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Reliable Predictive Control Exploiting Operational Data with Real-time Applications

Projektbeschreibung

Verlässliche prädiktive Regelung mit Echtzeitanwendungen

Eine modellprädiktive Regelung wird in verarbeitenden Industrien weitläufig angewendet, um eingeschränkte Systeme mit mehreren Eingaben und Ausgaben zu steuern. Die modellprädiktive Regelung wird gemeinhin in einer Architektur mit zwei Ebenen eingesetzt, sodass die obere Ebene den optimalen Betriebspunkt bereitstellen kann. Allerdings haben Studien gezeigt, dass signifikante Verbesserungen der wirtschaftlichen Leistung der Anlage möglich sind, wenn beide Ebenen miteinander verbunden werden. Eines der Hindernisse, das der weitläufigen Verwendung eines solchen Regelungssystems im Wege steht, ist die mangelnde Anwendbarkeit des Modells auf bestehende Anlagen. Das EU-finanzierte Projekt ReConDa wendet die Ideen an, die der linearen Steuerungstheorie zugrunde liegen, um die Inkompatibilität zwischen Anlage und Modell in einem robusten Rahmenwerk zur nichtlinearen modellprädiktiven Regelung anzugehen. Auf diese Weise wird ein verlässlicher und ressourcenschonender Betrieb möglich gemacht.

Ziel

Model predictive control (MPC) is widely used in process industries to control constrained systems with multiple input and outputs. Traditionally, the MPC is used in a two layer architecture where the upper layer gives the economic optimal operating point and the MPC is used in the lower layer tracks the optimal operating point. Recent studies shows that a significant improvement in the economic performance of the plant can be obtained if both the layers are combined together. One of the pressing issues preventing the process industries from adopting the aforementioned control scheme is the presence of plant-model mismatch. The work on this project uses ideas form the linear control theory to handle the structural plant-model mismatch in a robust NMPC framework, efficiently. We develop a model-error model (MEM) which uses plant measurements to improve the knowledge of the plant. We focus on developing a systematic way of choosing the MEM structure based on the data collected from an industrial production plant and use them for monitoring and control purposes. We develop an algorithm which works in parallel with the commercially available advanced process control solutions and makes them robust to plant model mismatch. Our project builds a computationally tractable scheme for model-based NMPC robust against the plant-model mismatch. As a result, a safe, reliable and resource-efficient operation is established. The theoretical developments of the project are implemented into a software package and released as an open-source project such that the collaboration with academia and industrial stakeholders is fostered. A demonstration on an industrial production plant and a laboratory pilot plant is also planned to showcase the benefits of the developed techniques in the real-world environment. A sound dissemination plan of the project ensures that the project reaches its target audience.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

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Finanzierungsplan

MSCA-IF -

Koordinator

SLOVENSKA TECHNICKA UNIVERZITA V BRATISLAVE
Netto-EU-Beitrag
€ 155 364,48
Adresse
VAZOVOVA 5
81243 Bratislava
Slowakei

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Region
Slovensko Bratislavský kraj Bratislavský kraj
Aktivitätstyp
Mittlere und höhere Bildungseinrichtungen
Links
Gesamtkosten
€ 155 364,48