| 초록 |
최근 수많은 고급 제어 이론이 제안 되었음에도 불구하고 구조가 간단하고 빠른 응답 특성을 갖고 있기 때문에 많은 분야에서 사용되고 있는 PID제어기의 P, I, D의 튜닝(tuning) 파라미터를 인공 신경회로망을 이용하여 on-line으로 공정의 동특성에 따라 적절히 학습하여 제어 할 수 있는 제어기를 개발하였다. 이와 같이 개발한 신경 회로망 PID제어기를 pH 중화 공정에 대한 모사 및 실험을 통하여 신경 회로망 PID 제어기의 제어 성능에 대하여 알아보았으며 노이즈 및 외란에 강건하였다. 신경망 PID제어기는 선형 제어기의 단점을 보완할 수 있었으며 신경 회로망을 제어기로 이용하는 다른 방법인 NIMC(Neural Internal Model Control), NMPC(Neural Model Predictive Control)방법에 비하여 계산량이 적고, 기존 PID 제어기에 적용시키기 쉽고 제어기의 프로그램은 간단한 대수적인 연산으로 구성되기 때문에 on-line으로 학습을 하여 제어가 가능하다는 장점이 있다.
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