[논문]다중 퍼지 제어기의 최적 설계와 에어컨 시스템으로의 적용

장한종; 최정내; 오성권

다중 퍼지 제어기의 최적 설계와 에어컨 시스템으로의 적용
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장한종 (수원대학교 전기공학과) , 최정내 (수원대학교 전기공학과) , 오성권 (수원대학교 전기공학과)

에어컨 시스템은 압축기(Compressor), 응축기(Condenser), 증발기(Evaporator)와 확장밸브(Expansion Valve)로 구성되며, 에어컨 시스템에서 과열도와 저압(증발기의 압력)은 시스템의 효율 증대 및 성능 개선과 안정성에 대하여 결정적인 영향을 미친다. 따라서, 과열도와 저압을 조절하기 위해, 각각의 압축기내의 인버터 주파수와 확장밸브의 개도 제어가 중요하며 선형과 비선형 시스템 모두에 대하여 견실한 성능을 나타내고, 외란에 대하여 강인한 성능을 보이는 퍼지 제어기를 설계한다. 본 논문에서는 과열도와 저압을 제어하기 위하여, 3대의 확장밸브와 1대의 압축기를 가진 에어컨 시스템에 대하여 다중 퍼지 제어기를 설계한다. 또한, 각 제어 플랜트에 대하여 최적의 퍼지 제어기를 설계하기 위하여 3가지 최적화 알고리즘을 사용한다. 즉, 직렬 유전자 알고리즘(Serial Genetic Algorithm; SGA)과 병렬 유전자 알고리즘인 계층적 공정 경쟁 유전자 알고리즘(Hierarchical Fair Competition Genetic Algorithm; HFCGA), 그리고 Particle Swarm Optimization(PSO)을 사용하여 다중 퍼지 제어기를 최적화하고 시뮬레이션의 결과를 비교한다.

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문제 정의

그렇지않으면 효율 저하 및 기계고장의 원인이 된다. 본 논문에서의 제어목표는 실내의 온도가 아니라 다중 증발기를 갖는 에어컨 시스템의 효율과 안정도에 많은 영향을 주는 과열도와 저압을 제어목표로 하여 Fuzzy 제어기를 설계하였다. 그림 1에서 포화곡선과 증발기의 출구 온도 차이가 과열도이고, 증발기의 내부 압력이 저압이다.

가설 설정

또한, 초기 particle velocity를 [-vmax, umoxl에入T 임의로 선택한다. 초기 swarm의 각 particlee 목적함수를 이용하여 평가되고, 이들 모두는 pbset로설 정 한다. 초기 particle 최적의 값은 다시 gbest로 선정된다.

제안 방법

이러한 에어컨 시스템에 대하여, 최적 제어기의 설계를 위해 3 가지의 최적화 알고리즘올 이용한 최적 다중퍼지 제어기를 통해 시스템 성능 개선을 시도하였다. 3대의 확장 밸브와 압축기에서 동시에 제어하는 다중 제어기를 설계하고, 최적화 알고리즘을 이용해 환산계수의 최적화를 수행하여, 에어컨 시스템의 안정성과 효율성에 영향을 주는 과열도와 저압을 제어 하였다. 그리고 시뮬레이션 결과를 통하여 기존의 SGA 알고리즘을 사용한 것보다 HFCGA와 PSO올 사용한 최적 퍼지 제어기의 성능이 뛰어난 것을 알 수 있다.
간략추론 방식은 후반부 변수로 실상수를 사용한다. 각각의 확장 밸브에서 제어하는 3대의 과열도 제어기 모두 같은 멤버쉽 함수를 사용하였고, 그림에서 알 수 있듯이 7개의 멤버쉽 함수들로 구성하였다. 그리고 49개의 제어 규칙을 사용하였다.
각각의 확장 밸브에서 제어하는 3대의 과열도 제어기 모두 같은 멤버쉽 함수를 사용하였고, 그림에서 알 수 있듯이 7개의 멤버쉽 함수들로 구성하였다. 그리고 49개의 제어 규칙을 사용하였다.
것이다. 다중 증발기를 갖는 에어컨 시스템의 압축기와 3 대의 확장밸브에 각각의 제어기를 구성하고 동시에 제어하도록 하였다. 여기서 e는 설정치와 공정 출력의 오차, △(c)는 오차의 변화분, 는 플랜트 제어 입력의 변화분이다.
본 논문에서는 다중 퍼지 제어기를 설계하고 3가지의 최적화 알고리즘을 이용하여 제어기의 최적화를 수행하여 에어컨 시스템의 성능을 비교한다. 최적화 알고리즘의 목적함수는 식 (6) 와 같이 IAE의 합을 사용하였으며, 100세대 동안 최적화 시켰다.
본 논문에서는 최적의 퍼지 제어기를 설계하기 위하여 제안된 2가지 최적화 알고리즘을 사용한다.
본 연구에서는 에어컨 시스템에 대하여 최적의 다중 퍼지 제어기를 설계하기 위하여 3가지 최적화 알고리즘을 사용한다. 즉, 직렬 유전자 알고리즘(SGA), 병렬 유전자 알고리즘인 계층적 공정 경쟁 유전자 알고리즘 (HFCGA) 과 PSO(Particle Swarm Optimization)을 사용하여 최적의 다중 퍼지 제어기를 설계한다[3-4丄 그리고 에어컨 시스템에 대해 시뮬레이션 결과를 통하여 각각의 다중 퍼지 제어기의 성능을 비교한다.
그 영향이 파급된다. 이러한 에어컨 시스템에 대하여, 최적 제어기의 설계를 위해 3 가지의 최적화 알고리즘올 이용한 최적 다중퍼지 제어기를 통해 시스템 성능 개선을 시도하였다. 3대의 확장 밸브와 압축기에서 동시에 제어하는 다중 제어기를 설계하고, 최적화 알고리즘을 이용해 환산계수의 최적화를 수행하여, 에어컨 시스템의 안정성과 효율성에 영향을 주는 과열도와 저압을 제어 하였다.
알고리즘을 사용한다. 즉, 직렬 유전자 알고리즘(SGA), 병렬 유전자 알고리즘인 계층적 공정 경쟁 유전자 알고리즘 (HFCGA) 과 PSO(Particle Swarm Optimization)을 사용하여 최적의 다중 퍼지 제어기를 설계한다[3-4丄 그리고 에어컨 시스템에 대해 시뮬레이션 결과를 통하여 각각의 다중 퍼지 제어기의 성능을 비교한다.

성능/효과

그림 6은 각 최적화 알고리즘에 따른 시뮬레이션 결과이다. 계충적 공정 경쟁 유전자 알고리즘 및 PSO 알고리즘을 사용한 최적 퍼지제어기의 성능이 기존의 SGA를 사용한 최적 퍼지제어기보다 우수함을 확인할 수 있었다.
기존의 SGA 보다 본 연구에서 제안한 HFCGA와 PSO 알고리즘의 성눙이 우수함을 알 수 있다. 그리고 HFCGA와 PSO 알고리즘의 최종 수렴 값은 비슷하지만, PSO 알고리즘이 최적 값에 더욱 빨리 수렴하는 것을 볼 수 있었다.
3대의 확장 밸브와 압축기에서 동시에 제어하는 다중 제어기를 설계하고, 최적화 알고리즘을 이용해 환산계수의 최적화를 수행하여, 에어컨 시스템의 안정성과 효율성에 영향을 주는 과열도와 저압을 제어 하였다. 그리고 시뮬레이션 결과를 통하여 기존의 SGA 알고리즘을 사용한 것보다 HFCGA와 PSO올 사용한 최적 퍼지 제어기의 성능이 뛰어난 것을 알 수 있다.
성능지수 값을 보여준다. 기존의 SGA 보다 본 연구에서 제안한 HFCGA와 PSO 알고리즘의 성눙이 우수함을 알 수 있다. 그리고 HFCGA와 PSO 알고리즘의 최종 수렴 값은 비슷하지만, PSO 알고리즘이 최적 값에 더욱 빨리 수렴하는 것을 볼 수 있었다.
따라서, SGA보다 유전적 다양성의 유지로 적합도 상승요인올 더 많이 보유하고 있는 HFCGA의 성능이 더 우수하였고, PSO 알고리즘을 이용한 연속형 간략 퍼지추론 방식의 최적 퍼지제어기가 313.8555 로 가장 좋은 성능을 보였다. 그림 6은 각 최적화 알고리즘에 따른 시뮬레이션 결과이다.

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