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Authors: Manz, Susanne
Title: Entwicklung hybrider Komponentenmodelle zur Prozessüberwachung komplexer dynamischer Systeme
Other Titles: Development of hybrid component models for online monitoring of complex dynamic systems
Issue Date: 2004
metadata.ubs.publikation.typ: Dissertation
Series/Report no.: IAS-Forschungsberichte;2004,1
URI: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-19785
http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/2559
http://dx.doi.org/10.18419/opus-2542
ISBN: 3-8322-3182-X
Abstract: Für die Automatisierung kontinuierlich-diskreter technischer Prozesse ist neben der Realisierung der Steuerungs- und Regelungsfunktionen auch die automatische Überwachung des bestimmungsgemäßen Betriebs von großer Bedeutung. In ingenieurtechnischen Anwendungen werden zur Prozessüberwachung und Diagnose häufig modellbasierte Lösungen mit dem Ziel betrachtet, eine möglichst genaue Beschreibung der betreffenden technischen Anlage zu erhalten. Jedoch ist besonders für komplexe dynamische Systeme das Aufstellen und Betreiben eines mathematischen Modells zur Online-Überwachung mit vielen Schwierigkeiten verbunden. Aufgrund dieser Schwierigkeiten bieten sich für komplexe Systeme qualitative Modellierungsverfahren an. Bei diesen Verfahren müssen die inneren physikalischen Zusammenhänge nicht genau wiedergegeben werden, sondern die Modelle enthalten nur Situationen, in denen etwas „passiert“. Das qualitative Modell muss solche Situationen voneinander unterscheiden können. Eine Möglichkeit, diese Schwierigkeiten in den Griff zu bekommen, ist die Kombination von qualitativen und kontinuierlichen, so genannten hybriden Modellen. Im Rahmen des Forschungsthemas „Entwicklung hybrider Komponentenmodelle zur Prozessüberwachung komplexer dynamischer Systeme“ wurde das SQMD-Verfahren (Situation based Qualitative Monitoring and Diagnosis) entwickelt. Das Verfahren zeichnet sich durch eine einfache, streng komponentenorientierte Modellierung aus. Komponenten ohne Speicherwirkung des technischen Prozesses werden nur qualitativ modelliert. In diesem Fall ordnet der Modellierer jeder physikalischen Größe verschiedene Wertebereiche zu, die das ordnungsgemäße und das fehlerhafte Verhalten dieser Komponente qualitativ beschreiben. Die dynamische Beschreibung erfolgt nur für Komponenten mit Speicherwirkung und wird für die Abbildung des dynamischen Systemverhaltens im qualitativen Modell benötigt. Im Rahmen der Online-Überwachung werden innerhalb eines bestimmten Zeitfensters alle Komponenten miteinander verknüpft und der Zustandsraum reduziert. Dies erfolgt auf Basis der hybriden Komponentenmodelle, der Systemstruktur und der vom technischen Prozess eingehenden Sensor- und Aktordaten. Der reduzierte Zustandsraum kann auf eventuelles Fehlverhalten des technischen Prozesses untersucht werden. Die Durchführbarkeit des Konzepts wird am Modellprozess Drei-Tank-System demonstriert. Anschließend findet die Übertragung auf ein reales System, die Überwachung der aero- und gasdynamischen Prozesse im Kohlebergwerk, statt.
For industrial automation of plants the development of monitoring functions for online failure detection and diagnosis is as important as the realization of control functions. The aim of failure detection and diagnosis is to protect human beings and environment from danger and to avoid hazards as far as possible. Very often engineers use model-based solutions for failure detection and diagnosis. These models usually contain a detailed mathematical description of the plant. In this case the temporal changes of dynamic systems are described exactly in the model. But the building of complete mathematical models for monitoring is very costly and difficult, in particular for complex dynamic systems. Therefore it is useful to build qualitative models instead of the mathematical descriptions. The advantage of qualitative models is that the internal physical relations do not have to be represented exactly, so the qualitative models describe only situations in which something ”happens”. Within the scope of the research area ”Development of hybrid component models for online monitoring of complex dynamic systems” the use of already existing mathematical models in combination with qualitative models has been examined for online failure detection and hazard prediction of complex systems. In this context the hybrid modeling method SQMD (Situation based Qualitative Monitoring and Diagnosis) has been developed. The component-oriented approach is a basic feature of the method. The qualitative components are described by thresholds and rules. This description is very flexible in representing just as much information as it is actually needed and available. The dynamic description is only necessary for time dependent components and is used for partly mapping the dynamic behavior into the qualitative models. The online monitoring includes the state space reduction within a given time slot. This calculation is based on the hybrid components, the system structure and the online information of the real system. The reduced state space can be analyzed in order to detect possible failures and to predict their effects, i.e. hazardous system states. An application example of a three-tank-system shows that hybrid models are capable of solving monitoring problems. Furthermore the concept is applied for online monitoring of the real complex system of the air and gas concentration supervision in coal mines.
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