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

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20 entrate/uscite [5] e [14] - [15]. L‟uso del concetto multi-modello, ovvero dei modelli lineari interconnessi da funzioni non lineari, consente allora di trovarsi in un contesto dove è possibile utilizzare gli strumenti della teoria dei sistemi lineari. Lo strumento di sintesi delle leggi di comando privilegiato nell‟ambito dei modelli TS è l‟approccio diretto di Lyapunov. La funzione candidata più correntemente utilizzata è di forma quadratica. La legge di comando usata correntemente si basa sul concetto di comando per ritorno di stato. Tale idea, introdotta da Wang et al., è chiamata, nel caso di un SIF di tipo TS, compensazione parallela distribuita « PDC » [16]. L‟ottenimento del controllore fuzzy PDC consiste nel determinare le matrici dei guadagni di ritorno di stato che soddisfano le condizioni di stabilità. Questo problema si riduce a un problema di fattibilità e può essere risolto con l‟ausilio degli strumenti dell‟ottimizzazione convessa e, più particolarmente, degli LMI. Lo studio della stabilità costituisce una fase importante nell‟analisi dei comportamenti dinamici di un sistema in BF. La rappresentazione multi-modello è ben adattata alla modalità di analisi della stabilità nel senso energetico di Lyapunov. La risoluzione di un problema di comando in automatico comprende perlopiù 2 tappe: l‟analisi e la sintesi. La sintesi è quindi seguita da una fase di analisi per verificare se tutte le specifiche menzionate nel capitolato d‟oneri siano soddisfatte. La strategia di analisi e di sintesi delle leggi di comando nel contesto multi-modello è concepita intorno a 3 assi: Il modello fuzzy nato dal processo da comandare per linearizzazione intorno a punti di funzionamento scelti. Il modello fuzzy modellizza, in modo approssimativo, il processo da studiare.  La legge di comando fuzzy per ritorno di stato.  Condizioni di stabilità del modello in BF.  Lo sviluppo di una strategia di comando deve assicurare non soltanto la stabilità, ma anche la robustezza in presenza dei fenomeni di perturbazione. La realizzazione dei metodi e delle tecniche di studio della stabilità dei sistemi dinamici è tanto più difficile quanto la dimensione è elevata e la struttura è complessa. Essa necessita a volte dello sviluppo di approcci di risoluzione dell‟equazione di Lyapunov e di LMI [17] - [18]. C – Obiettivi del lavoro I lavori presentati in questa tesi si propongono di dimostrare le capacità dei SIF :  di comandare i sistemi complessi;  di modellizzare le dinamiche di questi sistemi;  di concepire strutture di comando non lineari stabili e robuste. Il nostro lavoro è stato motivato dai problemi riscontrati nella fase di concezione dei SIF. Si tratta essenzialmente di risolvere:  i problemi di dimensionamento della base delle regole fuzzy del SIF, ovvero la struttura;  i problemi di configurazione dei parametri della base di conoscenze;  i problemi di stabilità/robustezza dell‟insieme controllore/processo da comandare.
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Modellizzazione & comando dei sistemi industriali complessi per mezzo delle tecniche intelligenti

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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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