Évaluation de performance d'architectures de commande de systèmes automatisés industriels

Les performances temporelles d'une architecture de contrôle-commande conditionnent fortement celles du système automatisé de production commandé. Pour maîtriser ces performances temporelles, l'architecte automaticien doit pouvoir les évaluer à chaque phase du cycle de développement : de l'étude d'avant-projet à la conception détaillée ainsi que lors de la mise au point. Il n'a cependant pas les mêmes attentes concernant les performances estimées. Des résultats approximatifs, obtenus rapidement à partir de données encore imprécises, lui suffisent en début de cycle de développement, alors que des prévisions fiables, même si elles sont plus difficiles à obtenir, lui sont nécessaires en conception détaillée. L'approche que nous présentons prend en compte ces différents besoins et contraintes. Elle consiste en une méthode d'évaluation des performances temporelles d'architectures de commande complexes distribuées en réseaux, destinée à accompagner l'architecte tout au long du cycle de développement. Cette méthode est basée sur une modélisation modulaire du comportement temporel de la commande par réseaux de Petri Colorés Temporisés. Pour ce faire, trois temps sont nécessaires dans la modélisation. La modélisation de l'architecture fonctionnelle consiste à représenter les fonctions de commande, et leurs interactions. La modélisation de l'architecture matérielle permet de traduire la topologie et les connexions entre équipements de commandes (automates programmables, réseaux de communication, ...). L'affectation des fonctions de commande aux équipements ainsi que la prise en compte des communications entre ces fonctions via des réseaux de communication constitue le modèle de l'architecture opérationnelle. Une fois le modèle de comportement de l'ensemble de l'architecture opérationnelle constitué, l'évaluation des performances temporelles est réalisée par simulation du réseau de Petri obtenu. Pour valider notre approche, nous traitons un exemple significatif à l'aide de la plate forme logicielle Design CPN. Cette étude de cas nous permet de présenter une série d'études portant sur la convergence de nos modèles, sur la sensibilité des résultats de simulation aux erreurs de paramétrages et sur la précision des performances obtenues par simulation en les confrontant à celles mesurées sur le système réel.