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VOTRE FORMATION
Une formation courte et ciblée pour évaluer les performances des régulateurs à modèle qui existent en standard sur vos automates ou SNCC. Les commandes à modèle interne (IMC) et prédictive (PFC) sauront séduire vos automaticiens par leur facilité de mise en œuvre, vos managers par leur ROI probant et vos exploitants par la stabilité et la robustesse de ces commandes. Ces régulateurs sont basés sur un modèle de comportement du procédé et tous les conseils pour établir un modèle simple et fiable seront prodigués.
OBJECTIFS
• Savoir établir une procédure de test pour identifier les caractéristiques du comportement d’un système industriel.
• Savoir interpréter le comportement d’un système et le représenter par un modèle mathématique pouvant être intégré aisément à un régulateur
• Connaitre les principes fondamentaux de la commande prédictive (PFC) et la commande à modèle interne (IMC).
• Savoir interpréter le comportement d’un système et le représenter par un modèle mathématique pouvant être intégré aisément à un régulateur
• Connaitre les principes fondamentaux de la commande prédictive (PFC) et la commande à modèle interne (IMC).
MÉTHODE PÉDAGOGIQUE
• Tous les concepts sont abordés de façon pragmatique laissant une place importante aux travaux pratiques (+ de 50% de temps pédagogique).
• La mise en action du stagiaire lui permet d’acquérir un véritable savoir-faire et d’ancrer les notions clés.
• La mise en action du stagiaire lui permet d’acquérir un véritable savoir-faire et d’ancrer les notions clés.
PUBLIC
Techniciens des services instrumentation, automatisme, informatique industrielle, bureaux d’études.
PRÉREQUIS
Connaitre la régulation PID.
PROGRAMME
INTRODUCTION
• Le contexte technico-économique
• Rappel de régulation et limite de la régulation PID
• Prise en compte des perturbations : stratégie cascade et prise en tendance
• Découpage fonctionnel d’un système
• Les fonctions de transfert pour modéliser un système.
IDENTIFICATION NUMERIQUE & MODELISATION D’UN SYSTEME INDUSTRIEL
• Différents types de modèles : modèles de représentation et semi- physiques.
• Les méthodes d’identification numérique.
• Démarche pratique d’une identification : du recueil des données à la validation du modèle :
– Identification des paramètres caractéristiques du comportement d’un système à partir d’un relevé de données historisées : identification locale et globale.
– Synthèse des protocoles d’essais et réduction de modèles.
• Travaux pratiques d’identification à partir de données industrielles.
LA COMMANDE À MODÈLE INTERNE : IMC
• Principe et réglage de la commande.
• L’offre en commande à modèles des constructeurs d’automate (Schneider, Siemens)/SNCC (Emerson, Rockwell,Honeywell).
PRINCIPE DE LA COMMANDE PRÉDICTIVE
• Principe et réglage de la commande prédictive PFC.
• Comparaison des commandes IMC/PFC/PID.
TRAVAUX PRATIQUES
• De très nombreux travaux pratiques sur des simulateurs et dans les environnements graphiques de Matlab ou Scilab seront réalisés et permettront de comparer les performances des différentes commandes.
• Les retours d’expérience du formateur permettront de conseiller les stagiaires sur la mise en œuvre concrète de ces commandes sur les systèmes industriels.
• Le contexte technico-économique
• Rappel de régulation et limite de la régulation PID
• Prise en compte des perturbations : stratégie cascade et prise en tendance
• Découpage fonctionnel d’un système
• Les fonctions de transfert pour modéliser un système.
IDENTIFICATION NUMERIQUE & MODELISATION D’UN SYSTEME INDUSTRIEL
• Différents types de modèles : modèles de représentation et semi- physiques.
• Les méthodes d’identification numérique.
• Démarche pratique d’une identification : du recueil des données à la validation du modèle :
– Identification des paramètres caractéristiques du comportement d’un système à partir d’un relevé de données historisées : identification locale et globale.
– Synthèse des protocoles d’essais et réduction de modèles.
• Travaux pratiques d’identification à partir de données industrielles.
LA COMMANDE À MODÈLE INTERNE : IMC
• Principe et réglage de la commande.
• L’offre en commande à modèles des constructeurs d’automate (Schneider, Siemens)/SNCC (Emerson, Rockwell,Honeywell).
PRINCIPE DE LA COMMANDE PRÉDICTIVE
• Principe et réglage de la commande prédictive PFC.
• Comparaison des commandes IMC/PFC/PID.
TRAVAUX PRATIQUES
• De très nombreux travaux pratiques sur des simulateurs et dans les environnements graphiques de Matlab ou Scilab seront réalisés et permettront de comparer les performances des différentes commandes.
• Les retours d’expérience du formateur permettront de conseiller les stagiaires sur la mise en œuvre concrète de ces commandes sur les systèmes industriels.
DURÉE
15 h sur 2 jours
HORAIRES
mardi 9 h – mercredi 17 h
TARIF
1 275 € HT
LIEUX
Lyon – Perrache
Paris – Gare de Lyon
Paris – Gare de Lyon
Nature des
connaissances
Perfectionnement des connaissances
Modalités d’évaluation
Non soumis à évaluation
Niveau acquis
Fondamentaux
Responsable
Joëlle MALLET
Formateur principal
Joëlle MALLET
INFORMATIONS COMPLÉMENTAIRES
Formateur expert en Contrôle Avancé.
À l’issue de la formation : Remise d’une attestation de formation avec ou sans évaluation des acquis.
Évaluation de la formation par les stagiaires.
Les repas sur Arles vous sont offerts.
À l’issue de la formation : Remise d’une attestation de formation avec ou sans évaluation des acquis.
Évaluation de la formation par les stagiaires.
Les repas sur Arles vous sont offerts.
TRAVAUX PRATIQUES
50 %
Modélisation et commande à modèle pour optimiser la régulation
REGM (Nouveau)
Une formation courte et ciblée pour évaluer les performances des régulateurs à modèle qui existent en standard sur vos automates ou SNCC. Les commandes à modèle interne (IMC) et prédictive (PFC) sauront séduire vos automaticiens par leur facilité de mise en œuvre, vos managers par leur ROI probant et vos exploitants par la stabilité et la robustesse de ces commandes. Ces régulateurs sont basés sur un modèle de comportement du procédé et tous les conseils pour établir un modèle simple et fiable seront prodigués.
OBJECTIFS
• Savoir établir une procédure de test pour identifier les caractéristiques du comportement d’un système industriel.
• Savoir interpréter le comportement d’un système et le représenter par un modèle mathématique pouvant être intégré aisément à un régulateur
• Connaitre les principes fondamentaux de la commande prédictive (PFC) et la commande à modèle interne (IMC).
• Savoir interpréter le comportement d’un système et le représenter par un modèle mathématique pouvant être intégré aisément à un régulateur
• Connaitre les principes fondamentaux de la commande prédictive (PFC) et la commande à modèle interne (IMC).
MÉTHODE PÉDAGOGIQUE
• Tous les concepts sont abordés de façon pragmatique laissant une place importante aux travaux pratiques (+ de 50% de temps pédagogique).
• La mise en action du stagiaire lui permet d’acquérir un véritable savoir-faire et d’ancrer les notions clés.
• La mise en action du stagiaire lui permet d’acquérir un véritable savoir-faire et d’ancrer les notions clés.
PUBLIC
Techniciens des services instrumentation, automatisme, informatique industrielle, bureaux d’études.
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Connaitre la régulation PID.
PROGRAMME
INTRODUCTION
• Le contexte technico-économique
• Rappel de régulation et limite de la régulation PID
• Prise en compte des perturbations : stratégie cascade et prise en tendance
• Découpage fonctionnel d’un système
• Les fonctions de transfert pour modéliser un système.
IDENTIFICATION NUMERIQUE & MODELISATION D’UN SYSTEME INDUSTRIEL
• Différents types de modèles : modèles de représentation et semi- physiques.
• Les méthodes d’identification numérique.
• Démarche pratique d’une identification : du recueil des données à la validation du modèle :
– Identification des paramètres caractéristiques du comportement d’un système à partir d’un relevé de données historisées : identification locale et globale.
– Synthèse des protocoles d’essais et réduction de modèles.
• Travaux pratiques d’identification à partir de données industrielles.
LA COMMANDE À MODÈLE INTERNE : IMC
• Principe et réglage de la commande.
• L’offre en commande à modèles des constructeurs d’automate (Schneider, Siemens)/SNCC (Emerson, Rockwell,Honeywell).
PRINCIPE DE LA COMMANDE PRÉDICTIVE
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• Comparaison des commandes IMC/PFC/PID.
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• De très nombreux travaux pratiques sur des simulateurs et dans les environnements graphiques de Matlab ou Scilab seront réalisés et permettront de comparer les performances des différentes commandes.
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• Le contexte technico-économique
• Rappel de régulation et limite de la régulation PID
• Prise en compte des perturbations : stratégie cascade et prise en tendance
• Découpage fonctionnel d’un système
• Les fonctions de transfert pour modéliser un système.
IDENTIFICATION NUMERIQUE & MODELISATION D’UN SYSTEME INDUSTRIEL
• Différents types de modèles : modèles de représentation et semi- physiques.
• Les méthodes d’identification numérique.
• Démarche pratique d’une identification : du recueil des données à la validation du modèle :
– Identification des paramètres caractéristiques du comportement d’un système à partir d’un relevé de données historisées : identification locale et globale.
– Synthèse des protocoles d’essais et réduction de modèles.
• Travaux pratiques d’identification à partir de données industrielles.
LA COMMANDE À MODÈLE INTERNE : IMC
• Principe et réglage de la commande.
• L’offre en commande à modèles des constructeurs d’automate (Schneider, Siemens)/SNCC (Emerson, Rockwell,Honeywell).
PRINCIPE DE LA COMMANDE PRÉDICTIVE
• Principe et réglage de la commande prédictive PFC.
• Comparaison des commandes IMC/PFC/PID.
TRAVAUX PRATIQUES
• De très nombreux travaux pratiques sur des simulateurs et dans les environnements graphiques de Matlab ou Scilab seront réalisés et permettront de comparer les performances des différentes commandes.
• Les retours d’expérience du formateur permettront de conseiller les stagiaires sur la mise en œuvre concrète de ces commandes sur les systèmes industriels.
DURÉE
15 h sur 2 jours
HORAIRES
mardi 9 h – mercredi 17 h
TARIF
1 275 € HT
LIEUX
Lyon – Perrache
Paris – Gare de Lyon
Paris – Gare de Lyon
Nature des
connaissances
Perfectionnement des connaissances
Modalités d’évaluation
Non soumis à évaluation
Niveau acquis
Fondamentaux
Responsable
Joëlle MALLET
Formateur principal
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INFORMATIONS COMPLÉMENTAIRES
Formateur expert en Contrôle Avancé.
À l’issue de la formation : Remise d’une attestation de formation avec ou sans évaluation des acquis.
Évaluation de la formation par les stagiaires.
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À l’issue de la formation : Remise d’une attestation de formation avec ou sans évaluation des acquis.
Évaluation de la formation par les stagiaires.
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TRAVAUX PRATIQUES
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