A Neural Approach of Multimodel Representation of Complex Processes

The multimodel approach was recently developed to deal with the issues of complex processes modeling and control. Despite its success in different fields, it still faced with some design problems, and in particular the determination of the models and of the adequate method of validities computation. In this paper, we propose a neural approach to derive different models describing the process in different operating conditions. The implementation of this approach requires two main steps. The first step consists in exciting the system with a rich (e.g. pseudo random) signal and collecting measurements. These measurements are classified by using an adequate Kohonen self-organizing neural network. The second step is a parametric identification of the base-models by using the classification results for order and parameters estimation. The suggested approach is implemented and tested with two processes and compared to the classical modeling approach. The obtained results turn out to be satisfactory and show a good precision. These also allow to draw some interpretations about the adequate validities’ calculation method based on classification results

A Multimodel Approach for Complex Systems Modeling based on Classification Algorithms

In this paper, a new multimodel approach for complex systems modeling based on classification algorithms is presented. It requires firstly the determination of the model-base. For this, the number of models is selected via a neural network and a rival penalized competitive learning (RPCL), and the operating clusters are identified by using the fuzzy K-means algorithm. The obtained results are then exploited for the parametric identification of the models. The second step consists in validating the proposed model-base by using the adequate method of validity computation. Two examples are presented in this paper which show the efficiency of the proposed approach

A neural multimodel approach of complex processes identification and control

Les travaux présentés dans ce mémoire portent sur la représentation et la commande multimodèles de processus complexes. L'approche envisagée, essentiellement basée sur des techniques de classification neuro-floues, vise à établir une base de modèles décrivant le système dans l'ensemble de son espace de fonctionnement en se servant seulement des mesures de type entrée/sortie. L'implémentation de cette approche nécessite trois étapes principales :(1) détermination de la structure multimodèle, pour laquelle le nombre de modèles est tout d'abord selectionné en utilisant un réseau de neurones à apprentissage compétitif pénalisant le rival. Les différentes classes de fonctionnement sont ensuite déterminées en se servant d'un algorithme de classification adéquat (carte de Kohonen, K-moyennes ou K-moyennes floues),(2) identification paramétrique des modèles basée sur les résultats de la classification et une procédure de validation dont l'objectif est de confirmer l'efficacité de la structure multimodèle proposée en faisant intervenir un mécanisme de décision convenable permettant l'estimation de la contribution (ou validité) de chaque modèle,(3) calcul des paramètres du contrôleur global du système à travers une fusion entre les paramètres des commandes partielles associées aux différents modèles de la base.L’approche suggérée se distingue essentiellement par son aspect général et pratique dans la mesure où elle est simple à mettre en œuvre, ne nécessite aucune connaissance a priori et propose d’adapter le traitement en choisissant les méthodes adéquates de classification et de calcul des validités, suivant certains aspects de l’espace de fonctionnement du processus considéré.This contribution deals with a new approach for complex processes modeling and control. It is essentially based on neuro-fuzzy classification methods and aims to derive a base of models describing the system in the whole operating domain by using only input/output measurements. The implementation of this approach requires three main steps:(1) determination of the multimodel stucture, for which the number of models are firstly worked out by using a neural network with a rival penalized competitive learning. The different operating clusters are then selected referring to an adequate classification algorithm (Kohonen card, K-means or fuzzy K-means),(2) parametric model identification using the classification results and a validation procedure to confirm the efficiency of the proposed multimodel structure through an appropriate decision mechanism which allows the estimation of the contribution (or validity) of each model.(3) determination of the global system control parameters deduced through a fusion of models control parameters.The suggested approach seems to be interessent since it's easy to apply, doesn't require any a priori knowledge and propose to adapt the processing by choosing the adequate methods of data classification and validity computation referring to some aspects of the operating domain of the considered process

Approche neuronale de la représentation et de la commande multimodèles de processus complexes

Les travaux présentés dans ce mémoire portent sur la représentation et la commande multimodèles de processus complexes. L'approche envisagée, essentiellement basée sur des techniques de classification neuro-floues, vise à établir une base de modèles décrivant le système dans l'ensemble de son espace de fonctionnement en se servant seulement des mesures de type entrée/sortie. L'implémentation de cette approche nécessite trois étapes principales :(1) détermination de la structure multimodèle, pour laquelle le nombre de modèles est tout d'abord selectionné en utilisant un réseau de neurones à apprentissage compétitif pénalisant le rival. Les différentes classes de fonctionnement sont ensuite déterminées en se servant d'un algorithme de classification adéquat (carte de Kohonen, K-moyennes ou K-moyennes floues),(2) identification paramétrique des modèles basée sur les résultats de la classification et une procédure de validation dont l'objectif est de confirmer l'efficacité de la structure multimodèle proposée en faisant intervenir un mécanisme de décision convenable permettant l'estimation de la contribution (ou validité) de chaque modèle,(3) calcul des paramètres du contrôleur global du système à travers une fusion entre les paramètres des commandes partielles associées aux différents modèles de la base.L approche suggérée se distingue essentiellement par son aspect général et pratique dans la mesure où elle est simple à mettre en œuvre, ne nécessite aucune connaissance a priori et propose d adapter le traitement en choisissant les méthodes adéquates de classification et de calcul des validités, suivant certains aspects de l espace de fonctionnement du processus considéré.This contribution deals with a new approach for complex processes modeling and control. It is essentially based on neuro-fuzzy classification methods and aims to derive a base of models describing the system in the whole operating domain by using only input/output measurements. The implementation of this approach requires three main steps:(1) determination of the multimodel stucture, for which the number of models are firstly worked out by using a neural network with a rival penalized competitive learning. The different operating clusters are then selected referring to an adequate classification algorithm (Kohonen card, K-means or fuzzy K-means),(2) parametric model identification using the classification results and a validation procedure to confirm the efficiency of the proposed multimodel structure through an appropriate decision mechanism which allows the estimation of the contribution (or validity) of each model.(3) determination of the global system control parameters deduced through a fusion of models control parameters.The suggested approach seems to be interessent since it's easy to apply, doesn't require any a priori knowledge and propose to adapt the processing by choosing the adequate methods of data classification and validity computation referring to some aspects of the operating domain of the considered process.LILLE1-Bib. Electronique (590099901) / SudocSudocFranceF