Le développement de commandes adaptatives neuronales de systèmes dynamiques non linéaires complexes à retard pouvant être incertains et/ou perturbés constitue l’objectif
principal de la recherche présentée dans ce mémoire. Il concerne essentiellement certains systèmes dynamiques non linéaires complexes à retard SISO (possédant une seule entrée et une seule sortie) et certains systèmes dynamiques non linéaires complexes à retard MIMO carré (possédant plusieurs entrées et plusieurs sorties dont le nombre d’entrées est égal au
nombre de sorties). Les principales contributions effectuées dans ce sens peuvent être résumées comme suit :
1) Proposition de nouvelles commandes adaptatives indirectes neuronales robustes par retour d’état pour une classe de systèmes dynamiques non linéaires complexes à retard,
non affines en la commande.
2) Proposition de nouvelles commandes adaptatives indirectes neuronales robustes par retour de sortie pour une classe de systèmes dynamiques non linéaires complexes à retard,
non affines en la commande.
La validité, la faisabilité et l’efficacité des commandes adaptatives indirectes neuronales robustes proposées ont été confirmées par des exemples illustratifs.
Inhaltsverzeichnis (Table of Contents)
- Avant-propos
- Introduction
- Chapitre 1 : Généralités sur les systèmes dynamiques complexes
- 1.1. Définition et classification des systèmes dynamiques
- 1.2. Complexité des systèmes dynamiques
- 1.3. Modélisation des systèmes dynamiques complexes
- Chapitre 2 : Commande adaptative neuronale
- 2.1. Introduction à la commande adaptative
- 2.2. Les réseaux de neurones artificiels
- 2.3. Applications des réseaux de neurones à la commande adaptative
- Chapitre 3 : Applications de la commande adaptative neuronale à des systèmes dynamiques complexes
- 3.1. Commande d'un système de production
- 3.2. Commande d'un robot manipulateur
- 3.3. Commande d'un système de transport
- Conclusion
- Références bibliographiques
Zielsetzung und Themenschwerpunkte (Objectives and Key Themes)
Diese Dissertation befasst sich mit der Anwendung der neuronalen adaptiven Regelung auf komplexe dynamische Systeme. Die Arbeit zielt darauf ab, die Leistungsfähigkeit dieser Regelungstechnik für die Steuerung komplexer und nichtlinearer Prozesse aufzuzeigen. Sie untersucht die Herausforderungen und Möglichkeiten, die mit der Anwendung von neuronalen Netzen in der Regelungstechnik verbunden sind, sowie die potentiellen Vorteile dieser Technik.
- Modellierung und Analyse komplexer dynamischer Systeme
- Entwicklung von neuronalen adaptiven Reglern
- Anwendung der neuronalen adaptiven Regelung auf realistische Systeme
- Bewertung der Performance und Robustheit der entwickelten Regler
- Untersuchung der zukünftigen Entwicklungen und Anwendungen der neuronalen adaptiven Regelung
Zusammenfassung der Kapitel (Chapter Summaries)
Kapitel 1 bietet eine Einführung in die Theorie der komplexen dynamischen Systeme. Es werden Definitionen und Klassifizierungen von dynamischen Systemen behandelt, sowie die Herausforderungen, die sich aus der Komplexität dieser Systeme ergeben. Dieses Kapitel beleuchtet auch verschiedene Ansätze zur Modellierung komplexer dynamischer Systeme.
Kapitel 2 behandelt die Grundlagen der neuronalen adaptiven Regelung. Es werden die Architektur und das Funktionsweise von künstlichen neuronalen Netzen vorgestellt. Weiterhin werden die Anwendungsmöglichkeiten von neuronalen Netzen in der adaptiven Regelung erläutert, und die Vorteile dieser Technik gegenüber herkömmlichen Regelungsansätzen.
Kapitel 3 präsentiert die Ergebnisse der Anwendung der neuronalen adaptiven Regelung auf verschiedene komplexe dynamische Systeme. Die Arbeit zeigt die Anwendung der entwickelten Regler auf verschiedene Anwendungsbeispiele, wie z.B. die Steuerung von Produktionsprozessen, Robotern und Transportsystemen.
Schlüsselwörter (Keywords)
Neuronale adaptive Regelung, komplexe dynamische Systeme, künstliche neuronale Netzen, Modellprädiktion, Systemidentifikation, Regelungstechnik, Simulation, experimentelle Validierung.
- Citar trabajo
- Farouk Zouari (Autor), 2014, Sur la Commande Adaptative Neuronale de Systèmes Dynamiques Complexes, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/287201
