Rieger et al. / Sensormodelle ¤ ATV-DVWK 2003, Hennef Seite 1 ENTWURF UND OPTIMIERUNG VON MSR-SYSTEMEN MITTELS DYNAMISCHER SIMULATION - SENSORMODELLE L. Rieger, EAWAG Dübendorf J. Alex, ifak e.V. Magdeburg S. Winkler, IWAG TU Wien H. Siegrist, EAWAG Dübendorf 1 EINLEITUNG Zwischen der technischen Fertigstellung und einem funktionierenden EMSR-System liegen in der Regel Wochen arbeitsintensiver Anpassungen und Parametrierungen vor Ort. Die dynamische Simulation bietet ein Werkzeug, das diese Arbeitsschritte unterstützen und beschleunigen kann. Zumindest wenn die Qualität und Auflösung der Input-Daten den hier gestellten hohen Anforderungen entspricht. Dabei hängt die Vorhersagegenauigkeit nicht nur von der Güte des verwendeten biologischen Modells (z.B. IWA-Modelle ASM 1 - 3) und den Modellen zur Schlammabtrennung ab, sondern auch davon inwieweit die Eigenschaften der technischen Installationen, also z.B. der Belüftungsaggregate oder der Regler selbst, im Anlagenmodell berücksichtigt werden. Einen besonderen Stellenwert bei der Modellierung von Steuer- und Regelungssystemen haben – wie nachfolgend an einem realen Beispiel demonstriert wird – die eingesetzten Messgeräte. Werden diese nicht entsprechend in der Simulation berücksichtigt, kann es zu gravierenden Fehleinschätzungen kommen [2]. In diesem Tagungsbeitrag werden zwei Gruppen von Sensormodellen vorgestellt, die an der ifak Magdeburg (DE), der TU Wien (A) und der EAWAG Dübendorf (CH) entwickelt wurden [1, 2]. Die erste Gruppe erlaubt eine individuelle Anpassung an vorhandene Geräte [8] und soll so eine Optimierung bestehender Systeme ermöglichen. Die zweite Gruppe besteht aus verschiedenen Sensorklassen, die typische Messgeräte charakterisieren sollen. Eine Liste mit Beispielen erlaubt dem Planer von EMSR-Systemen eine vorgängige Auswahl unter den Messgeräten, um in einer Simulationsstudie die Auswirkungen der Messgeräte auf die Regelungen zu testen. Dies soll dem Planer die Ausschreibung von Messsystemen erleichtern, da er genauer spezifizieren kann, welche Arten von Messgeräten für die geplante Regelungstechnik in Frage kommen. Um die praktische Relevanz zu demonstrieren, soll als Fallbeispiel die Abbildung eines realen Systems im Modell vorgestellt werden. Ziel ist es, den Einfluss der bestehenden Messtechnik auf das Regelungsresultat zu verdeutlichen. Anschliessend werden die standardisierten Sensor- klassen vorgestellt. Die Sensormodelle basieren auf dem Softwarepaket Matlab/Simulink und können somit problemlos in die meisten gängigen Programme zur Kläranlagensimulation einge- bunden werden. Die Modelle können vom SIMBA-Portal der ifak [7] heruntergeladen werden. 2 ANSPRECHZEIT VON MESSGERÄTEN Neben systematischen und zufälligen Messabweichungen hat die Ansprechzeit der Messgeräte den grössten Einfluss auf das Regelungsresultat. Als Kennzahl wird meist T 90 [5] angegeben, also