COMMANDE PRÉDICTIVE: APPLICATIONS INDUSTRIELLES et ECONOMIE d ÉNERGIE

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1 COMMANDE PRÉDICTIVE: APPLICATIONS INDUSTRIELLES et ECONOMIE d ÉNERGIE Club Automation 31/03/2011 Joëlle Mallet. Jacques Richalet IRA

2 Un peu d histoire 1968 : Principes de base de la Commande Prédictive 1973 : 1ère version de la commande PFC/ IDCOM 1974 : 1ère application de PFC/IDCOM Générateur de vapeur/ Réacteur/ Distillation 1977 : 1er papier MBPC Automatica ( problèmes..!) : HIECON avec Set Point ( Houston) 1989 : Extension de PFC à PPC: Parametric Predictive Control (réacteurs..) 1998 :1ère implantation de PFC dans la bibliothèque native d un automate : Schneider Elec.Momentum Concept

3 TECHNOLOGIE- MÉTHODOLOGIE Ampli. Opérationnel PID Théorie des circuits électricques 1970 Calculateur numérique Modélisation Simulation Identification MBPC PFC

4 4 PRINCIPES de BASE J. PIAGET Image Opératoire Modèle Interne Tâche Sous Tâche Trajectoire de Référence Action Solveur Structuration de la MV Comparaison du Prédit - et du réalisé Compensation d erreur COMMANDE NATURELLE : Vous ne pilotez pas votre automobile avec un schéma PID

5 Fin des années Besoin particulier de 2 secteurs: - Raffinage / Défense nationale.raffinage : Prise en compte des contraintes sur les MV et les CV. Commande multivariable..défense : Suivi sans erreur de traînage d une cible défilante ( application civile : Cristallisation. Mullin! )

6 Objectifs.But : «Facile à comprendre, à implanter, à régler». Traiter ce que le PID ne peut pas faire, mais dans la continuité du PID... Paramètres ayant un sens physique clair.. Mathématique élémentaire.. Pas d intégrateur explicite dans la boucle.. Pas de calcul matriciel.. Pas de minimisation itérative en ligne.. Technologie ouverte.

7 LE PROBLỀME! L industrie utilise de plus en plus la Commande Prédictive? elle est maintenant disponible dans les automates et SNCC elle apporte une amélioration économique de la production objectivement chiffrable : qualité- énergie-souplesse Elle est présente dans tous les appels d offre internationaux. Elle est facile d accès : compréhension, implantation, réglage Mais!

8 MISE EN OEUVRE - Implantation sous forme de blocs graphiques IEC ou en langage Texte Structuré -Tous les paramètres de réglage ont un sens physique :. TRBF ( que tout le monde comprend..!) Temps de Réponse en Boucle Fermée

9 INDUSTRIAL APPLICATIONS OF P.F.C. DEFENCE Mine hunter Ariane 5 attitude control Missile autopilot Laser guided missile (t=62 microsecond ) Gun turrets Radar antennas Infra Red camera High speed Infra Red Missile launch Camera mount Radar antennas Laser mirror Tank turret (T. 55) Mine sweeper auto-pilot Aircraft carrier auto-pilot Gear box test bench Dynamic test bench engine Fuel injection Idle fuel injection Clutch antistroke Gear box (tank) Hybrid car (electric-fuel) Air conditioning AUTOMOTIVE METALLURGICAL INDUSTRIES Coating lines aluminium Thickness control - Roll eccentricity Mono-multi-stands Rolling mills Continuous casting (slab) Push-ovens Coke furnace Hot/cold/Thin rolling mills Steam generators Level, temperature, pressure ; MISCELLANEOUS (Chem reactors and distillation excluded) Bioreactor Melissa ESA Green Houses Plastic extrusion robot (high speed) Temperature control of gas furnace Temperature control of TGV train carriage River dam level control (T=1 hour ) Powder milk dryer Electric furnace brazing etc. FEATURES the oldest MBPC 1968 A few thousand applications in many fields

10 APPLICATIONS SINGULIÈRES.! Nord : Molde (Norvège) Sud : Plaza Huincul ( Patagonie Argentine) Est : Osaka ( Japan) Ouest : Mobile ( USA.DEGUSSA) Haut : Ascenseur de la tour Eiffel! Très Haut : European Space Agency : Projet Melissa Bio-réacteurs ( 2029!) Profond : Chasseur de mines Vitesse : Température des voitures du TGV Rapide : Bombe guidée laser ( Tech: 65 μs ) Lent : Niveau des barrages du Rhône ( Tech : 1 heure) Écologie : Diester / colza Animal : Séchage des pellets pour chien Plantes : Serres horticoles et maraîchères Aliment : Poudre de lait / Croquette pour chien Pharma : Cristallisation

11 Il n y a pas de problèmes techniques mais seulement des aspects techniques à des problèmes économiques

12 Les 4 Niveaux de la commande industrielle Niveau 3 : Planification de la production Niveau 2 : Maîtrise de la qualité / quantité optimisation des consignes de marche économie d énergie.. Niveau 1: Régulation dynamique des variables de marche Niveau 0 : Maîtrise des actionneurs (typiquement FRC - débit )

13 N Histogram OFF SPEC Sigma 1 Q1 QUALITY

14 2 N Histogram LEVEL 0 / LEVEL 1 Sigma 1 -- Sigma OFF SPEC Sigma Sigma 1 Q1 QUALITY

15 2 N Histogram LEVEL 0 / LEVEL 1 Sigma 1 -- Sigma OFF SPEC Sigma 2 LEVEL 2 Q1 -- Q Sigma 1 Q2 Q1 QUALITY

16 «SQUEEZE AND SHIFT» 2 N Histogram COST FUNCTION LEVEL 0 / LEVEL 1 Sigma 1 -- Sigma OFF SPEC Sigma 2 W2 LEVEL 2 Q1 -- Q2 W1 DELTA COST (W2-W1) Sigma 1 Q2 Q1 QUALITY

17 Transfert. Formation Industries de l offre :. SET POINT (USA Houston) P.Latour / P.Grosdidier / Tom Badgwell / Greg Martin. YOKOGAWA ( Japon. Mitaka). SOTEICA ( Argentine / USA). SAMSUNG ( Corée). REPSOL ( Espagne). JGC ( Yokohama/ Japon). SCHNEIDER ELECTRIC ( France ). ROCKWELL.Aut. ( France). INSTITUT TECH NAGOYA ( Japon). UNIV. of Hanghzou ( Chine)

18 Utilisateurs AMOCO ( CAN) MOBIL OIL ( USA / F) TOTAL ( F) ATO CHEM ( F) LUBRIZOL ( USA. F) SOFIPROTEOL( B. F) BASF ( B. D) DEGUSSA( D ) PECHINEY (F ) ARCELOR ( F?..!) SANOFI- AVENTIS ( F.D ) Téréos (F) IRA (F) etc.

19 Model Predictive Control and Realtime Optimization Implementation Policy and Best Practice ( from ARC )

20 Is it your company s objective to implement and support your MPC yourself or outsource? % 0 In-house Implementation and Support 20.0 % Third Party Please specify 112 In-house Implementation and Support 28 Third Party Please specify

21 Vertical Pharmaceuticals Machinery Food & Beverage Aerospace Automotive Mining Cement & Glass Metals Plastics & Rubber Electronics Power Pulp & Paper Other Oil & Gas Chemicals Refining 0.7 % 0.7 % 0.7 % 0.7 % 1.5 % 1.5 % 2.2 % 2.2 % 2.9 % 5.1 % 5.1 % 5.1 % 11.0 % 15.4 % 20.6 % 24.3 % 33 Refining 28 Chemicals 21 Oil & Gas 15 Other 7 Pulp & Paper 7 Power 7 Electronics 4 Plastics & Rubber 3 Metals 3 Cement & Glass 2 Mining 2 Automotive 1 Aerospace 1 Food & Beverage 1 Machinery 1 Pharmaceuticals

22

23

24 50 consigne noir / temp masse rouge / temp De bleu x 10 4

25 PID + LOGIC

26 PFC without Logic

27 Théorème de la cafetière Transfert de chaleur avec perte : «Chauffer doucement longtemps ou fortement pendant un temps court?» «La consommation d Energie est minimale si la Puissance est maximale»

28 Convexity Therorem F1, T1 F, T F2, T2 F.T =F1.T1+F2.T2 T=.T1 +(1- ).T2 = F1/(F1+F2) 0 1

29 tsf tsp qp, tep qf, tef ( Qf) Fp, Ff : Thermal flows 1 1 exp[ U. A( Fp Fp 1 1 exp[ U. A( Ff Fp 1 )] Ff 1 )] Ff Fp = (.Cp) p.qp Ff = (.Cp) f.qf.

30 BAYER Vm= 42.3 m 3 F = 250m 3 /H A=85 m 2 U=450 W/m 2 / K NUT =.135 s = 610 sec m = 5370 sec

31 4 TYPES DE COMMANDE DES RÉACTEURS R R Réactif M C P M V M dt M dt = UA T e - T M + H x T M e C P e V e dt e dt = e F i T i - T e + UA T M - T e F i, T i T e. (F i ) T M + T M = T i 1) Fi =cte / MV= Ti CV=TM / niveau 0 =Ti? :PFC 2) Ti =cte (!) MV=Fi Cde paramétrique non linéaire :PPC 3) MV : Ti et Fi : Cde enthalpique ( puissance.) :PPC+ 4) Commande en pression de ciel : PFC 31

32

33 d TEMPERATURE DE MASSE Tmax= Tinit=42 20 min Figure 4

34 ESTIMATION de l EXOTHERMICITÉ PFC INVERSE Pert B Cons1 R1 MV1 + + P + + SP Cons2=SP R2 MV2 M P SP* - + Pert*

35 1 2 0 E S T I M A T I O N D E L E X O T H E R M I C I T E T m a s s e / T m a s s e e s t im é e E X O T H E R M I C I T E 2 0 T S 0 T S - T E m in Figure 3

36 T2 Reactant Flow Steam Cooler T3 Heat Exc hanger T4 T1 Reactor BASF 31

37 B A S F

38

39 DEGUSSA Premier Chimiste mondial de Spécialité Troisième Chimiste allemand personnes > 100 sites de production Centre technique Hanau ( Hesse D.) Passage à la Commande Prédictive PFC en 2003 Formation du personnel Logiciel et procédure normalisés

40 PFC / PPC chez DEGUSSA Réacteurs Batch : Estérification : Durée du batch réduite approx. 10% Polymérisation: Division par 10 des écarts de température Réacteurs Continus: Polymérisation. Reproductibilité. Qualité Sécheurs: Augmentation de production. Énergie total au 01/01/2011 > 250 unités à des degrés divers de dvpt.

41 Réacteur commandé en débit de caloporteur TM Qf Tof Tif

42 Identification of characteristics Q f : flow tau [s] a b Q Q Datum Name der Präsentation f Time constant as a function of the manipulated variable f a b Q f Q a V m V f cp V b U A flow [%] f Seite 42 m V m : mass volume V f : jacket volume r: density cp: heat capacity U: constant A: heat transfer surface

43 Old process control (PID) +/- 2 C temperature [ C] 39 different batches with PID time Datum Name der Präsentation Seite 43

44 Process control with PPC 32 different batches with PPC temperature [ C] +/- 0,2 C time Datum Name der Präsentation Seite 44

45 poche de 335 t d acier liquide à 1550 C busette rotative consigne de poids quenouille A PFC t mesure de position mesure de poids distributeur de 60 t consigne=70% PFC PI mesure de niveau A amplificateur de puissance vérin busette à 2 ouïes capteur radio-actif lingotière à largeur variable mm, refroidie à l eau cages d extraction

46 BULGING COMPLEX CONTROL without with STOPPER Amp sinus 0 Bmp cosinus -10 Frequency reference -20 N*0.025 sec

47 SANOFI-AVENTIS VERTOLAY VITRY sur SEINE ARAMON MONTPELLIER COLOGNE (en cours) Formation à l IRA sur réacteur/ échangeur pilote

48

49

50 Commande en pression à TEC constante TEC TSC TMASSE PRESSION/ x 10 4

51 CONCEPTION GÉNÉRALISÉE Conception simultanée du processus et de sa commande: Aéronautique: Les avions sont conçus volontairement instables et stabilisés artificiellement. Robotique : Mécanique flexible. Instrumentation: Correction statique et dynamique Four à verre : Augmentation de la tirée grâce à une commande plus performante etc.. mais nécessite la coordination de deux départements techniques.!

52 Les performances viennent pour l essentiel de l utilisation d un modèle mathématique de l unité dans l équation de commande: Modèle de représentation : boite noire Modèle de connaissance :» lois de la physique «Modèle mixte : mélange habile des deux! -La commande est homogène : pour une équation du modèle donnée: trouver l équation du régulateur, -La modélisation est non homogène: trouver une équation mathématique d un processus physique réel Prof Goodwin says?:

53 2 compétences nécessaires: Modélisation : Génie des procédés, physique, chimie Commande : Automatique. Informatique temps réel ECOLE ET USINE : même séparation! Segmentation des disciplines à l école Segmentation des services à l usine si le modèle de connaissance est embarqué dans l automate, la commande sera plus performante, auto-adaptative, contraintes, etc..

54 Qui va implanter la Commande Prédictive? - le spécialiste local en Génie des Procédés puisque l essentiel est dans la modélisation? - le TSCIRA? - le Vendeur de régulateur? - une Société d Engineering? En ayant simplifié la commande, l Automaticien s est il auto-éliminé?

55 FORMATION Première BTSCIRA France : lycées techniques : Techniciens sur sites industriels ( croissance!) Région Lyonnaise / Normandie Allemagne : Fachhochschule ( Cologne) Ecosse : Glasgow. Prof.M. Grimble

56 La formation continue courte pour les industriels : de la pratique à la théorie Stage INTER Durée moyenne d une semaine, plus de 100 stages catalogue différents Stage INTRA sur mesure et sur site, complètement personnalisé. Formation ACTION : transfert de ce qui vient d être enseigné en démontrant sur site, sur le processus industriel réel l intérêt économique de l action entreprise. Formation à distance : Au travers d une usine virtuelle totalement simulée en 3D

57 Différents Automates et SNCC à votre disposition Rockwell Logix Schneider TSX Premium Yokogawa CS3000 Siemens PC-S7 IAS Foxboro Emerson DeltaV Venez tester de nouvelles méthodes de conduite de vos procédés, marier les performances de la modélisation physique à la souplesse de la programmation par blocs. Et valider la commande sur le SNCC/API de votre choix!

58 merci pour votre écoute. jacques. wanadoo.fr

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