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Réponse du système du 2eme ordre avec retard en boucle fermée avec PI sous WinCC

Résultats de simulation avec un PID classique

  1. Implémentation et simulation de Boucles de Régulation avec le PID
  2. Régulation PID, qualités attendues et Type de régulateurs
  3. Réalisation d’un PID sous STEP7 avec le bloc de régulation
  4. La logique floue et la combinaison des règles et défuzzification
  5. Automate programmable et step7 : régulations pour SIMATIC S7
  6. Programmation sous step7 : blocs des systèmes et contrôleur flou
  7. Résultats de simulation avec un PID classique

Résultats de simulation avec un PID classique

Chapitre V: Résultats de simulation avec un PID classique

Les performances du contrôleur classique sont testées en utilisant différents modèles de processus. Les tests sont effectués sur la plateforme S7 sous le logiciel PLCSIM qui permet de simuler un API réel et sous le logiciel MATLAB/SIMULINK.

Ensuite nous avons présenté les systèmes 1er, 2eme et 3eme ordre avec et sans retard sous MATLAB, STEP7 et WinCC.

V.1-Réponse d’un système du 1er ordre avec et sans retard

V.1.1-Réponse du système du 1er ordre sans retard en boucle ouverte sous MATLAB

Schéma bloc du système du 1er ordre en boucle ouverte sous MATLAB

V.1.2-Réponse du système du 1er ordre en boucle ouverte sous WinCC

Il ya deux méthodes pour avoir la réponse de système en boucle ouverte sous wincc, les méthodes sont les suivantes :

V.1.3 Configuration du block OB35 pour avoir la réponse du 1er ordre

  • Pour le FB1 pas de modification mais pour le FB41 on a désactivé l’option de l’intégration ‘’I_SEL’’ par ‘’ALWAYS_OFF’’ .
  • La valeur du gain est mise à ‘’1’’, finalement le PID devient une simple connection comme le montre la Fig.V.3,
Schéma bloc du contrôleur FLOU sous step7

Programmation sous step7 : blocs des systèmes et contrôleur flou

  1. Implémentation et simulation de Boucles de Régulation avec le PID
  2. Régulation PID, qualités attendues et Type de régulateurs
  3. Réalisation d’un PID sous STEP7 avec le bloc de régulation
  4. La logique floue et la combinaison des règles et défuzzification
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  7. Résultats de simulation avec un PID classique

Programmation sous step7 : blocs des systèmes et contrôleur flou

Chapitre IV: Programmation sous step7

IV.1 Création des blocs des systèmes du 1er, 2eme et 3eme ordre sous step7

IV.1.1 Introduction

Lorsqu’on veut régler les paramètres du contrôleur ; on procède alors à des simulations sur ordinateur en utilisant la fonction de transfert du système, ce qui évite des essais longs et coûteux.

Dans ce chapitre, nous présentons une méthodologie pour la conception du bloc du procédé à régulé à partir de sa fonction de transfert.

Le système est mis en œuvre sous la plateforme d’un bloc fonctionnelle (FB) avec son bloc de données (DB) associée afin que les résultats de tous les calculs soient préservés entre les appels de programme.

Le bloc de fonction est placé dans le bloc d’alarme cyclique OB35 avec une période d’échantillonnage 100ms.

Il existe de nombreuse façon d’obtenir l’équation discrète du système, les méthodes les plus courantes utilisées sont :

  • La méthode de différence avant.
  • La méthode de différence arrière.
  • Méthode Tustin.

Toutes ces méthodes utilisent une certaine forme d’approximation de la variable continue

Rangement des blocs dans des sources S7-SCL.

Automate programmable et step7 : régulations pour SIMATIC S7

  1. Implémentation et simulation de Boucles de Régulation avec le PID
  2. Régulation PID, qualités attendues et Type de régulateurs
  3. Réalisation d’un PID sous STEP7 avec le bloc de régulation
  4. La logique floue et la combinaison des règles et défuzzification
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  7. Résultats de simulation avec un PID classique

Automate programmable et step7 : régulations pour SIMATIC S7

Chapitre III : Automate programmable et step7

III.1-Step7

STEP 7 est le progiciel de base pour la configuration et la programmation de systèmes d’automatisation SIMATIC. Il fait partie de l’industrie logicielle SIMATIC. Le progiciel de base STEP 7 existe en plusieurs versions :

  • STEP 7-Micro/DOS et STEP 7-Micro/Win pour des applications autonomes simples sur SIMATIC S7 – 200.
  • STEP 7 pour des applications sur SIMATIC S7-300/400, SIMATIC M7-300/400 et SIMATIC C7 présentant des fonctionnalités supplémentaires :
      • Possibilité d’extension grâce aux applications proposées par l’industrie logicielle SIMATIC (voir aussi Possibilités d’extension du logiciel de base STEP 7)
      • Possibilité de paramétrage de modules fonctionnels et de modules de communication
      • Forçage et fonctionnement multiprocesseur
      • Communication par données globales
      • Transfert de données commandé par événement à l’aide de blocs de communication et de blocs fonctionnels
      • Configuration de liaisons STEP 7 fait l’objet du présent manuel d’utilisation, STEP 7- Micro étant décrit dans la documentation « STEP 7-Micro/DOS ».

III.2-Logiciel de base STEP 7

Les langages de programmation SIMATIC intégrés à STEP 7 répondent à la

Défuzzification par calcul du centre de gravité

La logique floue et la combinaison des règles et défuzzification

  1. Implémentation et simulation de Boucles de Régulation avec le PID
  2. Régulation PID, qualités attendues et Type de régulateurs
  3. Réalisation d’un PID sous STEP7 avec le bloc de régulation
  4. La logique floue et la combinaison des règles et défuzzification
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  7. Résultats de simulation avec un PID classique

La logique floue et la combinaison des règles et défuzzification

Chapitre II : Logique floue

II.1- Introduction à la logique floue

L’esprit humain manipule essentiellement des notions qualitatives lorsqu’il traite de l’information, et n’utilise le quantitatif qu’en deuxième ressort pour améliorer ce traitement d’information. Il manipule si mal par lui-même le quantitatif qu’il a besoin d’un support matériel pour le traiter : papier-crayon, calculateur…

Cette manipulation de notions qualitatives donne d’étonnants résultats : un individu se contente pour conduire un véhicule de notions vagues du genre « aller plus vite », «braquer un peu », etc. De la même façon, on dira qu’il fait très froid, froid, chaud ou très chaud, sans y faire correspondre une température précise.

La logique ou la commande floue a pour objet la manipulation par la machine de notions imprécises. Il fournit une méthodologie rigoureuse pour la mise en œuvre de raisonnements qui, en fait, se sentent familiers. La logique floue a été introduite en 1965 par L.A. Zadeh.

Ses principes ont été appliqués en 1974 par E.H. Mamdani à la construction d’un premier contrôleur

Réponse Y(t) (de modèle de Broïda) suite à un échelon d’entrée

Réalisation d’un PID sous STEP7 avec le bloc de régulation

  1. Implémentation et simulation de Boucles de Régulation avec le PID
  2. Régulation PID, qualités attendues et Type de régulateurs
  3. Réalisation d’un PID sous STEP7 avec le bloc de régulation
  4. La logique floue et la combinaison des règles et défuzzification
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  7. Résultats de simulation avec un PID classique

Réalisation d’un PID sous STEP7 avec le bloc de régulation

I.9- Choix et paramétrage du régulateur

Pour l’obtention d’un résultat de régulation satisfaisant, le choix du type de régulateur est déterminant.

Le paramétrage de celui-ci n’en est pas moins important, il faut donc judicieusement choisir les constantes Kp, Ti (Tn) et Td(Tv). Un compromis va généralement devoir être fait entre un système stable mais lent, et une régulation rapide avec des risques d’oscillation et donc d’instabilité.

Dans le cas d’un système non linéaire où il peut être défini un point de fonctionnement, les paramètres du régulateur devront être adaptés au comportement du système autour de ce point. S’il n’est pas possible de définir un point de fonctionnement, il faut trouver une régulation qui soit suffisamment rapide et stable pour convenir à toute la plage de travail.

En pratique, les régulateurs sont généralement paramétrés avec des valeurs obtenues de façon expérimentale. Si ces paramètres ne sont pas satisfaisants, il faudra alors pratiquer une analyse précise du système en utilisant différentes techniques ou théories pour déterminer les réglages adéquats.

Une méthode d’analyse

Schéma bloc ou fonctionnel d'un système en boucle fermée simplifié

Régulation PID, qualités attendues et Type de régulateurs

  1. Implémentation et simulation de Boucles de Régulation avec le PID
  2. Régulation PID, qualités attendues et Type de régulateurs
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  7. Résultats de simulation avec un PID classique

Régulation PID, qualités attendues et Type de régulateurs

I.5- Qualités attendues d’une régulation

Les qualités exigées les plus rencontrées industriellement sont la stabilité, la précision et la rapidité d’une grandeur à réguler.

I.5.1Stabilité

La qualité essentielle pour un système régulé, et donc exigée à tout prix, est la stabilité. En effet un système instable se caractérise soit par des oscillations d’amplitude de plus en plus grande de la grandeur observée soit par une croissance irréversible négative ou positive de la grandeur observée.

Dans les deux cas, l’objectif de la régulation n’est bien entendu pas atteint, mais surtout il y’a risque de détérioration physique du procédé et donc d’insécurité.

I.5.2Précision

I.5.2.1. Précision statique

Il est naturel d’évaluer la précision d’un système régulé en comparant l’objectif atteint par rapport à celui exigé. La précision d’un système régulé se mesure donc à l’écart entre la consigne demandée et la mesure en régime permanent ; on parle alors de précision statique. Plus l’écart statique est petit, plus le système est précis.

L’évaluation de la précision statique s’effectue en réalisant une variation rapide de consigne

Constitution d’une boucle de régulation

Implémentation et simulation de Boucles de Régulation avec le PID

  1. Implémentation et simulation de Boucles de Régulation avec le PID
  2. Régulation PID, qualités attendues et Type de régulateurs
  3. Réalisation d’un PID sous STEP7 avec le bloc de régulation
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  7. Résultats de simulation avec un PID classique

Implémentation et simulation de Boucles de Régulation avec le PID

Université des Sciences et de la Technologie d’Oran, Mohamed Boudiaf

Faculté de génie électrique département d’électronique

Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique

Spécialité : Electronique

Option : Maintenance des systèmes et Contrôle de Processus

Mémoire de projet de fin d’études pour l’obtention du diplôme de MASTER Professionnel.Implémentation et simulation de Boucles de Régulation avec le PID

Implémentation et simulation de Boucles de Régulation avec le PID et la logique floue sous Step7 et WinCC.

Présenté par :

Mlle. Wafaà BENALI OUENZAR

KREDOUDA Hanane

Encadré par : Mr W. NOUIBAT.

Membre de jury composé de :

Mr. BELALIA Président.

Mr. RIMA Examinateur.

Soutenu le :

24 juin 2013

Année Universitaire :

2012/2013

Remerciements

Notation et Sumboles

Notation et Sumboles

Chapitre I : Généralités sur la régulation

Introduction Générale

Le régulateur le plus utilisé dans l’industrie est le régulateur PID (proportionnel intégral dérivée), car il permet de régler à l’aide de ses trois paramètres les performances (amortissement, temps de réponse) d’une boucle de régulation d’un processus quelconque.

Nombreux sont les systèmes physiques qui même en étant complexes, le régulateur PID est

Image du quadrotor réalisé

Données angulaires du Gyroscope et vol du quadrotor

  1. Le drone quadrotor UAV et ses applications commerciales
  2. ZITOUNI Abdelhak Amine
  3. Les drones : l’histoire et les 5 catégories des drones UAV
  4. 5 Mouvements du quadrotor: domaines d’application, 4 rotors
  5. Modèle dynamique du quadrotor et dynamique des 4 rotors
  6. Les quadrotors : description des 2 moteurs et des composants
  7. Le transmetteur RF et le récepteur RF 2.4 GHz
  8. Contrôleur de vol du quadrotor et signaux du récepteur RF
  9. Unité de mesure de l’inertie gyroscopique MPU-6050
  10. Le contrôleur PID du quadrotor et le contrôle des 4 ESCs
  11. Données angulaires du Gyroscope et vol du quadrotor

Test des données angulaires du Gyroscope

Chapitre IV : Tests et résultats

Introduction :

Dans ce chapitre, le but est de donner une description des différents tests effectués sur le système tels que le test des angles du Gyro et les signaux de sortie du récepteur RF.

Je présenterai également les techniques utilisées pour définir les gaines PID adapté à ce quadrotor puis les résultats obtenus seront utilisés dans le sous-programme de contrôleur PID, afin d’avoir la stabilité désirée.

Test des signaux du récepteur RF :

Afin d’éviter tous problèmes de disfonctionnement et pour s’assurer qu’on a une bonne communication radio, il est donc nécessaire de tester les impulsions reçus par le récepteur RF du quadrotor.

On commence par alimenter le récepteur RF avec 5v séparément au circuit du contrôleur de vol, puis on connecte le canal de sortie Throttle du récepteur au canal CH1 de l’oscilloscope digital pour

L’algorithme du PID conduit le quadrotor de revenir À l’état voulu en agissant sur les ESCs

Le contrôleur PID du quadrotor et le contrôle des 4 ESCs

  1. Le drone quadrotor UAV et ses applications commerciales
  2. ZITOUNI Abdelhak Amine
  3. Les drones : l’histoire et les 5 catégories des drones UAV
  4. 5 Mouvements du quadrotor: domaines d’application, 4 rotors
  5. Modèle dynamique du quadrotor et dynamique des 4 rotors
  6. Les quadrotors : description des 2 moteurs et des composants
  7. Le transmetteur RF et le récepteur RF 2.4 GHz
  8. Contrôleur de vol du quadrotor et signaux du récepteur RF
  9. Unité de mesure de l’inertie gyroscopique MPU-6050
  10. Le contrôleur PID du quadrotor et le contrôle des 4 ESCs
  11. Données angulaires du Gyroscope et vol du quadrotor

Le contrôleur PID du quadrotor

Le contrôleur PID

Le contrôle par PID est la méthode la plus simple à programmer sur un processeur et elle est souvent employée pour les asservissements [16].

Cette méthode est basée sur une structure qui délivre un signal de commande à partir de l’erreur existante entre la référence et la mesure de son intégrale et de sa dérivée Figure 3.28.

Schéma de la boucle de contrôleur PID
Figure 3.28 : Schéma de la boucle de contrôleur PID.

Le contrôle par PID est souvent utiliser dans l’industrie car il est très simple à mettre en place et s’avère efficace à réduire les erreurs pour la plupart des systèmes réels non linéaires.

Dans notre cas le principe de base du contrôleur PID est simple, lorsque le drone se trouve déséquilibré à cause du vent ou de la turbulence.

L’algorithme envoie une commande vers les ESC qui provoque une réaction dont le sens est

Signal de sortie du Gyro dans l’état stationnaire pour l'axe de mouvement Yaw afficher sur le moniteur série de l'Arduino IDE.

Unité de mesure de l’inertie gyroscopique MPU-6050

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  5. Modèle dynamique du quadrotor et dynamique des 4 rotors
  6. Les quadrotors : description des 2 moteurs et des composants
  7. Le transmetteur RF et le récepteur RF 2.4 GHz
  8. Contrôleur de vol du quadrotor et signaux du récepteur RF
  9. Unité de mesure de l’inertie gyroscopique MPU-6050
  10. Le contrôleur PID du quadrotor et le contrôle des 4 ESCs
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Unité de mesure de l’inertie gyroscopique MPU-6050

Unité de mesure de l’inertie gyroscopique MPU-6050 :

Dans cette partie, je montre comment lire et traiter les données venant du Gyroscope.

Plus précisément, nous allons extraire les données du Gyro afin que le contrôleur de vol puisse calculer les angles parcourus par le quadrotor pour les axes de mouvements (Pitch, Roll et Yaw) en utilisant des opérations mathématiques simples, puis les transformer en instructions algorithmiques adaptées à Arduino.

Le Gyro est un capteur de taux d’angle à trois axes (x, y et z), il mesure la vitesse angulaire en degrés par seconde de ces axes en même temps.

Les données d’entrées du Gyro sont couplées linéairement avec sa sortie, signifie que la longueur de l’impulsion de sortie change proportionnellement lorsque le Gyro est tourné autour de ces axes.

Pour connaître la valeur de sortie exacte de l’MPU-6050, nous devons jeter un

Schéma électronique du contrôleur de vol du quadrotor.

Contrôleur de vol du quadrotor et signaux du récepteur RF

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  5. Modèle dynamique du quadrotor et dynamique des 4 rotors
  6. Les quadrotors : description des 2 moteurs et des composants
  7. Le transmetteur RF et le récepteur RF 2.4 GHz
  8. Contrôleur de vol du quadrotor et signaux du récepteur RF
  9. Unité de mesure de l’inertie gyroscopique MPU-6050
  10. Le contrôleur PID du quadrotor et le contrôle des 4 ESCs
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Contrôleur de vol du quadrotor

Contrôleur de vol du quadrotor :

Dans le schéma de la Figure 3.21, j’ai mis la diode D1 pour protéger le port USB de l’ordinateur lorsque l’Arduino est connecté à l’ordinateur lors de la programmation.

Les résistances R2 = 1kΩ et R1 = 1,5kΩ divisent la tension de la batterie de vol par 2,5. De cette façon, il est possible de mesurer la tension de la batterie pendant le vol en utilisant AnalogRead à partir de la broche A0 de Arduino Uno.

La LED est mise pour l’indication d’état de la batterie, elle s’allumera lorsque la tension de la batterie devienne basse.

Lecture des signaux du récepteur RF :

Dans cette partie, je montre comment lire et calculer les largeurs des impulsions PWM venant du récepteur RF afin qu’ils puissent être utilisés pour contrôler le mouvement du quadrotor, et pour mieux comprendre le

Le programme Principal du transmetteur RF

Le transmetteur RF et le récepteur RF 2.4 GHz

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  5. Modèle dynamique du quadrotor et dynamique des 4 rotors
  6. Les quadrotors : description des 2 moteurs et des composants
  7. Le transmetteur RF et le récepteur RF 2.4 GHz
  8. Contrôleur de vol du quadrotor et signaux du récepteur RF
  9. Unité de mesure de l’inertie gyroscopique MPU-6050
  10. Le contrôleur PID du quadrotor et le contrôle des 4 ESCs
  11. Données angulaires du Gyroscope et vol du quadrotor

Réalisation du transmetteur RF et Récepteur RF 2.4 GHz

Réalisation du transmetteur RF

Schéma électronique

Le circuit électronique de l’émetteur radio 2,4 GHz Figure 3.14, est basé d’un microcontrôleur Atemega328, NRF24l01 et deux joysticks.

Il avait 6 canaux de transmission qui corresponds aux commandes (Pitch, Roll, Yaw, Throttle et les deux commutateurs SW1 et SW2).

Schéma électronique du transmetteur RF 2.4 GHz.
Figure 3.14 : Schéma électronique du transmetteur RF 2.4 GHz.

Au niveau de l’alimentation nous devons fournir les 12 volts de la batterie à l’entrée de l’Arduino Nano et au régulateur de tension 3.3V.

Ce dernier est nécessaire pour faire chuter la tension de 12V à 3.3V, parce que le module NRF24 fonctionne à cette tension et en plus il absorbe trop de courant ainsi que l’Arduino ne pourra pas fournir autant de courant.

La sortie négative de la batterie est connecté à l’une des broches GND de l’Arduino et la sortie positive à

Les quadrotors : description des 2 moteurs et des composants

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  7. Le transmetteur RF et le récepteur RF 2.4 GHz
  8. Contrôleur de vol du quadrotor et signaux du récepteur RF
  9. Unité de mesure de l’inertie gyroscopique MPU-6050
  10. Le contrôleur PID du quadrotor et le contrôle des 4 ESCs
  11. Données angulaires du Gyroscope et vol du quadrotor

Le hardware utilisé dans la réalisation du quadrotor (contrôleur de vol du drone)

Chapitre III : Conception et mise en œuvre du fonctionnement

Introduction

Le but de ce chapitre est de donner une description globale du principe de fonctionnement des différentes parties de notre système.

En expliquant le hardware que j’ai utilisé pour ce projet (la réalisation du quadrotor) et comment je me suis installé avec des outils et des instruments électroniques de base pour réaliser le contrôleur de vol du drone, le transmetteur RF et le récepteur.

Je vais également donner une explication détaillée sur la partie software utilisé pour ce projet, passant au processus de construction étape par étape.

Description du hardware utilisé

Les quadrotors sont des systèmes complexes, qui exigent des composants et une instrumentation varié qui doit être à la fois de haute performance et de poids allégés.

Ici on va introduire les

Modèle dynamique du quadrotor et dynamique des rotors

Modèle dynamique du quadrotor et dynamique des 4 rotors

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  7. Le transmetteur RF et le récepteur RF 2.4 GHz
  8. Contrôleur de vol du quadrotor et signaux du récepteur RF
  9. Unité de mesure de l’inertie gyroscopique MPU-6050
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Modélisation dynamique d’un quadrotor

Chapitre II : Modélisation dynamique d’un quadrotor

Introduction

Afin de concevoir un contrôleur de vol, on doit d’abord comprendre profondément la dynamique de l’avion, par conséquent son modèle dynamique.

Cette compréhension est nécessaire non simplement pour la conception du contrôleur, mais aussi pour s’assurer que le comportement de véhicule est plus proche que possible de la réalité lorsque la commande est appliquée.

Le quadrotor est classé dans la catégorie des systèmes volants les plus complexes vu le nombre d’effets physiques qui affectent sa dynamique à savoir les effets aérodynamiques, la gravité, les effets gyroscopiques, les frottements et le moment d’inertie.

Cette complexité résulte essentiellement du fait que l’expression de ces effets diffère pour chaque mode de vol.

En effet les modèles dynamiques du quadrotor proposés changent en fonction des taches planifiées et en fonction des milieux de navigation définis à priori par l’opérateur.

Les mouvements de bases du quadrotor.

5 Mouvements du quadrotor: domaines d’application, 4 rotors

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  8. Contrôleur de vol du quadrotor et signaux du récepteur RF
  9. Unité de mesure de l’inertie gyroscopique MPU-6050
  10. Le contrôleur PID du quadrotor et le contrôle des 4 ESCs
  11. Données angulaires du Gyroscope et vol du quadrotor

Domaines d’application et mouvements du quadrotor

Domaines d’application des quadrotors

L’utilisation des quadrotors n’a cessé de progresser ces dernières années, notamment dans les applications de loisir. Mais dans les domaines professionnels cette progression est encore plus flagrante [12].

Avec ses 4 moteurs, le drone quadrotor apporte des possibilités d’embarquement de caméras, appareils photos et autres capteurs pour réaliser des missions aériennes d’acquisition de données, là où des moyens conventionnels sont trop onéreux ou trop compliqués voire impossibles à mettre en œuvre.

Par ses capacités à rester en vol stationnaire ou à évoluer selon des trajectoires complexes, le drone quadrotor devient un outil privilégié utilisé dans plusieurs domaines tel que:

Domaine de sécurité

Les quadrotors sont utilisés par les services de secours (police, sapeurs-pompiers et gendarmerie) pour l’évaluation des dégâts en cas de catastrophe naturelle afin de prendre des informations stratégiques sur des interventions en hauteur et délicates.

(exemples: victimes d’avalanches,

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