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Auteur KHARROUBI Larbi
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Faire une suggestion Affiner la rechercheContribution à la Modélisation et à la Commande Intelligente d’un Système Chariot-Pendule / KHARROUBI Larbi
Titre : Contribution à la Modélisation et à la Commande Intelligente d’un Système Chariot-Pendule Type de document : document électronique Auteurs : KHARROUBI Larbi, Auteur Année de publication : 2016/2017 Importance : 162 p. Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Electronique:AUTOMATIQUE Mots-clés : Système chariot-pendule Systèmes non linéaire et linéaire Représentation d’état non linéaire et linéaire Contrôleurs flous Contrôleurs flous à deux entrées Système inférence floue Indices d'intégration d’erreur Algorithmes génétiques Résumé : Ce travail de recherche concerne la modélisation et la commande intelligente d’un système chariot-pendule. Dans un premier temps, nous proposons et nous validons un modèle d’espace d’état non linéaire fidèle pour un système chariot-pendule. Puis, les équations différentielles décrivant le comportement non linéaire du système considéré ont été linéarisées autour des points de fonctionnement du pendule. Dans ce cas, les fonctions de transfert et les représentations d’état linéaires ont été également établies. Ensuite, nous présentons plusieurs stratégies de contrôle flou, associées aux modèles linéaire et non linéaire du système considéré, afin de stabiliser et de contrôler, à la fois, l'angle du pendule en position verticale et la position du chariot dans une position désirée. Ces stratégies reposent sur deux contrôleurs flous séparés, ayant les mêmes caractéristiques. Pour atteindre cet objectif, nous avons utilisé plusieurs structures de contrôleurs flous à deux entrées, telles que FPD, FPI, FPI+FPD et FPID, conçu par deux systèmes d'inférence floue de base, à savoir, Mamdani ou Takagi-Sugeno d'ordre zéro. L'efficacité des différentes stratégies a été testée et comparée à l'aide de plusieurs indices d'intégration d’erreur, comme: IAE, ISE, ITAE, ITSE et ISTE. Les résultats de simulation obtenus ont permis de retenir les meilleures stratégies associées aux modèles linéaire et non linéaire du système considéré. Dans un second temps, ces stratégies retenues sont optimisées en utilisant les algorithmes génétiques standards. Les nombreux tests que nous avons effectués ont montrés la robustesse de ces stratégies floues optimisées. Directeur de thèse : NOUIBAT Wahid Contribution à la Modélisation et à la Commande Intelligente d’un Système Chariot-Pendule [document électronique] / KHARROUBI Larbi, Auteur . - 2016/2017 . - 162 p. + CD.
Langues : Français (fre)
Catégories : Electronique:AUTOMATIQUE Mots-clés : Système chariot-pendule Systèmes non linéaire et linéaire Représentation d’état non linéaire et linéaire Contrôleurs flous Contrôleurs flous à deux entrées Système inférence floue Indices d'intégration d’erreur Algorithmes génétiques Résumé : Ce travail de recherche concerne la modélisation et la commande intelligente d’un système chariot-pendule. Dans un premier temps, nous proposons et nous validons un modèle d’espace d’état non linéaire fidèle pour un système chariot-pendule. Puis, les équations différentielles décrivant le comportement non linéaire du système considéré ont été linéarisées autour des points de fonctionnement du pendule. Dans ce cas, les fonctions de transfert et les représentations d’état linéaires ont été également établies. Ensuite, nous présentons plusieurs stratégies de contrôle flou, associées aux modèles linéaire et non linéaire du système considéré, afin de stabiliser et de contrôler, à la fois, l'angle du pendule en position verticale et la position du chariot dans une position désirée. Ces stratégies reposent sur deux contrôleurs flous séparés, ayant les mêmes caractéristiques. Pour atteindre cet objectif, nous avons utilisé plusieurs structures de contrôleurs flous à deux entrées, telles que FPD, FPI, FPI+FPD et FPID, conçu par deux systèmes d'inférence floue de base, à savoir, Mamdani ou Takagi-Sugeno d'ordre zéro. L'efficacité des différentes stratégies a été testée et comparée à l'aide de plusieurs indices d'intégration d’erreur, comme: IAE, ISE, ITAE, ITSE et ISTE. Les résultats de simulation obtenus ont permis de retenir les meilleures stratégies associées aux modèles linéaire et non linéaire du système considéré. Dans un second temps, ces stratégies retenues sont optimisées en utilisant les algorithmes génétiques standards. Les nombreux tests que nous avons effectués ont montrés la robustesse de ces stratégies floues optimisées. Directeur de thèse : NOUIBAT Wahid Exemplaires
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