par
GT 18-4 CIAME SEE
Groupe Technique « Composants Intelligents pour l’Automatisation et la Mesure » Société de l’Électricité, de l’Électronique et des Technologies de l’Information et de la Com- munication
Mireille BAYART
Professeur des Universités, Polytech’Lille (École Polytechnique Universitaire de Lille) LAGIS UMR CNRS 8146 (Laboratoire d’Automatique, de Génie Informatique et Signal), Animateur du GT Ciame
Blaise CONRARD
Maître de Conférences, Polytech’Lille (École Polytechnique Universitaire de Lille) LAGIS UMR CNRS 8146 (Laboratoire d’Automatique, de Génie Informatique et Signal)
André CHOVIN
Adjoint à la Direction des Développements Business Unit Sensors & Actuators CROUZET Automatismes
et
Michel ROBERT
Professeur des Universités, Université Henri Poincaré Nancy 1 ESSTIN CRAN UMR CNRS 7039 (Centre de Recherche en Automatique de Nancy)
1. Systèmes automatisés à intelligence distribuée... S 7 520 – 2
1.1 Évolutions ... — 2
1.2 Conjonction des besoins et disponibilité de la technologie ... — 2
1.3 Système d’automatisation à intelligence distribuée (SAID) ... — 3
2. Concept de capteur et d’actionneur intelligent... — 3
2.1 Définition et caractéristiques... — 3
2.2 L’instrument intelligent en terme de services ... — 4
2.3 Architecture matérielle de l’instrument intelligent ... — 6
2.4 Spécificité des domaines d’application ... — 7
3. Problèmes liés à la communication... — 8
3.1 Bus de terrain... — 8
3.2 Interopérabilité ... — 8
3.3 Interchangeabilité ... — 9
3.4 Évaluation et choix du bus de terrain ... — 9
4. Aspects relatifs à la sûreté de fonctionnement... — 9
4.1 Crédibiliser grâce à la validation... — 9
4.2 Participer à une conduite sûre... — 9
4.3 Influences sur les attributs de la sûreté de fonctionnement... — 10
5. Intégration... — 11
6. Réalisations industrielles... — 12
6.1 Application manufacturière ... — 12
6.2 Application traitement de l’eau ... — 12
6.3 Application process continu ... — 13
6.4 Application domotique ... — 13
6.5 Application embarquée... — 14
7. Conclusions et perspectives... — 14 Pour en savoir plus... Doc. S 7 520
et article présente les concepts de capteurs et d’actionneurs intelligents.
Apparus vers les années 1980, ces nouveaux équipements ont bénéficié des nombreux progrès en microélectronique et du développement des systèmes de communication, avec en particulier l’apparition des réseaux de terrain. Ces évolutions ont conduit à l’intégration de nouvelles fonctions dans les capteurs et les actionneurs, avec notamment la fonction communication et l’apparition de ce que l’on a appelé « Capteurs et actionneurs intelligents » : « intelligent » étant en fait, une mauvaise traduction de « smart », dans le sens, « agréable à utiliser ». Depuis, l’adjectif intelligent est passé dans les mœurs, et tout objet qui intègre un tant soit peu d’électronique et de logiciel devient intelligent : on trouve ainsi le bâtiment intelligent, la voiture intelligente, les skis intelligents…
Après une présentation des différents projets, qui ont permis d’identifier d’une part, les besoins des utilisateurs et, d’autre part, les solutions à fournir, il nous est apparu important de résumer l’évolution des systèmes automatisés ; les pos- sibilités de distribution de traitement offertes par la microélectronique permet- tent aux capteurs et actionneurs d’élargir leur fonction initiale (mesurer pour un capteur, agir pour un actionneur) jusqu’à la participation à certaines fonctions auparavant effectuées par le système central de contrôle-commande. L’architec- ture fonctionnelle, puis matérielle sont développées. Une des fonctions essen- tielles des instruments intelligents étant la communication, les problèmes liés au choix de réseaux (domaine d’application, type de réseaux, interopérabilité…) sont présentés. Enfin, les aspects sûreté de fonctionnement sont détaillés avant de donner quelques exemples de réalisations industrielles.
C
1. Systèmes automatisés à intelligence distribuée
1.1 Évolutions
L’évolution des systèmes automatisés prenant en compte, en plus du contrôle-commande, la maintenance, la sécurité et la gestion technique conduit à un besoin de plus en plus important d’informa- tions, et une augmentation des traitements en nombre et en com- plexité. Cette évolution mène à une délocalisation des traitements rendue possible par le développement des réseaux de terrain, d’une part, et des équipements intelligents, d’autre part.
Les premiers capteurs dits « intelligents » sont apparus dans les années 1980. Dédiés le plus souvent aux systèmes numériques de contrôle-commande, ils sont développés par des grands construc- teurs d’automatismes : Honeywell, Fuji, Control Bailey, … En France, des travaux sur les besoins des utilisateurs donnent lieu à un Livre Blanc sur les capteurs intelligents en 1987 [1] et un autre sur les actionneurs en 1988 [2]. Les institutions nationales et/ou euro- péennes ont été partie prenante dans la genèse de ces concepts et produits ; en témoignent le soutien apporté aux travaux de la CIAME (Commission Interministérielle pour l’Automatisation et la Mesure) dans les années 1980 et les différents projets qui ont été soutenus.
On citera :
— le projet INF (Interface normalisée fonctionnelle pour capteurs intelligents), de 1988 à 1992 dans le cadre d’un programme « saut technologique » soutenu par le ministère de la Recherche et de l’Espace, ce projet, regroupant des industriels de l’offre et de la demande, a permis la description et la modélisation des fonctions de base d’un capteur intelligent ainsi que son développement indé- pendamment du réseau de terrain utilisé ;
— suivi en 1991 du projet européen EURÊKA baptisé INCA (Inter- face normalisée pour capteurs et actionneurs). Le projet INCA a complété ces travaux en intégrant l’étude des actionneurs intelli- gents. Cette idée est la base des projets de normes IEEE 1451 rela- tive à la standardisation d’une interface numérique pour capteurs et actionneurs.
Parallèlement, dans le cadre d’un programme ESPRIT II, le projet de recherche franco-italien DIAS (Distributed Intelligent Actuators and Sensors) a été effectué [5], suivi dans le programme ESPRIT III par le projet PRIAM (Pre-normative Requirements for Intelligent Actionnement and Measurement).
Dans la suite logique de la rédaction des livres blancs, le CIAME (Comité Interprofessionnel pour l’Automatisation et la Mesure), structure dépendant de l’APIST (Association pour la Promotion de l’Instrumentation Scientifique et Technique), a réuni des groupes de travail composés d’utilisateurs, d’offreurs et d’universitaires concer- nés par ce domaine sur les thèmes « capteurs intelligents » et
« actionneurs intelligents », les résultats de ces travaux ont fait l’objet de deux ouvrages [3] [4].
1.2 Conjonction des besoins
et disponibilité de la technologie
Les apports des capteurs et/ou des actionneurs intelligents sont relatifs, en premier lieu, à leurs fonctions primitives (mesurer pour un capteur, agir pour un actionneur) et relèvent alors d’amélioration de performances (exactitude, temps de réponse…).
Les capteurs et actionneurs étant utilisés dans de nombreux systèmes de production de biens (processus continus ou manufac- turiers) ou de services (tertiaire, systèmes embarqués), l’apport de l’intelligence est lié à l’accroissement de la crédibilité de la mesure et aux conditions dans lesquelles elle a été effectuée pour les cap- teurs, à la garantie de la réalisation de l’ordre transmis et à la sur- veillance des conditions d’exécution pour un actionneur.
Cependant, les utilisateurs ont formulé d’autres besoins d’infor- mations qui concernent :
—le contrôle-commande ou la conduite, afin d’être renseigné en temps réel de façon qualitative ou quantitative sur l’état du système et/ou sur les caractéristiques du produit fabriqué ou du service fourni ;
—la sûreté, certaines mesures, étant à l’origine d’arcs réflexes qui permettent de protéger les opérateurs, l’équipement ou l’environnement ;
—la maintenance pour connaître l’état de dégradation du sys- tème et par conséquent son état de fonctionnement ;
—la gestion de production pour obtenir des bilans, des caracté- ristiques des différents flux de produit ou d‘énergie ;
—la gestion technique pour connaître la disponibilité du processus.
Au niveau des fabricants, l’intelligence de l’équipement conduit à une diminution des coûts et des délais de développement, ainsi que des coûts de production ; une fois amortis les investissements en matériel et en personnel, les intérêts résidant essentiellement dans :
—l’amélioration de performances (autocompensation, prise en compte des non-linéarités, autocalibration…) ;
—la traçabilité de la vie de l’équipement ;
—les aides à la configuration et à la mise au point.
Pour répondre à ces différents besoins, trois voies sont envisageables :
— le développement de composants analogiques qui seront inté- grés dans la chaîne de mesure ou dans la chaîne d’actionnement ;
— l’exploitation des nouvelles possibilités d’usinage et des effets offerts par de nouveaux matériaux (exemple : nouveaux transduc- teurs améliorant les conditions de mesure et/ou mesurant des gran- deurs inaccessibles auparavant), nouveaux actionneurs (exemples : capteur à effet hall, capteur interférométrique de micro déplace- ments, tête magnétique d’impression, moteur piézo-électrique…) ;
— l’exploitation des possibilités offertes par la micro-informatique, associées à la miniaturisation et à l’augmentation croissante des possibilités de traitement numérique de l’information, de mémori- sation des données, et naturellement à la communication numérique.
C’est cette dernière voie qui est présentée, dans la mesure où c’est celle qui est principalement retenue dans le cadre des systèmes d’automatisation.
1.3 Système d’automatisation à intelligence distribuée (SAID)
Les installations d’automatismes présentent habituellement une architecture centralisée, comprenant un ensemble de capteurs et d’actionneurs raccordés par des liaisons directes via des cartes d’entrées/sorties numériques ou analogiques à une unité de traite- ment (automate programmable industriel, système numérique de contrôle-commande…). Cette architecture permet (figure1) l’échange point à point d’une seule information entre les équipe- ments et l’unité centrale :
— un capteur fournit une mesure ;
— un actionneur reçoit une consigne.
L’augmentation croissante du nombre d’informations nécessaires au contrôle des processus industriels a conduit au développement d’unités de traitement de plus en plus performantes, capables de traiter rapidement un grand nombre d’informations. Consécutive- ment, la conception des systèmes est devenue de plus en plus diffi- cile, les temps et coûts de câblage ont augmenté, la mise au point des installations s’est complexifiée
.
Une première évolution est apparue avec l’introduction des bus de terrain [S 7 574] Réseaux locaux industriels: ils ont permis de déporter les entrées/sorties (E/S) digitales et analogiques, et de réduire les coûts et temps de câblage. L’ensemble des informations est toujours traité dans l’unité centrale, qui conserve les traitements
complexes (figure2). On cumule dans ce cas des inconvénients en terme de temps de réponse, gestion simultanée de nombreuses variables, cohérence temporelle de l’information…
L’étape suivante dans l’évolution des automatismes a été de répartir l’unité centrale et de rapprocher les traitements au plus près des équipements. On parle alors de systèmes automatisés à intelli- gence distribuée (SAID) (figure3). Les traitements locaux peuvent être implantés directement dans les capteurs et actionneurs intelli- gents ou dans des petites unités de traitements (microautomate par exemple) gérant un sous-ensemble de capteurs et actionneurs.
2. Concept de capteur
et d’actionneur intelligent
2.1 Définition et caractéristiques
Un capteur (respectivement un actionneur) intelligent est obtenu par l’association de la technologie des capteurs (respectivement des actionneurs), de l’électronique et de l’informatique. Un instrument intelligent (qu’il soit capteur ou actionneur) est un équipement qui intègre des fonctionnalités supplémentaires ou évoluées aptes à améliorer ce pourquoi il a été conçu. Ainsi, en plus de sa fonction élémentaire d’acquisition d’une grandeur physique dans le cas de capteur ou d’influer sur un processus dans le cas de l’actionneur, on attend d’un instrument qu’il offre des fonctions de compensation, de validation, d’autodiagnostic ou encore d’intégration au système de conduite, associées à des moyens de communications adaptés.
C’est au travers de ces nouveaux services qu’un instrument intelligent se distingue d’un composant standard. De manière géné- rale, l’évolution des instruments fait apparaître une gradation allant de l’instrument analogique, à l’instrument numérique puis à l’instru- ment intelligent avec les limites suivantes :
—l’instrument analogique a pour rôle une simple conversion ; pour le capteur il s’agit de la transformation d’une grandeur physi- que en un signal électrique exploitable ou pour l’actionneur d’un signal en une action sur le processus. Cette fonction ne sera pas détaillée ici, nous renvoyons le lecteur aux différents ouvrages sur le sujet [6] [7] ;
Figure 1 – Automatisme centralisé
Figure 2 – Automatisme centralisé et entrées/sorties déportées (E/SD) Procédé
Capteurs Détecteurs
Préactionneurs Actionneurs A
A A
C C
Unité de traitement
C
E S
Procédé Capteurs
Détecteurs
Préactionneurs Actionneurs A
A A
C C C
Unité de traitement E
E/S D
S C
E/S D Réseau de terrain
—l’instrument numérique offre la même fonction de conversion, mais au travers d’une chaîne de traitements dans laquelle figure une ou plusieurs opérations numériques, susceptible d’améliorer cette fonction élémentaire ; comme par exemple, la numérisation de la mesure en vue de son utilisation par une centrale d’acquisition via une liaison série ;
—l’instrument « smart » possède des fonctionnalités qui amélio- rent ses performances métrologiques, par des fonctions embar- quées de mémorisation et de traitement de données ;
—l’instrument intelligent enrichit cela d’une capacité à crédibiliser sa fonction associée à une implication plus importante dans la réali- sation des fonctions du système auquel il appartient. Cette
« crédibilisation » fait référence à une certaine capacité à valider la mesure produite pour le capteur ou à rendre compte de la réalisation effective de l’action pour l’actionneur. Quant à l’« implication plus importante », elle concerne, entre autre, sa par- ticipation à la commande du système en intégrant des fonctions de commande-régulation, à la sécurité du système en offrant des pos- sibilités d’alarme, à l’exploitation du système en diffusant des infor- mations relatives à sa maintenance telles que la date du dernier entretien… Les équipements intelligents coopèrent via un système de communication dédié, sélectionnent les données à transmettre, éventuellement, prennent des décisions. L’ensemble constitue l’ossature d’une véritable base de données temps réel.
La classification précédente n’est pas cependant universelle.
Un instrument est souvent considéré comme intelligent dès qu’il intègre au moins un traitement numérique (complexe ou non) et ce quel que soit son apport en terme de services. Outre des raisons de
« marketing », ceci est dû à une très grande similitude entre l’archi- tecture matérielle de l’instrument numérique, et celle de l’instru- ment intelligent. La distinction entre « smart sensor » et « intelligent sensor » est illustrée par la figure4.
D’un point de vue matériel, un instrument intelligent se compose alors de trois sous-ensembles :
— 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 bidi- rectionnel numérique avec le reste du système ;
— un transducteur-conditionneur pour le capteur (figure5) ou un organe d’actionnement pour l’actionneur (figure6).
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 coo- pérer au sein d’une organisation plus complexe.
2.2 L’instrument intelligent en terme de services
De ce qui précède, un instrument intelligent se caractérise fonda- mentalement par les fonctions qu’il peut offrir aux intervenants et ce tout au long de son cycle de vie. Dans ce paragraphe, on s’attachera donc à recenser les fonctions caractéristiques de ce type de compo- sant.
Figure 3 – Automatisme décentralisé
Procédé Capteurs
Détecteurs
Préactionneurs Actionneurs
A A
C C C CI CI
Unité de traitement
E S
C
Capteurs et actionneurs intelligents Unité de
traitement
E S
C
Unité de traitement
E S
C A AI
Réseau de terrain
Figure 4 – capteur « smart » et capteur intelligent
Figure 5 – Architecture matérielle générique d’un capteur intelligent Capteur intelligent
Capteur « smart » Métrologie
Traitement du signal
Automatisation
Intégration Capteur
« classique »
Connexion point à point
Connexion point à point
Réseau(x) de terrain Compensation
Conditionneur(s)
Alimentation(s) Transducteur(s)
Mémoire
Organe de calcul interne
Interface de communication Phénomène
physique
Grandeurs d’influence
Réseau de communication
Par la suite, on adoptera cette dernière définition dans laquelle l’instrument n’est considéré comme intelligent que par les fonctions complémentaires qu’il est susceptible de rendre.
2.2.1 Quant à sa mission première
■Parmi les fonctions primordiales d’un capteur intelligent, on peut citer :
—réaliser l’acquisition d’une mesure primaire de la caractéristique physique à mesurer : c’est le travail du corps d’épreuve, du trans- ducteur et du conditionneur de fournir un signal électrique repré- sentatif de la grandeur mesurée ;
—élaborer une image de la grandeur principale en tenant compte des grandeurs d’influence, et des éventuelles non-linéarités de type hystérésis, par exemple : il s’agit d’intégrer d’autres sources d’infor- mations (capteurs locaux ou données externes) afin d’affiner et de corriger la mesure ;
—valider la mesure : il s’agit de crédibiliser la mesure en s’assu- rant du bon fonctionnement de l’instrument (mesure de tension d’alimentation, de la température de l’électronique), de la cohérence de la mesure soit de manière locale (détection de mesures aberran- tes dans une série temporelle), soit en la confrontant à d’autres sources extérieures ;
—fournir une mesure opérationnelle, qui peut être aussi bien une mise en forme dans une unité particulière que l’élaboration d’une grandeur « virtuelle » c’est-à-dire non mesurée directement, mais élaborée à partir de la mesure de plusieurs points (cas d’une moyenne) ou de plusieurs phénomènes physiques ;
—fournir une mesure repérée dans le temps, pour traitement avec d’autres grandeurs issues d’autres équipements en exploita- tion et également pour constitution d’historiques.
Parmi les qualités exprimées d’un capteur, à savoir justesse, fidé- lité, exactitude, capacité de portée, sensibilité, linéarité, finesse, rapidité résolution, traçabilité, répétabilité, reproductibilité, l’exacti- tude est la caractéristique qui est le plus souvent privilégiée par les utilisateurs (figure7).
Les traitements implantés au sein des capteurs intelligents per- mettent évidemment d’améliorer les performances en termes d’exactitude, mais peuvent aussi conduire à une augmentation de la rangeabilité de portée qui permet d’utiliser le même capteur dans des gammes diverses.
■Parmi les fonctions primordiales d’un actionneur intelli- gent, on citera :
—agir sur le processus ;
—informer l’utilisateur de la réalisation effective de l’action : cette activité nécessite l’utilisation de capteurs internes, dits pro- prioceptifs (génératrice tachymétrique, capteur de position, fin de course…), ou de données externes provenant de capteurs extéro- ceptifs (capteur de débit, capteur de pression…) rendant compte de l’action ;
—valider l’ordre reçu avant exécution, et vérifier la cohérence par rapport au mode de fonctionnement courant de l’instrument (exemple : pas de commande manuelle lors d’un fonctionnement automatique) ;
—élaborer les ordres à transmettre au préactionneur en fonction d’une consigne donnée par l’utilisateur, compte tenu des grandeurs physiques et des modèles de commande disponibles [commande PID (proportionnelle intégrale dérivée), commande optimale, com- mande autoadaptative, commande floue…].
2.2.2 Quant à son intégration au système
À cet ensemble de fonctions relatives à la mission première, on peut attendre d’un instrument intelligent d’autres fonctions aptes à favoriser son intégration au sein d’un système d’automatisation.
Parmi celles-ci, on peut recenser les suivantes :
—offrir une communication évoluée permettant un dialogue numérique avec les autres équipements du système d’automatisa- tion, en l’occurrence de préférence via un réseau de terrain accep- tant une diffusion des informations entre tous les équipements ;
—générer des grandeurs « virtuelles », c’est-à-dire non directe- ment mesurées, mais élaborées à partir des grandeurs physiques disponibles et des modèles de calcul (exemples : génération d’alarmes en cas de défaillance détectée, historiques des dernières valeurs délivrées, des dépassements de seuils, des modifications de paramétrages, des consignes, etc.) ;
—fournir une image des grandeurs physiques locales grâce aux capteurs proprioceptifs : ceci à des fins de détection de défaut par comparaison avec d’autres mesures d’autres instruments, puis à des fins de diagnostic de l’instrument ;
—permettre un passage automatique dans une position de repli sur certains dysfonctionnements ;
—offrir des possibilités d’autocalibration, l’instrument choisis- sant automatiquement l’échelle la mieux adaptée aux grandeurs à mesurer, où au niveau d’amplitude voulu des actions ;
—permettre un étalonnage des chaînes de mesures et de tests chaînes d’actionnement en ligne, soit grâce à des dispositifs unique- ment internes tels que des grandeurs étalons (pour les capteurs) ou la capacité de réaliser des cycles tests de manœuvres (pour les actionneurs), soit en collaboration avec d’autres équipements lors- que le processus a été conçu pour permettre une configuration d’étalonnage ou de test ;
Figure 6 – Architecture matérielle générique d’un actionneur intelligent
Transducteur
« action »
Amplificateur
Organe de calcul interne
Interface de communication
Phénomène physique Action
Réseau de communication
Transducteur(s)
« mesure »
Conditionneur(s)
Mémoire Alimentation
Figure 7 – Rangeabilité, linéarité et exactitude
Signal de sortie
Zone linéaire
Étendue de mesure Étendue de mesure
capteur classique Mesurande
Signal de sortie
capteur intelligent Mesurande
a b
—offrir des possibilités de reconfiguration en ligne… ;
—mémoriser des informations en temps réel sur des dysfonc- tionnements et, éventuellement, diagnostiquer des défauts, (type, nature…) ;
—possibilités d’autosurveillance, en particulier pour les équipe- ments sollicités ponctuellement ;
—proposer une configuration par défaut, un éditeur de configu- ration, une validation des paramètres saisis… ;
—stocker insitu diverses informations constructeur tel que le numéro de série, la date de fabrication, voire le lien avec la documentation ou les plans… permettant un meilleur suivi de produit ;
—générer des informations pour la gestion technique tel que le nombre d’heures de fonctionnement, le nombre de manœuvres, la consommation…
De cela, on constate que les apports de l’instrumentation intelli- gente concernent :
—l’installation du système : en aidant à la réalisation et la mise en service du système, grâce à une simplification et à une économie de câblage, et grâce à un nombre moins important d’équipements ;
—l’exploitation : en facilitant les changements de mode de fonc- tionnement du système (exemple : changement de production), en favorisant l’accès aux paramètres utiles du processus dans le cas d’activité de supervision ;
—la maintenance : en facilitant et, éventuellement, en réduisant les opérations de maintenance, grâce à des possibilités de télésur- veillance, télédiagnostic…
2.2.3 Quant à son cycle de vie
Le capteur (ou l’actionneur) intègre des fonctions utiles lors de la phase d’exploitation, en dehors de cette importante étape, le cap- teur (ou l’actionneur) connaît d’autres phases du cycle de vie, qui vont de la conception, à la fabrication, à la distribution, puis à l’exploitation au sens large et au démantèlement, avec éventuelle- ment des étapes de stockage. Différents acteurs sont en relation avec lui : fabricant, vendeur, installateur… Ils peuvent aussi égale- ment bénéficier de l’intelligence de l’équipement.
Les apports de l’intelligence concernent par exemple :
—la possibilité de stocker la fiche signalétique de l’instrument (nom du fabricant, nom du produit, numéro de série, date de fabri- cation, date de mise à jour du logiciel…) ;
—la possibilité de surveiller certains paramètres pour s’assurer des bonnes conditions d’utilisation (stockage des valeurs maximales et minimales de certaines grandeurs…) ;
—le traçage des événements relatifs aux défaillances en vue d’améliorer le produit ;
— éventuellement, la surveillance des conditions de stockage ;
—des services préprogrammés, en permettant une grande modularité quant à l’emploi de ces instruments et en facilitant les éventuelles évolutions du système.
2.2.4 Notion de services et cohérence des services On constate donc que l’ensemble des fonctions que peut intégrer un instrument, est relativement vaste et nécessite d’être formalisé pour être plus facilement exploitable. La notion de service permet cela. Un service est équivalent à une fonction et correspond au résultat de l’exécution d’un ensemble de traitements. Ainsi, le ser- vice fondamental est :
— pour un capteur de fournir l’image d’une grandeur physique ;
— pour un actionneur d’agir sur le processus selon une intensité modulée.
À chaque fonction précédemment énumérée, on peut définir un service (parfois plusieurs), identifié par sa mission, par les données qui lui sont nécessaires ou produites comme résultats, et par les res- sources matérielles dont il a besoin.
Concernant ces ressources matérielles, des défaillances peuvent survenir. On peut ainsi distinguer :
— les services dits nominaux (pour lesquels toutes les ressources matérielles sont disponibles) ;
— les services dits dégradés (lesquels peuvent être rendus mal- gré qu’une partie de ces ressources soit indisponible, et ce grâce à des traitements de substitution mais certes, de manière peut-être moins efficace) ;
— enfin les services dits indisponibles (lorsque l’instrument n’est plus capable de remplir la fonction demandée).
Pour assurer une cohérence de fonctionnement, l’ensemble de ces services se doit d’être organisé. La notion de modes d’utilisation constitue un outil possible pour gérer ces services. Un mode d’utili- sation peut être défini comme une répartition cohérente des servi- ces mis à disposition ou interdits correspondant à chaque contexte d’emploi de l’instrument. Les modes d’utilisation les plus courants sont : hors service, initialisation, configuration, mode automatique, mode manuel, maintenance, gel, repli. Le mode d’utilisation courant dépend, d’une part, de la disponibilité des services (et indirectement de l’état de l’instrument) et, d’autre part, des ordres des opérateurs.
Il limite les possibilités d’action de chaque opérateur et évite indirec- tement les ordres incohérents, assurant par la même une plus grande fiabilité du système.
Il appartient ainsi au concepteur de déterminer une sélection de services selon le type d’applications auquel est destiné l’instrument, qu’il devra compléter par un agencement des services en mode d’utilisation apte à faciliter l’emploi de l’instrument tout en préve- nant les éventuelles erreurs des opérateurs.
2.3 Architecture matérielle de l’instrument intelligent
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 convertis- seur (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 : multi- plexeur, 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 cap- teur actif (où une modulation de l’énergie apportée permet d’adap- ter 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’ins- trument dans un état souhaité (tel qu’un ventilateur asservi permet- tant une régulation de température de l’électronique).
La figure8 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…) ;
— la chaîne d’acquisition comprenant des filtres, des condition- neurs, un multiplexeur et un amplificateur et un CAN (convertisseur analogique numérique), dont leur commande permet de sélection- ner la source et de s’adapter la mesure au niveau requis. Des sources de référence permettent un contrôle de cette chaîne et, éventuelle- ment, un étalonnage en ligne ;
— la chaîne d’actionnement comprenant éventuellement un CNA (convertisseur numérique analogique), un préactionneur, un action- neur, 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 équipe- ments du système.
Selon le cas, tout ou partie des éléments présentés seront implan- tés. 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.
Si la plupart des éléments de cette architecture sont standards, un problème réside quant au choix de l’interface de communication.
Nous aborderons ce point délicat aux paragraphes suivants.
2.4 Spécificité des domaines d’application
Si le domaine du process continu fut le premier à s’intéresser aux capteurs et actionneurs intelligents, les autres domaines tel que le manufacturier, le tertiaire ou les systèmes embarqués sont égale- ment demandeurs avec une intelligence appropriée.
Selon les domaines d’application, l’implantation des fonctionnali- tés se fera de manière différente, allant de l’intelligence spécifique à un équipement et implantée dans cet équipement à une intelligence commune à plusieurs équipements et placée à l’extérieur de ceux-ci (cf. figure12).
Les différents domaines d’application des capteurs et actionneurs intelligents sont caractérisés par différentes données relatives :
—au procédé lui-même :
• superficie (quelques m2 sur des systèmes embarqués par exemple, à plus de 1 000 m2 pour des procédés continus),
• contraintes d’environnement (fortes dans des procédés chimi- ques par exemple, faibles dans le tertiaire…),
• temps de réponse (lent dans des processus verriers par exem- ple, rapide dans les applications manufacturières…),
• nombre d’exemplaires (d’une unité pour une usine spécifique ou un bâtiment donné à plusieurs centaines pour des systèmes embarqués) ;
Figure 8 – Architecture matérielle d’un instrument intelligent (capteur et actionneur) Corps
d’épreuve
Filtre Conditionneur Corps
d’épreuve Multiplexeur
Corps d’épreuve
Sources de référence
Alimentation
Organe de calcul interne
Interface de communication
IHM
Opérateurs Système d’automatisation
Mémoire Amplification
CAN
Transmission Actionneur Préactionneur CNA
...
ou
Processus
IHM interface homme-machine
—aux informations échangées :
• type de variables (analogique ou tout ou rien),
• nombre de variables (d’une dizaine pour une machine automa- tisée à plus d’un millier pour une usine automatisée), etc.
Ces différents critères définissent les limitations techniques tant au niveau des réseaux de terrain qu’au niveau de l’intelligence des équipements.
3. Problèmes liés
à la communication
3.1 Bus de terrain
La fin des années 1980 a vu se développer une offre conséquente de réseaux de communication utilisables dans les systèmes auto- matisés destinés à remplacer les liaisons fil à fil analogiques entre capteurs/actionneurs et unités de traitement [API (automate pro- grammable industriel), SNCC (système numérique de contrôle – commande)…]. On y trouve des réseaux de terrain, des réseaux d’équipements, des réseaux de capteurs actionneurs [8] [9].
Les réseaux de terrain ou de cellules tels que WorldFip et Profibus- FMS ont des protocoles élaborés et permettent différents types d’échanges [type producteur/consommateur (WorldFip) ou de type client/serveur (Profibus)] qui peuvent être effectués de manière cyclique (périodique) ou acyclique (apériodique). Des services de messagerie offrent des possibilités en termes de paramétrage, de configuration, voire de téléchargement des équipements. Ces proto- coles sont sophistiqués et leur intégration n’est réalisable que pour certains constituants intelligents compte tenu, en particulier, du coût de l’interface de communication.
Les réseaux d’équipements, plus économiques, tels que (Profibus-DP, FIPI/O, Interbus-S, Device Net...) sont eux dédiés à des échanges simples entre des données d’entrées/sorties déportées avec des unités centrales souvent uniques sur le bus. Dans ce sens, ce sont des réseaux rapides, avec des échanges cycliques pour les entrées/sorties (E/S) et quelques fonctions acycliques utilisées la plupart du temps pour la configuration et le paramétrage.
Enfin, les réseaux de capteurs/actionneurs qui, comme leur nom l’indique, permettent le raccordement des capteurs/actionneurs (intelligents ou non). Ils sont utilisés pour permettre d’échanger un faible nombre d’informations (jusqu’à 32 bits) sur de courtes distan- ces (une centaine de mètres). Ils allient les avantages de rapidité et les possibilités de téléchargement à un faible coût. Ils sont générale- ment utilisés en complément des réseaux d’équipements ou de ter- rain, ainsi on trouve, par exemple, le bus capteurs/actionneurs tout ou rien AS-Interface (complémentaire de WorldDIP et Profibus), le bus Interbus-Loop (en prolongement du bus d’équipement Interbus-S).
Dans cette catégorie, on mentionnera également les bus (Device- Net, CanOpen et SDS) basés sur le protocole CAN (Control Area Network) qui permettent de réaliser des échanges directs entre équi- pements, le déclenchement de l’échange pouvant se faire de façon événementielle par un équipement ou par un contrôleur de bus.
L’utilisation du protocole sécurisé CAN dans l’automobile a conduit à une grande diffusion et, par conséquent, à une diminution des coûts d’interface, ce qui en fait une solution économique.
D’autres réseaux dédiés à des domaines particuliers ont vu le jour tels que la domotique ou l’immotique [EIB (European Installation Bus), Batibus, …] l’aéronautique [ARINC (Aeronautic Radio Incorpo- rated)…], la sécurité des machines (SiBus, SafetyBus, …) ou les applications embarquées dans le monde des transports [CAN, VAN (Vehicle Area Network), Flexray…]. Pour des raisons économiques
en particulier, l’évolution de ces réseaux est permanente aussi cer- tains de ces réseaux perdurent, d’autres disparaissent rapidement, tandis que de nouveaux apparaissent régulièrement.
Parmi les autres possibilités de communication, on notera :
— le standard Modbus qui est un protocole rustique qui permet de relier entre eux des équipements intelligents et de réaliser quel- ques fonctionnalités des réseaux de terrain. Il fonctionne sur le principe maître-esclave uniquement et à vitesse réduite, mais reste une solution économique très largement utilisée ;
— le protocole HART (Highway Addressable Remote Transducer) n’est pas un protocole de communication entièrement numérique, il permet la communication simultanée de données analogiques et numériques. La communication est réalisée sous forme digitale en utilisant un courant alternatif, modulé en fréquence et de valeur moyenne nulle qui est superposé au courant analogique 4-20 mA circulant dans la boucle. L’intérêt de ce protocole est d’apporter les facilités de la communication numérique sans modifications des installations existantes, dans la mesure où il y a compatibilité avec les instruments en 4-20 mA ;
— plus qu’un protocole, Lonworks est un concept qui permet de distribuer complètement l’intelligence à travers le réseau grâce à des nœuds de communication qui contiennent un petit programme applicatif téléchargeable. Les nœuds une fois configurés se mettent à dialoguer entre eux, et le système peut être totalement réparti.
Ce court aperçu des réseaux de terrain met en évidence le fait que les solutions, aussi bien en ce qui concerne l’implantation de l’intel- ligence que le réseau de terrain, seront différentes pour chaque domaine d’application.
Le choix du système de communication a, cependant, une grande importance, dans la mesure où l’équipement a à coopérer avec d’autres dans une même application. Il est alors indispensable qu’il puisse communiquer, se faire comprendre et comprendre les autres.
3.2 Interopérabilité
L’interopérabilité est la propriété qui garantit qu’un dialogue est possible entre deux instruments en provenance de constructeurs différents. Deux équipements de deux constructeurs différents seront dits interopérables s’ils sont capables de dialoguer ensemble (langage commun) et de se comprendre : une demande de service envoyée par un instrument à un autre doit être effectuée comme l’attend l’instrument demandeur (figure9).
Dans le cas de la communication par réseaux de terrain, le forma- lisme de codage des informations est défini, les normes d’accompa- gnement précisent leur représentation. Ces normes reposent sur des modèles d’équipements, elles sont souvent établies par des consortiums d’utilisateurs et de constructeurs pour spécifier les fonctionnalités offertes par type d’équipements (exemple : variateur de vitesse, E/S déportées...).
Figure 9 – Interopérabilité
Intéropérabilité
Capteur i
API Pupitre
Actionneur Capteur j
API Automate programmable industriel
Selon les réseaux de terrain, des centres techniques proposent aux fabricants de vérifier la conformité de leur produit aux normes d’accompagnement et de tester l’interopérabilité avec d’autres équipements.
Par ailleurs, les constructeurs se regroupent en association pour présenter leur offre, ce qui permet au concepteur d’installations automatisées de s’assurer que l’ensemble de ses besoins en instru- mentations (capteurs, actionneurs, unités de traitement) pourra être satisfait en sélectionnant tel ou tel réseau.
3.3 Interchangeabilité
À la notion d’interopérabilité est souvent associée la notion d’interchangeabilité qui est la garantie de pouvoir remplacer un appareil par un autre ayant la même fonction, mais en provenance de constructeur différent (figure10). L’équipement de remplace- ment doit donc offrir les mêmes services, produire les mêmes don- nées et, également, les représenter de la même façon. Elle est plus difficile à assurer. En théorie, elle impose également les mêmes moyens de connexions mécaniques, électriques…
3.4 Évaluation et choix du bus de terrain
Les années 1990 ont vu se faire et se défaire des consortiums (ISP, Fieldbus Foundation…) qui étaient censés définir les caractéristi- ques de réseaux « universels ». Depuis que le monde industriel est convaincu que le réseau de communication universel relève plus de l’utopie que de la réalité à moyen terme, il apparaît que l’utilisateur final a souvent des difficultés à choisir le réseau le mieux adapté à son application, abstraction faite des impératifs économiques ou des contraintes qui le lient à tel ou tel fournisseur de systèmes d’automatisation. Différents travaux tendent de promouvoir un stan- dard ou tout au moins une aide à la conception d’instruments intel- ligents en faisant abstraction de l’interface de communication, c’est le cas de la norme IEEE 1 451.
4. Aspects relatifs à la sûreté de fonctionnement
Une des missions essentielles de l’instrument intelligent est sa capacité à « crédibiliser » les informations produites ou les actions effectuées. L’emploi de ces équipements vise donc directement des objectifs liés à la sûreté de fonctionnement.
4.1 Crédibiliser grâce à la validation
Une spécificité de l’instrument intelligent est qu’il intègre un ensemble plus abondant de dispositifs sensoriels ou moteurs qu’un instrument standard. Leur mission est soit d’améliorer l’exactitude de l’instrument, telle que la prise en compte de grandeurs d’influence, soit de valider les informations élaborées ou la réalisa- tion effective des actions. Ces dispositifs peuvent être caractérisés de proprioceptifs (internes à l’instrument) en opposition de ceux extéroceptifs que forment des sources d’informations externes dont la cohérence aux données internes sert, au même titre, à valider le bon comportement de l’instrument.
On peut distinguer trois formes principales de validation :
—la validation technologique : elle consiste à s’assurer que le matériel n’est pas défaillant. Elle concerne toutes les formes de contrôle des composants telles que l’utilisation de sources de réfé- rence et des capteurs proprioceptifs (associé aux éléments d’action- nement, à l’alimentation…). Outre la défaillance, la détection d’erreur de conception/installation, telle que le corps d’épreuve implanté ne correspond pas à la configuration de l’instrument, fait partie de la validation technologique ;
—la validation fonctionnelle : elle consiste à s’assurer que le contenu informationnel est valable d’un point de vue fonctionnel.
Elle concerne toutes les formes de vérification de la cohérence des données ; cela peut être l’emploi de modèle (plage de fonctionne- ment connue) ou la comparaison de différentes mesures successives afin d’en détecter les aberrantes ;
—la validation opérationnelle : elle consiste à s’assurer de la cohérence des données par rapport au mode opératoire imposé par la conduite. Elle concerne essentiellement le recoupement d’infor- mations entre les différents équipements du système ; ainsi l’envoi d’un ordre à un actionneur doit être suivi d’un effet ressenti par cer- tains capteurs et inversement, l’évolution d’une grandeur physique doit correspondre à l’effet de commandes transmises à un ou plu- sieurs actionneurs. Par ailleurs, outre la détection de défaillance, la validation opérationnelle doit contrôler que les paramètres entre instruments définis lors de la conception/installation sont cohérents (même unité de travail, période d’échantillonnage compatible…).
On constate à nouveau que l’instrument intelligent requiert un important besoin de communiquer lié ici à un besoin de recoupe- ment des données à des fins de validation. Ces validations sont liées aux différentes étapes de l’élaboration d’une mesure opérationnelle (figure11).
4.2 Participer à une conduite sûre
À cette détection de défaut, une mission secondaire de l’instru- ment intelligent est d’y réagir. En l’occurrence, on attend de l’instrument :
— qu’il signale la gravité du défaut. Cela permet au reste de l’ins- tallation soit de s’adapter et de se reconfigurer face à cette défaillance, soit de prendre une position sécuritaire afin d’éviter tout risque d’incident grave ;
— si cela est possible, qu’il poursuive sa mission dans un mode dégradé. Ce peut être un fonctionnement dans une nouvelle confi- guration avec éventuellement une qualité de service moindre. Par exemple, suite à la perte de la capacité à mesurer une grandeur d’influence, un capteur intelligent peut soit continuer de fournir une mesure moins précise mais tout en signalant cette imprécision, soit Figure 10 – Interchangeabilité entre un capteur i et un capteur j
Interchangeabilité Capteur i
API Pupitre
Actionneur Capteur j
continuer d’effectuer cette compensation mais grâce à des mesures extérieures (provenant d’un autre instrument) ;
— qu’il prenne les mesures adéquates pour ne pas mettre le sys- tème dans une situation dangereuse. Ainsi, suite à la détection d’une défaillance (interne ou externe à l’instrument), lorsque la poursuite en mode dégradé est impossible (ou trop risqué), l’instru- ment doit ainsi chercher à prendre une position de repli (généralement préétablie lors de la configuration). Dans le cas d’un actionneur, c’est habituellement une mise au repos.
4.3 Influences sur les attributs de la sûreté de fonctionnement
On constate que grâce à la multiplicité des fonctions disponibles et des actions possibles, l’instrument intelligent influe sur tous les aspects de la sûreté de fonctionnement. Cette dernière peut s’analy- ser et se décomposer selon plusieurs attributs qui rendent compte de la capacité de l’équipement à satisfaire son utilisateur quant à l’accomplissement de sa mission [10].
On distingue ainsi :
—la disponibilité dont l’objectif est de caractériser les risques d’occurrence d’un incident ;
—la crédibilité qui caractérise le comportement en cas de problème ;
—la sécurité qui caractérise l’aptitude à éviter toute situation dangereuse.
■ En premier lieu, la disponibilité qui correspond à la capacité de l’instrument à être en état d’accomplir sa mission, peut être reliée à :
—la fiabilité, c’est-à-dire à la capacité de l’instrument à accomplir sa mission pendant une durée donnée. Intrinsèquement, cet attribut n’est pas directement influencé par les capacités d’intelligence de l’instrument ; elle dépend essentiellement de la fiabilité des compo- sants qui constituent l’instrument. Cependant si l’on considère un système d’instruments intelligents, leur capacité à signaler les défaillances peut permettre d’augmenter la fiabilité du système grâce aux possibilités accrues de détection des défaillances et de communication, en facilitant donc la tolérance aux fautes et la reconfiguration du système ;
—la maintenabilité, c’est-à-dire l’aptitude de l’équipement à être maintenu ou rétabli dans un état de fonctionnement dans lequel il peut accomplir sa fonction requise. L’intelligence constitue ici un apport quant à la maintenabilité de l’instrument. Les services à dis- tance, d’interrogation, de test, de calibrage… facilitent grandement l’activité de maintenance. Par exemple, pour une vanne, l’utilisation périodique d’un service d’acquisition de la signature des efforts, lors d’un cycle complet d’ouverture et de fermeture, permet de détecter un éventuel encrassement et constitue un gain notable à une activité de maintenance conditionnelle.
Ainsi, globalement, concernant la disponibilité, les apports de l’instrumentation intelligente résident dans une maintenance plus facile de chaque instrument et dans la possibilité de réaliser des sys- tèmes plus fiables grâce à une meilleure prise en compte de la tolé- rance aux fautes.
Figure 11 – Fonctionnalité « mesure » : obtention de la mesure opérationnelle Base de données CI
statique/dynamique
Temps interne
Grandeurs et variables d’autocontrôle
Grandeurs d’influence
Grandeur(s)
principale(s) Modèles
Mesure(s) technologique(s)
Mesure(s) auxiliaire(s)
Mesure(s) qualifiée(s)
Mesure(s) opérationnelle(s)
Utilisateur(s)
Mesure(s) fonctionnelle(s)
Mesure(s) primaire(s)
CI Capteur intelligent
■En second lieu, la crédibilité qui correspond à l’assurance fournie par le dispositif de sa capacité à reconnaître et à signaler son état, peut, comme pour la disponibilité, se subdiviser en deux sous- attributs :
—l’intégrité, c’est-à-dire l’aptitude de l’équipement à exécuter correctement les tâches qui lui sont attribuées et à informer d’un quelconque de ses états pouvant conduire à la situation contraire.
C’est grâce aux capacités d’autotest, de validation et de communica- tion que cet attribut progresse ;
—la sûreté, c’est-à-dire la capacité de l’équipement à refuser toute entrée non autorisée ou incorrecte et à pouvoir éventuelle- ment en informer. La validation des informations reçues (telle que la cohérence des unités), le contrôle des accès aux services (éventuel- lement par mots de passe) associés à la gestion des modes d’utilisa- tion favorisent la sûreté générale de l’instrument en évitant les fausses manœuvres ou les erreurs de configuration.
L’amélioration de la crédibilité provient donc, essentiellement de l’ensemble des moyens de validation dont l’instrument intelligent est doté.
■Enfin l’influence de l’instrumentation intelligente sur la sécurité, c’est-à-dire sa capacité à ne pas faire apparaître d’événement dan- gereux ou catastrophique, est contrastée. D’une part, ces capacités accrues de communication, qui facilitent la mise en place d’arc réflexe et celles d’autodiagnostic, sont susceptibles d’améliorer la sécurité. Mais, d’autre part, l’emploi de composants non éprouvés et d’éléments logiciels propriétaires non vérifiables par l’utilisateur ne permet pas son utilisation au sein de systèmes critiques sans pré- caution particulière. Ces aspects sont donc très importants à consi- dérer lors de la mise en œuvre d’instruments intelligents.
5. Intégration
Les différentes fonctionnalités implantables dans un capteur intel- ligent sont réalisables grâce aux techniques numériques qui permet- tent une duplication aisée, mais aussi une paramétrisation. Cette capacité d’adaptation leur permet de s’adapter au phénomène phy- sique et au transducteur et conduit à l’élimination de certaines contraintes. Cependant le nombre d’informations issues des équipe- ments intelligents et transitant sur le réseau peut devenir rapide- ment important et poser des problèmes de charge de réseaux et donc de gestion de l’automatisme. Dans ce cas, la possibilité d’intro- duire des algorithmes d’élaboration d’informations de haut niveau et/ou de prise de décision dans les équipements permet de réduire les flux de données.
Selon le choix des fonctions à implanter, plusieurs architectures matérielles sont possibles. Il faut savoir que chaque protocole de communication nécessite une interface électronique spécifique défi- nie par le standard ou par la norme.
Certaines interfaces sont complètement intégrées dans le silicium pour les équipements les plus simples (souvent quelques E/S tout ou rien), c’est le cas par exemple pour les protocoles AS-Interface, Interbus, Profibus-DP, DeviceWorldFIP. Un premier niveau d’intelligence est possible en utilisant des fonctions de traitement simple réalisées avec une logique câblée au niveau de l’interface entrées/sorties du composant de communication, associée quelquefois à des fonctions analogiques. Dans d’autres cas, il faudra utiliser la combinaison d’un microcontrôleur associé à un compo- sant interface. Les microcontrôleurs utilisés sont souvent des 8 bits économiques. Cette solution permet déjà de faire un traitement numérique local simple, et de rendre un peu plus intelligent l’équi- pement. On citera comme exemple les protocoles basés sur CAN (Devicenet, CanOpen, SDS), Profibus-FMS, WorldFIP, Fieldbus.
Lorsqu’on doit traiter localement plus d’informations, on préfé- rera choisir un microcontrôleur 16 bits, ou encore dédier un micro- contrôleur à la communication, et en utiliser un deuxième pour le traitement.
On peut également noter que si souvent une grande partie du trai- tement sera implémentée dans l’équipement lui-même, dans d’autres cas, un minimum de fonctions seront localement implan- tées, le reste étant affecté à une unité de traitement concentrant l’intelligence de plusieurs équipements.Pour le manufacturier, cette dernière solution peut être réalisée via des microautomates dans le cas où les capteurs et actionneurs seraient rudimentaires et qu’il n’est pas possible compte tenu du coût ou de contraintes techniques liées à l’encombrement par exemple, de leur implémenter une
« intelligence » locale.
Le choix de l’architecture matérielle doit naturellement faciliter une évolution des produits et tenir compte du fait que les équipe- ments intelligents sont des éléments constitutifs d’un automatisme qui requiert une grande pérennité. Leur conception doit permettre Figure 12 – exemples d’implantation
Communication Traitement C Capteur
Communication Traitement C
C
A
Communication Traitement A Actionneur Réseau
de terrain
Communication Traitement A
Communication
C T
Traitement
C a traitement et communication
propres à chaque instrument
c traitement et communication commun à plusieurs équipements
b communication commune à plusieurs instruments
d intégration du traitement dans l'interface de communication T Traitement
C Communication
d’assurer une compatibilité ascendante :on doit pouvoir remplacer un capteur de génération n par un autre de génération n+ 1, celui-ci doit donc être capable de fournir au moins les mêmes services que le capteur n.
Les développements d’applications à base de bus de terrain ont été longtemps freinés par le manque de convivialité des outils de conception et d’installation. Les choses ont heureusement changé. Il existe maintenant des outils standards de configuration d’équipe- ments qui lisent les données de configuration dans des fichiers (EDS : Electronic Device Specification) fournis par les constructeurs d’équipements.Pour les équipements plus sophistiqués les fabri- cants développent des logiciels de configuration adaptés. Enfin, les équipements programmables génériques ont de plus en plus ten- dance à utiliser comme référence le langage normalisé IEC6 1 131.3.
On peut également citer l’apport de la norme IEEE 1 451 qui a introduit des formats de données TEDS (Transducer Electronic Data Sheet), et les apports de certainsréseaux (Hart, Fieldbus Founda- tion, …) sur les DD (Device Description) et EDDL (Electronic Device Description Langage) qui permettent d’être indépendant du proto- cole de communication.
6. Réalisations industrielles
6.1 Application manufacturière
Nous remercions J.F. Hilaire, Crouzet Automatisme, qui nous a fourni cet exemple.
■Ancienne architecture (figure 13)
Une machine pour application manufacturière était constituée de 10 modules comportant chacun 10 actionneurs. Ces actionneurs assuraient des fonctions de réglages pour adapter la machine au type de produits réalisés.
Un changement de série de production nécessitait un réglage individuel de chaque actionneur. Chaque axe était réglé l’un après l’autre par une commande marche/arrêt manuelle. Le contrôle de la position s’effectuait visuellement. Le mouvement de réglage se fai- sait à faible vitesse pour arriver à s’arrêter à la position voulue. Des essais étaient ensuite nécessaires pour contrôler si les réglages étaient correctement effectués. Le temps moyen de changement de série était d’environ 2 heures.
■Nouvelle architecture (figure14)
La nouvelle machine est toujours constituée des 10 modules com- portant chacun 10 actionneurs. Mais les actionneurs à commande marche/arrêt sont remplacés par des actionneurs autonomes à intel- ligence locale. Ces actionneurs intègrent un capteur de position sim- ple et une électronique de traitement de contrôle – commande et communiquent sur un réseau de terrain.
Le réseau de terrain permet de conserver la modularité de la machine, tout en permettant la commande des actionneurs et le contrôle de leur bon fonctionnement.
Le changement de série de production se fait par un superviseur contrôlant la machine et envoyant des ordres de commande élabo- rés aux actionneurs (par exemple : taille_03). Les actionneurs sont commandés pratiquement en même temps. Le contrôle de la posi- tion est interne à l’actionneur. Lorsque la position demandée est atteinte, l’actionneur le signale au superviseur. Les défauts éven- tuels (blocage…) sont également signalés. Les mouvements se font à grande vitesse avec un asservissement sur la position grâce à la commande intégrée à l’actionneur.
L’intelligence intégrée aux actionneurs permet d’assurer une grande reproductibilité de positionnement. La signalisation au superviseur de défauts éventuels sur les actionneurs évite les essais de validation. Le temps moyen de changement de série passe ainsi de 2 heures à quelques minutes.
Grâce à l’arrivée sur le marché de réseaux de terrain bas niveau et à l’intégration des composants électroniques, l’utilisation d’action- neurs intelligents de petite puissance devient économiquement intéressante.
Les intérêts majeurs des actionneurs intelligents dans cette appli- cation sont:
— une augmentation de la productivité ;
— une amélioration de la reproductibilité ;
— une mise en service et une maintenance aisées.
6.2 Application traitement de l’eau
La société Hydrologic a développé un capteur de niveau intelli- gent dont le principe de mesure repose sur l’injection d’air (bulle à bulle) (figure 15).
La mesure d’un niveau revient à celle de la pression hydrostatique au pied de la colonne d’eau dont on veut connaître la hauteur :
hauteur colonne d’eau H= pression hydrostatique PH Si l’on injecte de l’air au pied de la colonne d’eau avec un débit très faible, juste suffisant pour former de petites bulles, la pression d’injection est égale à la pression hydrostatique.Celle-ci n’est pas affectée par la présence de sable et de gravier tant que le fluide reste newtonien, c’est-à-dire avec les phases liquides et solides séparées.
Figure 13 – architecture centralisée de commande de moteurs de machine
Figure 14 – intelligence intégrée pour la commande de moteurs de machine
SENS 2 SENS 1 STOP
SENS 2 SENS 1 STOP
SENS 2 SENS 1 STOP
Actionneur + capteurs commande +
intégrés PC
industriel Nouvelle
architecture Microautomate
Réseau de terrain
