[tel-00452018] Les réseaux de neurones pour la modélisation et le contrôle du procédé d'évaporation : expérimentations et applications industrielles en sucrerie de canne

Ce travail de recherche, consacré à la synthèse d'une commande prédictive à modèle neuronal du procédé d'évaporation en multiple-effets, s'inscrit dans la continuité des travaux menés au L.G.I. depuis plusieurs années. Le mémoire de thèse s'articule en cinq chapitres : le premier présente l'atelier d'évaporation dans la chaîne de fabrication du sucre, et les développements théoriques et expérimentaux nécessaires à l'identification d'un modèle dynamique du procédé. Le chapitre 2 pose les bases théoriques du transfert technologique que constitue l'application des réseaux de neurones pour la modélisation et le contrôle des procédés industriels. La première partie de ce transfert technologique, décrite dans le chapitre 3, concerne l'identification de modèles du procédé d'évaporation, à partir de données expérimentales issues des campagnes de mesure menées à la sucrerie de Bois Rouge, La Réunion, en 1997 et 1998, et la simulation des modèles identifiés. Dans le chapitre 4, la problématique de l'automatisation du procédé, confrontée aux limites rencontrées par les schémas de régulation traditionnels, justifie la mise en oeuvre d'une stratégie de commande avancée. Cette démarche, qui constitue la deuxième partie du transfert technologique que nous avons entrepris, aboutit à la mise en oeuvre d'un schéma de commande prédictive mono variable basée sur un modèle à réseau de neurones, testé en simulation dans le chapitre 5. L'ensemble des résultats de simulation sont prometteurs, ce qui permet d'envisager l'implantation d'une stratégie similaire in situ dans les meilleurs délais.

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