Bibliographie & annexes
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RÉSUMÉ
Dans cet article, l’outil bond graph à caractère multidisciplinaire est utilisé pour la conception intégrée des systèmes de surveillance robuste, allant de la modélisation à la génération des algorithmes de supervision.
Les propriétés structurelles et causales du bond graph sont exploitées pour analyser les conditions de surveillabilité (aptitude à détecter et localiser les défauts) avant réalisation industrielle, de même qu'ensuite, dans une deuxième phase, pour implémenter les algorithmes de diagnostic robustes en ligne.
La méthodologie est illustrée ici par un exemple académique représenté par un moteur à courant continu.
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Belkacem OULD BOUAMAMA : Professeur-Directeur de la recherche à l'École polytechnique universitaire de Lille (Polytech) - Responsable de l'équipe MOCIS au Laboratoire d'automatique génie informatique et signal (LAGIS) UMR CNRS8219
INTRODUCTION
Si le contrôle et la régulation automatique sont largement maîtrisés par le monde industriel, la supervision en ligne est par contre peu développée. Une ambiguïté dans sa définition la réduit souvent à des tâches de suivi de paramètres (dit monitoring) ou de gestion d'alarmes par un seuillage des variables. Alors que la préservation du personnel et de l'environnement, et l'amélioration de la sûreté de fonctionnement des systèmes industriels reposent essentiellement sur les algorithmes de détection et d'isolation des défauts en ligne.
L'outil bond graph, qui a prouvé son efficacité pour construire des modèles de connaissance de systèmes multiphysiques, est utilisé ici pour la conception intégrée des systèmes de surveillance à base de modèle allant de :
-
la modélisation ;
-
la détermination hors ligne des conditions et moyens de surveillabilité avant réalisation industrielle ;
la génération d'algorithmes de surveillance robuste en ligne.
Afin d'améliorer les performances de décision dans l'étape de détection, des seuils adaptatifs tenant compte des incertitudes paramétriques du système physique sont générés directement du modèle bond graph. Cette démarche systématique de conception de système de surveillance est basée sur les propriétés causales, structurelles et comportementales du bond graph. Son aspect graphique permet l'automatisation des procédures de génération d'algorithmes de surveillance, à l'aide d'un outil logiciel dédié. Cette démarche méthodologique de modélisation, l'analyse et la génération d'indicateurs de fautes déterministes, puis robustes, sont illustrées pas à pas par une application pédagogique à un moteur à courant continu.
La première partie présente les principes, définition et rôle de la supervision dans l'industrie.
La deuxième partie présente un état de l'art des méthodes de surveillance en ligne des systèmes continus, ainsi que l'intérêt des bond graphs pour cette tâche.
Après une brève présentation de la modélisation par bond graph (car déjà détaillée dans d'autres articles des Techniques de l'ingénieur) et des propriétés de l'outil, le troisième chapitre décrit la méthodologie bond graph pour la conception des systèmes de surveillance en ligne.
Enfin, la quatrième partie est consacrée à l'amélioration de la robustesse de détection des systèmes de surveillance, en introduisant des modèles bond graph incertains sous forme de transformations linéaires fractionnelles, dites « LFT » (Linear Fractionnal Transformation).
La cinquième partie conclut l'article.
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Supervision en ligne des systèmes continus
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5. Conclusion
La réalisation d'un système de supervision à base de modèle est une opération coûteuse nécessitant plusieurs étapes complexes. L'outil bond graph, par ses propriétés causales et structurelles, et grâce à son aspect graphique et comportemental via son architecture fonctionnelle, est bien adapté à la conception intégrée de tels systèmes. Cela en allant de la modélisation, la détermination hors ligne des conditions et moyens de surveillabilité avant réalisation industrielle et, finalement, jusqu'à la génération d'algorithmes de surveillance robuste en ligne.
Afin d'améliorer la procédure de décision de génération des alarmes, pour éviter de fausses alarmes et la non-détection, des seuils adaptatifs, tenant compte des incertitudes paramétriques (explicitement introduites sur le modèle bond graph), sont générées directement du modèle bond graph de surveillance.
D'un point de vue pratique, les champs d'applications de cette méthode sont très vastes grâce à l'aspect énergétique et multi-physique des bond graphs, et à la forme LFT utilisée pour modéliser l'influence des incertitudes sur le système.
L'aspect graphique du bond graph a permis d'automatiser la génération des modèles et des indicateurs de fautes incertaines, diminuant ainsi le coût de la conception des systèmes de surveillance.
Un moteur à courant continu a servi d'exemple d'application pour illustrer les outils développés. Des applications sur des processus réels ont déjà été validées en ligne sur une installation industrielle de génération de vapeur d'une puissance de 70 kw, et mettant en œuvre le couplage de plusieurs phénomènes thermofluidiques, mécaniques et électriques .
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - MILLOT (P.) - Supervision des procédés automatisés et ergonomie. - Édition Hermès, Paris (1988).
-
(2) - BATTEUX (M.) - Diagnosticabilité et diagnostic de systèmes technologiques pilotés. - Université de Paris-Sud 11, no 2011PA112316, 13 déc. 2011.
-
(3) - BLANKE (M.), KINNAERT (M.), LUNZE (J.), STAROSWIECKI (M.) - Diagnosis and fault tolerant control. - Springer-Verlag, second edition (2010).
-
(4) - ISO 13381-1 - Condition monitoring and diagnostics of machines, prognostics – Part 1 : General guidelines. - International Standard, ISO (2004).
-
(5) - BASSEVILLE (M.) et NIKIFIROV (I.) - Detection of abrupt changes. Theory and Application. - Prentice-Hall (1993).
-
(6) - BRUNET (J.) et al - Détection et diagnostic de pannes. - Hermès...
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