Détermination par apprentissage profond de la structure optimale d’un contrôleur prédictif

Type
Urgent?
non
Rattachement
IRSEEM UR4353 - ESIGELEC / URN
Description

Contexte : Spécialisée dans l'automatisation de lignes de production industrielle, la société ASPI du groupe SIT souhaite proposer à ses clients des solutions innovantes visant à réduire significativement leur consommation énergétique. Afin d’atteindre cet objectif, elle mène avec l’Institut de Recherche en Systèmes Electroniques Embarqués (IRSEEM) une recherche partenariale sur de nouvelles approches en commande automatique en allant jusqu’à leur application sur sites industriels. Les travaux menés jusqu’à présent ont notamment conduit à l’élaboration d’une commande prédictive adaptative multi-objectifs originale permettant de contrôler une unité pilote de distillation (thèse de Mme Marwa Ben Ticha).

Objectif : Le/la candidat-e sélectionné-e explorera la piste des méthodes par apprentissage profond avec pour objectif de déterminer la combinaison optimale des paramètres de contrôleurs automatiques (de type PID dans un premier temps puis prédictif dans un second temps). Ces deux contrôleurs seront successivement appliqués à la commande d’un système industriel dont le rendement énergétique est fortement impacté par un phénomène d’encrassement posant problème. Le/la candidat-e pourra s’appuyer sur les moyens de simulation et matériels présents au sein des deux partenaires.