Model based fault diagnosis for hybrid systems : application on chemical processes

The complexity and the size of the industrial chemical processes induce the monitoring of a growing number of process variables. Their knowledge is generally based on the measurements of system variables and on the physico-chemical models of the process. Nevertheless, this information is imprecise because of process and measurement noise. So the research ways aim at developing new and more powerful techniques for the detection of process fault. In this work, we present a method for the fault detection based on the comparison between the real system and the reference model evolution generated by the extended Kalman filter. The reference model is simulated by the dynamic hybrid simulator, PrODHyS. It is a general object-oriented environment which provides common and reusable components designed for the development and the management of dynamic simulation of industrial systems. The use of this method is illustrated through a didactic example relating to the field of Chemical Process System Engineering

Predictive functional control for the temperature control of a chemical batch reactor

A predictive functional control (PFC) technique is applied to the temperature control of a pilot-plant batch reactor equipped with a mono-fluid heating/cooling system. A cascade control structure has been implemented according to the process sub-units reactor and heating/cooling system. Hereby differences in the sub-units dynamics are taken into consideration. PFC technique is described and its main differences with a standard model predictive control (MPC) technique are discussed. To evaluate its robustness, PFC has been applied to the temperature control of an exothermic chemical reaction. Experimental results show that PFC enables a precise tracking of the set-point temperature and that the PFC performances are mainly determined by its internal dynamic process model. Finally, results show the performance of the cascade control structure to handle different dynamics of the heating/cooling system

Gestion supervisée d’une unité de coagulation pour la potabilisation des eaux à partir d’une méthodologie d’apprentissage et d’expertise

Le travail présenté propose une méthodologie de classification par apprentissage qui permet l’identification des états fonctionnels sur une unité de coagulation impliquée dans le traitement des eaux de surface. La supervision et le diagnostic de ce procédé ont été réalisés en utilisant la méthode de classification LAMDA (Learning Algorithm for Multivariate Data Analysis). Cette méthodologie d’apprentissage et d’expertise permet d’exploiter et d’agréger toutes les informations provenant du procédé et de son environnement ainsi que les connaissances de l’expert. L’étude montre qu’il est possible d’ajouter aux informations issues des capteurs classiques (température, matières en suspension, pH, conductivité, oxygène dissous), la valeur de la dose de coagulant calculée par un capteur logiciel développé dans une étude antérieure afin d’affiner le diagnostic. Le site d’application choisi pour l’identification des états fonctionnels est la station de production d’eau potable Rocade de la ville de Marrakech, Maroc.The present work proposes a learning classification method to identify the functional states of a coagulation process for the treatment of surface water and production of drinking water. Supervisory control and diagnosis were performed using the LAMDA (Learning Algorithm for Multivariate Data Analysis) classification technique. This expert learning method involves the processing and aggregation of all information stemming from an environmental process, and it allows the incorporation of the user’s knowledge. The study shows that it is possible to refine the diagnosis by taking into account the information obtained from common sensors (e.g., temperature, suspended solids, pH, conductivity, dissolved oxygen) together with the predicted coagulant dosage, as computed with an intelligent software sensor developed previously. The Rocade drinking water plant located at Marrakech, Morocco was chosen to test the method

Selection of sensors by a new methodology coupling a classification technique and entropy criteria

Complex industrial processes invest a lot of money in sensors and automation devices to monitor and supervise the process in order to guarantee the production quality and the plant and operators safety. Fault detection is one of the multiple tasks of process monitoring and it critically depends on the sensors that measure the significant process variables. Nevertheless, most of the works on fault detection and diagnosis found in literature emphasis more on developing procedures to perform diagnosis given a set of sensors, and less on determining the actual location of sensors for efficient identification of faults. A methodology based on learning and classification techniques and on the information quantity measured by the Entropy concept, is proposed in order to address the problem of sensor location for fault identification. The proposed methodology has been applied to a continuous intensified reactor, the "Open Plate Reactor (OPR)", developed by Alfa Laval and studied at the Laboratory of Chemical Engineering of Toulouse. The different steps of the methodology are explained through its application to the carrying out of an exothermic reaction

Dynamics of reactive distillation for the production of ethyl acetate: experiments at a pilot plant and modelling

In order to understand the complex behaviour of the reactive distillation process and to be able to provide an accurate design of a reactive column, detailed analyses on both continuous and transient regime become necessary. The objective is the definition of a reliable simulation model, based on experimental data obtained from a real pilot-scale plant device for the heterogeneously catalysed esterification of acetic acid and ethanol to form ethyl acetate and water. The choice of the parameters for the continuous equilibrium model was discussed and the simulation results provided good agreement with experimental data, revealing an interesting sensitivity of the catalyst activity to the feed composition. Once column configuration and operational parameters were validated, dynamic experiments were realized so as to interpret the sensitivity of different disturbances. Feed flow rates, reflux ratio and heat duty were perturbed and the consequent open loop transient responses were identified. The assessment of hydrodynamic parameters and the validation of the transient data allow the definition of a reliable dynamic model that represents tendencies and behaviours of the process well. The resulting model is to be applied into a more complex controllability methodolog

Integration of a failure monitoring within a hybrid dynamic simulation environment

The complexity and the size of the industrial chemical processes induce the monitoring of a growing number of process variables. Their knowledge is generally based on the measurements of system variables and on the physico-chemical models of the process. Nevertheless this information is imprecise because of process and measurement noise. So the research ways aim at developing new and more powerful techniques for the detection of process fault. In this work, we present a method for the fault detection based on the comparison between the real system and the reference model evolution generated by the extended Kalman filter. The reference model is simulated by the dynamic hybrid simulator, PrODHyS. It is a general object-oriented environment which provides common and reusable components designed for the development and the management of dynamic simulation of industrial systems. The use of this method is illustrated through a didactic example relating to the field of Chemical Process System Engineering

Experiments and dynamic modeling of a reactive distillationcolumn for the production of ethyl acetate by consideringthe heterogeneous catalyst pilot complexities

Great effort has been applied to model and simulate the dynamic behavior of the reactive distillation as a successfulprocess intensification example. However, very little experimental work has been carried out in transient conditions.The work presents a series of experiments for the production of ethyl acetate from esterification of acetic acid andethanol in a reactive distillation pilot column. The steady-state approach performed experiments with both excessof alcohol and stoichiometric feed configuration. Predicted and measured results show good agreement and reveala strong dependency of the structured packing catalyst activity on the pilot geometry and its operating conditions.The transient process behavior of the heterogeneously catalyzed system was deeply investigated and continuousand dynamic data were collected for an equilibrium model validation, after different perturbations on parameters.The experimental validation is shown to be essential to provide realistic hydrodynamic parameters, to understandthe sensitive parameters such as heat losses and to adapt values for the catalyst holdup as a function of the system

Diagnostic des systèmes hybrides (développement d'une méthode associant la détection par classification et la simulation dynamique)

Ce travail s inscrit dans le domaine du diagnostic des systèmes hybrides et est basé surl utilisation d un modèle. Il a pour objectif de diagnostiquer les fautes à partir de la connaissance structurelle, comportementale ou fonctionnelle du système en représentant ces connaissances (modèle du système) séparément de la connaissance sur la tâche de diagnostic. Les systèmes hybrides incluent à la fois des variables continues et discrètes. La dynamique continue est généralement fournie par des équations différentielles et algébriques alors que la partie discrète est modélisée par des automates ou des systèmes à transition. Le formalisme adopté dans ce travail pour modéliser ces systèmes s appuie sur le modèle Réseau de Petri Différentiel à Objet (RdPDO) qui est intégré dans la plate forme de simulation PrODHyS (Process Object Dynamic Hybrid Simulator). Il possède l avantage de prendre en compte le comportement hybride d'une part, en associant les variables continues aux jetons et d'autre part, en associant un système algébro-différentiel aux places permettant de faire évoluer les variables d'état continues. La méthodologie de diagnostic proposée s effectue en deux étapes. La première étape consiste à détecter à l aide d une classification floue, des fautes qui présentent les mêmes symptômes - à partir d une connaissance préalable des états de défaillance obtenue par apprentissage - afin de réduire les chemins ou les scénarios à explorer lors de la seconde phase. Cette dernière sert à diagnostiquer la faute parmi celles détectées à l étape précédente en levant l ambiguïté. Pour ce faire, deux raisonnements ont été suivis. Le premier, qualifié de raisonnement avant, consiste à former pour chaque faute incriminée, un critère d écarts entre les mesures effectuées sur le système et celles émanant du modèle avec la faute simulée, sur une fenêtre temporelle et d isoler ainsi la faute aboutissant au critère le plus faible. Le second raisonnement qualifié de raisonnement arrière, effectue des calculs similaires mais sur l évolution temporelle passée du système par une simulation arrière effectuée avec PrODHys, offrant la possibilité supplémentaire par rapport au premier raisonnement de remonter à l instant de la défaillance. La méthodologie développée est illustrée sur un système hydraulique souvent utilisé comme benchmark . Comme nous ne disposons pas d un système réel, celui-ci est simulé à l aide d un modèle de simulation de type RdPDO qui cette fois-ci contient les états de défaillances et des différences (bruits, erreurs de modélisation) par rapport au modèle utilisé pour le diagnosticHybrid systems involve both continuous and discrete variables. The continuous dynamics is generally given by differential-algebraic equations while the discrete dynamics is modelled by automata or input-output transition systems. For any industrial system, the early detection and diagnosis of faults is important, since a lot of damage and loss can result before a fault present in the system is detected. In addition, it becomes harder to distinguish the root cause of the fault as it propagates through the system. This is therefore more crucial in hybrid processes mixing both continuous and discrete aspects. This work presents the development of a methodology associating the fault detection performed by a data driven technique with the dynamic hybrid simulation for the diagnosis step. The detection is generally performed by comparing process measurement and simulation result of the system in normal conditions. This phase identifies symptoms. The problem of diagnosis is then to link them to a precise dysfunction. A possibility is therefore to explore all possible scenarios of faults and compare with actual measurements. Nevertheless the number of possibilities increases in an exponential way. The aim of the developed methodology is to restrict the detected fault to a category of failures. Only these failures are then explored. The data-driven technique used in the proposed methodology is a fuzzy-classification method (LAMDA) enables to partition the data space in clusters related to identify symptoms. This method has the capacity to treat simultaneously quantitative and qualitative information and to propose automatic learning. It has been already used for detection of dysfunctions in complex chemical plants. The second step of the procedure involves the dynamic hybrid simulation performed only for the restricted faults. In the framework of this study, the simulation aspects are ensured by the general object-oriented environment PrODHyS(Process Object Dynamic Hybrid Simulator), designed and developed within the LGC. Its major characteristic is its ability to simulate systems described with Object Differential Petri Nets (ODPN) formalism. Each fault of this set is simulated. Then, the simulated scenarios are compared to the observed behaviour through a criterion composed of residues (the squared difference between the variables measured and the variable simulated with the fault). Finally, the diagnosis of the fault is performed by choosing the fault with the smallest residueINIST-CNRS (INIST), under shelf-number: RP 17272 / SudocSudocFranceF

Modélisation et contrôle des réacteurs discontinus alimentés (application au développement d'outils industriels)

Dans l'industrie de procédés, de nombreuses opérations se déroulent dans des réacteurs discontinus. Leur exploitation est marquée par la présence d'un régime transitoire et une absence de régime permanent. Dû à ce caractère, les outils de conduite utilisés pour l'automatisation de ce type de procédé doivent effectuer des tâches de régulation et de supervision. Ces deux tâches sont effectuées généralement à l'aide d'un modèle du procédé. La régulation concerne l'asservissement des actionneurs en fonction de la consigne imposée pour une ou plusieurs variables d'état. La supervision est nécessaire pour gérer les différentes phases du procédé. L'emploi industriel des ces outils d'automatisation est soumis a deux exigences principales. Premièrement, l'effort de développement et d'implantation doit être restreint. Deuxièmement, les outils doivent être suffisamment flexibles et robustes afin de pouvoir s'adapter aux variations auxquelles le procédé est soumis en pratique industrielle. Pour répondre à ces exigences, ce travail étudie l'utilisation des modèles simplifiés pour réduire l'effort de développement. Pour compenser les erreurs de modélisation dues à la simplicité des modèles et pour réaliser la flexibilité souhaitée, les outils sont munis d'une procédure d'adaptation automatique. Cette adaptation repose sur l'estimation en ligne des paramètres du modèle. L'estimation est effectuée à partir des valeurs mesurées de certaines variables provenant d'une fenêtre glissante sur le passé. Pour les tâches de régulation, différents algorithmes de la commande prédictive sont utilisés. Cette démarche est appliquée au développement d'outils de conduite pour trois procédés industriels à l'échelle pilote : contrôle du taux de croissance d'une culture batch de bactéries Brevibacterium linens, conduite d'une propagation de levure Saccharomyces cerevisiae, conduite thermique d'un réacteur discontinu en chimie fine. Il s'est avéré que l'utilisation des modèles simplifiés permet d'obtenir des temps de développement courts. En revanche, la dérivation de ce type de modèle ne peut pas être effectuée d'une manière générale car elle dépend des caractéristiques du procédé particulier et du problème de conduite à résoudre. Les résultats expérimentaux obtenus sur les trois procédés sont satisfaisants. La procédure appliquée pour l'adaptation des outils de conduite permet de les rendre flexibles et robustes. Deux des outils implantés sont devenus des standards pour l'exploitation des installations pilotes.TOULOUSE-ENSIACET (315552325) / SudocSudocFranceF