Design d'expérience optimale : identification paramétrique en ligne par une approche de conduite automatisée - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2009

Design d'expérience optimale : identification paramétrique en ligne par une approche de conduite automatisée

Résumé

L'identification paramétrique (Ljung 1999) consiste généralement en deux étapes : dans un 1er temps, on réalise des expérimentations sur le procédé, par excitation sur les conditions opératoires manipulables durant l'expérience. Dans un second temps, ces données entrée/sortie sont traitées pour en extraire la valeur numérique des paramètres du modèle non connus jusqu'ici. On se focalise ici sur le problème couplé de design optimal d'expérience (Pronzato, 2008) et d'identification en ligne (Keesman et Stigter, 2002), où la question principale est la suivante : comment le signal d'excitation d'un procédé (à son entrée), à appliquer pour obtenir les mesures utilisées pour l'identification, peut-il être choisi en ligne de telle manière que le paramètre inconnu du modèle soit en même temps estimé, et ce d'une façon optimale et en prenant compte de diverses contraintes ? Dans le large spectre étudié en identification, cette nouvelle approche est basée sur l'optimisation, durant l'expérience, d'un critère qui est fonction de la sensibilité de la sortie mesurée par rapport au paramètre du modèle à identifier. Cette approche, basée sur la mesure en ligne disponible et sur un modèle du procédé, et couplant des techniques de commande prédictive (Qin et Badgwell, 2003) et d'observateur (Hammouri et al., 2009), assure d'une part, une conduite du procédé dans les contraintes d'exploitation et, d'autre part, l'identification optimale en ligne d'un paramètre inconnu du modèle. Les deux problèmes, conduite optimale et identification, sont donc couplés comme problème global de conduite. Diverses contraintes peuvent être prises en compte : celles classiques sur l'entrée et la mesure du procédé (aussi sur l'état du procédé qui est estimé ici), mais aussi celles sur les contraintes d'observabilité (propre au problème d'identification). En tant qu'approchel générique, les perspectives d'application sont donc assez larges. L'exemple traité ici concerne ici un procédé de saponification. Le problème d'optimisation pour l'identification en ligne est de trouver un profil optimal de débit d'alimentation en soude qui maximise la sensibilité de la concentration d'acétate d'éthyle par rapport à la constante de vitesse de réaction (qui est le paramètre à identifier).
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-00438457 , version 1 (03-12-2009)

Identifiants

  • HAL Id : hal-00438457 , version 1

Citer

Saida Flila, Pascal Dufour, Hassan Hammouri. Design d'expérience optimale : identification paramétrique en ligne par une approche de conduite automatisée. 2nde édition de la Journée de l'Institut de Chimie de Lyon (ICL), Dec 2009, Lyon, France. ⟨hal-00438457⟩
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