KR0121103B1

KR0121103B1 - 다기준 전문가형 퍼지논리 제어방법 및 장치

Info

Publication number: KR0121103B1
Application number: KR1019950001785A
Authority: KR
Inventors: 이봉국; 김광춘; 김종환
Original assignee: 이희종; 엘지산전주식회사
Priority date: 1995-01-28
Filing date: 1995-01-28
Publication date: 1997-12-04
Also published as: KR960029931A

Abstract

본 발명은 화학, 발전, 수처리 등의 제어시스템에 퍼지논리 제어기술을 적용하는 기술에 관한 것으로, 일반적인 퍼지논리 제어기에 있어서는 소속함수의 파라미터를 변경하여 각각의 문제를 실험에 의한 반복 시행적인 학습법에 의해 해결하여야 하므로 정교한 제어를 하기 위하여 규칙 설정에 대한 많은 경험을 필요로 하고, 시뮬레이션과 실험에 의한 많은 데이타가 요구되어 제어 대상에 따라 원하는 특성의 제어기 조정에 어려움이 있었는 바, 본 발명은 이를 해결하기 위하여 다기준 속성치를 이용하여 응답특성의 미세한 부분까지 정교한 제어를 할 수 있게 하고, 응답특성의 원하는 성능 지수를 최소화 하기 위해 수동조절이 아니라 전문가 기법에 의한 자동 조정이 가능하게 하였으며, 다기준 속성치의 평가와 중요도를 이용하여 각 규칙의 가중치를 구체적으로 원하는 사양으로 결정할 수 있게 하고, 정상 상태의 설정치만 운전자가 응답 요구를 할 수 있는 종래의 기술에 비해 상승시간, 오버슈트, 정정시간 등을 포함한 여러 응답을 요구할 수 있게 하였으며,분산제어 시스템의 제어 적용범위를 확대할 수 있는 효과가 있다.

Description

다기준 전문가형 퍼지논리 제어방법 및 장치

제1도는 일반적인 분산제어 시스템의 블록도.

제2도는 피아이디 기법을 적용한 일반적인 피엠에스/피씨에스의 블록도.

제3도는 본 발명의 다기준 전문가형 퍼지논리 제어장치에 대한 블록도.

제4도는 부분평가치를 포함하는 제어규칙 테이블.

제5도는 퍼지논리 제어기에 적용되는 퍼지변수 설명도.

제6도는 본 발명에 적용되는 규칙과 부분평가 테이블.

제7도는 임의의 공정을 G(s)로 정의하여 모의 실험한 결과 그래프.

제8도는 본 발명에 의해 갱신된 규칙을 보인 테이블.

제9도의 (가) 내지(다)는 중요도 규칙 관련 퍼지변수 설명도.

제10도는 다기준 전문형 퍼지제어 실험도.

제11도는 본 발명의 다기준 전문가형 퍼지논리 제어 방법에서 전문가 시스템에 대한 신호 흐름도.

제12도는 본 발명의 다기준 전문가형 퍼지논리 제어 방법에서 다기준 퍼지논리 제어과정에 대한 신호 흐름도.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명

100 : 피엠에스부, 110 : 관리부,

120 : 전문가 시스템부, 121 : 성능지수부,

122 : 규칙베이스, 123 : 패턴추출부,

124 : 전문가 시스템 모니터부, 200 : 피씨에스부,

201 : 가산기, 210 : 다기준 퍼지논리 제어부,

211 : 퍼지척도부, 212 : 부분평가 다기준부,

213 : 퍼지적분부, 214 : 가중치부,

215 : 퍼지논리 제어기, 301 : 공정부.

본 발명은 화학,발전,수처리 등의 제어 시스템에 퍼지논리 제어기술을 적용하는 기술에 관한 것으로, 특히 플랜트제어 시스템에 적용되는 분산형 공정 제어시스템의 제어기법을 향상시키기 위해 전문가 기법을 도입하여 시스템 운영을 보다 적응적으로 수행하는데 적당하도록 한 다기준 전문가형 퍼지논리 제어 방법 및 장치에 관한 것이다.

다기준 퍼지논리 제어기(Fuzy Logic Controller)는 퍼지논리 제어기의 각 규칙들에 퍼지척도(Fuzzy measure)와 퍼지적분(Fuzzy integral)을 이용한 가중치를 둠으로써 제어출력 응답의 다기준 속성치(시간영역에서의 제어시스템 성능평가 지수들)에 의해 원하는 출력 응답을 효과적으로 얻기 위한 제어기이다. 이 제어기는 분산제어 시스템에서 실제적인 제어를 담당하고 있는 제어 스테이션의 제어부에서 동작함으로써제어치를 결정한다. 제어기를 위한 여러 파라미터(다기준 속성치의 부분 평가치, 중요도)의 설정은 분산제어시스템의 감시부에 해당하는 감시 스테이션에서 수행하도록 한다.

분산 제어 수단으로 피아이디(PID:Proportion Integral Differen-tial)제어기가 주류를 이루고 있는데, 제1도는 일반적인 피아이디 제어기가 적용되는 분산 제어 시의 일예를 보인 것으로, 이의 작용을 설명하면 다음과 같다.

피엠에스1,2(PMS:Process Monitoring Station)(l0A)(10B)는 분산 제어 시스템의 상위 계층 스테이션으로 운전자와의 휴먼인터페이스(Human Interface)를 담당하여 전체 공정(Process4.0)의 동작상태를 모니터 화면을 통해 감시하는 기능과 데이타의 저장 및 관리를 담당한다. 하위 계층 스테이션인 피씨에스1,2N(PCS:Process Control Station)(30A-30N)는 공정으로 부터 필드버스(Field Bus)를 동해 직접적인 데이타 수집과 제어를 수행한다. 또한, 상위 계층의 에이씨에스(ACS:Advanced Control Station)(10C)는 고급제어 알고리즘 및 특수한 기능을 갖는 알고리즘을 포함하고 있다. 이상의 각 스테이션은 데이타 네트워크(20)에 의해 연결되어 있다.

제2도는 일반적인 분산제어 시스템에서 제어기의 블록도로서 이의 작용을 설명하면 하기와 같다.

피씨에스부(30)에서 설정치(SV)와 공정치(PV)가 가산기(31)에 공급되어 이들의 차값 즉, 오차(Error)가 피아이디제어기(32)에 공급되어 이로 부터 일정한 샘플링 주기에서 제어 출력치(MV)가 공정부(40)로 출력된다.

또한, 피엠에스부(10)에서는 공정 관리 및 모니터부(12)에 의해 제어 대상의 설정치인 SV(Set Value)와 제어치인 MV(Manpulated Value)와 공정치인 PV(Process Value)가 표시 및 관리되고, 설정치 발생부(11)에 의해 외부 시스템으로 부터 간접적으로 발생된 신호가 선택되거나 운전자에 의해 입력된 데이타가 선택되게 함으로써 운전자와의 인터페이스가 가능하게 된다.

상기 피아이디 제어기(32)는 대수적인 함수를 사용하는데, 논리적인 규칙을 이용한 제어기를 사용하는 경우, 일반적인 퍼지논리 제어기(Fuzy Logic Controller) 기능을 갖는 수단으로 대치하여 사용하게 된다.

그런데, 상기 피아이디 제어기(32)를 적용하는 시스템에서 공정상에 다음과 같은 특징이 있을 때 안정된 적용이 어렵다.

가) 공정이 큰 시간 지연 요소를 가질 때 :

공정을 1차 지연요소로 표현하면,

가 되는데, 여기서 S는 라플라스 변환자이고 공정 시스템은 식에서 나타난 시정수(T), 크기(K), 시간 지면(RL) 요소로 특정지어 진다. 여기서 지연시간 요소(L)가 클 경우에 피아이디 제어기(32)의 최적 파라미터를 발견하기가 어렵다.

나) 공정이 장한 비 선형성이 나타날 때:

위의 식G(s)와 같은 1차 지연 요소로 표현된 공정은 실제의 시스템을 한 동작점에서 간단히 선형화시킨 전달함수인데, 실제 시스템은 고려하지 않은 모델 특성(Unmodelled Dynamics)이 있다. 이러한 특성을 고려하지 못하고 선형화시키지 못한 비선형성이 크게 존재하는 경우에 피아이디 제어기(32)의 동조가 어렵다.

다) 공정의 동특성이 변할 때 :

설정치 변화에 따라 공정이 동작점은 변화하게 된다. 동작점에 따른 공정의 동 특성이 다르게 나타날 경우 제어 파라미터의 동조가 새롭게 필요한데 이 때, 피아이디 제어기(32)의 파라미터 동조가 용이하지 않다.

라) 부하의 변화나 공정의 외란이 존재할 때 :

제어 대상인 공정의 부하 변동이 심하거나 무시할 수 없는 외란(노이즈)이 제어 출력치나 공정값에 존재하는 경우에도 피아이디 제어기(32)의 파라미터 동조가 어렵다.

이러한 문제점을 해결하기 위해 보다 개선된 제어 수단을 필요로 하는데, 이에 대한 대책의 한 방법으로 퍼지논리 제어기를 들 수 있다. 그러나, 일반적인 퍼지논리 제어기는 여러 문제의 어려움을 실제로 극복할 수 있는 강인성 있는 제어를 할 수 있으나, 소속함수의 파리미터를 변경하여 각각의 문제를 실험에 의한 반복 시행적인 학습법에 의해 해결하여야 하므로 제어 시스템의 원하는 특성을 효과적으로 만족하기 위한 좋은 수단이라고 볼 수 없다. 즉, 소속 함수의 변화에 따른 시스템 특성을 충분히 조사하고 적용하여야 하므로 정교한 제어를 하기 위하여 규칙 설정에 대한 많은 경험을 필요로 하고, 시뮬레이션과 실험에 의한 많은 데이타가 요구되어 제어 대상에 따라 원하는 특성의 제어기 조정 어려움이 있었다.

따라서, 본 발명의 목적은 시스템의 다기준 속성을 나타내는 시스템 출력의 특성치인 상승시간(Rising Time), 오버슈트(Overshoot), 정정시간(Settling Time)에 관한 중요도를 나타내는 퍼지척도값에 대한 데이타를 전문가 기법에 의하여 원하는 성능 지수의 시스템 출력에 이르기까지 자동으로 적응시키는 퍼지논리 제어 방법 및 장치를 제공함에 있다.

상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다기준 전문가형 퍼지논리 제어방법은 설정치와 다기준 속성치에 의한 기준 사양치(x₁*)를 결정하는 제1단계, 중요도(g)를 초기화 하는 제2단계, 평가지수(P.I.)의 임계치 및 가중치, 퍼지규칙의 퍼지변수를 결정하는 제3단계, 공정치(PV)를 이용하여 패턴을 추출하는 제4단계, 평가지수치를 계산하는 제5단계, 임계치의 초과 여부를 결정하여 중요데이타를 갱신하는 제6단계를 반복수행하는 전문가 시스템 제어과정과, 중요도(g)를 초기화하는 제7단계, 공정치(PV)의 퍼지화를 수행하는 제8단계, 공정치(PV)의 퍼지화를 수행하여 퍼지적분을 통해 가중치를 결정하는 제9단계, 추론에 의해 제어출력을 결정하는 제10단계, 상기의 과정을 수행하여 획득한 공정치(PV) 및 제어 출력치(MV)의 데이타를 저장하는 제11단계를 반복 수행하는 다기준 퍼지논리 제어과정으로 이루어진다.

제3도는 본 발명의 일실시 적용예를 보인 다기준 전문가형 퍼지논리 제어장치의 블록도로서 이에 도시한바와 같이, 가중치를 이용한 퍼지논리 제어장치에 있어서, 외부 시스템이나 운전자와 인터페이스하여 제어대상의 제어목표 설정치(SV)를 발생하고, 상기 설정치(SV)를 비롯하여 제어치(MV)와 공정치(PV)를 표시및 관리하는 관리부(110)와, 중요도(g)의 변경을 원하는 시스템 응답 사양(평가치수의 임계치, 다기준 속성치)을 만족할 때까지 퍼지규칙을 이용한 전문가 기법의 추론에 의해 수행하는 전문가 시스템부(120)로 구성원 피엠에스부(100)와, 상기 관리부(110)에서 출력되는 설정치(SV)와 공정부(301)에서 출력되는 공정치(PV)의 차값을 구해 이를 오차(Error)값으로 출력하는 가산기(201)와, 다기준 속성치(상승시간, 오버슈트,정정시간 등)의 부분평가치(h)와 퍼지척도인 중요도(g)를 이용한 퍼지적분을 도입하여 가중치를 결정하는 다기준 퍼지논리 제어부(210)로 구성한 피씨에스부(200)로 구성한 것으로, 이와 같이 구성한 본 발명의 작용 및 효과를 첨부한 제4도 내지 제12도를 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다.

퍼지적분과 전문가 시스템의 원리가 제어기 적용에 사용되는 동작 설명을 구체적으로 하기 전에 개념적인 적용 방법을 설명하면 다음과 같다.

퍼지적분은 하나의 평가 대상에 대한 종합적인 평가를 내리는 것을 목적으로 한다. 평가 대상은 q개의 다기준 속성치의 평가 요소를 가지고 있으며, 부분 평가(h)와 중요도(g)를 평가요소에 지정할 수 있다. 부분평가란 다기준 속성치의 가 요소에 기준하여 평가대상을 부분적으로 평가하는 것이고, 중요도(g)는 퍼지척도이며, 다기준 속성치 요소에 대하여 평가 중요도를 할당하는 평가 대상의 원하는 기준의 척도치를 의미한다. 이 때, 적분은 부분 평가와 중요도의 종합이 되며, 퍼지척도(g)에 대한 부분평가(h)의 퍼지적분(ω)은 다음의 식과 같이 정의할 수 있다.

……………………………………………………… (식 1)

n = 1,2···,q

ω=q개의 부분 평가에 대한 종합평가 즉, 평가 대상에 대한 전체 평가치를 의미하며, 이를 가중치를 갖는 퍼지논리 제어기(215)에 적용할 수 있다. 즉, 제어 출력 응답을 평가대상이라고 가정하고, 원하는 퍼지제어출력 응답을 얻기 위해 제어출력은 여러 개의 규칙에 의해 결정되는데, 각 제어 규칙과 출력 응답간에 제어규칙이 출력 응답에 어느 정도 영향을 주는지를 평가 대상인 제어 출력 응답의 다기준 속성치(상승시간, 오버슈트, 정정시간 등)로 정의하여 이에 대하여 부분 평가(h)를 할 수 있고, 원하는 응답 기준(g)을 종합하여 각 규칙의 가중치를 퍼지적분에 의해 결정할 수 있다.

이러한 형태의 제어기를 다기준 퍼지논리 제어부(210)라고 하며, 이를 이용하여 가중치를 보다 효과적으로 결정함으로써 종래의 퍼지논리 제어기보다 정교하게 제어할 수 있게 된다. 여기서 퍼지척도값을 얻기 위해 퍼지추론을 이용하여 추론하는 전문가 기법을 도입합으로써 운전자의 편리성을 도모케 해준다.

다음은 상기 개념이 제3도에 적용되어 구체적으로 어떻게 동작하는지를 알아 본다. 먼저, 다기준 퍼지논리 제어기부(210)를 살펴보면, 가중치를 이용한 퍼지논리 제어기(215)는 다음과 같은 n개의 퍼지규칙으로 정의된다.

규칙 1 :

If e₁is E₁ ⁽¹⁾… and e_mis E_m ⁽¹⁾, then u is U⁽¹⁾with w⁽¹⁾.………………(식 2)

규칙 n :

1f e_nis E₁ ⁽ⁿ⁾… and e_mis E_m ⁽ⁿ⁾, then u is U⁽ⁿ⁾with w⁽ⁿ⁾.

사실 :

여기서, if부를 전건부(antecedent) 라고 하고, then부를 후건부(conse-quent) 라고 한다. e₁,…,e_m은 제어기 입력오차 퍼지변수이고, u는 제어기 출력 퍼지변수를 나타낸다. E₁ ^(j)와 U^(j)는 제어기 입력과 출력변수에 대한 퍼지집합이고, e₁ ^(*)은 구체적인(crisp) 제어기 입력이 되는 오차이며, 오차의 갯수는 m개라고 하자. w⁽ⁱ⁾는 i번째 규칙의 가중치이다. 물리적인 값(e₁ ^*,…,e_m ^*)이 입력되면 각 규칙에 대한 적합도(degree of fitness)인 f⁽ⁱ⁾(i=1,…,n)을 구함으로써 추론을 할 수 있게 되는데, Mamdani에 의한 추론 방법은 다음과 같다.

f⁽ⁱ⁾=min{μE₁ ⁽ⁱ⁾(e₁ ^*),… ,μEm⁽ⁱ⁾(e_m ^*)} ………………………………(식 3)

μ는 각 퍼지집합 E₁ ⁽ⁱ⁾에 대한 소속함수를 나타내고 f⁽ⁱ⁾는 임의의 i번째 규칙에 대한 입력치 (e₁ ^*,…,e_m ^*)를 각 소속함수에 대응시켜 얻은 해당 소속함수의 적합도 실수치 중 최소값을 나타낸다. 비퍼지화 방법으로 추론의 결과인 u^*는 다음의 (식 4)와 같이 구할 수 있다.

…………………………………(식 4)

C⁽ⁱ⁾는 출력 퍼지집합 U⁽ⁱ⁾의 최대치를 나타내고 U^*는 퍼지논리 제어기(215)의 출력치(MV)가 된다. 가중치 W⁽ⁱ⁾는 가중치부(214)에서 관리되고 있으며, 이는 퍼지적분을 수행하는 퍼지적분부(213)에서 구할 수 있다. 제어 출력 특성의 다기준 속성치는 상승시간(x₁), 오버슈트(x₂), 정정시간(x₃)으로 선택하고 각각에 퍼지적분을 위한 부분 평가치인 h⁽ⁱ⁾(x_j)(j=1,2,3)를 할당하여 각 규칙에 적용한다.

상승시간은 응답이 정상치의 10%에서 90%까지 되는데 요하는 시간이며, 오버슈트는 응답이 설정치를 초과하여 최초로 나타내는 최대치이고, 정정시간은 응답이 최종치의 허용범위(5%) 내에 안정되기 까지 요하는 시간을 의미한다. 부분평가되는 속성치는 부분평가 다기준부(212)에서 관리하고 있다. 각 규칙에서의 가중치는 미리 결정된 퍼지척도부(211)의 중요도 값(g)과 부분평가치로 부터 다음의 퍼지적분에 의해 얻는다.

n = 1,2,3

상기 (식 5)은 퍼지적분부(213)에서 실행되는 것으로, 이에 의해 가중치 데이타가 갱신된다. 상기 (식 3)의 제어규칙과 각 규칙의 부분 평가치에 대하여 2개의 입력 퍼지변수와 하나의 출력 퍼지변수를 선택하여 제어규칙을 테이블화 하면 제4도와 같다. 제어규칙의 전건부에 해당하는 입력 퍼지변수는 e(k),e(k)이고, 후건부에 해당하는 출력변수는u(k)이며, 이에 대한 퍼지전압 NB, MM, NS, ZO, PS, PM, PB는 다음과 같은 의미를 갖는다.

NB : 부(-) 방향으로 큼(Negative Big)

MM : 부방향으로 보통(Negative Medium)

NS : 부방향으로 작음(Negative Small)

ZO : 제로

PS : 정(+)방향으로 큼(Positive Big)

PM : 정향방으로 보통(Posiltive Medium)

PB : 정방향으로 작음(Positive Small)

즉, 입력에 대하여 퍼지집합 NB는 입력이 매우 작은 값인 집합, ZO는 입력이 대략 O인 집합, PB는 입력이 매우 큰 집합을 의미하며, 각 집합의 소속함수는 제5도에서와 같이 삼각형 형태이다. 제4도에서 각 규칙에 대한 기호 표현은 제6도와 같으며, hⁱ(x₁), hⁱ(x₂

), hⁱ(x₃)은 각각 상승시간, 오버슈트, 정정시간에 대한 부분 평가치를 나타낸다.

본 발명에서 제어규칙은 19개를 사용하였다. e(k),e(k)는 퍼지논리 제어부(215)의 입력이다.u(k)속도형 퍼지논리 제어기의 출력을 나타내며, 공정부(301)에 입력되는 실제의 제어기 출력 u(k)는 이전 주기의 u(K-1)값에 현재의u(k)값을 더한 값이 되고, 제3도에서 제어치 MV에 해당된다. e(k),e(k)의 관계는 다음의 식 (식 6)과 같다.

e(k)=y_r(k)-y(k)··················· ·(식6)

y_r(k) : 설정치

e(k)=e(k)-e(k-1)

또한, 출력응답의 속성치에 대한 부분평가의 등급을 5단계로 하여 a=1, b=a/2, c=b/2, d=c/2, e=d/2로 한다. 각 제어규칙이 제어 출력 응답의 속성치에 많은 영향을 주었을 때, 규칙의 해당 속성치에 대하여 높은 부분 평가 등급을 주었고,제어 규칙이 제어출력 응답에 영향을 적게 줄 때 낮은 부분 평가 등급을 주도록 하다.

상기의 규칙에 대해 임의의 공정을 G(s)로 정의하여 모의 실험을 행하면 다음과 같다.

이에 대한 실험결과는 제7도와 같다. 여기서, (a)의 경우는 반복실험에 의해 잘 조정된 종래의 퍼지제어기에 의한 출력특성 그래프이고, (b)의 경우는 x1(상승시간)에만 중요도를 높게 설정하였을 때의 경우로써 상승시간이 감소하고 있음을 알 수 있다. (c)의 경우는 x₂(오버슈트)에 대한 중요도를 고려한 것으로 오버슈트가 감소되었음을 알 수 있다. (d)의 경우는 x₃(정정시간)에 대한 중요도를 부여하였을 때 정정시간이 감소함을 보여주고 있다. 이로써 다기준 퍼지논리 제어부(210)가 각 다기준 속성치에 따라 정교하게 제어되고 있고 규칙에 대한 부분 평가가 잘 되었음을 알 수 있다.

다음은 제3도에서 퍼지적도부(211)의 중요도 값(g)을 전문가 기법을 도입하여 결정한다. 전문가 기법은 전문가의 지식을 베이스화 하여 입력데이타에 따라 적절한 결론을 추론해 줌으로써 운전자의 운전을 효과적으로 지원해 주는 방법이다.

이 기능을 수행하는 부분이 전문가 시스템부(120)이며, 이는 주어진 시간 응답 특성이 만족되도록 퍼지척도값인 중요도(9)를 갱신하는 역할을 수행하게 되며, 갱신을 위한 규칙베이스(122)의 규칙은 제8도와 같이 퍼지규칙을 사용한다.

상기 규칙베이스(122)의 추론을 위한 입력 데이타는 전건부에 해당하는 퍼지입력 변수로서 패턴 추출부(123)에서 얻어진 다음의 시간영역상에서 정의된 사양오차들(e_x1,e_x2,e_x3)이다. 이에 대한 퍼지집합은 제9도의 (나)와 같은 형태이며, 여기서, 퍼지집합 N은 네가티브, P는 포지티브를 의미한다.

………………………………………………(식 8)

i=1,2,3

상기의 (식 8)에서 e_x1는 상승시간 패턴의 오차, e_x2는 오버슈트 패턴의 오차, e_x3은 정정시간 패턴의 오차를 나타낸다. x₁ ^*는 원하는 출력 응답특성의 기준사양이고 여러 출력 특성치의 원하는 사양을 지정할 수 있다. n_i는 정규화 인자(nonrmalizing factor)이다. 이 때, 퍼지척도는 다음의 (식 9)와 같이 갱신된다.

상기 (식 9)에서 μ_FP(e_xi)는 제9도의 (가)와 같은 퍼지변수를 갖는 e_xi에 대한 소속함수를 나타낸다.ai는 제8도의 규칙에서 후건부에 해당하는 퍼지변수이며, 퍼지집합은 제9도의 (다)와 같다. 이에 퍼지집합의 의미는 앞에서 정의한 것과 동일하다. 전체 시스템의 평가지수는 성능 지수부(121)에서 관리하는데 이는 다음의 (식 10)과 같다.

상기 (식 10)에서 λ_i는 평가지수의 가중치를 나타내며, P.I.가 어느 임계치에 이를 때 퍼지척도의 갱신은 중지하도록 한다. 이에 대하여 임의의 공정을 G(s)로 정의하여 모의 실험을 행하면 다음 (식 11)과 같다.

이에 대한 실험결과는 제10도와 같다 주어진 시간영역 사양은 x₁=0.44초, x₂=1.5%, x₃=0.7초 이며, 각축은 응답의 다기준 속성치를 나타내고 이는 패턴 추출부(123)의 값이다. 초기 조건이 서로 상이한 상태에서 시작하여, 이에 대한 중요도(g)도 서로 다른 초기값을 가진다. 전문가 시스템부(120)는 패턴 추출을 수행한 후 제8도의 갱신 규칙에 의한 추론을 수행하여 중요도 값을 변화시키게 되며, 제어 출력 응답 다기준 속성치의 값을 일정한 값(x₁=0.44초, x₂=1.6%, x₃=0.72초)에 수렴시키게 되는데, 이는 원하는 여러 응답 특성 사양에 가까운 값임을 알 수 있다. 이로 부터 전문가 시스템부(120)는 자동으로 원하는 사양에 수렴되도록 중요도(g)를 변화시켜 운전자의 조작을 편리하게 해 준다.

제11도는 전문가 시스템부(120)의 신호 흐름을 나타낸 것으로, 이를 설명하면 다음과 같다.

제1스텝(S1)에서 설정치와 제어 시스템 응답 사양(x₁ ^*,x₂ ^*,x₃ ^*)을 지정한 후 제2스텝(S2)에서 퍼지척도인 중요도(g)를 초기화시킨다. 제3스텝(S3)에서 상기 (식 10)의 평가지수(P.I.) 임계치와 가중치(λ_i), 그리고 퍼지규칙의 각종 퍼지집합 지정 등 기타 제어기 운영의 파라미터를 초기화시킨다.

이 후,현장의 공정치(PV)를 읽어 들여 제4스텝(S4)에서 제어 출력 응답의 패턴을 추출하여 현재의 응탑사양(x₁,x₂,x₃)을 얻는다. 제5스텝(S5)에서 평가지수치를 상기 (식 10)과 같이 계산하여 임계치 초과 여부를 결정하고, 제6스텝(S6)에서는 상기 제5스텝(S5)의 계산 결과치가 임계치를 초과하지 않는 범위 내에서 원하는 값에 도달되었는지를 확인하여 도달되지 않았으면 다시 중요도 데이타를 계속 갱신하고 패턴추출과정을 반복 수행하게 되나, 원하는 값에 도달되었으면 갱신 조정 과정을 중단하고, 종료 메시지를 출력하여 운전자로 하여금 그 사실을 확인할 수 있게 한다.

제12도는 상기 전문가 시스템부(120)에서 갱신된 중요 데이타를 이용하여 다기준 퍼지제어를 실행하는 다기준 퍼지논리 제어부(210)의 신호흐름도로서 이를 설명하면 다음과 같다.

제1스텝(ST1)에서 상기 전문가 시스템부(120)에서와 같은 방법에 의해 중요도가 초기화 되고, 제2스텝(ST2)에서는 공정치(PV)의 퍼지화가 이루어져 퍼지입력변수인 e(k),e(k)값을 결정한다.

또한, 제3스텝(ST3)에서는 상기 (식 5)와 같은 퍼지적분에 의해 가중치가 결정되고, 이 후, 제4스텝(ST4)에서는 결정된 가중치를 이용하여 상기 (식 4)와 같이 제어출력(MV)을 결정하고, 이를 공정부(301)에 출력한다.

이 후, 마지막 스텝(ST6)에서는 종료요구가 입력되는 지를 확인하여 종료요구가 입력되지 않으면 공정치(PV), 제어출력(MV) 데이타를 저장함으로써 이를 상위 시스템인 피엠에스부(100)에서 사용할 수 있게 한다.

이상에서 상세히 설명한 바와 같이, 본 발명은 첫째, 다기준 속성치를 이용함으로써 응답특성의 미세한 부분까지 정교한 제어를 할 수 있는 효과가 있고, 둘째, 응답특성의 원하는 성능 지수를 최소화 하기 위해 수동조절이 아니라 전문가 기법에 의한 자동 조정이 가능하게 함으로써 운전이 용이하고 편리하게 되는 효과가 있고, 셋째, 다기준 속성치의 평가와 중요도를 이용하여 각 규칙의 가중치를 구체적으로 원하는 사양으로 결정할 수 있는 효과가 있고, 넷째, 정상 상태의 설정치만 운전자가 응답 요구를 할 수 있는 종래의 기술에 비해 상승시간, 오버슈트, 정정시간 등을 포함한 여러 응답을 요구할 수 있는 효과가 있고, 다섯째, 적용할수 있는 제어 대상의 범위가 넓어지게 되어 분산제어 시스템의 제어 적용범위를 확대할 수 있는 효과가 있다.

Claims

설정치와 다기준 속성치에 의한 기준 사양치(x_i ^*)를 결정하는 제1단계, 중요도(g)를 초기화 하는 제2단계, 평가지수(P.I.)의 임계치 및 가중치, 퍼지규칙의 퍼지변수를 결정하는 제3단계, 공정치(PV)를 이용하여 패턴을 추출하는 제4단계, 평가지수치를 계산하는 제5단계, 임계치의 초과 여부를 결정하여 중요데이타를 갱신하는 제6단계를 반복수행하는 전문가 시스템 제어과정과, 중요도(g)를 초기화하는 제7단계, 공정치(PV)의 퍼지화를 수애하는 제8단계, 공정치(PV)의 퍼지화를 수행하여 퍼지적분을 통해 가중치를 결정하는 제9단계, 추론에 의해 제어출력을 결정하는 제10단계, 상기의 과정을 수행하여 획득한 공정치(PV) 및 제어 출력치(MV)의 데이타를 저장하는 제11단계를 반복 수행하는 다기준 퍼지논리 제어과정으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 다기준 전문가형 퍼지논리 제어방법.
제1항에 있어서, 제1단계 기준 사양치(x_i ^*)는 다음의 식으로 정의되는 것을 특징으로 하는 다기준 전문가형 퍼지논리 제어방법.

i : l,2,3

e_xi: 시간영역 상에서 정의된 사양 오차

n_i: 정규화 인자
제1항에 있어서, 제3단계의 평가지수(P.I.)의 임계치 및 가중치, 퍼지규칙의 퍼지변수의 다음의 식으로 정의되는 것을 특징으로 하는 다기준 전문가형 퍼지논리 제어방법.

P.I. : 전체 시스템의 평가지수

λ_i: 평가지수의 가중치

e_xi: 시간영역 상에서 정의된 사양 오차
제1항에 있어서, 제6단계의 중요데이타는 다음의 식으로 정의되는 것을 특징으로 하는 다기준 전문가형 퍼지논리 제어방법.

μ_FP(e_xi) : 소정의 퍼지변수를 갖는 exi에 대한 소속함수

a_i: 소정의 규칙에서 후건부에 해당하는 퍼지변수
제1항에 있어서, 제9단계의 퍼지적분은 다음의 식으로 정의되는 것을 특징으로 하는 다기준 전문가형 퍼지논리 제어방법.

W_i ⁽ⁿ⁾: 가중치

h_i ⁽ⁿ⁾: 상승시간에 대한 부분 평가치

g : 중요도 값
제1항에 있어서, 제10단계의 제어출력은 다음의 식으로 정의되는 겻을 특징으로 하는 다기준 전문가형 퍼지논리 제어방법.

C⁽ⁱ⁾: 출력 퍼지집합 U(i)의 최대치

U^*: 퍼지논리 제어기(215)의 출력치(MV)

W⁽ⁱ⁾:가중치
가중치를 이용한 퍼지논리 제어장치에 있어서, 중요도(g)의 변경을 원하는 시스템 응답 사양(평가지수의 임계치, 다기준 속성치)을 만족할 때까지 퍼지규칙을 이용한 전문가 기법의 추론에 의해 수행하는 전문가 시스템부(120)를 포함한 피엠에스부(100)와, 다기준 속성치(상승시간, 오버슈트, 정정시간 등)의 부분평가치(h)와 퍼지척도인 중요도(g)를 이용한 퍼지적분을 도입하여 가중치를 결정하는 다기준 퍼지논리 제어부(210)를 포함한 피씨에스부(200)로 구성한 것을 특징으로 하는 다기준 전문가형 퍼지논리 제어장치.
제7항에 있어서, 전문가 시스템부(l20)는 제어 시스템의 성능지수를 관리하는 성능지수부(121)와, 상기 성능지수부(121)의 성능지수를 이용하여 퍼지규칙에 의한 규칙베이스 관리와 추론을 수행하여 새로운 퍼지척도치인 중요도(g)를 결정하는 규칙베이스(122)와, 공청치(PV)의 패턴을 추출하는 패턴 추출부(123)와,상기 성능지수와 규칙베이스, 패턴 형태를 표시 및 관리하고, 관리부(110)의 공정관리 및 모니터부(112)와 필요한 데이타를 공유하는 전문가 시스템 모니터부(124)로 구성한 것을 특징으로 하는 다기준 전문가형 퍼지논리 제어장치.
제7항에 있어서, 다기준 퍼지논리 제어부(210)는 상기 전문가 시스템부(120)에 의해 갱신되는 퍼지척도 데이타를 저장함으로써 중요도를 관리하는 퍼지척도부(211)와, 다기준 속성치의 부분 평가치를 관리하는부분평가 다기준부(212)와, 상기 중요도와 부분 평가치를 사용하여 퍼지적분을 수행하는 퍼지적분부(213)와,결정된 가중치를 관리하는 가중치부(214)와, 상기 가중치부(2l4)의 출력으로 퍼지추론을 수행하여 그에 따른 제어 출력치(MV)를 생성하고 이를 공정부(301)에 출력하는 퍼지논리 제어기(215)로 구성한 것을 특징으로 하는 다기준 전문가형 퍼지논리 제어장치.