Résumé:
L’objective global de ce mémoire était la modélisation d’un réacteur chimique continu parfaitement
agité CSTR, après une brève introduction sur la notion d’un réacteur chimique, les différents types de
réacteurs et leur utilisations, on a modélisé un réacteur CSTR par des équations d’état non linéaires.
Après avoir linéarisé ces équations, la réponse en boucle ouverte montre la nécessité d’appliquer une
commande qui satisfait les performances désirées. Les problèmes de sécurité et de stabilité du réacteur
nous ont mis sur deux parcours : le premier consistait à développer une commande de type PID qui
permet de minimiser des critères de performances, le problème majeur de cette commande était la
difficulté d’ajuster les gains du contrôleur. Pour ce but on a proposé quelques méthodes classiques qui
ont défailli à satisfaire les performances désirées à cause de divers inconvénients. Pour améliorer les
résultats obtenus, on a proposé une technique du soft computing nommée les algorithmes génétiques.
La présentation théorique et les résultats de simulation ont prouvé que cette méthode se fonctionne
d’une manière intelligente pour déterminer les paramètres optimaux du régulateur PID, le deuxième
parcours était basé sur une commande optimale connue par la commande LQ, cette méthode a donné
des performances élevées mais avec un autre principe de contrôle basé sur la minimisation d’énergie de
commande, le rôle d’ingénieur est alors le bon choix de matrices de pondération. Dans le cas où le
système est attaqué par des bruits, L’approche de commande consiste à synthétiser un contrôleur
robuste minimisant un critère quadratique (contrôleur LQG). Le contrôleur LQG est constitué d’un
Estimateur d’état (Filtre de KALMAN) et d’une commande par retour d’état (LQ).
