공정제어 설계과제 (내용참조)

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Abstract ()

Our control process that we really want to do is generally so complicated. Most of that is nonlinear. So we`re really hard to find exactly collect Mathematical modeling of chemical process. but finding function which can express so well from experimentation or operation obtained data is so important. Most of given data which function can show up as linear is so general. least-square method explain that we already defined linear functionand parameter almost don`t have experimental data error. That kind of method, we can find function which can express that data from experimental data. and then through that function we can choose fitted model. or model development can express chemical process can appear existing first-order model or second-order model. created model`s time delay, time constant and model`s gain is obtained from given operation data and experimental data. In this paper, we`re gonna use some regression model using least-square method. and then we`re gonna choose best fitted model for this experiment.

<중 략>

위의 2차계를 엑셀로 표현한 그래프만 보면 2차계에 대한 값도 실제 값과 거의 차이가 없다고 볼 수 있다. 따라서 2차계의 모델을 선정해도 무리가 없으나 이미 1차계에서 실제 값과 모델식에 의한 데이터 값이 정확하게 일치 했으므로 굳이 2차계로 돌릴 이유가 없다. 또한 2차계의 모델식에 의한 데이터가 실제 값과 흡사하다 하더라도 1차계에는 없는 오차가 존재한다. 따라서 본 데이터는 First-order model의 식이 적합하며, First-order model에서 적합한 데이터 값과 실제 데이터 값이 정확하게 일치 했으므로 실제로는 Second-order model을 고려하지 않아도 무리가 없다. 또 다른 이유는 2차계에서 구한 값 중 라는 값에 관계가 있다. 이 값은 크기에 따라 응답 모양을 변화시키는 성질이 있는데 그 성질은 다음과 같다.

참고 자료

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