• 제목/요약/키워드: 비선형 공정 특성

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단일 계단 응답에 근거한 Wiener형 비선형 공정의 간편한 모델 확인 방법 (Single Step Response Based Method for the Simple Identification of Wiener-type Nonlinear Process)

  • 임상훈;허재필;성수환;이지태;이용제
    • Korean Chemical Engineering Research
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    • 제61권1호
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    • pp.89-96
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    • 2023
  • 동적 선형 블록과 정적 비선형 블록이 직렬로 연결되어 있는 Wiener형 비선형 모델은 여러 화학 공정의 동특성을 묘사하는데 널리 사용되는데, Wiener형 비선형 공정의 모델 확인은 다소 긴 공정 활성화 데이터가 필요하다. 본 연구는 이러한 단점을 보완하기 위하여 단일 계단 응답으로부터 Wiener형 비선형 공정 모델을 찾아낼 수 있는 새로운 모델 확인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 계단 응답의 초기 응답으로부터 선형 동적 블록의 예측 응답을 얻어 선형 동적 블록의 모델을 확인하고, 이어서 비선형 정적 블록의 모델을 확인한다. 본 방법은 단일 계단 응답만을 사용하여 공정 모델 확인을 위해 필요한 공정 응답을 얻는 과정에서 시간과 비용적으로 큰 이득을 얻을 수 있다. 제안된 공정 확인 방법의 성능은 대표적인 Wiener형 비선형 공정인 pH 적정 공정과 액위 공정을 대상으로 검증되었다.

비선형 공정에서의 입력 공간 분할에 의한 퍼지 추론 시스템의 특성 분석 (Characteristics of Fuzzy Inference Systems by Means of Partition of Input Spaces in Nonlinear Process)

  • 박건준;이동윤
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제11권3호
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    • pp.48-55
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    • 2011
  • 본 논문은 비선형 공정의 퍼지 모델을 동정하기 위해 전체 입력의 공간 분할 및 퍼지 추론 방법에 따른 퍼지 추론 시스템의 입출력 특성을 분석하며, 퍼지 모델의 입력 변수와 퍼지 입력 공간 분할 및 후반부 다항식 함수에 의한 구조 동정과 파라미터 동정을 통해 비선형 공정을 표현한다. 퍼지 규칙에서 전반부 파라미터의 동정에는 입출력 데이터의 최소 값과 최대 값을 이용하는 최소-최대 방법 및 입출력 데이터를 군집으로 형성하는 C-Means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 입력 공간을 분할한다. 또한 전반부 멤버쉽 함수는 삼각형 멤버쉽 함수를 사용하여 입력 공간을 형성한다. 후반부 동정에서 퍼지 추론 방법은 간략 추론 및 선형 추론에 의해 시스템을 표현한다. 또한, 각 규칙의 후반부 파라미터들, 즉 후반부 다항식의 계수를 동정하기 위해 표준 최소자승법을 사용한다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 가스로 데이터를 사용하며 이 공정에 대해 성능을 평가한다.

퍼지모델을 이용한 비선형 공정의 적응 모델예측제어에 관한 연구 (A Study on an Adaptive Model Predictive Control for Nonlinear Processes using Fuzzy Model)

  • 박종진;우광방
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제6권2호
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    • pp.97-105
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    • 1996
  • 본 논문에서는 퍼지모델을 이용한 비선형 공정의 적응모델예측제어가 제안된다. 모델예측제어의 저긍구조는 순환 퍼지모델링을 통해 구현된다. 사용된 퍼지모델의 후건부가 입, 출력 변수의 선형식이기 때문에, 전체 공정의 모델을 구하고 이를 이용하여 미래 공정출력을 구한 후 비용함수를 최로로하는 제어법칙은 일반형 예측제어(GPC)와 같은 형태가 된다. 제안된 적응 퍼지모델 예측제어는 퍼지모델이 가지는 본래적인 비선형성으로 인해 비선형공정을 우수한 성능으로 제어한다. 공정제어입력의 변화량을 출력값으로 하는 적응 퍼지모델 예측제어(AFMPC)인 경우, 상수의 기준입력에 대해 정상상태가 없고 매우 우수한 성능을 보인다. 제안된 제어구조의 특성 및 성은 비선형 공정의 모의 실험에 의해 검증한다.

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HCM 클러스터링 알고리즘 기반 비퍼지 추론 시스템의 비선형 특성 (Nonlinear Characteristics of Non-Fuzzy Inference Systems Based on HCM Clustering Algorithm)

  • 박건준;이동윤
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제13권11호
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    • pp.5379-5388
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    • 2012
  • 비선형 공정에 대한 퍼지 모델링에서, 퍼지 규칙은 일반적으로 입력 변수 선택, 공간 분할 수 및 소속 함수에 의해 형성된다. 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 생성은 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, 입력 공간의 퍼지 분할에 의한 퍼지 규칙을 생성함으로써 복잡한 비선형 공정을 모델링 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할함으로써 비퍼지 추론 시스템의 규칙을 생성한다. 규칙의 전반부 파라미터는 HCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법에 의해 동정된다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용하여 비선형 특성 및 성능을 평가한다. 본 실험을 통해 고차원의 비선형 시스템은 매우 적은 수의 규칙을 가지고 모델링할 수 있었다.

선형 및 비선형 특성을 고려한 PID 동조 알고리즘 (PID tuning Algorithm for linear or non-linear characteristic)

  • 조준호;최정내;황형수
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2549-2551
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    • 2005
  • 본 논문은 제어 공정의 파라미터의 동정과 축소모델을 이용하여 선형 및 비선형 특성을 고려한 PID 제어기 설계를 제안하였다. 제어기 파라미터값은 2차의 지연시간을 갖는 축소 모델의 파라미터값에 의해 결정되며, 외란 및 제어 공정의 파라미터 값이 변할 때에는 실제 모델의 동정을 통해 구하며, 또한 실제 공정과 축소 모델의 관계식을 통해 제어 파라미터 값을 실시간으로 보정하여 제어한다. 시뮬레이션을 통하여 실시간 모델 동정 및 제어 파라미터 값이 보정됨을 확인 할 수 있다.

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pH 공정의 적응제어

  • 이지태;최진영
    • 제어로봇시스템학회지
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    • 제3권5호
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    • pp.58-64
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    • 1997
  • pH 공정은 비선형이며, 입력흐름의 성분과 농도가 바뀜에 따라 비선형성이 급격히 바뀌는 적응제어가 요구되는 공정이다. 최근 이 공정에 대한 모델링 기법이 확립되고, 매우 작은 수의 변수를 갖는 parameterization이 제안되어 간단한 형태의 우수한 적응제어법이 구성되어 있다. 그러나 estimation의 windup은 선형 시스템의 적응제어법에서와 마찬가지로 큰 문제점으로 남아있다. 본 고에서는 pH 공정의 적응제어법을 간략히 살펴보았으며 좀 더 견실하고 우수한 성능을 주는 방법을 위하여 두 가지 제안을 하였다. 한 제안은 기존의 변수 estimation의 목적함수가 제어기 성능에 직접적이지 못한 것을 바로 잡으려는 것이다. 새로 제안한 것을 적응제어에 바로 이용하는데 아직 걸림돌이 몇몇 남아 있어 연구가 요구되고 있다. 또 한 제안은 estimation windup을 해결하려는 것으로 pH 공정 특성상 나타나는 것으로 바로 pH 공정 적응제어에 이용될 수 있다.

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퍼지 클러스터를 이용한 비선형 추론 (Nonlinear Inference Using Fuzzy Cluster)

  • 박건준;이동윤
    • 디지털융복합연구
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    • 제14권1호
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    • pp.203-209
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    • 2016
  • 본 논문에서는 퍼지 클러스터를 이용한 비선형 추론을 위한 퍼지 추론 시스템을 소개한다. 전형적으로, 비선형 추론을 위한 퍼지 규칙의 생성은 일반적으로 입력 벡터 차원이 증가하면 규칙의 수가 지수적으로 증가하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 퍼지 클러스터를 표현할 수 있는 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 벡터 공간을 분산 형태로 분할하여 퍼지 모델의 규칙을 설계한다. 이러한 방법으로 복잡하고 비선형적인 공정을 퍼지 모델링 할 수 있다. 퍼지 규칙의 전반부는 퍼지 클러스터를 갖는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의해 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 4가지 형태의 다항식 함수의 형태를 가지며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법을 이용함으로써 추정된다. 그리고 비선형 공정의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 비선형 공정으로 많이 이용되고 있는 데이터를 이용한다. 실험 결과는 비선형 추론이 가능하다는 것을 보여준다.

비선형 공정을 위한 FCM 클러스터링 알고리즘 기반 퍼지 추론 시스템 (Fuzzy Inference Systems Based on FCM Clustering Algorithm for Nonlinear Process)

  • 박건준;강형길;김용갑
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제5권4호
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    • pp.224-231
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    • 2012
  • 본 논문에서는 비선형 공정을 퍼지 모델링하기 위해 FCM 클러스터링 알고리즘을 기반으로 하는 퍼지 추론 시스템을 소개한다. 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 생성은 일반적으로 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, FCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할함으로써 퍼지 모델의 규칙을 생성한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법에 의해 동정된다. 마지막으로, 비선형 공정의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용한다.

비선형 공정제어를 위한 매개변수 식별기법의 새로운 응용 (A Novel Application of the Identification Technique to Control of Nonlinear Processes)

  • 이지태;변증남
    • 대한전자공학회논문지
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    • 제21권2호
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    • pp.8-12
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    • 1984
  • 비선형 공정제어 문제에서 자주 요구되는 비선형 대수방정식들을 푸는 알고리즘을 제시하고자 한다. 먼저 방정식 변수들을 매개 변수화한 후 순환 식별 기법(recursive identification technique)을 적용하여 새로운 알고리즘을 구성한다. 결과적인 알고리즘의 형태와 그 특성은 Broyden의 Quasi-Newton법과 유사하지만, 그 유도과정과 순환식은 차이가 있으며, Broaden의 방법이 갖고 있는 거의 모든 장점을 갖고 있으면서 몇몇 풀기 어려운 함수에 대하여 더욱 빠르고 믿을 수 있음을 수치 비교로 알 수 있었다.

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다변량 통계 분석을 이용한 결측 데이터의 예측과 센서이상 확인 (Missing Value Estimation and Sensor Fault Identification using Multivariate Statistical Analysis)

  • 이창규;이인범
    • Korean Chemical Engineering Research
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    • 제45권1호
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    • pp.87-92
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    • 2007
  • 최근 공정의 이상을 감지하고 진단하기 위한 공정 모니터링 시스템의 개발이 공정 시스템 분야에서 많은 주목을 받고 있다. 공정으로부터 얻어지는 데이터는 공정의 특성에 대한 유용한 정보를 제공하고 이는 공정의 모델링과 모니터링 그리고 제어에 사용된다. 현대의 화학 및 환경 공정은 고차원적인 특성과 변수간의 강한 상관관계와 동특성 그리고 비선형적 특성을 가지고 있어 모델 기반 접근을 통해 공정을 분석하는 것을 쉽지 않다. 이러한 모델 기반 접근의 한계를 극복하기 위해 많은 시스템 엔지니어와 연구자들이 주성분 분석법(principal component analysis, PCA) 또는 부분 최소 자승법(partial least squares, PLS)과 같은 다변량 분석을 접목한 통계 기반 접근법에 초점을 맞추고 있다. 또한 동특성, 비선형성 등과 같은 특성을 가진 공정에 적용하기 위해 많은 다변량 분석법들이 보완되었다. 여기에서는 동적 주성분 분석법(dynamic PCA)과 케노니컬 변수 분석법(canonical variate analysis)을 이용한 결측 데이터의 예측법과 공정 변수의 복원을 통한 센서 오작동의 판별법에 대해 언급해 보고자 한다.