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PID (régulation)    Contrainte sur la sortie, ajout d’une erreur sur les paramètres MPC@CB (optimisation vitesse + contra...
Minimiser le temps de sublimation Maximiser la vitesse de déplacement du front de sublimation (Contraintes sur la variable...
Fin : H(t)=L MPC@CB : application 2 :   lyophilisation d’un vaccin   ( Daraoui  et al., 2007 )
La saturation de la contrainte sortie  provoque la diminution de l’action de commande MPC@CB : application 2 :   lyophilis...
<ul><li>Pour  utiliser  le logiciel de commande  [email_address] 1   pour votre problème  de commande de procédé continu :...
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Mpc@Cb Presentation Fr V2009 02 24

  1. 1. <ul><li>Commande prédictive en simulation/en ligne d’un procédé continu (du temps) : </li></ul><ul><li>utilisation du logiciel de commande [email_address] 1 </li></ul><ul><li>1 © Université Claude Bernard Lyon 1 – EZUS, janvier 2007 </li></ul><ul><li>Pour utiliser MPC@CB, contactez son auteur : </li></ul><ul><li>[email_address] </li></ul><ul><li>http://hal.archives-ouvertes.fr/DUFOUR-PASCAL-C-3926-2008 </li></ul><ul><li>http://www.lagep.univ-lyon1.fr/signatures/dufour.pascal </li></ul>
  2. 2. MPC : l’idée (née dans les ‘70) Référence k+Nc k+Np Procédé Prediction du modèle Futur Passé Commande Présent : k Morari, M.; Lee, J. L. Model predictive control: past, present and future. Computers and Chemical Engineering 1999, 23, 667–682
  3. 3. MPC@CB : pourquoi faire ? <ul><li>Codes sources exploitables sous Matlab permettant de réaliser la commande prédictive sous contraintes d’un procédé continu (du temps) . </li></ul><ul><li>La spécificité de ces codes est tout d’abord de pouvoir adapter facilement MPC@CB à n’importe autre procédé SISO (Single Input Single Output), grâce à des fichiers utilisateurs (où celui-ci décrits ses équations) synchronisés par quelques fichiers standards principaux (où l’utilisateur doit très peu (voir pas) intervenir). Le modèle à fournir est sous la forme : </li></ul><ul><li>c'est-à-dire que le modèle SISO initial comporte un nombre d’états quelconque , peut être linéaire ou non linéaire , temps invariant ou temps variant , à paramètres localisés et/ou répartis . </li></ul>
  4. 4. MPC@CB : pour quels problèmes de commande ? <ul><li>Il est simple à l’utilisateur de résoudre, au choix , plusieurs types de </li></ul><ul><li>problèmes de commande, principalement : </li></ul><ul><li>Commande prédictive pour un problème de régulation , de poursuite de trajectoire , de minimisation de temps opératoire avec ou sans contrainte sur la sortie considérée. </li></ul><ul><li>Afin d’étudier la robustesse de MPC@CB, possibilité d’introduire des différences de valeurs entre les paramètres du procédé simulé et celui du modèle utilisé dans la loi de commande. </li></ul><ul><li>Possibilité de spécifier un procédé mis en cascade au procédé contrôlé. </li></ul><ul><li>Possibilité de préciser une condition quelconque pour terminer l’application . </li></ul><ul><li>Commande en boucle fermée par PID en vue de la comparaison de performances avec la commande prédictive. </li></ul><ul><li>Commande en boucle ouverte ou boucle fermée . </li></ul>
  5. 5. MPC@CB : une poursuite personnalisée du développement des codes <ul><li>La méthode de programmation utilisée pour développer ces codes </li></ul><ul><li>permet très facilement de faire évoluer ces codes sources ,notamment pour: </li></ul><ul><li>Commande prédictive avec un problème d’optimisation sous contrainte spécifique à l’utilisateur. </li></ul><ul><li>La prise en compte de modèle SIMO, MISO ou MIMO . </li></ul><ul><li>La prise en compte d’un observateur (capteur logiciel). </li></ul><ul><li>Le passage de la simulation à l’application réelle de la loi de commande sur le procédé réel. </li></ul><ul><li>L’interfaçage graphique GUI . </li></ul>
  6. 6. MPC@CB : références(*) de la loi de commande utilisée <ul><li>P. Dufour , Thèse &quot;Contribution à la commande prédictive des systèmes à paramètres répartis non linéaires&quot;, avec Y. Touré, directeur de thèse au LAGEP Université Claude Bernard Lyon 1, 2000 OAI:TEL-00337724 </li></ul><ul><li>P. Dufour , Y. Touré, D. Blanc, P. Laurent &quot;On Nonlinear Distributed Parameter Model Predictive Control Strategy: On-line Calculation Time Reduction and Application to an Experimental Drying Process&quot;, Computers and Chemical Engineering, 27(11), pp. 1533-1542, 2003. OAI : HAL-00352371 </li></ul><ul><li>(*) Références téléchargeables en archives libres sur : </li></ul><ul><li>http://hal.archives-ouvertes.fr/DUFOUR-PASCAL-C-3926-2008 </li></ul>
  7. 7. MPC@CB : références(*) avec applications <ul><li>J. De Temmerman, P. Dufour , B. Nicolaï, H. Ramon, &quot;MPC as control strategy for pasta drying processes &quot;, soumis le 12 septembre 2007, Computers and Chemical Engineering, 33(1), 50-57, 2009. OAI : hal -00350086 </li></ul><ul><li>B. Da Silva, P. Dufour , N. Othman, S. Othman, « Model Predictive Control of Free Surfactant Concentration in Emulsion Polymerization  », submitted 6/21 September 2007 to the 17th IFAC World Congress 2008, Paper 823/1693, Seoul, South Korea, July 6-11, 2008. OAI : hal -00352737 </li></ul><ul><li>N. Daraoui, P. Dufour , H. Hammouri, « Model Predictive Control of the Primary Drying Stage of the Drying of Solutions in Vials : an Application of the MPC@CB Software (Part 1) », Proceedings of the 5th Asia-Pacific Drying Conference (ADC) 2007, vol. 2, pp. 883-888, Hong Kong, China, August ,13-15 2007. hal -00352431 </li></ul><ul><li>K. Abid, P. Dufour , I. Bombard, P. Laurent, « Model Predictive Control of a Powder Coating Curing Process : an Application of the MPC@CB© Software », Proceedings of the 26th IEEE Chinese Control Conference (CCC) 2007, Zhangjiajie, China, vol. 2, pp. 630-634, July 27-29 2007. OAI: hal -00338891 </li></ul><ul><li>(*) Références téléchargeables en archives libres sur : </li></ul><ul><li>http://hal.archives-ouvertes.fr/DUFOUR-PASCAL-C-3926-2008 </li></ul>
  8. 8. PID (régulation) MPC@CB (optimisation vitesse + contrainte)  Contrainte sur la sortie, ajout d’une erreur sur les paramètres MPC@CB : application 1 : cuisson de poudre de peinture ( Abid et al., 2007 )
  9. 9. PID (régulation)  Contrainte sur la sortie, ajout d’une erreur sur les paramètres MPC@CB (optimisation vitesse + contrainte) <ul><li>Conclusion : MPC@CB>PID  : </li></ul><ul><li>Temps opératoir MPC  temps opératoir PID (de 10%) </li></ul><ul><ul><li>Consommation d’énergie MPC  consommation d’énergie PID (de 6.72%) </li></ul></ul><ul><ul><li>Précision : au final, MPC se rapproche mieux de la référence que le PID </li></ul></ul>La saturation de la contrainte sortie nécessite de diminuer l’action de commande MPC@CB : application 1 : cuisson de poudre de peinture ( Abid et al., 2007 )
  10. 10. Minimiser le temps de sublimation Maximiser la vitesse de déplacement du front de sublimation (Contraintes sur la variable de commande) (Contraintes sur la sortie) L’algorithme stoppe quand le front de séchage a fini de traverser le flacon : H(t)=L MPC@CB : application 2 : lyophilisation d’un vaccin ( Daraoui et al., 2007 )
  11. 11. Fin : H(t)=L MPC@CB : application 2 : lyophilisation d’un vaccin ( Daraoui et al., 2007 )
  12. 12. La saturation de la contrainte sortie provoque la diminution de l’action de commande MPC@CB : application 2 : lyophilisation d’un vaccin ( Daraoui et al., 2007 )
  13. 13. <ul><li>Pour utiliser le logiciel de commande [email_address] 1 pour votre problème de commande de procédé continu : </li></ul><ul><li>[email_address] </li></ul><ul><li>http://hal.archives-ouvertes.fr/DUFOUR-PASCAL-C-3926-2008 </li></ul><ul><li>http://www.lagep.univ-lyon1.fr/signatures/dufour.pascal </li></ul><ul><li>1 © Université Claude Bernard Lyon 1 – EZUS, janvier 2007 </li></ul>MPC@CB : pour votre utilisation ?

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