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)
-
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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Interprétation
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2. Procédure
Rappelons ici les étapes de toute identification de processus industriel, que nous illustrerons avec cet exemple industriel réel.
2.1 Modélisation
Elle vient d’être vue ; la structure à identifier est donc de la forme indiquée sur la figure 4.
Les variables GV et PV peuvent être actionnées volontairement, alors que la variable P coll (pression dans le collecteur) considérée a priori comme une variable de tendance, n’est pas directement mesurée.
Cependant la prise en tendance de la contre-pression P aval est à faire avec précaution. En effet, elle est influencée par la pression du collecteur P coll perturbée et indépendante, mais aussi par les actions des vannes GV et PV. La prise en compte de P aval impose donc soit de bloquer les vannes et d’identifier avec les variations naturelles de P coll , soit d’identifier
et
. La complication induite s’est révélée en fait a posteriori non nécessaire devant les performances obtenues naturellement par la régulation prédictive.
Il convient toujours de s’assurer que les signaux de tendance soient parfaitement exogènes, non pollués par les actions endogènes des régulateurs.
HAUT DE PAGE2.2 Protocole d’essai
Il s’agit d’appliquer des protocoles d’excitation dynamique indépendants afin d’identifier le comportement dynamique du processus. C’est une opération importante et délicate. Importante, car de la qualité de ces signaux dépend l’incertitude ou la qualité du modèle et donc de la commande, comme nous le verrons. Délicate, car il s’agit de perturber une production par l’application de signaux de tests sur-ajoutés, et donc de perturber un producteur dans ses habitudes de fonctionnement.
Amplitude (A ) et durée de l’horizon (H ) du protocole d’essai sont donc à...
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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).
-
(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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