Demonstrating Containerization of Model Predictive Control for Modular Plants

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Abstract

Die prädiktive Modellsteuerung hat das Potenzial, die Erträge in der Prozessindustrie zu steigern, aber ihr Einsatz ist durch durch hohe Rechenkosten begrenzt. Bei modularen Mehrzweck-Anlagen modularen Anlagenkonzepten ist es besonders schwierig, die gesamte Vielfalt der Produkte vorherzusagen Produkte vorherzusagen, für die ein bestimmtes Modul während seiner Lebenszeit verwendet wird. Bei der Modulfertigung führt dies zu der die Herausforderung, einem Modul die richtigen Rechen-, Speicher- und Kommunikationskapazitäten zuzuordnen, und Kommunikationskapazitäten einem Modul zuzuordnen, damit eine modellprädiktive Regelungsanwendung mit derzeit unbekannten Hardware Anforderungen später genutzt werden kann. Die Schwierigkeit dieser Aufgabe verhindert oft den wünschenswerten Einsatz der modellprädiktiven Steuerung in Produktionsumgebungen. Das Ziel dieser Veröffentlichung ist daher eine vereinfachte Einführung und Rekonfiguration von
Model Predictive Control-Anwendungen für modulare Anlagen durch Containerisierung. Nach einem Überblick über den aktuellen Stand der Technik
Stand der Technik stellen wir die zugrundeliegende Automatisierungsarchitektur auf Basis modularen Anlagenkonzepten in Kombination mit einem Cloud-ähnlichen Automatisierungsansatz, der durch Containerisierung der Steuerungsanwendungen ermöglicht wird. Die Machbarkeit des gewählten Ansatzes wird demonstriert durch durch die Implementierung eines Proof-of-Concept-Demonstrators. Anschließend werden die werden die Erfahrungen aus dem Demonstrator diskutiert und zukünftige Verbesserungspotenziale identifiziert, die Gegenstand zukünftiger Gegenstand zukünftiger Forschung sein werden.
Titel in Übersetzung
Demonstration der Containerisierung der modellprädiktiven Steuerung für modulare Anlagen

Details

OriginalspracheEnglisch
TitelProceedings of the 2024 IEEE 7th International Conference on Industrial Cyber-Physical Systems (ICPS)
ErscheinungsortSt. Louis
Herausgeber (Verlag)IEEE Xplore
Seitenumfang6
PublikationsstatusVeröffentlicht - 13 Mai 2024
Peer-Review-StatusJa

Externe IDs

ORCID /0000-0001-5165-4459/work/160953379
ORCID /0009-0008-7719-8293/work/160953395
ORCID /0000-0001-7012-5966/work/160953524
ORCID /0000-0003-3368-4130/work/160953528

Schlagworte