기능 모델링을 이용한 화학공정의 이상진단

오영석, 김구회, 윤인섭

서울대학교 화학공학과

Fault Diagnosis for Chemical Process by using Functional Modeling

Youngseok Oh, Ku Hoy Kim, En Sup Yoon

Department of Chemical Engineering, Seoul National University

1. 서론

화학공정이 원하는 조업조건을 벗어나 비정상적인 조건에서 운전됨으로 인한 경제적 손실과 안전사고 및 환경오염 등을 조기에 방지하기 위한 이상감지 및 이상진단 시스템에 대한 관심이 증가되고 있다□1□.

본 연구에서는 이상진단에 사용할 지식으로 대상공정을 모델링할 때 주로 사용하고 있는 변수중심의 거동 모델링이 보이는 한계점을 극복하기 위해서, 거동과 기능을 함께 표현하는 공정 모델링 방법을 제안하고 사용하였다. 제안된 방법을 이용하여 기본 공정장치에 대한 모델을 구성하였고, 간단한 공정에 대한 사례 연구를 통하여 제안된 방법의 유용성을 검증하였다.

2. 공정모델링

어떠한 시스템에 대하여 충분히 표현하려면 기본적으로 다음의 3가지에 대한 대답이 포함되어야 한다.

① 그 시스템은 왜 설계되었나?

응답은 설계자가 설계 시 의도했던 것으로 그 시스템이 달성해야 하는 목적(objective)을 명시해야 한다.

② 그 목적을 달성하기 위해서 시스템은 무엇을 수행하는가?

응답은 그 시스템이 수행하는 기능(function)을 명시해야 한다.

③ 시스템의 서로 다른 물리적 장치들이 그 기능을 수행하기 위하여 어떻게 상호작용하는가?

응답은 물리적 장치들의 거동 즉, 변수간의 상호작용이나 상호관계 또는 각 요소간의 연관성 등을 명시해야 한다.

화학공정을 모델링하는데 사용되는 많은 방법들은 단위장치나 유닛 즉, 물리적인 장치간의 거동에 촛점을 두고 있다. 이는 위의 3가지 질문 중 세 번째에만 대답을 할 수 있다는 것이다. 이와는 반대로 기능 모델링은 처음 두 질문에 대한 응답과 세 번째 응답에 대답할 수 있는 가능성을 제공한다. 그러나, 현재 사용되고 있는 Multilevel Flow Modeling[2]이나 Goal Tree-Success Tree[3] 등의 방법들은 원자력분야에서 개발되어서 사용되고 있는 방법들로, 주로 어떠한 기능의 존재여부만을 다루는데 용이하게 되어 있다. 따라서, 반응과 재순환으로 상호작용이 복잡한 화학공정을 모델링하는 데는 많은 한계점을 보이고 있다[4].

3. 개선된 기능 모델링

변수로 나타내어지는 거동과 상위 단계의 개념인 기능을 함께 사용하여 공정에 대한 모델을 구성하기 위하여 본 연구에서는 변수와 변수 사이에 기능을 둔다. 즉, 개념적으로는 어떠한 변수의 변화가 직접 다른 변수에 영향을 미치는 것이 아니라, 그 사이에 있는 기능에 변화를 준다. 그 기능의 변화는 다시 그것에 연결되어 있는 변수에 변화된 기능만큼의 변화를 일으켜, 결과적으로 변수의 변화를 야기시킨다. 예를 들어, 저장 탱크의 수위에 입력스트림의 유량이 미치는 영향은 SDG로 모델링한 것과 중간에 □FeedingMass'란 기능을 넣어서 모델링한 것을 Fig. 1에 나타내었다. Fig. 1.(b)을 보면, Fin과 FeedingMass사이의 관계를 나타내는 규칙과 FeedingMass가 L에 미치는 기능을 나타내는 규칙이 부가되어야 한다. 자세히 풀어서 설명하면, 저장탱크에 대해서 입력스트림의 유량은 물질(material)을 얼마나 공급하는냐의 기능을 하고 있다. 이를 □FeedingMass'로 표시하였다. 이 FeedingMass기능은 Fin의 유량에 따라 더 많은 기능(More)을 할 수도 있고, 아니면 더 적은 기능(Less)을 할 수도 있다. 저장 탱크의 입장에서는 물질이 많이 공급이 되면(More FeedingMass) 수위가 증가할 것이고, 그 반대의 경우는(Less FeedingMass) 수위가 감소할 것이다

Fig. . Comparison of models for storage tank

이는 인간이 어떠한 사물에 대해서 이해하는 방식을 모방한 것으로, 추론의 중간과정에 대한 설명을 할 수 있으며, 대상 공정에 대한 이해가 쉬워지는 장점이 있다.

4. 추론 알고리듬

제안된 공정에 대한 모델링 기법을 이용하여 이상진단을 수행하는 추론전략에는 우선 몇 가지 용어를 정의할 필요가 있다.

① EventList : 대상공정에 나타난 변수의 변화를 저장하는 공간이다. 추론은 이 EventList에 의해서 조정이 된다. 즉, 이 리스트에 나타난 변화를 모두 설명해 줄 수 있는 이상원인을 최종 원인으로 결정하는 것이다.

② 공정상태 : 변수의 상태를 표시하는 것으로, 보통의 정성적인 방법에서 사용하는 정상, 증가, 감소 외에 Shewhart control chart에서 구할 수 있는 증가 경향과 감소 경향을 함께 사용한다.

③ 기능상태 : 기능의 상태를 나타내는 것으로 More, Same, Less, Unkw의 네가지 상태를 사용한다. More는 지금의 기능보다 센 기능을 하는 것을 의미한다.

④ PossiblyWorkingList : 어떠한 장치 혹은 기능이 정확한 판단을 내리기는 어려우나 주위의 정황(공정의 변화 경향)을 볼 때 고장이 없이 잘 작동하고 있다고 생각되는 장치나 기능을 그것이 완전히 정상으로 판단되어지기 위해 필요한 조건과 함께 저장한 리스트이다.

⑤ PossibleFaultList : PossiblyWorkingList와는 반대의 의미로 어떠한 조건만 확인하면 그 장치나 기능은 이상원인이 되는 것을 저장한 리스트이다.

지금까지 설명한 공정 모델과 개념을 이용하여 이상진단을 수행하는 추론 전략 혹은 알고리듬은 기본적으로 EventList를 중심으로 진행을 한다. 즉, 어떠한 이상후보가 EventList내에 있는 모든 변화를 설명할 수 있으면 그 후보는 이상이라고 결론 내리는 것이다.

5. 사례연구

재순환이 있는 연속교반조 반응기계에 대한 이상진단을 예로 본 방법의 효용성을 알아보았다. 이 공정은 반응기, 열교환기, 펌프, 제어기, 밸브, 파이프로 구성된 반응기시스템으로 1차비가역반응 A → B가 일어난다. 반응기의 온도는 생성물을 일부 재순환시켜 조절되는데, 순환되는 생성물은 열교환기를 통해 냉각된다. 이 공정은 3개의 되먹임 제어루프가 있는데 사용되는 제어기는 PI제어기이다. 각 제어기는 반응기의 액위, 생성물의 순환 유량, 반응기의 온도를 각각 제어한다. 이 공정은 간단하지만 실제공정에서 나타날 수 있는 여러 장치와 특성을 포함하고 있다[5].

Fig. 2. Process flow diagram of the CSTR process.

이상 상황으로 반응기가 새는 경우를 모사하였고, 그 때 나타난 응답을 중심으로 이상진단이 진행되는 과정을 Fig. 3에 나타내었다. 총 245초 후에 더 이상 관측되어서 EventList에 저장되는 변수 변화도 나타나지 않고, 그때까지 나타났던 변수의 변화는 처음에 선정한 반응기 내부의 원인으로 모두 설명할 수 있기 때문에 이를 최종적인 이상원인으로 제시를 한다.

Fig. . Reasoning process for the case study

6. 결론

본 연구에서는 이상진단을 위한 공정모델링 기법으로 기능과 거동을 함께 표현하는 방법을 제안하였다. 그리고, 이를 이용한 추론 알고리듬을 개발하였고, 개발된 방법을 연속교반조반응기계에 적용하여 그 진단성능을 검토하였다.

참고문헌

1. D.S. Nam, C.H. Han, C.H. Jeong and E.S. Yoon, "Automatic construction of extended symptom-fault association from the signed digraph", Computers chem. Engng., 20, S605(1996).

2. Lind, M, "Multilevel Flow Modeling", Proceedings of the First International Workshop of Complex Technical Systems, 95-103(1993).

3. Chen, L.W., M. Modarres, "Hierarchical Decision Process for Fault Administration," Computers chem. Engng., 16, 425-448(1992).

4. Riera, B., E. Cherifi, B. Vilain, P. Millot, "Functional Analysis and Process Supervision", Proceedings of the Third International Workshop of Complex Technical Systems, 81-108(1995).

5. Sorsa, T., H.N. Koivo, "Neural Networks in Process Fault Diagnosis," Trans. Systems, Man and Cybernetics, 21, 815-825(1991).