The success of the process control for nonlinear multimodal adjustment systems mainly depends on the effective estimation of the initial parameter error that is the unknown internal static state of the system. This thesis proposes a new kind of static state estimator based on Genetic Algorithms (GAs) in order to accomplish an estimation-based search technique for nonlinear multimodal adjustment processes. To adapt GA to the estimation problem, the general procedure of the conventional GAs is modified in two aspects; first, the reproduction strategy uses two different criteria (survival cost and parent cost) for the elimination of weaker members and parent selection to carry out the estimation recursively, and secondly, a new genetic operator based on a priori knowledge of the system is developed to provide fast convergence characteristics to the estimation. As a proper controller for the adjustment system, a simple integral type controller is adopted in this thesis. Some variations of the overall control scheme are discussed to improve performance.
The appropriateness and performance of the proposed estimator is investigated via several numerical examples of the multimodal adjustment system, and the results obtained show that this estimator performs very well even with the presence of a large amount of measurement noise and with the existence of the system modeling error. In addition, the proposed control scheme is adopted for the automatic control of VCR tuning process in this thesis. The experimental results show that the scheme can carry out the task very well.
조정 공정은 제품의 품질을 결정하는 주요 파라미터들을 가변하여 제품이 최적의 품질을 갖도록 하는 공정으로서 일반적으로 비선형 정적 시스템에서의 최적점 탐색 문제로 표현될 수 있다. 이러한 탐색 문제에 있어서 초기 파라미터 오차에 대한 적절한 추정이 가능하다면 최적점 탐색 과정은 매우 쉬워진다. 본 논문에서는 다중 극점을 갖는 비선형 정적 시스템에서 내부의 정적 상태 변수에 대한 추정기를 유전자 알고리듬을 이용하여 설계함으로써 전체 최적점 탐색이 용이하도록 하는 방법을 제안하였다.
유전자 알고리듬을 추정기에 응용하기 위하여 본 논문에서는 일반적인 유전자 알고리듬에서 재생산 방법과 유전자 연산기를 개선하였다. 조정 공정에서 초기 파라미터 오차의 추정문제는 동적 최적화 문제로 볼 수 있으며 따라서 각각의 탐색지점에서 필요로 하는 연산량이 일정할 것이 요구된다. 이를 구현하기 위해서 해집합의 적응성을 평가할 때 2가지의 비용함수, 즉 생존비용과 부모비용을 이용하는 방법이 제안되었다. 또한 빠른 수렴을 위하여 유전자 알고리듬의 교배 및 돌연변이 연산기를 주어진 조정 공정에 가장 알맞은 형태로 재구성하였다. 이러한 추정기를 토대로 한 공정 제어기로서는 단순한 적분 제어기가 사용되었으며 성능을 개선하기 위한 보완법이 제안되었다.
제안된 공정제어기법의 성능을 평가하기 위하여 본 논문에서는 수치적인 모의 시험을 실시하였으며 그 결과 상대적으로 매우 큰 잡음이 존재함에도 불구하고 최적점에 잘 도달하는 것을 볼 수 있었다. 또한 본 논문에서는 지금까지 숙련공에 의해서만 수행되던 VCR의 조정 공정에 제안된 기법을 응용하여 그 유용성을 검증하였다.
