최적의 성능을 위해 튜닝된 제어 루프

프로세스 최적화

공장과 기계는 일단 가동되고 운영되기 시작하면 최적의 성능을 유지하기 위해 지속적으로 세심히 관리해야 한다. 그러나 많은 PID 컨트롤러는 “한 번 설정하면 잊혀지는” 존재가 된다. 이러한 컨트롤러들을 지속적으로 점검하고 조정하는 일은 한 마디로 지나치게 시간 장비적이다. 만약 사용자 제어 루프의 성능을 감시하고 필요한 경우에 목표로 하는 조정을 수행하는 기성품 소프트웨어 컴포넌트를 갖추고 있다면, 상황은 크게 달라진다.

Control loops tuned for optimum performance
Control loops tuned for optimum performance

많은 플랜트는 필요한 이중화를 제공하기 위해 바로 옆에서 운전되는 복수의 유사한 생산라인을 갖추고 있다. 이들 라인은 동일한 제품을 생산하기는 하겠지만, 일반적으로 상이한 공급자들로부터의 기계와 컴포넌트로 구성되어 있다. 그러나 플랜트 조작자의 가장 큰 관심은 결과뿐이다. 유사한 생산 라인이 생산성에서 현저한 차이를 보이기 시작하면 그 이유를 찾아내기 위한 조사가 시작된다. B&R의 프로세스 자동화 사업 부장인 Martin Reichinger는 말한다. “이러한 조사에서 너무나 흔히 간과되는 것은 생산 라인을 구성하는 개별 기계들입니다.”

이것은 개별 기계 수준에서 데이터를 분석하는 능력은 상대적을 최근에 개발된 것이라는 사실과 관련이 있다. 그러나 오늘날의 기술은 기계의 내부 작동에 대한 전적으로 새로운 수준의 통찰을 제공한다. “첨단 컨트롤러를 이용하면,” Reichinger는 말한다. “사용자는 그것이 열교환기든 원심 펌프든 모든 제어 루프와 모든 기계에 용이하게 접근할 수 있습니다. 또한 이들의 성능을 상시적으로 최적화하는 것이 가능합니다.”

모든 것은 상대적

압력이나 온도와 같은 것을 조절하기 위해 PID 파라미터를 설정할 때, 엔지니어는 전통적으로 교육받은 바와 같은 추측과 경험적 원칙에 의존해왔다. “그 결과 모든 제어 루프의 3분의 2는 안정적이기는 하지만 최적으로 튜닝되지 않은 상태에 있습니다.” Reichinger는 말한다. 이것은 현저한 개선의 여지를 남긴다. “그러나 사용자가 해야 할 일이 모두 단일 PID 컨트롤러 수치 조정뿐이라고 하더라도, 어느 것이 문제의 원인이 되는 컨트롤러인지 추론하는 데도 어려움이 있을 것입니다.” 자동화 전문가는 이렇게 지적한다. 그러나 두 개의 유사한 기계나 시스템을 비교할 수 있다면 관련된 특정 프로세스에 관한 지식이 없다 하더라도 작업은 훨씬 더 손쉬울 것이다.

이러한 유형의 비교를 기반으로 하는 평가 방법은 제어 성능 감시(control performance monitoring: CPM)라고 알려져 있다. CPM 모듈은 B&R의 “고급 프로세스 제어(advanced process control: APC)” 솔루션에 포함되어 있다. APROL APC는 독립적 솔루션으로써 혹은 B&R APROL 자동화 플랫폼의 통합 컴포넌트로 이용될 수 있다. CPM 제어 모듈은 또한 OPC UA를 통해 외부 시스템에 연결될 수 있기 때문에, 다른 현장으로부터의 데이터를 비교하는 것도 가능하다.

다변수 제어는 단일 변수 컨트롤러와 대조적으로 상호의존성(interdependencies)을 고려한다.
다변수 제어는 단일 변수 컨트롤러와 대조적으로 상호의존성(interdependencies)을 고려한다.

 

PID 루프 평가를 위한 매트릭스
B&R의 CPM 솔루션은 다양한 매트릭스를 기반으로 PID 루프를 평가하고 효율적인 튜닝 방식을 이용하여 루프 설정을 최적화하는 것을 가능하게 한다. 그러한 방식 중 하나는 자산 감시(asset monitoring)이며, 이것은 열교환기의 오염이나 원심 펌프의 캐비테이션을 식별할 수 있다.

Reichinger의 팀은 CPM 솔루션을 위한 여러 가지 유용한 보고 도구를 개발하였으며, 여기에는 단일 PID 루프에 초점을 맞춘 루프 보고서와 복수의 로프나 전체 플랜트의 개관을 제공하는 플랜트 보고서가 포함된다. “이들 보고서를 보면 어느 파라미터가 두드러지는지를 알 수 있습니다.” Reichinger는 말한다. “이들 보고서는 사용자의 PID 설정 품질에 관한 명확한 명세를 제공합니다.” CPM 솔루션은 또한 조작자가 몇 번 개입해야 했는지 그리고 얼마나 자주 제어 루프가 한계 값에 도달했는지도 보여준다.

최소한의 개입으로 최적화
일단 CPM을 이용하여 최적화에 대한 가능성이 확인되면, B&R의 APC 라이브러리는 자동적으로 제어 루프가 작동하는 방법을 결정하고 최적의 PID 파라미터를 계산하기 위해 상이한 방법을 적용하는 몇 가지의 튜닝 블록을 제공한다. “전통적으로 사용자는 상이한 I 또는 D 값을 사용하면서 무슨 일이 일어나는지를 살펴보아야 했습니다.” Reichinger는 설명한다. “그러나 당사의 블록을 이용하면 그러한 작업은 더 이상 필요하지 않습니다.” 블록 중 하나는 유한 주파수 방식(finite-frequency method)을 기반으로 하는 튜닝을 허용한다. “이 방식의 장점은 매우 작은 여기(勵起) 신호를 이용하여 컨트롤러를 최적화할 수 있다는 점입니다.” Reichinger는 지적한다.

변조를 위한 ±0.5%의 진폭만으로도 잘 튜닝된 PID 컨트롤러를 얻는 데 충분하다. 상이한 생산 프로세스는 상이한 유형의 제어 루프를 필요로 한다. 분할 범위(split-range) 루프와 교차(alternating) 루프 그리고 그 밖에도 많은 종류의 루프가 있다. “아무런 사전 준비 없이 이러한 컨트롤러를 개발하려면 많은 작업이 요구됩니다.” Reichinger는 말한다. B&R은 고전적 PID 컨트롤러에 대한 부가물로써 작동하는 다양한 제어 기능을 개발함으로써 이 과정을 단순화하였다. 예를 들어서 운전 지점을 기반으로 자동적으로 PID 파라미터를 조정하는 컨트롤러를 구현하기 위해 이득 스케줄링(gain scheduling) 기능을 이용할 수 있다. 이들 제어기능은 튜닝 블록들과 함께 APC 라이브러리에 열거되어 있다.

MPC는 PID 컨트롤러와는 달리 사용자가 넘는 것이 허용되지 않는 한계 값을 정의하는 것을 허용한다. 그러나 어떻게 하여 이것이 가능한가? “MPC는 장래에 수치가 어떻게 진행되는지를 지속적으로 계산하기 위한 프로세스 모형을 이용합니다.” Reichinger는 설명한다. 이것은 컨트롤러로 하여금 값이 한계를 넘어설 위험이 있을 때 조기에 그 위험을 결정하고 넘어서기 전에 필요한 보정을 수행하는 것을 가능하게 한다. “공정 정지는 거의 전적으로 일어나지 않도록 할 수 있습니다.” 한계를 초과하는 것을 효과적으로 보장함으로써 프로세스로 하여금 운전 한계에 가깝게 실행되는 것을 가능하게 한다.

 

유연한 솔루션 패키지

APROL APC의 정교한 제어 알고리즘은 프로세스 제어 시스템을 사용하는 사람들에게만 이용될 수 있는 것은 아니다. 이들은 산업용 PC 상에 미리 설치된 독립형 솔루션으로써 기존 공장에서도 구현될 수 있으며, 이의 사용에는 전문적 지식이 요구되지도 않는다. 동일한 산업용 PC를 Edge Controller로써 이중화하여, 분석과 그 밖의 서비스를 위해 데이터를 취합하고 보다 높은 수준의 시스템으로 혹은 클라우드까지 전송하는 것이 가능하다.

 

고급 프로세스 제어에 의해 제어변수가 그의 운전 한계에 더 가깝게 운영되는 것이 허용된다.
고급 프로세스 제어에 의해 제어변수가 그의 운전 한계에 더 가깝게 운영되는 것이 허용된다.

 

최적화된 제어 루프를 통한 보다 높은 효율
현대 기술에 의해 제어 루프와 생산 자산을 지속적으로 감시하고 그의 성능을 적응시키는 것이 용이해졌다. 이것은 조작자로 하여금 최적의 제어 설정을 유지하고 프로세스를 그의 한계에 가깝게 운영하는 것이 가능하게 한다. “최적화된 제어 루프는 계획되지 않은 정지 시간을 방지하고, 기계와 플랜트의 운전을 보다 효율적이고 수익성 있게 만듭니다.” Reichinger는 말한다.

 

그들의 제어 성능을 수 년간 유지하기 위해, 프로세스는 지속적인 감시와 유지가 요구된다.
그들의 제어 성능을 수 년간 유지하기 위해, 프로세스는 지속적인 감시와 유지가 요구된다.

 

운전 한계의 정의
제어 루프가 다른 변수와 상호작용하는 복수의 변수를 갖는 경우에 고전적인 PID 컨트롤러만으로는 충분하지 않다. “그럼에도 불구하고 많은 개발자들은 고전적 PID 컨트롤러를 이용하는 것을 시도하고 있습니다.” Reichinger는 말한다. 이렇게 하면 최적과는 거리가 있는 제어 성능으로 이어질 뿐만 아니라, 어느 수치 하나를 통제할 수 없게 되면 전체 기계나 플랜트의 정지를 가져올 수 있다.

“이러한 경우에 다변수 컨트롤러(multi-variable controller)를 이용하면 현저히 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.” Reichinger는 주장한다. 바로 그 이유로 B&R은 모형 예측 컨트롤러(model predictive controller: MPC)를 개발하였으며, 이것은 각각 10개까지의 복수의 제어 외란과 조절 변수를 지원한다. Reichinger에 따르면, MPC는 실제로 경험적으로 설정되어야 하지만, 그 작업은 관리 가능하다고 한다. “자동화 엔지니어는 페이스플레이트(faceplate)를 이용하여 단순히 원하는 전송 거동을 선택하고 몇 개의 파라미터를 설정합니다. 몇 차례의 최적화 작업과 함께 MPC가 최적 상태로 실행되도록 하는 것이 가능합니다.” 지금까지 MPC 컨트롤러의 도입은 몇 가지 인상적인 결과를 도출해왔다. “일 주일에도 몇 번씩 돌발적으로 계획되지 않은 정지를 경험해온 플랜트가 MPC로 전환한 후에는 몇 개월씩 원활하게 운전되고 있습니다.” Reichinger는 회상한다.

automotion
B&R 코리아에서 고객님들께 제공하는 기술 매거진 오토모션(automotion) 한국어판 에디터입니다. 자동화, 모션, 에너지 관련 최신 기술, 신제품, 적용사례 등의 기사와 B&R의 국내외 뉴스를 한국어로 제공합니다.
http://br-automation.co.kr

답글 남기기

Top