ecole d hiver, université doran 9-12 décembre 2013 1 applications de linformatique industrielle,...
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Ecole d’ hiver, Université d’Oran 9-12 décembre 2013
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Applications de l’informatique industrielle, réseaux et génie
logiciel
Professeur Belkacem OULD BOUAMAMA
Recherche : Responsable de l’équipe de recherche MOCIS Laboratoire d'Automatique, Génie Informatique et Signal de Lille (LAGIS -UMR CNRS 8219)
Enseignement: Professeur et Directeur de la recherche à Poltech lille
Mèl : [email protected],http://www.mocis-lagis.fr/membres/belkacem-ould-bouamama
Prof. B. Ould Bouamama Polytech Lille « École d’hiver, Université d’Oran. 9-12 décembre 2013»
Objectifs
Compétences à acquérir Acquérir les connaissances méthodologiques et pratiques pour la mise
en place de systèmes de surveillance en ligne (Détection et localisation de défauts) et hors ligne (Analyse des risques)
Comprendre le fonctionnement des systèmes de supervision en ligne (Système SCADA) évolués
Comprendre les liens entre la maintenance, le contrôle, le diagnostic en ligne, la reconfiguration et l’analyse des modes de fonctionnement et leur criticité
Rôle de l’informatique dans la mise en place d’un système de supervision
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Prof. B. Ould Bouamama Polytech Lille « École d’hiver, Université d’Oran. 9-12 décembre 2013»
Bibliographie B. Ould Bouamama Conception intégrée pour la surveillance robuste des systèmes . Techniques de l’Ingénieurs AG 3
550, 2013 Blanke, M., Kinnaert, M., Lunze, J. and Staroswiecki, M. (Eds)(2007) Diagnosis and Fault-Tolerant Control,
Berlin:Springer-Verlag. A.K. Samantaray and B. Ould Bouamama "Model-based Process Supervision. A Bond Graph Approach" . Springer
Verlag, Series: Advances in Industrial Control, 490 p. ISBN: 978-1-84800-158-9, Berlin 2008. M. Ridoux « AMDEC-Moyen » techniques de l’ingénieurs, AG4220, juin 1999 B. Ould Bouamama, M. Staroswiecki and A.K. Samantaray. « Software for Supervision System Design In Process
Engineering Industry ». 6th IFAC, SAFEPROCESS, , pp. 691-695.Beijing, China. B. Ould Bouamama, K. Medjaher, A.K. Samantary et M. Staroswiecki. "Supervision of an industrial steam generator.
Part I: Bond graph modelling". Control Engineering Practice, CEP, Vol 1 and vol. 2 . 14/1 pp 71-83, Vol 2. 14/1 pp 85-96, 2006.
B. Ould-Bouamama (2009) « Conception intégrée des systèmes de supervision industrielle . Approche bond graph ».REE Revue de l’Electricité et de l’Electronique, N° 4, Avril 2009, pp.55-59.
B. Ould-Bouamama (2010) « Diagnostic en ligne à base de modèle Bond graph.».REE Revue de l’Electricité et de l’Electronique, N° 2, février 2010, pp. 111-117.
M. A. Djeziri, B. Ould Bouamama, G. Dauphin-Tanguy (2010) “LFT Bond Graph Model Based Robust Control and Diagnosis”, Book Chapter in Springer Verlag, Ouvrage collectif dirigé par Prof. W. Borutzky Bonn-Rhein-Sieg University, sera publié en 2010.
PhD Thesis, several lectures can be doownloaded http://www.mocis-lagis.fr/membres/belkacem-ould-bouamama/
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Sommaire
Place du diagnostic et supervision dans l’industrie.
Moyens informatiques et algorithmiques pour la mise en
place d’un système de diagnostic temps réel.
Techniques et méthodes pour la conception de systèmes de
supervision.
Démonstration d’étude de cas pratiques et de projets
industriels et européens,
Conclusions, perspectives et discussions.4
Prof. B. Ould Bouamama Polytech’Lille « Integrated Design of Mechatronic Systems using Bond Graphs»
Partie 1
Place du diagnostic et supervision
dans l’industrie.
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INTRODUCTION : Historique
Depuis 1840: Apparition de l’automatique Tâches : améliorer la qualité des produits finis, la sécurité et le rendement des unités
en implantant des commandes performantes
Depuis 1980, nouveau challenge : Supervision Rôles : Fournir à l'opérateur humain une assistance dans ses tâches urgentes de
gestion des situations d'alarmes pour l'augmentation de la fiabilité, de la disponibilité et de la sûreté de fonctionnement du processus.
Apparition de l’automatisation intégrée Commande des systèmes de production et sûreté de fonctionnement, maintenance,
gestion technique, diagnostic de fonctionnement
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INTRODUCTION : Automatisation intégrée
Supervision
Monitoring
Regulation
Instrumentation
Entrée Sortie
Aide à la conduite planification, diagnostic interface homme machine
Suivi de l’état du processus Visualisation
Commande logique, régulation Optimisation
Choix et implémentation des capteurs et actionneurs
ObservationsDécisions
Niveau 3
Niveau 2
Niveau 1
Niveau 0
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What is a supervision ? two levels FDI- FTC Supervision :
Set of tools and methods used to operate an industrial process in normal situation as well as in the presence of failures.
Activities concerned with the supervision : Fault Detection and Isolation (FDI) in the diagnosis level, and the Fault Tolerant Control
(FTC) through necessary reconfiguration, whenever possible, in the fault accommodation level.
SUPERVISION
FDI : How to detect and to isolate a faults ?
FTC : How to continue to control a
process ?
Supervision, maintenance et diagnostic
FTC LevelFault accommodation
Reconfiguration
List of faultsMaintenance
corrective (après faute)
Set points
Sensorsy
x
u
ur
Controllers
FDI LevelOn line Fault Detection
and isolation
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Maintenance
Maintenance préventive
Maintenance Curative
maintenir les capacités opérationnelles des moyens de production
Réalisée après la défaillance d'un bien ou la dégradation de sa fonction. Permet d'accomplir une fonction requise, au moins provisoirement.
Réalisée avant la défaillance vise en effet à réduire les coûts des pannes et de maintenance par un entretien constant et préventif.
Maintenance (réalisée hors ligne)
Supervision Graphical User Interface (Interface Homme Machine IHM)
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Contrôle
Surveillance
Suivi de variables
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Quelques définitions
La sécurité Ensemble des méthodes ayant pour objet de minimiser ou supprimer les
conséquences des défaillances sur personnel et équipement
La sûreté de fonctionnement aptitude d'une entité d'une part, à disposer de ses performances fonctionnelles
(fiabilité, maintenabilité, disponibilité) et d'autre part, à ne pas engendrer de risques majeurs.
Supervision ? Technique industrielle de suivi et de pilotage informatique de procédés de fabrication
automatisés. La supervision concerne l'acquisition de données (mesures, alarmes, retour d'état de
fonctionnement) et des paramètres de commande et surveillance des processus généralement confiés à des automates programmables
Logiciel de supervision: Interface opérateur présentée sous la forme d'un synoptique.
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Pourquoi Superviser ?
contrôler la disponibilité des services/fonctions
contrôler l’utilisation des ressources
vérifier qu’elles sont suffisantes (dynamique)
détecter et localiser des défauts
diagnostic des pannes
prévenir les pannes/défauts/débordements (pannes latentes)
prévoir les évolutions
Suivi des variables
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Fonctions de la supervision
GESTION ERP : Enterprise Resource planning : planification des ressources de l'entreprise
• intégration des différentes fonctions de l'entreprise dans un système informatique centralisé configuré selon le mode client-serveur.
MRP : Manufacturing Resource Planning : planification des capacités de production
• Système de planification qui détermine les besoins en composants à partir des demandes en produits finis et des approvisionnements existants
PRODUCTION SCADA : Supervisory Control & Data Acquisition PC & PLC Process Control/ Programmable Logic Controller
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Supervision et Monitoring
Monitoring Suivi de paramètres Sécurité (diagnostic) locale
Réguler Control des paramètres
Supervision Centralise le monitoring local et le contrôle Deux parties d’un SCAda
• hardware (collecte de données) • Software (contrôle, surveillance, affichage etc..)
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Logiciels de supervision
Wonderware Leader dans le domaine de la supervision et du SCADA,
notamment au travers du logiciel InTouch, INTouch
Logiciel de supervision de référence. Bibliothèque extensible contenant de base +500 symboles graphiques prêts à l’emploi.
PANORAMA : IHM ergonomique, module de traitement des alarmes et des
évènements, un module d'exploitation des historiques. WinCC
Système de supervision doté de fonctions échelonnables, pour la surveillance de processus automatisés, offre une fonctionnalité SCADA complète sous Windows
DSPACE MATLAB-Simulink
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Caractéristiques d’un SCADASimplicité, convivialitéSolveursTraitements graphiques (icônes, bibliothèques, … Supervision
Commande Surveillance Traitement des alarmes
ArchivageProgrammation Performances/Prix :
Prix : matériel + système d ’exploitation, logiciel, mise à jour, assistance, documentation
Etapes de réalisation d’un système de supervision
Analyse des Modes de Défaillance, de leurs Effets et de
leurs Criticités (AMDEC)
Analyse hors ligne des conditions de surveillabilité et
de reconfigurabilité
Liste des équipements pertinents
Elaboration du système de supervision
Résultats des conditions de surveillabilité
Pla
cem
ent
de
cap
teu
rs
Test en ligne du système de supervision
Algorithmes de surveillance
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Partie 2: Techniques et méthodes pour la conception de systèmes de supervision.
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Analyse des risques
Rôle du responsable d’un processus à haut risque Identifier les risques Quantifier les risques Définir le degré d’acceptabilité de chaque risque Définir la faisabilité et le coût de l’amélioration de la sécurité Mettre en place des actions de sécurisation de certains risques
Différentes méthodes Analyse préliminaire des risques (APR) preliminary hazard analysis (PHA) AMDE Analyse des Modes de Défaillance, de leurs Effets (Failure mode and affect analysis)
AMDEC (FMECA) Analyse des Modes de Défaillance, de leurs Effets et de leur Criticité Hazard and operability study (Hazop) Hazard analysis and critical control point (HACCP) Evaluation probabilistique des risques (EPR) Probabilistic risk assessment
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Sécurité et risque
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AMDEC : Méthodologie et définitions
L'Analyse des Modes de Défaillance, de leurs Effets et de leur Criticité (AMDEC) outil de sûreté de fonctionnement (SdF) et de gestion de la qualité.
AMDEC est la traduction de l'anglais FMECA (Failure Modes, Effects and Criticality Analysis,
Analyse des Modes de Marche et De leur Criticité. Technique d’analyse, en maintenance prédictive, permettant de détecter à l’avance, les points faibles d’un système, afin de l’améliorer ou de prévoir les pannes à venir.
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Objectifs
1) Anticiper les problèmes avant qu’ils ne se produisent. Construire la qualité des produits fabriqués ou des services rendus. Favoriser la maîtrise de la fiabilité en vue d’abaisser le coût global. remettre en question le fonctionnement, sans attendre un incident Evaluation de la fiabilité et détermination des points critiques
2) Mieux appréhender les risques de défaillance et ainsi les éviter en mettant en place : des éléments de secours (redondance) des technologies + performantes des méthodes de surveillance adaptées une maintenance préventive plus efficace des diagnostics de pannes plus rapides
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Défaillances dans une PAC
Anode
Humidificateur
FiltreCharge H2
AirCompresseur
CondenseurSéparation de
phase
Réservoir
EauÉchappement
Sortie H2
Détendeur
TRC FRC
PRC
Fuites H2
Dégradation de pile: réversible;
irréversible
Cath
ode
Panne de refroidissement
Décrochage et surtension de
rotor en tournant
Air
Défauts Actionneur
Défaut Correcteur
Exemple : Pile à Combustibles
25
Défaillances d’unepile à combustible
Dégradationsréversibles
des performances
Accumulation d’eaudans les zones dediffusion
Bouchon d’eaudans les canaux
de distribution
Assèchement dela membrane et
des zones catalytiques
Empoisonnement del’assemblagemembraneélectrode
Dégradationsirréversibles
des performances
Oxydation dusupport de
l’électro-catalyseur
Percement dela membrane
Migration et agglomération des
grain d’électro-catalyseur
PoisonsBouchon d’eau dans les canaux
Percement de la membrane
Accumulation d’eau dans les zones de
diffusion
Basse TTrop d’eau
Manque d’eau
Oxydation du support du catalyseur
Sous stœchiométrie
Sur stœchiométrie
Haute T
ou
ou
ou
ou
ou
ou
Pression diff.
ou
Dégradations propriétés physico-
chimiques de la membrane
Distribution irrégulière
de la densité de courant
Bouchon d’eau dans les canaux
Réactions Parasites
Manque de réactifs
Assèchement
Agglomération et Migration catalyseur
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Analyse du graphe
Défaillance gestion de l’eau Grandeur à surveiller importante Car tous les chemins mènent à cette dégradation
3 niveaux de défaillances 1. Dégradations irréversibles (événements redoutés) 2. Dégradations réversibles
• FDI doit en temps réel détecter ces défauts avant niveau1 3. Causes des défaillances Thermique , fluidique et chimiques (gestion des flux des réactifs)
Exemple de mise en oeuvre
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Composant Modes de défaillance
Causes possibles
Effets Moyen de détection
Niveau de criticité
Observa-tions
Vanne Bloquéefermée
Grippé VidangeArrêt prod.
Surveillan-ce des opérateurs
Moyen
Bloquéeouverte
Encrase-ment
Risque de débordement
Elevé Systèmede sécu.
capteur
vanne
PRC
LHS
Probabilité d’occurrence (F) Probabilité de non-détection (G) Niveau de gravité (N)
Criticité :C = F x G x N
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Logiciels de AMDEC
Logiciels AMDEC : fonctions Stockage centralisé des données et intégration avec les autres outils
logiciels de fiabilité Planification basée sur la fiabilité (DFR) Analyse des modes de défaillance et de fiabilité (FMRA)
• TDC FMEA propose tous types d’AMDEC au sein de la même licence logicielle : AMDEC Produit, AMDEC Process, AMDEC Moyen, diagrammes de flux
• Skill Designor Pro : Logiciel pour créer, tenir à jour et capitaliser les études AMDEC - FMEA.
• Logiciel Skill HACCP (connu dans l’agro alimentaire)• Logiciel Sfmea
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CONCLUSION
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L'AMDEC « produit », par l'analyse des pannes, la fréquence d'apparition et les temps d'arrêt favorise :
Une conception intégrant la maintenance
Améliore la fiabilité et les performances
L'AMDEC est donc un outil de prise de décision raisonnée dans un cadre d’amélioration de la qualité de 3 types :
-> Préventives
-> Correctives
-> Amélioratives
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Avantages et inconvénients de AMDEC
Avantage permet de mener des actions préventives, c’est à dire de résoudre les
problèmes avant que ceux-ci ne se présentent. Si cette méthode est suivie tout au long du cycle de vie du produit, la production en sera améliorée et débarrassée de problèmes majeurs.
Inconvénients nécessite une connaissance poussée de la question à étudier. En
général, un brainstorming avec plusieurs personnes impliquées de la conception à la livraison du produit est nécessaire. Pour cela, il faut donc qu’une équipe puisse se mettre d’accord sur les modes de défaillance étudiés. Cette méthode est, de ce fait, lourde à mettre en place.
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Surveillance en ligne
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u
Correcteur Actionneur Processus Capteurx
y
Commande tolérante aux fautes et
reconfiguration (FTC)
Service de maintenance
Système physique à surveiller
Interface de Supervision en ligne
Détection
Localisation des défauts
Diagnostic (Identification du type de défaut)
Hors ligne
FTC: Fault accommodation
FTC: Fault accommodation
ProcessController
FDIFault
Accomodation
Controller parameters
Ref.
Yu
Su
perv
isio
n
FTC: Fault Reconfiguration
FTC: Fault Reconfiguration
FDI
New controlconfiguration
Reconfiguration
Yref
Nominal Controller
Process Yu
u'New Controller
Y’ref
Y’
Su
perv
isio
nC
ON
TR
OL
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FT (Fault Tolerance)
Analysis of fault tolerance : The system is runing under faulty mode Since the system is faulty, is it still able to achieve its objective(s) ?
Design of fault tolerance : The goal is to propose a system (hardware architecture and sofware
which will allow, if possible, to achieve a given objective not only in normal operation, but also in given fault situations.
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Fault Detection and Isolation (FDI). FDI Purpose
Objectives : given I/O pair (u,y), find the fault f . It will be done in 3 steps :
DETECTION detect malfunctions in real time, as soon and as surely as possible : decides whether
the fault has occured or not
ISOLATION find their root cause, by isolating the system component(s) whose operation mode is
not nominal : find in which component the fault has occured
DIAGNOSIS diagnose the fault by identifying some fault model : determines the kind and severity of
the fault
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Relation entre FDI et FTC
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RE
GIO
N D
AN
GE
RE
US
E
RE
GIO
N D
AN
GE
RE
US
E
REGION DANGEREUSE
PERFORMANCES INACCEPTABLES
PERFORMANCES INACCEPTABLES
Y1
Y2
PE
RF
OR
MA
NC
ES
D
ÉG
RA
DÉ
ES
PERFORMANCES DÉGRADÉES
PERFORMANCES REQUISES
Reconfiguration
Fault
FDI: Medical interpretaion
0T
37
+
-
NON
OUI
Exam
en
clin
iqu
eD
iag
nosti
c
Etapes de FDI
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Alarmes
Fonctionnement normalModèle
+-
DIAGNOSTIC
Type de panne
Détection : Est ce réellement une faute?
Localisation : Quel composant est déféctueux ?
Identification : Quel type de défauts?
DECISION
Composant défectueux
cahier des charges
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Méthodes de surveillance
++++++
++++++
+D2
Méthodes de surveillance sans modèle
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Méthodes de reconnaissances de formes Détermination d’un certain nombre de classes (apprentissage) A chaque classe est associé un mode de fonctionnement (normal, défaillant) Chaque donnée prélevée est affectée à l’une de ces classes : détermination du mode de
fonctionnement
Exemple : surveillance d’une conduite d’alimentation
Différence de pression Pr(t)
Débit : Q(t) *
**
***
**
**
*
*
*
*
*
**
D1
1) : Phase d’apprentissage
2) : Phase surveillance temps réel
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Commentaires
Only experimental data are exploited Methods : statistical learning, data analysis, pattern recognition, neuronal networks, etc.
Problems need historical data in normal and in abnormal situations, every fault mode represented ??? generalisation capability ??
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METHODES QUALITATIVES Utilise la connaissance intuitive du monde :
appliquer des modéles de pensée humaine pour des systèmes physiques Exemple : « Quand la pression augmente, le débit augmente »
L'avantage principal des méthodes qualitatives: possibilité de n'utiliser que le modèle qualitatif: aucun besoin de grandeurs
numériques des paramètres ni de connaissances profondes sur la structure du système.
Inconvénients Les défaillances des capteurs ne sont pas détectées. Il n'est pas aisé de déterminer les
valeurs limites inférieures et supérieures de déviation. D'autre part un problème combinatoire peut apparaître lors des procédures d'inférences pour les systèmes complexes.
Méthode à base de modèle
S E N SO R SS E N SO R S
Process actual operation
RESIDUALGENERATORRESIDUAL
GENERATOR
MODEL OF THE NORMAL
OPERATION
MODEL OF THE NORMAL
OPERATION
ALARM GENERATION
0
Isolation Identification
ALARM INTERPRETAION
Detection
Méthodes de surveillance à base de modèle
45
Exemple : surveillance d’une conduite d’alimentation
Différence de pression Pr(t)
Phase 1 détermination d’un indicateur de faute (Hors ligne)
2
Modéle du système
Equations de mesure
m
m
P KQ
P P
Q Q
21
Génération d'un indicateur de faute
m mP KQ R
Phase 2 Implémentation en ligne
mQmP
21m mP KQ R
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Analytical redundancy :How to generate ARRS ?
What is ARR ?Given
The ARR express the difference between information provided by the actual system and that delivered by its normal operation model.
What is Residual ?
46
)(
),()1(
xCy
uxfx
)1()(1 yCx ARRuydt
yCd
),,))((
(1
uy
dtyCd
,,))(( 1u
yr
)(ARREvalR
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Steps in FDI system (1/4)
1. Détection Opération logique : On déclare le système est défaillant ou non défaillant Les critères
• Non détection ou détection trop tardive ➽ Conséquences catastrophique sur le process
• Fausses alarmes ➽ Arrêts inutiles de l’unité de production. Plus de confiance de l’opérateur
Test d’hypothèses : La détection se ramène à un test d’hypothèses• H0 : hypothèse de fonctionnement normal (Domaine de
décision D0)• H1 : hypothèse de fonctionnement défaillant (Domaine D1)• Dx : Domaine de non décision
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Steps in FDI system (2/4) Problematic
• Given R=[r1, ….rn] fault indicators
• Two distributions are known p(Z/H0) and p(Z/H1)
• One of two hypotheses, H0 or H1 is true What to do ?
• Verify if each ri (i=1,..n) belongs to p(Z/H0) and p(Z/H1)
• 4 possibilities
H0 H1
Decide H0 OK Missed detection
Decide H1 False alarm
OK
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Steps in FDI system (4/4)
2. Localisation Etre capable de localiser le ou les éléments défaillants Les critères
• Non isolabilité ➽ Conséquences catastrophique sur le process• Fausses isolabilité ➽ Arrêts inutiles de l’unité (ou de
l’équipement) défaillant. Plus de confiance de l’opérateur de maintenance
Identification (diagnostic) Lorsque la faute est localisée, il faut alors identifier les causes précises de cette
anomalie. On fait alors appel à des signatures répertoriées par les experts et validées après expertise et réparation des dysfonctionnements.
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SpecificationsS
pec
ific
atio
ns
Sp
ecif
icat
ion
s
Which parameters must be supervized ?What are the non acceptable values ?Objectives
Performances
false alarmmissed detectiondetection delay
Available dataother (cost, complexity, memory, ...)Constraints
Redondance analytique et matérielle
51
R
S1 or S2
0P
.P*Q 111
dt
dCR
S2
Redondance matérielle
Detection IsolationSensors
0S
.S*Fr 1111
dt
dCR
S3 S2 S1
F2
F1
0*Q2 PR 0S*Fr 122 R
Redondance analytique
?
LeakageS1F1 Valve R F2
r1
r2
1 1
0
1
10
1
1
0
1
1 1
0
1
10
1
1
0
1
Monitorability analysis
Detectability and isolability
Faults and ARRFault Signature Matrix (FSM)
Ib 0 0 0 0 1
Mb 1 1 1 1 1
F1 S1 Leak. Valve R F2
ARR11 1 1 1 0
ARR20 1 0 1 1
21
211 .
ARRARRARR
FValveRLeakSFF
Signature vectors
10
11
01
11
01
2
1
1
F
RValve
Leak
S
F
V
V
V
V
V
Hamming Distance ji SCD
C: Binary coherence vector
Sj : Signature vector of the jth component to be monitored
to isolate k failures, the distance should be equal to 2k + 1.
Degré d’isolabilité
Hamming Distance of given example
F1 S1 Leak. Valve R F2
F1 0 1 0 1 2
S1 0 1 0 1
Leak. 0 1 2
Valve R 0 1
F2 0
Signature vectors
10
11
01
11
01
2
1
1
F
RValve
Leak
S
F
V
V
V
V
V
The Hamming distance shows the ability to isolate two faults.
200011000
300011111
310001111
32
31
21
,
,
,
FF
FF
FF
D
D
D 0001
1000
1111
3
2
1
F
F
F
V
V
V
Observateur et identifiaction
y Modèle
U
y
Residu+-
ref
yObservateur
Uy
Residu+-
y
Principe de l’observateur
A
Cxx
0x
y)(tu
+
B
PROCESS
x
y
B
Kx
AA
C
xAˆ
)(tBu
)ˆ( yyK +
-
+
+
OBSERVER
xCˆ
y
pmn uyx
tCxy
tButAxtx
,,
,)(
)()()(
0ˆ)0(ˆ
)(ˆˆ
)(ˆ)()()(ˆ)(ˆ
xx
txCy
txCtyKtButxAtx
Observateur pour le diagnostic
Residual
Process
Observateur
Compare
u
y
y
Conception intégrée de systèmes pilotés : Démarche
Thème 1
Propriétés formelles et comportementales
,...,,,,,,
),(
),,(
SeICRyux
xCy
uxFx
Dynamique Modèle
Indicateurs de fautes formels
Dimension-nement
Synthèse de lois de commande
Thème 2
Placement de Capteurs et actionneurs
Propriétés structurelles et causales
Commandabilité,Observabilité
Surveillabilité,Reconfigurabilité
Simplification de modèles
Thème 2
Thème 3Informatisation
Test en ligne
Prof. B. Ould Bouamama Polytech Lille « École d’hiver, Université d’Oran. 9-12 décembre 2013»
Pourquoi les BGs pour la conception intégrée ? Graphes et Bond Graphs : quelles différences ?
)(
),(
xCy
uxFxModèle
SfSeDfDe
GYTF
JICRS
ASG
C
,,
),(
58
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Génération automatique des modèles
59
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Why Graphical Approach for integrated design?
Graphical methods that are based essentially on structural models Graph structures independent of the numerical values of the syst. parameters. Structural properties are independent of the values of the system Structural description of a system expresses only the links between the variables and the
constraints Visualization of the system topology
Many different kinds of models linear, non linear can be used (qualitative, quantitative, static, dynamic, rules, look-up tables, …)
Lack Structural analysis produces only structural properties
60
Prof. B. Ould Bouamama Polytech Lille « École d’hiver, Université d’Oran. 9-12 décembre 2013»
State of art
61
BOND GRAPH For MODELLING (1959)
Control (Vergé, Gawtrop, Dauphin, Sueur, Rahmani..) 1991
Diagnosis Sizing
Qualitative approach (1993)Linkens, Mosterman, Kohda, ..
Quantitative approche (1995)
Coupled BG (Ould Bouamama 198)
Robust Diagnosis Extension to coupled BG Automated Diagnosis Design of supervision system
Opend loop system Linear Systems Sensor and actuator Faults
Monoenergy Bond Graph (Tagina 95)
Hybrid Bond Graph (Biswas, Mosterman (USA)
Prof. B. Ould Bouamama Polytech’Lille « Integrated Design of Mechatronic Systems using Bond Graphs»
Partie 4: Applications
62
DC motor as example
63
ELECTRICAL PART
ua
ia
MECHANICALPART
w LOAD
Systematic State equations generation
64
wua
ia
(J,f)RaLa
im
m
MSe:Ua ia
ua 1L
w
I:J
w
R:f
Se:-L
f
J
1
R:Ra
I:La
uM
ia
uRa
uLa
ia
MGY:K
w
Df:mDf:im
65
Automated Control analysis
Algorithme de génération des RRAs à partir du modèle BG
66
❶ Mettre le BG en causalité dérivée en inversant les causalités des capteurs.
MSe:Ua ia
ua 1L
w
I:J
w
R:f
Se:-L
f
J
1
R:Ra
I:La
uM
ia
uRa
uLaia
MGY:K
w
SSf:mSSf:im
OUR DC MOTOR
67
Ai fi
MM RJ ,
AA RL ,
fUInductor
L:LoadAU
mi
m
❷ Ecrire l’équation de jonction de structure 0 et 1 (représentant la conservation de puissance contenant au moins un détecteur
1
1
0, "0" Junction
ARRs Candidates
0, "1" Junction
n
ii
n
ii
f
e
MSe:Ua
ia
ua1
L
I:J
R:f
Se:-L
f
J
1
R:Ra
I:La
uM
ia
uRa
uLaia
MGY:K
SSf:mSSf:im
11
n
A RA La Mi
U U U U RRA
21
n
f j Li
RRA
❸ Eliminer les variables inconnues en parcourant les chemins causaux sur le BG de la variable inconnues vers une variable connue (capteur ou source)
MSe:Ua
ua1
L
w
I:J
w
R:RM
Se:-L
f
J
1
R:RA
I:La
uM
ia
uRa
uLaia
MGY:K
w
SSf:mSSf:im
?AU
?RAU 1 (.) :RA RA A mU i SSf i RA A mU R i
?LAU 1 ( ) :LA LA LA A mU U i SSf i
?MU 1 ( ) :M GY M mU U SSf
mLA A
diU L
dt
M mU K
:A AU MSe U :A AU MSe U
11
n
A RA La Mi
U U U U RRA
1 me A m A m
diRRA MS R i L K
dt
mi:SSf
1mCAi
RAC
LAC
LAU
2GYC
m:SSf 2mC 1GYC
AU
MU
Ai
JMC
RAC R
AU:MSe
: LSe
AJC 1
MJC 1
J
RAU
L
2m
L M m M m
dRRA R J K
dt
DECISION : Monitorability and Isolability
DECISION : Monitorability and Isolability
Ri/fautes R1 R2 Mb Ib
f1 Se:Ua 1 0 1 0
f2 Df:im 1 1 1 0
f3 Partie élec. 1 0 1 0
f4 GY 1 1 1 0
f5 Df:ωm 1 1 1 0
f6 Partie méca. 0 1 1 1
Isolability
1 ( 1, ) ( )
0 sinonj l
bj
if m V V iI
èmei
FSM (Fault Signature Matrix)
1 si le résidu est sensible au défaut
0 sinon
èmej
ij
i r j fS
fi/fj f1 f2 f3 f4 f5 f6
f1 0 1 0 1 1 2
f2 0 1 0 0 1
f3 0 1 1 2
f4 0 0 1
f5 0 1
f6 0
Distance of Hamming
Informatisation FDIPAD
Informatisation FDIPAD
Robustness problem
Robustness problem
How to fix threshold ?How to fix threshold ?
(a)
(b)
Défaut sur capteur du
courant égal à 15%
de sa valeur
nominale
Fonctionnement normal
2
1
1 3
N
ii
S x x SN
Seuil simple: 3*std
What about parameter uncertainties ?
What about parameter uncertainties ?
False alam because of parameter uncertainties !!!!
introduction of 5% of nominal value of RM
Linear Fractional Transformation
Any rational expression can be written under LFT form
76
LFT Representation
Transfert Function
LFT Représentation State space representation
1
1 2
1 11 12
2 21 22
1 1
M: Augmented uncertainties matrix
,..., , ,...,nm q n q
x Ax B w B u
z C x D w D u
y C x D w D u
I I
Exemple
77
R L
i A
R L
i A
R L
Se: ui A
nRn RRR n L nL L L
Se: u1 4
1
R:Rn
De*:z R
MSe:wR 25
9
0Rδ- 6
Df: i
I:Ln
3
10
0
MSf
:wL
7Lδ-
Df*
:z L
8
R:RR:RR:R
2222
I:L
3
Determinist Diagnosis
78
I:L
3
1
Se:
uR:RR:RR:R
1111
2222
4444
SSf: iDf: i
0:Φ 231J1 SSfeeee ?,, 231 eeeX
?1e See 11- Se
?2e ie R2SSf- 2-R-2
)/)(()(:ARR1 dtidiSe LR
?3e SSf- 3- L- 3
dt
die L3
R L
i A
R L
i A
R L
Se: u
i A
Robust Diagnosis
79
MSe:wL
R:Rn
I:Ln
De*
:z L
De*:z R
Se: u
SSf: i
MSe:wR
1
2
3
5
4
7
8
9
10
0
1
0
Rδ-
Lδ-
0:Φ 75231J1 SSfeeeeee ?,,,, 75231 eeeeeX
?1e See 11- Se
?2e ienR2SSf - 2- 9- Rn - 9- 2
LRLR wwdtidiSenn
)/)(()(:ARR1
?3e SSf - 3 - 10- Ln- 10- 3
dt
die
nL3
6
?5e Rwe 55- MSe:wR
?7e Lwe 77- MSe:wL
Robust ARRs
80
LRLR wwdtSSfdSSfSenn
)/)(()(:ARR1
MSe:wL
R:Rn
I:Ln
De*
:z L
De*:z R
Se: u
SSf: i
MSe:wR
1
2
3
5
4
7
8
9
10
0
1
0
Rδ-
Lδ-
6
LR
LR
ww
dtSSfdSSfSenn
a
)/)(()(r :ARR1
ara
OUR DC MOTOR
81
Ai fi
MM RJ ,
AA RL ,
fUInductor
L:LoadAU
mi
m
Robust ARR From BG DC motor
Uncertain ARRs
82
R(t)
(t)
adaptive thresholds
Resultats de Simulation
83
Residuals in normal operation
Resultats de Simulation
84
Réaction des deux résidus robustes suite à une variation des paramètres RA et RM d'une valeur supérieure à leur incertitude relative
Resultats de Simulation
85
Réaction des deux résidus robustes suite à une variation des paramètres RA et RM d'une valeur égale à leur incertitude relative
Fault detectability index DI
The fault detectability index DI is the difference in absolute value between the effort (or flow) provided by
faults and those granted by all the uncertainties.
86
87/13
CENTRALE THERMIQUECENTRALE THERMIQUE
STEAM GENERATOR P & I DIAGRAM
Pro
cess d
ela
y s
yste
m
FIR10
PR11
PIR16
TR17
PC2
PR14
PR15
TR38PR
38
TR29PR
31
V1
V6
User
PR13
PR12
ZC1
V2
V11
BOILER
LIR9
LIR8
LG1
TR5
PC1
PIR7
TR6
Q4
Thermal resistor
LC1
V10
60kW
FIR3
P2
P1
V9
STORAGE TANK
TIR2
LIR1
LG3
STEAM FLOW
FEED WATER
CONDENSER HEAT-EXCHANGER
V8
Condensate
V4
V5
LG2
LC2
Aero-refrigerator
TIR26
Environment FIR23
FIR24
TIR27
TIR21
Cooling water
P3
P4
TIR22
TC5
PR27
TIR20
LIR19
LIR18
V3
TIR25
89\93
WORD BOND GRAPH OF THE INSTALLATION
Condenser
Cooling circuit
TP,
mH ,
TP,mH ,
Condenser-Heat exchanger
mH ,
TP,Boiler
mH ,
TP, Steam expansio
n mH ,
TP,
Feed water circuit
TP, mH ,
ReceiverTP,
mH ,
Discharge valves
TP,
mH ,
Voltage source
i U
Q
Thermal resistor
T
Logiciel «FDIModelBuilder » for ARR generation
Analyse de la surveillabilité
91
Implémentation temps réel
Fixation des seuils
Simple test
Application de CuSumS
imp
le t
est
Prof. B. Ould Bouamama Polytech Lille « École d’hiver, Université d’Oran. 9-12 décembre 2013»
Conclusion
La supervision dans l’industrie aujourd’hui Contrôle : PIDs bien adoptés par l’industrie Supervision: Grande demande mais confiance encore forte d’abord à l’opérateur Utilisation principalement de la redondance matérielle et sécurité pars seuil AMDECs plus connus par les industriels : HSQE
La supervision : quelles compétences ? Informatique industrielle (API), contrôle et connaissance du process Gestion des IHMs Analyse des risques
La supervision dans l’industrie : et demain ? Bien développée dan l’aéronautique (FDI et FTC) Rôle des RFID, Informatique et Automatisation intégrée Télésurveillance, intégration des méthodes à base de données, qualitatives et de
connaissance