 2 St<strong>und</strong>en um loop performance manuell zu untersuchen<br />
• Typischer Prozeß hat zwischen 2000 <strong>und</strong> 4000 Kreise<br />
• Nur wenige Leute mit entsprechen<strong>der</strong> Ausbildung verfügbar<br />
• Durchschnittlicher Prozeß<strong>in</strong>genieur für 400 Kreise verantwortlich<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 18
F<strong>in</strong>anzielle Sicht <strong>der</strong> D<strong>in</strong>ge<br />
Die Wirklichkeit ist nicht gut<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 19
Components of a typical flow loop, with a pneumatic<br />
control valve<br />
Controller<br />
computer program<br />
Filter<br />
Deadband<br />
4-20 mA<br />
D/A<br />
Sampl<strong>in</strong>g<br />
3-15 psi<br />
I/P<br />
Positioner<br />
A/D<br />
Filter<br />
4-20 mA<br />
mV<br />
0-6 bar<br />
Filter<br />
Actuator<br />
FT<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 20<br />
Valve<br />
D/A – Digital – Analog Wandler<br />
A/D – Analog – Digital Wandler<br />
I/P – Strom – Druck Wandler<br />
FT – Flow Transmitter
Detektion <strong>und</strong> Diagnose erhöhter Varianz<br />
- Normale Messdaten -<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 21
Zustandsüberwachung<br />
Fehler im Regler (Controller)<br />
Fehler<br />
Automatic / Manual<br />
Over tune<br />
Slow tune<br />
Actor travel<br />
Offset<br />
Error Deadband<br />
Setpo<strong>in</strong>t Oscillations<br />
Controller update rate slow<br />
Beschreibung<br />
Der Regler steht auf Hand.<br />
Der Regler ist zu aggressiv.<br />
Der Regler ist zu defensiv.<br />
Das Stellglied bewegt sich unnötig.<br />
Bleibende Regelabweichung.<br />
Totband im Regler zu gross.<br />
Der Sollwert schw<strong>in</strong>gt.<br />
Der Regler greift zu selten e<strong>in</strong>.<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 22
Reglerprobleme<br />
Daten können ganz unterschiedlich aussehen<br />
a) Unnötig große Varianz<br />
Typischerweise zu<br />
schwach e<strong>in</strong>gestellter<br />
Regler<br />
<br />
b) Periodische Schw<strong>in</strong>gung<br />
Typischerweise zu<br />
stark e<strong>in</strong>gestellter<br />
Regler<br />
<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 23
Zustandsüberwachung<br />
Motivation <strong>der</strong> Diagnosen<br />
• Nicht periodische Daten<br />
• Performance Indices<br />
• Fallunterscheidungen (ausschließen<br />
an<strong>der</strong>er Ursachen)<br />
• Periodische Daten<br />
• Fallunterscheidungen (ausschließen<br />
an<strong>der</strong>er Ursachen)<br />
• Analyse typischer, überwiegend für<br />
diesen Fall auftreten<strong>der</strong> Phänomene<br />
(e.g. Reglmäßigkeit <strong>der</strong> Perioden,<br />
Unregelmäßigkeit <strong>der</strong> Amplituden).<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 24
Zustandsüberwachung<br />
Kennwerte zur Bewertung<br />
• Wie nah bewegt sich <strong>der</strong> Prozesswert am<br />
Sollwert?<br />
• Wie viel Variabilität íst unvermeidbar?<br />
25%<br />
5%<br />
0.02<br />
3%<br />
0.3%<br />
0.96<br />
5.3%<br />
0.6%<br />
0.92<br />
Verschiedene<br />
Anfor<strong>der</strong>ungen!<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 25
Zustandsüberwachung<br />
Setpo<strong>in</strong>t Cross<strong>in</strong>g Index<br />
• Idee: E<strong>in</strong>e gute <strong>Regelung</strong> hält den Istwert nahe beim<br />
Sollwert. Also wird <strong>der</strong> Istwert den Sollwert oft kreuzen.<br />
• Index = # Kreuzungen / # Messwerte <strong>in</strong>sgesamt<br />
• Beispiel weisses Rauschen<br />
Zeit<br />
I = n-1 / n<br />
100%<br />
Für großes n<br />
• Beispiel schlechte <strong>Regelung</strong><br />
I = 2 / n<br />
Zustandsüberwachung<br />
Harris Index<br />
• Startpunkt: Vergleich mit M<strong>in</strong>imalvarianzregelung<br />
Harris Index<br />
berechnet den<br />
vorhersagbaren<br />
Teil, abhgg von<br />
<strong>der</strong><br />
Prozeßtotzeit<br />
=<br />
+<br />
Hier wird das Benchmark<br />
bestimmt!<br />
Vorhersagbar, kann durch <strong>Regelung</strong><br />
beseitigt werden<br />
Nicht vorhersagbar, kann nicht<br />
durch <strong>Regelung</strong> beseitigt werden<br />
Vorhersagbarer Teil ist abhgg. von Prozeßtotzeit.<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 27
Zustandsüberwachung<br />
M<strong>in</strong>imalvarianzregelung<br />
e(t)<br />
y(t)<br />
e(t)<br />
y(t)<br />
Schätzproblem: welcher l<strong>in</strong>eare Filter<br />
erzeugt aus weisses Rauschen das<br />
Ausgangssignal?<br />
Störübertragungsfunktion<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 28
M<strong>in</strong>imalvarianzregelung<br />
Beispiel<br />
Vorher:<br />
0.47<br />
Nachher:<br />
0.96<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 29<br />
Hypothese: Kreis kann nicht besser getrimmt werden.<br />
Wurde von Experten bestätigt.
M<strong>in</strong>imalvarianzregelung<br />
Beispiel<br />
… … …<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 30
Erkennung von <strong>Regelung</strong>sproblemen<br />
Beispiel von Kriterien zur Entscheidung<br />
Slow tune<br />
• Bewertung verschiedener<br />
Performance<strong>in</strong>dices mit<br />
geeigneten Grenzwerten<br />
• Harris Index (Vergleich mit<br />
bestmöglichem Regler<br />
bezogen auf<br />
Totzeitbeschränkung)<br />
• Sollwertabweichungen (Wie<br />
weit / wie lange ist <strong>der</strong><br />
Prozesswert vom Sollwert<br />
entfernt)<br />
• u.a.m.<br />
Over tune<br />
• Komb<strong>in</strong>ation verschiedener<br />
Kennwerte<br />
• Prozesswert schw<strong>in</strong>gt<br />
regelmässig (siehe später)<br />
• Amplitude unregelmässig<br />
• Schw<strong>in</strong>gung ist symmetrisch<br />
• An<strong>der</strong>e Ursachen können<br />
ausgeschlossen werden<br />
• ...<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 31
Detektion <strong>und</strong> Diagnose erhöhter Varianz<br />
- Zeitweilige Sollwertän<strong>der</strong>ungen -<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 32
Manchmal enthalten Messdaten mehr Information<br />
Wie kann diese genutzt werden?<br />
Wie bewertet man die<br />
Regelgüte <strong>in</strong> diesem<br />
Fall (automatisch)?<br />
Idee: Klassifizierung des Regelkreises <strong>in</strong>dem man die<br />
normalisierte (mit <strong>der</strong> Totzeit) E<strong>in</strong>schw<strong>in</strong>gzeit berechnet.<br />
Warum normalisieren?<br />
Weil sonst das Benchmark unrealistisch wird bzw. unbekannt ist.<br />
Durch die Normalisierung können Faktoren berücksichtigt<br />
werden, die die Performanc e praktisch begrenzen.<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 33
Bewertung <strong>der</strong> Regelgüte bei Sollwertsprüngen<br />
Limitierung durch Totzeit<br />
Normalisierte E<strong>in</strong>schw<strong>in</strong>gzeit<br />
T st =<br />
Klassifizierung<br />
E<strong>in</strong>schw<strong>in</strong>gzeit<br />
Sche<strong>in</strong>bare Totzeit<br />
diagnosis T st overshoot<br />
well < 4.6 ---<br />
<strong>in</strong>termediate 4.613.3 > 10 %<br />
Warum funktioniert das?<br />
• Die Klassifizierung <strong>der</strong> Sprungantwort<br />
sche<strong>in</strong>t relativ prozessunabhängig zu<br />
se<strong>in</strong> für typische Anwendungen <strong>in</strong> <strong>der</strong><br />
Prozess<strong>in</strong>dustrie. Hier ist die Totzeit<br />
oft <strong>der</strong> wichtigste begrenzende Faktor.<br />
Vere<strong>in</strong>fachtes Schema für PI-Regler<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 34
Bewertung <strong>der</strong> Regelgüte bei Sollwertsprüngen<br />
Probleme mit realen Daten – Sprünge?!<br />
Rampenförmige<br />
Än<strong>der</strong>ung<br />
Lange Daten<br />
Unvollständige<br />
Sprungantworten<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 35
Bewertung <strong>der</strong> Regelgüte bei Sollwertsprüngen<br />
Wie können solche Fälle behandelt werden?<br />
• Suche nach (signifkanten = „excit<strong>in</strong>g“)<br />
Sollwertverän<strong>der</strong>ungen <strong>in</strong> Messdaten<br />
• Schneide die transienten Teile <strong>der</strong> Daten heraus<br />
• Schätze aus den Daten die Totzeit (modellbasiert)<br />
• Schätze aus den Daten die E<strong>in</strong>schw<strong>in</strong>gzeit (modellbasiert)<br />
• Berechne die normalisierte E<strong>in</strong>schw<strong>in</strong>gzeit<br />
• Entnehme die Bewertung aus <strong>der</strong> Tabelle<br />
• Die gesamte Methode muss automatisch funktionieren<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 36
Schritt 1: Segmentierung <strong>der</strong> Messdaten<br />
steady-state<br />
selected<br />
Mit Hilfe e<strong>in</strong>es e<strong>in</strong>fachen statistischen Masses für Stationarität<br />
time [s]<br />
steady-state<br />
selected<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 37<br />
time [s]
Schritt 2: Schätzung <strong>der</strong> (sche<strong>in</strong>baren) Totzeit<br />
Prozessmodell (Laguerre filter)<br />
Zeit-diskretes Modell<br />
^y<br />
y<br />
G<br />
G(<br />
q<br />
m<strong>in</strong>phase<br />
( q<br />
1<br />
)<br />
1<br />
)<br />
<br />
G<br />
allpass<br />
Jedes dynamische System kann <strong>in</strong> e<strong>in</strong>en m<strong>in</strong>imalphasigen<br />
<strong>und</strong> <strong>in</strong> e<strong>in</strong>en Allpassteil zerlegt werden.<br />
( q<br />
1<br />
)<br />
Laguerre-Filter modellieren Totzeit implizit, es muss ke<strong>in</strong>e<br />
spezielle Struktur vorgegeben werden. Die Filter stellen<br />
orthogonale Basisfunktionen dar, aus denen die Dynamik<br />
beschrieben wird.<br />
T d<br />
<br />
(<br />
)<br />
lim<br />
0 <br />
<br />
Totzeitschätzung<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 38<br />
<br />
<br />
<br />
Die richtig beschriebene Totzeit entspricht dem<br />
Allpass exakt nur für Frequenz w=0.<br />
arg(<br />
arg( Gap)<br />
<br />
i T<br />
e <br />
Der Allpassteil beschreibt automatisch den Totzeitteil des<br />
Modelles, da <strong>der</strong> Rest des Modelles diese nicht efasst.<br />
)
Step 3: Berechnung <strong>der</strong> E<strong>in</strong>schw<strong>in</strong>gzeit<br />
Hierzu wird das identifizierte Modell verwendet<br />
• Schätzung des Modelles des geschlossenen Kreises, unter<br />
Zuhilfenahme <strong>der</strong> bereits geschätzten Totzeit T d<br />
• Berechnung <strong>der</strong> Sprungantwort für dieses Modell<br />
• Berechnung Überschw<strong>in</strong>gen OS<br />
OS<br />
• Berechnung E<strong>in</strong>schw<strong>in</strong>gzeit T s<br />
• Ermittlung <strong>der</strong> Klassifizierung<br />
<br />
diagnosis T st overshoot<br />
well < 4.6 ---<br />
<strong>in</strong>termediate 4.613.3 > 10 %<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 39
Beispiel1: Simulierte Daten<br />
Ausgangsdaten<br />
<br />
Datensegmentierung<br />
ausschneiden <strong>und</strong> vere<strong>in</strong>en<br />
Prozessmodellidentifikation<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 40
Beispiel 1: cont’d<br />
Totzeitschätzung<br />
Mittels <strong>in</strong>stabiler Nullstellen<br />
T d = 15 samples<br />
Prozessmodellidentifikation<br />
Und Sprungantwort<br />
T st = 2.4<br />
sluggish<br />
oscillatory<br />
<strong>in</strong>termediate<br />
well tuned<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 41
Weitere Beispiele: Simulierte Fälle<br />
Gut e<strong>in</strong>gestellt<br />
Zu aggressiv<br />
Zu schwach<br />
so lala<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 42
Beispiel 3: Durchflussregelung Zellstoffherstellung<br />
Gut Mittel Gut<br />
Data segementation<br />
&<br />
Dead-time estimation<br />
Closed-loop model identification<br />
&<br />
Classification<br />
© ABB Group<br />
SS 2010 | Slide 43<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 43
Beispiel 3: cont’d<br />
Gut Mittel Gut<br />
Batch delay Tst OS Class<br />
I 15.1 3.9 0% well<br />
II 24.4 10.2 0% <strong>in</strong>termediate<br />
III 7.8 3.2 0% well<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 44
Wie würde e<strong>in</strong>e solche Methode nun implementiert?<br />
???<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 45
Wie würde e<strong>in</strong>e solche Methode nun implementiert?<br />
Annahmen<br />
• Methode ist getestet<br />
• Method funktioniert<br />
???<br />
• E<strong>in</strong>gabe <strong>und</strong> Ausgabedaten<br />
s<strong>in</strong>d bestimmt<br />
• Klärung von:<br />
• In welchem System soll die Funktion<br />
implementiert werden (Leitsystem, PC,<br />
remote, …)<br />
• S<strong>in</strong>d die E<strong>in</strong>gabedaten <strong>in</strong> <strong>der</strong> richtigen<br />
Qualität vorhanden?<br />
• Wie werden die E<strong>in</strong>gabedaten<br />
e<strong>in</strong>gelesen?<br />
• Wie <strong>und</strong> wo werden Ergebnisse<br />
weiterverarbeitet?<br />
• Wer steuert die Ausführung ?<br />
• Umsetzung des Algorithmus<br />
• C, C#, …<br />
• Compilieren<br />
• Anb<strong>in</strong>dung an Daten (heute meist OPC)<br />
• Semantik <strong>der</strong> Ausgangsdaten<br />
• Anwen<strong>der</strong>schnittstelle<br />
• …<br />
• Testen, testen, testen<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 46
Detektion von ausgeprägten<br />
Schw<strong>in</strong>gungen<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 47
Schw<strong>in</strong>gungen <strong>in</strong> Prozesswerten s<strong>in</strong>d oft unbemerkt<br />
• “Das war schon immer so.”<br />
• “Da kann man nichts machen, das ist <strong>der</strong> Prozess.”<br />
• Es kann schwierig se<strong>in</strong>, periodische Schwankungen<br />
überhaupt zu entdecken.<br />
• Schw<strong>in</strong>gungen können <strong>in</strong> allen möglichen<br />
Ersche<strong>in</strong>ungsformen auftreten.<br />
Schw<strong>in</strong>gungen s<strong>in</strong>d streng zu<br />
trennen von Vibrationen. Diese<br />
spielen zwar oft e<strong>in</strong>e wichtige<br />
Rolle, s<strong>in</strong>d jedoch Teil <strong>der</strong><br />
klassischen Zustandsüberwachung<br />
von Masch<strong>in</strong>en.<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 48
Was ist e<strong>in</strong>e Schw<strong>in</strong>gung?<br />
Es gibt ke<strong>in</strong>e mathematische Def<strong>in</strong>ition (für unsere Zwecke)<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 49
… alle möglichen Ersche<strong>in</strong>ungsformen!<br />
Komplexe Schw<strong>in</strong>gung<br />
Verschiedene Frequenzen<br />
Versteckt <strong>in</strong> Sollwertän<strong>der</strong>ungen<br />
Unregelmässige Schw<strong>in</strong>gung<br />
Schw<strong>in</strong>gung?!<br />
Regelmässige Schw<strong>in</strong>gung<br />
Asymmetrische Schw<strong>in</strong>gung<br />
Stark verrauscht<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 50<br />
Ungewöhnliches Stiktionsmuster<br />
Klassisches Stiktionsmuster
Wie man das Problem praktisch angeht<br />
Die Spielregeln<br />
• Die Methoden müssen ohne Modelle auskommen<br />
• Ke<strong>in</strong> physikalisches Modell o<strong>der</strong> Simulation<br />
• Ke<strong>in</strong>e Black-Box Modelle<br />
• Verwendung m<strong>in</strong>imaler Information über den Regelkreis<br />
• Nur Standard<strong>in</strong>formation (Typ, Parameter, Wichtigkeit, …)<br />
• Verwendung verfügbarer Messwerte (Regelfehler,<br />
Stellsignal)<br />
• Ke<strong>in</strong>e weiteren Messungen<br />
• Ke<strong>in</strong>e externen Anregungen<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 51
Detektion - e<strong>in</strong>ige Klärungen<br />
• Was IST e<strong>in</strong>e Schw<strong>in</strong>gung?<br />
Ohne formale Def<strong>in</strong>ition ist e<strong>in</strong>e<br />
Detektion schwierig<br />
• Welche Frequenz hat die Schw<strong>in</strong>gung?<br />
Was tun bei mehreren Frequenzen?<br />
• Welche Amplitude hat die Schw<strong>in</strong>gung?<br />
Was ist GROSS <strong>und</strong> was ist KLEIN?<br />
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WS 2011/12 | Slide 52
Schw<strong>in</strong>gungsdetektion<br />
Pr<strong>in</strong>zipien<br />
• Frequenzbereich<br />
“f<strong>in</strong>de Gipfel im Spektrum”<br />
• Wann ist e<strong>in</strong>e Spitze relevant?<br />
• Was tun bei multiplen Spitzen?<br />
• Zeitbereich<br />
“f<strong>in</strong>de Regelmässigkeiten”<br />
• Betrachte die IAE o<strong>der</strong> Nulldurchgänge<br />
• how to quantify “regularity” and size?<br />
• Auto-Korrelation<br />
“f<strong>in</strong>de Regelmässigkeiten”<br />
• Betrachte den Dämpfungsfaktor<br />
• Betrachte Nulldurchgänge<br />
• Exzellente Entrauschung des Signals!<br />
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WS 2011/12 | Slide 53
Schw<strong>in</strong>gungsdetektion<br />
Beispiel<br />
Beispiel Schw<strong>in</strong>gungs-Index* [0…100%]<br />
For automatic, largescale<br />
loop monitor<strong>in</strong>g<br />
detection needs to<br />
be mapped <strong>in</strong>to a<br />
Index = 0% (no osc.)<br />
s<strong>in</strong>gle <strong>in</strong>dex<br />
<br />
Signal im Zeitbereich (oben), Autokorrelation<br />
(mitte), Frequenzbereich (unten)<br />
*Der Index wird berechnet als e<strong>in</strong> Mass für die<br />
Regelmässigkeit <strong>der</strong> Nulldurchgänge <strong>der</strong> AKF.<br />
Index = 81% (osc.)<br />
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WS 2011/12 | Slide 54
E<strong>in</strong>e Schw<strong>in</strong>gung muss nicht ständig auftreten<br />
Trends von Schw.Indices<br />
Sichtbare Schw<strong>in</strong>gung falls<br />
Index >0.3 - 0.4.<br />
*Der Index wird hier berechnet als<br />
e<strong>in</strong> Mass für die Regelmässigkeit <strong>der</strong><br />
Flächen<strong>in</strong>tegrale zwischen den<br />
Nulldurchgängen.<br />
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WS 2011/12 | Slide 55
Kennwerte sollten als Trend betrachtet werden<br />
Erst dadurch erschliessen sich Diagnosen<br />
Kennwert<br />
• Index Def<strong>in</strong>ition: 0 – ke<strong>in</strong>e Schw<strong>in</strong>gung, 1 – Starke<br />
Schw<strong>in</strong>gung<br />
• Detektionsgrenze: e.g. 0.3-0.4<br />
Wartung des<br />
Ventils (I-P<br />
Wandler war<br />
defekt)<br />
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WS 2011/12 | Slide 56<br />
Tage (1 datensatz je Tag)
Korrelation angewandt auf Kennwerte<br />
Welche Kreise haben Probleme immer geme<strong>in</strong>sam?<br />
Schw<strong>in</strong>gung Kreis 1<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 57<br />
1<br />
0.8<br />
0.6<br />
0.4<br />
0.2<br />
0<br />
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1<br />
Schw<strong>in</strong>gung Kreis 2<br />
Je<strong>der</strong> Kreis entspricht <strong>der</strong> Analyse e<strong>in</strong>es Datensatzes ( = 1 Tag)<br />
Fazit:<br />
Beide Kreise s<strong>in</strong>d<br />
gekoppelt. Aber: wer ist<br />
Henne, wer ist Ei?<br />
Die Antwort kann mittels<br />
anlagenweiter<br />
Störungsanalyse<br />
gef<strong>und</strong>en werden.<br />
(Siehe Modul 4)
S<strong>in</strong>nvolle Methoden liefern auch weitere Information<br />
<br />
<br />
<br />
Period = 41.1 Ampl. [s]<br />
Regularity = 90 %<br />
Ampl. = 0.7 % of op.range<br />
Symmetry = 81 %<br />
<br />
<br />
<br />
Severity = 46.6 %<br />
Ampl. Regularity = 53 %<br />
Symmetry = 35 %<br />
<br />
Dieserart Information ist notwendig für Diagnosen!<br />
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WS 2011/12 | Slide 58<br />
Severity = 70.8 %
E<strong>in</strong>ige verfügbare Methoden (Detektion v. Schw<strong>in</strong>gungen)<br />
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WS 2011/12 | Slide 59<br />
Method A (Forsman and Statt<strong>in</strong>, 1998)<br />
Regelmässigkeit <strong>der</strong> IAEs & Nulldurchgänge (Zeitbereich)<br />
Method B (Häggl<strong>und</strong>, 1995)<br />
Regelmässigkeit von signifikanten AE (Zeitbereich)<br />
Method C (Sr<strong>in</strong>ivasan et al., 2006)<br />
Modified Empirical Mode Decomposition<br />
Method D (Seborg and Miao, 1999)<br />
Dämpfungsfaktor (Auto-Korrelationsfunktion, AKF)<br />
Method E (Thornhill et al., 2003)<br />
Regelmässigkeit <strong>der</strong> Nulldurchgänge (AKF)<br />
Method F (Salsbury and S<strong>in</strong>ghal, 2005)<br />
Identifikation von ungedämpften Polen <strong>in</strong> Zeitreihen (ARMA )Modell<br />
Method G (without reference)<br />
Detektion signifikanter Spitzen im Spektrum (Leistungs- / Amplit.-)<br />
Method H (Matsuo et al., 2003)<br />
Wavelet-basierte visuelle Erkennung multipler Schw<strong>in</strong>gungen<br />
Methods xy .... es gibt noch mehr
Wann könnte welche Methodik verwendet werden?<br />
E<strong>in</strong>e Auswahlhilfe<br />
Doma<strong>in</strong> Mode Load Pros Cons<br />
A<br />
B<br />
C<br />
D<br />
E<br />
F<br />
G<br />
H<br />
Time Offl<strong>in</strong>e Low - handles asym-me-tri-cal oscillations<br />
- simple & <strong>in</strong>tuitive<br />
Time Onl<strong>in</strong>e Low - simple & <strong>in</strong>tuitive<br />
- onl<strong>in</strong>e applicable<br />
Time Offl<strong>in</strong>e Medium - fast computation<br />
- several frequencies can be identified<br />
ACF Offl<strong>in</strong>e Medium - detects short-term oscillations<br />
- automatic filter<br />
ACF Offl<strong>in</strong>e Medium - automatic filter<br />
- <strong>in</strong>tuitive<br />
Model Onl<strong>in</strong>e Medium - noise modelled<br />
- so<strong>und</strong> method<br />
Frequency Offl<strong>in</strong>e Medium - classical method<br />
- f<strong>in</strong>ds ma<strong>in</strong> oscill.<br />
- filter<strong>in</strong>g required<br />
- regular oscillation needed<br />
- needs to specify ultimate frequency<br />
- noise sensitive<br />
- automation difficult<br />
- patented<br />
- hard if several frequencies<br />
- hard if several frequencies<br />
- hard if several frequencies<br />
- difficult to evaluate automatically<br />
Time / Frequency Offl<strong>in</strong>e High - handles multiple oscillations - no automatic evaluation<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 60<br />
Welche Fragen sollte man sich stellen?<br />
• Ist e<strong>in</strong>e onl<strong>in</strong>e o<strong>der</strong> offl<strong>in</strong>e Analyse geplant?<br />
• S<strong>in</strong>d die Rechenzeit <strong>und</strong> CPU-Last begrenzt?<br />
• Muss die Methode automatisiert se<strong>in</strong> o<strong>der</strong> ist menschliche Expertise<br />
verfügbar?<br />
• Reicht e<strong>in</strong>e Ja / Ne<strong>in</strong> Aussage o<strong>der</strong> ist e<strong>in</strong> REAL Kennwert notwendig?<br />
• Additional <strong>in</strong>formation required / delivered? Z.B. Unsicherheit?
Harris Performance Index & Schw<strong>in</strong>gungen<br />
Was passiert wenn man die Annahmen verletzt<br />
Daten<strong>in</strong>tervall<br />
Aktuelle<br />
Varianz<br />
M<strong>in</strong>imal<br />
mögliche<br />
Varianz<br />
Geschätztes<br />
Rauschlevel<br />
Harris Index<br />
[0 …100%]<br />
Je höher desto näher<br />
am MV Benchmark<br />
[1:350] 5.87 1.92 0.75 36%<br />
[500:800] 0.14 0.087 0.081 54%<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 61<br />
Warum reflektiert <strong>der</strong> Performance – Index die<br />
offensichtliche Verbesserung nicht besser?
Harris Performance Index & Schw<strong>in</strong>gungen<br />
Was könnte man besser machen?<br />
• Wenn e<strong>in</strong> Kreis schw<strong>in</strong>gt, ist klar, dass e<strong>in</strong> Problem vorliegt. Der Harris<br />
Performance Index ist <strong>in</strong> dem Fall ohne wirkliche Relevanz.<br />
• Für schw<strong>in</strong>gende Systeme s<strong>in</strong>d e<strong>in</strong>ige <strong>der</strong> notwendigen Voraussetzungen<br />
nicht erfüllt.<br />
• Wie könnte <strong>der</strong> Kreis trotzdem untersucht werden?<br />
• Frequenzbereich (Owen, 1996):<br />
• Entferne den Beitrag <strong>der</strong> Schw<strong>in</strong>gung im Frequenzbereich <strong>und</strong><br />
evaluiere den Harris Index für den „Rest“. Dies kann direkt im FB<br />
getan werden, <strong>in</strong>dem aktuelles (bere<strong>in</strong>igtes) Spektrum <strong>und</strong><br />
M<strong>in</strong>imalvarianz-Spektrum verglichen werden.<br />
• Der errechnete Index beschreibt die Performance für den nicht<br />
durch die Schw<strong>in</strong>gung betroffenen Teil des Signals.<br />
• Zeitbereich (Horch, 2000)<br />
• Dasselbe könnte im ZB getan werden mit Hilfe e<strong>in</strong>es Band-stop<br />
Filters<br />
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WS 2011/12 | Slide 62
Harris Performance Index & Schw<strong>in</strong>gungen<br />
Beispiel: Zwei gekoppelte Regelkreise<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 63
Harris Performance Index & Schw<strong>in</strong>gungen<br />
Beispiel: Zwei gekoppelte Regelkreise<br />
Ursache: Konz.regelung<br />
Band-stop filter<br />
Ursache: aggress. Regler<br />
Flow<br />
Consistency<br />
Totzeit 3 samples 12 samples<br />
Harris (filtered) 60% 29%<br />
Konzentrationskreis (richtigerweise) detektiert<br />
© ABB AG<br />
WS 2011/12 | Slide 64
Falls e<strong>in</strong> Prozessmodell vorhanden ist<br />
Die gesamt Reglerentwurfstheorie ist dann verfügbar!<br />
1. Schliesse nichtl<strong>in</strong>eare Ursachen aus<br />
2. Berechne die aktuelle Frequenz<br />
3. Berechne die natürliche Frequenz<br />
4. Entscheidungsregel:<br />
beide Frequenzen gleich <strong>in</strong>terne Ursache<br />
beide Frequenzen untersch. externe Ursache<br />
Korrektes Ergebnis<br />
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WS 2011/12 | Slide 65
Zusammenfassung<br />
• siehe Teil 2<br />
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WS 2011/12 | Slide 66
Literature<br />
• siehe Teil 2<br />
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WS 2011/12 | Slide 67
Kontakt<br />
Dr. Alexan<strong>der</strong> Horch<br />
Automation Department<br />
ABB Forschungszentrum<br />
Segelhofstrasse 1 K<br />
CH-5405 Baden-Dättwil<br />
Phone: +41 58 58 68107<br />
Mobile: +41 79 58 38 222<br />
Email: alexan<strong>der</strong>.horch@ch.abb.com<br />
L<strong>in</strong>ks<br />
Jobs, Praktikum, Masterarbeiten: www.abb.com/careers<br />
ABB Technologie: www.abb.com<br />
About ABB Technology<br />
Forschungszentrum Schweiz:<br />
http://www.abb.ch/cawp/chabb123/bd361b8e73968949c1257337002e0d88.aspx<br />
Forschungszentrum Deutschland:<br />
http://www.abb.de/forschung<br />
© ABB Group<br />
SS 2010 | Slide 68
Change language