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1 LIAS - Laboratoire Intégration et Architecture des Systèmes

Abstract : This thesis was funded by the ANR through the Energy Efficiency and reduction of CO2 emissions in industrial systems program. The CHIC – CHaîne de mesure Innovante à bas Coût – project initiated and supported by EDF R&D aims to deve- lop and test an innovative low cost and non-intrusive measuring system to monitor and analyze the consumption of energy fluids used in industrial sites in order to detect consumption drifts with a measurement accuracy of about 5%. This thesis focuses on the soft sensors implementation for power and flow measurements. Three processes were used to carry out experiments in an almost industrial situation : an electric furnace, a gas boiler and an air compressor. The electric furnace application was on the electric power estimation and fault detection using a closed-loop esti- mation of the furnace model from the set and inner temperatures and the control signal of free-load and load tests. The flows estimation was conducted on an indus- trial boiler and an air compressor. Since the models parameters depend on other variables, a static LPV approach is proposed. On the boiler, the gas flow is esti- mated from the valve control and the gas pressure and temperature using different valve types. A non-parametric approach using Gaussian processes is also studied on this process. The gas flow sensor has been validated on-site using a direct imple- mentation in C# on the PLC process control. On the compressor, the parametric variation study according to the air temperature, humidity and discharge pressure has been conducted on simulation and real data. These early studies have shown the feasibility of the different soft sensors to achieve the fixed objectives.

Résumé : Cette thèse a été financée par l’ANR au travers du programme Efficacité énergétique et réduction des émissions de CO2 dans les systèmes industriels. Le projet CHIC – CHaîne de mesure Innovante à bas Coût – initié et porté par EDF R&D a pour objectifs de concevoir une chaîne de mesure innovante à faible coût et non-intrusive, permettant de détecter des dérives de consommation avec une justesse de mesure de l’ordre de 5%. Cette thèse est consacrée à la mise en œuvre de capteurs logiciels pour des mesures de puissance et de débits. Trois sous-ensembles ont permis de mener des essais en situation quasi-industrielle : un four électrique, une chaudière à gaz et un compresseur d’air. L’application sur le four électrique a porté sur l’estimation de la puissance électrique et la détection de défauts à partir des mesures disponibles en utilisant de l’estimation en boucle fermée du modèle du four à vide et en charge. L’estimation de débits a été menée sur une chaudière industrielle et un compresseur d’air. Les paramètres des modèles variant en fonction d’autres grandeurs telles que la pression, la température et le taux d’humidité, une approche LPV a été proposée. Une approche non-paramétrique à l’aide de processus gaussiens est également étudiée dans le cas de la chaudière. Le capteur de débit de gaz a été validé sur site via une implémentation directe en C# dans l’automate de contrôle du processus. Dans le cas du compresseur, l’étude de cette variation paramétrique en fonction de la température, l’humidité et la pression de refoulement de l’air a été menée. Ces premières études ont montré la faisabilité des différents capteurs logiciels permettant d’atteindre les objectifs fixés.

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Keywords : Soft sensor Parametric estimation Energy efficiency

Mots-clés : Four électrique à résistances Efficacité énergétique Estimation paramétrique Modèle linéaire à para- mètres variants Capteur logiciel Chaudière industrielle Compresseur volumétrique.





Autor: Baya Hadid -

Fuente: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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