대부분의 플랜트에는 수백개의 Control Loop가 있으며, 대부분 생산 효율에 주요한 영향을 주고 있습니다. 또한 공정 조건에 따라 지속적으로 유지보수가 되고 있습니다.

Control Arts사의 Control Monitor 소프트웨어는 공정 내의 모든 DCS Control Loop에 대한 성능을 평가하고 효율적으로 감시합니다.

또 Control Loop의 문제를 분석하며, Model Identification 기술을 사용하여 프로세스 모델을 만들고 쉽게 Tuning 값을 구할 수 있습니다.

또한 Level Controller에 대한 분석 및 Surge를 최소화 할 수 있도록 프로세스 모델을 설계 합니다.

Control Loop의 Performance를 효과적으로 감시
문제 Loop에 대한 원인 규명
어떤 Loop에 대해서도 쉽게 Re-Tune
Controller의 Upgrade에 대한 이익 판단

모든 제어 Loop를 Schedule에 따라 자동으로 분석하거나 또는 단위 Loop에 대하여 깊이있게 분석도 가능합니다. 또한 RTDB와 연결함므로써 더욱 편리하고 쉽게 사용할 수도 있습니다.

Controller performance history: 모든 Controller의 Parameter에 대하여 장기적인 전략을 제공합니다.

Continuous : setpoints, measurements, and outputs
Discrete : controller changes, alarms, performance index

Scheduled controller performance reports: 일일, 주간, 또는 월간별로 주의를 기울여야 할 Controllers를 알려 줍니다.

In-depth single loop analysis: 다양한 그래픽 및 통계적인 테스트로 품질이 좋지 않은 Controllers에 대하여 문제의 원인을 규정합니다.

Level controller analysis: Level을 운전경계 범위 내에서 유지하면서 Level Controller가 어떻게 Surge를 최소화 하는가를 보여줍니다.

Process Model Identification: 단순한 PID부터 Advanced Multivariable Controller에 이르기 까지 모든 Controller는 플랜트의 모델로부터 시작합니다. Control Arts의 Model Identification & PID Tuning Software Package는 유연한 PID Tuning 설계와 플랜트 테스터를 최소화 하기 위하여 제어 반응을 Simulation할 수 있는 강력하고 효과적인 Modeling 기술을 제공합니다.

특징

Continuous, Discrete, 또는 Step-Weight 형태의 공정에 적용하며, 표준 PID Controller, Advanced Single Loop Controller, 또는 Multi-variable Control에 적합합니다.
부정확한 데이터는 Data Set에서 잘라 냅니다.
모델의 유효성을 확인 하기 위한 다양한 진단 Tool.
Input과 Output의 Non-Linear Transformation.
Multi-variable 시스템에 대하여 상호 작용적이며 조정이 가능한 분석.
PID Controller는 IMC tuning rule을 사용하여 설계합니다. - 대부분의 DCS 시스템을 위하여 Customization이 가능합니다.
Single 또는 Muli-Loop 시스템을 위한 설계 및 Simulation
쉽게 비교하기 위하여 DMC 설계 및 Simulation

프로세트 Tag를 Drag & Drop 방식으로 적절한 Matrix 위치에 놓고 전달함수를 명기만 하면 Model을 만들 수 있습니다. 모든 전달함수와 Input/Output 전환은 Configuration 화면에서 쉽게 검사하고 수정할 수 있습니다.

단지 Output만 명기하면 Package에서 자동으로 최적의 Model을 만들어주며, 사용자가 만든 모델을 사용하거나 Parameter 조정이 가능합니다.

새로 만든 Multi-Variable Controller가 공정에 잘 적용이 될 것인지 확인 할 때, 또는 어떤 모델을 테스트나 Simulation 할 때 유용하게 사용할 수 있습니다.

Multivariable Controller를 사용하기전에 공정이 실제 다변수로 연관이 되어있는지를 확인하는 것이 좋습니다. 이는 Relative Gain Array 같은 표준 분석 기법을 사용하여 쉽게 확인할 수 있습니다. 더욱 중요한 것은, 시스템이 Model Mismatch에 민감한지를 확인 하는 것입니다. 다시말하면, 단순 테스트로 공정의 Multivariable Controller가 성공적으로 운전되고 있는지 확인 할 수 있습니다.

Need to design PID controllers Identified Model은 PIDController의 Parameter를 구하는데 직접 사용될 수 있습니다.또한 Servo와 Regulatory Control 양쪽에 어떻게 작용하는지 공정을 Simulation할 수 있습니다. 심지어 Multivariable Controller의 반응에 대한 PID Control의 반응을 비교할 수도 있습니다.

Special note for AspenTech users : 이론적으로 low-order transfer function identification은 step 또는 impulse weight identification 보다 10배 이상 효율적이라는 것이 증명되었습니다. 이는 적은 플랜트 테스터로도 의미있는 통계적 모델 모사 Test가 가능하다는 것을 의미합니다. 또한 DMC Control 뿐만 아니라 어떤 Controller에 대해서도 Identified Model을 사용할 수 있습니다.

PID / MVC Controller Tuning : PID 또는 Multi-Variable Controller를 Design하기 위하여 Process Model을 사용하며, Closed-Loop의 Plant Response를 Simulation 합니다.