최근에 들어 공업 설비의 대형화, 고도화가 이루어지고 있으며 이러한 설비 및 과거의 설비에 대한 인식의 확대로 설비관리 전산 시스템(CMMS : Computerized Maintenance Management System)에 대하여 많은 사업체가 타당성 조사 및 실행을 하고 있다. 본 논문에서는 웹 환경에서의 설비관리 시스템을 구현 방법 및 ASP를 이용하여 설비 인식에 대한 인프라 구축 및 프로그램의 프로토타입을 제시하고자 한다
I보일러-터빈 설비는 화력발전소의 주전원설비 내지 자가발전설비로서 보일러는 연료를 연소시켜 그 열을 수관내의 물에 전달하여 필요한 증기를 얻는 설비이고, 터빈은 보일러에서 보내온 고온, 고압의 증기를 팽창시켜 기계적 에너지로 변환하여 그 에너지로 발전기를 회전하여 전기를 얻는 장치이다. 보일러-터빈 설비는 전기적 출력과 드럼내의 증기압 및 수위를 적절히 조절함으로써 발전소의 안정된 운전을 도모하고 발전용 연료의 절감 및 이를 통한 공해 저감을 이루어야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 이런 보일러-터빈 설비에 대한 제어시스템을 설계하는 한 방법으로서 기준모델 추종형 퍼지 시스템을 제안한다. 보일러-터빈 설비는 다변수 비선형 시스템으로서 일반적인 제어시스템 구성이 힘들지만, 오버슈트가 없으며 속응성이 좋은 기준모델을 선정하고 이 기준모델을 추종하도록 하는데 일반적인 1입력-1출력 퍼지제어기만을 적용하여도 기준신호에 대한 추종성 및 외란제거 능력 그리고 모델링 오차에 대한 강인성까지 나타내는 제어시스템의 설계가 가능하게 되었다. 따라서 전원설비로서의 보일러-터빈 설비에 대한 효율적인 제어시스템 설계방법으로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 외란이나 시스템의 파라미터 변동 및 불확실성 등이 존재하는 설비시스템을 강인하고 정밀하게 제어할 수 있도록 하기 위해 학습제어 기법을 적용하는데 있어서, 그 수렴 성능을 향상시키고 외란에 대한 시스템의 강인성을 증대시키며 아울러 시스템을 더욱 안정화시키기 위한 방법으로서 궤환을 갖는 반복 학습제어 알고리즘을 제안하고, 이 알고리즘에 의해 시스템 출력이 목표 출력에 수렴한다는 것을 증명해 보이며 수렴하기 위한 조건들을 제시한다. 제안된 알고리즘은 일반적인 형태의 2차 선형 시변 시스템에 대해 적용한 시뮬레이션을 통해, 기존의 알고리즘들을 적용했을 때의 결과보다 수렴 성능과 외란에 대한 강인성이 훨씬 향상되었음을 확인할 수 있었다.
에너지절약이 중요시되고 있는 시대적 배경하에서 모든 설비에 있어서 시스템토틀로서의 고효율화가 중요한 테마로 되고 있다. 또한 최근의 설비는 기기계가 소형화, 대용량화하는 한편제어계는 복잡화, 고도화되고 있으며 운용의 평이화와 보전의 전문화가 발달되고 있다. 만일 설비장해가 발생했을 때에는 그 복구에 많은 시간과 경비를 필요로 할 뿐만 아니라 설비이동이 연속화되는 상황하에서는 장해나 메인터넌에 의한 설비정지는 생산성이나 품질의 저하에 크게 영향을 미친다. 따라서 설비를 계획할 경우에는 설계에서 건설, 운용, 보전, 폐기 또는 경신까지를 토틀로 포착하여 라이프사이클코스트를 최소로 하기 위한 검토가 되는 경우가 많아지고 있다. 설비 자체의 라이프사이클은 그 설계단계에서 거의 결정되는데 생산시스템(생산라인까지를 포함시킨 설비시스템)의 시점에서 라이프사이클코스트를 최소로 하기 위해서는 설비의 보전기술이 주요한 펙터가 된다. 여기서는 이 중요한 보전기술에 대하여 전원설비의 보전과 고장진단을 중심으로 해설하는 동시에 최근 일본의 NHK에서 개발한 음향분석에 의한 자가발전장치의 고장진단에 대하여 그 개요를 소개한다.
본지는 자동제어실비협의회(위원장 최전남) 제공으로 지난 호부터 자동제어 시리즈를 게재하고 있다. 이번 호에는 빌딩 에너지관리 시스템으로 세종대학교 신영기 교수의 '빌딩 에너지관리 시스템 보급과 활성화 방안'을 게재한다. 빌딩 에너지관리 시스템은 실내환경과 에너지 성능의 최적화를 도모하기 위한 시스템으로 업무용 빌딩이나 공장, 지역 냉난방의 에너지설비에 대한 에너지절약, 감시, 제어를 자동화 일원화 하는 시스템이다.
자동화 설비시스템에서 부품의 조립, 가공 등 복잡하고 정교한 임무를 수행시키기위해서는 end-effector의 이동경로 궤적에 대한 추적제어 뿐만 아니라 목표물에 대하여 접촉하는 힘의 궤적에 대한 추적제어가 필수적이다. 본 논문에서는 외란이나 시스템의 파라미터 변동 및 불확실설 등이 존재하는 자동화 설비시스템을 강인하고 정밀하게 제어할 수 ldT도로 하기 위해 동적 신경망 처리(DNP)라 불리우는 신경망 제어기를 설계하였다. 또한 자동화 설비시스템의 매니플레이터에 역기구학적인 좌표변환을 계산하기 위한 학습구조를 개발하였으며, DNP가 이용될수 있는 예를 설명하고자 한다. 제안된 동적 신경망인 DNP의 구조와 학습 알고리즘을 제시하고 컴퓨터 모의 실험을 통해 DNP를 이용한 제안된 학습법의 성능을 확인한다.
본 논문에서는 변전설비 운용의 자동화를 실현하기 위하여 변전설비에서 발생하는 다양한 사고를 판정할 수 있고, 변전설비 사고가 송전설비로 확산되는 경우에 대비하기 위하여 송전설비의 진단기능을 부가시킨 지역급전분소의 운전자 지원을 위한 지능적 통합 고장진단 시스템을 개발하였다. 본 논문에서 제안한 전문가 시스템은 변전설비와 송전설비에서 발생하는 다양한 사고를 진단할 수 있으며, 데이터 이중화 장치를 통하여 감시제어 시스템의 데이터 베이스를 공유하게 함으로서 최소한의 부담으로 기존의 감시제어 시스템에 설치할 수 있도록 하였다. 또한 지식에 포함된 불확실성을 처리하기 위하여 퍼지추론을 수행하였고, 모듈라 프로그래밍 기법과 메타-인퍼런스 기법을 사용하고 있으며, 저가의 개인용 컴퓨터로 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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