Doctorant en architectures de commandes hiérarchiques pour les fours électriques de ferroalliages de manganèse (F/H)

1. Caractériser l’ensemble du circuit électrique du four électrique à arc (EAF). Une compréhension précise du circuit électrique de l’EAF est essentielle pour améliorer la précision de la commande et l’efficacité opérationnelle.

i) Afin de renforcer la robustesse de la surveillance et de la commande en temps réel, un modèle de transformateur affiné est nécessaire. Pour représenter fidèlement le comportement électrique du transformateur, un modèle mathématique a été développé sur la base d’un circuit à impédance équivalente. Une analyse approfondie en configurations étoile et triangle, ainsi qu’une estimation des paramètres sur différentes positions de prises, est nécessaire à partir des données mesurées.

ii) Analyser et quantifier les variations d’impédance aux différentes étapes de fonctionnement afin de permettre une adaptation dynamique de la stratégie de commande, garantissant un meilleur suivi des références et une stabilité accrue du four tout au long de l’opération.

iii) Prendre en compte la nature entière de la position du changeur de prises, qui accroît considérablement la complexité du modèle et nécessite des techniques de calcul avancées pour l’amélioration du contrôle et de l’efficacité.

2. Concevoir une stratégie de commande hiérarchique pour un système de commande automatisé de l’EAF sûr et efficace. Assurer un fonctionnement sûr, stable et efficace de l’EAF requiert une stratégie de commande bien structurée.

i) Concevoir un niveau intermédiaire chargé de réguler les variables électriques et d’atteindre les références cibles à court terme, avec envoi des positions d’électrodes et des signaux du changeur de prises vers un automate programmable industriel (API/PLC) de niveau inférieur pour l’action en temps réel ;

ii) Fournir un niveau de supervision opérant à plus long terme pour déterminer les stratégies opérationnelles optimales et les références électriques permettant de maximiser la productivité et l’efficacité économique du four ;

iii) Traiter la complexité et la stabilité des problèmes d’optimisation mixtes-entiers liés à la nature discrète des variables de commande du système, en utilisant des approches modernes basées sur l’apprentissage.

3. Validation en boucle logicielle et expérimentations réelles. Pour garantir la faisabilité pratique, les développements issus des objectifs ci-dessus seront intégrés dans des boîtes à outils dédiées pour une validation complète. Ce travail sera mené en collaboration avec Eramet Ideas et un postdoctorant travaillant sur la mise en œuvre de l’approche MPC sur le four réel.