KR100513949B1 - 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법 - Google Patents

물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법 Download PDF

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Abstract

물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법을 제공한다. 본 방법은 소스 위치로부터 목표 위치까지 송출될 물질의 목표량을 입력하는 단계, 예측 모델 기반 알고리즘을 이용하여 물질의 송출 동안 목표량을 업데이트하는 단계, 순환적 최소자승 처리를 이용하여 공정 성능 데이터에 기초한 상기 예측 모델 기반 알고리즘을 업데이트하는 단계를 포함한다. 공정 변화에 응답하여 예측 모델 기반 알고리즘을 적합하게 변경시키기 위해 하나 이상의 이전 예측 모델 기반 알고리즘의 파라미터를 하나 이상의 새로운 예측 모델 기반 알고리즘의 파라미터로 대체해야 하는지의 여부를 결정하는데 적응 선택 알고리즘이 이용된다. 물질 전달 공정 동안 주물질의 송출과 함께 하나 이상의 독립적으로 측정되는 물질의 송출을 오버랩시키는 방법을 제공한다.

Description

물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법 {METHOD FOR CONTROLLING AN AMOUNT OF MATERIAL DELIVERED DURING A MATERIAL TRANSFER}
상호참조
본 출원은 1999년 11월 24일에 출원된 미국 출원번호 제60/167,401호인 임시출원의 정규 출원이다.
기술분야
본 발명은 칭량 및 송출 시스템에 관한 것으로, 좀더 구체적으로는 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 개선된 방법에 관한 것이다.
배경기술
다수의 배치 (batch) 식 칭량/혼합 시스템에서, 레서피 또는 포뮬러에 의해 결정된 양에 따라 물질들은 혼합 탱크에 연속적으로 공급된다. 물질들은 다양한 공급 속도로 혼합 탱크에 공급된다. 일부 시스템에서는, 공급 속도가 초당 1 파운드 이하로부터 초당 3 백 파운드 이상까지 다양하다. 공급 속도와는 무관하게, 가능한 한 짧은 시간에 정확한 양의 물질을 배치에 공급하는 것이 바람직하다. 이는, 최대 공급 속도로 가능한 한 오래 동안 공급한 후, 공급량이 목표량에 접근함에 따라, 제품의 생산 속도는 감소시키지 않으면서 물질의 원하는 양을 정확히 달성하도록 공급을 중단하는 것을 의미한다.
물질의 공급 동안, 임의 시점에서의 스케일 (scale) 판독치는, 공급된 물질의 실제량, 또는, 정확한 시점에서 공급이 중단되거나 컷오프된 경우의 최종 무게와는 차이가 난다. 최종 배치 무게와 컷오프시의 스케일 판독치 사이의 차이를 스필 (Spill) 이라 한다. 이러한 이유로, 최대 유량으로 물질을 공급한 후 물질의 소정량을 정확히 달성하기 위해 스케일 판독치가 목표 무게에 도달했을 때 공급을 중단하는 것은 불가능하다.
이러한 문제를 해결하기 위한 종래의 방법 중 하나는, 스케일 판독치가 목표값의 설정 비율 (통상, 80-90 %) 에 도달하면 느리게 적하 (dribble) 하는 공급으로 전환하는 2 단계 공급을 사용하는 것이다. 이러한 방법에 대한 변형예들은 다단계 공급 또는 스로틀 밸브를 사용하는 것인데, 모든 방법들이 공급 시간을 연장시키는 결과를 초래한다. 정확도는 적하 속도를 저하시킴으로써 향상시킬 수 있지만, 공급 시간이 길어지는 것을 감수해야 한다. 공정에서 교반기는 현저한 스케일 노이즈의 원인이 되며, 그러한 노이즈는 기계적 또는 전자적 필터링에 의해서만 감소시키거나 제거할 수 있으므로, 정확도와 공급 시간 사이의 절충을 어렵게 한다.
따라서, 물질 공급 동안 스필이 어느 정도인지를 정량화하고 예측하는 방법이 요구되고 있다. 또한, 원하는 양에 따라서 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 더욱 우수하게 제어하는 방법이 요구되고 있다.
도면의 간단한 설명
본 명세서는 본 발명을 특정하고 명백히 청구하는 청구항들로 완결되지만, 본 발명은 첨부된 도면들을 참조하는 본 발명의 바람직한 실시예들에 대한 이하의 설명에 의해 본 발명을 더 잘 이해할 수 있으며, 도면에서 동일한 도면 부호들은 동일한 구성요소들을 나타낸다.
도 1은 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 장치를 나타내는 개략 블록도이다.
도 2는 송출될 물질의 컷오프 점을 결정하는 제어 로직을 나타내는 개략 블록도이고, 이 제어 로직은 스케일 제어기 내에 내장될 수도 있다.
도 3은 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법을 나타내는 순서도이다.
도 4는 오버랩 공급 기술을 사용하여 다수 물질의 공급량 및 공급 타이밍을 제어하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 5는 예측 모델 기반 알고리즘을 적합하도록, 하나 이상의 이전의 예측 모델 기반 알고리즘 파라미터를 하나 이상의 새로운 예측 모델 기반 알고리즘 파라미터로 대체해야 하는지의 여부를 결정하는 방법의 일례이다.
도 6은 배치식 칭량/혼합 시스템을 위한 공정 구성의 일례이다.
도 7은 종래 기술에 따른, 오버랩 공급 기술의 사용없이 다수 물질을 공급하는 종래 공정 단계들을 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명에 따른, 오버랩 공급 기술을 사용하여 다수 물질을 공급하는 새로운 공정 단계들을 나타내는 도면이다.
도 9는 오버랩 공급 기술을 위한 계산을 나타내는 도면이다.
발명의 요약
본 발명은 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법에 관한 것이다. 이 방법은, 소스 위치로부터 목표 위치까지 송출시킬 물질의 목표량을 입력하는 단계, 예측 모델 기반 알고리즘을 이용하여 물질의 송출 동안 목표량을 업데이트하는 단계, 및 순환적 최소자승 처리를 이용하여 공정 성능 데이터에 기초하여 예측 모델 기반 알고리즘을 업데이트 하는 단계를 포함한다. 또한, 본 발명은, 공정 변화에 응답하여 예측 모델 기반 알고리즘을 적합하게 개조하기 위해 하나 이상의 이전 예측 모델 기반 알고리즘 파라미터를 하나 이상의 새로운 예측 모델 기반 알고리즘 파라미터로 대체해야 하는지의 여부를 결정하는데 이용되는 적응 선택 알고리즘에 관한 것이다. 또한, 본 발명은 물질 전달 공정 동안 주물질의 송출을 하나 이상의 독립적으로 측정되는 물질의 송출과 오버랩시키는 방법에 관한 것이다.
발명의 상세한 설명
도 1은 본 발명에 의한 시스템 (10) 의 바람직한 실시예를 나타낸다. 시스템 (10) 은 혼합 탱크 (11) 와 프리웨이 (preweigh) 탱크 (12) 를 갖는 것으로 도시되어 있다. 임의 개수의 혼합 탱크 및/또는 프리웨이 탱크가 사용될 수도 있다. 물질들로는, 이에 한정되지는 않지만 액체, 분말 또는 과립 등을 이용할 수 있다. 이러한 물질들은 밸브들 (13-15) 등의 밸브들을 통하여 탱크들 (11, 12) 중 하나로 공급되고 측정될 수 있다. 밸브로는, 이에 한정되지는 않지만 버터플라이 밸브와 같은 종류의 밸브가 사용될 수 있다. 탱크들 (11, 12) 중 어느 하나에 저장된 물질의 양은 로드셀 (load cell; 16) 을 사용하여 측정할 수 있다. 로드셀로는, 이에 한정되지는 않지만 Mettler Toledo 사에 의해 시판 중인 것과 같은 어떤 종류의 로드셀도 사용할 수 있다. 또한, 시스템 (10) 은 프로그램 가능 로직 제어기 (PLC; 18) 에 연결된 스케일 제어기 (17) 를 구비한다. 스케일 제어기는, 물질의 무게 (19), 물질 공급 속도 (20) 및 컷오프 플래그 (21) 와 같은 물질 송출 정보를 PLC (18) 에 전송한다. 스케일 제어기 (17) 와 PLC (18) 는 밸브 출력 제어기 (22) 와 연동하여, 원하는 양의 물질이 송출되도록 물질 공급을 허용하는 밸브를 닫는 적정 시간을 결정한다. 로드셀 스케일과 스케일 제어기가 기재되어 있으나, 당업자는 프리웨이 스케일 시스템, 유량계, 웨이벨트 피더 (weighbelt feeder) 및/또는 그들의 조합을 포함하는 다른 측정 시스템 및/또는 제어기를 사용할 수도 있음을 알 수 있dmf 것이다. 작업자 인터페이스 (23) 는 보고서를 작성하거나 다른 시스템 관련 기능들을 수행하기 위해 기술자로 하여금 시스템 (10) 에 접근하도록 할 수 있다.
도 2를 참조하면, 송출될 물질의 컷오프 지점을 결정하는 제어 로직의 개략 블록도가 도시되어 있다. 이 제어 로직은 스케일 제어기 (17) 내에 내장될 수도 있다. 로드셀 (16) 로부터의 입력은, 혼합 탱크 (11) 내의 교반기에 의해 유발되는 노이즈와 같은 노이즈를 감소시키기 위해, 필터 (30) 에 의해 필터링할 수도 있다. 도 1에 나타낸 바와 같이, 필터링된 입력, 무게 (19) 와 물질 공급 속도 (20) 가 PLC (18) 에 전송된다. 제어 목표량 (33), 즉 PLC (18) 로부터의 입력은 결정 블록 (34) 에서 무게 (19) 와 비교되어 물질 공급 밸브를 닫는 컷오프 시점을 결정한다. 다른 로직 제어 방법들도 이용할 수도 있지만, 밸브들을 닫을 시점의 표시를 용이하게 하기 위해, 블록 (35) 에서는, 로직 파라미터들을 이용한다.
도 3 을 참조하면, 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법을 나타내는 순서도가 사용된다. 도 3 및 도 4에서는 표준 순서도 심벌들을 이용하고 있으며, 직사각형 블록은 공급의 개시 또는 물질 무게의 판독과 같은 단계의 실행을 나타내고, 다이아몬드 블록은 시스템 (10) 및/또는 구성요소에 의해 이루어지는 결정을 나타낸다. 순서도 우측의 원문자는 순서도 좌측의 동일한 원문자에서 순서도로 다시 들어가는 출구점을 나타낸다. 본 방법은 개시 블록 (40) 에서 시작한다. 블록 (42) 에서, 시작 스케일 무게 (SW) 를 측정한다. 블록 (44) 에서는, 목표 무게 (TW) 를 SW + 포뮬러 무게 (FW) 와 동일하게 설정하는데, 이때 FW 는 송출될 물질의 원하는 무게이다. 블록 (46) 에서, 밸브 (13) 를 열어 주물질의 공급을 허용한다. 블록 (48) 에서, 현재의 스케일 무게를 판독한 후, 도 2에 나타낸 바와 같이 필터링하여, 필터 스케일 무게 (W) 로 설정한다. 물질의 유속 (flow rate) (Q) 은 Q = (W - Wlast)/(t - tlast) 로 계산하며, 이때 t 는 송출 동안의 지속 시간이고 Wlast 와 tlast 는 이전의 판독치에 대한 유사한 값들이다. 이 단계는 블록 (50) 에서 수행한다. 블록 (52) 에서, 예측 모델인 PS = K1 * Q + K2 * Q2 에 의해 예측 스필 (PS) 을 정의하고 계산하며, 이때 K1 과 K2 는 예측 모델의 파라미터들로 물질의 유속과는 무관하고, Q 는 측정되거나 계산된 상술한 물질의 유속이다. 블록 (54) 에서는, 예측 최종 무게 (PFW) 를 PFW = W + PS 로 정의하고 계산한다. 결정 블록 (56) 에서, PFW 가 TW 보다 작은 경우 본 방법은 우측의 원문자 "A" 로부터 나와서 좌측의 원문자 "A" 에서 순서도로 다시 들어가며, 그외의 경우에는 블록 (58) 으로 계속 진행한다. 블록 (58) 에서, 밸브 (13) 등을 닫거나 차단하여 물질의 송출을 중단시킨다. 블록 (60) 에서는, 스케일이 안정되도록 충분한 시간 (예를 들어, 1 내지 3 초) 을 경과시킨다. 블록 (62) 에서, 물질의 최종 무게 (FW) 를 측정한다. 블록 (64) 에서, 공급 에러 (E) 를 E = FW - TW 로서 정의하고 계산한다. 블록 (66) 에서는, 실제 스필 (S) 을 S = 컷오프 점에서의 예측 스필 (PSc) + E 로서 정의하고 계산한다. 블록 (68) 에서, 새 데이터 점 (Q, S) 에 의해 예측 모델 파라미터들 K1 과 K2 을 업데이트하며, 이때 Q 는 컷오프 점에서 물질의 유량이고 S 는 실제 스필이다. 본 방법은 종료 블록 (70) 에서 종료된다.
예측 스필과 예측 모델
상술한 예측 스필 포뮬러의 이론은, 임의의 주어진 순간에서의 스케일 판독치와 그 순간 즉, "컷오프" 순간이라 하는 그 정확한 순간에 밸브는 닫으라는 명령을 받게 되는 때에 공급이 중단되는 경우의 최종 스케일 무게 사이의 불일치에 기여하는 다음의 4 가지 요소들 (a-d) 의 영향을 감안한다.
a. 부유 중인 물질 - 밸브를 통과했던 물질의 일부는 여전히 "자유 낙하 중" 일 수 있으며 아직 혼합물에 도달하지 않았다.
b. 감속력 - 혼합물로 낙하하고 있는 물질을 멈추게 하기 위해 힘이 요구된다. 이러한 동적인 힘은 물질의 흐름이 멈출 때까지 스케일 판독치에 추가된다.
c. 스케일/필터 지체 (lag) - 공급 동안, 교반기 또는 다른 공정 구성요소들로 인한 진동을 둔화시키기 위해 필터링이 적용되는 경우 스케일 상에서 실제 무게보다 "지체"될 수 있다. 필터링의 유형 - 기계적, 전자적 또는 디지털 - 과 무관하게 스케일 무게의 불일치 또는 지체는 공급 유속이 증가함에 따라 증가한다. 또한, 원활함을 증가시키기 위해 필터링을 더 크게 하면 지체도 증가한다.
d. 밸브 "통과 (let-through)" - 밸브는 순간적으로 닫힐 수 없다. 일부 물질들은 밸브가 닫히는 동안에 밸브를 통과한다.
컷오프점에서 측정된 무게의 판독과 공정이 "안정화"된 이후 혼합 탱크 내의 최종 무게 사이의 이러한 불일치를 "스필"이라 하며, 이는 정확히 스필 = 최종 배치 무게 - 컷오프에서의 스케일 판독치" 로 정의된다. 이 원리를 이용하여, 실제적인 응용으로 PS = K1 * Q + K2 * Q2 인 예측 모델을 유도하였으며, 이때 Q 는 측정되거나 계산된 물질의 유량이고, K1 과 K2 는 예측 모델의 파라미터들이며 물질의 유량 Q 와는 무관하다.
상술한 예측 모델 PS = K1 * Q + K2 * Q2 을 참조하면, 공급되고 있는 물질의 초기 하향 속도가 0 이거나 유량에 무관한 경우에는, 다음의 값들을 이용한다;
K1 = Tf + KV-v0/32.2
K2 = 0
여기서, Tf 는 필터 합성 시간 상수이고,
KV 는 인 밸브 통과 계수이고,
v0 은 물질의 초기 하향 속도이다.
물질의 초기 하향 속도가 유량에 비례하는 경우에는, 다음의 값들을 이용한다.
K1 = Tf + KV
Tf 는 필터 합성 시간 상수이고,
KV 는 인 밸브 통과 계수이며,
K2 = -1 / (32.2 * ρ* AV)
ρ는 물질의 밀도이고,
AV 는 소스 위치로부터 목표 위치까지 물질이 통과하는 밸브 또는 다른 도관의 단면적이다.
도 4 를 참조하면, 오버랩 공급 기술을 이용하여 다수 물질의 공급량과 공급 타이밍을 제어하는 방법을 나타내는 순서도가 사용된다. 본 방법은 개시 블록 (80) 에서 시작된다. 블록 (42) 에서, 개시 스케일 무게 (SW) 를 측정한다. 블록 (84) 에서는, 목표 무게 (TW) 를 SW + 포뮬러 무게 (FW) 와 동일하게 설정하며, 이때 FW 는 송출될 물질의 원하는 무게이다. 블록 (86) 에서, 오버랩되는 프리웨이 공급 또는 덤프 각각의 무게를 TW 에 가산한다. 블록 (88) 에서, 주물질의 공급 지연을 위해 지연 시간 Tdt 을 계산하며, 이는 주 공급 시작이라고도 한다. 블록 (90) 에서, 모든 오버랩되는 프리웨이 공급 또는 덤프를 시작한다. 블록 (94) 에서, 주물질 공급을 개시하기 이전에, 블록 (92) 에서, 지연 시간 Tdt 이 만료될 때까지 대기한다. 블록 (96) 에서, 본 방법은 모든 오버랩된 프리웨이 공급 또는 덤프의 종료를 기다린다. 오버랩된 프리웨이 덤프 또는 공급에서의 임의의 무게 에러 만큼 목표 무게 (TW) 를 조정한다. 그후, 본 방법은 블록 (98) 으로 진행하여, 현재의 스케일 무게를 측정하고 필터링하여 값 (W) 을 설정한다. 블록 (100) 에서, 물질의 유속 (Q) 을 Q = (W - Wlast)/(t-tlast) 으로 계산하며, 이때 t 는 송출 동안의 유지 시간이고 Wlast 와 tlast 는 이전의 판독에 대한 유사한 값들이다. 블록 (102) 에서, 예측 스필 (PS) 을 예측 모델 PS = K1 * Q + K2 * Q2 에 의해 정의하고 계산하며, 이때 K1 과 K2 는 예측 모델의 파라미터들로 물질의 유량에 무관하고, Q 는 측정되거나 계산된 상술한 물질의 유속이다. 블록 (104) 에서, 예측 최종 무게 (PFW) 를 PFW = W + PS 로 정의하고 계산한다. 결정 블록 (106) 에서는, PFW 가 TW 보다 작은 경우에는 본 방법이 우측의 원문자 B" 로부터 나와서 좌측의 원문자 "B" 에서 순서도를 다시 시작하고, 그밖의 경우에는 블록 (108) 으로 계속 진행한다. 블록 (108) 에서, 밸브 (13) 등을 닫거나 차단하여 송출을 중단시킨다. 블록 (110) 에서는, 스케일이 안정되도록 충분한 시간 (예를 들어, 1 내지 3 초) 을 경과시킨다. 블록 (112) 에서, 물질의 최종 무게 (FW) 를 측정한다. 블록 (114) 에서는, 공급 에러 (E) 를 E = EW - TW 로 정의하고 계산한다. 블록 (116) 에서, 실제 스필 (S) 을 S = 컷오프점에서의 예측 스필 (PSc) + E 로 정의하고 계산한다. 블록 (118) 에서는, 새 데이터점 (Q, S) 에 의해 예측 모델 파라미터들 K1 과 K2 을 업데이트하며, 이때 Q 는 컷오프점에서의 물질의 유량이고 S 는 실제 스필이다. 본 방법은 블록 (120) 에서 종료된다.
예측 모델의 적응 업데이트
예측 모델 파라미터들 K1 과 K2 는 유량 Q 에 무관하지만, 밸브의 구성이나 다른 공정 현상들 등의 공정 또는 물질의 특성의 변화로 인해 서서히 변화할 수 있다. 물질을 각각 공급한 후에, 다음의 루틴과 방법을 이용하여 새로운 점 (예를 들어, 컷오프 유량, 실제 스필) 이 예측 모델을 업데이트하는데 유효한지의 여부를 결정한다. 도 5를 참조하면, 종속 변수의 값들에 대해 적어도 하나의 독립 변수의 값을 나타내도록 좌표계 (130) 를 정의한다. 종속 변수는, 상술한 바와 같이, 예측 모델에 의해 정의되는 수학적인 함수의 독립 변수와 관련된다. 다음에, 좌표계 (130) 상에 닫힌 기준 박스 (132) 를 정의한다. 닫힌 기준 박스 (132) 는 소정의 수용가능한 물질 송출 데이터 값들에 기초한 종속 변수들과 독립 변수들의 값들에 위치한 고정 중심점 (140) 을 갖고, 여기서 닫힌 기준 박스의 치수는 소정의 수용가능한 물질 송출 데이터 값들에 기초하여 초기에 설정된다. 이들 치수 및 중심점 (140) 을 공정 성능 데이터를 이용하여 규칙에 기반하여 조정한다. 다음으로, 좌표계 (130) 상에서, 한정된 수의 연속적으로 더 작아지는 닫힌 선택 박스들 (134, 136; 도 5에서는, 예를 들어, 2 개의 박스들을 이용하고 있지만, 임의 개수의 박스들을 이용할 수도 있다) 을 정의한다. 닫힌 선택 박스들 (134, 136) 각각은 공정 성능 데이터로부터 계산된 것으로, 종속 변수들과 독립 변수들의 현재의 평균값들에 기초하여 종속 변수들과 독립 변수들의 값들에 위치한 중심점 (138) 을 갖는다. 닫힌 선택 박스들 (134, 136) 의 치수는 닫힌 기준 박스 치수들에 대해 연속적으로 더 작아지는 분수배들로 정의한다. 다음에, 예측 모델이 수정되는 특정한 규칙을 선택하기 위해 공정 성능 데이터로부터 유도된 종속 변수들과 독립 변수들의 값들을 갖는 특정한 새 데이터점 (예를 들어, 도 5에서 141, 142, 143, 144) 을 이용할 수 있는, 하나 이상의 결정 규칙을 정의한다. 그 선택은 박스들 (132, 134, 136) 들 중 어느 박스에 데이터 점이 포함되는지의 여부에 의존한다. 새 데이터점 (141) 이 가장 작은 선택 박스 (136) 와 닫힌 기준 박스 (132) 모두의 내부에 포함되는 경우, 적어도 하나의 예측 모델 파라미터를 업데이트한다. 또는, 새 데이터점 (142) 이 큰 선택 박스 (134) 와 닫힌 기준 박스 (132) 모두의 내부에 포함되고 작은 선택 박스의 (136) 내부에는 포함되지 않는 경우, 하나 이상의 예측 모델 파라미터를 리셋한다. 또는, 새 데이터점 (143) 이 닫힌 기준 박스 (132) 내부에는 포함되고 선택 박스들 (134, 136) 중 어디에도 포함되지 않는 경우, 이 영역 내부에서의 최초 출현일 때는 어떤 예측 모델 파라미터도 변경하지 않는다. 또는, 새로운 데이터점 (144) 이 닫힌 기준 박스 (132) 의 외부에 존재하는 경우, 어떤 예측 모델 파라미터도 변경하지 않는다.
이러한 루틴 또는 방법은, 예측 모델 기반 알고리즘 파라미터들의 초기값들을 최초 물질 송출의 데이터로부터 자동으로 설정한다는 점에서 자기시동 (self-starting) 방식이다. 또한, 이러한 루틴 또는 방법은, 특정한 기준을 충족하는 변화된 공정 또는 물질 특성을 감지하는 경우에 예측 모델 기반 알고리즘 파라미터들을 리셋한다는 점에서 자기정정 (self-correcting) 방식이다.
업데이트와 리셋 방정식
배치 시퀀스에서 각각의 다른 물질에 대해, 개별적인 예측 모델 파라미터들 K1 과 K2 을 이용하고 유지한다. 예측 모델 파라미터들 K1 과 K2 는 상술한 선택 처리에 따라 물질을 각각 공급한 후에 업데이트하거나 리셋한다. 이러한 업데이트 또는 리셋을 수행하는데 이용되는 방정식은, 일련의 데이터점들에 대해, 실제 데이터점과 예측 모델에 의해 제공되는 점의 추정치 사이의 편차의 제곱의 합을 최소화하는, "순환적 최소자승법 (recursive least squares)" 이라 하는 통상의 수학적인 접근법을 이용하여 유도한다. 각 데이터점은 독립 변수인 컷오프 유량 (Q) 과 종속 변수인 실제 스필 (S) 로 구성된다. 물질 공급이 완료된 후, 새 데이터 점 (Q, S) 을 다음의 식에서 이용하여, 예측 모델 파라미터들 K1 과 K2 및 이하에 정의되어 있는 예측 모델에서 이용되는 추가 파라미터들을 업데이트하거나 리셋한다.
Qi = 컷오프 유량이고 Si = 실제 스필일 때 (Qi, Si) 가 새 데이터점을 나타낸다고 하자.
초기 데이터점 (즉, 물질의 최초 공급으로부터), 또는 예측 모델을 리셋하기 위해 이용될 데이터점을 (Q0, S0) 이라 하자.
그 모델에 필요한 5 개의 추가 파라미터들은 다음과 같이 정의한다:
A = 평균 유량
AA = 평균 스필
B = 평균 (유량)2
BB = 평균 (유량 ·스필)
C = 평균 (유량)3
그러면, 전술한 예측 모델인 PS = K1 * Q + K2 * Q2 은 다음의 식에 따라 업데이트하거나 리셋된다:
Qi = 컷오프 유량이고 Si = 실제 스필인 각각의 새 데이터점 (Qi, Si ) 에 대해:
업데이트
ANEW = AOLD + β·(Qi - AOLD) (평균 유량)
BNEW = BOLD + β·(Qi 2 - BOLD)
CNEW = COLD + β·(Qi 3 - COLD)
AANEW = AAOLD + β·(Si - AAOLD) (평균 스필)
BBNEW = BBOLD + β·(Qi·Si - BBOLD)
그러면,
초기 점 (Q 0 , S 0 ) & 리셋:
A0 = Q0 (평균 유량)
B0 = Q0 2
C0 = Q0 3
AA0 = S0 (평균 스필)
BB0 = Q0 ·S0
그러면,
K2 = 0
상기 식에서, β는 0 과 1 사이의 값을 갖는 가중 계수이다. β의 값이 작을수록 이전의 데이터점들에 더 많은 가중치를 부여한다. 본 방법의 여러 응용들에서는, 25 번째의 가장 최근의 데이타점에는 0.01 의 가중치를 부여하고 50 번째의 가장 최근의 점에는 0.0001 의 가중치를 부여하는 β= 0.17 인 값을 효과적으로 이용하였다.
오버랩 공급 기술
배치 제조 시스템에 대한 다수의 공정 설계가 있는데, 모두가 그들 자체의 고유한 장점들을 갖고 있다. 가장 간단한 시스템 중 하나는 다수의 탱크 구성으로 이루어진다. 그 탱크들의 크기는 필요한 정확도로 물질들을 송출하도록 정해진다. 또한, 이는 병렬 작동을 가능하게 하여 생산량을 증가시킨다. 이러한 탱크들은 로드셀 칭량 장치 상에 장착되고, 물질 이동은 무게 변화를 모니터링함으로써 조절된다. 일반적으로, 이것은 어떤 한 탱크 내에서 한 순간에 한 물질의 이동만을 명령한다.
도 6을 참조하면, 배치 칭량/혼합의 공정 구성 (160) 의 이러한 예는, 최종 제품이 제조되는 메인 탱크 (166) 를 지원하는 2 개의 프리웨이 탱크들 (162, 164) 을 갖는다. 이 구성에 의해 상부에 놓여있는 프리웨이 탱크들 (162, 164) 내에서 중간 물질들이 처리되도록 하고, 필요한 경우에 하부에 놓여진 메인 탱크로 송출한다. 도 6은 2 개의 프리웨이 탱크들을 갖는 시스템을 나타내고 있지만, 이에 한정되지 않는, 유량계, 웨이벨트 피더 및/또는 그들의 조합을 포함하는 다른 측정 시스템 및/또는 제어기들을 사용할 수도 있다.
종래의 작동:
제품을 제조하는 동안, 도 7의 종래의 동작 도면에 도시된 바와 같이, 각 탱크는 그 레서피 사이클을 따르면서 다른 탱크들과도 상호작용한다. 이 예에서, 물질 A, B 및 C 는 메인 탱크에서 발생하고 있는 동작들과 병렬로 프리웨이 탱크들로 송출된다. 메인 탱크가 이미 칭량된 중간 물질들을 수용할 준비가 된 경우, 그 물질들은 메인 탱크로 전달되고, 메인 탱크의 모든 다른 활동은 일시 중단된다. 이러한 배치 제조 방법은 효율적인 속도로 양질의 제품을 송출한다. 하지만, 추가 제품에 대한 필요성이 증가함에 따라, 추가적인 제조 시스템을 첨가하거나 오버타임 또는 더 많은 변경들에 의해 제조 시간을 증가시키는 것도 일반적인 선택사항이다.
프리웨이 덤프와 물질 공급의 오버랩:
배치 사이클 시간을 감소시켜 생산성을 증가시키기 위해, 본 발명은 중간 물질을 프리웨이로부터 전달함과 동시에 로드셀 시스템을 사용하여 물질을 송출한다. 이러한 방법은 물리적인 변경을 가하지 않고도 기존 공정의 생산성을 현저히 증가시킨다. 사이클 시간의 감소는 여러 요인들에 의존하는데, 각 시스템은 그 잠재력을 결정하기 위해 평가되어야 한다. 도 8의 오버랩 공급 동작 도면에 나타낸 바와 같이, 프리웨이 덤프들은 물질 공급과 병행되어 양자가 동시에 메인 탱크에 추가된다. 이를 잘 작동시키면서도 주물질을 계속 정확히 송출하기 위해, 물질이 그 공급을 종료하기 전에 프리웨이는 그 송출을 종료한다.
이러한 오버랩 공급 기술은 그 공정들 대부분의 성능에 대한 정보를 유지함으로써 수행한다. 물질의 유량, 탱크 크기, 배출 시간 등을 포함하는 이러한 정보는 공정이 진행됨에 따라 계속 업데이트한다. 이후, 그 정보를 이용하여, 도 9의 타이밍도에 나타낸 바와 같이 오버랩 공급을 수행하기 위한 필요한 예측들을 행한다. 도 9를 참조하여, 다음의 정의가 제공된다.
Tdb 이것은 물질 공급에 문제를 유발하지 않고 프리웨이가 끼어들 수 있는 "데드-밴드" 시간이다. 이 시간은 엔지니어에 의해 조절할 수 있으며 일반적으로 5 초로 설정한다.
Tdt 이것은 요구되는 (Tma + Tdb) 를 만족시키도록 프리웨이가 공급되는 동안 주물질이 지연되는 계산된 시간이다.
Tma 이것은, 어떤 프리웨이 물질도 메인 탱크로 유입되지 않고, 물질 공급만 단독으로 진행되는 시간이다. 프리웨이 공급이 이러한 공급 단독 시간을 방해하는 경우, 물질 공급은 일시 중단된다. 이 시간은 엔지니어에 의해 조절할 수 있으며 일반적으로 15초로 설정한다.
Tmf 이것은 메인 탱크로의 물질 공급에 걸릴 것으로 예상되는 시간이다.
Tovl 이것은 프리웨이와 물질 모두를 메인 탱크에 공급하는 오버랩 시간이다.
Tpwl 이것은 임의의 선택된 프리웨이(들) 이 메인 탱크로 내용물을 전달하는데 걸릴 것으로 예상되는 가장 긴 시간이다.
추가적인 표시:
Mact 이것은 물질이 수납용 탱크로 송출되고 있는 실제 유량이다. 이것은 라이브 데이터로서, 매초마다 업데이트한다.
Mavg 이것은 물질의 평균 유량이다. 이것은 그 물질의 모든 처리를 종료한 시점에서 업데이트한다.
Metc. 이것은 물질이 그 송출을 종료하는데 걸릴 것으로 예상되는 초 (seconds) 이다. 전달이 진행중인 경우, 이것은 라이브 공정 데이터를 이용하여 구한다.
Msp 이것은 오버랩 동작 동안 첨가될 물질의 양이다.
PWact 이것은 프리웨이가 수납 탱크로 그 물질을 송출하는 실제 유량이다. 이것은 라이브 데이터로서, 매초마다 업데이트한다.
PWavg 이것은 프리웨이가 그 물질을 수납 탱크로 송출하는 평균 유량이다. 이것은 모든 프리웨이 전달을 종료한 시점에서 업데이트된다.
PWetc. 이것은 프리웨이가 그 물질을 송출하는데 걸릴 것으로 예상되는 초이다. 전달이 진행중인 경우, 이것은 라이브 공정 데이터를 이용하여 구한다.
PWma 이것은 프리웨이가 수납 탱크로 송출할 것으로 예상되는 질량이다. 그것은, 프리웨이가 그 물질을 송출하도록 수납 탱크가 요구하는 시점에서 결정된다.
오버랩 공급 동안 임의 공정의 변동 가능성을 감소시키기 위해 많은 공정 검사들을 행한다. 다음은 오버랩 공급을 수행할 때 발생하는 단계들 및 시퀀스이다:
1. 모든 요구되는 프리웨이들이 모든 활동들을 종료하고 메인 탱크로 그들의 물질을 전달할 준비가 될 때까지, 시스템은 대기한다.
2. 프리웨이를 평가하여, 식 PWma/PWavg 에 의해 어느 것이 가장 큰 Tpwl 을 갖게 될지를 결정한다.
3. 식 Tmf = Msp/Mavg 에 의해 물질 공급 시간을 계산한다.
4. 모든 예상되는 프리웨이들의 양 PWma 와 물질 공급 설정치인 Msp 를 합한 총합으로, 메인 탱크 내의 물질의 예상 총량을 결정한다.
5. 가장 긴 Tpwl 을 이용하여 Tdt = (Tpwl - Tmf + Tdb + Tma) 에 의해 물질 공급의 개시를 지연시키는 시간을 계산하며, Tdt 는 0 보다 크다.
6. 모든 요구되는 프리웨이들에게 그들의 전달을 시작하도록 지시한다.
7. 모든 프리웨이들은 그들의 전달을 시작하고, Tdt 가 만족되면 물질 공급을 시작한다.
8. 다음의 방법을 이용하여, 어떤 프리웨이의 전달도 물질들의 Tma 를 방해하지 않는지를 확인하기 위해, 공급 단독 시간 Tma 을 모니터링한다:
Tma > Metc. - PWetc.
이 비교의 결과에 기초하여 두 경우 중 하나가 발생한다.
a. 공급 단독 시간이 방해되지 않는 경우, 프리웨이들은 전달을 완료하게 된다. 물질은 그 공급을 완료하며, 그 공급의 완료 시점에서, 이에 한정되지는 않지만 독립적으로 측정되는 공급들로부터의 정보를 포함하는 모든 시스템 데이터를 공정의 현재 동작을 반영하여 업데이트한다.
b. 공급 단독 시간이 방해되는 경우, 다음이 발생한다:
1. 공급을 중단한다.
2. 프리웨이는 그들의 전달을 종료하고 그들의 공정 데이터를 업데이트한다.
3. 물질 공급의 중량 부족을 측정하고 작업자는 부족분을 통지받아 정정 조치를 취한다.
4. 정확한 시스템 데이터를 수집할 수 있도록 오버랩 공급에서 물질의 다음 이용을 금지한다.
5. 정확한 데이터를 수집한 이후에 정상적인 오버랩 활동을 다시 시작한다.
본 발명은, 예를 들어, 기계판독 명령어의 시퀀스를 실행하는 컴퓨터 시스템을 작동시킴으로써, 수행할 수 있다. 이러한 명령어들은, 하드 디스크 드라이브와 메인 메모리와 같은 다양한 유형의 신호 관련 매체 내에 상주할 수 있다. 이에 관하여, 본 발명의 다른 측면은, 방법의 단계들을 수행하기 위해, 중앙 처리 장치 (CPU) 등의 디지털 데이터 프로세서에 의해 실행할 수 있는, 기계판독 명령어들의 프로그램을 구현하는 신호 저장 매체를 포함한 프로그램 제품과 관계가 있다. 기계판독 명령어들은 당해 분야에서 공지된 다수의 프로그램 언어들 (예를 들어, 비쥬얼 베이직, C, C++ 등) 중 어느 하나로 구성될 수도 있다.
본 발명은 어느 유형의 컴퓨터 시스템으로도 수행할 수 있다. 이용가능한 컴퓨터 시스템의 한 유형은, 메인 메모리 (예를 들어, RAM) 와 연결된 메인 또는 중앙 처리 장치 (CPU), 디스플레이 어댑터, 보조 저장 어댑터, 및 네트워크 어댑터를 구비한다. 이러한 시스템 구성부재들은 시스템 버스의 이용으로 상호접속될 수도 있다.
CPU 는, 예를 들어, 인텔사에서 제조된 펜티엄 프로세서일 수도 있다. 하지만, 본 발명은, 한 회사의 프로세서에만 한정되는 것은 아니며, 공동 프로세서 또는 보조 프로세서 등의 다른 유형의 프로세서를 사용하여 수행할 수도 있다. 컴퓨터 시스템에 매스 저장 장치들 (하드 디스크 드라이브 등) 을 연결시키기 위해, 보조 저장 어댑터를 사용할 수도 있다. 프로그램이 컴퓨터 시스템 상에 반드시 모두 동시에 상주할 필요는 없다. 사실상, 이러한 후자의 시나리오는, 컴퓨터 시스템이 네트웨크 컴퓨터라서, 서버 상에 속해 있는 메커니즘 또는 메커니즘의 일부에 접근하기 위해 온디멘드 탑재 메커니즘 (on-demand shipping mechanism) 에 의존하게 되는 경우일 것이다. 컴퓨터 시스템에 디스플레이 장치를 직접 연결하기 위해, 디스플레이 어댑터를 사용할 수도 있다. 다른 컴퓨터 시스템들에 컴퓨터 시스템을 연결하기 위해, 네트워크 어댑터를 사용할 수도 있다.
본 발명은 완전히 기능적인 컴퓨터 시스템의 관점에서 설명하였지만, 본 발명의 메커니즘은 다양한 형태의 프로그램 제품으로 배포할 수 있으며, 본 발명은 그 배포물을 실질적으로 실행하는데 사용되는 신호 저장 매체의 특정 유형에 관계없이 동일하게 적용할 수 있다. 신호 관련 매체의 예로는, 플로피 디스크, 하드 디스크 드라이브, CD 롬 등의 기록가능한 유형의 매체, 및 디지털과 아날로그 통신 링크와 무선 등의 전송 유형의 매체를 포함한다.
본 발명의 특정 실시예들에 대해 도시하고 설명하였지만, 본 발명의 사상과 범위를 벗어나지 않는 한 다양한 변형 및 수정이 가능하고, 본 발명의 범위 내의 모든 변형예들은 첨부된 청구범위 내에 포함된다.

Claims (31)

  1. 물질 전달 공정 동안, 소스 위치로부터 목적 위치로의 주물질의 송출과 하나 이상의 독립적으로 측정되는 물질의 송출을 오버랩시키는 방법으로서,
    상기 주물질은 상기 목적 위치에서만 측정되고 상기 소스 위치에서는 측정되지 않는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    최종 목표 배치 무게는, 송출될 상기 주물질에 대한 목표량과 송출될 상기 독립적으로 측정되는 물질들의 목표량들의 총합의 합으로서 정의되고,
    상기 주물질이 계속 송출되고 있는 동안, 원래의 상기 독립적으로 측정되는 물질의 목표량으로부터의 임의의 송출 편차를 반영하여, 상기 독립적으로 측정되는 물질 각각이 송출된 후에 상기 최종 목표 배치 무게가 업데이트되는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 주물질 송출은, 독립적으로 측정되는 공급들이 시작한 이후에, 다음의 식들에 의해 계산되는 시간 Tdt 에서 시작하는 것을 특징으로 하는 방법:
    (Tpwl - Tmf + Tma + Tdb) 가 0 보다 더 큰 경우에는, Tdt = (Tpwl - Tmf + Tma + Tdb) 이고, 그외의 경우에는 Tdt = 0 이며,
    여기서,
    Tdb 은 상기 주물질 송출에 문제를 유발하지 않고 상기 독립적으로 측정되는 물질 송출이 끼여들 수 있는 데드-밴드 시간이고,
    Tdt 는 요구되는 (Tma + Tdb) 를 만족시키도록 상기 독립적으로 측정되는 물질이 송출되는 동안 상기 주물질 송출이 지연되는, 계산된 시간이고,
    Tma 는 여하한 독립적으로 측정되는 물질도 송출되지 않고, 상기 주물질만 단독으로 송출되어야 하는 시간이고,
    Tmf 는 상기 주물질 송출을 완료하는 예상 시간이고,
    Tpwl 은 임의의 특정한 독립적으로 측정되는 물질이 투여될 것으로 예상되는 가장 긴 시간이다.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 단계들은 컴퓨터 판독 가능 매체 내에 포함되어 있는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 단계들은 디지털 제어 장치 내부에 포함되어 있는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 단계들은 반송파 내에 포함된 컴퓨터 데이터 신호 내부에 포함되어 있는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법으로서,
    소스 위치로부터 목표 위치까지 송출될 물질에 대한 목표량을 입력하는 단계;
    예측 모델 기반 알고리즘을 이용하여 상기 물질의 송출 동안 상기 목표량을 업데이트하는 단계; 및
    공정 성능 데이터를 기초로 상기 예측 모델 기반 알고리즘을 업데이트하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 예측 모델 기반 알고리즘은 투여된 양과 예측 스필 양을 더한 양과 동일하게 상기 목표량을 업데이트하고,
    상기 예측 스필 양은 다음의 예측 모델에 의해 정의되는 것을 특징으로 하는, 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법:
    K1 * Q + K2 * Q2
    여기서,
    K1 과 K2 는 물질 유속에 무관한 상기 예측 모델의 파라미터들이고,
    Q 는 측정되거나 계산된 상기 물질의 유속이다.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 물질의 초기 하향 속도는 다음과 같이 0 이거나 유속에 무관한 것을 특징으로 하는, 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법:
    K1 = Tf + Kv-v0/32.2
    K2 = 0
    여기서,
    Tf 는 필터 합성 시간 상수이고,
    KV 는 인 밸브 통과 계수이고,
    v0 은 물질의 초기 하향 속도이다.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 물질의 초기 하향 속도는 다음과 같이 유속에 비례하는 것을 특징으로 하는, 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법:
    K1 = Tf + Kv
    Tf 는 필터 합성 시간 상수이고,
    KV 는 인 밸브 통과 계수이며,
    K2 = -1/(32.2 * ρ* AV)
    ρ는 물질의 밀도이고,
    AV 는 상기 소스 위치로부터 상기 목표 위치까지 물질이 통과하는 밸브 또는 다른 도관의 단면적이다.
  11. 제 8 항에 있어서,
    상기 K1 과 상기 K2 는 상기 순환적 최소자승 처리를 이용하여 공정 성능 데이터로부터 업데이트되는 것을 특징으로 하는, 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법.
  12. 제 7 항에 있어서,
    상기 예측 모델 기반 알고리즘을 공정 변화에 응답하여 적합하게 변경하기 위해, 적응 선택 알고리즘을 이용하여 하나 이상의 이전의 예측 모델 기반 알고리즘 파라미터를 하나 이상의 새로운 예측 모델 기반 알고리즘 파라미터로 대체해야 하는지의 여부를 결정하며, 상기 결정은 공정 성능 데이터를 기초로 하는 것을 특징으로 하는, 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 적응 선택 알고리즘은,
    하나 이상의 독립 변수의 값들에 대해, 예측 모델을 정의하는 수학적인 함수에 의해 상기 독립 변수와 연관되는 종속 변수의 값들을 표시하는 좌표계를 정의하는 단계;
    상기 좌표계 상에 닫힌 기준 박스를 정의하는 단계로서, 상기 닫힌 기준 박스는 소정의 수용가능한 물질 송출 데이터값들에 기초한 상기 종속 변수들과 상기 독립 변수들의 값들에 위치하는 고정 중심점을 갖고, 상기 닫힌 기준 박스의 치수들은 소정의 수용가능한 물질 송출 데이터값들에 기초하여 초기에 설정되며, 상기 치수들 및 상기 중심점은 공정 성능 데이터를 이용하여 규칙에 기반하여 조정되는, 상기 단계;
    상기 좌표계 상에 유한개의 연속적으로 작아지는 닫힌 선택 박스들을 정의하는 단계로서, 상기 닫힌 선택 박스들은 공정 성능 데이터로부터 계산된 상기 종속 변수들과 상기 독립 변수들의 현재의 평균값들에 기초한 상기 종속 변수들과 상기 독립 변수들의 값들에 위치하는 각각의 중심점을 갖고, 상기 닫힌 선택 박스들의 치수들은 상기 닫힌 기준 박스의 치수들의 연속적으로 작아지는 분수배들로 정의되는 상기 단계; 및
    상기 예측 모델이 수정되는 특정 규칙을 선택하기 위해 공정 성능 데이터로부터 유도된 상기 종속 변수들과 상기 독립 변수들의 값들을 갖는 특정한 새 데이터점을 이용할 수 있는, 하나 이상의 결정 규칙을 정의하는 단계를 포함하되,
    상기 선택은 상기 박스들 중 어떤 박스가 상기 데이터점을 포함하는지에 의존하는 것을 특징으로 하는, 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    2 개의 상기 닫힌 선택 박스들과 다음과 같은 4 개의 상기 결정 규칙들을 정의하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법:
    상기 새 데이터점이 상기 선택 박스들 중 더 작은 것과 상기 닫힌 기준 박스 모두의 내부에 포함되는 경우에는, 상기 예측 모델 파라미터들을 업데이트하고,
    상기 새 데이터점이 상기 선택 박스들 중 더 큰 것과 상기 닫힌 기준 박스 모두의 내부에는 포함되지만 상기 더 작은 선택 박스의 내부에는 포함되지 않는 경우에는, 상기 예측 모델 파라미터들을 리셋하고,
    상기 새 데이터점이 상기 닫힌 기준 박스의 내부에는 포함되지만 상기 선택 박스들 중 어느 것의 내부에도 포함되지 않는 경우에는, 상기 영역 내부에서의 최초 출현일 때는 상기 예측 모델 파라미터들을 변경하지 않고, 그외의 경우에는 상기 예측 모델 파라미터들을 리셋하고,
    상기 새 데이터점이 상기 닫힌 기준 박스의 외부에 존재하는 경우에는, 상기 예측 모델 파라미터들을 변경하지 않는다.
  15. 제 13 항에 있어서,
    상기 종속 변수는 실제 스필 양인 것을 특징으로 하는, 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법.
  16. 제 13 항에 있어서,
    상기 독립 변수의 개수는 하나이고, 상기 독립 변수는 상기 물질의 컷오프 유량인 것을 특징으로 하는, 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법.
  17. 제 13 항에 있어서,
    상기 닫힌 선택 박스들의 개수는 2 개인 것을 특징으로, 하는 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법.
  18. 제 13 항에 있어서,
    상기 닫힌 선택 박스들의 개수는 3 개인 것을 특징으로 하는, 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법.
  19. 제 7 항에 있어서,
    상기 방법은, 상기 예측 모델 기반 알고리즘 파라미터의 초기값들이 최초 물질 송출의 데이터로부터 자동적으로 설정된다는 점에서 자기시동 방식인 것을 특징으로 하는, 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법.
  20. 제 7 항에 있어서,
    상기 방법은, 특정 기준에 부합되는 변화된 공정 또는 물질 특성들이 감지되는 경우 상기 예측 모델 기반 알고리즘 파라미터들이 리셋된다는 점에서, 자기정정 방식인 것을 특징으로 하는, 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법.
  21. 제 8 항에 있어서,
    상기 Q 는, 물질의 측정되거나 계산된 최대 유속과 동일한 것을 특징으로 하는, 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법.
  22. 제 7 항에 있어서
    상기 단계들은 컴퓨터로 판독가능한 매체 내에 포함되어 있는 것을 특징으로 하는, 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법.
  23. 제 7 항에 있어서,
    상기 단계들은 디지털 제어 장치 내부에 포함되어 있는 것을 특징으로 하는, 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법.
  24. 제 7 항에 있어서,
    상기 단계들은 반송파 내에 포함된 컴퓨터 데이터 신호 내부에 포함되어 있는 것을 특징으로 하는, 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법.
  25. 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법으로서,
    예측 모델 기반 알고리즘 및 적응 알고리즘을 이용하여, 상기 물질 송출이 완전히 차단되는 시간까지 단일 물질 송출 속도가 유지되며,
    상기 적응 알고리즘은 하나 이상의 예측 모델 기반 알고리즘 파라미터를 업데이트하는 것을 특징으로 하는, 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법.
  26. 제 25 항에 있어서,
    상기 단일 물질 송출 속도는 최대값으로 설정되는 것을 특징으로 하는, 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법.
  27. 삭제
  28. 제 25 항에 있어서,
    상기 단계들은 컴퓨터로 판독가능한 매체 내에 포함되어 있는 것을 특징으로 하는, 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법.
  29. 제 25 항에 있어서,
    상기 단계들은 디지털 제어 장치 내부에 포함되어 있는 것을 특징으로 하는, 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법.
  30. 제 25 항에 있어서,
    상기 단계들은 반송파 내에 포함된 컴퓨터 데이터 신호 내부에 포함되어 있는 것을 특징으로 하는, 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법.
  31. 제 7 항에 있어서,
    상기 예측 모델 기반 알고리즘을 업데이트하는 단계는 순환적 최소자승 처리를 이용하는, 물질 전달 동안 송출되는 물질의 양을 제어하는 방법.
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