Commande floue et commande neuronale

Code UE : AUT214

  • Cours
  • 6 crédits

Responsable national

Responsable opérationnel

Public et conditions d'accès

Avoir obtenu l'UE d'Automatisme AUT104 ou posséder des connaissances équivalentes.

Objectifs pédagogiques

Présenter les méthodes et outils nécessaires à l'intégration de la logique floue et des réseaux de neurones dans les schémas d'identification et de commandes de processus industriels. Donner une base théorique indispensable à la compréhension de ces approches et à leur utilisation dans les phases d'analyse, de synthèse et de mise en oeuvre.

Compétences visées

Maîtrise des techniques permettant l'automatisation des procédés industriels.

Contenu

Commande floue des processus
Introduction à la logique floue.
·Concept de sous-ensembles flous - Opérations sur les sous-ensembles flous - Relations floues - Opérations sur les relations floues - graphes flous - Implications floues - variables et grandeurs linguistiques - Inférences floues.
Commande floue.
·Principe et typologie d'un contrôleur flou - Règles d'expertise et techniques de raisonnement - Fuzzification-défuzzication - Réglage d'un contrôleur flou- Liens entre contrôleurs flous et traditionnels - stabilité d'un contrôleur flou - Identification et commande - Limites d'un contrôleur flou - Exemples d'application et mise en oeuvre sur ordinateur.
Identification et commande neuronale des processus
Introduction aux réseaux de neurones.
·Inspiration biologique - Neurones formels - Domaines d'application.
Réseaux de neurones formels.
·Architectures - Apprentissage - Propriétés - Domaines d'application des différents types de réseaux - Exemples.
Application à l'identification et à la commande.
·Architectures utilisées - Algorithmes d'apprentissage - Méthodes d'identification des systèmes par les réseaux de neurones - Réseaux de neurones dans les schémas de commande - Exemples.
Exemples d'applications industrielles et mise en oeuvre sur calculateur

Bibliographie

  • W. T. MILLER et al : Neural networks for control (MIT Press).
  • H.J. ZIMMERMANN : Fuzzy sets theory and its application (KAP).
  • D. DRAIANKOV et al : An introduction to fuzzy control (Springer Verlag).
  • H. BUHLER : Réglage par logique floue (EPFL).
  • J. HERTZ et al : Introduction to the theory of neural computation (Addison Weslay).
  • R. R. Yager et D. T. Filev : Essentials of Fuzzy Modeling and Control (Wiley Interscience)

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  • Enseignée en formation présentielle ou partiellement à distance : Paris, Provence -Alpes- Côte d'Azur
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    EPN03 - Easy
    75141 Paris Cedex 03
    Tel :01 40 27 24 81
    Perig BOUJU

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