화력발전소 보일러의 각종 공정은 대부분 비례 적분 미분 제어기에 의해 제어되어 왔다. 이러한 비례 미분 적분 제어기의 최적튜닝은 공정에 있어 가장 중요한 부분 중 하나라고 할 수 있다. 또한 보일러 제어는 다중의 입력과 루프로 구성되어져 있어 이를 튜닝하기가 어려워 현재까지의 최적튜닝은 튜닝전문가의 숙련도에 의해 결정되어져 왔다. 본 논문에서는 고급공정제어기(Advanced Process Control, APC)를 개발하는 과정과 이를 이용해 최종적으로 보일러 제어기에서 제어하고자 하는 대상에 대한 응답특성을 간단한 튜닝을 통해 구현하는 과정에 대하여 설명하고 그 결과를 시뮬레이터를 통해 시험함으로써 검증해 보이고자 한다.
본 연구는 유리 차수 미분의 수학적인 방법을 시스템의 응답을 제어하는 제어기에 적용하고자 한다. 따라서 제어기로 구성하기 위해서는 유리수 지수에 대한 적분기를 이산시간으로 변환하여 설계한다. IP 제어기는 오차에 대한 적분제어기를 구성하고 비례제어기는 시스템 출력만 적용하는 구조이다. 유리 차수 적분기를 IP 제어기의 적분제어기에 활용함으로 제어기를 설계한다. 먼저 PI 제어기와 IP 제어기의 성능을 비교하고, 설계된 제어기를 전동기의 속도 제어에 적용한다. 그 결과 전동기의 출력상태인 속도가 균일하며 정밀한 제어 성능을 얻을 수 있었다. 정상상태의 속도오차가 0.1 [%] 이내 이고, 오버슈트가 없는 정밀하며 균일한 속도 제어 성능을 가짐을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 열전소자를 이용한 온도 환경 시험기에 적용할 수 있는 퍼지제어기를 개발하였다. 온도환경 시험기에 퍼지제어기를 구현하기 위해 마이컴기반의 온도제어시스템을 제작하였다. 안정적인 온도 유지 및 온도 변화 속도를 향상시키기 위하여 퍼지제어기를 내장한 온도환경 시험기를 개발하였다. 제안한 방법의 유용성을 입증하기 위하여, 일반적으로 널리 사용되고 있는 비례-적분-미분 제어기와 비교하였다. 실험결과 제안한 퍼지제어기가 기존의 비례-적분-미분 제어기보다 상승시간, 오버슈트 면에서 좋은 제어성능을 보임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 산업 현장에서 일반적으로 많이 사용되고 있는 PID 제어기의 비례, 적분, 미분 파라미터를 다층 신경회로망을 이용하여 자동으로 동조하는 방법을 제안한다. 제안한 방식은 자기 궤환 뉴런을 가진 다층 신경회로망이 플랜트의 입력과 출력을 이용하여 PID 제어기의 파라미터들을 학습에 의하여 자동 동조한다. 다층 신경회로망은 자기 궤환 뉴런을 이용하여 입력층, 은닉층, 출력층의 3층으로 구성하고, 출력은 3개의 값을 갖는다. 이것은 PID 제어기의 비례(P), 적분(I), 미분(D) 파라미터로 사용된다. 이 값들은 특정한 값으로 고정되는 것이 아니라 제어 수행 과정 중에서도 다층 신경회로망의 학습에 의해 계속 변화된다. DC 서보 모터와 단일 관절 매니퓰레이터를 대상으로 시뮬레이션을 통해서 제안한 방식의 유용성을 확인한다.
본 논문에서는 슬라이딩 모드 제어기의 채터링 현상을 제거하기 위한 개선된 방법을 제안한다. 기존 방법은 스위칭함수의 미분을 특정 상수 또는 스위칭함수의 비례항으로 수렴하도록 하여 과도상태의 채터링을 제거하였으나, 제안된 방법은 스위칭함수의 미분이 스위칭함수의 비례-적분 항에 수렴하도록 하여 과도상태 및 정상상태에서의 채터링 혈상을 제거한다. 제안된 방법과 기존 방법을 비교 검토하기 위해 브러시리스 직류전동기 속도제어기에 대하여 모의실험을 통해 그 유용성을 확인한다.
본 연구에서는 앞에서 개발된 온도 제어 시스템을 더욱 소형 경량화하기 위해 서 일반 마이크로 컴퓨터 대신에 원보드 마이컴(one-board micom)을 사용하였다. 원보드 마이컴은 프로그램을 기계어로 작성해야하는 어려움이 있으나 가격이 저렴하고 주변장치가 필요없으며, 크기가 작아 제어시스템을 소형경량화 시킬수 있는 장점이 있다.
많은 분야에서 널리 사용되고 있는 PID 제어기의 형태는 오차를 갖는 폐루프 시스템으로 구성되며, PID 제어기는 비례, 적분, 미분 제어기로 나누어진다. PID 제어기의 형태가 여러 가지로 제안되고 있지만 보다 중요한 것은 PID 제어기의 파라미터들을 어떻게 적절히 정하느냐 하는 파라미터 조정 문제이다. 실제로 산업 현장에 설치되어 있는 PID 제어기는 대부분 숙련된 기술자에 의해 수동 조작에 의한 시행 착오(trial and error) 법으로 동조되고 있다. 이 경우는 많은 노력과 시간이 소비되고, 외란(disturbance)이 첨가될 경우 적절히 동조된다는 보장도 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 신경회로망을 이용하여 PID 제어기의 파라미터를 동조하는 제어 방법을 제안하였다. 단일 뉴런으로 구성하여 구조가 간단하고, 학습에 의한 성능 개선이 가능하다. 오차 역전파(Error Back-Propagation) 알고리즘에 의하여 PID 파라미터가 되는 가중치를 자동 동조하는 방법이다. 제안한 방식의 유용성을 보이기 위해 DC 서보 모터와 비선형 시스템인 단일 관절 매니퓰레이터를 대상으로 시뮬레이션을 하였다.
가스터빈 기관은 우주항공, 발전 플랜트뿐만 아니라 해상운송 분야에 사용되는 원동기로서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 그러나 그 구조가 복잡하고 연소과정에서 시간지연 요소가 포함되어 있어 가스터빈 기관을 잘 제어할려면 정교한 수학적 모델링이 필요하다. 본 논문에서는 가스터빈 기관의 주요 구성품인 가스발생기, PLA 액추에이터, 미터링 밸브에 대한 모델링 기법을 설명한다. 또한, 가스터빈 기관의 시운전 데이터를 기초로 몇 가지 정상상태 때의 동작점에서 서브모델을 구하고, 각 서브모델에 대해 비선형 비례적분미분 제어기를 설계하여 기관의 속도를 제어하는 방법을 제안한다. 제안하는 비선형 제어기는 비선형 함수로 구현되는 3가지 이득을 사용한다. 비선형 제어기의 파라미터는 제어시스템의 목적함수를 최소화하는 관점에서 실수코딩 유전자알고리즘으로 동조한다. 제안한 방법은 가스터빈 기관에 적용하고 시뮬레이션을 실시하여 그 유효성을 확인한다.
본 논문은 비선형 헬리콥터 시스템의 퍼지 비례-적분-미분 (PID) 제어기의 설계기법을 제안한다. 퍼지 제어기는 풍부한 자유도를 포함하므로 비선형 시스템의 제어에 매우 적합하다. 그러나 이의 설계는 전문가의 지식에 의존하므로 시스템의 정확한 지식의 획득에 어려울 경우 우수한 성능을 보장하는 제어기의 설계가 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 제안된 퍼지 PID 제어기의 성능 향상 및 최적화를 위하여 전역적 비선형 최적화 기법인 유전 알고리듬 (GA)을 도입한다. 본 논문에서 제안한 퍼지 PID 제어기의 설계기법은 실제 비선형 헬리콥터 실험 장치에 적용하여 그 효용성 및 실제 산업분야에의 응용 가능성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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