Download or read book M thodologie de mod lisation et de commande par r seaux de neurones pour des dispositifs lectrotechniques non lin aires written by Christophe Forgez and published by . This book was released on 2013 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Le domaine de l'electrotechnique recele differents types de phenomenes non lineaires de par la construction et la constitution des machines ou leurs alimentations. Bon nombre de methodes capables de les traiter existent, mais souffrent de ne pas apporter de solutions universelles tant en modelisation qu'en commande les travaux rassembles dans ce memoire proposent un formalisme de modelisation et de commande de systemes electrotechniques en utilisant les reseaux artificiels de neurones. Nous nous sommes efforces d'appliquer les proprietes d'apprentissage des reseaux neuronaux a differents phenomenes rencontres en genie electrique, notamment en electromecanique et electromagnetisme, tout en evoquant leurs avantages et leurs limites. L'apprentissage permet de modeliser des caracteristiques lineaires, non lineaires ou discontinues, a partir d'echantillons de celles-ci, en utilisant des methodes d'optimisation non lineaires dont la plupart souffrent d'un cout exorbitant en temps de calculs. Pour pallier cet inconvenient majeur nous avons propose une methode dite d'initialisation basee sur une regression non lineaire. Celle ci permet entre autre d'optimiser la structure mathematique du reseau neuronal en fonction de la caracteristique a apprendre ce qui permet de reduire considerablement les temps d'apprentissage et d'augmenter la qualite de modelisation. Cette technique demontree et formalisee a ete mise en pratique sur differentes applications. Nous l'avons tout d'abord testee sur la modelisation d'inductances saturables ce qui a permis de soulever les problemes lies au cout et a la qualite des modeles. Au vue des bonnes performances, nous l'avons appliquee sur la modelisation de cycles majeurs d'hysteresis, puis sur des couples de charges mecaniques.

Download or read book La Commande Pr dictive Non Lin aire written by Zahir Ahmida and published by Omniscriptum. This book was released on 2011-06 with total page 140 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Ce livre est une contribution au th me de la commande pr dictive non lin aire r f renc e mod le et dans lequel sont adress es les probl matiques de l'identification par r seaux neuroniques, de la stabilit et de la poursuite des trajectoires dans l'espace d' tat. Concernant la mod lisation des syst mes dynamiques non lin aires, un algorithme bas sur les r seaux de neurones fonctions gaussiennes est pr sent et une technique pratique est propos e pour l'identification des mod les NARX et d'autres structures neuroniques r troaction externe, capables de restituer les propri t s dynamiques et de stabilit du syst me nonlin aire identifi . les caract ristiques dynamiques de ces structures neuroniques permettent leur int gration dans des sch mas de commande pr dictive non lin aire assurant la stabilit en boucle ferm e. La stabilisation de la poursuite des trajectoires dans l'espace d' tat est assur e par une architecture de commande caract re hybride: pr dictive-neuronique.

Download or read book Mod lisation et apprentissage des pr f rences par r seaux de neurones written by Kary Främling and published by Presses Academiques Francophones. This book was released on 2015-04-01 with total page 332 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La modelisation des preferences des decideurs pour des problemes de choix est l'objet principal de ce travail. Afin d'obtenir des modeles plus realistes, des fonctions de preference contextuelle sont presentees dans cet ouvrage. La complexite d'expression de telles fonctions est reduite par le recours a des techniques d'apprentissage automatique a partir de reseaux de neurones. L'identification des fonctions de preference est realisee par des reseaux de neurones, fondes sur les principes de la regression non lineaire, a partir d'exemples de decision. La visualisation de la fonction apprise et les indicateurs de precision, de sensibilite et de robustesse permettent au decideur d'estimer le moment d'arreter la recherche de solutions. Les fonctionnalites d'explication developpees dans ce travail permettent de justifier les recommandations du reseau neuronal, ce qui constitue un des grands defis du domaine de l'aide a la decision multicritere et des reseaux neuronaux. De telles explications facilitent la prise de decision car elles permettent aux decideurs de mieux comprendre et justifier les decisions."

Download or read book Sur la Commande Neuronale Adaptative de Syst mes Non Lin aires Affines written by Hassen Mekki and published by Omniscriptum. This book was released on 2011-10 with total page 144 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Ce document s'int resse l'identification et la commande adaptative de syst mes non lin aires, par r seaux de neurones. L'approche de commande adopt e est la technique de lin arisation par retour (feedback linearization). Dans une premi re partie de ce document, un algorithme d'approximation stochastique pour l'ajustement des param tres du r seau a t utilis . Les r sultats de simulation prouvent que l'approche consid r e constitue une m thode int ressante pour viter le calcul des d riv es de la fonction co t. De plus, cette approche peut rem dier d'autres inconv nients du gradient, savoir sa lenteur autour du minimum. La seconde partie du livre introduit une nouvelle architecture de r seaux de neurones, savoir les r seaux de neurones structure variable (RNSV). Dans cette architecture le nombre de FBRs dans le r seau peut augmenter ou diminuer au cours du temps selon une strat gie de conception afin d' viter les probl mes de sur ou sous-dimensionnement du r seau. Une commande adaptative indirecte permettant l'annulation asymptotique et exacte des non-lin arit s a fait l'objet de la troisi me partie.

Download or read book Strat gie de commandes neurofloues pour un syst me continu non lin aire written by Zineddine Gherari and published by . This book was released on 1998 with total page 162 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: DANS CE MEMOIRE LES OUTILS DEVELOPPES DANS LE CADRE DE LA COMMANDE NEUROFLOUE ONT PERMIS DE RESOUDRE, EN SIMULATION, LES PROBLEMES DE LA CLASSE DES SYSTEMES NON LINEAIRES CONTINUS QU'ILS SOIENT MONO-DIMENSIONELS OU MULTIDIMENSIONELS. APRES UNE PHASE BIBLIOGRAPHIQUE SUR LES RESEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS OU NOUS AVONS ANALYSES EN DETAILS LES ALGORITHMES D'APPRENTISSAGE PAR RENFORCEMENT ET LEURS APPLICATIONS ET APRES UN BREF APERCU SUR LA THEORIE DE LA LOGIQUE FLOUE, NOUS AVONS MIS AU POINT UNE ARCHITECTURE DE COMMANDE NEUROFLOUE BNFC BASEE SUR L'ALGORITHME DE LA RETRO PROPAGATION POUR L'APPRENTISSAGE POUVANT ETRE INTERPRETEE ET APPLIQUEE SUIVANT UN TRIPLE CAS D'UTILISATION : D'UNE MANIERE NUMERIQUE, LINGUISTIQUE ET LINEAIRE. NOUS INTRODUISONS EGALEMENT LE CONCEPT D'APPRENTISSAGE PAR RENFORCEMENT POUR LA COMMANDE NEUROFLOUE DES SYSTEMES NON LINEAIRES CONTINUS, DOMAINE QUI A CE JOUR, A NOTRE CONNAISSANCE, N'A JAMAIS ETE ABORDE AVEC SUCCES. EN PROPOSANT UNE METHODOLOGIE GENERALE D'APPRENTISSAGE BASEE SUR LA TECHNIQUE DES DIFFERENCES TEMPORELLES ET L'ALGORITHME DE LA RETRO PROPAGATION, NOUS AVONS MIS EN EVIDENCE UNE ARCHITECTURE DE COMMANDE NEUROFLOUE BAC-NFC QUI DE LA MEME MANIERE PEUT AVOIR UNE TRIPLE INTERPRETATION. L'APPLICATION EN SIMULATION DES DEUX ARCHITECTURES DE COMMANDE PROPOSEES SUR UNE FONCTION NON LINEAIRE, PUIS SUR UN PROTOTYPE DE CHAUDIERE A GAZ, DEMONTRE AINSI AVEC LES RESULTATS OBTENUS L'INTERET DE LA DEMARCHE.

Download or read book Les r seaux de neurones affin s et leur application la commande automatique du vol written by Tsurng-Jehng Shen and published by . This book was released on 1995 with total page 362 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'OBJECTIF DE CETTE THESE VISE A ETENDRE L'APPLICABILITE DE LA THEORIE DE LA COMMANDE NON-LINEAIRE INVERSE PAR UTILISATION DES RESEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS. DANS CE CADRE, ON S'INTERESSE PLUS PARTICULIEREMENT AU PILOTAGE ET AU SUIVI DE TRAJECTOIRES POUR LES AERONEFS. AINSI DANS UNE PREMIERE ETAPE, NOUS ETUDIONS LA TECHNIQUE DE LINEARISATION ENTREE-SORTIE (COMMANDE NON-LINEAIRE INVERSE) APPLIQUEE A LA POURSUITE ASYMPTOTIQUE DE TRAJECTOIRES DE REFERENCE ET LES PRINCIPAUX RESULTATS THEORIQUES SONT MIS EN EVIDENCE PAR APPLICATION DE CETTE TECHNIQUE AU PILOTAGE AUTOMATIQUE D'UN AVION. COMPTE TENU DES LIMITATIONS PRATIQUES DE CETTE APPROCHE, L'UTILISATION DES RESEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS POUR LA MODELISATION DU SYSTEME A COMMANDER EST ETUDIEE. UNE NOUVELLE ARCHITECTURE, LES RESEAUX DE NEURONES AFFINES, ET SON ALGORITHME D'APPRENTISSAGE ASSOCIE, SONT DEVELOPPES POUR ETENDRE L'APPLICABILITE DE LA TECHNIQUE DE LINEARISATION ENTREE-SORTIE AUX SYSTEMES POUR LESQUELS ON NE DISPOSE PAS D'UN MODELE ANALYTIQUE COMPLET. FINALEMENT UNE NOUVELLE TECHNIQUE DE COMMANDE, LA COMMANDE INVERSE NEURONALE QUI EST BASEE SUR LA COMMANDE INVERSE NON-LINEAIRE ET L'UTILISATION DES RESEAUX DE NEURONES AFFINES, EST APPLIQUEE A LA COMMANDE AUTOMATIQUE DU VOL D'UN AVION POUR L'ATTERRISSAGE ET LE SUIVI DE TRAJECTOIRES EVOLUTIVES

Download or read book Les r seaux de neurones pour la mod lisation et la commande des proc d s biotechnologiques written by and published by . This book was released on 2000 with total page 123 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dans ce travail nous réalisons une étude sur l'utilisation de réseaux de neurones pour la modélisation, la classification et la prédiction appliquées aux procédés de fermentation. Les modèles de type boîte noire (et nous classifions ici les réseaux de neurones) sont utiles pour la modélisation des procédés ou des phénomènes pour lesquels des modèles analytiques ne peuvent pas être déduits à partir de considérations physiques. Parmi les avantages des modèles neuronaux par rapport aux autres modèles boîte noire, nous mentionnons le fait qu'ils sont des approximateurs universels, leurs fonctions de base sont adaptatives, leur structure répétitive permet une facile implémentation logicielle et matérielle et ils ont la propriété de la régularisation implicite. Ceux-ci, combinés avec les caractéristiques de procédés biologiques (procédés non-linéaires et non-stationnaires dont la dynamique et peu connue), fournissent la raison pour laquelle les réseaux de neurones sont un outil très apprécié pour la modélisation des procédés biologiques, ou des procédés de fermentation, dans notre cas. Nous avons donc utilisé des structures de modèles neuronaux déjà existants et proposé aussi de nouvelles structures pour les cas ciblés de fermentations alcoolique et lactique. Nous présentons deux approches pour la caractérisation de la dynamique d'un procédé de fermentation: la modélisation du taux de croissance en biomasse, le paramètre dynamique principal du procédé et la caractérisation globale du type de la dynamique du procédé à l'aide d'un classifieur neuronal. Les deux approches sont testées en simulation et sur des données expérimentales pour une fermentation lactique et une fermentation alcoolique. La caractérisation globale de la dynamique d'un procédé de fermentation représente un outil potentiel pour la supervision des procédés en détectant les changements dans la dynamique du système où une aide à la modélisation des procédés de fermentation en mode discontinu. Nous avons considéré aussi la prédiction de la biomasse pour une fermentation en mode continu et les modèles neuronaux de prédiction ont été testés dans une stratégie de commande prédictive. Les résultats sont comparés avec la même stratégie prédictive mais utilisant une approche adaptative et l'approche neuronale a un succès incontestable pour les cas ou la dynamique du procédé change dans le temps. Finalement nous nous sommes intéressés à la prédiction du quotient respiratoire, proposant un modèle neuronal de prédiction. Il est réalisé en vue d'une commande prédictive du procédé pour la maintenance d'un certain régime de fonctionnement (oxydatif ou fermentaire).