Modélisation et commande floues de type Takagi-Sugeno appliquées à un bioprocédé de traitement des eaux usées

"Ce travail de thèse s'inscrit au carrefour de l'Automatique, de l'Intelligence Artificielle et des Biotechnologies. Il cherche à développer une méthodologie de modélisation et de commande qui repose sur une approche par logique floue. La première partie du travail présente une i...

Full description

Autores:
Grisales Palacio, Víctor Hugo
Tipo de recurso:
Doctoral thesis
Fecha de publicación:
2007
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
fre
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/41222
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/41222
Palabra clave:
Biodegradación de aguas residuales - Investigaciones - Métodos de simulación
Modelo Takagi-Sugeno (Matemática) - Aplicaciones - Investigaciones
Sistemas difusos - Aplicaciones - Investigaciones
Sistemas dinámicos no lineales - Aplicaciones - Investigaciones
Ingeniería
Rights
openAccess
License
https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
Description
Summary:"Ce travail de thèse s'inscrit au carrefour de l'Automatique, de l'Intelligence Artificielle et des Biotechnologies. Il cherche à développer une méthodologie de modélisation et de commande qui repose sur une approche par logique floue. La première partie du travail présente une introduction aux principes et techniques mises en Suvre dans les stations d'épuration actuelles, et met en évidence la difficulté de modélisation des différents phénomènes mis en jeu. A partir de ce constat, dans une deuxième partie, focalisée sur la modélisation et la commande floues, nous développons d'abord l'identification de modèles flous affines de type Takagi-Sugeno (TS) à partir de données entrées-sorties. Nous considérons différentes méthodes de coalescence floue et une méthode d'agglomération compétitive, robuste en présence de bruit. Ce type d'approche ± boîte grise » permet une représentation à base de règles qui approxime la dynamique non linéaire comme une concaténation de sous-modèles localement linéaires sous la forme d'auto-régression non-linéaire (NARX). De plus, nous avons développé une version graphique de la boîte à outils pour la modélisation floue des systèmes (FMIDg). Ensuite, nous proposons une commande floue TS sous-optimale linéaire quadratique adaptée à la structure du modèle flou identifié, en utilisant la philosophie de commande du type compensation parallèle distribuée (PDC). La méthodologie globale est finalement testée et validée en simulation sur un bioprocédé aérobie de dépollution des eaux usées."--Tomado del CNRS.