Commande avancée
Commande de procédés par IA et commande avancée de procédés.
Pour les procédés où un régulateur PID ne suffit pas : dynamique variable, longs temps morts, plusieurs grandeurs interdépendantes. Nous concevons et déployons une commande fondée sur un modèle mathématique et des méthodes d'intelligence artificielle, qui s'adapte d'elle-même au procédé.
Quand un régulateur PID ne suffit pas.
La commande avancée de procédés a du sens là où la régulation classique atteint ses limites. Un processus de combustion varie avec la qualité du combustible, un four réagit avec un long retard, la puissance de la cogénération et la température du réseau s'influencent mutuellement. Un régulateur réglé à la mise en service fonctionne alors la majeure partie de l'année en dessous de l'optimum, et les opérateurs passent en manuel. Il en résulte des fluctuations de qualité, une consommation de combustible plus élevée et une usure inutile des actionneurs.
Notre équipe d'ingénierie travaille depuis de nombreuses années sur la commande fondée sur l'IA et collabore avec des établissements académiques pour le développement. Nous utilisons les réseaux de neurones, la logique floue, les systèmes experts et neuro-flous, les algorithmes génétiques et la commande optimale d'état LQR. Cela inclut notre propre régulateur adaptatif, qui identifie le système commandé en fonctionnement, construit son modèle mathématique et recalcule en continu les paramètres de commande optimaux sans qu'un ingénieur procédés ait à intervenir.
Ce n'est pas une expérience de laboratoire. Nous déployons la commande avancée comme une couche au-dessus des automates et systèmes de contrôle-commande existants, avec des contraintes claires et la possibilité de revenir à tout moment à la commande d'origine. Les applications typiques se trouvent dans l'énergie et les réseaux de chaleur, les incinérateurs, la métallurgie, les industries chimique et agroalimentaire, et partout où des économies de combustible, d'énergie ou de matières premières peuvent être mesurées. Nous évaluons le bénéfice sur des données réelles de l'installation, pas sur des promesses de présentation.
Les méthodes que nous utilisons.
Régulateurs adaptatifs autoréglants
Le régulateur identifie en continu le procédé et recalcule lui-même les paramètres du régulateur PID ou d'état lorsque la dynamique du procédé change.
Réseaux de neurones
Modèles de procédé entraînés sur des données d'exploitation, prédiction de grandeurs qui ne peuvent pas être mesurées directement, et commande de systèmes non linéaires.
Systèmes flous et experts
L'expérience de vos meilleurs opérateurs transformée en règles qui conduisent le procédé aussi bien à chaque équipe.
Commande optimale LQR
Commande d'état de systèmes multivariables, où les grandeurs s'influencent mutuellement et où le réglage d'une boucle à la fois ne fonctionne pas.
Modèles de procédé et simulation
Un modèle mathématique du procédé sur lequel nous testons la commande avant qu'elle ne touche l'installation. Nous pouvons aussi déduire le modèle hors ligne à partir de données mesurées.
Commande avancée directement dans l'automate
Nous déployons les algorithmes sous forme de fonctions de bibliothèque et d'Add-On Instructions pour l'automate, sur une carte industrielle dans le système de commande ou dans un régulateur monté en armoire.
Ce que comprend la livraison.
Nous fournissons l'algorithme et tout ce dont il a besoin pour fonctionner de manière fiable en production.
- Analyse du procédé et des données historiques
- Identification du système et modèle mathématique du procédé
- Conception et simulation de l'algorithme de commande
- Implémentation dans l'automate, sur une carte industrielle ou dans un régulateur monté en armoire
- Intégration au système de contrôle-commande et à la supervision existants
- Transfert sans à-coups entre la commande avancée et la commande d'origine
- Poste de développement mobile pour l'analyse et la modélisation sur site
- Évaluation du bénéfice et formation des ingénieurs procédés
Méthodes et plateformes
Comment nous déployons la commande avancée.
Analyse des données
À partir des données historiques et des mesures, nous identifions où la commande perd en performance et quelle est la marge d'amélioration.
Identification et modèle
À partir des données d'exploitation, ou de courts essais sur l'installation si nécessaire, nous construisons un modèle mathématique du procédé.
Simulation et conception
Nous concevons l'algorithme de commande et le vérifions sur le modèle, y compris les contraintes et les situations d'urgence.
Déploiement et évaluation
Nous mettons la commande en service pas à pas, la comparons à l'état d'origine et évaluons le bénéfice sur des données réelles.
Services associés.
Instrumentation et régulation
Instrumentation et régulation et systèmes de contrôle-commande de procédé clés en main : capteurs, actionneurs, boucles de régulation, armoires et système de commande.
Gestion de l'énergie
Optimisation de la production et de la consommation d'électricité et de chaleur, intégration des énergies renouvelables, stockage par batteries et audits énergétiques.
Collecte des données de production
Historisation des données des automates et des compteurs, historien haute disponibilité, supervision, reporting et surveillance à distance.
Questions fréquentes.
Vous n’avez pas trouvé votre réponse ? Écrivez-nous et nous vous répondrons sous 24 heures.
Qu'est-ce que la commande avancée de procédés (APC) ?
La commande avancée de procédés est un ensemble de méthodes qui se placent au-dessus de la régulation PID classique. Elle utilise un modèle mathématique du procédé, la prédiction et l'optimisation pour maintenir l'installation plus près de son optimum. L'intelligence artificielle aide là où le modèle ne peut pas être facilement déduit de la physique.
Comment l'intelligence artificielle est-elle utilisée dans la commande de procédés ?
Les réseaux de neurones apprennent le comportement d'un procédé à partir des données et prédisent des grandeurs, la logique floue et les systèmes experts transforment l'expérience des opérateurs en règles, et les algorithmes génétiques recherchent les réglages optimaux. L'application la plus pratique est un régulateur adaptatif qui se règle lui-même en fonctionnement.
Qu'est-ce qu'un régulateur autoréglant ?
C'est un régulateur qui, en mode automatique, identifie en continu le système commandé, construit son modèle mathématique et l'utilise pour calculer les paramètres de commande optimaux. Lorsque le procédé, le combustible ou la charge change, il n'a pas besoin de l'intervention d'un ingénieur procédés.
Peut-on ajouter une commande avancée à un automate existant ?
Oui. Nous déployons les algorithmes sous forme de fonctions de bibliothèque directement dans l'automate, sur une carte industrielle dans le système de commande ou sous forme de régulateur autonome monté en armoire avec entrées et sorties analogiques et Ethernet. La commande d'origine reste en secours.
Combien coûte le déploiement d'une commande avancée ?
Cela dépend du nombre de boucles de régulation, de la qualité des données disponibles, de la nécessité de mesures supplémentaires et de la plateforme sur laquelle la commande fonctionnera. La première étape est généralement une analyse des données qui montre si le déploiement est rentable et dans quelle mesure. Nous donnons un prix ferme après le concept technique.
Quels secteurs profitent le plus de la commande avancée ?
Ceux qui commandent des procédés lents, non linéaires ou interdépendants et où les économies peuvent s'exprimer en combustible, en énergie ou en matières premières. Typiquement l'énergie et les réseaux de chaleur, les incinérateurs, la métallurgie, la chimie, l'agroalimentaire et les services d'eau.
Vous avez un procédé difficile à commander ?
Décrivez le procédé et envoyez-nous les tendances des grandeurs problématiques. Nous vous répondrons sous 24 heures avec une première évaluation et une consultation gratuite.