Bibliographie & annexes
Présentation
En anglais
RÉSUMÉ
La commande prédictive proposée dans cet article est de plus en plus courante, tant elle propose un rapport coût/performance intéressant. Elle est fondamentalement à base de modèle, c’est pourquoi cet article s’attache tout d’abord à décrire les problèmes et les solutions proposées afin d’obtenir ces modèles. Sont donc décrit les différents aspects que sont le type de modèle, l’identification, le protocole d'essai, l'analyse des signaux d'entrée et de sortie et les diverses procédures d'identification avec les logiciels correspondants.
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Predictive control offers an interesting cost-performance ratio and is therefore increasingly used. As it is fundamentally based on models, this article describes the issues and solutions offered in order to obtain such models. It thus describes the types of models, identification process, test protocol, analysis of input and output signals as well as the various identification processes with the corresponding software.
Auteur(s)
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Jacques RICHALET : Docteur en Sciences - Fondateur et ancien directeur d'ADERSA
-
Guy LAVIELLE : Consultant, ancien automaticien - Ingénieur retraité du groupe Arcelor
-
Joëlle MALLET : Professeur en automatique avancée, - Institut de régulation et d'automatisation
INTRODUCTION
Cet article s'adresse aux techniciens et ingénieurs chargés d'installer dans les sites de production industriels des systèmes de commande automatique. La Commande Prédictive ici proposée est de plus en plus utilisée, car elle a des caractéristiques qui répondent bien aux besoins des utilisateurs avec un rapport coût/performance intéressant. C'est avec la volonté de rendre le message facilement accessible que cette commande est présentée ici de la façon la plus simple possible, alors que des justifications mathématiques sont disponibles dans d'autres documents plus théoriques.
Elle se présente sous la forme d'un algorithme de commande implantable, ou souvent déjà pré-implanté, dans les automates et systèmes de commande actuellement disponibles industriellement.
Tous les processus dans leurs environnements propres sont particuliers avec des objectifs bien spécifiques ; il ne s'agit pas d'appliquer des « recettes » mais plutôt de fournir des bases de solution à partir desquelles l'automaticien local pourra, selon sa compétence, adapter la méthode et son réglage au cas précis.
La loi de commande utilise en temps réel un modèle dynamique du processus, dont l'identification constitue l'essentiel du travail à effectuer.
La commande PFC est la plus ancienne commande prédictive, elle a été conçue volontairement ‘facile à comprendre’ et à implanter, mais elle assure en général de meilleures performances en précision et stabilité que la régulation PID traditionnelle, qu'elle ne cherche pas à remplacer mais dont elle souhaite prendre le relais lorsque celle-ci bute sur ses limites.
La commande prédictive est fondamentalement à base de modèle et nous commençons donc par décrire les problèmes et les solutions proposées pour obtenir ces modèles qui seront implantés et utilisés en temps réel dans l'organe de commande.
L'expertise technique et scientifique de référence
MOTS-CLÉS
applications logiciel procédure modélisation et identification de processus Modélisation régulation prédictive à modèle interne commande de processus industriel
KEYWORDS
applications | software | principle | modeling and identification of processes | modeling | internal model predictive regulation | control of industrial processes
DOI (Digital Object Identifier)
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Présentation
Annexe : logiciels d'identification
En anglais
7. Conclusion
Un modèle n'est utile que s'il a été validé, identifié, c'est-à-dire que s'il se comporte comme le processus qu'il est censé représenter. Sinon il ne pourra pas remplacer ce processus physique dans une simulation quelconque et ne pourra pas servir à réaliser une prédiction du comportement de l'objet physique soumis à une entrée connue, dans le cas de la commande.
Prétendre obtenir une identité de comportement du modèle avec celui de l'objet physique est prétentieux. C'est au mieux une similitude de comportement dans des conditions particulières bien définies, que l'on peut espérer atteindre, similitude parfois heureusement très bonne.
Plusieurs écueils sont à éviter :
-
ne pas se replacer dans le cadre de la théorie des systèmes. Plaquer une représentation mathématique sur un phénomène physique nécessite un effort certain d'abstraction. En effet c'est là que l'on trouve le plus souvent la cause des échecs de l'identification, en ne se replaçant pas dans le cadre de l'« approche système », avec ses notions fondamentales d'état, de structure et d'invariance. Exprimée ou pas, l'identification impose, à un moment donné, que l'on fasse une réflexion personnelle, sur ce qu'est la connaissance d'un processus, sinon on reste au niveau de l'outil informatique, qui risque de masquer les vrais problèmes ;
-
ne pas se replacer dans le cadre des bonnes pratiques de la mesure. Il faut prendre toutes les précautions avec les signaux qui viennent du monde extérieur, car ils peuvent être entachés de toutes sortes d'artéfacts qui risquent de passer dans les paramètres du modèle, sans que l'on ne s'en aperçoive ;
-
ne pas appliquer le bon protocole. Contrairement à ce que dit la théorie des systèmes, le comportement apparent d'un processus n'est pas invariant, mais dépend (en apparence bien sûr) du signal d'entrée. Souvenons-nous : un processus dynamique stable se comporte comme un gain pur à très basse fréquence et comme un intégrateur pur à très haute fréquence, dans le cadre de l'approximation des mesures. Où est l'invariance dans ce cas ?
-
réduire l'identification au choix du « bon algorithme ». La majorité des ouvrages académiques ne traitent que de l'algorithmique de l'identification, principalement réduite à la minimisation d'une distance d'état. En effet c'est la partie...
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Conclusion
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - HIMMELBLAU (D.M.) - Applied nonlinear programming - Mc Graw Hill (1972).
-
(2) - RICHALET (J.) - Pratique de l'identification - ADERSA, Hermès (1998).
-
(3) - LANDAU (I.D.) - Identification et commande des systèmes - Hermès (1999).
-
(4) - BORNE (P.), DAUPHIN-TANGUY (G.), RICHARD (J.P.), ROTELLA (F.), ZAMBETAS (I.) - Modélisation et Identification des Processus - Tomes 1 et 2, Technip, Paris (1992).
-
(5) - LANDAU (I.D.) - Commandes systèmes - Éditions Hermès, Paris (2002).
-
(6) - BOUCHER (P.), DUMUR (D.) - La commande prédictive - Technip, Paris (1996).
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...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
Applications industrielles de la commande prédictive PFC (SEE / ISA), juin 2012.
HAUT DE PAGE
1 CD : Applications industrielles de la commande prédictive PFC SEE/ISA.
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