Observateurs pour systèmes dynamiques

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S7188 V1 Article de référence

Observateurs pour systèmes dynamiques

Auteur(s) : Frédéric Rotella

Date de publication : 10 juillet 2019 | Read in english

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RÉSUMÉ

L’observation joue un rôle de premier plan dans le contrôle ou la supervision des systèmes dynamiques. En effet, dans les applications temps réel ou les systèmes d’ingénierie instrumentés, toutes les variables ne peuvent pas être mesurées. L’objectif des méthodes d’observation consiste à concevoir des algorithmes qui peuvent être mis en œuvre sur des dispositifs de contrôle pour estimer des variables ou des paramètres à partir de mesures de capteurs dans un cadre non bruité. En ce qui concerne le dernier point, la structure des observateurs peut être liée aux filtres Kalman. Le but de l’article est de fournir quelques lignes directrices pour concevoir plusieurs types d’observateurs depuis les observateurs complets pour estimer l’état entier du modèle dynamique du système jusqu’aux observateurs partiels où seulement une fonction spécifique de l’état est nécessaire. Les principaux sujets abordés traitent des modèles linéaires, mais certaines directions sont fournies pour le traitement des modèles non linéaires. Quelques exemples pratiques illustrent les méthodes de conception décrites. De plus, des exemples d’application des observateurs comme l’estimation d’entrées inconnues ou de perturbations sont indiqués.

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AUTEUR(S)

  • Frédéric Rotella : Professeur des universités, Affiliation : École nationale d’ingénieurs de Tarbes

 INTRODUCTION

Une des principales limites à l’amélioration de la surveillance et à l’optimisation de l’utilisation des micro-organismes tient sans doute à la difficulté de mesurer des variables chimiques ou biologiques dans un réacteur. En effet, il n’existe que très peu de capteurs dont le coût soit raisonnable et qui présentent des qualités de fiabilité et de maintenance requises pour un suivi en ligne. La mesure de certaines variables biologiques (biomasse, contenu cellulaire…) est parfois très difficile et peut s’avérer une opération longue, et délicate, même hors ligne. » Cette situation pratique, extraite de l’ouvrage « Automatique des bioprocédés » , illustre bien la problématique que cherche à résoudre la notion d’observation d’un système dynamique.

En effet, le problème est relativement simple puisqu’un système dynamique est un artefact d’ingénierie caractérisé par des variables qui évoluent au cours du temps et dont on cherche à piloter certaines. Bien sûr, ce pilotage impliquant l’instrumentation du process par des actionneurs et surtout des capteurs, il peut être parfois très utile ou pertinent de connaître l’évolution de variables qui ne sont pas directement accessibles à la mesure physique. L’objectif de l’observation consiste donc à construire un algorithme à implanter, d’où parfois la désignation de capteur logiciel, sur un organe de contrôle du processus permettant d’estimer ces variables sans avoir à utiliser un capteur physique supplémentaire. Outre un coût moindre, l’obtention de l’information fournie par ce capteur par une mise en œuvre logicielle sur ordinateur des traitements des mesures disponibles sur le process offre d’autres avantages comme une maintenance simplifiée ou un risque de défaillance moindre, sans compter non plus sur la dynamique supplémentaire introduite par le capteur physique. D’autres applications de l’utilisation d’un capteur logiciel sont également envisageables comme, sans être exhaustifs, le remplacement d’un capteur physique instrumentant déjà le processus mais coûteux, peu fiable ou présentant un rapport signal sur bruit faible, l’estimation d’entrées inconnues (défauts ou perturbations) pouvant influencer le comportement du processus, l’identification de paramètres ou enfin, la commande d’un système par retour d’état. Dans cette dernière application, qui est l’une des applications majeures de l’utilisation d’un observateur, plusieurs options peuvent être envisagées : soit on choisit de reconstruire par un observateur...

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MOTS-CLÉS

Estimation de variables   |   systèmes dynamiques   |   modèles linéaires   |   entrées inconnues   |   variables d’état   |   fonctions d’état   |   surveillance   |   résidus

DOI (DIGITAL OBJECT IDENTIFIER)

https://doi.org/10.51257/a-v1-s7188

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