COMMANDE ET STABILITE DES SYSTEMES LINEAIRES FLOUS DE TAKAGI-SUGENO

Dans cet article, on présente un algorithme pour la conception d’un contrôleur linéaire stabilisant une classe desystèmes flous. Les systèmes en question sont du type Takagi-Sugeno, caractérisés par une représentationlinéaire du type x A x B u j j & = + . Cet algorithme exploite les modèles locaux du système, obtenus autour de pointsde fonctionnement et établis par l’expertise humaine sous la forme de règles de type IF-THEN. La mise en oeuvre del’algorithme exige la stabilité, au sens de Lyapunov, d’au moins un modèle local (Aj, Bj). L’algorithme ainsidéveloppé est appliqué à un robot manipulateur à un degré de liberté. Les simulations sont réalisées sousl’environnement MATLAB 5.3

High dimentional neural fuzzy controller for nonlinear systems

De nos jours, la théorie de contrôle joue un rôle significatif dans presque tous les domaine de la science et de l'ingénierie. Les contrôleurs linéaires PID sont les applications principales de la théorie de contrôle, et ils se basent sur les systèmes de contrôle simples. Mais beaucoup de vrais systèmes possèdent des caractéristiques non-linéaires. Dans la pratique, il est nécessaire de faire beaucoup de linéarisations. Quand nous employons le contrôleur classique dans un système non-linéaire fortement complexe, les difficultés augmentent exponentiellement. Pour éviter les imperfections, on peut employer des contrôleurs flous. Le contrôleurs flous se basent sur le système de connaisance. Ce sont des outils importants dans le domaine de l'automatique. Ils possèdent beaucoup plus d'avantages que les contrôleurs classiques"PID", mais ils ont besoin d'experts pour concevoir les règles de base. La limite principale des contrôleurs flous est la difficulté d'établir les règles de base. Maintenant, beaucoup de recherches sont consacrées à la fusion des réseaux de neurones et de systèmes flous dans une nouvelle structure (les réseaux de neuro-floue). Cette approche combine les avantages de deux paradigmes puissants dans une capsule simple, et fournit un cadre puissant pour extraire des règles floues des données numériques. Cependant, cette technologie n'est pas parfaite. Il reste quelques difficultés: beaucoup de règles floues sont nécessaires, les algorithmes sont complexes et la fiabilité est basse (Par exemple, pour un même modèle ou fonction, les résultats dépendent des ensembles d'apprentissage). Pour éviter les difficultés, ce mémoire présente une nouvelle méthode, appelée"inférence neuro-floue de haute-dimension". L'idée fondamentale de cette méthode proposé est de considérer chaque donné dans ce système comme point avec la haute dimension. Chaque dimension d'entrée sera traitée en même temps dans les mêmes sous-ensembles de haute dimension. L'algorithme proposé a été examiné sur différentes applications, et les résultats ont été comparés aux données éditées sur trois problèmes de repère. Cet algorithme est simple à employer, et les résultats expérimentaux prouvent que le nombre de faisceaux exigés est inférieur à ceux rapportés dans la littérature. L'exactitude de rendement est bonne dans beaucoup d'applications

Diseño de un controlador neurodifuso para la conducción autónoma de un camión minero de dos cuerpos

La elevada producción de minerales que está generando actualmente la minera Gabriela Mistral al sur de Chile, se debe a la eficiencia en su transporte de material por medio de camiones mineros Komatsu con desplazamiento autónomo, permitiendo interactuar con las distintas áreas de la mina por medio de un sistema GPS y sensores de ultrasonido ubicados alrededor del camión, para evitar obstáculos y vehículos alrededor de la mina. Por este motivo es que se busca en la presente tesis, el diseño de un controlador para la conducción autónoma de un camión articulado o de dos cuerpos, donde el sistema de control es más complejo debido al tipo de sistema a controlar y por la mayor cantidad de material a transportar. Por este motivo se obtiene y se presenta el modelo del camión minero articulado, el cual es utilizado para diseñar un controlador difuso y un controlador neurodifuso, permitiendo comparar ambos resultados mediante la simulación de la velocidad y dirección que otorga el camión articulado en las áreas más comunes de la minera Cerro Verde. La maniobrabilidad del sistema es obtenida a través de una base de reglas adquirida de los operadores de camiones Caterpillar 740, la cual es afinada posteriormente para conseguir un comportamiento deseado del camión a través de la variación de la velocidad ante eventos reales presentados en ruta, como es la evasión de obstáculos. La simulación se realiza en el software Matlab, y el área de los lugares que interactúa el camión articulado se obtiene a través de fotografías satelitales. La comparación de los resultados obtenidos por medio de las simulaciones gráficas y numéricas, nos permitirán indicar que el controlador neurodifuso es el adecuado para la conducción autónoma del camión minero articulado. Por este motivo es que se presenta de manera adicional, algunos alcances de la aplicación del controlador neurodifuso diseñado en el camión articulado Caterpillar 740.Tesi

An Intelligent System for Bearing Condition Monitoring

Rolling-element bearings are widely used in various mechanical and electrical applications. Accordingly, a reliable bearing health condition monitoring system is very useful in industries to detect incipient defects in bearings, so as to prevent machinery performance degradation and malfunction. Although several techniques have been reported in the literature for bearing fault detection and diagnosis, it is still challenging to implement a bearing condition monitoring system for real-world industrial applications because of the complexity of bearing structures and noisy operating conditions. The objective of this thesis is to develop a novel intelligent system for more reliable bearing fault diagnostics. This system involves two sequential processes: feature extraction and decision-making. The proposed strategy is to develop advanced and robust techniques at each processing stage so as to improve the reliability of bearing condition monitoring. First, a novel wavelet spectrum analysis technique is proposed for the representative feature extraction. This technique applies the wavelet transform to demodulate the resonance signatures that are related to bearing health conditions. A weighted Shannon function is proposed to synthesize the wavelet coefficient functions to enhance feature characteristics. The viability of this technique is verified by experimental tests corresponding to various bearing health conditions. Secondly, an enhanced diagnostic scheme is developed for automatic decision-making. This scheme consists of modules of classification and prediction: a novel neuro-fuzzy classifier is developed to effectively integrate the strengths of the selected fault detection techniques (i.e., the resulting representative features) for a more accurate assessment of bearing health conditions; a novel multi-step predictor is proposed to forecast the future states of bearing conditions, which will be used to further enhance the diagnostic reliability. The investigation results have demonstrated that the developed intelligent diagnostic system outperforms other related bearing fault diagnostic schemes

Stable and optimal fuzzy control of linear systems

In this letter, a number of stable and optimal fuzzy controllers are developed for linear systems. Based on some classical results in control theory, we design the structure and parameters of fuzzy controllers such that the closed-loop fuzzy control systems are stable, provided that the process under control is linear and satisfies certain conditions. It turns out that if stability is the only requirement, there is much freedom in choosing the fuzzy controller parameters. Therefore, a performance criterion is set to optimalize the parameters. Using the Pontryagin minimum principle, we design an optimal fuzzy controller for linear systems with quadratic cost function. Finally, the optimal fuzzy controller is applied to the ball-and-beam system. © 1998 IEEE