| Titre : | Bioréacteur de fermentation : applications d'une commande neuro-floue et d'un PI calculé à base d'un contrôleur à modèle interne | | Type de document : | texte imprimé | | Auteurs : | Hind Gacem, Auteur ; Rachid Illoul, Directeur de thèse | | Editeur : | [S.l.] : [s.n.] | | Année de publication : | 2010 | | Importance : | 117 f. | | Présentation : | ill. | | Format : | 30 cm. | | Accompagnement : | 1 CD-ROM. | | Note générale : | Mémoire de Projet de Fin d'Etudes: Automatique: Alger, Ecole Nationale Polytechnique: 2010
Bibliogr. [5] f. | | Langues : | Français (fre) | | Mots-clés : | Fermentation
Bioréacteur PI linéaire
Commande à modèle interne
Réseaux de neurones
Systèmes flous
Systèmes neuro-flou | | Index. décimale : | PA01410 | | Résumé : | L'objectif de cette étude consiste en la détermination de la loi de commande, réalisant les performances exigées et la robustesse, à appliquer au processus de fermentation continue d’acide lactique. Ce processus est caractérisé par sa dynamique très lente. Son état peut être entrainé facilement et de manière irréversible vers le lessivage. Il se caractérise, aussi, par l’obtention d’une même valeur de sortie (productivité), pour deux valeurs de commande (taux de dilution) différentes.
Dans ce travail, nous proposons deux lois de commandes, PI linéaire, PI neuro-flou. Pour chacune des lois de commande le test de performances et de robustesse se fait par simulation sur le modèle établi dans le chapitre II. La première loi de commande, proposée, est le PI linéaire à base d’IMC. C’est la plus simple à calculer et à implémenter pratiquement. Mais les tests d’évaluations montrent que ce contrôleur n’est pas robuste. Il Peut entrainer le système vers le lessivage, si le point de fonctionnement est différent du point d’équilibre, pour lequel ce PI a été calculé. La deuxième loi de commande, calculée indépendamment du modèle du système, et basée sur l’hybridation de deux approches d’intelligence artificielle, est le contrôleur neuro-flou. C’est le plus complexe, et le plus exigeant en termes d’implémentation pratique. Les simulations d’évaluation, de ce contrôleur, montrent que celui-ci réalise les meilleures performances, et qu’il est très robuste aux variations paramétriques. La sortie considérée est la productivité commandée par le taux de dilution. |
Bioréacteur de fermentation : applications d'une commande neuro-floue et d'un PI calculé à base d'un contrôleur à modèle interne [texte imprimé] / Hind Gacem, Auteur ; Rachid Illoul, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2010 . - 117 f. : ill. ; 30 cm. + 1 CD-ROM. Mémoire de Projet de Fin d'Etudes: Automatique: Alger, Ecole Nationale Polytechnique: 2010
Bibliogr. [5] f. Langues : Français ( fre) | Mots-clés : | Fermentation
Bioréacteur PI linéaire
Commande à modèle interne
Réseaux de neurones
Systèmes flous
Systèmes neuro-flou | | Index. décimale : | PA01410 | | Résumé : | L'objectif de cette étude consiste en la détermination de la loi de commande, réalisant les performances exigées et la robustesse, à appliquer au processus de fermentation continue d’acide lactique. Ce processus est caractérisé par sa dynamique très lente. Son état peut être entrainé facilement et de manière irréversible vers le lessivage. Il se caractérise, aussi, par l’obtention d’une même valeur de sortie (productivité), pour deux valeurs de commande (taux de dilution) différentes.
Dans ce travail, nous proposons deux lois de commandes, PI linéaire, PI neuro-flou. Pour chacune des lois de commande le test de performances et de robustesse se fait par simulation sur le modèle établi dans le chapitre II. La première loi de commande, proposée, est le PI linéaire à base d’IMC. C’est la plus simple à calculer et à implémenter pratiquement. Mais les tests d’évaluations montrent que ce contrôleur n’est pas robuste. Il Peut entrainer le système vers le lessivage, si le point de fonctionnement est différent du point d’équilibre, pour lequel ce PI a été calculé. La deuxième loi de commande, calculée indépendamment du modèle du système, et basée sur l’hybridation de deux approches d’intelligence artificielle, est le contrôleur neuro-flou. C’est le plus complexe, et le plus exigeant en termes d’implémentation pratique. Les simulations d’évaluation, de ce contrôleur, montrent que celui-ci réalise les meilleures performances, et qu’il est très robuste aux variations paramétriques. La sortie considérée est la productivité commandée par le taux de dilution. |
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