Sur la commande par PID d'un système non linéaire à base du modèle
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Dans ce livre, on s'est intéressé à la commande par régulateur PID d'un système non linéaire en utilisant l'algorithme d'optimisation par PSO et la commande prédictive MPC-PID. Les travaux développés ont été constitués de trois parties. Pour mener ce travail, on a commencé la première partie par l'étape d'identification. Dans ce contexte, on a utilisé la méthode de clustering. En e et, cette technique consiste à approximer un système non linéaire global par un modèle ou de type Takagi-Sugeno. En se basant sur ce modèle, un système non linéaire peut être décomposé en ...
Dans ce livre, on s'est intéressé à la commande par régulateur PID d'un système non linéaire en utilisant l'algorithme d'optimisation par PSO et la commande prédictive MPC-PID. Les travaux développés ont été constitués de trois parties. Pour mener ce travail, on a commencé la première partie par l'étape d'identification. Dans ce contexte, on a utilisé la méthode de clustering. En e et, cette technique consiste à approximer un système non linéaire global par un modèle ou de type Takagi-Sugeno. En se basant sur ce modèle, un système non linéaire peut être décomposé en plusieurs sous systèmes localement linéaires. Plusieurs algorithmes de coalescence oues ont été utilisés dans la littérature permettant l'identification des paramètres intervenant du modèle ou de Takagi-Sugeno. Parmi ces algorithmes on cite: l'algorithme FCM, PCM et NEPCM.
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