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Dokumentenidentifikation DE3926038A1 13.06.1990
Titel Fluidfördersystem mit selbstoptimierender stochastischer Regelung
Anmelder K-Tron International, Inc., Pitman, N.J., US
Erfinder Kalata, Paul R., Cherry Hill, N.J., US
Vertreter ter Meer, N., Dipl.-Chem. Dr.rer.nat.; Müller, F., Dipl.-Ing., 8000 München; Steinmeister, H., Dipl.-Ing.; Wiebusch, M., Pat.-Anwälte, 4800 Bielefeld
DE-Anmeldedatum 07.08.1989
DE-Aktenzeichen 3926038
Offenlegungstag 13.06.1990
Veröffentlichungstag im Patentblatt 13.06.1990
IPC-Hauptklasse G01G 11/08
IPC-Nebenklasse B65G 47/19   B65G 65/46   
IPC additional class // B65D 88/68  
Zusammenfassung Ein Fluidfördersystem benutzt einen stochastischen Regler, bei dem das Gewicht des zu fördernden Materials und die Stellung eines Förderstellgliedes überwacht werden. Ein Schätzwert für den Massefluß des zu fördernden Materials wird durch einen Kalman-Filterprozeß erzeugt. Anlagenrauschprozesse und Meßrauschprozesse, die die gemessenen Signale beeinflussen, werden als stochastische Prozesse modelliert und werden zusammen mit den Meßwerten verwendet, um einen Schätzwert für den Ist-Massefluß zu berechnen. Die Rauschmodelle werden modifiziert, um Störungen Rechnung zu tragen. Der Schätzwert für den Istwert des Masseflusses wird dazu verwendet, ein Stellsignal zu berechnen, das die Fördergeschwindigkeit bestimmt. Auf diese Weise wird der Massefluß trotz unvermeidbaren Anlagen- und Meßwertrauschens auf einen Sollwert eingestellt. Selbsteinstellen des stochastischen Reglers wird verwendet, um genaue Parameter für den Anlagenrauschprozeß und den Meßgrößenrauschprozeß zu bestimmen, und um den Regler optimal in seiner Regeldynamik an die Regelstrecke anzupassen. Die Regelung weist schnelles Ansprechverhalten mit geringer Schwingneigung auf.

Beschreibung[de]

Die Erfindung betrifft ein Fluidfördersystem mit selbstoptimierender stochastischer Regelung.

Beim Fördern von Schüttgut kommt es zu zahlreichen Störungen, weswegen es schwierig ist, einen konstanten Massefluß einzustellen. Der Erfindung liegt demgemäß die Aufgabe zugrunde, ein derartiges System anzugeben, bei dem der Massefluß sehr genau regelbar ist.

Das erfindungsgemäße System ist durch die Merkmale von Anspruch 1 gegeben. In vorteilhafter Weiterbildung nutzt es einen Kalman- Filterprozeß, um gefilterte Abschätzungen für Istwerte von Gewicht und Massefluß zu erzeugen. Diese gefilterten Schätzwerte, auch Vorhersagen genannt, werden zum Regeln des Masseflusses verwendet, zusammen mit einem Modell und einer Klassifizierung von Rauschprozessen, die von der Anlage und durch Messungen erzeugt werden, und die die Gewichtsmessung beeinflussen. Die Rauschklasse wird bestimmt und für jede Klasse wird ein stochastisches Modell erzeugt. Das abgeschätzte Masseflußsignal wird auf Grundlage des gemessenen Gewichts und des stochastischen Modells bestimmt, das die individuellen Rauschprozesse beschreibt, die das System beeinflussen. Die Rauschprozeßmodelle werden abhängig von der Größe ihrer Effekte und der Wahrscheinlichkeit ihres Auftretens modifiziert.

Das abgeschätzte Masseflußsignal wird dann mit einem Sollsignal verglichen und die Regelabweichung wird dazu verwendet, ein Entladestellglied so zu regeln, daß der gewünschte Massefluß erhalten wird.

Die vorliegende Erfindung nutzt auch das Selbsteinstellen von Parametern, die mit Rauschprozessen verknüpft sind, die die Gewichtsmessungen beeinflussen. Es werden auch Regelparameter automatisch eingestellt, um ein Kompensieren von Kalman-Filterzuständen vorzunehmen, die durch die Regeldynamik bestimmt sind. Durch das Einstellen des Rauschmodells und des Regelmodells wird ermöglicht, daß das Kalman-Filter optimal arbeitet. Mit Hilfe der Regelabweichung wird das dynamische Verhalten adaptiert, um ein schnelles Ansprechen ohne Regelschwingungen zu erzielen.

Die Erfindung wird im folgenden anhand von Figuren näher veranschaulicht. Es zeigt

Fig. 1 ein Blockschaltbild eines Fluidfördersystems mit selbstoptimierender stochastischer Regelung;

Fig. 2 ein Flußdiagramm über den gesamten Regelablauf;

Fig. 3A-3F Flußdiagramme betreffend Verarbeitungsschritte, die von einem Gewichtssignalprozessor und einem Motorsignalprozessor ausgeführt werden;

Fig. 4 ein Flußdiagramm betreffend Verarbeitungsschritte, die von einem Motorregler ausgeführt werden;

Fig. 5 ein Flußdiagramm über Verarbeitungsschritte, die zum Kalibrieren von Regelparametern ausgeführt werden;

Fig. 6 ein Flußdiagramm betreffend Verarbeitungsschritte, die zum Kalibrieren von Rauschparametern und zum Bearbeiten von Daten ausgeführt werden;

Fig. 7 ein Flußdiagramm betreffend Verarbeitungsschritte zum Bestimmen eines Korrelationskoeffizienten; und

Fig. 8 ein Flußdiagramm betreffend ein zweites Verfahren zum Einführen einer festgestellten Motorposition in einen Abschätzprozeß.

Beim erfindungsgemäßen Fördersystem wird festes oder flüssiges Material, wie es in einem Trichter oder einem anderen Behälter gespeichert ist, mit einem herkömmlichen Entladestellglied, wie einem Schneckenförderer, einem Förderband, einer Pumpe oder z. B. über ein Ventil entladen. Das Entladestellglied wird durch einen Elektromotor angetrieben. Das System weist auch eine Gewichtsmeßeinrichtung auf, wie z. B. eine Waage, um das Gewicht des zu entladenden Materials, z. B. des Gewichts des Materials in einem Trichter festzustellen und ein entsprechendes Signal auszugeben. Außerdem ist ein Stellgliedpositionssensor vorhanden, wie z. B. ein Motorwellen-Positionsdecoder, um die Stellung des Entladestellgliedes festzustellen. Die Signale von der Gewichtsmeßeinrichtung und dem Stellgliedpositionssensor werden jeweils zugehörigen Signalprozessoren zugeführt, die ihrerseits Signale erzeugen, die kombiniert werden, um einen abgesetzten Vorhersagewert für den Massefluß des Materials zur Verfügung zu stellen, das entladen wird. Der Schätzwert für den Massefluß wird in einer Regelung dazu verwendet, den Motor so anzutreiben, daß der abgeschätzte Massefluß einem Sollmassefluß entspricht.

In der Beschreibung wird eine Anzahl von Symbolen verwendet, die verschiedene physikalische und berechnete Größen darstellen. In der folgenden Tabelle I sind diese Symbole in der linken Spalte aufgelistet. Ihre Bedeutungen sind in der mittleren Spalte erklärt. Die entsprechenden Variablennamen, wie sie im Quellcode des Programms im Anhang benutzt werden, finden sich in der rechten Spalte. Die Angabe "nip" oder "nicht im Programm" bedeutet, daß das Symbol nur im Beschreibungstext aber nicht im aufgelisteten Programm verwendet wird.

Tabelle I


Beim System gemäß dem Ausführungsbeispiel von Fig. 1 wird Material, das in einem Trichter 10 geladen ist, über einen Schneckenförderer 11 entladen, der von einem Schneckenförderermotor 12angetrieben wird. Eine Waage 13 mißt das Gesamtgewicht des Trichters 10 (mit Material), des Schneckenförderers 11 und des Motors 12, um ein Gewichts-Istsignal Zw zu erzeugen. Bei einem Bandförderer würde die Waage 13 das Gewicht des Materials über mindestens eine Teillänge des Bandes mitmessen. Das Gewichts- Istsignal Zw wird einem Gewichtssignalprozessor 14 in einem Computer 15 zugeführt, der einen Schätzwert w für den Massefluß berechnet, gestützt auf das genannte Signal Zw. Ein Motorpositionssensor 16 mißt die Position der Motorwelle, die den Schraubenförderer 11 antreibt, um ein Motorpositions-Istsignal Zm zu erzeugen. Bei der bevorzugten Ausführungsform weist der Sensor 16 eine Aufnahmespule auf, die Zähne auf einem Rad abtastet, das mit der Motorwelle läuft. Es wird eine Pulsfolge erzeugt, deren Frequenz von der Motordrehzahl abhängt. Zum Ermitteln der Drehzahl wird die Zahl der Pulse innerhalb einer bestimmten Zeitspanne gezählt. Der Sensor 16 kann aber beliebig ausgebildet sein und direkt oder indirekt mit dem Motor verbunden sein, solange er nur ein Signal ausgibt, das mit dem Istmassefluß zu tun hat. Der Sensor 16 kann ein optischer Sensor oder ein Hall- Sensor sein, wenn sich das Antriebsmittel dreht, oder es kann ein Näherungssensor sein, wenn das Antriebsmittel vibriert. Statt der Lage des Stellgliedes könnte der Sensor auch die Geschwindigkeit des Stellgliedes abtasten; es könnte also ein Tachometer sein. Das Positionssignal Zm wird einem Motorsignalprozessor 17 im Computer 15 zugeführt, der einen Schätzwert m für die Stellgliedgeschwindigkeit ermittelt, gestützt auf das genannte gemessene Signal Zm.

Die Masseflußschätzwerte w und m werden mit Hilfe eines Korrelationsfaktors Ac und eines Kombinationskoeffizienten C und eines Summengliedes 18 kombiniert, um einen kombinierten Massefluß-Schätzwert T auszugeben. Eine Bedienperson gibt einen Massefluß-Sollwert Vd über eine Bedienkonsole 19 ein. Der abgeschätzte Massefluß T wird mit dem Sollwert Vd in einem Summierglied 20 verglichen, wodurch ein Regelabweichungssignal dgebildet ist. Die Regelabweichung wird von einem Motorregler 21 dazu verwendet, ein Motorstellsignal IM zu berechnen, das einem Motortreiber 22 zugeführt wird. Der geschätzte Massefluß T und der tatsächliche Massefluß laufen daher auf den Sollwert Vd zu.

Die Messungen vom Gewichtssensor 13 und vom Motorsensor 16 unterliegen zufälligen und systematischen Instrument- und Einflußfehlern. Die Sensoren erzeugen fehlerhafte Messungen nicht nur aufgrund internen elektronischen Rauschens, sondern auch aufgrund ihrer Trägheit und aufgrund externen elektronischen Rauschens.

Darüber hinaus unterliegt die gesamte Anlage mit dem Trichter, dem Schneckenförderer und dem Motor Störungen. Zu den Anlagenstörprozessen gehören: Schwingungsrauschen aufgrund der mechanischen Bewegung der Förderschnecke oder eines Mischers im Trichter; ungleichförmige Entladegeschwindigkeit aufgrund klumpigen Materials oder ungleichförmiger Schneckenentladung; Nachfüllen des Trichters zu unterschiedlichen Zeiten und mit unterschiedlichen Nachfüllgeschwindigkeiten; von Zeit zu Zeit auftretende Störungen durch Anstoßen an den Trichter oder den Förderer oder durch Auflegen oder Wegnehmen größerer Gewichte, wie z. B. von Werkzeugen; periodische und aperiodische Störungen auf den Trichter aufgrund von äußeren Einflüssen, wie sie durch Wind, benachbarte Maschinen oder vorüberfahrende Fahrzeuge hervorgerufen werden.

Eine Gewichtsmessung liefert daher nur grobe Information über die Gewichtsabnahme des Systems. Daher werden die Systemzustände nur unzufriedenstellend wiedergegeben, was auch zu unzufriedenstellender Regelung führt, insbesondere bei Sollwertänderungen. Daher wird mit Hilfe des zweiten Sensors am Motor oder Stellglied zusätzlich Information erhalten. Durch Verarbeiten des Motorpositionssignals in einem Prozeß, der ähnlich ist wie der zum Verarbeiten des Gewichtssignals, wird ein Signal über die Motorgeschwindigkeit erhalten, das mit dem Massefluß korreliert, und das vom abgeschätzten Massefluß unabhängig ist, wie es aus dem Ist-Gewichtssignal abgeleitet wird. Gemäß der vorliegenden Erfindung werden die beiden Masseflußabschätzungen kombiniert, was zur verbesserter Abschätzung des Ist-Masseflusses führt.

Um das Berechnen der verschiedenen Parameter zu erleichtern, die vom Gewichtsprozessor 14 und vom Motorprozessor 17 verwendet werden, wird ein Selbsteinstellverfahren eingesetzt, um den Förderprozeß zu steuern. Dabei werden Daten erhalten, aus denen die verschiedenen Parameter berechnet werden können. Beim allgemeinen Selbsteinstellprozeß gemäß der vorliegenden Erfindung wird das Fördersystem mit Hilfe eines Schalters 23 in eine Kalibrier-(Selbsteinstell-)Betriebsart versetzt, wenn das System gestartet wird oder wenn sich starke Änderungen ergeben, z. B. wenn die Art des geförderten Materials geändert wird. In der Kalibrierbetriebsart sorgt ein Kalibrierprozessor/Steuergenerator 24 dafür, daß eine Anzahl von Steuersignalen u(k) an den Förderer gegeben wird, der entsprechend reagiert. Der Gewichtssensor 13 erzeugt eine zugehörige Motormeßsignalfolge Zw(k) und der Motorsensor 16 erzeugt eine zugehörige Gewichtsmeßsignalfolge Zm(k). Die Eingangs/Ausgangssignale u(k)/Zw(k) und u(k)/Zm(k) werden dann vom Kalibrierprozessor/Steuergenerator 24 dazu verwendet, z. B. Rausch- und Regelparameter abzuschätzen. Die abgeschätzten Parameter werden dann an die Signalprozessoren 14 und 17 gegeben, die Kalibrierbetriebsart wird verlassen (durch Umschalten des Schalters 23 von der Kalibrierbetriebsart in eine Regelbetriebsart, was in Fig. 1 schematisch angedeutet ist), woraufhin das System geregelt wird.

In Fig. 2 sind die Prozeßschritte dargestellt, wie sie von den Signalprozessoren 14 und 17 (Fig. 1) ausgeführt werden. Einzelne Schritte werden in den Flußdiagrammen der Fig. 3A-3F und der Fig. 4-7 näher dargestellt.

Sobald der Prozeß gestartet ist, werden in einem Block 26 Nominalparameterwerte und Nominalvariablenwerte initialisiert, z. B. durch Eingabe durch eine Bedienperson oder durch Auslesen aus einem Speicher. In einem Entscheidungsblock 27 wird entschieden, ob das Fördersystem kalibriert werden soll. Ist kein Kalibrieren nötig, z. B. wenn bekannt ist, daß die nun vorliegenden Parameter genau sind, folgt ein Block 28. Wenn jedoch kalibriert werden muß, erfolgt dies in einem auf den Entscheidungsblock 27 folgenden Block 29. Im Block 28 werden die Kalman-Filter (Signalprozessoren 14 und 17 in Fig. 1) initialisiert und in einem Block 30 werden Meßwerte Zw(k) und Zm(k) von den Sensoren 13 und 16 gelesen. In folgenden Blöcken 31 und 32 werden Rauschkovarianzmatrizen Qm und Qw berechnet. In einem folgenden Block 33 werden Schätz- oder Vorhersagewerte m und w erhalten. Aus diesen Werten wird in einem Block 34 ein Kombinationskoeffizient C nachberechnet und eine Gesamt-Masseflußschätzgröße T wird berechnet. Iin einem Folgeblock 35 wird ein Korrelationsfaktor Ac auf den neuesten Stand gebracht. Ein Folgeblock 36 ermittelt, ob sich im geförderten Material eine Brücke gebildet hat. In einem Block 37 wird schließlich ein Motorstellsignal I(k) berechnet und ausgegeben, um die Geschwindigkeit des Motors/ Stellgliedes festzulegen. Der Ablauf springt dann zum Block 30 zurück, so daß neu gemessen wird und der Regelablauf neu durchlaufen wird, was zyklisch erfolgt.

Anhand der Fig. 3A-3F werden nun einzelne Schritte, die nach dem Starten des Prozesses ablaufen, näher erläutert. In einem Schritt 38 werden folgende Parameter initialisiert:

Vd - Vollmassefluß

T - Meßperiode für Zw, Zm

Gc - Verstärkungsfaktor für den Motorregler

rm - Anfangswert für die Varianz des Motormeßrauschens

rw - Anfangswert für die Varianz des Gewichtsmeßrauschens

q2, m - Anfangswert für die Varianz des Motoranlagerauschens

q2, w - Anfangswert für die Varianz des Gewichtsanlagerauschens

FF - Förderfaktor des Schneckenmotors

Im Block 38 werden auch verschiedenen Flaggen und Zähler auf geeignete Anfangswerte gesetzt, was allerdings nicht dargestellt ist.

Im folgenden, bereits genannten Block 27 wird entschieden, ob die in Block 38 gesetzten Werte kalibriert werden sollen. Ist dies der Fall, folgen Blöcke 39, 40 und 41 mit einem Kalibrierprozeß, der weiter unten anhand der Fig. 5, 6 und 7 näher erläutert wird. Nach Abschluß des Kalibrierens, oder wenn Kalibrieren nicht erforderlich ist, folgt ein Block 42, in dem die folgenden Systemvariablen initialisiert werden:

u1, m, u2, m - Motorstellgrößen für Gewicht bzw. Massefluß, berechnet aus Motorsensorsignalen,

u1, w, u2, w - Motorstellgrößen für Gewicht bzw. Massefluß, berechnet aus Gewichtssignalen.

Im Schritt 42 wird auch das Motorstellsignal IM auf einen gewünschten Wert initialisiert, so daß der Motor anfangs mit einer gewünschten Geschwindigkeit läuft. Dieser Stellwert kann anfänglich auch auf 0 gesetzt werden, so daß der Motor zunächst steht.

In einem Folgeschritt 43 wird ein Zählwert k auf 0 gesetzt. Danach werden in einem Schritt 44 erste Meßwerte Zm(1) und Zw(1) erfaßt. In einem folgenden Entscheidungsblock 45 wird untersucht, ob k+1 größer als 2 ist. Ist dies der Fall, zeigt dies an, daß die Filter bereits initialisiert wurden, was zur Folge hat, daß die Verarbeitungsschritte gemäß Fig. 3B folgen. Andernfalls schließt sich ein Entscheidungsblock 46 an, der untersucht, ob k+1 den Wert 2 aufweist. Ist dies nicht der Fall, folgt ein Block 47, in dem der Zählwert k erhöht wird. Es werden dann im Block 44 neue Meßwerte erfaßt. Ergibt sich im Entscheidungsblock 46 dagegen, daß k+1 den Wert 2 einnimmt, folgt ein Block 48, in dem mit dem Initialisieren der Filter begonnen wird.

Im Block 48 wird der anfängliche Gewichtsschätzwert, wie er auf den Gewichtsmessungen basiert, auf dasjenige Gewicht gesetzt, wie es für k=2 gemessen wurde, also auf den Wert Zw(2). Darüber hinaus wird der anfängliche Motorschätzwert auf diejenige Motorposition gesetzt, wie sie zum Zeitpunkt k=2 gemessen wurde, also auf Zm(2). Weiterhin wird die anfängliche Motordrehzahlschätzung w, die auf Gewichtsmessungen beruht, auf den Differenzwert zwischen den beiden ersten Gewichtsmessungen gesetzt, geteilt durch die Abtastperiode T. Der anfängliche Masseflußschätzwert m, der auf Motormessungen beruht, wird auf die Differenz zwischen den beiden ersten Motormessungen gesetzt, geteilt durch die Abtastperiode P. Die Anfangsschätzwerte für Gewicht und Massefluß sowie für Motorposition und Motordrehzahl, wie sie auf den Gewichts- und Motormessungen beruhen, werden also mit Hilfe des zuletzt gemessenen Gewichtes und des letzten Motorsignals und auf Grundlage der ersten zeitlichen Ableitung dieser Größen festgelegt. Im Block 48 wird außerdem der vorhergesagte Schätzwert für das Gewicht zum Zeitpunkt k=3 auf denjenigen Wert gesetzt, der dem Gewicht zum Zeitpunkt k=2 entspricht, zuzüglich dem geschätzten Massefluß zum Zeitpunkt k=2, multipliziert mit der Zeitspanne T. Entsprechend wird der vorhergesagte Schätzwert für die Motorposition zum Zeitpunkt k=3 auf einen Wert gesetzt, der der geschätzten Motorposition zum Zeitpunkt k=2 entspricht, zuzüglich der Motorgeschwindigkeit zum Zeitpunkt k=2, multipliziert mit der Abtastzeitspanne T. Weiterhin werden die Schätzwerte für Massefluß und Motordrehzahl zum Zeitpunkt k=3 auf die jeweils zugehörigen Schätzwerte zum Zeitpunkt k=2 gesetzt.

Nachdem die vorhergesagten Schätzwerte in Block 48 initialisiert sind, folgt ein Block 49, in dem die Einträge für die Fehlerkovarianzmatrizen Pm und Pw initialisiert werden. Diese Matrizen weisen die folgende Form auf:



wobei:

σ, w² Varianz des Gewichtsfehlers aufgrund von Gewichtsmessungen;

σ, w² Varianz des Masseflußfehlers aufgrund von Gewichtsmessungen;

σ, w, ≙, w² Kovarianz der Gewichts- und Masseflußfehler;

σ, m² Varianz des Motorpositionsfehlers auf Grundlage von Motorpositionsmessungen;

σ ≙, m² Varianz des Motordrehzahlfehlers auf Grundlage von Motorpositionsmessungen; und

σ ≙, m, ≙, m² Kovarianz des Motorpositionsfehlers und des Motordrehzahlfehlers.

Nach diesem Initialisieren der Kovarianzmatrizen Pw und Pm wird in Block 47 der Zählwert k um 1 erhöht und in Block 44 werden die nächsten Meßwerte erfaßt. Nachdem die Filter initialisiert sind, ist k+1 größer als 2, was zur Folge hat, daß vom Entscheidungsblock 45 der Prozeß zum Block 51 gem. Fig. 3B weitergeführt wird.

In diesem Block 51 wird die Motoranlagenrauschen-Kovarianzmatrix Qm(k) auf Q0, m gesetzt, mit



Es folgt dann ein Schritt 52, in dem ein Motormeßgrößenrest m auf Grundlage folgender Gleichung berechnet wird:

m(k+1/k)=Zm(k+1)-m(k+1/k)

mit:

m(l+1/k) Motormeßwertrest zum Zeitpunkt k+1 aufgrund von Motormessungen bis einschließlich zum Zeitpunkt k;

Zm(k+1) Motorpositionsmessung zum Zeitpunkt k+1; und

Xm(k+1/k) geschätzte Motorposition zum Zeitpunkt k+1 aufgrund von Messungen bis einschließlich zum Zeitpunkt k.

In einem Folgeblock 53 wird die Motorfehler-Kovarianzmatrix Pm mit Hilfe der folgenden Matrixgleichung auf den neuesten Stand gebracht:

Pm(k+1/k)=FPm(k/k)F&min;+Qm(k)

mit



F&min; Transponierte von F; und

Qm(k) Motoranlagerauschen-Kovarianzmatrix zum Zeitpunkt k.

Anschließend wird in einem Schritt 54 die Varianz des Motormeßgrößenrestes mit der folgenden Matrixgleichung berechnet:

σ ≙, m²=HPmH&min;+rm

mit:

H=[1 0];

H&min; Transponierte von H;

Pm wie in Block 53 berechnet; und

rm Varianz des Motormeßrauschens.

In einem folgenden Entscheidungsblock 56 wird das Quadrat des Motormeßgrößenrestes, wie in Block 52 berechnet, mit dem 9fachen der Varianz des Motormeßgrößenrestes verglichen, wie sie in Block 54 berechnet wurde. Wenn die erste Größe größer ist als die letztgenannte, folgt ein Schritt 57, in dem der Wert q1, m auf das 4fache des Quadrates des letztgenannten Varianzwertes gesetzt wird, geteilt durch 12. Es wird hingewiesen, daß q1, m der 1,1-Eintrag der Qm-Matrix ist, d. h.:



Auf den Block 57 folgt wieder der Block 53, in dem die Motorfehler-Kovarianzmatrix Pm auf Grundlage des neuen Wertes für Qm neu berechnet wird. Beim zweiten Durchlaufen des Blocks 54 wird auch die Varianz des Motormeßfehlers neu berechnet. Beim zweiten Durchlaufen des Entscheidungsblocks 56 sollte die genannte Varianz so groß sein, daß der Ablauf vom Block 56 auf einen Block 58 übergeht, der in Fig. 3C dargestellt ist.

Es wird also die Größe des Motormeßgrößenrests mit einer Größe verglichen, die aus der Varianz des genannten Restes berechnet wurde, und wenn der Rest groß genug ist, wird die Motoranlagenrausch-Kovarianzmatrix Qm so geändert, daß sie den größeren Motormeßgrößenrest wiedergibt. Dieses Angleichen hilft beim Anpassen an große Störungen, die die Motormessungen beeinflussen.

Gemäß Fig. 3C wird ein ähnlicher Prozeß für die Gewichtsanlagenrauschen-Kovarianzmatrix Qw und die Gewichtsfehler-Kovarianzmatrix Pw ausgeführt. In einem Block 58 wird die Motoranlagenrauschen-Kovarianzmatrix Qw(k) auf Q0, w gesetzt, wobei:



In einem folgenden Schritt 59 wird der Gewichtsmeßgrößenrest Zw mit Hilfe folgender Gleichung berechnet:

w(k+1/k)=Zw(k+1)-w(k+1/k)

wobei:

w(k+1/k) Gewichtsmeßgrößenrest zum Zeitpunkt k+1 auf Grundlage der Messungen bis einschließlich dem Zeitpunkt k;

Zw(k+1) Gewichtsmessung zum Zeitpunkt k+1; und

Xw(k+1/k) geschätztes Gewicht zum Zeitpunkt k+1 auf Grundlage der Messungen bis einschließlich zum Zeitpunkt k.

Es schließt sich ein Block 61 an, in dem die Gewichtsfehler- Kovarianzmatrix Pw mit Hilfe einer Gleichung auf den neuesten Stand gebracht wird, die ähnlich ist zur Gleichung, wie sie oben in Zusammenhang mit Block 53 beschrieben wurde. In einem Folgeblock 62 wird die Varianz des Gewichtsmeßgrößenrestes mit Hilfe der genannten Gleichung berechnet, d. h. σ ≙w²=H Pw H&min;+rw, usw., die ähnlich ist zur Gleichung, wie sie weiter oben unter Bezugsnahme auf Block 54 beschrieben wurde.

Anschließend wird in einem Entscheidungsblock 63 das Quadrat des Gewichtsmeßgrößenrestes, wie er in Block 59 berechnet wurde, mit dem 9fachen der Varianz des Gewichtsmeßgrößenrestes verglichen, wie er in Block 62 berechnet wurde. Wenn die erstgenannte Größe größer ist als das 9fache der letztgenannten Größe, folgt ein Block 64, in dem Flaggen Zthf %, perf % auf 0 gesetzt werden. Es folgt dann ein Entscheidungsblock 66, der direkt erreicht wird, wenn die Vergleichsbedingung im Entscheidungsblock 63 nicht erfüllt ist. Im Entscheidungsblock 66 wird der Zustand der Flaggen Zthf %, perf % und Zperf % überprüft. Wenn alle Flaggen mit Zuständen übereinstimmen, wie sie in Block 66 dargestellt sind, folgt ein Block 67, in dem überprüft wird, ob die Flagge Zthf % den Wert 0 einnimmt. Ist dies der Fall, folgt ein Block 68, in dem die Flagge Zperf % auf 0 rückgesetzt wird. Der Auflauf geht dann zur Marke "D" weiter, d. h. zu einem Block 76 gemäß Fig. 3D.

Wenn im Entscheidungsschritt 67 festgestellt wird, daß die Flagge Zthf % nicht 0 ist, folgt ein Block 69, in dem ein Eintrag q1, w der Qw-Matrix auf das 4fache des Quadrats des Gewichtsmeßgrößenrestes gesetzt wird, wie er in Block 59 berechnet wurde, geteilt durch 12. Die Matrix ist:



Es folgt dann ein Block 70, in dem die Flagge Zthf % rückgesetzt wird. Im Block 70 wird auch ein Calpert-Zähler inkrementiert und Größen A, w und B, w werden auf 0 gesetzt. Der Calpert-Zähler und die genannten Größen werden während des Selbsteinstellens der Rauschparameter des Systems verwendet, was weiter unten näher, gestützt auf Fig. 7, beschrieben wird.

Vom Block 70 kehrt der Ablauf zu Block 61 zurück, wo die Gewichtsfehler-Kovarianzmatrix Pw neu auf Grundlage des berichtigten Wertes für Qw berechnet wird. Die Varianz des Gewichtsmeßgrößenrestes wird in Block 62 neu berechnet. Der Wert sollte dann derartig sein, daß der Ablauf vom Entscheidungsblock 63nun direkt an den Block 66 weitergegeben wird. Da während des vorigen Durchlaufs durch Block 64 die Flagge Zperf % gesetzt wurde, folgt nun Block 67. Da die Flagge Zthf % in Block 70 rückgesetzt wurde, leitet Block 67 zu Block 68 weiter, der die Flagge Zperf % rücksetzt. Es schließt sich der bereits genannte Block 76 gemäß Fig. 30 an.

Beim nächsten Durchlauf des Programmteils, wie er in Fig. 3C veranschaulicht ist, ermittelt der Entscheidungsblock 63, ob das Quadrat des Gewichtsmeßgrößenrestes kleiner ist als das 9fache der Varianz dieses Wertes. Ist dies der Fall, gibt der Entscheidungsblock 66 (aufgrund von perf %=1) den Ablauf an Block 71 weiter, in dem die Flagge Zperf % gesetzt wird. Im Ablauf folgen dann die Blöcke 72 und 73, in denen der Calpert- Zähler inkrement wird und die Variablen A, w und B, w auf 0 gesetzt werden. In einem Block 74B wird dann der Wert q1, w für den aktuellen Zeitpunkt k auf denjenigen Wert gesetzt, wie er (in Block 69) für den vorliegenden Zeitpunkt k-1 berechnet wurde. Darüber hinaus wird in einem Block 74A die Flagge perf % auf 0 rückgesetzt.

Es folgt dann der Ablauf über die Blöcke 61, 62, 63, 66, 67, 68 und evtl. zu Block 76 von Fig. 3D.

Der anhand von Fig. 3C dargestellte Programmteil berechnet demgemäß nicht nur die Gewichtsanlagenrauschen-Kovarianzmatrix Qw auf Grundlage der Größe des Gewichtsmeßgrößenrestes neu, sondern erzwingt auch eine zweite künstliche Perturbation, die jeder natürlichen Perturbation folgt. Die erzwungene zweite Perturbation ist durch die Schleife mit den Blöcken 71-74 gegeben. Das Erzwingen dieser zweiten Perturbation ist notwendig, wenn das Fördersystem gut auf schrittweise Meßgrößenperturbationen reagieren soll, wie sie z. B. beim Nachfüllen auftreten.

Im bereits erwähnten Block 76 von Fig. 3D werden Motor-Kalman- Verstärkungsfaktoren Km und Gewichts-Kalman-Verstärkungsfaktoren Kw auf Grundlage folgender Gleichungen berechnet:

Km(k+1)=Pm(k+1/k)H&min; |HPm(k+1/k)H&min;+rm|-1

Kw(k+1)=Pw(k+1/k)H&min; |HPw(k+1/k)H&min;+rw|-1

mit:



K1, m(k+1) Motor-Kalman-Verstärkung zum Zeitpunkt k+1;

K2, m(k+1) Motorgeschwindigkeits-Kalman-Verstärkung zum Zeitpunkt k+1;

K1, w(k+1) Gewichts-Kalman-Verstärkungsfaktor zum Zeitpunkt k+1;

K2, w(k+1) Massefluß-Kalman-Verstärkung zum Zeitpunkt k+1;

alle anderen Variablen wurden zuvor definiert oder erläutert.

Die abgeschätzten Werte für Motorposition und Motordrehzahl sowie für Gewicht und Massefluß werden dann auf den neuen Stand gebracht, wobei die zuvor berechneten Werte für diese Variablen verwendet werden, sowie außerdem die in Block 76 berechneten Kalman-Verstärkungen und die Meßwertreste für Motorposition und Gewicht, wie sie in den Blöcken 52 bzw. 59 berechnet wurden, alles mit Hilfe der genannten Gleichungen. In einem folgenden Block 78 werden die Fehlerkovarianzmatrizen Pm und Pw mit Hilfe der genannten Gleichungen auf den neuen Stand gebracht. I ist dabei die Identitätsmatrix. Alle anderen Variablen wurden zuvor definiert oder berechnet. Es schließt sich ein Block 79 an, in dem neue Vorhersagen für die Motorposition Xm, die Motordrehzahl m, das Gewicht w und den Massefluß w mit Hilfe folgender Gleichungen berechnet werden:

m(k+2/k+1)=m(k+1/k+1)+Tm(k+1/k+1)+u1, m(k 1)

m(k+2/k+1)=m(k+1/k+1)+u2, m(k+1)

w(k+2/k+1)=w(k+1/k+1) T ≙w(k+1/k+1)k+u1,2(k+1)

&sub2;(k+2/k+1)=w(k+1/k+1)+u2, w(k+1)

mit:

u1, m(k+1) Motorstellgröße zum Zeitpunkt k+1, vorhergesagt, um die Motorposition zum Zeitpunkt k+2 zu beeinflussen;

u2, m(k+1) Motorstellgröße zum Zeitpunkt k+1, vorhergesagt zum Beeinflussen der Motordrehzahl zum Zeitpunkt k+2;

u1, w(k+1) Motorstellgröße zum Zeitpunkt k+1, vorhergesagt zum Beeinflussen des Gewichts zum Zeitpunkt k+2;

u2, w(k+1) Motorstellgröße zum Zeitpunkt k+1, vorhergesagt zum Beeinflussen des Masseflusses zum Zeitpunkt k+2;

alle anderen Variablen wurden zuvor definiert oder berechnet.

In einem Folgeblock 81 wird ein Kombinationskoeffizient C mit Hilfe folgender Gleichung berechnet:

C=(Ac² σ ≙, m²+σnc²)/(σ ≙, w²+Ac² σ ≙, m²+σnc²)

mit:

Ac Korrelationskoeffizient, der die Motordrehzahl mit dem Massefluß korreliert;

σ ≙, m² 2,2-Eintrag der Pm-Matrix;

σ ≙, w² 2,2-Eintrag der Pw-Matrix;

snc² Varianz des Korrelationsrauschens (im Selbsteinstellprozeß gem. Fig. 6 gesetzt).

Es folgt dann ein Block 82, in dem die Vorhersagen für die Motordrehzahl und den Massefluß, wie sie in Block 79 berechnet wurden, mit Hilfe der dargestellten Gleichung unter Nutzung des Korrelationskoeffizienten Ac und des Kombinationskoeffizienten C kombiniert werden, wodurch ein Gesamt-Masseflußschätzwert T erhalten wird.

Nach Block 82 wird eine Marke "E" erreicht, die den Übergang zum Ablauf gem. Fig. 3E bildet. Im dortigen ersten Block 83 wird der Korrelationskoeffizient Ac nach jeweils Nc Meßdurchläufen (z. B. Nc=10) auf den neuesten Stand gebracht. Genauer gesagt wird in Block 83 der Masseflußfehler Ve gleich der Differenz zwischen dem Massefluß, wie er in Block 79 berechnet wurde, und dem Produkt aus Korrelationskoeffizient Ac und Motordrehzahl, wie in Block 79 berechnet, gesetzt. In einem Folgeschritt 84 wird der in Block 83 berechnete Masseflußfehler in eine Variable Ve, sum akkumuliert.

Ein einem Folgeschritt 85 wird ein Zählwert Vec um den Wert 1 inkrementiert, und dann wird in einem Entscheidungsschritt 86 überprüft, ob dieser Wert den genannten Wert Nc erreicht hat. Ist dies noch nicht der Fall, folgt ein Schritt 91, der der erste Schritt des in Fig. 3F dargestellten Ablaufs ist. Sind jedoch Nc Zyklen durchlaufen (wurden also Nc berechnete Werte von Ve in Ve, sum akkumuliert), folgt ein Block 87, in dem ein Wert Ve, ave berechnet wird, der dem Durchschnitt der Nc Masseflußfehler entspricht. In einem folgenden Block 88 wird der Korrelationskoeffizient Ac mit Hilfe folgender Gleichung auf den neuen Stand gebracht:

Ac=Ac+KgVe, ave/m

mit:

Ac Korrelationskoeffizient;

Kg Verstärkungsfaktor für das Aktualisieren des Korrelationskoeffizienten, z. B. Kg=0,1;

Ve, ave Mittelwert von Nc Zyklen der in Block 83 berechneten Differenz; und

m Motordrehzahl wie in Block 79 berechnet.

Die akkumulierte Summe Ve, sum und der Zählwert Vec werden in einem Block 89 jeweils auf den Wert 0 gesetzt. Es folgt dann eine Marke "F", die die Sprungadresse für den ersten Block 91 im Teilablauf gemäß Fig. 3F ist.

Nach allen Nc Zyklen wird also der Korrelationskoeffizient Ac auf Grundlage einer Differenz neu berechnet, und zwar der Differenz zwischen dem Schätzwert für den Massefluß, auf Grundlage von Gewichtsmessungen w, und dem Schätzwert für den Massefluß auf Grundlage von Motormessungen m. Anhand von Fig. 3F wird nun erläutert, wie eine Materialbrücke ermittelt werden kann. In einem Block 91 wird eine Geschwindigkeitsvariable Zv, w(k) als einfache zeitliche Ableitung berechnet, unter Benutzung der Gewichtsmessung Zw(k) zum aktuellen Zyklus, vermindert um die Gewichtsmessung Zw(k-1) zum Zeitpunkt des letzten Zyklus, geteilt durch die Abtastperiode T.

In einem folgenden Entscheidungsblock 92 wird der Stand einer Flagge B % mit drei Zuständen untersucht. Steht die Flagge B % auf 0, wird die Brückenuntersuchungsroutine von Fig. 3F übersprungen, und es folgt sofort der Motorregelprozeß gemäß Fig. 4. Dies wäre z. B. beim Starten der Fall. Wenn ein Überprüfen auf Materialbrücken ausgeführt werden soll, wird die Flagge B % auf 1 gesetzt, wodurch der Entscheidungsblock 92 den Ablauf an einen Entscheidungsblock 93 weitergibt, in dem der Wert eines Zählers Bc überprüft wird. Wie weiter unten erläutert, wird dieser Zähler bei jedem Durchlauf, inkrementiert. Beim ersten Durchlauf steht der Zähler Bc auf 1, und es folgt ein Block 93, in dem eine Variable wr auf den Wert Zv, w gesetzt wird, wie er in Block 91 berechnet wurde. Beim zweiten und bei allen weiteren Durchläufen ermittelt der Entscheidungsblock 93, daß der Zähler Bc einen Wert größer als 1 aufweist, wodurch er den weiteren Ablauf auf einen Block 93 schaltet, in dem die Variable wr auf Grundlage folgender Gleichung berechnet:

wr=wr+Kre(Bc) (Zv, w-wr)

mit

wr schnell abgeschätzter Massefluß;

Kri schnelle Identifikationsverstärkungsfaktoren, wie sie in den Blöcken 147-151 gemäß Fig. 7 berechnet werden;

Bc Zählwert des Brückenzählers;

Zv, w gemessene Gewichts-Geschwindigkeitsvariable.

In einem folgenden Block 97 wird der Brückenzähler Bc um den Wert 1 erhöht. In einem anschließenden Entscheidungsblock 98 wird der Brückenzählwert Bc mit dem Wert einer Flagge BcFlag verglichen, die beim bevorzugten Ausführungsbeispiel den Wert 13 aufweist. Darüber hinaus wird im Entscheidungsblock 98 die in Block 96 inkrementmäßig berechnete Variable mit, vorzugsweise, der Hälfte des Gesamt-Masseflußschätzwertes T verglichen, wie er in Block 82 berechnet wurde. Wenn beide im Entscheidungsblock 98 überprüften Bedingungen erfüllt sind, bedeutet dies, daß eine anfängliche Brückenbestimmung erfolgt ist, woraufhin in einem Block 99 die Flagge B % auf 2 gesetzt wird. Das Erreichen von Block 99 zeigt an, daß eine Materialbrücke festgestellt wurde, jedoch wird noch ein zweiter Brückentest ausgeführt, um sicher zu sein, ob tatsächlich eine Materialbrücke vorliegt. Dies wird im folgenden beschrieben.

Wenn eine der vom Entscheidungsblock 98 überprüften Bedingungen nicht erfüllt ist, schließt sich ein Entscheidungsblock 101 an, in dem überprüft wird, ob der Zählwert Bc dem Wert BcFlag entspricht. Ist dies der Fall, folgt ein Block 102, in dem der Zählwert Bc auf 1 rückgesetzt wird, bevor sich der Prozeß gemäß Fig. 4 anschließt. Andernfalls wird direkt vom Block 101 aus der Ablauf gemäß Fig. 4 erreicht.

Beim folgenden Durchlauf wird im Entscheidungsblock 92 festgestellt, daß die Flagge B % auf den Wert 2 gesetzt wurde. Es folgt daraufhin ein Entscheidungsblock 103. Der Entscheidungsblock 103 und folgende Blöcke 104, 106, 107 und 108 führen Funktionen aus, die identisch sind mit den Funktionen des Entscheidungsblocks 93bzw. den Funktionen der Blöcke 94, 96, 97 und 98. Die Blöcke 103, 104, 106, 107 und 108 bilden zusammen also einen zweiten Ablauf zum Feststellen einer Materialbrücke. Wenn die zwei in Block 108 überprüften Bedingungen erfüllt sind, folgt ein Block 109, der anzeigt, daß das Bestehen einer Materialbrücke bestätigt wurde. Block 109 veranlaßt geeignete Schritte, z. B. das Ausgeben eines Alarmes und/oder das Anhalten des Fördersystems. Die Flagge B % wird auf 0 gesetzt. Es folgt dann ein Block 111. Wenn die beiden im Entscheidungsblock 108 überprüften Bedingungen nicht erfüllt sind, folgt direkt der genannte Block 111, in dem der Zählwert Bc mit dem Grenzwert BcFlag verglichen wird, und die Variable wr wird mit der Hälfte des Gesamt-Masseflußschätzwertes T verglichen, wie in Block 98. Wenn beide vom Entscheidungsblock 111 überprüfte Bedingungen erfüllt sind, folgen Blöcke 112 und 113, in denen die Flagge B % bzw. der Zählwert Bc jeweils auf den Wert 1 rückgesetzt werden. Andernfalls führt der Entscheidungsblock 111 den Ablauf direkt zu Ablauf gemäß Fig. 4 weiter. Die Übergabe des Ablaufs durch den Entscheidungsblock 111 an die Blöcke 112 und 113 zeigt an, daß, obwohl zunächst eine Materialbrücke ermittelt wurde (durch Erfülltsein der zwei Bedingungen, wie sie vom Block 98 überprüft werden), das Bestehen einer Brücke durch den Entscheidungsblock 108 nicht bestätigt werden konnte. Es wird daher davon ausgegangen, daß keine Materialbrücke besteht und daß keine Korrekturmaßnahmen ergriffen werden müssen.

Anhand von Fig. 4 wird nun der Motorregelprozeß beschrieben. In einem Block 114 wird zunächst die Regelabweichung dadurch berechnet, daß der in Block 82, Fig. 3D, berechnete Gesamt-Masseflußschätzwert T vom Sollwert Vd abgezogen wird. In einem Entscheidungsblock 116 wird die Regelabweichung mit 75%, vorzugsweise, des gewünschten Sollwerts verglichen. Ist die Regelabweichung kleiner, wird in einem Block 117 ein Regelabweichungsfaktor G auf einen Wert Gc gesetzt, der geringer als 0,9 ist, vorzugsweise 0,1. Auch andere Werte sind tragbar. Ist die Regelabweichung dagegen größer als der genannte Vergleichswert, wird in einem Schritt 118 der Regelverstärkungsfaktor auf den Wert 0,9 gesetzt. Es ist offensichtlich, daß jede beliebige Anzahl von Schritten ausgeführt werden kann, um diese Proportionalregelung auszuführen.

In einem Folgeschritt 119 nach dem Festlegen des Verstärkungsfaktors G wird der Motorstellwert Im aus der Regelabweichung c, dem Regelverstärkungsfaktor G und einem Förderfaktor FF berechnet. In einem Folgeblock 121 werden die in Block 79 von Fig. 3B zum Berechnen von neuen Vorhersagen verwendete Kontrolleffekte mit Hilfe der folgenden Gleichungen auf den neuesten Stand gebracht:

u1, w(k)=b1, wc (k-1)

u2, w(k)=b2, wc (k-1)

u1, m(k)=b1, mc (k-1)

u2, m(k)=b2, mc (k-1)

mit:

b1, w Positionskompensationsfaktor für das Gewicht;

b2, w Kleinsignalverstärkung für das Gewicht;

b1, m Positionskompensationsfaktor für den Motor;

b2, m Kleinsignalverstärkung für den Motor; und

c (k-1) Produkt aus Regelverstärkungsfaktor G und Regelabweichung d, wie in Block 119 im vorigen Zyklus berechnet.

Es soll darauf hingewiesen werden, daß die Positionskompensationsfaktoren und die Kleinsignalverstärkungsfaktoren, wie sie im Block 121 verwendet werden, beim Systemkalibrieren kalibriert werden, unter Nutzung eines Ablaufs, wie er anhand von Fig. 5 weiter unten beschrieben wird. Darüber hinaus sei angemerkt, daß die Größe c (k-1) benutzt wird, um die Regeleffektgrößen u&sub1; und u&sub2; zu berechnen, um Zeitverzögerungen zu kompensieren, die beim Regelsystem der bevorzugten Ausführungsform auftreten. Mehr oder weniger Zeitverzögerung kann verwendet werden.

Durch einen anschließenden Block 122 wird das Motorstellsignal IM ausgegeben, um den Motor zu regeln. Auf den Ablauf gemäß Fig. 4 folgt dann Block 47 von Fig. 3A, in dem der Zählwert k erhöht wird und die Regelschleife wieder durchlaufen wird.

Anhand der Fig. 5, 6 und 7 werden nun Kalibrierroutinen erläutert. Fig. 5 betrifft eine Parameterkalibrierroutine. Es wurde beobachtet, daß eine sprunghafte Störantwort des Fördersystems genutzt werden kann, um die Regelmodelle der stochastischen Regler zu kalibrieren. Insbesondere dann, wenn eine Folge sprunghafter Störungen (z. B. ein Rechtecksignal mit einer Periode, die lang ist gegenüber dem Abtastintervall T) als Steuersignal durch den Parameterkalibrierer/Regelgenerator 24 (Fig. 1) eingesetzt wird, und ein unkompensiertes Fördersystem gemessen wird, können zwei Reihen von Meßwertresten berechnet werden, eine für die Gewichtsmessungen und eine für die Motormessungen. Aus diesen Reihen von Meßwertresten werden dann Gewichts- und Motorkompensationsfaktoren b1, w und b1, m sowie Kleinsignalverstärkungen für Gewicht und Motordrehzahl b2, w bzw. b2, m berechnet und an die jeweils zugehörigen Kalman-Filter (14 bzw. 17, Fig. 1) zum Benutzen beim Regeln des Fördersystems ausgegeben.

Gemäß dem Flußdiagramm von Fig. 5 wird in einem Block 123 ein Rechtecksignal erzeugt, das gegenüber 0 um einen gewünschten Sollwert versetzt ist. Es sind die Steuersignale u(k) oder, entsprechend Vc (k). Das Rechecksignal wird dem Fördersystem zugeführt. Es weist eine Spitze-Spitze-Amplitude von 2 A und eine Signalperiode von 20T auf, wobei T die Abtastperiode ist.

Das angelegte Rechtecksignal erzeugt ein Motorstellsignal hohen Pegels der Größe Ihigh, das über eine Zeitspanne 10T andauert, gefolgt von einem Signal niedrigen Pegels Ilow, ebenfalls von der Dauer 10T. Die Differenz zwischen Ihigh und Ilow ist 2A/FF. A ist dabei so gewählt, daß die Systemfunktion benachbart zu einem gewünschten Betriebspunkt festgestellt werden kann (d. h. der Offset des Rechtecksignals). Vorzugsweise ist A zu etwa 25% des gewünschten Sollwertes gewählt.

Während des Anlegens des Rechtecksignals werden in einem Block 124 ein oberer mittlerer Schätzwert für den Massefluß w, H und ein unterer mittlerer Schätzwert für die Motordrehzahl m, H aus einer Reihe von Schätzwerten berechnet, die alle bestimmt werden, bevor das Rechtecksignal U(k) vom hohen auf den niedrigen Pegel springt, d. h. jeweils am Ende der Zeitspanne 10T mit hohem Pegel des Rechtecksignals, zu welchem Zeitpunkt das Filter eingeschwungen ist. In Block 127 werden auch ein unterer mittlerer Schätzwert für den Massefluß w, L und ein unterer mittlerer Schätzwert für die Motordrehzahl m, L aus einer Reihe von Schätzwerten berechnet, die alle bestimmt werden, bevor das Rechtecksignal den Übergang vom niederen auf den hohen Pegel nimmt, d. h. jeweils am Ende einer Zeitspanne 10T von niederem Pegel, also zu Zeitpunkten, in denen das Filter eingeschwungen ist.

Es schließt sich ein Block 126 an, in dem die Summe der Meßwertreste berechnet wird. Die Reste w und m werden aus der Differenz zwischen den Gewichtsmeßwerten Σw bzw. Σm und den Vorhersagen für Gewicht bzw. Motorposition berechnet, wie sie von den Filtern ohne Kompensation vorhergesagt werden, wenn die gemessene Sprungantwort zum erstenmal aufgrund der sprunghaften Änderung im Rechtecksignal u(k) gemessen wird. Beim Erzeugen der Summen Σw bzw. Σm werden die für jeden Bereich hohen Pegels des Rechtecksignals berechneten Reste mit 1 multipliziert, während die für jeden Bereich mit niedrigem Pegel berechneten Reste mit -1 multipliziert werden.

Es folgt dann ein Block 128, in dem die Kleinsignalverstärkungen b2, w und b2, m aufgrund folgender Gleichungen berechnet werden:

b2, w=( ≙w, H-w, L)/2A

b2, m=( ≙m, H-m, L)/2A

Die jeweiligen Kleinsignalverstärkungen entsprechen also der Differenz zwischen den oberen und unteren Schätzwerten, geteilt durch die Spitze-Spitze-Amplitude 2A.

In einem folgenden Block 129 werden Gewichtskompensationsfaktoren b1, w und b1, m mit folgenden Gleichungen berechnet:

b1, 2w/2N A

b1, mm/2N A

mit

Σw Summe der in Block 127 berechneten Gewichtsmeßwertreste;

Σm Summe der in Block 127 berechneten Motormeßwertreste; und

N, A Zahl von Zyklen bzw. Amplitude des angelegten Rechtecksignals.

Die Gewichtskompensationsfaktoren stellen also die Mittelwerte der jeweiligen Meßwertreste dar, bezogen auf die Größe A.

Ein Folgeblock 131 liefert die Kompensationsfaktoren b1, w und b1, m und die Kleinsignalverstärkungsfaktoren b2, w und b2, m zu den Kalman-Filtern (wo sie insbesondere in Block 21 von Fig. 4 verwendet werden).

Es wird nun erläutert, wie die Rauschparameter rm, rw, qm und qw sowie die Varianz σnc² des Korrelationsrauschens gebildet werden. Es wird von der bekannten lineraren Beziehung Gebrauch gemacht, wie sie zwischen den Varianzen des Anlagen- und Meßrauschens und den Varianzen der vorhergesagten Meßwertreste besteht, um Schätzwerte für die aktuellen Anlagen- und Meßwertvarianzen zu berechnen. Dabei wird das Fördersystem durch den Parameterkalibrierer/Steuergenerator 24 gesteuert, um das System mit konstanter Geschwindigkeit zu betreiben (d. h., jeder Wert für den Steuervektor u(k) ist jeweils derselbe). Zwei zugehörige Meßreihen Zw(k) und Zm(k) werden ausgeführt, und die jeweiligen Meßwerte werden zwei Paaren von Konstantverstärkungsfiltern Aw und Bw bzw. Am und Bm zugeführt, die jeweils einen Satz festgelegter Verstärkungsfaktoren aufweisen. Bei der bevorzugten Ausführungsform hat das Filter Am die Verstärkungsfaktoren K 1A, m= 0,8 und K 2A, m=0,4; das Filter Bm hat die Verstärkungsfaktoren K 1B, m=0,4 und K 2B, m=0,2; das Filter Aw hat die Verstärkungsfaktoren K 1A, w=0,8 und K 2A, w=0,4; und das Filter Bw hat die Verstärkungsfaktoren K 1B, w=0,4, und K 2B, w=0,2. Von jedem der Filter werden zugehörige Varianzen der Meßwertreste berechnet, und aus diesen werden Schätzwerte berechnet für die Varianzen des Meßwertrauschens rm und rw sowie des Anlagenrauschens qm und qw.

Darüber hinaus werden die zwei Kalman-Filter in der ordnungsgemäßen Regelschleife während dieses Steuerablaufs zum Kalibrieren bei konstanter Geschwindigkeit betrieben. Eine Folge von Schätzwerten für Massefluß und Motordrehzahl wird erzeugt. Aus diesen Reihen von Schätzwerten werden Reihen von Resten aus der Differenz zwischen zwei geschätzten Masseflußwerten berechnet, und zwar demjenigen, der auf Gewichtsmessungen beruht und demjenigen, der auf dem Produkt aus geschätzter Motordrehzahl und dem Nominal-Korrelationsfaktor Ac, nom besteht. Aus dieser Reihe von Resten wird eine Korrelationsrauschvarianz σnc² berechnet. Diese Korrelationsrauschvarianz wird beim zyklischen Berechnen des Korrelationsfaktors C verwendet (Block 81 in Fig. 3D).

Anhand von Fig. 4 wird der Rauschkalibrieralgorithmus näher erläutert, wie er bei der bevorzugten Ausführungsform eingesetzt wird. Zum Initialisieren des Algorithmus wird das Fördersystem durch einen Block 132 in konstante Geschwindigkeit versetzt. Ein Entscheidungsblock 132 untersucht, ob zwei aufeinanderfolgende perturbationsfreie Messungen durchgeführt wurden. Ist dies der Fall, wird Filterinitialisierung (ähnlich zur Filterinitialisierung gemäß Fig. 3A und zugehörigem Text) für alle vier Filter Aw, Bw, Am und Bm in einem Schritt 134 ausgeführt. Dann werden Meßzyklen, vorzugsweise 35 Stück, mit Hilfe eines geschleiften Entscheidungsblockes 136 übersprungen, um ein Einschwingen der Filter Aw, Bw, Am und Bm zu ermöglichen. Dann werden Meßzyklen, vorzugsweise 100, ausgeführt, und in Blöcken 137 und 138 werden die Reste A, m, B, m, A, wi und B, wi bzw. w/m berechnet. In einem Block 139 werden die Summe der genannten Werte, wie auch die Summen der Quadrate der Z-Werte gebildet. Das Durchführen von 100 Messungen wird mit Hilfe eines Entscheidungsblocks 141 überwacht.

Wie oben erwähnt, werden die regulären Kalman-Filter auch bei diesen 100 Meßzyklen betrieben. Dies erlaubt das Ausgeben von Daten für die Gewichtsmessungen. Dabei wird, bezugnehmend wiederum auf Fig. 3C, dann, wenn eine Störung (Perturbation) in einer Gewichtsmessung ermittelt wird, der Calpert-Zähler inkrementiert und die Reste A, w und B, w werden auf 0 gesetzt, was gemeinsam in Block 70 und getrennt ebenfalls in den Blöcken 72 und 73 erfolgt. Aufgrund dieses Ablaufs können Gewichtsmeßperturbationen während des Selbsteinstellverfahrens unberücksichtigt bleiben.

Wenn der Entscheidungsblock 141 feststellt, daß 100 Messungen ausgeführt wurden, folgt ein Block 142, in dem der Wert Nc auf einen Wert gesetzt wird, der um 100 kleiner ist als der Wert des Calpert-Zählers. In einem folgenden Block 143 werden die Meßwertrestvarianzen für jeden der vier Filter Am, Bm, Aw und Bw mit Hilfe derjenigen Gleichungen berechnet, wie sie für die Rauschkorrelationsvarianz σnc² erläutert wurden. Es folgt dann ein Block 144, in dem die Meßrauschvarianz rm und die Anlagenrauschvarianz qw aus den von den Filtern Aw und Bw gelieferten Varianzen berechnet werden. Ein Folgeblock 146 liefert die Meßrauschvarianzwerte, die Anlagenrauschvarianzwerte und die Korrelationsrauschvarianzwerte an den jeweils zugehörigen Kalman- Filter im stochastischen Regler.

Die Erfindung sieht vor, Rauschen in der Massebetriebsart zu kalibrieren. Um in der Massebetriebsart zu kalibrieren, werden die gemäß Fig. 5 berechneten Gewichtskompensationsfaktoren b1, w und b1, m sowie die Kleinsignalverstärkungsfaktoren b2, w und b2, m zunächst kalibriert und dann in die vier Filter Am, Bm, Aw und Bw überführt. Die Steuergröße u(k) läßt man dann variieren, wie in der zuvor beschriebenen Sollwertregelung. Es folgt dann der Rauschkalibrierungsablauf gemäß Fig. 6. Rauschkalibrierung in der Massebetriebsart hilft dazu, die Verwendbarkeit der Erfindung zu erhöhen, und sie läßt Rauschkalibrierung oder Neukalibrierung in der Massebetriebsart zu.

Anhand des Flußdiagramms von Fig. 7 wird nun das Einstellen des Korrelationsfaktors Ac beschrieben. Wie oben anhand von Fig. 6 beschrieben, werden die Kalman-Filter für 100 Zyklen betrieben, was 100 Gewichts- und 200 Motormessungen benötigt. Diese zwei Serien von 100 Messungen werden beim schnellen Identifizierprozeß gemäß Fig. 7 verwendet.

In einer ersten Schleife mit Blöcken 147-151 wird ein Vektor der Länge 100 für den Verstärkungsfaktor bei schneller Identifikation, Kri erhalten. In einem Block 147 werden Ausgangsgrößen für eine Gleichung zur Schnellidentifikation eingegeben, die im Block 150 verwendet wird. Mit Hilfe der Blöcke 149 und 151werden die Gleichungen von Block 150 zyklisch ausgeführt, um den Verstärkungsfaktor Kri für schnelle Identifikation mit 100 Elementen zu erzeugen.

Da unterschiedliche Eingaben im Vektor Kri für schnelle Identifikation bestimmt werden, wenn erst einmal die Eingangsgrößen, wie sie im Block 147 eingegeben werden, bestimmt sind, liefert die durch die Blöcke 147-151 ausgeführte Routine immer dieselbe Folge für den Verstärkungsfaktorvektor Kri für schnelle Identifikation. Anstatt dauernd den Vektor Kri neu zu berechnen, könnte stattdessen jedesmal der Korrelationfaktor Ac berechnet werden, wobei der Vektor Kri für schnelle Identifikation vorgespeichert werden könnte.

Sobald der genannte Vektor Kri berechnet ist, wird in einem Block 152 der Zählwert I, wie er in den Blöcken 147-151 verwendet wurde, rückgesetzt, und es folgt eine Schleife mit Blöcken 153-158 mit zwei Serien von jeweils 100 Messungen, Aw und Am, wie sie von Kalman-Filtern erzeugt wird.

Dabei werden im Block 153 einfache Schätzwerte für den Massefluß Zv, w und die Motordrehzahl Zv, m bestimmt, in dem die einfache zeitliche Ableitung aufeinanderfolgender Messungen verwendet wird. In einem Block 156 werden dann Größen w und m mit Hilfe der für diesen Block in Fig. 7 dargestellten Gleichungen berechnet, unter Nutzung der Verstärkungsfaktoren Kri für schnelle Identifikation. Nach 100 Zyklen, wie sie mit Hilfe des Blocks 156 abgezählt werden, gibt ein Entscheidungsblock 157 den Ablauf an einen Block 159 weiter, in dem der Korrelationsfaktor Ac dadurch berechnet wird, daß w durch m geteilt wird, welche Werte nach jeweils 100 Zyklen durch den Block 156 bestimmt werden.

Das Ausführungsbeispiel kann in vielfältiger Weise abgewandelt werden. Z. B. kann statt jeweils einem Kalman-Filter zum Aufbereiten der Gewichtsmessungen und der Motormessungen ein einzelnes Kalman-Filter verwendet werden. Die Grundidee in der Nutzung eines einzigen Filters liegt in der physikalischen Beziehung zwischen dem Massefluß Vw und der Motordrehzahl Vm, die durch die folgende Gleichung gegeben ist:

Vw=AcVm+nc

wobei Ac der Koppelkoeffizient und nc der zugehörige Rauschprozeß ist.

Bei der kombinierten Formulierung kann die Dynamik des Systems durch die folgenden Gleichungen beschrieben werden:

Xw(k+1)=Xw(k)+T Ac Vm(k)+w&sub1;(k)

Xm(k=1)=Xm(k)+T Vm(k)+w&sub2;(k)

Vm(k=1)=Vm(k)+w&sub3;(k)

mit w&sub1;, w&sub2; und w&sub3; als Zustandsrauschgrößen. Es wird darauf hingewiesen, daß der Massefluß nicht ausdrücklich gegeben ist, aber er ist implizit durch die oben angegebene physikalische Beziehung zum Produkt Ac Vm gegeben. Es könnte ein erweitertes Kalman-Filter verwendet werden, um die Zustände Xw, Xm, Vm und den Parameter Ac zu bestimmen. Fig. 8 stellt die Folge von Schritten dar, wie sie erforderlich sind, um die Messungen für Gewicht und Motor, Zw, bzw. Zm wirksam auszuführen.

Das Kompensieren und Einstellen von Parametern kann nicht nur mit dem oben beschriebenen Verfahren, sondern auch mit anderen bekannten Techniken ausgeführt werden. Rauschen und ungewöhnliche Einflüsse, die zu Schwankungen in den Gewichts- und/oder Motormessungen führen, können mit den oben beschriebenen Techniken bearbeitet werden. Zur Motorregelung wird der implizite Schätzwert für den Massefluß w=Acm im integralen Regelprozeß in derselben Weise verwendet wie der Wert T in der oben beschriebenen Weise.

In einem Anhang zur vorliegenden Anmeldung ist der Quellcode für ein Programm dargestellt, wie es vom Computer 15 in einer bevorzugten Ausführungsform mit selbsteinstellender Kalibrierung und mit Gewichts- und Motormessungen abgearbeitet wird. Der Anhang umfaßt ferner eine Tabelle II, in der aufgelistet ist, welche Programmschritte zu den Flußdiagrammen der Fig. 3A-3F sowie 4-7 gehöhren.

Der Anhang ist im Deutschen Patentamt zur freien Einsicht hinterlegt; er umfaßt insgesamt 15 Schreibmaschinenseiten.


Anspruch[de]
  1. 1. Fluidfördersystem mit:
    1. - einem Materialspeicher (10),
    2. - einer Entladeeinrichtung (11) mit einem Stellglied (12),
    3. - einer Gewichtsmeßeinrichtung (13),
  2. gekennzeichnet durch
    1. - eine Einrichtung (16) zum Messen der Lage oder der Geschwindigkeit des Entladestellglieds,
    2. - eine Einrichtung (14) zum Ermitteln eines ersten Masseflusses auf Grundlage des gemessenen Gewichtes;
    3. - eine Einrichtung (17) zum Abschätzen eines zweiten Masseflusses auf Grundlage der gemessenen Stellgliedgröße,
    4. - eine Einrichtung (18) zum Kombinieren der genannten Schätzwerte zum Erzeugen eines Gesamtschätzwertes für den Massefluß, und
    5. - eine Einrichtung (21) zum Regeln des Stellgliedes, abhängig vom genannten Gesamtschätzwert, um Material aus dem Speicher (10) mit einem gewünschten Massefluß zu entladen.
  3. 2. System nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß
    1. - die Einrichtung (14) für den ersten Schätzwert ein Modell für mindestens einen Rauschprozeß aufweist, der dazu führt, daß das gemessene Gewicht vom tatsächlichen Gewicht des gespeicherten oder entladenen Materials abweicht; und
    2. - die Einrichtung (17) zum Berechnen des zweiten Schätzwertes ein Modell für mindestens einen Rauschprozeß aufweist, der dazu führt, daß die gemessene Position oder Geschwindigkeit von der tatsächlichen Position bzw. Geschwindigkeit des Entladestellgliedes abweicht.
  4. 3. System nach einem der Ansprüche 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, daß
    1. - die Einrichtung (14) zum Ermitteln des ersten Schätzwertes ein erstes Kalman-Filter aufweist; und
    2. - die Einrichtung (17) zum Ermitteln des zweiten Schätzwertes ein zweites Kalman-Filter aufweist.
  5. 4. System nach einem der Ansprüche 2 oder 3, gekennzeichnet durch
    1. - eine Einrichtung (24) zum Kalibrieren des Modells für mindestens einen Rauschprozeß, der verursacht, daß das gemessene Gewicht vom tatsächlichen Gewicht abweicht, und
    2. - eine Einrichtung (24) zum Kalibrieren des Modells für den mindestens einen Rauschprozeß, der dazu führt, daß die gemessene Position oder Geschwindigkeit des Entladestellglieds von der tatsächlichen Position bzw. Geschwindigkeit abweicht.
  6. 5. System nach einem der Ansprüche 1-3, dadurch gekennzeichnet, daß die Kombinationseinrichtung eine Einrichtung (C; 1-C) aufweist, um die beiden Meßwerte entsprechend einem Kombinierfaktor zu kombinieren.
  7. 6. Fördersystem nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, daß der Kombinationsfaktor von der relativen Genauigkeit der beiden Schätzwerte bezogen auf den aktuellen Massefluß abhängt.
  8. 7. Fördersystem nach einem der Ansprüche 1-3, dadurch gekennzeichnet, daß die Einrichtung zum Abschätzen des zweiten Masseflusses eine Einrichtung zum Abschätzen der Stellgliedgeschwindigkeit auf Grundlage der gemessenen Position oder Geschwindigkeit dieses Stellgliedes aufweist, und daß es eine Einrichtung zum Erzeugen des zweiten Schätzwertes durch Multiplizieren der abgeschätzten Stellgeschwindigkeit mit einem Korrelationskoeffizienten (Ac) aufweist.
  9. 8. Fördersystem nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, daß der Korrelationskoeffizient von der relativen Genauigkeit der beiden Schätzwerte bezogen auf den aktuellen Massefluß abhängt.
  10. 9. Fördersystem nach einem der vorstehenden Ansprüche, gekennzeichnet durch eine Einrichtung zum Ermitteln einer Materialbrücke innerhalb des Materialspeichers (10), mit Einrichtungen zum Überwachen der abgeschätzten ersten und zweiten Masseflüsse.
  11. 10. Fluidfördersystem mit:
    1. - einer Einrichtung (10) zum Speichern von Material;
    2. - einer Einrichtung zum Entladen des Materials, mit einem Entladestellglied (12);
    3. - einer Einrichtung (13) zum Messen des Gewichts des gespeicherten oder entladenen Materials;
  12. gekennzeichnet durch
    1. - eine Einrichtung (16) zum Ermitteln der Position oder der Geschwindigkeit des Stellgliedes (12),
    2. - eine Einrichtung zum Abschätzen der Stellgliedposition und Geschwindigkeit, abhängig vom gemessenen Gewicht und der gemessenen Stellgliedposition oder -geschwindigkeit,
    3. - eine Einrichtung zum Abschätzen der Korrelation zwischen dem Massefluß und der Stellgliedgeschwindigkeit, abhängig vom ermittelten Gewicht und der ermittelten Stellgliedposition oder -geschwindigkeit,
    4. - eine Einrichtung zum Abschätzen des Gewichts, abhängig vom gemessenen Gewicht und der gemessenen Stellgliedposition bzw. -geschwindigkeit,
    5. - eine Einrichtung zum Abschätzen des Masseflusses auf Grundlage des geschätzten Korrelationskoeffizienten und der geschätzten Stellgliedgeschwindigkeit, und
    6. - eine Einrichtung (21) zum Regeln des Stellgliedes, abhängig vom geschätzten Gesamtmassefluß, um das gespeicherte Material mit vorgegebenem Massefluß zu entladen.






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