Bibliographie & annexes
Présentation
English
Auteur(s)
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Fabrice SORIN : Chef du Service Contrôle et Régulation Procédés - ALSTOM Power Conversion France
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Lionel BROUSSARD : Ingénieur Développement Service Contrôle et Régulation Procédés - ALSTOM Power Conversion France
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Pierre ROBLIN : Directeur Technique Technologie et Systèmes Standards - ALSTOM Power Conversion France
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Lire l’articleINTRODUCTION
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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Intégration dans un environnement d’automatisme
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5. Étude théorique et développement du nouveau contrôle
Les contraintes industrielles de modernisation et d’amélioration des performances des installations sont telles qu’il n’est plus possible de stopper ou ralentir la production pour tester une nouvelle fonction.
La mise en œuvre de nouvelles techniques ne doit pas entraîner de perturbations sur le procédé et sur les produits réalisés.
Les stratégies innovantes dans le domaine de la régulation ne peuvent donc être installées sur des outils industriels qu’après avoir été testées et éprouvées en simulation.
Les régulations basées sur des réseaux de neurones ont fait l’objet d’une étude en simulation approfondie. Alstom dispose de nombreux modèles de comportement des différents constituants d’un tandem de laminoirs.
Un simulateur du procédé simulant les phénomènes d’excentricité a été conçu sous MATLAB/SIMULINK de la société The Math-Works (figure 19). Puis la conception du réseau de neurones et des régulateurs a été étudiée et testée sous le même environnement logiciel.
L’algorithme a pu être mis au point en simulation en s’appuyant sur tous les outils offerts par la suite logicielle de la société The MathWorks.
Enfin, pour valider définitivement l’algorithme, une campagne de mesure a été effectuée sur un site industriel pour collecter les données d’entrée du système afin de pouvoir les injecter dans le simulateur et vérifier que les résultats obtenus donnaient des résultats d’une même qualité que ceux obtenus avec des signaux d’entrée générés directement par le simulateur.
Sur la figure 20, on peut observer un résultat de simulation correspondant à un test de modélisation de l’excentricité par un réseau de neurones réalisant une modélisation physique de la forme du cylindre.
Sur ce graphe, la courbe bleue représente le signal de perturbation généré par le simulateur, tandis que le signal noir représente l’excentricité estimée et le signal gris l’erreur entre ces deux signaux.
On peut noter une excellente corrélation entre la perturbation d’excentricité...
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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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