Prédiction de la dynamique d’un bioprocédé à base de données expérimentales en vue de son contrôle

Abstract

Ce projet de fin d’étude a pour but de dériver pour un système physique un modèle d’état linéaire global à partir des données expérimentales d’entrée/ sortie du système. Le modèle obtenu est valable le plus large possible sur le temps et non seulement autour d’un point de fonctionnement. Pour ce faire, on a utilisé deux outils de prédiction en pleine expansion d’utilisation: i) la technique DMD (Dynamic Modes Decomposition), qui consiste à capter les dynamiques principales du comportement du système et, ii) la technique basée Koopman, qui consiste à plonger le modèle Non Linéaire complexe dans un espace linéaire de dimension plus grande, et d’en déduire un modèle linéaire réduit, qui capte aussi les dynamiques dominantes du système. Ces approches ont été appliquées sur système anaérobie (virtuel) de traitement des eaux usées, simulé par le modèle AM2 (modèle mathématique de la digestion anaérobie). Sur la base du modèle linéaire, on a appliqué au système AM2 quelques lois de commande. Des résultats satisfaisants ont été obtenus et discutés.