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pp.42-49
온실의 환기제어시 외기의 온도와 풍속변화에 보다 유연하게 대처하면서 온도제어성능을 향상시키기 위하여 퍼지제어 알고리즘을 수립하고 제어실험을 실시하였다. 환기창을 열어 환기 시 온실의 실내온도 변화는 실내외온도차 및 외기 풍속의 세기와 방향에 영향을 받으므로 실내온도 기울기를 퍼지변수의 하나로 취급하여 퍼지변수의 수를 줄였다. 설정온도가 일정할 때 제어오차의 증분은 실내온도 증분과 같으므로, 전건부 퍼지변수는 제어오차(실내온도-설정온도)와 그 증분으로 결정하고, 후건부 퍼지변수는 환기창열음량 증분으로 결정하여 실내온도 하나만의 계측으로 제어출력이 가능한 퍼지제어 알고리즘을 구성하였다. 퍼지변수의 범위는 기초환기실험을 통하여 결정한 후 제어주기 3분을 갖는 실제실험 시 최적 값으로 보정하였다. 전건부 퍼지변수인 제어오차와 제어오차 증분의 최적범위는 각각 목표 제어오차의 3배와 1.5배, 후건부 퍼지변수인 환기창열음량 증분의 최적범위는 최대 열림량의 30%로 나타났다. 최적화한 19개의 퍼지규칙을 적용한 퍼지제어 알고리즘을 개발하고 상대적 성능평가를 위하여 최적 게인을 부여한 PID제어와 비교하였다. 퍼지제어와 PID제어의 실내온도 제어오차는 각각 1.3℃, 2.2℃ 미만으로 나타났다. 퍼지제어와 비교하였다. 퍼지제어와 PID제어의 실내온도 제어오차는 각각 1.3℃, 2.2℃ 미만으로 나타났다. 퍼지제어는 PID제어에 비해 환기창 적산열음량, 조작회수 및 반전조작회수가 0.4배, 05배 및 0.3배로 적게 나타나 외기풍속과 실내외온도차의 변동에 유연하게 대처하며 환기창의 점진적 여닫음 조작이 가능하고, 조작에너지도 1/2로 줄일 수 있는 것으로 나타났다.
This study was carried out to develop a fuzzy control technique of ventilation window for controlling a temperature in a greenhouse. To reduce the fuzzy variables, the inside air temperature shop was taken as one of fuzzy variables, because the inside air temperature variation of a greenhouse by ventilation at the same window aperture is affected by difference between inside and outside air temperature, outside wind speed and the wind direction. Therefore, the antecedent variables for fuzzy algorithm were used the control error and its slop, which was same value as the inside air temperature slop during the control period, and the conclusion variable was used the window aperture opening rate. Through the basic and applicative control experiment with the control period of 3 minutes the optimum ranges of fuzzy variables were decided. The control error and its slop were taken as 3 and 1.5 times compared with target error in steady state, and the window opening rate were taken as 30% of full size of the window aperture. To evaluate the developed fuzzy algorithm in which the optimized 19 rules of fuzzy production were used, the performances of fuzzy control and PID control were compared. The temperature control errors by the fuzzy control and PID control were lower than 1.3℃ and 2.2℃ respectively. The accumulated operating size of the window, the number of operating and the number of inverse operating for the fuzzy control were 0.4 times, 0.5 times and 0.3 times of those compared with the PID control. Therefore, the fuzzy control can operating the window more smooth and reduce the operating energy by 1/2 times of PID control.
