Prozessvorhersage zur Regelung von Müllverbrennungsanlagen mit neuronalen Netzen

用神经网络控制垃圾焚烧厂的过程预测

• 批准号: 161199192
• 负责人: Professor Dr.-Ing. Matthias Reuter
• 金额: --
• 依托单位: Institut für Informatik
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2010
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2009-12-31 至 2012-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/161199192?language=en
• 关键词: Prozessvorhersage; zur; Regelung; von; llverbrennungsanlagen

Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung eines hybriden, modularen Neuronalen Netzwerks zur Modellierung des Verbrennungsprozesses für verschiedene Rostfeuerungsanlagen, um auch ohne ein vollständiges mathematisch-physikalisches Modell das Prozessverhalten vorherzusagen und somit eine modellprädiktive Regelung zu verwirklichen. Das zu entwickelnde System soll dabei aus mehreren Arten Neuronaler Netze mit unterschiedlichen Aufgaben bestehen, wobei z. B. eine der Komponenten dazu dienen soll, selbständig die Signifikanz einzelner Betriebszustände bzgl. des Trainings der Netze zu beurteilen, wodurch die Optimierung der Lernphase ermöglicht wird. So können aus der für das Training verfügbaren großen Menge geregelter Betriebsdaten besonders relevante Situationen extrahiert werden, wodurch auch selten auftretende Prozesszustände in weitem Maße beherrschbar werden. Ein weiteres Modul soll die Aufgabe haben, Änderungen der Betriebsgrößen bzgl. ihres zeitlichen Verhaltens zu analysieren, um ein optimales dynamisches Zeitfenster für die Vorhersage und die Regelung zu bestimmen, was die bislang sehr problematische Handhabung unterschiedlich schnell wirkender Stellgrößenänderungen wesentlich verbessert. Ein drittes Modul soll die Robustheit des Modells gegen Sensorausfälle und das Aufkommen neuer – bisher nicht berücksichtigter Betriebszustände – gewährleisten. Das Gesamtsystem soll schließlich auf drei unterschiedlichen Rostbauarten (Walzen-, Rück- und Vorschubrost) sowohl im Technikumsmaßstab als auch an Großanlagen eingesetzt und auf seine Vorhersagegüte getestet werden.

Ziel des Vorhabens is die Entwicklung eines hybriden，modularen Neuronalen Netzwerks zur Modellierung des Verbrennungsprozesses für verbrennedene Rostfeuerungsanlagen，um auch ohne ain ain vollständiges mathematisches physicalisches Modell das Prozessverhalten vorherzusagen und somit eine modellprädiktive Regelung zu verbrennedene klichen.这一系统的开发必须由最先进的神经元内策和最先进的辅助设备完成。B。eine der Komponenten dazu dienen soll，selbständig die Signifikanz einzelner Betriebszustände bzgl. des Trainings der内策zu beurteilen，woddessdie Optimierung der Lernphase ermöglicht wird.因此，从培训的角度来看，大部分培训数据都与韦尔登有关，我们也可以在韦尔登中提高工作效率。Ein weiteres Modul soll die Aufgabe haben，Anderungen der Betriebsgrößen bzgl. ihres zeitlichen Verhaltens zu analysieren，um ein optimales dynamisches Zeitfenster für die Vorhersage und die Regelung zu bestimmen，was die bislang sehr problematische Handhabung unteriedlich schnell schkender Stellgrößenänderungen wesentlich verbessert. Ein drites Modul soll die Robustheit des Models gegen Sensorausfälle und das Aufkommen neuer - bisher nicht berücksichtigter Betriebszustände - gewährleisten.该系统在三种不同的Rostbauarten（Walzen-、Rück-和Vorschubrost）结构上都有不同的设计，在技术上也有一个大的设计，在韦尔登的设计上也有不同的设计。