Automatique
Modélisation et diagnostic de défaillance d’une électrovanne pneumatique
Ce sujet de recherche porte sur le diagnostic de défauts, on s'intéresse particulièrement à développer des algorithmes de décision basés sur la logique floue pour la surveillance des défauts latents qui abrègent la durée de vie de l'installation, voir l'endommager à court terme. L'installation qui fait l'objet de notre étude est une électrovanne de régulation de flux (jus de betterave) dans les installations de production de sucre. C'est un benchmark (projet DAMADICS) développé par un Consortium de Laboratoires Européen (France, Pologne, Allemagne, etc.), qui a fait l'objet d'intenses recherches notamment en ce qui concerne le diagnostic des défauts brusques par différentes techniques. Dans une première étape nous exploitons le modèle Simulink de l'actionnaire (électrovanne) proposé par le benchmark, pour générer les résidus obtenus de la comparaison des mesures réelles des variables du processus et les sorties du modèle Simulink, qui seront ensuite analysés par un algorithme de décision basé sur le raisonnement flou. L'objectif d'une telle démarche étant la validation de l'algorithme de décision. Dans une seconde étape nous construisons un modèle basé sur des mesures réelles produites sur l'installation en cours de production. La technique utilisée est l'optimisation d'un modèle TS. Contrairement à la première étape ou le modèle Simulink n'accepte qu'un seul type de défauts à la fois, cette fois-ci on peut injecter plusieurs défauts simultanément. Voir les détails
Mots clés : diagnostic de défaillance, détection de défauts, isolation de défauts.
Modélisation par Réseaux de Neurones Artificiels (RNA) et commande Prédictive non linéaire d’une station de production d’eau froide
Ce mémoire aborde la thématique de la commande prédictive non linéaire CPNL avec une application sur une station de production d’eau froide basé sur des échangeurs à plaques et un compresseur Scroll.La modélisation de la station a été réalisée à l’aide des Réseaux de Neurones Artificielles (RNA). Le développement du modèle RNA des différents composants de la station à savoir compresseur, évaporateur, condenseur et détendeur ont été réalisés séparément et regroupés par la suite pour donner le modèle complet de la station.L’objectif principal de la commande d’un système de production est de maintenir les sorties proches d’une valeur désirée ou alors de poursuivre une référence donnée par la température d’un produit. Pour cela la commande prédictive non linéaire a été implémenté avec comme modèle interne le modèle neuronal développé et validé à l’aide de données entrées/sorties de la station. La commande a été réalisée en utilisant comme variable de commande la température et/ou le débit du fluide frigorigène. Les résultats obtenus sont répertoriés et comparé à une commande PID de référence. Voir les détails
Mots clés : Commande prédictive non linéaire (CPNL, station de production d’eau froide, Réseaux de Neurones Artificielles (RNA)
Modélisation et diagnostic de défaillance d’uneélectrovanne pneumatique.
Ce sujet de recherche porte sur le diagnostic de défauts, on s'intéresse particulièrement àdévelopper des algorithmes de décision basés sur la logique floue pour la surveillance desdéfauts latents qui abrègent la durée de vie de l'installation, voir l'endommager à court terme.L'installation qui fait l'objet de notre étude est une électrovanne de régulation de flux(jus de betterave) dans les installations de production de sucre. C'est un benchmark (projetDAMADICS) développé par un Consortium de Laboratoires Européen (France, Pologne,Allemagne, etc.), qui a fait l'objet d'intenses recherches notamment en ce qui concerne lediagnostic des défauts brusques par différentes techniques.Dans une première étape nous exploitons le modèle Simulink de l'actionnaire(électrovanne) proposé par le benchmark, pour générer les résidus obtenus de la comparaisondes mesures réelles des variables du processus et les sorties du modèle Simulink, qui serontensuite analysés par un algorithme de décision basé sur le raisonnement flou. L'objectif d'unetelle démarche étant la validation de l'algorithme de décision.Dans une seconde étape nous construisons un modèle basé sur des mesures réellesproduites sur l'installation en cours de production. La technique utilisée est l'optimisation d'unmodèle TS. Contrairement à la première étape ou le modèle Simulink n'accepte qu'un seultype de défauts à la fois, cette fois-ci on peut injecter plusieurs défauts simultanément. Voir les détails
Mots clés : diagnostic de défaillance, détection de défauts, isolation de défauts
FAULT DIAGNOSIS OF ROTATING MACHINERY USING WAVELET TRANSFORM AND PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS
Fault diagnosis is playing today a crucial role in industrial systems. To improve the reliability, safety and efficiency advanced methods of fault diagnosis become increasingly important for many systems. In this paper, fault diagnosis of rotating machinery is performed using a combination between Wavelet Transform (WT) and Principal Component Analysis (PCA) methods. The WT is employed to decompose the vibration signal of measurements data in different frequency bands. The obtained decomposition levels are used as input to the PCA method for fault detection and diagnosis. The objective of this method is to obtain the information contained in the frequency bands of the measured data. The proposed method is evaluated using experimental measurements data with mass unbalance and gear fault. Voir les détails
Mots clés : Vibration measurement, Fault Diagnosis, Wavelet Analysis, principal component analysis, Mass Unbalance, Gear Fault
VIBRATION SIGNAL ANALYSIS USING WAVELET-PCA-NN TECHNIQUE FOR FAULT DIAGNOSIS IN ROTATING MACHINERY
Condition monitoring and fault diagnostics are useful for ensuring the safe running of machines. The demand for monitoring and fault diagnosis of processes and sensors in industrial systems has increased the efforts to develop new analysis techniques. In this paper, a new combined fault diagnosis method that uses Wavelet Transform (WT), Principal Component Analysis (PCA) and Neural Networks (NN) is proposed for rotating machinery vibration monitoring and analysis. In this proposed method, WT is employed to decompose the vibration signal of the sensor measurements into approximations and details coefficients at different levels. These coefficients are then used as inputs to the PCA algorithm in order to perform fault detection and feature extraction using Q-statistic or Squared Prediction Error (SPE) and Q-residual contribution, respectively. After that, NN are applied to further improve the separation between fault classes. The measurements from the vibration process are used to verify the WT-PCA-NN method for detecting and diagnosing faults under typical operating conditions. Simulation results using real sensor measurements from a pilot scale are presented and discussed. Voir les détails
Mots clés : Vibration Signal; Fault Diagnosis; Wavelet Transform; Principal Component Analysis; Neural Networks.
Réglage de PID fractionnaire pour uneRéponse désiré en boucle fermée
This work primarily concerns the techniques of the tuning of fractional order controller, weproposed a new tuning techniques are proposed for the fractional order PIλDμ controller whichconsists in returning the closed loop system equivalent to a desired system of a fractional nature, ,like an example of application one to used the PIλDμ controller to regulate by the proposedmethod in the order in position of the DC motor, the results obtained are compared with this oneobtained with a classical PID for shown the effectiveness, the robustness and the interest of theuse of PIλDμ control . Voir les détails
Mots clés : Bode’s ideal function, fractional PIλDμ controller, iso-damping property
Commande robuste d'une machine synchrone pour une application à la production de l'énergie éolienne
Afin de maximiser l’efficacité de la chaine de conversion d’énergie, des nombreuses solutions ont été examinées aussi bien au niveau de la génératrice qu’au niveau de l’électronique de puissance. La plupart des dispositifs utilisent des machines asynchrones. Or, ces machines généralement fonctionnent à vitesse fixe, qui ne répond pas aux exigences d’aujourd’hui (rendement, puissance, connexion au réseau, …etc.). Contrairement à la machine asynchrone à double alimentation, qui actuellement la plus demandée dans marché, grâce à son fonctionnement à plusieurs vitesses du vent. En revanche, son rendement reste insuffisant, plus qu’elle nécessite souvent de multiplicateur mécanique. La machine synchrone peut résoudre les problèmes de machine asynchrone, à savoir le poids réduit, le bon rendement énergétique et la stabilité. Voir les détails
Mots clés : Commande, Système Energétique, machine asynchrone, Machine Asynchrone à double alimentation, Machine Synchrone, rendement, vitesse du vent
Commande Tolérante aux Défauts des Processus Energétiques
La moindre défaillance sur un processus est néfaste dans un environnement où le rendement est primordial. Il est donc nécessaire de s'assurer en permanence du bon fonctionnement du processus vis-à-vis des objectifs qui lui ont été assignés. La supervision des procédés industriels peut être définie comme une suite d'opérations qui vise à détecter, localiser et de s’accommoder aux différents types de défauts. Dans ce contexte, différentes stratégies ont été proposées dans la littérature pour maintenir la stabilité avec un certain degré de performances du système commandé en dépit de la présence d'un dysfonctionnement. Une telle commande porte le nom "commande tolérante aux défauts". Son objectif est de s'accommoder aux défauts dès leur apparition avec une réactivité maximale, de telle sorte qu'un faible défaut affectant un sous système n'évolue pas vers une situation critique au niveau du système global.Le travail proposé dans le cadre de cette thèse a pour objectif de contribuer au développement des techniques de la commande tolérante aux défauts des systèmes complexes et non linéaires. Le domaine d’application privilégié est celui des processus énergétiques. Voir les détails
Mots clés : commande tolérante aux défauts, système non linéaire, commande prédictive, identification sous espace, Bond Graph, processus énergétiques, modèles multiples interactifs, LMI
Conception d'un système intelligent de diagnostic des défauts dans les machines tournantes
Le travail réalisé dans la thèse s’articule autour de l'application des différentes approches de diagnostic des defaults dans les machines tournantes en mettant en relief les caractéristiques de chaque méthode et plus spécialement celle de reconnaissance de formes. Dans une première étape on procède à l`acquisition des données à partir d`un système présentant les différents défauts considérés. Ensuite des techniques de prétraitement et de sélection des paramètres sont utilisées pour l'extraction des vecteurs caractéristiques des défauts.La deuxième étape a pour objectif l'application des approches avancées de classifications et de diagnostics des defaults.Finalement sur la base des résultats obtenus, des outils logiciels et matériels sont conçu pour valoriser les différents travaux. Voir les détails
Mots clés : diagnostic des défauts, machine tournante, analyse vibratoire, les ondelettes, les paramètres statistiques, Les supports vector machine, optimisation, reconnaissance de formes
Modélisation et commande d’un système éolien
Ce travail vise principalement à apporter une contribution à la modélisation, la commande, le contrôle et optimisation d’un système à énergie renouvelable basé sur l’énergie du vent en utilisant les techniques de commande et d’optimisation modernes. Un tel système est caractérisé par la non-linéarité des modèles de la plupart des composantes. La méthodologie que nous employons s'appuie sur les travaux scientifiques antérieurs dans le domaine de la modélisation des composantes d'un système éolien, utilisations des stratégies de commande récentes et le développement d'algorithmes de contrôle. Voir les détails
Mots clés : éolienne, Convertisseur électronique, MPPT, Injection aux réseaux, Mode glissant d’ordre supérieur, Commandes intelligentes, optimisation, Machine électriques triphasés, Les algorithmes de contrôles