Article de référence | Réf : S7582 v1

Acceptation et utilisation
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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Présentation

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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8. Acceptation et utilisation

Outre le problème de sécurité évoqué ci-dessus 7, quelques autres aspects sont déterminants pour que ces nouvelles technologies, et plus particulièrement les réseaux artificiels neuronaux, soient acceptées et utilisées.

Les nouvelles technologies doivent être conçues pour être utilisées par des ingénieurs de mise en service ou de maintenance, sans qualifications poussées.

Par comparaison avec les techniques de régulation bien connues de type PID (proportionnel intégral dérivé), les exigences pour les applications avec des réseaux neuronaux sont les suivantes :

  • l’intégration dans un environnement connu avec des outils standards connus ;

  • des règles et des instructions faciles à suivre pour le réglage des paramètres des applications ;

  • un nombre limite de paramètres des réseaux neuronaux à régler à ne pas dépasser ;

  • des règles simples et claires pour évaluer le comportement stationnaire et dynamique des réseaux neuronaux avec assistance en cas de défauts.

Pour les applications décrites dans ce document, ces conditions ont été remplies. La mise en œuvre s’effectue dans l’environnement d’automatisme d’ALSTOM (ALSPA C80-HPC) bien connu du personnel de mise en service et de maintenance. Le nombre de paramètres qu’il est nécessaire de régler pour faire fonctionner l’installation est maîtrisable.

Pour le système de filtrage non linéaire, hormis le taux d’apprentissage, la structure du réseau et les algorithmes d’apprentissage sont définis et fixés par un spécialiste. Seul le taux d’apprentissage qui est exprimé, pour des raisons de simplicité, en constante de temps et bande passante, est ajusté lors de la mise en service.

Pour la compensation active, on retrouve des choses similaires, le nombre de paramètres à ajuster en mise en service est légèrement supérieur en raison des régulateurs...

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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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