• 제목/요약/키워드: 예측제어(MPC)

검색결과 49건 처리시간 0.026초

석탄 가스화 복합 발전 플랜트의 분류층 가스화기 제어를 위한 선형 모델 예측 제어 기법 (Linear Model Predictive Control of an Entrained-flow Gasifier for an IGCC Power Plant)

  • 이효진;이재형
    • Korean Chemical Engineering Research
    • /
    • 제52권5호
    • /
    • pp.592-602
    • /
    • 2014
  • 석탄 가스화 복합 발전(coal-based IGCC power plant)에서 가스화기의 동적 상태와 성능이 플랜트 전체에 큰 영향을 미치므로, 가스화기가 문제 없이 운전 되도록 제어 하는 것은 전체 플랜트의 가동률을 높이는 데 있어 매우 중요한 일이라 할 수 있다. 가스화기의 안정적인 운전을 위해서는 고체 슬래그 층의 두께가 일정하게 유지되어야 하는데, 고체 슬래그 두께는 실시간 측정이 불가능하기 때문에 상태를 추정하여 추론 제어해야 한다. 본 연구에서는 Shell-type 가스화기의 동적 모사 모델을 개발하고 다변수 시스템의 추론 제어를 위한 방법으로 두 가지 선형 예측 제어 기법을 적용하여 그 특성을 분석하였다. 측정되지 않는 변수의 상태 추정을 위해 Kalman 필터 기법을 이용하였다. 측정 불가능한 1차 변수를 대신하여 측정 가능한 2차 변수를 제어하는 전통적인 추론 제어 기법으로는 외란의 종류에 따라 추론 제어가 불가능 할 수 있음을 확인하였고, 측정되지 않는 슬래그 두께를 Kalman 필터 기법을 이용하여 추정하여 성능 예측에 반영하고 외란 모델을 사용하여 예측 제어하는 경우 두 가지 측정 불가능한 외란 모두에 대해 추론 제어가 가능함을 확인하였다.

토크 리플 저감을 위한 매트릭스 컨버터 구동 유도 전동기의 향상된 예측 제어 기법 (An Improved Predictive Control of an Induction Machine fed by a Matrix Converter for Torque Ripple Reduction)

  • 이은실;최우진;이교범
    • 제어로봇시스템학회논문지
    • /
    • 제21권7호
    • /
    • pp.662-668
    • /
    • 2015
  • This paper presents an improved predictive control of an induction machine fed by a matrix converter using N-switching vectors as the control action during a complete sampling period of the controller. The conventional model predictive control scheme based matrix converter uses a single switching vector over the same period which introduces high torque ripple. The proposed switching scheme for a matrix converter based model predictive control of an induction machine drive selects the appropriate switching vectors for control of electromagnetic torque with small variations of the stator flux. The proposed method can reduce the ripple of the electrical variables by selecting the switching state as well as the method used in the space vector modulation techniques. Simulation results are presented to verify the effectiveness of the improved predictive control strategy for induction machine fed by a matrix converter.

불변집합에 기반한 삼상 인버터 시스템의 모델예측제어 (Invariant Set Based Model Predictive Control of a Three-Phase Inverter System)

  • 임재식;박효성;이영일
    • 제어로봇시스템학회논문지
    • /
    • 제18권2호
    • /
    • pp.149-155
    • /
    • 2012
  • This paper provides an efficient model predictive control for the output voltage control of three-phase inverter system which includes output LC filters. Use of SVPWM (Space Vector Pulse-Width-Modulation) and the rotating d-q frame is made to obtain an input constrained dynamic model of the inverter system. From the measured/estimated output current and reference output voltage, corresponding equilibrium values of the inductor current and the control input are computed. Derivation of a feasible and invariant set around the equilibrium state is made and then a receding horizon strategy which steers the current state deep into the invariant set is proposed. In order to remove offset error, use of disturbance observer is made in the form of state estimator. The efficacy of the proposed method is verified through simulations.

퍼지 로직 및 모델 예측 제어기 적용을 통한 초초임계압 화력발전소 부하 응답 최적화 운전 방법 설계 (Unit Response Optimizer mode Design of Ultra Super Critical Coal-Fired Power Plant based on Fuzzy logic & Model Predictive Controller)

  • 오기용;김호열
    • 전기학회논문지
    • /
    • 제57권12호
    • /
    • pp.2285-2290
    • /
    • 2008
  • Even though efficiency of coal-fired power plant is proportional to operating temperature, increasement of operating temperature is limited by a technological level of each power plant component. It is an alternative plan to increase operating pressure up to ultra super critical point for efficiency enhancement. It is difficult to control process of power plant in ultra super critical point because that point has highly nonlinear characteristics. In this paper, new control logic, Unit Response Optimizer Controller(URO Controller) which is based on Fuzzy logic and Model Predictive Controller, is introduced for better performance. Then its performance is tested and analyzed with design guideline.

DC Microgrid 연계형 PMSG 기반 풍력에너지 변환 시스템의 전력 품질 개선을 위한 가변 샘플링 시간이 적용된 모델예측제어 (Model Predictive Control with Variable Sampling Time for Improving Power Quality of PMSG-based Wind Energy Conversion System in DC Microgrid)

  • 이재형;추경민;정원상;원충연
    • 전력전자학회:학술대회논문집
    • /
    • 전력전자학회 2019년도 추계학술대회
    • /
    • pp.180-181
    • /
    • 2019
  • This paper proposes a method for improving the power quality of PMSG-based wind energy conversion system based on model predictive control in DC Microgrid. The MPC has a fast dynamic response. However, a large torque ripple deteriorating power quality is generated by a large and fixed switching period. On the other hand, the proposed method improves the power quality by setting the sampling time having zero torque error. The validity of the proposed method is verified through PSIM simulation.

  • PDF

비선형 강인 내부루프 보상기를 이용한 6자유도 원격조종 수중로봇의 선형 모델예측 제어 (Linear Model Predictive Control of 6-DOF Remotely Operated Underwater Vehicle Using Nonlinear Robust Internal-loop Compensator)

  • 김준식;최유나;이동철;최영진
    • 로봇학회논문지
    • /
    • 제19권1호
    • /
    • pp.8-15
    • /
    • 2024
  • This paper proposes a linear model predictive control of 6-DOF remotely operated underwater vehicles using nonlinear robust internal-loop compensator (NRIC). First, we design a integrator embedded linear model prediction controller for a linear nominal model, and then let the real model follow the values calculated through forward dynamics. This work is carried out through an NRIC and in this process, modeling errors and external disturbance are compensated. This concept is similar to disturbance observer-based control, but it has the difference that H optimality is guaranteed. Finally, tracking results at trajectory containing the velocity discontinuity point and the position tracking performance in the disturbance environment is confirmed through the comparative study with a traditional inverse dynamics PD controller.

분산형 저류시설-하수관망 네트워크 시스템의 입자군집최적화 기반 모델 예측 제어 (Model Predictive Control for Distributed Storage Facilities and Sewer Network Systems via PSO)

  • 백현욱;류재나;김태형;오재일
    • 한국지능시스템학회논문지
    • /
    • 제22권6호
    • /
    • pp.722-728
    • /
    • 2012
  • 도심지역의 하수관거 시스템은 우수 수용능력 및 하수 월류 발생 등의 시스템의 한계점을 가지고 있어, 강우시 우수 유출수로 인한 침수저감과 더불어 도시비점오염원의 저감에 모두 대응할 수 있는 저류시설의 도입이 주목받고 시작하였다. 최근 환경부에서는 방재적 우수관리와 더불어 합류식 하수관거 월류수, 분류식 우수관거 유출수 처리를 포함하는 다기능 저류시설을 "하수저류시설"이라 통칭하고, 이의 도입을 적극 추진하고 있는 실정이다. 반면 대규모 단일 저류시설 설치의 경우에는 공간 확보의 문제가 발생할 수 있으며, 이에 대안으로는 중 소규모의 분산형 저류시설 설치 및 운영을 들 수 있다. 본 연구에서는 분산형 저류시설-하수관망 네트워크 시스템의 최적 운용을 위한 모델 예측 제어기법을 제안한다. 이를 위해 첫째로 네트워크 시스템의 각 구성 요소의 수리모델을 제시함으로써 보다 정밀한 하수관망 네트워크의 거동을 모사하고자 한다. 둘째로 제안된 모델을 기반으로 현재의 강우 유입량을 고려하여 각 저류조의 수위, 하수관로의 유입/유출량을 예측하여, 입자군집 최적화 알고리즘을 이용한 모델 예측 제어기법을 바탕으로 주어진 제약조건을 만족하며 상황을 바탕으로 제안된 제어기법의 사용여부에 따른 효과를 비교 분석하고, 이의 타당성을 검증하고자 한다.

미세조류 생물반응기 시스템의 민감도분석을 위한 최적입력설계 및 모델예측제어 (Sensitivity Analysis with Optimal Input Design and Model Predictive Control for Microalgal Bioreactor Systems)

  • 유성진;오세규;이종민
    • Korean Chemical Engineering Research
    • /
    • 제51권1호
    • /
    • pp.87-92
    • /
    • 2013
  • 미세조류는 바이오연료를 생산하기 위해 필요한 성분인 지방질의 생산성이 우수하기 때문에 바이오연료의 유망한 원료로서 최근 많은 주목을 받고 있다. 본 연구에서는, 이러한 미세조류의 성장 속도와 미세조류 내부의 지방의 함량이 최대가 되도록 하기 위한 목적으로, 미세조류의 성장과 지방의 생성을 설명하는 제일원리(first principle)에 근거한 상미분방정식(ODE) 모델에 대하여 조사하였다. 모델은 6개의 상태변수와 12개의 파라미터로 이루어져 있으며, 미세조류의 성장을 영양분의 흡수와 흡수된 영양분에 의한 성장으로 두 단계로 나누어 설명한 Droop 모델의 가정을 따른다. 본 연구에서는 민감도 분석(Sensitivity analysis)을 위한 최대의 정보를 줄 수 있는 입력 신호를 결정하기 위해 D-optimality criterion을 이용한 최적 입력 설계(Optimal input design)를 수행하였으며, 구하여진 입력 신호를 적용하여 민감도 분석을 수행하여 모델에 좀 더 중요한 파라미터를 결정하였다. 또한 미세조류의 성장속도와 지방의 함량이 최대가 되도록 하기 위하여 모델 예측 제어(MPC)를 수행하였다.

전류 리플 저감을 위한 세분화된 공간전압벡터를 이용한 모델 예측 제어 기반의 SVM 방법 (Space Vector Modulation based on Model Predictive Control to Reduce Current Ripples with Subdivided Space Voltage Vectors)

  • 문현철;이준석;이준희;이교범
    • 전력전자학회논문지
    • /
    • 제22권1호
    • /
    • pp.18-26
    • /
    • 2017
  • This paper proposes the model predictive control with space vector modulation (SVM) method for current control of voltage-source inverter. Unlike the conventional method using a limited number of voltage vectors by switching states, the proposed method can consider various voltage vectors to identify the optimized voltage vector. The various voltage vectors are obtained by subdividing existing voltage vectors. The optimized voltage vector that minimizes the cost function is selected and applied to the inverter by using the SVM. The various voltage vectors and SVM reduce current ripples in the output AC side of the inverter compared with the conventional method. The effectiveness and performance of the proposed method are verified through simulation and experiment with a three-phase two-level voltage-source grid-connected inverter.