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INSA de Lyon – GI TP Automatique REGULATION DE TEMPERATURE I PRESENTATION DU TP

INSA de Lyon – GI TP Automatique REGULATION DE TEMPERATURE I PRESENTATION DU TP I.1 Objectif : L’objectif de ce TP est de réguler un système industriel à forte inertie. Après l’identification du système en question, l’étudiant devra déterminer les caractéristiques d’un régulateur PID qui permettra d’atteindre les performances désirées du système. MATLAB sera utilisé durant ce TP comme outil d’analyse des relevés expérimentaux mais permettra également d’accélérer la phase de synthèse du correcteur. I.2 Organisation du sujet : Le sujet comporte trois parties : - la partie "présentation du TP" (celle-ci) qui vous présente l'objectif à atteindre, la méthode d’évaluation du TP et enfin l’organisation du travail, - la partie "le système" qui vous présente la partie opérative et la partie commande du système, - la partie "travail à faire" qui détaille les essais à faire et pose les questions auxquelles vous devrez répondre. I.3 Evaluation : Au plus tard, une semaine après la séance de TP, vous devez rendre le compte-rendu du TP avec l'ensemble des réponses aux questions. Les questions doivent être traitées dans l'ordre et toutes les courbes imprimées et analysées. I.4 Organisation du travail : Étant donné le temps élevé nécessaire pour réaliser une mesure expérimentale, il vaut mieux réfléchir avant d'en lancer une et surtout il faut bien faire attention à la sauvegarde des fichiers de mesures. Nous supposons connue l’utilisation de MATLAB (voir TP’s Simulation des systèmes continus). L’utilisation judicieuse de MATLAB va vous permettre entre autres d’obtenir un régulateur PID approprié au système étudié. Vous allez étudier également le comportement du système régulé face à des perturbations externes ainsi qu’à des non linéarités inhérentes au système étudié (saturation de la commande). On se situe, en quelque sorte (dans ce TP), à la place d’un ingénieur qui disposerait de MATLAB comme d’un outil d’aide d’une part à l’analyse des systèmes automatiques et d’autre part à la synthèse de correcteurs. Un bref résumé des principales fonctions de la boite à outils «Control System» de MATLAB vous est donné en annexe. Année 2005-2006 – Lounis ADOUANE 1 INSA de Lyon – GI TP Automatique II LE SYSTEME II.1 PARTIE OPERATIVE : Il s'agit d'un four qui sert à souder des composants électroniques de type CMS (Composants de Montage en Surface) sur une plaque de circuit imprimé. La technologie des CMS a été développée dans les années 70 afin de réduire la taille des circuits imprimés et donc d'économiser du temps et de l'argent dans la production de circuits électroniques. Le four est composé d'une résistance chauffante (1250W) et de lampes halogènes (4*250W). Il comporte également un système de refroidissement par ventilation et une sonde de température. II.2 PARTIE COMMANDE : On peut commander le système soit par une commande didactique soit par la commande intrinsèque du four (commande d'origine). Un commutateur situé en face avant de l'armoire de commande fait passer d'une commande à l'autre. Le but de ce TP est de travailler sur la commande didactique en utilisant un régulateur industriel programmable par l'intermédiaire d'un PC. Celui-ci n'a que le rôle d'une interface. Il permet d'entrer les coefficients du régulateur et de récupérer les points de mesure. La communication entre le PC et le régulateur industriel se fait par une liaison série RS232. Le cycle de fonctionnement normal du four pour souder un composant CMS est représenté sur la figure 1. Le four exécute premièrement un cycle de chauffe qui commence par un préchauffage pour enlever les solvants et durcir la colle suivi d'une refusion pour souder les composants. La température de refusion SP2 est rarement supérieure de 30°C à celle de préchauffage SP1. Température [°C] Refusion Préchauffage T2 T1 SP1 SP2 Temps [s] Figure 1 Le logiciel Spiwin permet de réaliser la commande didactique du four. Afin de sauvegarder les paramètres expérimentaux (paramètres du PID, consignes de température, etc.) et l’évolution des variables caractérisant la régulation (température du four, commande, erreur, etc.) vous devez cliquer sur le bouton « recette » (représenté par l’icône ). Année 2005-2006 – Lounis ADOUANE 2 INSA de Lyon – GI TP Automatique III TRAVAIL A FAIRE Recommandations : ¾ utilisez un répertoire unique pour sauvegarder l’ensemble de votre travail, ¾ donnez-vous le temps de réfléchir avant de lancer les essais expérimentaux car la constante de temps du système est GRANDE. Par ailleurs, vu l’inertie importante du système thermique étudié, il est fortement conseillé d’alterner entre les questions relatives aux expérimentations sur le système physique (nécessitant un temps important) et les questions relevant de la simulation. Par ailleurs, dans certains cas, les simulations vont vous permettre d’orienter vos choix par rapport aux expérimentations demandées. ¾ pensez à utiliser les fonctions MATLAB concernant la boite à outils «Control System» fournie en annexe ainsi qu’à utiliser l’aide en ligne de MATLAB. III.1 TRAVAIL EN BOUCLE OUVERTE : III.1.1 Prise en main du système 1) Etablissez un schéma de principe du système sous la forme d’un schéma-bloc. 2) Laissez le système en Boucle Ouverte (BO) et faite varier "manuellement" la puissance OP fournie au four de manière à stabiliser sa température aux alentours de 70°C (veuillez néanmoins à sauvegarder les variables caractérisant l’évolution du système en utilisant la fonctionnalité «recette» de Spiwin). Après vos manipulations que concluez-vous ? 3) Représentez dans une même figure MATLAB à la fois l’évolution de la puissance fournie et de la température du four au cours de vos manipulations. Remarque : Il est conseillé d’utiliser MATLAB avec un programme script « *.m ». Les fonctions MATLAB à utiliser sont fopen, fscanf, fclose et plot. Pour pouvoir exploiter facilement les fichiers « *.pt » (obtenus avec Spiwin) il est conseillé d’ouvrir et d’effacer les premières lignes de commentaires de ces fichiers. 4) Lorsqu'on commande le système comme il est demandé en question 2, peut-on encore dire qu'on travaille en BO ? Que penser du cerveau humain dans le contexte présent ? Faire un schéma incluant l'homme. III.1.2 Identification Dans le cadre du contrôle d’un système industriel, une grande importance est accordée à l'identification du processus. En effet, pour procéder à la commande d'un système réel, il est nécessaire de disposer d'un modèle mathématique qui le caractérise avec une bonne approximation mais qui doit être suffisamment simple pour faciliter son étude. Dans ce qui suit, vous allez établir un modèle mathématique du processus thermique étudié en utilisant la méthode d’identification empirique de Broïda. Elle se base sur l’allure de la réponse indicielle du système en BO. En effet, dans le cas où cette réponse indicielle ressemble à l’allure de la courbe Année 2005-2006 – Lounis ADOUANE 3 INSA de Lyon – GI TP Automatique Step Response Time (sec) Amplitude 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 System: Sys Time (sec): 248 Amplitude: 0.28 System: Sys Time (sec): 303 Amplitude: 0.4 t1 t2 Figure 2. Exemple d’analyse de Broïda décrite en figure 2, Broïda approche le comportement du système par une fonction de transfert de la forme suivante : ( ) ( ) ( ) 1 Tp S p e U p K H p p τ − = = + 5) Que représente ? Tp e− 6) Que représente alors la fonction transfert H(p) vue dans sa globalité ? Pour la détermination des paramètresτ et T caractéristiques de H(p), la méthode utilisée par Broïda consiste à s’appuyer sur deux points caractéristiques de la réponse du système. Les points habituellement choisis correspondent respectivement aux points d’ordonnées égales à 28% et à 40% de la valeur finale de la sortie. Ce qui se traduit par : 0 ( ) 0.28 . s t K U = ⇒ 0.328 t T τ − = et 0 ( ) 0.40 . s t K U = ⇒ 0.510 t T τ − = 7) Démontrez les implications données ci-dessus. En s’appuyant sur les valeurs numériques de t1 et de t2 obtenues expérimentalement (cf. figure. 2) on obtient : t1 –T = 0.328τ et t2 –T = 0.510τ La résolution de ces deux équations donne finalement : τ = 5.5 (t2-t1) et T = 2.8 t1-1.8 t2 Année 2005-2006 – Lounis ADOUANE 4 INSA de Lyon – GI TP Automatique 8) Effectuez les manipulations vous permettant de déterminer les paramètres t1 et t2 du système physique étudié. 9) A l’aide des fonctions graphiques MATLAB et des fichiers de points obtenus avec Spiwin, dessinez la réponse du système et déterminez les valeurs de K, τ et T. 10) Représentez dans une même figure la réponse indicielle du système réel en BO et celle du modèle identifié H(p). Les fonctions MATLAB à utiliser sont : - « tf » pour créer la fonction de transfert, - set(NomDeVotreSysteme,'OutputDelay',ValeurDuRetard) pour approcher le retard pur «T », - «step» pour représenter la réponse indicielle du système. 11) Le modèle proposé est-il suffisamment fidèle ? Conclure. III.2 TRAVAIL EN BOUCLE FERMEE : III.2.1 PERFORMANCE EN REGULATION Parmi la multitude de régulateurs utilisés en industrie, les régulateurs PID occupent incontestablement une place prédominante. En effet, uploads/Industriel/ adouane-tp-regulationthermique.pdf