KR20200046994A - Apparatus and method for optimizing PID parameters for ship - Google Patents

Apparatus and method for optimizing PID parameters for ship Download PDF

Info

Publication number
KR20200046994A
KR20200046994A KR1020180128907A KR20180128907A KR20200046994A KR 20200046994 A KR20200046994 A KR 20200046994A KR 1020180128907 A KR1020180128907 A KR 1020180128907A KR 20180128907 A KR20180128907 A KR 20180128907A KR 20200046994 A KR20200046994 A KR 20200046994A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
pid
control
pid parameter
transfer function
ship
Prior art date
Application number
KR1020180128907A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
심재홍
박건일
윤경태
Original Assignee
삼성중공업 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성중공업 주식회사 filed Critical 삼성중공업 주식회사
Priority to KR1020180128907A priority Critical patent/KR20200046994A/en
Publication of KR20200046994A publication Critical patent/KR20200046994A/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B11/00—Automatic controllers
    • G05B11/01—Automatic controllers electric
    • G05B11/36—Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential
    • G05B11/42—Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential for obtaining a characteristic which is both proportional and time-dependent, e.g. P.I., P.I.D.
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B11/00—Automatic controllers
    • G05B11/01—Automatic controllers electric
    • G05B11/36—Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential
    • G05B11/40—Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential for obtaining an integral characteristic
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
    • G05B13/042—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance

Abstract

Disclosed are an apparatus of optimizing a PID parameter of a ship and a method thereof. The apparatus of optimizing a PID parameter comprises: a simulation model generation unit for generating a simulation model corresponding to an actual system installed in an actual ship; a PID control unit for inputting a control input value for driving each control target included in the simulation model over the entire range of an operation section preset for each control target; a transfer function management unit for generating a transfer function model corresponding to each control target by using operation data generated while each control target is driven over the entire range of the operation section and accumulated; and a parameter optimization unit for deriving a PID parameter value for calculating the control input value which connects the transfer function model corresponding to each control target and a predetermined PID control formula to reach a set point (SP) within the least amount of time, by using a predetermined optimization algorithm.

Description

선박의 PID 파라미터 최적화 장치 및 방법{Apparatus and method for optimizing PID parameters for ship}Apparatus and method for optimizing PID parameters for ship}

본 발명은 선박의 PID 파라미터 최적화 장치 및 방법에 관한 것이다. The present invention relates to an apparatus and method for optimizing PID parameters of a ship.

비례-미분-적분 제어기(PID 제어기)는 원하는 설정값(setpoint)과 측정된 프로세스 변수간의 차이인 오차값(e(t))을 계산하고, 비례항(Proportional), 적분항(Integral)과 미분항(Derivative)에 기반한 보정량을 적용하는 구조를 가진다. The proportional-differential-integration controller (PID controller) calculates the error value (e (t)), which is the difference between the desired setpoint and the measured process variable, and provides proportional, integral, and differential terms. It has a structure to apply a correction amount based on (Derivative).

제어루프 피드백 기법인 PID 제어기는 로봇 제어기, 온도 제어기, 비행기, 유공압 제어기, 유량 제어기, 자동차, 선박, 대형 공장의 공정 제어 등 산업 제어 시스템에서 널리 사용된다. PID controller, a control loop feedback technique, is widely used in industrial control systems such as robot controller, temperature controller, airplane, pneumatic controller, flow controller, process control in automobiles, ships, and large factories.

선박에서 PID 제어기는 공정 제어 시스템 등에 많이 이용되고 있다. 그러나 이때 사용되는 PID 파라미터값은 가상의 공정을 모사하는 공정 모사 프로그램의 PID 파라미터 최적화 기능을 이용하여 도출된 것으로서 해당 공정 제어 시스템이 설치될 실제 선박과 상이한 환경에서 도출되는 문제점이 있다. PID controllers are widely used in ships in process control systems. However, the PID parameter values used at this time are derived using the PID parameter optimization function of the process simulation program that simulates a virtual process, and there is a problem that is derived in a different environment from the actual ship where the corresponding process control system is to be installed.

또한, 공정 제어 시스템이 실제 선박에 설치된 이후에도 가상의 공정에서 도출된 PID 파라미터값이 공정 환경에 적합하도록 변경되지 않고 지속적으로 유지되어 최적 제어가 이루어지지 못하는 문제점도 있었다. In addition, even after the process control system was installed on the actual ship, the PID parameter values derived from the virtual process remained unchanged to be suitable for the process environment, and there was a problem in that optimum control could not be achieved.

이 배경기술 부분에 기재된 사항은 발명의 배경에 대한 이해를 증진하기 위하여 작성된 것으로서, 이 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이미 알려진 종래기술에 해당하지 않는 사항도 포함될 수 있다. The items described in this background section are written to improve understanding of the background of the invention, and may include matters that do not correspond to the prior art already known to those skilled in the art to which this technology belongs.

한국공개특허 제10-2012-0098203호(2012.09.05 공개)Korean Patent Publication No. 10-2012-0098203 (published on September 5, 2012)

본 발명은 선박에 설치되기 이전에 실제 선박과 유사한 시뮬레이션 환경을 구축하고 미리 지정된 운영 시나리오에서 테스트함으로써 운영 시나리오에 최적화된 PID 파라미터값을 미리 확보할 수 있는 선박의 PID 파라미터 최적화 장치 및 방법을 제공하기 위한 것이다. The present invention provides an apparatus and method for optimizing the PID parameters of a ship capable of securing a PID parameter value optimized for an operation scenario in advance by establishing a simulation environment similar to a real ship and testing in a predetermined operation scenario before being installed on the ship. It is for.

본 발명은 미리 확보하고 있는 최적화된 PID 파라미터값을 이용하여 PID 제어 시스템이 실제 선박에 설치된 시점부터 최적의 PID 제어 성능을 확보할 수 있고, 실제 선박의 실제 시스템 환경에서의 축적되는 동작 데이터를 이용하여 PID 파라미터값을 다시 최적화하여 적용할 수 있도록 함으로써 선박의 노후화(예를 들어, 가스처리 시스템의 성능 열화 등)에 대응하여 PID 최적 제어 성능을 유지할 수 있는 선박의 PID 파라미터 최적화 장치 및 방법을 제공하기 위한 것이다. The present invention can secure optimal PID control performance from the time the PID control system is installed on the actual ship by using the optimized PID parameter values secured in advance, and uses the accumulated operation data in the actual system environment of the actual ship. Provides an apparatus and method for optimizing PID parameters of a ship that can maintain PID optimum control performance in response to deterioration of ships (for example, deterioration of a gas treatment system, etc.) by allowing the PID parameter values to be optimized and applied again It is to do.

본 발명의 이외의 목적들은 하기의 설명을 통해 쉽게 이해될 수 있을 것이다.Objects other than the present invention will be easily understood through the following description.

본 발명의 일 측면에 따르면, PID 파라미터 최적화 장치로서, 실제 선박에 설치되는 실제 시스템에 상응하는 근사 모델(simulation model)을 생성하는 근사모델 생성부; 상기 근사 모델에 포함된 각 제어 대상에 대해 미리 설정된 동작 구간 전범위에 걸쳐 구동시키는 제어 입력값을 입력하는 PID 제어부; 각 제어 대상이 동작 구간 전범위에 걸쳐 구동되는 동안 생성되어 축적된 동작 데이터를 이용하여 각 제어 대상에 상응하는 전달함수(Transfer function) 모델을 생성하는 전달함수 관리부; 및 미리 지정된 최적화 알고리즘을 이용하여, 각 제어 대상에 상응하는 전달함수 모델과 미리 지정된 PID 제어식을 연동하여 가장 적은 시간 내에 설정값(SP)에 도달시키는 상기 제어 입력값을 산출하는 PID 파라미터값을 도출하는 파라미터 최적화부를 포함하되, 상기 PID 파라미터 최적화 장치는 상기 실제 선박에 설치되면, 상기 실제 시스템의 구동을 제어하도록 상기 파라미터 최적화부에 의해 도출된 PID 파라미터값을 실제 선박에 설치된 PID 제어 시스템에 제공하는, PID 파라미터 최적화 장치가 제공된다. According to an aspect of the present invention, a PID parameter optimization device, comprising: an approximate model generator for generating a simulation model corresponding to a real system installed on a real ship; A PID control unit for inputting a control input value for driving over the entire range of operation sections preset for each control object included in the approximate model; A transfer function management unit that generates a transfer function model corresponding to each control object by using motion data generated and accumulated while each control object is driven over the entire range of the operation section; And a PID parameter value for calculating the control input value that reaches a set value SP in the shortest time by linking a transfer function model corresponding to each control target and a predetermined PID control formula using a predetermined optimization algorithm. When the PID parameter optimization device is installed on the actual vessel, the PID parameter value derived by the parameter optimization unit is provided to the PID control system installed on the actual vessel to control the driving of the actual system. , PID parameter optimization device is provided.

상기 전달함수 관리부는 제어 입력값에 상응하여 미리 축적된 동작 데이터와 비교하여 미리 지정된 비정상 조건을 만족하는 동작 데이터가 제공되면, 비정상 조건을 만족하는 동작 데이터를 반영하여 전달함수 모델을 갱신할 수 있다.The transfer function manager may update the transfer function model by reflecting the motion data satisfying the abnormal condition when the motion data satisfying the predetermined abnormal condition is provided in comparison with the pre-accumulated motion data corresponding to the control input value. .

상기 파라미터 최적화부는 미리 지정된 운영 시나리오에 기반하여 미리 설정된 운전 조건별로 각 제어 대상에 대한 PID 파라미터값을 도출할 수 있다.The parameter optimization unit may derive PID parameter values for each control target for each preset driving condition based on a predetermined operation scenario.

상기 운전 조건별로 PID 파라미터값이 도출되도록 하기 위해, 각 제어 대상은 물성치 유형에 따라 분류될 수 있다.In order to derive PID parameter values for each of the operating conditions, each control object may be classified according to the property value type.

상기 PID 파라미터 최적화 장치가 상기 실제 선박에 설치된 이후, 상기 전달함수 관리부는 상기 PID 제어 시스템이 상기 PID 파라미터값을 이용하여 상기 실제 시스템을 구동하는 동안 축적되는 동작 데이터 중에서 미리 지정된 비정상 조건을 만족하는 동작 데이터가 존재하면 상기 비정상 조건을 만족하는 동작 데이터를 반영하여 전달함수 모델을 갱신하고, 상기 파라미터 최적화부는 상기 갱신된 전달함수 모델을 대상으로 PID 파라미터값을 다시 도출하되, 상기 PID 제어 시스템은 다시 도출된 PID 파라미터값을 이용하여 상기 실제 시스템의 구동을 제어하도록 구현될 수 있다.After the PID parameter optimization device is installed on the actual ship, the transfer function management unit satisfies a predetermined abnormal condition among operation data accumulated while the PID control system drives the real system using the PID parameter value. When data exists, the transfer function model is updated by reflecting the operation data satisfying the abnormal condition, and the parameter optimizer derives PID parameter values again for the updated transfer function model, but the PID control system derives again. It can be implemented to control the operation of the actual system using the PID parameter values.

본 발명의 다른 측면에 따르면, PID 파라미터의 최적화를 위한 컴퓨터-판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 하여금 이하의 단계들을 수행하도록 하며, 상기 단계들은, 실제 선박에 설치될 실제 시스템에 상응하도록 생성된 근사 모델(simulation model)에 포함된 각 제어 대상에 대해 미리 설정된 동작 구간 전범위에 걸쳐 구동시키는 제어 입력값을 입력하는 단계; 각 제어 대상이 동작 구간 전범위에 걸쳐 구동되는 동안 생성되어 축적된 동작 데이터를 이용하여 각 제어 대상에 상응하는 전달함수(Transfer function) 모델을 생성하는 단계; 미리 지정된 최적화 알고리즘을 이용하여, 각 제어 대상에 상응하는 전달함수 모델과 미리 지정된 PID 제어식을 연동하여 가장 적은 시간 내에 설정값(SP)에 도달시키는 상기 제어 입력값을 산출하는 PID 파라미터값을 도출하는 단계; 및 상기 컴퓨터 프로그램이 설치된 상기 컴퓨터가 상기 실제 선박에 설치된 이후, 상기 PID 파라미터값을 이용하여 상기 실제 시스템의 구동을 제어하도록 상기 실제 선박에 설치된 PID 제어 시스템에 상기 PID 파라미터값을 제공하는 단계를 포함하는 컴퓨터-판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공된다. According to another aspect of the present invention, as a computer program stored in a computer-readable medium for optimization of PID parameters, the computer program causes the computer to perform the following steps, the steps being performed on an actual ship. Inputting a control input value for driving over the entire range of a preset operation section for each control object included in a simulation model generated to correspond to the system; Generating a transfer function model corresponding to each control object using motion data generated and accumulated while each control object is driven over the entire range of the operation section; Using the predefined optimization algorithm, a transfer function model corresponding to each control object and a predetermined PID control formula are linked to derive a PID parameter value that calculates the control input value that reaches the set value SP in the shortest time. step; And after the computer on which the computer program is installed is installed on the real ship, providing the PID parameter value to the PID control system installed on the real ship to control the driving of the real system using the PID parameter values. A computer program stored in a computer-readable medium.

상기 PID 파라미터값을 도출하는 단계에서, 미리 지정된 운영 시나리오에 기반하여 미리 설정된 운전 조건별로 각 제어 대상에 대한 PID 파라미터값이 각각 도출될 수 있다.In the step of deriving the PID parameter values, PID parameter values for each control object may be derived for each preset operating condition based on a predetermined operation scenario.

상기 컴퓨터 프로그램은, 상기 PID 제어 시스템이 상기 PID 파라미터값을 이용하여 상기 실제 시스템을 구동하는 동안 축적되는 동작 데이터 중에서 미리 지정된 비정상 조건을 만족하는 동작 데이터가 존재하는지 판단하는 단계; 상기 비정상 조건을 만족하는 동작 데이터가 존재하면, 상기 비정상 조건을 만족하는 동작 데이터를 반영하여 전달함수 모델을 갱신하는 단계; 상기 갱신된 전달함수 모델을 대상으로 PID 파라미터값을 다시 도출하는 단계; 및 상기 실제 시스템의 구동을 제어하도록 상기 PID 제어 시스템에 다시 도출된 PID 파라미터값을 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다. The computer program may include determining whether there is motion data that satisfies a predetermined abnormal condition among motion data accumulated while the PID control system is driving the real system using the PID parameter values; If there is motion data satisfying the abnormal condition, updating a transfer function model by reflecting motion data satisfying the abnormal condition; Deriving a PID parameter value again for the updated transfer function model; And providing the PID parameter values derived again to the PID control system to control the driving of the actual system.

전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다.Other aspects, features, and advantages than those described above will become apparent from the following drawings, claims, and detailed description of the invention.

본 발명의 실시예에 따르면, 선박에 설치되기 이전에 실제 선박과 유사한 시뮬레이션 환경을 구축하고 미리 지정된 운영 시나리오에서 테스트함으로써 운영 시나리오에 최적화된 PID 파라미터값을 미리 확보할 수 있는 효과가 있다. According to an exemplary embodiment of the present invention, a PID environment optimized for an operation scenario can be secured in advance by establishing a simulation environment similar to a real ship and testing in a predetermined operation scenario before being installed on the ship.

또한, 미리 확보하고 있는 최적화된 PID 파라미터값을 이용하여 PID 제어기가 실제 선박에 설치된 시점부터 PID 최적 제어 성능을 확보할 수 있고, 실제 선박의 실제 시스템 환경에서의 축적되는 동작 데이터를 이용하여 PID 파라미터값을 다시 최적화하여 적용할 수 있도록 함으로써 선박의 노후화(예를 들어, 가스처리 시스템의 성능 열화 등)에 대응하여 PID 최적 제어 성능을 유지할 수 있는 효과도 있다. In addition, using the optimized PID parameter values secured in advance, the PID optimum control performance can be secured from the time when the PID controller is installed on the actual ship, and the PID parameters using the accumulated operation data in the actual system environment of the actual ship It is also possible to maintain the optimum PID control performance in response to the aging of the ship (for example, deterioration of the performance of the gas treatment system) by allowing the values to be optimized again and applied.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 선박의 PID 파라미터 최적화 장치를 개략적으로 나타낸 도면.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전달함수 모델 생성 개념을 나타낸 도면.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 물성치 유형에 따른 장비 분류 기준을 설명하기 위한 도면.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 실제 선박에 설치된 PID 파라미터 최적화 장치의 연결 구조를 개략적으로 나타낸 도면.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 선박의 PID 파라미터 최적화 방법을 나타낸 순서도. 1 is a view schematically showing an apparatus for optimizing PID parameters of a ship according to an embodiment of the present invention.
2 is a view showing a concept of generating a transfer function model according to an embodiment of the present invention.
Figure 3 is a view for explaining the equipment classification criteria according to the physical property type according to an embodiment of the present invention.
4 is a view schematically showing a connection structure of a PID parameter optimization device installed in an actual ship according to another embodiment of the present invention.
5 is a flowchart illustrating a method for optimizing PID parameters of a ship according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.The present invention can be applied to various changes and may have various embodiments, and specific embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail in the detailed description. However, this is not intended to limit the present invention to a specific embodiment, it should be understood to include all modifications, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention.

본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used in this specification are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In this specification, terms such as “include” or “have” are intended to indicate that a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification exists, and that one or more other features are present. It should be understood that the existence or addition possibilities of fields or numbers, steps, operations, components, parts or combinations thereof are not excluded in advance.

본 발명의 실시예에서 "모듈", "유닛", "부(part)" 등과 같은 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하는 구성요소를 지칭하기 위한 용어이며, 이러한 구성요소는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 "모듈", "유닛", "부(part)" 등은 각각이 개별적인 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 경우를 제외하고는, 적어도 하나의 모듈이나 칩으로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서(미도시)로 구현될 수 있다.In the embodiments of the present invention, terms such as “module”, “unit”, “part”, and the like are terms used to refer to a component that performs at least one function or operation, and the component is hardware or software. It can be implemented or can be implemented as a combination of hardware and software. In addition, a plurality of "modules", "units", "parts", etc., are integrated into at least one module or chip, except that each needs to be implemented with individual specific hardware. (Not shown).

또한, 첨부 도면을 참조하여 각 실시예를 각각 설명하지만, 개별의 실시예들이 독립적으로 본 발명의 기술적 사상을 구현할 수도 있고, 복수의 실시예가 다양하게 조합되어 재구성된 형태로 본 발명의 기술적 사상이 구현될 수도 있음은 당연하다. In addition, each embodiment will be described with reference to the accompanying drawings, but individual embodiments may independently implement the technical spirit of the present invention, and multiple embodiments are variously combined to reconstruct the technical spirit of the present invention. It is natural that it may be implemented.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 선박의 PID 파라미터 최적화 장치의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전달함수 모델 생성 개념을 나타낸 도면이며, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 물성치 유형에 따른 장비 분류 기준을 설명하기 위한 도면이다.1 is a view schematically showing the configuration of a PID parameter optimization device of a ship according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a view showing a concept of generating a transfer function model according to an embodiment of the present invention, and FIG. 3 is It is a view for explaining the equipment classification criteria according to the physical property type according to an embodiment of the present invention.

PID 파라미터 최적화 장치는 실제 선박에 설치되기 이전에, 실제 선박에 대한 최적의 PID 파라미터값을 미리 도출하여 확보하는 특징을 가진다. 구체적으로, PID 파라미터 최적화 장치는 실제 선박에 설치되는 실제 시스템을 모사한 시뮬레이션 모델의 제어 대상에 대해 PID 제어 시스템에 대응하는 가상의 제어 시스템인 PID 제어부가 미리 지정된 동작 구간에서 동작하도록 하는 제어 입력값을 입력하고, 그 과정에서의 동작 데이터를 축적한 후, 축적된 동작 데이터 및 상응하는 제어 입력값에 대한 정보를 이용하여 각 제어 대상에 상응하는 전달함수 모델의 생성 및 미리 지정된 운영 시나리오에 기반하여 각 제어 대상에 대한 최적의 PID 파라미터값을 도출하도록 동작된다. The PID parameter optimization device has a feature of deriving and securing an optimal PID parameter value for a real ship in advance before being installed in the real ship. Specifically, the PID parameter optimization device is a control input value that allows a PID control unit, which is a virtual control system corresponding to the PID control system, to operate in a predetermined operation section for a control target of a simulation model that simulates a real system installed on a real ship. After inputting, accumulating motion data in the process, and using the information on the accumulated motion data and the corresponding control input value, create a transfer function model corresponding to each control object and based on a predefined operation scenario. It is operated to derive the optimal PID parameter value for each control target.

이하, 도 1 내지 3을 참조하여 PID 파라미터 최적화 장치의 구성 및 동작을 구체적으로 설명한다. Hereinafter, the configuration and operation of the PID parameter optimization device will be described in detail with reference to FIGS. 1 to 3.

도 1을 참조하면, PID 파라미터 최적화 장치(100)는 제어 유닛(110), 근사모델 생성부(120) 및 최적화 유닛(130)을 포함할 수 있다. 도시되지는 않았으나, PID 파라미터 최적화 장치(100)는 전달 함수의 생성 등을 위한 측정 데이터의 축적, 도출된 최적 PID 파라미터값 등의 저장을 위한 저장부를 더 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, the PID parameter optimization device 100 may include a control unit 110, an approximate model generation unit 120, and an optimization unit 130. Although not shown, the PID parameter optimization apparatus 100 may further include a storage unit for accumulating measurement data for generation of a transfer function, etc., and for storing derived optimal PID parameter values.

제어 유닛(110)은 PID 제어부(111), 파라미터 설정부(113) 및 로직부(115)를 포함할 수 있다. The control unit 110 may include a PID control unit 111, a parameter setting unit 113, and a logic unit 115.

PID 제어부(111)는 전달함수 모델(233)을 제어하는 제어 입력값(u(t))을 출력한다. 제어 입력값은 전달함수 모델(133)에 상응하는 제어 대상의 운전 제어를 위한 출력값일 수 있으며, 예를 들어 제어 대상이 밸브인 경우 밸브의 개방 정도를 제어하기 위한 출력값일 수 있고, 제어 대상이 펌프인 경우 동작 RPM 값을 제어하기 위한 출력값일 수 있다. The PID controller 111 outputs a control input value u (t) that controls the transfer function model 233. The control input value may be an output value for driving control of a control object corresponding to the transfer function model 133, for example, an output value for controlling the opening degree of the valve when the control object is a valve, and the control object is In the case of a pump, it may be an output value for controlling the operation RPM value.

즉, PID 제어부(111)는 제어 대상을 모델링한 전달함수 모델(133)에 제어 대상이 목표값(SP, SetPoint)로 동작하도록 제어 입력값을 출력한다. 제어 입력값에 대한 전달함수 모델(133)의 출력값(y(t), 즉 현재값인 PV)이 피드백되어 편차값(e(t)=SP-PV)가 산출될 수 있으며, 본 실시예에 따른 PID 파라미터 최적화 장치(100)는 산출된 편차값이 최소화되는 PID 파라미터값(즉, 비례항 계수(Kp), 적분항 계수(Ki) 및 미분항 계수(Kd))를 결정하도록 동작될 수 있다. That is, the PID control unit 111 outputs a control input value so that the control object operates as a target value (SP, SetPoint) in the transfer function model 133 modeling the control object. The output value of the transfer function model 133 for the control input value (y (t), that is, PV, which is the current value) is fed back and a deviation value (e (t) = SP-PV) can be calculated. The PID parameter optimization device 100 according to the operation is determined to determine the PID parameter values (ie, the proportional term coefficient K p , the integral term coefficient K i and the differential term coefficient K d ) at which the calculated deviation value is minimized. You can.

파라미터 설정부(113)는 비례항 계수(Kp), 적분항 계수(Ki) 및 미분항 계수(Kd)를 포함하는 PID 파라미터값을 설정하여 로직부(115)로 제공한다. The parameter setting unit 113 sets the PID parameter values including the proportional term coefficient K p , the integral term coefficient K i , and the differential term coefficient K d and provides it to the logic unit 115.

예를 들어, 파라미터 설정부(113)가 설정한 PID 파라미터값으로서 로직부(115)에 처음에는 기본값 또는 사용자의 경험에 의해 설정된 값을 로직부(115)로 제공하지만, 이후에는 파라미터 최적화부(135)에서 도출한 PID 파라미터값을 제공받아 로직부(115)로 제공하도록 미리 설정될 수 있다. 물론, 파라미터 설정부(113)가 미리 지정된 기준에 따라 PID 파라미터값을 순차적으로 선택하여 로직부(115)로 제공하도록 구현될 수도 있고, 파라미터 최적화부(135)는 예를 들어 Python 프로그램의 최적화 알고리즘을 이용하여 최적의 PID 파라미터값을 도출하도록 구현될 수도 있다. For example, as the PID parameter value set by the parameter setting unit 113, the logic unit 115 initially provides a default value or a value set by the user's experience as the logic unit 115, but thereafter the parameter optimization unit ( It may be set in advance to receive the PID parameter value derived from 135) and provide it to the logic unit 115. Of course, the parameter setting unit 113 may be implemented to sequentially select PID parameter values according to a predetermined criterion and provide them to the logic unit 115, and the parameter optimization unit 135 may be, for example, an optimization algorithm of a Python program. It may be implemented to derive an optimal PID parameter value using.

로직부(115)는 파라미터 설정부(113)에서 설정한 PID 파라미터값과 편차값(e(t))를 이용하여 하기 수학식 1에 따른 제어 입력값(u(t))을 산출하여 PID 제어부(111)로 제공한다. The logic unit 115 calculates the control input value (u (t)) according to Equation 1 below using the PID parameter value and the deviation value (e (t)) set by the parameter setting unit 113 to control the PID control unit. (111).

Figure pat00001
Figure pat00001

여기서, u(t)는 제어 입력값이고, Kp는 편차값(e(t))에 대한 비례 게인인 비례항 계수이며, Ki는 적분항 계수로서 0초부터 시작되어 나타난 편차값들의 적분값에 적용되는 적분항 계수이고, Kd는 급격한 제어기 출력을 완화하는 작용을 하는 미분항 계수이다. Here, u (t) is a control input value, K p is a proportional gain coefficient proportional gain to a deviation value (e (t)), and K i is an integral term coefficient, which is an integral value of deviation values starting from 0 second. Is the integral term coefficient applied to, and K d is the differential term coefficient that acts to mitigate the sudden controller output.

근사모델 생성부(120)는 본 실시예에 따른 PID 파라미터 최적화 장치(100)가 적용될 하나 이상의 제어 대상을 포함하는 실제 시스템(예를 들어, 실제 선박에 설치되는 선박 가스 처리 시스템)에 상응하는 시뮬레이션 모델(근사 모델)을 생성한다. 여기서, 시뮬레이션 모델은 예를 들어 공정 설계를 위한 프로그램인 HYSYS를 이용하여 생성된 실제 선박의 해당 시스템이나 플랜트에 대한 가상의 근사 모델이다. The approximate model generating unit 120 is a simulation corresponding to a real system (for example, a ship gas treatment system installed in a real ship) including one or more control targets to which the PID parameter optimization apparatus 100 according to the present embodiment is applied. Create a model (approximate model). Here, the simulation model is, for example, a virtual approximation model for a corresponding system or plant of a real ship generated using HYSYS, a program for process design.

또한, 시뮬레이션 모델은 PID 제어의 대상이 되는 제어 대상들로 구성된 실제의 시스템이나 플랜트이며, PID 제어시 반응하는 밸브 등의 장비와 이에 상응하는 물성값(예를 들어 온도, 압력, 유량 등)을 표기하는 센서 등의 장비가 포함될 수 있다.In addition, the simulation model is a real system or plant composed of control objects that are the target of PID control, and displays equipment such as a valve that reacts during PID control and the corresponding physical property values (for example, temperature, pressure, flow rate, etc.). It may include equipment such as a sensor.

전술한 PID 제어부(111)이 근사모델 생성부(120)에 의해 생성된 시뮬레이션 모델의 각 제어 대상에 대해 저장부에 미리 저장된 동작 구간 정보에 상응하는 제어 입력값을 입력하면 시뮬레이션 모델의 각 제어 대상에 대해 제어 입력값에 상응하는 동작 데이터(예를 들어, PID 밸브의 개폐 정도에 따른 열교환기 전단부와 후단부의 온도 데이터 등)가 생성되며, 각 제어 대상의 제어 입력값과 상응하는 동작 데이터는 저장부에 저장된다. 예를 들어, 가스 처리 시스템에 포함된 LNG 연료 탱크에 구비된 밸브의 동작 구간이 0%부터 100%까지로 저장부에 저장되었다면 이에 상응하는 제어 입력값이 시뮬레이션 모델로 제공되고 이에 상응하는 밸브의 동작 데이터가 생성되어 저장부에 축적된다(도 2 참조). When the above-described PID control unit 111 inputs control input values corresponding to the operation section information stored in advance in the storage unit for each control object of the simulation model generated by the approximate model generation unit 120, each control object of the simulation model For this, operation data corresponding to the control input value (for example, temperature data of the front end and rear end of the heat exchanger according to the degree of opening and closing of the PID valve, etc.) is generated, and the operation data corresponding to the control input value of each control target is It is stored in the storage unit. For example, if the operating section of the valve provided in the LNG fuel tank included in the gas treatment system is stored in the storage section from 0% to 100%, a corresponding control input value is provided as a simulation model and the corresponding valve Motion data is generated and accumulated in the storage (see Fig. 2).

최적화 유닛(130)은 전달함수 관리부(131)와 파라미터 최적화부(135)를 포함할 수 있다. The optimization unit 130 may include a transfer function management unit 131 and a parameter optimization unit 135.

전달함수 관리부(131)는 근사모델 생성부(120)에 의해 생성된 근사 모델과 각 제어 대상에 상응하도록 저장된 제어 입력값과 출력값을 이용하여 예를 들어 Python 등의 프로그래밍 언어를 이용하여 각 제어 대상에 상응하는 전달함수 모델(133)을 생성한다(도 2 참조). The transfer function management unit 131 uses the approximate model generated by the approximate model generator 120 and the control input values and output values stored to correspond to each control target, for example, each control target using a programming language such as Python. A transfer function model 133 corresponding to is generated (see FIG. 2).

즉, 전달함수 관리부(131)는 근사모델 생성부(120)에 의해 생성된 시뮬레이션 모델 내의 각 제어 대상에 상응하여 저장부에 저장된 전 동작 구간의 동작 데이터를 이용하여 예를 들어 FOPDT(first Order Plus Dead Time), SOPDT(Second Order Plus Dead Time) 등의 전달함수(Transfer Function) 모델(133)을 생성한다. 전달함수 모델(133)은 예를 들어 선박 가스 처리 시스템에 구비된 LNG 연료 탱크, LNG 연료 펌프, 기화기 등의 제어 대상 각각에 대해 생성될 수 있다That is, the transfer function management unit 131 uses, for example, FOPDT (first order plus) using motion data of all operation sections stored in the storage unit corresponding to each control target in the simulation model generated by the approximate model generation unit 120. A transfer function model such as Dead Time (SOPDT) and Second Order Plus Dead Time (133) is generated. The transfer function model 133 may be generated for each of control objects such as an LNG fuel tank, an LNG fuel pump, and a vaporizer provided in a ship gas treatment system, for example.

전달함수 관리부(131)는 전달함수 모델(133)의 갱신 여부에 대한 검증 기능을 포함할 수 있다. 이는 실제의 PID 제어 시스템과 연동하도록 PID 파라미터 최적화 장치(100)가 실제 선박에 설치되었을 때, 실제 선박에 설치되기 이전에 생성된 전달함수 모델과 실제 시스템 환경이 상이하거나, 또는 선박의 노후화에 의해 제어 대상에 대한 전달함수 모델이 갱신될 필요가 있는 경우 전달함수 모델이 보정되는지를 확인하기 위한 것이다. The transfer function management unit 131 may include a verification function on whether the transfer function model 133 is updated. This is because when the PID parameter optimization device 100 is installed on a real ship to interwork with a real PID control system, the transfer function model generated before being installed on the real ship is different from the real system environment, or due to the aging of the ship. This is to confirm whether the transfer function model is corrected when the transfer function model for the control target needs to be updated.

일 예로, 전달함수 관리부(131)는 전달함수 모델(133)에 비정상적인 동작 데이터 (예를 들어, PID 밸브의 개폐 정도에 따른 열교환기 전단부와 후단부의 온도 데이터 등)를 적용하여 전달함수 모델(133)을 생성하고, 이전에 생성된 전달함수 모델(133)과 비일치하는지 여부로서 전달함수 모델(133)의 갱신이 정상적으로 처리되었는지 확인할 수 있을 것이다. For example, the transfer function management unit 131 applies the abnormal operation data (for example, temperature data of the front end and rear end of the heat exchanger according to the degree of opening and closing of the PID valve) to the transfer function model 133 to transfer the model ( 133), and whether or not the update of the transfer function model 133 is normally processed as whether or not the transfer function model 133 previously generated does not match.

또한 이를 위해, 전달함수 관리부(131)는 이후 PID 파라미터 최적화 장치(100)가 실제 선박에 설치되었을 때, 전달함수 모델(133)의 보정을 위해 저장부(430)에 저장된 동작 데이터의 이력과 대비하여 비정상적인 동작 데이터가 저장되고 있는지를 인식하는 기능도 포함할 수 있음은 당연하다. In addition, for this purpose, the transfer function management unit 131 then compares the history of the operation data stored in the storage unit 430 for the correction of the transfer function model 133 when the PID parameter optimization device 100 is installed on the actual ship. Therefore, it is natural that a function of recognizing whether abnormal operation data is being stored may also be included.

전달함수 관리부(131)는 전달함수 모델(133)을 생성함에 있어, 예를 들어 가스 처리 공정인 경우 각 제어 대상을 압력(예를 들어 펌프), 온도(예를 들어 기화기) 및 유량(예를 들어 밸브) 등 물성치 유형을 분류하고, 물성치에 변화를 주는 단위로 단위 구역을 구분하며, 단위 구역에 상응하는 제어 대상에 대한 전달함수 모델(133)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 도 3에 예시된 연료 공급 시스템에서 LNG 연료 탱크는 압력과 유량의 물성치 변화에 의한 단위 영역으로 구획된 것이고, 연료 펌프는 압력의 물성치 변화에 의한 단위 영역으로 구획된 것이다. The transfer function management unit 131 generates the transfer function model 133, for example, in the case of a gas treatment process, each control target is pressure (for example, a pump), temperature (for example, a vaporizer), and flow rate (for example, For example, a valve) may be classified as a property value type, a unit area may be divided into units that change the property value, and a transfer function model 133 for a control object corresponding to the unit area may be generated. For example, in the fuel supply system illustrated in FIG. 3, the LNG fuel tank is divided into unit areas due to changes in physical properties of pressure and flow rate, and the fuel pump is divided into unit areas due to changes in physical properties of pressure.

각 제어 대상을 물성치 유형을 고려하여 구분하는 경우, 운전 조건과 제어 대상의 물성치 유형에 따른 최적화된 PID 파라미터값을 도출하여 적용할 수 있는 장점이 있다. When classifying each control object in consideration of the property type, there is an advantage that it is possible to derive and apply an optimized PID parameter value according to the operating conditions and the property type of the control object.

도 3에 예시된 연료 공급 시스템을 참조할 때, 메인 엔진에만 연료를 공급하는 제1 운전 조건, 제너레이터 엔진에만 연료를 공급하는 제2 운전 조건, 보일러에만 연료를 공급하는 제3 운전 조건, 또는 이들 모두에 연료를 공급하는 제4 운전 조건 등 다양한 운전 조건이 존재할 수 있다. Referring to the fuel supply system illustrated in FIG. 3, the first operating condition for supplying fuel only to the main engine, the second operating condition for supplying fuel only to the generator engine, the third operating condition for supplying fuel only to the boiler, or these Various operating conditions may exist, such as a fourth operating condition for supplying fuel to all.

그러나 각 제어 대상에 대해 도출된 PID 파라미터값을 운전 조건에 관계없이 일률적으로 이용하는 경우, 일부 운전 조건에서는 최적의 PID 파라미터일 수 있으나 다른 운전 조건에서는 최적의 PID 파라미터가 아닌 경우가 다수 발생되고 있다. However, if the PID parameter values derived for each control object are uniformly used regardless of the driving conditions, in some driving conditions, the optimal PID parameters may be used, but in other driving conditions, many are not optimal PID parameters.

따라서, 본 실시예에 따른 PID 파라미터 최적화 장치(100)는 연료 공급 시스템 등 선박 내의 시스템이 운전될 수 있는 다양한 운전 조건에서 테스트할 수 있도록 하고, 파라미터 최적화부(135)가 각 운전 조건별로 각 제어 대상에 대한 최적의 PID 파라미터값을 도출하여 저장부에 저장하도록 할 수 있다. Therefore, the PID parameter optimization device 100 according to the present embodiment allows the system in a ship such as a fuel supply system to be tested under various operating conditions that can be operated, and the parameter optimization unit 135 controls each operation condition. It is possible to derive the optimal PID parameter value for the object and store it in the storage unit.

파라미터 최적화부(135)는 각 제어 대상에 상응하도록 생성된 전달함수 모델(133)과 미리 지정된 PID 제어식(수학식 1 참조)을 연동하여 설정값(setpoint)를 찾는 예를 들어 Python 프로그램의 최적화 알고리즘인 Scipy.lib 라이브러리를 적용하여 미리 설정된 운영 시나리오에 따라 가장 적은 시간 내에 설정값(SP)에 도달시키는 제어 입력값을 산출하는 최적의 PID 파라미터값을 도출하고, 도출된 PID 파라미터값을 저장부에 저장한다.The parameter optimization unit 135, for example, finds a setpoint by integrating a transfer function model 133 generated to correspond to each control target and a predetermined PID control expression (see Equation 1), for example, an optimization algorithm of a Python program Applying the Scipy.lib library, derives the optimal PID parameter value that calculates the control input value that reaches the set value (SP) in the shortest time according to the preset operation scenario, and derives the derived PID parameter value to the storage To save.

파라미터 최적화부(135)는 예를 들어 설정값의 범위가 0 내지 10도로 설정된 경우, 설정값의 범위를 만족하는 PID 파라미터값(즉, 비례항 계수(Kp), 적분항 계수(Ki) 및 미분항 계수(Kd))의 범위를 각각 설정한 후, 각 설정값별로 최적의 PID 파라미터값을 각각 도출할 수 있다. The parameter optimization unit 135, for example, when the range of the set value is set to 0 to 10 degrees, PID parameter values satisfying the range of the set value (ie, proportional term coefficient (K p ), integral term coefficient (K i ) and After setting the range of the differential term coefficient (K d ), it is possible to derive the optimum PID parameter value for each setting value.

여기서, 운영 시나리오는 예를 들어 시스템 전체 부분과 주요 장비 부분으로 구분되어 선박 건조 계약시 정해질 수 있으며, 연료 공급 시스템의 경우 메인 엔진, 제너레이터 엔진 및 보일러에 LNG를 NG로 변환하여 특정의 압력과 온도로 적정의 양만큼 공급하도록 하는 것일 수 있다. 이 경우, 메인 엔진에는 1.5MpaG 압력과 25℃로 연료를 제공하고, 제너레이터 엔진과 보일러에는 0.5MpaG 압력과 25℃로 제공하도록 규정될 수 있으며, 허용 가능한 압력 범위와 온도 범위도 규정될 수 있다. 이와 같이 규정된 압력과 온도 범위가 PID 파라미터값 최적화를 위한 기준으로 설정될 수 있다.Here, the operation scenario is divided into, for example, the entire system part and the main equipment part, and can be determined in a ship building contract. In the case of a fuel supply system, LNG is converted to NG in the main engine, generator engine, and boiler to generate a specific pressure and It may be to supply an appropriate amount of temperature. In this case, the main engine may be provided with 1.5 MpaG pressure and 25 ° C. fuel, and the generator engine and boiler may be provided with 0.5 MpaG pressure and 25 ° C., and an allowable pressure range and temperature range may also be defined. The prescribed pressure and temperature range can be set as a reference for optimizing PID parameter values.

마찬가지로, 압력을 증감시키는 펌프, LNG를 NG로 변환시키고 온도를 상승시키는 열교환기, 유량을 조절하는 밸브 등 주요 장비에 대해서도 제어되어야 하는 허용 범위가 규정되어 있으며, 이를 기준으로 PID 파라미터값 최적화를 위한 기준으로 설정될 수 있다. Likewise, the allowable range to be controlled is defined for major equipment such as a pump that increases or decreases pressure, a heat exchanger that converts LNG to NG, and increases temperature, and a valve that regulates the flow rate. Can be set as a reference.

도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 실제 선박에 설치된 PID 파라미터 최적화 장치의 연결 구조를 개략적으로 나타낸 도면이다.4 is a view schematically showing a connection structure of a PID parameter optimization device installed in an actual ship according to another embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, PID 파라미터 최적화 장치(100)는 실제 선박(400)에 구비된 실제 시스템(410)(예를 들어, GAS 처리 시스템), 실제 시스템(410)의 동작을 제어하는 PID 제어 시스템(420) 및 PID 파라미터 최적화 장치(100)를 포함한다. Referring to FIG. 4, the PID parameter optimization device 100 includes a real system 410 (eg, a GAS processing system) provided in a real ship 400, and a PID control system that controls the operation of the real system 410 420 and a PID parameter optimization device 100.

이때, PID 파라미터 최적화 장치(100)는 PID 제어 시스템(420)의 제어 정보(즉, 전술한 제어 입력값에 대응됨)와 실제 시스템(410)의 각 장치의 제어 정보에 상응하는 동작 데이터를 저장부(430)에 축적할 수 있도록 PID 제어 시스템(420) 및 실제 시스템(410)에 연결된다. At this time, the PID parameter optimization device 100 stores control information of the PID control system 420 (ie, corresponding to the aforementioned control input values) and operation data corresponding to control information of each device of the actual system 410. It is connected to the PID control system 420 and the actual system 410 so as to accumulate in the unit 430.

또한, PID 제어 시스템(420)은 실제 선박(400)에 설치되기 이전에 PID 파라미터 최적화 장치(100)의 미리 지정된 운영 시나리오와 운전 조건에 따라 저장부(430)에 미리 저장된 각 장비별 최적화된 PID 파라미터값을 이용하여 실제 시스템(410)의 동작을 제어한다. In addition, the PID control system 420 is optimized for each equipment previously stored in the storage unit 430 according to a predetermined operating scenario and operating conditions of the PID parameter optimization device 100 before being installed in the actual ship 400 The operation of the actual system 410 is controlled using the parameter value.

전술한 바와 같이, PID 파라미터 최적화 장치(100)는 실제 선박(400)에 설치되기 이전에, 실제 시스템(410)을 모사한 시뮬레이션 모델의 제어 대상에 대해 PID 제어 시스템(420)에 대응하는 가상의 제어 시스템인 PID 제어부(111)가 미리 지정된 동작 구간에서 동작하도록 하는 제어 입력값을 입력하고, 그 과정에서의 동작 데이터(예를 들어, PID 밸브의 개폐 정도에 따른 열교환기 전단부와 후단부의 온도 데이터 등)를 축적하도록 동작한다. As described above, before the PID parameter optimization apparatus 100 is installed on the actual ship 400, the virtual object corresponding to the PID control system 420 is controlled for the control target of the simulation model that simulates the real system 410. The control system PID control unit 111 inputs a control input value to operate in a predetermined operation section, and operation data in the process (for example, temperature of the front end and rear end of the heat exchanger according to the degree of opening and closing of the PID valve) Data, etc.).

이어서, PID 파라미터 최적화 장치(100)는 축적된 동작 데이터 및 상응하는 제어 입력값에 대한 정보를 이용하여 각 제어 대상에 상응하는 전달함수 모델(133)을 생성하고, 미리 지정된 운영 시나리오에 기반하여 각 제어 대상에 대한 최적의 PID 파라미터값을 저장부(430)에 저장한다. Subsequently, the PID parameter optimization device 100 generates a transfer function model 133 corresponding to each control object using the accumulated operation data and information on the corresponding control input value, and based on a predetermined operation scenario, The optimal PID parameter value for the control target is stored in the storage unit 430.

따라서, PID 파라미터 최적화 장치(100)는 선박에 설치되기 이전에 실제 선박과 유사한 시뮬레이션 환경에서 테스트되어 운영 시나리오에 최적화된 PID 파라미터값을 미리 확보하고 있기 때문에, PID 제어 시스템(420) 및 PID 파라미터 최적화 장치(100)가 실제 선박(400)에 설치된 시점부터 최적의 PID 제어 성능을 확보할 수 있는 특징이 있다.Therefore, the PID parameter optimization device 100 is tested in a simulation environment similar to a real ship before being installed on a ship, and thus secures a PID parameter value optimized for an operation scenario in advance, so that the PID control system 420 and PID parameter optimization It has a feature that can secure the optimum PID control performance from the time when the device 100 is actually installed on the ship 400.

그러나, PID 파라미터 최적화 장치(100)가 실제 선박(400)에 설치된 이후 선박의 노후화, 외란의 발생 등의 원인으로 PID 파라미터 최적화 장치(100)가 실제 선박(400)에 설치되기 이전에 시뮬레이션 모델에 기반하여 도출된 전달함수 모델(133)의 보정이 필요할 수 있다. However, after the PID parameter optimization device 100 is installed on the actual ship 400, the PID parameter optimization device 100 is installed on the simulation model before the PID parameter optimization device 100 is installed on the actual ship 400 due to aging, disturbance, and the like. Correction of the transfer function model 133 derived based on it may be necessary.

이를 위해, PID 파라미터 최적화 장치(100)의 저장부(430)에 미리 저장된 최적의 PID 파라미터값을 이용하여 PID 제어 시스템(420)이 실제 시스템(410)을 제어하는 과정에서 발생되는 동작 데이터와 상응하는 제어 정보가 저장부(430)에 축적된다. To this end, by using the optimal PID parameter values stored in advance in the storage unit 430 of the PID parameter optimization device 100, the PID control system 420 corresponds to operation data generated in the process of controlling the actual system 410. The control information to be stored is accumulated in the storage unit 430.

PID 파라미터 최적화 장치(100)의 최적화 유닛(130)은 동작 데이터 및 제어 정보를 이용하여 각 장치에 상응하는 전달함수 모델(133)을 보정할 수 있고(전술한 전달함수 관리부(131)의 설명 참조), 보정된 전달함수 모델(133)에 상응하는 최적의 PID 파라미터값을 다시 도출할 수 있다(전술한 파라미터 최적화부(135)의 설명 참조).The optimization unit 130 of the PID parameter optimization device 100 may correct the transfer function model 133 corresponding to each device by using motion data and control information (see the description of the transfer function management unit 131 described above) ), The optimum PID parameter value corresponding to the corrected transfer function model 133 can be derived again (see the description of the above-described parameter optimization unit 135).

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 선박의 PID 파라미터 최적화 방법을 나타낸 순서도이다.5 is a flowchart illustrating a method for optimizing PID parameters of a ship according to an embodiment of the present invention.

도 5를 참조하면, 단계 510에서 PID 파라미터 최적화 장치(100)는 해당 장치가 설치될 실제 선박(400)에 구비되는 실제 시스템(410)(예를 들어, 실제 선박에 설치되는 선박 가스 처리 시스템)에 상응하는 시뮬레이션 모델(근사 모델)을 생성한다. 여기서, 시뮬레이션 모델은 예를 들어 공정 설계를 위한 프로그램인 HYSYS를 이용하여 생성될 수 있으며, 작업자의 조작에 의해 생성될 수 있다.Referring to FIG. 5, in step 510, the PID parameter optimization device 100 is a real system 410 provided in a real ship 400 in which the apparatus is to be installed (eg, a ship gas treatment system installed in a real ship) Create a simulation model (approximate model) corresponding to. Here, the simulation model may be generated, for example, using HYSYS, a program for process design, or may be generated by operator manipulation.

단계 515에서 PID 파라미터 최적화 장치(100)는 생성된 시뮬레이션 모델의 각 제어 대상에 대해 저장부(430)에 미리 지정된 동작 구간에서 동작되도록 하는 제어 입력값을 입력한다. 제어 입력값에 상응하여 시뮬레이션 모델내의 각 제어 대상의 동작 데이터(예를 들어, PID 밸브의 개폐 정도에 따른 열교환기 전단부와 후단부의 온도 데이터 등)가 획득될 수 있고, 각 제어 대상의 동작 데이터 및 이에 상응하는 제어 입력값은 저장부(430)에 축적된다. In step 515, the PID parameter optimization apparatus 100 inputs a control input value to be operated in a predetermined operation section in the storage unit 430 for each control target of the generated simulation model. In response to the control input value, operation data of each control object in the simulation model (eg, temperature data of the front end and rear end of the heat exchanger according to the degree of opening and closing of the PID valve, etc.) can be obtained, and the operation data of each control target And corresponding control input values are accumulated in the storage unit 430.

단계 520에서 PID 파라미터 최적화 장치(100)는 저장부(430)에 축적된 각 제어 대상의 지정된 동작 구간의 동작 데이터를 이용하여 전달함수 모델(133)을 생성한다. 전달함수 모델(133)은 예를 들어 Python 등의 프로그래밍 언어를 이용하여 생성될 수 있다. In step 520, the PID parameter optimization apparatus 100 generates a transfer function model 133 using the operation data of a designated operation section of each control object accumulated in the storage unit 430. The transfer function model 133 may be generated using, for example, a programming language such as Python.

단계 525에서 PID 파라미터 최적화 장치(100)는 각 제어 대상의 전달함수 모델(133) 및 미리 지정된 PID 제어식(전술한 수학식 1 참조)을 이용하여 각 제어 대상에 대한 PID 파라미터값을 도출하고, 도출된 PID 파라미터값은 저장부(430)에 저장된다. In step 525, the PID parameter optimization device 100 derives and derives PID parameter values for each control object using the transfer function model 133 of each control object and a predetermined PID control equation (see Equation 1 above). The PID parameter values are stored in the storage unit 430.

PID 파라미터 최적화 장치(100)가 각 제어 대상에 대한 PID 파라미터값을 도출함에 있어, 실제 선박에 대해 미리 지정된 운영 시나리오를 고려하여 미리 지정된 각각의 운전 조건별로 개별 산출하여 저장부(430)에 저장할 수도 있다. When the PID parameter optimization device 100 derives PID parameter values for each control target, it may be calculated and stored in the storage unit 430 for each predetermined operation condition in consideration of a predetermined operation scenario for an actual ship. have.

또한 PID 파라미터 최적화 장치(100)는 실제 선박(400)에 설치된 이후, 단계 520에서 산출된 전달함수 모델(133)이 실제 선박의 노후화, 외란의 발생 등의 상황에 적응적으로 대응하여 보정될 수 있는지 여부를 판단하고 또한 전달함수 모델(133)을 보정하도록 기능 구현될 수 있다. 즉, PID 파라미터 최적화 장치(100)는 제어 정보에 상응하여 저장부(430)에 저장된 동작 데이터의 이력과 대비하여 비정상적인 동작 데이터가 제공되었는지를 판별하는 기능, 비정상적인 데이터가 제공된 경우에는 이를 반영하여 전달함수 모델(133)을 보정하는 기능을 포함할 수 있다. In addition, since the PID parameter optimization apparatus 100 is installed in the actual ship 400, the transfer function model 133 calculated in step 520 may be corrected to adaptively respond to situations such as aging of the actual ship and occurrence of disturbance. A function may be implemented to determine whether it is present and also to calibrate the transfer function model 133. That is, the PID parameter optimization device 100 is a function for determining whether abnormal operation data is provided in contrast to the history of the operation data stored in the storage unit 430 in correspondence with control information, and when abnormal data is provided, it is reflected and transmitted A function for calibrating the function model 133 may be included.

단계 530에서 PID 파라미터 최적화 장치(100)는 실제 선박(400)에 설치된다. 실제 선박(400)에 설치된 PID 파라미터 최적화 장치(100)는 PID 제어 시스템(420)의 제어 정보와 실제 시스템(410)의 각 장치의 제어 정보에 상응하는 동작 데이터를 저장부(430)에 축적할 수 있도록 PID 제어 시스템(420) 및 실제 시스템(410)에 연결 설정된다.In step 530, the PID parameter optimization device 100 is installed in the actual ship 400. The PID parameter optimization device 100 installed in the actual ship 400 accumulates control information of the PID control system 420 and operation data corresponding to control information of each device of the actual system 410 in the storage unit 430. It is established to be connected to the PID control system 420 and the actual system 410.

실제 선박(400)에 설치된 PID 제어 시스템(420)은 PID 파라미터 최적화 장치(100)의 저장부(430)에 저장된 운영 시나리오 및 운전 조건에 따라 각 장비별 PID 파라미터값을 이용하여 실제 시스템(410)의 구동을 제어한다. 실제 시스템(410)의 운전에 따른 동작 데이터와 이에 상응하는 제어 정보는 PID 파라미터 최적화 장치(100)의 저장부(430)에 축적된다(단계 535). The PID control system 420 installed in the actual ship 400 uses the PID parameter values for each device according to the operating scenario and operating conditions stored in the storage unit 430 of the PID parameter optimization device 100 to thereby realize the actual system 410. To control the drive. The operation data according to the operation of the actual system 410 and control information corresponding thereto are accumulated in the storage unit 430 of the PID parameter optimization device 100 (step 535).

단계 540에서 PID 파라미터 최적화 장치(100)는 저장부(430)에 축적되는 실제 시스템(410)의 동작 데이터(즉, 실제 동작 데이터)가 실제 선박(400)에 설치되기 이전 근사 모델을 대상으로 하여 테스트되어 축적된 동작 데이터(즉, 가상 동작 데이터)의 이력과 대비하여 비정상적인지 여부를 판단하고, 비정상적인 경우에는 실제 시스템(410)의 동작 데이터를 반영하여 전달함수 모델(133)을 갱신한다. 제어 정보와 참조하여 실제 동작 데이터가 가상 동작 데이터에 비해 비정상적인 것으로 판단하도록 하는 기준 정보는 저장부(430)에 미리 저장될 수 있다. In step 540, the PID parameter optimization device 100 targets an approximate model before the operation data (ie, the actual operation data) of the actual system 410 accumulated in the storage unit 430 is installed in the actual ship 400. It is determined whether it is abnormal in comparison with the history of the tested and accumulated motion data (ie, virtual motion data), and in the case of abnormality, the transfer function model 133 is updated by reflecting the motion data of the real system 410. Reference information for determining that the actual operation data is abnormal compared to the virtual operation data with reference to the control information may be stored in advance in the storage unit 430.

전달함수 모델(133)이 갱신되면, 단계 545에서 PID 파라미터 최적화 장치(100)는 갱신된 전달함수 모델(133)을 대상으로 최적의 PID 파라미터값을 도출하고, 저장부(430)에 저장한다. 저장부(430)에 갱신되어 저장된 PID 파라미터값을 이용하여 실제 선박(400)의 PID 제어 시스템(420)은 실제 시스템(410)의 구동을 제어하고, 이에 따른 동작 데이터는 저장부(430)에 축적된다. When the transfer function model 133 is updated, in step 545, the PID parameter optimization device 100 derives an optimal PID parameter value for the updated transfer function model 133 and stores it in the storage unit 430. The PID control system 420 of the real ship 400 controls the driving of the real system 410 by using the PID parameter values updated and stored in the storage unit 430, and the operation data accordingly is stored in the storage unit 430. Accumulate.

전술한 바와 같이, 본 실시예에 따른 선박의 PID 파라미터 최적화 방법은 PID 파라미터 최적화 장치(100)가 실제 선박(400)에 설치되기 이전에 시뮬레이션 환경에서 운영 시나리오 및 운전 조건별로 최적화된 PID 파라미터값을 미리 확보할 수 있고, 이를 통해 PID 제어 시스템이 실제 선박에 설치된 시점부터 최적의 PID 제어 성능을 확보할 수 있도록 하는 특징이 있다. As described above, the method for optimizing the PID parameters of a ship according to the present embodiment optimizes the PID parameter values for each operating scenario and operating conditions in a simulation environment before the PID parameter optimization apparatus 100 is installed on the actual ship 400. It can be secured in advance, and through this, there is a feature that allows the PID control system to secure optimal PID control performance from the time when it is actually installed on the ship.

또한, PID 파라미터 최적화 장치가 실제 선박(400)에 구비된 실제 시스템 환경에서 축적되는 동작 데이터를 이용하여 PID 파라미터값을 지속적으로 최적화하여 적용할 수 있도록 함으로써 선박의 노후화에 대응하여 PID 최적 제어 성능을 계속 유지할 수 있도록 하는 특징도 있다. In addition, the PID parameter optimization device continuously optimizes and applies PID parameter values using motion data accumulated in an actual system environment provided in the actual ship 400, thereby providing PID optimum control performance in response to ship aging. There are also features that can keep you going.

전술한 PID 파라미터 최적화 방법은 디지털 처리 장치에서 구동되는 적어도 하나의 실행 프로그램으로 구현될 수 있으며, 이러한 실행 프로그램은 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장될 수 있다. 비일시적 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로, 상술한 프로그램들은 RAM(Random Access Memory), 플레시메모리, ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electronically Erasable and Programmable ROM), 레지스터, 하드디스크, 리무버블 디스크, 메모리 카드, USB 메모리, CD-ROM 등과 같이, 장치에서 판독 가능한 다양한 유형의 기록 매체에 저장되어 있을 수 있다. The above-described PID parameter optimization method may be implemented with at least one executable program driven by a digital processing device, and the executable program may be stored in a non-transitory computer-readable medium. The non-transitory readable medium means a medium that stores data semi-permanently and that can be read by a device, rather than a medium that stores data for a short time, such as registers, caches, and memory. Specifically, the above-described programs include random access memory (RAM), flash memory, read only memory (ROM), erasable programmable ROM (EPROM), electronically erasable and programmable ROM (EEPROM), registers, hard disk, removable disk, memory It may be stored in various types of recording media readable by the device, such as a card, USB memory, CD-ROM, and the like.

상기에서는 본 발명의 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.Although described above with reference to embodiments of the present invention, those skilled in the art variously modify the present invention without departing from the spirit and scope of the present invention as set forth in the claims below. And can be changed.

100 : PID 파라미터 최적화 장치 110 : 제어 유닛
111 : PID 제어부 113 : 파라미터 설정부
115 : 로직부 120 : 근사모델 생성부
130 : 최적화 유닛 131 : 전달함수 관리부
133 : 전달함수 모델 135 : 파라미터 최적화부
400 : 실제 선박 410 : 실제 시스템
420 : PID 제어 시스템 430 : 저장부100: PID parameter optimization device 110: control unit
111: PID control unit 113: parameter setting unit
115: logic unit 120: approximate model generation unit
130: optimization unit 131: transfer function management unit
133: transfer function model 135: parameter optimization unit
400: real ship 410: real system
420: PID control system 430: storage unit

Claims (8)

PID 파라미터 최적화 장치로서,
실제 선박에 설치되는 실제 시스템에 상응하는 근사 모델(simulation model)을 생성하는 근사모델 생성부;
상기 근사 모델에 포함된 각 제어 대상에 대해 미리 설정된 동작 구간 전범위에 걸쳐 구동시키는 제어 입력값을 입력하는 PID 제어부;
각 제어 대상이 동작 구간 전범위에 걸쳐 구동되는 동안 생성되어 축적된 동작 데이터를 이용하여 각 제어 대상에 상응하는 전달함수(Transfer function) 모델을 생성하는 전달함수 관리부; 및
미리 지정된 최적화 알고리즘을 이용하여, 각 제어 대상에 상응하는 전달함수 모델과 미리 지정된 PID 제어식을 연동하여 가장 적은 시간 내에 설정값(SP)에 도달시키는 상기 제어 입력값을 산출하는 PID 파라미터값을 도출하는 파라미터 최적화부를 포함하되,
상기 PID 파라미터 최적화 장치는 상기 실제 선박에 설치되면, 상기 실제 시스템의 구동을 제어하도록 상기 파라미터 최적화부에 의해 도출된 PID 파라미터값을 실제 선박에 설치된 PID 제어 시스템에 제공하는, PID 파라미터 최적화 장치.As a PID parameter optimization device,
An approximate model generator for generating a simulation model corresponding to a real system installed on a real ship;
A PID control unit for inputting a control input value for driving over the entire range of operation sections preset for each control object included in the approximate model;
A transfer function management unit that generates a transfer function model corresponding to each control object by using motion data generated and accumulated while each control object is driven over the entire range of the operation section; And
Using the predefined optimization algorithm, a transfer function model corresponding to each control object and a predetermined PID control formula are linked to derive a PID parameter value that calculates the control input value that reaches the set value SP in the shortest time. Includes a parameter optimization unit,
When the PID parameter optimization device is installed on the actual ship, the PID parameter optimization device provides PID parameter values derived by the parameter optimization unit to control the operation of the actual system to the PID control system installed on the actual ship. 제1항에 있어서,
상기 전달함수 관리부는 제어 입력값에 상응하여 미리 축적된 동작 데이터와 비교하여 미리 지정된 비정상 조건을 만족하는 동작 데이터가 제공되면, 비정상 조건을 만족하는 동작 데이터를 반영하여 전달함수 모델을 갱신하는, PID 파라미터 최적화 장치.According to claim 1,
The transfer function management unit updates the transfer function model by reflecting the motion data that satisfies the abnormal condition when motion data that satisfies a predetermined abnormal condition is provided in comparison with the pre-accumulated motion data corresponding to the control input value. Parameter optimization device. 제1항에 있어서,
상기 파라미터 최적화부는 미리 지정된 운영 시나리오에 기반하여 미리 설정된 운전 조건별로 각 제어 대상에 대한 PID 파라미터값을 도출하는, PID 파라미터 최적화 장치.According to claim 1,
The parameter optimization unit derives a PID parameter value for each control target for each preset driving condition based on a predetermined operation scenario, a PID parameter optimization device. 제3항에 있어서,
상기 운전 조건별로 PID 파라미터값이 도출되도록 하기 위해, 각 제어 대상은 물성치 유형에 따라 분류되는, PID 파라미터 최적화 장치.According to claim 3,
In order to derive a PID parameter value for each of the operating conditions, each control object is classified according to the property value type, PID parameter optimization device. 제1항에 있어서,
상기 PID 파라미터 최적화 장치가 상기 실제 선박에 설치된 이후,
상기 전달함수 관리부는 상기 PID 제어 시스템이 상기 PID 파라미터값을 이용하여 상기 실제 시스템을 구동하는 동안 축적되는 동작 데이터 중에서 미리 지정된 비정상 조건을 만족하는 동작 데이터가 존재하면 상기 비정상 조건을 만족하는 동작 데이터를 반영하여 전달함수 모델을 갱신하고,
상기 파라미터 최적화부는 상기 갱신된 전달함수 모델을 대상으로 PID 파라미터값을 다시 도출하되,
상기 PID 제어 시스템은 다시 도출된 PID 파라미터값을 이용하여 상기 실제 시스템의 구동을 제어하는, PID 파라미터 최적화 장치.According to claim 1,
After the PID parameter optimization device is installed on the actual ship,
The transfer function management unit, if the PID control system has operation data that satisfies a predetermined abnormal condition among operation data accumulated while driving the actual system using the PID parameter value, displays the operation data that satisfies the abnormal condition. Update the transfer function model to reflect,
The parameter optimizer derives PID parameter values again for the updated transfer function model,
The PID control system controls the driving of the actual system using the derived PID parameter values, a PID parameter optimization device. PID 파라미터의 최적화를 위한 컴퓨터-판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 하여금 이하의 단계들을 수행하도록 하며, 상기 단계들은,
실제 선박에 설치될 실제 시스템에 상응하도록 생성된 근사 모델(simulation model)에 포함된 각 제어 대상에 대해 미리 설정된 동작 구간 전범위에 걸쳐 구동시키는 제어 입력값을 입력하는 단계;
각 제어 대상이 동작 구간 전범위에 걸쳐 구동되는 동안 생성되어 축적된 동작 데이터를 이용하여 각 제어 대상에 상응하는 전달함수(Transfer function) 모델을 생성하는 단계;
미리 지정된 최적화 알고리즘을 이용하여, 각 제어 대상에 상응하는 전달함수 모델과 미리 지정된 PID 제어식을 연동하여 가장 적은 시간 내에 설정값(SP)에 도달시키는 상기 제어 입력값을 산출하는 PID 파라미터값을 도출하는 단계; 및
상기 컴퓨터 프로그램이 설치된 상기 컴퓨터가 상기 실제 선박에 설치된 이후, 상기 PID 파라미터값을 이용하여 상기 실제 시스템의 구동을 제어하도록 상기 실제 선박에 설치된 PID 제어 시스템에 상기 PID 파라미터값을 제공하는 단계를 포함하는 컴퓨터-판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.A computer program stored in a computer-readable medium for optimization of PID parameters, the computer program causing the computer to perform the following steps, the steps comprising:
Inputting a control input value for driving over the entire range of a preset operation section for each control target included in a simulation model generated to correspond to a real system to be installed on a real ship;
Generating a transfer function model corresponding to each control object using motion data generated and accumulated while each control object is driven over the entire range of the operation section;
Using the predefined optimization algorithm, a transfer function model corresponding to each control object and a predetermined PID control formula are linked to derive a PID parameter value that calculates the control input value that reaches the set value SP in the shortest time. step; And
And providing the PID parameter value to the PID control system installed on the actual ship to control the driving of the actual system using the PID parameter value after the computer on which the computer program is installed is installed on the actual ship. A computer program stored on a computer-readable medium. 제6항에 있어서,
상기 PID 파라미터값을 도출하는 단계에서, 미리 지정된 운영 시나리오에 기반하여 미리 설정된 운전 조건별로 각 제어 대상에 대한 PID 파라미터값이 각각 도출되는, 컴퓨터-판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.The method of claim 6,
In the step of deriving the PID parameter value, a computer program stored in a computer-readable medium in which PID parameter values for each control target are derived for each preset operating condition based on a predetermined operation scenario. 제6항에 있어서,
상기 PID 제어 시스템이 상기 PID 파라미터값을 이용하여 상기 실제 시스템을 구동하는 동안 축적되는 동작 데이터 중에서 미리 지정된 비정상 조건을 만족하는 동작 데이터가 존재하는지 판단하는 단계;
상기 비정상 조건을 만족하는 동작 데이터가 존재하면, 상기 비정상 조건을 만족하는 동작 데이터를 반영하여 전달함수 모델을 갱신하는 단계;
상기 갱신된 전달함수 모델을 대상으로 PID 파라미터값을 다시 도출하는 단계; 및
상기 실제 시스템의 구동을 제어하도록 상기 PID 제어 시스템에 다시 도출된 PID 파라미터값을 제공하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.The method of claim 6,
Determining whether there is operation data that satisfies a predetermined abnormal condition among operation data accumulated while the PID control system is driving the actual system using the PID parameter value;
If there is motion data satisfying the abnormal condition, updating a transfer function model by reflecting motion data satisfying the abnormal condition;
Deriving a PID parameter value again for the updated transfer function model; And
And providing the PID parameter values derived back to the PID control system to control the operation of the actual system.
KR1020180128907A 2018-10-26 2018-10-26 Apparatus and method for optimizing PID parameters for ship KR20200046994A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180128907A KR20200046994A (en) 2018-10-26 2018-10-26 Apparatus and method for optimizing PID parameters for ship

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180128907A KR20200046994A (en) 2018-10-26 2018-10-26 Apparatus and method for optimizing PID parameters for ship

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20200046994A true KR20200046994A (en) 2020-05-07

Family

ID=70733890

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180128907A KR20200046994A (en) 2018-10-26 2018-10-26 Apparatus and method for optimizing PID parameters for ship

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20200046994A (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113868765A (en) * 2021-09-28 2021-12-31 中国舰船研究设计中心 Ship main scale parameter optimization method based on approximate model
CN114002946A (en) * 2021-12-31 2022-02-01 浙江中控技术股份有限公司 Self-adaptive PID parameter setting method, system, electronic equipment and storage medium

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20120098203A (en) 2011-02-28 2012-09-05 고려대학교 산학협력단 Pid control method of changing parameters adaptively and apparatus thereof

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20120098203A (en) 2011-02-28 2012-09-05 고려대학교 산학협력단 Pid control method of changing parameters adaptively and apparatus thereof

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113868765A (en) * 2021-09-28 2021-12-31 中国舰船研究设计中心 Ship main scale parameter optimization method based on approximate model
CN113868765B (en) * 2021-09-28 2023-09-05 中国舰船研究设计中心 Ship main scale parameter optimization method based on approximate model
CN114002946A (en) * 2021-12-31 2022-02-01 浙江中控技术股份有限公司 Self-adaptive PID parameter setting method, system, electronic equipment and storage medium
CN114002946B (en) * 2021-12-31 2022-05-03 浙江中控技术股份有限公司 Self-adaptive PID parameter setting method, system, electronic equipment and storage medium

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7219040B2 (en) Method and system for model based control of heavy duty gas turbine
US11232376B2 (en) System and method for optimizing combustion of boiler
US8260441B2 (en) Method for computer-supported control and/or regulation of a technical system
US11261812B2 (en) Model reference adaptive controller
US7565333B2 (en) Control system and method
US6665651B2 (en) Control system and technique employing reinforcement learning having stability and learning phases
JP6544735B2 (en) System and method for improved combined cycle control
US20140260312A1 (en) Systems and methods for gas turbine tuning and control
EP3239486B1 (en) A condition-based powertrain control system
KR102326733B1 (en) Method and apparatus for actuating actuator control system, computer program and machine readable storage medium
US10082773B2 (en) Formulating steady-state targets using prioritized objective functions
KR20200046994A (en) Apparatus and method for optimizing PID parameters for ship
JP2017133495A (en) Adaptive engine model torque splitting optimization
CN106968803B (en) Combined probability control of power output-emission parameters in gas turbine regulation
US20150227121A1 (en) Method for controlling and/or regulating a technical system in a computer-assisted manner
CN106884725B (en) Probabilistic control of power output-emission parameters in gas turbine regulation
KR101576004B1 (en) Boiler-Turbine coordinated control method and apparatus using Dynamic matrix control in thermal power plant
AU2017256082A1 (en) System integration
US20050043921A1 (en) Neural network model for electric submersible pump system
KR102245794B1 (en) Apparatus and method for automatically generating a boiler combustion model
CN112729024B (en) Intelligent adjusting method and system for control parameters of missile boosting section
JP2017125495A (en) Machine-specific probabilistic control in gas turbine tuning for power output-emissions parameters, related control systems, computer program products and methods
US11287126B2 (en) System and method for controlling operation of boiler
CN113454542A (en) Information processing device, information processing method, and information processing program
JP6848710B2 (en) Plant control and adjustment equipment and methods

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application