Commande prédictive à base d'état adaptive indirecte supervisée par la logique floue

par Jerry Mamboundou

Thèse de doctorat en Automatique et traitement du signal

Sous la direction de Nicolas Langlois.


  • Résumé

    Les travaux présentés dans ce mémoire visent à maintenir les performances d’une boucle de régulation lorsque le système à contrôler est linéaire et à paramètres variant dans le temps. Pour ce faire, nous proposons une commande prédictive discrète, sous contraintes inégalitaires, à base de modèle d’état, adaptative indirecte dont le superviseur fait appel à la logique floue. L’adaptation des paramètres du modèle interne repose sur la méthode des moindres carrés récursifs. L’adaptation des horizons de prédiction, de commande et pondération du signal de contrôle du contrôleur prédictif est réalisée par le superviseur flou sur la base des performances désirées et réelles. L’analyse des boucles de régulation ainsi constituées a permis d’établir les conditions de stabilité entrée bornée - sortie bornée. Enfin le conditionnement du Hessien a été amélioré en introduisant une pondération exponentielle dynamique dans la fonction coût de la commande prédictive. La stratégie proposée a été appliquée en simulation au contrôle de différents systèmes.

  • Titre traduit

    Indirect adaptative model predictive control supervised by fuzzy logic


  • Pas de résumé disponible.


  • Résumé

    The works presented in this dissertation are intended to maintain a control loop performance when the system to be controlled is linear and time-varying parameters. To do this, we suggest a discrete predictive control under inequality constraints, state modelbased, indirect adaptive which supervisor uses fuzzy logic. The parameters adjustment of the internal model is based on the recursive least-squares method. The intrinsic parameters adaptation of predictive controller (horizons of prediction, control and weighting of the control signal) is performed by the fuzzy logic supervisor on the basis of desired and real performances. Thus the analysis of control loops formed has established conditions of stability bounded input - bounded output. Finally the Hessian’s conditioning has been improved by introducing a dynamic exponential weighting in the cost function of predictive control. The proposed strategy has been applied in simulation to control different systems.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (176 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. 88 références

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  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 13/ROUE/S036
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