Identifiability, observability and model-based control of nonlinear systems

• Identifizierbarkeit, Beobachtbarkeit und modellbasierte Regelung nichtlinearer Systeme

Joy, Preet Joseph; Mitsos, Alexander (Thesis advisor); Mönnigmann, Martin (Thesis advisor)

Aachen : RWTH Aachen University (2022)
Doktorarbeit

In: Aachener Verfahrenstechnik Series 23
Seite(n)/Artikel-Nr.: 1 Online-Ressource : Illustrationen

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2022

Kurzfassung

Mechanistische Prozessmodelle werden in verschiedene Anwendungen zur Verbesserung bestehende Prozesse verwendet. Um dabei einen Prozess genau zu beschreiben, werden die Modellparameter oft anhand experimenteller Daten geschätzt. Die Eindeutigkeit der geschätzten Parameterwerte wird durch das Konzept der Identifizierbarkeit beschrieben. Die Identifizierbarkeit ist eine globale Eigenschaft des Modells. Für lineare Systeme gibt es mehrere Methoden der Identifizierbarkeitsanalyse. Für nichtlineare Systeme ist diese Analyse hingegen deutlich komplexer und die existierenden Methoden sind, mit Ausnahme kleiner Systeme, nicht anwendbar. Daher werden für mittlere und größere nichtlineare Modelle lediglich sogenannte lokale Identifizierbarkeitsanalyse angewandt. In dieser Arbeit untersuchen wir eine optimierungsbasierte Identifizierbarkeitsanalyse, bei welcher ein semi-infinites Programme (SIP) formuliert wird um die globale Identifizierbarkeit zu bestimmen. Bei online Anwendungen wie Zustandsschätzung spielt, zusätzlich zur Identifizierbarkeit, die Beobachtbarkeit eine wichtige Rolle. Beobachtbarkeit bestimmt die Eindeutigkeit der geschätzten Zustände. Auch für die Beobachtbarkeit gibt es mehrere Methoden für die Analyse linearen Systemen. Für nichtlineare Systeme ist auch hier die Analyse deutlich komplexer und mit den existierenden Methoden kann nur die lokale Beobachtbarkeit bestimmt werden. In dieser Arbeit präsentieren wir eine optimierungsbasierte Beobachtbarkeitsanalyse, welche eine Erweiterung der Identifizierbarkeitsanalyse ist, und in welcher eine SIP gelöst wird. Für die Anwendung modellbasierter Regelungsmethoden wie NMPC oder dynamische Echtzeitoptimierung (dynamic real-time optimization, DRTO) sind sowohl Identifizierbarkeit als auch Beobachtbarkeit von besonderer Bedeutung. In Ergänzung zu den vorgestellten Methoden diskutieren wir die Anwendung von NMPC für einen kontinuierlichen Polymerisationsprozess. Anhand von Experimenten zeigen wir, dass mittels NMPC trotz einer Prozessstörung Monomerumsatz und Polymerzusammensetzung gehalten werden können. Darüber hinaus untersuchen wir die Anwendung von offline dynamischer Optimierung, NMPC und DRTO für das Anwendungsbeispiel eines semi-batch Epoxidationsprozesses. Durch die Anwendung dieser Methoden können wir eine Reduktion der Prozessdauer über 75% erzielen.