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Niveau: Supérieur, Master
This document must be cited according to its final version which is the Master of Science thesis: Kamel Abid1, « Commande prédictive sur un procédé de cuisson de peinture en poudre avec de l'infrarouge», rapport de stage de fin d'études de Master STS mention Génie Electrique Génie des Procédés, parcours Génie des Procédés, UCBL1, 2005-2006 Advisors : Pascal Dufour1 et Pierre Laurent1 All open archive documents of Pascal Dufour are available at: The professional web page (Fr/En) of Pascal Dufour is: 1 Université de Lyon, Lyon, F-69003, France; Université Lyon 1; CNRS UMR 5007 LAGEP (Laboratoire d'Automatique et de GEnie des Procédés), 43 bd du 11 novembre, 69100 Villeurbanne, France Tel +33 (0) 4 72 43 18 45 - Fax +33 (0) 4 72 43 16 99
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This document must be cited according to its final version which is the Master of Science thesis: Kamel Abid1, « Commande prédictive sur un procédé de cuisson de peinture en poudre avec de l'infrarouge», rapport de stage de fin d'études de Master STS mention Génie Electrique Génie des Procédés, parcours Génie des Procédés, UCBL1, 2005-2006 Advisors : Pascal Dufour1 et Pierre Laurent1 All open archive documents of Pascal Dufour are available at: The professional web page (Fr/En) of Pascal Dufour is: 1 Université de Lyon, Lyon, F-69003, France; Université Lyon 1; CNRS UMR 5007 LAGEP (Laboratoire d'Automatique et de GEnie des Procédés), 43 bd du 11 novembre, 69100 Villeurbanne, France Tel +33 (0) 4 72 43 18 45 - Fax +33 (0) 4 72 43 16 99
- villeurbanne lieu de stage
- génie des procédés
- commande prédictive
- modele de cuisson de la peinture en poudre
- kamel abid
- flux de chaleur
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Mast er 2 : G én i e des P r o c éd é s i
Lieu de stage
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Encadré par : Pascal Dufour Laurent Pierre
Présenté par : KAMEL ABID
18/09/2006
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Ordinateur
Mesures de la température
Panneau Infrarouge
pyromètre
Flux thermique (Q)
Film peinture Film support
Surface de travail : Radiateur refroidie par circulation d’eau
Fig.1 schéma simplifiée du procédé
La variable de commande : le Flux de chaleur ( Q ) Les variables à contrôler : Température Taux de conversion
FILM PEINTURE • BilanThermique Ñ λ P Ñ T P 1 ρ P .Cp P . ¶¶ T P %Λ p e p D H 0 Ae % RET ap X m 1 % X n Avecx Î 0 x M et t ≻ 0 • Bilan Matière ¶ X 1 Ae % RET ap X m 1 % X n ¶ t
FILM SUPPORT • Bilan Thermique ¶ Ñ λ S Ñ T S 1 ρ S .Cp S .Tt S ¶
Avec t ≻ 0 Avecx Î [0 x M ]
Avecx Î x M x N et t ≻ 0
Extrémité supérieure de la peinture X = 0 % l ¶ T 1 aΜΑ ( 4 1 T 4 ) h ( T 1 T 1 ) p ¶ p 1 Q % T % 1 % p % p p a p
Les points commun entre peinture et support ( continuités des flux)
X= M
¶ T T % l pp M 1 % l s ¶¶ s M ¶
Extrémité inférieure du support X = N ¶ T s ( 4 4 ) ( T T 2 ) % l N 1ΜΑ T % T # h % s ¶ x s s N N a s s N
6
fifré
neec sfinies
Méthode utilisée : d • Approximation du gradient ¶ T i 4 T i # 1 % T i ¶ x 2 D x
• Approximation du Hessien
¶ 2 T T % 2 T # T i % 1 i i # 1 1 ¶ x 2 D x 2 Le système EDP’s devient : . Etat 1 A ´ Etat # B ( T ) # C ( a Q ) # G ( T , X ) Etat 1 [ T X ] T
La simulation à montrée que : C( α Q) >> G(T,X) . Etat 1 A ´ Etat # B ( T ) # C ( Q )
600
550
500 • Température au dessous du support représente la sortie. 450 • La commande est maximale 400 Q = 23,5 KW/m2 350 • Variable d’état Tem érature est p 300 observable 0
50
sortie modele sortie experimentale
100 150 200 250 temps [s]
Fig.2 - Comparaison Température simulée et expérimentale
Le système obtenu est parabolique Erreur Maximale < 12 °
taux de conversion a la surface taux de conversion sur le support
1 0.9 0.8 0.7 • La commande est maximale 0.6 Q = 23,5 KW/m2 0.5 0.4 • Variable d’état Taux de conversion 0.3 Non observable 0.2 0.1 0 0 50 100 150 200 250 temps [s] Fig.3 Taux de conversion simulé entre les deux extrémités de la peinture
Différence de 10 % entre les deux extrémités du film peinture Pour une commande maximale
! " # »
Référence y ref
Passé Futur
Sortie mesurée du processus
Commande u
Sortie prédite y p
k+Np Temps
Nc : horizon de commande Np : horizon de prédiction
k k+1 k+Nc Instant courant Fig.4 Stratégie de MPC • k = 0, 1 ,
, temps final+N p • Dans le futur sur [ k+1 k+Np ] Critère d’optimisation : j 1 k # N p U 1 .... m ... i . U n 1 J 1 j ∑ k 1 ( y ref ( j ) % y p ( j )) 2 k # k # Nc % 1 #
