Dans le domaine sidérurgique, l'ajustement des commandes de préréglage est un problème courant. L'objectif des systèmes de commande est d'obtenir des produits de qualité imposée. On observe cependant fréquemment des variations de comportement d'un lot à l'autre, ce qui nécessite de modifier les paramètres des modèles employés pour les préréglages suivants. Cela est particulièrement vrai pour le convertisseur à oxygène où les informations rassemblées pendant une coulée spécifique servent à ajuster les points de consigne de la coulée suivante. Dans cette thèse, nous présentons une méthode de validation de données s'appuyant sur un modèle incertain. Les incertitudes portant sur les mesures des variables et sur la connaissance des paramètres du modèle sont simultanément prises en compte pour fournir des estimées cohérentes qui pourront être mises à profit par le système de contrôle-commande du convertisseur à oxygène. L'estimation paramétrique étant sensible à la présence de mesures aberrantes , la méthode proposée a été rendue robuste à la présence de ces informations erronées par la prise en compte, dans la méthode d'estimation, de la notion de distribution statistique contaminée. Le modèle du convertisseur a été établi sur la base des principes de conservation de masse et d'énergie, mais aussi sur des relations d'équilibre chimique pour lesquelles certains paramètres sont assez mal connus ce qui justifie pleinement l'approche utilisée. Les estimations des variables et des paramètres fournissent une image plus juste de l'état réel du système ce qui en facilite la conduite. Appliquée au convertisseur à oxygène, cette méthode permet l'actualisation du modèle de calcul de charge utile au préréglage. De plus, le suivi de l'évolution de certains paramètres du modèle permet d'évaluer un niveau de dégradation du système (par exemple, l'endommagement du réfractaire de la poche).
Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00534556 |
Date | 05 July 2010 |
Creators | Francken, Julien |
Publisher | Institut National Polytechnique de Lorraine - INPL |
Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | PhD thesis |
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