Les réseaux de neurones pour la modélisation et la conduite des réacteurs chimiques : simulations et expérimentations

par Brigitte Grondin-Perez

Thèse de doctorat en Génie des procédés

Sous la direction de Guy Defaye.

Soutenue en 1994

à Bordeaux 1 .

    mots clés mots clés


  • Résumé

    Le developpement de strategies de conduite de fabrication en temps reel par ordinateur vise, d'une part a ameliorer la productivite, et d'autre part a obtenir des produits d'une meilleure qualite. Jusqu'ici, la majorite des realisations concerne la mise en uvre de techniques de commande lineaire predictive et adaptative. Le caractere adaptatif permet de pallier l'approximation de linearite du modele employe. Une alternative est d'utiliser des reseaux de neurones comme approximateur pour developper une conduite performante. Une analyse des architectures non bouclee a ete realisee avec comme critere celui d'une modelisation dynamique de reacteurs chimiques. Les reseaux emploient deux types de non-linearites qui sont les fonctions sigmoide et radiale de base. La recherche de modele n'ayant pour objectif que leur utilisation dans la conduite des procedes de fabrication, une approche predictive a modele neuronal a ete testee. Elle concerne trois procedes ; les deux premiers sont continus simules, le dernier est un reacteur pilote discontinu. Dans tous les cas, les performances du protocole a modele neuronal se sont revelees toujours superieures ou egales a celle obtenues par des methodes lineaires

  • Titre traduit

    Neural networks for modelling and control of chemical tank reactor: simulations and experimentations


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  • Détails : 183 p

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  • Cote : FT 94.B-1159
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  • Cote : FTR 94.B-1159
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