본 논문에서는 일반적인 반도체 클린룸에 대해 다양한 피드백 제어 방식에 따른 실내 온도와 에너지 소비량의 과도 응답을 제시한다. 본 피드백 제어에 도입한 제어기는 포화(saturation) 기능이 있는 on/off, PID, ANN 및 MPC 제어기이다. MATLAB/Simulink 플랫폼을 활용하여 클린룸 내부에서 일정한 절대습도 조건에서의 실내 온도 제어를 위한 제어 블록 선도가 개발되었다. 초기 1시간 동안의 시뮬레이션 결과로부터 적절하게 조정된 PID 제어 방식이 다른 제어 방식들보다 에너지 소비량이 가장 낮은 것으로 나타났다. 그러나 ANN 및 MPC 컨트롤러를 사용하면 PID 컨트롤러에 비해 더 빠른 응답을 제공하고 제로 오버슈트 출력을 제공함을 관찰하였다.
This paper presents the transient responses of indoor temperature and the energy consumption of various feedback control schemes for a typical semiconductor manufacturing cleanroom. The feedback control schemes include on/off, proportional-integral-derivative (PID), artificial neural network (ANN), and model predictive control (MPC) controllers with saturation capability. Control block diagrams are created in the cleanroom using the MATLAB/Simulink platform for indoor temperature control with a constant humidity ratio. The simulation results for the initial one-hour duration indicate that the properly tuned PID control scheme with saturation is more energy efficient than the other schemes. However, it is demonstrated that the ANN and MPC controllers can respond faster than the PID controller while providing zero overshoot output.