탑상공정의 운전효율을 높이기 위하여 기계학습에 기초한 MPC (Model Predictive Control) 시스템 개발
저자
발행기관
한국공업화학회(The Korean Society of Industrial and Engineering Chemistry)
학술지명
권호사항
발행연도
2019
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
145-145(1쪽)
제공처
본 연구에서는 현재 산업에서 많이 적용되는 MPC (Model Predictive Control)의 효율을 높이기 위해서 기존의 수학적 모델을 인공 신경망 모델로 대체하였다. 우선 특정 제어장치를 Aspen HYSYS를 이용하여 다양한 운전 시나리오를 기반으로 운전 데이터를 생성하였다. 이를 토대로 플랜트의 동적 거동을 모사하는 인공 신경망 모델을 개발하고, 개발된 모델과 최적화 알고리즘과의 결합을 통해 공정의 주요 장치에 운전 전략을 구축하는 제어 시스템을 설계하였다. 마지막으로 set-point tracking과 disturbance rejection을 통해 제어시스템의 성능을 검증하였다.
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