Différenciation numérique et filtrage des résidus pour une supervision robuste
Sommaire
Première partie
Introduction
Contexte
Le projet sera réalisé sur une plateforme réelle de supervision située au bâtiment D301. Il s'agit d'un générateur de vapeur qui reproduit le fonctionnement d'une centrale thermique d'une puissance de 60kW. Cet équipement sert de support à la validation de travaux de recherche dans le domaine de la supervision des systèmes automatisés. Le processus est bien instrumenté et est constitué d'équipements industriels (pompe, vanne, chaudière, armoire d'acquisition etc...). Un système d'acquisition et de supervision de bas niveau existe déjà.
Objectif
La supervision d'un système consiste à détecter et localiser des défauts sur la base d'algorithmes de surveillance. L'un des problèmes cruciaux dans l'industrie est la génération de fausses alarmes et non détection. Ces deux aspects risquent de provoquer soit un arrêt inutile de l'installation ou un accident. Ces problèmes sont dus souvent aux incertitudes de mesure, paramétriques et l'évaluation des dérivées des résidus. L'objectif est alors d'implémenter sur un logiciel de supervision (RTW Matlab et Dspace) des algorithmes robustes déjà existants en temps réel. Ces algorithmes sont robustes vis-à-vis des incertitudes de mesure, paramétriques. En outre, il faut aussi proposer des solutions pour éviter les fausses alarmes qui sont dus à la dérivation numérique des résidus (une dérivée amplifie le signal).
Architecture du système à superviser
Plan de travail
Nous avons fais un cahier de charges afin de connaître les étapes que nous devons suivre.
1ère étape : Réalisation du diagramme de Gantt.
2ème étape : Comprendre le fonctionnement du système.
3ème étape : Comprendre les blocs existants sur Matlab.
4ème étape : Apprendre à manipuler le logiciel Dspace.
5ème étape : Redéfinir la matrice de surveillabilité et générer automatiquement les distances de Hamming à l'aide d'Excel.
6ème étape : Analyser la surveillabilité du système à superviser.
7ème étape : Améliorer la surveillance du système en ajoutant quelques fonctions.
8ème étape : Faire un menu sur Matlab pour visualiser les ARR et les variables facilement.
Supervision du système
Avancement du projet
Semaines 37 et 38
Durant ces séances , nous avons réalisé le diagramme de Gantt pour mieux s'organiser et nous avons essayé de comprendre le processus du fonctionnement du système. Pour cela, nous avons vu le rôle de chaque capteur et actionneur et nous avons fais marcher le système de différentes façons afin de comprendre le fonctionnement de chaque sous-système (Chaudière/Bâches et pompes/Vannes turbine/Condenseur et vannes de décharge).
Semaines 39 et 40
Nous avons compris et analysé chaque relation de redondance en lisant les anciens rapports afin d'avoir une idée globale sur la théorie. C'est à partir de ces relations que nous obtenons la matrice de signature qui nous permet de détecter et isoler les défauts.
Principe de la matrice de signature
La matrice est constituée en lignes des différents capteurs et en colonnes des résidus, nous pouvons la compléter en mettant des 1 là où les capteurs interviennent dans les résidus, et des 0 ailleurs. Ainsi, lorsqu’une défaillance apparaît, elle met en faute un ou plusieurs résidus, ce qui nous permet, en réalisant le chemin inverse, de remonter au capteur qui est à la base de la panne.
Semaine 41
Nous avons appris à manipuler le logiciel Dspace en essayant d'affecter les variables venant de Matlab aux différents blocs de Dspace et de voir comment contrôler le système à partir de Dspace en faisant fonctionner les pompes, les vannes...et en simulant les pannes.
Semaine 42
Nous avons redéfini la matrice de signature pour savoir quels sont les composants détectables et isolables.
Afin d’évaluer le degré de localisation des défaillances, Nous avons fais un programme sur Excel (vba) qui peut génèrer automatiquement la distance de hamming pour n'importe quelle matrice de signature. Cette dernière est une distance au sens mathématique du terme. Elle permet de comparer deux vecteurs V1 et V2 binaires de même taille. Elle est égale à la somme des valeurs absolues des différences, composante par composante des deux vecteurs, c’est-à-dire au nombre de bits différents, ou encore au cardinal de l’ensemble. Les distances entre les signatures reflètent la capacité de localisation entre différentes causes possibles et le degré d'isolabilité d'un défaut.
Semaines 43, 44 et 45
Durant cette période, nous n'avons pas pu continuer le travail puisqu'il y avait une équipe de techniciens qui devaient s'occuper de la maintenance de la chaudière et de la vérification de l'état des capteurs.
Semaine 46
Nous avons essayé de comprendre les sous blocs existants sur Matlab pour pouvoir les améliorer après. Il existe : - Un bloc qui représente les conversions des variables : il faut mettre tous les variables de même nature à la même unité afin de ne pas avoir de confusion (par exemple bar et pascal pour la pression).
-Un bloc qui représente l'état des résidus : C'est là où les seuils ont été implémantés.
-Un bloc qui représente les alarmes : Si l'une des relations de redondances est différente de zéro, alors il y aura une alarme.
-Un bloc qui représente les défauts : Si l'une des variables est hors-seuil, ca s'affiche sur l'interface graphique (Dspace).
Semaine 47
L'intervention de dérivées dans la plupart des expressions mathématiques rend instable cette notion de nullité, et peut susciter aussi des pics qui peuvent dépasser les seuils et ça peut durer quelques milli-secondes : C'est à ce moment qu'on peut avoir une fausse alarme. La stratégie que nous avons choisi pour éviter ces fausses alarmes est le calcul de la durée des défauts et si cette durée est inférieure à 1 seconde, alors il n'y aura pas de défauts (pas de fausse alarme) sinon on aura un vrai défaut. Nous avons intégré cette stratégie dans le sous-bloc rouge "detection system" qui se trouve au sein du bloc "état des résidus".
Semaine 48
Nous avons aussi fait un menu à l'aide du script Matlab pour faciliter l'usage de Simulink et comme vous voyez dans la figure à gauche, ce menu contient les onglets suivant :
- Ouvrir : Voir la présentation du système, la matrice de signature et la distance de Hamming.
- Visualiser les variables : Voir où se trouve la variable dont on a besoin de visualiser (au cas d'un problème ou d'une analyse) et c'est ce qui permet de gagner du temps
-Visualiser les équations : Voir les relations de redondance
-Quitter : Quitter le menu
Semaine 49
Durant cette période, nous avons établit un cahier de charges et un planning pour les deux mois restants :
-Analyse des données sur Excel (vba) après la sauvegarde sur Dspace.
-Amélioration de l'interface graphique (Dspace) et des blocs (Matlab).
-Proposer des améliorations (redondances de capteurs...).
-Recalculer les seuils.
-Comparer redondance analytique avec un observateur.
En outre, nous avons eu quelques contraintes lors du projet (maintenance du GV). D'où l'établissement d'un deuxième diagramme de Gantt.
Rapport
Deuxième partie
Avancement du projet
Problématique
Cahier des charges
Les objectifs de cette seconde partie sont :
-Faire Gantt pour bien suivre les étapes
-Amélioration de l'interface graphique de Dspace
-Simulation de défaut (fuite, vanne en panne...)
-Redéfinir les seuils
-Amélioration du menu de Matlab
-Reconfiguration en cas de panne d'un capteur
-Interpreter les résultats et faire un bilan
Travail réalisé
Gantt prévisionnel
Positionnement
Adaptation des RRA --> soucis d'unités et origine du pb
Voir les choses faites et pas faites (pas réussi)
Redéfinition des seuils (VBA)
Nous avons établi un programme VBA qui nous permet de calculer automatiquement l'écart type des résidus tout en choisissant le fichier csv sauvegardé sur Dspace.
Quelques fonctions ont été ajoutées :
-Un bouton pour voir la vidéo qui montre comment utiliser le logiciel Dspace.
-Un choix de courbes pour voir les variations des variables en fonction des autres.
Reconfiguration du système
Comme il y avait quelques anomalies au niveau des capteurs, nous avons décidé de reconfigurer le système en estimant la valeur de ces capteurs.
-Pour le capteur P7, nous avons trouvé un moyen pour le faire : il existe un polynome de 4ème degré qui représente une relation entre la pression P7 et la température T6 à l'aide du diagramme de phase déduit de la relation de Clapeyron. Donc nous avons mis en place un genre d'observateur qui nous permettra d'estimer la valeur de P7 qu'à partir de 100°C (puisque avant cette température , la pression est presque égale à la pression atmosphérique).
-Même chose pour le capteur P11 : A l'aide de l'équation d'équilibre hydrostatique (Variation de la pression atmosphérique avec l'altitude) dp = rho*g*dz , nous avons trouvé que P11 = P16 + (rho*g*10)*L18/Acond
-Concernant les capteurs P12 et P13, ils affichaient toujours 2,2 bars quand la pression est inférieure à cette valeur. Pour éviter ce problème, nous les avons affectés à d'autres capteurs (P12 à P14 puisqu'ils captent la même pression , et P13 à P15 ). Quand les autres capteurs de redondance dépassent 2.2 bars, P12 et P13 ne sont plus affectés à ces derniers,et donc donnent les bonnes valeurs.
Résultats
Validation expérimentale
En simulant les défauts des capteurs, nous avons pu redéfinir la matrice de signature expérimentale qui représente la sensibilité de chaque résidu en fonction des capteurs. Puis, nous avons remarqué une légère différence entre la matrice de signature théorique et expérimentale dûe à l'imperfection de la pratique par rapport à la théorie, et à la défaillance de quelques capteurs qui ont été reconfigurés apres.
Plan professionnel
-Gestion groupe projet
-Enrichissement de nos compétences dans un domaine largement utilisé dans l'industrie (supervision)
-Fourniture d'un tutorial pour l'utilisation de la plateforme par des utilisateurs
Conclusion
-Mise en application des techniques de surveillance.
-Modélisation du système thermodynamique.
-Confrontation à la théorie : Utilisation de formule mathématique (polynôme...) et formule de la thermodynamique (Clapeyron, équation d'équilibre hydrostatique)
-Confrontation à la pratique :
->Manipulation de logiciels de supervision (Matlab et Dspace)
-> Etalonnage des capteurs
-> Gestion temps réel
L'approche d'isolation a été faite en appliquant en utilisant la méthode de diagnostic hors ligne qui a été élaborée et implémentée pour la surveillance du système. Pour améliorer cette méthode, nous pouvons introduire les règles de l'expertise pour donner les vrais causes de la présence de défauts sur les mesures. Cela nous donnera la possibilité de prendre une décision concernant la solution à proposer pour que le système de surveillance continue sa mission correctement.
