Article de référence | Réf : S7582 v1

Compensation d’excentricité cylindre sur un tandem de laminoirs à froid
Régulation d’un processus industriel par réseaux de neurones

Auteur(s) : Fabrice SORIN, Lionel BROUSSARD, Pierre ROBLIN

Date de publication : 10 juin 2001

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Auteur(s)

  • Fabrice SORIN : Chef du Service Contrôle et Régulation Procédés - ALSTOM Power Conversion France

  • Lionel BROUSSARD : Ingénieur Développement Service Contrôle et Régulation Procédés - ALSTOM Power Conversion France

  • Pierre ROBLIN : Directeur Technique Technologie et Systèmes Standards - ALSTOM Power Conversion France

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INTRODUCTION

Le souci d’améliorer les performances des processus industriels et de réduire les coûts sont des raisons déterminantes pour l’introduction de nouvelles stratégies de régulation dans les techniques d’automatisme. Dans son calculateur d’automatisme temps réel rapide, ALSTOM intègre la technique de modélisation et d’apprentissage en ligne de processus par des réseaux artificiels neuronaux. Ceux-ci permettent de représenter des relations fonctionnelles complexes difficiles à décrire sous une forme analytique de systèmes non linéaires ou de systèmes variables en fonction du temps.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-s7582


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10. Compensation d’excentricité cylindre sur un tandem de laminoirs à froid

Lorsque l’on étudie l’épaisseur du produit à la sortie d’un tandem de laminoirs, on s’aperçoit que pour améliorer les performances, il est nécessaire d’éliminer les perturbations générées par les excentricités des cylindres.

L’analyse spectrale de l’épaisseur à la sortie du tandem permet de voir très nettement les fréquences engendrées par l’excentricité de chaque cylindre de chaque cage (figure 11).

Une étude de la contribution des harmoniques des cylindres de chaque cage a été effectuée afin de déterminer le nombre de fréquences influentes pour chaque type de cylindre et chaque cage.

Les figures 26 et 27 présentent la contribution cumulée du fondamental et des trois premiers harmoniques pour plusieurs cages d’un tandem de laminoirs à froid respectivement pour les cylindres de travail (WR Work Roll) et les cylindres d’appui (BUR Back Up Roll). Cette analyse a été effectuée sur l’écart type de l’épaisseur à la sortie du tandem de laminoir.

Sur ce tandem de laminoirs, nous pouvons constater que seuls le fondamental et le premier harmonique ont une importance significative sur l’écart type de l’épaisseur de sortie du tandem de laminoirs.

Nous avons donc retenu pour ce contrôle le mode de représentation spectrale pour la modélisation par réseau de neurones.

Le réseau de neurones a donc été conçu pour compenser deux fréquences par cylindre. Les cylindres de travail étant appairés, c’est-à-dire ayant le même diamètre, on modélisera les deux cylindres de travail comme un cylindre équivalent. Par contre, les cylindres d’appui pourront avoir des diamètres différents. Le réseau de neurones modélise donc pour ce laminoir trois cylindres avec deux fréquences par cylindre. Soit un total de six neurones sur la première couche et un sur la couche de sortie. Ce contrôle sera mis en œuvre sur chacune des cages du tandem de laminoirs.

Sur une même bobine, nous avons fait des relevés lorsque la compensation est en service et lorsque la compensation est hors-service, puis nous avons fait l’analyse spectrale de ces deux...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - YASMINE (Y.) -   Stage sur les réseaux de neurones.  -  CICT, 1999. http://www.cict.fr.

  • (2) - HARDY (J.-M.), STRASSERA (A.) -   Les réseaux de neurones.  -  1998.

  • (3) - ROSSI (F.) -   Introduction aux réseaux de neurones.  -  1997. http://www.ceremade.dauphine.fr/~rossi/work.html

  • (4) - HAMBRECHT (A.) -   Requirements for Integration of Neural Control in Automation Systems.  -  Third European Congress on Intelligent Techniques and Soft Computing. EUFIT ’95 Proceedings Vol. 3, p. 1861, Aachen, Germany, August 1995.

  • (5) - FECHNER (T.H.), NEUMERKEL (D.), KELLER (I.) -   Neural Network Filter for Steel Rolling.  -  ICNN ’94 IEEE International Conference on Neural Network, June 1994 in Orlando, USA.

  • (6) - HUNT (K.), SBARBARO (D.), ZBIKOWSKI (R.) -   Neural Network for Control Systems – A Survey, Automatica.  -  ...

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