Modélisation causale et acausale d'un système électro-hydraulique

Résumé

Dans un contexte où les délais de conception doivent être réduits au minimum afin de demeurer compétitif, la complexité des systèmes à concevoir ne cesse pour autant d'augmenter. C'est alors que des outils de conception de plus en plus sophistiqués deviennent essentiels. Ces derniers permettent de construire des prototypes virtuels, c'est-à-dire des modèles, afin de converger vers une solution optimale beaucoup plus rapidement que par les méthodes traditionnelles. La modélisation d'un système peut être faite de différentes façons. Tout d'abord, un modèle mathématique peut être développé à partir des lois naturelles qui décrivent l'évolution du système. Ensuite, il est soit linéarisé pour former une fonction de transfert, soit représenté directement à l'aide de schéma-bloc. Depuis peu, une nouvelle approche de modélisation multi-physique, dite acausale, gagne en popularité. Cette dernière utilise un modèle mathématique structuré de la même manière qu'un modèle physique. Afin de déterminer si les résultats des logiciels de simulation multi-physique représentent fidèlement la réalité et afin de voir s'il est plus avantageux d'utiliser la modélisation acausale par rapport à la modélisation plus classique, dite causale, un balancier hydraulique comportant une servovalve est modélisé selon trois proches. Un premier modèle est construit en se basant sur la théorie classique des systèmes linéaires. Ensuite, un deuxième modèle est construit sous forme de schéma-bloc à l'aide du logiciel Simulink. Enfin, une modélisation physique du système est réalisée avec le logiciel SimScape. Ces trois modèles sont finalement utilisés pour concevoir un contrôleur PID afin d'asservir le balancier en position. La validation et la qualification de chacun des modèles sont effectuées en choisissant la réponse du système réel comme référence. Indépendamment du type de modélisation choisi, et suite à l'ajout d'un délai, tous les modèles représentent correctement le système réel. Pour le modèle multi-physique, il en résulte une réponse dont l'erreur par rapport au système réel est de moins de 15% par rapport au temps de montée et de 6,7% par rapport au temps de réponse. Enfin, la présentation des différentes approches démontre qu'il est plus avantageux d'utiliser une modélisation acausale en raison de sa réutilisabilité, de sa simplicité d'utilisation et de sa lisibilité.

Date	2 nov. 2011
langue originale	Français
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Christian Belleau (Directeur(-trice))