Commande floue et commande neuronale

Code UE : AUT214

  • Cours
  • 6 crédits

Responsable national

Henri BOURLES

Responsable opérationnel

Henri BOURLES

Public et conditions d'accès

Avoir obtenu l'UE d'Automatisme AUT104 ou posséder des connaissances équivalentes.

Objectifs pédagogiques

Présenter les méthodes et outils nécessaires à l'intégration de la logique floue et des réseaux de neurones dans les schémas d'identification et de commandes de processus industriels. Donner une base théorique indispensable à la compréhension de ces approches et à leur utilisation dans les phases d'analyse, de synthèse et de mise en oeuvre.

Compétences visées

Maîtrise des techniques permettant l'automatisation des procédés industriels.

Contenu

Commande floue des processus
Introduction à la logique floue.
·Concept de sous-ensembles flous - Opérations sur les sous-ensembles flous - Relations floues - Opérations sur les relations floues - graphes flous - Implications floues - variables et grandeurs linguistiques - Inférences floues.
Commande floue.
·Principe et typologie d'un contrôleur flou - Règles d'expertise et techniques de raisonnement - Fuzzification-défuzzication - Réglage d'un contrôleur flou- Liens entre contrôleurs flous et traditionnels - stabilité d'un contrôleur flou - Identification et commande - Limites d'un contrôleur flou - Exemples d'application et mise en oeuvre sur ordinateur.
Identification et commande neuronale des processus
Introduction aux réseaux de neurones.
·Inspiration biologique - Neurones formels - Domaines d'application.
Réseaux de neurones formels.
·Architectures - Apprentissage - Propriétés - Domaines d'application des différents types de réseaux - Exemples.
Application à l'identification et à la commande.
·Architectures utilisées - Algorithmes d'apprentissage - Méthodes d'identification des systèmes par les réseaux de neurones - Réseaux de neurones dans les schémas de commande - Exemples.
Exemples d'applications industrielles et mise en oeuvre sur calculateur

Bibliographie

  • W. T. MILLER et al : Neural networks for control (MIT Press).
  • H.J. ZIMMERMANN : Fuzzy sets theory and its application (KAP).
  • D. DRAIANKOV et al : An introduction to fuzzy control (Springer Verlag).
  • H. BUHLER : Réglage par logique floue (EPFL).
  • J. HERTZ et al : Introduction to the theory of neural computation (Addison Weslay).
  • R. R. Yager et D. T. Filev : Essentials of Fuzzy Modeling and Control (Wiley Interscience)

Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants

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Modalité(s) / Lieu(x)
  • Enseignée en formation présentielle ou partiellement à distance : Paris, Provence -Alpes- Côte d'Azur
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    Tel :01 40 27 24 81
    Perig BOUJU

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