Modélisation et commande d'un procédé pilote

Résumé du document

Le but de ces séances de travaux pratiques est de modéliser et de commander un procédé pilote, ceci en se basant sur nos connaissances en Instrumentation, Modélisation et Conduite de Procédés.

Le procédé en question est un réservoir à niveau constant, alimenté en eau froide de façon continue et chauffé par une résistance. Un agitateur permettant d'assurer l'homogénéité du milieu. La constante du niveau est assurée d'une part par une alimentation à débit constant, et d'autre part par l'installation d'une évacuation en cas de trop-plein.
Les températures de l'eau en entrée et en sortie du réservoir sont mesurées par des thermocouples de type T (thermocouples cuivre constantan). La résistance chauffante est un gradateur de puissance électrique à thyristors, dont la puissance maximale est de 1000 watts. Elle est paramétrable de 0 à 100 % de cette puissance maximale.
Les deux capteurs de température, ainsi que la commande (la résistance chauffante), sont reliés à un PC par l'intermédiaire d'une chaîne d'acquisition utilisant des convertisseurs travaillant sur 12 bits, le tout étant commandé par l'interface LABVIEW.

Extraits

[...] Nous notons cependant une différence pour les valeurs des T95% : 95 s pour le régulateur à commande interne contre 165 s pour le régulateur PID. Ces valeurs illustrent l'intérêt que l'on peut avoir de mettre en place un régulateur : par rapport à un fonctionnement en boucle ouverte, la consigne est atteinte plus rapidement (plus de deux fois plus rapidement dans notre cas). Figure 15 : Comparaison des comportements des deux régulateurs Comme nous avons l'avons montré, la mise en place d'une régulation implique le suivi d'une démarche bien précise. L'aboutissement de celle-ci est la maîtrise dynamique du procédé pilote proposé. [...]

[...] Afin de déterminer si le fait d'augmenter l'ordre apporte significativement quelque chose au modèle, nous comparons la variance sur un jeu de paramètres correspondant à un ordre donné avec la variance sur le jeu de paramètres correspondant à l'ordre inférieur multiplié par un coefficient 0,8. Le tableau suivant rassemble nos résultats : Le critère pour considérer que l'erreur de prédiction ne présente pas de biais est le suivant : Cependant, le tracé de la fonction d'autocorrélation du résidu (cf. figure montre clairement que ce critère n'est pas respecté : Figure 7 : Fonction d'autocorrélation de l'erreur de prédiction pour la méthode des moindres carrés Il existe en effet un décalage entre les paramètres optimaux et les paramètres obtenus. [...]

[...] script joint en annexe) que nous avons rédigée : De la même manière que la fonction conçue pour le régulateur PID, la fonction exsimcnp_cmi fournit les paramètres du régulateur à entrer dans l'interface LabView et simule le comportement du régulateur. Pour alpha= nous pensons avoir déterminé la régulation optimale ; le résultat peut être visualisé grâce à la figure 13 ci-après. Figure 13 : Simulation du procédé avec régulateur à commande interne Les paramètres du régulateur calculés par la fonction exsimcnp_cmi nous permettent de définir le régulateur dans l'interface LabView. [...]

[...] Ainsi devons-nous être très prudents dans l'interprétation que nous donnons de ces mesures. Nous retiendrons néanmoins deux observations : - L'amplitude des échelons est à choisir judicieusement si l'on veut rester dans le domaine linéaire. En effet si le système est linéaire, alors le temps de réponse pour un échelon correspondant par exemple à de variation de la puissance de la résistance chauffante devrait être égal à deux fois celui correspondant à un échelon de A l'inverse, quand les amplitudes de l'échelon trop importantes, les réponses du système ne sont plus linéaires. [...]

[...] Les paramètres de la SBPA de modélisation du procédé sont finalement : n = Γ = 50, β = Définition d'une SBPA pour la validation des paramètres De même que pour la modélisation, nous construisons une SBPA destinée à la validation des paramètres de notre modèle. Cependant, le nombre de points peut être moins important que pour l'étape de modélisation. Nous choisissons donc le couple conduisant à une SBPA de 69 points ; ceci nous donne 138 points de mesure en sortie soit une durée de 3450 s. Nous choisissons pour amplitude des variations autour de la valeur moyenne. [...]