Ce présent mémoire traite la commande prédictive à base de modèle (MBPC) et ses applications dans l'industrie étrochimique.Cette commande prédictive qu'est, relativement, une commande récente fait un grand essor depuis les années 80 via le travail de D. w: Clarke et de son groupe à OXFORD. La formulation de la commande prédictive a été développée d'origine dans les raffineries d'huile pour rôle de man(Euvrer le comportement non linéaire des processus, les interactions multivariables, et les différentes contraintes. [21] Cette commande exige la connaissance du modèle numérique du processus et aussi l'utilisation d'un calculateur numérique. [12] La commande prédictive calcule une séquence des incréments du signal de commande pour optimiser le comportement futur du processus utilisant son modèle explicite. A chaque instant d'échantillonnage, les algorithmes prédictives minimisent un critère d'optimisation sur un horizon fini en utilisant l'état actuel du processus comme un état initial pour calculer la séquence future de commande optimale sur un horizon fini appelé horizon de commande où seulement la première action de commande est appliquée au processus. Cette procédure globale est répétée à chaque instant d'échantillonnage. [22] \ Plusieurs algorithmes prédictifs existent selon le modèle et le critère d'optimisation utilisés. On a proposé ici l'approche GPC: Commande Prédictive Généralisé. Cette approche utilise un modèle de représentation externe des incréments entrées /sorties appelé modèle CARIMA (Controlled Auto Regressive and lntegrated Moving Average) et un critère d'optimisation qui optimise l'erreur de la sortie future et l'incrément pondéré de la commande future sur un horizonfini{O7} Pour rôle de valider cette stratégie (GPC) et sa capacité de manlEuvrer les différentes contraintes, on a choisi une colonne de distillation qui sépare l'Iso butane (IC4) du Normal butane (NC4), c'est à dire un déisobutaniseur.Cette colonne de distillation est située à l'unité de production d'isobutane à GLl K de SKlKDA. Un régulateur "TOUT OU RIEN' , est installé en aval de la colonne qui assure la continuité de l'expédition d'Iso butane si la concentration d'Iso butane est supérieure ou égale à 95%. Notre projet est d'installer un autre régulateur GPC aussi en aval qui assure cette valeur de 95% malgré que les variations interruptives sur les paramètres d'alimentation (débit et composition) en ajustant sur le débit de reflux de la tête de la colonne.,Premièrement, on a doit extraire les équations thermiques et hydrauliques qui relient tous les paramètres de la colonne (débit, pression, température, composition, ...etc.) selon les caractéristiques de notre colonne: La hauteur, le diamètre, le nombre de plateaux, les paramètres de marche normale, ...etc. ces équations représentent le modèle mathématique qu'est utilisé pour simuler notre colonne sur un ordinateur utilisant le logiciel MATLAB 5.3. \,Un autre modèle, CARlMA, a été obtenu par l'introduction de la colonne (ler modèle) dans une boucle d'identification utilisant la méthode des moindres carrés. A ce 2ème modèle et après le choix initial des valeurs des paramètres de contrôleur GPC (1 'horizon de prédiction, I 'horizon de commande et le facteur de pondération) on a obtenu le prédicteur optimal de la sortie future (Composition future d'Iso butane dans l'expédition) et en utilisant le critère d'optimisation on a calculé le régulateur GPC correspondant, c ' est à dire les valeurs finales de ses paramètres. Finalement, ce régulateur est soumit à plusieurs essais pour valider sa capacité. Premièrement, on a essayé sa réponse en échelon de la bouclefermé (la colonne avec le régulateur GPC) en variant la va/eur de /a consigne plus ou moins de 95%. Deuxièmement, on a essayé sa stabilité en présence des interruptions sur /es paramètres d'a/imentation du déisobutaniseur (débit et composition). A la fin, on a essayé ce régulateur en présence des contraintes; contraintes sur la commande elle-même, contraintes sur l'incrément de la commande, et contraintes sur le dépassement (overshoot).