Commande Des Systèmes Par Réseaux De Neurones Artificielles.
Résumé: Les méthodes de commande non linéaire se basent sur l’existence d’un modèle analytique du système. Cependant, pour des systèmes non linéaires complexes, le modèle peut être inexploitable, imprécis ou tout simplement inexistant. Les réseaux de neurones sont récemment apparus comme des approches capables de reproduire le comportement complexe de systèmes non linéaires. Dans cette étude, nous alors combiner la commande adaptative et les réseaux neuronaux pour profiter de leurs caractéristiques dans la résolution de problèmes de commande de systèmes non linéaires. Le premier chapitre introduit la généralité des réseaux de neurones. Le deuxième chapitre consiste éclaircir les notions de base sur les commandes stabilisant les systèmes non linéaires. Ensuite, nous présentons un aperçu de la commande choisie dans ce travail, la commande neuronale adaptative. L'application de la commande par réseau de neurones à un système dynamique qui fait l'objet du chapitre 3. Les résultats de simulation montrent la robustesse et la fiabilité de la commande choisie sur la stabilité de système. Les résultats sont obtenus via Simulink/Matlab.
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