Modélisation et asservissement d’une ligne pilote de recyclage pour matériaux composites thermoplastiques

  • Posted on: 28 June 2018
  • By: LAROCHE_460
  • Updated on: 29 June 2018
Type recrutement: 
CIFRE
Section: 
61 (Génie informatique, automatique et traitement du signal)
Entité et lieu: 
Université de Strasbourg
Urgent ?: 
oui
Détails: 

L’objectif de cette thèse est d’une part de développer un modèle fin d'un processus industriel pilote et d’autre part de proposer des lois de commande permettant d’assurer une production de qualité. 

Le modèle sera établi à partir des connaissances issues de la physique et de données issues d’expériences à réaliser. Il permettra de reproduire l’ensemble des phénomènes affectant la qualité de la production. Il s’agira dans un premier temps d’identifier les phénomènes pertinents à intégrer dans le modèle et de les mettre en équation. Dans un second temps, des expériences seront conçues permettant d’estimer avec une précision suffisante les paramètres du modèle. Le modèle comportera des éléments aléatoires dont les propriétés statistiques devront être évaluées. Une étape préliminaire concernera le choix de capteurs et leur intégration à la ligne. Ce modèle sera construit de sorte qu’il puisse s’adapter aux développements de nouvelles lignes présentant des caractéristiques différentes. 

Les lois de commande à développer permettront d’assurer une production de qualité en présence des aléas que représentent les conditions de l’environnement (température, humidité) et les aléas du débit d’entrée. Du fait d’un retard important et variable entre l’instant où le débit d’entée est modifié et les répercutions en fin de ligne, on se tournera vers les approches dédiées à ce type de système. De plus, on cherchera à garantir une bonne robustesse face aux erreurs de modèles et une bonne capacité à s’adapter aux variations de régime de la ligne. Les approches permettant de régler des correcteurs structurés tout en assurant des critère de performance basées sur des normes pourront être utilisés [ADN15]. Des approches alternatives par apprentissage automatique, issues de l’intelligence artificielle, pourront également être développées et comparées aux approches plus standards. Les approches seront d’abord validées en simulation avant d’être validées sur la ligne pilote.

http://icube-avr.unistra.fr/fr/index.php/Sujets_de_thèses#Mod.C3.A9lisation_et_asservissement_d.E2.80.99une_ligne_pilote_de_recyclage_pour_mat.C3.A9riaux_composites_thermoplastiques