Bibliographie & annexes
Présentation
En anglais
Auteur(s)
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Jacques RICHALET : Ingénieur civil de l’Aéronautique (École nationale supérieure de l’Aéronautique et de l’Espace) - Master of Sciences, Berkeley (USA) - Docteur ès sciences, Paris - Directeur scientifique de l’ADERSA (Association pour le développement de l’enseignement et de la recherche en systématique appliquée)
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Denis STIEVENART : Ingénieur civil de l’école polytechnique de Mons (Belgique) - Ingénieur instrumentiste service Automatisation Instrumentation (Sollac DK)
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Lire l’articleINTRODUCTION
Les fours de cokerie à enfournement TAB (Tout au Barillet) sont des unités très perturbées. À partir de charbon et par cuisson à haute température, elles doivent produire du coke sidérurgique et du gaz de cokerie qui, avec les cycles d’enfournement et de défournement des fours, sont fournis à des débits très variables avec des à-coups brutaux. Ces gaz, venant d’une batterie de fours, sont rassemblés dans de larges tuyaux dits « barillets » qui débitent dans un grand collecteur ; celui-ci amène la production vers une unité de lavage et d’épuration.
La recherche d’amélioration de performance et les contraintes d’environnement font qu’il est nécessaire d’améliorer la régulation de pression des barillets.
En effet, si cette pression est inférieure à la pression atmosphérique, des entrées d’air risquent de créer des combustions internes, et si la pression est trop élevée les fuites, fatalement toujours présentes sur ce type d’installation, risquent de libérer des gaz nocifs dans l’atmosphère. Afin de satisfaire strictement ces objectifs, une régulation hautement performante est nécessaire.
Les régulateurs classiquement utilisés dans le monde sur ce type de processus, par les unités sidérurgiques ordinaires, sont du type PID standard, mais cette technique de commande se trouve en limite de potentialité si les performances visées augmentent, dans l’effort actuel de compétitivité.
Étant donné la nature multivariable, non linéaire et très perturbée du processus, une commande prédictive s’impose donc, capable de prendre a priori en tendance, comme c’est le cas ici, les perturbations mesurées. On connaît [3] les avantages de ce type de commande : robustesse, performance, facilités de réglages, prise en compte de contraintes, etc., qui font qu’elle se répand rapidement dans tous les secteurs industriels aussi bien lents (par exemple fours) que rapides (par exemple laminoirs). Cependant, elle a aussi des inconvénients : elle nécessite un calculateur spécifique, et elle se fonde sur l’utilisation d’un modèle prédictif qu’il s’agit, ici, d’élaborer et d’identifier.
Le présent texte fait suite à l’article [R 7 140] (cf. archives) « Modélisation et identification des processus », dont il constitue un exemple d’application. Le lecteur devra donc prendre d’abord connaissance de ce texte.
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Présentation
Mise en œuvre de l’identification
En anglais
3. Interprétation
En procédant de la sorte, procédure classique qui utilise donc une suite de logiciels appropriés, on obtient un certain nombre de domaines correspondant à divers essais. L’analyse du modèle peut alors commencer. Divers essais de contenus fréquentiels différents, effectués dans des circonstances différentes, à plusieurs jours d’intervalle, donnent-ils le même résultat ? Il est clair que si l’on se contente d’une identification locale, on ne peut pas, dans des cas non académiques, trouver le même point de l’espace paramétrique de critère minimal. L’identification globale va permettre de trouver une intersection entre les divers domaines iso-D. Si elle est non nulle, on déterminera ainsi un modèle valable dans les divers cas rencontrés. Si elle est nulle, ou bien on acceptera le modèle de structure proposée mais avec un niveau C 0 d’adéquation plus mauvais afin qu’une intersection apparaisse, ou bien on devra reprendre les hypothèses de caractérisation si la qualité recherchée ne peut être dégradée.
Il convient enfin de s’assurer de la qualité du pouvoir prédictif du modèle et de tester, avec un essai multivariable complexe où toutes les entrées sont stimulées en même temps, la validité des différents modèles constituant le simulateur ; ces modèles ont été de préférence identifiés sur des essais monovariables indépendants, non pas parce qu’il n’existe pas d’algorithme d’identification multivariable (toujours nécessaire lors de perturbations mesurées), mais parce que l’interprétation en est souvent plus aisée.
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Interprétation
BIBLIOGRAPHIE
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(1) - RICHALET (J.) - Modélisation et identification du processus. - R7140, Traité informatique industrielle, Techniques de l’Ingénieur, avril 1983.
-
(2) - RICHALET (J.) - Pratique de l’identification. - ADERSA, Hermès, (1991).
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(3) - RICHALET (J.) - Pratique de la commande prédictive. - ADERSA, Hermès (1993).
-
(4) - FORTIER (A.) - Mécanique des fluides. - A1870, traité Sciences fondamentales, Techniques de l’Ingénieur, avril 1996.
-
(5) - LIUNG (L.), SÖDERSTROM (T.) - Theory and practice of recursive identification. - MIT Press (1983).
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(6) - SODERSTROM (T.) - Systems identification. - Prentice Hall (1989).
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