Einsatz adaptiver Lernverfahren zur Regelung industrieller Verbrennungsprozesse

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In dieser Arbeit wird dargestellt, wie lernfähige Prozessmodelle zum Verbessern der Prozessführung in industriellen Verbrennungsanlagen beitragen. Dazu werden die Bestandteile eines solchen Verbrennungsprozesses dargestellt und erläutert warum konventionelle Regelungsverfahren Teile davon nicht beherrschen können. Lernfähige Modelle könnten bessere Ergebnisse erzielen, scheitern aber an Besonderheiten der Verbrennungsprozesse. Es werden drei Verbesserungen erarbeitet die den Einsatz dieser Verfahren trotzdem ermöglichen: die automatische Bereinigung des Datensatzes um Ausreißer, die kontinuierliche Anpassung an Veränderungen des Prozesses und die Sicherstellung der funktionalen Sicherheit. Das wesentliche Herausstellungsmerkmal der Arbeit ist der unmittelbare praktische Bezug zu realen Prozessen. Die vorgestellten Verfahren wurden auf verschiedenen Anlagen über Monate erprobt. Es werden Lösungsmöglichkeiten aufgezeigt, die eine erhebliche Verbesserung der Prozessführung erreichen.