Reduction De La Base De Connaissance D’un Controleur Flou: Application À La Commande D’un Drone A Voilure Fixe

Résumé: Nous nous sommes intéressés dans ce mémoire, au problème de la réduction des MFs d’un contrôleur flou par un algorithme de réduction qui est l'algorithme de YAM. Puis appliquer ces contrôleurs a un drone a voilure fixe pour enfin faire une étude comparative entre le contrôleur initial et le celui obtenu après réduction. Afin d’atteindre cet objectif, nous sommes passés par plusieurs étapes; D’abord, comme dans toute étude des systèmes dynamiques réels, une modélisation du système est développée en vue d’étudier sa stabilité. Quelle que soit la méthodologie suivie dans le processus de la conception d’un drone, la phase d’étude et de construction d’un modèle mathématique qui représente fidèlement le fonctionnement du système, sur la base des lois fondamentales de la physique et de l’aérodynamique, est la plus importante et la plus laborieuse. Vue la difficulté de trouver un modèle mathématique fiable, la commande floue constitue une alternative au contrôle de ces appareils, Néanmoins, la conception d’un régulateur flou nécessite une connaissance parfaite du fonctionnement du système. La base de donnée (règles) floue augmente avec le nombre de fonction d’appartenance, cela augmente aussi le temps de calcule de la commande pour cette raison, il est préférable d’avoir une base de règle réduite.

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