Optimization-based control of chemical processes. Numerical methods for optimization-based control: Coupling of online estimation and robust process optimization

Es sollen neue Ansätze und numerische Methoden für die modelgestützte prädiktive Regelung realer verfaintechnischer Prozesse entwickelt韦尔登.我们必须在工作组中找到一种真正的韦尔登，在复杂的过程中进行分析，这种分析是通过高维度、不确定性和典型性来进行的。在一个实际的系统配置过程中，系统参数和系统参数往往很小，在Umständen verrauschter Messdaten geschätzt韦尔登müssen，Güte der Optimierung aber entscheidend von diesen Größen abhängt，stelt die effiziente Behandlung von Unsicherplatz dabei eine wesentliche Schwierigkeit dar。Dies verlangt nach einer direkten Kopplung von Methoden für die Online-Schätzung mit Methoden für robuste Echtzeitoptimierung，die Unsicherplung der Schätzung explizit berücksichtigen.项目负责人要求对1）Zustands和参数化的有效性进行研究和开发，在线提供一个实用的非结构化设计工具，以及2）鲁棒的Echtzeitoptimierungsverfahren，在线提供一个可解释的模型，z.B.通过最小-最大公式或最佳选择。所有的数字方法都是如此的韦尔登，它们也是一个大的DAE系统，就像它们在计算部分差异时所做的那样。这是一个周期性的色度学处理过程（VARICOL，多特蒙德），也是一个真正的解决问题的过程，因此一个Teilsysteme的生物学Kläranlage，它是通过大规模的模型（亚琛）建立的。另一个问题是，韦尔登需要一个明确的方法和新的实践方法。在项目实施的第二个阶段，通过优化设计和优化设计技术，可以实现在线优化设计。这种技术将继续进行，如果参数化的优化被引入，将使信息处理的时间更长。一个数字化的问题解决方案，他们正在努力。所有最佳化的项目和最大化的信息，可以作为项目的最终目标韦尔登。

Es sollen neue Ansätze und numerische Methoden für die modellgestützte prädiktive Regelung realer verfahrenstechnischer Prozesse entwickelt werden. Dabei sollen zum einen in der Arbeitsgruppe entwickelte Methoden verallgemeinert werden, um eine Anwendung auf komplexe Prozesse, die sich durch hohe Dimension, Unstetigkeiten und Typwechsel auszeichnen, zu ermöglichen. Da zum anderen bei einer Anwendung an realen Prozessen der Systemzustand und die Systemparameter oft anhand nur weniger, unter Umständen verrauschter Messdaten geschätzt werden müssen, die Güte der Optimierung aber entscheidend von diesen Größen abhängt, stellt die effiziente Behandlung von Unsicherheit dabei eine wesentliche Schwierigkeit dar. Dies verlangt nach einer direkten Kopplung von Methoden für die Online-Schätzung mit Methoden für robuste Echtzeitoptimierung, die die Unsicherheit der Schätzung explizit berücksichtigen. Hauptziel des Projektes ist demnach die Untersuchung und Entwicklung von 1) effizienten Verfahren zur Zustands- und Parameterschätzung, die online ein praktikables Unsicherheitsmaß für die Güte der Schätzung mitbestimmen, und von 2) robusten Echtzeitoptimierungsverfahren, die die online ermittelte Modellunsicherheit explizit berücksichtigen, z.B. durch min-max Formulierung oder Erwartungswertoptimierung. Alle numerischen Methoden sollen so ausgelegt werden, dass sie auch sehr große DAE Systeme, wie sie etwa bei der Diskretisierung von partiellen Differentialgleichungen auftreten, behandeln können. Insbesondere ist hierbei an einen periodisch betriebenen chromatischen Trennprozess (VARICOL, Dortmund) als reales Anwendungsproblem gedacht, sowie an Teilsysteme einer biologischen Kläranlage, die sich durch große Modellunsicherheiten auszeichnen (Aachen). Anhand dieser beiden Probleme werden die Anforderungen an die zu entwickelnden Methoden definiert und die neuen Verfahren praktisch erprobt. Nach erfolgreichem Abschluss des Projekts ist in einer zweiten Antragsperiode geplant, die durch Unsicherheit zu erwartenden Einbußen beim Optimierungsziel mitzubeachten und durch Techniken der optimalen Versuchsplanung zu verringern, die für den Online-Einsatz weiterzuentwickeln sind. Diese Techniken würden erlauben, den Prozess immer dann, wenn Parameterunsicherheiten die Optimierung wesentlich beeinträchtigen, für eine gewisse Zeit in Bezug auf Informationsverbesserung zu steuern. Eine numerisch handhabbare Problemformulierung, die die beiden i. Allg. konkurrierenden Ziele Prozessoptimierung und Informationsmaximierung verbindet, kann als Fernziel des Projektes angesehen werden.