Contrôle par réseau de neurones
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Date
2012
Authors
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Publisher
Université Larbi Ben M'hidi
Abstract
L’Entrainement en ligne en boucle fermée des contrôleurs neuronales avec les
structures MLP et RBF, consiste à l’ajustement des poids du réseau qui est généralement
effectué à l’aide de l’algorithme du gradient.
Deux architectures de réseaux de neurones ont été présentées dans ce mémoire ainsi
que les structures et les méthodes utilisées pour le contrôle neuronal.
Ce travail présente les réseaux de neurones comme un nouvel outil pour le contrôle
des systèmes, et ça à travers l’exemple de simulation qui consisté à contrôler la température
d’un réacteur chimique caractérisé par sa forte non linéarité en utilisant deux types de réseau
de neurones artificiel tout en essayons de les optimiser en réduisant le nombre de neurones
dans la couche caché
Description
Keywords
Contrôle, Réseaux de neurones,, MLP, RBF, K-means, Rétropropagation, CSTR