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Auteur(s)
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Jacques RICHALET : Directeur société ADERSA
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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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Réglage1. Les quatre principes de la commande prédictive
Plusieurs méthodes de commande prédictive existent. Il est normal qu’il en soit ainsi car les 3 000 unités industrielles significativement pilotées par un régulateur prédictif (1996) sont de nature variée. Des problèmes différents, traités par des auteurs d’origine diverse, créent une multiplicité de solutions.
Cependant, par la force logique de la démarche, si les solutions sont très ouvertes, la méthode s’appuie sur quatre principes universels, auxquels on doit se soumettre, si l’on veut tirer tous les avantages de cette commande. Décrivons ces quatre composantes.
1.1 Modèle interne
La modélisation et l’identification sont des sujets déjà abordés et sur lesquels nous allons nous appuyer (cf. J. Richalet, Pratique de l’identification, 1991, éditions Hermès) .
Si l’on était capable de modéliser parfaitement les processus et les signaux, la commande serait quasiment réduite à un calcul en boucle ouverte. À l’opposé, la boucle fermée a précisément été inventée pour piloter essentiellement avec comme seule information, des mesures, sans intervention explicite de la connaissance du processus. Entre ces deux approches extrêmes, la commande par modèle tente de trouver un moyen terme qui apporterait la performance recherchée, tout en ne nécessitant pas une connaissance parfaite du processus, mais qui utiliserait quand même une information de structure du processus pour obtenir des performances meilleures.
Le modèle est le plus souvent embarqué explicitement dans le calculateur de commande et pour cela dénommé modèle interne. Le choix de la structure du modèle dépend du processus et des spécifications de la commande. Il doit être capable de réaliser une prédiction véritable du comportement futur du processus,...
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BIBLIOGRAPHIE
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(1) - BITMEAD (R.R.), GEVERS (M.), WERTZ (V.) - Adaptive optimal control : the thinking man’s GPC. - Prentice-Hall, 1990.
-
(2) - BORNE (P.), DAUPHIN-TANGUY (G.), RICHARD (J.P.), ROTELLA (F.), ZAMBETTAKIS (I.) - Commande et optimisation des processus. - Éditions Technip, 1992.
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(3) - BOUCHER (P.), DUMUR (D.) - La commande prédictive. - IFP Technique, 1996.
-
(4) - CLARKE (D.W.), MOHTADI (C.), TUFFS (P.S.) - Generalized predictive control. Part 1 : The basic algorithm, - Automatica, vol. 23, n 2, p 137-148, and Generalized predictive control. Part 2 : Extensions and interpretations. Automatica, vol. 23, n 2, p 149-160 [GPC], 1987.
-
(5) - CORRIOU (J.P.) - Commande des procédés. - Tec. et Doc. 1996, Paris.
-
(6) - CUTLER (C.R.), RAMAKER (B.L.) - Dynamic matrix control, A computer control...
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