Siemens SIREC D200 Manuel page 287

Qu'en est-il des entrées à faible dérive ?
Là non plus, cela ne pose aucun problème. L'algorithme est traité en « temps réel », c'est-
à-dire au moment où la mesure est effectuée. Comme il connaît déjà la valeur précédente,
il peut calculer l'endroit où devrait normalement se trouver le point suivant (en supposant
qu'il s'agisse d'une ligne droite). Si la valeur mesurée est différente de la valeur précédente,
le point est enregistré et ne fait plus partie de la ligne droite.
Le Fuzzy logging recherche les lignes droites, quel que soit leur angle. Pas seulement les
horizontales.
Avez-vous des exemples ?
Exemple 1.) Mesure du débit et de la pression du réseau de distribution d'eau
Un enregistreur a été installé pour surveiller le débit de l'arrivée d'eau principale. Le réseau
connaît des chutes importantes de sa pression et de son débit aux heures de pointe et il
était devenu nécessaire de trouver la cause du problème.
L'enregistreur devait avoir une vitesse de balayage rapide pour pouvoir détecter les
« pointes de tension ».
La période d'enregistrement serait de plusieurs jours ou mêmes de plusieurs semaines, la
capacité de stockage était donc un paramètre essentiel.
L'autonomie du disque avec une vitesse de scrutation élevée et la méthode
d'échantillonnage standard serait de l'ordre d'une journée, ce qui est inacceptable.
Cette application se caractérise par de longues périodes de faible activité (débit
relativement constant) et de brèves périodes d'activité intense (variation rapide du débit). La
technique d'enregistrement Fuzzy y est donc parfaitement adaptée.
Pendant les heures de débit stable lorsque le débit reste plus ou moins constant, la
technique d'enregistrement Fuzzy fournit des taux de compression pouvant atteindre un
facteur 100. Toutefois dès qu'une pointe de tension apparaît, la vitesse d'échantillonnage
élevée permet de capturer et d'enregistrer tous les points.
Exemple 2.) Mesure de la température d'une chambre froide
Il fallait installer un enregistreur pour détecter les variations rapides et aléatoires de la
température
échantillonnage avait permis de révéler la présence de variations de température, mais sa
résolution était insuffisante pour en identifier précisément la cause.
Comme dans l'exemple 1), les valeurs mesurées montrent de longues périodes de stabilité
entrecoupées de brèves et brutales augmentations de la température. Il était nécessaire
d'augmenter la résolution des données pour trouver la cause de ces variations. La
technique de stockage des données par enregistrement Fuzzy est parfaitement adaptée à
cette application, car le taux de compression atteint pendant les périodes d'inactivité est de
plus de 50.
Exemple 3.) Exemple de données enregistrées
Le diagramme ci-dessous est un échantillon des données réellement enregistrées d'une
même entrée analogique avec la technique du Fuzzy Logging (en haut) et la méthode par
échantillonnage (en bas).
43-TV-25-35-FR GLO Version 4 12/06 FR
A5E01001779-04
dans des chambres froides. L'enregistrement conventionnel par
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