Prozeßüberwachung durch wavelet-basierte Echtzeitoptimierung

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Die Überwachung verfahrenstechnischer Prozesse erfordert die zyklische Schätzung des gesamten Zustands aus den zurückliegenden Meßgrößen on-line in einem Zeitintervall von einigen Minuten. Im Rahmen des Vorhabens soll eine neue Methodik zur optimierungsbasierten Echtzeitschätzung des Anlagenzustandes entwickelt und an realistischen Modellproblemen erprobt und bewertet werden. Das Schätzproblem wird dazu als ein Optimierungsproblem auf einem bewegten Zeitfenster formuliert. Die Restriktionen sind durch das Anlagenmodell in Form von differentialalgebraischen Gleichungen gegeben. Die in Gütefunktional und Restriktionen enthaltenen "Steuerungen" beschreiben Modell- und Meßfehler. Der verfolgte neue Lösungsansatz integriert die erforderliche Vorverarbeitung der Meßsignale zur Filterung von Meßrauschen und zur Extraktion von Signalmustern mit der Lösung des Optimierungsproblems. Dazu wird die Wavelet-Entwicklung sowohl zur Signalanalyse als auch zur Diskretisierung der Nebenbedingungen im Optimierungsproblem verwendet. Das entstehende große nichtlineare Programm in den Wavelet-Koeffizienten wird mit angepaßten Verfahren gelöst. Die Ergebnisse der Signalanalyse und die Multiskaleneigenschaften der Wavelet-Entwicklung werden zur Adaption des Optimierungsproblems und zur iterativen Verbesserung der Schätzgüte genutzt, um die in der zur Verfügung stehenden Rechenzeit bestmögliche Schätzung zu erreichen.