Contribution à l’étude de la sûreté de fonctionnement des systèmes instrumentés intelligents

Contribution à l’étude de la sûreté de fonctionnement des systèmes instrumentés intelligents

 Structure d’un capteur intelligent

Les capteurs intelligents intègrent des fonctionnalités supplémentaires leur permettant de relier le monde physique avec le monde numérique en capturant et en révélant des phénomènes physiques du monde réel et la conversion de ceux-ci dans une forme qui peut être traitée et stockée dans le but d’agir et de prendre une décision. La détection, qui est la fonction primordiale d’un capteur, est une technique utilisée pour recueillir des informations sur un objet physique ou sur un processus, y compris la survenance d’événements (par exemple, les changements d’état tels que la baisse de la température ou de la pression). Un objet exécutant une telle tâche de détection est appelé un capteur. C’est un dispositif de prélèvement d’informations qui convertit une grandeur physique ou un événement en une autre grandeur physique de nature différente (très souvent signal électrique). Cette grandeur représentative de la grandeur prélevée est utilisable à des fins de mesure, de calcul, d’analyse ou de commande. Un autre terme couramment utilisé est le transducteur, qui est souvent utilisé pour décrire un dispositif qui convertit l’énergie d’une forme à une autre. La figure 1.1 illustre le schéma d’un capteur classique [81] [82] [83] [85]. Figure 1.1 Schéma d’un capteur classique. Les étapes effectuées dans une tâche de détection (ou d’acquisition de données) sont représentées sur la figure 1.2. Les phénomènes physiques (souvent désignés comme des procédés, systèmes) sont observés par un capteur. Les signaux électriques qui en résultent ne sont souvent pas prêt pour un traitement immédiat. Par conséquent, ils passent par une étape de conditionnement du signal. Une série d’opérations peut être appliquée au signal de capteur afin de le préparer pour une utilisation ultérieure. En effet, les signaux ont souvent besoin d’amplification (ou d’atténuation) pour modifier leur amplitude afin de mieux les correspondre à la gamme du convertisseur analogique-numérique suite à la conversion. En plus, le conditionnement de signaux applique souvent un filtrage ou une compensation pour éliminer les bruits indésirables (grandeurs d’influence) dans certaines gammes de fréquences. 11 Après le conditionnement, le signal analogique est transformé en un signal numérique en utilisant un convertisseur Analogique/Numérique ADC. Le signal est maintenant disponible sous forme numérique et prêt pour un traitement ultérieur de stockage ou de visualisation [85] [87]. Figure 1.2 Acquisition des données et actionnement. Un capteur est à qualifier de smart lorsqu’il exploite un traitement numérique piloté par un microprocesseur embarquée quelque soit son apport en termes de services. Tandis qu’un capteur sera intelligent lorsqu’il sera capable en plus de participer au système de contrôle, permis par une interface de communication bidirectionnelle. Il est également capable d’envoyer sa mesure à la demande ou de manière systématique à destination du système qui devra l’exploiter. En outre, ce système doit être reconfigurable et capable d’effectuer l’interprétation de données nécessaires, diagnostic avancé, la fusion de données provenant de multiples capteurs et la validation des données locales et recueillies à distance. Le capteur intelligent contient donc une fonctionnalité de traitement embarquée qui fournit des ressources de calcul pour effectuer des tâches de détection et d’actionnement plus complexes avec des applications de haut niveau. Cette différence est illustrée par la figure 1.3.

Architecture matérielle d’un instrument intelligent

Un instrument intelligent doit pouvoir intégrer les fonctionnalités d’un capteur intelligent et celles d’un actionneur intelligent pour tendre vers plus de généricité. La figure 1.4 illustre une proposition de fonctionnalités d’un instrument intelligent générique. Des fonctions identifiées précédemment, l’architecture matérielle d’un instrument intelligent peut être déduite. Elle comprend : Une chaîne principale d’interface avec le processus :  dans le cas du capteur : une chaîne d’acquisition, constituée d’un ou plusieurs corps d’épreuve associés à des conditionneurs ; on retrouve ici les composants de base du capteur, permettant de convertir une grandeur physique en un signal électrique, le plus souvent analogique,  dans le cas de l’actionneur : une chaîne d’actionnement, constituée par l’élément actif de l’actionneur (l’organe réglant), un moyen de transmission (une chaîne cinématique), un convertisseur (tel qu’un moteur, assurant la transformation d’énergie) ; Une chaîne de traitement numérique de l’information, incluant :  une interface vers le processus ; pour la mesure : multiplexeur, amplificateur, CAN, échantillonneur-bloqueur…, ou pour l’actionnement, un préactionneur ayant le rôle de modulateur d’énergie électrique,  un organe de calcul [microcontrôleur, microprocesseur, DSP Digital Signal Processor), …] et les périphériques associés (mémoires),  une interface de communication qui assure la communication bidirectionnelle vers le système d’automatisation, via un réseau de terrain,  une alimentation assurant une stabilisation des tensions nécessaire à l’électronique ; une batterie peut être envisagée pour maintenir certaines activités en l’absence de source d’énergie extérieure (horloge, mémoire…). À cela et associé aux éléments précédents, il faut adjoindre :  des dispositifs sensoriels ou moteurs ;  des capteurs internes ayant un rôle de contrôle de l’état de l’instrument (exemple : couple d’un moteur dans une plage spécifiée), de validation des opérations effectuées (exemple : roue codeuse) ou de compensation (exemple : température interne utilisée pour corriger les dérives des convertisseurs analogiques/ numériques)  des possibilités d’actions internes utilisées dans le cas de capteur actif (où une modulation de l’énergie apportée permet d’adapter la mesure à une précision voulue), à des fins de test (où une commutation bascule entre le corps d’épreuve et une source de référence permettant un réétalonnage) ou enfin pour maintenir l’instrument dans un état souhaité (tel qu’un ventilateur asservi permettant une régulation de température de l’électronique). La figure 1.4 présente l’organisation de ces éléments au sein d’un instrument intelligent. On y distingue :  Trois emplois de corps d’épreuve, chargés de mesurer les phénomènes physiques du processus (grandeur primaire et d’influence), de surveiller le comportement des ensembles moteurs (préactionneur, actionneur, transmission) et d’établir des mesures technologies à des fins de contrôle de l’instrument (alimentation, température électronique…) ; 14  La chaîne d’acquisition comprenant des filtres, des conditionneurs, un multiplexeur et un amplificateur et un CAN (convertisseur analogique numérique), dont leur commande permet de sélectionner la source et de s’adapter la mesure au niveau requis. Des sources de référence permettent un contrôle de cette chaîne et, éventuellement, un étalonnage en ligne ; Figure 1.4: Architecture matérielle d’un instrument intelligent (capteur et actionneur) [55].  la chaîne d’actionnement comprenant éventuellement un CNA (convertisseur numérique analogique), un préactionneur, un actionneur, une transmission de l’énergie  l’organe de calcul associé à une mémoire ;  l’alimentation avec plusieurs sources d’énergie possible ;  les interfaces avec les opérateurs ou avec les autres équipements du système. Selon le cas, tout ou partie des éléments présentés seront implantés. Ainsi dans la configuration minimale, un capteur intelligent comprend : un transducteur, un conditionneur, une interface de communication ; l’alimentation pouvant être fournie par le support de communication. D’un point de vue matériel, un capteur intelligent se compose alors de quatre unités montrées sur la figure 1.5 [81] [82] [85] [87] [88] : 15 Figure 1.5 Architecture matérielle d’un capteur intelligent.  Un capteur principal spécifique au mesurande avec ses dispositifs d’acquisition et de numérisation du signal de sortie du capteur : transducteur, conditionneur qui adapte le signalélectrique en vue de sa transmission, multiplexeur, amplificateur, échantillonneur bloqueur, convertisseur analogique/numérique ;  Un organe de calcul numérique (microcontrôleur, microprocesseur, dsPIC) servant au calcul et à la gestion de l’acquisition, la correction des effets des grandeurs d’influence au moyen de paramètres stockés en mémoire PROM, la linéarisation, le diagnostic des capteurs ;  Une interface de communication assurant la liaison du capteur à un calculateur central et permettant un dialogue bidirectionnel de données numériques avec le système d’automatisation. Cette interface radio ou filaire est caractérisée par : • plage fréquentielle ; • technique de modulation ; • type de multiplexage ; • type de canal ; • étalement de spectre ; 16  Une alimentation assurant une stabilisation des tensions est nécessaire à l’électronique de l’instrument. Une batterie peut être envisagée pour maintenir certaines activités en l’absence de source d’énergie extérieure (horloge, mémoire,…). Le transducteur permet de détecter toute variation de la grandeur physique en entrée du capteur. Sa conception est étroitement liée au domaine d’application pour lequel le capteur sera utilisé. L’interface de communication permet également au capteur intelligent de recevoir les informations du système nécessaires à l’élaboration de sa mesure et à sa validation. Elle peut également être utilisée dans les phases de calibration et de mise en service de l’équipement dans son environnement du travail. Donc un capteur intelligent peut être considéré comme un véritable système embarqué autonome, qui devra posséder son propre système d’exploitation lui permettant de coopérer au sein d’une organisation. L’architecture matérielle générique d’un actionneur intelligent est présentée dans la figure 1.6 suivante : Figure 1.6 Architecture matérielle générique d’un actionneur intelligent. D’un point de vue matériel, un instrument intelligent se compose alors de trois sousensembles : une unité de traitement numérique (c’est-à-dire une unité de calcul associée à de la mémoire) ;  une interface de communication permettant un dialogue bidirectionnel numérique avec le reste du système ;  un organe d’actionnement pour l’actionneur. Pour conclure, un capteur ou un actionneur intelligent peut être considéré comme un véritable « système embarqué », qui devra posséder son propre système d’exploitation lui permettant de coopérer au sein d’une organisation plus complexe [97] [55]. 1.2.5.2 Architecture fonctionnelle d’un instrument intelligent Les capacités internes de calcul et de traitement assurées par un système à microprocesseur ainsi que sa faculté d’échange bidirectionnel d’informations avec le médium externe de communication ont permis à l’instrument intelligent d’intégrer les fonctions du système d’information, ainsi que de nouvelles fonctionnalités susceptibles d’améliorer la qualité de la mesure et de la commande. Diverses fonctionnalités ont été proposées pour un instrument intelligent. Robert [80] a proposé les fonctionnalités de configuration, de communication, de mesure, de calcul et de validation. De même, Meijer [90] inclut trois fonctionnalités; compensation, calcul et communication tandis que Tian [91] suggérait que ce qui s’appelle un capteur intelligent devrait avoir les fonctions de compensation, validation, fusion de données (data-fusion) et communication. Mekid [89] propose les fonctionnalités de compensation, de traitement (processing), de communication, de validation, d’intégration, de fusion de données et de nouvelles fonctionnalités peuvent être ajoutées telles que l’autocalibration. La figure 1.7 illustre une proposition de fonctionnalités d’un instrument intelligent générique. 

Table des matières

Chapitre 1 : Instrumentation intelligente -Problématique et contexte
1.1 Introduction
1.2 Instruments intelligents
1.2.1 Historique et évolution des instruments intelligents
1.2.2 Notion d’intelligence
1.2.3 Avantages de l’intelligence d’un capte
1.2.4 Concepts et caractéristiques d’un instrument intelligent
1.2.5 Structure d’un capteur intelligent
1.2.5.1 Architecture matérielle d’un instrument intelligent.
1.2.5.2 Architecture fonctionnelle d’un instrument intelligent
1.2.6 Les types de capteurs intelligents.
1.2.6.1 Les capteurs analogiques.
1.2.6.2 Les capteurs numériques
1.2.7 Classification des capteurs intelligents
1.2.7.1 Capteurs actifs
1.2.7.1 Capteurs passifs
1.2.8 Modèles génériques d’instruments intelligents.
1.2.8.1 Le modèle interne.
1.2.8.2 Le modèle externe
1.3 Systèmes d’automatisation à intelligence distribuée
1.3.1 Concept systèmes d’automatisation à intelligence distribuée
1.3.2 Caractéristiques des SAID
1.3.3 Le SAID et la sûreté de fonctionnement
1.4 Conclusion.
Chapitre 2 : La Sûreté de Fonctionnement -analyses et concepts
2.1 Introduction
2.2 Historique de la sûreté de fonctionnement
2.3 Quelques notions .
2.3.1 La sûreté de fonctionnement .
2.3.2 Fiabilité
2.3.3 Maintenabilité
2.3.4 Disponibilité
2.3.5 Sécurité
2.3.6 Défaillance
2.3.7 Reconfiguration .
2.4 Les temps caractéristiques pour la Sûreté de Fonctionnement
2.5 Enjeu de la sûreté de fonctionnement
2.6 Quelques approches d’analyse
2.6.1 L’Analyse Fonctionnelle (AF)
2.6.2 L’Analyse préliminaire des risques
2.6.3 L’Analyse des Modes de défaillances, de leurs Effets et de leurs Criticités (AMDEC)
2.6.4 L’Arbre de Défaillance (AdD)
2.6.5 Le Bloc Diagramme de Fiabilité (BDF)
2.6.6 Réseau de Pétri (RdP)
2.7 Les études de sûreté de fonctionnement
2.7.1 Étape par étape
2.7.2 Études périphériques
2.7.3 En pratique
2.8 La normalisation
2.8.1 ARP-4754
2.8.2 ARP-4761
2.8.3 CEI-61508 et ses dérivées
2.9 Conclusion
Chapitre 3 : Système instrumenté de sécurité
3.1 Introduction
3.2 Concept d’un Système instrumenté de sécurité
3.2.1 Constitution d’un SIS
3.2.2 Fonction Instrumentée de Sécurité
3.2.3Sécurité fonctionnelle
3.2.4 Classification des défaillances dans la norme IEC 61508
3.2.5 Taux de couverture de diagnostic
3.3 Normes relatives aux systèmes instrumentés de sécurité
3.3.1Norme CEI 61508
3.3.1.1 Norme CEI 615
3.3.1.2 La norme IEC 620
3.3.1.3La norme IEC 615
3.3.1.4 La norme EN 506
3.4 Performance en sécurité d’un système instrumenté de sécurité. 62
3.5 Systèmes Instrumentés de Sécurité à Intelligence Distribuée (SISID)
3.6 Etude l’évolution des deux indicateur de sécurité PFD et PFS
3.6.1 Description de la méthodologie.
3.6.2 Modélisation du comportement du SIS classique et avec intelligence distribuée SISID
3.6.2.1 Modèle du capteur
3.6.2.1.1 Modèle du capteur classique
3.6.2.1.2 Modèle du capteur intelligent
3.6.2.2 Modèle de l’automate
3.6.3. Simulation et analyse
3.7 conclusion
Chapitre 4 : Amélioration de la sûreté de fonctionnement d’un système mécatronique
4.1 Introduction
4.2Les systèmes mécatroniques
4.2.1 Contexte historique
4.2.2 Concepts d’un système mécatronique
4.3 Matériels et méthodes
4.3.1 Descriptions du cas d’étude
4.3.2 Modélisation du comportement du système
4.3.2.1 Modélisation par l’Arbre de Défaillance
4.3.2.2 Modélisation par diagramme de fiabilité.
4.3.2.3 Modélisation par réseau de Petri stochastique.
4.3.2.3.1 modèle du capteur.
4.3.2.3.1.1 Modèle du capteur classique.
4.3.2.3.1.2 Modèle du capteur intelligent
4.3.2.3.2 Modèle de l’automate
4.3.2.3.3 Modèle du réservoir
4.3.3 Simulation et analyses
4.4 Conclusion
Conclusion générale
Bibliographie.
Annexes.
Annexe A : Modélisation par diagramme de fiabilité sous GRIF
A.1 Les étapes de la modélisation par GRIF
A.1.1 Fenêtre principale du module Bloc diagramme de fiabilité
A.1.1.1 Barre d’outils verticale
A.1.2 Création d’un diagramme de fiabilité
A.1.2.1 Saisie du diagramme
A.1.2.1.1 Saisie des blocs
A.2 Bloc diagramme de fiabilité de notre cas d’étude
A.2.1 Calcul de la fiabilité du système
A.2.2 Résultat de la simulation pour la fiabilité
A.2.3 Le calcul de la disponibilité du système
A.2.4 Résultat de la simulation pour la disponibilité
Annexe B : Modélisation par L’arbre de défaillance sous GRIF
B.1 Présentation de l’interface
B.1.1 Fenêtre principale du module arbre de défaillance
B.1.1.1 Barre d’outils verticale
B.1.2 Création d’un arbre de défaillance
B.1.2.1 Saisie de l’arbre
B.1.2.1.1 Saisie des portes
B.1.2.1.2 Saisie des événements
B.1.2.1.3 Saisie des liens
B.2 Arbre de défaillance de notre cas d’étude
B.2.1 Calcul de la fiabilité du système
B.2.2 Résultat de la simulation pour la fiabilité
B.2.3 Le calcul de la disponibilité du système
B.2.4 Résultat de la simulation pour la disponibilité
Annexe C : Modélisation par réseau de Petri sous GRIF
C.1 Présentation de l’interface
C.1.1 Fenêtre principale du module Réseaux de Petri à prédicats
C.1.1.1 Barre d’outils verticale
C.1.2 Création d’un réseau de Petri
C.1.2.1 Saisie du réseau
C.1.2.1.1 Saisie des places
C.1.2.1.2 Saisie des transitions
C.1.2.1.3 Saisie des arcs amonts et avals
C.2 Réseau de Petri de notre cas d’étude
C.2.1 Calcul de la fiabilité du système
C.2.2 Résultat de la simulation pour la fiabilité
C.2.3 Le calcul de la disponibilité du système
C.2.4 Résultat de la simulation pour la disponibilité

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