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
Protocole d'essai
En anglais
3. Identification
3.1 Prétraitement
L'identification, calage du modèle à partir de données expérimentales, commence par l'acquisition et le traitement de signaux entrée/sortie, provenant de l'application d'un protocole d'essai sur le processus qu'il s'agit de modéliser. Ces signaux sont acquis à partir du système de commande (automate...) sous forme discrète échantillonnée. Ils vont tout d'abord être prétraités et filtrés. L'opération proprement dite d'identification peut alors commencer. Tout ce prétraitement a une grande influence sur la qualité du modèle qui en découlera.
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La période d'échantillonnage doit être adaptée à la dynamique du signal et à la dynamique du processus à identifier. Deux considérations sont à prendre en compte :
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le théorème de Shannon qui impose, pour ne pas perdre d'information, que la période d'échantillonnage Tech ...
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Identification
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).
-
...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
Applications industrielles de la commande prédictive PFC (SEE / ISA), juin 2012.
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1 CD : Applications industrielles de la commande prédictive PFC SEE/ISA.
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