Prozeßüberwachung durch wavelet-basierte Echtzeitoptimierung

Die Überwachung verfahrensteechnischer Prozesse erforderdie zyklische Schätzung des gesamten zustanaus den zurkliegenden Meßgrößen在线in einem Zeitintervall von einigen Minuten。在Rahmen des Vorhabens中，新方法（Methodik zur optimierungsbasiererEchtzeitschätzung）和现实主义模型（modelmodelproblem）之间的关系。as Schätzproblem wind dazu也在Optimierungsproblem中给出了一个方程。基于微分代数的模态分析与模态分析。Die in g_function and rektionen enthaltenen "Steuerungen" beschreiben model - und Meßfehler。德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国德国大祖风模小波-全维格伦（Wavelet-Entwicklung）信号分析方法在优化问题求解中的应用。Das entstehende große nightlineare programme in den Wavelet-Koeffizienten wind mit angepaßten Verfahren gelöst。死Ergebnisse der Signalanalyse和死Multiskaleneigenschaften der Wavelet-Entwicklung了这苏珥是适应des Optimierungsproblems和苏珥iterativen Verbesserung der Schatzgute genutzt,嗯死在der苏珥Verfugung stehenden Rechenzeit bestmogliche Schatzung祖茂堂erreichen。

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.