산업 현장에서의 제어 시스템에서 가장 널리 알려진 튜닝 기법은 PID(비례-적분-미분) 제어입니다.

PID 제어는 간단하면서도 효과적인 제어 방식으로, 다양한 공정 제어에 널리 사용됩니다.

그러나 복잡한 시스템이나 비선형적 특성을 가진 시스템에서는 PID 제어만으로는 최적의 성능을 보장하기 어려운 경우가 많습니다.

이런 상황에서는 보다 진보된 튜닝 기법이 필요합니다.

이번 뉴스레터에서는 PID를 넘어선 다양한 Loop Tuning 방법에 대해 알아보겠습니다.

모델 예측 제어는 프로세스의 수학적 모델을 기반으로 미래의 동작을 예측하고 최적의 제어 입력을 결정하는 방식입니다.

주로 다변수 시스템에서 사용되며, 프로세스 간의 상호작용이 복잡할 때도 효과적입니다.

피드포워드 제어는 피드백 제어와 함께 사용되는 보완적인 기법입니다.

프로세스에서 발생할 수 있는 변화나 외부 교란을 사전에 예측하고 이를 보정하여 시스템의 성능을 개선합니다.

머신 러닝 기술을 활용한 뉴럴 네트워크 제어는 데이터 기반으로 학습한 모델을 통해 복잡한 시스템을 제어하는 방식입니다.

비선형적인 시스템이나 고차원 데이터의 분석이 필요한 경우에도 높은 성능을 발휘합니다.

산업 공정과 제어 시스템이 점점 더 복잡해지고 자동화되면서, PID 제어만으로는 한계가 있는 경우가 많아지고 있습니다.

앞서 언급한 다양한 튜닝 기법들은 각각의 시스템 특성에 맞게 조합하거나 혼용하여 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다.

또한, 여러 제어 기법을 유연하게 적용할 수 있는 하이브리드 제어 시스템이 등장하면서, 제어 시스템의 성능을 극대화하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

피드포워드 제어, 모델 예측 제어, 뉴럴 네트워크 기반 제어 등 다양한 튜닝 기법을 활용하면 복잡한 공정의 성능을 최적화하고, 안전성과 생산성을 동시에 향상시킬 수 있습니다.

자세한 내용은 아래 세이플랜트 뉴스레터에서 확인 가능합니다.

Loop Tuning 종류는 PID 제어만이 아니다? 피드포워드? MPC? 뉴럴 네트워크 제어?