Identification des systèmes par modèles flous linguistiques : prise en compte des aspects numériques et symboliques

System identification by fuzzy linguistic models numerical and symbolic aspects

• Auteur / Autrice : Laurent Rondeau
• Direction : Jacques Bremont
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique
• Date : Soutenance en 1997
• Etablissement(s) : Nancy 1
• Partenaire(s) de recherche : autre partenaire : Université Henri Poincaré Nancy 1. Faculté des sciences et techniques

Mots clés

Mots clés contrôlés

Modèles linguistiques

Estimation de paramètres

Logique floue

Systèmes experts (informatique)

Identification des systèmes

Résumé

L'élaboration de modèles à partir d'informations numériques et symboliques relatives au comportement du système constitue la problématique de ce mémoire. Dans le premier chapitre, nous confrontons l'approche suivie dans le domaine de l'identification, qui s'appuie principalement sur la prise en compte d'informations numériques, à l'approche système expert qui se fonde sur des informations symboliques. Nous proposons alors une stratégie de prise en compte de l'ensemble de ces informations reposant sur l'utilisation d'un modèle flou linguistique. L'estimation des paramètres de ce type de modèles à partir d'informations numériques conduit à deux approches possibles, classique ou floue. La seconde, que nous choisissons, possède l'avantage de faire apparaître des critères très précis quant au choix du modèle et de la méthode d'estimation paramétrique. Le deuxième chapitre est consacré à l'analyse des différentes modèles flous linguistiques et méthodes d'estimation paramétrique par rapport aux critères définis au chapitre 1. On constate que le seul modèle vérifiant ces critères est le modèle à règles graduelles mono-entrée mono-sortie. Parallèlement, on vérifie qu'aucune méthode d'estimation paramétrique ne répond aux conditions spécifiées. Au cours du troisième chapitre, le modèle à règles graduelles est étendu au cas multi-entrées mono-sortie. Une réécriture sous forme symbolique de ce modèle est proposée afin de définir une stratégie d'estimation paramétrique adaptée à notre contexte et fondée sur la résolution d'équations de relation floue. Une méthodologie d'identification permettant la prise en compte des informations numériques et symboliques est ensuite proposée. Elle est appliquée à la modélisation d'un système statique non linéaire, cette application mettant en évidence les caractéristiques essentielles de la méthode.

Building models from numeric and symbolic information relating to system behavior is the subject of this thesis. In the first chapter, the approach used in the domain of identification which is mainly based upon numeric information is compared with the expert system approach which is based on symbolic information. Then, we propose a strategy which takes into account both types of information by using a linguistic fuzzy model. Parametric estimation of these kinds of models from numeric information leads to two possible methods, classical or fuzzy. The second, which is chosen for our development, has the advantage of highlighting two particular criteria for the choice of the model and the parametric estimation method. The second chapter presents the analysis of linguistic fuzzy models and parametric estimation methods, with respect to the criteria defined in chapter 1. We demonstrate that only one model verifies all criteria, the single-input single-output gradual rules model. We also emphasize that no parametric estimation method satisfies the specified conditions. In the third chapter, the gradual rules model is extended to the multi-inputs single-output case. A symbolic form of this model is then proposed in order to define a parametric estimation strategy which fulfills our criteria and is based on the resolution of fuzzy relational equations. A methodology of identification which takes into account numeric and symbolic information is proposed. This is applied to the modelling of a static non-linear system which showcases the main characteristics of the method.