한국정보처리학회논문지 (The Transactions of the Korea Information Processing Society)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
권호 표지

퍼지 모델과 유전 알고리즘을 이용한 쓰레기 소각로의 연소 제어

Combustion Control of Refuse Incineration Plant using Fuzzy Model and Genetic Algorithms

  • 박종진 (청운대학교 인터넷컴퓨터학과) ;
  • 최규석 (청운대학교 컴퓨터과학과)
  • 발행 : 2000.07.01
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

본 논문에서는 퍼지 모델과 유진 알고리즘을 이용한 쓰레기 소각로의 언소 제어를 제안한다. 먼저 복잡하고 비선형 시스템인 소각로의 퍼지 모델을 얻기 위해 퍼지 모델링이 수행된다. 얻어진 퍼지 모델은 주어지는 입력에 대해 소각로의 출력을 예측한다. 그리고 유전 알고리즘을 이용하여 원하는 소각로 츨려에 대해 모든 가능한 해 집합 안에서 최적 제어입력 값을 탐색하고 얻어진 최적 제어입력은 소각로에 인가되어 제어가 행해진다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 휘해, 증발량을 출력으로 하는 소각로 연소제어의 컴퓨터 시뮬레이션이 수행되었다. 그 결과, 소각로의 퍼지 모델의 성능 평가지수 ISE(오차제곱 적분)는 0015로 매우 작았으며, 연소제어 시 증발량은 설정값 주위에서 일정하게 유지되고, 제안된 방법에 의한 성능지수 ITAE는 352로 수동운전에 의한 결과 1275보다 우수하였다.

In this paper we propose combustion control of refuse incineration plant using fuzzy model and genetic algorithm. At first fuzzy modelling is performed to obtain fuzzy model of the refuse incineration plant and obtained fuzzy model predicts outputs of the plant when inputs are given. Fuzzy model ca be used to obtain control strategy, and train and enhance operators' skill by simulating the plant. Then genetic algorithms search and find out optimal control inputs over all possible solutions in respect to desired outputs and these are inserted to plant. In order to testify proposed control method, computer simulation was carried out. As a result, ISE of fuzzy model of refuse incineration plant is 0.015 and ITAE of control by proposed method, 352 which is better than that by manual operation.

키워드

참고문헌

  1. H ONO etc., 'combustion control of refuse incineration plant by fuzzy logic,' Fuzzy Sets and Systems, Vol.32, pp.193-206, 1989 https://doi.org/10.1016/0165-0114(89)90254-6
  2. M. Fuziyoshi, 'A Fuzzy automatic combustion control System of refuse incineration plant,' Proc. of the 2nd Inter. Corf. on Fuzzy Logic & Neural Networks, pp.469-472, 1992
  3. B. Krause etc., 'A neuro-fuzzy adaptive control strategy for refuse incineration plants,' Fuzzy Sets and Systems, Vol.63, pp.329-338, 1994 https://doi.org/10.1016/0165-0114(94)90219-4
  4. 연세대학교 신에너지 시스템 연구소, 21세기를 대비한 신환경 기술과 관리, 1995
  5. T. Takagi and M. Sugeno, 'Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control,' IEEE SMC., Vol.15, No.1, pp.116-132, 1985
  6. M. Sugeno and Kang, G. T., 'Fuzzy Modeling and Control of Multilayer Incinerator,' Fuzzy Sets and Systems, Vol.18, pp.329-346, 1986 https://doi.org/10.1016/0165-0114(86)90010-2
  7. 장용줄, 이원장, 강근택, '안정성을 고려한 퍼지적응 제어기의 설계', 한국 퍼지 시스템 학회 1994년도 춘계학술대회 논문집, pp.178-184, 1994
  8. D. E. Goldberg, Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning, Addison-Wesley Publishing Co. Inc., 1989
  9. T. Goromaru etc., 'Modeling of a Refuse Incineration Plant and Its Application to Combustion Control Problem,' 計測自動制御學會, Vol.26, No.8, pp.42-49, 1990.(in japanese)