EDITORIAL: Neue Methoden für die Modellbildung

Abstract

Leistungsfähige Verfahren der Automatisierungstechnik verlangen fast immer als unverzichtbare Voraussetzung ein mathematisches Modell des betrachteten Prozesses. Neben Black-Box-Modellen -in den letzten Jahren oft als Fuzzy-System oder Neuronales Netzwerk realisiert -behält die sogenannte theoretische Modellbildung, die ausgehend von Erhaltungssät-zen und phänomenologischen Beziehungen zu einem mathematischen Modell in Form von Differential-und algebraischen Gleichungen führt, ihre unvermindert große Bedeutung. Dies gilt schon allein deshalb, weil ein solches Modell das Verständnis für das Systemverhalten fördert und über die Automatisierungsaufgabe hinaus auch für die optimale Gestaltung des Prozesses selbst genutzt werden kann. Die große Bedeutung einer solchen Modellbildung kann man auch daran erkennen, daß die Anwendungsaufsätze in dieser Zeitschrift im allgemeinen mit der Modellbildung des betrachteten Prozesses beginnen.Oft wird die Modellbildung in enger Verbindung mit der Simulation gesehen, obwohl die beiden eigentlich getrennte Aufgaben sind. Natürlich wird das Modell gerne zur Simulation des Prozeßverhaltens insbesondere auch in Verbindung mit der entworfenen Automatisierungseinrichtung genutzt und ein Vergleich zwischen simulierten Prozeßausgangsgrößen und Meßgrößen des realen Prozesses dient der Validierung des Modells. Betrachtet man also die Modellbildung als Vorstufe zur Simulation, kann man mit einigem Recht behaupten, daß nach einer Programmierung des Gesamtsystemmodells in Fortran, der Verwendung von ASCII-Teilmodellen nach CSSL-Standard wie in ACSL und der heutigen Generation interaktiver Blockschaltbildsimulatoren wie SIMULINK nun mit neuen Modellierungsmethoden, die häufig mit dem Schlagwort "objektorientiert" charakterisiert werden, eine vierte Generation von Modellierungs-und Simulationssystemen verfügbar ist.Was ist daran das wesentlich Neue? Modellierungsmethoden der ersten drei Generationen orientieren sich noch relativ stark an den Erfordernissen der späteren Simulation, sie gehen davon aus, daß die Modelle bereits in einer hierfür geeigneten Form eingegeben werden. Üblich sind Differentialgleichungssysteme als Grundbeschreibung, ergänzt um algebraische Hilfsgleichungen, falls diese durch Sortieren auf eine sukzessiv abarbeitbare Form gebracht werden können. In der Regel liegen die physikalischen Grundgleichungen aber nicht in dieser Form vor, so daß der Ingenieur noch relativ viel Modellierungsarbeit "von Hand" zu leisten hat.Im Vergleich hierzu erfolgt bei Konzepten der vierten Generation eine strikte Trennung zwischen der eigentlichen Modellbildung und der späteren Anwendung des Modells, z.B. der Simulation. Konkret bedeutet dies, daß sich die Modellierung zunächst ausschließlich an den Gegebenheiten des zu modellierenden Systems orientiert, während Umformungen auf eine bestimmte Darstellungsform erst später und zwar weitgehend automatisiert auf der Basis graphentheoretischer Algorithmen durch den Rechner erfolgen. Der Modellierer wird somit weitgehend von aufwendigen und fehleranfä...