[發(fā)明專利]用來控制系統(tǒng)內(nèi)的過程的方法和裝置,特別是研磨裝置內(nèi)的研磨過程有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201811202741.2 | 申請日: | 2018-10-16 |
| 公開(公告)號: | CN109696829B | 公開(公告)日: | 2023-09-19 |
| 發(fā)明(設計)人: | 馬丁·翁 | 申請(專利權(quán))人: | AIX制程有限公司 |
| 主分類號: | G05B13/04 | 分類號: | G05B13/04 |
| 代理公司: | 北京京萬通知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11440 | 代理人: | 萬學堂 |
| 地址: | 德國阿方*** | 國省代碼: | 暫無信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 用來 控制系統(tǒng) 過程 方法 裝置 特別是 研磨 | ||
本發(fā)明涉及一種控制系統(tǒng)內(nèi)的過程的方法及其裝置,該方法特別是研磨裝置內(nèi)的研磨過程,包括如下步驟:?檢測1系統(tǒng)的狀態(tài)變量(ssubgt;t/subgt;);?創(chuàng)建2至少兩個過程模型(PM),每個模型均描述了執(zhí)行動作(asubgt;t/subgt;)對系統(tǒng)的狀態(tài)變量(ssubgt;t/subgt;)的影響,其中,至少兩個過程模型(PM)的結(jié)構(gòu)彼此不同;?根據(jù)預定控制目標和過程模型,通過完成執(zhí)行動作(asubgt;t/subgt;)來控制3系統(tǒng)內(nèi)的過程,此時,該過程模型對在系統(tǒng)內(nèi)運行的過程的預測結(jié)果最為精確。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及一種用來控制系統(tǒng)內(nèi)的過程的方法,特別是研磨裝置內(nèi)的研磨過程。本發(fā)明還涉及一種用來實施本發(fā)明的方法的裝置。
背景技術(shù)
在控制系統(tǒng)內(nèi)的這種程序中,在這種程序中,優(yōu)選通過測量系統(tǒng)內(nèi)的過程變量(process?variables)來獲取系統(tǒng)的狀態(tài)變量(state?variables)。此外,創(chuàng)建一種過程模型(process?model),該模型描述了執(zhí)行動作(actuating?actions)對系統(tǒng)的狀態(tài)變量的影響,例如,通過基于計算機的神經(jīng)網(wǎng)絡。系統(tǒng)內(nèi)的過程的控制通過實施執(zhí)行動作和考慮(taking?into?account)預定控制目標以及所創(chuàng)建的過程模型來進行。
此外,DE?10?2010?062?204?A1文件公開了一種操作磨粉機(mill)的方法,磨粉機具有連續(xù)輸入輸出質(zhì)量流量(mass?flows),該方法包括如下步驟:
-使用一種基于功率平衡方程(power?balance?equations)的過程模型,具有特征過程變量(characteristic?process?variables),以用來檢測磨粉機的狀態(tài),其中,磨粉機質(zhì)量的能量含量(energy?content)和其成分質(zhì)量(content?masses)的每項改變都相當于能量流入與能量流出之差;
-此外,使用一種基于質(zhì)量流量的過程模型作為質(zhì)量平衡方程(mass?balanceequation),具有特征過程變量,以用來檢測磨粉機狀態(tài),其中,磨粉機含量質(zhì)量的每項變化都相當于磨粉機質(zhì)量流入與質(zhì)量流出之差;
-測量磨粉機外面的特征過程變量;
-將所測數(shù)值加入到當時各自計算方程(account?equation)中以估算各自特征過程變量,假設其它過程變量已知或可忽略不計;以及
-通過所估算的特征過程變量來控制磨粉機。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提高已知方法的準確性。
根據(jù)本發(fā)明,該目的可通過控制系統(tǒng)內(nèi)的過程的方法來實現(xiàn),特別是研磨裝置內(nèi)的研磨過程,包括如下步驟:
-獲取系統(tǒng)的狀態(tài)變量(st);
-創(chuàng)建至少兩個過程模型(PM),每個模型描述了執(zhí)行動作(at)對系統(tǒng)的狀態(tài)變量(st)的影響,其中,至少兩個過程模型(PM)的結(jié)構(gòu)彼此不同;以及
-通過實施執(zhí)行動作(at)來控制系統(tǒng)內(nèi)的過程,該執(zhí)行動作考慮到預定控制目標和過程模型,此時,該過程模型對在系統(tǒng)內(nèi)運行的過程的預測結(jié)果最為精確。
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