프로젝트, 2024.05–2024.12

시뮬레이션 기반 건조기 토크 패턴 예측 모델 개발 및 속도 리플 저감 로직 개발

건조기 컴프레서 운전 주파수를 높이면 에너지 효율은 좋아지지만 고속 운전에서 피드백 기반 토크 제어의 속도 리플 때문에 소음·진동이 커지는 문제를 다룬 LG전자 산학과제다(2024-05~2024-12). Ansys TwinBuilder 건조기 시뮬레이터에서 수집한 데이터로 다음 주기의 토크 패턴을 예측하는 Stacked Bi-LSTM 모델을 만들고, 예측 토크를 보상 전류로 바꾸는 강화학습(DDPG, TD3, LSTM-TD3) 제어 시스템을 비교·개발했다. 서준호는 이 가운데 토크 패턴 예측 모델의 설계·개발과 실험을 맡았다. 완료보고서는 토크 예측 MAPE TORQUE 1.42%·OMEGA 0.46%(목표 10% 미만), LSTM-TD3 기반 속도 리플(MASD) 24.0% 저감, S/W 2건(토크 패턴 예측 시스템, 속도 리플 저감 시스템)을 결과로 보고했다.

발표처·기관

LG전자

내 역할

토크 예측 모델 개발

상태

완료

토크 예측 MAPE TORQUE 1.42%·OMEGA 0.46%, LSTM-TD3 속도 리플 24.0% 저감, S/W 2건