Article de référence | Réf : S7582 v1

Intégration dans un environnement d’automatisme
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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6. Intégration dans un environnement d’automatisme

Les stratégies innovantes dans le domaine de la régulation ne peuvent être des îlots isolés au sein d’un environnement d’automatisme et, pour faciliter leur utilisation, il faut qu’elles s’intègrent totalement à un système moderne d’automatisme .

L’utilisation des ressources que ce type de système met à disposition en standard permet non seulement de réduire les coûts d’étude, mais offre aussi des avantages non négligeables à l’exploitant en améliorant et simplifiant les tâches d’exploitation, de maintenance et de résolution des défauts. Le personnel d’exploitation est capable d’effectuer ces tâches sans formation complémentaire. Ces stratégies représentent un gain de temps, un allègement d’efforts et une réduction des risques d’erreurs.

La mise en œuvre des réseaux artificiels neuronaux à l’aide du calculateur de régulation rapide d’Alstom offre ces avantages. Elle permet tant au concepteur qu’à l’utilisateur d’utiliser une technique innovante dans un environnement familier et convivial. L’étude des applications de ces réseaux de neurones se fait de façon simple et transparente par un système graphique de type CAO avec des modules appropriés de type blocs, semblables à ceux des diagrammes fonctionnels classiques (figure 21).

Pour une installation donnée, l’intégration dans l’infrastructure existante est immédiate et sans effort supplémentaire. En effet, toutes les ressources standards du système d’automatisme sont utilisables pour mettre en œuvre les éléments des réseaux de neurones et en assurer la maintenance (figure 22), mais aussi pour fournir toute la documentation associée nécessaire.

Par rapport aux solutions techniques mettant en œuvre des réseaux neuronaux non intégrés, la conception présentée ici offre une série d’avantages précis ayant des conséquences non négligeables, notamment sur les coûts et la fiabilité.

Dans un environnement d’installation...

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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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