The improved self-tuning regulator is successfully developed here for the water level control in the steam generators of the nuclear power plant. It uses a recursive least-squares estimator with a variable forgetting factor and the bounded covariance matrix to obtain the estimated parameters for both slow and sudden changes of the steam flow rates.
The present methodology enables us to avoid one of the major difficulties associated with the constant exponential weighting of past data, namely, 'wind-up' of the covariance matrix of the estimates, and 'bursting' phenomenon in the covariance values when the input is not persistently excited.
The experimental evaluation of the self-tuning regulator reveals the simplicity of the adaptive algorithm and its excellent performance.
Experimental results confirm that the present self-tuning regulator outperform a well-tuned PI controller when a setpoint is changed and the mismatch or degradation of sensors happens.
원자력 발전소의 증기 발생기는 비선형이고 시간에 따라 변화하는 특성을 가지고 있으며 저출력에서 측정기의 오차가 많은 이유로 고정 이득을 갖는 기존 제어기는 모든 상황에서 사용하는데 어려움이 있어왔다. 이로 인하여 컴퓨터를 이용하는 적용제어의 방법이 모사실험 장치를 통해 실험되어왔다.
여기에서는 순환적 최소 자승 이론을 이용하여 제어를 위한 매개 변수를 직접 추정하는 방법을 사용하였다. 또한 과도한 제어 입력을 제한하기 위해 입력 가중치를 이용한 최소 예측 오차 제어기를 만들었다. 그러나 'wind-up'과 'bursting' 현상이 있어서 항상 제어기의고장이 일어날 수 있는 가능성이 있다. 이러한 문제점을 제거하기 위해서 모든 상황에 따라 현재의 자료에 더욱 가중치를 주는 가변망각 계수와 갑작스런 추정 매개 변수의 표류를 막기 위해 제한된 P 행렬을 사용하여 제어기의 안정성을 높여주고 변화하는 모든 상황에 적응할 수 있도록 매개 변수의 추정에 도움을 줄 수 있었다. 또한 매개 변수의 초기치를 영이 아닌 잘 수렴된 값을 넣으면 더욱 안정성을 높일 수가 있었다.
실험을 통해 보면 직접 'feedforward'를 사용하는 PI제어기는 직접적으로 배출된 증기의 양을 보상하기에 어느 정도의' swell'과 'shrink'를 보상할 수 있는 잇점이 있으나 변화하는 상황에는 빨리 적응할 수가 없었다. 또한 여기에서 사용하고 있는 적응제어의 잇점은 set-point 변화, 측정기의 오차와 증기양의 변화 등에 잘 적응할 수 있었다. 이러한 두 제어기의 잇점을 잘 살리기 위해서 배출된 증기의 75 %를 직접 'feedforward'하는 방법은 기존제어와 적응제어의 잇점을 다 같이 살릴 수 있었다.
