KR100498151B1

KR100498151B1 - 산업프로세스의미리공지되지않은파라미터를사전계산하기위한방법

Info

Publication number: KR100498151B1
Application number: KR1019970051298A
Authority: KR
Inventors: 오토 그라멕코브; 귄터 죄르겔; 아이나르 브뢰제; 마르틴 쉬랑
Original assignee: 지멘스 악티엔게젤샤프트
Priority date: 1996-10-08
Filing date: 1997-10-07
Publication date: 2005-09-08
Also published as: DE19641432C2; KR19980032590A; DE19641432A1

Abstract

본 발명은 특히 가변하는 파라미터를 이용하여 특히 기본 재료 산업 설비의 산업 프로세스의 미리 공지되지 않은 파라미터를 사전 계산하기 위한 방법에 관한 것으로, 상기 미리 공지되지 않은 사전 계산될 파라미터를 프로세스 모델을 이용하여 상기 프로세스의 미리 공지된 파라미터를 기초로 결정하는 단계 - 상기 프로세스 모델은 시간적으로 평균화된 프로세스 이미지인 적어도 하나의 글로벌 프로세스 모델, 및 상기 미리 공지된 파라미터에 의해 결정되는 특정 작동 상태 또는 작동점에 대한 프로세스 이미지인 적어도 하나의 특수화된 프로세스 모델을 포함함 -; 상기 미리 공지된 파라미터를 적어도 하나의 분류기에 제공하는 단계; 상기 분류기에서 제어 변수를 이용하여 상기 미리 공지되지 않은 파라미터의 사전 계산에 적합한 모델을 선택하는 단계; 및 상기 선택된 모델을 이용하여 상기 미리 공지된 파라미터를 기초로 상기 미리 공지되지 않은 파라미터를 사전 계산하는 단계를 포함한다.

Description

산업 프로세스의 미리 공지되지 않은 파라미터를 사전 계산하기 위한 방법{METHOD AND DEVICE FOR PRECALCULATING PREVIOUSLY UNKNOWN PARAMETERS OF AN INDUSTRIAL PROCESS}

본 발명은 특히 기본 재료 산업 설비의 산업 프로세스의 미리 공지되지 않은 파라미터를 사전 계산하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.

예컨대 제강소와 같은 기본 재료 산업 설비에서 산업 프로세스를 조정하거나 제어하는 경우, 특정 프로세스 파라미터 또는 상태를 미리 검출할 필요가 종종 있는데, 그 이유는 그것들이 조정 또는 제어에 사용되는 시점에서는 이용될 수 없기 때문이다.

프로세스 파라미터를 모델에 기초하여 식별하는 것은 공지되어 있다. 이 경우, 입력 변수, 또는 식별될 프로세스 파라미터와 관련된 입력값이 일반적으로 간소화된 프로세스 모델에 제공된다. 그러나, 이러한 공지된 방법은 기본 재료 산업 설비에서 종종 문제를 일으킨다. 기본 재료 산업 설비, 특히 제강소에서 식별시 에러 또는 정확도 결핍은 불량품으로 인한 큰비용을 발생시킨다. 이것은 특히 기본 재료 산업 설비에서, 특히 제강소에서 작동 상태가 급변동함으로써 프로세스 모델이 새로운 입력값에 적응하기 위해 필요한 시간 동안에 불충분한 품질의 제품이 만들어짐으로써 촉진된다. 이러한 문제는 특히 새로운 재료로 이루어진 또는 선행 스트립과는 다른 두께를 가진 새로운 스트립의 롤링에 의해 작동 상태가 급변동하는 롤링기와 관련이 있다. 특히 롤링시 중요한 조정값 또는 제어값, 예컨대 롤링력이 지나치게 늦게 상응하는 제어 또는 조정을 위해 측정값으로서 이용된다.

본 발명의 목적은 산업 프로세스의 미리 공지되지 않은 파라미터를 미리 매우 정확하게 검출할 수 있는 방법 및 장치를 제공하는 것이다. 이 경우, 파라미터의 검출이 변동하는 작동 상태 또는 상응하는 프로세스의 작동점에 신속히 적응될 수 있는 것이 바람직하다. 여기서, 파라미터는 상태 변수 또는 프로세스 파라미터를 의미한다.

상기 목적은 본 발명에 따라 특히 가변하는 파라미터를 가진 산업 프로세스, 특히 기본 재료 산업 설비의 산업 프로세스의 미리 공지되지 않은 파라미터를 사전 계산하기 위한 방법으로서, 상기 미리 공지되지 않은 사전 계산될 파라미터를 프로세스 모델을 이용하여 상기 프로세스의 미리 공지된 파라미터를 기초로 결정하는 단계 - 상기 프로세스 모델은 시간적으로 평균화된 프로세스 이미지인 적어도 하나의 글로벌 프로세스 모델, 및 상기 미리 공지된 파라미터에 의해 결정되는 특정 작동 상태 또는 작동점에 대한 프로세스 이미지인 적어도 하나의 특수화된 프로세스 모델을 포함함 -; 상기 미리 공지된 파라미터를 적어도 하나의 분류기에 제공하는 단계; 상기 분류기에서 제어 변수를 이용하여 상기 미리 공지되지 않은 파라미터의 사전 계산에 적합한 모델을 선택하는 단계; 및 상기 선택된 모델을 이용하여 상기 미리 공지된 파라미터를 기초로 상기 미리 공지되지 않은 파라미터를 사전 계산하는 단계를 포함하는 방법에 의해 달성된다. 이 경우, 바람직하게는 미리 공지되지 않은 파라미터를 사전 계산하기 위한 모델, 즉 글로벌 모델 또는 특수화된 모델이 미리 공지된 파라미터 또는 미리 공지된 파라미터의 일부를 기초로 하여 선택된다. 바람직하게는, 상기 글로벌 프로세스 모델 또는 상기 특수화된 프로세스 모델은 분석적 모델, 신경 회로망 또는 하이브리드 모델이며, 상기 하이브리드 모델은 분석적 모델뿐만 아니라 신경 회로망도 포함한다. 특정 작동상태에서 상응하는 작동 상태에 대해 특수화된 모델로의 전환에 의해, 미리 공지되지 않은 파라미터가 매우 정확하게 사전 계산될 수 있다. 이러한 조치는 현재 프로세스에 대한 프로세스 모델의 온-라인 적응과 관련해서 증명되었다. 상응하는 프로세스를 시간적 평균값으로 나타내는 글로벌 프로세스 모델이 작동 상태에 대한 미리 공지되지 않은 프로세스 파라미터를 사전 계산하기 위해 사용되면, 경우에 따라 이러한 작동 상태에 대한 미리 공지되지 않은 파라미터의 불충분한 사전 계산이 이루어진다. 상응하는 글로벌 프로세스 모델이 새로운 작동 상태에 적응되면, 이 모델은 후속하는 작동상태에 대해 미리 공지되지 않은 파라미터의 불충분한 사전 계산을 제공한다. 이러한 경우에는 바람직하게는 상응하는 작동 상태 또는 작동점에 대해 특수하게 적응된 특수화된 프로세스 모델이 미리 공지되지 않은 파라미터의 사전 계산을 위해 사용된다. 바람직하게, 상기 특수화된 프로세스 모델은 가변하며, 간단한 아달라인(Adaline)으로서 형성되고, 뉴런을 포함하는 신경 회로망이다.

본 발명의 또 다른 바람직한 실시예에서는 특정 작동 상태 및 작동점에 대한 특수화된 프로세스 모델이 도서관 또는 데이터 뱅크의 형태로 저장된다.

본 발명의 또 다른 바람직한 실시예에서는 특정 상태에서 글로벌 프로세스 모델을 상응하는 프로세스에 적응시키는 프로세스 파라미터의 대표 데이터 세트가 주어진다. 예컨대 글로벌 프로세스 모델이 신경 회로망이면, 그것이 대표 데이터 세트에 의해 훈련된다. 상기 데이터 세트에 나타나지 않은 작동 상태 또는 작동점이 생기면, 상응하는 파라미터가 데이터 세트에 부가된다. 글로벌 프로세스 모델이 상기 새로운 데이터 세트에 의해 적응되거나 훈련되면, 그것이 새로운 작동상태 또는 작동점을 나타낸다. 배타적인 새로운 파라미터에 의한 순수한 재훈련과는 달리, 상기 훈련은 글로벌 프로세스 모델에 나타난, 미리 발생된 작동 상태 또는 작동점에 대한 지식을 파괴하지 않는다.

또한, 본 발명의 바람직한 실시예에서는, 프로세스 모델 또는 특수화된 프로세스 모델을 이용하여 사전 계산된 파라미터가 신경 회로망을 기초로 하는 정보 처리 유닛에 제공되고, 신경 회로망을 기초로 하는 상기 정보 처리 유닛은 정밀 적응을 목적으로 상기 파라미터를 개선시키며, 온-라인으로 현재 프로세스 사건에 적응된다. 또한, 글로벌 프로세스 모델 또는 특수화된 프로세스 모델에 의해 사전 계산된 파라미터는 보정 항과 덧셈 또는 곱셈 방식으로 논리 연산되며, 상기 보정 항은 신경 회로망을 기초로 하는 정보 처리 유닛에 의해 프로세스로부터의 측정값에 따라 형성되며, 신경 회로망을 기초로 하는 정보 처리 유닛은 온-라인으로 프로세스에 적응된다.

본 발명의 또 다른 장점 및 세부 사항은 첨부된 도면을 참고로 한 하기의 실시예 설명 및 청구범위 종속항에 제시된다.

도 1은 미리 공지되지 않은 파라미터를 사전 계산하기 위한 본 발명에 따른 방법을 나타낸다. 미리 공지된 파라미터(1)는 적어도 하나의 분류기(4) 및, 특별히 선택적으로는, 특수화된 프로세스 모델(6) 및 적어도 하나의 글로벌 프로세스 모델(5)에 제공된다. 글로벌 프로세스 모델(5) 또는 특수화된 프로세스 모델(6)은 프로세스의 미리 공지된 파라미터(1)를 기초로 미리 공지되지 않은 파라미터(3)를 계산한다. 미리 공지되지 않은 파라미터의 사전 계산은 프로세스의 작동 상태에 따라 글로벌 프로세스 모델(5) 또는 특정 작동상태에 대해 특수화된 프로세스 모델(6)에 의해 이루어진다. 특수화된 프로세스 모델(6)은 모델화되는 산업 설비, 즉 프로세스의 특정 작동 상태에 대해 특수화되는 한편, 글로벌 프로세스 모델(5)은 통상의 프로세스에 대한 대표 모델이다. 상이한 작동 상태는 예컨대 압연기에서 다양한 등급의 강철이 나오게 할 수 있다. 미리 공지되지 않은 파라미터(3)를 사전 계산하기 위해 현재 시점에서 어떤 모델을 사용할지의 선택은 적합한 모델을 선택하는 분류기(4)에서 이루어진다. 이것은 예컨대 현재 시점에서 프로세스 파라미터(3)를 식별하기 위한 가장 적합한 모델이 어떤 것인지를 나타내는 제어 변수(2)의 검출에 의해 이루어진다.

도 2는 본 발명에 따른 방법에서 사전 계산(15)과 적응(16) 사이의 상호 작용을 나타낸다. 특정한 제어 및 조정을 위해 미리 공지되지 않은 파라미터(12)가 필요하다. 그러나, 미리 공지되지 않은 파라미터(12)는 프로세스에 대한 미리 공지된 파라미터(10)에 의존한다. 미리 공지된 파라미터(10)는 엄격한 의미에서, 모델 파라미터, 상태 변수, 조정 값 또는 예비 조정과 같은 파라미터일 수 있다. 미리 공지된 파라미터(10)를 기초로, 모델(11)을 이용해서 사전 계산(15)에 의해 미리 공지되지 않은 파라미터(14)가 사전 계산된다. 상기 사전 계산된, 미리 공지되지 않은 파라미터(14)에 의해 상응하는 프로세스에 대해 필요한 제어 또는 조정 과제가 수행된다. 그러나, 지나간 시점에 대한 미리 공지되지 않은 파라미터가 나중 시점에 검출될 수 있다. 사전 계산된, 미리 공지되지 않은 파라미터(14) 및 지나간 시점에서 유효했던, 측정된, 미리 공지되지 않은 파라미터(13)에 따라 그리고 미리 공지된 프로세스 파라미터(10)에 따라 적응(16)은 새로운 모델(11)을 검출한다. 모델은 글로벌 프로세스 모델 또는 특수화된 모델일 수 있다. 특수화된 프로세스 모델에서는 바람직하게는 측정된, 미리 공지되지 않은 파라미터(13)의 인가 직후에 적응이 이루어진다.

본 발명에 의해 산업 프로세스의 미리 공지되지 않은 파라미터를 미리 매우 정확하게 검출할 수 있다.

도 1은 미리 공지되지 않은 파라미터를 사전 계산하기 위한 본 발명에 따른 방법을 나타내는 개략도.

도 2는 사전 계산과 적응 사이의 상호 작용을 나타내는 개략도.

* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *

1, 10: 미리 공지된 파라미터 2: 제어 변수

3, 12: 미리 공지되지 않은 파라미터 4: 분류기

5: 글로벌 프로세스 모델 6: 특수화된 프로세스 모델

11: 모델

13: 측정된, 미리 공지되지 않은 파라미터

14: 사전 계산된, 미리 공지되지 않은 파라미터

15: 사전 계산 16: 적응

Claims

가변 파라미터를 가진 산업 프로세스의 미리 공지되지 않은 파라미터(3)를 사전 계산하기 위한 방법으로서,

상기 미리 공지되지 않은 사전 계산될 파라미터(3)를 프로세스 모델을 이용하여 상기 프로세스의 미리 공지된 파라미터(1)를 기초로 결정하는 단계 - 상기 프로세스 모델은 시간적으로 평균화된 프로세스 이미지인 적어도 하나의 글로벌 프로세스 모델(5), 및 상기 미리 공지된 파라미터(1)에 의해 결정되는 특정 작동 상태 또는 작동점에 대한 프로세스 이미지인 적어도 하나의 특수화된 프로세스 모델(6)을 포함함 -;

상기 미리 공지된 파라미터(1)를 적어도 하나의 분류기(4)에 제공하는 단계;

상기 분류기(4)에서 제어 변수(2)를 이용하여 상기 미리 공지되지 않은 파라미터(3)의 사전 계산에 적합한 모델을 선택하는 단계; 및

상기 선택된 모델을 이용하여 상기 미리 공지된 파라미터(1)를 기초로 상기 미리 공지되지 않은 파라미터(3)를 사전 계산하는 단계를 포함하는, 산업 프로세스의 미리 공지되지 않은 파라미터를 사전 계산하기 위한 방법.
제 1 항에 있어서,

특정 시점에 상기 미리 공지되지 않은 파라미터(3)를 사전 계산하기 위해서, 상기 미리 공지된 파라미터(1) 또는 상기 미리 공지된 파라미터(1)의 일부를 기초로 상기 글로벌 프로세스 모델(5) 또는 상기 특수화된 프로세스 모델(6)이 선택되는 것을 특징으로 하는, 산업 프로세스의 미리 공지되지 않은 파라미터를 사전 계산하기 위한 방법.
제 2 항에 있어서,

상기 글로벌 프로세스 모델(5) 또는 상기 특수화된 프로세스 모델(6)은 분석적 모델, 신경 회로망 또는 하이브리드 모델이며, 상기 하이브리드 모델은 분석적 모델뿐만 아니라 신경 회로망도 포함하는 것을 특징으로 하는, 산업 프로세스의 미리 공지되지 않은 파라미터를 사전 계산하기 위한 방법.
제 3 항에 있어서,

상기 특수화된 프로세스 모델(6)은 가변하는 것을 특징으로 하는, 산업 프로세스의 미리 공지되지 않은 파라미터를 사전 계산하기 위한 방법.
제 3 항에 있어서,

상기 특수화된 프로세스 모델은 간단한 아달라인(Adaline)으로서 형성되고 뉴런을 포함하는 신경 회로망인 것을 특징으로 하는, 산업 프로세스의 미리 공지되지 않은 파라미터를 사전 계산하기 위한 방법.
제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 글로벌 프로세스 모델(5) 또는 상기 특수화된 프로세스 모델(6)은 현재 프로세스 사건에 적응되는 것을 특징으로 하는, 산업 프로세스의 미리 공지되지 않은 파라미터를 사전 계산하기 위한 방법.
제 6 항에 있어서,

상기 적응(16)은 미리 공지된 파라미터(10) 및 미리 공지되지 않은 파라미터(12)를 기초로 이루어지는 것을 특징으로 하는, 산업 프로세스의 미리 공지되지 않은 파라미터를 사전 계산하기 위한 방법.
제 7 항에 있어서,

특정 유효 시점에 상기 프로세스의 시퀀스와 관련하여 현재 존재하는 미리 공지되지 않은 파라미터는 나중 시점에 결정 또는 측정되며,

상기 적응(16)은 나중 시점에 결정된, 상기 유효 시점에 미리 공지되지 않은 파라미터(13), 및 상기 유효 시점에 사전 계산된 미리 공지되지 않은 파라미터(14)를 기초로 이루어지는 것을 특징으로 하는, 산업 프로세스의 미리 공지되지 않은 파라미터를 사전 계산하기 위한 방법.
제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 글로벌 프로세스 모델 또는 상기 특수화된 프로세스 모델을 이용하여 사전 계산된 파라미터가 신경 회로망을 기초로 하는 정보 처리 유닛에 제공되고, 신경 회로망을 기초로 하는 상기 정보 처리 유닛은 정밀 적응을 목적으로 상기 파라미터를 개선시키며, 온-라인으로 현재 프로세스 사건에 적응되는 것을 특징으로 하는, 산업 프로세스의 미리 공지되지 않은 파라미터를 사전 계산하기 위한 방법.
제 6 항에 있어서,

상기 글로벌 프로세스 모델(5) 또는 상기 특수화된 프로세스 모델(6)은 온-라인-훈련에 의해 현재 프로세스 사건에 적응되는 것을 특징으로 하는, 산업 프로세스의 미리 공지되지 않은 파라미터를 사전 계산하기 위한 방법.
제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 글로벌 프로세스 모델 또는 상기 특수화된 프로세스 모델에 의해 사전 계산된 파라미터는 보정 항과 덧셈 또는 곱셈 방식으로 논리 연산되며, 상기 보정 항은 신경 회로망을 기초로 하는 정보 처리 유닛에 의해 프로세스로부터의 측정값에 따라 형성되며, 신경 회로망을 기초로 하는 상기 정보 처리 유닛은 온-라인으로 프로세스에 적응되는 것을 특징으로 하는, 미리 공지되지 않은 파라미터를 사전 계산하기 위한 방법.