Approche Neuro Floue Pour La Modelisation Et La Commande Des Systemes Non Lineaires Multi Variables Application A La Robotique

APPROCHE NEURO-FLOUE POUR LA MODELISATION ET LA COMMANDE DES SYSTEMES NON-LINEAIRES MULTI-VARIABLES APPLICATION A LA ROBOTIQUE

CETTE THESE TRAITE LE PROBLEME DE LA COMMANDE FLOUE DES SYSTEMES NON LINEAIRES ET MULTI-VARIABLES. DANS CE BUT, UNE NOUVELLE APPROCHE NEURO-FLOUE EST INTRODUITE, ELLE CONSISTE A TRANSFORMER LE PROBLEME INITIAL DE SYNTHESE DE CONTROLEUR FLOU EN UN PROBLEME D'APPRENTISSAGE. DANS CETTE APPROCHE, LES CONTRAINTES SUIVANTES ONT ETE PRISES EN COMPTE : INEXISTENCE DE LA BASE DE DONNEES D'APPRENTISSAGE, INTERPRETABILITE DU MODELE FINAL ; NECESSITE DURANT LA PHASE D'EXPLOITATION TEMPS REEL D'UNE STRUCTURE OPTIMALE AU SENS DES VARIABLES PERTINENTES, DU NOMBRE DE TERMES FLOUS ASSOCIE A CHAQUE VARIABLE ET DU NOMBRE DE REGLES. L'APPROCHE PROPOSEE POUR LA SYNTHESE DE CONTROLEURS FLOUS MULTI-VARIABLES EST POSEE EN TERMES DES DEUX SOUS PROBLEMES SUIVANTS : L'APPRENTISSAGE DE PARAMETRES QUI CONCERNE LA PHASE D'IDENTIFICATION DES PARAMETRES DE PREMISSES ET DE CONCLUSIONS DU SYSTEME FLOU ; L'OPTIMISATION DE STRUCTURE QUI CONCERNE A LA FOIS L'IDENTIFICATION DES VARIABLES PERTINENTES, LA REDUCTION DU NOMBRE DE TERMES LINGUISTIQUES ASSOCIES A CHAQUE VARIABLE, ET LA REDUCTION DE LA BASE DE REGLES FLOUES. ELLE PERMET D'OBTENIR, D'UNE PART, UNE STRUCTURE OPTIMALE DU POINT DE VUE DU NOMBRE DE REGLES, DU NOMBRE DE VARIABLES D'ENTREE AINSI QUE DU NOMBRE DE PARTITIONS ASSOCIEES ET D'AUTRE PART, UNE BASE DE REGLE LISIBLE ET SEMANTIQUEMENT INTERPRETABLE. LA MODELISATION DES SYSTEMES FLOUS EST AINSI ABORDEE SELON LES DEUX ASPECTS, THEORIQUE ET PRATIQUE SUIVANTS : - DU POINT DE VUE THEORIQUE, LE PROBLEME D'IDENTIFICATION DE PARAMETRES ET DE STRUCTURE DES SYSTEMES FLOUS EST ANALYSE. DES PROCEDURES D'IDENTIFICATION SONT ENSUITE PROPOSEES ET DEVELOPPEES. CES PROCEDURES INTEGRENT L'IDENTIFICATION DES PARAMETRES, ET DES VARIABLES D'ENTREE AINSI QUE L'OPTIMISATION DE LA BASE DE REGLES FLOUES. - DU POINT DE VUE PRATIQUE, DEUX APPLICATIONS SONT PROPOSEES A SAVOIR LA COMMANDE D'UN ROBOT MOBILE EVOLUANT DANS UN ENVIRONNEMENT INCONNU MAIS STRUCTURE ET L'IDENTIFICATION DES EFFORTS HORS CONTACT D'UN ROBOT PARALLELE DEDIE A DES TACHES D'ASSEMBLAGE SOUS CONTROLE D'EFFORT.

Approche neuro-floue pour la modelisation et la commande des systemes non-lineaires multi-variables. Application a la robotique

Modélisation et commande intelligentes de systèmes dynamiques

Ce livre "Modélisation et commande intelligentes de systèmes complexes" s'adresse aux étudiants en masters, étudiants ingénieurs, chercheurs et doctorants du domaine de commande automatique des systèmes. Le contenu du livre est destiné au public qui a étudié la matière de systèmes asservis linéaires continus et discrets. Il constitue un guide d'utilisation et de programmation de différents types de réseaux neuronaux pour réaliser des modélisations et des stratégies de commandes neuronales et neuro-floues de systèmes complexes. Ces systèmes peuvent être multivariables, non linéaires, stochastiques et/ou non stationnaires dont la commande automatique classique s'avère difficile à implémenter.[Source : 4e de couv.]