[논문]회분 및 반복공정의 고급제어기법

이광순; 윤우현

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문제 정의

A를 초기에 투입하고 30분 초기가열 후 日를 연속적으로 투입되며 100분 후 C를 원하는 양 (42 mol)만큼 생산하는 것이 운전의 목적이다. 이 과정에서 A의 농도가 10분 간격으로 측정되며 이 값은 C의 최종 생산량을 추정하는 데 사용된다.
그러나 최근 실용적인 회분 공정 고급제어기법이 소위 학습제어 (ILC, Iterative Learning Control)라는 기법을 중심으로 발전되어 왔으며〔2〕, 여러 회분 공정에 대한 성공적인 응용사례들이 보고되고 있다. 본 보 문에서는 몇 가지 사례를 중심으로 그 내용들을 소개하고자 한다.
더불어 발전하게 되었다. 이제 세 가지 사례를 통해 ILC 기반 회분 제어기법이 어떻게 응용될 수 있는지 또한 RC 기법이 어떻게 응용될 수 있는지를 소개한다.

가설 설정

2. 회분 공정에서는 비선형성이 강하게 나타난다. 이것은 회분 공정이 회분구간 전체에 걸쳐 비정상상태에서 운전되기 때문에 나타나는 특성이다.

제안 방법

그림 8과 같이 40개의 1 Kw lamp를 가진 8 인치 웨이퍼용 RTP 에서 실험을 수행하였으며, lamp는 그림과 같이 10개로 grouping 하여 조작변수로 사용하였다. 웨이퍼 표면에는 8개의 열전대를 설치하여 이들 은도를 ILC에 근거한 제어기법으로 8 x 10 다변수 공정을 제어하였다.

성능/효과

1. 연속공정은 제어 문제가 외란 극복을 위한 regulation 문제로 대부분 주어지지만, 회분 공정의 제어 문제는 tracking 문제로 주어진다..
3. 회분 공정의 생산물은 회분 운전이 끝나는 시점에서만 그 품질을 알 수 있다. 따라서 최종제품의 품질제어를 실시간에서 수행하는 것은 본질적으로 불가능하다.
이 기간 동안 다변수 제어기법인 소위 모델예측제어 (MPC, Model-based Predictive Control) 가 크게 발전되며 화학 공정제어는 기존의 단일 루프 PID 제어의 벽을 깨고 다변수 제어의 세계로 도약한 것이다〔1〕 이시기에 소위 H-infinity 제어, robust 제어 등 새로운 제어개념들이 소개되고 연구되며 제어이론 전반에도 큰 진보가 있었다. 모델인식기법도 예측 오차 기법이 정립되어 기존의 산재된 방법들을 통합하였으며 부 공간 법과 같이 다중입출력 상태 공간 모델을 직접 찾아주는 방법도 개발되었다. MPC를 중심으로 한 화학 공정제어의 발전은 1990년 후반을 들어서며 대체로 정체되는 느낌이며 2000년 이후 새로운 경향이 뚜렷하게 나타나고 있으니 그것은 회분 및 관련 공정제어에 대한 관심이라 할 수 있다.

후속연구

한편 Genom project 이후 엄청난 바람이 불고 있는 생명, 생물 관련 산업에서도 일관되고 더 높은 생산성을 유지하기 위해 생물 반응기 와 함께 유관 공정 인 SMB, 결정화기 등의 제어 요구가 높아지고 잇다. 이 모든 공정들이 회분 혹은 유사공정들이며 ILC에 근거한 제어 기법들이 이들 공정에 매우 유용하게 활용될 것이라 기대한다.
이제 만약 회분 공정이 일정한 회분 구간 동안 운전되며, 추적해야 할 설정치 궤적이 동일한 패턴으로 주어지며, 또한 외란 도 매 회분 동일한 패턴으로 입력된다면 회분 인덱스에 따른 적분제어를 수행함으로써 잔류제어 오차를 없앨 수 있을 것이다. k 회분에서 일 회분 구간 동안의 제어입력과 제어 오차 벡터를 각각 以’ 야라 한다면 회분 인덱스에 따른 적분 제어는

참고문헌 (7)

Qin, S. J. and Badgwell, T. A.. 'A Survey of lndustrial Model Predictive Control Technology,' Control Eng. Practice. 11. 733-764(2003)

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Ahn, H., Chen, Y., and Moore, K., 'Iterative Learning Control: Brief Survey and Catgorization 1998-2004.' IEEE Trans. Systems. Man and Cybernetics-Part C: Applications and Reviews. Accepted for Publication (2006)
Lee, K. S. and Lee, J. H., 'Iterative Learning Control-based Batch Process Control Technique for Integrated Control of End Product Properties and Transient Profiles of Process Variables', J. Process Control. 13(7), 607-621 (2003)

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Chin. I. S., Lee. K. S., and Lee. J. H., 'A Technique for Integrated Quality Control. Profile Control. and Constraint Handling for Batch Processes.' Ind. Eng. Chem. Res., 39(3). 693-705(2000)

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Cho, M., Lee. Y., Joo, S., and Lee, K. S., 'Semi-empirical Model-based Multivariable Iterative Learning Control of an RTP System,' IEEE Trans. On Semicon, Manuf., 18(3), 430-439(2005)

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Lee. J. H., Natarajan, S., and Lee. K. S., 'A Model-based Predictive Control Approach to Repetitive Control of Continuous Processes with Periodic Operations,' J. Process Control, 11, 195-207(2001)

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Kim. I. S., Lee. K. S., Koo. Y. M., 'Nonlinear Modelbased Repetitive Control of Simulated Moving Bed Process,' Korean J. Chem. Eng., 22(6), 830-838(2005)

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