TP Commande intelligente
مخطط أسبوعي
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Dance ce TP l'étudiant va apprendre la mise en ouvre d'un contrôleur floue d'un système dynamique, et l'exploitation des réseaux de neurones pour la modélisation et commande d’un système dynamique.
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- Faculté: Technologie
- Département: Géné electrique
- Niveaux: Master-2 Automatique
- Intitulé du cours: TP Commande intelligente
- Semestre: 3
- Unité d’enseignement: UEM 2.1
- Crédits: 2
- Coefficient: 1- Mode d’évaluation: Evaluation continue: 100% ;
- Durée: 15 semaines
- Horaire: 22h50 (TP: 1h30)
- Enseignant: Dr. Samir ZEGHLACHE
- Grade: MCA
- Email: samir.zeghlache@univ-msila.dz -
Permettre aux étudiants d’exploiter et de maitriser les notions théoriques étudiées au cours.
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Contenu du cours;
Matlab/Simulink.
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Afin de pouvoir appliquer la technique de la logique floue et les réseaux de neurones à la commande d’un système dynamique, nous allons nous intéresser de plus près à ces deux techniques. Dans ce contexte, on se limitera aux propriétés essentielles de la commande par logique floue qui n’utilise qu’une petite partie de toutes les règles existantes de la théorie de la logique floue, En suite nous utilisant aussi les réseaux de neurone comme un contrôleur adaptative grâce à sa capacité d'apprentissage.
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Le développement d'un contrôleur en logique floue pour intégration dans Simulink est très simple si on possède la boîte à outils Fuzzy Logic de Matlab. Cette boîte à outils ajoute les composantes nécessaires dans Simulink. Donc dans ce TP on va utilisé le Fuzzy logic Matlab en Simulink afin de commander un système dynamique et multivariable.
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Dans ce TP on va s'intéresser à l'identification et commande par réseaux de neurones d’un système dynamique.
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Dans ce TP on va s'intéresser à l'identification en utilisant les réseaux neuro-flous d’un système dynamique non linéaires.
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Essayer d'appliquer une des commandes intelligente pour un système non linéaire, que nous avons vu dans le cour tel que:
1- Commande par logique floue
2- Commande par réseaux de neurones
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