공정제어 시뮬레이션 애플릿1(Applet1)

소개글

공정제어 시뮬레이션 애플릿1(Applet1)에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1.Abstract

2.Introduction

3.Result

4.Conclusion

본문내용

서 Kc 값을 증가시켜 보았더니, 그림 6과 같이 Kc 값이 3일 때 Offset 이 줄어드는 것을 관찰할 수 있었다. 하지만, 계속해서 Kc 값을 증가시키자, 그림 7과 그림8와 같은 개형으로 Offset이 점차 사라지는 것이 아니라 진동이 생기는 결과를 얻었다.
3.4 PI Control
위의 실험은 모두 =1.5일 때 실시한 것들이다. 그림9에서 보는 바와 같이 PI control에서는 offset이 사라지는 것을 살펴볼 수 있다. 하지만, Process nature 를 hard 로 선택하였더니, 진동이 생기는 것을 볼 수 있었다. 그에 대한 보완책으로 Kc값을 0.4, 0.2로 변화시켜 주고 SP를 50%로 설정해 주었더니 점차 안정된 값으로 가는 모습을 볼 수 있다.
또한 Kc를 1로 설정하고 SP 75%로 값을 1.0에서 2.0으로 변화시켜주었더니 값이 커짐에 따라서 반응속도는 빨라지지만 진동이 커지는 것을 관찰할 수 있었다.
3.5 PID control
먼저, 그림15를 살펴보면, PI control에서의 단점이 진동이 생기는 것을 관찰할 수 있다. 이에 따라서 PID컨트롤로 전환하고 SP=50%로 변경해주었더니 진동이 없어지고 SP에 PV가 매우 근접하는 것을 볼 수 있다. 그림 16, 17에서 값이 커질수록 반응속도는 늦어지지만 진동은 적게 일어나는 것을 볼 수 있다. 그림 18을 보면 controller가 매우 불안정한 것을 알 수있다. PID control은 noise가 PV 안에 있으면 derivative 에 의해 불안정해진다.
3.6 “Derivative Kick” vs “No Derivative Kick”
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PID control에서 SP 가 갑자기 변할 경우에 error 값이 갑자기 변하여 MV 값이 갑자기 커지게 되는 “Derivative Kick”이 생긴다. 이를 보완하기 위해 그림20처럼 “No Derivative Kick mode”로 실행해보자, MV값이 그림 19과 비교해서 크게 변화하지 않는 것을 알 수 있다.
3.7 “Reset-Windup" vs "Anti-Reset-Windup"
앞서 말했던 바와 같이 PI Control의 단점은 P Control에서 생기는 offset이 없지만, 진동이 심해진다는 것이다. 그림21에서는 적분제어에 있어서 제어시간동안 Setpoint와의 차이가 지워지지 않아 진동이 매우 커지는 'Reset-windup‘ 현상이 발생되는 것을 보여주고 있다. 이에 따라서 "ANti-Reset windup"모드로 다시 실행시켰을 때 그림 22과 같이 진동이 비교적 적다는 것을 볼 수 있다.
4 Conclusion
4.1 Controller의 특성
Appllet 을 이용하여 실행해 본 결과, Result 3.1의 그림1,2에서 나타내는 바와 같이 Automatic 모드가 Manual 모드보다 자신이 원하는 process variable(PV)양으로 조절하는데 수월했다. 또한, Automatic 모드를 이용하면 정확한 값의 MV값 또한 알 수 있었다. 그리고 Controller 에는 “Direct" 모드와 ”Reverse" 모드가 있는데 실험을 하는 특성에 맞도록 선택하여야 원하는 SP로 PV 값이 도달함을 Result 3.2의 그림 3,4를 통해서 알 수 있었다. Direct mode는 제어량이 설정치를 초과한 경우, 조작량을 증가시키는 방향으로 변화시키는 컨트롤러 설정이고, reverse mode는 조작량을 감소시키는 방향으로 변화시키는 설정을 의미한다. 이번 실험은 온도에 따라 Heat을 공급하는 경우로 reverse mode를 선택해야 한다.
4.2 P Control의 특성
P Control에서는 수업 시간에 배운 대로 Result 3.3의 그림5에서와 같이 PV값과 SP 사이에 간격이 벌어지는 Offset이 발생하였다. 이를 보완하고자 Kc 값을 증가시켜본 결과 어느 정도는 그 차이가 줄어드는 것 같았다. 하지만 그림7,8에서 보는 바와 같이 Kc 값이 5 이상으로 커지자, 진동이 생기면서 SP에서 다시 멀어지는 PV의 개형을 볼 수 있었다. 이것이 의미하는 바는 P Control 안에서는 Kc 값의 변화로 어느 정도의 보완은 가능하지만 근본적인 해결책이 될 수 없음을 의미한다.
4.3 PI Control의 특성
Result 3.4의 그림10을 보면 PI Control은 현재와 과거의 에러까지 모두 고려하기 때문에 P Control에서 문제가 되었던 Offset이 사라진 것을 확인할 수 있었다. 이렇게 PI Control은 Offset이 사라지고, 빠른 반응이 장점인 반면, 또한 Kc 뿐 아니라 라는 변수가 하나 더 생겼다는 점과 어느 정도의 진동이 보였는데 Process nature 를 hard로 하자 그림10처럼 그 정도가 심해지는 단점을 볼 수 있다. 이에 대한 보완책으로 SP 값을 75%에서 50%로 감소시켜주고, Kc 값도 0.4와 0.2로 줄였을 때 안정된 모습을 보였다. 그리고 값을 증가시키자 진동이 커지고 반응속도가 빨라지는 것을 관찰 할 수 있었다. 또한, PI Control에서는 Result 3.7에서와 같이 'Reset-windup‘ 현상이 발생하기도 하므로, "ANti-Reset windup"모드로 실행하여 보완할 수 있다는 사실도 알 수 있다.
4.4 PID Control의 특성
Result 3.5의 그림 15,16,17을 비교해 보면 값이 커질수록 반응속도는 늦어지지만 진동은 적게 일어나는 것을 볼 수 있다. 또한, 그림 18에서 값을 너무 크게 하자 MV의 변화가 매우 급격해지는 것을 살펴볼 수 있었다. 이것은 PID control의 단점으로 noise 가 PV 안에 있으면 derivative 에 의해 controller가 불안정해지는 것을 확인할 수 있다.
또한 Result 3.6에서처럼 PID control에서 SP 가 갑자기 변할 경우에 error 값이 갑자기 변하여 MV 값이 갑자기 커지게 되는 “Derivative Kick”을 관찰할 수 있는데, 이를 보완하기 위해 그림20처럼 “No Derivative Kick mode”를 사용해야 한다는 사실을 알 수 있다.

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