Projet 1
Projet 1 : Techniques avancées pour la représentation et la commande numérique des procédés industriels.
L’objectif est de modéliser avec une bonne précision les procédés industriels pour la conception d’estimateurs d’état, de prédicteurs, de superviseurs et pour la synthèse de commandes numériques modernes et robustes afin d’atteindre et de maintenir de performances souhaitées en termes, par exemple, de minimisation de l’énergie, de maximisation de la production et de rejection des perturbations habituelles et harmoniques.
Dans ce contexte, des techniques avancées peuvent être alors développées et appliquées en temps réel; à savoir les approches multimodèle et multicommande, la logique floue, les réseaux de neurones artificiels, l’adaptation en ligne et la prédiction à horizon fini.
Les objectifs recherchés portent essentiellement sur :
- Le développement de nouvelles méthodes d’identification les systèmes complexes à l’aide des l’approche multimodèle : Plusieurs systèmes industriels peuvent être caractérisés par des échelles de temps multiples. Les relations mathématiques liant les différentes variables des tels systèmes peuvent être soit dynamiques, soit purement statiques. Une telle représentation est couramment appelée forme à perturbations singulières. Ce type de système peut être considéré comme une généralisation des systèmes dynamiques non linéaires usuels. En général, dans l’étude de ce type de systèmes dynamiques non-linéaires, on est confronté à des problèmes très variés d’analyse de stabilité, d’observation, de commande et de diagnostic. L’approche multimodèle à adopter constitue une solution intéressante pour les nombreux avantages qu’elle apporte au niveau de la modélisation, l’analyse de stabilité et la synthèse d’observateurs et des systèmes de commande. Il s’agit, tout d’abord, d’élaborer une large étude bibliographique sur l’approche multimodèle d’une part, et sur les systèmes non linéaires à perturbations singulières d’autre part. Ensuite, il s’agit de synthétiser un multimodèle pour la représentation des systèmes non linéaires singulièrement perturbés.
- Le développement des nouvelles lois de commande neuronale pour les systèmes complexes : Les systèmes de commande neuronale adaptative doivent pouvoir assurer une production en répondant à des contraintes de différentes natures (physiques, environnementales, sécuritaires). De plus ces systèmes doivent s'adapter de manière autonome lors de l'apparition de perturbations ou en cas de modification de certaines contraintes. Le travail que nous proposons consiste à introduire des objectifs globaux de contrôle neuronal pour assurer un fonctionnement stable et robuste garantissant la sûreté de fonctionnement au voisinage d’un point de fonctionnement.
- Le développement de nouveaux schémas de commande numérique dédiés à la sureté de fonctionnement des systèmes industriels. En effet, au cours des dernières décennies et à cause de l'intérêt considérable porté pour le diagnostic, les orientations des travaux de recherche sur l'estimation d'état des systèmes linéaires et non linéaires vers la sûreté de fonctionnement et la commande tolérantes aux défauts, sont de plus en plus importantes. En effet, un défaut est un phénomène responsable d’un changement de comportement d'un procédé de telle sorte qu'il ne remplisse plus sa fonction nominale attendue. Particulièrement dans le cas d’un procédé complexe, les effets d'un défaut peuvent se propager rapidement et conduire, par conséquent, à la dégradation des performances ou même pire, à des défaillances catastrophiques. Pour ces raisons, les défauts de fonctionnement des procédés doivent être rapidement détectés, localisés, et identifiés et des décisions doivent être prises afin d'éviter la dégradation des performances. Les travaux engagés dans ce point s'articulent sur l'estimation d'état des systèmes non linéaires descripteurs dans une perspective de diagnostic et de commande tolérante aux défauts.
- Le développement de nouvelles approches de synthèse d’observateur des systèmes non linéaires à la fois simple et générique. En effet, durant ces deux dernières décennies, de nombreux travaux ont été consacrés au problème d’observation d’état des systèmes dynamiques afin de reconstruire les informations internes non mesurables directement. Ceci est motivé par le fait que l’estimation d’état est une étape primordiale pour la synthèse d’une commande, pour le diagnostic et pour la supervision des procédés industriels. Dans le cas linéaire, le problème de synthèse d’observateurs a été largement étudié. Néanmoins, l’extension directe au cas non linéaire reste relativement difficile. Il semble délicat jusqu’à présent, de trouver une théorie générale d’observation pour tout système non linéaire. La plupart des stratégies d’estimation ont été développées pour certaines classes particulières de systèmes non linéaires. Toutefois, ces stratégies sont parfois difficiles à mettre en œuvre en raison de la complexité mathématique des modèles non linéaires. Parmi les nouvelles techniques proposées dans le but de résoudre ce problème, on trouve l’approche d’observation à base d’un multi-modèle « multi-observateur ». L’avantage majeur de cette approche est sa simplicité d’implantation et sa flexibilité lors de synthèse d’un observateur pour les systèmes non linéaires. Dans ce cadre, on propose de développer des nouvelles méthodes d’observation d’état du système non-linéaire discret en utilisant les approches multi-modèle et régime glissant dans une perspective de diagnostic et de commande tolérante aux défauts.
- Synthèse des lois de commande des systèmes singulièrement perturbés à retards à l’aide de l’approche multimodèle. En effet, Les systèmes singulièrement perturbés existent largement à l’échelle industrielle et présentent souvent des phénomènes dynamiques complexes qui se caractérisent par des modes lents et rapides avec plusieurs échelles de temps. D’autre part, le retard est une propriété naturelle des processus dynamiques et qui ne peut pas être, en aucun cas, ignoré ou négligé. Pour toutes ces raisons, des efforts considérables sont appliqués pour des différents aspects de systèmes singulièrement perturbés à retards où se pose souvent le problème de choix d'un modèle considérant un objectif fixé a priori (analyse, stabilité, observation, commande). L’approche multimodèle peut présenter un outil puissant et efficace pour traiter avec les problèmes de modélisation, d’observation et de commande de ce type de systèmes. En effet, on étudiera, dans un premier temps, l’approche multimodèle et les systèmes non linéaires à perturbations singulières et à retards On abordera, ensuite, le problème de modélisation, d’estimation d’état, de commande et de stabilité des systèmes non linéaires singulièrement perturbés à retards moyennant l’approche multimodèle. L’étude de la robustesse vis-à-vis des perturbations sera également envisagée.