Contrôle actif neuro-flou de structures : application aux rotors supportés par paliers magnétiques actifs

par Pierre-Yves Couzon

Thèse de doctorat en Mécanique

Sous la direction de Johan Der Hagopian.

Soutenue en 2003

à Villeurbanne, INSA .


  • Résumé

    Les travaux de cette thèse portent sur le contrôle actif neuro-flou de structures. Une nouvelle méthode de contrôle est développée. Elle requiert deux étapes : l'une d'identification par réseau de neurones du comportement dynamique du système à contrôler, l'autre de réglage du contrôleur associé. Les deux étapes ont l'avantage d'être entièrement automatisée. La méthode est appliquée au contrôle de position puis au contrôle modal de systèmes dynamiques via des actionneurs magnétiques. Les contrôleurs développés sont ensuite mis en œuvre sur une pompe turbomoléculaire supportée par paliers magnétiques actifs (ALCATEL VACUUM TECHNOLOGY). Ils sont efficaces et montrent une robustesse en performance nettement supérieure à celle des contrôleurs PID implantés initialement sur la machine. La bonne concordance entre résultats expérimentaux et de simulation valide à la fois les méthodes d'identification neuronale et de contrôle neuro-flou ainsi que le modèle de simulation développé.

  • Titre traduit

    Application to rotor supported by active magnetic bearings


  • Résumé

    This study deals with neuro-fuzzy active control of structures. An original control method has been carried out. The neuro-fuzzy control design method lies in two steps. The first one concerns the neural identification of the dynamic behavior of the studied structure and is essential to the second one, which deals with the training of the associated controller. The main advantage of these two steps is that they are undertaken automatically. The proposed method is then applied to the control of the position and the modes of dynamic systems using magnetic actuators. The developed controllers are then implemented on a turbo pump system supported by active magnetic bearings (ALCATEL VACUUM TECHNOLOGY). They are efficient and the robustness is deeply better than the PID controllers initially implemented. The good agreement between experimental and simulation results validates both the neural identification and neuro-fuzzy control methods and the simulation model developed.

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La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 223 p.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 175-182. Réf. bibliogr. à la fin de l'annexe 6

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Institut national des sciences appliquées (Villeurbanne, Rhône). Service Commun de la Documentation Doc'INSA.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : C.83(2813)
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