An optimizing control scheme is developed for multivariable constrained chemical processes. The scheme is based on a process model obtained from fundamental knowledge of the process to be controlled. The model is identified adaptively on-line and dynamic information from the model is used for on-line updating of the Internal Model Controller(IMC), which makes an adaptive IMC. Constrained steady state optimization is accomplished in an on-line application of Succesive Quadratic Programming(SQP) and is combined with the adaptive IMC.
Our adaptive optimizing control scheme is tested on simulation studies. First, the development of the adaptive IMC scheme is described using SISO system and then the adaptive optimizing IMC scheme is described using MIMO system.
대부분의 화학 공정은 제약을 가지는 다변수 시스템이다. 본 연구는 이런 특성을 가지는 공정의 최적화 제어에 관한 연구이다. 여기에서 제시한 최적화 제어 방안은 제어하고자 하는 공정의 기본적인 물리 화학 법칙에 근거한 모델을 사용한다.
공정 자체의 변화나 외부적인 환경 요인의 변화에 따라 운전하는 시스템의 조건은 시간에 따라 변하는데, 모델이 그 역할을 (공정의 정확한 모방) 잘 수행하기 위해서는 온라인 적응(adaptation) 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 공정과 모델의 오차를 선택된 매개 변수의 온라인 보정에 의해 줄여준다.
고급제어 기법과 최적화 기법은 대상 공정의 모델에 기초한다. 본 연구의 제어 기법으로는 IMC(Internal Model Control)를 사용하였으며 보정된 모델로부터의 공정의 동적 정보는 IMC의 내부 모델을 새로운 조건에 맞게 바꾸어 준다. 최적화는 목적 함수와 제약 조건으로 구성되며 이를 통해 얻어진 공정변수의 최적값은 제어 단계에서 적절한 변수의 조절에 의해 유지된다. 본 연구에서는 SQP(Succesive Quadratic Programming) 알고리즘을 사용한 다변수 최적화 기법이 온라인으로 보정된 IMC와 결합되어 최적화 제어 시스템을 이루었으며, 보정된 모델을 사용함으로서 보다 정확한 최적화 제어를 할 수 있다.
보정된 모델을 사용한 IMC 기법은 단변수와 다변수의 비선형 시스템에 대한 모사(simulation)를 통해 그 성능을 살펴 보았으며, 최적화 제어 기법은, 여러 반응이 동시에 일어나는 OTTO의 연속 교반 반응기 모델을 이용하여 이의 성능을 확인하였다.
