Commande non linéaire des systèmes incertains / Belkheiri, Mohammed (2008) 

Public ISBD 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 - 139 Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Commande non linéaire  Systèmes incertains Réseaux de neurones artificiels Backstepping Stabilité 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 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.

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Spécialité	Etat_Exemplaire
D002208A	D002208	Papier + ressource électronique	Bibliothèque Annexe	Thèse de Doctorat	Disponible	Automatique	Consultation sur place/Téléchargeable
D002208B	D002208	Papier + ressource électronique	Bibliothèque Annexe	Thèse de Doctorat	Disponible	Automatique	Consultation sur place/Téléchargeable

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