현대 제어이론의 괄목할만한 발전에도 불고하고 PID 제어기는 외란의 감쇠, 공정과 변수의 불일치에 대한 강인성 등의 장점으로 인해 현재까지 산업 전반에 걸쳐서 널리 사용되어지고 있다. 그러나 PID 제어기가 가지는 문제점으로 운전 중 공정환경이 변화하거나 운전자가 익숙하지 못한 경우 등 많은 경우에 제어기의 능력을 충분히 발휘할 수 없고, 공정에 대한 파악이 어려운 경우에는 바람직하지 못한 특성을 보인다.
반면 지능제어 기법의 하나인 Fuzzy 이론은 1965년에 Zadeh에 의해 Fuzzy 이론의 기초가 되는 Fuzzy ...
현대 제어이론의 괄목할만한 발전에도 불고하고 PID 제어기는 외란의 감쇠, 공정과 변수의 불일치에 대한 강인성 등의 장점으로 인해 현재까지 산업 전반에 걸쳐서 널리 사용되어지고 있다. 그러나 PID 제어기가 가지는 문제점으로 운전 중 공정환경이 변화하거나 운전자가 익숙하지 못한 경우 등 많은 경우에 제어기의 능력을 충분히 발휘할 수 없고, 공정에 대한 파악이 어려운 경우에는 바람직하지 못한 특성을 보인다.
반면 지능제어 기법의 하나인 Fuzzy 이론은 1965년에 Zadeh에 의해 Fuzzy 이론의 기초가 되는 Fuzzy 집합론이 소개된 이후로 산업 전반에 적용되어 퍼지제어, 퍼지 전문가 시스템, 퍼지 신경망, 데이터 분석 및 처리 등에 응용되어지고 있다.
Zeadh는 소속이 명확하지 않은 대상들을 수학적으로 다루기 위해 퍼지집합의 개념을 도입 하였으며, 1974년 Mamdani가 처음으로 퍼지집합 이론을 소형중기 엔진제어에 적용하여 우수한 성능을 입증하였다. 또한 1976년에 Van Nauta Lemake와 Kickert는 온수공장에 퍼지 제어기를 적용시켜 그 성능을 입증하였고, 1976년에 King과 Mamdani는 퍼지 알고리즘을 적용하여 확학반응로의 온도를 제어하였다. 그 후 1977년에 R.m. Tong은 가압물탱크에 퍼지 알고리즘을 적용시켜 탱크 내부의 압력과 액체의 수위를 제어하었으며, 1983년에 Sugeno는 정수장의 응집제 주입에 퍼지제어를 적용하여 정수장의 수질을 개선하는 데 기존의 제어보다 양호한 특성을 얻었다.
일반적인 퍼지제어의 장점을 다음을 들 수 있다.
첫째, 전문가 지식을 손쉽게 수용, 기계화하여 보다 높은 차원의 자동화 시스템을 구현하는 것이 가능하다.
둘째, 외란이나 파라미터의 변화에 대해 기존의 제어방법보다 강인한(Robust) 성능을 보여준다.
셋째, 내재된 비선형성 때문에 선형제어기에 비해 효과적인 제어가 가능하고, 많은 경우 비선형 프로세서의 제어에 효과적으로 대처할 수 있다.
넷째, PID 제어기의 경우 한 파라미터를 조정하면 전체적인 성능에 영향을 주기 때문에 조정이 쉽지 않았으나 퍼지제어는 규칙기만 제어기이기 때문에 일부 규칙이 조정되면 단지 국부적으로만 변경된다.
본 연구에서는 입력 신호와 출력 신호로부터 ARX 모델로 공정의 동특성이 파악된 Czochralski 공정에 퍼지제어기를 적용하였다. Czochralski 결정성장로 공정은 반도체 Wafer 생산 공정인데, 큰 시상수와 시간지연을 가지며, 또한 고추파 잡음이 상당히 많은 공정으로서 제어를 하는 데 어려움이 따르고 있는 실정이다. 더욱이 실리콘 결정 공정은 300mm 대직경화 되고 있는 추세이며, 이를 위해 더둑 정교한 제어 전략이 요구되고 있는 실정이다. 일반적으로 퍼지제어기의 구조는 전통적인 PID 제어기의 구조와는 다르지만 제어기의 입력이 오차(e)와 오차의 변화량(△e)의해 실시간 결정될 수 있는 비서형 PID 제어기로 생각할 수 있다. 따라서 퍼지화법, 최대-최소합성 추론과 비퍼지화법을 중심으로 한 퍼지제어 이론을 기초로 퍼지제어기를 구성하고, 이 퍼지제어기의 계단응답 특성을 검토하고 인식 된 Czochralski 공정에 대해 Simulation을 통해 응답 특성을 검토하고, 기존의 PID 제어기보다 양호한 performance를 얻을 수 있다는 가능성을 확인하게 되었다. 또한 실제 데이터 분석을 통한 소속함수를 설장함으로서 최적의 조율을 수핼할 수 있다.
현대 제어이론의 괄목할만한 발전에도 불고하고 PID 제어기는 외란의 감쇠, 공정과 변수의 불일치에 대한 강인성 등의 장점으로 인해 현재까지 산업 전반에 걸쳐서 널리 사용되어지고 있다. 그러나 PID 제어기가 가지는 문제점으로 운전 중 공정환경이 변화하거나 운전자가 익숙하지 못한 경우 등 많은 경우에 제어기의 능력을 충분히 발휘할 수 없고, 공정에 대한 파악이 어려운 경우에는 바람직하지 못한 특성을 보인다.
반면 지능제어 기법의 하나인 Fuzzy 이론은 1965년에 Zadeh에 의해 Fuzzy 이론의 기초가 되는 Fuzzy 집합론이 소개된 이후로 산업 전반에 적용되어 퍼지제어, 퍼지 전문가 시스템, 퍼지 신경망, 데이터 분석 및 처리 등에 응용되어지고 있다.
Zeadh는 소속이 명확하지 않은 대상들을 수학적으로 다루기 위해 퍼지집합의 개념을 도입 하였으며, 1974년 Mamdani가 처음으로 퍼지집합 이론을 소형중기 엔진제어에 적용하여 우수한 성능을 입증하였다. 또한 1976년에 Van Nauta Lemake와 Kickert는 온수공장에 퍼지 제어기를 적용시켜 그 성능을 입증하였고, 1976년에 King과 Mamdani는 퍼지 알고리즘을 적용하여 확학반응로의 온도를 제어하였다. 그 후 1977년에 R.m. Tong은 가압물탱크에 퍼지 알고리즘을 적용시켜 탱크 내부의 압력과 액체의 수위를 제어하었으며, 1983년에 Sugeno는 정수장의 응집제 주입에 퍼지제어를 적용하여 정수장의 수질을 개선하는 데 기존의 제어보다 양호한 특성을 얻었다.
일반적인 퍼지제어의 장점을 다음을 들 수 있다.
첫째, 전문가 지식을 손쉽게 수용, 기계화하여 보다 높은 차원의 자동화 시스템을 구현하는 것이 가능하다.
둘째, 외란이나 파라미터의 변화에 대해 기존의 제어방법보다 강인한(Robust) 성능을 보여준다.
셋째, 내재된 비선형성 때문에 선형제어기에 비해 효과적인 제어가 가능하고, 많은 경우 비선형 프로세서의 제어에 효과적으로 대처할 수 있다.
넷째, PID 제어기의 경우 한 파라미터를 조정하면 전체적인 성능에 영향을 주기 때문에 조정이 쉽지 않았으나 퍼지제어는 규칙기만 제어기이기 때문에 일부 규칙이 조정되면 단지 국부적으로만 변경된다.
본 연구에서는 입력 신호와 출력 신호로부터 ARX 모델로 공정의 동특성이 파악된 Czochralski 공정에 퍼지제어기를 적용하였다. Czochralski 결정성장로 공정은 반도체 Wafer 생산 공정인데, 큰 시상수와 시간지연을 가지며, 또한 고추파 잡음이 상당히 많은 공정으로서 제어를 하는 데 어려움이 따르고 있는 실정이다. 더욱이 실리콘 결정 공정은 300mm 대직경화 되고 있는 추세이며, 이를 위해 더둑 정교한 제어 전략이 요구되고 있는 실정이다. 일반적으로 퍼지제어기의 구조는 전통적인 PID 제어기의 구조와는 다르지만 제어기의 입력이 오차(e)와 오차의 변화량(△e)의해 실시간 결정될 수 있는 비서형 PID 제어기로 생각할 수 있다. 따라서 퍼지화법, 최대-최소합성 추론과 비퍼지화법을 중심으로 한 퍼지제어 이론을 기초로 퍼지제어기를 구성하고, 이 퍼지제어기의 계단응답 특성을 검토하고 인식 된 Czochralski 공정에 대해 Simulation을 통해 응답 특성을 검토하고, 기존의 PID 제어기보다 양호한 performance를 얻을 수 있다는 가능성을 확인하게 되었다. 또한 실제 데이터 분석을 통한 소속함수를 설장함으로서 최적의 조율을 수핼할 수 있다.
Despite development of current control theory PID controller has been used widely in industrial field. Because of lower disturbance, stiffness of process. But PID controller has some problems, which is that process environment is changed in operation, operator isn't accustomed to process and process...
Despite development of current control theory PID controller has been used widely in industrial field. Because of lower disturbance, stiffness of process. But PID controller has some problems, which is that process environment is changed in operation, operator isn't accustomed to process and process identification is difficult.
However, One of the intelligent control method, Fuzzy theory has been introduced by Zadeh in 1965. Fuzzy theory is applied to the every industrial field which is Fuzzy control, Fuzzy expert system, Fuzzy-Neural network, Data analysis, etc.
Zedah had proved good performance by usage of Fuzzy control in the small steam engine control. Van Nauta Lemake and kickert had proved good performance by usage of Fuzzy control in the small steam engine control. Van Nauta Lemake and Kickert had proved good performance by usage of Fuzzy controller in the hot water factory in 1976. King and Mamdani had controlled temperature of the chemical reactor by usage of Fuzzy algorithm. R. m. Tong had controlled pressure and liquid level in tank by usage of Fuzzy algorithm in 1977. Generally, Fuzzy control has following advantages.
1. Fuzzy control is easy that we can build high level automation system through expert's knowledge.
2. Fuzzy theory has robust response in the change of disturbance or parameters.
3. Fuzzy control has better performance than linear control because of nonlinearity, therefore it is available of nonlinear control.
4. Fuzzy control can change only a part rule.
This research apply for Fuzzy control for Czochralski process. Czochralski process is semi-conductor wafer process which has large time constant, time delay and many high frequency. furthermore, as silicon wafer grow to 30 mm diameter, we need more delicate control strategy.
Generally, Fuzzy controller's structure isn't same conventional PID controller's. therefore, Fuzzy controller consists of Fuzzification, min-max product Fuzzy inference, Defuzzification, etc.
Fuzzy control has many simulation about Czochralski. The result is compared with conventional PID controller's. The result has more good performance than PID controller's.
Despite development of current control theory PID controller has been used widely in industrial field. Because of lower disturbance, stiffness of process. But PID controller has some problems, which is that process environment is changed in operation, operator isn't accustomed to process and process identification is difficult.
However, One of the intelligent control method, Fuzzy theory has been introduced by Zadeh in 1965. Fuzzy theory is applied to the every industrial field which is Fuzzy control, Fuzzy expert system, Fuzzy-Neural network, Data analysis, etc.
Zedah had proved good performance by usage of Fuzzy control in the small steam engine control. Van Nauta Lemake and kickert had proved good performance by usage of Fuzzy control in the small steam engine control. Van Nauta Lemake and Kickert had proved good performance by usage of Fuzzy controller in the hot water factory in 1976. King and Mamdani had controlled temperature of the chemical reactor by usage of Fuzzy algorithm. R. m. Tong had controlled pressure and liquid level in tank by usage of Fuzzy algorithm in 1977. Generally, Fuzzy control has following advantages.
1. Fuzzy control is easy that we can build high level automation system through expert's knowledge.
2. Fuzzy theory has robust response in the change of disturbance or parameters.
3. Fuzzy control has better performance than linear control because of nonlinearity, therefore it is available of nonlinear control.
4. Fuzzy control can change only a part rule.
This research apply for Fuzzy control for Czochralski process. Czochralski process is semi-conductor wafer process which has large time constant, time delay and many high frequency. furthermore, as silicon wafer grow to 30 mm diameter, we need more delicate control strategy.
Generally, Fuzzy controller's structure isn't same conventional PID controller's. therefore, Fuzzy controller consists of Fuzzification, min-max product Fuzzy inference, Defuzzification, etc.
Fuzzy control has many simulation about Czochralski. The result is compared with conventional PID controller's. The result has more good performance than PID controller's.
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