Članek opisuje uporabo modeliranja na podlagi Gaussovih procesov za vodenje trajanja faz šaržnega reaktorja za čiščenje odplak. Model na podlagi Gaussovih procesov je neparametričen in verjetnosten model, ki prikazuje tudi negotovosti svojih napovedi. V primeru vodenja šaržnega reaktorja je uporabljen za sprotno optimizacijo trajanja posameznih faz delovanja. Algoritem vodenja za delovanje uporablja vrednosti posrednih meritev (kislost, prevodnost, koncentracija raztopljenega kisika) in prepoznava značilne vzorce v njihovem časovnem poteku. Za glajenje signalov je uporabljena regresija z Gaussovimi procesi in za razpoznavanje vzorcev klasifikacija z Gaussovimi procesi. Pri preizkusu na signalih laboratorijske pilotne naprave je algoritem vodenja demonstriral zadovoljivo ujemanje med zaključki faz, kot jih je ocenil algoritem in dejanskimi zaključki faz biodegradacije.
COBISS.SI-ID: 26698535
V prispevku so predstavljeni (i) temperaturni model industrijskega polšaržnega reaktorja za emulzijsko polimerizacijo; model je izpeljan iz energijske bilance procesa in skupaj z modelom kemijskih reakcij napoveduje potek temperature v reaktorju v odvisnosti od vhodnih reaktantov, (ii) analiza vpliva doziranja reaktantov na potek reakcije z oscilatornim spreminjanjem temperature v reaktorju pri medsebojno neusklajenem doziranju reaktantov ter omejeni kapaciteti odvoda toplote pri eksotermni reakciji, (iii) regulacijska shema vodenja z doziranjem iniciatorja in monomera, ki ohranjata temperaturo reaktorja v ozkem območju delovnih pogojev ter posledično zagotavljata enakomerno kvaliteto končnega produkta v šaržni proizvodnji. Glavni doprinos prispevka je izboljšana regulacijska shema vodenja ter izbor parametrov regulatorja po predhodni analizi, ki minimizirajo odstopanja temperature od želene vrednosti, ohranjajo stabilne in omejene temperaturne oscilacije v reaktorju, obenem pa ne podaljšujejo časa trajanja šarže zaradi pomanjkanja reaktantov.
COBISS.SI-ID: 26605607
Realiziran je bil eksperimentalni industrijski prototip razvojnega okolja za modeliranje in avtomatsko generiranje postopkovnega dela programske opreme za vodenje procesov. Razvojno okolje temelji na predhodno razviti metodologiji za razvoj in avtomatsko generiranje programske opreme za vodenje procesov, imenovani MAGICS, ki je bila prilagojena za uporabo v industrijski praksi, ter na prej razvitem laboratorijskem prototipu razvojnega okolja za to metodologijo. V sklopu novega industrijskega prototipa je bila razvita funkcionalnost, ki omogoča kreiranje in spreminjanje modelov programske opreme v modelirnem jeziku ProcGraph, njihovo validacijo s pravili in sintakso jezika, ter shranjevanje modelov v projektne datoteke in njihov izvoz v XML format, ki je osnova za transformacijo modela v kodo industrijskih krmilnikov.
COBISS.SI-ID: 26723623
Izbira najvplivnejših manipulativnih spremenljivk predstavlja enega izmed ključnih problemov pri vodenju in optimizaciji proizvodnje s pomočjo empiričnih modelov. Po eni strani moramo zmanjšati kompleksnost iskanega modela ter reducirati optimizacijski problem, po drugi pa moramo zagotoviti zadosten manipulativni vpliv na regulirane veličine. Predlagan je postopek izbire, ki upošteva oba aspekta. V prvem koraku izbire je smiselna uporaba statističnih metod za izbiro najpomembnejših regresorjev. Da bi lahko določili primerno metodologijo, so bile nekatere metode iz literature neposredno primerjane na podatkovnih setih z znanimi karakteristikami. V drugem koraku pa je predlagan postopek analize vodljivosti, s čimer preverimo dosegljivost izhodnega prostora glede na predhodno izbrane manipulativne spremenljivke in njihova omejena področja delovanja. Predstavljene rešitve so bile praktično prikazane na simuliranem kompleksnem industrijskem procesu (proces Tennessee Eastman).
COBISS.SI-ID: 26628135
V sodobnih proizvodnih sistemih se dandanes zbira velike množice podatkov. Kljub obsežnim arhivskim zbirkam reprezentativnih proizvodnih podatkov, pa primanjkuje idej, kako vso to veliko množico podatkov koristno uporabiti. V članku je predstavljen problem iskanja primernega empiričnega modela proizvodne učinkovitosti, ki bi ga lahko uporabili za iskanje optimalnejših nastavitev manipulativnih spremenljivk. Izpostavljeni so vsi potrebni koraki identifikacije modela iz proizvodnih podatkov, podrobneje pa je prikazan pristop modeliranja z nevronskimi mrežami ter za ta namen razvito podporno orodje, ki olajša proces iskanja modela proizvodne učinkovitosti. Vključena je tudi študija primera, kjer je bil uporabljen simulacijski model kompleksnega proizvodnega procesa (proces Tennessee Eastman). Na testnem procesu je prikazan postopek identifikacije empiričnega modela proizvodnih stroškov, produktivnosti in kvalitete ter uporaba dobljenega modela za prilagajanje manipulativnih spremenljivk.
COBISS.SI-ID: 26263079