Forschungsbereich Warmbandstraße

Modellierung, Beobachterentwurf und Regelung einer Warmbandstraße

Schwerpunkte

  • Modellbildung und Parameteridentifikation von Warmband-Walzstraßen
  • Schätzung nicht messbarer Systemgrößen
  • Modellbasierte Prozessregelung und Optimierung nichtlinearer Mehrgrößensysteme (MIMO-Systeme)
  • Nichtlineare modellprädiktive Regelung von Systemzuständen und Produktparametern

Fertiggerüste einer Warmband-Walzstraße, © voestalpine Stahl GmbH.

Beschreibung

Im Forschungsbereich Warmbandstraße werden fortgeschrittene nichtlineare Regelungsaufgaben gelöst, die beim Betrieb einer Fertigwalzstraße auftreten. Eine Fertigwalzstraße, wie sie in Abb. 2 dargestellt ist, ist ein nichtlineares dynamisches MIMO-System. Das dynamische Verhalten wird bestimmt durch Eingangs-, Zustands- und Zeitbeschränkungen sowie Zeitvarianz, stochastische Unsicherheiten und eine kontinuierliche Betriebsweise. Diese speziellen Eigenschaften und harte Echtzeit-Anforderungen machen die zugehörigen Regelungsaufgaben besonders herausfordernd. Um die Komplexität zu reduzieren, werden für Prozessregelungen üblicherweise Kaskadenregelungen eingesetzt. Ausgehend von dieser hierarchischen Struktur werden in einem ersten Schritt Modelle und Regler für unterlagerte Regelkreise untersucht. In einem nächsten Schritt werden dann Regler für die übergeordneten MIMO Regelkreise entworfen.

Abschnitte einer Warmbandstraße.

Zu diesem Zweck wird zunächst ein maßgeschneidertes, mathematisch-physikalisches Modell des Bandes im Walzspalt erstellt und anhand von Messdaten der realen Anlage validiert. Insbesondere wird dabei auf das thermische Verhalten sowie auf die 2D-Verteilung (vertikale und in longitudinale Richtung) des Materialflusses und der Spannungen im Walzspalt eingegangen. Im Weiteren wird auf Grundlage der Elastizitätstheorie ein Verformungsmodell eines einzelnen Walzgerüstes erstellt, wobei die Walzendurchbiegung, die Abnutzung und die thermische Ausdehnung der Walzen, die Ständerauffederung sowie das dynamische Verhalten der Aktoren Berücksichtigung finden. Ausgehend von diesem Modell werden nicht messbare Systemzustände und -parameter geschätzt und ein Mehrgrößenregler für ein einzelnes Walzgerüst entworfen. Weitere Forschungsaktivitäten betreffen das dynamische Verhalten und die Regelung von Schlingenhebern und Haspeln. Schlingenheber führen und straffen das Stahlband zwischen zwei aufeinander folgenden Walzgerüsten, während Haspeln das Band nach dem letzten Walzgerüst straffen und aufwickeln. Unter Verwendung von mathematischen Modellen für die Bewegung der Schlingenheber und der Haspel sowie für die Bandform wird eine aktive Regelung der Steifigkeit der gekoppelten Systeme aufgebaut.

Regler sowie mechanische und thermische Teilsysteme einer Warmbreitbandstraße.

Nach Vorbereitung der Modelle und Regler für die untergeordneten Regelkreise, wird auf höherer Ebene ein übergeordneter Mehrgrößenregler für die gesamte Warmband-Walzstraße ausgelegt. Dieser Regler regelt den Massefluss, die Dicke und die Spannung des Stahlbandes in jedem Abschnitt der Bandstraße. Abb. 3 verdeutlicht die verschiedenen Schnittstellen und physikalischen Verkopplungen, die der Regler berücksichtigen muss. Mit einem zusätzlichen MIMO-Regler wird die laterale Bewegung des Bandes durch asymmetrisches Anstellen des Walzspaltes geregelt. Diese Aufgabe ist von der Regelung der mittleren Banddicke weitgehend entkoppelt. In den meisten Fällen verwenden die übergeordneten Regler reduzierte Modelle der verkoppelten Teilsysteme. Geeignete Modellreduktionsverfahren sind in diesem Kontext die Methode der singulären Störtheorie, Gitterverfeinerung, Integration mit verschiedenen Zeitskalen, Proper Orthogonal Decomposition und Galerkin Projektionsmethoden. Da modellbasierte Regler zum Einsatz kommen, müssen relevante Produktparameter während des gesamten Produktionsprozesses mitgeschätzt werden. Die identifizierten Werte können an vor- und nachgelagerten Einheiten für Feedback bzw. Feedforward Regelungsstrategien verwendet werden. Zur eigentlichen Realisierung der Regler werden optimierungsbasierte Verfahren wie z.B. nichtlineare modellprädiktive Regler verwendet. Dadurch können Eingangs- und Zustandsbeschränkungen, Verzögerungen, nichtlineare Effekte, Mehrgrößenkonfigurationen sowie Wissen über bekannte zukünftige Betriebsbedingungen und Störungen systematisch berücksichtigt werden.

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