연속 공정을 위한 Infotrol-MPC와 배치 반응기를 위한 HPCB — 공정 제약 조건 내에서 운영을 안정화하고 최적화합니다.
모델 예측 제어
Infotrol-MPC는 프랑스 Sherpa Engineering과 INFOTROL Technology가 공동 개발한 모델 예측 제어(MPC) 솔루션으로, 연속 공정 제어에 최적화되어 있습니다. 이 솔루션은 INFOTROL의 IPOES 시퀀스 자동화 프로그램과 통합되어 On/Off 조작, 모델 관리, 파라미터 튜닝 등 모든 APC 기능을 통합적으로 수행합니다.
제어 역량
MPC 주요 기능
제어 동작은 공정 동역학에 대한 모델이나 이해, 그리고 외란이 출력에 미치는 영향을 바탕으로 결정됩니다. 제어 동작은 외란과 공정 출력 간의 알려진 관계를 사용하여 계산됩니다.
피드백 제어 시스템은 안정성과 견고성을 제공하며, 변화하는 운전 조건, 외란 및 불확실성에 대응할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 시스템의 동작을 지속적으로 모니터링하고 수정 조치를 취함으로써, 피드백 제어는 시스템이 원하는 성능을 유지하고 지정된 목표를 달성하도록 보장합니다.
단일 제어기가 여러 조작 변수와 제어 변수를 동시에 처리하며, 변수 간의 상호작용까지 고려합니다. 단일 루프 제어 방식은 변수마다 제어기가 필요하지만, Infotrol-MPC 제어기는 하나로 전체 유닛을 커버하면서 외란 변수까지 효과적으로 제어할 수 있습니다.
제어기는 단순히 설정값을 유지하는 것을 넘어, 지정된 한계 내에서 가장 경제적인 운전 지점을 지속적으로 탐색합니다. 따라서 공정을 제약 조건에 더 가깝게 운전할 수 있으며, 이를 통해 에너지 소비 절감과 처리량 증대 효과를 얻을 수 있습니다.
구축 프로세스
초기 데이터 검토부터 현장 승인까지, 일반적인 Infotrol-MPC 프로젝트는 4단계 과정을 거칩니다.
과거 운전 데이터를 검토하고 운영팀과 인터뷰를 진행하여 제어 변수, 조작 변수, 외란 변수를 선정하고 해당 유닛의 제어 구조를 설계합니다.
조작 변수를 조정하여 공정 반응을 관찰하거나, 플랜트 테스트가 불가능한 경우 과거 데이터를 활용하여 예측 오차를 최소화하는 방식으로 동적 모델을 도출합니다.
테스트 데이터로부터 각 변수 쌍의 이득, 시상수, 불감 시간을 계산한 다음, 예측값과 실제 운전 데이터를 비교하여 모델이 적합해질 때까지 정교화합니다.
컨트롤러를 온라인으로 실행하여 공정이 안정될 때까지 각 제어 변수를 튜닝하고, 사양 범위 내에서 운전 지점을 제약 조건 쪽으로 밀어붙인 뒤 현장 인수 시험(SAT)을 통해 결과를 검증합니다.
Infotrol-MPC를 선택해야 하는 이유
Sherpa Engineering(Adersa)의 HIECON 예측 제어 엔진을 기반으로 구축되었으며, 기술 협약을 통해 Infotrol로 이전되었습니다. 컨트롤러와 인터페이스는 자체 개발되어 각 현장에 맞춰 기능을 조정할 수 있습니다.
단일 루프 제어 품질은 튜닝에 좌우됩니다. Infotrol-MPC는 프로세스 모델의 정확도에 의존하며, 이를 통해 상호 작용하는 변수와 긴 데드 타임을 제어할 수 있습니다.
변수별로 제한 값, 원활한 범위 및 참조 궤적을 설정하여 엔지니어가 각 변수의 이동 범위와 속도를 결정할 수 있습니다. 계층적 제어를 통해 단계별로 전략이 적용됩니다.
운영 모드가 변경되면 모델 게인, 동역학 및 튜닝 파라미터가 온라인으로 전환되며, 다단계 백업 전략을 통해 계기나 장치에 장애가 발생해도 제어 상태가 유지됩니다.
별도의 독립된 시스템이 아닌 IPOES 운영 시퀀스 내에서 실행되며, DCS 로직, 타사 로직 및 CNN, RNN과 같은 AI 모듈과 연동됩니다.
OPC를 비롯해 PI, InfoPlus(CIM I/O), PHD를 통해 연결되며 여러 데이터 소스에 동시에 액세스할 수 있습니다. 제어 주기는 최소 3초까지 선택 가능합니다.
적용 사례
Infotrol-MPC는 기존 PLC나 DCS를 대체하는 것이 아니라 그 상위에서 작동합니다. 하위 계층이 공정의 안전과 안정성을 유지하는 동안, 컨트롤러는 공정의 향후 상태를 예측하고 설정값을 조정하여 목표치를 유지합니다.
배치 공정용 계층적 예측 제어기
HPCB(Hierarchical Predictive Controller For Batch)는 모델 예측 제어 기술과 비선형 열 반응을 처리하기 위해 설계된 인포트롤(INFOTROL)의 독자적인 배치 반응기용 APC(고급 공정 제어 솔루션)입니다. 등급별 반응 레시피와 제어 조건을 관리할 수 있는 이 솔루션은 전체 배치 및 세미 배치 공정에 적용 가능합니다.
Control Capability
What a predictive controller adds to a batch reactor beyond regulatory control.
이 기능을 통해 운영자는 배치 공정 중 특정 시간에 공정 변수의 설정값을 변경하도록 계획하고 실행할 수 있습니다. 이러한 변경 사항을 예약함으로써 운영자는 변화하는 조건에 공정을 유연하게 대응시켜, 배치 주기 전반에 걸쳐 성능을 최적화하고 제품 품질을 일정하게 유지할 수 있습니다.
제어 동작은 프로세스 역학에 대한 모델이나 이해, 그리고 외란이 출력에 미치는 영향을 바탕으로 결정됩니다.
제어 동작은 외란과 프로세스 출력 간의 알려진 관계를 사용하여 계산됩니다.
피드백 제어 시스템은 안정성과 견고성을 제공하며, 변화하는 운영 조건, 외란 및 불확실성에 대응할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.
시스템의 동작을 지속적으로 모니터링하고 수정 조치를 취함으로써 피드백 제어는 시스템이 원하는 성능을 유지하고 지정된 목표를 충족하도록 보장합니다.
다변수 제어는 시스템 내 변수 간의 상호 작용과 의존성이 클 때 특히 유용합니다.
이러한 상호 작용을 고려함으로써 제어 시스템은 전체 성능을 최적화하고, 안정성을 개선하며, 간섭을 줄여 단일 변수 제어 방식보다 더 나은 제어 성능을 구현할 수 있습니다.
배치 프로세스 최적화는 비용, 낭비, 환경 영향을 줄이면서 생산성, 자원 활용도 및 제품 품질을 향상하는 것을 목표로 합니다.
프로세스를 체계적으로 분석하고 개선함으로써 기업은 배치 제조 운영에서 더 높은 효율성, 경쟁력 및 고객 만족을 달성할 수 있습니다.
Why HPCB
Control against a predetermined setpoint such as a reaction temperature recipe, acting before disturbances take effect by accounting for them in advance.
A dynamic model compensates the difference between predicted and actual values in real time, holding the batch closer to its intended trajectory.
Optimize the batch as it runs with economic benefit in mind, improving productivity and product quality within the declared limits.
Several input variables are considered and predicted at once, and the controller responds with the appropriate output for each situation.
Track the target temperature profile against a nonlinear heat of reaction, switching between heating and cooling inputs as the reaction demands.
Reaction recipes and control conditions are managed per grade, across both full-batch and semi-batch processes.
수행 프로세스
일반적인 HPCB 프로젝트는 공정 분석부터 운영자 교육까지 총 4단계로 진행됩니다.
운영 데이터를 수집하여 제어 변수, 조작 변수, 외란 변수를 선정하고 반응열을 계산하며, 데이터와 운영자 인터뷰를 바탕으로 기본 및 상세 설계를 완료합니다.
모델을 검증하고 자체 시뮬레이터를 통한 오프라인 테스트를 수행하며, 실제 플랜트에 적용하기 전 운영자와 엔지니어에게 개발된 프로그램을 시연합니다.
HPCB용 DCS 디스플레이 테스트를 실행하고 시스템을 구현한 뒤, DCS와의 인터페이스 테스트를 완료합니다.
운영팀과 협력하여 HPCB를 가동하고, 감사 및 안정화 과정을 통해 피드백을 반영한 뒤 운영자 교육으로 마무리합니다.