Bibliographie & annexes
Présentation
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RÉSUMÉ
Le présent article concerne une application de la modélisation Bond Graph pour la surveillance en ligne d'une installation de génération de vapeur d'une puissance de 55 KW et qui représente le fonctionnement à échelle réduite d'une centrale thermique. Ce travail présente le modèle Bond Graph dynamique, complexe dû au couplage des différents phénomènes (thermique, fluidique, mécanique, électrique), puis l'implémentation temps réel, ainsi que le test des algorithmes de surveillance (générés directement du modèle Bond Graph) sur l'interface graphique de supervision.
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Belkacem OULD BOUAMAMA : Professeur, Directeur de la recherche à l'École polytechnique universitaire de Lille Polytech Lille - Responsable de l'Équipe MOCIS au Laboratoire d'automatique génie informatique et signal (LAGIS) UMR CNRS8219
INTRODUCTION
En informatique industrielle, la supervision des procédés est une application de contrôle-commande évolué et de surveillance (en termes de détection et localisation de défauts). Dans les processus industriels, le système de supervision est connu sous l'appellation de SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition), qui inclut des composants matériels (collecte des données) et logiciels (génération des alarmes sur la base d'algorithmes de surveillance). Un logiciel de supervision fonctionne généralement sur un ordinateur en communication, via un réseau local ou distant industriel, avec un ou plusieurs équipements :
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Automate programmable industriel (API) ;
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ordinateur ;
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carte spécialisée.
Dans le monde industriel, la régulation automatique de type PID (Proportionnel intégral dérivée), ou avancée (de type observateur ou flou, par exemple) est bien maîtrisée. L'application industrielle des systèmes de surveillance en ligne est, par contre, peu développée. Elle se limite souvent à des systèmes de seuillage des variables et/ou un suivi des variables (monitoring) : l'opérateur humain reste encore le « superviseur » principal. La robustesse et la fiabilité les nombreux outils académiques développés dans la littérature [AG 3 550], ainsi que les contraintes de sécurité, sont des verrous technologiques à résoudre.
Le présent article, qui est une suite à l'article [AG 3 550], a pour objectif l'application des modèles bond graph pour la surveillance en ligne d'une installation réelle complexe représentant le fonctionnement d'une centrale thermique. Il est organisé comme suit :
La première partie présente la description et la modélisation dynamique de l'installation en tenant compte des incertitudes paramétriques du système. L'installation est alors représentée par un modèle bond graph incertain sous forme de transformations linéaires fractionnelles, dites « LFT » (Linear Fractionnal Transformation). L'intérêt des bond graphs pour cette tâche est justifié par la complexité du processus non linéaire (en raison du couplage de plusieurs phénomènes : mécanique, thermodynamique, thermique, fluidique…) et l'approche modulaire pour la représentation d'une façon graphique des incertitudes.
Les modèles obtenus sont utilisés dans la deuxième partie pour la génération systématique des indicateurs de fautes robustes, et des seuils adaptatifs pour éviter les fausses alarmes.
Dans la troisième partie, ces valeurs de sensibilité des résidus sont analysées dans la phase d'implémentation temps réel, pour déterminer les seuils de détection des fautes en utilisant un logiciel de supervision temps réel basé sur DSPACE (Digital Signal Processing And Control Engineering). Des scenarii de défaillance sont introduits expérimentalement sur le processus pour tester la validité et la robustesse des algorithmes développés.
Enfin, la quatrième partie conclut l'article.
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Implémentation du système de surveillance
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1. Modèle bond graph de l'installation
1.1 Méthodes de surveillance en ligne
On distingue sommairement deux types de méthodes de surveillance en ligne :
-
celles qui utilisent des modèles opératoires construits à partir des lois physiques du processus ;
-
celles qui se basent sur les observations historiques ou à base de signal.
Ces dernières méthodes (dites « sans modèle a priori » ou « externe ») ne nécessitent pas de modèles analytiques. Elles font alors appel à des procédures d'apprentissage et de reconnaissance de formes, ou à l'intelligence artificielle, mais doivent connaître a priori tous les états de fonctionnement (normal et défaillant) : ce qui est souvent irréalisable dans les systèmes réels.
Les performances des premières méthodes dépendent fortement du modèle utilisé, mais ne nécessitent pas un apprentissage sur le procédé réel. Même si leurs mises en œuvre nécessitent une modélisation physique précise, de nombreux travaux ont été menés pour assouplir cette contrainte (en tenant compte des incertitudes). Ainsi, dans l'article [AG 3 550] est développée la théorie bond graph. Soit un outil à caractère multidisciplinaire pour la conception intégrée des systèmes de surveillance robustes aux incertitudes paramétriques, introduit directement sur le modèle graphique qui est ensuite utilisé pour la génération des algorithmes de supervision en ligne. Cette théorie a été illustrée par un exemple pédagogique : un moteur à courant continu.
Le bond graph qui possède des propriétés comportementales, graphiques et causales, exploitant ainsi les avantages des modèles qualitatifs et quantitatifs, est bien adapté pour la surveillance des systèmes multiphysiques complexes mettant en œuvre plusieurs phénomènes.
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Modèle bond graph de l'installation
BIBLIOGRAPHIE
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(1) - DENÈFLE (R.) - Modélisation locale diphasique eau-vapeur des écoulements dans les générateurs de vapeur. - Thèse de Doctorat, Université Bordeaux 1, 14 nov. 2013.
-
(2) - ASTRÖM (K.J.), BELL (R.D.) - Drum-boiler dynamics. - Automatica, 36, p. 363-378 (2000).
-
(3) - ORDYS (A.W.) et al - Modelling and simulation of power generation plants. - Series Advances in industrial control, 311 p. (1994).
-
(4) - THOMA (J.U.), OULD BOUAMAMA (B.) - Modeling and simulation in thermal and chemical engineering : bond graph approach. - Springer Verlag, ISBN:3540663886, 219 p. (2000).
-
(5) - TYLEE - Pseudo bond graph representation of PWR pressurised dynamic. - Trans. ASME J. Dynamic System Measure Control, vol. 105, p. 255-263 (1983).
-
(6) - RIMAUX,...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
INTOUCH : logiciel de supervision http://www.wonderware.fr/img/file/Brochures/Brochure_Wonderware_InTouch_FR.pdf
PANORAMA : logiciel de supervision https://www.franceenvironnement.com/produit/panorama-e2
WINCC : logiciel de supervision http://www.automation.siemens.com/salesmaterial-as/brochure/fr/brochure_simatic-wincc-flexible_fr.pdf
DSPACE : logiciel de supervision http://www.dspace.com
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