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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2000.1
- 수록면
- 30 - 37 (8page)
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본 논문에서는 적응형 신경망-퍼지 추론(ANFIS) 방법을 이용해 가스터빈의 각 변수 변화에 대해 가장 최적으로 제어 될 수 있는 전달함수를 구하고 또 2자유도 PID제어기를 튜닝하는 문제를 연구하였다.
적응형 신경망-퍼지 추론(ANFIS)법은 기존의 퍼지나 신경망에 비해 플랜트 특성에 따라 소속함수의 모양을 적절하게 가변하면서 학습 할 수 있어 변수가 급격히 변하는 플랜트 제어에서 매우 효과적인 방법이다.
한편 가스터빈의 기동시간은 매우 짧고 제어변수도 많아 최적 기동을 위해서는 기동순간마다 제어변수 값을 가변시켜야 하나 실질적으로 이에 적합한 제어기를 설계하는 것은 매우 어렵다.
따라서 본 연구에서는 실용적인 지능형 제어기를 연구하기 위해 적응형 신경망 퍼지 추론법을 군산 가스터빈의 실제 운전 데이터에 적용하여 특성을 확인한 후 2자유도 PID 제어기를 적용하여 튜닝하였다. 그 결과 적응형 신경망을 이용한 결과가 기존의 PID 제어기에 비해 우수함을 나타내었다. 본 연구는 실제 운전되는 가스터빈의 데이터를 이용해 특성을 고찰한 것이므로 다른 유사한 프로세스에도 유용하게 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.
적응형 신경망-퍼지 추론(ANFIS)법은 기존의 퍼지나 신경망에 비해 플랜트 특성에 따라 소속함수의 모양을 적절하게 가변하면서 학습 할 수 있어 변수가 급격히 변하는 플랜트 제어에서 매우 효과적인 방법이다.
한편 가스터빈의 기동시간은 매우 짧고 제어변수도 많아 최적 기동을 위해서는 기동순간마다 제어변수 값을 가변시켜야 하나 실질적으로 이에 적합한 제어기를 설계하는 것은 매우 어렵다.
따라서 본 연구에서는 실용적인 지능형 제어기를 연구하기 위해 적응형 신경망 퍼지 추론법을 군산 가스터빈의 실제 운전 데이터에 적용하여 특성을 확인한 후 2자유도 PID 제어기를 적용하여 튜닝하였다. 그 결과 적응형 신경망을 이용한 결과가 기존의 PID 제어기에 비해 우수함을 나타내었다. 본 연구는 실제 운전되는 가스터빈의 데이터를 이용해 특성을 고찰한 것이므로 다른 유사한 프로세스에도 유용하게 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 가스터빈 발전 시스템의 구조 및 특징
3. 군산 가스터빈 제어계통의 모델링 및 제어기 설계
4. 군산 가스터빈에 대한 적용 및 시뮬레이션
5. 결론
참고문헌
◇저자소개◇
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