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Article

1 - NATURE DES PROCESSUS INDUSTRIELS. MODÉLISATION

2 - PRINCIPES DE BASE D’UNE BOUCLE DE RÉGULATION

3 - ALGORITHMES DE COMMANDE

4 - INTÉGRATION DES CHAÎNES DE RÉGULATION EN RÉSEAU

5 - CONCLUSION

Article de référence | Réf : S7090 v1

Algorithmes de commande
Principes des chaînes de régulation

Auteur(s) : Sylviane GENTIL, Éric ZAMAÏ

Date de publication : 10 mars 2003

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Auteur(s)

  • Sylviane GENTIL : Professeur à l’École nationale supérieure d’Ingénieurs électriciens - de l’Institut national polytechnique de Grenoble

  • Éric ZAMAÏ : Maître de conférences à l’École nationale supérieure d’Ingénieurs électriciens - de l’Institut national polytechnique de Grenoble

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INTRODUCTION

Le contrôle est un concept de sens commun. On en trouve des exemples dans le monde naturel, dans le monde vivant entre autres (par exemple la régulation de la température du corps humain). On situe ses premières réalisations technologiques à l’antiquité (clepsydre de Ktesibios en – 300 : une régulation de niveau (de type chasse d’eau) maintient un débit constant à la sortie d’un réservoir ; ce débit alimente un bac dont la hauteur sert alors à mesurer le temps). Mais il a fallu attendre le XIXe siècle pour que les propriétés des boucles de régulation soient étudiées de façon formelle. Depuis, les progrès sont constants.

Étant une réponse efficace à la rude compétition industrielle, l’automatique a connu de grandes mutations ces dernières années. Les secteurs classiques qui ont vu naître l’automatique moderne, comme la pétrochimie, la sidérurgie, le nucléaire, la production d’énergie ou ceux plus récents de la pharmacie, ou de l’agroalimentaire sont toujours des terrains d’application de commande avancée. Mais d’autres secteurs se sont récemment ouverts, dans l’industrie (l’espace, le transport), dans la recherche (les télescopes géants, les sondes spatiales, l’appareillage médical sophistiqué, les véhicules autonomes) ou dans la vie quotidienne (têtes de lecture de disques laser, électroménager « intelligent »).

Automatiser peut avoir des objectifs divers. Citons :

  • augmenter les performances du système de production : améliorer la qualité du produit fini, diminuer sa variabilité, augmenter la quantité de produit fabriqué ou diminuer le temps de fabrication ;

  • diminuer les coûts de fabrication : minimiser la quantité de matière première utilisée, l’énergie nécessaire au procédé de fabrication, introduire la récupération de sous-produits (dont le recyclage induit des boucles internes, des couplages forts entre variables) ;

  • améliorer la sécurité de l’installation industrielle, des hommes qui y travaillent et de l’environnement ; permettre la traçabilité des produits (nécessité dans l’industrie agroalimentaire, par exemple) ;

  • commander à distance : cela est particulièrement important pour les applications nucléaires ou spatiales ;

  • offrir des produits et des services personnalisés, améliorer le confort (évolution de l’industrie automobile par exemple, où les modèles de véhicules sont modulables et pour lesquels de plus en plus de variables sont contrôlées – freinage ABS, répartiteur de freinage, capteur de pluie, allumage automatique des feux de croisement...) ;

  • diminuer le temps nécessaire à l’innovation.

La variété des problèmes amène bien sûr la variété des solutions. Par ailleurs, on constate que l’automatisation d’une installation conduit généralement à la réorganisation de la production, à la rationalisation des opérations, à la synchronisation entre divers ateliers, entre la production, l’approvisionnement et la demande. En effet, l’optimum global n’est pas la somme des optimums locaux. Optimiser entièrement une entreprise conduit à s’intéresser à tous les niveaux, depuis les procédés de fabrication jusqu’aux services de gestion. Il faut décider au niveau global, et cela nécessite une excellente réactivité, le partage des informations en temps réel, et donc une collaboration de plusieurs entités et services. L’automatisation conduit donc à un changement dans l’organisation et dans les mentalités d’une entreprise. La solution moderne n’est plus dans une hiérarchie boucles locales/supervision globale, recopiée dans l’architecture informatique micro-calculateur/calculateur centralisé. La chaîne de régulation n’est plus un tout, réglé indépendamment, mais communique avec le reste du système de contrôle-commande, dans le cadre d’un réseau informatique.

L’automatisation a pour conséquences une diminution des emplois non qualifiés et une augmentation des emplois qualifiés. En effet, pour les systèmes très complexes, on continue à trouver des hommes qui surveillent l’ensemble du système et de sa commande et qui peuvent agir sur le système (opérateurs dans les salles de commande de la plupart des installations industrielles, pilotes d’avion, cosmonautes...). Par ailleurs, on constate que l’automatique est une discipline transversale, reposant sur d’autres disciplines scientifiques, celles qui permettent de comprendre le fonctionnement du système à automatiser (génie hydraulique, thermique, électrique, mécanique...) et celles qui permettent de réaliser le système de commande (de nos jours essentiellement l’informatique). Le travail de l’ingénieur automaticien est un travail d’intégrateur.

Dans le texte ci-après, le lecteur découvre dans une première partie une analyse de la nature des processus industriels et les outils de modélisation permettant de les représenter.

La deuxième partie décrit les principes de base d’une boucle de régulation, sa structure, ses constituants et ses principales propriétés.

La troisième partie décrit rapidement des algorithmes de régulation, comme les traditionnels PID et quelques solutions de commande avancée.

La quatrième partie donne un aperçu des autres fonctions intégrées dans les chaînes de régulation, comme la surveillance, et présente les architectures décisionnelles et opérationnelles les mettant en œuvre.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-s7090


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3. Algorithmes de commande

L’analyse du type processus à corriger et des spécifications de la régulation permet en général de choisir le type de correcteur à implanter. Il est important pour la conception de la commande de savoir si le processus est stable ou non en boucle ouverte. Une autre caractéristique importante est la présence d’un retard pur, qui a tendance à déstabiliser le système lorsque l’on ferme la boucle et peut exiger des méthodes de synthèse adaptées. La présence ou non d’intégrateurs dans le système amène à choisir combien le régulateur doit en comporter. Ces considérations permettent d’obtenir une structure de régulateur.

La connaissance de la fonction de transfert en boucle ouverte du processus et les calculs du paragraphe 2.3 permettent de calculer la fonction de transfert en boucle fermée, dont les propriétés les plus importantes sont liées à son polynôme caractéristique. On peut déterminer les paramètres du régulateur pour obtenir un polynôme caractéristique désiré, ou encore une fonction de transfert désirée en boucle fermée.

Dans les cas les plus simples, on peut s’épargner une étude théorique poussée et obtenir un fonctionnement satisfaisant de la boucle de régulation en utilisant un correcteur standard baptisé PID, du nom des trois actions simultanées qu’il produit : Proportionnelle, Intégrale, Dérivée.

Comme on l’a expliqué dans le paragraphe précédent, le régulateur doit garantir deux propriétés fondamentales de la boucle de régulation : la stabilité et la précision. Il y a en conséquence deux grands types d’action pour les correcteurs :

  • le correcteur doit améliorer la stabilité. Si l’on interprète cette action dans le diagramme fréquentiel du système en boucle ouverte, on doit améliorer la marge de phase, c’est-à-dire la marge de sécurité, mesurée...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - BRENIER (H.) -   Les spécifications fonctionnelles, Automatismes industriels et temps réel  -  . Dunod, 2001.

  • (2) - CNRS -   Le temps réel  -  . Groupe de réflexion temps réel du CNRS, Techniques et Sciences Informatiques (TSI), 1988.

  • (3) - COMBACAU (M.) -   Contribution à la surveillance hiérarchisée des systèmes complexes  -  . Diplôme d’habilitation à diriger des recherches de l’Université Paul-Sabatier de Toulouse.

  • (4) - FLAUS (J.-M.) -   La régulation industrielle  -  . Hermès, Traité des Nouvelles Technologies, série Automatique, 1994.

  • (5) - GALICHET (S.) -   Contrôle fou : de l’interpolation numérique au codage de l’expertise  -  . Diplôme d’habilitation à diriger des recherches de l’Université de Savoie.

  • (6) - HENNET...

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