제어 분야에서 DCS(분산 제어 시스템)의 가장 중요한 특징은 다양한 제어 및 계산 모듈의 유연한 구성에 의존한다는 것입니다. 이를 통해 다양한 상황의 요구 사항을 충족할 수 있는 다양한 제어 전략이 가능해지며, 이전에 단위 기반 계측에서 발생했던 복잡하고 번거로운 작업을 단순화할 수 있습니다. 높은 유연성과 효율성에 대한 기업의 요구가 증가하고 다변수 예측 제어(MRC)와 같은 고급 제어 전략의 출현과 성공적인 적용에 따라 고급 공정 제어가 공정 산업에서 광범위한 주목을 받았습니다. 다양한 고급 제어 및 최적화 기술을 광범위하게 적용하는 것이 DCS의 전반적인 성능을 잠금 해제하고 개선하기 위한 가장 효과적이고 직접적이며 가치 있는 개발 방향이라는 점을 강조하는 것이 중요합니다.
실제 공정 제어 시스템에서는 PID 제어 기술을 기반으로 한 시스템이 80% 이상을 차지합니다. PID 루프 애플리케이션의 품질은 장비의 안정적이고 효율적인 고품질 작동을 달성하는 데 중요한 역할을 합니다.{2}} 또한 DCS의 제어 기능을 기반으로 기본 PID 알고리즘을 기반으로 데드존이 있는 PID 제어, 적분 분리 PID 제어, 미분-주도 PID 제어, 불완전 미분 PID 제어, 논리 선택 기능이 있는 PID 제어 등 실제 산업 제어 시나리오의 다양한 요구를 충족시키기 위해 다양한 개선된 알고리즘을 개발할 수 있습니다.
기존 PID 제어와 달리 비모수적 모델 기반 예측 제어 알고리즘은 예측 모델을 통해 시스템의 미래 출력 상태를 추정하고 롤링 최적화 전략을 사용하여 현재 컨트롤러 출력을 계산합니다. 구현 방식에 따라 내부 모델 제어, 모델{1}}기반 제어, 동적 행렬 제어 등 다양한 알고리즘이 존재합니다. 현재 DCS(Distributed Control Systems)에는 실용적인 예측 제어 알고리즘이 도입되었습니다.
국내에서 개발된 iNICS 시스템은 소프트웨어 정의 지능형 I/O와 고성능 안전 등급 컨트롤러를 혁신적으로 통합하여 제어 시스템의 유연한 재구성을 지원합니다. 소형화된 캐비닛은 기존 장비에 비해 무게를 60% 줄이고 토폴로지 최적화 기술을 통해 내진성을 향상시킵니다. 이러한 유형의 예측 컨트롤러는 단순히 잡음 필터링을 위한 기존 예측 제어 앞에 칼만 필터를 배치하는 것이 아닙니다. 대신 Kalman 필터를 최적 상태 예측자로 사용하여 최적 상태 예측과 노이즈 필터링을 동시에 수행합니다.
