Développé à l’origine pour une application pharmaceutique, le bloc fonctionnel que propose désormais SPsolutions assure la redondance entre plusieurs capteurs d’une même grandeur physique. L’objectif est d’identifier le capteur défaillant et de fournir une valeur optimum de la grandeur mesurée.
Dans un certain nombre d’applications industrielles, il arrive que le système d’automatisation avancée PAT (Process Analytical Technology) mette en œuvre plusieurs capteurs pour mesurer une même grandeur physique. « Cette redondance de la mesure n’est souvent qu’“alarmée” [utilisée pour déclencher une alarme, NDR], le choix du capteur utilisé par une éventuelle régulation, parmi ceux installés, restant à la charge de l’opérateur », constate Adrien Dinard, ingénieur “Automation-Informatique” chez SPsolutions(1). La société d’ingénierie suisse a développé une spécification fonctionnelle PAT d’analyse de redondance lors de la mesure d’une même valeur par deux ou trois capteurs.
Calcul basé sur une logique floue
L’objectif est de détecter un défaut au niveau de la mesure et d’identifier le capteur défaillant, ainsi que de fournir une valeur optimum de la grandeur mesurée. « A l’origine, nous avons conçu ce bloc fonctionnel pour un client dans le secteur de la pharmaceutique. Ce dernier avait des runs de plusieurs semaines, voire de deux mois, sur des bioréacteurs, durant lesquels aucune intervention n’était possible… Mais il y avait une probabilité (trop) élevée de problèmes au niveau des sondes de pH et de pO2 [pression partielle de dioxygène, NDR] », rappelle Adrien Dinard.
Le principe de fonctionnement de l’algorithme s’articule autour de l’analyse des valeurs, de la détection de défaillance et du calcul de la valeur de la grandeur mesurée. En entrée, le bloc fonctionnel récupère les paramètres suivants : la valeur mesurée de chaque capteur et leurs défauts. Il s’agit en fait des entrées analogiques de l’automate, dans lequel est implémenté le bloc ; la valeur des capteurs est mise à l’échelle afin d’obtenir les deux vecteurs (grandeur mesurée et vecteur binaire de défaut).
La première partie de l’algorithme est l’analyse des valeurs d’entrée. « Il s’agit de générer des notes, ou poids, exprimées en % à partir de critères statiques (analyse des valeurs entre elles) et dynamiques (analyse des dérivés des signaux entre elles) », explique Adrien Dinard. Les différentes étapes sont le filtrage des mesures (filtre passe-bas), le calcul de leur dérivée discrète avec de nouveau un filtrage, le calcul des poids statiques et dynamiques, puis celui du poids hybride (poids statiques et dynamiques) pour chaque mesure via une moyenne, et le filtrage des poids. « Le calcul de poids utilise un algorithme basé sur la logique floue, poursuit-il. Ces poids composent le critère principal du calcul de la valeur finale, fonction qui utilise les mesures pour détecter d’éventuels décalages entre elles, mais aussi les valeurs des dérivés pour comparer les variations de chaque signal. »
Une valeur regénérée utilisée pour la régulation
Après l’analyse de redondance, l’algorithme regénère le signal avec une technique atténuant le bruit (réduction des défauts d’oscillations et de décalage), et détecte en parallèle la présence de défaillances. Suivant l’analyse des poids et en utilisant des seuils de tolérance, il est possible de détecter des défaillances de capteurs non décelées par le signal 4-20 mA. Avec trois capteurs (triple redondance), il est ainsi possible d’identifier le capteur défaillant. Avec seulement deux capteurs (double redondance), il n’est toutefois plus possible d’identifier avec certitude le capteur défaillant.
« Les informations de défaillances des capteurs sont mises en œuvre pour déclencher des warnings et/ou des alarmes au niveau de la supervision », ajoute Adrien Dinard. Quant à la “meilleure” valeur de la grandeur mesurée, associée à un indicateur de qualité calculé également à partir des poids de chaque capteur (moyenne pondérée), elle peut être utilisée pour une régulation. Ainsi, l’opérateur n’a plus besoin de faire le choix manuellement. Validé sur le logiciel de calcul numérique Scilab et développement sur un automate Siemens en langage S7-SCL, la spécification fonctionnelle a été conçue pour être générique et intégrée dans n’importe quel équipement de contrôle-commande.
Cédric Lardière
(1) Situé à Genève et Martigny, SPsolutions emploie une quinzaine de personnes et ses domaines d’activité sont la chimie fine, la pharmaceutique, la biotechnologie, l’agroalimentaire,
la qualification, le zonage Atex, l’énergie…
