Abstract:
Dans ce travail, nous proposons une commande décentralisée robuste pour des systèmes mécaniques fortement interconnextés, décrits par les équations d'Euler-Lagrange. Elle fait appel à un observateur par réseau de neurones de type FLNN pour les valeurs des interconnexions et perturbations afin d'atténuer leur effet indésirable par une commande synthétisse par mode de glissement généralisé. Cette commande garantit la stabilité du système, et une convergence rapide de l'erreur de poursuite vers zéro, en utilisant une commande par Backstepping, pour une trajectoire lisse désirée.
La qualité de cette régulation réside dans l'ordre dynamique reliant les étapes qui la constituent.
La simulation appliquée au robot manipulateur PUMA 560 et l'étude comparative illustrent les performances de l'algorithme de commande proposé.
