지난 수십 년 동안 유화공, 우주항공, 군수, 발전, 조선을 포함한 여러 분야에서 보다 정밀하고 안정된 성능을 주는 제어기를 설계하려는 많은 노력들이 있어 왔다. 특히 화학 공정에서 많이 사용되는 연속교반탱크반응기(CSTR)는 열의 저장과 방출에 있어서 매우 비선형적이고 또 동작영역에 따라 파라미터 변동이 심한 프로세스이어서 전 동작영역에서 만족스러운 성능을 제공하는 제어기를 설계하는 것이 쉽지 않다[1,2]. 이 때문에 CSTR 프로세스 제어와 관련된 기존의 연구들은 적응제어 기법을 사용하거나 아니면 동작 영역에 맞는 제어기 파라미터를 미리 계산해 놓고 이들을 온라인 스케쥴링하는 방법에 주로 초점을 맞추고 있다[3~8].
적응제어와 관련하여 Pan 등은 하위 계층에는 PID 제어기를, 상위 계층에는 입출력 데이터를 기반으로 선형화 모델을 식별하고 제어기 파라미터를 동조하는 2계층 구조의 CSTR 제어 알고리즘을 제안하였고[3], Nikravesh 등은 CSTR 프로세스와 그 수학적 역동력학을 신경회로망(NN)으로 학습하고 제어하였고[4], Vinodha 등은 다변수 CSTR 프로세스를 제어하기 위해 두 가지 Multi-loop PID 제어 알고리즘을 제안하였다[5].
스케쥴링과 관련하여 Engell와 Klatt는 선형 주파수영역 설계기법과 게인 스케쥴링(Gain scheduling)을 결합하는 방법을 제안하였고[6], Banu와 UMA는 CSTR의 농도를 PID제어하는 화학공정 프로세스에서 GA로 PID 제어기를 동조하고 퍼지 게인 스케쥴링 하는 방법을 제안하였고[7], Rahmat등은 Imperialist Competitive 알고리즘을 사용하여 PI 제어기의 파라미터를 동조하고 퍼지기법으로 온라인 스케쥴링하는 방법을 제안하였다[8]. 이들은 나름대로 만족스러운 성과를 제시하고 있으나 모두 표준형 1자유도 PID 제어기를 근간으로 하고 있고 또 적분기 와인드업을 고려 못하고 있다.
따라서 기존 연구의 단점을 개선하도록 EA를 이용하여 시간지연을 갖는 적분시스템용 PID 제어기의 동조규칙을 체계적으로 얻어 최적의 파라미터 값들을 적용시켜 보다 나은 성능의 제어기를 제안하고자 한다.