Ein Quantensprung in der Regelungstechnik

Nolden Regelsysteme präsentiert auf der diesjährigen Fakuma mit Evo Control eine Innovation zur Temperaturregelung in der Kunststoffverarbeitung.

Im Bereich der Kunststoffverarbeitung ist es oft die Temperatur, die geregelt werden muss, da sie von entscheidender Bedeutung für die Fließeigenschaften und damit die Verarbeitungsbedingungen des geschmolzenen Kunststoffgranulats ist. Hier beherrschen seit Jahrzehnten sogenannte PID-Regler das Feld, die nach drei separaten mathematischen Modellen proportionales, integrales und differenzielles Verhalten kombinieren und daraus die erforderliche Stellgradänderung ermitteln.

Dieses in der Praxis bewährte Verfahren weist leider zwei entscheidende Nachteile auf, die jeder Kunststofffachmann nur zu gut kennt. Zum einen wären da die Überschwinger. Bevor sich der gewünschte Sollwert einstellt, wird dieser zunächst mehrfach über- und unterschritten, man sagt auch: „Der Regler schwingt sich ein.“ Zum anderen muss man PID-Werte ermitteln. Das Problem herkömmlicher PID-Regelung kennt jeder Spritzgießer: kräftiges Überschwingen der Temperatur je nach Regelstrecke. Man kann das abdämpfen, aber nicht völlig beheben. Damit ein PID-Regler präzise regeln kann, muss man ihm die für die vorliegende Regelstrecke, also meist das Spritzgießwerkzeug oder den Heißkanal, genau passenden P-, I- und D-Kennwerte einprogrammieren.

Zahlreiche Versuche wurden daher unternommen, diese Nachteile zu beseitigen oder wenigstens abzumildern. Bei Nolden Regelsysteme arbeitet man seit mehr als 40 Jahren auf diesem Gebiet, daher forschten die Ingenieure und Entwickler nach einer grundlegend neuen Lösung und wurden dabei in der Natur fündig. In der Biologie und Neurochemie werden Regelungsaufgaben durch sogenannte Neuronen ausgeführt, die zu komplexen Netzwerken zusammengefügt werden. Jedes Neuron führt nur eine überschaubare Funktion aus, die Genauigkeit des gesamten Prozesses ergibt sich aus der Vielzahl an Neuronen im Netzwerk. Ein wesentlicher Vorteil neuronaler Netzwerke ist aber vor allem, dass sie lernfähig sind, die Übertragungsparameter jedes Neurons können durch „Anlernen“ für die vorliegende Regelaufgabe „trainiert“ werden.

Neuronale Netzwerke sind seit einigen Jahren gut erforscht, sie wurden in mathematischen Modellen abgebildet und bereits häufig in der Wissenschaft zur Beschreibung komplexer, dynamischer Prozesse eingesetzt. Nolden Regelsysteme hat nun erstmals diese Modelle zur Temperaturregelung in der Kunststoffverarbeitung verwendet und präsentiert mit Nolden Evo Control die erste nicht überschwingende Prozessregelung. Evo Control ist für Nolden zum Patent angemeldet.

sl