Bibliographie & annexes
Présentation
RÉSUMÉ
La commande prédictive proposée dans cet article est de plus en plus courante, tant elle propose un rapport coût/performance intéressant. Elle est fondamentalement à base de modèle, c’est pourquoi cet article s’attache tout d’abord à décrire les problèmes et les solutions proposées afin d’obtenir ces modèles. Sont donc décrit les différents aspects que sont le type de modèle, l’identification, le protocole d'essai, l'analyse des signaux d'entrée et de sortie et les diverses procédures d'identification avec les logiciels correspondants.
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Predictive control offers an interesting cost-performance ratio and is therefore increasingly used. As it is fundamentally based on models, this article describes the issues and solutions offered in order to obtain such models. It thus describes the types of models, identification process, test protocol, analysis of input and output signals as well as the various identification processes with the corresponding software.
Auteur(s)
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Jacques RICHALET : Docteur en Sciences - Fondateur et ancien directeur d'ADERSA
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Guy LAVIELLE : Consultant, ancien automaticien - Ingénieur retraité du groupe Arcelor
-
Joëlle MALLET : Professeur en automatique avancée, - Institut de régulation et d'automatisation
INTRODUCTION
Cet article s'adresse aux techniciens et ingénieurs chargés d'installer dans les sites de production industriels des systèmes de commande automatique. La Commande Prédictive ici proposée est de plus en plus utilisée, car elle a des caractéristiques qui répondent bien aux besoins des utilisateurs avec un rapport coût/performance intéressant. C'est avec la volonté de rendre le message facilement accessible que cette commande est présentée ici de la façon la plus simple possible, alors que des justifications mathématiques sont disponibles dans d'autres documents plus théoriques.
Elle se présente sous la forme d'un algorithme de commande implantable, ou souvent déjà pré-implanté, dans les automates et systèmes de commande actuellement disponibles industriellement.
Tous les processus dans leurs environnements propres sont particuliers avec des objectifs bien spécifiques ; il ne s'agit pas d'appliquer des « recettes » mais plutôt de fournir des bases de solution à partir desquelles l'automaticien local pourra, selon sa compétence, adapter la méthode et son réglage au cas précis.
La loi de commande utilise en temps réel un modèle dynamique du processus, dont l'identification constitue l'essentiel du travail à effectuer.
La commande PFC est la plus ancienne commande prédictive, elle a été conçue volontairement ‘facile à comprendre’ et à implanter, mais elle assure en général de meilleures performances en précision et stabilité que la régulation PID traditionnelle, qu'elle ne cherche pas à remplacer mais dont elle souhaite prendre le relais lorsque celle-ci bute sur ses limites.
La commande prédictive est fondamentalement à base de modèle et nous commençons donc par décrire les problèmes et les solutions proposées pour obtenir ces modèles qui seront implantés et utilisés en temps réel dans l'organe de commande.
L'expertise technique et scientifique de référence
MOTS-CLÉS
applications logiciel procédure modélisation et identification de processus Modélisation régulation prédictive à modèle interne commande de processus industriel
KEYWORDS
applications | software | principle | modeling and identification of processes | modeling | internal model predictive regulation | control of industrial processes
DOI (Digital Object Identifier)
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Optimisation du protocole d'essai4. Protocole d'essai
4.1 Lien entre les espaces d'état et de structure
L'efficacité d'une méthode d'identification va dépendre totalement de la nature des domaines isodistances (figure 17). Dans le cas où le domaine isodistance serait sphérique (figure 17), la direction du minimum local OL (gradient en un point donné) est également la direction de l'optimum global OG (point de critère minimal) toutes les méthodes, et en particulier la plus élémentaire la méthode du gradient, convergent en quelques itérations. Dans le cas où le domaine isodistance a une forme allongée « en banane » (figure 17), les directions de l'optimum local OL (gradient) et global OG sont très différentes et l'identification va s'arrêter, dans la vallée, en un point de distance d'état De faible mais avec une distance de structure Ds grande.
La minimisation de la distance d'état De, certes nécessaire, ne garantit pas la minimisation de la distance de structure Ds, qui nous intéresse véritablement, car indépendante de l'entrée.
HAUT DE PAGE4.2 Identification à basse et haute fréquence
Traitons un exemple simple d'un processus d'ordre 1 de gain Kp et de constante de temps τp, et considérons qu'il n'y a pas d'erreur de caractérisation (modèle et processus de même nature), pas d'entrée secondaire et pas de bruit de mesure. Le modèle a un gain Km et une constante de temps τm. Appliquons un échelon à l'entrée E du processus et du modèle pendant une durée déterminée.
HAUT DE PAGE4.2.1 Protocole d'essai long (basse fréquence) – Échelon long H >> TRBO
Supposons qu'on lui applique un essai en échelon, sur un horizon d'observation H, très grand devant son TRBO (figure 18).
C'est pratiquement un essai statique et la partie transitoire initiale a...
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Protocole d'essai
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - HIMMELBLAU (D.M.) - Applied nonlinear programming - Mc Graw Hill (1972).
-
(2) - RICHALET (J.) - Pratique de l'identification - ADERSA, Hermès (1998).
-
(3) - LANDAU (I.D.) - Identification et commande des systèmes - Hermès (1999).
-
(4) - BORNE (P.), DAUPHIN-TANGUY (G.), RICHARD (J.P.), ROTELLA (F.), ZAMBETAS (I.) - Modélisation et Identification des Processus - Tomes 1 et 2, Technip, Paris (1992).
-
(5) - LANDAU (I.D.) - Commandes systèmes - Éditions Hermès, Paris (2002).
-
(6) - BOUCHER (P.), DUMUR (D.) - La commande prédictive - Technip, Paris (1996).
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...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
Applications industrielles de la commande prédictive PFC (SEE / ISA), juin 2012.
HAUT DE PAGE
1 CD : Applications industrielles de la commande prédictive PFC SEE/ISA.
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