이 논문에서는 PDA(Probabilistic Data Association) 필터를 이용한 표적 추적에서 평균자승추정오차의 기대값을 최소화하는 표적 검출 문턱값의 최적제어 방법을 제시하고, 닫힌 형태의 준최적해를 구한다. 최적의 검출 문턱값을 구하기 위한 이전의 연구에서는 그래프를 이용한 부정확한 최적화 방법이나, 매우 시간이 많이 소요하는 수치해석적 최적화 알고리듬을 사용하였다. 하지만, 이 논문에서는 정보감소인자의 수치적 근사화식을 이용하여, 최적제어문제로 정식화하여 닫힌 형태의 준최적 검출 문턱값을 구하였다. 이 결과는 실시간 표적 추적에서 유용하게 사용될 수 있다.
대규모 시스템 제어와 관련하여 몇 개의 부시스템으로 분할하여 처리하는 계층별 제어이론이 많이 연구되어 왔으며 특히 치수가 높은 대규모 비선형 시스템의 경우에 고차의 비선형 미분방정식을 동시에 적분을 해야하고 많은 계산량을 필요로 하므로 해를 구하기가 어려운 문제가 있다. 1980년대 Singh과 Hassan은 상호예측 알고리즘(two level prediction algorithm)을 제시한바 있고 이 방법은 비선형 대규모 시스템의 최적제어에 효과적이나 시스템 행렬 Q, R, S, H에 따라 제한된 최적화 구간에서만 성립되는 등 최적화 구간의 길이와 수렴성 여부가 행렬 값에 영향을 받는 알고리즘상의 단점이 있다. 본 연구에서는 수렴조건으로부터 평가함수에 구속조건(quadratic penalty term)을 부여하지 않는 새로운 개선된 알고리즘을 제시 적용하여 시스템 행렬 결정을 위한 과정 없이 수렴속도의 향상과 함께 최적의 수렴성 및 최적화 구간을 얻도록 했다. 분할된 비선형 시스템의 최적제어를 위해서는, 대수 반복연산만으로 2점 경계치 문제(two point boundary value problem)를 해결함으로써 기존의 수치 해석법에 비해 연산이 간단한 블록펄스 변환 방법을 사용해서 처리했다.
본 연구의 목적은 Navier-Stokes 유체의 최적 제어 문제의 해를 얻을 수 있는 효과적인 수치해석기법을 개발하고, 이를 물체의 항력(drag)을 최소화하는 문제에 적용하는데 있다. 본 연구는 항력을 줄인다는 산업적인 중요성과 함께 최적 제어를 위한 하나의 효과적인 최적화 기법의 모델을 제공하고 있다. 항력을 줄이기 위한 방법으로써 물체의 경계면에서 유체의 흡입(suction)과 방출(injection)이라는 기법을 사용하여 경계면에서 속도를 제어하였고, 목적함수로써 항력을 표현하기 위하여 에너지 소실의 변화율을 사용하였다. 컴퓨터 용량을 최소화하고 최적화에서의 해의 보장성과 경제성을 위하여, Navier-Stokes의 해석을 위하여 페널티 방법을 사용하였고 최적화 기법을 위해서는 SQP 방법을 사용하였다. 그리고 Navier-Stokes 유체는 대단히 비선형성을 나타내기 때문에 최적화를 수행하기에는 매우 힘들다. 이를 위하여 연속기법(continuation technique)을 사용하였다.
본 논문은 통행배정과 교통신호제어기의 결합문제를 풀기 위한 새로운 해법의 제시를 목적으로 한다. 통행배정과 신호제어 결합모형은 네트웍 디자인 문제(Network Design Problem)로 비선형 비분리 목적함수(Nonlinear and Nonseparable Objective Function)와 비선형제약 및 비컴백스 집합(Nonlinear and Non-Convex Set)형태로 인해 다수의 국지해(Multiple Local Optima)를 갖는 특징이 있다. 따라서 이렇게 복잡하고 난해한 문제를 푸는 해법은 많은 국지해중에 가장 최소한 값(Global Optima)을 찾을수 있는 방법을 제공하여야한다. 전체최적해(Global Optima)를 찾 을 수 있는 기존의 방법들은 확률적최적화방법(Stochastic Optimization Methods)에 속한다. 본연구에서는 이러한 방법중 금속공학에서 발 견된 모의담금빌법(Simulated Annealing Method)에 근거한 해법을 제시한다. 이방법이 통행배정과 신호제어 결합문제에 적용되는지 검토하기 위해 이해법의 수렴성(Convergence)을 증명했으며 또한 실제 프로그램된 모형을 작은 고안된 네트워크에 적 용했다. 마지막으로는 개발된 해법의 실용성을 실험하기 위해 두 가지의 보다 큰 도로망에 적용 및 분석을 했다.
석탄연소 화력발전소 보일러의 최적 제어는 부하요구에 대하여 보일러 출력을 신속히 제어하고, 보일러 출력에 대하여 보일러 입력에너지인 석탄 유량을 조절하여 에너지 균형을 맞추는 것이다. 이는 안정된 부하뿐 아니라 부하변동시에도 균형을 유지하면서 제어해야 한다. 석탄 연소 보일러 에너지 입력이 되는 석탄유량 측정 및 보정은 유류나 가스연료보다 까다롭고, 석탄 연료의 발열량이 시간에 대하여 변하는 문제가 있으므로, 신속하고 안정된 제어 성능을 위해 계측된 석탄 유량을 설계기준치로 환산, 보정하여 제어해야 한다. 이에 대한 기술은 일찍이 보일러 출력인 증기 보유열량을 측정하여 실제 계측한 석탄 유량을 연속적으로 보정하는 기법을 사용하고 있다. 이에 대한 석탄 열량 보정 제어로직을 검토하여 최적 튜닝방안에 대하여 고찰하고자 한다.
본 논문에서는 계층적 공정 경쟁 기반 병렬 유전자 알고리즘 (Hierarchical Fair Competition Genetic Algorithm: HFCGA)을 이용하여 Ball & Beam 시스템에 최적의 Fuzzy Cascade 제어기를 설계하고자 한다. Ball & Beam 시스템은 비선형적이며 Beam의 마찰계수와 Ball의 중력 가속도를 고려하여 Ball의 위치를 조정하는 시스템이다. 이러한 Ball & Beam 시스템에 대해 Fuzzy Cascade 제어기를 설계하고, 조기 수렴에 문제가 있는 기존의 유전자 알고리즘을 개선한 HFCGA를 이용하여 제어기의 파라미터를 최적화 한다. 마지막으로 실제 플랜트에 적용하여 설계된 제어기의 성능을 평가하고, PD Cascade 제어기와 Fuzzy Cascade 제어기의 성능을 비교한다.
태양광발전시스템은 최대의 전력을 생산하기 위하여 PV 패널의 운전을 최대전력점에서 동작하게 하는 MPPT(Maximum Power Point Tracking) 제어가 필요하다. 그중 대표적인 방법인 P&O(Perturb and Observe) 알고리즘은 전류와 전압을 측정하여 계산된 전력의 값이 최대가 되는 전압의 운전점을 찾는다. 그러나 센서의 측정오차로 인하여 발전전력의 계산 및 전압의 제어에 불규칙한 오차가 발생하여 정확한 MPP 운전점을 찾지 못하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 전형적인 맑은 날씨와 흐린 날씨에서 취득한 일사량 데이터와 전류 및 전압 센서의 오차를 고려하여 P&O 알고리즘에 의한 전력 생산량을 시뮬레이션 한다. 시뮬레이션 분석을 통해 실제 날씨 및 센서허용오차 조건에서 MPPT 목표 효율을 극대화할 수 있는 최적의 MPPT 제어주기와 변량전압의 크기를 제시한다.
정유 및 석유화학, 철강산업계는 제품수요의 변화, 에너지 및 원료단가 상승, 운전비용 상승 및 환경 규제 강화 등 다양한 주위 상황 변화로 인하여 기존 프로세스의 최적운전을 통한 비용절감이나 친환경적 운전이 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 공정 개선을 통해서 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로는 새로운 설비를 도입하거나 기존 설비를 고치거나 기존의 공정 설비 및 장치를 최대한 이용할 수 있도록 조업 조건을 설정해 주는 방법 등이 있다. 그 중 비용 측면에서 유리하며 짧은 시간 내에 공정의 생산성을 향상시킬 수 있는 방법은 환경변화에 맞춰 공정이 유연하게 대처하도록 최적의 조업을 유지하는 것이다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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