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학술저널
저자정보
김용민 (한국산업기술대학교) 이규종 (삼성 SDS) 주민식 (삼성 SDS) 강지훈 (한국산업기술대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제47권 제4호
발행연도
2021.8
수록면
379 - 387 (9page)
DOI
10.7232/JKIIE.2021.47.4.379

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

Slot Die 코팅 공정의 모델 예측 제어를 위한 다중목적 최적화 기법
김용민 ,  이규종 ,  주민식 외 1명 대한산업공학회지 2021.08 학술저널
Slot Die 코팅 공정의 모델 예측 제어를 위한 최적화 기법
김용민 ,  강지훈 한국신뢰성학회 학술대회논문집 2021.06 학술대회자료

초록· 키워드

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In the field of chemical engineering, several studies proposed to find appropriate operating parameters of the Slot Die coating process, but there is still a problem with product quality because of limitation through trial and error by workers at the manufacturing site. Moreover, PID (Proportional-Integral-Derivative) controller and MPC (Model Predictive Control) are mostly used as process control techniques but they still have some limitations such as nonlinearity, different environmental condition, complexity of response, or multiple objectives of manufacturing processes. In this paper, we propose a novel multiple objective model predictive control technique called MOORA (Multiple Objective Optimization based Regression Analysis) in the Slot Die coating process with multiple-input and multiple-output. In this study, modeling with multiple regression analysis, we derive input values and output target values. Furthermore, in the multiple objective optimization problem that find the best solution, the proposed method has shown better execution time and performance than NSGA-Ⅱ(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm).
#Slot Die Coating Process #Model Predictive Control #Multiple Objective Optimization

목차

1. 서론
2. 연구 동기
3. Multiple Objective Optimization based Regression Analysis
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
참고문헌

참고문헌 (27)

참고문헌 신청
Andersson, J. (2000), A Survey of Multiobjective Optimization in Engineering Design, Department of Mechanical Engineering, Linktjping University, Sweden. google schola Ayala, H. V. H. and dos Santos Coelho, L. (2012), Tuning of PID Controller based on a Multiobjective Genetic Algorithm Applied to a Robotic Manipulator, Expert Systems with Applications, 39(10), 8968-8974. google schola Borchani, H., Varando, G., Bielza, C., and Larranaga, P. (2015), A Survey on Multi Output Regression, WIREs Data Mining and Knowledge Discovery, 5(5), 216-233. google schola Merabti, H. and Belarbi, K. (2014), Multi-Objective Predictive Control : A Solution Using Metaheuristics, International Journal of Computer Science & Information Technology, 6(6), 147. google schola Deb, K. (1999), Multi-Objective Genetic Algorithms : Problem Difficulties and Construction of Test Problems, Evolutionary Computation, 7(3), 205-230. google schola

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