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Modellizzazione & comando dei sistemi industriali complessi per mezzo delle tecniche intelligenti

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19 B – Formulazione del problema Il presente studio consiste nel mettere in evidenza le proprietà e i vantaggi dei TIA per la sintesi delle leggi di comandi fuzzy dei sistemi dinamici. Tali leggi assicurano la stabilità e la robustezza delle strutture di comando rispetto alle perturbazioni di varie forme che possono essere dovute sia alle perturbazioni ambientali di funzionamento sia ai diversi problemi di sfruttamento interni. In genere, la sintesi di una legge di comando si svolge in 3 tappe:  Elaborazione di un modello di comando.  Determinazione della struttura e dei parametri di un controllo in funzione delle performance desiderate.  Realizzazione dell‟algoritmo di controllo. Durante la sintesi di una legge di comando, le performance ricercate si articolano spesso attorno a tre tipi di specifiche, ovvero:  La semplicità di installazione e di realizzazione.  La precisione.  La stabilità di installazione e di realizzazione. Una parte di questa tesi mira a sintetizzare una legge di comando fuzzy stabile e robusta. L‟oggetto principale verte su una struttura RBF fuzzy con un numero ridotto di strati (delle regole). Un AGM è dedicato all‟ottimizzazione dell‟insieme struttura & parametri della legge di comando. L‟apprendimento più fine dei parametri di questa legge consente di migliorare le performance desiderate. Una seconda parte riguarda la modellizzazione e il controllo fuzzy dei sistemi fortemente non lineari. Per procedere ad una modellizzazione, avevamo bisogno di tre ingredienti principali, ovvero [12] :  Un campo di applicazione;  Una struttura del modello;  Un criterio di selezione. Secondo R. Hanus, un buon modello deve:  Essere tanto semplice quanto possibile;  Avere un campo di validità tanto ampio quanto possibile; Il tutto deve avere un criterio di selezione avente, preferibilmente, un senso. È evidente che le prime due qualità, che desideriamo conferire a un modello, sono spesso contraddittorie o compromesse. Più un modello è semplice più piccolo è il suo campo di validità. Più un campo di validità è grande più complesso è il modello [12]. Di fronte alla difficoltà di modellizzazione e di comando dei sistemi non lineari altamente complessi, si è spesso portati, a partire da considerazioni fisiche, a considerare alcune classi manipolabili da strumenti matematici esistenti. L‟approccio locale consiste nell‟approssimare il modello in vicinanza di un punto di funzionamento [13]. Il modello lineare risultante non è che una descrizione locale del comportamento del sistema. Il carattere locale è il maggiore inconveniente di questa rappresentazione. L‟approccio globale, o molto semplicemente il concetto di multi-modello, consiste nel rappresentare il modello intorno a vari punti di funzionamento. Il multi-modello può essere ottenuto per trasformazione diretta di un modello affine, per linearizzazione intorno a vari punti di funzionamento, o per identificazione a partire dai dati di
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Informazioni tesi

Traduttore: Marco Casella
  Tipo: Traduzione
  Anno: -
  Università: Ferhat Abbas, Sétif - Algeria
  Facoltà: Sciences de l’Ingénieur
  Corso: Electronics Department
  Relatore: Khellaf  Abdelhafid
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 259

Questo documento è una traduzione dall'originale:

"Modélisation & Commande des Systèmes Industriels Complexes par les Techniques Intelligentes"

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