Furnace Set-up Prediction System Using Neural Network

신경망을 이용한 용해로 최적 SET-UP 예측시스템

  • Published : 1996.06.01

Abstract

TV 부라운관 유리를 생산하기 위한 용해 공정은 원료의 투입에서부터 유리물이 생성될 때 까지 고온의 화확적 작용을 거친다. 유리몰을 생성하기 위한 여러 가지 조건중에서 용해로 내부에서의 유리몰의 온도 변화 및 이에 따른 제반 공정변수의 조정 설정치(Set-up)는 불량률에 밀접한 영향을 미친다. 그러나 고온의 밀폐된 환경에서 반응이 진행되므로 공정의 운전 요원들은 그들의 경험을 바탕으로 용해로의 운전상태를 파악하고 운전해 나간다. 본 연구에서는 이러한 경험적 판단에 따른 위험성을 가능한 한 줄이고 용해로의 안정적인 운영을 통하여 불량률을 감소시키기 위하여 용해로 최적 Set-up 예측 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 일정 기간 동안의 용해로서 운전 상태와 불량률간의 관계를 신경망 기법을 이용하여 학습한 후에, 이를 이용하여 불량률을 유지하기 위한 Set-up 값을 예측하여 준다.

Keywords

References

  1. Biological Cybernetics v.52 Neural Computation of Decisions in Optimization Problems Hopfield J. J.;D. Tank
  2. Self-Organization and Associative Memory Kohonen T. K.
  3. IEEE Computer v.21 no.3 The Neural Phonetic Typewriter Kohonen T. K.
  4. Neural Network v.1 An Introduction to Computing Lippman R. P.
  5. IEEE ASSP Magazine An Introduction to Computing with Neural Nets Lippman R. P.
  6. Adaptive Pattern Recognition and Neural Networks Pao Y. H.
  7. Parallel Distributed Processing v.1 Learning Internal Representation by Error Propagation Rumelhart D. E.;G. E. Hinton;R. J. William
  8. 신경망 이론과 응용(Ⅰ) 김대수
  9. 삼성기술원 기술보고서, TR-007-KMJUNG-NN Process 운행 법칙을 고려한 최적화 정강모