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Thèse soutenue

Contribution à la modélisation et à la commande avancée d'une classe des systèmes non linéaires multivariables : application à un groupe de conditionnement d'air

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Auteur / Autrice : Riad Riadi
Direction : Ahmed Rachid
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Automatique et informatique appliquée
Date : Soutenance en 2009
Etablissement(s) : Angers

Résumé

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Ce mémoire de thèse traite de la modélisation physique, de l'identification des modèles paramétriques et de la commande d'un groupe de conditionnement d'air complexe (non linéaire, multivariable). Après avoir obtenu un modèle à paramètres répartis et un autre à paramètres localisés, nous avons appliqué deux méthodes de modélisation paramétrique des systèmes non linéaires à partir des données entrées-sorties. Le premier modèle à base d'une structure auto-régressive non linéaire (NARX) ; dans ce cas les paramètres et la structure du modèle sont identifiés simultanément par un algorithme itératif à orthogonalisation des régresseurs. Le deuxième modèle est un modèle flou affine de type Takagi-Sugeno (TS). Ce type de molèle permet une représentation à base de règles qui approximent la dynamique non linéaire comme une concaténation de sous-modèles localement linéaires. Les paramètres de ce modèle flou sont identifiés par différents algorithmes d'optimisation tels que : les moindres carrés, Levenberg Marquardt et les algorithmes génétiques. Le meilleur modèle obtenu nous a servi de simulateur. Afin de commander la température et l'humidité relative du système , la synthèse de commande prédictive généralisée à été proposée sous une approche décentralisée et sous différentes stratégies : déterministe, adaptative indirecte et adaptative directe, à base de modèle MLPDPF. . . .