Bibliographie & annexes
Présentation
En anglais
Auteur(s)
-
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)
-
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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Validation multivariable
En anglais
4. Mise en œuvre de l’identification
4.1 Petite Vanne (PV)
Divers échelons appliqués à la consigne du régulateur de position de la petite vanne (PV), donnent, après les pré-traitements ci-dessus exposés, les résultats des figures 7, 8 et 9, où sont indiquées :
-
les valeurs des paramètres b 0 , a 2 , a 1 de la fonction de transfert :
![]()
où :
- PV :
- est la commande donnée au positionneur de la petite vanne,
-
la valeur du critère
![]()
-
la Différence Objet-Modèle DOM = S M (t) – S o (t)
le temps étant exprimé en secondes.
dans ces figures, et les suivantes. S o et S M ainsi que DOM sont exprimés en millimètres de colonne d’eau (mm H2O) dont l’équivalent en unités SI, le pascal, est : 1 mm H2O = 9,81 Pa.
La figure 10 représente le sous-espace paramétrique (a 1 , b 0), le plus significatif, correspondant à ces divers essais, pour choisir un modèle final avec ses incertitudes et pour éliminer des essais a priori incohérents avec l’ensemble des résultats, mettant en évidence soit des effets non linéaires, soit des artefacts non significatifs (C 0 = C min × 1,1) [2].
...
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Mise en œuvre de l’identification
BIBLIOGRAPHIE
-
(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).
-
(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).
-
(6) - SODERSTROM (T.) - Systems identification. - Prentice Hall (1989).
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