Fortschrittliche Prozessregelungsstrategien sind entscheidend, um eine optimale Anlageneffizienz und Produktqualität zu gewährleisten. Daher prüfen Regelungstechniker häufig, ob ein herkömmlicher Algorithmus mit proportionalem, integralem und differentialem Anteil (PID) oder eine modellprädiktive Regelungsstrategie (MPC) für eine bestimmte Anwendung geeignet ist. In meinen 15 Jahren mit der Inbetriebnahme verteilter Steuerungssysteme (DCS) und industrieller Automatisierungsnetzwerke habe ich Tausende von PID-Regelkreisen abgestimmt und gleichzeitig komplexe MPC-Pakete für Mehrgrößen-Destillationskolonnen eingesetzt. Im Folgenden erläutere ich die wichtigsten betrieblichen Unterschiede zwischen diesen beiden grundlegenden Regelungsmethoden.

Die Funktionsprinzipien von PID-Reglern verstehen

Ein PID-Regler arbeitet als geschlossener Regelkreis zur Fehlerkorrektur und ist direkt in speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS) oder DCS-Hardware integriert. Der Proportionalanteil reagiert auf den aktuellen Fehler, der Integralanteil berücksichtigt aufgelaufene frühere Fehler und der Differentialanteil sagt anhand der Änderungsrate zukünftige Fehlertrends voraus. Betrachten wir beispielsweise einen Industrieofen, in dem ein Temperatursensor die Wärmeleistung misst, während ein Regelventil den Dampfstrom steuert. Steigt die Ofentemperatur über den Sollwert, weist der PID-Algorithmus das Regelventil an, sich proportional zu schließen. Die Einstellung dieser drei Parameter erfordert jedoch eine sorgfältige Abstimmung, um Schwingungen im System oder eine träge Reaktion zu vermeiden.

Die Vorhersagekraft von MPC-Reglern erkunden

Die modellprädiktive Regelung (MPC) nutzt ein internes mathematisches Modell des physikalischen Prozesses, um das zukünftige Verhalten über einen festgelegten Zeithorizont vorherzusagen. Im Gegensatz zu Reglern mit nur einem Regelkreis verarbeitet ein MPC-Algorithmus gleichzeitig Wechselwirkungen zwischen mehreren Variablen, indem er mehrere Ein- und Ausgänge auswertet. Wenn beispielsweise bei unserem Industrieofen neben der Temperatur auch der Sauerstoffgehalt überwacht werden muss, hat ein herkömmlicher PID-Regelkreis Schwierigkeiten mit den Wechselwirkungen. Im Gegensatz dazu bewertet ein MPC mathematisch alle möglichen Regelungskombinationen, optimiert die zukünftige Leistung unter Berücksichtigung der Betriebsgrenzwerte und berechnet proaktiv die optimalen Stellgrößenänderungen. Daher greift MPC sofort korrigierend ein, anstatt auf eine Fehlerabweichung zu warten.

Wesentliche betriebliche Unterschiede zwischen PID und MPC

Der Vergleich von PID- und MPC-Reglern zeigt deutliche architektonische und funktionale Unterschiede in industriellen Steuerungssystemen:

• PID-Regler stützen sich ausschließlich auf aktuelle und vergangene Fehlerwerte, während MPC dynamische Prozessmodelle nutzt, um zukünftige Verläufe vorherzusagen.
• Das Verhalten von PID bleibt grundsätzlich reaktiv, während MPC prädiktiv und optimierungsbasiert arbeitet.
• PID-Algorithmen laufen nahtlos auf herkömmlichen SPSen, während MPC leistungsfähigere Rechenhardware wie fortschrittliche DCS-Knoten, Industriecomputer oder dedizierte IIoT-Gateways erfordert.
• PID regelt Einzelgrößen-Regelkreise mit einem Eingang und einem Ausgang (SISO) effektiv, während MPC bei der Koordination mehrerer Ein- und Ausgangsgrößen (MIMO) überzeugt.
• PID eignet sich für einfache Regelkreise mit schneller Reaktion, während MPC komplexe industrielle Prozesse mit langen Totzeiten dominiert.

Praktische Bewertung des Hardware- und Rechenaufwands

Für den Einsatz eines PID-Regelkreises ist nur ein geringer Rechenaufwand erforderlich, sodass sich in herkömmlichen speicherprogrammierbaren Steuerungen Zykluszeiten im Millisekundenbereich erreichen lassen. Außerdem weiß jeder Automatisierungsingenieur, wie sich PID-Verstärkungen durch Ausprobieren oder heuristische Verfahren einstellen lassen. MPC hingegen erfordert erhebliche Rechenleistung, genaue mathematische Prozessmodelle und ein robustes Management von Beschränkungen. Daher setzen Anlagenleiter MPC für besonders wertvolle Anlagenteile ein, bei denen die Optimierung multivariabler Wechselwirkungen durch geringeren Energieverbrauch und engere Produktspezifikationen erhebliche wirtschaftliche Vorteile bringt.

Praktisches Lösungsszenario: Optimierung einer Fraktionierkolonne mit MPC

Betrachten wir eine Trennkolonne für hochreine Produkte in einer großen petrochemischen Raffinerie, in der Produktreinheit und Sumpfzusammensetzung stark miteinander wechselwirken. Der Betrieb dieser Anlage mit herkömmlichen PID-Regelkreisen führt häufig zu ständigem Gegeneinanderregeln, Ventilverschleiß und Produkten außerhalb der Spezifikation bei Schwankungen des Einsatzstoffs. Das Verfahrenstechnikteam implementiert eine fortschrittliche MPC-Anwendung, die auf einem dedizierten Leitsystemserver oberhalb des DCS läuft. Der MPC-Algorithmus erfasst kontinuierlich Temperaturen, Drücke und Durchflussraten in der gesamten Kolonne. Indem er vorhersagt, wie sich Rücklauf und Verdampferleistung in 30 Minuten auf die Produktreinheit auswirken, regelt MPC mehrere Ventile gleichzeitig und gleichmäßig nach. So erreicht die Anlage eine präzisere Qualitätskontrolle, senkt den Energieverbrauch und verhindert kostspielige Wiederaufbereitung von Produkten.

Über den Autor

Liu Yong ist ein leitender Experte für industrielle Automatisierung mit über 15 Jahren internationaler Praxiserfahrung und Spezialisierung auf Advanced Process Control (APC), verteilte Steuerungssysteme (DCS), SPS-Programmierung und multivariable Optimierung. Im Laufe seiner beruflichen Laufbahn hat Liu erfolgreich komplexe PID-Regelkreise und MPC-Pakete für große Ölraffinerien, Chemieanlagen und Produktionsstätten in Asien und Nordamerika entwickelt, abgestimmt und in Betrieb genommen. Er ist ein zertifizierter Ingenieur für Steuerungssysteme und veröffentlicht regelmäßig technische Whitepaper zur Optimierung der industriellen Automatisierung.