Prof. Dr.-Ing. Norbert Becker, Dipl.-Ing. Christian Brenncke
Als Beispiel für eine solche Prozessausgangsgröße sei hier die labortechnische Ermittlung von komplexen Qualitätsparametern genannt, die später ein gewünschtes Produkt ausmachen sollen. Läuft die Dynamik des Prozesses deutlich schneller ab als die zeitintensive Ermittlung dieser kritischen Prozessausgangsgröße, kann dies die gezielte Beeinflussung des Prozesses behindern. Eine Vorhersage dieser Prozessausgangsgröße mit Hilfe eines Softsensors auf der Basis der schneller erhältlichen Ersatzmessgrößen kann hier Abhilfe schaffen: Zwischen den langsam einlaufenden tatsächlichen Messungen der Prozessausgangsgröße kann man dann die vorhergesagten Werte verwenden bzw. ersetzt die Prozessausgangsgröße vollständig durch die vorhergesagten Werte.
Damit der Softsensor diese Aufgabenstellung leisten kann, muss er ein mathematisches Modell enthalten, das aus den Ersatzmessgrößen eine Schätzung der schwer messbaren Prozessausgangsgröße errechnet. Dieses mathematische Modell kann z.B. ein neuronales Netz sein, so wie es bei DeltaV Neural der Fall ist. Neuronale Netze können stark nichtlineare Zusammenhänge zwischen den Ersatzmessgrößen und der interessierenden Prozessausgangsgröße modellieren. Um diesen Zusammenhang herstellen zu können, muss das neuronale Netz mit diesen Messgrößen trainiert werden. Für die Trainingsphase sollte die Software-Umgebung sinnvollerweise auf abgespeicherte historische Messdaten innerhalb des Prozessautomatisierungssystems zurückgreifen können.
Das Prozessautomatisierungssystem DeltaV von Emerson Process Management ist seit 1996 auf dem Markt. Es bietet eine hohe Funktionalität und ist von kleinen bis zu sehr großen Mengengerüsten skalierbar. Bild 1 zeigt eine typische Gesamtkonfiguration. Neben vielen Standardfunktionen beinhaltet die Funktionalität von DeltaV u.a. auch so genannte Advanced-Control-Funktionen, wie z.B. selbsteinstellende Regler (DeltaV Tune), Fuzzy-Regler (DeltaV Fuzzy), Mehrgrößen-Prädiktive-Regler (DeltaV Predict) und auch neuronale Netze (DeltaV Neural). DeltaV Neural benötigt eine separate Lizenz. Sämtliche Advanced-Control-Funktionen sind vollständig in das Gesamtsystem integriert, so dass das Look and Feel des Engineering und der späteren Anwendung sich prinzipiell nicht von dem anderer Standardfunktionen unterscheidet.
Die Anwendung eines neuronalen Netzes beinhaltet die Phasen:
- Engineering
- Training
- Verifikation
- Online-Einsatz
Folgendes Beispiel, das aus der Säureherstellung stammt, illustriert die vier Phasen: Ein Qualitätsparameter für die Säureherstellung soll hier aus vier Ersatzmessgrößen vorhergesagt werden.
