Der Beitrag stellt einen neuen Ansatz zur robusten Prozessführung vor und vergleicht ihn mit bekannten Ansätzen. Das vorgeschlagene Verfahren basiert auf der Unscented Transformation. Es ermöglicht mit vergleichsweise geringem numerischen Aufwand selbst im on-line-Betrieb die Berechnung der statistischen Momente des Systemausgangs als Funktion der stochastisch verteilten Zustandsgrößen und der zufälligen Modellparameter. Diese Information kann gewinnbringend in der Optimierung verwendet werden. So können trotz Unsicherheiten z.B. sicherheitskritische Grenzen eines Prozesses mit hoher Wahrscheinlichkeit eingehalten werden.
This paper presents a new approach for robust open-loop and closed-loop control of nonlinear processes with parameter uncertainties and a comparision with classical approaches. The algorithm uses the Unscented Transformation. It allows the calculation of statistic moments of the system's output as a function of stochastic system states and model parameters. Because the numerical burden is low, it can be used for optimization based online closed-loop process control as well.
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