공정제어 다단액위제어(Cascade 제어)

문서 내 토픽

1. 공정제어

공정제어는 공정의 제어변수(CV)를 외란(D) 하에서 조작변수(MV)를 적절히 조작하여 주어진 설정점(SP)에 최대한 근접하게 유지하도록 하는 것을 의미한다. 공정제어의 필요성은 공정 안정성 확보, 제품 규격 만족, 환경 규제치 만족, 운전 제약조건 만족, 실시간 공정 상태 파악, 공정 경제성 극대화 등이다. 대표적인 제어 전략으로는 되먹임제어(Feedback Control)와 앞먹임제어(Feedforward Control)가 있다.
2. Cascade 제어

Cascade 제어는 Primary controller의 출력 신호에 의해 Secondary controller의 설정값을 움직여서 행하는 제어 방식이다. Cascade 제어를 사용하면 Primary controller에 외란이 들어와 영향을 주기 전에 Secondary controller에 외란을 상쇄시킬 수 있어 제어가 잘 되는 장점이 있다.
3. PID 제어기

PID 제어기는 제어 오차의 비례값, 적분값, 미분값들을 선형조합한 값을 제어출력으로 내어주는 제어기이다. PID 제어기의 비례 이득(Kc), 적분 시간(τI), 미분 시간(τD)을 적절하게 설정하는 것을 PID 튜닝이라고 한다. 공정 모델링을 통해 얻은 공정 이득(k), 시간상수(τ), 시간지연(θ)을 이용하여 PID 튜닝 파라미터를 계산할 수 있다.
4. 공정 모델링

공정 모델링은 공정의 동특성을 규명하는 것으로, PID 제어기 튜닝을 위해 필수적이다. 계단 입력을 이용한 공정응답곡선법(Process Reaction Curve Method)을 통해 일차시간지연 모델의 파라미터인 공정 이득(k), 시간상수(τ), 시간지연(θ)을 구할 수 있다. 이를 이용하여 IMC 튜닝 방법으로 PID 제어기의 파라미터를 계산할 수 있다.
5. 실험 결과 및 고찰

실험에서 구한 PID 제어기 파라미터와 이상적인 파라미터를 비교한 결과, 적분 시간(τI)에서 차이가 있었다. 우리가 대입한 τI 값이 이상적인 값보다 크여서 제어 성능이 다소 저하되었다. τI 값을 줄이면 더 빠르고 안정적인 제어가 가능할 것으로 보인다. 또한 변곡점 찾기 등 공정 모델링 과정에서 오차를 줄일 필요가 있다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. 공정제어

공정제어는 산업 현장에서 매우 중요한 역할을 합니다. 공정제어를 통해 제품의 품질을 향상시키고, 생산 효율을 높일 수 있습니다. 공정제어 기술은 다양한 센서와 제어기를 활용하여 공정 변수를 실시간으로 모니터링하고 제어합니다. 이를 통해 공정의 안정성과 신뢰성을 확보할 수 있습니다. 또한 공정제어 기술은 에너지 절감, 환경 보호 등 다양한 측면에서 중요한 역할을 합니다. 따라서 공정제어 기술의 지속적인 발전과 적용이 필요할 것으로 보입니다.
2. Cascade 제어

Cascade 제어는 다중 변수 제어 시스템에서 널리 사용되는 기법입니다. Cascade 제어는 주 제어기와 보조 제어기로 구성되며, 보조 제어기가 주 제어기의 입력 변수를 제어함으로써 시스템의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 공정에서도 안정적인 제어가 가능합니다. Cascade 제어는 공정의 동특성을 고려하여 설계되어야 하며, 주 제어기와 보조 제어기의 상호작용을 고려해야 합니다. 또한 Cascade 제어의 튜닝 및 최적화 기법에 대한 연구가 지속적으로 필요할 것으로 보입니다.
3. PID 제어기

PID 제어기는 가장 널리 사용되는 제어 알고리즘 중 하나입니다. PID 제어기는 비례, 적분, 미분 항으로 구성되어 있으며, 이를 통해 정상 상태 오차, 과도 응답, 안정성 등을 효과적으로 제어할 수 있습니다. PID 제어기는 다양한 공정에 적용될 수 있으며, 간단한 구조와 쉬운 튜닝 방법으로 인해 산업 현장에서 많이 사용됩니다. 그러나 복잡한 공정이나 비선형 시스템에서는 PID 제어기의 성능이 제한적일 수 있습니다. 따라서 PID 제어기의 성능 향상을 위한 다양한 기법들이 연구되고 있습니다.
4. 공정 모델링

공정 모델링은 공정제어 및 최적화를 위해 매우 중요한 과정입니다. 공정 모델링을 통해 공정의 동특성을 파악하고, 이를 바탕으로 제어기를 설계할 수 있습니다. 공정 모델링 기법에는 물리적 모델링, 데이터 기반 모델링, 하이브리드 모델링 등 다양한 방법이 있습니다. 이 중 데이터 기반 모델링은 실험 데이터를 활용하여 모델을 구축할 수 있어 복잡한 공정에 적용할 수 있습니다. 또한 최근 기계학습 기술의 발전으로 공정 모델링의 정확도와 효율성이 크게 향상되고 있습니다. 따라서 공정 모델링 기술의 지속적인 발전이 필요할 것으로 보입니다.
5. 실험 결과 및 고찰

실험 결과 및 고찰은 공정제어 연구에서 매우 중요한 부분입니다. 실험을 통해 공정의 동특성을 파악하고, 제어 알고리즘의 성능을 평가할 수 있습니다. 실험 결과에 대한 체계적인 분석과 고찰은 공정제어 기술의 발전을 위해 필수적입니다. 실험 결과 분석 시에는 공정 변수의 변화, 제어 성능 지표, 에너지 효율 등 다양한 측면을 고려해야 합니다. 또한 실험 결과를 바탕으로 제어 알고리즘의 개선 방향을 도출하고, 공정 모델링 및 최적화 기법 등 관련 기술의 발전을 도모해야 합니다. 이를 통해 공정제어 기술의 실용성과 효과성을 높일 수 있을 것으로 기대됩니다.