공정제어-다단액위제어 예비레포트

문서 내 토픽

1. 공정제어

공정제어(Process Control)란 생산 공정에서 전체 또는 부분적인 과정을 자동화시킨 다양한 조작을 의미한다. 일반적으로 이러한 공정제어는 컴퓨터를 이용하며, 이러한 이용 방식에는 직접 계수제어(DDC)와 감시 전산제어(SCC)가 있다. 공정제어와 관련된 용어로는 제어변수(CV), 조작변수(MV), 외란변수(D), 설정점(SP) 등이 있다. Feedback 제어는 출력값과 목표값의 일치 여부를 확인하며 목표값에 수렴하도록 제어하는 방식이고, Feedforward 제어는 외란을 미리 예측하여 상쇄시키는 방식이다. Cascade 제어는 두 개의 피드백 제어 루프로 구성되어 Primary controller의 출력이 Secondary controller의 설정값을 움직이는 방식이다.
2. PID 제어기

PID 제어기는 비례-적분-미분 제어기로, 비례 제어기(P), 적분 제어기(I), 미분 제어기(D)가 함께 사용되는 제어기이다. P 제어기는 목표값과 현재값의 차이에 비례하여 조작량을 조절하는 방식이고, I 제어기는 오프셋을 제거하기 위해 시간에 따라 누적된 오차를 이용하는 방식이며, D 제어기는 공정의 안정성을 높이고 오버슈트를 줄이기 위해 미분 동작을 활용하는 방식이다. PID 제어기는 이러한 세 가지 제어 방식의 장점을 극대화하고 단점을 보완하기 위해 사용된다.
3. Process Modeling

Process Modeling은 PID 제어기의 튜닝 파라미터인 Kc(비례이득), τI(적분시간), τD(미분시간)를 구하기 위해 공정의 동특성을 규명할 수 있는 공정 모델을 구하는 과정을 의미한다. 이번 실험에서는 계단 입력을 이용한 공정응답곡선법을 통해 1차시간지연 모델을 구하고자 한다. 1차시간지연 모델의 파라미터인 τ(시상수), θ(시간지연), k(공정이득)를 구하게 된다.
4. Tuning Method

Tuning Method에는 heuristic tuning method, rule-based tuning method, Ziegler-Nichols tuning method, Cohen & Coon tuning method 등이 있다. Ziegler-Nichols tuning method는 간단하고 직관적이지만 small dead time process에만 적합하고, Cohen & Coon tuning method는 시간 지연이 큰 시스템에서 더 잘 작동한다는 특징이 있다. 이번 실험에서는 IMC-tuning 방법을 사용하여 Kc, τI, τD 파라미터를 구하고자 한다.
5. Cascade 제어

Cascade 제어는 두 개의 피드백 제어 루프로 구성되며, Primary controller의 출력이 Secondary controller의 설정값을 움직여서 제어하는 방식이다. 예를 들어 액체의 온도를 조절하는 Primary controller와 증기의 유량을 조절하는 Secondary controller로 구성될 수 있다. Cascade 제어를 사용하면 Secondary controller에서 외란을 상쇄시켜줄 수 있어 Primary controller에서 문제가 발생하지 않는다는 장점이 있다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. 공정제어

공정제어는 산업 현장에서 매우 중요한 역할을 합니다. 공정제어는 원료 투입부터 최종 제품 생산까지의 전 과정을 모니터링하고 제어하여 제품의 품질과 생산성을 향상시킵니다. 이를 통해 기업은 비용을 절감하고 경쟁력을 높일 수 있습니다. 공정제어 기술은 지속적으로 발전하고 있으며, 센서 기술, 제어 알고리즘, 데이터 분석 등 다양한 분야의 기술이 융합되어 발전하고 있습니다. 특히 최근에는 인공지능 기술이 공정제어 분야에 접목되어 더욱 정교하고 효율적인 제어가 가능해지고 있습니다. 향후 공정제어 기술은 스마트 팩토리, 지속 가능한 생산 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.
2. PID 제어기

PID 제어기는 공정제어 분야에서 가장 널리 사용되는 제어 알고리즘 중 하나입니다. PID 제어기는 비례, 적분, 미분 제어 동작을 통해 공정의 출력을 원하는 목표값으로 빠르고 정확하게 제어할 수 있습니다. 이러한 장점으로 인해 PID 제어기는 온도, 압력, 유량, 속도 등 다양한 공정 변수를 제어하는 데 활용됩니다. 최근에는 PID 제어기의 성능을 향상시키기 위해 퍼지 로직, 신경망 등 다양한 기법이 접목되고 있습니다. 또한 공정의 복잡성이 증가함에 따라 다변수 제어, 적응형 제어 등 더욱 발전된 PID 제어 기법들이 연구되고 있습니다. 이처럼 PID 제어기는 공정제어 분야에서 핵심적인 역할을 하며, 앞으로도 지속적으로 발전할 것으로 예상됩니다.
3. Process Modeling

Process Modeling은 공정제어 분야에서 매우 중요한 기술입니다. 공정 모델링을 통해 실제 공정의 동특성을 파악하고 이를 바탕으로 제어 시스템을 설계할 수 있습니다. 공정 모델링은 물리적 모델링, 경험적 모델링, 데이터 기반 모델링 등 다양한 방법으로 수행될 수 있습니다. 최근에는 기계학습 기술의 발전으로 데이터 기반 모델링 기법이 크게 발전하고 있습니다. 이를 통해 복잡한 공정도 정확하게 모델링할 수 있게 되었습니다. 또한 모델 예측 제어(MPC) 등 모델 기반 제어 기법의 발전으로 공정 모델링의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 향후 공정 모델링 기술은 디지털 트윈, 스마트 팩토리 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 할 것으로 기대됩니다.
4. Tuning Method

공정제어 시스템의 성능을 최적화하기 위해서는 적절한 튜닝 방법이 필요합니다. 튜닝 방법에는 다양한 기법이 있는데, 대표적으로 Ziegler-Nichols 방법, Cohen-Coon 방법, IMC 방법 등이 있습니다. 이러한 튜닝 방법들은 공정의 동특성 정보를 활용하여 제어기의 파라미터를 최적화합니다. 최근에는 기계학습 기반의 자동 튜닝 기법도 연구되고 있습니다. 이를 통해 복잡한 공정에서도 효과적인 튜닝이 가능해졌습니다. 또한 온라인 튜닝 기법의 발전으로 공정 상황 변화에 따른 실시간 튜닝도 가능해졌습니다. 공정 제어의 성능은 제어기 설계뿐만 아니라 적절한 튜닝 방법의 선택과 적용에 크게 의존합니다. 따라서 튜닝 방법에 대한 이해와 활용은 공정제어 분야에서 매우 중요한 기술이라고 할 수 있습니다.
5. Cascade 제어

Cascade 제어는 공정제어 분야에서 널리 사용되는 제어 구조 중 하나입니다. Cascade 제어는 주 공정 변수와 보조 공정 변수를 각각 제어하는 2개의 제어기로 구성됩니다. 이를 통해 공정의 동특성을 보다 정확하게 반영할 수 있으며, 제어 성능을 향상시킬 수 있습니다. Cascade 제어는 특히 상호 연관성이 높은 공정 변수들을 제어할 때 효과적입니다. 예를 들어 온도와 압력이 밀접하게 연관된 공정에서 Cascade 제어를 적용하면 보다 안정적이고 정밀한 제어가 가능합니다. 최근에는 Cascade 제어 구조에 다양한 제어 기법을 접목하는 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 이를 통해 Cascade 제어의 성능을 더욱 향상시킬 수 있을 것으로 기대됩니다. 공정제어 분야에서 Cascade 제어는 중요한 기술 중 하나로 자리잡고 있으며, 앞으로도 지속적으로 발전할 것으로 보입니다.