Optimal Adjustment of Misestimated Control Model for a Process with Shift and White Noise

백색잡음과 Shift가 존재하는 공정에서 제어식이 부정확한 경우의 최적 보정

Moving average(MA) and exponentially weighted moving average(EWMA) are the two most popular control methods in manufacturing. Both methods are optimized under the assumption that the exact control equation is known. This paper focuses on the problems rising from estimation errors. Based on the accuracy of the estimated parameter and the range of the weight parameter $\lambda$, the limitations are identified and the performance of methods are evaluated. Optimal adjustment for process shift with misestimated control model and its application control methods to actual process is researched. The efficiency of proposed method is evaluated through simulation.

생산 공정 제어방법들 중에서 이동평균 제어와 지수가중치 이동평균 제어는 가장 널리 사용되는 제어이다. 두 제어는 모두 정확한 제어식을 알고 있다는 전제 하에 최적화된 제어들이다. 이 논문에서는 제어식의 잘못된 예측으로부터 발생하는 문제점에 대해 다루었다. 추정한 모수의 정확도와 가중치 $\lambda$의 범위에 의해 결정되는 각각의 제어방식의 제어한계에 대해서 확인하고 제어 간의 성능을 평가하였다. 또한 잘못 추정된 모델이 존재하는 공정에서 Shift가 발생하였을 때 최적의 제어와 그것을 실제 공정에서 어떻게 적용할지에 대해서 연구하였다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법의 효용성을 검증하였다.