• 제목/요약/키워드: 플랜트 모델 불확실성

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혼합감도최소화를 이용한 열간압연 구동기에 대한 $H^{\infty}$ 속도제어 ($H^{\infty}$ Speed Control for Hot Rolling Mill Drives using Mixed Sensitivity Minimization)

  • 김종해;엄태호;박홍배;이상호;정진양;이주강
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제4권1호
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    • pp.134-140
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    • 1998
  • 포항제철 2열연공장의 사상압연에 사용되고 있는 DC 모터를 가지는 열간압연 구동기에 대한 견실 H/sup .inf./ 속도제어기 설계방법을 제안한다. 기존에는 PI 재어기법을 이용하여 속도를 제어하고 있으므로 불확실성과 외란등이 존재할 경우 양호한 제어 성능을 얻기 힘들다. 이를 해결하기 위해 주파수 하중 함수를 가지는 혼합감도최소화 문제를 설정하여 견실성을 보장하는 H/sup .inf./ 속도제어기를 설계한다. 이때 주파수 하중함수는 루프쉐이핑기법을 이용하여 주어진 구동기 플랜트에 적합하도록 선택한다. H/sup .inf./ 속도제어기 설계는 Pasek이 제시한 DC 모터의 모델링 방법에 의해 얻어진 모델을 포함하는 구동기 모델에서 속도제어기 부분을 제외한 모델을 대상으로 한다. 제안한 견실 속도제어기 설계방법은 파라미터 변화나 부하토크 변동 등의 외란에 대하여 폐루프 시스템의 견실안정성과 원하는 속도에 좋은 추적 성능을 보인다. 제어 대상인 포항제철 2열연공장의 열간압연 구동기에 대한 시뮬레이션을 통해 기준속도 추적성, 응답속도, 불확실성과 외란에 대한 견실성 등의 성능에 기존의 PI 속도제어기보다 양호함을 확인함으로써 제안한 견실 H/sup .inf./ 속도제어기 설계 방법의 타당성을 보인다.

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정성적 시뮬레이션에 의한 화력발전소 보일러 프로세스의 고장진단

  • 김응석;오영일;변승현
    • 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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    • 한국시뮬레이션학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.169-169
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    • 1999
  • 최근 산업 플랜트의 공정제어 시스템은 복잡하고 대규모화되어 고장 발생시 경제적 손실과 위험성이 증폭되어 규정된 안정서와 신뢰성 확보가 필수적이라 할 수 있다. 고장검출 및 진단기법은 시스템의 신뢰성을 높이기 위한 효과적인 방안을 연구하는 것으로 현대에 들어서 많은 학자들의 관심을 끌고 있으며 실제 계통에 점차적으로 응용되고 있다. 현재까지 개발된 고장검출 및 진단기법은 사용된 프로세스 모델의 형태, 고장검출 진단 알고리즘에 따라 다양하게 분류 될 수 있으며 일반적으로 사용된 모델에 따라 크게 1) 정량적 모델에 근거한 해석적 기법, 2) 정성적 모델에 근거한 기법, 3) 지식기반 진단 기법으로 구분 할 수 있다. 이중 정량적 모델 기법은 대상계통의 수학적 모델에 근거하여 운전 데이터를 분석함으로서 고장검출 진단을 수행하는 해석적 기법으로서 근본적으로 계통의 정확한 수학적 모델을 요구하므로 불확실성을 포함한 계통 및 비선형성이 강한 계통등에는 적용이 곤란하다. 정성적 모델 및 지식기반 기법은 정량적 진단 기법과는 달리 대상 프로세스에 대한 수학적 모델 대신에 운전자의 경험과 프로세스 변수간의 상호 작용 및 고장의 전파과정, 고장원인과 증상과의 직접적인 관계에 대한 구조적 지식에 근거한 것으로 고장원인에 대한 계통의 동작을 추론 할 수 있으며, 상황 변화에 따른 영향을 예측할 수 있다. 본 논문에서는 정성적 모델 및 지식기반 기법에 근거한 고장검출 및 진단 기술을 화력 발전소 보일로 프로세스에 적용하여 정성적 시뮬레이션에 의한 설비의 고장을 조기에 발견하여 고장 파급으로 인한 발전 정지 및 설비의 손상 확대를 방지하고 고장 발생시 신속한 원인 규명 및 후속 조치관련 정보들을 운전원에게 제공할 목적으로 현재 전력원에서 개발중인 지능형 경보시스템에 대하여 기술하고자 한다.음과 같이 설명하였다. 서로 상반되는 것들이 다음과 같이 설명하였다. 서로 상반되는 것들이 부딛힘이 없이 공존하고 일상의 논리가 무시된다. 부정, 의심이 없고 확실한 것이 없다. 한 대상에 가졌던 생각이 다른 대상에 옮겨간다(displacement). 한 대상이 여러 대상이 갖고 있는 의미를 함축하고 있다(condensation). 시각적인 순서가 무시된다. 마음속의 생각과 외부의 실제적인 일을 구분하지 못한다. 시간 상의 순서가 있다가 없다가 한다. 차례로 일어나야 할 일이 동시에 한꺼번에 일어난다. 대상들이 서로 비슷해지고 동시에 있을 수 없는 대상들이 함께 나타난다. 사고의 정상적인 구조가 와해된다. Matte-Blance는 무의식에서는 여러 독립된 대상들간의 구분을 없애며, 주체와 객체를 하나로 보려는 대칭화(symmetrization)의 경향이 있기 때문에 이런 변화가 생긴다고 하였다. 또 대칭화가 진행되면 무한대의 느낌을 갖게 되어, 전지(moniscience), 전능(omnipotence), 무력감(impotence), 이상화(idealization)가 나타난다. 그러나 무의식에 대칭화만 있는 것은 아니며, 의식의 사고양식인 비대칭도 어느 정도 나타나며, 대칭화의 정도에 따라, 대상들이 잘 구분되어 있는 단계, 의식수준의 감정단계, 집단 내에서의 대칭화 단계, 집단간에서의 대칭화 단계, 구분이 없어지는 단계로 구분하였다.systems. We believe that this taxonomy is a significant contribution because it adds clarity, completeness, and "global perspective" to workflow architectural discussions. The vocabulary suggested here

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사고로 인한 유해화학물질 누출확산의 대응을 위한 Cellular Automata기반의 시뮬레이션 시스템 (Cellular Automata Simulation System for Emergency Response to the Dispersion of Accidental Chemical Releases)

  • 폴신;김창완;곽동호;윤인섭;김태옥
    • 한국가스학회지
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    • 제22권6호
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    • pp.136-143
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    • 2018
  • Cellular automata는 천체물리, 사회현상, 화재 확산 및 피난 등 많은 분야의 시뮬레이션에 활용되고 있다. 본 연구는 빈번히 발생하고 있는 화학사고에 대비한, 위험성평가 및 비상대응계획 작성시 요구되는 화학물질 확산 시뮬레이션을 위한 보급용 모델을 cellular automata를 기반으로 개발하였다. 상세한 플랜트 안전설계용과는 달리, 실시간 사고대응을 위해선 빠른 계산과 더불어 피해영역 분포의 불확실성을 줄이기 위한 반복 계산이 요구된다. EPA ALOHA, 화학물질안전원 KORA 등이 있지만, 지속적인 모델과 코드의 보완이 가능하고, 중소기업용의 무료 S/W개발에 본 연구의 차별성이 있다. 계산시간이 많이 요구되는 full-scale CFD에 비해 상대적인 정확도의 손실은 감수하고, 특히 일반 사용자의 편리성을 도모하였다. 기상청 기상정보 연계를 비롯해, Python open-source 라이브러리들을 활용해, 기능 확장 및 지속적인 update가 가능하며, 사용자는 해당 플랜트의 지형도와 사용 물질의 입력만으로 쉽게 결과를 얻을 수 있다. Full-scale CFD 시뮬레이션과 대비해 정확도를 확인하였으며, 빠른 계산을 위해 GPU를 활용하는 open source software로 배포될 예정이다.

발전플랜트 성능데이터 학습에 의한 발전기 출력 추정 모델 (A Predictive Model of the Generator Output Based on the Learning of Performance Data in Power Plant)

  • 양학진;김성근
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제16권12호
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    • pp.8753-8759
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    • 2015
  • 터빈 발전 사이클에서의 안정적인 발전 출력 유지관리를 위해서는 검증된 성능 측정 데이터 그룹과 이를 바탕으로 한 발전 출력 성능 계산 절차의 수립이 필요하다. ASME PTC(Performance Test Code)의 성능 계산 절차를 기반으로 본 연구에서는 터빈 출력에 의한 발전기 출력 성능 산정을 위해서 터빈 팽창선 모델과 발전기 출력 측정 데이터의 입력 검증 모델을 구성하였다. 또한 불확실한 측정 데이터에 대한 검증 모델도 구성하였다. 지난 연구에서는 신경회로망과 커널 회귀의 학습 방법을 사용하였으나 본 연구에서는 미측정 데이터에 대한 보완을 하기 위하여 서포트 벡터 머신 모델을 사용하여 발전기 출력 계산 데이터의 학습 모델을 구성하였으며, 학습 모델 구성을 위해서 관련 변수의 선정을 위한 절차와 학습 데이터 구간을 설정하는 알고리듬을 개발하였다. 학습의 결과 오차는 약 1% 범위 안에 있게 되어 추정 및 학습 모델로서 유용함을 입증하였다. 이 학습 모델을 사용하여 측정 데이터 중 상실된 부분에 대한 추정 모델을 구성함으로써, 터빈 사이클 보정 성능 계산의 신뢰성을 향상시킬 수 있음을 검증하였다.

북극권 에너지 자원개발 활동을 위한 입지 적합도 평가 모델 개발 (Development of a Site Suitability Evaluation Model For Arctic-Circle Energy Resource Construction)

  • 김세원;최현준;양병윤;김영석
    • 한국지반신소재학회논문집
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    • 제22권3호
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    • pp.105-117
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    • 2023
  • 최근 글로벌 에너지 공급 위기로 인해 국제 에너지 시장에서 불확실성이 증가되고 있다. 이러한 시장 변화로 에너지 가격이 상승하고 있으며, 미개발된 에너지 자원이 풍부하게 저장된 극한지(북극권)까지 개발 대상 지역이 확대되고 있다. 북극권은 기존 에너지 플랜트 사업을 수행하던 지역과 차별되는 자연환경, 법, 제도, 문화, 이해관계자 등 특수한 건설 환경을 가지고 있기 때문에 사전에 개발지역에 대한 다양한 검토가 필요하다. 본 논문에서는 최근 비전통 에너지 자원개발이 활발히 이루어지고 있는 캐나다 앨버타(Alberta)주를 대상으로 건설 환경 관련 공간정보를 수집하고 구축하였다. 또한, 건설 환경 공간정보 데이터를 활용하여 자원개발을 위한 최적 입지 평가 모델을 개발하고, 기존 자원개발 지역과 비교·분석하여 신뢰도를 검증하였다.

선박의 동적위치유지 시스템을 위한 Sliding Mode 제어 연구 (A Study on a Sliding Mode Control Algorithm for Dynamic Positioning System of a Vessel)

  • 김영식;홍장표
    • 한국항해항만학회지
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    • 제47권4호
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    • pp.256-270
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    • 2023
  • 본 연구에서는 선박 또는 해양구조물에 설치되는 터렛(Turret)과 같이 제어 대상의 무게 중심 주변이 아닌 임의 지점을 운동 중심으로 선정하여 제어할 수 있는 동적위치유지(Dynamic positioning; DP)용 슬라이딩모드(Sliding mode) 제어기를 연구하였다. 이러한 슬라이딩모드 제어기는 선박 및 해양구조물 동역학 모델의 불확실성, 시공간에서 변화하는 미지의 해양환경에 의한 외력, DP 제어시스템의 과도 성능을 고려한 제어가 가능하다. 선박 및 해양구조물의 임의 지점을 기준으로 제어하기 위해 제어 대상의 기구학 방정식에 포함되는 자코비안(Jacobian) 행렬을 수정하여 슬라이딩모드 제어기를 설계하였다. 제어기의 강건성(Robustness)을 확보하기 위해 슬라이딩모드 제어기 설계에 리아프노프(Lyapunov) 안정도 판별 이론을 적용하였다. 일반적으로 DP 제어에서 제어기의 강건성 확보를 위해 PD(Proportional derivative) 제어 알고리즘 기반의 이득 스케줄링(Gain scheduling)을 사용한다. 그러나 이득 스케줄링을 적용하기 위한 적절한 이득을 찾는 것은 DP 시스템 적용을 복잡하게 만든다. 따라서 본 연구에서는 이러한 선박 및 해양구조물 DP 제어기의 복잡성을 해소하기 위해 슬라이딩모드 제어 알고리즘을 고려하였다. 제안된 슬라이딩모드 제어 알고리즘의 유효성을 검증하기 위해 시간 영역 시뮬레이션을 구현하였으며, 제어 알고리즘의 성능평가에 활용되었다. 제안된 슬라이딩모드 제어기의 유효성 검토를 위해 일반적인 PD 제어 알고리즘을 적용한 DP 제어 시뮬레이션 결과와 비교하였다.

데이터 증강 기반 회귀분석을 이용한 N치 예측 (A Prediction of N-value Using Regression Analysis Based on Data Augmentation)

  • 김광명;박형준;이재범;박찬진
    • 지질공학
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    • 제32권2호
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    • pp.221-239
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    • 2022
  • 플랜트, 토목 및 건축 사업에서 말뚝 설계 시 어려움을 겪는 주된 요인은 지반 특성의 불확실성이다. 특히 표준관입시험을 통해 구한 N치가 설계 시 주요 입력값이나 짧은 입찰기간과 광범위한 구역에서 다수의 현장시험을 실시하는 것은 실제적으로 어려운 상황이다. 본 연구에서는 인공지능(AI)을 가지고 회귀분석을 적용하여 N치를 예측하는 연구를 수행하였으며, 최소한의 시추자료를 학습시킨 후 표준관입시험을 실시하지 못한 곳에서 N치를 예측하는데 그 목적이 있다. AI의 학습 성능을 높이기 위해서는 빅 데이터가 중요하며, 금회 연구 시 부족한 시추자료를 빅 데이터화 하는데 '원형증강법'을 적용하여 시추반경 2 m까지 가상 N치를 생성시키는 작업을 선행하였다. AI 모델 중 인공신경망, 의사결정 나무, 오토 머신러닝을 각각 적용하였으며 이 중 최적의 모델을 선택하였다. 최적의 모델을 선택하는 방법은 세 가지의 예측된 AI 모델 중 최소 오차값을 가지는 것이다. 이를 위해 폴란드, 인도네시아, 말레이시아에서 수행한 6개 프로젝트를 대상으로 표준관입시험의 실측N치와 AI의 예측N치를 비교하여 타당성 여부를 연구하였고, 연구 결과 AI 예측값에 대한 신뢰도가 높은 것으로 분석되었다. AI 예측값을 가지고 미시추 구간에서 지반특성을 파악 할 수 있었으며 3차원 N치 분포도를 사용하면 최적의 구조물 배치가 가능함을 확인하였다.