Semi-automatic parametrization of dynamic models using plant data

 |  Login

Show simple item record

dc.contributor Aalto-yliopisto fi
dc.contributor Aalto University en
dc.contributor.advisor Liikala, Teemu
dc.contributor.advisor Saarela, Ville
dc.contributor.author Hyvönen, Sanna
dc.date.accessioned 2017-10-30T07:54:36Z
dc.date.available 2017-10-30T07:54:36Z
dc.date.issued 2017-10-03
dc.identifier.uri https://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/28461
dc.description.abstract The aim of this thesis was to develop a new methodology for estimating parameters of NAPCON ProsDS dynamic simulator models to better represent data containing several operating points. Before this thesis, no known methodology had existed for combining operating point identification with parameter estimation of NAPCON ProsDS simulator models. The methodology was designed by assessing and selecting suitable methods for operating space partitioning, parameter estimation and parameter scheduling. Previously implemented clustering algorithms were utilized for the operating space partition. Parameter estimation was implemented as a new tool in the NAPCON ProsDS dynamic simulator and iterative parameter estimation methods were applied. Finally, lookup tables were applied for tuning the model parameters according to the state. The methodology was tested by tuning a heat exchanger model to several operating points based on plant process data. The results indicated that the developed methodology was able to tune the simulator model to better represent several operating states. However, more testing with different models is required to verify general applicability of the methodology. en
dc.description.abstract Tämän diplomityön tarkoitus oli kehittää uusi parametrien estimointimenetelmä NAPCON ProsDS -simulaattorin dynaamisille malleille, jotta ne vastaisivat paremmin dataa useista prosessitiloista. Ennen tätä diplomityötä NAPCON ProsDS -simulaattorin malleille ei ollut olemassa olevaa viritysmenetelmää, joka yhdistäisi operointitilojen tunnistuksen parametrien estimointiin. Menetelmän kehitystä varten tutkittiin ja valittiin sopivat menetelmät operointiavaruuden jakamiselle, parametrien estimoinnille ja parametrien virittämiseen prosessitilan mukaisesti. Aikaisemmin ohjelmoituja klusterointialgoritmeja hyödynnettiin operointiavaruuden jakamisessa. Parametrien estimointi toteutettiin uutena työkaluna NAPCON ProsDS -simulaattoriin ja estimoinnissa käytettiin iteratiivisia optimointimenetelmiä. Lopulta hakutaulukoita sovellettiin mallin parametrien hienosäätöön prosessitilojen mukaisesti. Menetelmää testattiin virittämällä lämmönvaihtimen malli kahteen eri prosessitilaan käyttäen laitokselta kerättyä prosessidataa. Tulokset osoittavat että kehitetty menetelmä pystyi virittämään simulaattorin mallin vastaamaan paremmin dataa useista prosessitiloista. Kuitenkin tarvitaan lisää testausta erityyppisten mallien kanssa, jotta voidaan varmistaa menetelmän yleinen soveltuvuus. fi
dc.format.extent 69 + 19
dc.format.mimetype application/pdf en
dc.language.iso en en
dc.title Semi-automatic parametrization of dynamic models using plant data en
dc.title Dynaamisten mallien puoliautomaattinen parametrisointi käyttäen laitosdataa fi
dc.type G2 Pro gradu, diplomityö fi
dc.contributor.school Kemian tekniikan korkeakoulu fi
dc.subject.keyword data mining en
dc.subject.keyword parameter estimation en
dc.subject.keyword cluster analysis en
dc.subject.keyword dynamic simulation en
dc.identifier.urn URN:NBN:fi:aalto-201710307307
dc.programme.major Chemical Engineering fi
dc.programme.mcode CHEM3027 fi
dc.type.ontasot Master's thesis en
dc.type.ontasot Diplomityö fi
dc.contributor.supervisor Jämsä-Jounela, Sirkka-Liisa
dc.programme Master's Programme in Chemical, Biochemical and Materials Engineering fi
dc.ethesisid Aalto 9627
dc.location P1 fi


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search archive


Advanced Search

article-iconSubmit a publication

Browse

My Account