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Journal Européen des Systèmes Automatisés

1269-6935
Revues des Systèmes
 

 ARTICLE VOL 38/1-2 - 2004  - pp.125-143  - doi:10.3166/jesa.38.125-143
TITRE
Commande prédictive à modèle neuronal

RÉSUMÉ
La commande prédictive est devenue actuellement un outil précieux de commande dans divers domaines. Elle est largement étudiée et bien connue dans le cas des systèmes linéaires. L'extension de cette technique à la commande des systèmes non linéaires a récemment fait l'objet de plusieurs travaux de recherches et plusieurs algorithmes, en particulier ceux utilisant la logique floue et les réseaux de neurones, ont été proposés. Dans cet article, nous présentons une méthode pour la commande prédictive sans contraintes des systèmes non linéaires. Cette méthode utilise un modèle neuronal et s'appuie, dans le calcul analytique de la loi de commande, sur l'idée de la décomposition de la réponse totale du système en deux composantes : la réponse libre et la réponse forcée. Les différentes étapes de conception du contrôleur sont données, ainsi qu'une application mettant en évidence les performances de la méthode est envisagée.


ABSTRACT
The predictive control has become currently a precious tool for control in various domains. It is largely studied and well known in the case of linear systems. The extension of this technique for the control of nonlinear systems has recently been the subject of many researches, and several algorithms were proposed, particularly those using fuzzy logic and neural networks. In this work we present a method of nonlinear unconstrained predictive control that uses a neural model. This method is based on the idea of the decomposition of the total response into tow components: free response and forced response, such decomposition allows the analytical calculation of the control law. The various stages of the design of the controller are given, as well as an application highlighting the performances of the method is considered.


AUTEUR(S)
Kamel KARA, Mohamed Laid HADJILI, Vincent WERTZ, Khier BENMAHAMMED

MOTS-CLÉS
commande prédictive, modélisation, systèmes non linéaires, réseaux de neurones.

KEYWORDS
Predictive Control, Modeling, Nonlinear Systems, Neural Networks.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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