Configuration - Siemens Simatic Pcs 7 Advanced Process Library V9.0 Sp2 Conception Et Fonctionnement

Blocs de régulation
5.6 ModPreCon - Régulateur prédictif à modèle intégré
maintenue avec davantage de précision à l'état stationnaire, si toutes les consignes ne peuvent
pas être atteintes exactement.
L'algorithme est une variante du procédé DMC (Dynamic Matrix Control), dans lequel le
problème d'optimisation est résolu dès la phase de conception en négligeant dans un premier
temps les restrictions. Le bloc fonctionnel proprement dit contient la solution analytique du
problème d'optimisation. Les limitations de valeur réglante, tant absolues que relatives aux
gradients, sont traitées dans l'algorithme du bloc fonctionnel comme des limitations strictes
ne devant pas être dépassées. Les consignes ou zones cibles exactes pour les grandeurs
réglées sont prises en compte dans la mesure du possible dans le cadre de l'optimisation. Les
zones cibles pour les grandeurs réglées sont donc des limitations souples dont le respect est
recherché sans pouvoir être garanti. Un filtre de grandeurs de conduite pour futures allures
de variations de la consigne permet un ajustement précis en cours de fonctionnement de la
réponse du régulateur aux variations de la grandeur de conduite.
Vous pouvez obtenir des améliorations particulièrement nettes de la qualité de régulation
lorsque des grandeurs perturbatrices individuelles, telles que des variations de débit, sont
mesurables. Dans ce cas, il est recommandé de prendre en compte dans la prédiction des
grandeurs réglées un modèle d'influence de cette grandeur perturbatrice sur les grandeurs
réglées, de sorte que le régulateur soit en mesure de réagir de manière prévisible à de telles
influences perturbatrices.
Optimisation du point de fonctionnement
L'optimisation statique intégrée du point de fonctionnement peut être utilisée lorsqu'il existe
certains degrés de liberté pour au moins une grandeur réglée. Pour de telles grandeurs
réglées, on n'indique pas de consigne exacte mais une plage de tolérance, par exemple
SP2OptHiLim...SP2OptLoLim,
à l'intérieur de laquelle la mesure CV2 doit se maintenir. De telles plages peuvent être définies
pour un sous-ensemble quelconque des grandeurs réglées concernées. Des valeurs
différentes à l'intérieur de la plage de tolérance peuvent être plus ou moins avantageuses du
point de vue économique. Vous pouvez trouver le point économiquement optimal à l'intérieur
de la plage de tolérance à l'aide de la fonction d'optimisation. Pour ce faire, vous définissez
une fonction cible (critère de qualité) qui est une fonction linéaire de grandeurs réglantes et
réglées du régulateur prédictif. Il peut, par exemple, s'agir du rendement économique de
l'installation par unité de temps ou bien de coûts spécifiques ou de consommation d'énergie.

Configuration

Insérez le bloc dans un OB d'alarme cyclique (OB30 à OB38) dans l'éditeur CFC. Le bloc est
également inséré automatiquement dans l'OB de démarrage (OB100).
Après l'insertion dans CFC, vous devez procéder de la manière suivante :
1. Le régulateur étant en mode manuel, excitez le processus par une série d'échelons de
valeur réglante.
2. Enregistrez les données de mesure avec l'afficheur de courbes CFC et exportez-les dans
un fichier d'archives
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Advanced Process Library (V9.0 SP2)
Description fonctionnelle, 08/2018, A5E39149109-AC