Bewertung des Regelverhaltens bei deterministisch-stochastischen Prozessstörungen durch ein modellbasiertes Benchmark-Verfahren
Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit der Erarbeitung der Methodik
zur Regelgüte-Bewertung von Regelkreisen, die durch deterministische sowie
kombinierte deterministisch-stochastische Einflüsse gestört sind. Die Identifikation und eine Einführung in die beobachtergestützte Fehlererkennung in komplexen Störgrößenmodellen sind ebenfalls eine Teilaufgabe dieser Arbeit.</br> Es wird ein systematischer Ablauf der Störgrößenidentikation und der Fehlererkennung vorgestellt, der iterativ angewendet werden kann. Die in dieser Arbeit vorgestellte Regelgüte-Bewertungsmethode bei deterministischer Störgröße wird als Benchmark-Verfahren im Bezug auf eine H2-optimale Referenzregelung konzipiert. Bei einer kombinierten deterministisch-stochastischen Störgröße wird der H2-optimale Benchmark-Regler für den deterministischen Störgrößenanteil zusammen mit dem konventionellen Minimum-Varianz-Regler für den stochastischen Störgrößenanteil angewendet. </br>Die L2-Norm des Signals wird dabei als Maßzahl für die Berechnung des Regelgüte-Indexes verwendet. Die Methoden werden an Simulationsbeispielen sowie an realen industriellen Prozessdaten getestet.
This thesis deals with performance assessment of feedback control loops, which
are inuenced by deterministic and combined deterministic and stochastic disturbances. Model identication of the combined deterministic-stochastic disturbance and an observer-based fault detection in the disturbance model is
also considered in the thesis.</br> A systematic approach for the disturbance model
identication and fault detection is presented, which can be used iteratively. The
introduced performance assessment method is developed as a benchmark test
using the H2-optimal control as a reference at the presence of a deterministic
disturbance. At the presence of a combined deterministic-stochastic disturbance
the H2-optimal benchmark controller for the deterministic part of the disturbance is combined with the conventional minimum variance controller for the stochastic part of the disturbance.</br> The L2 norm of the signal is applied for the calculation of the performance index. The proposed methods are tested with the help of the real process data.