Modellbasierte Prädiktive Regelung eines Trocknungsprozesses für Viskosestapelfasern

Abstract

Die Modellbildung und der Entwurf eines Modellbasierten Prädiktiven Reglers (MPC) für einen industriellen Trocknungsprozess für Viskosestapelfasern werden vorgestellt. In diesem Prozess wird ein Faservlies in einem kontinuierlichen Siebtrommeltrockner von Trocknungsluft durchströmt. Durch geringe Wiederbefeuchtung wird die Faserfeuchtigkeit homogenisiert und anschließend durch einen Roboter gemessen.<br />Es wird ein dynamisches Modell der Durchströmungstrocknung präsentiert, welches sich aus ortsdiskreten Differentialgleichungen der Massen- und Energiebilanzen sowie der Beziehungen für Wärme- und Stofftransport zusammensetzt. Das Prozessmodell ist modular und skalierbar. Die Trocknungskinetik ist in drei Abschnitte unterteilt: die Oberflächentrocknung, die Trocknung aus Kapillaren und das Sorptionsgleichgewicht im hygroskopischen Bereich der Faser. Das Modell kann dynamische Vorgänge des Trocknerverhaltens nach Änderungen der eintretenden Faserfeuchtigkeit, der Lufttemperatur und -feuchtigkeit, der Wassermenge der Wiederbefeuchtung, sowie der Vliesdicke abbilden.<br />Stationäre und dynamische Validierungen zeigen gute Übereinstimmung mit gemessenen Daten.<br />Im Gegensatz zur PID-Regelung verwendet der MPC-Regler auch das Temperaturprofil im Trockner als Stellgröße. Zu Dynamic Matrix Control (DMC) und Generalized Predictive Control (GPC) werden Regelungsalgorithmen und Simulationsergebnisse präsentiert. Genauer betrachtet wird MPC im Zustandsraum mit Beschränkungen der Stell- und Regelgrößen. Spezielle Aspekte der Implementierung sind die aktive Kompensation bei Störungen der Vliesdicke, das Setzen eines Sollwerts für die Stellgröße Wassermenge, die Varianzregelung der Beladung im Faserballen, sowie eine automatische Korrektur der Robotermessung unter Verwendung der präziseren Messung der Ballenfeuchtigkeit.<br />Als Ergebnisse der MPC-Implementierung können eine Regelung der Faserfeuchtigkeit bei vermindertem Energieverbrauch sowie eine verbesserte Störungskompensation gezeigt werden. Des Weiteren kann als zweite Regelgröße die Varianz im Faserballen erfolgreich reduziert werden.<br />

The modelling and design of an Model based Predictive Controller (MPC) for an industrial drying process for viscose staple fibres are presented. In this process drying air flows through a fibre web in a continuous sieve drum dryer. By slight remoistening the fibre moisture is homogenised and afterwards measured by a roboter.<br />A dynamic model of the Through-Air-Drying (TAD) process is presented, which consists of spatially discretised differential equations of the mass- and energy balances, as well as the relations for heat- and mass transfer. The process model is modular and scalable. The drying kinetics are separated into three different mechanisms: the drying of superficial water, the drying from capillaries, and a sorption equilibrium for the hygroscopic behaviour of the fibres. The model is able to simulate the dynamic behaviour of the dryer after changes of the incoming fibre moisture, the temperature and humidity of air, the water amount of remoistening, and the thickness of the fibre web. Stationary and dynamic validations show good accordance with measured data. Unlike PID control this MPC controller also utilises the temperature profile in the dryer as a manipulated variable. Algorithms and simulation results for Dynamic Matrix Control (DMC) and Generalized Predictive Control (GPC) are presented. More closely regarded is an MPC concept in state space formulation including constraints of controlled and manipulated variables. Particular aspects of the implementation are the active compensation for disturbances of the fibre web thickness, the definition of a setpoint for the manipulated variable water amount, the control of variance of humidity in the fibre bale, as well as an automated correction of the drift of the roboter measurement utilising the more precise bale measurement.<br />Results of the MPC implementation are a controller for the fibre moisture content with minimised energy consumption and an improved disturbance rejection. Furthermore, as a second controlled variable, the variance of humidity in the fibre bale is successfully reduced.