유전 알고리즘을 이용한 최적 서보 제어 기반의 다입 · 출력 가변속 오일쿨러 시스템의 정밀한 온도제어

• Published in: 설비공학 논문집, 33(11) Vol. 33; no. 11; pp. 566 - 578
• Main Authors: 오행림(Haeng Rim Oh), 정석권(Seok Kwon Jeong)
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 대한설비공학회 01.11.2021
• Subjects: 기계공학; Genetic algorithm(유전 알고리즘); Oil cooler(오일쿨러); Weighting matrix(하중 행렬); Optimal servo control(최적 서보 제어); Variable speed refrigeration system(가변속 냉동시스템)
• ISSN: 1229-6422; 2465-7611
• DOI: 10.6110/KJACR.2021.33.11.566

본 논문에서는 다입·출력 시스템인 가변속 냉동시스템의 실용적이고 체계적인 최적 서보 제어기를 제안하였다. 가변속 냉동시스템 기반의 오일쿨러를 대상으로 동특성 실험을 통해 얻은 전달함수로부터 상태 공간 모델을 구성한 후, 목표 온도에 엄밀히 추종하는 최적 서보 제어기를 설계하였다. 특히, 광대역 최적화 기법 중 하나인 유전 알고리즘을 이용하여, 제어기 설계 사양을 알고리즘의 제약 조건에 반영함으로써 설계 파라미터인 하중 행렬 를 반복 시행 없이 체계적, 확정적으로 설계하였다. 설계된 제어기는 오일쿨러를 대상으로 지령값 변경 및 외란 인가 시뮬레이션과 실험을 통해 뛰어난 목표 온도 추종 성능을 발휘함을 확인하였다. 또한 PI 제어기와의 비교를 통해 제안한 최적 서보 제어기의 효용성을 검토하였다. 뿐만 아니라 공칭 모델이 갖는 모델 불확실성에 대한 제어기의 강인성도 모델 파라미터 변동 시뮬레이션과 실험을 통해 확인하였다. 본 논문의 주요 결론을 요약하면 다음과 같다. (1) 최적 서보 제어기는 평가함수를 최소화하는 최적의 제어입력을 구현함으로써 가변속 냉동시스템의 제어량 간의 간섭 영향을 줄이며 주된 제어량인 오일출구온도를 허용 오차 범위 ±0.1℃ 이내로 정밀하게 제어하였다. (2) 유전 알고리즘을 이용하여 설계 사양을 만족하는 하중 행렬을 확정적으로 설계함으로써 시행착오를 없애고 체계적으로 최적 서보 제어기를 설계할 수 있다. (3) 실용적인 저차원의 상태 공간 모델을 기반으로 설계한 최적 서보 제어기는 지령값 변경 및 외란 인가 실험과 파라미터 변동 시뮬레이션을 통해 모델 불확실성과 외란에 대한 제어 강인성을 확보할 수 있었다. (4) 다입·출력 시스템인 가변속 냉동시스템의 최적 서보 제어기는 설계자가 하중 행렬 만을 결정하면 되므로 PI 제어기와 달리 제어기 설계가 용이하며, 향후 제어변수 확장 시에도 유연하게 대응할 수 있다. A variable speed refrigeration system (VSRS) has been applied to various industrial fields because of its excellent energy saving performance and partial load response capability. In this paper, an optimal servo controller for a variable speed oil cooler system was investigated to obtain precise temperature control performance against disturbance and model uncertainty. A state space model for controller design was derived from empirical transfer function. The controller was designed as a servo type to follow the step command strictly while minimizing an evaluation function of the secondary form for state variable and input energy. Especially, the weighting matrix, a key parameter in an optimal servo controller design, was automatically designed to meet design specifications using genetic algorithm (GA). The validity of the suggested controller was confirmed through MATLAB-based simulations and actual experiments. Moreover, the optimality and ease of design of the proposed optimal servo controller were demonstrated by comparing results with a conventional PI controller. KCI Citation Count: 0