KR20070036760A - Ai plc controller base on u-network - Google Patents

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Abstract

본 발명은 산업용 자동화 기기 중에 PLC 에 관한 특허이다. PLC의 운영방법 중 PLC와 PLC간 운영 및 공정 오류에 대한 해결방법이 운영자의 경험치나 단순 공정오류의 일시정지 복구의 형태였으나, PLC에 인공지능을 탑재하여 공정과 공정간에 연결되어 발생할 수 있는 복잡한 공정 오류를 PLC내에 신경망 엔진을 탑재하여 공정과 공정 간에 연계되어 발생하는 오류에 대한 원인 파악 및 교정을 스스로 학습하여, 다음 유사 혹은 반복적인 오류의 발생 시 신속한 복구 방법 및 자가검진이 가능하도록 하는 신개념의 PLC 설계 및 운영방법에 대한 고안이다 .

기존 PLC의 운영은 별도의 제어기와 같이 혼용되어 사용되어 왔으며 Network 모듈을 추가하여 중앙 집중 관리를 할 수 있도록 구성이 되어 왔으나 본 발명에서는 PLC자체에 Network 기능을 추가하여 불필요한 FA 제어기의 비용을 절감하고 Programming화하여 작업하는 동안 중앙관제센터 혹은 연계된 Network 하의 임의의 장소에서 공정 변경을 바로 수행할 수 있도록 하며 특히 공정과 공정 사이 즉 전 공정 및 후 공정간 또는 연계 처리되는 공정간에 서로 작업 상태 및 동작 상태를 주고받아 공정간 오동작 상태를 PLC 제어기간 교차 검증하여 능동적인 공정제어를 하도록 하는 특징이 있으며, 공정 간에 오류의 발생 시 발생되는 오동작 및 기기 상태정보가 학습되어 다음 번 유사 혹은 반복적인 공정간 오류의 발생 시 신속 정확히 공정 상태를 학습된 내용에 의해 제어 및 복구를 하는 특징이 있다.

Figure 112007020397620-PAT00001

PLC , 유비쿼터스, 공정제어

The present invention is a patent for PLC among industrial automation devices. Although the method of operation between PLC and PLC and the solution of process error was the form of the operator's experience or the temporary pause recovery of simple process error, PLC's artificial intelligence is equipped with the artificial intelligence that can be connected between process. New concept that enables process error self-learning and correction of errors caused by linking process between processes by installing neural network engine in PLC to enable quick recovery method and self-check in case of the next similar or repetitive error It is devised about PLC design and operation method of PLC.

The operation of the existing PLC has been mixed and used like a separate controller, and has been configured to centrally manage by adding a network module, but in the present invention, by adding the network function to the PLC itself, it reduces the cost of unnecessary FA controller During programming and work, process changes can be carried out immediately at the central control center or at any place under the connected network. It is characterized by the active control of the process by cross-verifying the malfunction status between processes during the PLC control period.The malfunction and device status information generated when an error occurs between processes is learned, and the next similar or repetitive process is In the event of an error, the process status can be quickly and accurately determined by learned content. And recovery.

Figure 112007020397620-PAT00001

PLC, Ubiquitous, Process Control

Description

신경망을 이용한 지능형 피엘씨 제어기 {AI PLC Controller Base on U-Network.}Intelligent PLC Controller Using Neural Networks {AI PLC Controller Base on U-Network.}

도 1 은 신개념의 공정 제어기의 Network 구성도   1 is a network configuration diagram of a process controller of a new concept

도 2 는 기존 FA 구성도 및 동작 설명도   2 is a diagram illustrating an existing FA configuration and operation

도 3 은 본 발명의 지능형 PLC 구성도  3 is an intelligent PLC configuration of the present invention

도 4 은 본 발명에 따른 공정 흐름도  4 is a process flow diagram according to the present invention.

본 발명은 공정자동화 기기 중에서 공정을 제어하는 PLC 제어기와 이를 제어 관리하는 FA 제어기 및 중앙 관리시스템에 대한 것이다. 일반적인 PLC 제어기는 Programmable Logic Controller 라 불리며 자동화공정에서 각각의 Mechanic 구성부분에 전원을 공급하여 공정을 자동화 하는데 그 역할이 있다. 일반적인 공정 자동화는 Mechanic 부분과 이를 제어하기 위한 PLC 그리고 PLC를 별도 제어 확장하여 연결할 수 있는 FA 제어기가 중앙제어 관리시스템에 연계되어 구성되어 있다. The present invention relates to a PLC controller for controlling a process among the process automation equipment, an FA controller and a central management system for controlling and controlling the process. The general PLC controller is called Programmable Logic Controller and has a role to automate the process by supplying power to each Mechanic component in the automation process. General process automation consists of Mechanic part, PLC for controlling it, and FA controller that can be connected by extension of PLC to the central control management system.

일반적인 FA 제어기는 도 2에서 와 같이 기계적 구성부품과 PLC 그리고 FA 제어기로 구성되어 있는 (도2-가)와 이를 중앙 관리하기 위한 네트워크 구성 (도2-나)과 중앙 제어 시스템인 (도2-다)로 구성되어 있다.        A general FA controller is composed of mechanical components, a PLC, and a FA controller as shown in FIG. 2 (FIG. 2A), a network configuration for central management (FIG. 2B), and a central control system (FIG. 2-B). It is composed of

독립 공정 제어라 하면 [도2]에서와 같이 공정 A에서 반제품이 제조되고 공정 B에서 이를 1차 가공하여 공정 C에서 완제품으로 생산되는 연계 공정 중 각각의 공정 제어기가 별도로 동작하는 것을 의미한다.       Independent process control means that each process controller of the semi-finished product is manufactured in the process A, the first process is processed in the process B, and the process is produced as a finished product in the process C as shown in FIG.

일반적인 공정상의 문제는 다음과 같이 발생한다.     Common process problems occur as follows.

최상위 선공정인 A에서 문제 발생시 [도2의 오류복구 순서도]처럼 일단 중앙 관제 센터에서 문제가 발생된 A 공정에 오류 종류를 파악하고 이를 복구하기 위해 전체 공정 B와 C를 긴급 정지한다. 현 공정 제어기 PLC가 다행히도 추가 모듈이 장착되어 상태정보를 중앙 센터에 전송할 수 있다면, 중앙 센터에 HALT 상태인 경우 공정 A가 정지할 수밖에 없는 상태이지만 공정 A의 공정상 반제품의 상태가 이상없이 제조되면서 잠시 대기나 유휴 상태라면 후 공정은 중지 할 필요가 없는 것이다. 또한 HALT 상태라 해도 바로 정지된 경우 B 와 C 공정은 계속 가동이 되어야 하는 것이다. 그러나 일반적인 제어 시스템은 전체 공정을 중지하고 오류를 복구하여 재가동하므로 생산성에 있어서 비효율적이다. When a problem occurs at A, which is the top-level process, the entire process B and C are urgently stopped in order to identify the type of error in the A process where the problem occurs and recover it. Fortunately, if the current process controller PLC is equipped with an additional module and can transmit the status information to the central center, the process A can only be stopped when the central center is in HALT state. If it is idle or idle for a while, the post process does not need to be stopped. In addition, even in the HALT state, if stopped immediately, the B and C processes should continue to operate. However, a typical control system is inefficient in productivity because it stops the entire process, recovers from error, and restarts it.

더 큰 문제는 공정 B에서 발생할 경우이다. 공정 B에서 제품 불량이 발생하는 경 우 실상 기존의 제어 시스템은 일단 전체 공정을 중지하고 공정 B의 문제점을 파악하려 할 것이다. 실제 공정 B에서 문제가 발생하는 경우 전체 공정의 중지는 타당하지만 오히려 공정 A에서 검측하지 못한 오류로 인해 공정 B에서 불량품이 발생할 경우가 있는 것이다. The bigger problem is when it occurs in process B. In the event of product defects in Process B, the existing control system will actually try to stop the entire process once and identify the problems in Process B. If a problem occurs in the actual process B, stopping the entire process is justified, but in some cases, the defective part may occur in the process B due to an error that the process A did not detect.

일반의 공정 제어부분에 있어서 각각의 공정이 독립적으로 수행하지 않고 전후 공정간 긴밀하게 연계되어 하나의 전체 공정을 이루고 있으므로 개별 공정간 오동작 발생 시 이의 대처 방법이 경우마다 다르며, 중앙 시스템의 제어뿐만이 아니라 개별 공정간 상태정보가 중앙 시스템 및 연계되어 있는 공정 제어기 간에 상태 정보 즉 동작 정보를 갖고 운영되어야 가동률 및 생산성 저하를 막을 수가 있는 것이다. In the general process control part, each process is not performed independently but is closely linked between front and rear processes to form a whole process. Therefore, in case of malfunction between individual processes, the countermeasures are different from case to case. Status information between individual processes must be operated with status information or operation information between the central system and the associated process controllers to prevent deterioration in operating rates and productivity.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해소하기 전체 네트워크 구성을 Server Client의 종속형 구조가 아니라 유비쿼터스 기반하에 전체 네트워크가 시놉스를 이루어 유기적으로 동작할 수 있도록 하며 이러한 제어가 가능한 PLC 구성에 목적이 있다. The present invention is to solve the above problems, the entire network configuration is not a subordinate structure of the Server Client, but the entire network can be operated by synopsis based on the ubiquitous basis, and there is an object of the PLC configuration capable of such control.

유기적인 네트워크의 구성을 이루기 위해 PLC 제어기에 별도의 NetWork Module 을 장착하여 일반적인 기계적 구동기의 상태가 단순한 ON/OFF 접점의 상태 뿐만이 아니라 실직적인 동작 상태 (예를 들어 RPM 및 동작 전원전압 등과 같은 제어부품별 동작 정보 및 상태 정보)를 실시간으로 중앙 제어기 및 상위 PLC 제어기에 전송 하며, 공정간 NetWork 구성 또한 시놉스 형태의 정보전달과 중앙제어 형태를 구현 할 수 있는 것이다. 본 발명의 주된 특징은 지역제어기가 각각 Server 기능을 수행하면서 상태정보를 Client 전송하여 구현하여야 하므로 PLC 제어기내에 Client Server Network Module 을 탑재해야하며 PLC 고유의 역할을 위한 기본적인 MPU를 수행 한다. 위와 같이 특화된 PLC 제어기하에 상호 유기적으로 Network를 구성하는 특징이 있는 것이다.   In order to form an organic network, a separate NetWork Module is mounted on the PLC controller, so that the general mechanical driver is not only a simple ON / OFF contact state but also a practical operating state (for example, RPM and an operating power supply voltage). Each operation information and status information) are transmitted to the central controller and the upper PLC controller in real time, and the interworking NetWork configuration can also implement synoptic information transfer and central control. The main feature of the present invention is that the local controller must implement the server by transmitting the status information while performing each server function, the Client Server Network Module must be mounted in the PLC controller and performs the basic MPU for the unique role of the PLC. There is a characteristic that the network is organically constructed under the specialized PLC controller as described above.

본 발명은 FA 제어기의 상호 연동제어를 위한 지능형 PLC 제어기의 구성과 지능형 PLC로 구성된 연동 공정 제어 방식에 대한 것이다. The present invention relates to a configuration of an intelligent PLC controller for interlocking control of an FA controller and an interlocking process control method composed of an intelligent PLC.

연동 공정 제어는 [도3 구성도]에서 1공정과 2 공정 3 공정사이에 문제가 발생하는 경우 각각의 공정이 유기적으로 연계되어 공정간 작업흐름을 지능적으로 제어 하는 것이다. 지능적인 제어라 하는 것은 [도 3 ] 선공정 2에서 제조 공정상 문제가 발생 했을 경우 실질적으로 공정2 에서의 문제일 때 선공정인 1 공정과 후공정인 3 공정의 상태는 정상인 것이다. 이 경우 3 공정은 신속히 공정 업무를 중지하며 선 공정인 제 1 공정은 공정 처리 속도를 조금씩 늦추어 2 공정이 정상 가동될 때까지 최대한 1 공정의 라인을 정상 가동하면서 2공정의 복구를 기다리는 것이다. 그러나 2 공정에 작업상 문제가 발생했다 하여 이것이 현공정의 문제로 작업 중지 상태는 아닌 것이다. 만일 선공정인 1 공정에서 예기치 못한 불량품이 나올 경우 그 여파는 다음 공정인 2 공정에서 문제로 발생이 되는 것이다.  Interlocked process control is to intelligently control the inter-process workflow by connecting each process organically when a problem occurs between the 1 process and the 2 process 3 process in the [Fig. The intelligent control means that when the manufacturing process problem occurs in the preliminary process 2, the state of the first process, the first process, and the third process, the third process is normal when the problem is actually a process 2. In this case, step 3 quickly stops the process, and the first step, which is a preliminary step, slows down the processing speed slightly and waits for the recovery of the second step while the line of one step is normally operated until the second step is normally operated. However, the fact that there was an operational problem in the second process does not mean that this is a problem of the current process. If an unexpected defective product comes out in the first process, the aftermath is a problem in the second process, the next process.

따라서 2 공정은 전공정인 1 공정의 상태 및 자기 자신의 상태를 체크하며 1 공정의 문제일 경우 후공정인 3 공정은 신속히 작업을 처리하여 잔여 공정라인에 작업을 완료한 후 3 공정은 대기 상태에서 대기하여야 하는 것이다. 이러한 부분 공정 제어기들이 중앙 시스템의 제어 및 명령을 받아 동작하는 경우도 있지만 독립 공정별로 유기적인 상태 정보의 전송으로 작업 효율을 높일 수 있는 것이다. Therefore, process 2 checks the status of process 1 and its own process, which is the previous process, and if it is a problem of process 1, process 3, which is a post process, processes the work quickly and completes work on the remaining process line, I have to wait. Although these partial process controllers operate under the control and command of the central system, the work efficiency can be improved by transmitting organic state information for each independent process.

위와 같이 공정 제어기 별로 네트워크화하기 위해서 각각의 제어기는 별도의 Server/Client Mode로 동작해야 한다. 그러나 일반적인 SOC 에 TCP/IP Stack 과 Server/Client module 을 탑재하는 경우 Logic Controller Processor의 효율이 매우 떨어진다. 그러므로 주된 기능인 PLC 제어를 위해서는 별도로 TCP/IP Stack 이 자체 내장된 SOC와 Programmable Logic을 위해 내부 메모리 및 Client /Server 구현을 위한 FPGA 모듈로 구성이 되어야 한다.  In order to network each process controller as above, each controller must operate in a separate Server / Client Mode. However, when the TCP / IP stack and the Server / Client module are installed in a general SOC, the efficiency of the logic controller processor is very low. Therefore, for PLC control, the main function, TCP / IP Stack must be composed of internal memory and FPGA module for client / server implementation for the built-in SOC and programmable logic.

[도3]은 위와 같은 Logic Controller의 구성도를 나타내고 있으며 자체 AI NetWork 을 이용하여 유기적인 연결성을 가지고 있는 것이다.  [Figure 3] shows the configuration of the Logic Controller as above and has organic connectivity using its own AI NetWork.

위와 같이 구현이 되어 공정과 공정 사이에 유기적인 상호 교차 검사 기능과 오동작 복구기능 중앙 상태 모니터링 기능을 가지고 있는 경우 각각의 공정에서 문제의 발생 시 우선순위 및 가동 시간 조절등을 유기적으로 수행하므로 가동률을 최 대치로 유지할 수 있으며 이러한 공정 제어기는 비용과 공정복귀 시간을 단축하며 관리가 매우 편하다는 이점이 있다. Implemented as above, if there is an organic cross-checking function between the processes and a malfunction recovery function, and the central status monitoring function, the operation rate is improved because the priority and uptime adjustment are performed in case of problems in each process. It can be kept at maximum, and these process controllers have the advantage of reducing cost and return time and being very easy to manage.

Claims (5)

기기 및 상태정보를 자체 학습 저장할 수 있는 PLC 제어기. PLC controller for self-learning and storing device and status information. 각각의 PLC 제어기는 신경망 을 탑재하여 선후 공정간 오동작 발생 시 오동작의 종류에 따라 선후 공정의 제어를 지능적으로 판단하여 공정 가동률을 높일 수 있다. 작업 일람표에 나와 있지 않는 공정상 오류라도 PLC 제어기 자체가 학습 기능을 가지므로 다음번 공정 에러의 발생 시 신속하게 복구 할 수 있다. Each PLC controller is equipped with a neural network to increase the process utilization rate by intelligently judging the control of the after-process according to the kind of the malfunction in case of the after-process malfunction. Even if a process error is not listed in the work schedule, the PLC controller itself has a learning function, so it can be quickly recovered at the next process error. 오류 검증을 위해 PLC 간 교차 검사를 수행하는 PLC 제어기 PLC controller performs cross check between PLCs for error verification 기존의 PLC 제어기는 오동작의 발생 시 중앙 관리 시스템으로 통보를 하여 중앙 관리 시스템의 제어를 받거나 독립적으로 공정을 제어한다. 그러나 본 발명에서는 각각의 공정이 문제가 발생시 선 후 공정을 교차 검사하여 중앙 관제 시스템에 통보하는 형태의 교차 검증을 거치므로 보다 정확한 공정상 문제점을 파악할 수 있다. 또한 이러한 제어일 경우 중앙 관제 센터에 선조치 후 전송의 형태를 가지므로 보다 빠르게 공정 제어를 할 수 있다.The existing PLC controller notifies the central management system when a malfunction occurs and is controlled by the central management system or controls the process independently. However, in the present invention, since each process undergoes cross-validation in the form of a cross-check of the post-process after notification when a problem occurs, a more accurate process problem can be identified. In addition, this type of control has a form of transmission after pre-measurement to the central control center, thereby enabling faster process control. 공정간 오동작의 발생 시 이를 학습하는 방법. How to learn when an interprocess malfunction occurs. 공정 제어방법 중 오류의 발생이 정지 복구 재가동의 순서가 아니라 공정오류 발생 시 각각 기기의 상태 정보를 입력 변수로 받아 문제 위치 장비 등의 상태정보를 디지털 값으로 저장하여 이를 다음번 유사 혹은 동일 문제의 발생 시 참조 혹은 사용할 수 있는 방법.In the process control method, the occurrence of error is not the order of recovery and restart. Instead, when the process error occurs, each device receives the status information as an input variable and stores the status information such as the problem location equipment as a digital value. City reference or method you can use. 공정간 오동작시 각각의 제어기가 오류복구를 위해 기기별 상태 정보를 서로 점검하는 방법.In case of malfunction between processes, each controller checks the status information of each device for error recovery. 공정과 공정 사이에 PLC 제어기 혹은 PLC 제어기의 역할을 하는 유사 제어기가 공정 오류의 발생 시 해당 제어기는 중앙 관제 센터에 오류 상태를 전송하는 것 뿐만이 아니라, 예상치 못한 연계 공정사이의 제어기 및 구성품의 상태를 동시에 점검하는 방법. In the event of a process failure, a PLC controller or a similar controller acting as a PLC controller between the processes not only transmits the error status to the central control center, but also monitors the status of the controllers and components between the unexpected linked processes. How to check at the same time. 상태정보를 학습하여 오동작을 예측하는 방법.How to predict malfunction by learning status information. PLC 제어기 혹은 이와 유사한 기능을 가진 제어기는 자체 상태정보 뿐만 아니라 주변 공정의 상태 정보를 항상 점검하고 있으며, 공정간 오동작이 발생했을 경우의 상태를 선학습하여 주변 공정제어기의 구성품의 상태 정보를 신경망 엔진의 입력 노드로 받아 혹시나 현 공정제어기의 구성 기기 혹은 주변공정의 가동 기기의 상태값이 비정상적일 경우 공정 전체에서 오동작이 발생하기 전에 사전 예방할 수 있는 제어기이다. A PLC controller or a controller with similar functions checks not only its own status information but also the status information of surrounding processes.It also learns the status of malfunctions in the process and learns the status information of the components of surrounding process controllers by neural network engine. It is a controller that can be prevented before malfunction occurs in the whole process if the status value of the component of the current process controller or the operation equipment of the peripheral process is abnormal.
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