Abstract:
Le travail présenté dans cette concerne l'amélioration des performances de la commande par apprentissage itératif (cai)dédiée aux systèmes multivariable soumis aux perturbations externes et avec incertitude de modélisation . la condition classique de réinitialisation de l'erreur a été remplacée par la condition pratique d'alignement . afin de généraliser l'utilisation de la cai lors des opérations de prise et de pose ,trois lois de commande ont été proposée dans le cas des trajectoires répétitives et deux lois de commande dans le cas des trajectoires non répétitives .la convergence asymptotique à travers les itèrations a été prouvèe pour les cinq lois développées en utilisant la théorie de lyapunov . des simulations ont été effectuées avec l'ensemble des approches proposées. des implantations expérimentales ont été également réalisées sur le robot delta isir88 montrant la faisabilité et l'effacacité des lois de commande proposées. des études comparatives ont été aussi menées.
