Modélisation et commande des robots manipulateurs par les outils de l’intelligence artificielle
No Thumbnail Available
Date
2015
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Les travaux présentés dans cette thèse de doctorat traitent la commande des robots
manipulateurs avec modèle dynamique incertain, dans l’objectif est de montrer que les
algorithmes de l’intelligence artificielle peuvent être utilisés pour modéliser la dynamique des
systèmes non linéaires avec modèle dynamique incertain et concevoir des structures de
commande stables et robustes. L’apport principal de cette étude réside dans le développement
de méthodologies de commande à base des approches neuro-floues. Ces approches combinent
les concepts de la logique floue et les réseaux de neurones artificiels pour constituer un
contrôleur intelligent hybride appelé ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System). On a
utilisé l’ANFIS pour la commande d’un bras manipulateur hydraulique à 6 ddl (FEEDBACK
HRA934). Nous proposons deux techniques de commande basée sur ANFIS : Commande
adaptative Neuro flou basé sur le calcul de couple (type PD), et la commande adaptative
Neuro flou direct type PD plus une correction intégrale. La technique la mieux adaptée à la
simulation sera appliqué à notre robot expérimental. Les résultats de simulation montrent que
la commande adaptative neuro flou direct type PD plus une correction intégrale donne de
meilleurs résultats