Commande Robuste Des Systèmes Non Linéaires
2015
Thèse de Doctorat
Informatique

Université Ahmed Ben Bella - Oran 1

N
Non Identifié

Résumé: Ce travail de thèse s'intéresse à appliquer des algorithmes numériques pour la résolution du problème de la commande non linéaire par retour d'état et de sorties à temps continu et discret. Les méthodes en question se basent en premier lieu sur la méthode des résidus pondérés. Nous avons opté pour la méthode de Galerkin et celle des Réseaux de Neurones-Moindres Carrés. Ces deux derniers sont hybridés avec l'algorithme des approximations successives pour faciliter la résolution des équations Hamilton-Jaccobi-Isaacs résultantes. Nous avons étudiés plusieurs approches de la commande non linéaires, à savoir, la commande continu/discrète par retour d'état avec et sans contraintes sur les entrées, la commande continu par retour d'état à horizon fini et la commande par retour de sorties impliquant un observateur non linéaire. Bien que l'application de cette hybridation ait donnée de bons résultats les lois de commandes non linéaires sont hors ligne et donc difficiles à implémenter en temps réel. Le deuxième volet de cette thèse s'intéresse à un algorithme d'apprentissage en ligne pour la résolution des équations HJI. Il s'agit de l'apprentissage par renforcement basé sur le concept d'Acteur-Critique. Contrairement au méthodes de Galerkin et de RNA-MMC, la commande à appliquer et la perturbation à rejeter sont mises à jour de manière simultanée, qualifiant ainsi l'algorithme d'apprentissage par renforcement de simultané. L'optimisation par les essaims de particules (PSO) est utilisée en premier lieu, pour la résolution approximative des équations HJI, ensuite pour l'ajustement des gains d'un contrôleur -PID non linéaire synthétisé analytiquement pour une classe de systèmes non linéaires (systèmes lagrangiens). Les méthodes utilisées ont été appliqués pour la commande d'une variété de systèmes non linéaires dynamiques (systèmes purement mathématiques, Robots, …). Les résultats de simulation obtenus ont montré de meilleures performances en matière de stabilité et atténuation des effets de perturbations et incertitudes paramétriques.

Mots-clès:

commande robuste
commande non linéaire
stabilité au sens de lyapunov
equations hamilton-jacobi-isaac
méthode de galerkin
réseaux de neurones
apprentissage par renforcement
les essaims de particules
optimisation avec contraintes
robot manipulateur
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