Bibliographie & annexes
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Auteur(s)
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Jacques RICHALET : Directeur société ADERSA
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Lire l’articleINTRODUCTION
L‘essentiel des régulations industrielles sera toujours réalisé par des régulateurs PID. Ils ont, quand ils s’appliquent, une efficacité remarquable, et un rapport prix/performance avec lequel il est difficile de rivaliser. Ils sont, pour ces raisons, commercialisés sur une échelle industrielle mondiale et sont un outil de base classique de l’industrie de production.
Mais ce régulateur ne couvre pas tous les besoins et ses performances s’essoufflent dans plusieurs cas, citons :
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les processus « difficiles », non linéaires, instables, non stationnaires, à grand retard pur, et aussi multivariables ;
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lorsque les performances exigées par l’utilisateur sont très tendues : forte atténuation des perturbations, erreur de traînage nulle en poursuite, réponse en temps minimal, ce qui amène à fonctionner sur des contraintes qui affectent soit les variables d’action, soit des variables internes du processus.
Pour la compréhension ultérieure des conditions de mise en œuvre de la commande prédictive, il est important de savoir que l’acceptation industrielle du PID vient du fait qu’une fois le matériel installé (capteur, actionneur), il suffit, sans étude préalable, de fixer quelques valeurs de paramètres, sans grande réflexion ou difficulté particulière, et qu’un essai expérimental suffit. L’automatique est alors l’affaire des régleurs. La situation est tout autre avec la commande prédictive.
Si les boucles élémentaires, du type régulation du débit par une vanne, sont très efficacement traitées par le PID, il en est tout autre des boucles difficiles qui, en juste contrepartie, ont généralement un impact économique fort, ce qui justifie la démarche.
L’autre composante, en plus de ce besoin de performance, qui a favorisé l’éclosion de la commande avancée, se situe sur le plan méthodologique avec l’apparition des méthodes de modélisation et de simulation. Sur le plan technique, l’accessibilité plus aisée aux calculateurs numériques susceptibles de réaliser des traitements algorithmiques, mélangeant calcul et logique, inaccessibles à des organes purement analogiques, a également considérablement facilité l’introduction de ces méthodes de commande à base de modèle.
La rupture entre l’automatique classique et la commande prédictive est dans le fait que le régulateur prédictif va être construit sur la base d’un modèle, qu’il va utiliser sur le site, en temps réel.
Le modèle s’est fait régulateur.
Le PID Smith à compensation de retard utilise également un modèle, mais il ne fait pas de prédiction du futur.
Remerciements : nous tenons à exprimer nos vifs remerciements à madame Nathalie Fulget, enseignante à l’ESISAR, Valence, qui a participé à la rédaction de cet article.
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Les quatre principes de la commande prédictive8. Conclusion
Ce qui a été présenté ici n’a d’autre prétention que d’être une simple introduction aux concepts de la commande prédictive, car beaucoup reste à dire tant au niveau des développements et justifications théoriques que de l’implantation informatique des régulateurs. Il ne s’agissait que de présenter les principes, qui nécessitent un effort certain de compréhension.
Cette commande n’est pas à ajouter à la liste des commandes proposées par ailleurs, car elle est plus une démarche qu’une proposition spécifique, comme ont pu l’être, dans le passé, le PID, la commande quadratique ou le placement des pôles, etc.
C’est une démarche ouverte, qui, si l’on respecte ses principes fondamentaux, est capable d’intégrer précisément tous les résultats de ces méthodes. Mises à part les commandes de niveau 0 : manuel, tout ou rien, logique, PID, etc., commandes sans modèle qui en nombre couvriront toujours l’essentiel des besoins alimentaires, l’avenir appartient, lorsqu’il s’agit de piloter des unités économiquement significatives, aux commandes avec modèle interne. Qu’elles soient prédictives ne complique pas le travail de l’automaticien mais lui donne la possibilité technique, et la rentabilité économique attachée, de prendre en compte les contraintes, porte ouverte vers l’optimalité à horizon fini, qui est le véritable problème industriel à résoudre.
La difficulté, éternelle, reste donc la modélisation, investissement premier fondamental, qui fait sortir du domaine strict de la commande. L’automaticien industriel qui était un « régleur », car il adaptait les paramètres de réglage d’un régulateur préexistant, devient en partie un modéliste, et cette fonction rencontre celle du « spécialiste processus », avec tout l’intérêt que cela entraîne et toutes les difficultés organisationnelles attachées.
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Conclusion
BIBLIOGRAPHIE
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