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Essais & Simulations n°127

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spécial jec World : prendre la mesure des essais dans les composites

mesures • La

mesures • La prédiction, selon l’équation de dynamique (équation de Chapman-Kolmogorov). • La correction, au vu de la nouvelle observation (règle de Bayes). filtre de Kalman Kalman a proposé un filtre ne nécessitant pas de signaux stationnaires mais basé sur un modèle d’état linéaire. Ce filtre étant récursif, sa réponse en chaque instant n’est fonction que du signal observé et de sa réponse à l’itération précédente. L’optimalité de ce filtre dépend de la linéarité du système dynamique d’état. Or, celui-ci n’est pas linéaire dans la plupart des cas réels. Le filtre de Kalman étendu consiste à l’approcher en linéarisant les équations d’état et de mesure. Il suit ensuite l’algorithme du filtre classique. D’autres solutions existent dans la littérature (Unscented Kalman Filter, Interactive multiple model, filtres particulaires… [3], [4]). application à la mesure de température par tc Modélisation du problème : l’application des techniques de filtrage optimal à la mesure de température par TC a débuté par une modélisation, de l’équation de dynamique (modèle discret à partir d’un bilan thermique), de l’équation d’observation (fonction polynomiale d’interpolation entre tension et température) et des bruits de mesure (afin de les intégrer au filtrage). Étude comparative de techniques de filtrage optimal : les performances de 5 techniques de filtrage ont été comparées en simulation à un VI, avec comme indicateurs l’Erreur Quadratique Moyenne (EQM), le biais de mesure (erreur moyenne) et le temps de calcul (pour l’application temps-réel). Cette étude a permis de sélectionner le meilleur ratio performance/ temps de calcul, ici le filtre de Kalman étendu. Implémentation : la centrale Mimecor se compose de 3 modules : • Acquisition : conditionnant le signal TC (amplification, multiplexage, numérisation) • Traitement : intégrant le microprocesseur dédié au traitement numérique du signal TC (logiciel de filtrage, mémoires). • Communication : son microcontrôleur gère les périphériques et les communications (USB, ETH…). • Benchmark temps-réel avec une station classique • Benchmark temps-réel du prototype Performances en simulation : la simulation des performances de filtrage a comparé notre filtrage en acquisition rapide à un VI. Indépendamment du bruit de mesure, nous obtenons une EQM jusqu’à 5 fois plus faible, même face à un VI à période d’acquisition 5 fois plus lente. En acquisition lente, notre solution conserve sa supériorité, notamment en régime transitoire. L’EQM en régime permanent de notre technique est équivalente à celle délivrée par un VI à période d’acquisition de 5 s. Validation métrologique sur données réelles : La validation métrologique sur données réelles se base sur un banc de test certifié COFRAC, qui permet l’enregistrement des tensions mesurées sur des paliers de température. Ces données ont ensuite été traitées par le filtre numérique et les résultats comparés à ceux obtenus par la station classique du banc. Les mesures (Fig. 4), confirment les simulations : les signaux du VI à 20 ms (en bleu ciel) et à 100 ms (en noir) sont plus bruités que ceux de Mimecor (courbe violette). La précision en performances Quatre phases ont démontré les performances de notre centrale, en acquisition rapide (20 ms/voie) ou lente (1 s/voie) : • Test en simulation • Validation métrologique sur données réelles, traitement différé Résultats d’essai de validation sur données réelles : MIMECOR-VT (20 ms) vs VI (20 ms et 100 ms) 34 IESSAIS & SIMULATIONS • N° 127 • Janvier-Février 2017

mesure rapide est de 3 à 5 fois meilleure qu’un VI, et équivalente en mesure lente. Benchmark temps-réel avec une station classique : Un benchmark (Fig. 5), a été réalisé avec le module d’acquisition Mimecor et un traitement temps-réel sur PC, en comparaison avec une centrale d’acquisition classique. La référence de température provient d’une station de mesure dédiée à sonde PT100. Les résultats du benchmark confirment la supériorité de notre solution, avec une précision de mesure 10 fois meilleure (EQM de 0,1 °C) pour une vitesse d’acquisition 30 fois supérieure à une station classique de mesure (1,7 contre 50 ms/voie). Test du prototype : notre prototype intégré à 2 voies de mesure a été testé dans les mêmes conditions. Nous avons obtenu des performances similaires, avec un temps de traitement de 2,3 ms et un écart-type d’environ 0,2 °C. Perspectives Développements de la centrale Mimecor Perspectives produits : le prototype de 15 voies sera adapté pour les grandes stations de mesure (128 et 300 voies), adapté aux bancs d’essai et contrôlable par PC. Compensation du courant de mode commun : la validation métrologique sur données réelles a montré la robustesse de la centrale Mimecor aux perturbations du mode commun par rapport au VI (erreur de 4 °C contre 14 °C). Nous avons étudié une compensation active du courant de mode commun qui montre des résultats très encourageants sur la précision sans engendrer une augmentation rédhibitoire du temps de calcul. Projet rcti Le projet RCTI 2 est une évolution de MIMECOR-VT, où les mêmes solutions d’acquisition et de filtrage sont intégrées et miniaturisées pour une mesure rapide et précise au plus près de l’échantillon. L’alimentation, le contrôle et l’acquisition sont réalisés par Ethernet avec un PC unique. L’objectif est de réaliser des mesures thermiques rapides dans un caisson de tests pour satellite (sous vide, de -200 à +200 °C). Cette application sous conditions extrêmes peut être élargie à tout type de test thermique. Nous sommes actuellement en phase de test et d’assemblage du prototype prévu fin 2016. Conclusion Nous avons présenté ici un nouveau dispositif de mesure de température par TC basé sur une technique de filtrage optimal, la centrale Mimecor, dont un prototype opérationnel a été fabriqué. Elle permet d’améliorer à la fois la vitesse de mesure (jusqu’à 2 ms/voie) et sa précision (0,2 °C). Ces performances inédites permettent d’étendre l’usage des TC à la mesure rapide de température tout en améliorant les mesures existantes. De plus, un projet basé sur les mêmes techniques de filtrage optimal nous permettra d’intégrer le traitement de la mesure au plus près de l’échantillon, améliorant ainsi les performances comme la facilité d’utilisation. ● Karim Hallak, Sabrina Habtoun, Anis Ziadi DSi, Service Recherche & Développement, 17, rue Raymond-Grimaud, BP 50116 31704 Blagnac Cedex Références [1] G. BONNIER et E. DEVIN, « Couples thermoélectriques Caractéristiques et mesure de température », Éditions T.I., 2014. [2] G. ASCH et al., Acquisition de données du capteur à l’ordinateur, Dunod, 2003. [3] B. D. O. ANDERSON et J. B. MOORE, Optimal Filtering, Prentice-Hall, 1979. [4] A. ZIADI, « Particules Gaussiennes Déterministes en Maximum de Vraisemblance Non-linéaire : Application au Filtrage Optimal des Signaux RADAR et GPS », 2007. 2. RCTI : Réseaux de Capteurs Thermiques Intelligents, est un projet porté par DSi, en partenariat avec Intespace, Connit, Widesens et le LIRMM, financé par la DIRECCTE Midi-Pyrénées. ESSAIS & SIMULATIONS • N° 127 • Janvier-Février 2017 I35

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