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L. Bitschnau:
"Constrained Model Predictive Control of a Continuous Annealing Furnace";
Supervisor, Reviewer: M. Kozek, A. Werner; Mechanik und Mechatronik 325, 2011; oral examination: 2011-05-04.

Heat treatment of steel strips is an important industrial process within the production of high-quality sheet material. This material is typically used by the automotive industry for auto body manufacturing. To obtain a continuous heat treatment procedure continuous annealing furnaces are used. To improve the product quality and the production flexibility a control scheme is requested, which is able to control the process precisely. Therefore, a model based predictive control concept is derived in this work. As the name implies model based predictive control uses a process model to predict the future system's outputs. This model describes the dynamical behavior of the temperature distribution of the strip, the heater and the furnace parts like the cladding. Therefore, from physical principles sub models of the furnace are derived. These sub models are collected to a time varying discrete state space system with linear structure. In this work a stability criteria is also presented to ensure stability of the state space system, depending on the discretization parameters. A model validation demonstrates that the achieved model accuracy is sufficient for model based predictive controller design and operation. Furthermore, a predictive controller based on the state space model is derived. Technological favour\-able process constraints like input and temperature limitations are considered by the design procedure. Special furnace operation strategies like a prescribed heat input distribution are also respected by the model based controller. A numerical efficient observer algorithm is also presented to estimate the system states. To demonstrate the adequate accuracy of the prediction scheme, based on the process model and the state estimation, a validation is presented. The performance of the model based predictive control concept is highlighted by means of simulation. Under consideration of the process constraints and the forced heat input distribution, the multivariable continuous annealing process is efficient managed by the novel controller. Also experimental results from the controller implementation prove the concept. Thereby a significant reduction of the variance of the control error and control signals is obtained. Also transient process operations are controlled precisely. In summary, the effectiveness of the process control is significantly improved by the predictive control concept in comparison to classical PID control. Through the simple model structure and parameterization it is possible to adapt the controller to different kinds of furnace types. The presented results prove the functionality of the new, efficient and robust controller scheme.

Die kontinuierliche Wärmebehandlung von Stahlblech hat insbesondere für die Erzeugung von Karosserieblech für die Autoindustrie große Bedeutung. Dabei wird das Stahlband durch so genannte kontinuierliche Banddurchlauföfen geglüht. Durch steigende Ansprüche bezüglich Produktqualität, sowie Flexibilität der Anlagen stoßen klassische Regelkonzepte an ihre Grenzen. Im Rahmen dieser Dissertation wird ein modellbasiertes prädiktives Regelkonzept (MPC) vorgestellt, welches für die Anwendung beim Banddurchlaufofen großes Potential aufweist. Ein wichtiger Bestandteil der modellbasierten prädiktiven Regelung ist das Prozessmodell, welches für die Vorhersage des Systemverhaltens verwendet wird. Dieses Modell beschreibt alle wesentlichen Teile des Prozesses, wie etwa die Temperaturverteilung im transportierten Stahlband, das dynamische Verhalten der Strahlrohre und den Einfluss der Ofenauskleidung. Durch Modellierung der einzelnen Teilprozesse wird schließlich ein diskretes zeitvariantes Zustandsraummodell gewonnen. Eine Stabilitätsuntersuchung stellt sicher, dass das Modell in Abhängigkeit von den Diskretisierungsparametern stabil ist. Eine Validierung des Ofenmodells mittels Simulation zeigt, dass die Modellgüte den Anforderungen einer modellbasierten Regelung entspricht. Basierend auf dem entwickelten Ofenmodell wird ein prädiktives Regelkonzept entwickelt. Dabei werden Prozessnebenbedingungen, wie Begrenzungen von Stellgrößen und Systemtemperaturen, explizit berücksichtigt. Auch technologische Aspekte der Betriebsführung, wie etwa die Festlegung eines Heizleistungsprofils, finden Einfluss beim Reglerentwurf. Im Weiteren wird ein adäquater Beobachter ausgelegt. Eine Validierung mittels Prädiktion demonstriert die erreichbare Genauigkeit des entwickelten Algorithmus, basierend auf dem Prozessmodell, sowie der Zustandsschätzung. Durch Simulation werden die Vorzüge der neuen modellbasierten prädiktiven Regelung aufgezeigt. Mit der multivariablen Reglerstruktur sowie der expliziten Berücksichtigung von Prozessnebenbedingungen und des Heizleistungsprofils wird eine beeindruckende Performance demonstriert. Durch die Reglerimplementierung am realen Ofen werden die Vorzüge der entwickelten Regelung in der Realität bestätigt. Dabei wird deutlich, dass mit der prädiktiven Mehrgrößenregelung, sowohl die Varianz des Regelfehlers, als auch die Varianz der Stellgrößen signifikant reduziert werden kann. Somit wird mit dem neuen MPC-Regler eine beachtliche Performancesteigerung, im Vergleich zu bestehenden Reglerkonzepten, erzielt. Im Weiteren ist aufgrund der modularen einfachen Modellstruktur eine schnelle Anpassung an verschiedene Ofentypen möglich. Die vorliegenden Ergebnisse zeigen, dass mit dem gewählten Ansatz der modellbasierten Regelung ein effizientes und robustes Regelsystem geschaffen wurde.

model predictive control