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Résumé :
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Dans cette thèse, on décrit l'application d'un algorithme évolutionnaire à codage entier (IEA) pour l'optimisation de la base de connaissances d'un contrôleur flou (FLC); éliminant de la sorte le besoin d'un expert-humain dans la phase de conception. L'IEA proposé est étendu pour concentrer la recherche dans la région de voisinage de l'optimum de l'espace de recherche en adoptant une phase dite d'exploitation. En considérant la variation de la tension d'entrée des actionneurs DC comme une composante de la fonction objectif, on a obtenu un comportement suffisamment lisse à la sortie du contrôleur conçu. Pour garantir l’aspect de complétude de la partition floue sans perdre celui de distinction, on propose une stratégie de codage spéciale où les chevauchements entre les fonctions d’appartenances (MFs) adjacentes sont codés dans le chromosome et évolués par l’IEA. On a aussi recherché les paramètres des MFs dans des intervalles dépendant sur ceux des MFs adjacentes précédentes, ce qui rend le processus de codage hiérarchique. La motivation de la méthode de recherche proposée est la conception d'un contrôleur interprétable et lisse pour accomplir un contrôle de poursuite précis et rapide pour les actionneurs à entrainement direct. Les résultats de simulation montrent que l’interprétabilité de la partition floue est garantie et que le FLC évolué a manifesté de hautes performances dans le contrôle de poursuite lent et rapide par rapport au contrôleur PD conventionnel. Cette thèse présente aussi une méthodologie de recherche évolutionnaire à deux étages pour concevoir automatiquement un contrôleur flou sectoriel (SFC). Dans le premier étage, l’EA proposé optimise, le SFC pour un model nominal (i.e., sans bruit additive ou variation de paramètres). L’objective principale du 2 ème étage est le renforcement de la robustesse de SFC résultant du 1 ère étage. Plus précisément, l’EA proposé cherche dans le voisinage du meilleur SFC trouvé dans le 1 ère étage en vue de trouver un SFC qui fournit un compromis entre les performances de contrôle pour un modèle nominal et un model perturbé. Les propriétés sectorielles sont accommodées dans la recherche évolutionnaire à travers une paramétrisation spéciale de la base de règles floues (FRB) et les MFs, un opérateur de réparation et une initialisation spéciale de la partie réservée pour la base des règles. Le SFC obtenu avec la méthodologie de conception proposée a fourni des performances très satisfaisantes sous différents types de perturbations. Le compromis entre les performances de précision et ceux de robustesse sont aussi analysé lors du processus d’évolution
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