Modélisation Et Commande Des Robots Manipulateurs Par Les Outils De L’intelligence Artificielle
Résumé: Les travaux présentés dans cette thèse de doctorat traitent la commande des robots manipulateurs avec modèle dynamique incertain, dans l’objectif est de montrer que les algorithmes de l’intelligence artificielle peuvent être utilisés pour modéliser la dynamique des systèmes non linéaires avec modèle dynamique incertain et concevoir des structures de commande stables et robustes. L’apport principal de cette étude réside dans le développement de méthodologies de commande à base des approches neuro-floues. Ces approches combinent les concepts de la logique floue et les réseaux de neurones artificiels pour constituer un contrôleur intelligent hybride appelé ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System). On a utilisé l’ANFIS pour la commande d’un bras manipulateur hydraulique à 6 ddl (FEEDBACK HRA934). Nous proposons deux techniques de commande basée sur ANFIS : Commande adaptative Neuro flou basé sur le calcul de couple (type PD), et la commande adaptative Neuro flou direct type PD plus une correction intégrale. La technique la mieux adaptée à la simulation sera appliqué à notre robot expérimental. Les résultats de simulation montrent que la commande adaptative neuro flou direct type PD plus une correction intégrale donne de meilleurs résultats
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