Optimisation de la commande prédictive basée sur l’algorithme PSO: Application sur un réacteur CSTR
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Date
2025-07-08
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UNIVERSITE DU 20 AOUT 1955 SKIKDA Faculté de Technologie (Département : Pétrochimie)
Abstract
Ce mémoire présente le développement et la mise en œuvre d’une stratégie de commande
prédictive (MPC - Model Predictive Control) appliquée à un réacteur chimique continu (CSTR),
un système non linéaire couramment utilisé dans les procédés industriels. L’objectif principal
de ce travail est d’améliorer les performances de contrôle en termes de stabilité, de suivi de
consigne et de rejet des perturbations, tout en optimisant les paramètres du régulateur MPC à
l’aide de l’algorithme d’optimisation par essaim particulaire (PSO - Particle Swarm
Optimization).
L’originalité de ce travail réside dans l’application de l’algorithme PSO pour calibrer
automatiquement les paramètres clés du MPC, notamment l’horizon de prédiction, l’horizon de
contrôle, et les pondérations dans la fonction coût. L’algorithme PSO, inspiré du comportement
collectif des oiseaux ou poissons, est particulièrement bien adapté à la recherche globale dans
des espaces de solution complexes et non convexes.
Les résultats de simulation montrent que la méthode proposée permet d’obtenir une
commande robuste, rapide et précise, avec de meilleures performances que les approches
classiques à paramètres fixes. La combinaison MPC-PSO s’avère efficace pour le contrôle de
procédés non linéaires comme le CSTR, et ouvre la voie à des applications plus larges dans le
domaine du génie des procédés.