| Titre : | Commande toléronte aux défauts en utilisant les résaux de neurones artificiels et les systèmes d'inférence floue |
| Auteurs : | Mohammed Said Achbi, Auteur ; Salah Eddine Zouzou, Directeur de thèse |
| Type de document : | Monographie imprimée |
| Editeur : | Biskra [Algerie] : Université Mohamed Kheider, 2012 |
| Format : | 143p / 30cm |
| Accompagnement : | CD |
| Langues: | Français |
| Langues originales: | Français |
| Mots-clés: | الـعصبيــةالاصطناعيـــة، وأنظمــة الاستــدلال الغــامـض.الـتحـكــــم المتحمــل للأعـطـاب، الكشـف، الـتشخيـص، توليـد البـواقـي، الـنمـذجــة، الشبكــات Commande tolérante aux défauts,modélisation,génération des résidus,détection,diagnostic,réseaux de neurones artificiels,systèmes d’inférence floue. |
| Résumé : |
التحكم المتحمل للأعطاب يستند على دمج تقنيات التشخيص و التحكم للتكفل الفعال بالأعطاب. تشخيص الأعطاب له أهمية كبرى
في الأنظمة الصناعية. الاكتشاف المبكر لتوارد الأعطاب أمر حاسم لتفادي الكوارث البيئية، انخفاض الجودة، انخفاضالمردود،وكذلك لضمان سلامة الأشخاص واستمرارية الأجهزة. إن الهدف من هذا العمل هو طرح إستراتيجية تحكم متحمل للأعطاب تعتمد أساسا على استخدام الشبكات العصبية الاصطناعيةوأنظمة الاستدلال الضبابي. هاتان الطريقتان يمكن استعمالهما في الجانب التشخيصي وذلك لتمثيل العمل العادي للظاهرة وتصنيف الأعطاب و في جانب التحكم لاختيار الدور بعد ظهور الأعطاب وانتقاء التحكم المناسب. قمنا بمحاكاة هذه الإستراتيجية على نظام هيدروليكي/حراري وذلك للتعويض عن أي أعطاب محتملة من نوع فقدان الفعالية للمنفذات. وتؤكد النتائج فعالية هذا الأسلوب من التعامل والإلغاء التلقائي للآثار الحتمية المرتبطة بظهور العيوب. La commande tolérante aux défauts est basée sur l’association de techniques de diagnostic et de commande afin de prendre efficacement en charge les défauts. Le diagnostic des défauts a une grande importance pratique dans les systèmes industriels. La détection précoce de l’occurrence du défaut est critique en évitant les dégâts écologiques, la détérioration de produit, la dégradation de performance et la dégradation importante à l’équipement et la sécurité des personnes, et même la perte de vie. L'objectif de ce travail est de proposer une stratégie de commande tolérante aux défauts basée sur l’utilisation des réseaux de neurones artificiels et des systèmes d’inférence floue. Ces méthodes peuvent être utilisées dans la partie de diagnostic pour la modélisation du fonctionnement normal du processus et la classification des défauts et dans la partie commande pour le choix des nouveaux objectifs après l’appariation des défauts et la sélection de la commande appropriée. Une simulation de cette stratégie sur un système hydraulique/thermique a été faite afin de compenser les éventuels défauts de type pertes d’efficacité d’actionneurs. Les résultats obtenus confirment l’efficacité de cette méthode de s’accommoder automatiquement et d’annuler les effets fatals liés à l’appariation des défauts. Commande tolérante aux défauts, modélisation, génération des résidus, détection, diagnostic, réseaux de neurones artificiels, systèmes d’inférence floue. |
| Sommaire : |
Liste des figures.
Introduction générale1 Chapitre I Introduction au diagnostic des défauts I.1.Introduction…3 I.2.Terminologie…3 I.3.Classification des défauts…5 I.3.1.Selon leurs types…5 1)Les défauts actionneurs.5 2)Les défauts capteurs…6 3)Les défauts systèmes… 6 I.3.2. Selon leurs caractéristiques temporelles…7 1)Les biais (abrupts)…7 2)Les valeurs aberrantes (intermittentes)…7 3)Les dérives (graduels)…7 I.3.3.Selon leurs influence…8 I.4.Modélisation des défauts.8 I.4.1.Défauts multiplicatifs…9 I.4.2.Défauts additifs…10 I.5.Le diagnostic des défauts…11 I.6.Différentes étapes de diagnostic…12 I.7.Classification des méthodes de diagnostic13 I.7.1.Méthodes de diagnostic sans modèle…15 I .7.1.1.Diagnostic par outils statistiques…15 1)Test de franchissement de seuils…15 2)Test de moyenne.15 3)Test de variance…15 I .7.1.2.Diagnostic par outils symboliques…16 1)Méthodes à base de modèles comportementaux…16 2)Méthodes de reconnaissance de formes…16 3)Méthodes à base de modèles explicatifs…17 I.7.2.Méthodes de diagnostic avec modèle…17 I.7.2.1.Méthodes de diagnostic par modélisation fonctionnelle et matérielle…17 I.7.2.2.Méthodes de diagnostic par modélisation physique…17 1)Redondance physique…18 2)Redondance Analytique…18 3)Méthodes d’estimation paramétrique…19 I.8.Procédure de diagnostic a base de modèle…19 I.8.1.Génération de résidus…20 I.8.2.Prise de décision…21 I.9.Critères de performance d’un système de diagnostic…22 I.10.Conclusion…23 Chapitre II:Commande tolérante aux défauts II.1.Introduction…24 II.2.Positionnement du problème…24 II.3.Diagnostic et la tolérance aux défauts…25 II.4.Fondements et motivations…26 II.5.Classification des approches FTC…27 II.5.1. Approches Passives..28 II.5.2. Approches actives…28 II.6.Différentes méthodes FTC…30 II.6.1.Techniques FTC passives…30 II.6.2. Techniques FTC actives…31 1)Méthode de la pseudo inverse 31 2)Méthode de placement de structure propre…33 3)Loi de commande par séquencement…33 4)Approches par modèles de référence…34 5)Méthode basée sur banc de régulateurs…35 6)Commande adaptative…36 7)Commande prédictive…36 8)Linéarisation par retour…37 9)Commande multi-modèle…37 10)Système expert…38 11)Approches basées sur la modélisation LPV…38 12)Neuro-Floue…39 II.7.Conclusion…39 Chapitre III:Modélisation par réseaux de neurones artificiels et la logique floue III.1.Introduction…40 III.2.Modélisation par réseaux de neurones…40 III.2.1.Architectures neuronales utilisées en modélisation…41 1)Le Perceptron Multi-Couche 'PMC'41 2)Réseaux à Fonctions de Bases Radiales 'RBF'…42 3)Réseaux récurrents.43 III.2.2.Stratégies de modélisation neuronale.44 1)Modèle "boîte noire"44 2)Modèle "boîte grise" ou "hybride".44 III.2.3.Conception d'un réseau de neurones.45 1)La création et le choix de la base de données.45 2)Choix de la structure.45Apprentissage.45Validation.46 III.3.Modélisation par logique floue.46 III.3.1.Différents types de modèles flous.47 III.3.1.1.Modèle flou de type Mamdani.48 III.3.1.2.Modèle flou relationnel.50 III.3.1.3.Modèle flou de type Takagi-Sugeno.51 III.3.2. Construction d’un modèle flou.53 III.4.Modélisation neuro-floue.54 III.4.1.Types des systèmes neuro-flous.55 III.4.1.1.Système neuro-flou coopératif.55 III.4.1.2.Système neuro-flou concurrent.56 III.4.1.3.Système neuro-flou hybride.56 III.4.2.Architectures neuro-floues57 1.Systèmes Neuro-Flous intégrés type Mamdani.57 2.Systèmes Neuro-Flous intégrés type Takagi-Sugeno.58 3.Système ANFIS.59 4.L’architecture FALCON…59 5.L’architecture NEFCON.60 6.L’architecture NEFCLASS.60 7.L’architecture NEFPROX.61 III.4.3.Méthodologie de modélisation neuro-floue..61Conclusion. Chapitre IV :Diagnostic et commande tolérante aux défauts neuro-flous IV.1.Introduction…63 IV.2.Modèles dynamiques non linéaires.63 Structure NARX.64 2)Structure NFIR.64 3)Structure NARMAX.64 4)Structure NOE.64 IV.3.Diagnostic des défauts neuro/flous.66 IV.3.1. Génération des résidus neuro-flous.67 IV.3.1.1.Génération des résidus à base de modèle neuronal.67 1)Réseaux de neurones dynamiques externes.69 2)Réseaux de neurones dynamiques internes.69 IV.3.1.2. Génération des résidus à base de modèle neuronal.70 IV.3.1.3.Génération des résidus à base de modèle neuro-flou.72 IV.3. 2.Evaluation des résidus.73 IV.3.2.1.Evaluation des résidus à base de modèle neuronal.74 1)Structure de réseaux multiples.74 2)Classificateur de Kohonen.75 IV.3.2.2.Evaluation des résidus à base de modèle flou.76 1)Classification floue.76 2)Seuil adaptatif flou.77 3)Raisonnement flou.79 IV.3.2.3.Evaluation des résidus à base de modèle neuro-flou.80 1)Première architecture neuro-floue.80 2)Seconde architecture neuro-floue.81 3)Troisième architecture neuro-floue.81 IV.4.Exemple de diagnostic. IV.5.Conclusion. Chapitre V : Application de la commande tolérante aux défauts V.1.Introduction. V.2.Commande tolérante aux défauts…101 V.3.Description et modélisation.104 1.Description du système.104 2.Modélisation du système.105 V.3.Modélisation du système. V.4.Résultats de simulation. 1)La 1ère situation : Diagnostic aux défauts.111 2)La 2ème situation : Commande tolérante aux défauts.130 V.5 . Conclusion.. Conclusion générale…140 Annexe.142 Bibliographie. |
Disponibilité (1)
| Cote | Support | Localisation | Statut | Emplacement | |
|---|---|---|---|---|---|
| TH/0242 | Mémoire de magistere | BIB.FAC.ST. | Empruntable | Salle de mémoires et de théses |
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