Description
(Text)
Das Buch bietet eine Einführung in die modellbasierte prädiktive Regelungen einschließlich ihrer Anwendungen in der industriellen Prozessautomatisierung. Ausgewählte Anwendungsbeispiele zeigen dem Leser die Möglichkeiten und den Nutzen dieser Technologie auf.
Es richtet sich vor allem an jetzige und zukünftige Anwender in der Industrie auf den Gebieten Anlagenplanung und -errichtung, Prozessleittechnik, Prozessführung und Informationstechnik, ist aber auch für Studierende höherer Semester der Fachrichtungen Automatisierungs- und Verfahrenstechnik und für in der Forschung tätige Wissenschaftler von großem Interesse.
(Table of content)
1;Vorwort;6
2;Inhaltsverzeichnis;10
3;1 Einführung;24
3.1;1.1 Entwicklung der Prozessführung im gegenwärtigen wirtschaftlichen Umfeld;24
3.2;1.2 Standardmäßige dezentrale PID-Regelung Möglichkeiten und Grenzen;27
3.2.1;1.2.1 Zusatzfunktionen industrieller PID-Regler;28
3.2.2;1.2.2 Vermaschte Regelungsstrukturen;30
3.3;1.3 Ergänzungen zur PID-Regelung;37
3.3.1;1.3.1 Beeinflussung des Führungs- und Störverhaltens;37
3.3.2;1.3.2 Parameteroptimierung;39
3.3.3;1.3.3 Control Performance Monitoring;40
3.4;1.4 Advanced-Control-Verfahren in Prozessleitsystemen;42
3.4.1;1.4.1 Rapid Prototyping (MATLAB/SIMULINK-Ankopplung);45
3.4.2;1.4.2 Fuzzy-Logik und Fuzzy-Control;45
3.4.3;1.4.3 Softsensoren und künstliche neuronale Netze;46
3.4.4;1.4.4 Mehrgrößenregelung und modellprädiktive Regelung ( MPC: Model Predictive Control);49
3.5;1.5 Online-Prozessoptimierung;51
4;2 Grundkonzept und Merkmale modellbasierter prädiktiver Regelungen;56
4.1;2.1 Erfolgsfaktoren der industriellen Anwendung von MPC- R
(Review)
Buchbesprechung in at 6/2005; Kopie in Fragebogen-Ordner abgeheftet!
(Table of content)
chtparametrische E/A-Modelle;88
5.2.2;3.2.2 Parametrische E/A-Modelle;95
5.3;3.3 Lineare dynamische Prozessmodelle im Zustandsraum;103
5.3.1;3.3.1 Zeitkontinuierliches Zustandsmodell;103
5.3.2;3.3.2 Zeitdiskretes Zustandsmodell;104
5.4;3.4 Beispiel: Modellierung eines kontinuierlichen Rührkesselreaktors;105
5.5;3.5 Verfahren zur Identifikation linearer dynamischer Systeme;108
5.5.1;3.5.1 Kennwertermittlung aus Sprungantworten;109
5.5.2;3.5.2 Identifikation von FIR-Modellen;110
5.5.3;3.5.3 Parameterschätzung in Differenzengleichungen;114
5.5.4;3.5.4 Identifikation von zeitdiskreten Zustandsmodellen durch subspace identification ;118
5.6;3.6 Praktische Gesichtspunkte bei der Prozessidentifikation;120
5.6.1;3.6.1 Testsignalplanung;120
5.6.2;3.6.2 Wahl der Abtastzeit;123
5.6.3;3.6.3 Aufbereitung der Messwertsätze;125
5.6.4;3.6.4 Wahl der Modellstruktur und Modellordnung;127
5.6.5;3.6.5 Identifikation im geschlossenen Regelkreis;129
5.6.6;3.6.6 Modellvalidierung;132
5.6.7;3.6.7 Identif
(Author portrait)
Rainer Dittmar studierte an der TH Leuna-Merseburg Verfahrenstechnik. Das Studium schloss er 1974 als Diplom-Ingenieur ab. Es folgte ein Forschungsstudium Systemverfahrenstechnik an der TH Leuna-Merseburg unter der Leitung von Prof. Dr. Klaus Hartmann und 1976 die Promotion zum Dr.-Ing. In der Folgezeit war er sowohl in der Wirtschaft tätig als auch später als Dozent für Automatisierungstechnik im Fachbereich Verfahrenstechnik an der Technischen Hochschule Merseburg. Seit 1996 ist er Professor für Automatisierungstechnik an der FH Westküste Heide.
