Principe EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013

Report
SYMPHOS 2013
Potentiels de développement et d’usage des SNCC
dans les Unités de Fabrication d’Acide
Phosphorique et des Fertilisants
Expérience de OCP Jorf Lasfar
Par: EHLAL Mounsif & EL ASRI Said
OCP JORF LASFAR MAROC
EHLAL Mounsif & EL ASRI Said
SYMPHOS Mai 2013
SYMPHOS Mai 2013
SITE DE OCP JORF LASFAR MAROC
MAROC
EL JADIDA
JORF LASFAR
EHLAL Mounsif & EL ASRI Said
SYMPHOS Mai 2013
SITE DE OCP JORF LASFAR MAROC
IMACID
MAROC
PHOSPHORE
Les
ODI
PAKISTAN
MAROC
PHOSPHORE
BUNGUE MAROC
PHOSPHORE
PORT
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SYMPHOS Mai 2013
DCS à OCP Jorf LASFAR
OCP Jorf Lasfar a débuté la production en 1986 pour la
Fabrication d’Acide Phosphorique et des Fertilisants







Centrales Thermiques, Unités: Sulfuriques, Acide Phosphorique,
Concentration Acide Phosphorique, Fertilisants, Ammoniac, Stockages
Phosphate, Manutention Produits Intermédiaires et Finis…
Début des années 90, introduction des Automates Programmables
En 1996 mise en place du 1er DCS
Actuellement presque toutes les unités de la plate forme sont dotées de
DCS ou Automate Programmable
Personnel bien formé et contribue au développement des applications
basées sur les systèmes DCS ou Automates Programmables
Besoin en traitement des données d’une manière numériques s’accentue
Besoin d’utiliser des nouvelles fonctionnalités et d’introduire des
nouvelles technologies pour l’optimisation, la maîtrise, le rendement, la
disponibilité, la fiabilité,….
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EXEMPLE D’ÉVOLUTION DES E/S DES DCS DANS UNE UNITÉ
PHOSPHORIQUE À JORF LASFAR
Cas: MAROC PHOSPHORE
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SYNOPTIQUE UNITÉ PHOSPHORIQUE OCP JORF LASFAR
Cas: MAROC PHOSPHORE
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ARCHITECTURE ADOPTÉE DANS LES UNITÉS
PHOSPHORIQUES
Vers Autres Salles de Contrôle et DCS
Station Ingénieur
Fibre optique
Stations Opérateurs
Avec Archivage Intégré
Station
Application
Stations
Maintenance à
Distance
Cartes d’E/S et
Contrôleurs
E/S
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ARCHITECTURE DISTRIBUÉE D’UN DCS
DATA HIGHWAY
1. Wired
Marshalling
2. Wireless
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3. Bussed
4. Electronic
Marshalling
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ARCHITECTURE ‘‘CLIENT SERVEUR’’ D’UN
AUTOMATE PROGRAMMABLE
Supervision
0
7
(HMI)
Redundant
Servers
PLC/Controller
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DIFFÉRENCE ENTRE DCS ET
AUTOMATE PROGRAMMABLE
EHLAL Mounsif & EL ASRI Said
SYMPHOS Mai 2013
DIFFÉRENCE ENTRE DCS ET
AUTOMATE PROGRAMMABLE
CARACTÉRISTIQUES
AUTOMATE
PROGRAMMABLE
DCS
Entrée dans les industries
Années 1960
Replacement de ...
Relais Electromécaniques
Pneumatique & Régulateurs des
Boucles simples
Type de Régulation
Discret- Asservissement TOR
(l’Automatisme)
Régulation continue (l’Automatique)
Applications majeures au
début
Industries Automobile
Raffineries
Redondance
Backup à froid
Backup à chaud
Concept d’Ingénierie
Programmation
Intervention des Opérateurs
Relativement simple et basic
Interface Opérateur
(synoptique)
Graphiques simples
Graphiques sophistiqués
Dimension/Capacité
Limité
Large, Extensible,….
Coût d’Investissement
$$
$$$$
Système
Ouvert
Clos (Propriété)
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À partir de 1975
Configuration, Programmation,
Développement, …
Principalement les programmation des
Boucles de Régulation
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EXPÉRIENCE DE OPC JORF LASFAR DANS
LE DOMAINE DES DCS
ITEM
STANDARDS REQUIS
PAR OCP
INTÉRÊT ET AVANTAGE
Architecture
- Architecture Distribuée
- Base de Données Unique
Communication, transparente, rapide, facile
et fiable
Carte E/S avec
HART Intégré
Communication directe avec les
instruments intelligents (diagnostic,
paramétrage, maintenance,…)
Communication, transparente, rapide, facile
et fiable
Modularité des
Cartes E/S
Le Nombre de voies par carte sont
définies à l’avance (8 à 16 voies
max)
- Maitrise dans les études de détail
- Harmonisation technique entre les
soumissionnaires
- Répartition des Cartes E/S par zones
Redondance
intrinsèque,
native et
automatique
Redondance complète de tous les
- Plus de fiabilité et de flexibilité
nœuds du système et sans
- Possibilité de modification (logiciel et
nécessité de redémarrage (modules,
matériel) à chaud
synoptiques, stations,….)
- Rapidité de basculement
Inspection et
Contrôle du
Système
Le système fait son propre auto
contrôle et auto surveillance
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Maîtrise des performances du système
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EXPÉRIENCE DE OPC JORF LASFAR DANS
LE DOMAINE DES DCS
ITEM
Redondance
Archivage
Auto détermination
des paramètres de
régulation
Contrôle Avancé
STANDARDS REQUIS
PAR OCP
Redondance des Contrôleurs, des
alimentations, des Cartes servant des
zones névralgiques, des réseaux des
communication
- Archivage longue durée des
paramètres de production (Logiques
et Analogiques) avec courbes.
- Enregistrement des événements
- Précision élevée
Le calcul des paramètres des
régulateurs est automatique en mettant
au point la marge de fonctionnement
optimum
Commande Adaptative (réseau
neurone) , Logique Floue, Commande
Prédictive
Ouverture et
communication du
Utilisation des standards OPC
DCS vers l’extérieur
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INTÉRÊT ET AVANTAGE
Plus de fiabilité et de flexibilité
- Analyse des courbes et des tendances
de production.
- Diagnostic des défauts de maintenance
- Aide à la décision
- Bonne maîtrise de la marche du
procédé
- Réglage rapide et sûr surtout en cas de
changement des formules de production
- Maîtrise très performante du procédé
- Modélisation et simulation du procédé
Communication avec les autres
systèmes pour l’échange des données
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OUVERTURE DU DCS ET SA CONNEXION SUR LE
RÉSEAU LOCAL
Avant
Commande
Production
Programme
de
Production
Gestion du
Matériel et de
l’Energie
Contrôle de
la
Production
Service
Expédition et
Chargement de
la
Production
Comptabilité
Cellule Etude et
Amélioration de la
Production
Assurance
Qualité
Contrats
Gestion de la
Maintenance
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SYMPHOS Mai 2013
OUVERTURE DU DCS ET SA CONNEXION SUR LE
RÉSEAU LOCAL
Après
Commande
Production
Comptabilité
Programme
de
Production
Gestion du
Matériel et de
l’Energie
Service
Expédition et
Chargement de la
Production
Cellule Etude et
Amélioration de la
Production
Contrôle de
la
Production
Assurance
Qualité
Contrats
Gestion de la
Maintenance
Contrôle de la Production:
Interactions en temps réel
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SYMPHOS Mai 2013
CONTRÔLE AVANCÉ : Introduction
Ensemble des techniques et stratégies de contrôle
(algorithmes, méthodes de calcul,…) ayant pour objectif
d’assurer une meilleure maîtrise du procédé pour:








Améliorer le rendement de l’unité
Améliorer la qualité des produits
Augmenter la productivité
Réduire les coûts énergétiques
S’adapter à des variations de productions
Maîtriser les phases critiques de conduite
Aider à la conduite et au diagnostic du procédé
Réaliser des modèles statiques et dynamique du procédé
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SYMPHOS Mai 2013
CONTRÔLE AVANCÉ: Panorama des solutions
Une solution de contrôle avancé s’appuie sur
Une technique de contrôle avancé
Des méthodes de conception
•Régulation à modèle interne
•Commande Prédictive
•Logique Floue
•Réseaux de Neurones
•Identifications
•Recueil d’expertise
•Simulation
Des outils de réalisation
•Logiciels de simulation
•Logiciels applicatifs
•Suite logicielle DCS
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SYMPHOS Mai 2013
CONTRÔLE AVANCÉ: Commande Prédictive
Le régulateur calcule la séquence de commandes qui minimisera les écarts
entre la sortie prédite par le modèle du procédé et la sortie désirée fournie
par un modèle de référence
• La commande prédictive intègre des spécifications de contraintes
• Les outils multi variables s’appuient sur des algorithme prédictifs
Distance à minimiser
Trajectoire de référence
fournie par le modèle de
référence
Consigne
Mesure
0
Commande
future
Trajectoire estimée
(fournie par le modèle
t
de procédé)
t
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SYMPHOS Mai 2013
LOGIQUE FLOUE: Principe
•
Pour chaque variable d’entrée/sortie, on définit des fonctions
d’appartenance. Elles permettent de convertir
 Les mesures (entrées) en variables floues
 Les commandes Floues (calculées par le régulateur flou) en commandes
(sorties) acceptable par le procédé
•
Le Régulateur logique floue possède trois opérations de bases:
 La fuzzification Conversion du signal d’entrée en valeur logique floue
(Quantitatif > Qualitatif)
 Inférence (Calcul de la commande)
 La défuzzification (Conversion de la valeur logique floue en signal (Qualitatif >
Quantitatif).
CONVERSION
REGLES FLOUES
CONVERSION
Valeurs absolues en
valeurs floues
Application des
règles floues
Calcul de la sortie
à partir des valeurs
floues
1
2
3
Signal d ’entrée
FUZZY
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Signal de sortie
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LOGIQUE FLOUE: Principe

Rule 1 — Si le niveau est Bas et le débit Haut, alors la vanne est Fermée.

Rule 2 — Si le niveau est Haut et le débit Haut, alors la vanne est Ouverte.

Rule 3 — Si le niveau est Haut et le débit Bas, alors la vanne est Normal.
Les règles sont exécutées à chaque cycle.
3
2
High
Low
Level
High
Low
Normal
Open
Inlet Flow
1
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Closed
Weighted Average or Center
of Gravity = Calculated valve position
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CONTRÔLE AVANCÉ: LES RÉSEAUX NEURONES
‘‘Commande Adaptative’’
•Objectifs
 Capteurs de mesures virtuels là ou
l’instrumentation actuelle est incapable de donner
une mesure physico chimique en temps réel.
 Typiquement pour remplacer des analyses
effectuées périodiquement en laboratoire.
EHLAL Mounsif & EL ASRI Said
SYMPHOS Mai 2013
CONTRÔLE AVANCÉ: LES RÉSEAUX NEURONES
Le Réseau Neurone établi lui même ses règles à partir de
situations qui lui sont présentées.
• Neurone:
 Processeur qui calcule la somme pondérée des entrées et
applique à cette somme une fonction de transfert non-linéaire
(sigmöide)
• Principe de l’Apprentissage:
 L’Apprentissage se fait en comparant l’évolution d’une variable
donnée y à une évolution souhaitée Yref et s’effectue en ajustant
les poids des liaisons entre Neurones de diverses couches le plus
souvent par un algorithme de type rétro-propagation du gradient
visant à minimiser la quantité J=(Yref-Y)²
EHLAL Mounsif & EL ASRI Said
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LES RÉSEAUX NEURONES: MISE EN ŒUVRE
• Collecte des données —
Cette opération est essentielle puisque les données procédé sont la seule base
pour construire le réseau de neurone. La qualité des données détermine la
qualité du modèle.
• Prétraitement des données —
Cette opération est nécessaire parce que les données procédé temps réels
contiennent, des données en dehors des limites de commande que vous avez
fixé, et probablement les données non désirées de différentes sources.
• Définition des variables et retard —
Cette opération détermine les variables procédés importantes qui affectent
significativement la variable à prédire. Des variables non significatives peuvent
dégrader la précision de la prédiction.
• Apprentissage du réseau —
Cette opération détermine le nombre de neurones et ajuste le poids des
variables basés sur les données d’apprentissage.
• Vérification d’un réseau—
Cette opération vérifie comment le fonctionnement du réseau en comparant la
prédiction par rapport aux valeurs actuelles
EHLAL Mounsif & EL ASRI Said
SYMPHOS Mai 2013
LES RÉSEAUX NEURONES:
MISE EN ŒUVRE – L’APPRENTISSAGE
L’apprentissage consiste à calculer:
- les différents coefficients 
- le nombre de couches cachées nécessaires 
EHLAL Mounsif & EL ASRI Said
SYMPHOS Mai 2013
APPLICATION AU PROCÉDÉ D’ACIDE PHOSPHORIQUE
H3PO4 : MESURE DES SULFATES LIBRES
Unité Phosphorique JORF LASFAR
Les trois principales phases de fabrication comprennent :
• Le broyage : le broyage du phosphate brut a pour but
d’augmenter la surface d’attaque du minerai par l’acide
sulfurique.
• L’attaque filtration : Le phosphate broyé est attaqué par
l’acide sulfurique concentré à 98,5% et l’acide phosphorique
moyen (18 à 22% de P2O5) en milieux aqueux. Le mélange
donne une bouillie. La filtration de cette bouillie consiste à
séparer l’acide phosphorique 29% P2O5 du phosphogypse via
un filtre rotatif. Le produit est ensuite stocké dans des bacs de
décantation.
• La concentration : La fonction de la concentration de l’acide
phosphorique est de permettre l’évaporation de l’eau pour
obtenir un acide titrant 54% de P2O5.
EHLAL Mounsif & EL ASRI Said
SYMPHOS Mai 2013
LE PROCÉDÉ D’ACIDE PHOSPHORIQUE
H3PO4: LA RÉACTION
• Le procédé consiste à faire réagir le
phosphate avec l'acide sulfurique dans
des conditions de température et de
concentration en P2O5 tels que le sulfate
de calcium précipité sous forme de gypse
di-hydrate (CaSO4.2H2O).
• Phosphate + Acide sulfurique + Eau
 Acide phosphorique + Gypse.
• La bouillie est ainsi formée d'une phase
solide (gypse) en suspension dans une
solution d'acide phosphorique (25 à 27%
en poids de P2O5) et d'acide sulfurique
(1.5 à 2% en poids) à une température
d'environ 80°C.
• L'attaque est réalisée dans un réacteur
EHLAL Mounsif & EL ASRI Said
SYMPHOS Mai 2013
LE PROCÉDÉ D’ACIDE PHOSPHORIQUE
H3PO4: LA FILTRATION
•
L'obtention de l'acide phosphorique nécessite sa
séparation du gypse. Cette opération est réalisée
sur un filtre rotatif fonctionnant sous vide.
Acide à 17%
H2SO4
Gypse
•
Phosphore Réacteur
Acide à 29%
La filtration de la bouillie engendre :
•
•
L'acide phosphorique de production.
Le gypse (sous forme de cristaux solides).
EHLAL Mounsif & EL ASRI Said
SYMPHOS Mai 2013
LA PROBLÉMATIQUE DU PROCÉDÉ
D’ACIDE PHOSPHORIQUE H3PO4
• Durant la réaction, la mesure en continu des sulfates
2libres SO4 est un défi essentiel à relever. Le rendement
du procédé est directement lié à la bonne maîtrise de
cette valeur.
Rendement
Sulfate libre
Carence de Sulfate =>
Phosphate non attaqué
Résidus (gypse) riches en
phosphates non valorisés
EHLAL Mounsif & EL ASRI Said
Valeur
Optimale
Excès de Sulfate =>
« Cloquage »,sur-consommation de H2S04
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LA PROBLÉMATIQUE DU PROCÉDÉ
D’ACIDE PHOSPHORIQUE H3PO4
• Comparatif du fonctionnement avec une mesure continue
par rapport à une donnée échantillonnée (1h)
Dans ce cas l’opérateur voit
Mesure = Consigne : Il ne fait
rien alors que la vraie mesure
est en dessous de la consigne
Consigne
L’opérateur ne voit la mesure
que de l’échantillon précédent
il voit donc son procédé avec
1 heure de retard
Dans ce cas, l’opérateur voit
Mesure différent Consigne :
Donc il agit sur le procédé
alors que le procédé était à la
bonne valeur
1h 2h 3h 4h 5h 6h 7h 8h
EHLAL Mounsif & EL ASRI Said
SYMPHOS Mai 2013
Consigne
LA PROBLÉMATIQUE DU PROCÉDÉ
D’ACIDE PHOSPHORIQUE H3PO4
1h
2h
3h
Retard:1heure
Donnant aux opérateurs
une vision erronée de
l’état actuel de leur
procédé
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4h
5h 6h
7h
Mesure
Laboratoire
8h
Mesure réelle
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RÉSEAUX NEURONES:
LA SOLUTION ADOPTÉE
Manipulé —
•Débit Phosphate
•Débit H2SO4
•Débit acide recyclage
•Température attaque
•Intensité agitateur
•Pression Flash
•Température Flash
•Intensité Digesteur
•Température Digesteur
Perturbation
—
Le Débit de P2O5 à 17%.
Contrôlé
Model of
Process
Control
‘‘MPC’’
• le ratio H2SO4/Phosphate-Rock
(représentatif du taux de sulfate
libre) ;
•la dépression pour le
refroidissement (Cooler Vacuum
Pressure).
Contrainte
via
DCS
•le P2O5, le Sulfate Libre SO4,
•la Température du réacteur et
•le Delta de température entre
la température du
refroidisseur et la température
du réacteur.
AUTRES
AUTRES
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SYMPHOS Mai 2013
RÉSEAUX NEURONES:
LA SOLUTION ADOPTÉE
Les mesures de densité du P2O5 et du sulfate libre SO42sont obtenues après analyse en laboratoire.
Aussi 2 réseaux neurones sont prévus pour inférer ces
valeurs de façon continue.
• Entrées Continues :
•
•
•
•
•
•
•
Débit de Phosphate ;
Débit d’acide fort à 29% (acide produit) ;
Débit d’acide moyen à 17% ;
Débit d’acide sulfurique ;
Débit d’eau de lavage ;
Température du réacteur ;
Température du refroidisseur (cooler - flash).
• Entrées Analysées :
• Densité acide fort 29% ; Densité acide moyen 17% ;
• Densité acide faible 5% ; Densité acide bouilli.
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SYMPHOS Mai 2013
LA MISE EN ŒUVRE DU RÉSEAU NEURONES
La mise en œuvre nécessite 6 phases successives:
1.
2.
3.
4.
Sélection des données influentes
Collectes des données
Prétraitement manuel des données
Apprentissage du réseau (calcul des coefficients
par résolution itérative de matrices)
5. Vérification de la précision du réseau
6. Implémentation
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SYMPHOS Mai 2013
PHASE 1: INVENTAIRE DES VARIABLES INFLUENTES
SUR CETTE DONNÉE.
• Débit Phosphate
• Débit H2SO4
• Débit Acide Recyclé
• Température Attaque
• Intensité Agitateur
• Pression Flash
• Température Flash
• Intensité Digesteur
• Température Digesteur
EHLAL Mounsif & EL ASRI Said
SYMPHOS Mai 2013
PHASE 2: COLLECTE DES DONNÉES ÉCHANTILLONS
LABORATOIRE & HISTORIQUES
• Une campagne de collecte des échantillons laboratoire pour la
construction de la base de connaissance de l’algorithme.
• Les historique doivent être définis avec une période la plus basse
possible avec une bande morte relativement faible.

Dead Band
• L’expérience montre qu’un minimum de 4000 points semble
nécessaire pour entrainer correctement l’algorithme des Réseaux
Neurones DCS
• Les opérateurs saisissent méticuleusement la valeur laboratoire et
l’heure de prélèvement de l’échantillon (directement dans le
système)
EHLAL Mounsif & EL ASRI Said
SYMPHOS Mai 2013
PHASE 3: PRÉTRAITEMENT DES DONNÉES
EHLAL Mounsif & EL ASRI Said
SYMPHOS Mai 2013
PHASE 4: APPRENTISSAGE DU RÉSEAU
• L’ Apprentissage » du réseau consiste à calculer les
différents coefficients de l’algorithme
• Lorsque un nombre suffisant d’échantillons est disponible,
on procède à l’apprentissage du réseau. Cet apprentissage
consiste à calculer l’algorithme interne du réseau.
• S’il est assez facile de lancer l’apprentissage avec les valeurs
par défaut, il est nécessaire de faire appel à un spécialiste
pour affiner les réglages et obtenir une bonne précision.
• L’apprentissage terminé, l’algorithme est prêt à être
téléchargé pour pouvoir donner aux opérateurs la mesure en
continu des sulfates libres
EHLAL Mounsif & EL ASRI Said
SYMPHOS Mai 2013
PHASE 5: PROGRAMMATION DU RÉSEAU
DANS LE DCS
• Le module ‘‘NN_SO4’’ est programmé dans une zone
de test.
• Dans la phase de test cet algorithme peut tourner
dans la station ingénieur pour ne faire aucune
modification de l’installation existante => Cette station
doit être continuellement opérationnelle.
• Dans une installation définitive ce module sera
implanté dans le contrôleur pour bénéficier de
l’autonomie et la redondance.
EHLAL Mounsif & EL ASRI Said
SYMPHOS Mai 2013
PHASE 5: MESURE DE LA PRÉCISION
• Cette phase consiste à mesurer la précision de la mesure
virtuelle avec la mesure laboratoire (Coefficient de Corrélation)
• Le Réseau Neurones donne à présent une mesure.
• Pour vérifier que cette mesure soit correcte il est impératif de
continuer à relever méticuleusement pendant un mois les
valeurs suivantes
• Date/heure de la prise d’échantillon
• Valeur donnée par le laboratoire
• Valeur donnée par le réseau de Neurones
• Ce tableau permet de comparer sous forme graphique (courbe)
et mathématique (Corrélation) la précision du réseau de
Neurones
• Un compte rendu est établi pour afficher le résultat final
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SYMPHOS Mai 2013
PHASE 6: IMPLÉMENTATION
Cette phase consiste à proposer des schémas de régulations
pour exploiter la puissance de calcul du DCS:
• Pilotage en automatique l’actuelle régulation de rapport par
un régulateur ‘‘MPC’’
• Design de l’application en mode automatique.
• Implémentation des nouveaux algorithmes et formations
opérateurs
• Bilan et exploitation des résultats obtenus
EHLAL Mounsif & EL ASRI Said
SYMPHOS Mai 2013
SYMPHOS
2013
Merci pour votre attention
EHLAL Mounsif & EL ASRI Said
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