DE102007036247B4 - Prozesssteuerungs- und optimierungstechnik unter Verwendung immunologischer Konzepte - Google Patents

Abstract

Prozesssteuerungssystem zur Steuerung eines Prozesses, aufweisend: eine Steuerung, angepasst, um einen Satz von Ziel-Steuerungssignalwerten zu verwenden, um ein oder mehrere Prozesssteuerungssignale zur Verwendung bei der Steuerung eines oder mehrerer Feldgeräte innerhalb des Prozesses zu erzeugen, und einen kommunikativ mit der Steuerung gekoppelten Optimierer, angepasst, um während des Online Betriebes den Satz von Ziel-Steuerungssignalwerten zu entwickeln, der Online Betrieb aufweisend: (a) eine stochastische Optimierungsbetriebsart, die zu einem stabilen Betrieb des Prozesses korrespondiert und (b) eine Regelungsbetriebsart, die zu einem geänderten Zustand des Prozesses korrespondiert, und aufweisend: (A) einen Speicher zur Speicherung einer Mehrzahl von Prozesssteuerungsstatus, (B) eine mit dem Speicher kommunikativ gekoppelte Optimierungseinheit, angepasst, um die gespeicherte Mehrzahl von Prozesssteuerungsstatus zu verwenden, um eine Reihe von Ziel-Steuerungssignalwerten zur Verwendung durch die Steuerung während des stochastischen Optimierungsbetriebs zu entwickeln, um den Prozess iterativ in Richtung auf einen optimalen Prozessbetriebszustand zu treiben, der mit dem stabilen Betrieb des Prozesses assoziiert ist, (C) eine Änderungserkennungseinheit, die auf eine oder mehrere Prozesseingaben reagiert, um eine Änderung eines aktuellen Prozessstatuszustands zu erkennen, und (D) eine Antworteinheit, die die Regelungsbetriebsart des Prozesses betreibt um auf eine erkannte Änderung des aktuellen Prozessstatuszustands schneller zu reagieren, als die stochastische Optimierungsbetriebsart reagieren kann, indem sie: den erkannten geänderten Prozessstatuszustand mit ...

Description

• TECHNOLOGISCHER BEREICH
• Die vorliegende Erfindung bezieht sich allgemein auf Prozesssteuerungssysteme und spezifischer auf die Verwendung von Optimierungstechniken zur Steuerung und Optimierung des Betriebs eines Prozesses wie beispielsweise eines Energie- oder Stromerzeugungsprozesses.
• BESCHREIBUNG DER ENTSPRECHENDEN TECHNIK
• Prozesssteuerungssysteme wie beispielsweise verteilte oder skalierbare Prozesssteuerungssysteme der Art, wie sie in der Stromerzeugung, der Chemieindustrie, der Petroleumverarbeitung oder anderen Prozessen eingesetzt werden, weisen typischerweise eine oder mehrere Prozesssteuerungen auf, die über analoge, digitale oder kombinierte analoge/digitale Busse miteinander und mit mindestens einer Host- oder Bedienerstation und einem oder mehreren Feldgeräten kommunikativ verbunden sind. Die Feldgeräte, bei denen es sich beispielsweise um Ventile, Ventilsteller, Schalter und Geber (beispielsweise Temperatur-, Druck- und Strömungsgeschwindigkeitssensoren) handeln kann, erfüllen innerhalb des Prozesses bestimmte Funktionen wie beispielsweise Öffnen oder Schließen von Ventilen und Messung von Prozessparametern. Die Prozesssteuerung empfängt Signale, die von den Feldgeräten durchgeführte Prozessmessungen und/oder andere Informationen im Zusammenhang mit den Feldgeräten repräsentieren, verwendet diese Information zur Durchführung einer Steuerungsroutine und erzeugt sodann Steuerungssignale, die über die Busse zu den Feldgeräten übertragen werden, um den Ablauf der Anlage zu steuern. Die von den Feldgeräten und von der Steuerung kommenden Informationen werden typischerweise einer oder mehreren Anwendungen zur Verfügung gestellt, die von der Bedienerstation ausgeführt werden, damit ein Bediener beliebige gewünschte Funktionen in Bezug auf den Prozess durchführen kann. Dies kann beispielsweise die Betrachtung des aktuellen Status des Prozesses, eine Änderung des Prozessablaufs etc. sein.
• Prozesssteuerungen sind typischerweise so programmiert, dass sie für jeden einer Anzahl unterschiedlicher Steuerungskreise, die für einen Prozess definiert bzw. die in einem Prozess enthalten sind wie beispielsweise Durchflusssteuerungskreise, Temperatursteuerungskreise, Drucksteuerungskreise etc., unterschiedliche Algorithmen, Subroutinen oder Steuerungskreise ausführen. Allgemein gesagt, weist jeder derartige Steuerungskreis einen oder mehrere Eingabeblöcke wie beispielsweise einen Analogeingabe-(AE-)Funktionsblock, einen Steuerungsblock mit einer einzigen Ausgabe wie beispielsweise einen Proportional-Integral-Differential-(PID-) oder einen Fuzzy-Logik-Steuerungsfunktionsblock sowie einen einzelnen Ausgabeblock wie beispielsweise einen Analogausgabe-(AE-)Funktionsblock auf. Diese Steuerungskreise führen typischerweise eine Steuerung mit einem einzelnen Eingang/einzelnen Ausgang aus, da der Steuerungsblock eine einzelne Steuerungsausgabe erzeugt, die der Steuerung einer einzelnen Prozesseingabe wie beispielsweise einer Ventilposition etc. dient. In bestimmten Fällen wie beispielsweise in komplexen Anlagen zur Energieerzeugung wie zum Beispiel bei Kohlekraftwerken ist jedoch die Verwendung einer Anzahl unabhängig arbeitender Steuerungskreise mit einem einzelnen Eingang/einzelnen Ausgang nicht sehr effizient, da die gesteuerten Prozessvariablen von mehr als einer einzelnen Prozesseingabe beeinflusst werden und da tatsächlich jede Prozesseingabe den Zustand vieler Prozessausgaben beeinflussen kann. In diesem Fall kann die Verwendung einer Anzahl von Steuerungskreisen mit einem einzelnen Eingang/einem einzelnen Ausgang zu einer nicht optimalen Steuerung führen, was dazu führt, dass mehr Rohstoffe als nötig verbraucht werden, die Qualität des Produkts schlechter ist, mehr Emissionen als nötig erzeugt werden, der Wirkungsgrad niedriger ist etc.
• Um die Schwächen eines einzelnen Steuerungskreises zu überwinden, wurde eine Anzahl von Typen von Steuerungen mit multiplen Variablen oder mit multiplen Eingängen/multiplen Ausgängen entwickelt, die arbeiten, um gleichzeitig einen Satz von Steuerungssignalen aus einem Satz von Prozessvariablen und Sollwerten zu erzeugen. In den meisten Fällen sind diese Steuerungsprozeduren von einem Prozessmodell der einen oder anderen Art abhängig, um die Reaktion des Prozesses auf einen gegebenen Satz von Eingaben zu modellieren. Ein einfaches Steuerungsverfahren mit multiplen Variablen verwendet für den Prozess ein mathematisches Modell wie beispielsweise ein mathematisches Modell erster Ordnung des Prozessmodells. Es hat sich jedoch herausgestellt, dass diese theoretischen Modelle einfach nicht detailliert genug sind, um eine präzise oder optimale Steuerung zu gestatten, da die theoretischen Modelle viele der den Prozess beeinflussenden Variablen nicht berücksichtigen, den Qualitätsverlust der Anlagenausrüstung nicht berücksichtigen etc. Mithin war keine der modellbasierten Steuerungslösungen, die ein strikt theoretisches Modell anwenden (d. h. ohne Verwendung historischer Prozessdaten), in der Lage, präzise oder optimale Steuerungsergebnisse zu erhalten.
• Andere Steuerungsverfahren mit multiplen Variablen verwenden Anlagenmodelle, die aus historischen Daten entwickelt wurden, die aus der Anlage selbst gesammelt wurden, um die Anlage besser zu modellieren, als sie tatsächlich konfiguriert ist. Beispiele für diese Steuerungstechniken mit anlagenbasierten Modellen sind unter anderem modellprädiktive Steuerungen (MPC) und neuronale Netzwerksteuerungen. In der Vergangenheit wurden MPC und andere Arten von erweiterten Steuerungen eingesetzt, um eine Steuerung in Situationen durchzuführen, in denen Änderungen einer bestimmten gesteuerten Prozessvariablen mehr als eine Prozessvariable oder Ausgabe beeinflussen. Seit Ende der 1970-er Jahre wurden zahlreiche erfolgreiche Implementierungen einer modellprädiktiven Steuerung berichtet und die MPC wurde zur primären Form der erweiterten multivariaten Steuerung in der Prozessindustrie. Weiterhin wurde die MPC-Steuerung innerhalb verteilter Steuerungssysteme als verteilte Layered Software für verteilte Steuerungssysteme implementiert.
• Allgemein gesagt, ist MPC eine Steuerungsstrategie mit multiplen Eingängen/multiplen Ausgängen, wobei die Auswirkungen einer Veränderung einer jeden einer Anzahl von Prozesseingaben auf jede einer Anzahl von Prozessausgaben gemessen und diese gemessenen Reaktionen sodann verwendet werden, um eine Steuerungsmatrix oder ein Modell des Prozesses zu erzeugen. Das Prozessmodell oder die Steuerungsmatrix (das/die allgemein den dynamischen Ablauf des Prozesses definiert) wird mathematisch invertiert und in einer Steuerung mit multiplen Eingängen/multiplen Ausgängen verwendet, um die Prozessausgaben auf der Grundlage von Änderungen der Prozesseingaben zu steuern. In einigen Fällen wird das Prozessmodell als Prozessausgabe-Antwortkurve (typischerweise als Sprungantwortkurve) für jede der Prozesseingaben dargestellt, wobei diese Kurven beispielsweise auf der Grundlage pseudozufälliger Sprungänderungen an jedem der Prozesseingänge erzeugt werden können. Diese Antwortkurven können auf bekannte Weise zur Modellierung des Prozesses verwendet werden. Die modellprädiktive Steuerung ist in der Fachwelt bekannt und wird daher hier nicht im Detail beschrieben. Beispielsweise beschreiben US 4,616,308 A und US 4,349,869 A allgemein MPC-Steuerungen, die innerhalb eines Prozesssteuerungssystems verwendet werden können.
• MPC hat sich ebenfalls als effektive und nützliche Steuerungstechnik erwiesen, wenn sie in Verbindung mit Prozessoptimierung verwendet wird. In diesem Fall kann eine Optimierungsfunktion die Kosten und/oder Gewinne in Verbindung mit jeder der eingeschränkten oder Hilfsvariablen (auch als Störvariablen bezeichnet) berechnen, um auf einem Niveau zu arbeiten, auf dem Gewinn maximiert, Kosten minimiert etc. werden. Messungen dieser Hilfsvariablen können sodann der MPC-Routine als Eingaben zur Verfügung gestellt und von der MPC-Routine als Steuerungsvariablen behandelt werden, deren Sollwert gleich dem Betriebspunkt für die von der Optimierungsroutine definierten Hilfsvariablen ist. Spezifischer kann ein Optimierer zur Optimierung eines MPC verwendenden Prozesses eine oder mehrere Prozesseingabevariablen minimieren oder maximieren, die von MPC-Routine bestimmt wurden, um den Prozess zu veranlassen, an einem optimalen Punkt abzulaufen. Während diese Technik computertechnisch möglich ist, ist es erforderlich, die Prozessvariablen auszuwählen, die beispielsweise einen signifikanten Einfluss auf die Verbesserung des wirtschaftlichen Betriebs des Prozesses (beispielsweise Prozessdurchsatz oder Qualität) haben, um den Prozess aus wirtschaftlicher Sicht zu optimieren. Ein Betrieb des Prozesses an einem aus finanzieller oder wirtschaftlicher Sicht optimalen Punkt erfordert typischerweise die Steuerung zahlreicher Prozessvariablen in Verbindung miteinander und nicht nur einer einzigen Prozessvariablen. Eine Optimierung mit Verwendung quadratischer Programmierungstechniken oder neuerer Techniken wie Innerer-Punkte-Methoden wurde als Lösung für die Bereitstellung einer dynamischen Optimierung mit MPC vorgeschlagen. Mit diesen Methoden wird eine Optimierungslösung bestimmt und der Optimierer stellt der Steuerung Bewegungen der Steuerungsausgaben (d. h. der Stellgrößen des Prozesses) unter Berücksichtigung von Prozessdynamik, aktuellen Einschränkungen und Optimierungszielen zur Verfügung. Dieses Konzept erzeugt jedoch eine erhebliche Rechenbelastung für die Steuerung und ist auf dem derzeitigen technologischen Stand allgemein nicht sehr gut realisierbar.
• Bedauerlicherweise verlangt jede Steuerungslösung, die ein aus historischen Daten entwickeltes Prozessmodell verwendet, dass vor denn Online-Betrieb des Prozesses (d. h. unter Verwendung der vom dem Prozessmodell abhängigen Steuerungstechnik) ein Satz parametrischer Tests auf der Prozessanlage selbst durchgeführt wird, um zunächst das Prozessmodell zu entwickeln. Darüber hinaus müssen diese parametrischen Tests jedes Mal, wenn sich der Prozess ändert, erneut ausgeführt werden, um das Prozessmodell zu aktualisieren. In einer Anlage zur Erzeugung von Strom oder Energie können derartige Tests beispielsweise in Form von Tests des Kesselbetriebs bei einer geänderten Kombination von Steuerungsvariablen erfolgen, die sich auf die präzise Mischung von Luft und Brennstoff beziehen wie beispielsweise bei einer Kombination von Betriebsbrennstoffzufuhrsystem und Kohlemahlanlage, Öffnung von Sekundärluft und Oberluft (Oberluft ist eine zusätzliche Luftquelle, die zur Verringerung von Emissionen bei kohle-, gas- und ölbefeuerten Kesseln eingesetzt wird), Brennerneigungswinkel etc. Um ein verwendbares Modell zu erhalten, müssen mithin diverse Tests durchgeführt werden, um Prozessantwortdaten bei einer großen Zahl von Kombinationen der verschiedenen möglichen Prozessparameter zu erhalten. Darüber hinaus nimmt die Anzahl erforderlicher Tests mit zunehmender Anzahl von Anlagenvariablen zu. Weiterhin wird die Verwendbarkeit des Prozessmodells durch die Anzahl und Typen von Tests eingeschränkt, die bei der Erzeugung des Prozessmodells durchgeführt werden, da das Prozessmodell außerhalb der mit dem Test simulierten Betriebsbedingungen des Prozesses möglicherweise nicht genau ist. Auf jeden Fall können die zur Entwicklung eines adäquaten Prozessmodells verwendeten Tests je nach Typ des Kessels sowie je nach Anzahl und Typ der geltenden Steuerungsvariablen mehrere Tage dauern, umfangreiche technische Maßnahmen erfordern und die Produktionskapazität der Anlage einschränken. Darüber hinaus sind die Kosten der für die Sammlung und Speicherung der Prozessmodelldaten verwendeten Computerausrüstung zwar unerheblich, jedoch können die Kosten der Zeit in Verbindung mit der Durchführung und Analyse der Tests durch ein hochqualifiziertes Team von Ingenieuren im Rahmen eines Kraftwerksbudgets erheblich sein.
• Darüber hinaus gibt es Schwierigkeiten beim Erhalt eines robusten Prozessmodells während des Prozesses der Prozessabbildung, da das Prozessmodell, um robust zu sein, das Spektrum der Prozessbedingungen abdecken muss, die eintreten können, wenn unkontrollierte oder nicht berücksichtigte Änderung in der Anlage auftreten. So verändert sich beispielsweise der Verbrennungsprozess in einer auf Verbrennung basierenden Prozessanlage typischerweise mit erhöhtem oder verlängertem Kesselbetrieb aufgrund der sich im Lauf der Zeit ändernden Kesselbetriebsparameter und der Verschlechterung der Anlagenausrüstung. Es liegt auf der Hand, dass es schwierig, wenn nicht sogar unmöglich ist, bei der Erzeugung eines Prozessmodells diese Änderungen (vor ihrem Auftreten) zu modellieren oder zu simulieren. Weiterhin sind historisch basierte Prozessmodellerzeugungsmethoden nicht in der Lage, Änderungen nicht gemessener Prozesswerte oder Änderungen (wegen des Stands der Messtechnologie) schwierig zu messender Prozessparameter, die gleichwohl den Betrieb des Prozesses beeinflussen, ausreichend zu bedenken oder zu berücksichtigen. Ein Beispiel für eine derartige Prozessvariable in einer Verbrennungsanlage beinhaltet die Qualitätsparameter der während des Testprozesses verwendeten Kohle, wobei diese Parameter typischerweise nur ein Mal pro Tag in einem Labor bestimmt und daher bei der Definition des (in der Zielfunktion für eine Optimierungsaufgabe verwendeten) Qualitätsindex und bei der Modellierung des Gehalts der als Ergebnis des Verbrennungsprozesses produzierten brennbaren Elemente in der Schlacke und Flugasche (Emissionen) nicht berücksichtigt werden.
• Es besteht die Ansicht, dass es tatsächlich nicht möglich ist, die vorerwähnten Nachteile mittels der gegenwärtig in bekannten Prozesssteuerungstechniken verfügbaren theoretischen oder historisch basierten Prozessmodelle zu beseitigen. Es bedarf mithin einer anderen Prozessmodellierungs- und Steuerungstechnik, bei der eine Prozesssteuerung als Reaktion auf sich ändernde Prozessanlagenbedingungen und als Reaktion auf nicht gemessene Variablen effektiv arbeitet, für ihre Erzeugung jedoch keine umfassenden Schulungs- und Modellierungsaufwendungen verlangt.
• Die US 2003/0105247 A1 offenbart die Steuerung eines Prozesses durch die Verwendung eines Prozessmodells, welches abgeleitete physikalische Eigenschaften, nichtkontinuierlich gemessene Prozessvariablen und die Optimierung von Produktionsergebnissen berücksichtigt. Sie lehrt das Definieren einer Steuerungsmatrix und die Entwicklung eines mathematischen Modells von Ursache/Wirkung bzw. zwischen Steuereingängen und Steuerausgängen. Ferner lehrt diese Druckschrift, dass optimale Werte der Steuereingänge bestimmt werden, um einen Prozess in Richtung von gewünschten Produktionsergebnissen innerhalb von bestimmten Grenzen zu steuern.
• US 6,833,054 B2 beschreibt ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Steuerung einer speziellen Chemieanlage, und zwar im Hinblick auf die Dosierung einer in das Verfahren einzuführenden Komponente aufgrund eines Modells zur Bestimmung eines Leistungsparameters des Verfahrensprodukts.
• ZUSAMMENFASSUNG
• Eine integrierte Optimierungs- und Steuerungstechnik führt eine Prozesssteuerung und -Optimierung mittels stochastischer Optimierung auf eine Weise ähnlich der Funktion biologischer Immunsysteme und mithin ohne Verwendung historischer Prozessmodelle aus, die erzeugt werden müssen, bevor die Steuerungs- und Optimierungsroutine innerhalb einer Anlage in Betrieb gesetzt wird. Insbesondere sammelt eine integrierte Optimierungs- und Steuerungstechnik während des Online-Betriebs des Prozesses diverse Anzeigen von Prozesssteuerungsstatus und speichert diese Prozesssteuerungsstatusanzeigen innerhalb eines Speichers. Jeder der Prozesssteuerungsstatus kann beispielsweise einen Satz von Prozesseingabewerten und einen Satz von Prozessausgabewerten aufweisen. Die Prozesseingabewerte können Prozesssteuerungseingaben sowie gemessene und nicht gemessene Störeingaben aufweisen, während die Prozessausgabewerte Prozessvariablenwerte wie beispielsweise Prozessvariablenwerte im stabilen Zustand aufweisen können, die aus der Anwendung der Prozesseingaben auf den Prozess resultieren.
• Während des stabilen Betriebs des Prozesses versucht die integrierte Optimierungs- und Steuerungstechnik, den Prozessbetrieb zu optimieren (d. h. den Prozess auf einen besseren Status oder einen besseren Zustand hin zu bewegen), indem sie eine Reihe von dem Prozess zur Verfügung zu stellenden Sätzen von Prozesssteuerungseingaben entwickelt. Allgemein gesagt, entwickelt die integrierte Optimierungs- und Steuerungstechnik die Reihe von Sätzen von Prozesssteuerungseingaben unter Verwendung der gespeicherten Prozesssteuerungsstatus und die Reihen von Sätzen von Prozesssteuerungseingaben werden allgemein in einem Versuch ausgewählt oder bestimmt, eine Zielfunktion zu minimieren (oder zu maximieren), die ein bestimmtes Optimalitätskriterium zur Verwendung bei der Optimierung des Betriebs des Prozesses definiert. Um diese Funktion auszuführen, können die Eingaben (wie beispielsweise die Störeingaben) des aktuellen Prozesssteuerungsstatus (d. h. der aktuelle Betriebszustand des Prozesses) verwendet werden, um einen oder mehrere der gespeicherten Prozesssteuerungsstatus auszuwählen, und die Reihe der dem Prozess zur Verfügung zu stellenden Prozesssteuerungseingaben kann als Funktion der Prozesssteuerungseingaben der ausgewählten Prozesssteuerungsstatus bestimmt werden. In einer Ausführung können die gespeicherten Prozesssteuerungsstatus, deren Satz von Störeingaben den dem aktuellen Prozesssteuerungsstatus zugeordneten Störeingaben am nächsten oder am ähnlichsten ist, als am besten geeigneter Satz von Prozesssteuerungsstatus ausgewählt werden, die bei der Bestimmung der Reihe von Sätzen von Prozesssteuerungseingaben zu verwenden sind. In einer anderen Ausführung können ein oder mehrere der gespeicherten Prozesssteuerungsstatus verwendet werden, um ein oder mehrere mathematische Modelle des Prozesses zu entwickeln, und die Reihen von Sätzen von Prozesssteuerungseingaben können mittels dieser Prozessmodelle festgestellt werden.
• Zusätzlich hinaus kann die integrierte Optimierungs- und Steuerungstechnik auf eine signifikante Änderung im aktuellen Betriebszustand des Prozesses antworten, indem sie auf der Grundlage eines oder mehrerer der gespeicherten Prozesssteuerungsstatus einen neuen Satz von dem Prozess zur Verfügung zu stellenden Prozesssteuerungseingaben bestimmt. Insbesondere kann die Optimierungs- und Steuerungstechnik die Störeingaben des aktuellen Betriebszustands der Prozesssteuerung, nachdem eine oder mehrere dieser Störeingaben eine signifikante Änderung erfahren haben, mit dem Störeingaben mindestens einiger der gespeicherten Prozesssteuerungsstatus vergleichen, um den einen oder die mehreren der gespeicherten Prozesssteuerungsstatus zu bestimmen, der/die dem neuen Betriebszustand des Prozesses am nächsten ist/sind. Die integrierte Optimierungs- und Steuerungstechnik kann sodann den neuen Satz von dem Prozess zu übergebenden Steuerungseingaben auf der Grundlage der Steuerungseingaben entwickeln, die dem einen oder den mehreren gespeicherten Prozesssteuerungsstatus zugeordnet sind, der/die als dem neuen Betriebszustand des Prozesses am nächsten ermittelt wurde(n).
• In einer Ausführung weist ein Prozesssteuerungssystem zur Steuerung eines Prozesses daher eine Steuerung auf, die angepasst ist, einen Satz von Ziel-Steuerungssignalwerten zu verwenden, um ein oder mehrere Prozesssteuerungssignale zur Verwendung bei der Steuerung eines oder mehrerer Feldgeräte innerhalb des Prozesses zu erzeugen, sowie einen mit der Steuerung kommunikativ gekoppelten Optimierer, angepasst, um den Satz von Ziel-Steuerungssignalwerten zu entwickeln. Der Optimierer kann einen Speicher zur Speicherung einer Mehrzahl von Prozesssteuerungsstatus und eine Optimierungseinheit aufweisen, die kommunikativ mit dem Speicher gekoppelt und angepasst ist, die gespeicherte Mehrzahl von Prozesssteuerungsstatus zu verwenden, um eine Reihe von Ziel-Steuerungssignalwerten zur Verwendung durch die Steuerung während des stabilen Zustands des Prozesses zu entwickeln, um den Prozess in Richtung auf einen optimalen Prozessbetriebszustand zu treiben. Darüber hinaus kann der Optimierer eine Änderungserkennungseinheit aufweisen, die auf eine oder mehrere Prozesseingaben wie beispielsweise dem Prozess zugehörige Störeingaben reagiert, um eine Änderung eines aktuellen Prozessstatuszustands zu erkennen. Der Optimierer kann weiterhin eine Antworteinheit aufweisen, die auf eine erkannte Änderung des aktuellen Prozessstatuszustands reagiert, indem sie einen oder mehrere der mehreren Prozesssteuerungsstatus auswählt und den ausgewählten einen oder mehrere der mehreren gespeicherten Prozesssteuerungsstatus verwendet, um einen neuen Satz von Ziel-Steuerungssignalwerten zur Verwendung durch die Steuerung bei der Reaktion auf die Änderung des aktuellen Prozessstatuszustands zu erzeugen.
• Falls gewünscht, kann jeder der im Speicher gespeicherten Prozesssteuerungsstatus durch einen Satz von Prozesseingaben (die Steuerungseingaben und gemessene sowie nicht gemessene Störeingaben sein können) sowie einen Satz von Prozessausgaben, die aus der Anwendung des Satzes von Prozesseingaben resultieren, definiert werden. Somit definiert jeder der Prozesssteuerungsstatus als Antwort auf einen gegebenen Satz von Prozesseingaben den Status des Prozesses und vorzugsweise den Betriebszustand des Prozesses im stabilen Zustand. Als Ergebnis repräsentiert jeder der Prozesssteuerungsstatus ein Modell des Prozesses zu einem bestimmten Zeitpunkt während des Betriebs des Prozesses oder enthält dieses inhärent. Falls gewünscht, kann der Optimierer eine Modellerzeugungseinheit aufweisen, die ein oder mehrere Prozessmodelle wie beispielsweise mathematische Prozessmodelle aus einem oder mehreren der gespeicherten Prozesssteuerungsstatus erzeugt. In diesem Fall kann der Optimierer die ermittelten mathematischen Prozessmodelle verwenden, um eine Schätzung der Prozessausgaben auf der Grundlage eines vorgeschlagenen Satzes von Prozesssteuerungseingaben zu erzeugen, oder er kann die mathematischen Prozessmodelle verwenden, um einen vorgeschlagenen Satz von Prozesssteuerungseingaben zu bestimmen, die angesichts des aktuellen Satzes von Prozessstöreingaben zur Erzeugung eines vorhergesagten oder gewünschten Satzes von Prozessausgaben verwendet werden sollten. Entsprechend kann die Optimierungseinheit, falls gewünscht, eine Zielfunktion aufweisen und die Zielfunktion verwenden, um eine komparative Optimalität von zwei oder mehreren Prozesssteuerungsstatus zu bestimmen, um Ziel-Steuerungssignale zu entwickeln, die vorhergesagt sind, um den Prozess in Richtung auf einen optimalen Prozessbetriebszustand zu treiben. Falls gewünscht, kann diese Zielfunktion benutzerdefinierbar sein, damit die Optimalitätskriterien geändert werden können.
• Weiterhin kann der Optimierer einen Prozesssteuerungsstatus-Manager aufweisen, der arbeitet, um die Anzahl der im Speicher gespeicherten Prozesssteuerungsstatus zu steuern oder zu begrenzen, um dadurch die Effizienz oder Effektivität des Optimierers zu steigern, wenn der Prozess einen signifikanten Zeitraum lang in Betrieb war. Insbesondere kann der Prozesssteuerungsstatus-Manager programmiert oder angepasst werden, um einen oder mehrere der gespeicherten Prozesssteuerungsstatus auf der Grundlage der Länge der Zeit, während derer diese Prozesssteuerungsstatus im Speichert gespeichert waren, zu entfernen, da ältere Prozesssteuerungsstatus den aktuellen Betrieb des Prozesses aufgrund geänderter Prozessparameter, Qualitätsverlustes von Anlagenausrüstungen etc. möglicherweise nicht mehr akkurat repräsentieren können. Entsprechend kann der Prozesssteuerungsstatus-Manager, falls gewünscht, angepasst werden, um einen oder mehrere der gespeicherten Prozesssteuerungsstatus auf der Grundlage des Umfangs der Verwendung des einen oder der mehreren der Prozesssteuerungsstatus durch die Optimierungseinheit und/oder durch die Antworteinheit oder auf der Grundlage eines für den Prozesssteuerungsstatus zugeordneten Optimalitäts- oder Qualitätsfaktors zu entfernen.
• Nach einer anderen Ausführung weist ein Verfahren zur Steuerung eines Prozesses die Bestimmung von Werten für einen Satz von Prozesseingabe- und Ausgabevariablen zu multiplen Zeiten während des laufenden Betriebs des Prozesses auf, um eine Vielzahl von Prozesssteuerungsstatus zu bestimmen, sowie die Speicherung einer Anzeige eines jeden der Prozesssteuerungsstatus und zu Zeiten, zu denen der Prozess keine signifikante Änderung einer oder mehrerer Prozessstörgrößen erfährt, eine Optimierung des Betriebs des Prozesses durch periodische Bereitstellung neuer Steuerungseingaben für den Prozess. In diesem Fall können die neuen Steuerungseingaben konfiguriert oder bestimmt werden, um den Prozess in Richtung auf einen besseren als den durch eine Zielfunktion gemessenen Prozesssteuerungsstatus hin zu bewegen, die sowohl Prozesssteuerungseingaben als auch Prozesssteuerungsausgaben berücksichtigt oder gewichtet. Wenn der Prozess jedoch eine signifikante Änderung einer oder mehrerer Prozessstörgrößen erfährt, bestimmt das Verfahren einen Satz von dem Prozess zur Verfügung zu stellenden Steuerungseingaben auf der Grundlage einer oder mehrerer der gespeicherten Prozesssteuerungsstatus und steuert den Prozess mittels des Satzes von Steuerungseingaben, um den Prozess als Antwort auf die signifikante Änderung einer oder mehrerer Prozessstörgrößen auf einen besseren Prozesssteuerungsstatus hin zu bewegen.
• Nach diesem Verfahren kann die Bestimmung des Satzes von denn Prozess auf der Grundlage der gespeicherten Prozesssteuerungsstatus zur Verfügung zu stellenden Prozesssteuerungseingaben durchgeführt werden, indem der Prozesssteuerungsstatus des Prozesses, nachdem der Prozess eine signifikante Änderung einer Prozessstörgröße erfahren hat, mit den gespeicherten Prozesssteuerungsstatus verglichen wird und indem einer oder mehrere der gespeicherten Prozesssteuerungsstatus auf der Grundlage des Vergleichs ausgewählt wird/werden.
• Nach einer weiteren Ausführung beinhaltet ein Verfahren der Optimierung des Betriebs eines Prozesses die Bestimmung einer Vielzahl von Prozesssteuerungsstatus während des laufenden Betriebs des Prozesses durch Bestimmen von Werten für jede eines Satzes von Prozesseingaben und eines Satzes von Prozessausgaben, die daraus resultieren, dass der Satz von Prozesseingaben auf den Prozess angewendet wird, um dadurch einen bestimmten Prozesssteuerungsstatus zu definieren. Das Verfahren speichert eine Anzeige eines jeden der Vielzahl von Prozesssteuerungsstatus in einem Speicher und bestimmt periodisch einen neuen Satz von zur Steuerung des Prozesses zu verwendenden Prozesssteuerungseingaben, indem es die Antwort des Prozesses auf einen vorgeschlagenen Satz von Prozesssteuerungseingaben auf der Grundlage der gespeicherten Prozesssteuerungsstatus vorhersagt. Das Verfahren kann weiterhin die Optimalität eines vorgeschlagenen Satzes von Prozesssteuerungseingaben mittels eines Optimalitätskriteriums analysieren, das sowohl den vorgeschlagenen Satz von Prozesssteuerungseingaben als auch einen Satz vorhergesagter Prozesssteuerungsausgaben, die aus der Anwendung des vorgeschlagenen Satzes von Prozesssteuerungseingaben auf den Prozess resultieren, verwendet.
• Nach einer weiteren bevorzugten Ausführung beinhaltet ein Verfahren zur Steuerung eines Prozesses die Bestimmung einer Vielzahl von Prozesssteuerungsstatus während des laufenden Betriebs des Prozesses durch Bestimmen von Werten für jede eines Satzes von Prozesseingaben und eines Satzes von Prozessausgaben, die daraus resultieren, dass der Satz von Prozesseingaben auf den Prozess angewendet wird, um dadurch einen bestimmten Prozesssteuerungsstatus zu definieren. Das Verfahren speichert eine Anzeige eines jeden der Vielzahl von Prozesssteuerungsstatus in einem Speicher und überwacht den aktuellen Status des Prozesses, um zu bestimmen, wann der Prozess eine signifikante Änderung erfährt. Wenn der Prozess eine signifikante Änderung erfährt, bestimmt das Verfahren einen Satz von dem Prozess zur Verfügung zu stellenden Steuerungseingaben auf der Grundlage eines oder mehrerer der gespeicherten Prozesssteuerungsstatus und steuert den Prozess mittels des ermittelten Satzes von Steuerungseingaben, um den Prozess als Antwort auf die signifikante Änderung auf einen besseren Prozesssteuerungsstatus hin zu bewegen.
• KURZBESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
• 1 ist ein Blockdiagramm eines Prozesssteuerungssystem einschließlich eines Steuerungsmoduls mit einem erweiterten Steuerungsfunktionsblock, der mittels des in dieser Offenlegungsschrift beschriebenen Konzepts eines künstlichen Immunsystems eine integrierte Optimierung und Steuerung ausführt;
• 2 ist ein Blockdiagramm des erweiterten Steuerungsfunktionsblocks in 1 mit einem integrierten Optimierer und einer integrierten Steuerung und
• 3 ist ein Blockdiagramm einer auf einem künstlichen Immunsystem basierenden Steuerung und eines Optimierers und veranschaulicht eine Art der Implementierung des integrierten Optimierers und der integrierten Steuerung in 2.
• DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
• Wie in 1 dargestellt, weist ein Prozesssteuerungssystem 10 eine Prozesssteuerung 11 auf, die kommunikativ mit einem Daten-Historienspeicher 12 und mit einer oder mehreren Host-Workstations oder Computern 13 (wobei es sich um jeden beliebigen Typ von Personal Computer, Workstation etc. handeln kann) verbunden ist, die jeweils einen Bildschirm 14 besitzen. Die Steuerung 11 ist weiterhin über die Eingabe-/Ausgabe-(E/A-)Karten oder Geräte 26 und 28 mit den Feldgeräten 15–22 verbunden. Der Daten-Historienspeicher 12 kann jeder gewünschte Typ von Datensammlungseinheit mit jedem gewünschten Speichertyp und jeder gewünschten oder bekannten Software, Hardware oder Firmware zur Speicherung von Daten sein und kann (wie in 1 dargestellt) von den Workstations 13 getrennt oder Bestandteil einer der Workstations 13 sein. Die Steuerung 11, die beispielsweise die von Emerson Process Management Power and Water Solutions vertriebene Ovation^® sein kann, ist beispielsweise über eine Ethernet-Verbindung oder jedes andere gewünschte Kommunikationsnetzwerk 29 kommunikativ mit den Host-Computern 13 und dem Daten-Historienspeicher 12 verbunden. Das Kommunikationsnetzwerk kann in Form eines lokalen Netzwerks (LAN), eines Weitbereichsnetzes (WAN), eines Telekommunikationsnetzwerks etc. vorliegen und unter Verwendung festverdrahteter oder drahtloser Technologie implementiert werden. Die Steuerung 11 ist mittels jeder gewünschten Hardware und Software beispielsweise in Verbindung mit Standard-4-20-mA-Geräten und/oder jedem intelligenten Kommunikationsprotokoll wie beispielsweise dem Feldbus-Protokoll der FOUNDATION^® Fieldbus, dem HART-Protokoll etc. kommunikativ mit den Feldgeräten 15–22 verbunden.
• Die Feldgeräte 15–22 können jeder Typ von Gerät wie beispielsweise Sensoren, Ventile, Geber, Steller, Schalter etc. sein, während die E/A-Karten 26 und 28 jeder Typ von E/A-Gerät sein können, das jedem gewünschten Kommunikations- oder Steuerungsprotokoll entspricht. In der in 1 dargestellten Ausführung handelt es sich bei den Feldgeräten 15–18 um Standard-4-20-mA-Geräte, die über analoge Leitungen mit der E/A-Karte 26 kommunizieren, während es sich bei den Feldgeräten 19–22 um intelligente Geräte wie beispielsweise Feldbus-Feldgeräte handelt, die über einen digitalen Bus per Feldbus-Protokollkommunikation mit der E/A-Karte 28 kommunizieren. Selbstverständlich könnten die Feldgeräte 15–22 jedem anderen gewünschten Standard oder allen anderen gewünschten Standards oder Protokollen einschließlich aller künftig entwickelten Standards oder Protokolle entsprechen.
• Die Steuerung 11, die eine von zahlreichen verteilten Steuerungen innerhalb der Anlage 10 mit mindestens einem darin enthaltenen Prozessor sein kann, implementiert oder leitet eine oder mehrere Prozesssteuerungsroutinen, die darin enthaltene oder auf sonstige Weise damit verbundene Steuerungskreise aufweisen können. Die Steuerung 11 kommuniziert auch mit den Geräten 15–22, den Host-Computern 13 und dem Daten-Historienspeicher 12, um einen Prozess auf jede gewünschte Art zu steuern. Es ist darauf hinzuweisen, dass, falls gewünscht, Teile jeder hier beschriebenen Steuerungsroutine oder jeder hier beschriebenen Elemente von verschiedenen Steuerungen oder anderen Einrichtungen implementiert oder ausgeführt werden können. Entsprechend können die hier beschriebenen, innerhalb des Prozesssteuerungssystems 10 zu implementierenden Steuerungs- und Optimierungsroutinen oder Elemente jede Form einschließlich Software, Firmware, Hardware etc. annehmen. Ein Prozesssteuerungselement kann für die Zwecke dieser Diskussion jeder Teil eines Prozesssteuerungssystems einschließlich beispielsweise einer Routine, eines Blocks oder eines Moduls sein, die in jedem beliebigen computerlesbaren Medium gespeichert sind. Steuerungs- und Optimierungsroutinen, die Module oder jeder beliebige Teil einer Steuerungs- oder Optimierungsprozedur wie beispielsweise eine Subroutine, Teile einer Subroutine (wie beispielsweise Codezeilen) etc. sein können, können in jedem gewünschten Softwareformat implementiert werden, beispielsweise unter Verwendung von Leiterlogik, Ablaufsprache, Funktionsblockdiagrammen, objektorientierter Programmierung oder unter Verwendung jeder anderen Software-Programmiersprache oder jedes anderen Konstruktionsparadigmas. Entsprechend können die in dieser Offenlegungsschrift beschriebenen Steuerungs- und Optimierungsroutinen beispielsweise in einen oder mehrere EPROMs, EEPROMs, anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASICs), speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS) oder beliebige andere Hardware- oder Firmware-Elemente hartcodiert werden. Weiterhin können die Steuerungs- und Optimierungsroutinen mittels beliebiger Entwicklungstools einschließlich grafischer Entwicklungstools oder jeder beliebigen anderen Art von Software-/Hardware-/Firmware-Programmierung oder Entwicklungswerkzeugen entwickelt werden. Die Steuerung 11 kann mithin konfiguriert werden, um eine Steuerungsstrategie oder eine Steuerungs- und/oder Optimierungsroutine auf jede gewünschte Weise zu implementieren.
• In einer Ausführung implementiert die Steuerung 11 eine Steuerungsstrategie mittels allgemein so genannter Funktionsblöcke, wobei jeder Funktionsblock ein Teil oder ein Objekt einer umfassenden Steuerungsroutine ist und (über als Verbindungen bezeichnete Kommunikationswege) in Verbindung mit anderen Funktionsblöcken arbeitet, um Prozesssteuerungskreise innerhalb des Prozesssteuerungssystems 10 zu implementieren. Funktionsblöcke führen typischerweise eine der folgenden Funktionen aus: eine Eingabefunktion, die beispielsweise mit einem Geber, einem Sensor oder einem anderen Gerät zur Messung eines Prozessparameters verbunden ist, eine Steuerungsfunktion, die beispielsweise mit einer Steuerungsroutine verbunden ist, die eine PID-, Fuzzy-Logik- oder eine andere Steuerungsfunktion ausführt, oder eine Ausgabefunktion, die den Betrieb einer Einrichtung wie beispielsweise eines Ventils steuert, um eine physikalische Funktion innerhalb des Prozesssteuerungssystems 10 auszuführen. Selbstverständlich existieren hybride und andere Arten von Funktionsblöcken. Funktionsblöcke können in der Steuerung 11 gespeichert und von dieser ausgeführt werden, was typischerweise der Fall ist, wenn diese Funktionsblöcke für Standard-4-20-mA-Geräte und einige Typen von intelligenten Feldgeräten wie beispielsweise HART-Geräte verwendet werden oder mit diesen verbunden sind, oder sie können in den Feldgeräten selbst gespeichert und von diesen implementiert werden, was bei Feldbus-Geräten der Fall sein kann. Während die Beschreibung des Steuerungssystems hier anhand einer Funktionsblock-Steuerungsstrategie erfolgt, die ein objektorientiertes Programmierungsparadigma verwendet, könnten die Steuerungsstrategie oder die Steuerungskreise oder Module auch mit anderen Konventionen wie beispielsweise Leiterlogik, Ablaufsprache etc. oder mittels jeder anderen gewünschten Programmiersprache oder jedes anderen gewünschten Paradigmas implementiert oder entwickelt werden.
• Wie durch den in detaillierter Darstellung gezeigten Block 30 in 1 veranschaulicht, kann die Steuerung 11 eine Anzahl von Ein-Kreis-Steuerungsroutinen, die als Routinen 32 und 34 dargestellt sind, aufweisen und implementieren und sie kann einen oder mehrere erweiterte bzw. fortschrittliche Steuerungskreise, dargestellt als Steuerungskreis 36, aufweisen. Jeder derartige Kreis wird typischerweise als Steuerungsmodul bezeichnet. Die Einkreis-Steuerungsroutinen 32 und 34 führen, wie dargestellt, Einkreis-Steuerungsfunktionen mittels eines Fuzzy-Logik-Steuerungsblocks mit einer einzelnen Eingabe/einer einzelnen Ausgabe und eines PID-Steuerungsblocks mit einer einzelnen Eingabe/einer einzelnen Ausgabe aus, die mit entsprechenden analogen Eingabe-(AE) und analogen Ausgabe-(AA)Funktionsblöcken verbunden sind, die mit Prozesssteuerungsgeräten wie beispielsweise Ventilen, mit Messgeräten wie beispielsweise Temperatur- und Druckgebern oder mit jedem beliebigen anderen Gerät innerhalb des Prozesssteuerungssystems 10 verbunden sein können. Der erweiterte Steuerungskreis 36 weist entsprechend der Darstellung einen Steuerungsblock 38 mit multiplen Variablen auf, der Eingänge besitzt, die kommunikativ mit mehreren AE-Funktionsblöcken und Ausgaben verbunden sind, die kommunikativ mit mehreren AA-Funktionsblöcken verbunden sind, wobei die Eingaben und Ausgaben des erweiterten Steuerungsblocks 38 mit multiplen Variablen jedoch auch mit beliebigen anderen gewünschten Funktionsblöcken oder Steuerungselementen kommunikativ verbunden werden können, um andere Typen von Eingaben zu empfangen und andere Typen von Steuerungsausgaben zu liefern. Wie weiterhin beschrieben wird, kann der Steuerungsblock 38 mit multiplen Variablen ein integrierter Steuerungs- und Optimierungsblock sein, der eine immunologische Antwort integriert, um eine optimierte Steuerung des Prozesses oder eines Teils des Prozesses auszuführen, der in diesem Fall eine Energieerzeugungseinheit wie beispielsweise ein Kohlekraftwerk sein kann. Man erkennt, dass die in 1 dargestellten Funktionsblöcke einschließlich des erweiterten Steuerungsblocks 38 von der Steueruug 11 ausgeführt werden können oder alternativ in einer beliebigen anderen Verarbeitungseinrichtung wie beispielsweise einer der Workstations 13 oder sogar einem der Feldgeräte 19–22 enthalten sein und von diesen ausgeführt werden können.
• 2 veranschaulicht ein vereinfachtes Blockdiagramm einer mit dem Prozess 52 verbundenen Steuerung 50, wobei die Steuerung 50 konfiguriert ist, auf Ziel-Steuerungssignale zu antworten, die von einem Optimierer 54 entwickelt werden, um eine optimierte Steuerung des Prozesses mittels der in dieser Offenlegungsschrift beschriebenen immunologischen Techniken durchzuführen. Insbesondere empfängt der Prozess 50, der in diesem Beispiel zwar als ein Energieerzeugungsprozess (und genauer als Kohlekraftwerk) beschrieben wird, der jedoch statt dessen jeder andere Prozess sein könnte, eine Anzahl von Eingaben einschließlich Eingaben von Stellgrößen (MV) (in dieser Offenlegungsschrift auch als Steuerungseingaben bezeichnet), Eingaben messbarer Störvariablen (DV) sowie Eingaben nicht messbarer Störvariablen (XV). Typischerweise arbeitet der Prozess 52 auf der Grundlage der ihm zur Verfügung gestellten MV-, DV- und XV-Eingaben, um Prozessausgabesignale oder Regelgrößen-(CV-)Signale zu erzeugen. Die Ist-CV-Signale können innerhalb des Prozesses 52 beispielsweise mittels Sensoren wie beispielsweise Durchfluss-, Druck-, Temperatur-, Sauerstoff-, Trübungs- etc. Sensoren gemessen werden, die an geeigneten Stellen innerhalb des Prozesses oder der Anlage 25 angeordnet sind. Wie in 2 veranschaulicht, empfängt die Steuerung eine Anzeige der Regelgrößen-CV-Signale und der Eingaben der messbaren Störvariablen DV sowie einen Satz von vom Optimierer 54 zur Verfügung gestellten Ziel-Stellgrößensignalen und verwendet diese Signale, um die Stellgrößen-(MV-)Signale zu erzeugen, die die den Prozess 52 steuernden Steuerungssignale sind. Allgemein gesagt, werden die MV-Signale von der Steuerung 50 erzeugt, um den Prozess 52 zu einem optimalen stabilen Betrieb zu treiben, der durch dem Optimierer 54 zur Verfügung gestellte, vorbestimmte Optimierungskriterien bestimmt ist.
• Wie gezeigt wird, kann in einer Steuerungssituation mit multiplen Variablen jedes der Stellgrößen-, Störgrößen- und Regelgrößensignale MV, DV, XV und CV als Vektor von Signalen modelliert werden. Hierbei ist:

MV

= Vektor steuerbarer Objekteingaben mit MV = {mv1, mv2, ... mvn};

DV

= Vektor gemessener Störungen mit DV = {dv1, dv2, ... dvn};

XV

= Vektor nicht gemessener oder offensichtlich nicht berücksichtigter Störgrößen mit XV = {xv1, xv2, ... xvn} und

CV

= Vektor der Prozessvariablenausgaben mit CV = {cv1, cv2, ..., cvm}

• In einem Beispiel wie beispielsweise im Fall der Optimierung der Rauchgasemission in einem Kraftwerkskessel könnte der MV-Vektor Signale beinhalten, die den Grad der Öffnung der Register in einem Kessel und den Sauerstoffgehalt im Rauchgas repräsentieren; der DV-Vektor könnte Signale beinhalten, die die Kesselauslastung und die Geschwindigkeit der Kohlezuführungen repräsentieren; der XV-Vektor könnte Signale beinhalten, die den Brennwert, den Feuchtigkeitsgehalt, die Mahlqualität etc. der Kohle repräsentieren oder anzeigen, und der CV-Vektor könnte Signale beinhalten, die den gemessenen Kohlenmonoxid-(CO-)Gehalt im Rauchgas, den Sauerstoffgehalt im Rauchgas, die Dampftemperatur etc. repräsentieren. Selbstverständlich könnte jeder dieser Vektoren andere Signale und/oder Parameter bei Verwendung in einem Kraftwerkskessel sowie bei Verwendung in anderen Arten von Prozessen beinhalten, wobei die Spezifika des Prozesses und die Art und Natur der gewünschten Steuerung die Bestimmung der in jedem Vektor verwendeten exakten Signale oder Parameter beeinflussen.
• Vor einer detaillierteren Beschreibung des Betriebs der Steuerung 50 und des Optimierers 54 in 2 ist es hilfreich, die Immunantwort eines Organismus allgemein zu beschreiben, analog zu der der Betrieb der Steuerung 50 und des Optimierers 54 gestaltet ist. Die Aufgabe des Immunsystems ist es, einen Organismus vor Pathogenen zu schützen, bei denen es sich um Viren, Bakterien, Parasiten oder andere Mikroorganismen handeln kann, die eine Bedrohung lebender Organismen darstellen. In der Tat besteht die Grundfunktionalität des Immunsystems darin, Pathogene, die von als Lymphozyten bezeichneten Detektoren erkannt werden, korrekt zu erkennen und wirksam zu eliminieren. Die Struktur der Lymphozyten repräsentiert ein bestimmtes direktes Wissen um die früheren Aktivitäten des Immunsystems in Bezug auf die Einführung anderer Pathogene. Betrachtet man die Struktur des Immunsystems unter dem Gesichtspunkt seiner Nützlichkeit für die Lösung technischer Probleme, ist es von besonderem Interesse, B-Lymphozyten zu betrachten, die an der Zerstörung von Pathogenen mittels der von den Lymphozyten selbst produzierten Antikörper beteiligt sind. Als Ergebnis der Rekombination der Gene, die eine gegebene Spezies von Lymphozyten enthalten, werden neue, wirksamere Generationen von Lymphozyten und mithin Antikörpern geschaffen. Das Immunsystem entwickelt somit im Lauf der Zeit neue Lymphozyten als Antwort auf die Einführung spezifischer Pathogene und erinnert sich anschließend auf welche Weise auch immer an diese neuen Lymphozyten, um diese zukünftig als Antwort auf die Einführung derselben oder ähnlicher Pathogene einzusetzen. Wegen dieser Eigenschaft eliminieren B-Lymphozyten nicht nur die Pathogene, sondern sind auch an dem Prozess der Schaffung des immunologischen Gedächtnisses beteiligt, da jeder erzeugte und im Organismus gespeicherte Lymphozyt einen anderen ”Werkzeugsatz” für die Vernichtung von Pathogenen bereitstellt. Selbstverständlich können einige Lymphozyten wirksamer als andere bei der Bekämpfung eines bestimmten Typs von Pathogen sein.
• Darüber hinaus existieren im Organismus funktionierende T-Lymphozyten, die die erste Verteidigungslinie bilden und deren Aufgabe es ist, Pathogene zu erkennen und die Bildung der geeigneten B-Lymphozyten anzuregen. Der Prozess der Bildung des immunologischen Gedächtnisses basiert dann auf der Auswahl und Reproduktion der wirksamsten B-Lymphozyten für ein bestimmtes Pathogen. So ist in der Tat die Existenz von Gruppen von Zellen mit ähnlichen Eigenschaften eines der Merkmale des immunologischen Gedächtnisses. Anders ausgedrückt, sind Lymphozyten mit ähnlichen Werkzeugsätzen sehr nahe beieinander angeordnet. Wegen der Positionierung der Lymphozyten kann die Abwehraktion bei einer Infektion des Organismus mit Pathogenen eine entsprechend große Gruppe ähnlicher Lymphozyten umfassen, die eingesetzt oder kombiniert werden können, um neue Lymphozyten zu produzieren, die wirksam tätig werden, um das Pathogen zu vernichten.
• Wie oben beschrieben, besitzt das Immunsystem mithin die Fähigkeit, seine Qualifikationen durch Lernen und Erfahrung zu erwerben und zu steigern, und es kann in der Tat neue Fähigkeiten entwickeln oder zuvor erworbene Fähigkeiten verlieren. Diese Lern- und Erinnerungseigenschaften sind allgemein gut für die Lösung verschiedener technischer Probleme geeignet, die in der Energieerzeugung sowie in anderen Bereichen der Prozesssteuerungsindustrie angetroffen werden. Auf jeden Fall ist, wie sich aus der obigen Beschreibung ergibt, ein charakteristisches Merkmal eines biologischen Immunsystems dessen Fähigkeit, als Reaktion auf die Einführung von Pathogenen ständig zu lernen oder sich anzupassen. Dieser Prozess ist mit der so genanten ”primären Immunreaktion” verbunden, die mit der Antwort des Organismus auf ein neues, unbekanntes Pathogen in Beziehung steht. Allgemein ausgedrückt, entspricht die primäre Immunreaktion der Suche nach Lymphozyten mit dem besten Werkzeugsatz, d. h. nach denjenigen Werkzeugen, die die Bedrohung am besten beseitigen. Die primäre Reaktion des Organismus ist gewöhnlich langsam, da der Organismus Zeit benötigt, um die Lymphozyten, die das unbekannte Pathogen am besten eliminieren, anzupassen oder zu finden und zu produzieren. Nach einer erfolgreichen Abwehroperation geht die Erinnerung an das Pathogen jedoch nicht verloren, da die entwickelten Lymphozyten aufbewahrt werden. Wegen dieses ”Gedächtnisses” ist die Reaktion auf einen späteren Angriff desselben Pathogens weitaus schneller und wirksamer. Diese Reaktion ist die so genannte ”sekundäre Immunreaktion”, was zeigt, dass das Immunsystem mit den Eigenschaften eines adaptiven Systems ausgestattet ist.
• Wie sich aus den oben beschriebenen Eigenschaften des Immunsystems und der Beschreibung seiner Funktionen ergibt, basiert die Abwehrreaktion eines Organismus mithin auf der Produktion von Lymphozyten aus einer geeigneten Gruppe von gespeicherten oder Gedächtnislymphozyten. Um die Lymphozyten jedoch erfolgreich zu verwalten, kann ihre Zahl nicht unbegrenzt ansteigen. Dank eines Konkurrenzmechanismus ist die Struktur eines immunologischen Gedächtnisses selbstregulierend, wobei unwirksame Lymphozyten entfernt und an ihrer Stelle neue Lymphozyten geschaffen werden. Ein vereinfachter Mechanismus zur Verwaltung der Population von Lymphozyten wird in Gleichung (1) ausgedrückt: DDC = INC – DIC + RSC (1) Mit:

DDC

– Grad der Zelldiversität

INC

– Zustrom neuer Zellen

DIC

– Tod unwirksamer Zellen und

RSV

– Reproduktion stimulierter Zellen.

• Unter Berücksichtigung dieses Hintergrunds können die in dieser Offenlegungsschrift beschriebenen Grundprinzipien der immunologischen Steuerungstechnik allgemein analog zur Immunantwort eines biologischen Organismus betrachtet werden. Zunächst ist es jedoch erforderlich zu erkennen, dass jeder Betriebspunkt oder Betriebsstatus des in 2 dargestellten Prozesses 52 im stabilen Zustand durch einen bestimmten Satz der Vektoren MV, DV, XV, CV, eindeutig identifiziert oder modelliert werden kann, wobei diese Betriebsstatus in dieser Offenlegungsschrift als Prozesssteuerungsstatus bezeichnet werden. Insbesondere führt auf der Grundlage des aktuellen Zustands des Prozesses 52 und der darin enthaltenen Ausrüstung ein bestimmter Satz von MV-, DV- und XV-Eingaben (die die Steuerungs- und Störeingaben für den Prozess 52 sind) im stabilen Zustand dazu, dass der Prozess 52 einen bestimmten Satz von CV-Signalen als Prozessausgaben erzeugt. Selbstverständlich können sich die als Ergebnis eines bestimmten Satzes von MV-, DV- und XV-Eingaben erzeugten CV-Signale im Lauf der Zeit ändern, wenn sich die Prozessausrüstung innerhalb des Prozesses 52 verändert (beispielsweise Qualitätsverlust, Ansammlung von Verbrennungsnebenprodukten etc.). Ungeachtet dessen speichert oder repräsentiert jeder tatsächlich erhaltene Satz von MV-, DV-, XV- und CV-Signalen auf einzigartige Weise ein Modell des Prozesses 52 zu den Zeitpunkt, zu dem der Prozess 52 diese bestimmte Kombination von Signalen und Parameterwerten im stabilen Zustand erfahren hat, oder ist für dieses Modell repräsentativ. Bei der Herstellung der Analogie zum biologischen Kontext wird daher in dieser Offenlegungsschrift jeder bestimmte Satz der MV-, CV-, DV- und CV-Vektoren oder Signalen (d. h. jeder Prozesssteuerungsstatus) als ein Lymphozyt bezeichnet, der als ein bestimmter und zuvor erfahrener Betriebszustand im stabilen Zustand des Prozesses verstanden werden kann.
• Wie ersichtlich, können auf der Grundlage der Kriterien, die verwendet werden, um ein gutes Prozessergebnis oder einen guten Betriebszustand von einem schlechten Prozessergebnis oder einen schlechten Betriebszustand zu unterscheiden, bestimmte Lymphozyten oder Prozesssteuerungsstatus im stabilen Zustand als besser als andere charakterisiert werden. So kann beispielsweise ein bestimmter Prozesssteuerungsstatus oder Lymphozyt MV1, DV1, XVI, CV1 zu einer großen Menge von (beispielsweise mittels eines Trübungssensors gemessenen) Rauchgasemissionen und auch zu einem niedrigen Wirkungsgrad der Verbrennung führen. Andererseits kann ein anderer Prozesssteuerungsstatus oder Lymphozyt MV2, DV2, XV2, CV2 zu einer geringen Trübung, jedoch einem lediglich durchschnittlichen Wirkungsgrad führen, während ein weiterer Prozesssteuerungsstatus oder Lymphozyt MV3, DV3, XV3, CV3 zu einer geringen Trübung und einem hohen Wirkungsgrad führen kann, was bei ansonsten durchweg unveränderten Bedingungen der wünschenswerteste Zustand ist. Wenn möglich, ist es daher wünschenswert, den Prozess 52 zu dem dritten Betriebszustand (Prozesssteuerungsstatus) im stabilen Zustand zu bewegen, der durch den Lymphozyten MV3, DV3, XV3, CV3 repräsentiert wird, wenn sich der Prozess 52 in dem durch einen der ersten beiden Lymphozyten oder Prozesssteuerungsstatus repräsentierten stabilen Zustand befindet. Dieses Beispiel ist selbstverständlich von grob vereinfachender Natur, wobei es sich versteht, dass die Technik der Bestimmung ”guter” und ”schlechter” Lymphozyten auf rigorosere mathematische Weise erfolgen kann, indem beispielsweise ein oder mehrere mathematisch definierte Optimierungskriterien wie beispielsweise diejenigen, die durch Zielfunktionen innerhalb einer LP-Optimierungstechnik definiert werden, verwendet werden. Insbesondere ermöglicht es die Verwendung eines Optimierungskriteriums, das die bevorzugten Status der Vektoren MV und CV in Bezug auf einander sowie in Bezug auf gewünschte Betriebspunkte oder Sollwerte definiert, jedem Lymphozyten oder Prozesssteuerungsstatus einen Qualitätsfaktor zuzuweisen.
• Unter Berücksichtigung dieser Darlegung kann die immunologisch basierte Steuerungs- und Optimierungstechnik allgemein so beschrieben werden, dass sie den Prozess 52 während des Normalbetriebs ausführt und diverse verschiedene Lymphozyten (MV-, DV-, XV-, CV-Vektoren) speichert, die während des Betriebs des Prozesses 52 tatsächlich erkannt werden. An diesem Punkt oder während dieser Zeit kann der Prozess auf jede gewünschte Weise gesteuert werden, beispielsweise in Form einer Ein-Kreis-Proportional-Integral-Differential-(PID-)Steuerung, einer Steuerung mit multiplen Variablen etc. Nachdem jedoch eine bestimmte Anzahl von Lymphozyten erkannt und in einem Speicher gespeichert wurde, kann der Optimierer 54 sodann den Prozessbetriebszustand im stabilen Zustand effektiv optimieren und darüber hinaus rasch auf eine signifikante Änderung der Prozesseingaben (beispielsweise eine signifikante Änderung der Prozessstöreingaben DV und XV) unter Verwendung der gespeicherten Lymphozyten reagieren. Insbesondere führt die Steuerungstechnik, wenn der Prozess 52 in einem stabilen Zustand (d. h. ohne eine signifikante Änderung der DV- und XV-Vektoren) arbeitet, eine stochastische Optimierung aus, um einen ”besseren” Lymphozyten oder Betriebszustand des Prozesses 52 zu bestimmen, um dadurch eine optimierte Steuerung durchzuführen. Im Wesentlichen entwickelt der Optimierer 54 während dieser stochastischen Optimierungstechnik Sätze neuer Ziel-Steuerungssignale (Ziel-MV-Signale), die der Optimierer der Steuerung 50 zur Verfügung stellt. Die Steuerung 50 arbeitet unter Verwendung eines jeden der zur Verfügung gestellten Sätze von Ziel-MV-Signalen, um den Prozess 52 auf eine Weise zu steuern, die es der Steuerung 50 ermöglicht, die Ziel-MV-Signale zu erzeugen, während die Ist-MV-Signale dem Prozess 52 zur Verfügung gestellt werden. In einem Fall kann die Steuerung 50 einfach die Ziel-MV-Signale sofort als die dem Prozess 52 zur Verfügung gestellten Ist-MV-Signale verwenden. In vielen Fällen kann es jedoch erforderlich sein, dass die Steuerung 50 die Ist-MV-Signale über die Zeit verschiebt, um mit den Ziel-MV-Signalen übereinzustimmen, um den Prozess 52 nicht zu stark zu irritieren und um zu verhindern, dass eine oder mehrere der Prozessausgaben oder CV-Signale aufgrund des MV-Signalübergangs eine Grenze überschreiten. Auf jeden Fall erzeugt die Steuerung 50 im Lauf der Zeit verschiedene Steuerungs-(MV-)Signale, um die Ziel-MV-Signale zu erreichen, und bewegt den Prozess 52 dadurch zu einem neuen stabilen Zustand.
• Der Optimierer 54 kann die relative Güte oder Schlechtigkeit dieses neuen stabilen Zustands des Prozesses mittels einer Zielfunktion 56 bestimmen, die eine einer Anzahl von von einem Anwender ausgewählten Zielfunktionen sein kann (wie durch die verschiedenen in 2 dargestellten Zielfunktionen 56A, 56B, ..., 56N veranschaulicht). Auf diese Weise kann ein Anwender die Optimierungsbedingungen oder -kriterien bestimmen, mit denen jeder der Prozesssteuerungsstatus oder Lymphozyten zu bewerten ist. Auf der Grundlage dieser Optimalitätsanalyse kann der Optimierer 54 periodisch einen neuen Satz von Ziel-MV-Signalen bestimmen, die zu verwenden sind, um einen Prozesssteuerungsstatus zu erreichen, für den auf der Grundlage der ausgewählten Zielfunktion prognostiziert wird, dass er besser als der aktuelle Status ist. Hier ist jeder Prozesssteuerungsstatus analog zu einem im biologischen Kontext beschriebenen B-Lymphozyten. Selbstverständlich kann jeder neue Prozesssteuerungsstatus oder Lymphozyt, der während dieses stochastischen Optimierungsprozesses bestimmt wird, als neuer Lymphozyt zur späteren. Verwendung durch das Steuerungs- und Optimierungssystem gespeichert werden.
• Wenn der Prozess 52 eine durch eine Änderung eines oder mehrerer der Störvektoren DV und/oder XV bestimmte signifikante Änderung erfährt, beginnt der Optimierer 54 darüber hinaus den Prozess der Bestimmung eines neuen optimalen Lymphozyten oder Prozesssteuerungsstatus, mit dem der Prozess 52 auf der Grundlage des neuen Satzes von Prozesseingabebedingungen auszuführen ist. Eine derartige Änderung ist analog zu der Situation im biologischen Kontext, in der ein Pathogen in ein biologisches System eingeführt wird. Insbesondere bestimmt der Optimierer 54, wenn eine derartige Änderung in den Störvariablen entdeckt wird, zuerst den besten einen des Satzes der gespeicherten Lymphozyten, der als Ergebnis der Prozessänderung zu verwenden ist, beispielsweise den neuen Satz von Störvariablen (DVs), oder versucht, diesen vorherzusagen. Diese Eigenschaft ist analog zur Funktion von T-Lymphozyten im biologischen Kontext, da diese Antwort einen Versuch darstellt zu bestimmen, welche der bekannten oder zuvor erfahrenen Prozessanlagenbedingungen (Lymphozyten) der beste geschätzte Ausgangspunkt ist, von dem aus auf die neue Prozessbedingung zu reagieren ist, d. h. welcher Lymphozyt schätzungsweise dem bislang nicht bestimmten optimalen Betriebspunkt des Prozesses 52 am nächsten und daher als initiale Antwort auf die neuen oder geänderten Prozesseingabebedingungen zu verwenden ist.
• Es ist jedoch wichtig darauf hinzuweisen, dass in dem Fall, dass die geänderten Prozesseingabebedingungen einen Satz von Eingabe-DV und -XV (das Pathogen) beinhalten, die signifikant anders als jeder Satz von Eingaben (oder Pathogenen) sind, die zuvor vom Prozess 52 erfahren wurden, der gespeicherte Lymphozyt, der als der Lymphozyt bestimmt ist, der als Antwort auf einen solchen neuen Satz von Eingabe-DV, -XV am besten reagiert oder den Prozess steuert, in keiner Weise optimal ist, was dazu führen kann, dass der Optimierer 54 und die Steuerung 50 einen längeren Zeitraum benötigen, um auf die Prozesseingabeänderung (Pathogen) auf eine Weise zu reagieren, die den Prozess 52 als Antwort auf den neuen Satz von Prozesseingaben wieder in einen stabilen Zustand und von dort in einen optimalen Prozessbetriebszustand führt. Da der Optimierer 54 und die Steuerung 50 die im Speicher gespeicherten Lymphozyten verwenden, um auf neue Prozesseingabebedingungen zu reagieren, sind der Optimierer 54 und die Steuerung 50, je mehr Lymphozyten im Speicher gespeichert sind, umso besser in der Lage, auf eine Weise auf die Prozesseingabeänderungen (d. h. auf die Einführung eines neuen Pathogens) zu reagieren, die den Prozess 52 rasch wieder in einem optimalen stabilen Betriebszustand zurückführt, da es desto wahrscheinlicher ist, dass der Optimierer 54 in der Lage sein wird, einen Ausgangslymphozyten zu finden, der dem für die neuen Prozesseingabebedingungen optimalen Lymphozyten ”nahe” ist.
• 3 veranschaulicht ein Optimierungssystem 70, das die oben diskutierten allgemeinen Prinzipien verwendet, um in einer Prozessanlage wie beispielsweise in einem Kraftwerk eine optimierte Steuerung auszuführen. Insbesondere kann das System aus 3 als der Optimierer 54 aus 2 oder als Kombination der Steuerung 50 und des Optimierers 54 aus 2 und in jedem Fall als erweiterter Steuerungsblock 38 aus 1 implementiert werden. Allgemein gesagt, verwendet das System 70 immunologische Konzepte, um den Prozess 52 auf optimale Weise als Reaktion auf sich ändernde Bedingungen innerhalb der Prozessanlage 52 zu steuern, d. h. als Reaktion auf Änderungen der messbaren Störvariablen (DVDs) und der nicht messbaren Störvariablen (XVs).
• Wie in 3 dargestellt, weist das Optimierungssystem 70 einen stochastischen Optimierungsblock 72, ein DV-Änderungserkennungs-Modul, ein Modell-Abrufmodul 76, ein Steuerungsmodul 78 sowie ein Speichermodul 80 auf, das einen Prozesssteuerungsstatus-Manager 81 aufweist. Allgemein gesagt, arbeitet das System 70 in einer von zwei verschiedenen Betriebsarten einschließlich einer stochastischen Optimierungsbetriebsart und einer Regelungsbetriebsart. Das Optimierungssystem 70 arbeitet generell in der stochastischen Optimierungsbetriebsart, wenn sich der Prozess 52 bereits in einem stabilen Zustand befindet, beispielsweise wenn die DV- und XV-Eingaben konstant oder nahezu konstant bleiben und wenn ein gegebener Satz von MV-Steuerungssignalen einen gegebenen Satz von Prozessvariablen-CV-Ausgaben erzeugt.
• Während dieser Betriebsart aktiviert das DV-Änderungserkennungsmodul 74 den stochastischen Optimierungsblock 72 oder gibt diesen frei, um zu arbeiten, um Ziel-MV-Signale zu erzeugen (d. h. Zielsteuerungssignale), wie durch die Stellung des Schalters in 3 dargestellt. Der Optimierungsblock 72 führt eine stochastische Optimierung durch, indem er beispielsweise mittels jeder gewünschten stochastischen Optimierungstechnik den Ziel-MV-Vektor geringfügig verändert und die Änderung des CV-Vektors als Ergebnis dieser Änderung der Steuerungseingaben bestimmt. Der Optimierungsblock 72 analysiert sodann auf der Grundlage eines voreingestellten oder vorher bestimmten Optimierungskriteriums wie beispielsweise dem von einer LP-Zielfunktion (die die Zielfunktion 56 aus 2 sein kann) definierten Optimierungskriterium, ob eine bessere oder optimalere Steuerung durch den neuen Satz von Ziel-MV-Signalen erhalten wird. Während der stochastischen Optimierungsbetriebart iteriert der stochastische Optimierungsblock 72 allgemein um einen bestimmten Betriebspunkt oder Lymphozyten durch Veränderung der MV-Signale, deren Anwendung auf den Prozess die CV-Signale verändert, in dem Versuch, einen lokalen optimalen Betriebspunkt für den Prozess 52 zu bestimmen, in dem die DV- und XV-Eingaben allgemein fest oder konstant sind. Im Lauf der Zeit kann sich der stochastische Optimierungsblock 72 jedoch erneut unter Verwendung jeder gewünschten stochastischen Iterationstechnik zu einem nicht-lokalen Betriebspunkt hin bewegen, der besser ist. Während dieses Iterationsprozesses wird jeder der Betriebspunkte oder Prozesssteuerungsstatus im stabilen Zustand (wie durch einen Satz von MV-, DV-, ZV- und CV-Vektoren definiert) als Lymphozyt zur eventuellen zukünftigen Verwendung in dem Speicher 80 gespeichert.
• Hier ist darauf hinzuweisen, dass, während die CV-, DV- und MV-Vektoren generell zum Zeitpunkt der Speicherung eines bestimmten Lymphozyten messbar oder bekannt sind, die XV-Vektorwerte eines bestimmten Lymphozyten zu einem späteren Zeitpunkt möglicherweise niemals bekannt sind und/oder gemessen oder bestimmt und sodann zu diesem späteren Zeitpunkt im Speicher 80 gespeichert werden können. Beispielsweise kann eine XV-Vektorvariable, die den Feuchtigkeitsgehalt von Kohle oder andere Parameter für die Kohlequalität der in einer Energieerzeugungsanlage eingesetzten Kohle repräsentiert (wobei diese Qualitätsparameter typischerweise durch eine Laboranalyse bestimmt werden), bestimmt werden, nachdem die Kohle verbrannt oder in einer Anlage eingesetzt wurde. Somit wird der Lymphozyt, der auf der Grundlage des Einsatzes der Kohle (und anderer Prozessbedingungen) resultiert, tatsächlich bestimmt und im Speicher 80 gespeichert, bevor diese XV-Variablen bestimmt werden oder bekannt sind. In diesen Fällen können die XV-Vektorwerte, die später bekannt sind oder bestimmt werden, zu dem späteren Zeitpunkt in den geeigneten Lymphozyten im Speicher 80 gespeichert werden und anfänglich als Anzeige eines spezifischen zu verwendenden Maßes wie beispielsweise der Chargennummer der Kohle, der Zeit des Einsatzes der Kohle etc. gespeichert werden. In einigen Fällen kann es möglich sein, dass eine XV-Vektorvariable niemals exakt bestimmt wird, sondern dass eine generische Anzeige oder ein Platzhalter für diese XV-Vektorvariable nach wie vor einfach zum Vergleich mit anderen Lymphozyten gespeichert werden kann (d. h. um einen Lymphozyten von einem anderen Lymphozyten zu unterscheiden, wobei der einzige Unterschied in den Eingaben eine der XV-Variablen sein kann). Darüber hinaus können in einigen Fällen einer oder mehrere der XV-Variablenvektoren verwendet werden, um zu bestimmen, ob ein bestimmter Lymphozyt auf die eine oder andere Weise beispielsweise im Vergleich zu anderen im Speicher 80 gespeicherten Lymphozyten optimal ist.
• Auf jeden Fall erkennt, wenn sich die Prozesseingabebedingungen signifikant ändern, wie dies beispielsweise durch eine signifikante Änderung der DV- und/oder XV-Variablen belegt ist, das DV-Änderungserkennungsmodul 74 diese Änderung und veranlasst das Optimierungssystem 70, in die Regelungsbetriebsart einzutreten, indem es über den Schalter 84 die Steuerung auf das Lymphozyten-Abrufmodul 76 überträgt. Allgemein gesagt, beobachtet das DV-Änderungserkennungsmodul 74 die gemessenen Störvariablen DV und bestimmt auf der Grundlage signifikanter Änderungen einer oder mehrerer dieser Störvariablen, wann der Prozess 52 eine wesentliche Änderung erfährt oder erfahren hat. Falls gewünscht, kann das Erkennungsmodul 74 jedoch andere Variablen überwachen, die einen geänderten Prozesszustand wie beispielsweise eine Änderung eines oder mehrerer bei der Steuerung des Prozesses verwendeter Sollwerte, eine Änderung der zur Bewertung der Prozessoptimierung verwendeten Zielfunktion etc. anzeigen. Um diese allgemeine Prozedur zu implementieren, überwacht das DV-Änderungserkennungsmodul 74 Änderungen des DV-Vektors, um Änderungen des Prozesses 52 zu erkennen, die einen geänderten Prozesszustand anzeigen, der signifikant genug ist, um das Steuerungssystem zwischen den beiden Betriebsarten umzuschalten, d. h. von der stochastischen Optimierungsbetriebsart (bei der der DV-Vektor allgemein in einem stabilen Zustand ist) in die Regelungsbetriebsart (bei der die DV-Änderung eintritt oder kürzlich eingetreten ist). Allgemein gesagt, erfüllt das DV-Änderungserkennungsmodul 74 die Funktion eines Lymphozyten vom Typ T im biologischen Kontext, da das Erkennungsmodul 74 Änderungen im System (Pathogene) erkennt und die ”Immunreaktion” initialisiert.
• In der Regelungsbetriebsart arbeitet das Optimierungssystem 70, um auf eine Änderung der DV- und/oder der XV-Variablen zu reagieren, um so schnell wie möglich einen neuen Betriebspunkt für den Prozess 52 im stabilen Zustand zu finden, von dem aus erneut eine stochastische Optimierung durchgeführt wird. Mit anderen Worten reagiert das Optimierungssystem 70 in der Regelungsbetriebsart auf geänderte Prozessbedingungen, d. h. auf neue DV- und XV-Vektoren, um einen neuen Betriebspunkt zu bestimmen, von dem aus eine Prozessoptimierung durchzuführen ist. Um eine schnelle Antwort bereitzustellen, bestimmt und wählt das Lymphozyten-Abrufmodul 76, sobald es initialisiert ist, einen im Speicher 80 gespeicherten Lymphozyten, der am besten zu den neu erkannten Prozessbedingungen passt, und stellt diesen Lymphozyten sodann dem Steuerungsmodul 78 zur Verfügung. Insbesondere repräsentiert jeder der im Speicher 80 gespeicherten Lymphozyten einen früheren Zustand des Prozesses 52, der während des Betriebs des Prozesses tatsächlich gemessen oder beobachtet wurde. Um mithin den Prozess 52 als Reaktion auf einen neuen Satz von Eingaben (d. h. die DV- und XV-Eingaben) zu steuern, durchsucht das Lymphozyten-Abrufmodul 76 den Speicher 80 nach einem oder mehreren zuvor gespeicherten Lymphozyten, die dem neuen Prozesszustand in Bezug auf die DV- und XV-Vektoren ”nahe” sind. Selbstverständlich kann diese Nähe auf jede gewünschte Weise wie beispielsweise unter Verwendung von Kleinste-Quadrate-Annäherungsmethoden, Regressionsanalyse etc. bestimmt, gemessen oder beurteilt werden. Auf jeden Fall kann das Lymphozyten-Abrufmodul 76 die neuen DV- und XV-Vektoren (in dem Umfang, in dem die XV-Vektoren bekannt sind) des neuen oder geänderten Prozesssteuerungsstatus mit den DV- und möglicherweise XV-Vektoren von mindestens einigen der im Speicher 80 gespeicherten Lymphozyten vergleichen, um einen oder mehrere der im Speicher 80 gespeicherten Lymphozyten zu bestimmen, die einen zuvor erfahrenen Prozesssteuerungsstatus repräsentieren, der dem neuen Prozesssteuerungsstatus (im Hinblick auf Störeingaben) am nächsten oder zumindest nahe ist und der im Sinne von Optimalität ein akzeptabler Prozessstatuszustand sein kann. Das Lymphozyten-Abrufmodul 76 kann sodann diesen einen oder diese mehreren Lymphozyten dem Steuerungsmodul 78 zur Verfügung stellen, das diese Lymphozyten verwendet, um einen neuen Satz von der Prozesssteuerung zu übergebenden Ziel-Stellgrößenvariablen (Ziel-MV-Signale) zu bestimmen. Das Steuerungsmodul 78 kann einfach die Ist-MV-Signale eines der abgerufenen Lymphozyten verwenden oder es kann eine Interpolation oder eine andere mathematische Durchschnittsbildungsfunktion auf die MV-Signale oder multiple Lymphozyten anwenden und es kann auch die MV-Signale des einen oder der mehreren abgerufenen Lymphozyten auf der Grundlage von Unterschieden zwischen den Störeingabezuständen des/der abgerufenen Lymphozyten und der Störeingabezustände des neuen oder geänderten Prozesssteuerungsstatus interpolieren oder auf sonstige Weise ändern, um einen neuen Satz von Ziel-MV-Signalen zu entwickeln.
• Die Aufgabe des Lymphozyten-Abrufmoduls 76 besteht mithin darin, auf der Grundlage der aktuellen oder neu entdeckten DV-, CV- und indirekt der XV-Vektoren die Wissensbasis nach einem optimalen oder besten MV-Vektor, der bei der Steuerung des Prozesses 52 zu verwenden ist, zu durchsuchen. In einer Ausführung durchsucht das Abrufmodul 76 für die Durchführung dieser Aufgabe den Speicher 80 nach einem Lymphozyten, der am besten passt, um den Prozess 52 als Reaktion auf die neuen DV- und möglicherweise XV-Vektoren in Richtung auf einem optimalen stabilen Zustand zu treiben. Sobald das Lymphozyten-Abrufmodul 76 einen optimalen Lymphozyten bestimmt, der auf der Grundlage der zuvor entdeckten, im Speicher 80 gespeicherten Lymphozyten zu verwenden ist, stellt das Modul 76 diesen Lymphozyten der Steuerungseinheit 78 zur Verfügung. Das Steuerungsmodul 78 arbeitet sodann, um auf der Grundlage des aktuellen Satzes von CV-, MV-, DV- und XV-Vektoren eine Ziel-MV zu erzeugen, die in der Steuerung 50 in 2 verwendet werden kann, um den Prozess 52 zu dem neuen und besseren Prozesszustand hin zu bewegen. Selbstverständlich wird die Fähigkeit des Lymphozyten-Abrufmoduls 76, einen Lymphozyten zu bestimmen, der den Prozess 52 veranlasst, sich zu einem neuen optimalen Zustand (d. h. einem unter Berücksichtigung der Störvektoren DV und XV optimalen Zustand) hin zu bewegen, direkt von der Anzahl und Variabilität der tatsächlich im Speicher 80 gespeicherten Lymphozyten beeinflusst. Allgemein gesagt, bedeutet dies, dass je mehr Lymphozyten im Speicher 80 gespeichert sind, die Chance umso größer ist, dass ein Lymphozyt gefunden wird, der dem neuen und derzeit noch unbestimmten optimalen Betriebszustand nahe ist. Je größer die Bereiche der diversen Vektorwerte innerhalb der diversen im Speicher 80 gespeicherten Lymphozyten sind, desto wahrscheinlicher ist es, dass das Optimierungssystem 70 in der Lage sein wird, einen gespeicherten Lymphozyten zu finden, der dem neuen und derzeit noch unterbestimmten optimalen Betriebspunkt des Prozesses 52 mit den geänderten DV- und XV-Störvariablen ”nahe” ist. Die Verwendung eines Lymphozyten, der dem neuen Prozesszustand ”nahe” ist, führt generell zu einem schnelleren Handeln des Optimierungssystems 70 bei der Rückführung des Prozesses 52 zu einem (beispielsweise durch die Zielfunktion definierten) optimalen Betriebszustand.
• Selbstverständlich bestimmt das Steuerungsmodul 78 aus dem von der Einheit 76 abgerufenen Lymphozyten einen neuen Ziel-MV-Vektor und dieser MV-Vektor kann, falls gewünscht, der MV-Vektor des abgerufenen Lymphozyten sein. Es ist jedoch möglich, dass dieser Ziel-MV-Vektor in der Realität nicht von der Steuerung erreicht werden kann, da die DV- und XV-Vektoren innerhalb des Prozessbetriebs von den DV- und XV-Vektoren des von dem Modul 76 abgerufenen Lymphozyten verschieden sein können. Das Steuerungsmodul 78 kann mithin eine multivariate Interpolation ausführen oder es kann eine andere mathematische Operation ausführen, um generell auf der Grundlage des Unterschieds zwischen den DV- und XV-Vektoren des aktuellen oder neu geänderten Prozesssteuerungsstatus und den DV- und XV-Vektoren des abgerufenen Lymphozyten einen neuen MV-Zielvektor aus dem MV-Vektor des abgerufenen Lymphozyten zu entwickeln. Darüber hinaus kann das Steuerungsmodul 78 im Lauf der Zeit die Ziel-MV-Vektoren 78 als Reaktion auf Prozesszustände oder Prozessmessungen ändern.
• Wenn das Steuerungsmodul 78 tätig war, um den Prozess 52 auf der Grundlage des vom Steuerungsmodul 78 erzeugten Ziel-MV-Vektors zu einem stabilen Betriebszustand zurückzuführen, kann das DV-Änderungserkennungsmodul 74 den Betrieb des Optimierungssystems 70 zurück in die stochastische Optimierungsbetriebsart schalten, um den Optimiererblock 72 in die Lage zu versetzen, einen besseren Betriebspunkt zu bestimmen. Die Aufgabe des Lymphozyten-Abrufmoduls 76 und des Steuerungsmoduls 78 ist es daher, den Prozess 52 als Reaktion auf eine Prozessirritation oder -änderung so schnell wie möglich zu einem Betriebsstatus zurückzubringen oder zu treiben, der nahezu optimal oder zumindest akzeptabel ist. Im Anschluss daran kann der stochastische Optimierungsblock 72 auf einer etwas langsameren Grundlage arbeiten, um mittels stochastischer Optimierungstechniken einen besseren Betriebspunkt zu finden.
• Darüber hinaus ist zu erkennen, dass die Steuerung wie beispielsweise die Steuerung 50 in 2, die den Satz von Ziel-MV-Signalen empfängt und diese Zielsignale verwendet, um den Prozess 52 zu steuern, jede gewünschte Steuerung wie beispielsweise eine PID-Steuerung, eine Fuzzy-Logik-Steuerung, eine neuronale Netzwerksteuerung, eine MPC-Steuerung etc. sein kann. Tatsächlich kann die Steuerung 50 eine Mehrzahl von Ein-Kreis-Steuerungsroutinen implementieren, wobei in diesem Fall der Ziel-Steuerungssignalvektor (der Ziel-MV-Vektor) einen Ziel-Steuerungssignalwert für jede der Ein-Kreis-Steuerungsroutinen aufweisen kann. Andererseits kann die Steuerung 50 eine Steuerungsroutine mit multiplen Eingängen/multiplen Ausgängen implementieren, wobei in diesem Fall der Ziel-Steuerungssignalvektor (der Ziel-MV-Vektor) einen Ziel-Steuerungssignalwert für jede der Eingaben oder Ausgaben der Steuerungsroutine mit multiplen Eingängen/multiplen Ausgängen aufweisen kann. Weiterhin kann, wie oben ausgeführt, die Steuerung 50 in 2 die Ziel-MV-Signale sofort als Prozesssteuerungseingaben ausgeben (wobei in diesem Fall der Steuerungsmodulblock 78 als Steuerung 50 arbeiten kann) oder sie kann eine geeignete Weise bestimmen, um den Prozess von den aktuellen, dem Prozess 52 zur Verfügung gestellten Steuerungssignalen (MV-Signalen) hin zu einem Satz von Ziel-Steuerungssignalen zu bewegen, um den Prozess 52 nicht übermäßig zu irritieren oder um zu verhindern, dass eine oder mehrere Prozessausgaben eine voreingestellte Grenze überschreiten.
• Man erkennt, dass der stochastische Optimierungsblock 72 während des Betriebs die im Speicher 80 gespeicherten Lymphozyten und eines oder mehrere in einem Speicher 86 gespeicherte mathematische Modelle verwenden kann, um eine stochastische Optimierung durchzuführen. Insbesondere können die mathematischen Modelle 86 im Speicher 80 vorgespeichert werden, um allgemeine Operationen des Prozesses 52 zu repräsentieren. In diesem Fall können beispielsweise die mathematischen Modelle 86 Modelle erster Ordnung oder Modelle erster Ordnung plus Differentialmodelle sein und verwendet werden, um den Betrieb des Prozesses 52 als Antwort auf neue MV-Signale vorherzusagen. Falls gewünscht, können die mathematischen Modelle 86 jedoch aus den aktuellen Lymphozyten entwickelt werden, die während des Betriebs des Prozesses 52 in Speicher 80 gespeichert wurden. In diesem Fall kann beispielsweise ein anderes mathematisches Modell auf der Grundlage einer einzelnen Gruppe von Lymphozyten, die in statistischem Sinn nahe beieinander angeordnet sind, entwickelt oder konstruiert werden. In jedem Fall können die mathematischen Modelle verwendet werden, um den stochastischen Optimierungsblock 72 bei der Entwicklung neuer Ziel-MV-Signale zu unterstützen, um einen neuen oder besseren Betriebspunkt des Prozesses zu finden, wobei es ersichtlich ist, dass die mathematischen Modelle 86 verwendet werden können, um den Betrieb des Prozesses zu simulieren.
• Aus dieser Diskussion ist ersichtlich, dass jeder Lymphozyt tatsächlich auf die eine oder andere Weise einen Prozessbetriebszustand oder eine Momentaufnahme eines Prozessmodells repräsentiert. Die Nützlichkeit bestimmter Lymphozyten kann jedoch im Lauf der Zeit abnehmen, wenn physikalische Veränderungen innerhalb des Prozesses eintreten, die nicht durch irgendeine der Störvariablen DV oder XV oder der Prozessvariablen repräsentiert sind. Derartige Änderungen können eine Qualitätsverschlechterung der Ausrüstung, eine Ansammlung von Verbrennungsnebenprodukten etc. beinhalten. Der Speicher 80 weist daher den Prozesssteuerungsstatus-Manager 81 auf, der arbeitet, um Lymphozyten zu steuern oder aus dem Speicher 80 zu entfernen, wenn entweder zu viele Lymphozyten im Speicher 80 gespeichert sind oder wenn erkannt wird, dass einige Lymphozyten möglicherweise keine sehr guten Indikatoren oder Repräsentationen aktueller Prozessbedingungen sind. Allgemein gesagt, können der Speicher oder die Lymphozytenbasis auf der Grundlage von Zeitfaktoren (d. h. eine Anzeige des Zeitpunkts, zu dem ein Lymphozyt im Speicher gespeichert wurde, kann verwendet werden, um zu bestimmen, ob der Lymphozyt von der künftigen Verwendung ausgeschlossen werden sollte) oder auf der Grundlage der Verwendung (d. h. der Anzahl der Verwendungen eines Lymphozyten durch das Lymphozyten-Abrufmodul 76 oder den stochastischen Optimierungsblock 72) oder auf der Grundlage beider (d. h. der Länge der Zeit, während derer ein Lymphozyt vom Abrufmodul 76 oder dem stochastischen Optimierungsblock 72 verwendet wurde) verwaltet werden. Selbstverständlich könnten statt dessen oder zusätzlich andere Kriterien verwendet werden, um zu bestimmen, wann ein bestimmter Lymphozyt aus dem Speicher 80 zu entfernen ist.
• Weiterhin ist nachstehend ein Beispiel eines Optimierungsalgorithmus, der verwendet werden kann. um die für die MV- und CV-Variablen definierte Zielfunktion zu

  

  mit:

mv_k

– Wert des k. Elements des MV-Vektors;

cv_k

– Wert des k. Elements des CV-Vektors;

N_m

– Anzahl von Elementen im MV-Vektor;

N_c

– Anzahl von Elementen im CV-Vektor;

mvsp_k

– Sollwert für das k. Element des MV-Vektors;

cvsp_k

– Sollwert für das k. Element des CV-Vektors und

a_k, b_k, c_k, d_k

– Gewichte ausgewählter Elemente von Zielfunktionen.

• Selbstverständlich stellt Gleichung (2) lediglich ein Beispiel für eine Optimierungsroutine oder für Kriterien dar, die im Optimierungsmodul 72 oder im Steuerungsmodul 78 implementiert werden könnten, wobei es ersichtlich ist, dass statt dessen andere Optimierungskriterien einschließlich anderer Linearprogrammierungs-(LP)Optimierungsalgorithmen sowie anderer Typen von Optimierungsalgorithmen als LP-Algorithmen verwendet werden könnten.
• Bei nochmaliger Heranziehung der Analogie zum Immunsystem wird ersichtlich, dass der Wert einer einem bestimmten Lymphozyten (d. h. einem stabilen Prozessbetriebszustand) zugeordneten Zielfunktion umgekehrt proportional zur Gesundheit eines Organismus ist. Durch Minimierung der Zielfunktion wird mithin der ”gute” Zustand des Organismus maximiert. In dem obigen Optimierungsalgorithmus wird angenommen, dass jeder Lymphozyt als ein Satz {MV, DV, CV} definiert ist, wobei CV die gemessene Reaktion des Prozesses auf die Stimulation von MV, DV, XV ist. Darüber hinaus ist jedes Pathogen ein Satz {DV, XV}. Es ist jedoch daran zu erinnern, dass der XV-Vektor nicht messbare oder offensichtlich nicht berücksichtigte Variablen aufweist, sodass die Erkennung der Existenz eines neuen Pathogens auf der Erkennung der Änderung des DV-Vektors basiert. Bei Anwendung der Analogie zum Immunsystem erfüllt das DV-Änderungserkennungsmodul 74, das die DV-Änderung erkennt, die Rolle eines T-Lymphozyten in einem biologischen System.
• Unter Anwendung der Analogie der Struktur eines Lymphozyten und eines Pathogens ist es möglich, die Art und Weise zu diskutieren, auf die das Optimierungssystem 70 auf ein unbekanntes Pathogen (einen neuen Satz von DV- und XV-Variablen) reagiert, die die ”primäre Reaktion” des künstlichen Immunsystems auf eine Prozessänderung repräsentiert. Wie bei einem biologischen Immunsystem repräsentiert diese primäre Reaktion den Betrieb des Optimierers 70 für den initialen Betriebszeitraum als Reaktion auf ein neues Pathogen und entspricht einer Lernphase, während derer der Optimierer 70 eine geeignete Antwort lernt. Wenn sich der DV-Vektor ändert und im Speicher 80 kein Lymphozyt gefunden wird, der für eine Reaktion auf ein neues Pathogen (d. h. den neuen DV-Zustand) geeignet wäre oder sich ”erinnert”, wie darauf zu reagieren ist, da im Speicher 80 kein Lymphozyt mit einem ähnlichen DV-Vektor im Vergleich zum DV-Vektor des Pathogens vorhanden war, beginnt das Optimierungssystem 70, mittels der Methode der stochastischen Optimierung nach einer optimalen Lösung zu suchen. In diesem Zusammenhang ist eine optimale Lösung ein MV-Vektor, der in Kombination mit den DV- und XV-Vektoren einen CV-Vektor erzeugt, der die Zielfunktion bei Anwendung auf die MV-, CV-, DV- und XV-Vektoren minimiert. Bevor die optimale Lösung jedoch erreicht wird, führt das Optimierungssystem 70 zahlreiche Tests aus und bringt die Lösung näher an das letztliche Minimum der Zielfunktion heran. Jeder Test dieser Art erzeugt einen neuen Lymphozyten, der im Speicher 80 gespeichert werden kann, sodass ein Ergebnis der primären Reaktion auf ein neues Pathogen dazu führt, dass die gespeicherte Basis von Lymphozyten zunimmt. Allgemein gesagt, wird die größte Zahl von Lymphozyten in einem durch MV, DV, XV und CV definierten Vektorraum um den optimalen Lymphozyten herum erzeugt, sodass sich Lymphozyten mit ähnlichen Eigenschaften ”nahe” beieinander in diesem Raum konzentrieren. Durch diese Eigenschaft ähnelt die Struktur des immunologischen Gedächtnisses einer idiotypischen Struktur. Auf jeden Fall verringert oder eliminiert diese selbstlernende Eigenschaft des vom Optimierersystem 70 verwendeten künstlichen Immunsystems die Notwendigkeit, dass qualifiziertes Fachingenieurpersonal Tests an einem Prozess ausführt, was die Arbeitskosten für Installationsarbeiten reduziert.
• Darüber hinaus kann jede Konzentration von Lymphozyten dieses Typs von dem selbstaktualisierenden lokalen mathematischen Modell 84 verwendet werden, um ein lokales mathematisches Modell zu erzeugen, das den Betrieb des Prozesses zumindest in dieser Region des Vektorraums repräsentiert. Diese Modelle können sodann in der stochastischen Optimierungsbetriebsart für Simulations-/Prognosezwecke und zur Definition des Abstands zwischen dem Pathogen und dem Lymphozyten verwendet werden, nämlich um eine Gruppe von Lymphozyten zuzuordnen, die verwendet werden sollten, um ein Pathogen zu beseitigen oder auf das Pathogen zu reagieren. In einem Fall kann der stochastische Optimierungsblock 72 einen ausgewählten MV-Vektor auswählen und die mathematischen Modelle verwenden, um (bei gegebenen, dem Prozess derzeit zugeordneten DV- und XV-Vektoren) die resultierenden CV-Vektoren vorherzusagen und sodann die Optimalität dieser vorhergesagten Lösung mittels der Zielfunktion zu analysieren. Andererseits kann der stochastische Optimierungsblock 72, falls gewünscht, einen vorgeschlagenen oder gewünschten Satz von CV-Variablen auswählen und die Modelle verwenden, um den vorhergesagten Satz von MV-Variablen zu bestimmen, die bei Eingabe in den Prozess diesen Satz von MV-Variablen erzeugen werden. Das Modul 72 kann sodann die Optimalität dieses vorhergesagten Prozesssteuerungsstatus mittels der Zielfunktion analysieren. Wenn das stochastische Optimierungsmodul 72 eine Lösung bestimmt, die als besser vorhergesagt wird, kann es der Steuerung den neuen Satz von MV-Variablen als die Ziel-Steuerungssignale zur Verfügung stellen, um den Prozess auf diesen vorhergesagten optimalen Punkt hin zu bewegen. Selbstverständlich kann sich der resultierende tatsächliche Prozesssteuerungsstatus (der als ein neuer Lymphozyt im Speicher 80 gespeichert werden kann) von dem vorhergesagten Status unterscheiden, sodass das Modul 72 die Operation wiederholen kann, um einen neuen, besseren vorhergesagten Betriebspunkt zu bestimmen.
• Wie oben ausgeführt, ist ein Pathogen ein Satz von Vektoren {DV, XV}. Wenn die Struktur eines Pathogen den Vektor XV nicht enthalten hat, würde die Auswahl der Gruppe von Lymphozyten, die als Reaktion auf ein neues Pathogen stimuliert würden, auf der Definition basieren, welche Gruppe gespeicherter Lymphozyten einen ähnlichen DV-Vektor in Bezug auf das Pathogen aufweist. Der zusätzliche Vektor XV kompliziert diese Aufgabe, da das Optimierungssystem 70 den Wert von XV-Vektorelementen nicht wirklich erkennen kann. Die Information innerhalb des XV-Vektors ist jedoch in dem mathematischen Modell verborgen, das in der Gruppe ähnlicher Lymphozyten konstruiert wurde, da dieses Modell auf dem Effekt dieses Vektors auf den Prozess basiert. Man nehme beispielsweise an, dass ein Angriff eines Pathogens stattgefunden hat, sodass sich der DV-Vektor und möglicherweise auch der Vektor XV geändert hat (obwohl diese Änderung möglicherweise nicht bekannt ist oder gemessen wurde). Als Reaktion wählt der Optimierer 70 eine Gruppe von Lymphozyten, für die die Reaktion eines linearen Modells auf die Stimulierung durch den aktuellen MV-Vektor dem aktuellen CV-Vektor am nächsten ist. Ein wesentlicher Vorteil des in dieser Offenlegungsschrift beschriebenen immunologisch basierten Optimierers ist somit seine verdeckte Nutzung von Informationen bezüglich der verborgenen Störungen XV während der Optimierung des Prozesses wie beispielsweise die Nutzung des Brennwerts und des Feuchtigkeitsgehalts der Kohle, die Qualität des Mahlvorgangs etc. innerhalb einer Verbrennungsoperation eines Kraftwerks.
• Allmählich, d. h. im Lauf der Zeit, wird das Optimierungssystem 70 ”lernen”, auf die meisten der möglichen Kombinationen von Vektoren DV und XV zu reagieren. Zu dieser Zeit werden die sekundären Immunreaktionen als Reaktion auf ein neues Pathogen vorherrschen, wobei wie im Fall einer biologischen Immunreaktion die sekundäre Antwort weitaus schneller und effektiver als die primäre Antwort sein wird. Wenn das System beispielsweise von einem Pathogen angegriffen wurde, das einem Pathogen ähnlich ist, das bereits einmal als Ergebnis einer primären Antwort besiegt wurde, wird sich das System erinnern, welchen Lymphozyten es verwendet hatte, um das Pathogen zu eliminieren. Das System hat mit anderen Worten gelernt, welche Vektor-MV die besten Ergebnisse für einen gegebenen DV-, XV-Satz liefert. Eine sekundäre Verteidigungsreaktion für den Organismus besteht darin, das Objekt mit einem Satz von MV-Variablen aus dem erinnerten Lymphozyten zu versehen, wissend, dass dieser MV-Vektor nahe an der optimalen Lösung liegen müsste. Er ist mithin ein Ausgangspunkt für den stochastischen Optimierungsalgorithmus. Um eine neue, optimale Vektor-MV zu finden, muss eine weitaus kleinere Zahl von Tests als im Fall der primären Antwort durchgeführt werden. Gleichwohl erweitern die durchgeführten Tests immer noch das immunologische Gedächtnis des Systems, sodass das System weiter lernt, wie Pathogene effektiv besiegt werden können. Diese Art des Lernens stellt eine Perfektionierung des Basiswissens dar, das im Verlauf der primären Reaktion erworben wurde, und aktualisiert das System als Reaktion auf nicht erkannte Änderungen im Prozess wie beispielsweise eine Verschlechterung der Prozessausrüstung,
• Es ist mithin ersichtlich, dass die oben beschriebene stochastische Optimierung auf der Durchführung von Tests während des laufenden oder Online-Betriebs des Prozesses basiert. Da jeder Test eine Beobachtung der Ausgabe eines CV-Vektors ist, sind diese Änderungen als Ergebnis von Änderungen des MV-Vektors nicht rein zufällig. Darüber hinaus ist es während des Prozesses der Suche nach dem Minimum der Zielfunktion hilfreich, ein mathematisches Modell zu verwenden, das auf einer Gruppe von Lymphozyten mit ähnlichen Eigenschaften konstruiert wurde. Es sei daran erinnert, dass es für eine schnelle und effektive Eliminierung der Pathogene ausreicht, wenn diese den Pathogenen ähnlich sind, die das System bereits einmal angegriffen haben. Als Ergebnis einer von einer Gruppe von Lymphozyten ausgehenden Optimierungsprozedur kann somit eine neue Gruppe erzeugt werden. Es ist zu erkennen, dass die Verwendung der Informationen aus dem Modell während des Optimierungsprozesses lediglich eine unterstützende Rolle haben sollte, wenn das System korrekt auf Pathogene reagieren soll, die nicht notwendigerweise identisch mit den Pathogenen sind, an die es sich erinnert. Stochastische Optimierung basiert mithin auf der Ermittlung der Abweichungen des MV-Vektors, wobei die Wahrscheinlichkeitstabelle entsprechend auf der Grundlage eines mathematischen Modells erzeugt wird. Darüber hinaus können die mathematischen Modelle im Lauf der Zeit weiter entwickelt werden, wenn dem Speicher 80 oder der Wissensbasis neue und jüngere Lymphozyten hinzugefügt werden. Insbesondere kann ein Kindmodell die Eigenschaften eines Muttermodells erben und dank des Mutationsprozesses (Möglichkeit der Änderung der Richtung der Optimierung) ist es möglich, eine neue Gruppe von Lymphozyten zu erzeugen, d. h. ein ähnliches Kindmodell zu erzeugen, das jedoch nicht mit dem Muttermodell identisch ist. Gleichzeitig wird während des gesamten Betriebs des Optimierungsalgorithmus der Prozess des Entfernens unwirksamer Lymphozyten und ihres Ersatzes durch eine neue Generation durchgeführt, was mit der weiter oben erwähnten Fähigkeit von Immunsystemen zur Selbstorganisation (beispielsweise mit dem Ziel, ein unbegrenztes Wachstum der Population zu verhindern) im Einklang steht. Unwirksame oder selten eingesetzte Lymphozyten können mithin periodisch aus denn Speicher 80 entfernt werden. Allgemein gesagt, wächst jedoch die Population von Lymphozyten als Ergebnis der primären Reaktion (bei der generell eine große Zahl von Lymphozyten während des Lernprozesses erzeugt wird) und der sekundären Reaktion (bei der neue Lymphozyten als Ergebnis der Rekombination der stimulierten Gruppe von Lymphozyten erzeugt werden).
• Die Anwendung der Theorie künstlicher Immunsysteme zur Optimierung und Steuerung einer Anlage erzeugt mithin ein sich selbst regelndes System, das bei Anwendung auf ein verbrennungsbasiertes Kraftwerk die folgenden prinzipiellen Vorteile bietet: (1) Senkung der Kosten des Anlagenbetriebs durch Optimierung des Verbrennungsprozesses mit verdeckter Nutzung von Informationen nicht messbarer oder selten messbarer Störungen (beispielsweise Brennstoffparameter, Qualität des Kohlebrennstoffmahlvorgangs, etc.), (2) Senkung der Kosten des Betriebs eines Kraftwerks durch Reduzierung von Zeit und Arbeit hochqualifizierten Ingenieurpersonals sowie (3) ständige Anpassung an neue Betriebszustände.
• Die betrieblichen Eigenschaften des in dieser Offenlegungsschrift beschriebenen Systems wurden durch den Bau eines Simulators eines Kraftwerkskessels verifiziert. In diesem simulierten System wurden die folgenden Parameter verwendet:
  Die MV-Gruppe beinhaltete:
  Öffnungsgrad von den Luftstrom zum Kessel steuernden Registern (je nach Positionierung eines Registers in einem Kessel wurden sechs Registertypen, d. h. A, B, C, D, E, F verwendet) und
  Sauerstoffbehalt im Rauchgas.
  Die DV-Gruppe beinhaltete:
  Kessellast und
  Geschwindigkeit der Kohlezuführungen zu jedem der vier Mahlwerke.
  Die XV-Gruppe beinhaltete:
  Brennwert der Kohle und
  Mahlqualität für jedes der vier Mahlwerke.
  Die CV-Gruppe beinhaltete:
  Dampftemperatur auf der linken Seite des Kessels,
  Dampftemperatur auf der rechten Seite des Kessels,
  CO-Gehalt im Rauchgas auf der linken Seite des Kessels,
  CO-Gehalt im Rauchgas auf der rechten Seite des Kessels,
  NO_x-Gehalt im Rauchgas auf der linken Seite des Kessels,
  NO_x-Gehalt im Rauchgas auf der rechten Seite des Kessels und
  Differenz des Sauerstoffgehalts zwischen linker und rechter Seite des Kessels.
  Ziel des Systems war es:
  die Dampftemperatur bei 540°C (1004°F) zu halten,
  eine Differenz von Null für den Sauerstoffgehalt zwischen linker und rechter Seite
  des Kessels aufrecht zu halten.
  die CO-Emission zu minimieren,
  die NO_x-Emission auf einem 500 ppmn nicht übersteigenden Niveau zu halten und
  den Gehalt brennbarer Teile in Flugasche und Schlacke zu minimieren.
• Die erhaltenen praktischen Ergebnisse dieser Simulation erbrachten eine Verringerung der NO_x-Emission in einer großen Energieanlage um 10 bis 25% und verbesserten den Wirkungsgrad des Verbrennungsprozesses um 0,1 bis 1,0% was zu signifikanten wirtschaftlichen Einsparungen führen würde.
• Während das erweiterte Steuerungs- und Optimierungssystem in dieser Offenlegungsschrift als ein System beschrieben wurde, das einen Optimierer aufweist, der sich innerhalb desselben Moduls oder Funktionsblocks befindet und mithin im selben Gerät wie die Steuerung ausgeführt wird, ist es auch möglich, den Optimierer 70 in einem separaten Gerät zu implementieren. Insbesondere kann der Optimierer 70 in einem anderen Gerät wie beispielsweise in einer der Benutzer-Workstations 13 angeordnet sein und während jeder Ausführung oder jedes Abtastzyklus der Steuerung mit der Steuerung auf die in Verbindung mit 2 beschriebene Weise kommunizieren, um die Ziel-Stellgrößen zu berechnen und der Steuerung zur Verfügung zu stellen. Selbstverständlich kann jede gewünschte Schnittstelle einschließlich einer bekannten OPC-Schnittstelle verwendet werden, um die Kommunikationsschnittstelle zwischen der Steuerung und dem Optimierer innerhalb der Workstation oder eines anderen Computers, der den Optimierer implementiert oder ausführt, bereitzustellen. Wie in der unter Bezugnahme auf 2 beschriebenen Ausführung vorgesehen, ist es für den Optimierer 54 und die Steuerung 50 möglich, jedoch nicht erforderlich, während jedes Abtastzyklus der Steuerung 50 miteinander zu kommunizieren, um eine integrierte optimierte Steuerung durchzuführen. Auf jeden Fall kann jeder gewünschte Typ einer Steuerung verwendet werden, um die Steuerung als Reaktion auf die Ziel-MV-Signale durchzuführen.
• Während der erweiterte Steuerungsblock und andere hierin beschriebene Blöcke und Routinen in dieser Offenlegungsschrift dergestalt beschrieben sind, dass sie in Verbindung mit Feldbus- und Standard-4-20-mA-Geräten verwendet werden, können diese selbstverständlich unter Verwendung jedes anderen Prozesssteuerungskommunikationsprotokolls oder jeder anderen Programmierungsumgebung implementiert und mit allen anderen Typen von Geräten, Funktionsblöcken oder Steuerungen verwendet werden. Obwohl die in dieser Offenlegungsschrift beschriebenen erweiterten Steuerungsblöcke und die dazu gehörigen Erzeugungs- und Testroutinen vorzugsweise in Software implementiert werden, können sie in Hardware, Firmware, etc. implementiert und von jedem anderen mit einem Prozesssteuerungssystem verbundenen Prozessor ausgeführt werden. Die in dieser Offenlegungsschrift beschriebenen Optimierungs- und Steuerungsroutinen können mithin in einer Standard-Universal-CPU oder auf spezifisch entwickelter Hardware oder Firmware wie beispielsweise ASICs, falls gewünscht, implementiert werden. Die Software kann, wenn in Software implementiert, in jedem computerlesbaren Speicher wie beispielsweise auf Magnetplatte, Laser-Disk, optischer Disk oder einem anderen Speichermedium, in einem Arbeitsspeicher oder in einem Nurlesespeicher eines Computers oder Prozessors etc. gespeichert werden. Entsprechend kann diese Software einem Anwender oder einem Prozesssteuerungssystem mittels jeder bekannten oder gewünschten Übergabemethode wie beispielsweise auf einer computerlesbaren Diskette oder einem anderen transportablen Computer-Speichermedium übergeben oder moduliert und über einen Kommunikationskanal wie beispielsweise eine Telefonleitung, das Internet etc. gesendet werden (wobei diese als identisch oder austauschbar mit der Übergabe der betreffenden Software mittels eines transportablen Speichermediums betrachtet wird).

Claims (37)

1. Prozesssteuerungssystem zur Steuerung eines Prozesses, aufweisend: eine Steuerung, angepasst, um einen Satz von Ziel-Steuerungssignalwerten zu verwenden, um ein oder mehrere Prozesssteuerungssignale zur Verwendung bei der Steuerung eines oder mehrerer Feldgeräte innerhalb des Prozesses zu erzeugen, und einen kommunikativ mit der Steuerung gekoppelten Optimierer, angepasst, um während des Online Betriebes den Satz von Ziel-Steuerungssignalwerten zu entwickeln, der Online Betrieb aufweisend: (a) eine stochastische Optimierungsbetriebsart, die zu einem stabilen Betrieb des Prozesses korrespondiert und (b) eine Regelungsbetriebsart, die zu einem geänderten Zustand des Prozesses korrespondiert, und aufweisend: (A) einen Speicher zur Speicherung einer Mehrzahl von Prozesssteuerungsstatus, (B) eine mit dem Speicher kommunikativ gekoppelte Optimierungseinheit, angepasst, um die gespeicherte Mehrzahl von Prozesssteuerungsstatus zu verwenden, um eine Reihe von Ziel-Steuerungssignalwerten zur Verwendung durch die Steuerung während des stochastischen Optimierungsbetriebs zu entwickeln, um den Prozess iterativ in Richtung auf einen optimalen Prozessbetriebszustand zu treiben, der mit dem stabilen Betrieb des Prozesses assoziiert ist, (C) eine Änderungserkennungseinheit, die auf eine oder mehrere Prozesseingaben reagiert, um eine Änderung eines aktuellen Prozessstatuszustands zu erkennen, und (D) eine Antworteinheit, die die Regelungsbetriebsart des Prozesses betreibt um auf eine erkannte Änderung des aktuellen Prozessstatuszustands schneller zu reagieren, als die stochastische Optimierungsbetriebsart reagieren kann, indem sie: den erkannten geänderten Prozessstatuszustand mit mindestens einigen der im Speicher gespeicherten Prozesssteuerungsstatus vergleicht und einen oder mehrere der mehreren Prozesssteuerungsstatus auf Basis des Vergleichs auswählt und den ausgewählten einen oder mehrere der mehreren gespeicherten Prozesssteuerungsstatus verwendet, um einen neuen Satz von Ziel-Steuerungssignalwerten zur Verwendung durch die Steuerung bei der Reaktion auf die Änderung des aktuellen Prozessstatuszustands zu erzeugen.
2. Prozesssteuerungssystem nach Anspruch 1, wobei jeder der Prozesssteuerungsstatus durch einen Satz von Prozesseingaben und einen Satz von Prozessausgaben definiert ist, die aus dem Satz von Prozesseingaben resultieren.
3. Prozesssteuerungssystem nach Anspruch 2, wobei der Satz von Prozessausgaben für einen bestimmten Prozesssteuerungsstatus Anzeigen von gemessenen Prozessvariablen beinhaltet, die aus der Anwendung des Satzes von Prozesseingaben des bestimmten Prozesssteuerungsstatus auf den Prozess resultieren.
4. Prozesssteuerungssystem nach Anspruch 3, wobei jede Anzeige einer gemessenen Prozessvariablen für den bestimmten Prozesssteuerungsstatus eine Anzeige einer Prozessvariablen im stabilen Zustand ist, die aus der Anwendung des Satzes von Prozesseingaben des bestimmten Prozesssteuerungsstatus auf den Prozess resultieren.
5. Prozesssteuerungssystem nach Anspruch 2, wobei der Satz von Prozesseingaben für einen bestimmten Prozesssteuerungsstatus Steuerungseingaben und Störeingaben aufweist.
6. Prozesssteuerungssystem nach Anspruch 5, wobei die Störeingaben Störeingaben aufweisen, die offline aus dem Betrieb des Prozesses gemessen oder bestimmt wurden.
7. Prozesssteuerungssystem nach Anspruch 1, wobei der Optimierer eine Modellerzeugungseinheit aufweist, die ein oder mehrere Modelle des Prozesses aus einem oder mehreren der gespeicherten Prozesssteuerungsstatus erzeugt.
8. Prozesssteuerungssystem nach Anspruch 1, wobei die Optimierungseinheit eine Zielfunktion aufweist und die Zielfunktion verwendet, um eine komparative Optimalität von zwei oder mehreren Prozesssteuerungsstatus zu bestimmen, um einen Satz von Ziel-Steuerungssignalen zu entwickeln, die den Prozess in Richtung auf einen optimalen Prozessbetriebszustand treiben.
9. Prozesssteuerungssystem nach Anspruch 8, wobei die Zielfunktion benutzerdefinierbar ist.
10. Prozesssteuerungssystem nach Anspruch 1, weiterhin aufweisend einen Prozesssteuerungsstatus-Manager, der arbeitet, um die Anzahl der im Speicher gespeicherten Prozesssteuerungsstatus zu steuern.
11. Prozesssteuerungssystem nach Anspruch 10, wobei der Prozesssteuerungsstatus-Manager angepasst ist, um einen oder mehrere der gespeicherten Prozesssteuerungsstatus auf der Grundlage der Länge der Zeit, während derer der eine oder mehrere der Prozesssteuerungsstatus im Speicher gespeichert war, entfernt.
12. Prozesssteuerungssystem nach Anspruch 10, wobei der Prozesssteuerungsstatus-Manager angepasst ist, um einen oder mehrere der gespeicherten Prozesssteuerungsstatus auf der Grundlage einer Anzeige der Verwendung des einen oder mehreren der Prozesssteuerungsstatus durch die Optimierungseinheit oder die Antworteinheit zu entfernen.
13. Prozesssteuerungssystem nach Anspruch 1, wobei der Satz von Ziel-Steuerungssignalen Signale aufweist, die eine oder mehrere der Prozesssteuerungssignale repräsentieren, die von der Steuerung zu einem in der Zukunft liegenden Zeitpunkt auszugeben sind.
14. Prozesssteuerungssystem nach Anspruch 1, wobei die Steuerung eine Proportional-Integral-Differential-Steuerung ist.
15. Prozesssteuerungssystem nach Anspruch 1, wobei die Steuerung eine Mehrzahl von Ein-Kreis-Steuerungsroutinen implementiert und wobei der Satz von Ziel-Steuerungssignalwerten einen Ziel-Steuerungssignalwert für jede der Ein-Kreis-Steuerungsroutinen aufweist.
16. Prozesssteuerungssystem nach Anspruch 1, wobei die Steuerung eine Steuerungsroutine mit multiplen Eingängen/multiplen Ausgängen implementiert und wobei der Satz von Ziel-Steuerungssignalwerten einen Ziel-Steuerungssignalwert für jeden der Eingänge oder Ausgänge der Steuerungsroutine mit multiplen Eingängen/multiplen Ausgängen aufweist.
17. Prozesssteuerungssystem nach Anspruch 1, wobei die Änderungserkennungseinheit eine Änderung einer dem Prozess zugeordneten Störvariable innerhalb des Prozesses erkennt, um eine Änderung des aktuellen Prozessstatuszustands zu erkennen.
18. Verfahren zur Steuerung eines Prozesses, aufweisend: Ermittlung von Werten für einen Satz von Prozesseingabe- und -Ausgabevariablen zu multiplen Zeitpunkten während des online-Betriebs des Prozesses zur Bestimmung einer Vielzahl von Prozesssteuerungsstatus; Speicherung einer Anzeige für jeden der Vielzahl von Prozesssteuerungsstatus und Betreiben des Prozesses in einem stabilen Zustand durch Verwendung einer stochastischen Betriebsart des online-Betriebs, umfassend Optimierung des Betriebs des Prozesses durch periodische Bereitstellung neuer Steuerungseingaben für den Prozess, wobei die neuen Steuerungseingaben konfiguriert sind, den Prozess auf einen besseren Prozesssteuerungsstatus hin zu bewegen, und Detektieren einer Änderung in einer oder mehrerer Prozessstörgrößen; basierend auf der detektierten Änderung, Beenden des Betriebs des Prozesses in der stochastischen Betriebsart und stattdessen Betreiben des Prozesses in einer Regelbetriebsart des online-Betriebs, um auf die detektierte Änderung schneller als die stochastische Betriebsart zu reagieren, durch: (i) Bestimmung eines Satzes von dem Prozess zur Verfügung zu stellenden Steuerungseingaben auf der Grundlage einer oder mehrerer der gespeicherten Anzeigen der Vielzahl von Prozesssteuerungsstatus, um den Prozess dazu zu veranlassen, bei einem neuen stabilen Betriebszustand betrieben zu werden, beinhaltend den Vergleich des Prozesssteuerungsstatus nach der Änderung der einen oder mehreren Prozessstörgrößen mit den gespeicherten Anzeigen der Vielzahl von Prozesssteuerungsstatus sowie die Auswahl der einen oder mehreren der gespeicherten Anzeigen der Vielzahl von Prozesssteuerungsstaus auf der Grundlage des Vergleichs, und (ii) Steuerung des Prozesses mittels des Satzes von Steuerungseingaben, um den Prozess auf einen besseren Prozesssteuerungsstatus, bei dem neuen stabilen Betriebszustand, hin zu bewegen.
19. Verfahren nach Anspruch 18, wobei jede der Anzeigen jeder der Vielzahl von Prozesssteuerungsstatus einen Satz von Prozesseingaben und einen Satz von Prozessausgaben aufweist, die daraus resultieren, dass der Satz von Prozesseingaben auf den Prozess angewendet wird.
20. Verfahren nach Anspruch 19, wobei der Satz von Prozessausgaben Anzeigen von gemessenen Prozessvariablen im stabilen Zustand aufweist, die aus der Anwendung des Satzes von Prozesseingaben resultieren.
21. Verfahren nach Anspruch 19, wobei der Satz von Prozesseingaben mindestens eine Steuerungseingabe und mindestens eine Störeingabe aufweist.
22. Verfahren nach Anspruch 19, wobei die Optimierung des Betriebs des Prozesses die Verwendung der gespeicherten Prozesssteuerungsstatus beinhaltet, um einen neuen Prozesssteuerungsstatus vorherzusagen und die Optimalität des neuen Prozesssteuerungsstatus auf der Grundlage vorgegebener Optimierungskriterien zu analysieren.
23. Verfahren nach Anspruch 22, wobei die Analyse der Optimalität des neuen Prozesssteuerungszustands auf der Grundlage vorgegebener Optimierungskriterien die Verwendung einer Zielfunktion beinhaltet, die Faktoren aufweist, die sich auf eine oder mehrere der Prozessausgaben und auf eine oder mehrere der Prozesseingaben beziehen, um die Optimierungskriterien zu definieren.
24. Verfahren nach Anspruch 22, wobei die Optimierung des Betriebs des Prozesses die Entwicklung eines Prozessmodells aus den gespeicherten Prozesssteuerungsstatus sowie die Vorhersage des neuen Prozesssteuerungsstatus mittels des entwickelten Prozessmodells beinhaltet.
25. Verfahren nach Anspruch 19, weiterhin aufweisend eine Begrenzung der Anzahl der Anzeigen von im Speicher gespeicherten Prozesssteuerungsstatus durch Entfernen einer oder mehrerer Anzeigen von Prozesssteuerungsstatus aus dem Speicher.
26. Verfahren nach Anspruch 25, wobei das Entfernen einer oder mehrerer der Anzeigen der Prozesssteuerungsstatus aus dem Speicher das Entfernen der einen oder mehreren Anzeigen der Prozesssteuerungsstatus auf der Grundlage der Länge der Zeit, während derer die eine oder mehreren Anzeigen der Prozesssteuerungsstatus im Speicher gespeichert waren, oder auf der Grundlage einer Anzeige des Umfangs der Verwendung des einen oder der mehreren der Prozesssteuerungsstatus als Antwort auf Änderungen der einen oder mehreren Prozessstörgrößen beinhaltet.
27. Verfahren nach Anspruch 18, wobei jede der Anzeigen jeder der Vielzahl von Prozesssteuerungsstatus einen Satz von Prozesssteuerungseingaben und einen Satz von Prozessausgaben aufweist, die daraus resultieren, dass der Satz von Prozesssteuerungseingaben auf den Prozess angewendet wird, und wobei die Bestimmung des Satzes von dem Prozess zur Verfügung zu stellenden Steuerungseingaben auf der Grundlage einer oder mehrerer der gespeicherten Anzeigen der Vielzahl von Prozesssteuerungsstatus die Bestimmung des Satzes von Prozesssteuerungseingaben aus den Steuerungseingaben der einen oder mehreren der gespeicherten Anzeigen der Vielzahl der Prozesssteuerungsstatus beinhaltet.
28. Verfahren zur Optimierung des Betriebs eines Prozesses, umfassend: Bestimmung einer Vielzahl von Prozesssteuerungsstatus während des online-Betriebs des Prozesses durch Bestimmen von Werten für jede eines Satzes von Prozesseingaben und eines Satzes von Prozessausgaben, die daraus resultieren, dass der Satz von Prozesseingaben auf den Prozess angewendet wird, um dadurch einen bestimmten Prozesssteuerungsstatus zu definieren; Speicherung der Vielzahl von Prozesssteuerungsstatus in einem Speicher jeweils mit einer Anzeige für jeden Prozesssteuerungsstatus; und Detektieren, dass der Prozess nicht mehr in einem stabilen Betriebszustand betrieben wird; basierend auf der Detektion, Betreiben des Prozesses in einer Regelungsbetriebsart des online-Betriebs des Prozesses, umfassend: (i) Auswählen von einem oder mehreren der mehreren Prozesssteuerungsstatus aufgrund eines Vergleiches eines erkannten Prozesssteuerungsstatus mit mindestens einigen der gespeicherten Prozesssteuerungsstatus, die durch die gespeicherten Anzeigen repräsentiert sind; und (ii) Verwenden des ausgewählten einen oder mehrerer der mehreren gespeicherten Prozesssteuerungsstatus, um einen neuen Satz von Ziel-Steuerungssignalwerten zur Verwendung durch die Steuerung bei der Reaktion auf die Änderung des aktuellen Prozessstatuszustands zu erzeugen, um den Prozess dazu zu veranlassen, bei dem neuen stabilen Betriebszustand betrieben zu werden; und wenn der Prozess in dem neuen stabilen Betriebszustand betrieben wird, Betreiben des Prozesses in einer stochastischen Optimierungsbetriebsart des online-Betriebs des Prozesses, umfassend das periodische Bestimmung eines neuen Satzes von Prozesssteuerungseingaben zur Verwendung zur Steuerung des Prozesses durch (a) Vorhersagen der Antwort des Prozesses auf einen vorgeschlagenen Satz von Prozesssteuerungseingaben auf der Grundlage von mindestens einer der gespeicherten Anzeigen der Prozesssteuerungsstatus und (b) Analyse der Optimalität des vorgeschlagenen Satzes von Prozesssteuerungseingaben mittels eines Optimalitätskriteriums, das sowohl den vorgeschlagenen Satz von Prozesssteuerungseingaben als auch einen Satz vorhergesagter Prozesssteuerungsausgaben verwendet, die aus dem vorgeschlagenen Satz von Prozesssteuerungseingaben unter Nutzung eines Prozessmodells entwickelt wurden, das aus einer oder mehreren der gespeicherten Anzeigen von Prozesssteuerstatus entwickelt wurde.
29. Verfahren nach Anspruch 28, wobei die periodische Bestimmung eines neuen Satzes von Prozesssteuerungseingaben die Entwicklung eines Prozessmodells aus einer oder mehreren der gespeicherten Anzeigen der Prozesssteuerungsstatus und die Verwendung des entwickelten Prozessmodells zur Entwicklung der vorhergesagten Prozesssteuerungsausgaben aus dem vorgeschlagenen Satz von Prozesssteuerungseingaben beinhaltet.
30. Verfahren nach Anspruch 28, wobei die periodische Bestimmung eines neuen Satzes von Prozesssteuerungseingaben die Entwicklung eines Prozessmodells aus einer oder mehreren der gespeicherten Anzeigen der Prozesssteuerungsstatus, die Auswahl eines gewünschten Satzes von Prozesssteuerungsausgaben als Satz der vorhergesagten Prozesssteuerungsausgaben und die Verwendung des entwickelten Prozessmodells und des ausgewählten gewünschten Satzes von Prozesssteuerungsausgaben zur Bestimmung des vorgeschlagenen Satzes von Steuerungseingaben beinhaltet.
31. Verfahren nach Anspruch 28, wobei die Bestimmung der Vielzahl von Prozesssteuerungsstatus während des laufenden Betriebs des Prozesses die Bestimmung von Werten für jede eines Satzes von Prozesssteuerungseingaben und jede eines Satzes von Prozessstöreingaben beinhaltet.
32. Verfahren nach Anspruch 30, wobei die periodische Bestimmung des neuen Satzes von zur Steuerung des Prozesses zu verwendenden Prozesssteuerungseingaben die Bestimmung des mindestens einen der gespeicherten Prozesssteuerungsstatus durch Analyse der relativen Differenz zwischen den Werten der Störeingaben eines aktuellen Prozesssteuerungsstatus und den Störeingaben der im Speicher gespeicherten Prozesssteuerungsstatus beinhaltet.
33. Verfahren zur Steuerung eines Prozesses, aufweisend: Betreiben des Prozesses in einer stochastischen Optimierungsbetriebsart während des online-Betriebs des Prozesses, während der in einem stabilen Betriebszustand betrieben wird, umfassend: (i) Bestimmung einer Vielzahl von Prozesssteuerungsstatus während des laufenden Betriebs des Prozesses durch Bestimmen von Werten, wobei jede der Vielzahl von Prozesssteuerungsstatus einen Wert umfasst, für jede eines Satzes von Prozesseingaben und eines Satzes von Prozessausgaben, die daraus resultieren, dass der Satz von Prozesseingaben auf den Prozess angewendet wird; (ii) Speicherung einer Anzeige für jeden der Vielzahl von Prozesssteuerungsstatus in einem Speicher; (iii) Überwachung des aktuellen Status des Prozesses zur Bestimmung, wann der Prozess eine Änderung erfährt, die den Prozess dazu veranlasst einen stabile Betriebsart zu verlassen, und zu Zeiten, zu denen der Prozess die stabile Betriebsart verlässt, den Prozess in einer Regelungsbetriebsart zu betreiben, umfassend: (i) Bestimmung eines Satzes von dem Prozess zur Verfügung zu stellenden Steuerungseingaben auf der Grundlage einer oder mehrerer der gespeicherten Anzeigen der Vielzahl von Prozesssteuerungsstatus, um den Prozess in einer neuen stabilen Betriebsart zu betreiben, beinhaltend (ii) Steuerung des Prozesses mittels des ermittelten Satzes von Steuerungseingaben, um den Prozess auf einen besseren Prozesssteuerungsstatus bei dem neuen stabilen Prozesszustand schneller hin zu bewegen, als es die stochastische Betriebsart vermag, den Prozess zu dem besseren Prozessteuerungsstatus hin zu bewegen, die Bestimmung des Satzes von dem Prozess zur Verfügung zu stellenden Steuerungseingaben auf der Grundlage einer oder mehrerer der gespeicherten Anzeigen der Vielzahl von Prozesssteuerungsstatus den Vergleich des aktuellen Status des Prozesses mit den Anzeigen der gespeicherten Prozesssteuerungsstatus sowie die Bestimmung der einen oder mehreren der gespeicherten Anzeigen der Vielzahl der auf der Grundlage des Vergleichs zu verwendenden Prozesssteuerungsstatus beinhaltet, wobei der Vergleich des aktiven Status des Prozesses mit den Anzeigen der gespeicherten Prozesssteuerstatus einen Vergleich der Prozesseingaben des aktuellen Prozessstatus mit den Prozesseingaben der gespeicherten Anzeigen mindestens einiger der Mehrzahl von Prozesssteuerstatus einschließt.
34. Verfahren zur Steuerung eines Prozesses nach Anspruch 33, wobei die Überwachung des aktuellen Status des Prozesses die Überwachung des Satzes von dem Prozess zur Verfügung gestellten Prozesseingaben beinhaltet, um eine Änderung einer oder mehrerer des Satzes von dem Prozess zur Verfügung gestellten Prozesseingaben zu bestimmen.
35. Verfahren zur Steuerung eines Prozesses nach Anspruch 33, wobei jede des Satzes von Prozesseingaben eine oder mehrere Störeingaben beinhaltet und wobei die Überwachung des aktuellen Status des Prozesses die Überwachung der auf den Prozess angewendeten Störeingaben beinhaltet, um eine Änderung einer oder mehrerer der auf den Prozess angewendeten Störeingaben zu bestimmen.
36. Verfahren zur Steuerung eines Prozesses nach Anspruch 33, wobei der Vergleich des aktuellen Status des Prozesses mit den Anzeigen der gespeicherten Prozesssteuerungsstatus den Vergleich der Prozesseingaben des aktuellen Status des Prozesses mit den Prozesseingaben der gespeicherten Anzeigen mindestens einiger der Vielzahl von Prozesssteuerungsstatus beinhaltet.
37. Verfahren zur Steuerung eines Prozesses nach Anspruch 33, wobei jede des Satzes von Prozesseingaben für jeden Prozesssteuerungsstatus eine oder mehrere Prozessstöreingaben beinhaltet und wobei der Vergleich des aktuellen Status des Prozesses mit den Anzeigen der gespeicherten Prozesssteuerungsstatus einen Vergleich der Prozessstöreingaben des aktuellen Status des Prozesses mit den Prozessstöreingaben der gespeicherten Anzeigen von mindestens einigen der Vielzahl von Prozesssteuerungsstatus beinhaltet.

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