DE19519627C2

DE19519627C2 - Process for optimizing the process control of production processes

Info

Publication number: DE19519627C2
Application number: DE1995119627
Authority: DE
Inventors: Herbert Dr Furumoto; Christian Dr Fricke
Original assignee: Siemens AG
Current assignee: Siemens AG
Priority date: 1995-05-29
Filing date: 1995-05-29
Publication date: 1999-04-29
Anticipated expiration: 2015-05-30
Also published as: DE19519627A1

Description

Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur Optimierung der Prozeßführung von Produktionsvorgängen, bei dem Prozeß einstellungen einer Anlage vorgegeben werden.The invention relates to a method for optimization the process control of production processes, in the process system settings.

Mit der älteren, nichtvorveröffentlichten EP 0 658 833 A1 wird bereits eine Vorrichtung zur Prozeßführung vorgeschla gen, die nach Art des sogenannten "fallbasierten Lernens" arbeitet. Beim zugehörigen Betriebsverfahren werden die Para meter von typischen Fällen während der Produktion erfaßt, untereinander verglichen und werden mittels eines Fallerzeu gers einerseits und eines Fallauswählers andererseits ent sprechend optimierte Sollwerte erzeugt. Dabei kann gegebenen falls auf die Technologie von Fuzzy-Logik und/oder neuronalen Netzen zurückgegriffen werden. In der US 2 582 261 A wird ein computergestütztes neuronales Netz beschrieben, das zur Pro zeßführung von technischen Prozessen eingesetzt werden kann. Dafür ist der Prozeßkette eine Einheit mit einem Datenspei cher für bekannte Fälle zugeordnet, über welche die einzelnen Fälle laufen und dort abgespeichert werden. Von dem Daten speicher wird ein neuronales Netzwerk konfiguriert, wobei durch die Wechselwirkung zwischen Datenspeicher und neurona lem Netzwerk Eigenschaften des im Prozeß hergestellten Pro duktes ableitbar sein sollen.With the older, unpublished EP 0 658 833 A1 a device for process control is already proposed genes, which in the manner of so-called "case-based learning" is working. In the associated operating procedure, the para meters of typical cases recorded during production, compared with each other and are created using a case generator ent on the one hand and a case selector on the other accordingly optimized setpoints generated. It can be given if on the technology of fuzzy logic and / or neural Networks can be used. In US 2,582,261 A a computer-assisted neural network described for the Pro time management of technical processes can be used. For this, the process chain is a unit with a data memory assigned to known cases via which the individual Cases run and are saved there. From the data a neural network is configured, whereby through the interaction between data storage and neurona lem network properties of the pro product should be derivable.

Davon ausgehend ist es Aufgabe der Erfindung, die Optimierung der Prozeßführung bei Produktionsvorgängen weiter zu verbes sern.Proceeding from this, the object of the invention is optimization to further improve the process control in production processes ser.

Die Aufgabe ist erfindungsgemäß bei einem Verfahren der ein gangs genannten Art mit folgenden Verfahrensschritten gelöst:
The object is achieved according to the invention in a method of the type mentioned initially with the following method steps:

- from the process data and the process settings of individual Production operations are carried out using a case producer Cases created and placed on a case classifier Given database,
- a single case running on the system is limited to one Given forecasting facility, whereby from the process data and the process properties product properties beforehand be said
- The individual case is assessed with a fitness factor, in besides the model parameters, the costs, the quality and / or ecological factors, whereby the fitness factors of different cases to a comparative Assessment can be used, and
- by case modification new cases are created, which run through the forecasting facility until an optimum of Fitness factor is reached.

Im Rahmen der Erfindung können beim Stand der Technik im anderen Zusammenhang bereits vorgeschlagenen genetischen Algorithmen zur Optimierung großtechnischer Prozesse einge setzt werden. Diese werden beispielsweise in der Monographie "Genetische Algorithmen und Evolutionsstrategien" (1994), Seiten 197, 282 bis 291, 356 bis 366, insbesondere für die Anwendung in der Technik, beschrieben. Es ist möglich, die von den genetischen Algorithmen bekannten Populationen als Fälle für typische Prozeßeinstellungen zu definieren und so als Basis für die Optimierung des Prozesses zu verwenden. Dieses Verfahren läßt sich insbesondere in der Anwendung bei der Papierherstellung einsetzen.Within the scope of the invention, the state of the art in another context already proposed genetic Algorithms for optimizing large-scale processes be set. These are, for example, in the monograph "Genetic Algorithms and Evolution Strategies" (1994), Pages 197, 282 to 291, 356 to 366, especially for the Application in technology, described. It is possible that populations known as genetic algorithms Define cases for typical process settings and such to use as the basis for optimizing the process. This method can be used in particular of paper production.

Vorteilhaft ist bei der Erfindung, daß mit Zuführung des je weils auf der Anlage laufenden Falles zur vorhandenen Progno seeinrichtung aus den Prozeßeigenschaften die Produkteigen schaften vorhergesagt werden können. Dies kann mit einem analytischen Modell, einem neuronalen Netz, einem Fuzzy-Ent scheidungssystem oder dergleichen erfolgen. Es entsteht so ein "kompletter Fall", der mit dem Fitneßfaktor bewertet wird. Die Bewertung erfolgt anhand der Kosten, Qualität und/ oder auch ökologischen Faktoren, insbesondere beispielhaft über eine Kostenfunktion.It is advantageous in the invention that with the supply of each because of the current case to the existing progno se device based on the process properties can be predicted. This can be done with a analytical model, a neural network, a fuzzy ent divorce system or the like. It is created this way a "complete case" that evaluates with the fitness factor becomes. The evaluation is based on the costs, quality and / or also ecological factors, especially exemplary via a cost function.

Im Rahmen der Erfindung wird der Fitneßfaktor zur verglei chenden Bewertung unterschiedlicher Fälle ausgenutzt. Der Fitneßfaktor wird im Normalbetrieb dem Anlagenfahrer ange zeigt. Ist der Anlagenfahrer mit dem Fitneßfaktor nicht zu frieden oder liefert die Prognose nicht das gewünschte Ergeb nis vorrangig die geforderten Produkteigenschaften kann auf Simulation umgeschaltet werden. Wahlweise kann eine solche Umschaltung ereignisgetriggert sein.In the context of the invention, the fitness factor is compared appropriate evaluation of different cases. The Fitness factor is indicated to the operator in normal operation shows. The operator is not too fit with the fitness factor peace or the forecast does not deliver the desired result nis primarily the required product properties Simulation can be switched. Optionally, such Switchover to be event triggered.

Bei der Erfindung können vorteilhafterweise aus laufenden Fällen abgeleitete Prozeßeinstellungen, wie insbesondere veränderbare Prozeßzustände, Sollwerte, Stellwerte, Chemi kaliendosierungen od. dgl., modifiziert werden. Ein auf diese Weise entstehender Tochterfall wird wiederum der Prognoseein richtung zugeführt und erneut der Fitneßfaktor berechnet. Dies bedeutet, daß der Tochterfall dem gleichen Bewertungs verfahren unterzogen wird wie der ursprüngliche Fall. Der sich neu ergebende Fitneßfaktor wird mit dem des vorher gehenden Falles verglichen. Dieser Vorgang wird so lange wiederholt, bis der Fitneßfaktor ein Optimum erreicht hat. Anschließend kann der Operator bzw. der Anlagenfahrer ent scheiden, ob er die zugehörigen und jeweils gespeicherten Prozeßeinstellungen für den tatsächlichen Produktionsablauf übernehmen will.In the invention can advantageously from ongoing Cases derived process settings, such as in particular changeable process states, setpoints, manipulated values, chemi doses of calories or the like, are modified. One on this Wise emerging daughter case will again be the forecast direction and the fitness factor is calculated again. This means that the daughter case has the same valuation is subjected to the same procedure as the original case. The the new fitness factor is the same as that of the previous one compared case. This process will take so long repeated until the fitness factor has reached an optimum. Then the operator or the operator can enter decide whether it is the associated and saved Process settings for the actual production process wants to take over.

Weitere Einzelheiten und Vorteile der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Figurenbeschreibung eines Ausführungs beispiels anhand der Zeichnung in Verbindung mit den weiteren Patentansprüchen. Es zeigenFurther details and advantages of the invention emerge from the following figure description of an embodiment for example using the drawing in conjunction with the others Claims. Show it

Fig. 1 als Blockschaltbild die Anwendung von genetischen Algorithmen bei Optimierung der Prozeßführung eines Produktionsvorganges, wobei die Art des Produktions vorganges offengehalten wird, Fig. 1 is a block diagram of the application of genetic algorithms in optimization of the process control of a production process, the nature of the production process is kept open,

Fig. 2 die Berechnung des Fitneßfaktors mit neuronalen Netzen und Fuzzy-Logik, Fig. 2, the calculation of fitness factor with neural networks and fuzzy logic,

Fig. 3 die Berechnung des Fitneßfaktors aus einer Wissens basis vorheriger Produktionsfälle und Fig. 3 the calculation of the fitness factor from a knowledge base of previous production cases and

Fig. 4 die Berechnung des Fitneßfaktors mit sogenannten konzeptionellen Klustern. Fig. 4 the calculation of the fitness factor with so-called conceptual clusters.

Die Erfindung ist insbesondere bei der Papierherstellung vor teilhaft einsetzbar.The invention is particularly useful in papermaking partially applicable.

In Fig. 1 bezeichnet der Block 1 eine Einheit von Prozeß daten, die bei einem bestimmten Produktionsvorgang anfällt. Bei der Papierherstellung sind solche Vorgänge im einzelnen die Prozeßführung bei der Zellstoffherstellung einerseits und der entsprechenden Weiterverarbeitung zu Papier andererseits.In Fig. 1, the block 1 indicates a unit of data process, which is obtained in a specific production process. In paper production, such processes are in detail the process control in the pulp production on the one hand and the corresponding further processing to paper on the other.

Der Einheit 1 ist eine Einheit 2 nachgeschaltet, die als so genannter Fallerzeuger dient. In der Einheit 2 werden aus den Prozeßdaten des Blockes 1 und weiteren in einer Einheit 21 gespeicherten Offline-Daten typische Fälle abgeleitet, wobei jeweils ein aktueller Fall ausgewählt wird. Die so generier ten Fälle des Fallerzeugers 2 werden in einen Fallklassifi zierer 3 und einer nachfolgenden Datenbank 4 für die einzel nen Fälle gegeben.The unit 1 is followed by a unit 2 , which serves as a so-called case generator. In unit 2 , typical cases are derived from the process data of block 1 and further offline data stored in unit 21 , a current case being selected in each case. The cases of the case generator 2 thus generated are placed in a case classifier 3 and a subsequent database 4 for the individual cases.

In einer nachgeschalteten Einheit 5 wird jeweils ein aktuel ler Fall vom Fallerzeuger 2 einerseits und der Datenbank 4 der Fälle angesteuert. Parallel ist eine Einheit 6 für einen sogenannten Tochterfall geschaltet.In a downstream unit 5 , a current case is triggered by the case generator 2 on the one hand and the database 4 of the cases. A unit 6 is connected in parallel for a so-called daughter case.

Von den Einheiten 5 oder 6 wird alternativ über einen Schal ter 7 eine Prognoseeinrichtung 8 angesteuert. Der Prognose einrichtung 8 folgt eine Einheit 9 zur Berechnung des soge nannten Fitneßfaktors, die auch einen Alarmgenerator beinhal ten kann.Alternatively, a forecasting device 8 is actuated by units 5 or 6 via a switch 7 . The forecasting device 8 is followed by a unit 9 for calculating the so-called fitness factor, which can also include an alarm generator.

Der sogenannte Fitneßfaktor ist in der Theorie der geneti schen Algorithmen eindeutig definiert, beispielsweise in der Monographie D. E. Goldberg "GENETIC ALGORITHM in search, optimization and machine learning", Addison-Wesley Publishing Comp. Inc. (1989). Damit ist im einzelnen die Gültigkeit des angewandten Prozeßmodells für die jeweilige Steuerungsaufgabe beschrieben.The so-called fitness factor is in the theory of genetics algorithms clearly defined, for example in the Monograph D. E. Goldberg "GENETIC ALGORITHM in search, optimization and machine learning ", Addison-Wesley Publishing Comp. Inc. (1989). This is the validity of the applied process model for the respective control task described.

Für eine Optimierung wird das Ausgangssignal der Einheit 9 zwecks Berechnung des Fitneßfaktors auf eine Einheit 10 zur Erzeugung von genetischen Algorithmen gegeben. In der Einheit 10 werden eine Anzahl von Tochterfällen generiert, aus denen jeweils die günstigsten ausgewählt werden können. Über einen sog. Fallmodifizierer 11 werden die Signale auf die Einheit 1 zur Speicherung der Prozeßdaten zurückgegeben. Dabei ist an dieser Stelle der Anlagenfahrer bzw. Operator zwischenge schaltet, von dem manuelle Modifikationen eingegeben werden können.For an optimization, the output signal of the unit 9 is passed to a unit 10 for generating genetic algorithms for the purpose of calculating the fitness factor. A number of daughter cases are generated in unit 10 , from which the cheapest can be selected. The signals are returned to the unit 1 for storing the process data via a so-called case modifier 11 . At this point, the operator or operator is interposed, from whom manual modifications can be entered.

Das Konzept der in der Figur nur abstrahiert dargestellten Anlage ist, unter Verwendung der genetischen Algorithmen die vorhandenen Fälle derart zu modifizieren, daß ein Toch terfall mit einem aktuellen Fall verglichen werden kann und jeweils der bessere Fall zur Grundlage des Prozeßmodelles herangezogen wird. Somit ist eine kontinuierliche Optimierung der Prozeßführung möglich.The concept of that shown in the figure only in an abstract way Plant is using genetic algorithms to modify the existing cases so that a daughter can be compared with a current case and the better case for the basis of the process model is used. This is a continuous optimization litigation possible.

Für die Praxis ist ein Training der Prognoseeinrichtung wich tig. Dabei kann bei einer ersten Variante als Arbeitspunkt der zur Zeit anliegende Prozeßzustand, d. h. der aktuelle Fall, gewählt werden. Für die Prognose wird das Prognose modell mit ähnlichen Fällen trainiert, d. h. die Modellkon stanten werden in der Nähe des aktuellen Arbeitspunktes be stimmt. Dadurch verbessert sich bei komplexen nichtlinearen Prozessen die Prognosegenauigkeit. Ähnliche Fälle sind dabei die in der Datenbank der Fälle vorhandenen Daten, die in der Nähe des aktuellen Falles liegt.In practice, training the forecasting facility is important tig. In a first variant, it can be used as a working point the current process status, d. H. the current Case. For the forecast, this becomes the forecast model trained with similar cases, d. H. the model con aants are placed near the current working point Right. This improves on complex non-linear ones Processes the accuracy of the forecast. Similar cases are included the data available in the database of the cases, which in the Is close to the current case.

Bei einer alternativen Variante wird dagegen mit einem Ge samtmodell gearbeitet, das Offline trainiert wird.In an alternative variant, a Ge worked velvet model that is trained offline.

Bei der Bewertung mit dem Fitneßfaktor können vorteilhafter weise die Kosten, die Qualität oder aber auch insbesondere ökologische Faktoren herangezogen werden. Dabei ist die Be wertungsfunktion, d. h. die Zielstellung der Optimierung, ver änderbar und jeweiligen Randbedingungen der Produktion anpaß bar. In der Figur ist dafür eine Einheit 18 vorhanden, die eine Datenbank zur Kostenermittlung beinhaltet.When evaluating with the fitness factor, the costs, the quality or, in particular, ecological factors can advantageously be used. The evaluation function, ie the objective of the optimization, can be changed and the respective boundary conditions of the production can be adapted. For this purpose, there is a unit 18 in the figure which contains a database for determining the costs.

In Fig. 2 ist die Anordnung gemäß Fig. 1 speziell für eine Papiermaschine ausgeführt. Dabei wird die Prognose der Papierqualität, z. B. des sogenannten CMT-Wertes (Stauchwider stand), mit einem neuronalen Netz 22 vorgenommen, dem Meß größen als Variable x₁ bis x_n von einer Eingangseinheit 21 zugeführt werden. Die Kostenprognose erfolgt dagegen parallel mit einem linearen Modell gemäß der Einheit 23. Dafür werden einer Datenbank 24 für die spezifischen Kosten Werte entnom men, jeweils über Verknüpfungsglieder 231 bis 234 mit den Variablen x₁ bis x_n die einen Fall repräsentieren, verbunden und in einem Summationsglied 238 aufsummiert.In FIG. 2, the arrangement according to FIG. 1 is specifically designed for a paper machine. The forecast of paper quality, e.g. B. the so-called CMT value (resistance to compression), made with a neural network 22 , the measured variables as variables x ₁ to x _n from an input unit 21 are supplied. The cost forecast, on the other hand, is carried out in parallel with a linear model according to the unit 23. For this purpose, values are taken from a database 24 for the specific costs, in each case via links 231 to 234 with the variables x ₁ to x _n representing a case, connected and in one Summation element 238 added up.

Durch eine Fuzzy-Bewertung wird der prognostizierten Qualität und den prognostizierten Kosten nach Fuzzifizierung in den Einheiten 26 und 27 unter Berücksichtigung entsprechender Fuzzy-Bewertungsregeln in der Einheit 28 und einer nachge schalteten Einheit 29 zur Defuzzyfizierung der Fitneßfaktor berechnet. Dabei können vorteilhafterweise neben den Kosten und der Qualität auch die Abweichung des spezifischen Falles von den Auslegungsdaten der Papiermaschine (Auslegungspunkt) und/oder der aktuelle Fall (aktueller Arbeitspunkt) heran gezogen werden. Zu große Sprünge wirken sich negativ auf den Fitneßfaktor aus. Wahlweise kann aber auch nur eine Größe zur Festlegung des Fitneßfaktors herangezogen werden.A fuzzy evaluation of the predicted quality and the predicted costs after fuzzification in units 26 and 27 takes into account the corresponding fuzzy evaluation rules in unit 28 and a downstream unit 29 for defuzzification of the fitness factor. In addition to the costs and the quality, the deviation of the specific case from the design data of the paper machine (design point) and / or the current case (current working point) can advantageously be used. Jumps that are too large have a negative impact on the fitness factor. Optionally, however, only one variable can be used to determine the fitness factor.

In Fig. 3 ist der Einheit 31 mit den einen aktuellen Fall oder bereits einen Tochterfall repräsentierenden Variablen x₁ bis x_n eine Einheit 32 nachgeschaltet, die einen Auswahl- und Integrationsalgorithmus liefert, und die einer Datenbank 34 der einzelnen Fälle zugeordnet ist. Dabei wird aus der Daten bank der Fälle mit dem vorgegebenen Auswahl- und Integra tionsalgorithmus der ähnlichste Fall herausgesucht bzw. kon struiert und in der Einheit 35 wiedergegeben.In FIG. 3, the unit 31 with the variables x ₁ to x _n representing a current case or already a subsidiary case is followed by a unit 32 which supplies a selection and integration algorithm and which is assigned to a database 34 of the individual cases. The most similar case is selected or constructed from the database of cases using the predetermined selection and integration algorithm and is reproduced in unit 35 .

Speziell bei einer Zellstoff-Fabrik kann letzteres in der einfachsten Konstellation beispielsweise die Reißfestigkeit für die Qualität und die Ausbeute (Holzeinsatz/erzeugte Zellstoffmenge) für den Kostenfaktor sein. Daraus läßt sich eine Bewertungsfunktion gemäß folgendem Muster ableiten:
Especially in the case of a pulp factory, in the simplest constellation, the latter can be, for example, the tensile strength for the quality and the yield (use of wood / amount of pulp produced) for the cost factor. An evaluation function can be derived from this according to the following pattern:

FF = k1 . Kosten + k2 . Qualität.FF = k1. Cost + costs. Quality.

Durch eine Datenbank 37 für spezifische Kosten lassen sich die Kostenfaktoren in einem Verknüpfungsglied 38 mit entspre chenden Werten verbinden und läßt sich über eine Bewertungs einheit 39 der Fitneßfaktor ermitteln. A database 37 for specific costs allows the cost factors to be connected in a link 38 with corresponding values and the fitness factor can be determined via an evaluation unit 39 .

In Fig. 4 definieren die Variablen x₁ bis x₄ der Einheit 41 einen unvollständigen Fall, bei dem Einflußgrößen fehlen können. Es ist eine Einheit 42 vorhanden, die zur Bildung von sogenannten konzeptionellen Klustern dient und die einer Datenbank der Fälle 44 zugeordnet ist.In FIG. 4, the variables x ₁ 41 to define an incomplete case to x ₄ of the unit may be absent in the influencing variables. There is a unit 42 which is used to form so-called conceptual clusters and which is assigned to a database of cases 44 .

Mit Hilfe des konzeptionellen Klusterns wird aus der Daten bank der Fälle 44 ein prognostiziertes Kluster ermittelt und an die Einheit 45 gegeben. Die weitere Verarbeitung erfolgt entsprechend Fig. 3 mit einer Datenbank 47 für die spezifi schen Kosten und einer Bewertungseinheit 49, um den Fitneß faktor zu bestimmen.With the help of conceptual clustering, a predicted cluster is determined from the database of cases 44 and passed on to unit 45 . The further processing takes place according to FIG. 3 with a database 47 for the specific costs and an evaluation unit 49 in order to determine the fitness factor.

Beispielsweise bei einem Zellstoff-Kocher ist die Qualität des herzustellenden Zellstoffes durch die sogenannte Kappa- Zahl gegeben, die mit den Kostenfaktoren "Holzverbrauch" und "Holzanteil" (Langfaserholz/Kurzfaserholz) korreliert und bewertet wird. Daraus ergibt sich ebenfalls ein Fitneßfaktor. Bei diesem Beispiel wird eine Ungenauigkeit bewußt in Kauf genommen, da es nur darum geht, eine Reihenfolge der Fälle vorzunehmen.For example, with a pulp cooker, the quality is of the pulp to be produced by the so-called kappa Number given with the cost factors "wood consumption" and "Wood content" (long fiber wood / short fiber wood) correlates and Is evaluated. This also results in a fitness factor. In this example, an inaccuracy is consciously accepted taken as it is just a case order to make.

Claims

1. Procedure for optimizing the process control of production processes, in which process settings of a plant are specified, with the following procedure steps:

1. cases are created from the process data and the process settings of individual production processes by means of a case generator and transferred to a database via a case classifier,
2. a single case running on the system is placed on a forecasting device, whereby product properties are predicted from the process data and the process properties,
3. the individual case is evaluated with a fitness factor, which includes the model parameters, the costs, the quality and / or ecological factors, the fitness factors of different cases being used for a comparative assessment, and
4. by case modification, new cases are generated which run through the forecasting device until an optimum of the fitness factor is reached.

2. The method according to claim 1, characterized records that the fitness factor as evaluation radio tion is changeable and the current boundary conditions of Production is adjusted.

3. The method according to claim 1, characterized records that to determine the product's own an analytical model is used.

4. The method according to claim 1, characterized records that to determine the product property a neural network is used.

5. The method according to claim 1, characterized records that to determine the product property a fuzzy system is used.

6. The method according to claim 1, characterized records that for the modification of process settings lung genetic algorithms and that every case of pro generated by genetic algorithms gnoseeinrichtung fed and the fitness factor calculated becomes.

7. The method according to any one of the preceding claims, characterized in that the Prediction model is trained online and that the model con determined near the current working point become.

8. The method according to any one of the preceding claims 3 to 6, characterized in that a Ge velvet model is selected, which is trained offline.

9. The method according to any one of the preceding claims, characterized in that the one Flow sizes evaluated with fuzzy logic and from this the fitness factor is derived.

10. The method according to any one of the preceding claims, characterized in that the ge called sizes about case-based learning as specific ones Type of modeling can be determined.

11. The method according to any one of the preceding claims, characterized in that the Evaluation of the sizes using the so-called conceptual Clusters is made.

12. The method according to any one of the preceding claims, characterized in that the Assessment is made via neural networks.