Commande neuro-floue optimisée par un algorithme génétique, d'un bras manipulateur de robot flexible

Abstract

Les commandes conventionnelles appliquées à un système non linéaire, complexe et instable comme le robot manipulateur à une liaison flexible étudié dans cette thése ne sont pas performantes en plus des difficultés de les mettre en oeuvre. Les contrôleurs à base de commandes non conventionnelles dont la commande neuro-floue optimisée par les algorithmes génétiques dynamiques, ont été appliqués à de tels bras en considérant leur modèle non linéaire. La logique floue manipule les connaissances imparfaites et l'imprécision implicite. Elle est donc utilisée pour le contrôle et l'identification. Les réseaux de neurones permettent et facilitent la modélisation des fonctions non linéaires. Leur mode d’apprentissage est optimisé par un algorithme d'optimisation globale ce qui améliore considérablement les performances.