Ingénieur spécialité Informatique Industrielle et Automatique

Voir la page complète

• Notions de production, de transport et de qualité de l’énergie électrique.
• Présentation et description de la chaîne d'énergie d'une éolienne.
• Présentation et description de la chaîne d'énergie d’un train.
• Compréhension et application du modèle des machines synchrones à pôles lisses non saturés type brushless.

Voir la page complète

• Électronique en milieu industriel
• Électronique analogique / numérique
• Ensembles d’acquisition et de traitement numérique
• Capteurs et ensembles de conditionnement
• Électronique des objets connectés

Voir la page complète

Voir la page complète

• rappels de cinématique
• torseur cinétique
• torseur dynamique
• principe fondamental de la dynamique
• théorème de l'énergie cinétique

Voir la page complète

• rappels de cinématique
• torseur cinétique
• torseur dynamique
• principe fondamental de la dynamique
• théorème de l'énergie cinétique

Voir la page complète

• Identifier une pièce sur toutes les vues d'un dessin d'ensemble.
• Interpréter un ajustement.
• Calculer et justifier le degré d'hyperstatisme d'un système.
• Identifier les solutions constructives réalisant une liaison encastrement.
• Dimensionner une liaison encastrement démontable.
• Réaliser le schéma cinématique d'un système à partir d'un dessin d'ensemble.
• Expliquer le fonctionnement d'un système au moyen d'un schéma cinématique.
• Utiliser un modeleur volumique pour représenter une pièce. 

Voir la page complète

Voir la page complète

• Introduction (signaux déterministes continus et discrets, capteurs, chaîne de traitement du signal)
• Représentation temporelle et fréquentielle des signaux et systèmes (transformée de Laplace, transformée en Z, transformée de Fourier d’un signal à temps continu et à temps discret)
• Numérisation d’un signal et transformée de Fourier discrète
• Synthèse des filtres monodimensionnels (filtres analogiques ou filtres numériques RIF et RII)
• Signaux aléatoires discrets (stationnarité, fonctions d’auto-corrélation, spectres)

Voir la page complète

• Rappels des éléments du S3, EDO, fonctions de transfert, pôles et zéros, convergence des EDO ; Réponses temporelles (impulsionnelle, indicielle) et fréquentielles, fonctions de transfert dans le domaine fréquentiel (Bode, Nyquist), bande passante, filtre, Convergence des EDO et stabilité des systèmes (critère de Routh)
• Linéarisation des systèmes autour d’un point de fonctionnement, notions de points d’équilibre
• Boucle ouverte (BO), boucle fermée (BF), précision, rapidité, relations BO/BF, critère de Nyquist complet, critères de robustesse (marges de gain, phase, retard, module, fonction de sensibilité)
• Briques élémentaires des correcteurs de base Avance de Phase, PI, PID, particularités de l’action intégrale, mise en place d’une technique d’anti windup.
• Caractérisation fréquentielle, notions de gabarit, relations BO/BF, synthèse de correcteurs par approche fréquentielle (notions de loop-shaping) et temporelle (placement de pôles)
TD : Illustrent le cours et principalement les relations BO / BF (performances et stabilité), proposent de résoudre quelques cas de commande issus de la pratique avec CdC (régulation de position d’un vérin, de niveau d’eau pour un château d’eau, de la vitesse longitudinale d’un véhicule etc.).
TP : Application des méthodologies de commande à des cas pratiques, notamment, le suivi longitudinal pour un véhicule autonome. Emulation entre les groupes avec possibilité pour les meilleures réalisations d’essais temps réel sur les véhicules à disposition dans le département. 

Voir la page complète

Présentation par des intervenants industriels sous la forme de conférence, d’un domaine industriel en lien direct avec l’automatique et l’informatique industrielle, afin de montrer aux futurs ingénieurs les problématiques scientifiques et technologiques auxquelles ils seront confrontés dans l’avenir. Ces interventions permettront aux élèves de mieux appréhender les challenges dans ces domaines et de faire le lien avec les différents modules de formation.
Les domaines identifiés sont l’automobile, le, l’Usine du Futur, la Robotique et les technologies pour la santé.
Ces présentations seront faites en lien avec les problématiques de :
- Développement Durable : Gestion de l’énergie, pollution, accès aux ressources, transports durables, Eco conception globale, intégration des processus eco logistiques, gestion et traitement des déchets, cout des e-technologies en relation avec l’usine 4.0, Géopolitique, Ressources et Terres rares, impacts et protection de l’environnement, Gestion du CO2, véhicules « propres » ?
- Responsabilité Sociétal : Problématique de l’automatisation et sa perception dans la société, place de l’humain dans l’Usine du Futur, problématique de la responsabilité entre l’homme et la machine, limites de l’homme augmenté, problème de la responsabilité légale, impact social perçu, avantages/inconv., aliénation et distance par rapport au produit, coût et impact des systèmes autonomes sur la sécurité vs coût des accidents.
L’étudiant aura une analyse d’un domaine applicatif ou d’une application à réaliser sous l’angle du DD ou de la RS et un rapport à remettre. 

Voir la page complète

Voir la page complète

• Architecture d’un système embarqué : processeurs, communication, interfaces, entrées/sorties.
• Les processeurs pour les systèmes embarqués
-Principales architectures (RISC / CISC), familles, jeux d'instructions,
-Description d’un processeur élémentaire,
-Introduction aux microcontrôleurs et à leurs applications
• Le processeur : aspect logiciel :
-Conception d’applications et programmation en langages de bas niveau et en langage évolué, programmation évènementielle
-Configuration de l’UC et des périphériques, communication
• La chaîne de développement : implantation, débogage et validation
TP : Techniques d'entrées/sortie de base (scrutation), programmation événementielle (interruptions) en langage machine et en langage C sur microcontrôleur.

Voir la page complète

• Formalismes de modélisation des systèmes discrets (Grafcet, réseaux de Petri, statechart, etc.).
• L’outil GRAFCET : historique, norme EN 60848, concepts de base (étapes, actions, transitions et réceptivités), actions continues et mémorisées, notion d’exclusivité divergente et transitive, règles d’évolution, temporisateur, compteur, structures élémentaires et avancées (parallélisme interprété, accumulateurs et réservoirs, partage de ressources : séquences alternées et exclusives, gestion de priorité), méthodes de structuration, méthode de conception.
• Principes de fonctionnement interne et architectures, interne et externe, des automates : norme NF-C 63-850, caractéristiques techniques, gammes, principes de fonctionnement (bouclé, séquentiel, notion des mémoires images). Méthodes et langages de programmation spécialisés dans la commande des systèmes industriels (norme IEC 61131-3). Programmation rigoureuse en langage LD, FBD usuels, règles de structuration des variables de sortie.
TP : mise en œuvre de commande sous CodeSYS sur simulateur type ITS-PLC ou Factory-IO 

Voir la page complète

• Modèle OSI des interfaces de communication.
• Communication réseau : généralités, techniques et types de transmission, topologies, supports physiques de transmission, méthodes d’accès au medium, produits d’interconnexion des réseaux industriels, critères de comparaison des réseaux industriels.
• Principaux réseaux industriels du marché wired et wireless : bus capteurs/actionneurs (sensor bus) : AS-i, ProFiBus PA, réseaux d’atelier (device bus) : DeviceNet, CANopen, InterBus, ProFiBus DP, Modbus et réseaux de terrain (field bus) Ethernet industriel IEEE 802.3 : ProFiNet, Modbus TCP, EtherNet IP, EtherCat, services de l’Ethernet industriel (Global Data, IO Scanning).
• Paramétrage des équipements réseaux (coupleurs de communication, serveur OPC, cartes de communication dédiées).
TP : Configuration de coupleur de communication (ASI Ethernet). Mise en œuvre d’une commande distribuée utilisant des services de communication (Global Data, IO scanning, requête Modbus). 

Voir la page complète

Voir la page complète

• Types prédéfinis du langage. Choix des types et portabilité / Tableaux et structures
• Pointeurs, relations avec les tableaux / Visibilité et durée de vie des entités
• Instructions de contrôle du flux d'exécution spécifiques au langage C / Opérateurs avancés / Expressions hétérogènes et promotion des type.
• Les bibliothèques standards
TP : Les Tps seront réalisés sous la forme d’un mini-projet avec intégration de C dans Matlab/Simulink ou sur carte Arduino.

Voir la page complète

Apprentissage des outils Matlab/Simulink
• Installation et configuration
• Logique d’utilisation de Matlab/Simulink
• Présentation des fonctions et outils de Matlab/Simulink relatifs à l’étude et au pilotage des systèmes dynamiques
TP : Programmation et simulation de systèmes dynamiques avec MATLAB/Simulink 

Voir la page complète

Apprentissage des outils LabVIEW.
• Installation et configuration
• Logique d’utilisation de LabVIEW
• Présentation des fonctions et de l’environnement de développement intégré LabVIEW pour cibles Windows, Temps Réel et FPGA avec langage Graphique ou langage G.
• Développement avec règles de l’art élémentaires de la programmation sous LabVIEW.
• Structures de programmation et des types de données sous LabVIEW.
• Apprentissage à la recherche d’exemple de programmation intégré à l’environnement de développement.
• Apprentissage des modèles de programmation d’application de type « gestionnaire de file de message » (LabVIEW Queue Message Handler ou QMH) et de type « machine à états » (LabVIEW State Machine) et des types de données personnalisés.
• Communication réseau inter-cibles pour la création d’applications distribuées.
TP : Programmation et simulation de systèmes dynamiques avec LabVIEW
Connexion de ces outils à différents systèmes (mise en œuvre sur PC puis sur calculateur embarqué National Instrument (myRIO et CompactRIO)

Voir la page complète

Voir la page complète

Avec le prérequis de S5 « Analyse des systèmes continus linéaires », le cours propose une introduction à de nouveaux schémas de commande pour systèmes apériodiques (commande à modèle interne (CMI)) et une analyse et une synthèse pour les systèmes linéaires à retards.
• Rappels sur la linéarisation autour d’un point de fonctionnement
• Présentation du lieu des racines, analyse des systèmes et correspondance BO / BF en fonction des pôles, notion de système à pôles dominants
• Méthode de synthèse d’un correcteur par placement de pôles (notions de RST)
• Commande à modèle interne, principes, avantages et domaines d’application
• Systèmes à retards, exemples, méthodes de stabilité pour les systèmes à retard. Stabilisation et commande des systèmes à retard (Prédicteur de Smith)
TD : Illustration des notions vues en cours et application à des exemples issus de cas réels : tapis roulant (CMI), moteur thermique et laminage (systèmes à retards)
TP : Cas pratiques dont, régulation de position d’un système électromagnétique, régulation de position d’un bras flexible, et régulation de vitesse d’un moteur thermique 

Voir la page complète

Le but est de comprendre et d’analyser une boucle de commande d’un système linéaire continu avec une loi de commande échantillonnée. Les fondements de l’échantillonnage et des systèmes discrets amènent l’élève à proposer des lois de commande numériques fonction des performances demandées dans un CdC. Il s’agit entre autres d’acquérir les notions :
• De transformée en Z, d’échantillonnage (Shannon et suréchantillonnage par rapport à la BO et à la BF), de bloqueurs
• De fonctions de transfert en Z, d’équivalence avec les équations aux différences, de pôles de zéros et de convergence des équations.
• De stabilité des systèmes discrets (critère de Jury, lieu des racines)
• De compréhension des relations entre les différents domaines continu, échantillonné, discret (transformée de Tustin)
• Savoir à partir d’un correcteur continu, faire sa synthèse en échantillonné (Tustin, retard d’une demi-période etc.).
• Savoir synthétiser une commande numérique (basée sur des éléments de base PI, Avance de Phase) par placement de pôles en respectant un CdC
TD : Illustration des notions vues en cours et application à des exemples issus de cas réels : notamment en reprenant des exemples équivalents au continu et en regardant leur « équivalent » numérique : moteur thermique et laminage (systèmes à retards)
TP : Cas pratiques dont, régulation de position d’un système électromagnétique, régulation de position d’un bras flexible, et régulation de vitesse d’un moteur thermique 

Voir la page complète

Voir la page complète

Les élèves devront capables d’attaquer un problème de commande par l’analyse et la modélisation du système à commander. Pour ce faire, ils seront à même de choisir le type de modèle et sa granularité pour qu’il puisse servir à réaliser une loi de commande à l’aide des notions précédemment acquises, aussi bien en continu qu’en discret. Ils seront capables de choisir une méthode d’identification des paramètres ainsi que de valider les modèles obtenus. Pour ce faire l’ECUE donne :
• Des rappels sur les lois fondamentales, leur utilisation pour déterminer des modèles (exemples en mécanique des solides, en électromagnétisme etc.)
• Les différentes étapes de la construction d’un modèle à partir de données expérimentales, sa granularité, l’intérêt d’un modèle pour la commande
• Comment renseigner un modèle, les paramètres à identifier, l’analyse de leur sensibilité, la validation du modèle
• Les algorithmes fondamentaux, Moindres Carrés, gradient
• Des rappels sur la linéarisation d’un modèle autour d’un ou de plusieurs points de fonctionnement
• La mise en œuvre ces méthodes en utilisant un logiciel adapté (Matlab + System Identification Toolbox)

Voir la page complète

Les élèves devront capables d’analyser et de synthétiser une loi de commande numérique de systèmes continus. Pour ce faire l’ECUE propose des :
• Rappels sur l’échantillonnage, les bloqueurs, les équivalences fonctions de transfert / équations aux différences, pôles et zéros et de convergence des équations
• Synthèses de correcteurs à partir des briques élémentaires, analyse BO / BF
• Solutions à l’équation de Diophantine (identité de Bezout), filtrage, spécifications
• Synthèses de correcteurs à partir de placements de pôles et de contraintes de performances (RST avec calibrage des fonctions de sensibilité)

Voir la page complète

Module intégratif mettant en jeux les savoir et savoir-faire acquis au travers d’une situation permettant l’évaluation des compétences. Il s’agira à partir des plateformes disponibles au sein du département de proposer un projet de commande complet, allant de la découverte d’un système (moteur thermique, bras robotisé …) à son contrôle numérique temps-réel installé sur un dispositif embarqué, en passant par les phases inévitables de modélisation / identification / écriture d’un CdC / synthèse de la commande / validations en simulation et en temps-réel. Le « projet intégratif » permet donc d’expérimenter sur un exemple réel l’ensemble des connaissances acquises. 

Voir la page complète

Voir la page complète

• Modèles de l’Opérateur humain, structurels (sensori-moteur, capteurs-actionneurs, propriétés et limites) fonctionnels (activités cognitives et résolution de problèmes) modèle de régulation de l’activité humaine, hiérarchisation des activités en fonction des contraintes de temps
• Ergonomie, principes et méthodes : critères ergonomiques liées aux IHM et à l’activité (Charge de Travail WL, Conscience de la Situation SA) et méthodes d’évaluation
• Définition des concepts de fiabilité humaine et d’erreur humaine, facteurs humains et accidents
TP : Les TP portent sur l’utilisation d'un micro-monde de simulation d'un procédé permettant le partage de tâches entre un utilisateur et un système d'aide et la mise en œuvre d’une évaluation FH de la situation lorsque l’on fait varier la charge de travail.

Voir la page complète

• Cycles, étapes et acteurs du développement d’application.
• Formalisation des besoins utilisateurs et administrateurs : OOSE (use-cases).
• Méthodes et modèles formels d’analyse fonctionnelle : diagrammes SADT (systèmes techniques) et UML (systèmes logiciels).
• Méthodes et modèles formels d’analyse dysfonctionnelle : AD, AMDE(C), HazOp et graphes causaux.
• Approche de la conception matérielle et logicielle : modèles d’architecture.
• Normes et techniques d’analyse et de maîtrise des risques : norme ISO/IEC 31000, APR, HazId, SWOT et SVOR.
• Sensibilisation à la qualité du logiciel : norme ISO/IEC 25010.
TD : Application des méthodes et modèles formels à diverses problématiques réalistes (projets d’informatique industrielle (commande distribuée, supervision, MES, de robotique, …) issues de domaines d’application variés. Les méthodes appliquées en TD seront réutilisées dans le cadre du projet intégratif associé.

Voir la page complète

Voir la page complète

• Concept objet en Java; Structure des programmes Java (opérateurs, structures de contrôle); Gestion de la mémoire (création et destruction d'objets),
• Création et manipulation de classes d'objets (héritage, protection, polymorphisme), Ensembles d'objets (tableaux, listes, listes triées, ...),
• Gestion d'exception en Java; Le système d'Entrées/Sorties (fichiers textes, fichiers d'objets, ...)
• Les objets graphiques de Java (applets, awt, swing, ...)
• Gestion de processus ; Programmation réseau (sockets, servlets, jsp, ...)

Voir la page complète

• Définition des Systèmes temps-réel : application à contraintes de temps, temps réel strict, souple
• Bases des systèmes d’exploitation (couches, services, etc.) et Gestion des tâches dans une machine informatique
• Composition usuelle d’une application, notion de tâche, Système d’Interruption
• Ordonnancement des tâches, Algorithmes de Répartition, Objets coopératifs coordination, exclusion, communication entre tâches,
• Principe d’implantation d’une application à base d’un RTOS, Fonctionnalités génériques d’un RTOS,
• Problématique de preuve du respect des contraintes de temps et de la logique des interactions entre tâches,

Voir la page complète

Les élèves travailleront par petits groupes, à partir d’un cahier des charges, en vue de créer une assistance à la personne (pilotage de systèmes à distance, assistance au déplacement, etc.). Ils disposeront d’un ensemble de capteurs et actionneurs leur permettant de répondre à la problématique. Des compléments de formation seront à leur disposition pour compléter leurs compétences techniques en java et temps réel, en lien direct avec le problème à résoudre. Les étudiants seront évalués sur ces aspect, devront aussi défendre les solutions retenues et les travaux réalisés avec une soutenance et un rapport. 

Voir la page complète

Voir la page complète

• Principaux systèmes de commande (PAC, ePAC, etc.).
• Catégories de calculateurs et leurs performances dans le cadre de l’automatisation d’un système de production.
• Principes de fonctionnement interne et architectures, interne et externe, des automates : norme NF-C 63-850, caractéristiques techniques, gammes, principes de fonctionnement (bouclé, séquentiel, notion des mémoires images), architectures interne et externe typiques, coupleurs usuels et intelligents, configuration, hiérarchies d’automates en réseau.
• Les modes de marches et d’arrêts des systèmes automatisés de production.
• L’outil-méthode GEMMA (le pourquoi ?, les concepts de base, les « rectangles états », leurs familles et leurs transitions, méthodologie de construction, les boucles typiques, mise en œuvre).
• Les types et hiérarchies de Grafcet (sécurité, conduite, tâches, mise en référence, tests, etc.). Notions de figeage, de forçage, d’initialisation.
• Conception et réalisation des écrans d’exploitation (ou IHM industrielles).
• Technologie hydraulique : généralités, énergie hydraulique par pression, grandeurs hydrauliques, production et transmission de l’énergie hydraulique, distributeurs, actionneurs, appareils de réglage de la pression et du débit hydrauliques, symbolique.
• Choix d’une technologie de commande et de Chaîne d’acquisition.
• Principaux détecteurs et capteurs industriels : par contact, de proximité, de position (codeurs), de vitesse, d’accélération, de température, de pesage, de force, de pression, de couple, de niveau, de débit, intelligents.

Voir la page complète

• Raisons, objectifs, définition et positionnement dans l’architecture de pilotage.
• Domaines d’application : GTB, GTC, télégestion, SNCC et SCADA.
• Ontologie des perturbations et défaillances.
• Aspects réparation, accommodation et reconfiguration.
• Fonctions et sous-fonctions de la supervision : surveillance, diagnostic, pronostics, prise de décision et traitement
• Approches Fault Detection and Isolation (FDI) vs Fault Tolerant Control (FTC).
• Problématique de la définition et de la gestion des alarmes.
• Sensibilisation aux aspects sécurité, urgence, crise.
• Méthodologie de développement d’une application de supervision.
• Architectures matérielle et logicielle typiques (imagerie, système d’alarme, etc.).

Voir la page complète

Voir la page complète

• Problématique du IIOT et enjeux au regard du cycle de vie d’un système / Contraintes spécifiques en milieu industriel,
• Types de calculateurs et contraintes inhérentes,
• Approche de type « automate programmable » / Approche de type « calculateurs embarqués » /Points de convergences des approches et nouveaux
besoins dans le cadre « usine du futur »,
• Catégories d’outils de développements / Outils spécifique pour les applications distribuées,
• Evolution : convergence « automation technologies » « information technologies »
• Chaîne de valorisation des données issues d’un système connecté,
• Approche basée exploitation de mesures / Approche basée exploitation de connaissances,
• Principes génériques des infrastructures supports à une solution IIOT,
• Protocoles réseaux d’usages, stockage de l’information sur TSDB & triplestore,
• Illustration des concepts sur un produit en phase d’usage sur site industriel.

Voir la page complète

• Place de la robotique dans les systèmes automatisés de production
• Représentation fonctionnelle d'un robot
• Architectures des manipulateurs, modélisation et analyse des performances
• Capteurs proprioceptifs (position, vitesse) utilisés en robotique
• Génération de trajectoires et lois de commande
• Capteurs extéroceptifs (proximétriques, tactiles, forces et couples)
• Outils et équipements péri-robotiques

Voir la page complète

Le projet proposé permet de mettre en œuvre et compléter les acquis des futurs ingénieurs dans le cadre d’une situation professionnelle liée à l’automatisation d’une cellule flexible (process simulé (Factory-IO) soit une petite partie de la cellule flexible de l’AIP) selon les concepts de l’usine du futur. Il comprend plusieurs phases à réaliser, depuis l’analyse du cahier de charges jusqu’à la mise en œuvre et les tests des développements réalisés. Les tâches seront réalisées par petits groupes :
• Etude et mise en œuvre de la commande niveau bas : utilisation d’un GEMMA, programmation sur PLC WAGO ou B&R sur une architecture multi poste, en lien avec les TP robotiques réalisés dans la même UE.
• Etude et mise en œuvre d’une application de supervision sur la base d’une étude des besoins des opérateurs selon une approche FH : Analyse et conception de différents types d’alarmes (perturbation, panne, sécurité), Analyse et conception des vues : synoptique, de réglage, de tendance et d’alarmes, Configuration et utilisation d’un serveur OPC
• Réalisation d’un même problème d’automatisation en ayant recours à une approche basée sur le paradigme « automate programmable », puis sur le paradigme « calculateur embarqué » avec la transformation d’un système automatisé en un système cyber-physique connecté grâce aux concepts liées aux IoT.

Voir la page complète

Voir la page complète

• Introduction : Contexte du diagnostic (Diagnostic: Quoi ? Pourquoi ? Comment ?, Surveillance et supervision, Télé-opération, télé-diagnostic, Diagnostic et qualité, Diagnostic et politique de maintenance)
• Formulation d’un problème de diagnostic (Différents types d’anomalies: défauts, défaillances, pannes, Perturbations et incertitudes de modélisation)
• Dualité entre modélisation et diagnostic
• Méthodes et outils pour le diagnostic (Génération de résidus, Différentes spécifications en vue de la localisation, Résidus, Espace de parité)
• Localiser un défaut et Découplage (Evaluation des résidus, Tests d’hypothèses : quelques repères, Test de Neyman-Pearson, Test de Page-Hinkley)
• Aide à la décision

Voir la page complète

• Modélisation de processus sous forme de représentation d’état : définition, relations avec le transfert, problème de la réalisation d’un transfert, espaces continu et discret
• Analyse des propriétés d’un système modélisé par représentation d’état : expression temporelle des solutions, stabilité, précision, détectabilité, stabilisabilité, gouvernabilité
• Commande et observation dans l'espace d'état des systèmes (en monovariable méthode du placement de pôles), principe de séparation pour les systèmes linéaires
• Prise en compte des incertitudes de modélisation : équations de Lyapunov, systèmes incertains, description (approche paramétrique et polytopique), notions de commande robuste (théorème du petit gain, lemme réel positif…).
• TP : prise en main des notions liées à l’état dans MATLAB, exemples de simulation en multivariable. Problème de commande et d’observation sur une partie d’une chaine de traction, en préparation de l’APP Gestion Avancées des GMP.

Voir la page complète

• Généralités sur les motorisations automobiles
• Modélisation et commande de moteurs thermiques essence
• Rappel dynamique du véhicule et application au dimensionnement des véhicules électriques et hybrides
• Mise en œuvre des stratégies de gestion énergétique

Voir la page complète

Dans le même esprit que le l’APP du semestre S6, le but pour les élèves est la réalisation d’un projet complet centré sur les GMP avec des aspects minimisation énergétique et émissions de polluants. Un ou plusieurs GMP sont disponibles au sein du département, un projet de type collaboratif / compétitif sera mis en place à partir des matières dispensées. A partir d’un GMP et d’un cahier des charges fixé en relation avec les E-C, un scénario de consignes / perturbations d’un côté et de pannes / défauts de l’autre sera généré. Des groupes de 2 binômes s’occuperont des problématiques soulevées (aspect collaboratif), 1 pour la partie diagnostic, l’autre pour la partie commande.  Les développements réalisés seront testés avec un modèle de comportement des bancs moteurs du LAMIH, et si les résultats obtenus répondent au Cahier des Charge imposé, ces développements seront alors testés en temps réel sur ces mêmes bancs en comparant les résultats obtenus entre groupes sur la base par exemple de la consommation minimale et/ou la minimisation de la production des polluants.

Voir la page complète

Voir la page complète

L’objectif de la partie « Vision / Traitement d’images » sera de fournir les compétences de base :

• Architecture d'un système de vision / notion de traitement d'images
• Constituants matériels et acquisition d'images, point sur les techniques d’éclairage
• Techniques d'amélioration d'images (histogrammes, filtrage)
• Méthodes d'extraction de contours dans une image
• Méthodes de segmentation en régions d'une image / binarisation
• Opérations morphologiques
• Extractions de caractéristiques pertinentes dans une image
• Panorama de l’utilisation de la vision dans l’industrie, les transports, la robotique
• Méthodes et outils de vision utilisés en guidage de robot
• Présentation du concept d’automate de vision
• Réseau de Vision et intégration dans l’architecture de commande d’un système de production

TP : Les travaux pratiques consisteront à appliquer les méthodes vues en cours au traitement d’images issues d’applications industrielles à l’aide du logiciel VISILOG. Un automate de vision (KEYENCE ou COGNEX) sera également utilisé pour initier les élèves aux problématiques d’inspection de pièces.

Voir la page complète

• Système MES ou le pilotage intégré et en temps réel de la production : historique, nécessité d’intégrer les données de production, objectifs, valeurs ajoutées, principes, définition, normes IEC 62264 (ANSI/ISA-95) et IEC 61512 (ANSI/ISA-88),
• Fonctions du MES (acquisition de données, ordonnancement, suivi de production, qualité, traçabilité, maintenance, performances, etc.).
• Principaux indicateurs permettant le suivi et l’optimisation de la performance de la production, la qualité, le suivi des produits, la consommation énergétique, etc.
• Architectures matérielles et logicielles.
• Développement d’une application MES (caractéristiques, méthode).
• Principaux progiciels et intégrateurs MES du marché.
• Traçabilité :

1. Traçabilité : définition, principes, enjeux, objectifs, apports, normes, réglementation, éthique, secteurs d’activité, traçabilité produit ascendante et descendante.
2. Mise en œuvre d’une démarche/d’un système de traçabilité.
3. Etudes de cas.
4. Principaux progiciels et intégrateurs de traçabilité du marché.
5. Techniques d’identification : codes linéaires 1D, codes matriciels 2D, radiofréquence RFID, autres techniques, organismes, lecteurs/décodeurs.

TP : Les TPs exploiteront le logiciel MES COOX et la cellule flexible valenciennoise du pôle GIS S-mart.

Voir la page complète

• Historique et concepts
• Spécification et méthode de conception (sart, sysml, aadl)
• techniques Multithreading, parallélisme, programmation multitâche, programmation concurrente, programmation temps réel
• Implémentation langage nativement multitâche, LabView
• Analyse et développement d’applications multitâches appliquées aux systèmes de production

TP : TP sous forme de mini-projet : mise en œuvre d'une application multitâche dans l'environnement ADA Automation

Voir la page complète

Voir la page complète

Pour la première partie de l’UCUE qui concerne les apports de la numérisation des sites de production de biens et de services :

• Enjeux, introduction aux nouvelles problématiques de production, changement de paradigme et digitalisation de l’entreprise
• Problématique de reconfigurabilité,
• Problématique constituée par l’architecture de contrôle,
• Constituants fonctionnels et principes technologiques associés,
• Apports de la réalité « virtuelle » et « augmentée »
• Introduction au concept de Jumeau numérique
• Monitoring avancé des systèmes de production : machine « intelligente » / produit « intelligent »

TP : Les TPs visent à rendre tangibles les concepts en programmant et utilisant les moyens du SmartLab «Démonstrateur usine du futur »

Pour la seconde partie de l’UCUE, Jumeaux numériques dans le cadre des systèmes à événements discrets :

• Place dans le Cycle en V
• Concept de modélisation, pourquoi modéliser et simuler des systèmes?
• Notions de virtual commissioning, real commissioning, virtual plant model, virtual device model.
• Démarche de modélisation et de simulation de process.
• Synthèse des approches de modélisation.
• Validation des systèmes de commande.

TP : Simulation de système manufacturier avec le logiciel Simac.

Voir la page complète

• Principe de base des AGVs et robots mobiles
• Les différents types de véhicules
• Techniques de navigation en robotique mobile (SLAM)
• Techniques de perception de l’environnement en robotique mobile
• Prise en compte des contraintes énergétiques et de sécurité
• Méthodes et outils de vision utilisés en guidage de robot
• Principes de déploiement d’une flotte de robots mobiles pour réaliser des tâches de surveillance, de convoyage flexible
• Techniques de coopération au sein d’une flotte de robots mobiles
• Conception et programmation de stratégies de gestion de la flotte de robots mobiles
• Supervision de la flotte

TP : Les TPs porteront sur la gestion de robots seront utilisés pour convoyer des pièces au sein d’un système de production reconfigurable

Voir la page complète

Répartis en équipe Projet sous le contrôle d’un chef de projet coopté par le groupe, les élèves sont amenés à analyser puis développer les constituants de l’architecture de pilotage de la cellule flexible de production valenciennoise du pôle GIS S-mart. Ce module d’apprentissage par projet permet de mettre les élèves en situation réelle et de faire une synthèse des principales compétences acquises au cours de la formation dans la spécialité, qu’ils doivent mobiliser dans un contexte quasi industriel. Ces compétences à la fois techniques, organisationnelles et managériales concernent le management de projet, le développement d’automatismes distribués à la base de réseaux de terrain, la commande de robots, la supervision, le développement d’interfaces Homme-machine, la traçabilité des produis et leur inspection par système de vision.

Voir la page complète

Voir la page complète

• Démarche de conception centrée sur l’homme
• Niveau d’automatisation, Autorité et responsabilité
• Impact de systèmes d’assistance sur l’activité
• Coopération homme-machine, assistance, répartition dynamique et délégation de tâches
• Support aux activités coopératives, IHM et espace partagé, Transparence des systèmes
• Mise en application sur une problématique Transport ou Usine 4.0

TP : TP sous forme de mini-projet : mise en œuvre d'une assistance

Voir la page complète

• Introduction et contexte (sécurité routière, véhicule du futur, ADAS, …)
• Les fonctions d’aide à la conduite : Systèmes de sécurités passifs, actifs et préventifs
• Les niveaux d’automatisation standardisés (SAE, OICA et NHTSA)
• Modélisation de la dynamique du véhicule : les mouvements longitudinal, latéral et de lacet
• Les principaux indicateurs de risques en conduite automobile (TLC, TIV,…) et leurs méthodes de calcul ou d’estimation (mesures avancées).
• Contrôle longitudinal : régulateur de vitesse et d’interdisance pour le suivi de véhicule
• Contrôle de la direction pour le maintien de voie assisté et automatisé
• Contrôle du châssis automobile (stabilité en virage)
• Estimation des variables d’état et les entrées inconnues d’un véhicule automobile.

TP :TP sous forme de mini-projet :

• Développement d'un système d'assistance élémentaire à la conduite sous Matlab/Simulink et sur véhicule réel
• Acquisition d’un signal GPS, le traiter et récupérer les informations nécessaires pour une localisation sur carte

Voir la page complète

• Véhicule autonome
  • Des aides à la conduite à la conduite autonome
  • Architecture fonctionnelle localisation / perception / compréhension / décision / action
• Localisation et cartographie
  • Cartographie : SD/HD
  • Les systèmes de positionnement relatif et absolu
  • Localisation absolue ou géolocalisation : GNSS, GNSS Différentiel, RTK, PPP, …
  • Localisation relative (liée au contexte) : localisation dans la voie, free space, map-matching, approches de type SLAM
  • Localisation inertielle (par rapport à un repère galiléen) : accéléromètres, gyroscopes, gyromètres, IMU, …
  • Localisation odométrique : vitesses de roues, odométrie visuelle, …
• Perception
  • Capteurs de perception du véhicule (caméras, stéréo-cameras, radars, lidars, ultrasons, …)
  • Traitement d'image, Point Cloud processing,…
  • Fusion des informations capteurs
  • Détection, classification, caractérisation de l'environnement
    • L’infrastructure : la route, les lignes, les panneaux, les travaux, …
    • La réglementation : les vitesses autorisées, les manœuvres autorisées, …
    • Les obstacles fixes : rails, piles de pont, véhicules, objets, …
    • Les objets mobiles : véhicules, piétons, cyclistes, animaux, …
  • Perception collaborative : communication V2X, V2V, V2I, V2U, …
• World Model
  • Conscience et représentation de la situation
  • Notions d'horizon électronique
• Navigation
  • Objectif à atteindre, Planification de la trajectoire, Prise de décision
  • Niveaux stratégique, tactique, opérationnel
  • Arbres de comportements, Uses Cases
• Contrôle
  • Actionneurs chassis
  • Limites de la dynamique du véhicule

Voir la page complète

L’objectif de l'enseignement est de sensibiliser les élèves aux différents domaines d’application du « Transport ». Il consiste à placer les élèves, réunis en petits groupes, en situation de résolution de problème permettant de réaliser un projet d’application portant les compétences et disciplines abordées en cycle ingénieur.

L’APP s’appuie notamment sur les moyens d’essais et les plateformes pédagogiques telles que FunAUTO et tidiCART. Il permettra aux élèves de maîtriser différents logiciels de calcul numérique (Matlab/Simulink, LabVIEW), de les utiliser pour la simulation et la réalisation de système d’assistance à la conduite basique, et de développer différents dispositifs sur carte Arduino pour interfacer différents capteurs avec le calculateur central temps réel, en utilisant un réseau CAN.

Ce projet sera réalisé en petits groupes et donnera lieu à une soutenance et un rapport technique.

Voir la page complète

Voir la page complète

• Panorama de la robotique service
• Typologie de la collaboration Homme-Robot
• Les méthodes et approches permettant de traiter les problématiques de sécurité en robotique collaborative
• Principe de la coopération robot-vision
• Notion de cobot et d’exosquelette, et technologies associées

TP : Lors de TPs, les élèves se familiariseront à l’utilisation de robots collaboratifs (Staübli TX2, Sawyer  et ABB dual-arm Yumi) et seront amener à traiter les problématiques de sécurité.

Voir la page complète

• Introduction et enjeux de la fonction motion control dans le contexte industriel et technologique : besoins liés aux tâches de mise en mouvement d’un outil ou d’un produit par une machine et fonctionnalités attendues ; exigences de performances et de sécurité d’une machine (au sens de la directive machines 2006/42/CE) ; solutions industrielles logicielles et matérielles pour le développement de la fonction motion control dans un environnement dédié au contrôle-commande temps réel à partir de librairies composants (I/O et périphériques matériels, axe numérique, CNC, robotique, PLC, safety, vision).
• Aspects fondamentaux nécessaires pour le développement d’un projet :
  • Cinématique et dynamique des machines : axes de déplacement linéaire/angulaire ; système d’axes de machine et cinématique des robots ; trajectoires et gestion de vitesse curviligne, mouvements point à point et interpolés.
  • Commande du mouvement : comportement dynamique d’un axe électromécanique, lois de mouvement et génération de consigne d’axe, commande du mouvement d’un axe (poursuite et régulation) et structures de commande, méthodologie de réglage des correcteurs des boucles en cascade et des blocs d’anticipation d’une commande en position.
• Composants et architectures matérielles et logicielles : types de moteurs électriques, d’entrainements mécaniques et de capteurs, variateurs numériques (servo-drives), PC industriel temps réel (IPC), systèmes distribués d’entrée/sortie (I/O devices) et bus de terrain.
• Standards couramment utilisés en motion control : protocoles de communication temps réel (CANopen, Sercos, Ethercat, Powerlink), modes synchrones cycliques en couple, vitesse et position (CST, CSV, CSP modes) et les paramétrages associés.
• Concept de modélisation, pourquoi modéliser et simuler des systèmes?
• Notions de virtual commissioning, real commissioning, virtual plant model, virtual device model.
• Démarche de modélisation et de simulation de process.
• Synthèse des approches de modélisation.
• Validation des systèmes de commande.

TP : Environnement de développement intégré et ouvert : découverte et exploitation sur Automation Studio (logiciel de développement de B&R Automation, groupe ABB) des outils d’intégration, configuration, paramétrage et réglage (commissioning) de composants matériels, programmation à partir des librairies logiciels (Axis, CNC, Robotic, PLC, I/O devices,  safety,…) et de langages standards (IEC 61131-3). Simulation d’un robot Codian et validation de sa commande avec pilotage par contrôleur B&R.

Voir la page complète

Cette UCUE consiste sous forme de projet à analyser un problème sur le démonstrateur « SmartLab / Usine du futur », à trouver une solution et à la mettre en œuvre. Ce projet comprend une dimension technologique et une dimension managériale. Ce projet intégratif se déroule en groupe de plusieurs binômes contribuant chacun à solutionner le problème. Le groupe est piloté par un « chef de projet ». Le démonstrateur est composé de robots collaboratifs, de robots mobiles, de réseaux de communications et de système de traitement capables de supporter « l’intelligence » des sous-systèmes. Les aspects « architecture de contrôle », robotique et sécurité sont plus particulièrement concernés. 

Voir la page complète

Voir la page complète

• Introduction à l’intelligence artificielle, présentation de quelques approches historiques (systèmes experts,
• Rappel sur les méthodes d’optimisation à base de gradient
• Modèle du neurone artificiel
• Perceptron
• Apprentissage des poids d’un réseau de neurones. Généralisation & sur-apprentissage, régularisation.
• De la classification à la régression
• Réseaux feedforward, récurrents, LSTM
• Structure et apprentissage des poids d’un réseau profond
• Apprentissage non supervisé & renforcement.

Les TD se feront sur machines et incluront l’apprentissage des commandes liées aux réseaux de neurones avec Matlab.

Les TP permettront de résoudre des problèmes pratiques :

• Détection automatique de panneaux
• Commande d’un véhicule autonome

Voir la page complète

• Interactions homme-machine dans les véhicules automatisés : problèmes et enjeux (l’Homme dans la boucle et partage de la conduite)
• Les modèles de conducteur (analyse de la tâche de conduite, modèles de régulation, modèles centrés sur le risque)
• Interaction et coopération dans la conduite automobile
• La simulation : enjeux et possibles
• Types de simulateur
• Les méthodes d’analyse, les mesures d’activités de l’opérateur, les indicateurs de performances ou de situation dégradée

Voir la page complète

Cette ECUE consiste à prendre en main une problématique d’autonomisation de véhicule, pouvant être en interaction avec d’autres disciplines. Les élèves seront amenés à analyser une problématique particulière, la décomposer en différents sous-projets disciplinaires qu’il faudra mener de front, et coordonner pour aboutir. L’objectif est de permettre aux élèves d’une part de mettre en œuvre l’ensemble de leurs connaissances, et d’autre part d’apprendre à dans une démarche gestion de projet. La démarche amènera à définir les Use Cases du concept à développer, les fonctions de prises d’informations et de décisions, en estimant dans ce contexte les besoins humains et les interactions à mettre en place concernant par exemple les aspects responsabilités, de développer les différentes fonctions, les tester sur simulateur pour les valider, avant leur implémentation sur véhicule réel. Le simulateur utilisé est Scanner d’AVS-Simulation (anciennement OKTAL)

Voir la page complète

Voir la page complète

• Rappel historique
• Eléments de la mécanique humaine (Centre de gravité humain, les Os, les Muscles, les articulations, Biomécanique instrumentale)
• Principaux Outils de Mesure
• Analyse gestuelle du mouvement (Cinématique, Dynamique)

TP : Les TP portent sur une analyse 3D du mouvement humain

Voir la page complète

• Contexte des technologies pour la santé (besoins, normes, réglementation, législation relative aux RIPH (Recherche Impliquant la Personne Humaine), «loi Jardé», CPP …)

• Démarches intervenant dans l'élaboration, la mise en œuvre et l'exploitation d'un dispositif technologique pour la santé et/ou l’autonomie
• Principaux instruments (capteurs, commandes, actionneurs, équipements spécifiques, etc.) propres au domaine
• Composants de la robotique dédiée à la santé et l’autonomie (assistance au chirurgien, prothèse robotisée, exosquelette, fauteuil roulant électrique…)
• Notions de base de la mobilité humaine (posture, marche, pathologie…) et les moyens d’évaluation associés (analyse du mouvement…)

Les TP portent sur la mise en œuvre d’un système embarqué de suivi temps réel des mouvements humains, de reconnaissance de pattern, d’analyse des biais en fonction des déficiences motrices qui pourront être simulés au travers de l’utilisation de combinaisons spécifiques répliquant des limitations motrices.

Voir la page complète

Voir la page complète

Bases de la théorie de la commande optimale et introduction aux systèmes non linéaires :

• Principe du minimum de Pontryagin et programmation dynamique
• Formulation d’un problème de commande optimale : choix du critère en fonction de l’objectif (énergie minimale, temps minimal, suivi de trajectoire, etc.), prise en compte des limitations technologiques (contraintes sur l’entrée, l’état)
• Equation de Hamilton-Jacobi-Bellman
• Calcul des variations, conditions d’Euler-Lagrange, condition de Carathéodory
• Commande linéaire quadratique, équation de Riccati continue et discrète
• Stabilité des systèmes non linéaires, fonctions de Lyapunov
• Application à la commande des systèmes LPV, problèmes et contraintes LMI éléments de base

TP : illustration de la théorie de la commande optimale à partir d’exemples, minimisation de l’énergie pour des problèmes multi-sources (par exemple fauteuil roulant à assistance électrique). 

Voir la page complète

Cette ECUE consiste à prendre en main une problématique d’assistance à une personne en situation de handicap. Les élèves seront répartis en petits groupes mis en concurrence et amenés à analyser une problématique particulière ; ils pourront travailler en interaction avec d’autres disciplines (électronique, mécanique, informatique) si nécessaire. L’objectif est de permettre aux élèves de mettre en œuvre l’ensemble de leurs connaissances dans une problématique R&D : définition des besoins, proposition d’une solution technologique, définition des fonctions à développer et des interactions à mettre en place avec la personne, développement des différentes fonctions, tests et validation. La problématique présentée aux étudiants sera le résultat de rencontres avec les partenaires associatifs de l’école. Il pourrait s’agir de travailler en direction des personnes lourdement handicapées, autour d’un bras robotisé d’aide à l’atteinte et à la préhension par exemple, ou permettant de minimiser les actions de l’usager sur un fauteuil roulant électrique par la mise en œuvre d’un contrôle partagé avec un assistant automatique. Ces projets intégratifs nécessiteraient la prise d’informations sur l’environnement, la reconnaissance de l’intention de l’usager et l’implémentation d’actions faisant coopérer la machine et l’humain.

Voir la page complète