국산 모델예측제어기 CIMPA의 개발 및 적용에 관하여

윤진규, 이상주, 장재우, 백기황,

신준호*, 박선원*, 최영재**, 차문환**, 한경택**, 장길상**

선경건설(주) 연구소, 한국과학기술원 화학공학과*, 한화그룹종합연구소**

About the Development and Implementation of Model Predictive Controller

CIMPA

J.K. Yoon, S.J. Lee, J.W. Chang,  K.H. Baek

J.H. Shin*, S.W. Park*, M.H Cha**, Y.J. Choi**, K.T. Han**, G.S. Jang**

R&D Technology Center, SKEC

Dept. of Chem. Eng., KAIST*, Hanwha Group R & E Center**

서론

70년대말 정유회사의 현장엔지니어들의 경험을 토대로 하여 적용되기 시작한 모델예측제어기법은 학계의 이론적 보완을 토대로 꾸준히 발전하여왔다. 정유 공장이나 발전소가 본래 주 적용대상이었지만 현재는 석유화학, 식품가공, 자동차, 항공, 금속, 섬유, 제지, 시멘트에 이르기까지 다양한 산업에 널리 적용되고 있다. 이처럼 모델예측제어기술이 급속히 발전할 수 있었던 것은 제약 조건을 직접 고려함으로 인해 년간 2-6%의 조업비용을 절감하는 경제적 이득을 줄 수 있었기 때문이다.

또한 DCS의 발달과 아울러 DCS 상위 개념의 중요성이 대두됨에 따라 공정 최적화를 이루기 위해서는 모델예측제어 기술의 구축이 필요하게 되었다. 그럼에도 불구하고 국내에서는 이를 자체 개발할 여력의 부족으로 비싼 로얄티를 주고 블랙박스 형태로 외국의 기술을 도입하고 있는 실정이다.

이에 대해 본 모델예측제어기 CIMPA는 학계와 산업계가 협동하여 개발되었으며 국내 최초로 현장 적용까지 이루어졌다는 점에서 그 의미가 크다할 것이다.

본론

1. CIMPA의 개요

개발된 제어기 CIMPA는 Controller Implementation by Model Predictive Algorithm의 약자로서 윈도우즈 환경 하에서 모델예측제어 알고리듬을 이용하여 다변수 제어기의 구축 및 성능 시뮬레이션을 위한 소프트웨어이다(Fig. 1). 이러한 CIMPA는 제어 엔지니어들이 제어 구조를 유연하게 합성하고 튜닝 파라미터를 용이하게 조정하여 성능을 시뮬레이션 할 수 있도록 고안되어 있다. 그래피컬 사용자 인터페이스는 모델예측제어의 설계 및 튜닝 그리고 데이터 입출력을 쉽게 하고 있다. 다양한 모사가 가능하며 모사 결과의 그래픽 및 파일 출력도 가능하다. 또 CIMPA는 추가적인 하드웨어나 계기가 필요없이 기존의 DCS 기본제어를 이용하여 설치되기 때문에 설치비가 저렴하다. CIMPA는 또한 공정 입출력의 제약 조건을 준수하며 최적의 정상상태값으로의 이동 및 유지의 역할을 하며 이때 조작변수의 과도한 움직임을 막기위한 튜닝파라미터와 변수간 상호간섭을 제거하기위한 튜닝파라미터의 조작이 가능하다.

2. CIMPA의 적용 방법

Fig. 2에서와 같이 먼저 PC 상에서 대상 제어문제에 대한 시뮬레이션을 수행한다. 시뮬레이션은 플랜트 테스트를 통해 얻어진 모델값들을 입력하고 각 제어기 튜닝파라미터 값을 설정하여 공정의 설정치 변화나 외란 제거 거동을 분석하는 것을 말한다. 이 과정을 통해 제어기 튜닝 파라미터 값을 결정할 수 있게 된다. 뿐만아니라 공정과 모델의 불일치시 나타나는 경향들을 각 파라미터에 대해 조사할 수 있다. 다음으로 여기서 얻어진 값들을 담은 데이터 입력화일과 포트란 소스파일을 생성한다. 이 두 파일을 다시 VAX로 보낸 후 CIMPA 엔진과 컴파일 시켜 제어를 수행하게 된다. 이때 현장의 DCS별로 CIMPA 엔진을 연결하는 Linking 작업이 요구된다. 본 적용에서는 TI사의 D/3 Database의 포트란 라이브러리를 이용하였다. CIMPA는 이러한 Database와 연결이 가능하도록 변수의 데이터 베이스 정보를 입력하는 부분을 갖추고 있다.

3. 대상공정의 제어 문제

CIMPA를 적용한 대상은 한화종합화학 VCM공정의 EDC정제탑의 상부 드럼이었다. 에너지 절감을 위해서는 증류탑에 공급되는 스팀의 양을 줄일 필요가 있었다. 스팀의 양을 줄이면 이는 탑 전체의 압력 하강을 유발하게 되고 이는 다시 드럼 수위에 영향을 주어 드럼의 수위가 증가하게 되고 이에따라 다시 환류량은 많아지고 결국 공급해야할 스팀양은 다시 증가하게 되었다. 그러므로 효과적인 에너지절감을 이루기 위해서는 이러한 탑상부에 존재하는 상호간섭(Interaction)을 효과적으로 제거하여 압력의 설정치를 낮추더라도 안정적으로 탑을 운전할 수 있어야 했다. 이를 해결하기위하여 제어문제를 Fig. 3에서와 같이 드럼의 압력과 수위를 드럼에서 나가는 외부 증기 배출량과 환류량을 통해 제어하는 다변수 제어 문제로 구성하였다. 개루프 테스트를 한 결과 환류량이 증가하면 수위는 계속 증가해가고 반면에 압력은 계속 내려가는 적분 공정임이 확인되었다. 테스트의 결과를 토대로 하여 Table 1과 같은 공정 모델을 구할 수 있었다.

Table 1. 플랜트 테스트를 통해 구한 공정 모델

	증기배출량 V	환류량 R
압력 P	[eqn: rm {-0.00001exp(-5s)} over {s`(30`s ~+~ 1)}]	[eqn: rm { 0.000001exp(-15s)} over {s`(70`s ~+~ 1)}]
수위 L	×	[eqn: rm {-0.00015exp(-10s)} over {s`(70`s ~+~ 1)}]

4. CIMPA의 튜닝 및 적용 결과

데이터 입력 파일에는 공정의 모델값과 튜닝 파라미터들이 저장되어 있게 된다. 현장 테스트를 통해 얻어진 모델이라도 실제 공정과 오차가 있기 마련이므로 온라인으로 그 결과를 보면서 Gain값들이나 시간상수값들을 조금씩 바꾸어 나아갔다. 어느 정도 제어 동작이 제대로 이루어질 모델이 얻어진 후에는 튜닝 파라미터를 바꾸어 가면서 보다 세밀한 튜닝을 실시하였다. 현재 CIMPA의 튜닝 파라미터로는 상호 간섭 배제의 정도를 결정하는 출력 가중치값과 조작 변수 거동의 변화 속도를 결정하는 입력변화 가중치값 그리고 여분의 자유도가 있을 경우 일부 조작변수를 그 설정치에 머물도록 하는 가중치값들이 사용되고 있다. DCS상에 나타나는 변수들의 추이로서 튜닝 파라미터의 영향을 파악하며 튜닝 파라미터를 조절하게 되었다. 그 결과로 안정된 Regulatory 거동이 얻어진 후에 Servo 거동을 테스트하였다. 대상 공정의 드럼의 압력과 수위는 상반된 상호간섭이 심하여 압력이 증가하면 수위는 내려가고 수위가 증가하면 압력이 내려가는 경향을 보이고 있었던 바 이러한 상호 간섭을 배제하는 CIMPA의 성능을 보기위하여 드럼의 수위와 압력의 설정치를 동시에 모두 낮추고 그 설정치 추종을 체크하였다. 그 결과가 Fig. 4에 나타나 있으며 제각기의 설정치를 잘 추종하고 있다. 한편 조작 변수들이 초기값에서 증가하다가 다시 제자리로 돌아오는 것은 제어 변수들이 적분변수(Integrating Variable)인 관계로 나타나는 성질이다.

결과 및 토론

이상에서 국내 최초로 개발된 모델예측제어기 CIMPA의 현장 적용을 통한 성능을 살펴보았다. CIMPA는 변수간 상호간섭을 극복하는 다변수 제어기로서의 좋은 성능을 보일 뿐만아니라 적분 특성을 가진 공정도 잘 처리하고 있음을 알 수 있었다. 본 현장 적용에 사용된 CIMPA의 공정모델은 Off-line으로 구한 적용이 용이한 계단응답모델(Step Response Model)이었으나 향후 ARMA(Auto-Regressive

Moving Average) 모델을 사용하여 On-line Identification이 가능할 수 있도록 모델 인식 패키지를 구축하여 그 적용 사례를 더 넓혀갈 계획으로 있다. 또한 VAX를 플랫폼으로하는 종전의 방식이외에 WindowsNT에 기반한 PC를 플랫폼으로한 방식을 곧 개발할 예정이다.

참고문헌

(1) Prett, D.M. and Garcia, C.E.: "Fundamental Process Control",

Buttermouth-Heinemann(1988).

(2) Proceedings of International Workshop on Predictive and Receding Horizon

Control, ERC-ACI(1995).

(3) Lee, J.H., Morari M., and Garcia, C.E.: "State-space Interpretation of

Model Predictive Control", Atomatica, 30(4), pp. 707-717(1994).

(4) Camacho, E.F. and Bordons, C.: "Model Predictive Control in the Process

Industry", Springer-Verlag London Limited(1995).

Fig. 1. CIMPA의 주 화면

Fig. 2. CIMPA의 적용 방법

Fig. 3. CIMPA 적용 제어 문제 구성

Fig. 4. CIMPA의 다변수 제어 결과