Contrôle intelligent et systèmes autonomes : application a la robotique

Abstract

La Commande prédictive est devenue actuellement un outil précieux de commande dans divers domaines. Elle est largement étudiée et bien connue dans le cas des systèmes linéaires. L’extension de cette technique à la commande des systèmes non linéaires a récemment fait l’objet de plusieurs travaux de recherches et plusieurs algorithmes, en particulier ceux utilisant la logique floue et les réseaux de neurones, ont été proposés. L’objectif principal de ce travail est de considérer l’application des réseaux de neurones à cette stratégie de commande prédictive. Le travail présenté envisage les obstacles les plus significatifs rencontrés lors du développement de ces structures de commande prédictive non linéaire : mise en oeuvre d’un modèle non linéaire et solution rapide et fiable de l’algorithme de commande pour une implantation temps réel. Une partie de ce travail est donc consacrée à l’identification des systèmes non linéaires en utilisant les réseaux de neurones. L’autre partie traite le problème de la mise en œuvre de la loi de commande prédictive lorsqu’on utilise un modèle neuronal pour la prédiction du comportement futur du système. Afin de mettre en évidence l’apport des méthodes proposées, des applications, sous forme de simulation, ontété considérés.