Commande par réseaux de neurones : application au contrôle d'un préhenseur électropneumatique
Auteur / Autrice : | Pierre Couturier |
Direction : | Maurice Bétemps, Janine Magnier |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Automatique industrielle |
Date : | Soutenance en 1997 |
Etablissement(s) : | Lyon, INSA |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Électronique, électrotechnique, automatique (Lyon) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : LAI - Laboratoire d'Automatique Industrielle (Lyon, INSA) |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Résumé
Le travail présenté dans ce mémoire concerne la commande adaptative de processus non linéaires ou non stationnaires par réseaux de neurones et une application au contrôle d'un préhenseur électropneumatique. Dans une première partie, sont rappelées quelques méthodes d'identification et de commande adaptatives par réseaux de neurones. Puis, nous étudions plus particulièrement la synthèse d'une commande adaptative directe par le principe de compensation de contre-réaction. Les propriétés et les limites de cette approche sont définies et illustrées par des simulations. Dans le cadre de la commande adaptative indirecte, nous précisons des méthodes de calcul de correcteurs neuronaux boucles. Nous montrons l’intérêt, pour mener l'apprentissage, de représenter sous une forme canonique l'ensemble des réseaux impliqués. En synthèse de cette première partie, nous proposons un schéma général pour l'apprentissage d'un bloc de commande constitue de plusieurs correcteurs. Dans une seconde partie, sont présentés quelques apports des réseaux de neurones dans le domaine de la préhension robotisée. Enfin, le schéma général proposé est utilisé pour le contrôle de la position d'un préhenseur électropneumatique. Différentes stratégies de commande, qui prennent en compte les contraintes physiques du processus, sont étudiées et testées en ligne.