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Productivité

Les boucles de régulation sont fondamentales pour les industries detransformation, surtout lorsqu’il s’agit d’optimiser la sécurité, les coûtsd’exploitation et la qualité des produits. Malgré tout, force est d’avouer qu’une bonne partie des boucles mal réglées riment davantage avecdégradation que gain de performances.

La disponibilité et l’efficacité d’un système de contrôle-commande sontprimordiales pour exploiter le processus dans des conditions de sécurité et de performance maximales tout en garantissant la qualité et la rentabilité de la production. Il est alors capital de superviser etd’améliorer les performances des régulateurs.

Suivre en temps réel « l’état de santé» des bouclesfermées permet d’évaluer automatiquement leurs per-formances; cet article rend compte de la technologieABB dans ce domaine.

Boucles de régulation :cadeau ou fléau?Les régulateurs de toute l’usine ont leur bilan de santéAlexander Horch

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Boucles de régulation: cadeau ou fléau?

Celle-ci reprend le principe du stétho-scope : elle « écoute » le processus enne nécessitant d’autres informationsque les traditionnelles consignes (SP),entrées de mesure (PV) et sortiescommande (CO)… Or une unité deprocess, par exemple, peut alignerplusieurs milliers de boucles de régu-lation ; plutôt que de les « ausculter »une à une, mieux vaut dépister lesmoins performantes. donne lesperformances caractéristiques desboucles de régulation d’une installa-tion industrielle.

Le succès du suivi d’étatautomatisé des bouclesde régulation dans laplupart des installationsindustrielles s’explique par le grand nombre deboucles nécessitant unemaintenance individuelle(par un seul agent) etrégulière (tous les six moisminimum).

Question d’actualité?L’étude du comportement des bouclesde régulation est aussi ancienne quela conception des régulateurs eux-mêmes. A ce stade, l’ingénieur de pro-cédé crée habituellement un régula-teur satisfaisant des spécifications deperformance précises. Malheureuse-ment, il est fréquent de ne pas pou-voir les évaluer par des mesures effec-tuées sur une usine en fonctionne-ment normal.

Pour combler cette lacune, T. Harris [2]mit au point une mesure des perfor-mances simple et judicieuse permettantd’analyser n’importe quelle boucle derégulation pendant son fonctionne-ment. Elle consiste à comparer lesperformances présentes du régulateuraux meilleures performances théori-quement réalisables, basées sur desdonnées d’exploitation normales. Cesdix dernières années ont vu d’énormesefforts de recherche pour développerune méthodologie holistique et noninvasive capable d’analyser automati-quement les performances d’un régula-teur. Un bilan est dressé en [3].

2

Parties intégrantes de tout systèmed’automatisation, les boucles de

régulation valent chacune leur pesantd’or : 25 000 dollars . Ce que confir-me un récent éditorial du mensuelHydrocarbon Processing [1] : « Sansboucles de régulation bien régléespour minimiser la variabilité du pro-cédé et, en commande avancée, desmodèles de process à jour reflétant lesréalités et impératifs industriels, quede manques à gagner ! ». Et de titrer« L’intégration des boucles de régula-tion dans la gestion des actifs indus-triels ».

Le suivi d’état des boucles de régula-tion est aussi naturel que celui desvannes et capteurs. Sachant que lesboucles de régulation élémentairesfonctionnent sur le même principequelle que soit l’application decontrôle-commande, cette supervisionpeut utiliser des principes génériquesapplicables à bon nombre de secteurset processus techniques.

Deux motifs expliquent le succès dusuivi d’état automatisé des boucles derégulation dans la plupart des installa-tions industrielles : le trop grand nom-bre de boucles nécessitant une main-tenance individuelle (par un seulagent) et régulière (tous les six moisminimum) ; le caractère non invasif dela technique.

1

Productivité

Répartition des coûts d’une boucle derégulation

1

10 %

SensorControl valveCommissioningShare of DCSInstallationEngineeringMaintenance

26 %

8 %24 %

12 %

8 %

12 %

Niveau de performances des boucles de régulation installées dans une unité deprocess type

2

Good FairPoor Open-loopExcellent

SP,

PV

OP

SP,

PV

OP

SP,

PV

OP

SP,

PV

OP

SP,

PV

OP

16 %

32 %

18 %

6 %

28 %

Une grande partie de la recherche-développement actuelle se focalise surdes méthodes permettant de situerl’origine de la défaillance du régula-teur pour en déduire la nature

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Boucles de régulation: cadeau ou fléau?

(interne ou externe) et les moyensd’optimiser les performances.

Les anomalies les plus manifestes etles plus graves pouvant apparaîtredans les boucles de régulation sontdes oscillations régulières ou conti-nues, provoquées par un mauvaisréglage du régulateur, des problèmesexternes, des frottements dans lesvannes, des dysfonctionnementsmatériels ou des perturbations du pro-cessus. Des écarts irréguliers par rap-port aux valeurs cibles sont encoreplus difficiles à analyser. Heureuse-ment, il est aujourd’hui possible dedétecter automatiquement ces oscilla-tions et dérives, en s’aidant notam-ment de l’indice de Harris [2]. Mais leprincipal défi – diagnostiquer lescontre-performances de la régulation– reste posé.

La supervision des régulations ported’ordinaire sur une multitude de bou-cles élémentaires, indispensables àl’obtention des performances indus-trielles et de la qualité produit recher-chées. Pour autant, les applicationsmettant en jeu des régulations évo-luées requièrent des fonctions desupervision plus pointues. La régula-tion avancée, dont la commande pré-dictive par modèle, repose sur lepostulat d’une exécution satisfaisantedes boucles élémentaires sous-jacentes : une condition que remplitprécisément le suivi d’état des bouclesde régulation.

Sur le terrainPrécurseurs de ces méthodes, les in-dustriels de la chimie, de la pétrochi-mie et du papier en ont acquis unelongue et solide expérience. C’estmaintenant au tour des centralesd’énergie de les appliquer avec suc-cès. Autres preuves de leur utilité : la multiplication des groupes de re-cherche universitaires et l’adhésion de différents fournisseurs d’automatis-mes.

Précurseurs de cesméthodes, les industrielsde la chimie, de la pétro-chimie et du papier en ont acquis une longue etsolide expérience. C’estmaintenant au tour descentrales d’énergie de lesappliquer avec succès.

Cet intérêt est aussi le reflet de ten-dances plus générales touchant lagestion des actifs industriels, qui ontrécemment fait l’objet d’une série derecommandations de l’ARC [4] :

Conseiller et pas seulement infor-mer ; Prolonger l’utilisation des actifsexistants (sans les remplacer) ;Renforcer l’intégration dans l’envi-ronnement informatique et télécom ; Alléger les coûts et tâches de miseen service et de mise en œuvre ;

Réduire les effectifs industriels etaccroître la compétitivité en créantun nouveau modèle de maintenan-ce.

Les outils modernes de suivi d’étatdes boucles de régulation s’efforcentd’accompagner cette évolution.Concrètement, l’ARC conseille de lesassocier à un outil de réglage durégulateur.

ABB lui a emboîté le pas en combi-nant ces deux fonctionnalités dansune solution OptimizeIT d’audit et deréglage de régulateur : LPM (LoopPerformance Manager) [5].

L’offre ABBCette solution ABB s’adapte aux diffé-rents niveaux du système d’automati-sation pour coller à divers besoinsindustriels et architectures d’automa-tismes .

OptimizeIT LPMLa version 2.1 de LPM est un puissantoutil générique de suivi des perfor-mances de régulation conjuguantdeux fonctionnalités – l’audit desboucles de régulation et le réglage du régulateur – sur n’importe quelleplate-forme d’automatisation via OPC .

La première fonction signale les bou-cles les plus et les moins performan-tes dans un atelier du site et donneaussi le détail des moyens de résou-dre les problèmes identifiés : anoma-

4

3

Productivité

Architecture d’automatisation avec fonction de suivi d’état desrégulateurs (flèches rouges)

3

800xA Asset Optimization

Plant network

OptimizeIT Loop Performance Manager

Plant Information Management System (PIMS)

800xA System

=

Ecran LPM d’audit des boucles de régulation4

Productivité

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Boucles de régulation: cadeau ou fléau?

lies dans l’élément final de la boucle,perturbations extérieures, réglage durégulateur. Si un reparamétrage durégulateur, par exemple, est la solu-tion, la fonction de réglage de LPMpeut alors aisément s’acquitter decette tâche avec des méthodes aussimodernes que simples d’emploi.

ControlIT AC 800MLes appareils de terrain intègrentquelques fonctions élémentaires desupervision des boucles de régulation.Un exemple : les oscillations dues augrippage des vannes, hélas monnaiecourante, peuvent maintenant êtreautomatiquement détectées par lecontrôleur de procédé AC 800Md’ABB qui, par sa fonction de suivi,pallie ce phénomène en ajoutant desimpulsions à la variable réglée pourque la vanne se mette dans la positiondésirée [6]. montre le signal de me-sure (PV) caractéristique de la boucleincriminée et la réponse de l’AC 800M.

Le contrôleur peut ainsi détecter lesvannes grippées et appliquer un algo-rithme de compensation de frottementpour optimiser l’action du régulateurjusqu’à la prochaine intervention demaintenance sur les vannes. Le blocde régulation PID de l’AC 800M per-met aussi de détecter un comporte-ment lent de la boucle de régulation.

Système 800xALe système d’automatisation étendue800xA d’ABB intègre une version deLPM : pour une optimisation rapide etefficace du régulateur, la détection etle diagnostic des performances desboucles de régulation s’ajoutent au

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traitement des données d’optimisationd’actifs du 800xA [7]. La messagerie, laconnexion à la GMAO de même quel’accès aux historiques et autres don-nées de production temps réel per-mettent à l’opérateur de suivre lesproblèmes à la trace et de prendredes mesures correctives.

800xA et la gestion des informations La base de données de la fonctionGestion des informations 800xA [8]édite des rapports standards permet-tant à l’utilisateur d’effectuer des opé-rations simples de traitement du signalsur les données historiques. Grâce àcela, le suivi d’état des boucles derégulation peut servir à définir desindicateurs clés de performances.Autrement dit, il est possible d’analy-ser les performances passées du régu-lateur et de les confronter aux résul-tats présents. L’utilisateur peut aussienrichir cette analyse type de ses pro-pres indicateurs de performance.

Réussites industriellesLe milieu industriel est incontestable-ment confronté à de multiples problè-mes liés aux boucles de régulation,avec des variantes d’un secteur àl’autre.

Si on prend l’exemple simple du posi-tionnement ultraprécis d’une bobineet du contrôle de niveau d’une cuveintermédiaire dans une usine papetiè-re, on constate que les deux régula-teurs en jeu remplissent la mêmetâche, mais que leur niveau de per-formance se situe sur deux échellesdifférentes.

Résultat : certaines des méthodes desuivi des performances de régulationconviennent à la première application,d’autres à la seconde. La supervisiondes boucles de régulation étant tradi-tionnellement issue des procédéscontinus, il est logique que la plupartdes méthodes éprouvées se concen-trent sur les problèmes rencontrésdans cet environnement.

Diagnostic de régulateurs dans la (pétro)chimie et le papier

illustre les graphiques de perfor-mances d’un régulateur dans l’indus-trie papetière, avant et après la dé-marche d’amélioration. Le suivi d’étata détecté les oscillations, et l’expéri-mentation validé le diagnostic. Lesaméliorations qui en découlent sontévidentes à la lecture des donnéescollectées ultérieurement.

Diagnostic de régulateurs dans laproduction d’énergieLes problèmes de régulation dans lescentrales d’énergie sont très sembla-bles à ceux rencontrés dans d’autressecteurs, à quelques exceptions près :les boucles de régulation y sont moinsnombreuses que dans la chimie, cequi permet d’affiner la configurationet le réglage de chacune d’elles. Régu-lations en cascade, techniques prédic-tives et autres logiques de commandeavancée sont également plus couran-tes : autant de raffinements dont lesuivi d’état doit tenir compte.

Il importe notamment de pouvoir clas-ser les résultats de la supervision enfonction de la charge actuelle de lacentrale (élevée, faible, démarrage,modification…) qui, avec d’autrescaractéristiques (type de matières…),régit le comportement du régulateur.Tous ces facteurs sont pris en comptepar les méthodes modernes de suivid’état des boucles de régulation.

Diagnostic de perturbations decommande dans le laminage à froidLes laminoirs à froid comportentquelques boucles très sophistiquéesde régulation de tension de bande etde contrôle d’épaisseur de la tôle. Orla mise en œuvre des méthodes desuivi classiques n’y est pas aussi pro-bante que dans l’industrie chimique,aboutissant à des résultats difficiles àinterpréter.

6

Fonction de détection des oscillations et de compensation de grippage dans l’AC 800M : le signal de mesure indique le comportement type d’un grippage.

5

Consigne

Signal de mesure

Régulation PID avancéeValidation

Sortie

Sortie sidétection- d’oscillations- de régulation lente

Compensationde grippage

Vanne soupçonnéede grippage

SA

Algorithme PID

!

Détection d’os-cillationsDétection derégulation lente

Productivité

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Boucles de régulation: cadeau ou fléau?

Par contre, lorsque des fonctions desuivi de boucles sont spécifiquementconçues pour ce secteur, les résultatssont convaincants. En témoigne lamise au point réussie de fonctionnali-tés dédiées au diagnostic et à la sup-pression des perturbations pério-diques qui caractérisent les lami-noirs [9].

Au-delà du suivi d’état de régulateursmono-bouclesCapable de détecter les boucles défec-tueuses, le suivi d’état contribue àdoper les performances de la régula-tion, après intervention appropriée dela maintenance. Néanmoins, il arriveque l’installation industrielle ne soitpas correctement optimisée, même siles régulateurs travaillent bien. Il estalors fort probable que l’architecturede régulation installée ne suffise pas.Le service ABB d’analyse concurren-tielle des performances industrielles[10] offre un moyen rapide et systéma-tique d’évaluer l’organisation et lepérimètre d’action des régulateurs demême que l’infrastructure d’automati-sation en place.

Côté développement, ABB envisagedepuis peu d’étudier les performancesdes régulateurs sous l’angle du pro-cess tout entier, et non de chaqueappareil. En collaboration avecl’Imperial College et le Centre degénie des procédés de l’université deLondres (CPSE), les chercheurs ABBont élaboré des fonctions de sur-veillance et d’analyse des causes decontre-performances de tout un site[11]. Le suivi d’état des boucles de

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régulation s’inscrit parfaitement danscette optique puisqu’il peut effectuerl’analyse détaillée de la régulation,avant et après avoir identifié l’origineprobable de la défaillance. Ainsi, lestechniques de diagnostic global desite industriel deviendront partieintégrante des outils d’évaluation desperformances de régulateurs mono-boucles [4].

ConclusionsLe suivi d’état des boucles de régula-tion est une technique par essenceautomatique et passive, qui a séduitnombre d’industriels. Les gains appor-tés par la suppression des gouletsd’étranglement et des dégradations deperformances dus à une mauvaiserégulation sont énormes. Au point deconquérir de plus en plus de secteursindustriels et d’entreprises.

La diversité de la recherche et desproduits ABB a permis d’assouplir la

diffusion de cette technique dans une grande variété de secteurs. Samise en place a été adaptée pour utili-ser le matériel existant du site client.Le suivi d’état des boucles de régula-tion convient à toutes les plates-formes d’automatisation de process,qu’il s’agisse du système 800xA d’ABBou d’un système de contrôle-comman-de distribué d’origine tierce.

Alexander Horch

ABB Corporate Research

Ladenburg (Allemagne)

alexander.horch@de.abb.com

Bibliographie

[1] Kane, L.A., "Include control loops in asset management", Editorial of Hydrocarbon Processing, June 2003, p. 128, 2003.

[2] Harris, T. “Assessment of control loop performance”, In ‘The Canadian Journal of Chemical Engineering’, Vol 67, p. 856-861 (1989).

[3] Horch, A., Dumont, G., International Journal of Adaptive Control and Signal Processing, Special Issue on Control Performance Monitoring, Eds., Vol. 17, No. 7–9,

September-November 2003..

[4] ARC Advisory Group, "Real-time Performance Monitoring Strategies for Asset Optimization", ARC Strategies, July 2004 (www.ARCweb.com

[5] ABB (2005). “OptimizeIT – Loop Performance Manager Version 2.0. User’s Guide.” ABB Advanced Control Solutions, www.abb.com → Products & Services →

Systems and Industry Solutions → Chemicals → Advanced Control → LPM.

[6] ABB (2002). ControlIT, AC800M/C, Version 3.2, "Analog Process Control. Objectives and Design". Control Builder M Engineering Manual, ABB, 3BSE 028 809 R101

Rev B, p. 150ff, 2002.

[7] ABB (2005). System 800xA Asset Optimization, www.abb.com → Products & Services → ABB Product Guide → Control Systems → 800xA → Asset Optimization

[8] ABB (2005). System 800xA Information Management, www.abb.com → Products & Services → ABB Product Guide → Control Systems → 800xA → Information

Management

[9] ABB (2005), “AdviseIT for Cold Rolling Mills”, Brochure, Ref. No. DEPI/BM_0105_EN., www.abb.com/metals

[10] ABB (2005). “ABB Service Guide”. www.abb.com → Products & Services → ABB Service Guide

[11] Horch, A., Hegre, V., Hilmen, K., Melbø, H., Benabbas, L., Pistikopoulos, S., Thornhill, N., Bonavita, N., (2005), « Cherchez l’erreur », Revue ABB 2/2005.

Complément de lecture

ARC Advisory Group, “Applying OpX to Control Loops increases ROI”, ARC Insights, October 2002 (www.ARCweb.com)

Amélioration des performances de larégulation après mise en œuvre du suivid’état et de la maintenance consécutive

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before after

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Tag

num

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0 500 1000 1500 2000

Samples (s)

Ecran ABB OperateIT de diagnostic desperturbations périodiques

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