Article de référence | Réf : S7582 v1

Description du procédé et phénomène à contrôler
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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De la conception au prototypage, jusqu'à l'industrialisation, la référence pour sécuriser le développement de vos projets industriels.

DOI (Digital Object Identifier)

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


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3. Description du procédé et phénomène à contrôler

Le réseau artificiel neuronal a été intégré dans le système de contrôle/commande d’unités de production métallurgique et plus particulièrement de tandems de laminoirs à chaud et à froid pour produit plat ou tôle (figure 7).

La transformation des aciers plats après la coulée continue est composée de plusieurs étapes de traitement du produit dont deux étapes importantes de laminage :

  • le laminage à chaud ;

  • le laminage à froid.

Lors de la première étape de laminage, l’acier est à une température d’environ 850 C et l’objectif est d’effectuer une réduction sur le produit afin de passer d’une épaisseur d’entrée d’environ 20 mm à des épaisseurs de sortie de quelques millimètres. Cette déformation est effectuée dans une succession de cages de laminoirs.

Le nombre typique de cages d’un tandem de laminoirs à chaud est de 6 ou 7. Le deuxième objectif majeur du tandem de laminoirs à chaud est l’obtention des caractéristiques métalliques tout en maîtrisant la température de laminage.

Lors de la deuxième étape de laminage, la bobine d’acier provient du laminage à chaud après avoir subi un ou plusieurs traitements thermiques et chimiques. La bobine est alors froide. L’objectif du tandem de laminoirs est de réduire l’épaisseur de la tôle pour atteindre des épaisseurs de 700 à 150 µm. Les autres objectifs du tandem de laminoirs à froid sont la planéité et l’état de surface de la tôle. Le nombre classique de cages d’un tandem de laminoirs à froid est de 4 ou 5.

Les tôles produites sur ces unités de production sont destinées aux industries automobile, électroménager et alimentaire.

La réduction d’épaisseur est obtenue par déformation plastique du métal entre deux cylindres appelés « cylindres de travail » qui sont en rotation inverse. On appelle réduction le rapport de l’écart d’épaisseur avant et après déformation à l’épaisseur avant défor-mation.

Afin de déformer la bande de façon permanente, il faut lui appliquer une contrainte minimale, faute de quoi, après relâchement de l’effort, elle revient de façon élastique à son état...

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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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