Étude d’un drone ,analyse de commande par la méthode Neuro-Floue, simulation par Matlab/Simulink

Abstract

Résumé : Cette étude consiste à la modélisation dynamique d'un drone quadri-rotor F450 du CRTI Bousmail Tipaza. Ensuite nous consacrons une partie aux les réseaux de neurone artificiels et la logique floue (Neuro-Floue) ainsi que les avantages et les inconvénients des deux méthodes. La technique Neuro-Floue permet d'exploiter les capacités d'apprentissage des réseaux de neurones d'une part et les capacités de raisonnement de la logique floue d'autre part. Donc Il est considérablement pratique parce qu'elle intègre tous les avantages des deux algorithmes et rend le système entier plus robuste. Finalement nous appréhendons la simulation de notre système à savoir le drone quadri-rotor F450. La commande réalisée par les quatre régulateurs a eu un impact les uns sur les autres, or nous constatons que la commande par ANFIS est plus robuste et donne des meilleurs résultats par rapport à la régulation conventionnelle PID.

Abstract This study consists of the dynamic modeling of a F450 quad-rotor drone from the CRTI Bousmail Tipaza. Then we devote a part to the artificial neural networks and the fuzzy logic (Neuro-Fuzzy) as well as the advantages and disadvantages of the two methods. The neuro-fuzzy technique makes it possible to exploit the learning abilities of the neural networks on the one hand and the reasoning abilities of the fuzzy logic on the other hand. So it is considerably practical because it incorporates all the advantages of both algorithms and makes the entire system more robust. Finally we apprehend the simulation of our system, namely the quad-rotor drone F450. The control made by the four regulators had an impact on each other, but we note that the ANFIS control is more robust and gives better results compared to the conventional PID control.

ملخص : وتتكون هذه الدراسة من النمذجة الديناميكية لطائرة بدون طيار ذو أربع محركات F450 من مركز البحث بوسمعیل تیبازا۔ ثم نكرس جزءا من الشبكات العصبية الاصطناعية والمنطق غامض (العصبية الضبابي)، فضلا عن مزايا وعيوب الطريقتين. تقنية العصبية غامض يجعل من الممكن استغلال قدرات التعلم من الشبكات العصبية من ناحية وقدرات المنطق غامض من ناحية أخرى . لذلك فمن العملي إلى حد كبير لأنه يتضمن جميع مزايا كل من الخوارزميات ويجعل النظام بأكمله أكثر قوة. وأخيرا علينا أن نلقي القبض على محاكاة نظامنا، وهي F450 بدون طيار الدوار رباعية. كان للسيطرة التي قامت بها الجهات التنظيمية الأربعة تأثير على بعضها البعض، ولكننا نلاحظ أن السيطرة ANFIS أكثر قوة ويعطي نتائج أفضل مقارنة مع السيطرة PID التقليدية.