특정 점의 추적을 위한 모델예측제어가 결합된 새로운 반복학습제어 기법

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 화학생물공학부, 2017. 2. 이종민.본 논문에서는 제약조건이 있는 다변수 회분식 공정의 제어를 위해 반복학습제어(Iterative learning control, ILC)와 모델예측제어(Model predictive control, MPC)를 결합한 반복학습 모델예측제어(Iterative learning model predictive control, ILMPC)를 다룬다. 일반적인 ILC는 모델의 불확실성이 있더라도 이전 회분의 정보를 이용해 학습하기 때문에 출력을 기준궤적에 수렴시킬 수 있다. 하지만 기본적으로 개루프 제어이기 때문에 실시간 외란을 제거할 수 없다. MPC는 이전 회분의 정보를 이용하지 않기 때문에 모든 회분에서 동일한 성능을 보이며 모델의 정확도에 크게 의존한다. 본 논문에서 ILC와 MPC의 모든 장점을 포함하는 ILMPC를 제안한다. 많은 회분식 또는 반복 공정에서 출력은 모든 시간에서의 기준궤적을 추적할 필요가 없다. 따라서 본 논문에서는 원하는 점에만 수렴할 수 있는 새로운 ILMPC 기법을 제안한다. 제안한 기법을 사용할 경우 원하는 점을 지나는 기준궤적을 만드는 과정이 필요 없게 된다. 또한 본 논문은 점대점 추적, 반복 학습, 제약조건, 실시간 외란 제거 등의 성능을 보이기 위한 다양한 예제를 제공한다.In this thesis, we study an iterative learning control (ILC) technique combined with model predictive control (MPC), called the iterative learning model predictive control (ILMPC), for constrained multivariable control of batch processes. Although the general ILC makes the outputs converge to reference trajectories under model uncertainty, it uses open-loop control within a batchthus, it cannot reject real-time disturbances. The MPC algorithm shows identical performance for all batches, and it highly depends on model quality because it does not use previous batch information. We integrate the advantages of the two algorithms. In many batch or repetitive processes, the output does not need to track all points of a reference trajectory. We propose a novel ILMPC method which can only consider the desired reference points, not an entire reference trajectory. It does not require to generate a reference trajectory which passes through the specific desired points. Numerical examples are provided to demonstrate the performances of the suggested approach on point-to-point tracking, iterative learning, constraints handling, and real-time disturbance rejection.1. Introduction 1 1.1 Background and Motivation 1 1.2 Literature Review 4 1.2.1 Iterative Learning Control 4 1.2.2 Iterative Learning Control Combined with Model Predictive Control 15 1.2.3 Iterative Learning Control for Point-to-Point Tracking 17 1.3 Major Contributions of This Thesis 18 1.4 Outline of This Thesis 19 2. Iterative Learning Control Combined with Model Predictive Control 22 2.1 Introduction 22 2.2 Prediction Model for Iterative Learning Model Predictive Control 25 2.2.1 Incremental State-Space Model 25 2.2.2 Prediction Model 30 2.3 Iterative Learning Model Predictive Controller 34 2.3.1 Unconstrained ILMPC 34 2.3.2 Constrained ILMPC 35 2.3.3 Convergence Property 37 2.3.4 Extension for Disturbance Model 42 2.4 Numerical Illustrations 44 2.4.1 (Case 1) Unconstrained and Constrained Linear SISO System 45 2.4.2 (Case 2) Constrained Linear MIMO System 49 2.4.3 (Case 3) Nonlinear Batch Reactor 53 2.5 Conclusion 59 3. Iterative Learning Control Combined with Model Predictive Control for Non-Zero Convergence 60 3.1 Iterative Learning Model Predictive Controller for Nonzero Convergence 60 3.2 Convergence Analysis 63 3.2.1 Convergence Analysis for an Input Trajectory 63 3.2.2 Convergence Analysis for an Output Error 65 3.3 Illustrative Example 71 3.4 Conclusions 75 4. Iterative Learning Control Combined with Model Predictive Control for Tracking Specific Points 77 4.1 Introduction 77 4.2 Point-to-Point Iterative Learning Model Predictive Control 79 4.2.1 Extraction Matrix Formulation 79 4.2.2 Constrained PTP ILMPC 82 4.2.3 Iterative Learning Observer 86 4.3 Convergence Analysis 89 4.3.1 Convergence of Input Trajectory 89 4.3.2 Convergence of Error 95 4.4 Numerical Examples 98 4.4.1 Example 1 (Linear SISO System with Disturbance) 98 4.4.2 Example 2 (Linear SISO System) 104 4.4.3 Example 3 (Comparison between the Proposed PTP ILMPC and PTP ILC) 107 4.4.4 Example 4 (Nonlinear Semi-Batch Reactor) 113 4.5 Conclusion 119 5. Stochastic Iterative Learning Control for Batch-varying Reference Trajectory 120 5.1 Introduction 121 5.2 ILC for Batch-Varying Reference Trajectories 123 5.2.1 Convergence Property for ILC with Batch-Varying Reference Trajectories 123 5.2.2 Iterative Learning Identification 126 5.2.3 Deterministic ILC Controller for Batch-Varying Reference Trajectories 129 5.3 ILC for LTI Stochastic System with Batch-Varying Reference Trajectories 132 5.3.1 Approach1: Batch-Domain Kalman Filter-Based Approach 133 5.3.2 Approach2: Time-Domain Kalman Filter-Based Approach 137 5.4 Numerical Examples 141 5.4.1 Example 1 (Random Reference Trajectories 141 5.4.2 Example 2 (Particular Types of Reference Trajectories 149 5.5 Conclusion 151 6. Conclusions and Future Works 156 6.1 Conclusions 156 6.2 Future work 157 Bibliography 158 초록 170Docto

Development of soft sensor based on Raman spectroscopy for on-line monitoring of glucose concentrations in microalgal production system

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 화학생물공학부, 2013. 2. 이종민.however, these equipments have a lot of drawbacks. In this work, we will present an integrated framework to estimate glucose concentration in real-time using Raman spectroscopy. The proposed framework proceed to the following steps. First, backgound effect on the Raman spectra will be removed by Rolling-Circle Filter (RCF). Secondly, we will find the relationship between Raman spectra taken from the samples and glucose concentrations using Partial Least Squares (PLS). In the last step, we will adjust the predicted values using Successive Savitzky-Golay smoothing filter. Two experiment were carried out in order to show that the proposed framework is able to estimate glucose concentration. In case of the first experiment, prediction performance R2 of glucose concentrations improved from 0.899 to 0.943 using the proposed framework. Also, in case of the second experiment, prediction performance R2 of glucose concentrations greatly improved from 0.413 to 0.973 using this framework.미세조류는 광합성을 하는 수중 단세포 생물로 청정에너지 및 유용물질의 원료로 주목 받고 있다. 미세조류는 비타민, 천연색소, 카로테노이즈, 단백질, 탄수화물과 같은 물질 생산을 위해 많이 사용되며 최근에는 바이오디젤의 원료가 되는 Triacylglycerols (TAGs)로 인해 큰 주목을 받고 있다. 광생물반응기를 이용한 미세조류 배양에서 중요한 두 변수는 글루코즈의 농도와 빛의 세기이다. 따라서 최적제어를 위해서는 두 변수의 실시간 측정이 가능해야 한다. 빛의 세기의 경우 광도계를 이용하여 실시간 측정이 가능하고, 글루코즈 농도의 경우 continous glucose monitors (CGMs)나 고성능액체크로마토그래피 (High-performance liquid chromatography, HPLC)로 측정이 가능하다. 하지만 CGMs는 실시간 측정은 가능하나 범용성이 떨어지고 장기간 사용이 불가능하며, HPLC는 범용성이 좋고 장기간 사용이 가능하나 실시간 측정이 어려운 단점이 있다. 본 연구에서는 라만 분광기와 다변량 회귀 분석 기법을 이용하여 글루코즈 농도를 실시간으로 측정할 수 있는 통합 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크의 과정은 다음과 같다. 우선 Rolling-Circle Filter (RCF)를 이용하여 라만 스펙트럼의 배경을 제거한다. 그 다음 부분회귀분석 (Partial Least Squares, PLS)을 이용해 라만 스펙트럼과 글루코즈 농도의 관계를 찾고, PLS를 통해 예측된 글루코즈 농도를 Successive Savitzky-Golay filter를 이용해 보정한다. 본 연구에서 제안하는 프레임워크를 이용해 농도 예측이 가능한지 알아보기 위해 두 가지의 실험을 진행하여 검증하였다. 첫 번째 실험의 경우 본 프레임워크를 통해 글루코즈 농도 예측성능은 R2기준 0.899에서 0.943으로 향상되었으며, 실제 미세조류배양액을 이용한 두 번째 실험의 경우 글루코즈 농도 예측성능은 R2기준 0.413에서 0.973으로 크게 향상되었다.Microalgal cultivation process has recently attracted much attention due to biotechnological and chemical potential. Microalgae can be used to produce a diverse range of valuable compounds such as vitamins, natural pigments, carotenoid, protein and carbohydrates. They also produce triacylglycerols (TAGs) as feedstocks for biodiesel production. In the algal production process using photo-bioreactor, two parameters, glucose concentrations and light intensities, are very improtant for optimal control. Therefore, two parameters should be measured in real-time. In case of light intensity, photometer can be used to measure light intensity in real-time. In case of glucose concentration, continuous glucose monitors (CGMs) and High-performance liquid chromatography (HPLC) can be used to measure the concentration1. 서론 2. 실험 2.1 실험 장비 2.2 라만 분광법 2.3 혼합물 샘플 2.4 미세조류 샘플 3. 이론 3.1 데이터 처리 기법 3.1.1 Rolling-Circle Filter (RCF) 3.1.2 Successive Savitky-Golay smoothing filter 3.1.3 Standard Normal Variate (SNV) 3.2 다변량 회귀 분석 3.2.1 다중회귀분석 (Multiple Linear Regression, MLR) 3.2.2 주성분분석 (Principal Component Analysis, PCA) 3.2.3 주성분회귀분석 (Principal Component Regression, PCR) 3.2.4 부분회귀분석 (Partial Least Squares, PLS) 3.2.5 Radial Basis Function PLS (RBF-PLS) 4. 결과 4.1 혼합물 샘플의 글루코즈 농도 예측 4.2 미세조류 샘플의 글루코즈 농도 예측 4.2.1 RCF적용 전 후의 PLS 모델 성능 비교 4.2.2 독립적인 실험군의 글루코즈 농도 예측 4.2.3 Successive SG filter 적용 4.2.4 전처리 기법과 회귀분석 기법에 따른 예측 모델 성능 비교 5. 결론 및 제안Maste