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

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23 L‟approccio genetico è adattato in questa tappa. Il metodo LMI è sostituito da uno sfruttamento genetico dello spazio di ricerca dei parametri che giustificano le condizioni di stabilità. Il metodo proposto permette di stabilire la sintesi di una legge di comando e di fornire condizioni sufficienti di stabilità del modello in BF. Il numero minimale di regole (il numero dei modelli locali in grado di rappresentare, in modo conveniente, il sistema non lineare) è il vantaggio dell‟algoritmo sviluppato. Per illustrare le varie performance dell‟algoritmo proposto per la sintesi di una legge di comando fuzzy pur assicurando la stabilità in BF, consideriamo il comando nel proseguimento di un bio- procedimento di trattamento delle acque utilizzate nell‟industria della carta. E – Organizzazione del lavoro Il presente studio, suddiviso in 4 capitoli, è organizzato nel modo seguente: Un primo capitolo, interamente dedicato alle nozioni e agli strumenti nel corso del lavoro, pone l‟accento sulle principali nozioni teoriche e pratiche delle tecniche intelligenti: La LF, gli RNA e gli AG. L‟obiettivo è di fornire un quadro per le ricerche condotte in questa tesi. Questo capitolo, di natura teorica, verte innanzitutto sullo approfondito delle varie caratteristiche dei TIA al fine di analizzarne la capacità di approssimazione e ottimizzazione delle funzioni. Dopo aver introdotto concetti di base riguardanti la struttura generale e i vari tipi di modelli fuzzy, abbiamo studiato, più in particolare, le caratteristiche fondamentali delle RNA. La topologia della rete, le funzioni di attivazione dei neuroni, la soglia di tali funzioni e l‟algoritmo di apprendimento utilizzato sono fattori significativi nell‟impiego dei modelli connessionisti. Abbiamo inoltre esposto, nel dettaglio, le varie tappe necessarie all‟esecuzione di un AG: configurazione parametrica, inizializzazione della popolazione, valutazione, selezione per la riproduzione, test di arresto. Sono stati anche esposti i miglioramenti dell‟AG di base, per consentirgli di convergerle verso una soluzione ottimale. Per ogni tecnica, è stato esposto uno stato dell‟arte delle proposte per il miglioramento delle performance. Il secondo capitolo è invece dedicato alle modalità di ibridazione SIF-AG, SIF- RNA e SIF-RNA-AG. Viene svolto uno stato dell‟arte ben dettagliato dei metodi di modellizzazione dei SIF per mezzo degli AG. Viene in seguito posto l‟accento sulle varie strutture delle reti neuronali fuzzy « RNF », sviluppate negli ultimi anni, congiuntamente agli algoritmi di apprendimento. Una parte del risultato di questo studio è in seguito coronata dal terzo capitolo. Questo è dedicato alla descrizione di una metodologia di sintesi di una legge di comando semplice, efficace, stabile e robusta per il controllo dei sistemi, fortemente non lineari e complessi. La strategia di comando proposta in questo capitolo verte sul concetto di ibridazione neuronale fuzzy. Viene utilizzata una rete RBF fuzzy estesa al ragionamento approssimativo del tipo Takagi-Sugeno di ordine 1. Viene utilizzato un algoritmo ibrido per un‟ottimizzazione strutturale e parametrica del controllore proposto. La semplicità della legge di comando, l‟efficacia, la stabilità e la robustezza sono fattori che
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Informazioni tesi

Traduttore: Marco Casella
  Autore: Ammar Soukkou
  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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