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HAL Id: tel-00452018 https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00452018 Submitted on 1 Feb 2010 HAL is a multi-disciplinary open access archive for the deposit and dissemination of sci- entific research documents, whether they are pub- lished or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers. L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d’enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés. Les réseaux de neurones pour la modélisation et le contrôle du procédé d’évaporation : expérimentations et applications industrielles en sucrerie de canne Michel Benne To cite this version: Michel Benne. Les réseaux de neurones pour la modélisation et le contrôle du procédé d’évaporation : expérimentations et applications industrielles en sucrerie de canne. Génie des procédés. Université de la Réunion, 1999. Français. tel-00452018 Numéro d'ordre : UNIVERSITE DE LA REUNION FACULTE DES SCIENCES ET TECHNOLOGIES Thèse présentée par Michel Benne pour obtenir le titre de Docteur de l'Université de La Réunion Discipline : Génie des Procédés Les réseaux de neurones pour la modélisation et le contrôle du procédé d'évaporation : expérimentations et applications industrielles en sucrerie de cannes Soutenue : le samedi 10 juillet 1999 Composition du jury : Mme A. Cheruy, Professeur Présidente M. G. Defaye, Professeur Rapporteur Mme M.-V. Le Lann, Professeur Rapporteur M. P. Hervé, Professeur Directeur de Thèse Mme B. Grondin-Perez, Maître de Conférences Examinateur M. J.-D. Lan-Sun-Luk, Maître de Conférences Examinateur M J.-C. Pony, Directeur de la Sucrerie de Bois Rouge Invité M. R. Lionnet, Ingénieur de Recherche au SMRI Invité Avant propos Ces travaux ont été réalisés au sein de l’équipe énergétique et conduite des procédés du Laboratoire de Génie Industriel de l’Université de La Réunion dans le cadre d’une convention de recherche-développement réunissant le L.G.I. et la Sucrerie de Bois Rouge du Groupe Bourbon. Avant tout, je tiens à dire aux membres de ma Tribu combien leur présence a compté pour moi pendant cette tranche de vie qui restera associée à ma thèse. J’ai une pensée particulière pour deux d’entre eux qui ne sont pas arrivés au terme du voyage. Je ne peux citer ici tous ceux qui ont œuvré à l’aboutissement de mon travail. Je remercie vivement : Monsieur le Professeur Patrick Hervé, Directeur du L.G.I. et Monsieur Jean-Pierre Chabriat, Responsable de l’équipe E.C.P., qui m’ont fait l’honneur de diriger mes travaux de recherche, Monsieur le Professeur Guy Defaye et Madame le Professeur Marie-Véronique Le Lann pour avoir accepté d’examiner mes travaux et pour leur aide précieuse dans la mise en forme définitive de ce manuscrit, Madame le Professeur Arlette Chéruy qui nous a fait l’honneur de présider le Jury, Madame Brigitte Grondin-Perez, à l’origine de mon « apprentissage » des réseaux de neurones, qui m’a initié à leur implémentation et à leur application au génie des procédés, Monsieur Jean-Daniel Lan-Sun-Luk, pour l’encadrement du Projet I-MEDIA et l’appui scientifique qu’il m’a apporté sur les méthodes d’optimisation, Monsieur Jean-Claude Pony, Directeur de la Sucrerie de Bois Rouge, pour avoir accepté de participer au Jury et surtout pour la confiance qu’il nous témoigne dans la conduite des projets de recherche industrielle que nous entreprenons à Bois Rouge, Monsieur Raoul Lionnet, Ingénieur de Recherche au Sugar Milling Research Institute d’Afrique du Sud, pour ses critiques constructives sur l’analyse des procédés sucriers, Monsieur Jean-Paul Dijoux, Ingénieur de Recherche au C.E.R.F.1, avec lequel j’ai eu beaucoup de plaisir à collaborer en informatique industrielle sur le site de Bois Rouge, Monsieur Charles Bernard, Responsable de la régulation à la Sucrerie de Bois Rouge, pour sa coopération efficace et ses interventions rapides, ainsi qu’à l’ensemble du personnel de la sucrerie. J’adresse un clin d’œil amical à l’ensemble des membres des équipes Instrumentation et Traitement du Signal et Energétique et Conduite des Procédés, ainsi qu’à Alain Shum-Sheong-Sing du L.C.S.N.S.A.2 et à Yannis Hoarau du Département de Physique, avec lesquels j’ai eu beaucoup de plaisir à échanger des réflexions théoriques aux questionnements métaphysiques durant les pauses café et autres tea time. J’exprime enfin mon amitié à mes compagnons de voyage, Laurent, Richard, Christelle et Pierre avec lesquels j’ai partagé au quotidien les doutes et les espoirs des papillons en devenir, les séances de travail nocturne et quelques instants de détente sportive. Que l’aventure continue ! Et je n’oublierai pas Catherine Cassabois qui a toujours répondu avec gentillesse et promptitude à mes caprices de dernière minute (les courriers et les fax urgents, c’est toujours pour hier). 1 Syndicat des sucriers de La Réunion 2 Laboratoire de Chimie des Substances Naturelles et des Sciences des Aliments page 1 Table des matières Résumé — Abstract______________________________________________________ 7 Nomenclature et abréviations______________________________________________ 9 Introduction___________________________________________________________ 15 1. Le procédé d’évaporation - Description du procédé et de l'environnement expérimental à Bois Rouge ___________________________________________ 19 1.1 Une étape dans la fabrication du sucre___________________________________ 19 1.1.1 La préparation _________________________________________________________________20 1.1.2 L’extraction ___________________________________________________________________21 1.1.3 L’épuration____________________________________________________________________22 1.1.4 L’évaporation__________________________________________________________________23 1.1.5 La cristallisation _______________________________________________________________23 1.1.6 Le séchage ____________________________________________________________________24 1.2 Le procédé d’évaporation _____________________________________________ 24 1.2.1 Description physique____________________________________________________________24 1.2.2 Description phénoménologique : synthèse des équations d'un modèle de connaissance _____28 1.3 Le procédé d'évaporation à Bois Rouge __________________________________ 34 1.3.1 Un procédé en 5 effets___________________________________________________________35 1.3.2 L’instrumentation ______________________________________________________________37 1.3.3 Les fonctions de surveillance et de collecte des informations___________________________42 2. Les réseaux de neurones pour la modélisation des procédés industriels. Formalisme et méthodes d'identification ________________________________ 47 2.1 Classification des modèles _____________________________________________ 47 2.1.1 Généralités ____________________________________________________________________48 2.1.2 Modélisation d’un procédé industriel ______________________________________________49 page 2 2.2 La modélisation systémique. Résultats de l’approche linéaire________________ 49 2.2.1 Définition du système ___________________________________________________________50 2.2.2 Conditionnement des informations ________________________________________________50 2.2.3 Structure du modèle_____________________________________________________________53 2.3 Les réseaux de neurones_______________________________________________ 55 2.3.1 Généralités ____________________________________________________________________55 2.3.2 L'élément de base ______________________________________________________________56 2.3.3 L'association en réseau __________________________________________________________56 2.3.4 Les fonctions d'activation ________________________________________________________57 2.3.5 Topologie et structure ___________________________________________________________57 2.3.6 Identifiabilité, discernabilité et hiérarchisation des informations ________________________59 2.4 L'estimation des paramètres d’un réseau de neurones______________________ 61 2.4.1 Le critère d’erreur et les conditions d'arrêt __________________________________________61 2.4.2 Les méthodes d’erreur d’estimation________________________________________________62 2.4.3 Les algorithmes évolutifs ________________________________________________________66 2.5 La validation d’un modèle neuronal_____________________________________ 66 3. Modèles à réseau de neurones du procédé d'évaporation à Bois Rouge - Identification et résultats_____________________________________________ 69 3.1 La description du procédé. Hypothèses __________________________________ 69 3.1.1 Description physique____________________________________________________________70 3.1.2 Hypothèses____________________________________________________________________70 3.1.3 Description systémique__________________________________________________________71 3.2 Les données expérimentales____________________________________________ 73 3.2.1 Collecte et archivage des données expérimentales____________________________________73 3.2.2 Conditionnement des informations ________________________________________________74 3.2.3 Echantillonnage ________________________________________________________________75 3.3 L'environnement de développement et les choix de modélisation _____________ 77 3.3.1 Organigramme de la procédure d’identification______________________________________77 3.3.2 Perspectives d’implantation en site industriel________________________________________77 3.3.3 Choix de modélisation___________________________________________________________79 3.3.4 Algorithmes d'optimisation_______________________________________________________80 page 3 3.4 Les modèles série-parallèles____________________________________________ 81 3.4.1 Modèles série-parallèles d'un effet_________________________________________________81 3.4.2 Estimateur de Bxj s en sortie du multiple-effets ______________________________________91 3.4.3 Modèle bouclé du cinquième effet_________________________________________________93 3.4.4 Modèle bouclé du multiple-effets _________________________________________________95 3.5 L'évaluation et les perspectives d'application _____________________________ 98 4. Contrôle du procédé d’évaporation en multiple-effets - Problématique de l’automatisation ____________________________________________________ 99 4.1 Problématique de l’automatisation du procédé d’évaporation _______________ 99 4.1.1 Objectifs et critères de performance d’une commande ______________________________ 100 4.1.2 Contraintes et exigences du procédé en multiple-effets______________________________ 100 4.1.3 Synthèse d’une commande automatique __________________________________________ 101 4.2 Contrôle-commande de l’évaporation. Etat de l’art _______________________ 102 4.2.1 Régulation P.I.D._____________________________________________________________ 102 4.2.2 Commandes avancées _________________________________________________________ 104 4.2.3 Approche systémique _________________________________________________________ 105 4.3 La commande prédictive par modèle interne (Richalet 1993) _______________ 106 4.3.1 Principes de la C.P.M.I. _______________________________________________________ 106 4.3.2 Ajustements de l'algorithme ____________________________________________________ 108 4.3.3 Commande prédictive non-linéaire à modèle neuronal ______________________________ 108 4.4 Les paramètres de la commande_______________________________________ 111 5. Automatisation du procédé d’évaporation de la sucrerie de Bois Rouge - Mise en œuvre et simulation d'une commande prédictive à modèle neuronal _________ 113 5.1 Le contrôle du procédé d’évaporation en multiple-effets ___________________ 113 5.1.1 Stratégie de contrôle-commande à Bois Rouge ____________________________________ 114 5.1.2 Limites des réglages de la régulation à Bois Rouge_________________________________ 117 5.1.3 Proposition d'un schéma de commande avancée ___________________________________ 119 5.2 La commande prédictive du procédé d’évaporation de Bois Rouge __________ 119 5.2.1 Modèle prédictant ____________________________________________________________ 120 5.2.2 Variables manipulables et variables manipulées ___________________________________ 120 5.2.3 Détermination d’une variable de commande pertinente______________________________ 120 5.2.4 Calcul de la commande________________________________________________________ 122 5.2.5 Application de la commande ___________________________________________________ 122 page 4 5.3 Simulation de la commande prédictive à partir des données expérimentales du quintuple-effets de la sucrerie de Bois Rouge ____________________________ 123 5.3.1 Structure du modèle et paramètres de la commande ________________________________ 123 5.3.2 Résultats de simulation ________________________________________________________ 124 5.4 L'évaluation et les perspectives d'implantation in situ _____________________ 129 Conclusion __________________________________________________________ 131 Bibliographie_________________________________________________________ 133 Annexes 1. Complements de technologie sucriere____________________________ 139 Annexes 2. Complements mathematiques __________________________________ 149 Annexes 3. Quelques enregistrements des campagnes 1997 et 1998 _____________ 157 page 5 page 6 page 7 Les réseaux de neurones pour la modélisation et le contrôle du procédé d'évaporation : expérimentations et applications industrielles en sucrerie de cannes Neural networks for modelling and predictive control of an evaporation process : tests and industrial applications in cane sugar mill Discipline : Génie des Procédés Discipline : Process Engineering Mots clés : Procédé d’évaporation, sucrerie de cannes, modèles uploads/Science et Technologie/ biblio-ann 1 .pdf