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Détection et isolation de défauts dans les procédés industriels Introduction

Détection et isolation de défauts dans les procédés industriels Introduction. Notion de défaut. Événement qui modifie fonctionnement procédé de sorte que performances dégradées ou objectif pas atteint Exemples Dérive de capteur Fuite dans un réservoir Friction importante dans vanne

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Détection et isolation de défauts dans les procédés industriels Introduction

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Presentation Transcript

  1. Détection et isolation de défauts dans les procédés industrielsIntroduction

  2. Notion de défaut • Événement qui modifie fonctionnement procédé de sorte que performances dégradées ou objectif pas atteint • Exemples • Dérive de capteur • Fuite dans un réservoir • Friction importante dans vanne • Endommagement bille dans un roulement • Court-circuit entre spires d’un enroulement moteur

  3. Le monitoring classique • Poste opérateur – Ensemble structuré hiérarchique de synoptiques • Comparaisons signaux mesurés à valeurs limites fixes et/ou tests sur le gradient du signal • Alarme: opérateur choisit synoptique avec information détaillée concernant signal  déduit action à entreprendre

  4. Limitations • Détection de défauts importants (et pas de défauts naissants) • Peu d’aide à l’analyse de la source du défaut  Etape supplémentaire : supervision

  5. Automatisation intégrée D. Maquin et J. Ragot (2000) Diagnostic des systèmes linéaires, page 12, Hermes

  6. Pourquoi déceler défauts naissants ? • Meilleure aide à la décision pour l’opérateur • Maintenance prédictive • Reconfiguration automatique de régulateur (systèmes autonomes)

  7. Conséquences • Moins d’arrêts inopinés de l’installation • Produit de meilleure qualité (meilleur respect des tolérances) • Diminution des coûts de maintenance • Meilleur respect des contraintes environnementales • …..

  8. Notion de redondance • Redondance matérielle inconvénients: côut, encombrement, … applications où la sécurité est critique (nucléaire, aviation, …) • Redondance analytique Vérifier compatibilité entre mesures de différents types et modèle mathématique du système supervisé.

  9. Perturbations Entrées connues Sorties mesurées Système supervisé Générateur de résidus Résidus Défauts vraisemblables Module de décision Amplitude du défaut Structure d’un système de DID

  10. Exemple simpliste (1) Relation vitesse accélération Equations de mesure Générateur de résidu

  11. Exemple simpliste (2) • Système de décision Comparaison de r(t) à un seuil • Généralisation • Combinaison de différentes équations du modèle de façon à atteindre isolation des défauts (détermination de l’élément défectueux) • Prise en compte du bruit de mesure et des erreurs de modélisation dans le processus de décision

  12. Application industrielle – Détection d’encrassement d’un bouilleur (1)

  13. Application industrielle – Détection d’encrassement d’un bouilleur (2) Juste avant maintenance suivante Juste après maintenance

  14. Application industrielle – Détection d’encrassement d’un bouilleur (3)

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