Contrôle hiérarchisé des grands réfrigérateurs cryogéniques

Hierarchical control of large cryogenic refrigerators

• Auteur / Autrice : Xuan-Huy Pham
• Direction : Mazen Alamir
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique et productique
• Date : Soutenance le 15/12/2022
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal (Grenoble ; 199.-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (Grenoble, Isère, France ; 2006-....)
• Jury : Président / Présidente : Gildas Besançon
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Benjamin Bradu
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Romain Bourdais, Gabriele Pannocchia

Mots clés

Mots clés contrôlés

Apprentissage profond

Réfrigération et appareils frigorifiques

Commande prédictive

Basses températures

Mots clés libres

Controle de systèmes

Cryogenie

Mpc

Cryogenics

Mpc

System control

Résumé

Les réfrigérateurs cryogéniques des grands instruments de recherche (par exemple, le LHC au CERN et le JT60SA au Japon, ITER en France) exigent une fiabilité de plus en plus grande dans les différentes phases de fonctionnement, notamment dans les phases transitoires ou en présence de charges thermiques variables. Ces systèmes se composent de plusieurs sous-processus cryogéniques qui sont contrôlés par des régulateurs locaux (normalement des régulateurs PID). Une telle stratégie décentralisée est suffisante tant que le système reste toujours autour des points nominaux. De plus, le couplage de la dynamique des contrôleurs ainsi que l'absence d'anticipation rendent ce type de contrôle peu adapté lors des phases transitoires ou en présence de charges thermiques très variables. Dans cette thèse, un cadre de contrôle hiérarchique récemment proposé sera développé pour le réfrigérateur de 400 W à 1,8 K du CEA (France). Dans ce cadre, un coordinateur est développé pour coordonner les contrôleurs locaux afin d'optimiser la performance globale. Ce cadre est démontré en étant appliqué au contrôle du réfrigérateur de 400 W à 1,8 K, dans lequel les modèles non linéaires, les contraintes d'actionnement et la mise en œuvre en temps réel sont pris en compte. Des approches de Fast-NMPC et d'apprentissage profond sont également étudiées et mises en œuvre au niveau des contrôleurs locaux afin de réduire le temps de calcul et de rendre le cadre proposé réalisable en temps réel. Enfin, ce cadre est appliqué pour contrôler un réfrigérateur plus complexe. Pour ce faire, certains développements, qui concernent une méthode qui converge la communication entre le coordinateur et les sous-systèmes et un solveur d'optimisation pour le coordinateur, sont mis en œuvre.

The cryogenic refrigerators in the grand research instruments (e.g. LHC in CERN and JT60SA in Japan, ITER in France) require more and more reliability in the various operating phases, especially in transient phases or in the presence of variable thermal loads. Such systems consists of several cryogenic sub-processes which are controlled by the local controllers (normally PID controllers). Such decentralized strategy is sufficient as long as the system always stay around the nominal points. In addition, the coupling of the dynamics of the controllers as well as the absence of anticipation make this type of control not very suitable during transient phases or in the presence of highly variable thermal loads. In this thesis, a recently proposed hierarchical control framework will be developed for the 400 W at 1.8 K refrigerator at CEA (France). In this framework, an coordinator is developed to coordinate the local controllers in order to optimize the global performance. Such framework is demonstrated by being applied to control the 400 W at 1.8 K refrigerator, in which nonlinear models, actuator constraints and real-time implementation are considered. Fast-NMPC and deep learning approaches are also studied and implemented at the local controllers in order to reduce the computation time and make the proposed framework feasible in real-time. Finally, this framework is applied to control a more complex refrigerator. To make this happen, some developments, which concerns an method that converges the communication between the coordinator and the subsystems and an optimization solver for the coordinator, are implemented.