Definition und Konzept:
Model Predictive Control (MPC), zu Deutsch Modellprädiktive Regelung, ist eine fortgeschrittene Regelungsstrategie, die in der Prozessindustrie eingesetzt wird, um komplexe Prozesse zu steuern und zu optimieren. Im Gegensatz zu traditionellen PID-Reglern, die sich auf die aktuelle Regelabweichung konzentrieren, nutzt MPC ein mathematisches Vorhersagemodell des Prozesses, um das zukünftige Verhalten der Regelstrecke zu prognostizieren.
Basierend auf dieser Vorhersage berechnet der MPC-Regler eine optimale Folge von Stellgrößen, die über einen definierten Zeithorizont angewendet werden sollen, um die Regelgröße(n) optimal auf ihre Sollwerte zu führen. Dabei werden auch Beschränkungen der Stellgrößen, der Regelgrößen und der Prozessvariablen berücksichtigt.
Funktionsweise und Vorteile:
- Modellierung: Ein mathematisches Modell der Regelstrecke wird erstellt (oft empirisch aus Prozessdaten).
- Vorhersage: Das Modell wird verwendet, um das zukünftige Verhalten der Regelstrecke unter verschiedenen Szenarien zu prognostizieren.
- Optimierung: Basierend auf der Vorhersage wird ein Optimierungsalgorithmus ausgeführt, der die optimale Stellgrößenstrategie für einen definierten Zeithorizont berechnet, um ein Ziel zu erreichen (z.B. Minimierung der Regelabweichung, Minimierung des Energieverbrauchs).
- Anwendung: Nur der erste berechnete Stellwert wird auf die Regelstrecke angewendet.
- Rekursion: Der Prozess wird im nächsten Zyklus wiederholt (Moving Horizon Control).
Vorteile von MPC:
- Überlegene Regelgüte: Kann bei komplexen, multivariablen Prozessen deutlich bessere Ergebnisse liefern als PID-Regler.
- Berücksichtigung von Beschränkungen: Integriert automatisch physikalische Grenzen von Aktoren und Prozessvariablen.
- Optimierung: Ermöglicht die Optimierung von Prozessen hinsichtlich Effizienz, Qualität oder Kosten.
- Beherrschung von Totzeiten und Kopplungen: Ideal für Prozesse mit langen Totzeiten oder gegenseitigen Beeinflussungen der Regelgrößen.
Anwendungsbereiche in der Prozessindustrie:
MPC wird typischerweise in kritischen und komplexen Prozessen eingesetzt, wo PID-Regler an ihre Grenzen stoßen:
- Raffinerien: Zur Optimierung von Destillationskolonnen.
- Chemische Industrie: Für komplexe Reaktoren und Trennprozesse.
- Energieerzeugung: Optimierung von Kraftwerksblöcken.
- Zellstoff- und Papierindustrie.
- Rohrleitungsnetze.
MPC-Systeme sind oft Teil von Distributed Control Systems (DCS) und erfordern spezialisiertes Wissen für Modellierung und Parametrierung.
→ Siehe auch: PID-Regler, Regelkreis, Prozessautomatisierung, Regelgüte, Regelstrecke, DCS (Distributed Control System)
