Rôle et définition d’un système de supervision en ligne

Rôle et définition d’un système de supervision en ligne

Supervision des systèmes industriels

Ce chapitre présente l’état de l’art des différentes méthodes mises en oeuvre dans le domaine de la supervision des systèmes, avec ses deux aspects ; détection et localisation de défauts (Fault Detection and Isolation) et commande tolérante aux fautes connue sous l’appellation Fault Tolerant Control. Nous commençons tout d’abord par une introduction sur la supervision suivie d’un rappel de quelques termes les plus employés au sein de la communauté des chercheurs et des spécialistes de la supervision dans le monde industriel, nous exposons ensuite les diverses approches utilisées pour assurer la détection et la localisation des défauts au niveau d’un processus industriel. La seconde partie de ce chapitre est consacrée aux méthodes permettant à un processus de poursuivre son fonctionnement malgré l’apparition de défauts à son niveau ; on parle dans ce cas de la tolérance aux fautes. Dans notre présent travail, nous nous intéressons aux deux niveaux de la supervision : la surveillance en termes de détection et de localisation des défauts, et la tolérance aux fautes ; raison pour laquelle ce chapitre inclut deux parties associées à ces deux aspects.

L’automatisation d’aujourd’hui vise essentiellement à améliorer la disponibilité, la fiabilité et la sûreté de fonctionnement des processus industriels mais surtout à augmenter la sécurité de ces systèmes technologiques. En effet, malgré l’énorme progrès accompli dans le domaine du contrôle en génie des procédés, de graves accidents ont eu lieu ces dernières années dans différentes régions du monde, nous pouvons citer par exemple l’accident de l’usine d’aluminium d’Ajka en Hongrie (2010), l’explosion dans la centrale nucléaire de Fukushima Daiichi au Japan (2011), l’explosion de l’usine de fabrication d’engrais à West au Texas (2013), la série d’explosions en masse dans une usine de feux d’artifice en Italie (2014), le coup de grisou dans des mines de charbon en Chine (2015), ou encore l’explosion d’une centrale électrique en Chine également (2016). Ces incidents ont provoqué des catastrophes importantes sur le plan économique, humain et industriel. Etant donné que nous nous sommes intéressés dans ce travail à la supervision d’un processus de génération de vapeur industriel, nous allons citer en particulier les accidents relatifs à ce genre de procédés. Nous pouvons citer de façon non exhaustive quelques incidents récents tels que : l’explosion dans un générateur de vapeur dans une usine de Gaziantep en Turquie (2013), la déflagration causée par un incident sur une chaudière à vapeur dans une usine de fabrication de cosmétiques en Turquie également (2016), ou encore l’explosion d’une chaudière dans une centrale électrique en Inde (2017) [1].

Nous pouvons également mentionner un incident moins récent, mais très marquant dû à ce type de procédés ; il s’agit de l’explosion de la centrale thermique de Courbevoie en France en 1994 qui est restée gravée dans les mémoires des Français, dû à la lourdeur des conséquences et l’étendue des dommages causés dans une zone très urbanisée. De façon Générale, les dangers associés aux installations à combustion alimentées complètement ou partiellement en gaz (chaudières mixtes), se situent dans la gravité des effets résultant d’une explosion ou d’un incendie [1]. De part ce fait, les installations à vapeur ont toujours requis et continuent de nécessiter aujourd’hui un degré très élevé de supervision afin d’assurer un niveau suffisant de sécurité. Ce besoin s’est accru encore plus de nos jours vu la complexité croissante des procédés actuels, et la nécessité d’avoir des installations qui fonctionnent efficacement et qui satisfirent par la même occasion les demandes des utilisateurs. Bien que la commande et la régulation automatique soient amplement saisies par le monde industriel, la supervision en ligne manque encore de développement. Ceci est dû à une ambigüité dans sa définition, qui la décrit bien souvent comme une opération de seuillage de variables et de déclenchement d’alarmes lorsqu’une des limites inférieure ou supérieure est franchie. Alors que l’accroissement de la sûreté de fonctionnement des systèmes industriels, et de la sécurité du personnel se base principalement sur les algorithmes de détection et d’isolation de défauts en ligne.

Rôle et définition d’un système de supervision en ligne

Il n’y a pas réellement d’unanimité sur la définition et le rôle de la supervision. Les industriels assimilent souvent cette opération à un suivi des variables (dit monitoring) avec un déclenchement d’alarmes par seuils avec des logiciels dédiés (Panorama, Intouch, Labview, Dspace…). Ces logiciels sont dédiés au contrôle de processus et à la collecte d’informations en temps réel depuis des sites distants, en vue de maîtriser des équipements. Dans les processus industriels, le système de supervision est connu sous l’appellation de SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) [2] qui inclut des composants matériels (collecte des données) et logiciels qui traitent ces données (surveillent les conditions de fonctionnement anormal et génèrent des alarmes) et en donne une représentation graphique réactualisée périodiquement. Son rôle est donc de fournir à l’opérateur humain une assistance dans ses tâches urgentes de gestion des situations d’alarmes pour l’augmentation de la fiabilité, de la disponibilité et de la sûreté de fonctionnement du processus, la protection de l’environnement et des opérateurs. D’un point de vue académique, les communautés du continu et à évènements discrets définissent différemment la supervision.

Pour la communauté des systèmes à événements discrets (SED), la supervision a pour but de contrôler l’exécution d’une opération effectuée par le système de commande sans rentrer dans les détails de cette exécution [3], [4]. La supervision a lieu dans une structure hiérarchique (au moins avec deux niveaux), et recouvre l’aspect du fonctionnement normal et anormal: les défauts étant modélisés à base d’évènements ou d’états binaires. Les outils de surveillance des SED sont décrits dans [3] et [4]. Les systèmes industriels concernés dans ces articles, où on ne s’intéresse qu’à des instants particuliers (atelier flexible manufacturier, chaînes de production…) sont décrits par des modèles de type grafcet ou réseaux de pétri avec deux états : étape-transition et contrôlés par des automates programmables industriels (APIs) [5]. Du point de vue de la communauté du continu, la supervision est définie comme l’ensemble des outils et méthodes permettant de conduire en ligne les installations industrielles tant en fonctionnement normal qu’en présence de défaillances. Les défauts sont décrits par des modèles (quantitatifs et/ou qualitatifs) continus dans le temps [6]. Les systèmes industriels concernés sont les processus continus (colonne de distillation dans une raffinerie, moteur électrique,…), décrits par des modèles de type équations différentielles et ou algébriques où l’état du système est connu à chaque instant et contrôlé par des régulateurs industriels de type PID.

Les principales activités concernées par la supervision d’un système continu (schématisées dans Fig.1.1) sont la détection et la localisation des défauts et la commande tolérante aux fautes ainsi que les moyens de reconfiguration en présence de ces fautes. Ces deux activités en ligne sont connues en anglais sous les appellations Fault Detection and isolation (FDI) et Fault Tolerant Control (FTC). Dans les systèmes flexibles de production (SFP), la communauté SED définit la reconfiguration comme un processus de réorganisation matérielle et/ou logicielle du système pour pouvoir assurer la production dans des délais compatibles avec le cahier des charges [4]. Les définitions suivantes seront adoptées dans la suite de ce document. La détection consiste en l’identification en ligne des changements de comportement d’une variable détectés par comparaison à des valeurs de références (en fonctionnement normal),

Table des matières

Introduction générale
1 Supervision des systèmes industriels
1.1 Introduction
1.2 Rôle et définition d’un système de supervision en ligne
1.3 Etapes de réalisation d’un système de surveillance
1.4 Tolérance aux fautes
1.5 Surveillance dans le processus de supervision
1.5.1 Introduction
1.5.2 Système de surveillance dans une procédure de supervision
1.5.3 Méthodes de surveillance en ligne
1.5.4 Approche par redondance analytique
1.5.5 Approche structurelle
1.5.6 Pourquoi les Bond Graphs pour la surveillance
1.5.7 Étapes de réalisation du système de surveillance
1.6 Conclusion sur l’état de l’art de la FDI
1.7 Tolérance aux fautes (FTC) dans un système de supervision
1.7.1 Terminologie
1.7.2 Classification des méthodes de FTC
1.7.3 Conclusion sur la FTC
1.8 Commentaire sur les travaux de supervision
2 Surveillance des systèmes par bond graph
2.1 Surveillance par bond graph
2.1.1 Intérêt du modèle bond graph pour la surveillance
2.1.2 Un bref état d’art sur l’utilisation du bond graph
2.1.3 Bond graph pour la surveillance
2.2 Surveillance robuste des processus industriels par BG
2.2.1 Surveillance des systèmes incertains
2.2.2 Intérêt des BGs pour la surveillance des systèmes incertains
2.2.3 Modélisation LFT des éléments bond graphs
2.2.4 Surveillance robuste par bond graph
2.3 Conclusion
3 Modélisation des systèmes dynamiques hybrides
3.1 Introduction
3.2 Les dynamiques des systèmes
3.2.1 La dynamique continue
3.2.2 La dynamique discrète
3.2.3 La dynamique hybride
3.3 Modélisation des systèmes hybrides
3.3.1 Approche de modélisation continue
3.3.2 Approche de modélisation évènementielle
3.3.3 Approche de modélisation mixte
3.4 onclusion
4 Supervision des systèmes industriels par l’approche Automates Hybrides et bond graphs
4.1 Introduction
4.2 Contexte de l’approche
4.3 Apport de notre approche
4.4 L’approche de supervision proposée
4.4.1 Description du principe
4.4.2 Composants du système de supervision proposé
4.4.3 Conception du système de supervision
4.4.4 Fonctionnement du système de supervision
4.5 Cas d’étude : système de génération de vapeur à l’unité Kerma (Usine de fabrication du carton ondulé Maghreb-Emballage, Oran)
4.5.1 L’intérêt de la supervision de ce système
4.5.2 Description et principe de fonctionnement de l’installation de production de vapeur
4.5.3 Instrumentation de l’installation à vapeur étudiée
4.5.4 Modes de fonctionnement
4.5.5 Implémentation du modèle
4.5.6 Modèles BG-LFT pour une FDI robuste
4.5.7 Composition du brûleur
4.5.8 Supervision du brûleur
4.5.9 Principe de fonctionnement du brûleur
4.5.10 Modélisation du fonctionnement du brûleur
4.5.11 Modélisation du brûleur pour la surveillance
4.5.12 Tolérance aux fautes au niveau du brûleur
4.5.13 Implémentation logicielle
4.6 Conclusion
Conclusion générale
Annexe
Bibliographie

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