Présentation
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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Étude théorique et développement du nouveau contrôleArticle inclus dans l'offre
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4. Description du contrôle
Deux types de contrôle ont été développés et mis en service par ALSTOM sur des sites industriels :
-
le filtrage non linéaire à base de réseau de neurones pour éliminer, du signal de mesure de l’effort de laminage, les perturbations générées par l’excentricité des cylindres ;
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la compensation active de l’excentricité des cylindres à base de réseau de neurones.
4.1 Filtrage non linéaire à base de réseau de neurones
Principe
Une modélisation de l’excentricité est effectuée à partir d’un réseau de neurones (figure 12) ; ce réseau est alimenté par la position angulaire de chaque cylindre du laminoir et produit un signal représentatif de l’excentricité des cylindres.
La force de laminage filtrée est obtenue en soustrayant l’excentricité estimée de la force de laminage brute.
Les coefficients de pondération sont déterminés en ligne par une analyse et un traitement de la force de laminage filtrée.
Deux modélisations de l’excentricité ont été mises en œuvre ...
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BIBLIOGRAPHIE
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-
(2) - HARDY (J.-M.), STRASSERA (A.) - Les réseaux de neurones. - 1998.
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(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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