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Auteur Belkheiri, Mohammed
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Affiner la rechercheCommande non linéaire des systèmes incertains / Belkheiri, Mohammed
Titre : Commande non linéaire des systèmes incertains : application aux systèmes électromécaniques Type de document : texte imprimé Auteurs : Belkheiri, Mohammed, Auteur ; Boudjema, Fares, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2008 Importance : 139 f. Présentation : ill. Format : 30 cm Accompagnement : 1 CD-ROM. Note générale : Thèse de Doctorat: Automatique: Alger, Ecole Nationale Polytechnique: 2008
Bibliogr. f. 132 - 139Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Commande non linéaire ; Systèmes incertains ; Réseaux de neurones artificiels ; Backstepping ; Stabilité ; Systèmes électromécaniques Index. décimale : D002208 Résumé : Dans cette thèse, on présente les approches de commande basées sur le feedback des réseaux de neurones adaptatives qui augmentent un contrôleur backstepping applicable à une classe de systèmes non linéaires incertains.
La stabilité de l'architecture de contrôle proposée est assurée localement par une fonction de Lyapunov augmentée.
Il est robuste aux incertitudes paramétriques et les dynamiques non modélisées.
Un élément clé de ces approches est que l'ordre du système n'est pas besoin d'être connus.
Cette méthode est validée sur deux systèmes électromécaniques.
La première application consiste à utiliser la commande augmentée par les réseaux de neurones à fin de contrôler un système de freinage antiblocage ABS du laboratoire.
La seconde est une application de simulation sur une machine asynchrone.Commande non linéaire des systèmes incertains : application aux systèmes électromécaniques [texte imprimé] / Belkheiri, Mohammed, Auteur ; Boudjema, Fares, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2008 . - 139 f. : ill. ; 30 cm + 1 CD-ROM.
Thèse de Doctorat: Automatique: Alger, Ecole Nationale Polytechnique: 2008
Bibliogr. f. 132 - 139
Langues : Anglais (eng)
Mots-clés : Commande non linéaire ; Systèmes incertains ; Réseaux de neurones artificiels ; Backstepping ; Stabilité ; Systèmes électromécaniques Index. décimale : D002208 Résumé : Dans cette thèse, on présente les approches de commande basées sur le feedback des réseaux de neurones adaptatives qui augmentent un contrôleur backstepping applicable à une classe de systèmes non linéaires incertains.
La stabilité de l'architecture de contrôle proposée est assurée localement par une fonction de Lyapunov augmentée.
Il est robuste aux incertitudes paramétriques et les dynamiques non modélisées.
Un élément clé de ces approches est que l'ordre du système n'est pas besoin d'être connus.
Cette méthode est validée sur deux systèmes électromécaniques.
La première application consiste à utiliser la commande augmentée par les réseaux de neurones à fin de contrôler un système de freinage antiblocage ABS du laboratoire.
La seconde est une application de simulation sur une machine asynchrone.Exemplaires
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Spécialité Etat_Exemplaire D002208B D002208 Papier + ressource électronique Bibliothèque Annexe Thèse de Doctorat Disponible Automatique Consultation sur place/Téléchargeable D002208A D002208 Papier + ressource électronique Bibliothèque centrale Thèse de Doctorat Disponible Automatique Consultation sur place/Téléchargeable Documents numériques
BELKHEIRI.Mohammed.pdfURL
