Thèse soutenue

Sur la commande neuronale adaptative des systèmes non linéraires
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Auteur / Autrice : Asma Atig
Direction : Dimitri Lefebvre
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences et technologie
Date : Soutenance en 2012
Etablissement(s) : Le Havre en cotutelle avec École nationale d'ingénieurs de Gabès (Tunisie)

Résumé

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Ce travail traite de la commande des systèmes non linéaires carrés multivariables à dynamiques inconnues ou incertaines. Le schéma de commande neuronale adaptative retenu est formé d'un émulateur et d'un correcteur dont les paramètres découplés sont adaptés en temps réel à l'aide de l'algorithme "Real Time Recurrent Learning". Des nouvelles méthodes d'adaptation des paramètres du correcteur, basées sur l'étude de la stabilité au sens de Lyapunov, sont proposées pour assurer un comportement stable des systèmes non linéaires perturbés. La minimisation des critères multi-objectifs est aussi considérée pour ajuster le facteur d'adaptation du correcteur. L'apport en performances des approches développées est évalué par des simulations numériques et par des applications en temps réel sur des systèmes non linéraires perturbés.