Commande des systèmes dynamiques linéaires et non linéaires par la stratégie prédictive
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Date
2006
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Abstract
La notion de prédiction se voit de plus en plus importante dans la commande des
systèmes automatiques, les décisions à prendre selon un comportement futur prédit.
Dans cette optique, le travail présenté dans cette thèse s’articule autour d’une stratégie
de commande utilisant un modèle de prédiction.
Le but de cette thèse est de développer des techniques de commande prédictive pour les
systèmes dynamiques linéaires et non linéaires. D’abord, il est énoncé la loi de
commande prédictive généralisée pour les systèmes linéaire ainsi que ses différentes
caractéristiques. Ensuite, la version non linéaire de cette stratégie de commande est
introduite. En effet, deux approches de la commande prédictive non linéaire sont
présentées, la première est basée sur l’exploitation du prédicteur neuronal à un pas
dans le calcul des prédictions, et la seconde est fondée sur l’utilisation d’un réseau de
neurones comme extracteur de modèle linéaire autour d’un (ou plusieurs) point(s) de
fonctionnement.
Enfin, dans le cadre de la lutte contre les accidents de la route, cette loi de commande
prédictive est appliquée à une plateforme mobile d’un simulateur de conduite, conçu
pour développer les réflexes chez les conducteurs dans les diverses situations de
conduite. Les performances de cette loi de commande sont évaluées par simulation en
exploitant des données réelles du véhicule.