Intégration des techniques floues dans la modélisation, l'identification et la commande des systèmes non-linéaires et Multivariables.

Abstract

Les travaux de recherche présentés dans cette thèse ont pour but de traiter le problème de poursuite des systèmes non linéaires incertains et perturbés. La majorité des systèmes n’ont pas de modèle mathématique, ou ont un modèle mal connu et fortement non linéaire, ce qui rend la génération de la commande très difficile et parfois impossible. Pour résoudre ce problème nous développons dans cette thèse les approches de commande adaptative directe et indirecte de la logique floue, à savoir le modèle nominal du système qui sera complètement modélisé et intégré dans la loi de commande proposée en générant un contrôleur flou indirect, ou visant à estimer directement la loi de commande, en générant un régulateur flou direct. Le travail présenté dans cette thèse porte essentiellement sur les deux parties suivantes : -La résolution du problème de poursuite de deux systèmes non linéaires multi-entrées multi-sorties (MIMO), en générant une nouvelle structure de commande adaptative et robuste, basée sur l’approche directe et indirecte de la logique floue. -Développer d’une nouvelle structure de commande adaptative floue indirecte et robuste, capable de surmonter le problème de la différence de phase « Reaching » phase dans le régime transitoire. Dans la première partie nous proposons une structure de commande floue, pour traiter le problème de poursuite du robot à deux articulations, et du système à trois réservoirs où le modèle nominale de chaque procédé est considéré incertain et perturbé. Dans la deuxième partie nous développons une nouvelle structure de commande adaptative floue indirecte, pour une classe de système (SISO) non linéaire et perturbé. La structure de la commande proposée dans cette partie, porte essentiellement sur la modification de l’erreur de la sortie, en se basant sur la technique floue de Mamdani pour assurer le compromis entre la performance de poursuite par H∞ et le gain élevé à l’entrée de commande. Pour compenser les erreurs de modélisation floue et surmonter le problème des perturbations externes, nous avons ajouté un terme de robustesse. Ce terme est synthétisé par la technique de mode de glissement dans la première partie, et par l’approche H∞ dans la deuxième partie. Les paramètres du contrôleur flou sont ajustés en temps réel par des lois d’adaptations issues de l’étude de la stabilité au sens de lyapunov.