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1 Research Director at Ecole Polytechnique de Lille http://www.polytech-lille.f

1 Research Director at Ecole Polytechnique de Lille http://www.polytech-lille.fr/ Head of the research group “Bond Graphs”, CRIStAL UMR CNRS9189» Contact : Belkacem.Ouldbouamama@polytech-lille.fr Personnal Web site : https://wikis.univ‐lille1.fr/ci2s/membres/belkacem‐ould‐ bouamama Prof. B. Ould Bouamama Polytech Lille « Ingénierie des Systèmes Automatisés» Compétences à acquérir Connaître les outils de modélisation énergétique pour l’analyse et la représentation d’état des systèmes physiques Comprendre l’intérêt technique et économique des commandes avancées Être capable de choisir une commande avancée. Avoir une vue synthétique et comparative de l’automatique avancée. Mise en place et implémentation des algorithmes d’une commande avancée 2 Prof. B. Ould Bouamama Polytech Lille « Ingénierie des Systèmes Automatisés» Sommaire (1/2)  Partie 1. Représentation des systèmes multivariables  Représentation des systèmes MIMO  Représentation dans l’espace d’état des Systèmes linaires invariant (LMI  Formes canoniques commandable et observable  Passage forme d’état forme de transfert  Propriètés d’un système de commande (observabilité commandabilité)  Partie 2 : Modélisation multiphysique : approche Bond Graph  Introduction to integrated design of engineering systems • Modeling tools for mechatronics • Why bond graph ? What we can do with bond graphs. • Interest of Bond graph for Prototyping  Bond Graph Theory • Historic of bond graphs, Definition, representation • Basic elements of bond graph (R, C, I, TF, GY, Se, Sf, Junctions,….) • Construction of Bond Graph Models in different domains (electrical, mechanical, hydraulic, …)  Causalities and dynamic model • Definitions and causality principle • From Bond Graph to bloc diagram, State-Space equations generation  Automated Modeling and Structural analysis • Bond Graph Software's for dynamic model generation 3 Prof. B. Ould Bouamama Polytech Lille « Ingénierie des Systèmes Automatisés» Sommaire (2/2)  Partie 3. Techniques de Commande avancée des systèmes continus  La commande par retour d’état • Commande par retour d’état , placement de pôles • Observateur de Luenberger • Cas d’étude  La commande PID simple et avancée • Introduction et motivation • Limites de la régulation industrielle classique • Limites de la régulation PID monovariable • Regulation Cascade • Compensateur de Smith • Découplage utilisant un régulateur, par retour d’état et linéarisant • Cas d’étude  Partie 4 : Commande par logique floue • Intérêt de la logiqiue floue pour le contrôle de procédés • La logique floue , Principe d’un correcteur à base de logique floue. • Cas d’étude 4 Prof. B. Ould Bouamama Polytech Lille « Ingénierie des Systèmes Automatisés» Some References of the lecturer 1. Bond graphs for modelling  J. Thoma et B. Ould Bouamama « Modelling and simulation in thermal and chemical engineering » Bond graph Approach , Springer Verlag, 2000.  B. Ould Bouamama et G. Dauphin-Tanguy. « Modélisation par Bond Graph. Eléments de Base pour l'énergétique ». Techniques de l'Ingénieurs, 16 pages BE8280  B. Ould Bouamama et G. Dauphin-Tanguy. « Modélisation par Bond Graph. Application aux systèmes énergétiques ». Techniques de l'Ingénieurs, 16 pages BE8281.  B. Ould-Bouamama. La conception intégrée pour la surveillance robuste des systemes. Approche Bond Graph. Techniques de l'Ingénieurs AG3550. 24 pages 2013. 2. Bond graphs for Supervision Systems Design  A.K. Samantaray and B. Ould Bouamama « Model-based Process Supervision. A Bond Graph Approach» . Springer Verlag, Series: Advances in Industrial Control, 490 p. ISBN: 978-1-84800-158-9, Berlin 2008.  B. Ould Bouamama et al.. «Model builder using Functional and bond graph tools for FDI design». Control Engineering Practice, CEP, Vol. 13/7 pp. 875-891.  B. Ould Bouamama et al.. "Supervision of an industrial steam generator. Part I: Bond graph modelling". Control Engineering Practice, CEP, Vol 14/1 pp 71-83, 2005. Part II: On line implementation, CEP, Vol 14/1 pp 85-96, 2005..  B. Ould Bouamama et al. « Software for Supervision System Design In Process Engineering Industry. » 6th IFAC, SAFEPROCESS, , pp. 691-695.Beijing, China, 29-1 sept. 2006. 5 Prof. B. Ould Bouamama Polytech Lille « Ingénierie des Systèmes Automatisés» PARTIE 1 Introduction et motivation : Limites de la régulation industrielle classique 6 Prof. B. Ould Bouamama Polytech Lille « Ingénierie des Systèmes Automatisés» Du régulateur de Watt à la commande par calculateur Historique et évolution de la commande automatique  Régulateur de watt 1840  2ème guerre mondiale : apparition systèmes suiveurs  1960 : informatisation des algorithmes de commande  1980 : Industrie spatiale et robotisation 7 Prof. B. Ould Bouamama Polytech Lille « Ingénierie des Systèmes Automatisés» ELEMENTS et PARAMETRES D’UN SCA CORRECTEUR PROCESS CAPTEUR C (-) + U Y Z chaîne de puissance chaîne de contre réaction (de faible puissance) M E ACTIONNEU R X Ur 8 Prof. B. Ould Bouamama Polytech Lille « Ingénierie des Systèmes Automatisés» Conception d’un SCA Processus Partie la plus importante : modélisation Objectifs Qu’est ce qu’on veut réaliser (diminuer la pollution, suivre trajectoire..) Quelles variables à commander pour réaliser cet objectif Quelles performances sont fixées (précision, rapidité ,…) Capteurs Si on le mesure (observe), on peut le contrôler Actionneur Fournir l’énergie pour changer l’état du process Système de cablage et communications (Réseaux industriels, bus,…) Cablage des différents signaux entre process et salle de contrôle 9 Prof. B. Ould Bouamama Polytech Lille « Ingénierie des Systèmes Automatisés» Conception d’un SCA Calcul Le lien antre capteur et actionneur est réalisé par le calculateur. DCS's (Distributed Control Systems), PLC's (Programmable Logic Controllers) et PC's Personal Computers), Architecture Centralisé, décentralisé , .. algorithmes Coeur du SCA (PID, Tout ou rien, Retour d’état, floue …) Perturbations et incertitude Pas de contrôle, si pas de perturbations!!!! 10 Prof. B. Ould Bouamama Polytech Lille « Ingénierie des Systèmes Automatisés» RAPPEL : REGULATION MONOVARIABLE SIMPLE Pétrole brut Pétrole chauffé Ts - Ts-Tc 1 PR Air (O2) FI THS FVC U Conigne Tc AR AR FR TRC TT 1 1 1 1 1 2 Gaz 11 Prof. B. Ould Bouamama Polytech Lille « Ingénierie des Systèmes Automatisés» RAPPEL : REGULATION MONOVARIABLE SIMPLE - Tc U Ts1 TRANSMETTEUR ET CEP DE TEMPERATURE REGULATEUR VANNE CONDUITE DE GAZ FOUR CONDUITE DE PETROLE CAPTEUR DE TEMPERATURE Auto. Manu.. x Pg Ts - Qp(t) T 12 Prof. B. Ould Bouamama Polytech Lille « Ingénierie des Systèmes Automatisés» Notion de régulation avancée Limite de la régulation PID  Lorsque la régulation classique PID est incapable de stabiliser ou de réguler le processus, on doit ou bien changer la structure du système de commande ou proposer d’autres algorithmes de commande plus sophistiqués. Ces méthodes sont communément appelées méthodes avancées de régulation.  La liste des méthodes modernes de réglage (commande floue, par réseaux de neurones, horizon infini etc...) est exhaustive mais ces méthodes restent pourtant encore du domaine de la recherche. Il est important de souligner que pratiquement toutes ces méthodes nécessitent un modèle ce qui évidemment limite leur utilisation à des systèmes simples ou de structure rigide tels que les systèmes mécaniques (robotique et aviation). En génie des procédés, on utilise surtout les méthodes classiques que nous venons de voir. Le présent cours est limité uniquement à la régulation monovariable , nous citerons toutefois pour information le principe des quelques méthodes les plus simples : cascade, prédictive et auto adaptative. Régulation prédictive (feedforward control):  Ce mode de réglage dit aussi de compensation de perturbation ou à boucle combinée permet , d’éliminer l'effet de la perturbation principale (débit du produit à chauffer) avant qu’elle ne se répercute sur la variable à régler (la température) d’où un effet de prédiction. Cette régulation ne prend en compte qu’une seule perturbation, c’est pourquoi une telle commande est justifiée si la perturbation est bien localisée et qu’en plus elle subit des variations brutales et importantes. Le principe simple, consiste à déterminer et de réaliser la transmittance du compensateur Wc(p) de façon que l’effet de Qc(p) sur Ts(t) soit nulle. Régulation autoadaptative :  Nous avons vu que la régulation PID a ses limites lorsque les temps de retard sont importants ou lorsque les perturbations sont trop grandes. Les paramètres optimaux à afficher du régulateur dépendent évidemment du modèle or, dans les processus réels (surtout en génie des procédés), les caractéristiques physiques changent en permanence. A titre d’exemple, une vitesse de réaction chimique dépend d’abord de l’état du catalyseur, les constantes de temps dans les fours dépendent du dépôt de coke dans les tubes etc... L’idée de la régulation auto adaptative est alors de calculer en temps réel le modèle du processus à commander (par des algorithmes appropriés) et de déterminer les paramètres ou la structure du régulateur numérique en fonction du critère d'optimalité imposée. Il est clair que dans ce cas les régulateurs sont numériques. A cet effet on excite le processus par un ensemble d’impulsions (qu’on appelle Séquences Binaires Pseudo Aléatoire SBPA) et on traite les sorties correspondantes pour déterminer le modèle par des algorithmes de type moindres carrées de récursifs. 13 Prof. B. Ould Bouamama Polytech Lille « Ingénierie des Systèmes Automatisés» Tc Air (O2) Ts Gaz Produit à chauffer - calculateur identification temps réel régulateur numérique auto ajustable critère d’optimalité Régulation auto adaptative Tc Air (O2) Ts FRC TRC Fc Gaz Produit à chauffer FR - - Ts TRC Tc Gaz Produit à chauffer - uploads/Industriel/ commande-avancee-pdf.pdf