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Conception de systèmes de supervision avancés par la méthode des plans d'expériences [Advanced supervision systems design by experimental statistics]

Dans diverses opérations industrielles, le monitoring et la supervision sont nécessaires en vue de faire un diagnostique précoce d'un disfonctionnement ou d'une dégradation du procédé. Le diagnostique précoce n'est pas seulement utile pour éviter une dégradation de la qualité de production ou un arrêt des installations. Il peut aussi être essentiel pour protéger l'homme et l'environnement des effets nuisibles causés par un fonctionnement imparfait. Les exemples typiques sont trouvés dans les procédés industriels et les centrales électriques. Un système de supervision est un dispositif numérique intelligent. Sur base de modèles du comportement du processus identifiés au préalable en fonctionnement sain et en présence de défauts, il est capable de détecter l'apparition de défauts en analysant les données du procédés enregistrées au cours du temps. L'objectif principal du projet est de développer une méthode de conception de systèmes de supervision plus performants. [Several industrial operations require monitoring and supervision in order to precociously diagnose process malfunction or degradation. Early diagnostics is not only useful to avoid loss of product quality or plant shutdown but may also be vital to prevent humans and environment from harmful effects deriving from those faulty operations. Typical examples are found in the process industries and in power plants. A supervision system is an intelligent digital unit which, basing on previously identified models of the process behaviour under both healthy and faulty conditions, is able to detect the occurrence of faults from the analysis of process data monitored over time. The general objective of the research is to develop a method for designing supervision systems which are more effective and efficient than the existing ones. Increased effectiveness can be measured by the extent the new supervisors outperform other ones; efficiency by the ratio between performance and cost of the supervisor. The objective will be achieved by applying concepts and tools derived from experimental statistics (DoE, Design of Experiment), the most important methodology of industrial statistics dedicated to product/process improvement. In the case at hand the supervisor is the 'product' to be improved. The methodology can efficiently handle a comprehensive set of design parameters and is able to optimise system performance while also keeping its variability under control. This capability responds well to a critical issue in the design of supervision systems, namely the sensitivity of performance to various sources of random disturbances (process noise, model uncertainty, fault level).]



responsable


Michel KINNAERT


équipe


Daniele ROMANO


disciplines et mots clés déclarés


Automatique Automatisme et régulation Automatisme industriel et processcontrol

supervision