Beschreibung

Verfahren zum Betrieb eines Mühlensystems

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betrieb eines Mühlensystems .

Bei einem derartigen Mühlensystem kann es sich beispielsweise um eine Kugelmühle (ball mill) oder auch um eine SAG (semi- autogenously grinding) -Mühle handeln, die zum Zermahlen von grob körnigen Materialien, wie z. B. Erzen oder Zement usw., bestimmt ist. Bei solchen Mühlen wird der Durchsatz mittels Einsteilens verschiedener Stell- oder Führungsgrößen, wie z. B. einer Rotationsgeschwindigkeit der Mühlentrommel, einer Zufuhr des grob körnigen Ausgangsmaterials, einer Wasserzu ^¬ fuhr einer Erzmühle und/oder einer Austragsgeschwindigkeit des am Ausgang vorliegenden gemahlenen Materials gesteuert. Ein wichtiges Qualitätsmerkmal ist die Korngrößenverteilung des zermahlenden Materials. Sie beeinflusst die Ausbeute der dem Mühlensystem nachgeschalteten weiteren Komponenten, wie z. B. der Flotation. Es wird ein möglichst hoher Durchsatz bei hoher Produktqualität und bei niedrigen Kosten ange ^¬ strebt. Letztere werden durch den Energie- und/oder Material ^¬ bedarf maßgeblich mit bestimmt.

Derzeitige Mühlensysteme werden oft noch manuell vom Bedien ^¬ personal nach dessen empirischen Erfahrenswerten eingestellt. ändert sich die Qualität des zugeführten Materials, vergeht eine bestimmte Zeit, bis wieder ein hoher Durchsatz bei guter Produktqualität erreicht werden kann. Oft steht dem Bedien ^¬ personal außerdem auch nur eine indirekte Qualitätskontrolle, die sich beispielsweise anhand eines Ausbeuterückgangs in ei ^¬ ner der nachgeschalteten Komponenten ergibt, zur Verfügung. Dies erschwert zusätzlich eine gute Einstellung des Mühlen- Systems.

Bekannt sind auch (teil-) automatisierte Regelungsverfahren zum Betrieb eines Mühlensystems. Sie basieren beispielsweise

auf einer direkten Messung von Betriebsgrößen und auch auf Experten-Systemen. Verwendung findet dabei häufig der z.B. per Ultraschall ermittelte sogenannte d50-Wert des gemahlenen Materials, der aber nur bei (logarithmisch) normalverteilten Korngrößen aussagekräftig ist. Er gestattet außerdem keine Aussage über ggf. im Rückfluss vorhandene Grobkornanteile, die zu Instabilitäten des Mahlprozesses führen können. Außerdem verringern Grobkornanteile in der Mühlen-Ausgangsleitung die Ausbeute in der nachgeschalteten Flotation. Auch der Ein- satz von Expertensystemen kann unerwünschte Schwingungen des Mahlprozesses verursachen.

Die Aufgabe der Erfindung besteht deshalb darin, ein Verfahren der eingangs bezeichneten Art anzugeben, das eine schnel- Ie und stabile Einstellung des Mühlensystems erlaubt.

Diese Aufgabe wird gelöst durch die Merkmale des unabhängigen Patentanspruchs 1. Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren handelt es sich um ein solches, bei dem a) Modellparameter eines Modells des Mühlensystems berechnet werden , b) auf Basis des mit den berechneten Modellparametern aktualisierten Modells für mindestens eine Betriebsgröße des Mühlensystems ein Vorhersagewert für eine aktuelle Be- triebsphase ermittelt wird, c) Stell- oder Führungsgrößen des Mühlensystems aufgrund des aktualisierten Modells eingestellt und während der aktuel ^¬ len Betriebsphase verwendet werden, d) ein Messwert der Betriebsgröße während der aktuellen Be- triebsphase ermittelt wird, e) eine Abweichung zwischen dem Vorhersagewert und dem Mess ^¬ wert bestimmt wird, f) die Modellparameter auf Basis der Abweichung angepasst und zusammen mit dem Modell zur Vorhersage der Betriebsgröße sowie zur Einstellung der Stell- oder Führungsgrößen für einen zukünftigen Betriebszustand verwendet werden.

Das erfindungsgemäße Betriebsverfahren basiert auf einem adaptiven Modell-prädiktiven Regler. Insbesondere wird ein Gesamtmodell des kompletten Mühlensystems erstellt und in der adaptiven Regelung berücksichtigt. Hierzu werden die Model1- parameter des Gesamtmodells in Abhängigkeit eines Vergleichs zwischen der Vorhersage und dem tatsächlich gemessenen Wert einer oder auch mehrerer Betriebsgröße (n) nachgeführt. Da die Betriebsgrößen vorzugsweise unmittelbar gemessen werden, können sie auch unmittelbar zur Adaption der Modellparameter und damit auch des für die Regelung verwendeten Modells herange ^¬ zogen werden. Die Nachführung erfolgt also sehr rasch. Da die Regelung auf Vorhersagen zukünftiger Betriebsgrößenwerte basiert, spielen Regel-Totzeiten praktisch keine Rolle. Deshalb werden Rückkopplungen und Instabilitäten, die oft auf Totzei- ten zurückzuführen sind, weitestgehend vermieden. Das erfindungsgemäße Verfahren reagiert schnell auf veränderte Pro ^¬ zessbedingungen, wie beispielsweise eine veränderte Qualität des zugeführten Materials, und regelt den gewünschten Durchsatz mit der geforderten Produktqualität umgehend neu ein.

Vorteilhafte Ausgestaltungen des erfindungsgemäßen Verfahrens ergeben sich aus den Merkmalen der von Anspruch 1 abhängigen Ansprüche. Günstig ist eine Variante, bei der das Mühlensys ^¬ tem mehrere Subeinheiten umfasst, für jede Subeinheit ein Submodell bestimmt wird, und das Modell per Kopplung der Sub- modelle gebildet wird. Die Berücksichtigung der Submodelle führt zu einer exakteren Nachbildung der Realität und damit auch zu besseren Ergebnissen der Regelung. Besonders günstig ist es, wenn alle relevanten Subeinheiten des Mühlensystems modelliert und in das Gesamtmodell mit eingehen.

Insbesondere werden zumindest für eine zentrale Mühlenein ^¬ heit, eine Sumpfeinheit und eine Hydrozyklonen-Einheit Submo ^¬ delle aufgestellt. Sie sind die drei wesentlichsten Subein- heiten des Mühlensystems. Bei Bedarf kann jedoch auch für weitere Subeinheiten, wie beispielsweise die Rohrleitungen, die Pumpen und auch den Mühleninhalt jeweils ein Submodell aufgestellt und im Gesamtmodell berücksichtigt werden. Beim

Submodell der zentralen Mühleneinheit können der Anteil an in der Mahltrommel aktuell vorhandenen Stahlkugeln, das Motordrehmoment, die Motordrehzahl, die Materialzufuhr, die Wasserzufuhr, der Material- und Wasseraustrag in die Sumpfein- heit sowie die spezifische Ausgestaltung der Mahltrommel Ein ^¬ gang finden. Die Modellierung der Sumpfeinheit kann unter Berücksichtigung der Frischwasserzufuhr und des Füllstands erfolgen. Insgesamt ist auf diese Weise eine sehr genaue Abbil ^¬ dung der Realität möglich.

Vorteilhafterweise kann es sich außerdem bei der Betriebsgrö ^¬ ße, die vorhergesagt und auch gemessen wird, um einen Durch- fluss, eine Dichte, ein Gewicht, einen Druck, eine Leistung, ein Drehmoment, eine Geschwindigkeit oder eine Körnigkeit handeln. Das Betriebsverfahren lässt sich in sehr weiten

Grenzen auf die verschiedensten Betriebsgrößen des Mühlensystems einstellen. Hierbei kann es sich insbesondere um direkt messbare, aber auch um nur indirekt messbare Größen handeln. Letztere lassen sich beispielsweise mittels sogenannter Soft- sensoren bestimmen. Direkt erfassbare Messwerte werden dabei elektronisch so ausgewertet, dass Aussagen über einer Messung nicht direkt zugängliche Größen getroffen werden können. Ein Beispiel hierfür ist ein Beschädigungsgrad der in der Trommel befindlichen Stahlkugeln.

Besonders günstig ist eine Variante, bei der die vorhergesag ^¬ te und gemessene Betriebsgröße eine Korngrößenverteilung in einer Ausflussleitung an einem Ausgang des Mühlensystems, in einer Sumpfeinheit des Mühlensystems oder in einer Rückfluss- leitung zu einer Hydrozyklonen-Einheit ist. Die Korngrößen ^¬ verteilung bietet einen besonders guten Einblick in die Abläufe des Mühlensystems. Ihre gute Kenntnis ermöglicht dem ^¬ nach auch eine besonders effiziente Regelung des Mühlensys ^¬ tems .

Insbesondere kann die Korngrößenverteilung in Echtzeit, d.h. insbesondere online und/oder direkt, gemessen werden. Bei ^¬ spielsweise erfolgt die Erfassung der Korngrößenverteilung

mittels eines optischen, eines akustischen oder eines magne ^¬ tischen Messverfahrens. Auch der Erfassungsort hat einen Ein- fluss auf das jeweils geeignete Messverfahren. So eignet sich ein Laserdiffraktometer mit Online-Verdünnung oder eine In- situ-Messung mittels Fingerprint-Sensor zur Erfassung der

Korngrößenverteilung in der ausgangsseitigen Ausflussleitung, in der das fein gemahlene und in Wasser dispergierte Material transportiert wird. Alle diese Messverfahren sind in der La ^¬ ge, die Korngrößenverteilung sehr rasch zu erfassen, sodass diese wichtige Betriebsgröße ohne relevante zeitliche Verzö ^¬ gerung dem Regelungsverfahren für die Parameter-Adaption zur Verfügung steht .

Bei einer weiteren günstigen Ausgestaltung ist es vorgesehen, dass die Anpassung der Modellparameter mittels eines auf mindestens eine vorgebbare Zielfunktion ausgerichteten Optimie- rungs- bzw. Minimierungsverfahrens durchgeführt wird, wobei in die Zielfunktion die Abweichung zwischen dem Vorhersagewert und dem Messwert mit einfließt. Für den Messwert der Korngrößenverteilung lässt sich zum Beispiel eine übergangs ^¬ matrix als Modellparameter (satz) angeben, die für den kommenden Bearbeitungs- oder Regelungszyklus bezüglich jedes Teil ^¬ bereichs der Korngrößenverteilung übergangswahrscheinlichkei ^¬ ten in einen feiner körnigen Teilbereich enthält. Ein Zyklus ist dabei ein Zeitschritt der zugrunde liegenden diskreti- sierten Differentialgleichung. Als Nebendingung kann dann z.B. vorgesehen werden, dass die Körnigkeit des Materials im kommenden Zyklus nur feiner, nicht jedoch gröber werden kann.

Bei einer weiteren günstigen Ausgestaltung ist es vorgesehen, dass die Einstellung der Stell- oder Führungsgrößen mittels eines auf mindestens eine vorgebbare Zielgröße ausgerichteten Optimierungsverfahrens durchgeführt wird, wobei bei dem Opti ^¬ mierungsverfahren Nebenbedingungen mit berücksichtigt werden. Dadurch wird zum einen eine hohe Flexibilität erreicht, da die Zielgröße ebenso wie die vorhergesagte und gemessene Be ^¬ triebsgröße weitgehend frei bestimmt werden kann. Zum anderen liefert das Optimierungsverfahren sehr gute, insbesondere an

die aktuellen Gegebenheiten angepasste Modellparameter. Die Berücksichtigung der Nebenbedingungen ermöglicht neben der Durchsatzoptimierung insbesondere auch einen zugleich ener- gie- und/oder qualitätsoptimierten Betrieb des Mühlensystems.

Besonders geeignet ist dabei ein Optimierungsverfahren, das als SQP (Sequential Quadratic Programming) -Verfahren ausge ^¬ führt ist. Dieses Verfahren eignet sich besonders gut zum Einsatz in Industrieanlagen, also insbesondere auch bei Müh- lensystemen. Letztere weisen nämlich ein nichtlineares Verhalten auf, sodass sich ein SQP-Verfahren besonders gut eig ^¬ net. Es ist günstiger als ein lineares Optimierungsverfahren.

Weiterhin kommt als Zielgröße des Optimierungsverfahrens ins- besondere eine innerhalb des Mühlensystems vorliegende Korn ^¬ größe oder Korngrößenverteilung des zu mahlenden Materials oder ein Beladungszustand des Mühlensystems in Betracht.

Vorteilhafterweise werden als Nebenbedingungen physikalische, technologische oder prozessbedingte Grenzen vorgegeben. Da ^¬ durch wird verhindert, dass für die Regelung Modellparameter herangezogen werden, die auf unsinnigen oder unmöglichen physikalischen, technologischen oder prozessbedingten Randbedingungen basieren. Die Berücksichtigung derartiger Nebenbedin- gungen führt zu einer Verbesserung des Regelungsverhaltens und auch zu einer besseren Produktqualität am Mühlenausgang.

Vorteilhafterweise wird die Korngrößenverteilung so bestimmt, dass mindestens zwei Teilbereiche mit verschiedenen Korngrö- ßen unterschieden werden. Es ist also mindestens ein Teilbe ^¬ reich für kleinere und ein zweiter Teilbereich für größere Korngrößen vorgesehen. Eine weitergehende Aufteilung in mehrere Teilbereiche ist grundsätzlich möglich. Dadurch wird die Abstufung des Regelungshaltens verfeinert. Je mehr Teilberei- che für die Korngrößen zur Bestimmung der Korngrößenverteilung vorgesehen werden, desto empfindlicher und genauer reagiert das Optimierungs- und Regelungsverfahren. Um einen mög ^¬ lichst großen Bereich an Korngrößen abzudecken, ist es außer-

dem vorteilhaft, die Grenzen der Teilbereiche auf einer loga ^¬ rithmischen Skala festzulegen, sodass logarithmisch gleich große Teilbereiche resultieren.

Insbesondere kann als Modell außerdem ein datengetriebenes Modell, vorzugsweise ein neuronales Netz in vorgesehen wer ^¬ den. Dabei entsprechen die Modellparameter insbesondere den Netzgewichten und die Messwerte der Betriebsgröße (n) den Trainingswerten. Die Identifizierung und Adaption der Model1- parameter findet dann z.B. im Rahmen des Netztrainings statt. Ein auf einem neuronalen Netz basierendes Modell benötigt nur wenige, möglicherweise sogar überhaupt keine auf den physika ^¬ lischen Gegebenheiten des Mühlensystems beruhende Vorgaben. Die Bestimmung und Einstellung der Stell- oder Führungsgrößen des Mühlensystems kann auf Basis des aktualisierten neurona ^¬ len Netzes (= Modells) und insbesondere wieder mittels des bereits genannten auf mindestens eine vorgebbare Zielgröße ausgerichteten Optimierungsverfahrens, beispielsweise eines SQP-Verfahrens, durchgeführt werden. Alternativ kann diese Einstellung auch direkt mittels Modell-prädiktiver Regelung erfolgen .

Weitere Merkmale, Vorteile und Einzelheiten der Erfindung er ^¬ geben sich aus der nachfolgenden Beschreibung von Ausfüh- rungsbeispielen anhand der Zeichnung. Es zeigt:

FIG 1 ein Ausführungsbeispiel eines Mühlensystems mit ei ^¬ ner adaptiven Modell-prädiktiven Regelungseinheit, und FIG 2 ein Blockschaltbild der Regelungseinheit gemäß FIG 1 mit einem adaptiven Modell des Mühlensystems und einer Betriebsgrößenvorhersage sowie einer daraus abgeleiteten Optimierung von Modellparametern.

Einander entsprechende Teile sind in FIG 1 und 2 mit densel ^¬ ben Bezugszeichen versehen.

In FIG 1 ist ein Ausführungsbeispiel eines Mühlensystems 1 gezeigt. Es handelt sich um eine Erzmühle, die als Kugelmühle oder als SAG-Mühle ausgebildet ist. Sie ist mit einer adapti ^¬ ven Modell-prädiktiven Regelungseinheit 2 beschaltet, die den Betrieb des Mühlensystems 1 steuert.

Als Hauptkomponenten umfasst das Mühlensystem 1 eine zentrale Mühleneinheit 3 mit einer Trommel 3a zum Mahlen des zugeführ ^¬ ten Erzmaterials und mit einem die Trommel 3a antreibenden insbesondere getriebelosen Motor 3b, eine von der zentralen Mühleneinheit 3 gespeisten Sumpfeinheit 4 sowie eine Hydro- zyklonen-Einheit 5. Die Sumpfeinheit 4 und die Hydrozyklonen- Einheit 5 sind mittels einer Hydrozyklonen-Zuflussleitung 6 miteinander verbunden. In der Hydrozyklonen-Einheit 5 findet eine Separierung in fein genug gemahlenes und in noch zu grob körniges Material statt. Das fein gemahlene Material gelangt in eine ausgangsseitige Ausflussleitung 7, die an eine nicht näher dargestellte dem Mühlensystem 1 nachgeschaltete Kompo ^¬ nente angeschlossen ist. Dagegen wird das grob körnige Mate- rial über eine Rückflussleitung 8 wieder einem Eingang 9 der zentralen Mühleneinheit 3 zugeführt.

Der Eingang 9 ist außerdem an Förderbänder 10 angeschlossen, mittels derer ungemahlenes Erzmaterial aus einem Erzvorrat 11 zugeführt wird. Anstelle der Förderbänder 10 kann auch ein anderes Zufuhraggregat vorgesehen sein. Weiterhin ist der Eingang 9 an einen Wasserzulauf 12 angeschlossen. Ein weiterer Wasserzulauf 13 ist an der Sumpfeinheit 4 vorgesehen.

Das Mühlensystem 1 enthält außerdem eine Vielzahl an Messwertaufnehmern, die Messwerte für verschiedene Betriebsgrößen B erfassen und mittels Messleitungen 14 der Regelungseinheit 2 zuführen. Im Ausführungsbeispiel sind ein Gewichtmesser 15 an den Förderbändern 10, ein Flussmesser 16 am Wasserzulauf 12, ein Leistungs- und Drehmomentmesser 17 am Motor 3b, ein

Gewichtmesser 18 zur Erfassung einer Beladung der Trommel 3a, ein Flussmesser 19 am Wasserzulauf 13, ein Niveaumesser 20 an der Sumpfeinheit 4, ein Korngrößenmesser 21, ein Flussmesser

22 und ein Druckmesser 23 jeweils an der Hydrozyklonen-Zu- flussleitung 6, ein Dichtemesser 24 an der Rückflussleitung i und ein Korngrößenmesser 25 an der Ausflussleitung 7 vorgesehen. Diese Aufzählung ist beispielhaft zu verstehen. Grund- sätzlich können noch weitere Messwertaufnehmer vorgesehen sein. Die jeweiligen Messungen erfolgen stets online und in Echtzeit, sodass in der Regelungseinheit 2 immer aktuelle Messwerte verfügbar sind.

Neben den Messwertaufnehmern hat das Mühlensystem 1 auch mehrere lokale Regler, die mittels Steuerleitungen 26 an die Re ^¬ gelungseinheit 2 angeschlossen sind. Im Einzelnen sind ein Gewichtregler 27 an den Förderbändern 10, ein Flussregler 28 am Wasserzulauf 12, ein (Dreh-) Geschwindigkeitsregler 29 am Motor 3b, ein Flussregler 30 am Wasserzulauf 13 und an der Hydrozyklonen-Zuflussleitung 6, ein Niveauregler 31 an der Sumpfeinheit 4 und ein Dichteregler 32 an der Rückflusslei ^¬ tung 8 vorgesehen.

Die genannten Messwertaufnehmer und lokalen Regler sind nur beispielhaft zu verstehen. Im Einzelfall können auch weitere derartige Komponenten vorgesehen sein. Beispielsweise können an den Förderbändern 10 zusätzliche Informationen über die Beschaffenheit des zugeführten ungemahlenen Erzmaterials bei- spielsweise mittels einer Lasermessung oder mittels einer Videoerfassung gewonnen werden. Ebenso ist aber auch eine Beschränkung auf nur einen Teil der im Ausführungsbeispiel ge ^¬ mäß FIG 1 gezeigten Messwertnehmer und lokalen Regler möglich .

Außerdem können weitere Betriebsgrößen, die einer direkten Messung nicht zugänglich sind, mittels sogenannter Softsenso- ren bestimmt werden. Dabei wird auf erfassbare primäre Be ^¬ triebsgrößen zurückgegriffen, aus deren Messwerten mittels eines Auswertealgorithmus ein aktueller Wert der eigentlich interessierenden sekundären Betriebsgröße bestimmt wird. Die hierzu verwendete Auswerte-Software kann auch ein neuronales Netz umfassen.

In der Regelungseinheit 2 wird eine Einstellung für die ver ^¬ schiedenen Prozessparameter des Mühlensystems 1 so ermittelt, dass ein guter, gleichbleibender Durchsatz bei möglichst niedrigem Energieverbrauch und möglichst hoher Produktquali- tat resultiert. Eine hohe Produktqualität bedeutet eine be ^¬ stimmte, relativ geringe Korngröße des in der ausgangsseiti- gen Ausflussleitung 7 geführten gemahlenen Materials.

In FIG 2 ist ein Blockschaltbild der Regelungseinheit 2 mit ihren wesentlichen Komponenten gezeigt. Sie umfasst ein adaptives Gesamtmodell 33 des Mühlensystems 1, eine Prädiktions- Einheit 34, eine Vergleichs-Einheit 35, eine Parameter-Iden- tifizierungs- und Adaptionseinheit 36 sowie eine Optimie ^¬ rungseinheit 37. Diese Komponenten sind insbesondere als Software-Module realisiert.

Im Blockschaltbild gemäß FIG 2 ist stellvertretend für die Vielzahl der in FIG 1 wiedergegebenen Messwertaufnehmer eine Messeinheit 38 enthalten. Im Falle einer Ausgestaltung als Softsensor kann auch die Messeinheit 38 als Software-Modul und damit als integraler Bestandteil der Regelungseinheit 2 realisiert sein. Anderenfalls ist es jedoch ebenso möglich, dass es sich bei der Messeinheit 38 um physikalisch von der Regelungseinheit 2 getrennte Baugruppen handelt.

Im Folgenden wird die Funktionsweise der Regelungseinheit 2 näher beschrieben.

Eingangsseitig werden der Regelungseinheit 2 verschiedene Eingangsgrößen E zugeführt. Hierbei kann es sich um Messwerte, aber auch um andere Betriebsdaten handeln. Mögliche Eingangsdaten E sind das Erzgewicht, die Härte des zu mahlenden Erzmaterials, der Wasserzufluss an den Wasserzuläufen 12 und 13, der Materialrückfluss von der Hydrozyklonen-Einheit 5 zum Eingang 9 der zentralen Mühleneinheit 3, Korngrößenverteilungen an verschiedenen Stellen innerhalb des Mühlensystems 1 insbesondere in der Sumpfeinheit 4 oder in der ausgangsseiti- gen Ausflussleitung 7, Geometrie-Daten der zentralen Mühlen-

einheit 3, die Geschwindigkeit, mit der die Förderbänder 10 das zu mahlende Material dem Eingang 9 zuführen, und eine Ge ^¬ schwindigkeit, mit der das Endprodukt, also das gemahlene Ma ^¬ terial, den nachfolgenden Komponenten zugeführt wird. Die Eingangsgrößen E können sich also auf Prozessparameter, auf das Design des Mühlensystems 1, vor allem der zentralen Mühleneinheit 3, oder auf das Material beziehen.

Ausgangsseitig stellt die Regelungseinheit 2 Ausgangsgrößen A zur Verfügung, die zur Steuerung des Prozessablaufs dienen.

Im Ausführungsbeispiel handelt es sich dabei um die Führungs ^¬ größen für die verschiedenen lokalen Regler gemäß FIG 1. Bei einem alternativen Ausführungsbeispiel stellt die Regelungs ^¬ einheit 2 ausgangsseitig Stellgrößen zur Verfügung, die un- mittelbar, also auch ohne Zwischenschaltung lokaler Regler, auf Stellglieder einwirken.

Das adaptive Modell 33 beschreibt das Mühlensystem 1 in sei ^¬ ner Gesamtheit. Es setzt sich im Ausführungsbeispiel aus ei- ner Kopplung mehrerer Submodelle zusammen. Die Submodelle be ^¬ schreiben die zentrale Mühleneinheit 3, die Sumpfeinheit 4 und die Hydrozyklonen-Einheit 5. Weitere Submodelle für ande ^¬ re Komponenten des Mühlensystems 1 können bei Bedarf ergänzt werden. Das Modell 33 lässt sich mittels Modellparameter P an die aktuell herrschenden Prozessbedingungen anpassen, wobei in der Parameter-Identifizierungs- und Adaptionseinheit 36 auch festgestellt wird, ob diese Anpassung mittels aller oder nur eines Teils der Modellparameter P erfolgt. Gegebenfalls wird also ein relevanter Teilsatz der Modellparameter P iden- tifiziert. Die so ausgewählten Modellparameter P eignen sich dann besonders gut zur Modell-Adaption.

Das Modell 33 beruht im Ausführungsbeispiel auf physikali ^¬ schen Vorgaben, die zumindest teilweise auch durch empirische Erfahrungswerte ergänzt werden können. Das Modell 33 und ins ^¬ besondere dessen Anpassung mittels der Modellparameter P werden in Echtzeit berechnet. Dies trägt dazu bei, dass keine nennenswerten Regel-Totzeiten entstehen.

Auf Basis des aktuellen, d.h. für eine bestimmte Betriebspha ^¬ se geltenden, Modells 33 wird in der Prädiktions-Einheit 34 für eine oder mehrere Betriebsgröße (n) B ein Vorhersagewert B _v bestimmt. In der Vergleichs-Einheit 35 wird dieser Vorher- sagewert B _v mit einem Messwert B _M der betreffenden Betriebs ^¬ größe B verglichen. Eine festgestellte Abweichung F wird der Parameter-Identifizierungs- und Adaptionseinheit 36 zur Er ^¬ mittlung eines verbesserten Satzes für die Modellparameter P zur Verfügung gestellt. Die so verbessert eingestellten Mo- dellparameter P werden dann zur Adaption des Modells 33 herangezogen. Das adaptierte Modell 33 wird anschließend zur Bestimmung der Ausgangsgrößen A und auch des Vorhersagewerts B _v für eine kommende Betriebsphase verwendet.

Da die Regelungseinheit 2 also auf einer Prognose des Wertes beruht, den die Betriebsgröße B zukünftig annehmen wird, ent ^¬ fallen Regel-Totzeiten weitgehend. Die Regelungseinheit 2 ist somit zum einen sehr stabil und reagiert zum anderen sehr rasch auf geänderte Prozessbedingungen.

Als Betriebsgröße B sind verschiedene Größen des Mühlensys ^¬ tems 1 vorstellbar, wie beispielsweise ein Durchfluss, eine Dichte, ein Gewicht, ein Druck, eine Leistung, ein Drehmo ^¬ ment, eine Geschwindigkeit, eine Körnigkeit oder auch eine Korngrößenverteilung. Hierbei handelt es sich insbesondere um einen Teil der Eingangsgrößen E. Vor allem die Korngrößenverteilung eignet sich besonders gut zur Bestimmung eines verbesserten Parametersatzes für die Modellparameter P.

In der Parameter-Identifizierungs- und Adaptionseinheit 36 kommt ein SQP-Optimierungsverfahren zum Einsatz, bei dem eine vorgebbare Zielfunktion unter Einhaltung von Nebenbedingungen minimiert und zur Bestimmung des verbesserten Parameter- (teil) satzes für die Modellparameter P verwendet wird. In der Parameter-Identifizierungs- und Adaptionseinheit 36 werden die Zielfunktionsminimierung und damit die Parameter-Adaption so vorgenommen, dass das adaptierte Modell 33 das vergangene Verhalten des Mühlensystems 3 möglichst gut nachbildet. Ein

mit dem so adaptierten Modell 33 für die vergangene Betriebs ^¬ phase (= für mindestens einen vergangenen Zyklus) errechneter Wert B _R der Betriebsgröße B würde sich minimal von dem er- fassten Messwert B _M unterscheiden. Das Modell 33 beschreibt mit diesem adaptierten Parametersatz die Realität in der Vergangenheit optimal.

Als Zielfunktion kommt beispielsweise die Abweichung zwischen gemessener und berechneter Korngrößenverteilung in Frage. Mögliche Nebenbedingungen ergeben sich dann insbesondere aus einer übergangsmatrix, deren Koeffizienten angeben, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Materialpartikel, der im aktuel ^¬ len Zyklus in einen bestimmten Teilbereich der Korngrößenverteilung fällt, nach dem kommenden Zyklus in einen bestimmten (anderen) Teilbereich der Korngrößenverteilung fällt. Die

Werte, die die Koeffizienten dieser übergangsmatrix annehmen können, unterliegen gewissen, mathematisch oder physikalisch bedingten Beschränkungen. Es lassen sich Grenzen für die einzelnen Koeffizienten aber auch für Kombinationen, beispiels- weise für Summen von mehreren Koeffizienten angeben.

Ebenso kann als Zielfunktion aber auch die Abweichung zwischen gemessener und berechneter Dichte in der Rückflussleitung 8 definiert werden. Selbstverständlich kann zur SQP- Optimierung in der Parameter-Identifizierungs- und Adaptions ^¬ einheit 36 auch eine Kombination von mehreren Zielfunktionen herangezogen werden.

Das anhand der Vergangenheitsbetrachtung gewonnene adaptierte Modell 33 wird in einem weiteren Verfahrensschritt zur zu ^¬ künftigen Regelung, also zur Regelung im kommenden Zyklus eingesetzt. Dies erfolgt in der Optimierungseinheit 37. Es handelt sich um eine zweite Optimierung, für die insbesondere wiederum ein SQP-Optimierungsverfahren verwendet wird. Auch hier wird eine Zielgröße unter Einhaltung von Nebenbedingungen optimiert. Ziel ist nun insbesondere eine optimale Er ^¬ mittlung der Ausgangsgrößen A, also der Stell- oder Führungsgrößen der lokalen Regler, sodass beispielsweise eine vorge-

gebene Korngrößenverteilung an einer bestimmten Stelle des Mühlensystems 3, insbesondere am Ausgang, erreicht wird. Die Zielgröße kann bei dieser zweiten Optimierung also insbesondere die Produktqualität sein. Als Nebenbedingungen kommen der Materialbedarf und der Energiebedarf in Frage.

Weitere denkbare Nebenbedingungen ergeben sich aus den physikalischen, technologischen oder prozessbedingten Grenzen. Sie können vorteilhafterweise direkt in den Optimierungsalgorith- mus mit eingespeist werden, sodass ein Stell- oder Führungs ^¬ größensatz, der zu einem instabilen Prozessablauf führen würde, von vornherein ausgeschlossen wird.

Gemäß einer verfahrensökonomisch begründeten Nebenbedingung kann z.B. verlangt sein, dass die Dichte in der Rückflusslei ^¬ tung 8 achtzig Prozent nicht übersteigt, da die Separations- Effizienz in der Hydrozyklonen-Einheit 5 andernfalls durch veränderte Rheologie deutlich sinkt. Weiterhin kann die Dreh ^¬ zahl der Trommel 3a beschränkt werden, um zu starke Flieh- kräfte zu vermeiden. Ebenso gibt es maximale und minimale

Werte für die Pumpleistungen bei der Frischwasserzufuhr und auch bei der Zufuhr des ungemahlenen Erzmaterials. Außerdem sind Grenzen für den maximalen Beladungszustand der Trommel 3a zu beachten.

Die Berücksichtigung von Nebenbedingungen trägt auch mit dazu bei, dass der eingestellte Betriebsmodus des Mühlensystems 1 mehreren Anforderungen gleichermaßen gerecht wird. Beispielsweise lassen sich auf diese Weise die Mühlengeschwindigkeit, die Frischwasserzufuhr in die zentrale Mühleneinheit 3 und in die Sumpfeinheit 4 sowie der Energieverbrauch optimieren, wobei zugleich der Durchsatz und die erzielte Produktqualität auf einem vorgegebenen Niveau gehalten werden.

Die vorstehenden Ausführungen wurden am Beispiel einer Erzmühle gemacht. Die beschriebenen Prinzipien und vorteilhaften Wirkungsweisen lassen sich aber ohne weiteres auch auf den

Betrieb anderer Mühlentypen, wie beispielsweise Zementmühlen oder in der Pharmaindustrie eingesetzte Mühlen, übertragen.