Komplexes einfach regeln

Umfassende physikalische Modelle ermöglichen die Echtzeit-Regelung von Produktionsanlagen. Effizienz und Qualität steigen.

 

 

 

Worum es geht

In der modernen Stahlerzeugung sind die wesentlichen prozesstechnischen Zusammenhänge der Produktionsanlagen bekannt. Auf Grund der Vielzahl der vorhandenen Prozessparameter, der Komplexität der Anlagen und der nicht immer vollständig beschreibbaren Einflüsse der wirkenden Umgebung sind Fortschritte im Rahmen der Prozesssteuerung nur mehr mit beträchtlichem mathematischen Aufwand zu erzielen. Die voestalpine Stahl GmbH ist daher an wissenschaftlich erarbeiteten, mathematischen Modellen und Algorithmen interessiert, die eine optimale Prozessführung und Echtzeit-Regelung ihrer Anlagen erlauben. Dadurch werden Ressourcen effizienter genutzt, die Qualität der Produkte erhöht, die Produktionsleistung gesteigert und Anlagen und Umwelt geschont.

 

Die Forschungsfrage: Prozesse hinreichend beschreiben

Um Anlagen in Echtzeit optimal steuern bzw. regeln zu können, braucht es geeignete physikalische Modelle, die auch unter den realen Bedingungen der Produktion funktionieren. Dies sind maßgeschneiderte Modelle, die mit soweit wie möglich vereinfachten Gleichungen einen Prozess hinreichend gut beschreiben, um in der Praxis damit arbeiten zu können. Mit diesem Ansatz ist es möglich, nicht nur auf Basis von punktuell erhobenen Messdaten in den laufenden Produktionsvorgang einzugreifen, sondern den gesamten Prozess zu verstehen und unmittelbar zu steuern. Beispiele für konkrete Anwendungen solcher Modelle sind die Herstellung von Stahlblechen in der Warmbreitbandstraße und in der Feuerverzinkung.

 

Beispiel: Die Feuerverzinkungsanlage

Mit Hilfe des Feuerverzinkungsprozesses entstehen Stahlbänder mit korrosionsbeständiger Oberflächenschicht, welche zum Beispiel in der Automobilindustrie eingesetzt werden. Die Bänder werden im Verzinkungsprozess durch ein Zinkbad gezogen. Die gewünschte Zinkschichtdicke wird durch beidseitig angebrachte Abstreifdüsen eingestellt. Die Bänder können durch die vorhandene Zinkbadmechanik in Schwingung geraten, wodurch sich eine inhomogene Zinkschichtdicke ergeben kann. Da Zink eine kostenrelevante Größe darstellt, ist die Schichtdicke nur auf das unbedingt erforderliche Maß zu regeln. Das Ziel ist daher, den Bandlauf mithilfe von elektromagnetisch arbeitenden Aktuatoren in Echtzeit so zu regeln, dass keine Schwingungen entstehen. Die ersten Forschungsprojekte dazu sind bereits abgeschlossen. Mit der Umsetzung im Unternehmen wurde begonnen. Die voestalpine Stahl GmbH geht von einer signifikanten Einsparung aus.

 

Beispiel: Die Warmbreitbandstraße

In der Warmbreitbandstraße werden die in der Stranggießanlage erzeugten Brammen auf über 1.000 °C erhitzt und dann zu Bändern gewalzt. Auf Basis der Forschungsarbeiten im CD-Labor konnte dafür eine Feed-Forward-Regelung entwickelt werden, die durch Messungen am Vorgerüst der Walzanlage die Qualität der Bänder am Ende des Walzprozesses verbessern kann. Die hohen Produktionskosten beim Walzvorgang werden verringert.

 

 

Opens internal link in current windowInterview mit Dr. Franz Androsch

 

CD-Labor für Modellbasierte Prozessregelung in der Stahlindustrie

Leitung

Univ.Prof. DI Dr. Andreas Kugi; Technische Universität Wien

Laufzeit

01.01.2014 – 31.12.2020

Unternehmenspartner

voestalpine Stahl GmbH

 

CD-Labor für Modellbasierte Prozessregelung in der Stahlindustrie

 

 

Mehrwert für das Unternehmen

Durch bereits realisierte und geplante Umsetzungsmaßnahmen steigt die Effizienz von Warmbreitbandstraße und Feuerverzinkungsanlage merkbar. Bei Rohstoffen, Energie und Wartung wird mit signifikanten Einsparungen gerechnet.

Die wissenschaftliche Herausforderung

Ein hoher Automatisierungsgrad bei komplexen Produktionsanlagen ist für die Wettbewerbsfähigkeit der Industrie essentiell, die Grundlagen dafür werden in der Wissenschaftsdisziplin Automatisierungs- und Regelungstechnik erarbeitet. Es geht um neues Wissen, neue Methoden und Algorithmen, zum Beispiel in der mathematischen Modellierung dynamischer Systeme oder in der Echtzeitoptimierung. Dabei wird besonderer Wert darauf gelegt, dass die neuen Methoden praktisch relevant und anwendbar sind. Um dieses Ziel zu erreichen, braucht es Expertise in vielen Bereichen, vor allem Elektrotechnik, Informatik, Maschinenbau, Mechatronik und Verfahrenstechnik. Die Ergebnisse dieser Grundlagenforschung sind für viele kontinuierliche Produktionsprozesse anwendbar, etwa in der Metall-, Kunststoff-, Papier- und Lebensmittelindustrie.