모델 기반 설계는 엔지니어가 개발 과정 초기에 전체 시스템을 시뮬레이션하고 설계를 검증할 수 있게 한다. 동일 모델로부터의 자동 구조 텍스트(Structured Text) 생성은 수동 코딩으로 인한 오류를 방지할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 설계를 검증하고, 그러한 설계의 구현을 자동화하면, 컨트롤러를 실제 기계에 최초로 연결할 때 전체 시스템이 예상대로 작동할 것임을 더욱 확신할 수 있다.


   

자동화 분야의 엔지니어는 전통적으로 실제 기계에 연결된 PLC(Programmable Logic Controller)에서 제어 알고리즘을 실행함으로써 이를 구현하고 테스트해 왔다. 이 방식의 단점은 비용이 높고 기계에서 최초로 제어 전략을 테스트하는 것이 어렵고 위험할 수 있다는 점이다. 이보다 더 나은 방식은 먼저 기계 모델을 통한 시뮬레이션을 활용해 제어 시스템을 설계하고 테스트하는 것이다. 시뮬레이션을 통해 개발 과정 초기에 문제를 발견하고 뒤늦게 발견되는 결함의 수를 줄여 수정에 따르는 비용과 수고를 덜 수 있다. 이후 컨트롤러를 실제 기계에 연결해 테스트 및 검증을 수행할 경우, 엔지니어는 시스템이 예상대로 작동할 것임을 더 확신할 수 있다.

모델 기반 설계
제어 설계에 대한 전통적인 방식의 한계를 인식한 많은 엔지니어들은 모델 기반 설계를 사용하여 제어 시스템의 역학을 보여주는 시스템 수준의 모델을 개발하고 시뮬레이션을 수행한다. 이 시뮬레이션 모델은 제어 전략을 시스템의 기계, 전기 및 유압 구성요소와 연결한다. 시뮬레이션을 통해 엔지니어들은 테스트 케이스들을 실행하고 설계 및 통합 오류를 개발 과정 초기에 발견할 수 있다. 프로젝트가 설계에서 구현으로 진행됨에 따라 컨트롤러 모델에서 구조 텍스트(Structured Text)를 생성하고, 이를 AOI(Add-On Instruction)로 RSLogix™에 가져옴으로써 수동 코딩 오류를 줄일 수 있다. 모델 기반 설계를 사용하면 빠르게 모델을 업데이트하고 테스트를 재실행하고 구조 텍스트를 다시 생성하며 업데이트된 AOI를 RSLogix™로 가져올 수 있기 때문에, 제어 전략의 변경 및 업데이트가 쉽다.

철강 압연기 모델링
모델 기반 설계의 실제적인 활용을 이해할 수 있도록 철강 압연기를 위한 제어 전략 개발이 필요한 프로젝트를 예로 들어보자. 철강 압연기는 강철판으로부터 균일한 두께의 얇은 판을 생산한다. 이것은 일반적으로 롤러가 그 사이를 지나는 강철판을 누르는 여러 압연 단계로 구성된다. 루퍼 단계가 롤러 단계 사이에 삽입되어 철판의 장력을 유지하고 끊어짐이나 늘어짐을 방지한다.

단일 단계 플랜트 모델링
전체 다중 스테이지 시스템을 모델링하려면, 먼저 롤러와 루퍼로 구성된 작은 규모의 단일 단계 플랜트부터 모델링을 시작한다. 압연 단계에서 유압 액추에이터를 사용하여 강판을 누르는 압연력을 만들면 DC 모터가 생산하는 압연 토크가 압연 속도 제어를 돕는다. Simulink에서는 롤러의 기계, 전기 및 유압 구성요소를 모델링 할 수 있다. 루퍼, 루퍼 앞의 강판, 루퍼 뒤의 강판은 접합부로 연결된 3개의 바디들로 모델링 된다.



단일 단계 컨트롤러 모델링
다음으로 단일 스테이지 롤러의 컨트롤러를 설계 및 모델링 한다. 그림 3은 4개의 보상기를 사용하는 일반적인 설계를 보여준다. AGR(Automatic Gauge Regulator) 보상기는 유압 밸브 개방을 명령하여 강판 두께를 제어하는 압연력을 만든다.ASR(Automatic Speed Regulator) 보상기는 압연 토크를 만들어 강판 속도를 제어하는 DC 모터 전압을 제어한다. LHC(Looper Height Control) 보상기는 원하는 자재 장력(Material Tension)을 달성하기 위한 롤러 회전 속도 목표치를 계산한다. 마지막으로 CRCC(Current Reference Calculation Controller) 보상기는 자재 장력을 유지하도록 루퍼를 배치하는 루퍼 DC 모터의 전류를 제어한다. 이 모든 루프는 연결되어 있으며 AGR 보상기가 제어하는 유압 액추에이터는 강판 두께와 속도를 모두 조절하고 동시에 LHC와 ASR 보상기가 함께 동작하여 필요한 장력과 강판 속도를 유지한다.
다음 단계는 AGR 및 ASR 보상기를 튜닝하는 단계이다. 우선 비선형 플랜트 모델을 선형화한 후 자동으로 보상기 계수를 튜닝 한다. 그 후 튜닝된 보상기 계수를 통해 단일 단계 컨트롤러 및 비선형 플랜트 모델의 시뮬레이션을 실행함으로써 이러한 값을 검증할 수 있다. 이 예에서 LHC 보상기는 PI(Proportional Integral) 컨트롤러로서 모델링 된다. PID 튜닝 도구를 사용하여 시간 및 주파수 도메인 요구사항을 기반으로 보상기를 위한 PID 이득(gain)을 자동으로 계산할 수 있다. 마지막으로 유도한 계수를 통해 압연기의 비선형 시뮬레이션을 실행함으로써 전체 설계를 테스트하고 검증할 수 있다.

다중 단계 과정의 모델링
단일 스테이지 압연 및 루퍼 모델을 다중 스테이지 과정 모델의 구성요소로 재사용할 수 있다. 이 시점에서 다양한 압연 단계에 걸쳐 질량 보존 및 전송 지연과 같은 구성요소를 추가할 수도 있다. 시뮬레이션을 통해 과정의 3개 단계에서 과정 변수를 확인할 수 있다. 3단계의 종료 시점에서 원하는 두께와 처리량으로 강판을 생산할 수 있도록 개별 단계의 두께 및 속도 설정값을 달성하게 했다(그림 4에서 빨간색으로 구분한 데이터). 서로 다른 위치에서의 강판 장력 차이 역시 효과적으로 없어졌다.



플랜트 모델은 두 가지 목적을 위해 사용되었다. 첫째는 이를 선형화하고, 선형화한 모델을 보상기 튜닝에 사용하기 위함이다. 두 번째 목적은 서로 다른 시나리오의 영향을 파악할 수 있도록 다양한 테스트 케이스들에 대한 완전한 비선형 플랜트 모델을 이용한 시뮬레이션이었다.

오류 감지 로직의 설계 및 검증
보상기 설계뿐 아니라, 센서와 액추에이터를 모니터링하고 관리할 수 있도록 컨트롤러의 오류 감지 논리 설계도 필요하다. 컨트롤러가 오류를 감지하면, 이를 특정 구성요소로 분리한 후 정상 작동을 방해하지 않고 오류 해결을 시도해야 한다. 오류가 심각하여 복구할 수 없으면 컨트롤러가 압연기를 안전하게 중단시켜야 한다.



이 예는 유압 밸브의 오류를 감지하고 수정 조치를 취하는 오류 감지 로직에 중점을 두고 있다(그림 5). 구체적으로 이 논리는 전체 두께 줄이기 목표를 다중 스테이지 프로세스에서 스테이지별 각 두께 설정값으로 분산한다. 한 단계에서 유압 압축이 실패하면 전체 두께 감소 목표를 달성할 수 있도록 나머지 두 단계의 두께 감소 설정값이 다시 계산된다.



인위적으로 모델에 오류를 발생시켜 로직을 테스트한다. 그림 6은 오류 포용(Fault Tolerance) 로직의 시뮬레이션 결과를 보여준다. 한 단계가 실패하면, 감독 컨트롤러가 부하를 나머지 정상적인 단계로 분산시킬 수 있는지 확인한다. 분산이 가능한 경우 개별 단계 AGR로 새로운 두께 감소 설정값이 전송된다. 분산이 불가능한 경우 강판 이동이 중단되어 과정이 종료된다.

PLC에서 구조 텍스트 구현
자동 구조 텍스트(Structured Text) 생성은 설계 검증에 따르는 합당한 다음 단계이다. 이것은 수동 코딩으로 발생할 수 있는 오류 제거를 돕고 완성된 구조 텍스트가 Allen-Bradley짋 PLC에서 시뮬레이션 결과와 유사한 수치 결과를 생산하도록 돕는다. 시뮬레이션 및 테스트에 사용한 것과 동일한 모델을 사용하여 자동으로 컨트롤러 알고리즘을 위한 구조 텍스트를 생성하고, 이를 RSLogix™로 가져와서RSLogix™ Emulate 또는 실제 Allen-Bradley PLC로 컴파일하고 다운로드 할 수 있다. 그림 7은 오류 감지 및 수용(Accomodation) 로직으로부터 생성한 IEC 61131 구조 텍스트를 보여준다. 생성된 구조 텍스트에는 확실한 주석이 달리고 모델을 통해 쉽게 추적할 수도 있다. 또한 Simulink PLC Coder는 시뮬레이션 결과와 RSLogix™ Emulate의 결과에 대한 비교 검증을 돕기 위해 테스트 벤치를 생성한다.