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강화학습을 이용한 PID 제어기의 자동적응 제어튜닝방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2023007468
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 강화학습을 이용한 PID 제어기의 자동적응 제어튜닝방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 하수처리장 공정 운영 제어기 파라미터 튜닝시스템으로서, 상기 하수처리장의 공정운영데이터를 수집, 축적하는 데이터수집부; 및 수집, 축적된 데이터에 따라 오프라인 강화학습을 통해 상기 제어기의 파라미터 값을 결정하는 파라미터 산출부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 강화학습을 이용한 제어기의 자동 적응 제어튜닝시스템에 관한 것이다.
Int. CL G06N 7/00 (2023.01.01) C02F 1/00 (2023.01.01) G05B 11/36 (2006.01.01)
CPC G06N 7/01(2013.01) C02F 1/00(2013.01) G05B 11/36(2013.01)
출원번호/일자 1020220025289 (2022.02.25)
출원인 경희대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0128191 (2023.09.04) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.02.25)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경희대학교 산학협력단 대한민국 경기도 용인시 기흥구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 유창규 경기도 수원시 영통구
2 허성구 서울특별시 강남구
3 남기전 경기도 수원시 영통구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 아이퍼스 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로 *** ,*층 (역삼동, 대운빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2022.02.25 수리 (Accepted) 1-1-2022-0217351-96
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2023.06.19 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
하수처리장 공정 운영 제어기 파라미터 튜닝시스템으로서, 상기 하수처리장의 공정운영데이터를 수집, 축적하는 데이터수집부; 및수집, 축적된 데이터에 따라 오프라인 강화학습을 통해 상기 제어기의 파라미터 값을 결정하는 파라미터 산출부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 강화학습을 이용한 제어기의 자동 적응 제어튜닝시스템
2 2
제 1항에 있어서, 상기 공정운영데이터는 기존 공정 제어기 파라미터 값 변화에 따른 에러값의 수집데이터인 것을 특징으로 하는 강화학습을 이용한 제어기의 자동 적응 제어튜닝시스템
3 3
제 2항에 있어서, 상기 오프라인 강화학습 알고리즘은 수집데이터를 기반으로 제어기의 에러를 줄일 수 있는 파라미터 값을 제시하는 정책을 스스로 학습하는 것을 특징으로 하는 강화학습을 이용한 제어기의 자동 적응 제어튜닝시스템
4 4
제 3항에 있어서, 상기 제어기는 PID 제어기이고, 상기 파라미터 산출부는 상기 PID 제어기 3개의 파라미터 값을 자동적으로 튜닝하는 것을 특징으로 하는 강화학습을 이용한 제어기의 자동 적응 제어튜닝시스템
5 5
제 4항에 있어서, 상기 파라미터 산출부를 통해 도출된 파라미터 값으로 상기 PID 제어기가 운영되고, 운영 시, 공정유입-악조건 발생시 온라인 학습을 통해 상기 PED 제어기의 파라미터를 튜닝하는 인공지능 학습모듈;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 강화학습을 이용한 제어기의 자동 적응 제어튜닝시스템
6 6
하수처리장 공정 운영 제어기 파라미터 튜닝방법으로서, 데이터수집부가 상기 하수처리장의 공정운영데이터를 수집, 축적하는 단계; 및파라미터 산출부가 수집, 축적된 데이터에 따라 오프라인 강화학습을 통해 상기 제어기의 파라미터 값을 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 강화학습을 이용한 제어기의 자동 적응 제어튜닝방법
7 7
제 6항에 있어서, 상기 축적단계에서, 상기 공정운영데이터는 기존 공정 제어기 파라미터 값 변화에 따른 에러값의 수집데이터인 것을 특징으로 하는 강화학습을 이용한 제어기의 자동 적응 제어튜닝시스템
8 8
제 7항에 있어서, 상기 결정하는 단계에서, 상기 오프라인 강화학습 알고리즘을 통해 수집데이터를 기반으로 제어기의 에러를 줄일 수 있는 파라미터 값을 제시하는 정책을 스스로 학습하는 것을 특징으로 하는 강화학습을 이용한 제어기의 자동 적응 제어튜닝방법
9 9
제 8항에 있어서, 상기 제어기는 PID 제어기이고, 상기 결정하는 단계에서, 상기 파라미터 산출부는 상기 PID 제어기 3개의 파라미터 값을 자동적으로 튜닝하는 것을 특징으로 하는 강화학습을 이용한 제어기의 자동 적응 제어튜닝방법
10 10
제 9항에 있어서, 상기 결정하는 단계 후에, 상기 파라미터 산출부를 통해 도출된 파라미터 값으로 상기 PID 제어기가 운영되는 단계; 및운영 시, 공정유입-악조건 발생시 온라인 학습을 통해 상기 PED 제어기의 파라미터를 튜닝하는 단계;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 강화학습을 이용한 제어기의 자동 적응 제어튜닝방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 경희대학교산학협력단 (혁신법)이공분야기초연구사업 [중견연구 유형1-2]DeepAI 기반 하폐수처리장 스마트워터 자율운전 & 자율설계 원천기술 개발