Bibliographie & annexes
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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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Conclusion7. Pratique industrielle
Quelles sont les étapes qu’il convient de suivre pour attaquer un problème de commande industriel avec ce type de stratégie de commande ?
Décrivons ici toutes les étapes possibles. Elles peuvent, suivant les cas, être banales ou critiques.
a) Première approche
Il s’agit de récupérer, à un niveau plus qualitatif que quantitatif, toutes informations sur le système à piloter. Il faut consulter la littérature sur le sujet, les « experts », l’expérience des utilisateurs, à tout niveau, etc., et recueillir des données objectives, avec des tests simples pour se familiariser avec la nature des signaux : variables d’action, de tendance, à réguler. La nature des processus (stables, intégrateurs, mono ou multivariables, retard pur, etc.), variation de la structure suivant les conditions de marche, contraintes diverses, etc.
Première tentative de mise en correspondance entre des faits expérimentaux et des hypothèses. Premières spécifications : que demande-t-on au système de commande ? régulation, poursuite, optimisation, etc. ?
Toutes ces réflexions débouchent sur un premier simulateur, frustre, qui n’a que la simple ambition de mettre en place une première cohérence entre toutes ces informations, sans prétendre simuler quantitativement de façon précise le réel.
C’est une phase délicate, où le métier intervient et où les contacts humains ont leur importance.
Sur ce premier simulateur, on va pouvoir dialoguer et entreprendre l’étape fondamentale suivante.
b) Synthèse des protocoles d’essais
Ou bien le processus n’existe pas et, dans ce cas, on travaillera sur un modèle théorique, qui a le plus souvent servi au calcul de la structure matérielle du processus, ou bien il existe et il va falloir par itérations successives caler les modèles qui vont se perfectionner à l’occasion d’application de signaux de tests. Cela va permettre de faire tendre le comportement du modèle vers celui du processus.
Il convient tout d’abord de s’assurer de la qualité du système de mesure : étalonnage cohérent des capteurs, fidélité de l’instrumentation, qualité du système d’acquisition de données, fréquence d’échantillonnage, capacité de stockage, possibilité de tracer et d’observer les signaux, etc.
L’ensemble des signaux de test, dit protocole d’essai, va jouer un rôle fondamental....
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Pratique industrielle
BIBLIOGRAPHIE
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(1) - BITMEAD (R.R.), GEVERS (M.), WERTZ (V.) - Adaptive optimal control : the thinking man’s GPC. - Prentice-Hall, 1990.
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(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.
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(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.
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(5) - CORRIOU (J.P.) - Commande des procédés. - Tec. et Doc. 1996, Paris.
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(6) - CUTLER (C.R.), RAMAKER (B.L.) - Dynamic matrix control, A computer control...
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