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Élément Dublin CoreValeurLangue
dc.contributor.authorBenhellal, Belkheir-
dc.date.accessioned2023-10-02T09:28:30Z-
dc.date.available2023-10-02T09:28:30Z-
dc.date.issued2001-
dc.identifier.urihttps://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/25059-
dc.descriptionBibliogr. Annexesfr_FR
dc.description.abstractCes dernières années, le monde de l’industrie a connu un développement technologique sans précédent dans le domaine de la robotique et du contrôle, ce développement est dû au progrès technologique réalisé dans le domaine de l’intelligence artificielle, ce qui a permis aux chercheurs de concevoir de nouvelles méthodes de contrôle pour des processus industriels très complexes. Ces méthodes sont basées sur les concepts de la logique floue, des réseaux de neurones et des algorithmes génétiques. Commander un robot, c’est lui permettre d’atteindre un état désiré ou de réaliser une tâche bien spécifique dans un environnement réel. Cette opération est très délicate, à cause des perturbations dues à l’environnement, et de la structure complexe du robot qui mène à des équations dynamiques non-linéaire et fortement couplées, de plus les paramètres d’inertie dépendent de la charge qui est souvent inconnue. Pour toutes ces raisons, il est important d’envisager l’application de techniques de techniques de techniques robustes. Plusieurs méthodes sont rencontrées dans la littérature, la commande adaptative, la commande en mode glissant, la commande floue etc. Les régulateurs classiques (à action proportionnelle, intégrale et dérivée) ont donnée des résultats satisfaisants dans le contrôle des robots manipulateurs, notamment lorsque la partie commandée est soumise à des perturbations, et à des variations de paramètres relativement faibles. Néanmoins ils présentent des inconvénients, parmi lesquels la nécessité d’une analyse et d’une modélisation approfondie du système à réguler. Dans le cas contraire, lorsque les exigences sur la précision et autres caractéristiques de la dynamique du système bouclé sont trop strictes, on doit faire appel à des commandes plus performantes. Les commandes basées sur les concepts de l’intelligence artificielle ont pu surmonter l’inconvénient d’une analyse et d’une modélisation approfondie du système à régler en utilisant une base de connaissance basée sur un expert du système. Pour réaliser une commande d’un bras manipulateur en mouvement avec une grande vitesse, les deux points suivants sont les principaux objectifs pour les conceptions qui ont à choisir une loi de commande: - Eviter les calculs complexes pour la compensation de la non-linéaire. - Robustesse de la commande du manipulateur vis-à-vis des variations des paramètres inconnu ou des erreurs de la modélisation. Les équations dynamiques du robot sont non linéaires et couplées, de plus, les paramètres d’inertie dépendent de la charge qui est souvent inconnue, enfin, dans les équations figurent de nombreuses non-lin »aires qui sont soit inhérentes au système soit apparaissant en cours d’utilisation (retard pur, hystérésis, frottement complexe).fr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherUniv.Blida 1fr_FR
dc.subjectCommandes robustes-
dc.subjectStructure variable-
dc.subjectCommande floue optimisée-
dc.titleApplication de deux commandes robustes: la commande à structure variablefr_FR
dc.title.alternativeLa commande floue optimisée par un algorithme génétique à un robot manipulateurfr_FR
dc.typeThesisfr_FR
Collection(s) :Thèse de Magister

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