Conception Et Comparaison De Lois De Commande Adaptative Base De R Seaux De Neurones Pour Une Articulation Flexible Avec Non Lin Arit Dure
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Conception Et Comparaison De Lois De Commande Adaptative Base De R Seaux De Neurones Pour Une Articulation Flexible Avec Non Lin Arit Dure
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Author : Hicham Chaoui
language : fr
Publisher:
Release Date : 2002
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Sur La Commande Neuronale Adaptative De Syst Mes Non Lin Aires Affines
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Author : Hassen Mekki
language : fr
Publisher: Omniscriptum
Release Date : 2011-10
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Ce document s'int resse l'identification et la commande adaptative de syst mes non lin aires, par r seaux de neurones. L'approche de commande adopt e est la technique de lin arisation par retour (feedback linearization). Dans une premi re partie de ce document, un algorithme d'approximation stochastique pour l'ajustement des param tres du r seau a t utilis . Les r sultats de simulation prouvent que l'approche consid r e constitue une m thode int ressante pour viter le calcul des d riv es de la fonction co t. De plus, cette approche peut rem dier d'autres inconv nients du gradient, savoir sa lenteur autour du minimum. La seconde partie du livre introduit une nouvelle architecture de r seaux de neurones, savoir les r seaux de neurones structure variable (RNSV). Dans cette architecture le nombre de FBRs dans le r seau peut augmenter ou diminuer au cours du temps selon une strat gie de conception afin d' viter les probl mes de sur ou sous-dimensionnement du r seau. Une commande adaptative indirecte permettant l'annulation asymptotique et exacte des non-lin arit s a fait l'objet de la troisi me partie.
Implantation Sur Fpga D Une Loi De Commande Adaptative Neuronale Supervis E Pour Une Articulation Flexible
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Author : Hicham Chaoui
language : fr
Publisher:
Release Date : 2004
Implantation Sur Fpga D Une Loi De Commande Adaptative Neuronale Supervis E Pour Une Articulation Flexible written by Hicham Chaoui and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2004 with categories.
Methodes Connexionnistes Pour La Commande Des Systemes Non Lineaires
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Author : ABDELMOUMENE.. TOUDEFT
language : fr
Publisher:
Release Date : 1998
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CETTE THESE TRAITE DU PROBLEME DE LA COMMANDE CONNEXIONNISTE DE PROCEDES NON LINEAIRES. LA DIFFICULTE D'ETABLIR DES PREUVES DE STABILITE ET DE CONVERGENCE A EMPECHE LE DEVELOPPEMENT DE METHODES FIABLES DE RESOLUTION DE CE PROBLEME. POUR EXPLOITER LES CARACTERISTIQUES DES RESEAUX DE NEURONES SANS COMPLIQUER L'ETUDE DE LA STABILITE DU SYSTEME, NOUS AVONS PROPOSE UNE APPROCHE NEURO-ADAPTATIVE UTILISANT UN RESEAU DE NEURONES COMME CONTROLEUR EN BOUCLE OUVERTE POUR COMPENSER LES NON LINEARITES DU PROCEDE ET UN CONTROLEUR ADAPTATIF LINEAIRE EN BOUCLE FERMEE POUR TRAITER LES PERTURBATIONS. L'APPROCHE A ETE DEVELOPPEE GRADUELLEMENT ET MISE EN OEUVRE SUR UN MODELE DE SIMULATION D'UNE RIVIERE CONSTITUANT UN SYSTEME NON LINEAIRE, A PHASE NON MINIMALE, SOUMIS A DES PERTURBATIONS ET AYANT UN TEMPS DE RETARD VARIANT AVEC SON ETAT. CEPENDANT, L'APPROCHE PEUT ETRE APPLIQUEE DANS UN CADRE GENERAL. NOUS AVONS D'ABORD PROPOSE UN SYSTEME DE COMMANDE ADAPTATIF AVEC UN NEURONE LINEAIRE A UNE ENTREE ET UN BIAIS. LA FORMULATION SOUS FORME DE FONCTIONS DE TRANSFERT DE LA REGLE DE WIDROW-HOFF NOUS A PERMIS DE DETERMINER UNE REGLE D'AJUSTEMENT EN LIGNE DU PAS D'ADAPTATION ET DE REALISER UNE LINEARISATION PAR ADAPTATION DU SYSTEME DE COMMANDE, PERMETTANT AINSI UN TRAITEMENT ADEQUAT DES PERTURBATIONS AGISSANT SUR UN PROCEDE LINEAIRE CORRESPONDANT A UNE RIVIERE EN REGIME PERMANENT. LA CAPACITE DES RESEAUX DE NEURONES A CAPTER LA NATURE DES VARIATIONS DU TEMPS DE RETARD DU PROCEDE A ETE MISE EN EVIDENCE DANS UNE ETAPE PREALABLE A SA COMMANDE. NOUS AVONS ENSUITE PROCEDE A L'APPRENTISSAGE D'UN RESEAU DE NEURONES POUR COMMANDER LE PROCEDE EN BOUCLE OUVERTE. CE DERNIER AYANT UNE PHASE NON MINIMALE, NOUS AVONS DU PROPOSER ET COMPARER PLUSIEURS METHODES POUR ABOUTIR A UN CONTROLEUR ADEQUAT. POUR TRAITER LES PERTURBATIONS, NOUS AVONS AJOUTE, EN PARALLELE AVEC LE RESEAU DE NEURONES, UN CONTROLEUR ADAPTATIF LINEAIRE EN BOUCLE FERMEE. NOUS AVONS MONTRE EXPERIMENTALEMENT LA FAISABILITE DE L'APPROCHE ET AVONS PROPOSE UNE PREMIERE ETUDE DE LA STABILITE DU SYSTEME. LES HYPOTHESES RESTRICTIVES POSEES GAGNERAIENT A ETRE ASSOUPLIES ET LA ROBUSTESSE DU SYSTEME RESTE A EVALUER. FINALEMENT, NOUS AVONS PROPOSE PLUSIEURS VARIANTES DE L'APPROCHE D'APPRENTISSAGE DU RESEAU DE NEURONES CONTROLEUR ET AVONS MIS EN EVIDENCE LEURS APPORTS PAR DES ANALYSES THEORIQUES.
R Gulation De Syst Mes Contr L S Avec Contraintes Sur L Tat Par R Seaux De Neurones
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Author : Nicolas Seube
language : fr
Publisher:
Release Date : 2019
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L'objet de cette thèse est la construction de règles d'apprentissage pour des réseaux de neurones, dans le but de réguler des systèmes soumis à des contraintes d'état. Dans un premier temps, on considère les réseaux de neurones comme des systèmes contrôlés par des matrices synaptiques, et l'on montre que les règles d'apprentissage classiques s'expriment simplement à l'aide du produit tensoriel d'operateurs linéaires. Ensuite, on construit des règles d'apprentissage pour le contrôle de systèmes par réseaux de neurones. Trois classes de règles sont alors proposées. Les deux premières (retro propagation dynamique (RPD) et retro propagation dynamique uniforme (RPDU) sont basées sur des procédures de minimisation complexes d'un critère défini dans l'espace des états du système contrôle, traduites dans l'espace des matrices synaptiques du réseau de neurones effectuant la fonction de régulation du système. La troisième règle (la règle d'apprentissage adaptative lourde (AL) sera interprétée comme une règle de Hebb continue. Cette règle est basée sur un théorème concernant l'apprentissage adaptatif de lois de commande par réseau de neurones, lui-même basé sur le théorème de viabilité. Des résultats numériques seront présentes pour les trois classes d'algorithmes.
Les R Seaux De Neurones Affin S Et Leur Application La Commande Automatique Du Vol
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Author : Tsurng-Jehng Shen
language : fr
Publisher:
Release Date : 1995
Les R Seaux De Neurones Affin S Et Leur Application La Commande Automatique Du Vol written by Tsurng-Jehng Shen and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 1995 with categories.
L'OBJECTIF DE CETTE THESE VISE A ETENDRE L'APPLICABILITE DE LA THEORIE DE LA COMMANDE NON-LINEAIRE INVERSE PAR UTILISATION DES RESEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS. DANS CE CADRE, ON S'INTERESSE PLUS PARTICULIEREMENT AU PILOTAGE ET AU SUIVI DE TRAJECTOIRES POUR LES AERONEFS. AINSI DANS UNE PREMIERE ETAPE, NOUS ETUDIONS LA TECHNIQUE DE LINEARISATION ENTREE-SORTIE (COMMANDE NON-LINEAIRE INVERSE) APPLIQUEE A LA POURSUITE ASYMPTOTIQUE DE TRAJECTOIRES DE REFERENCE ET LES PRINCIPAUX RESULTATS THEORIQUES SONT MIS EN EVIDENCE PAR APPLICATION DE CETTE TECHNIQUE AU PILOTAGE AUTOMATIQUE D'UN AVION. COMPTE TENU DES LIMITATIONS PRATIQUES DE CETTE APPROCHE, L'UTILISATION DES RESEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS POUR LA MODELISATION DU SYSTEME A COMMANDER EST ETUDIEE. UNE NOUVELLE ARCHITECTURE, LES RESEAUX DE NEURONES AFFINES, ET SON ALGORITHME D'APPRENTISSAGE ASSOCIE, SONT DEVELOPPES POUR ETENDRE L'APPLICABILITE DE LA TECHNIQUE DE LINEARISATION ENTREE-SORTIE AUX SYSTEMES POUR LESQUELS ON NE DISPOSE PAS D'UN MODELE ANALYTIQUE COMPLET. FINALEMENT UNE NOUVELLE TECHNIQUE DE COMMANDE, LA COMMANDE INVERSE NEURONALE QUI EST BASEE SUR LA COMMANDE INVERSE NON-LINEAIRE ET L'UTILISATION DES RESEAUX DE NEURONES AFFINES, EST APPLIQUEE A LA COMMANDE AUTOMATIQUE DU VOL D'UN AVION POUR L'ATTERRISSAGE ET LE SUIVI DE TRAJECTOIRES EVOLUTIVES
Les R Seaux De Neurones Pour La Mod Lisation Et La Commande Des Proc D S Biotechnologiques
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Author :
language : fr
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Release Date : 2000
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Dans ce travail nous réalisons une étude sur l'utilisation de réseaux de neurones pour la modélisation, la classification et la prédiction appliquées aux procédés de fermentation. Les modèles de type boîte noire (et nous classifions ici les réseaux de neurones) sont utiles pour la modélisation des procédés ou des phénomènes pour lesquels des modèles analytiques ne peuvent pas être déduits à partir de considérations physiques. Parmi les avantages des modèles neuronaux par rapport aux autres modèles boîte noire, nous mentionnons le fait qu'ils sont des approximateurs universels, leurs fonctions de base sont adaptatives, leur structure répétitive permet une facile implémentation logicielle et matérielle et ils ont la propriété de la régularisation implicite. Ceux-ci, combinés avec les caractéristiques de procédés biologiques (procédés non-linéaires et non-stationnaires dont la dynamique et peu connue), fournissent la raison pour laquelle les réseaux de neurones sont un outil très apprécié pour la modélisation des procédés biologiques, ou des procédés de fermentation, dans notre cas. Nous avons donc utilisé des structures de modèles neuronaux déjà existants et proposé aussi de nouvelles structures pour les cas ciblés de fermentations alcoolique et lactique. Nous présentons deux approches pour la caractérisation de la dynamique d'un procédé de fermentation: la modélisation du taux de croissance en biomasse, le paramètre dynamique principal du procédé et la caractérisation globale du type de la dynamique du procédé à l'aide d'un classifieur neuronal. Les deux approches sont testées en simulation et sur des données expérimentales pour une fermentation lactique et une fermentation alcoolique. La caractérisation globale de la dynamique d'un procédé de fermentation représente un outil potentiel pour la supervision des procédés en détectant les changements dans la dynamique du système où une aide à la modélisation des procédés de fermentation en mode discontinu. Nous avons considéré aussi la prédiction de la biomasse pour une fermentation en mode continu et les modèles neuronaux de prédiction ont été testés dans une stratégie de commande prédictive. Les résultats sont comparés avec la même stratégie prédictive mais utilisant une approche adaptative et l'approche neuronale a un succès incontestable pour les cas ou la dynamique du procédé change dans le temps. Finalement nous nous sommes intéressés à la prédiction du quotient respiratoire, proposant un modèle neuronal de prédiction. Il est réalisé en vue d'une commande prédictive du procédé pour la maintenance d'un certain régime de fonctionnement (oxydatif ou fermentaire).
Reseaux De Neurones Pour Le Filtrage Adaptatif L Identification Et La Commande De Processus
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Author : OLIVIER.. NERRAND
language : fr
Publisher:
Release Date : 1992
Reseaux De Neurones Pour Le Filtrage Adaptatif L Identification Et La Commande De Processus written by OLIVIER.. NERRAND and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 1992 with categories.
LA PRESENTE THESE ENTRE DANS LE CADRE D'UN EFFET DE CLARIFICATION DES RELATIONS CONCEPTUELLES QUI EXISTENT ENTRE L'APPRENTISSAGE DES RESEAUX DE NEURONES FORMELS, L'ADAPTATION DES FILTRES DANS LE DOMAINE DU TRAITEMENT DU SIGNAL, L'IDENTIFICATION ET LA COMMANDE DE PROCESSUS NON LINEAIRES EN AUTOMATIQUE. NOUS PROPOSONS EGALEMENT UNE REPRESENTATION ORIGINALE ET TRES GENERALE DES RESEAUX DE NEURONES FORMELS A TEMPS DISCRET, EN INTRODUISANT LA NOTION DE SYNAPSE A RETARD. NOUS AVONS DEVELOPPE UN ENSEMBLE D'ALGORITHMES TRES GENERAUX PERMETTANT D'EFFECTUER L'APPRENTISSAGE DE RESEAUX DE NEURONES (BOUCLES OU NON) UTILISES EN TANT QUE FILTRES, MODELES PREDICTIFS OU CORRECTEURS DANS DES SYSTEMES DYNAMIQUES NON LINEAIRES. L'UTILISATION DE CES ALGORITHMES EST ILLUSTREE DE FACON DETAILLEE SUR DES EXEMPLES