Options
2022
Doctoral Thesis
Title
Model Predictive Control Strategy to Coordinate Production Planning and Building Automation
Other Title
Modellprädikative Regelung zur Koordination von Produktionsplanung und Gebäudeautomation
Abstract
Der nachhaltige Umgang mit Energie ist in Deutschland seit Jahren eine zentrale Herausforderung, da das Angebot begrenzt ist und die Nachfrage stetig steigt. Dafür werden große Anstrengungen unternommen, um die Energieeffizienz in der Industrie, insbesondere in der Fertigung, zu verbessern. Bei der energetischen Betrachtung eines Produktionsbetriebes gibt es zwei große Energieverbraucherskategorien. Die eine ist die Produktionstätigkeit, die verschiedene Ressourcen nutzt, um wertschöpfende Güter und Dienstleistungen zu erstellen. Die andere ist die Gebäudeperipherie, wie Heizung, Lüftung, Klimatisierung sowie Beleuchtung, um eine geeignete Arbeitsumgebung für die Produktionstätigkeit bereitzustellen. Für eine Energieübersicht ist es sinnvoll, Energiesparpotenziale zu erreichen, indem man diese beiden Verbraucherkategorien als Ganzes betrachtet, da sie naturgemäß zusammengehören. Dies spiegelt jedoch nicht die Realität wider. Die Produktionsplanung, die alle Produktionsaktivitäten plant und koordiniert, wird bisher völlig isoliert von der Gebäudeautomation betrachtet, die für die Steuerung der Peripherieanlagen zuständig ist. Vor diesem Hintergrund ist es das Ziel dieser Arbeit, eine ganzheitliche modellprädiktive Regelungsstrategie zu entwickeln, die durch die Koordination von Produktionsaktivitäten und Peripherieanlagen eine weitere Verbesserung der Energieeffizienz erreicht. Dazu wird zunächst ein Streckenmodell entwickelt, das die energetische Wechselwirkung zwischen Produktion und Peripherie beschreibt. In einem zweiten Schritt wird eine multikriterielle Kostenfunktion ermittelt, um klassische Produktionsziele und Energieeffizienz in Einklang zu bringen. Durch die Überführung der zusammenhängenden Systemgrenzen von Produktion und Peripherie in Beschränkungen wird die modellprädiktive Regelungsstrategie geschaffen. Das Streckenmodell kann den Gesamtenergieverbrauch und die Innentemperatur basierend auf der Zuordnung von Produktions- und Peripherieressourcen vorhersagen. Der Regler berechnet die Ressourcenzuweisung unter Einhaltung der Nebenbedingungen automatisch so, dass sie mit der definierten Kostenfunktion übereinstimmt. Der Bewertungsansatz der Dissertation ist in einem Simulationswerkzeug in der MATLAB/Simulink-Umgebung implementiert. Das Zielobjekt ist ein kleiner Werkzeughersteller. Die Vorhersagegenauigkeit des entwickelten Anlagenmodells wird durch den Vergleich der simulierten und gemessenen Ergebnisse validiert. Anschließend wird durch eine intensive Verifikation verschiedener Produktionsszenarien gezeigt, dass die entwickelte Regelungsstrategie eine automatische Ressourcenallokation sowohl in der Produktion als auch in der Peripherie durchführt und dabei eine weitere Verbesserung der Energieeffizienz realisiert.
;
The sustainable use of energy has been a central challenge for years due to its supply limit and constantly increasing demand. Therefore, a huge amount of effort has been taken to improve the energy efficiency of manufacturing activities. Various technical solutions are available from an equipment level to a system level. However, researchers still seek for additional opportunities to improve energy efficiency in production, due to its importance. Typically, two major categories of energy consumers exist in a production company. One is production activity, which uses resources to create value-added goods. The other one is periphery facility, such as heating, ventilation, and air conditioning as well as lights. For an energy overview, it makes sense to reach energy-saving potential by considering these two categories as a whole, because they naturally pair together. Periphery facility aims at providing a suitable environment for production activity, and meanwhile, production activity has a constant impact on the environment. However, production planning that schedules and coordinates all production activities is completely isolated with building automation that is responsible to control periphery facilities. Against this background, the goal of this dissertation is to develop a holistic model predictive control strategy through coordinating both production activity and periphery facility to reach a further improvement of energy efficiency. This is first followed by the development of a plant model to describe the energy interaction between production and periphery. A multi-criteria cost function is determined to balance classic production objectives and energy efficiency. By transferring related system limits of production and periphery to constraints, the model predictive control strategy is established. Through predicting the total energy consumption and the resulted thermal condition, the controller calculates on the allocation of production and periphery resources automatically. The dissertation evaluation approach is implemented in a simulation tool within MATLAB/Simulink environment. The prediction accuracy of the developed plant model is validated by comparing the simulated and measured results. Afterwards, a verification of various production scenarios demonstrates that the control strategy can conduct automatic resource allocation of production and periphery, and meanwhile, a further improvement of energy efficiency can be realized.
Thesis Note
Zugl.: Aachen, TH, Diss., 2022
Author(s)
Advisor(s)